深水湖において気候変動がもたらす全層循環への影響
Climate change impacts on the full-overturn in deep lakes
中田 聡史

＊

Satoshi NAKADA＊

国立環境研究所 地域環境研究センター
Center for Regional Environmental Research, National Institute for Environmental Studies

摘要

気候変動の影響による湖沼における鉛直循環のレジームシフトについてレビューした。世界の多くの湖沼では，地球温暖化によって鉛直混合が弱化しつつあり，将来の気候変動による鉛直循環のレジームシフトによって湖沼環境の脆弱性が増大することが示唆された。また，気候変動による気温上昇に加えて，風速減少による鉛直循環への影響評価研究の必要性が指摘された。琵琶湖においては，2017 年度では “強い全層循環”，2018 年度は “未完の全層循環” が現れ，鉛直循環のレジームシフトの兆候が示唆された。両年における鉛直循環の再現シミュレーションと，気候変動を模した数値
実験結果から，“強い全層循環” は風速が約 4 割減少すると未完となった。一方，“未完の全層循環” は風速が約 1 割増加すると全層循環が達成された。全層循環には気温上昇に加えて風速変化も大きな支配要因であり，気候変動の影響評価のためには湖面
風観測の充実が重要である。

キーワード：気候変動，全層循環，琵琶湖，風速，流動シミュレーション
Key words：climate changes, full-overturn, Lake Biwa, wind speed, flow simulation

1．はじめに
1.1 琵琶湖における 2018 年度の特異な自然現象
琵琶湖では 2018 年度に近年まれにみる特異な自然現象が発生した。1）
平成 30 年 7 月豪雨（気象庁，2018a），2）
9 月 4 日に本州へ上陸した台風 21 号の襲
来（気象庁，2018b），3）
冬季における “未完の全層循
環”（滋賀県，2019），の 3 つである。これらは以下に示すように，琵琶湖の水環境へ大きく影響を及ぼしたと推察される。
1）の豪雨は，2018 年 6 月 28 日から 7 月 8 日にかけて西日本を中心に広い範囲で発生し，琵琶湖の水位が最大で約 0.8 m 上昇した。その後，琵琶湖南湖
における濁度とクロロフィル a は増加し，琵琶湖南
湖の水色はアオコ発生を示唆する緑色を呈した。これは豪雨によって大量の栄養塩と懸濁物質が陸域から流入したことに起因するものと推察される。将来
気候において同様の豪雨が発生した場合，平成 30 年
7 月豪雨以上の総雨量がもたらされる可能性があると懸念される（小坂田・中北，2019）。
2）の台風 21 号（Jebi）
は，「非常に強い」勢力（カテゴリー5）であり，琵琶湖では推定 40 m/s 以上の強風が吹き荒れ（竹見・石川，2019），南湖においては1961 年の第二室戸台風以来となる異常に大きな水位変動を引き起こし，水草（主に沈水植物）が大規模に消失した（Nakada et al., 2019）。このような強い台
風は，将来気候において東アジアではさらに激甚化すると予測されており（Mei and Xie, 2016），水生植物の群集構造を撹乱する可能性がある（Wang et al.,2008, 2016）。
3）については，冬季に形成される全層循環が部分的に未完であったものの，これによる生態系への影
響は確認されなかったと滋賀県琵琶湖環境科学研究センターにより報告された（滋賀県，2019）。2019 年度においても，全層循環の未完が報告されており（滋賀県，2020），温帯性の一回循環湖（warm monomictic
lake）
として分類
（Lewis, 1983）
される琵琶湖が部分循
環湖（meromictic lake）へとレジームシフトする兆候を示唆するものかもしれない。2017 年度においては
1 月下旬に琵琶湖全域が全層循環に達しており，近年では比較的早期に達成された “強い全層循環” であった。2）と 3）の台風と全層循環は，琵琶湖の鉛直混合を駆動する重要な物理過程であり，琵琶湖の生態系を維持する栄養塩輸送や溶存酸素濃度の回復に重要な役割を果たしている。
上述 3 つの現象は，琵琶湖において気候変動の影

受付：2020 年 9 月 28 日，受理：2020 年 11 月 10 日＊
〒 305 - 8506 茨城県つくば市小野川 16 - 2，E-mail：nakada.satoshi@nies.go.jp
2020 AIRIES

