研究テーマ概要

研究フィールド一覧

河川を軸とした流域における治水*・環境**問題が研究対象です．

伊勢湾・三河湾に注ぐ河川を中心に調査研究を実施しています．

長良川
阿木川（木曽川水系）
ダムによる影響

揖斐川

阿木川

牧田川

矢作川水系

牧田川（揖斐川水系）

礫・砂河川，ダム・取水，植生繁茂による影響

庄内川

天井川の破堤豊川
木曽川下流
感潮河川，水制群とワンド

櫛田川水系

天竜川下流

流域特性，土砂動態

扇状地礫河川，複列砂州，樹林化

櫛田川
鈴鹿川下流の樹木伐採による流下能力の変化に関する研究**
背景：河道内の樹林化が治水・環境面で問題

洪水中の河床付近の水圧変動の乱流成分と音響ノイズの分離に関する研究*,**背景：砂州の形成や深堀れなどの解明には河床近傍の圧力変動が重要樹林化した河道(札内川，平成22年)

目的：鈴鹿川を研究対象河川に選定し，流下能力の維持・向上に適切な植生伐採方法を明確にする

問題点：模擬粗度を用いた実河川の計測で突発的な圧力変動がみられる
目的：突発的な圧力変動の原因を特定し、実河川での計測データから除去する

方法：iRIC Nays2DHを使用した平面２次元解析
対象河川：鈴鹿川
データ・条件・ALB地形データ

植生高さ（m）

研究内容

模擬粗度の実例
椿 2019実河川の圧力変動データ①突発的な圧力変動の原因の特定する実験

DSM-DEMで求める

実験1： サインカーブ実験
水中での音を圧力計測システムが捉えているかどうかの検証

実験2：礫衝突実験
礫と石の衝突音が圧力変動に与える影響を調べる

粗度係数

実験装置
・水中音は高周波でも圧力変動データに影響みられる→突発的な圧力変動は音響ノイズの可能性が高い

すべて固定床とする

流体力パラメータAが９ｍ3/s2以上の箇所を伐採

研究内容
植生と流速に依存する流体力に着目

CaseC

CaseD

実験装置
・粒径が24mm以上では圧力変動に影響を与える→音響ノイズが原因の圧力変動は0.1秒以下である.

突発的な圧力変動は洪水中に移動した掃流砂が模擬粗度などに衝突する音である

CaseE②フラッシュ放流での現地観測
𝑙：植生の水中での長さ𝑣：流速
流速

水位と河口からの距離のグラフ
𝐴 = 𝑙𝑣 2

ノイズの除去方法
外れ値の周囲10秒の圧力変動量と同等以上外れている計測値をグラフと圧力データを用いて目視で除去を行う
掃流砂量計測装置
札内川の調査地点概要

結論○低水路の伐採のほうが，高水敷伐採より効果的である○流体力パラメータが大きい箇所を伐採することで効率的な水位低下が可能となる
圧力変動計測装置

結論
・現地観測の圧力変動データから, 音響ノイズの除去を行った→圧力変動データからおおむね乱流成分を抽出できた

実河川の表面流速分布の時空間特性分析に基づく横断面形状推定に関する研究**スーパー伊勢湾台風による中部圏の経済被害の推計と回復プロセスに関する研究*
背景

圧力変動データ

背景

中部圏の特徴国内最大のゼロメートル地帯

伊勢湾近郊のゼロメートル地帯

国内最大の「ものづくり」地域

参考資料：国土地理院

気候変動により水災害が頻発↓
防災のために洪水時の流量データが必要↓
洪水時の流量観測には課題が多い

目的：『スーパー伊勢湾台風（TNT）』が上陸した際の、経済被害とそれが回復するまでのプロセスを研究する

画像解析を用いた流量観測のフロー
流下方向に沿った表面流速の自己相関をとる

研究方法及び結果
1. 浸水エリアの資産被害額を推定2分の1地域メッシュごとにデータを整理
・公共土木施設等被害額（約16兆円）
・家屋被害額（約4.5兆円）
・農作物被害額（約250兆円）
・その他（約5兆円）→浸水エリアの被害額の合計：約25兆8852億円（直接被害額）

