第67回(2023年度)

北海道開発技術研究発表会論文

土砂移動トレーサによる生産源推定手法の高精度化に向けた検討
国立研究開発法人土木研究所

寒地土木研究所 水環境保全チーム

○水垣 滋
柿沼 孝治

豪雨・地震に起因する河川・河口・沿岸への濁水の長期化は利水、水産資源、生態系や景観に深刻な影響を及ぼす場合がある。河川管理者は濁度成分（微細土砂）の発生源の特定と発生メカニズムの解明が求められるが、必ずしも実態把握は容易でない。土木研究所では、土砂移動トレーサを用いた河川から流出する微細土砂の生産源推定手法を提案してきた。本報では、生産源推定手法のさらなる高精度化に向けて検討した結果を報告する。
キーワード：放射性同位体、元素組成、微細土砂技術（土砂移動トレーサ技術）が有効である。筆者らは、
鵡川及び沙流川を対象に3つの放射性同位体（212Pb、228
Ac、40K）を複合トレーサとすることで、流域の濁質山地から河川を通じて河口・沿岸に流出する微細土砂（浮遊土砂、濁質）は干潟や河口・沿岸底質の主要な構生産源を6区分し、さらに水文観測による浮遊土砂流出
成材料であり、栄養塩等の物質循環に重要な役割を果た量と組み合わせて地質別の濁質生産量（原単位）を推定す。一方、豪雨・地震に伴う斜面崩壊等の大規模土砂生可能とした3)。さらに流域末端1点における10年間の継続産は、河口・沿岸域の濁水の流下・拡散や微細土砂の堆的な出水時水質調査とトレーサ技術により、流域内の濁積等により、農業・工業用水の取水や水産資源等に深刻質生産源の長期的な変化を明らかにし、新たな土砂動態な影響を及ぼす場合がある。大規模土砂生産後の濁水は把握手法として提案した4)。しかし、同一地質区分内に数年単位で流出することもあり、地域住民・自治体・利複数の支川流域が含まれる場合等、土砂管理上の適当な水者が長期的な影響を懸念している場合も少なくない。
単位空間（たとえば支川流域）ごとに評価できないとい流砂系の総合的な土砂管理や河川・ダム管理では、こうった課題が残された。
した微細土砂生産・流出の中長期的な影響（インパクト
欧米では、主要酸化物（major element）や微量元素-レスポンス）や流出プロセスの解明、継続期間の予測（trace element）を土砂移動トレーサとして、流域内の地が求められる。
質別に生産源を判別し、各生産源地域の浮遊土砂に対す微細土砂は、河床材料と交換せず山地から海まで一気る寄与率を算出できる多変量混合モデル（multivariatemixing model）5)が広く使用されている。元素分析によりに流下するため、生産源対策が不可欠であり、流域内の生産源分布の把握が重要である。近年、流砂系の総合的流域内の多くの地質地域を判別可能な土砂移動トレーサ
な土砂管理における基本事項として、流砂系全体の土砂を数多く取得できれば、流域内の微細土砂生産源をより動態を大局的に把握するために土砂動態マップの作成が詳細かつ高精度に区分できる可能性があり、土砂生産源推奨されており1)（河川砂防技術基準）、微細土砂につ推定の精度向上が期待される。
いては複数の支川末端における水文観測（浮遊砂量観測）
多変量混合モデルによる定量的な土砂生産源推定にお2)による1洪水を対象とした事例が示されている 。微細土いては、流域内の地質や土壌の違いによってどのように砂の発生源は降雨ごとに異なるのが通常であり、流砂系生産源を区分するか、また区分した生産源ごとの寄与度の土砂動態を把握するためには、現地調査・観測を長期推定に有効なトレーサをどのように選択するかが、極め的に継続する必要がある。しかし、多地点での出水時調て重要となる6)。そこで本研究では、将来的に多変量混査を長期的に継続するのはコスト・労力的に容易でない。 合モデルによる支川別の土砂生産源推定を目指すため、流域内の微細土砂生産源を長期的に把握できる効率的な土砂の元素組成をトレーサとすることで、流域の生産源調査・観測手法の開発が必要となる。
をより詳細かつ高精度に区分することを目的とした。土
さて、流域内のさまざまな生産源が流出土砂にどの程砂生産源推定に有効な複数のトレーサ（複合トレーサ）度寄与しているかを定量的に評価する手法として、土砂と流域内の生産源地域の区分方法との組み合わせを探索
そのものの物理・化学特性を土砂移動のトレーサとするするため、2段階の統計解析を用いる手法5), 7)を採用した。

