河川技術論文集,第22巻,2016年6月
第22巻，2016年6月	
 
論文	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  河川技術論文集，

	
 
	
 

宍道湖における	 リアルタイム水質予測管理システムの開発	
 DEVELOPMENT OF REAL-TIME FORECASTING SYSTEM FOR
WATER QUALITY MANAGEMENT OF LAKE SHINJI	
 
	
 
	
 

	
 
矢島啓1・中田一騎2・本村真一3・新谷哲也4・管原庄吾5・清家泰6	
 Hiroshi YAJIMA, Kazuki NAKADA, Shin-ichi MOTOMURA,
Tetsuya SHINTANI, Shogo SUGAHARA and Yasushi SEIKE
	
 

1正会員	
  博(工)	
  鳥取大学大学院准教授	
  社会基盤工学専攻（〒680-8552 鳥取市湖山町南4-101）
2学生会員	
  学(工)	
  鳥取大学大学院	
  社会基盤工学専攻（〒680-8552 鳥取市湖山町南4-101）
3非会員	
  博(工)	
  鳥取大学准教授	
  総合メディア基盤センター（〒680-8550 鳥取市湖山町南4-101）
4正会員	
  博(工)	
  首都大学東京助教	
  都市基盤環境コース（〒192-0397 東京都八王子市南大沢1-1）
5非会員	
  博(理)	
  島根大学大学院助教	
  総合理工学研究科（〒690-8504島根県松江市西川津町1060）
6非会員	
  農博	
  島根大学大学院教授	
  総合理工学研究科（〒690-8504島根県松江市西川津町1060）
島根大学 汽水域研究センター センター長
	 To get useful information about the optimal operation of a water purification device, we developed areal-time water quality forecasting system for Lake Shinji. The system is mainly composed of two parts:
1) three-dimensional hydrodynamic model with aquatic ecology model (Fantom3D-AED) and 2) databasesystem where open-source data through web servers are automatically stored. We used a small
purification system called DoDAS that uses ozonation technique. After validating the model for Lake
Shinji, we performed water quality simulations with DoDAS operation. The results supplied useful
information about the effects of the device operation. Moreover, we added a function to forecast waves in
the lake to avoid boat accident by strong winds and wave, which are not predicted by the government.
	
 Key Words : Lake Shinji, algal blooms, water quality management, real-time forecast,
SWAN, Fantom3D-AED

	
 
	
 
１．	
 はじめに	 	 	
  近年，世界の湖沼等の閉鎖性水域における水質環境の深刻な問題は，1)富栄養化，2)毒性物質による汚染，3)
湖沼の酸性化，4)水位低下と湖の縮小，5)シルテーショ
ンと湛水量減少，6)移入種による湖の生態系の破壊，の6つにわかれる．これらの中で一番の問題として多く挙げられるのが，富栄養化である1)．富栄養化が進行すると，藻類の生息密度が高くなるため，水の透明度が低下
し，藍藻類（主にミクロキスティス）が優占種の場合に水が緑色に変色して見えるアオコ現象が発生する．
	  ダム湖におけるアオコ対策は，大規模な曝気循環装置によることが多い．これは，湖水を鉛直循環させること
で藍藻類を光の届かない中下層に押し込め，緑藻類や珪藻類に対する優位性を失わせるものである2,3)．しかし，この方法は，導入コストだけでなく運用にも多額の費用がかかるという問題がある．一方，富栄養化した湖沼等において小規模な設備や簡易な手法でアオコを除去する
方法についても，多くの研究者や企業により検討が行われている．藻類を回収する方法として，Zhangらによる
ナノFe3O4粒子とポリ塩化ナトリウム（PAC）を利用した凝集沈殿除去法4)，門木らによる電気分離法による方法などがある 5) ．また，殺藻による除去法として，
Rajasekharらによる音波処理6)やHuangらによるオゾン処
理法7)などがある．さらに，藻類を捕食する動物プラン
クトンを増大させ除去する生態系を利用したバイオマニ
ピュレーション法などもある8)．しかしながら，効率的な除去法は未だ確立されておらず，依然として富栄養化した湖沼でアオコが発生している．
	