2. 浸水域と浸水域外の経済被害額を算出
浸水域の経済被害推計
方法：地域ブロックごと計算
地域𝑖 について𝒊

自己相関のグラフを積分したものを積分特性距離Lとして定義
単位：千円

浸水域外の経済被害推計①「洪水」と「洪水＋高潮」の外力の比を用いてGCP損失を算出②地域𝑖 が国内総生産（GDP）に占める経済割合を算出の「洪水＋高潮」被災世帯数
× 𝒊 の「洪水」GRP損失
𝒊 の「洪水」被災世帯数

対象河川：宇治川 (京都府)
洪水時の水面変動を捉えた連続写真 (42フレーム) から表面流速を求めた

地域𝒊の𝑮𝑹𝑷= 地域𝒊 が𝑮𝑫𝑷に占める割合𝜷𝒊𝑮𝑫𝑷

方法:1 自己相関
方法:2 自己相関の取り方を変更
方法:3 積分方法の工夫
方法:4 PODによりデータを厳選③地域𝑖 のGRP損失額を①×②で算出「洪水＋高潮」被災地以外GRP損失×𝜷𝒊＝地域𝒊 の𝑮𝑹𝑷損失

3. 経済活動が回復するまで過程
・完全に経済が回復するまでの損失額：28兆1527億7807万円
・回復にかかる期間：14.5×α＝37.7か月

黄色→濃いピンク
被害小被害大画像解析手法を用いた安全で正確な非接触流量測定の確立を試みる↓
横断面形状推定の精度向上が必要

経済回復を3ケ月早めることができたら…
被害額 約25兆9125億円
約2兆2400億円 減

結論：スーパー伊勢湾台風が発生した場合✓ 浸水域の直接被害額は約25兆8852億円✓ 東海3県全域での経済被害額の合計は約28兆1527億7807万円✓ 回復にかかる期間は37.7か月✓ 経済回復を3か月早めると、経済被害額は約2兆2400億円減らせる

宇治川水面画像

上記4つの方法で横断面形状の推定を行い，実測値との比較をした結果，方法3が最も実測値に形状を示した
実測値と推定値の比較

砂礫州における浸透流を考慮した
細粒分捕捉に関する水理実験**

掃流砂礫の衝突による大礫に付着したコケの剥離に関する実験的研究**
研究背景

背景：ダム内の堆積物を下流へ土砂還元する際、濁度増加による生態系への影響が懸念

摩擦による仕事量と剥離量の関係を念頭に置いた既往研究が多い

ダムの建設↓
上流側の土砂がダム湖で停滞
↓
河床の粗化
↓
生態系の変化

目的：基盤の構成材料の違いが細粒土砂の浸透へ与える影響を観察する
研究内容

研究の目的
コケの掃流砂の衝突による仕事量から剥離効果を明らかにする①カラム実験
混合砂礫での細粒土砂の捕捉現象を捉える

砂材料 砂礫材料
算出に用いた式
捕捉効率の式
𝑀capture
𝑀inflow
FE：細粒土砂の捕捉効率
𝑀capture ：捕捉された細粒土砂量
𝑀inflow：流入する細粒土砂量

