報 文

岩盤河川における砂礫被覆に関する既往モデルの検証
A Review of Alluvial Cover in Mixed Bedrock-Alluvial Channel
井上卓也

ジャグリティ

ミシュラ

大串

弘哉

INOUE Takuya, Jagriti MISHRA and OGUSHI Hiroya

これまでに行われた様々な現地観測や水路実験は、｢砂礫被覆｣ が岩盤河川の地形を制御する重要な要素であることを提唱している。本報告では、砂礫被覆、給砂量、岩盤粗度の相互関係に焦点を当てた先行研究の妥当性と課題をレビューするために、非砂州条件下の直線水路において実施された実験を用いて、4つの既往モデルを検証する。検証結果によると、砂礫被覆と給砂量を線形および指数関数で結び付けたモデルは、岩盤粗度が高い場合には適用できるが、岩盤粗度が低い場合には適用できない。一方、砂礫被覆に伴う粗度変化を組み込んだモデルと流砂の堆積確率を含むモデルは、岩盤粗度の高低に関わらず適用できる。ただし、流砂の堆積確率を含むモデルを用いるためには、モデルパラメータの大幅な調整が必要となる。
《キーワード：岩盤-砂礫混在河川; 砂礫被覆; モデルの検証》
Various field and laboratory-scale studies advocate alluvial cover as an important factor controlling the
bedrock river morphology. In this study, we provide a broad and critical review of the previous literature, bothexperimental and mathematical, focused on finding the co-relation among alluvial cover, bedload supply andbedrock bed topography. We tested ability 1-D models for reproducing the laboratory experiments performed
with varying bed roughness in a straight channel with no bars. Our study shows that: models with the linear andexponential relationship between alluvial cover and bedload supply successfully mimic rough bedrock beds but
are inefficient for smoother bedrock beds. Whereas, the model including the probability of bedload deposition andanother model that incorporates variation in bed roughness with bedload accumulation predict results for bothrough and smooth beds. However, besides the bed roughness model that utilizes observed hydraulic roughness,other models require parameter adjustments.
《Keywords：Mixed Bedrock-Alluvial Channel; Alluvial Cover; Model Test》

2

寒地土木研究所月報№814

2021年２月

１．序論
岩盤層の露出は、高度経済成長期に行われたダム建設、砂利採取、河道の直線化の副作用として、全国の河川で顕在化している1), 2)。露出した岩盤は移動する
砂礫粒子の衝突によって削られ3)-6)、その侵食速度は岩盤強度と流砂量に大きく依存する7), 8)。砂礫粒子は侵食速度に対し相反する二つの役割を果し、ある量までは岩盤侵食を促進する研磨材になるが、さらに増加すると岩盤上に堆積し、侵食を緩和する被覆材へ変貌
する7)。このことは、ある特定の流砂量において、岩図－1

岩盤の凹凸に堆積する砂礫

盤の侵食速度が最大になることを意味している。したがって、削られ易い軟質な岩盤河川に、中途半端な量

すなわち、給砂量の多い時代に河道が横方向へ移動し、の砂礫粒子が供給されると、急激な河床低下を招く場

給砂量の少ない時代に蛇行しながら鉛直方向へ下刻す

合がある 。

ることによって、新たな段丘面が形成される25)-28)。

9)

砂礫粒子が持つ研磨と被覆の作用を把握するため

上述のように、岩盤河川の地形変化をより深く理解に、これまでに数多くの研究が行われている。例えば、し、覆礫などの河床低下対策29)へ反映するためには、

フランスや台湾の河川で実施された現地観測は、流砂上流から供給される流砂量や岩盤床の粗度に応じた砂量が著しく高い場合も低い場合も、岩盤河川の穿入速

礫被覆面積を予測することが不可欠である（図－1）。

度が遅くなることを報告している10), 11)。またスイス、

これまでに、いくつかの砂礫被覆モデルが提案され、台湾、スコットランドで実施された現地観測は、給砂砂州が存在する実験30)や流れが複雑な実験31), 32)と比較量の多い岩盤河川ほど川幅が広い傾向を示している