  また近年，湖沼をはじめ，河川，沿岸域等において，
ソフト的な水質保全対策の試みが検討されている．例え- 385 -	 ば，アイルランドのBray海岸での大腸菌等をリアルタイ
ムに予測するため，流出モデル(NAM)と沿岸域の水質予測モデル(MIKE11, MIKE3 FM)を結合したリアルタイム
水質予測システムが構築されている9)．日本では鳥取市に位置する殿ダム貯水池での選択取水設備の操作支援を目的として，西オーストラリア大学Centre for Water
Research(CWR) で 開 発 さ れ た ARMS(Aquatic Real-timeManagement System)を用いた水質予測システムが運用されている10)．しかしながら，これらのシステムは諸外国の研究機関で開発されたものであり，国産で手軽に利用可能なシステムは存在していない．
	  そこで本研究は，たびたびアオコの発生が問題となっている宍道湖（島根県北東部に位置）を対象に，アオコの発生予測及び，小型の水質浄化装置を用いて効率的にアオコの除去を行うための支援情報を提供するリアルタ
イム水質予測管理システムの開発を行う．また，宍道湖
では平成25年4月をはじめ，強風時における船舶の転覆事故が発生していることから，気象庁が行っている沿岸
波浪予想の対象外の内水面である宍道湖における波浪に関する予報も行うこととした．	
 
	
 

	
 
図-1	
 水質予測管理システムの全体構成	
 
	
 

(3)	
 ３次元湖沼生態系モデル	
 a) モデルの概要	 	
  使用する3次元湖沼生態系モデルは，流動場を計算す
る3次元の流体解析モデルFantom3D11)に，アオコ現象を再現するための生態系モデルAED(Aquatic Ecodynamics
Model)を開発・結合したFantom3D-AEDを使用する．
Fantom3Dモデルの基礎方程式は，非圧縮とブシネスク
近似を施した3次元ナビエ・ストークス式である．基礎
方程式はデカルト座標系に基づいて離散化されている．
２．水質予測管理システムの開発	 また，熱収支計算により水温の変化も計算できる．AED	 モデルで計算対象とした水質項目として，粒子態有機態(1)	
 研究対象地域	
 炭素(POC)，粒子態有機窒素(PON)，粒子態有機リン
	  宍道湖（北緯35度27分01秒 東経132度56分58秒）は，(POP)，溶存態有機炭素(DOC)，溶存態有機窒素(DON)，2
湖水面積79.1km と国内7番目の大きさであり，東西16km， 溶存態有機リン(DOP)，溶存態無機窒素(NH4-N, NO3-N)，
南北6km，周囲長48km，最大水深6.4m，平均水深4.5mの溶存態無機リン(PO4-P)，溶存酸素(DO)，塩分，生物項
浅い海跡湖である．また，宍道湖は大橋川を通じて中海として植物プラクトン1種が考慮されている．
とつながると同時に，さらに境水道を通じて日本海に至b) モデルの特徴	 る珍しい連結汽水湖である．ただし，中海の平均塩分は	  流体解析モデルFantom3Dの特徴として，C++を用いた
18psu程度に対し，宍道湖は3.5psu程度であるため，異オブジェクト指向に基づいて開発されている点があげらなった生態系を有している．特に宍道湖においては，シれる．現在，ほとんどの生態系モデルを含む環境流体にジミが重要な水産資源であり，近年その資源量の減少が関する数値モデルは，CWRで開発されたELCOM12)のよ危惧されていたが，平成26年の漁獲量は4年ぶりに全国
うに手続き型言語であるFORTRAN言語などで記述され第1位となる回復傾向が見られた．さらに宍道湖は中海ている．手続き型言語は高度な抽象化をサポートしないとともに，平成17年11月にラムサール条約に登録されてため，情報の隔離・隠遁が不十分となりコード全体が相おり，貴重な湿地でもある．	
 互に強く関連したモノリシック構造となる．これは，一	
 部分の修正が広範囲にわたる等，修正・発展が必要なモ(2)	
 水質予測管理システムの概要	 デルに対しては致命的な欠陥になりうる．一方，オブ	  作成した水質予測管理システムの主要構成要素は，3ジェクト型言語では，各機能(Module)の疎結合が維持さ
次元湖沼生態系モデルとデータベースから成る (図-1)．
れ，Moduleの入れ替えが容易であり修正・再利用可能な
3次元湖沼生態系モデルは，水理学的モデルと生態系モ
コードの作成が可能になる11)．また，生態系モデルの構
デルが結合されたモデルである．データベースは，主に造は非常に複雑であり，構築・改良過程での試行錯誤がWeb上で公開されている観測データの格納を行う．水質
欠かせない．そのため，生態系モデルAEDをコンパイル
予測期間は，1週間先までとした．なお，リアルタイム
せずに修正と実行が可能となるように，Fantom3D内にデータの入手先として取り扱うwwwサーバは，国土交
内部言語として組み込まれている高速スクリプト言語
通省（川の防災情報），気象庁，島根県水産試験場，東Luaを用いて構築した．
京大学生産技術研究所喜連川研究室の4つである．
(4)	
 アオコ除去モジュールの開発	 	
 - 386 -