3

中田：全層循環の気候変動影響

響が表出した兆候であると懸念される。本論では，れている（Valerio et al., 2015）。シベリアのバイカル湖沼における水質全般に影響する全層循環への気候
湖（Piccolroaz and Toffolon, 2018）及び北アメリカの変動の影響と鉛直循環のレジームシフトについて主スペリオル湖（Matsumoto et al., 2019）では，地球温に物理的な側面からレビューする。そして，琵琶湖
暖化によって夏季の地表面温度と共に湖内の表層水における “強い全層循環” と “未完の全層循環” を再温は上昇すると予測されており，湖沼生態系に深刻現したシミュレーション結果と，気候変動を模したな影響が出る可能性が示唆されている。スイスの
仮想的な数値実験結果を紹介し，これらの全層循環
チューリッヒ湖においては，将来の気候変動によっへの気温上昇や風速変化の影響について考察する。
て鉛直循環のレジームシフトが進行するとともに貧1.2 気候変動影響による鉛直循環のレジームシフト
酸素水塊の形成が増加し，湖沼生態系の脆弱性が増
今，世界や日本の湖沼における水温構造や全層循大するという指摘がある（North et al., 2014）。同様
環には，どのような変化が表出してきているのだに，琵琶湖においても，気候変動に伴う鉛直循環のろうか？ 世界の多くの湖沼において，全層にわたりレジームシフトの可能性とそれに起因する生態系の水温は地球温暖化の影響を直接受けて昇温して脆弱性が指摘されている（Yoshimizu et al., 2010）。
いるという（Adrian et al., 2009; Arhonditis et al., 2004;
このように，湖沼における鉛直循環の有り様は，湖Komatsu et al., 2007; Livingstone, 2003）。たとえば，沼生態系に対する気候変動の影響を捉えるための 1
池田湖（日本）
では 0.033℃/年（Ito and Momii, 2015），
つの “指標” とみなせるものと考えられる。
ワシントン湖（米国）では 0.026℃/年（Arhonditsis et
1.3 気候変動による湖面風弱化の影響
al., 2004），琵琶湖では 0.04℃/年（新井，2009）とい湖面風は，湖水の鉛直運動を直接駆動するとともう昇温率が報告されており，このように深水湖でに，湖面冷却プロセスを通じて間接的に鉛直循環のは貯熱量が次第に増加している（Ambrosetti and
大きさを支配する。一方，大気と湖水の温度差及びBarbanti, 1999）。また，季節的に形成される全層循
大気湖面直上の湿度差もまた，湖面冷却プロセスを環は，全球的な気温上昇や風速の弱化に対して脆
通じて鉛直混合に影響する。Woolway et al.（2017）
弱 で あ る と い う 報 告 が あ る（Woolway et al., 2017;
は，既往の気候変動影響に関する湖沼研究の多く
Yankova et al,. 2017）。 た と え ば， 英 国 の Blelham
は，気温の上昇に対する湖沼の応答に注目してきたTarn では，近年，春季における水温成層の形成開が，atmospheric stilling（本論では便宜的に「大気静始時期が早期化し，逆に秋季に始まる鉛直混合の時穏化」と和訳）による風速の弱化についても注目す期が遅れている（Foley et al., 2012）。東アフリカのタべきだと強調している。最近の研究結果では，グンガニーカ湖では，湖内水温の上昇と湖面風速の弱
ローバルな気温上昇に加えて風速の弱化についても化により鉛直循環は減退し，湖内の一次生産に悪影
観測資料から抽出されており，それらによる鉛直混響が出ている（OʼReilly et al., 2003）。スイスのチュー
合の変化について少しずつ知見が得られ始めている
リッヒ湖では，全層循環の停止が何度も起きてお （Magee and Wu, 2017）。たとえば，エストニアのり，植物プランクトンの春季ブルームによる生物生
ヴァーツヤルヴ（Võrtsjärv）湖では，大気静穏化によ産が減退している（Yankova et al., 2017）。これらのる風速弱化が水温成層を強めているものの，気温上研究結果は，湖沼生態系に対してローカルな人為活
昇の影響は無視できるほど小さいと報告されている
動の影響よりも，気候変動影響の方が大きいことを （Woolway et al., 2017）。吉田ら（2018）や Koue et al.,
示唆している（OʼReilly et al., 2003）。
（2018c）は，琵琶湖における気象場を仮想的に変化
将来の気候変動に応じて世界の多くの湖沼では鉛させた数値実験結果から，湖面風も全層循環と夏季
直循環が弱化し，一回循環湖から部分循環湖に変遷の水温成層の強さを決定すると推察している。まするなどの鉛直循環のレジームシフトが進行する可た，湖水の透明度の時空間変動により，混合層の深能性が指摘されている（Shatwell et al., 2019; Woolway
さが大きく変動するという知見もある（Shatwell etand Merchant, 2019）。鉛直循環のレジームシフトのal., 2019）。ただし，一般的には，深水湖における気兆候を捉える研究は，観測資料から気候変動影響を
象条件（例：気温，湿度，風等）
や水環境（例：水温，
抽出し，その理解を深めるためにも重要である。
透明度，流動場等）のデータ蓄積が不十分なため，
たとえば，オーストリアのザルツカンマーグート
気象条件や水環境の変化による鉛直循環のレジーム
湖地区では，その高山帯に位置する深水湖（Irrsee,
シフトへの影響や，その寄与度を評価するための基
Mondsee 及び Hallstätter See）における鉛直循環が， 礎研究が進んでいない。
地球温暖化の影響によって二回循環湖から一回循
1.4 琵琶湖を対象としたシミュレーション研究
環湖にレジームシフトしたことが示唆されている
琵琶湖を対象としたシミュレーション研究につい（Ficker et al., 2017）。イタリアのイセオ湖においてては，これまでにも多数の成果が上がっている。例
は，将来気候の予測結果に基づくと，水温上昇にえば，水温成層や湖流に関する形成メカニズムやそよって冬季の水温成層が安定化し，その結果，鉛直の支配要因について詳細に調査されている（Akitomo
混合の弱化と深層の溶存酸素濃度への影響が懸念さ
et al., 2004, 2009a, 2009b;）。他にも，シミュレーショ
4