されている。しかし、モデルが本来対象とする一次元12)-14)。河床における砂礫被覆が少ない場合、研磨の作的な流れ場では検証されておらず、モデルの妥当性や用により鉛直方向の侵食が卓越するが、河床における内在する課題について不透明な部分が多い。本報告で砂礫被覆が増加すると、侵食される位置が河床から河は、まず砂礫被覆モデルに関する過去20年間の研究を岸へ遷移するため川幅が広がる。すなわち、給砂紹介し（２．）、次に既往モデルの妥当性を、非砂州条量の多寡に起因する研磨と被覆の作用は、岩盤河川の件かつ単純な粗度配置で行われた直線水路実験33), 34)をアスペクト比を制御する支配的な要素と言える。

用いて検証する（３．）。

15), 16)

研磨と被覆の作用は、岩盤河川の河床形状にも多大な影響を及ぼしている。例えば、岩盤河川で観測され２．岩盤上の砂礫被覆モデルの進歩

る周期的なステップ地形は、砂礫移動と岩盤摩耗の相互作用によって形成されることが理論的に説明されて岩盤上の砂礫被覆に関する最初のモデルを考案した

いる 。この周期ステップは、滝の形成と上流移動にのはSklar and Dietrich3), 7)である。彼らのモデルにおいて、砂礫被覆の面積割合 ܲ௖ （以降、被覆率と呼ぶ）

17)

深く関与することが実験的に示されている18), 19)。さらに台湾の岩盤河川で行われた現地調査は、地震によって生産された砂礫の移動が、滝の急速な上流移動のト
リガーになった可能性を報告している20)。

Dietrichは、このモデルの導入により回転水路実験か

次に平面的な河床形状に焦点を当てると、給砂量が少ない場合、乱流に起因する二次流の効果によって、岩盤に複数の縦溝が刻まれる21), 22)。給砂量が増加すると、溝の1つがより多くの流砂を引き付け、幅の広い
一つの溝へ統合されていく

23), 24)

は、給砂量と流しうる最大の流砂量（以降、流砂容量と呼ぶ）の比 ‫ݍ‬௕௦‫ݍ‬௕௖ に線形的に依存する。Sklar and。さらに、いくつかのら得られた砂礫質量と岩盤侵食速度の関係を合理的に説明することに成功した31)。その後、Turowski etal.は確率論的な議論を用いて、 ܲ௖ を ‫ݍ‬௕௦‫ݍ‬௕௖ の指数関数として表した方が、上述の回転水路実験を精度良く再現できることを主張した35)。

研究は、季節的および気候的な要因によって引き起こ

Sklar and Dietrichのモデルは、シンプルで使い易される給砂量の変動が、穿入蛇行と段丘形成といったいため、地形学分野を中心に広く利用されるように

地形景観の支配要因であることを示唆しているなった。ところが、その後に行われたChatanantavet

寒地土木研究所月報№814

2021年２月25)-28)。



3

and Parkerの直線水路実験によって、適応できない条提案された指数モデル、Inoue et al.に代表される質件の存在が明らかになった 。彼らは実験を通じ、岩量保存と粗度変化を考慮したモデル、Turowski and盤粗度が低い場合、完全な岩盤床から完全な砂礫床

Hodgeに代表される質量保存と堆積確率を考慮したモへ急激に遷移するため、Sklar and Dietrichのモデル

デルである。検証するモデルは、上述のカテゴリからが適用できないことを示した。この現象は、runaway

一つずつ選択し、モデルの基礎式については次節以降

alluviationと名付けられ、Hodge and Hoeyの水路実験に記述する。

30)

でも観察されている 。
32)

