ADCPを用いた回遊性カジカ属稚魚の遡上時利用環境の評価〇菅野一輝1･篠原隆佑1･村岡敬子1･溝口裕太1･北川哲郎2･中村圭吾3
1（国研）土木研究所 流域生態チーム
2（学）神戸動植物専門学校※当時（株）建設環境研究所
3（公財）リバーフロント研究所※当時（国研）土木研究所河川生態チーム

１. 背景多自然川づくり• 「河川全体の自然の営みを視野にいれて、地域の暮らしや歴史・文化との調和にも配慮し、河川が本来有している生物の生息・生育・繁殖飼育、並びに多様な河川風景を保全創出するために、河川の管理を行うこと」と定義され、すべての川づくりの基本とされる。
出典：国土交通省HP

河川CIM

3D河川管内図等先進的な取り組みも• CIM（Construction Information Modeling/Management）とは、3次元モデルをデータマネジメントの中心に据え、ICT建設機械による施工技術を活用等による効率化の試み。
• 河川管理の3次元化は、本来複雑な形状を有する河川環境の特性を詳細に把握できることから、多自然川づくりと相性が良い。
• 3次元点群データは、一級河川を中心に整備が期待できる。
出典：荒川下流河川事務所HP

3次元モデルや点群データを、生態的な解析・評価に活用したい１. 背景汽水域• 陸水域と海水域の移行帯で、河川と海洋とを往来する通し回遊魚に対して、摂餌場や産卵場等の生息環境を提供している。
• 人口が集中しやすく、環境が改変されやすい。
• 人為的改変に伴う生息適地の減少は、一見すると連続性が保たれている水域において目に見えない分断を引き起こしている恐れがある。

分布予測モデル• 生物の分布情報と環境情報から、生物の分布を予測する手法。

出典：遠山ほか（2019）一級水系流域における魚類分布予測モデルの構築と多自然川づくり支援システムの開発

広域スケール

詳細スケール• 国土数値情報等の使いやすいデータの存在もあり、1km～10kmメッシュ単位で、広域スケールで作成した事例が多い。
• 個別箇所の河川管理で想定される4段階（調査、設計、施工、維持管理）では、より詳細なスケールのモデルが必要と考えられる
出典：永山ほか（2015）
河川地形と生息場の分類～河川管理への活用に向けて～目的

3次元点群データの活用を想定し、詳細スケールの分布予測モデルを構築から、河川下流域における回遊性魚類の遡上時利用環境を可視化し、回遊魚にとって重要な連続性を評価する

２. 方法■調査地：
・北海道北斗市
大野川（2級水系）
・河口から1.2kmの汽水域■対象種：
・カジカ属の遡上稚魚

両側回遊性魚類の生活史（エゾハナカジカまたはカンキョウカジカ）

産卵
孵化 成長
流下～～
～～遡上～～～～

海洋生活
大野川では
■生物調査：
6-7月に稚魚が遡上・2019年6～7月に3回（6/4、6/18、7/4）
・たも網で遡上稚魚を採捕・採捕地点のGPS座標を取得←カジカ属遡上稚魚の確認箇所（計146地点）●:6/4、▲:6/18、■:7/4

２. 方法■物理環境：
・5mメッシュで、4つの物理環境を整備【地形】河床高（ELE）
・2021年7月5～6日
傾斜度（SLO）
・SonTek River Surveyor M9で【流速】底層流速（vBOT）
標高と流速を計測
表層流速と底層流速の差（vS-B）
(a)

(b)

(c)

・約10m間隔で、約120本の横断側線を設定し、ADCPを曳航

２. 方法■分布予測モデルの作成

vS-B
0.1500.95m/s
vBOT
0.100- 0.150
0.50-SLO
0.95m/s
0.075- 0.100

0.40- 0.50
5.0-24.0°
0.050- 0.075
0.30- 0.40
4.0-5.0
0.025- 0.050-0.3- -0.2m
0.20- 0.30
3.0-4.0
0.000- 0.025-0.4- -0.3
0.10- 0.20
2.0-3.0-0.05- 0.000-0.5- -0.40.05- 0.10
1.0-2.0-0.6- -0.5
0.01- 0.05
0.5-1.0-0.7- -0.6
0.0-0.5-0.8- -0.7

物理環境
5mメッシュ4項目
地形（ELE、SLO）
流速（vBOT、vS-B）
MaxentELE-1.8- -0.8• 護岸等で河岸の浸食耐性が高い。
• 洲の構造にほぼ差がみられない。
• 2019年に計測した流速と、2021年の表層流速に弱い正の相関を確認。
0.4
プロペラ式流速計で計測した流速（m/s、2019年）

生物情報
遡上稚魚の在データ（146地点）※2021年の物理環境で、生物調査時の2019年の流況が、概ね評価可能であると仮定して進めた。

y = 0.2838x + 0.0351
R² = 0.2509
0.3

0.2

0.1

000.1

0.2

0.3

0.4ADCP計測を元にした表層流速（m/s、2021年）

分布予測モデルを３種作成
・地形モデル・流速モデル・全変数モデル（地形+流速）2019年と2021年の流速の比較

Maxentの利点
・在データのみを利用したモデリング・精度の高い不在データ取得に大きな労力が必要なハビタットスケールのモデルと相性がいい3. 結果■モデルの選択

全変数のモデルによるポテンシャルマップ

AUCとモデルの寄与率
寄与率（％）
モデル

AUC

地形のみ
流速のみ
全変数

0.632
0.642
0.712

ELE

SLOvBOT

vS-B

8.2－
2.5

91.8－
61.4

－
95.0
32.9－
5.0
3.2

全変数モデルにおける各変数の応答

0.5
0.0＋-2-1.5 -1 -0.5
河床高(m)