地球環境 Vol.25 No.1&2

ンによる水温成層や水質の再現（Kitazawa et al., 2010;
北澤, 2011; Kitazawa et al., 2018; Koue et al., 2018a,
2018b, 2018c）
を目的とした研究や，湖内生態系と琵琶湖流域における物質循環を考察した研究（佐藤ほか，2011），気象条件に対する全層循環の感度実験から，気候変動による全層循環の停止する気象要因を考察した研究（吉田ほか，2018）など枚挙に暇がない。しかし，琵琶湖における全層循環の達成時期の遅延，継続期間の短期化，あるいは中断などの支配要因についての知見は不十分であり，気候変動による鉛直循環のレジームシフトに焦点を絞った研究は皆無である。このリサーチギャップを埋めるために，これまで観測された全層循環が卓越した年や，逆に弱化した年における水温の時空間変動を数値シ
ミュレーションによって再現し，その変動要因について調べるための強制条件をさまざまに変えた感度実験を実施する必要がある。
本稿では，“強い全層循環” が形成された（琵琶湖全域が全層循環に達した時期が近年最も早かった）
2017 年度と，“未完の全層循環” であった
（部分的に全層循環に至らなかった）2018 年度に注目して，それらの再現シミュレーションとその直接要因となる気象条件を概観し，湖面風の観測と評価の重要性を議論する。そして，その気象条件に摂動を与えて仮想的に気候変動を模した感度実験結果を紹介する。

図1

3 - 14（2020）

2．琵琶湖における全層循環を対象とした数値実験
2.1 使用した流動モデル
数値実験に採用した三次元流動モデルは，九州大学応用力学研究所（Research Institute for Applied
Mechanics; RIAM）が開発した自由表面，z- 座標系の RIAM Ocean Model（RIAMOM）である（Lee et al.,2003）。RIAMOM は，差分化された支配方程式によって，水平流速，湖面水位，温度などの予報変数を解くレベルモデルであり，日本海のような閉鎖性海域における使用実績が多くある（例えば，
Kawamura et al., 2007; Nakada et al., 2010）。また，現
実的な流動場を再現するため，底斜面における水平
流速の鉛直移流をより正確に再現する斜め移流ス
キーム（Ishizaki and Motoi, 1999）を実装している。
計算領域は約 500 m の水平分解能で琵琶湖全域を解像し（図 1），現実的な湖底地形をモデル上に表現するために，琵琶湖環境科学センターによって編集された水深データを使用した。RIAMOM の鉛直層
数は 30 層とし，鉛直解像度は 0～30 m 深までを 2～
3 m 間隔と密に設定し，30 m 深以深を 4～5 m 間隔に 設 定 し た。RIAMOM は， 風 速 や 気 温 等 の 気 象
データから推算される湖面における風応力及び熱フラックス（Hirose et al., 1996）によって駆動された。
気象データは，メソ数値予報モデルによる気象予測
値 Grid Point Value datasets of the Meso-Scale Model