加えて、Sklar and DietrichとTurowski et al.のモデルは、流砂の質量保存を考慮していないため、流入と流出によって変化する水路内の砂礫量を捉えることができなかった。これを解決するために、Lague、
Nelson and Seminara、Parker et al.およびZhang etal.は、Exnerの質量保存則を導入し、計算された砂礫
堆積厚から被覆率の評価した36)-39)。その後、Inoue etal.およびJohnsonは、被覆率によって変化する河床粗度の影響を加味し、物理的な被覆率モデルを提案した40), 41)。彼らの研究によって岩盤粗度が砂礫粗度より低い場合にのみ、runaway alluviationが発生することと、被覆率と給砂量の間にはヒステリシス（履歴効果）があることが明にされた40), 41)。
Turowski and Hodgeは、Turowski et al.によって提示された指数モデル35)に質量保存則を導入し、岩盤上に存在する砂礫堆積量の変化を計算する確率論ベースのモデルを構築した 。また、Shobe et al.は砂42)

礫層と岩盤層の同時進化を予測するために、地形学分

２．１．線形モデル
給砂量 ‫ݍ‬௕௦ が流砂容量 ‫ݍ‬௕௖௔ よりも大きい場合、最終的に岩盤は砂礫で完全に覆われ、被覆率 ܲ௖ は1になる。逆に給砂量がゼロの場合、岩盤上に砂礫が残っていてもいずれ消失し、被覆率 ܲ௖ は0になる。Sklar andDietrichは、これら2つの点を線形的に結び付け、以下の式を提案している3), 7)。

‫ ݍ‬‫ݍ‬‫݌‬௖ ൌ ൜ ௕௦ ௕௖௔݂‫ݎ݋‬ ൑ ‫ݍ‬௕௦ ‫ݍ‬௕௖௔ ൑ ݂‫ݍ ݎ݋‬௕௦ ‫ݍ‬௕௖௔ ൐ (1)

ここで、‫ݍ‬௕௖௔ は砂礫床における単位幅あたりの流砂容量であり、一般的に用いられる平衡掃流砂量式から求められる。

���� � ���∗ � �∗�����������
(2)
ここで、 ܴ௕ は砂礫の水中比重、 ݃ は重力加速度、 ݀ は

砂礫粒径、 �∗ は無次元掃流力、 ߬‫כ‬௖௔ は砂礫床の無次
元限界掃流力（約0.05）である。 ‫ ܣ‬は平衡流砂量式の係数であり、本研究では既往実験を参考にWong andParker47)の2.66を用いる。

野でよく利用されるstream power modelに質量保存則を組み入れた43)。これらのモデルは、フラックスベ
ースの質量保存則ではなく、離脱と堆積の概念を持つ
Davy and Lague の質量保存則を利用している点に
44)

前段落のモデルとの違いを有する。
Hodge and Hoeyは、離散的計算手法の一つである
cellular automatonを用い被覆率の評価を試みた 45)。
このモデルを用いた数値実験結果は、‫ݍ‬௕௦‫ݍ‬௕௖ と  � ��の間にシグモイド関係があることを示した。Aubert

et al. は、個別要素法を用いて砂礫粒子の運動を計算

し、岩盤上の被覆率の算出を試みた46)。彼らのモデル
では、砂礫の堆積は粒子速度で判定され、粒子速度が最大速度の10分の1以下になると、岩盤上に堆積いていると扱われる。ただし、このモデルは不均一な流速場を処理できないなど、汎用性に課題を残している。
個々の粒子を追跡するラグランジュ型のモデル（つ２．２．指数モデルある河川区間に存在する砂礫の無次元質量 ��∗が微少量���∗増加した際、この量の一部が露出した岩盤に堆�� � �� � � �����∗積する。そこで、Turowski et al.は �� � �� � � �����∗が成り立つと考え、これを積分し �� �  � ������∗ �∗�����∗ は����‫�ݍ‬௕௖௔
‫ݍ‬௕௦�
��
を得た。さらに、Turowski et al.はと等しいと仮定し、以下に示す指数モデルを導いている35)。
�� �  � ��� �������� (3)߮
ここで、 は砂礫粒子が露出した岩盤に堆積する確率を表すモデルパラメータであり、 ߮ ൏ の場合はすでに覆われている領域に、 ߮ ൐ の場合は覆われていな
い領域に堆積する可能性が高いことを意味する。‫ݍ‬௕௖௔
の算出方法は前述の線型モデルと同じである。
２．３．粗度変化モデル