1. はじめにMIZUGAKI Shigeru, KAKINUMA Takaharu-499-

(3) 解析方法
有効な複数のトレーサ（複合トレーサ）と流域内の生(1) 対象流域産源地域の区分方法との組み合わせを探索するために、本研究では、岩石由来の天然放射性同位体を土砂移動生産源土砂サンプルの採取地点を地質的特徴により区分
3)トレーサとした先行研究 と浮遊土砂生産源の区分方法
し、2段階の統計解析を用いて探索した5), 7)。生産源土砂及び精度を比較するために、先行研究の対象流域と同じサンプルの採取地点の位置情報と20万分の1日本シーム
く、北海道南部の鵡川及び沙流川流域を対象とした。鵡
レス地質図V28)及び5万分の1地質図幅（御影9）、幌尻岳
2210）
川（流域面積1270 km ）及び沙流川（流域面積1350 km ）、石狩金山11）、千呂露12）、岩知志13）、日高14）、紅葉はそれぞれ隣接する一級河川であり、日高山脈に源頭部山15）、比宇16））をGIS上で重ね合わせ、各地点の地質情をもち、支川と合流しながら太平洋に注ぐ。流域の地質報を取得した。多変量混合モデルによる土砂生産源推定は多様な岩相によって構成され、岩石由来の放射性同位において、生産源地域をなるべく細分化するために、主体特性によって6 つの地域（A、B、C-1、C-2、C-3、D）に岩相を基準として採取地点の地質的特徴を分類した。に区分された（図-1）3)。上流域は日高山脈を構成する
なお、後に述べる統計解析に耐えうるよう、一つの分類深成岩（D）、付加コンプレックスの堆積岩・メランジにつき3地点以上含むように留意した。
基質（C-3）や玄武岩ブロック（C-1）及び玄武岩岩体
統計解析について、第1段階はトレーサ候補を抽出す（C-2）で構成される。中流域は白亜紀の堆積岩（A）、 るためのノンパラメトリック検定（クラスカル・ウォリ
蛇紋岩や片岩で構成される変成岩（B）、付加体のC-1ス検定）、第2段階はトレーサ候補として抽出された全やC-3 で構成される。下流域はほとんどが第三紀の堆積ての元素の濃度特性を用いて判別分析を行った。判別分岩（A）である。
析では、十分に高い正答率が得られるまでステップワイズ法（増加法）によりトレーサ特性を増やしながら解析(2) 材料及び 分析方法し、最終的に最も高い正答率が得られた生産源区分と複生産源土砂の元素組成を調べるために、先行研究3)に合トレーサの組み合わせを決定した。統計解析には統計おいて鵡川及び沙流川流域内の潜在的な生産源と考えら解析ソフトウェアJMP12.2.0（SAS Institute Inc.）を用いた。
れる渓岸裸地等72箇所で採取された土砂を用いた。採取した土砂試料のうち、放射性同位体分析（γ線スペクト
3. 結果
ロメトリー）と同じく、粒径0.425 mm未満の画分を分析試料とした。土砂試料の元素組成は、蛍光X線分析によ(1) サンプル採取地点の地質的特徴を踏まえた分類
り微量元素19種（As、Ba、Ce、Cr、Cu、Ga、La、Nb、
表-1に生産源土砂のサンプル採取地点72箇所の地質的Ni、Pb、Rb、Sc、Sr、Th、U、V、Y、Zn、Zr）を定量分特徴を基に分類した区分を示した。地質図を基にした全析した。分析試料の調製は加圧成形法とし、補正式と検地点の地質的特徴は22種類であったが、後に述べる統計量線法により定量した。
解析のために1区分につき3地点以上含むように分類・統合した結果、最大で10区分を得ることができた。これらの地域区分を精度良く判別できる有効トレーサを得られ
れば、先行研究3), 4)より詳細な土砂生産源推定が可能と
2.