琵琶湖における周辺地形の標高と湖底水深．

測点 S と N は，それぞれ水資源機構が運用する雄琴沖総合自動観測所と安曇川沖総合自動観測所．
測点 17B は琵琶湖環境科学研究センターの今津沖中央における水質観測点．

5

中田：全層循環の気候変動影響

表1

 温上昇
水
（T＋1～T＋4）と風速減少（W－10～W－50）増加（W＋10～W＋50）の感度数値実験と全層循環形成結果の一覧表（〇は形成，
×は未形成）．

（GPV-MSM）の毎時データ（気象庁配信）から得た。
ただし，降水量と河川流量は，それらによる鉛直循
環への影響は無視できると仮定し，考慮していな
い。モデルの初期水温条件は，琵琶湖環境科学センターが今津沖中央（図 1 の 17B）において収集した
2017 年と 2018 年 8 月下旬における水温鉛直プロ
ファイルデータを各層ごとに水平一様な水温場として 補 間 し て 与 え た。2017 年 及 び 2018 年 の 9 月 から翌 3 月まで（すなわち，それぞれ 2017 年度及び2018 年度）の湖面冷却期間に注目して，モデルの静止状態から 210 日間の時間積分を実施した。
RIAMOM では，従来の水平渦動拡散係数の代わりに等密度面混合スキーム（Gent and McWilliams,
1990）が 採 用 さ れ（Kim and Yoon, 1999），水平粘性プロセスについては，調和型と倍調和型水平粘性係数を仮定して計算される。これらの係数は，既往研究（Hirose, 2011; Nakada et al., 2014 等 ）を 参 考
2 －1
8
4 －1
に， そ れ ぞ れ 0.5 m s と 1.0×10 m s と し た。
また，鉛直渦動粘性係数と拡散係数は，既往研究（Akitomo et al., 2004, 2009a; 熊谷ら, 1986 等）で使用－6
2 －1
された数値を参考に，それぞれ 1.0×10 m s と－92 －1
1.0×10 m s として一定で与えた。これらの物理パラメータは，水温場の再現性と計算安定性が両立するように試行錯誤して最適化されたものである。
その結果，本シミュレーションは 2017 年度及び2018 年度における全層循環の特徴をよく表現し，後述するように観測された水温場と定性的な一致を示した。紙面の制約上，両年における計算結果の定
量的な再現性検証の詳細については別報（Nakada etal., unpublished）に 譲 る。 本 研 究 で は， こ の 実 験
ケースを基準計算結果（Control Run: CR）と便宜的6に呼称し，CR をベースラインとして表 1 に示す気象要因を摂動させた合計 20 ケースの感度数値実験を実施した。
2.2 気温上昇や風速変化の影響実験
感度数値実験は，気温上昇や湖面風速の変化といった気象要因がどれくらい琵琶湖の全層循環の強化や弱化あるいは中断に影響を与えるのかを，定性的に理解することを目的とする。そのことによって，将来の気候変動によって生じる気温上昇や湖面風速変化が全層循環に与える影響を推察する。気温の上昇が全層循環の形成と中断にどの程度影響を与えるかを調べるため，ケース T＋1～T＋4 は，計算期間において気温を 1～4℃まで上昇させた数値実験である（表 1）。この昇温実験は，地球温暖化の影響を直接受けた結果として，1.2 節で述べたように全層にわたって水温が長期的に昇温してしまった場合を想定している。また，湖面風速の変化が全層循環の開始時期や継続期間にどの程度影響を与えるかを調べるため，ケース W－10～W－50 は 2017 年度において風速を－10％（0.9 倍）から－50％（0.5 倍）まで減少させたケースである。これは大気静穏化により風速が弱化した場合を想定している。一方，ケー
ス W＋10～W＋50 は，2018 年 度 に お い て 風 速 を＋10％（1.1 倍）から＋50％（1.5 倍）まで増加させたケースであり，どの程度の湖面風速の強化によって2018 年度は全層循環に達することができたか，またその開始時期や継続期間にどの程度影響を与えるかを調べた数値実験である。ただし，風速変化と気温上昇実験はそれぞれ独立していることを前提としており，例えば気温上昇によって風速が変化する可能性は考慮しないこととした。

地球環境 Vol.25 No.1&2

2.3 混合層と全層循環の統計解析指標
琵琶湖全水面積 A において全層循環に達した場所の面積 AFO と混合層（MLD）が形成された体積 VML を
下記の計算式により算出した。

