地球環境研究,Vol.7(2005)

ベトナム低平地における洪水氾濫シミュレーション
岡田

小川

尚

樹＊

永岡淳

一＊

進＊

広瀬和世＊＊

キーワード：貯留関数法､ 潮汐､ H-Q 関係
豪雨に対し､ 以下の２項目を研究目的とした｡ 第一に､

１. はじめに集中型モデルを構築し､ リモートセンシングデータを用

ベトナム南部はメコンデルタの一部である｡ メコンデ

いて､ 氾濫シミュレーションを行うこと｡ 第二に､ 解析

ルタはメコン河により流出した土砂から形成された沖積結果から氾濫域での洪水の時系列を GIS により可視化層からなる｡ すなわち､ コンポンチャムやプノンペン付することである｡ すなわち､ 貯留関数法による計算結果

近を頂点とし､ タイ湾沿岸を西南端､ メコン河最下流部から２次元の氾濫領域を再現するわけである｡ これによにあたるバイコ川の東側枝川を東南端とする４万り１次元解析でも､ ２次元平面解析と同等な結果が期待

２9520km の広がりをもつ巨大な三角平野である｡ メコされる｡ 具体的な手順としては､ まず降雨データを入力

ンデルタでは９月から11月にかけて河川が増水する｡ 洪とし､ 貯留関数法を用いて流域貯留高を求めた｡ 貯留関

水は河川から溢れ､ 100万 ha 以上の低地が氾濫する｡

数法のパラメーターを決定するために Landsat ETM

最悪の年には300万 ha から400万 ha といった広大な規画像から土地被覆分類図を作成した｡ また､ 潮汐による模の洪水が起こる (堀博､ 1996)｡ そのため､ これらの水位変動の影響を水位データから三角関数で近似､ 補正地域において洪水氾濫シミュレーションの手法を確立すした｡ 得られた流出解析結果から GIS により湛水域のることはきわめて重要である｡ そこで､ ベトナム､ ホー

時系列図を作成した｡

チミン市近郊の東バムコ川流域で2000年10月に発生した

図１
＊
＊＊

対象地域 (東バムコ流域)

立正大学地球環境科学部環境システム学科
日鉱探開株式会社

57

ベトナム低平地における洪水氾濫シミュレーション (岡田・永岡・小川・広瀬)

２. 方法

２. １対象地域

対象地は東バムコ川流域である｡ 東バムコ川はメコンの土地被覆の状態を調査し､ 先の土地被覆分類図と現地踏査で得た情報から最終的な土地被覆分類図を作成した｡

２. ４貯留関数法

デルタを流れる河川であるが､ これまでの大部分の研究

貯留関数による洪水流出計算法は､ 1961に木村俊晃にで注目されてきたのはメコン河のみであり､ 本流域の研よって提案された (建設省水文研究会､ 1983)｡ 流出現究はほとんど行われていない｡

象の非線形性を表すために､ 降雨から流出への変換過程を､ 貯留量と流出量との間に関数関係を仮定して､ 貯留

２. ２

データ量を媒介変数として降雨量から流出量を求めようとする

2000年10月30日から11月１日に Moc Hoa 観測所で観ものである｡ 貯留関数法は､ 洪水流出が表面流であると測された時間降雨データを入力として､ 貯留高､ 流出量､して､ Manning 式等から､ 流域の貯留量 (m3) をそ湛水深を求めた｡ その際､ 潮汐による水位変動を考慮しの流出量 (m3/s) の指数関数て､ Ben Luc 観測所で2000年１月１日から12月31日までに観測された時間水位データを使用した｡ また､ 2000
年11月６日に撮影された Landsat ETM 画像から土地被覆分類図を作成した｡ 浸透能および流出係数は流出解析で重要なパラメーターであり､ 土地被覆の状況によって変わる｡ 例えば､ 森林では表面流出はほとんど生じな 

で表して運動方程式とする｡ ここで､ ：指数､ ：係数である｡ さらにこれを連続方程式
 い｡ これに対して､ 都市域では降雨のほとんどが流出しと組み合わせて流域流出量と河道洪水流を計算できる｡てしまう｡ そこで､ Landsat ETM 画像より作成した土こ こ で ： 流 入 係 数 ､ ： 流 域 の 平 均 有 効 降 雨 強 度地被覆分類図をパラメーターの決定に利用した｡ 地形情(mm/h)､ ：流域面積 (km2) である｡ 実際の流出計

報抽出には SRTM による90m メッシュ DEM を使用し算においては､ 式の流域貯留量､ 流出量をともに流た｡ SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) と域面積  で除し､ 貯留高はシャトルに搭載された合成開口レーダーを用いて､ 地表のレーダー画像を取得する装置である｡ SRTM はシャトルの貨物室に搭載されたメインアンテナと､ 貨物室から左舷方向に60m 展開するマストの先端に取り付けた(mm) お よ び 流 出 高(mm/h) とし､ これを変数として計算を進める｡ すなわち､ 流出域､ 浸透域の領域についてそれぞれ､
 れた船外アンテナの２つのアンテナを使用している｡ これにより干渉法と呼ばれる技術によって立体的な画像を収集することができる｡ この立体画像から作成される標を基本式とする｡ 本研究では､  ､  と高データが DEM (Digital Elevation Model) である｡