方法

表-1 生産源土砂サンプル採取地点の地質的特徴を踏まえ

C-2
付加体
堆積岩

B
変成岩

た区分と地点数
区分記号 主な地質・岩相

A
堆積岩

D深成岩

鵡川沙流川

C-1
付加体玄武岩
ブロック

地点数

A1

後期白亜紀

泥岩・シルト岩・砂岩

15A2

新第三紀

泥岩・砂岩・礫岩

4

B1

後期白亜紀

超苦鉄質岩類

7B2前期白亜紀

泥質片岩

12C-1

ペルム紀

玄武岩

5C-2
付加体
玄武岩岩体

C-2

後期ジュラ紀?

玄武岩

5C-3_1

白亜紀

混在岩

9

生産源土砂
サンプル採取地点

C-3_2

後期白亜紀～古第三紀 混在岩

4D1

新第三紀

ノーライト

6D2新第三紀

はんれい岩

53)

図-1 研究対象流域の先行研究 による生産源区分図
合計（基図に地理院地図を使用）

MIZUGAKI Shigeru, KAKINUMA Takaharu-500-72なる。の正答率で判別できることがわかった（表-3）。非線形法では5種類のトレーサ候補で正答率86.1%と最大となり、(2) トレーサ候補群線形法よりも少ないトレーサ特性でより精度良く生産源10区分の生産源地域からの寄与率を算出できる多変量を判別できることがわかる。しかし、10区分の生産源の混合モデルを構築するためには、理論上10種以上のトレ寄与率を推定するための多変量混合モデルには10種以上ーサ候補が必要となる。19種の微量元素分析の中から、のトレーサ特性が必要であり、トレーサ数を10種に増や10区分のうち少なくとも1区分でも他と有意差が検出ですことで判別分析の正答率が79.2%まで低下することがきるトレーサ特性を抽出するため、ノンパラメトリックわかった（表-3）。折衷法では、12種のトレーサ候補で検定（クラスカル・ウォリス検定）を行った。その結果、 正答率100%で10区分された生産源を判別できることが19種のうち、Y以外の18種が5%水準以下で有意差が認めわかった（表-3）。
られた（表-2）。すなわち有意差が認められた18種の微
このように、判別分析の判別法によって得られる判別量元素を多変量混合モデルのトレーサ候補として利用で精度や有効トレーサの組み合わせが異なることが示されきる可能性が示された。
た。折衷法では、18種までトレーサ数を増やしても正答率は100%のままであり、尤度（もっともらしさの指標）(3) 複合トレーサの探索も高くなることがわかった。したがって、多変量混合モ
トレーサ候補として抽出された18種の微量元素のうち、 デルには、表-3の折衷法で100%の正答率を得られた12種10区分の生産源をもっとも精度良く判別できるトレーサ（Nb、Rb、Zr、Cu、Cr、Ba、As、Ga、Ni、V、U、Zn）特性の組み合わせ（複合トレーサ）を探索するため、判ないし18種の微量元素を複合トレーサとして採用するこ別分析を行った。統計解析JMPの判別分析には、判別方とで、先行研究3) , 4) , 17)よりも土砂生産源推定の精度向上法として、判別式を用いた線形法とマハラノビスの汎距が期待できることがわかった。
離を用いた非線形法、これらの両方を考慮した正則化折衷法が用意されている。本研究では、これら3種の解析
4. 考察とまとめ法（折衷法の正則化パラメータはλ=0.1、γ=0）の結果を比較した。
流域内の72箇所から採取した生産源土砂の微量元素を線形法は、18種のトレーサ候補すべてを組み込むこと分析した結果、サンプル採取地点を12種の微量元素によで、地質的特徴から10地域に区分された72地点を83.3%り精度良く10地域に区分できることがわかった。これをもとに流域全体の生産源区分図を作成するためには、試表-2 土砂生産源 10 地域に対する各微量元素のクラスカ
ル・ウォリス検定結果