∬ δdxdy

AFO＝

A

{

δ＝

where

（1）,
1
0

MLD＝h（x, y）
MLD＜h（x, y）∬ MLD（x, y）dxdy

VML＝

A

（2）,
（3）

ここで，x 及び y はそれぞれ東方と北方を正とした座標系で表現された各計算格子の位置を示し，h（x, y）
は琵琶湖の湖底水深（m）である。MLD（x, y）
は，混合層の底部深度を表し，Obata et al.（1996）にしたがって表面水温 Ts から鉛直方向に任意の深さでとった水（＝Ts－Tw）が 0.5℃になった深度
温 Tw の水温差ΔTと定義した。
（2）式に従い，計算格子において混合
層 MLD（x, y）が湖底 h（x, y）に到達した場合（MLD＝h（x, y））に全層循環に達したと判断した。そして，全層循環に至った（鉛直混合が湖底に到達した）延べ日数を DFO として計算格子ごとにカウントした。
3．数値実験結果
3.1 全層循環に至った延べ日数
図 2 に 2017 年度と 2018 年度において全層循環に至った延べ日数 DFO のマップを示す。左図が 2017 年
度，中央図が 2018 年度における DFO のマップであり，2017 年度では琵琶湖全域にわたって全層循環が少なくとも 1 ヵ月以上形成されていたことがわかる。一方，2018 年度は全層循環が起きていない（DFO
が 0 日）となっている場所が部分的に出現しており，また DFO が 1 ヵ月に満たない短い期間が占める面積

図2

3 - 14（2020）

が大きい。このように，2018 年度では琵琶湖全域にわたった全層循環が一度も形成されていなかったことが再現されている。
シミュレーションに用いた GPV-MSM 気象予測値から推定された湖面風速と，南湖（図 1 の S 点）と北湖
（図 1 の N 点）
における現場観測の湖面風速データを比較してみると，図 3 の散布図が示しているように推定風速はバラツキが大きく，かつ過小評価傾向にあることがわかる。一方，気温や露点温度（観測
データは湿度からの計算値）に関する散布図をみると（図 4）， そ れ ら の 回 帰 直 線 は ほ ぼ 1:1 に 近 く，
データも回帰直線のほぼ近傍にプロットされていて湖面風速にみられるような大きなバラツキはなく，
気温や露点温度は現場データにかなり近く正確なものであると考えられる。したがって，気温や露点温度のデータはそのままシミュレーションに使用しても問題無いと思われるが，風速の方はデータのばらつきが大きく，湖沼の流動シミュレーションでは湖面風をどのように推定するかが課題になってくる。
図 2 の右図は 2017 年度の湖面風速を校正せずに用いた計算結果であるが，全層循環が形成された延べ日数 DFO が激減し，水深の深い湖盆においてはDFO が 0 日となったエリアが 2018 年度よりも大きくなっている。風速データをモデルに入力する際には，現場水温観測データ等を使用して計算水温の再現性がある程度担保されるように風速を校正する必要がある。今回の再現シミュレーションでモデルに与えた風速は，琵琶湖環境科学センターの現場水温データに合うように，それぞれ現場観測期間に分けて GPV-MSM 気象予測値の風速を 1.5～2 倍にして入力させている。図 3 をみると，現場と推定風速
データとの比率も，ほぼこの範囲内にあることがわかる。このように，水温場の再現性と同様に，全層循環の形成やその延べ日数には，推定風速の影響が大きいことがわかる。

 017 年度
2
（左）と 2018 年度（中央）における全層循環が形成された延べ日数 D FO のマップ．
2017 年度において風速校正をしなかった数値実験による D FO のマップ（右）．

7

中田：全層循環の気候変動影響

図3

雄琴沖
（上段：図 1 の S 点）と安曇川沖（下段：図 1 の N 点）における自動観測システムによる現場観測風速と GPV/MSM 気象再解析データから推定された風速の散布図．
左図は 9 月から 12 月（2017～2018 年）までの秋季，右図は 1 月から 3 月（2018～2019 年）までの冬季．

図48 琴沖（上段：図 1 の S 点）と安曇川沖
雄（下段：図 1 の N 点）における自動観測システムによる現場観測気温と露点（現場湿度からの計算値）と GPV/MSM 気象再解析データから推定された気温（赤）と露点（黄）の散布図．

地球環境 Vol.25 No.1&2

図5

3 - 14（2020）

 017 年度
2
（上段）と 2018 年度（下段）における，気温上昇と風速変化させた
実験結果から得られた D FO のマップ．
実験ケースついては表 1 を参照．