剥離量の計測手法

摩擦による仕事量

植生指標（NDVI）用いた画像解析

摩擦力による仕事量の式（石橋 1983）

実験装置

FE =

NIR：近赤外の反射率
RED：赤色の反射率
粒径比ごとのシルト捕捉効率

実験装置

実験条件

砂礫材料において使用した砂礫の粒径の大きさに開きが大きくなるほど、シルトの捕捉効率が大きくなる②一次元砂礫州実験

実験装置

結論

水平細粒土砂体積含有率
砂礫州長さごとのシルト捕捉効率
越流を考慮すると、礫砂州の長さが増加すると捕捉割合はすべてのケースで捕捉効率も増加する
増加する

・剥離のしやすさを表す指標である剥離係数が最大となる条件は，砂礫一粒子の仕事量が145 （×10-4N・m）の時（粒径15mm流速1m/s）である
・砂礫一粒子が衝突する際の仕事量が剥離に寄与する最低値が存在する→8.4～21（×10-4N・m）の範囲内・仕事量が一定値を超えると力の余剰分が発生し剥離係数が低下する→141～256 （×10-4N・m）の範囲内・越流時は材料に関わらず砂礫州全体での捕捉が促進される・水位低下後は粒径比の大きな砂礫州において高い捕捉機能が維持され，内部に堆積する細粒土砂が多くなる傾向になると推察される

一時点の航空写真を用いた河川植生動態の判別方法に関する研究* **背景
河川の樹林化が河川の流下能力や生態系に影響を与えている↓樹林化形成前の初期段階の植生動態を把握することがより効果的な対策に繋がる

コケと付着藻類の剥離係数

砂礫一粒子の衝突時仕事量と剥離係数

砂礫州構成材料，砂礫州の長さ，越水の有無を考慮した10ケースの実験を行った

目的
深層学習を用いて植生動態状態の把握を一時点の航空画像から判別する

本研究の流れ河川狭窄部の洪水中における深ぼれ・埋め戻しサイクルの発生条件に関する研究
背景・河川狭窄部では洪水中に極端な河床変動が生じる・把握できない河床低下が誤った河道の安全性の評価に繋がる
目的：洪水中に発生する「大きな河床低下⇒埋め戻し」の生じる地形・水理条件を分析する
手法：➀河床変動の大きい狭窄部の把握②洗堀・埋め戻しの発生しやすい条件の整理
研究内容➀河床変動の大きい狭窄部の把握＜吉野川_岩津(狭窄部)付近＞＜千曲川_立ヶ花狭窄部の形成＞

・吉野川：土砂堆積→厚い堆積・千曲川：地盤の隆起→薄い堆積研究内容
対象河川 :鈴鹿川
河口から約8km～12kmの範囲をUAV空撮写真を撮影

教師(正解)データ○狭窄部の成り立ちの違いにより，狭窄部内の堆積層厚に違いが見られる．

岩盤と土砂の堆積による流路制限
画像から確認できる植生の変化を比較し，手作業で作成

活断層(長丘断層)に沿って地盤が隆起②一次元河床変動計算による狭窄部内の河床変動の特徴と埋め戻し現象に関する整理
実行条件

実験1

動的平衡状態の洗堀深について＜上流端より与えた流量波形＞

分類結果(左から元データ・教師データ・分類結果)

パターンb(長期出水)
パターンa(短期出水)

誤分類例

精度良く分類された例

実験2

基底流量：50[m3/s]
最大流量：5000[m3/s]

最大洗堀深DMAXの大きさについて○常流の場合には粒径が大きい程，洗堀深は大きくなる

実験3

埋め戻し現象について○勾配が小さい程洪水継続時間に影響を受ける

他河川での分類○狭窄部の最大洗堀深は○最大洗掘深に達する前に流量減少
浮遊砂の発生で大きくなる

結論➢ 侵入では中程度，残存では高い精度で分類できた

実験4

河床変動の大きい狭窄部で観測される水位・流速○洪水継続時間によらず埋め戻し後の洗堀深が決まる➢ 分類対象物の大きさを考慮したネットワークの構成が重要ー(赤線：計算したH-Q関係，V-Q関係(河床変動なしと誤認した場合)➢ 撮影時のノイズを補うだけの学習データが必要

ー(黒線)：実際の関係➢ 他河川への適用は教師データに大きく左右される〇最大流量を過小評価する危険性がある〇増水期・減衰期の流量に対する水位が大きく異なる