	
 

	
 
図-2	
 宍道湖でのDoDAS運用実験の様子	
 

	
 

	
  富栄養化した湖沼における水質予測管理システムには，
水質浄化装置の運用効果に関する情報提供も重要である．
アオコの発生は，流入負荷の状況や風況により空間的な偏りを持つことが多く，広い水域において大型の水質浄化装置を効果的な一定の場所に設置するのは困難である．
そこで，小型船舶で可搬でき，自由に設置位置を変更できるアオコ除去装置として，オゾン式水質浄化装置
DoDAS（環境システム株式会社製）を用いることとした．DoDASは図-2にあるように小型であり，①試料水にオゾン導入,②加圧,③（細胞等）破砕,④溶解,⑤減圧のプロセスを連続処理するもので，オゾンを加圧溶解させる独特な技術を用いている．基本システムの水処理能
力は25L/分であり，オゾン添加量は1L/分である．本装置を用いた現地での水質浄化実験結果をもとに，アオコ除去装置モジュールを作成する．	
 a) 実験実施場所	
 	
  ここ数年は，宍道湖におけるアオコの発生がほぼみられなかった．そのため，近隣でアオコの発生がみられた
生見川ダム（山口県岩国市）および殿ダム（鳥取県鳥取市）において，それぞれ平成26年10月8日および平成27
年10月9日にDoDASを用いた水質浄化実験を行った．
b) 水質浄化実験	 	
  実験にはDoDASを用い，装置に1回通水した処理水と処理前の原水の水質を比較することにより，水質浄化効
果を確認した．現場においては，多項目水質計(Hydrolab
社製DS5X)による水質計測を行うとともに，実験後に持ち帰った試水で水質分析（栄養塩とChl.a）を行った．
DoDAS通過後には，アオコが粉砕されている様子を顕微鏡で確認できた．	
 
	
 
(5)	
 波浪推算モデルSWANを用いた波浪予測システム	 	
  本システムのサブ機能として，波浪推算モデル
SWAN(Simulating Waves Nearshore)を用いた波浪予測シ
ステムをもたせた.SWANはデルフト工科大学が開発したモデルである．対象となる領域の水深データと風向，
風速データを入力することで，浅水域における波高，周期などのシミュレーションを行うことができる13)．	
 	
  波浪予測システムの全体構成を図-3に示す．なお，波浪予測期間は，33時間先までとした．	
 
	
 
(6)	
 データベースの構築	
 図-3	
 波浪予測システムの全体構成	
 
	
 

	
 
図-4	
 観測データの取り込み	 	 a) データ自動取り込みシステム	
 	
  観測データの取り込みは，プログラミング言語PerlのWeb Scraperモジュールを用いた．このモジュールは，
Web上で公開されているURLを引数として渡すことで，
HTMLデータを取得できる．Web上で公開されている観測データは全てCSS(Cascading Style Sheets)のセルTD要素として定義されており，一度TD要素から全てのデータを抜き出した後，データの文字・記号の処理や整理を行いデータベースに格納する(図-4)．プログラムの実行時間間隔は，wwwサーバの更新に合わせて行うものとした．なお，プログラムの自動実行は，cron設定を用いた．
b) データベース	 	  本システムのデータベースは，オープンソフトウェアのリレーショナルデータベースマネジメント(以下，RDBMSと略)であるMySQLを用いていた．構築したデータベースは，河川情報を保存するテーブル(以下，水系マスターテーブルと略)と，Web上で公開されている観測データを保存するテーブルの2つからなる．表-1に示す水系マスターテーブルは，Web上で公開されている水系名，河川名，観測所名などの情報を保存するテーブルである．表-1の最初の項目「識別用ID」はWeb上に存在していないが，RDBMSにおいてテーブル内の行(データ)を一意に識別するためのプライマリーキーが必要となるため，データ識別用のIDとして定義している．
表-2に示すデータ保存用テーブルでは，Web上でリアルタイムに公開されている観測データを逐次格納する．これらのデータは日時とともに保存する．この保存用テー
ブルは，上述と同じ理由で「識別用ID」を作成し，また，水系を特定するために「水系特定用ID」も作成した．こ	
 - 387 -