つぎに，気候変動影響を模した，気温を上昇させた感度実験結果をみてみよう。図 5 の最上段は 2017年における気温を 1℃ずつ 4℃まで上昇させた実験
結果（T＋1～T＋4）
によって得られた DFO のマップである。気温が 1℃ずつ上昇するにつれて，DFO が減少した。第一・第二湖盆に着目してみると，その日
数は，CR においては DFO がほぼ 30～80 日の範囲内であったが，＋4℃実験では DFO は 10～50 日に減少した。ただし，DFO が 0 日になることはなかった。
一方，風速を弱化させた実験結果をみると，風速を 10％ずつ弱めていくと顕著に DFO は減っていった。－20％実験（W－20）においては第一・第二湖盆での DFO はほぼ 10～50 日の範囲内となり，気温を4℃上昇させた実験（T＋4）とほぼ同等の影響が確認された。風速が－40％（W－40）にまで減じられると第一・第二湖盆では DFO が 0 日になる場所が出現した。風速－50％（W－50）
においては，DFO が 0 日の領域は南北方向に第一・第二湖盆にわたって顕著に拡大した。
2018 年度の方の気温上昇実験でも，気温が 1℃上

がるごとに全層循環が一度も起きない（DFO が 0 日となる）エリアが拡大していった。＋4℃実験（T＋4）
結果では，DFO が 0 日となるエリアは，CR と比較して特に第一湖盆において顕著に拡大したことから，水深の深い第一湖盆は，全層循環の形成期間が気温上昇の影響を受けやすいエリアであると示唆された。
一方，2018 年度において風速を強化した実験結果をみると（図 5 最下段），風速が 10％ずつ増加す
るごとに全層循環が強くなっていき，それに連動して DFO も増加していった。＋10％実験（W＋10）においては，CR でみられた第一・第二湖盆での DFO が0 日となるエリアは消滅していた。このことは，
2018 年度においては風速があと約 10％大きければ全層循環が琵琶湖全域にわたって起きた可能性があったことを示唆した。これらの風速強化の実験結果から，2017 年度の CR は，2018 年度の風速強化
ケース＋30％（T＋30）と＋40％（T＋40）の間に位置し，琵琶湖の気温が例年よりも高かったとしても，風速が 3～4 割強ければ 2017 年度並みの全層循
環が形成されたと推察される。このように，全層循
9中田：全層循環の気候変動影響

環が形成された延べ日数 DFO は，気温の上昇だけでなく風速の減少にも，かなり敏感であることが示唆された。
3.2 混合層の体積と全層循環面積の割合
気温を上昇させた数値実験結果について，形成された全層循環の面積と混合層体積の時間変化に注目して，両年度における違いをみてみよう（図 6）。
2017 年度では，全層循環の面積 AFO が 100％に達す
るのは CR においては 1 月下旬，2 月中旬，3 月中旬であり，全層循環が琵琶湖全域に形成されるのは断続的であった。CR では 1 月下旬に AFO が早期に100％に達したことは，滋賀県琵琶湖環境科学研究センターが報告した例年より早期の全層循環達成の観測結果と一致する。図 6 下段に示した混合層の体
積 VML の時系列をみると，1 月下旬から 3 月中旬までは湖水の 90％以上が混合層に占められており，
琵琶湖全容積にほぼ近い体積において 1 月下旬以降
ずっと鉛直混合していたことがわかる。そして，気温を 1℃ずつ上昇させた実験結果をみると，1 月下旬
における AFO は減少しており，4℃上昇（T＋4）ケー
スでは AFO がほぼ 90％にまで減少したものの，VML
は 1 月下旬以降もほぼ 90％以上であり続け，混合層
体積の減少は AFO ほど顕著ではない。ただし，AFO は
どの気温上昇の数値実験結果でも 3 月下旬には 100％に達していた。このことから，気候変動によって4℃程度の気温の上昇があったとしても，2017 年度にみられた “強い全層循環” は，3 月下旬には琵琶湖全域に形成されるものと考えられる。
一方，2018 年度の気温上昇の数値実験をみると（図 6 右図），どのケースも AFO と VML ともに予想通
り一度も 100％に達せず “未完の全層循環” であった。VML の時間変化に注目すると，興味深いことに