した｡ 後にも述べるが､ この流域はきわめて標高が低い地域であり､ 河川の逆流が起こる｡ そのため､ 上流から

２. ３

土地被覆分類

画像処理手法による土地被覆分類は､ 地表面上にある

下 流 へ と 一 方 向 だ け の 水 系 網 を 構 築 す る Kinematicwave 法を適用することは妥当でない｡

被覆物体はそれぞれに特徴的な反射特性をもつという原理を応用したものである (長澤良太､ 2002)｡ その方法

２. ５

湛水深の時系列には､ ２通りのやり方がある｡ ひとつは､ 基地の情報を感潮域の長さは河川によって異なり､ 一般には勾配が使用せず､ 多バンドの反射特性値を多変量解析で分類す

小さく､ 断面積の大きい河川ほど感潮域が長くなる｡ 比る方法で ｢教師なし分類｣ と呼ばれる｡ もうひとつは､較的勾配の大きな日本の河川では感潮域の長さは数 km

現地踏査や既存の資料などによって代表的な土地利用のから数十 km 程度のことが多いが､ 大陸の勾配の小さなトレーニング (標本) をサンプル抽出し､ これを教師と河川では数百 km にわたるものも少なくない (西條ほか､して対象範囲の全体を最尤法で分類する ｢教師付き分類｣

1996)｡ 河口からの海水の遡上は､ 潮汐により毎日約２である｡ 本研究では､ まず､ 教師なし分類により仮の土回変化し､ さらに約２週間を周期として大潮､ 小潮と変地被覆分類図を作成した｡ ついで､ 現地踏査を行い実際化する｡ 感潮域における特徴的な水害としては､ 上流の58

地球環境研究,Vol.7(2005)

図２

図３

東バムコ川の縦断面図

Landsat ETM 画像より作成した土地被覆分類図

豪雨によって流下してくる洪水が､ 河口から遡上してくあるため､ かなりの上流までが感潮域となっており､ 河る高潮や津波と重複することにより引き起こされる異常川の逆流が起こる｡ そのため､ 水位データから潮汐によ高水位がある｡ この流域は､ きわめて標高が低い地域でる変動を三角関数で近似､ 補正をした｡ 図２に対象河川

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表1

各土地被覆の面積率

LanduseArea (km2)

Rate (%)

Runoff Ratio

Forest1904.526.10.1

Water

1446.7

19.81

Bareland

637.2

8.70.4Urban

1005.813.80.8

Grass2120.829.00.3

Cropland

187.0

2.60.4

Total

7302.21000.47

図４

Ben Luc Station で観測された潮位変動の縦断面図を示す｡ 流路長が300km 近くあるにもかか10月30日０：00からの経過時間である｡

わらず､ 標高差は15m にも満たないことが分かる｡
３. ３

流域貯留高と流出高の時系列

図５に貯留関数法により求めた､ 流域貯留高と流出高

３. 結果

３. １

土地被覆分類の時系列を示す｡ 44時間目､ つまり2000年10月31日
８：00から貯留高と流出高が急激に増えていることが分

図３に Landsat ETM 画像より作成した土地被覆分かる｡ この時刻から３時間にわたり99.1mm の豪雨が降っ

類図､ 表１に各土地被覆の面積率と流出係数を示す｡ 森ており､ これにより洪水が引き起こされたと考えられる｡

林は流域北部の比較的標高の高い地域に多く､ 中部は都市域や耕作地が混在していることが分かる｡ 今回の洪水では､ 流域南部が特に大きな被害を受けている｡ 流出係

３. ４

観測点における水位変動

観測点における H-Q 関係を図６と式に示す｡ H-Q関係は､ 観測した河床断面図から各水深とそのときの河数は､ 流域全体で0.47となった｡

積を求めて導出した｡
３. ２

潮汐

潮汐を三角関数で回帰した｡ 無降雨時の潮汐データよ

ここで ：水深､ ：流量 (m3/s) である｡ これにり次式が求められた｡
   



より､ 流出量を水位に変換する｡ 図７に潮汐による水位変動に流出量を加えた水位変動の解析結果を示す｡：時間､ ：定数である｡
ここで､ ：潮位 (cm)､ 
図４に観測した潮位変動とその計算結果を示す｡ 本研究で使用している時間とは､ 降雨データが存在した2000年

60

３. ５

湛水深と貯留高の関係

DEM から得た､ 湛水深と各湛水深ごとの流域貯留高地球環境研究,Vol.7(2005)

図５

貯留関数法により求めた流域貯留高と流出高の時系列

図６

Hiep Hoa における河床断面図より導いた H-Q 関係

図７

潮汐と流出による水位変動

61ベトナム低平地における洪水氾濫シミュレーション (岡田・永岡・小川・広瀬)