	
 表-1	 水系マスターテーブル	
 
説明  

変数  

型  

桁数  

備考  

識別用ID  

Uryo_idInt

3

プライマリーキー  

水系  

Suikei

Varchar

50

  

河川名  

Kasen

Varchar50

  

観測所名  

Kansoku

Varchar50

  

管理区分  

Kanri

Varchar

50

  

所管  

SyokanVarchar

50

  

所在地  

Addr

Varchar

50

  

標高  

hyoka

Varchar

4

  

	
 
図-5	
 境界条件作成の概要	
 

	
 
表-2	
 データ保存用テーブル	
 る気象庁のメソ数値予測モデルより計算された予測期間
39時間の数値予報データ(以下「MSMデータ」と記述)
識別用 ID
プライマリーキー
Id
Int
11を用いる．なお，MSMデータの格子間隔は，5km×5km
水系特定用 ID
フォーリンキー
Uryo_id
Int
3
日時
Time
Datetime
である．また，時間間隔は，1時間である．
雨量
3(整数)，1(小数点)Uryo
Double	  MSMデータは，水質予測管理システムの境界条件と累積雨量3(整数)，1(小数点)RuiuryoDouble	
 同様に，wgrib2によりバイナリ形式からテキストデータの「水系特定用ID」は上述の水系マスターテーブルのに変換し，宍道湖が含まれる範囲を2次元的に切り出し「識別用ID」とフォーリンキー(外部キー)という形で関時系列だけでなく空間的にも変化する風況を境界条件と連つけられる．これらのテーブルには，上述で述べたして与えた．なお，波浪推算モデルの格子間隔は，60m
PerlのWeb Scraperモジュールを用いてデータを取得し保×60mである．	
 	
 
存した．
	
 
	
 
(8)	
 操作支援のためのインターフェイス設計	
 (7)データベースからの境界条件設定	
 	
  管理システムの操作に際して，各データ項目や機能がa) 湖沼生態系モデルFantom3D-AEDの境界条件の設定	
 無機的に羅列した画面では，ユーザにとってわかりにく	  計算実行時の前1日から計算を開始して1週間先まで計く，適切な判断を阻害する可能性がある．そこで，画面算を行うFantom3D-AEDに与える境界条件は，本研究でを大まかに分割し，エリアごとに必要なデータや機能を構築したデータベースから，気象庁の気象データと国土
目的ごとに整理することで，直感的でわかりやすいユー
交通省の斐伊川水系の水位データ，及び東京大学生産技
ザーインターフェイスの設計を行った．本研究では，主術研究所喜連川研究室でアーカイブされている気象庁の要な情報を明確に分離表示するためにメイン画面とサブ
全球モデルより計算された予測期間11日間の数値予報
画面，波浪予測画面の設計を行った．	
 データ(以下「GPVデータ」と記述)から作成する．なお， a) メイン画面	
 GPVデータの格子間隔は，20km×20kmである．また，	  メイン画面では，画面上部にメニューエリアを設け，時間間隔は，1時間である．
その選択項目(植物プランクトン，水温など)に応じて，
	
  流量データは，斐伊川本川については新伊萱地点の水
Fantom3D-AEDの予測結果を表示させるピクチャーエリ
位からHQ式により流量に変換し，宍道湖周辺の13河川アを設けた．また，本研究のモデルは，3次元であるたの支川は比流量より設定した．また，水温や水質（栄養め，水平方向，鉛直方向の2種類が存在し，これらを選塩）データは，出雲河川事務所の資料（気温からの推定択できる項目をメニューエリアに追加した．	
 式とLQ式）から設定した．ただし，将来データはないb) サブ画面	 ため，過去1日データが1週間先まで同様に連続するとし	
  サブ画面では，メイン画面と同様に画面上部にメて設定した．
ニューエリアを設けた．メニューエリアでは，本研究で	  気象データは，前1日については松江地方気象台の気構築したデータベース内のテーブル名，日時をそれぞれ
象データを用い，1週間先までの気象データは， GPV
選択・入力すると観測データをリストアップするリスト
データを使用した．GPVデータはバイナリ形式であるが， エリアを設けた．また，リストアップされた観測データ
Fantom3D-AEDモデルは，境界条件をテキストファイルに応じて，図化を行うために，チャートエリアを設けた．	
 で入力する必要がある．そこで，wgrib214)によりバイナc) 波浪予測画面	
 リ形式からテキストデータに変換し，宍道湖に一番近い	  波浪予測画面では，メイン画面と同様に画面上部にメ地点のデータを切り出した(図-5)．
ニューエリアを設け，波浪推算モデルの予測結果を表示b) SWANモデルの境界条件の設定	
 させるピクチャーエリアを設けた．	
 	 	