表-3 有効トレーサ探索のための判別分析の結果

微量元素

カイ2乗

自由度p値

As29.4054

90.0006**

1 Nb

27.8

36.1

31.9

Ba

42.8098

9<.0001**

2 Rb

40.3

54.2

50.0

Ce

38.24769<.0001**

3 Zr

47.2

72.2

65.3

Cr33.5154

90.0001**

4 Cu

50.0

69.4

68.1

Cu

21.961190.009**

5 Cr

61.1

86.1

83.3

Ga

20.767390.0137*

6 Ba

61.1

80.688.9

La40.0242

9<.0001**

7 As

63.9

80.6

93.1

Nb

31.1058

90.0003**

8 Ga

66.7

75.0

94.4

Ni

34.9492

9<.0001**

9 Ni

66.7

79.2

94.4

Pb45.5743

9<.0001**

10 V

75.0

79.2

97.2

Rb

45.41659<.0001**

11 U

77.8

73.6

95.8

Sc

35.38949<.0001**

12 Zn

80.6

65.3

100.0

Sr

19.764190.0194*

13 Pb

80.6

61.1

100.0

Th

44.89139<.0001**

14 La

77.8

50.0

100.0

U

17.048190.048*

15 Sc

79.2

48.6

100.0

V

41.65349<.0001**

16 Sr

79.250.0100.081.9

45.8

100.083.3

40.3100.0

微量元素

線形 非線形 折衷法

Y16.0727

90.0654

17 ThZn

21.4847

90.0107*

18 CeZr

32.582390.0002**

判別法の数字は正答率（100%－誤答率）
上から順にステップワイズ法で選択されたことを示す*は 5%水準で有意、**は 1%水準で有意であることを示す。

MIZUGAKI Shigeru, KAKINUMA Takaharu-501-DC-3C-3_2
C-3_1

A

D1

A1B2

B

A2

D2C-2

C-2

B1C-1

C-1

図-2 沙流川流域の土砂生産源区分図（左：先行研究 3）、右：本研究、基図に地理院地図を使用。）

料採取地点以外の地域も10地域に分類・統合する必要がある。そこで、サンプル採取地点以外の地域について、地質的特徴が類似している採取地点の生産源区分に統合し、流域全体の土砂生産源区分図を作成し、図-2に沙流川流域を事例として、先行研究3)による生産源区分図と並べて示した。微量元素で区分した10地域では、放射性同位体で区分された6地域における上流域の深成岩地域（D）や上・中流域に離れて分布する付加体堆積岩地域（C-3）、中流域に分布する変成岩地域（B）、中・下流域に離れて分布する堆積岩地域（A）がそれぞれ2地域に細分化されたことがわかる。
また、先行研究3)による放射性同位体に基づく生産源の判別精度は72.2%であったが、本研究では12種の微量元素と複合トレーサとすることで判別精度100%で10地域を区分できることが示された。また、12種以上の複合トレーサが得られたことで多変量混合モデルを構築できることが示された。微量元素を複合トレーサとすることで、微細土砂の生産源推定の精度向上が期待される。
このように、流域内の生産源区分が高精度に細分化されることで、支川ごとの特徴を生産源区分の構成割合の違いによって表現できる。すなわち、多変量混合モデルにより各生産源からの寄与率を定量評価することで、支川ごとの微細土砂流出量の違いを推定できる可能性がある。これらの推定結果は、複数支川における微細土砂流出量を水文観測により実測して比較検証する必要があり、今後の課題である。
参考文献
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MIZUGAKI Shigeru, KAKINUMA Takaharu-502-