図6

10CR は 2 月中旬から 90％以上となり，3 月中旬には100％近くにまで達しており，琵琶湖全容積に占める混合層の割合は 2017 年度とあまり変わらない。
気温上昇実験では，気温が 1℃ずつ上昇するにつれて，当然であるが AFO と VML ともに減少していった。気温の上昇幅に応じて AFO と VML もほぼ同じ割（＝90％）
合で減少するものの，CR において最も AFOが大きかった 3 月中旬をみると，4℃上昇実験（T＋4）
においては AFO は 70％近くにまで減少するが，VMLの方は約 90％まで減少した程度であった。このことから，気温上昇は混合層の体積 VML よりも全層循環の面積 AFO に対して敏感に応答した。
つぎに，風速を変化させた数値実験をみてみよう（図 7）。風速を減少させた 2017 年度の実験結果で
は，風速の減少率に応じて AFO と VML も減少した。
一方，風速を増加させた 2018 年度の実験結果では，その逆の結果となった。これらの結果は定性的には予想通りであった。興味深いことに 2017 年度に注目すると，風速の減少率－10％（W－10）のケースはAFO が 100％になる時期が 1 月下旬に存在していたが，風速の減少率が－20％以下のケース（W－20～
W－50）
では AFO は 100％にまで達した時期がなかった。このことは，AFO を指標として全層循環の達成を判断した場合，風速が約 20％弱化すると，琵琶湖全域が同時に全層循環に達しないことを意味する。VML をみてみると，－30％～－40％のケース（W－30～W－40）では，1 月下旬から 3 月下旬まではVML がほぼ 90％以上であった。これは，風速が約 4割減少しても湖面冷却によって琵琶湖の大部分は依然として鉛直循環していることを意味する。しかし，風速減少率－50％のケース（W－50）については
VML が 90％以下になり全ケースの中で AFO と VML と2017 年度
（左図）と 2018 年度（右図）における，気温上昇させた実験結果に基づいた全層循環が形成された面積 A FO（上段）と琵琶湖全容積に対して混合層が占める体積 V ML（下段）の時系列．

地球環境 Vol.25 No.1&2

図7

3 - 14（2020）

2017 年度
（左図）と 2018 年度（右図）
における，風速を変化させた実験結果に基づいて，全層循環が形成された面積 A FO（上段）と琵琶湖全容積に対して混合層が占める体積 V ML（下段）の時系列．

もに最も小さいケースであった。
2018 年度において風速を強化した実験結果をみると，いずれのケースも 2 月中旬以降は VML はほぼ90％以上となり，琵琶湖全域がほぼ混合層に占められた。風速増加率＋30％以上のケース（W＋30～W＋50）においては，AFO が 100％になる時期が 2 月中旬に存在し，W＋50 のケースでは 1 月下旬には AFO が100％に至った。このことから，2018 年度の風速
が，約 3 割強化されれば全層循環は例年並みに達成されたと推察され，約 5 割強化されれば 2017 年度
並みに 1 月下旬に（早期に）琵琶湖全域で同時に全層循環が形成されたと考えられる。この結果は，全層循環の形成延べ日数 DFO（図 5）で評価した場合，風速が＋10％のケース（W＋10）において琵琶湖全域で全層循環が確認されたことと一見矛盾するようにみえる。しかし，DFO を用いた評価の場合は，計算期間内で琵琶湖全域が同時に全層循環が起きなくても，各格子において計算期間内で 1 日でも全層循環が形成されれば良いため，AFO によって評価するよりも全層循環の達成条件が厳しくない。琵琶湖の全層循環の達成条件について，琵琶湖全域が同時に全層循環が起きること（AFO＝100％）すなわち “同時達成” の全層循環と，琵琶湖全域において DFO≧1 日す
なわち “非同時達成” の全層循環の発生について，
数値実験ごとに評価した結果を表 1 にまとめた。全層循環について，“同時達成” とすべきか，それとも“非同時達成” であれば良いのかは，全層循環の定義も含めて，今後の議論が必要であろう。
4．まとめと考察
本稿では，湖沼における水質全般に影響する鉛直