  計算実行時の前1時間から33時間先まで計算を行う波	
 浪推算モデルに与える境界条件は，先ほどと同様に東京
3．結果と考察	 大学生産技術研究所喜連川研究室でアーカイブされてい
説明

変数

型

桁数

備考

	
 

- 388 -	 (1)	 システムの画面表示及びデータ接続	 a) メイン画面の動作確認	 	
  メイン画面では，メニューエリアの選択項目に応じて，3次元湖沼生態系モデルFantom3D-AEDの予測結果の表示を行うことができる．ある予測時刻における水面のChl.a濃度を左図に，宍道湖横断方向での水温鉛直分布を右図に示す表示例を図-6に示す．それぞれの表示はア
ニメーションとなっており，図の下部のバーにより，表示したい時刻を調整することができる．このように，メニューエリアの選択項目に応じて，適切に動作していることを確認した．	
 	 b) サブ画面の動作確認	
 	
  サブ画面では，メニューエリアの選択・入力後，	
 データベースにアクセスしデータ一覧表示を行う．また，データ一覧から，グラフの自動生成を行うことができる．
動作結果の一例を図-7に示す．表示されている画面左側
は，データベースから観測データ(松江地方気象台の平成27年10月1日の気象データ)を一覧として表示させている．画面右側では，観測データ一覧より観測項目(気温)を選択した後，グラフとして自動生成することができて
いる．	
 	
 
c) 波浪予測画面	
 	
  波浪予測画面では，波浪推算モデルの波高計算結果の表示を行う．動作結果を図-8に示す．メイン画面の表示

	
 
図-6	
 メイン画面	
 

(

	
 

)

	
 

と同様に，アニメーション表示となっており，予測時間内の任意の時刻の波高を表示することができる．
	 (2)	
 3次元湖沼生態系モデルのシミュレーション結果	
 a) 再現計算の検討	
 	
  再現計算では，国土交通省出雲河川事務所が行っている定期採水(月1回)の観測データをもとに比較・検討を行った．モデルの検証地点は，宍道湖湖心の上層，下層とした．計算期間は，宍道湖でアオコが生じて発達した
平成24年6月1日から7月31日の2ヶ月までとした．また，3次元湖沼生態系モデルの格子間隔は，全領域一様の水平方向に240m，鉛直方向に0.2mとした．入力した気象
条件は，風速，風向，湿度，大気圧，全天日射量，降水量，雲量である．加えて，河川の境界条件は，水温，栄
養塩，流量であり，13支川が考慮されている．初期条件
は，平成24年5月24日の定期採水の観測値とした．また，再現計算期間中の定期採水日は，平成24年の6月14日と7月18日である．	
 	
  再現計算の結果を図-9に示す．上段から，水温，塩分，
Chl.a濃度，栄養塩(DIN，PO4-P)濃度となっている．な
お，Chl.a濃度は，上層だけとした．検証期間中の採水
データ2回しかないものの，それぞれの項目で良く再現されていることが分かる．特に，上層と底層の水温，
Chl.a濃度は，高い精度で再現されている．塩分は若干の差はあるが，6月14日に存在していた塩分成層が，7月18日には破壊され混合している様子も再現できている．
栄養塩に関しては，底層の計算値の方がより観測値に近く，上層では過小評価となっているが，本モデルは宍道
湖の生態系で重要なシジミを考慮していないので，概ね再現性のあるモデルになっていると考えられる．	
 b) アオコ除去モジュールの検討	 	
  DoDASを用いたアオコ除去に関する水質浄化実験を行った結果，生見川ダムでは，湖水のChl.a濃度が平均
34.9 µg/Lに対し，水質浄化後に平均13.0 µg/Lと平均除去率で58%であった．また，殿ダムでの実験では，浄化前
後のChl.a濃度が，それぞれ平均14.3µg/L，2.2µg/Lと平均除去率85%であった．ただし，栄養塩に関しては前後で大きな変化はなかった．これはDoDASにはアオコの分