0SLO

0.5

凸0.00vBOT

1.01020
傾斜度

0.50.030

1.0
出現確率1.0出現確率

ELE
出現確率

出現確率

1.0

変則的
00.2 0.4 0.6 0.8 1
底層流速(m/s)

vS-B

0.50.0

変則的-0.100.10.20.3

表層流速－底層流速(m/s)•

全変数のモデルのみ、AUCが0.7を超え、一定の精度のモデルとなった。

•

傾斜度と傾斜度（SLO）と底層流速（vBOT）の寄与率が高い。

•

遡上稚魚の出現確率が高い場所は、本種の遡上に適した場所であると考えられる。

カジカ属稚魚の遡上適地を、面的に示すことができた。

４. 考察～遡上適地の物理的特徴～
調査区域の傾斜度（SLO） 遡上適地と遡上稚魚の確認位置■変数の応答SLO
5.0-24.0°

傾斜度の応答曲線
SLO

4.0-5.0
3.0-4.0

出現確率

1.0

出現確率
0.8 - 1.0
0.6 - 0.80.4 - 0.6
0.2 - 0.4
0.0 - 0.2

2.0-3.0
1.0-2.0
0.5-1.0

0.5

0.0

0.0-0.5

01020
傾斜度30

国土地理院撮影の空中写真（2017年6月撮影）より作成• 傾斜度の高い場所で出現確率が高く、SLOは岸際と瀬においてSLOが高くなる傾向あり。
• SLOが低い環境→平坦で泥や砂で単調。
• SLOが高い環境→遡上稚魚の潜在的な隠れ場となる礫等複雑な環境が形成されやすい可能性。

遡上個体は岸際の浅瀬に頻出するという既存の知見（後藤1975、後藤1981）を追認

４. 考察～遡上適地の物理的特徴～■変数の応答調査区域の傾斜度（SLO） 遡上適地と遡上稚魚の確認位置

vBOT
0.50- 0.95m/s

底層流速の応答曲線
vBOT

出現確率

1.00.40- 0.50
0.30- 0.40

出現確率0.8 - 1.0
0.6 - 0.8
0.4 - 0.6
0.2 - 0.4
0.0 - 0.2

0.20- 0.30
0.10- 0.20
0.05- 0.10

0.5
0.0

0.01- 0.05

00.2 0.4 0.6 0.8 1
底層流速(m/s)
国土地理院撮影の空中写真（2017年6月撮影）より作成• 変則的な応答で、0.1m/sと0.5～0.8m/sで出現確率が高い。
• 0.6kより上流では、流れの速い瀬を選好する。
• 0.6kより下流では、流れの緩い岸際を選好する。

４. 考察～遡上適地の連続性～
遡上適地と遡上稚魚の確認位置■連続性の評価
区間別の遡上適地面積の集計
12,000面積（m2）

10,000
8,000
6,000
4,000

出現確率

0.8-1.0
0.6-0.8
0.4-0.6
0.2-0.40.0-0.2

出現確率
0.8 - 1.0
0.6 - 0.8
0.4 - 0.6
0.2 - 0.4
0.0 - 0.22,0000• 0.6-0.8kの区間は、他の区間と比較して、出現確率が0.6以上の面積が小さい。
• 0.6-0.8k区間の連続性は、あくまで大野川で相対的に低く、より上流の瀬で多くの個体が確認されているため、連続性は良好と考えられる。

国土地理院撮影の空中写真（2017年6月撮影）より作成

4. 考察 ～手法の導入性～■本手法の導入性• 物理環境：3名2日（1日あたり3-4時間）• 生物情報：1名3日（1日あたり約5時間）• ADCPは高額な機器であるが、一度導入すればランニングコストは低く、比較的短時間で得にくい情報が入手可能。水深や流速を実測するため数値計算は不要で技術的なハードルが低い。

■3次元点群データへの応用• 地形情報のみでは、良好なモデルを作成できない可能性があり、対象種の生態と密接に結びつく物理環境の取得が課題。
→流速や水深ならば、数値計算やADCPによる計測が考えられる。
• 航空レーザー測量とADCPによる計測は、互いに補完的であり、併せて実施することで、生態的な解析・評価に有効なデータが取得可能。
• 詳細スケールのモデル作成には、在データの座標の集積が有効。

ALBとADCPの比較
ALB

ADCP

広域計測

〇可能

×現実的でない調査規模

×大規模調査で小回りが利きにくい〇小規模。個別箇所の測定が可能

地形情報

〇取得可能

〇取得可能

流速

×数値計算で代用できる可
能性あり

〇取得可能

５. まとめ 函館湾に流入する大野川において、ADCP計測を行い、地形と流速に関する4種の物理環境を5mメッシュで作成し、カジカ属遡上稚魚の在データを合わせて、Maxentにより分布予測モデルを作成した。
 分布予測モデルは、傾斜度（SLO）と底層流速（vBOT）の寄与度が高く、岸際の緩流部と瀬を表現していると考えられ、本種の採捕箇所とよく整合した。
 地図上に可視化した生息適地からは、連続性の低い区間を特定がみられたが、全体として大野川の連続性は良好であると評価できた。
 同様の手法は、3次元点群データを用いた河川環境の評価にも応用でき、対象種の確認地点の座標の積み上げ、ADCP計測によるデータの補完は有用であると考えられた。
謝辞：本研究の遂行にあたり、東京農工大学の福田信二博士に、多大なる協力を頂きました。深く謝意を申し上げます。