図８

H-S 関係より求めた湛水深の時系列の関係より H-S 関係を次式に示す｡

５. 結 論

本研究の結論を以下に述べる｡

ここで､ ：湛水深､ ：貯留高 (mm) である｡

貯留関数法と衛星データを用いて､ 洪水氾濫シミュレーションを行った｡ Landsat ETM 画像からは､ 土３. ６湛水深の時系列

地被覆分類図を作成して流出係数を決定した｡ SRTM

図８に湛水深の時系列を示す｡ これより､ 湛水域の時による DEM からは､ 地形情報を抽出し湛水深・貯留間ごとの推定図を図９  〜  に示す｡ 図  は Landsat量関係を導出した｡ また､ 潮汐による影響を三角関数ETM 画像の水域のみを表示したものであり､ 図は計で近似し､ 回帰式を求め補正をした｡ 得られた湛水深算により求めた同時刻の湛水図である｡ Landsat ETMから GIS を用いて洪水氾濫状況の時系列変化を可視

2

画像の湛水域の面積は1446.7km ､ 計算により求めた湛2水域の面積は､ 1093.0km で前者の72.1％に相当した｡

化した｡
貯留関数法による流出解析を行う際に､ 潮汐による水位変動を考慮に入れた｡ 潮汐の影響を考えなかった

４. 考

場合の結果と比べると､ 湛水深に1.0m の差が出た｡

察

すなわち､ 感潮河川に対しては潮汐の水位変動を考慮

洪水時の感潮河川に対して､ 貯留関数法による集中型モデルを構築と衛星データを利用した流出解析を行った｡に入れることが非常に重要である｡


本研究の主要な適用分野として防災計画が挙げられその結果と氾濫域の地形から得られる H-S 関係より､る｡ 本研究では土地被覆を考慮した降雨・流出現象を湛水域の時系列を描き､ 湛水状況を再現した｡ 解析結果時系列で表現した｡ また､ その結果から GIS によるにより求めた湛水域の面積は､ 実際の湛水域の72.1％に洪水氾濫シミュレーションに応用することができる｡

相当し､ 洪水氾濫のシミュレーションとして十分な精度



GIS を用いて DEM ファイルから湛水状況を再現しであると考えられる｡ 貯留関数法による流出解析の際､たが､ 比較的標高が高い場所にあった湛水域が抽出で潮汐による影響を考慮に入れた場合､ 最終的な湛水深はきなかった｡ そこで､ 今後はこれらの湛水域も抽出で2.3m となった｡ しかし､ 潮汐の影響を考慮に入れなかっきるようなモデルを考える必要がある｡ また､ 本研究た場合は最終的な湛水深は3.3m と大きな誤差が出た｡

では集中型モデルを構築して流出解析を行ったが､ よ

つまり､ 感潮河川の場合には潮汐の影響を考えることはり精度の高い解析を行うためには分布型モデルを構築非常に重要であるといえる｡ 今回の研究では､ 比較的標したい｡

高の高い場所にあった湛水域の抽出ができなかった｡ 今後は､ これらを抽出する手法を確立しさらに精度を向上させたい｡

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地球環境研究,Vol.7(2005)

図９

DEM から作成した湛水深の時系列図−と実際の湛水域

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謝辞

建設省水文研究所会, 1983, 流出計算例題集２, 全日本建設技

本研究を進めるに当たり､ ベトナム国立大学環境資源研究所術協会.

IER の Hang 教授､ Anh 研究員､ Tuan 研究員にデータの提松本悟, 1997, メコン河開発

供､ 現地調査の便宜をいただいたことをここに記し､ 謝意を表水村和正, 1998, 水圏水文学, 山海堂.

21世紀の開発援助, 築地書館.

したい｡

長澤良太, 2002, リモートセンシングによる土地資質評価−東南アジアの土地利用−, 古今書院.
西條八束

参考文献

奥田節夫, 1996, 河川感潮域

その自然と変貌, 名

古屋大学出版会.

堀博, 1996, メコン河

開発と環境, 古今書院.

Flood Damage Monitoring for a Lowland in Vietnam
Naoki OKADA＊, Jun'ichi NAGAOKA＊, Susumu OGAWA＊, and Kazuyo HIROSE＊＊＊

Faculty of Geo-environmental, Science, Rissho University, ＊＊Nikko-Tankai Co. Ltd.

This study was to construct a lumped model and to simulate time-series of depth for flooding
area in the heavy rain that occurred in the suburbs of Ho Chi Minh City, Vietnam, in October 2000.
Storage function method was used for the lumped model with a tidal condition and input of theneighbor rainfall data. Next, time-series of the catchment storage was converted to the ponding
depth with shuttle DEM by GIS. This result explained pooling inundation from satellite data very
well. Flood simulation was performed by satellite observation and flood analysis with the storage
function method. This method would be available for flood forecast.

Keywords: storage function method, tide, depth-discharge relation

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