図-7	
 サブ画面	 	
 PO4$P(mg/L)++ DIN(mg/L)

Chl.a(μg/L)

	

(psu)

	
 

	
 

図-8	
 波浪予測画面	
 図-9	
  再現計算結果	
 

	
 
	
 

- 389 -

	
 60 Chl.a(µg/L)

6/1$0:00

30

0

6/4$17:00

7/21$16:00
(a)$

(b)$

(c)$
(4

	

)

図-10	
  アオコ除去モジュールを適用した場合と再現計算の比較	 解能力はあるが，分解した物質を除去する機能があまりないことによるためと思われる．今後，装置自身の改良が必要と考えられるが，本研究においては，Chl.aの除去率を80%とし，分解したChl.aは栄養塩として湖水に回帰する計算を行った．また，装置の設置場所は，宍道湖
北西に5台設置すると仮定し，処理能力を通常のものと，すべて4倍にした計算も合わせて行った（設置場所は図10参照）．なお，水質浄化装置はアオコが発生し始める
6月1日0時から常時運転を行った．
	  アオコ除去モジュールを適用した場合と再現計算の比較した結果を図-10に示す．この図より，アオコ除去モ
ジュールを適用した場合，再現計算に比べて設置場所のChl.a濃度が4日後の6月4日17時では大きな変化はないが，約2ヶ月の7月21日16時では，4倍の処理能力（5台で500L/分）とした場合には，その効果がわずかであるが確認できた．宍道湖の貯水量約3.6億m3に対し，処理量がかなり小さいため，今後は処理能力を大きくするとと
もに，極所的なアオコ除去に用いるなどその使用法について検討を行う必要がある．

4．おわりに	 	 	 	  本研究では，新たな湖沼生態系モデルとして，環境流体モデルFantom3Dに機能を追加したFantom3D-AEDを開発した．また，このモデルを宍道湖に適用し，その性能を確認するとともに，今回開発した水質予測管理システ
ムに組み込み，1週間先までのリアルタイム水質シミュ
レーションを行うことに成功した．この水質シミュレー
ションでは，アオコの除去を目的とした水質浄化装置の運用を想定した水質予測情報も提供できるため，湖沼の水質管理者が具体的な水質浄化方法を決定するのに活用できると考えられる．また，近年の強風時の船舶事故が起きている状況を鑑み，波浪推算モデルSWANを利用した33時間先までのリアルタイム波浪予測情報も提供できるシステムとして拡張することができた．今後は，本システムが湖沼管理者や漁協者に利用され，そのフィード
バックのもとにシステムが改良されるように働きかけていく予定である．
	 謝辞：本研究は，公益財団法人	
 河川財団の河川整備基金助成事業により実施しました．ここに厚く御礼を申し上げます．また，国土交通省川の防災情報，島根県水産試験場，気象庁，東京大学生産技術研究所喜連川研究室の各種データ及び，国土交通省出雲河川事務所の資料を利用させて頂きました．論文執筆にあたり，元鳥取大学
大学院生山本茂友氏から有益なるコメントを頂きました．
ここに記して謝意を表します．	
 
	
 
参考文献	
 
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告，pp.1-17，2002.
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10) 矢島啓，Chris Dallimore, 後藤誠志：殿ダム貯水池における選択取水設備の操作支援システムの設計，河川技術論文集，第15巻，pp.207-211，2009．
11) 新谷哲也，中山恵介：環境流体解析を目的としたオブジェ
クト指向型流体モデルの開発と検討，水工学論文集，第53巻，pp.1-6，2009.
12) Hodges, B. and Dallimore, C.：Estuary, Lake and Coastal Ocean
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13) USER MANUAL SWAN Cycle Ⅲversion 41.01AB：http://swanmodel.sourceforge.net/online_doc/swanuse/swanuse.htmlswan
use.pdf (2016.3.31).
14) National Weather Service Climate Prediction Center：http://www.
cpc.ncep.noaa.gov/products/wesley/wgrib2	  (2016.3.31).

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（2016.4.4受付）