循環への気候変動の影響と，それによる鉛直循環のレジームシフトについてレビューした。生態系を維持する栄養塩輸送や溶存酸素濃度の回復に重要な役割を果たす鉛直循環が，いまや世界の多くの湖沼において，地球温暖化や風速弱化によって変化していることが指摘された。また，将来の気候変動に応じて世界の多くの湖沼では鉛直循環が弱化し，鉛直循環のレジームシフトがさらに進行していく可能性が示唆された。これまで多くの研究は気候変動による気温上昇が湖沼に及ぼす影響について注目してきたが，今後は大気静穏化による風速弱化についても注目する必要がある。鉛直循環のレジームシフトを，
気候変動影響を抽出できる “指標” とみなして，それを軸として湖沼生態系の変化を理解することが肝要である。
琵琶湖においては，2017 年度の “強い全層循環”と，2018 年度の “未完の全層循環” が発生し，鉛直
循環のレジームシフトの兆候が示唆された。両年における鉛直混合を再現したシミュレーション結果と，気候変動を模した仮想的な感度実験結果を紹介
し，気温上昇や風速変化が全層循環へ与える影響について考察した。気候変動によって 4℃程度の気温の上昇があったとしても，“強い全層循環” がみられた 2017 年度ではその形成は妨げられないが，風速が約 4 割減少すると全層循環は未完となった。2018年度は風速の強化が約 1 割で全層循環が非同時達成，約 3 割で同時達成された。このように全層循環の達成時期の遅延や延べ日数の短期化には気温上昇に加えて風速弱化も大きな支配要因であることがわかった。ただし，全層循環の形成やその延べ日数には，風速の影響が大きいため，湖面風をどのように推定するかが今後の課題として挙げられた。
11

中田：全層循環の気候変動影響2019 年度も「琵琶湖の深呼吸」と呼ばれる全層循環が確認されなかった。「琵琶湖の深呼吸」を，溶存酸素が表層から直接供給可能な状態にある湖水体
積，すなわち混合層の体積が琵琶湖容積に対して占める割合（すなわち本論の VML）と捉えるならば，本稿では琵琶湖がどの程度「深呼吸」したのかを定量的に示すことができる。2018 年度に関しては「深呼吸」（混合層の体積）は 2 月上旬では琵琶湖全容積の90％以上を占めており，全層循環に至った面積は琵琶湖全面積も 80％以上であった（図 6）。この割合は2017 年度と比べるとやや低くなるが，両年とも「深呼吸」は 2 月上旬以降には時間平均で 95％以上の状態がほぼ継続している。残りの 5％以下の体積を占めているのは琵琶湖の深層であり，そこでの鉛直循環の形成が琵琶湖の生態系にどの程度影響を与える
かは今後の調査と議論すべき課題であろう。気候変動に対する各湖沼の応答には地域性と個々の湖沼特性に大きく依存するものの（Shatwell et al., 2019），
鉛直循環のレジームシフトの検出には，10 年間以上にわたる湖沼水温データの長期蓄積と VML や AFO 等の指標を用いたデータ解析が有効であると思われる。
本稿で紹介した計算結果は，風速によって鉛直循環の強さを支配していることを示した。とくに琵琶湖全域が全層循環に至る時期や全層循環が形成される延べ日数に，気温の上昇と同様に風速の変化も大きく影響することを示唆している。このことから，
シミュレーションに入力する風速は慎重に吟味しなければならないが，そのための検証用データとして現場風速の計測も重要であることも示唆している。
検証用の湖沼内の水環境・水質データを継続して収集することに加えて，湖面風の観測（例えば，水資源機構によって観測されている風向・風速）をさらに充実させていくことも重要である。しかし，琵琶湖のように広大な水域において湖面風を高い時空間分解能で測定（例えば，面的な風向風速観測を毎時実施）することは困難である。現段階では，風速は
現場風速観測資料を用いて気象予測値の精度（2 乗平
均誤差やバイアス等）をあらかじめ評価しておき，今回のような流動シミュレーションに与える場合
は，取り得る誤差範囲内で現場水温等の観測データに合うように風向や風速を校正する方が合理的である。気候変動による影響評価のために，将来気候シ
ナリオを使用した予測シミュレーションを実施する
場合は，とくに風速に関する校正をある程度目安をつけてから，実施する方が望ましい。
謝辞

本論の数値実験実施にあたり，現場水温と湖底地
形データ提供に関して，滋賀県琵琶湖環境科学研究センターの岡本高弘氏，山本春樹氏，山田健太氏
12

焦春萌博士に感謝申し上げる。気象庁が作成した
GPV-MSM データについては，京都大学生存圏研究所からご提供いただいた。数値計算には京都大学のスーパーコンピューター（CRAY XC40）を使用した。
また貴重なコメントをいただいた二人の査読者に感謝申し上げる。
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中田聡史／Satoshi NAKADA

2008 年 3 月九州大学総合理工学府大気海洋環境システム学専攻博士後期課程修了。2014 年神戸大学海事科学研究科特命助教，現在，国立環境研究所地域環境研究センター主任研究員。現場観測データ
解析に加えて，衛星・ドローン等によるリモートセンシング，数値シミュレーション等の手法を駆使し，湖沼域や沿岸海域における陸と湖・海との連関を解明す
る環境動態解析や，気候変動影響評価・適応計画の研究に従事。