まり、Hodge and HoeyとAubert et al.のモデル）を

Inoue et al.は、岩盤と砂礫が混在した河床の水理学

除くと、オイラー型のモデルは大きく4つのカテゴリ

的粗度高さ ݇௦ と砂礫被覆の間に以下の線形関係を仮に分類される。すなわち、Sklar and Dietrichによって提案された線形モデル、Turowski et al.によって4定している40)。
�� � �� ��� � � � �� ���� 
寒地土木研究所月報

№814

(4)

2021年２月

ここで、 ݇௦௔ と ݇௦௕ はそれぞれ砂礫床と岩盤床の水理学的粗度高さである。また彼らは、岩盤河川における砂礫の無次元限界掃流力を評価するために、以下の式を提案している40), 33), 34)。
��� � ��� � ��� (5)

岩盤と砂礫が混在した河床の単位幅あたりの流砂容‫ݍ‬量 ௕௖ は、式(2)と同様の平衡掃流砂量式に式(5)を代入することで求める。

(6)��� � ���∗ � �∗� ��� ��� �� � 

多くのモデルにおいて、被覆率 ܲ௖ は砂礫層厚 ߟ௔ と

図－2
表－1

粒径や岩盤凹凸の比で表される36)-40)。したがって、砂礫層厚の時間変化 μߟ௔ ߲‫ ݐ‬がゼロになれば、被覆率 ܲ௖は平衡状態に到達する。これをExnerの質量保存則に代入すると μ‫ݍ‬௕ ߲‫ ݔ‬ൌ  を得る。つまり、ある河川区間に流入する流砂量‫ݍ‬௕௦ と流出する流砂量‫ݍ‬௕௖ が釣り合えば、被覆率も変化しない。Inoue et al.のモデルは、��� � ��� の条件下で、式(4), (5), (6)を連立し被覆率

ܲ௖ の平衡解を逆算する40)。

No.

給砂量と被覆率の関係

モデルパラメータ ߮、 ߱ 、 ��∗の調整��∗��� �
9.5

3.1

0.1

2.2

�

143.3

7.3

�

0.6

143.3

3.

5.0

1.1

3.0

36.4

4.

1.9

0.9

94.1

3.4

5.

0.8

0.4

288.3

0.7

1.
2.

３．一次元流れ場におけるモデルの検証

２．４．確率モデル

Turowski and Hodgeは、岩盤河川の被覆率を予測

３．１．既往実験の概要するために確率ベースのモデルを提案している 。彼

検証材料に用いるのは、長さ22m、幅0.5m、勾配

らは岩盤河川の粗度変化を考慮していないが、モデル0.01の直線水路で行われた既往実験である33), 34)。実験に含まれる砂礫粒子の堆積の確率を調整することによにおける川幅水深比は6.8～8.1であり、黒木・岸の中り、被覆率に対する粗度変化の影響を捉えられる可能規模河床波の領域区分48)では非砂州に位置する。この性がある。彼らは、粒子が露出した岩盤に堆積する確率 ܲと被覆率 ܲ௖ の間に � � � � ���� の関係があると仮実験では、粗度の異なる5つの固定床水路に、3～4パ

42)

定した上で、 �� � ��� � �����∗ が成り立つと考え、これを積分し以下の式を導いている。

��� �  � � � � � ����∗ ������

(7)

ターンの給砂量を与え、被覆率、粗度、給砂量の相互作用を調査している。給砂材料の粒径は5 mmであり、流量0.03m3/s一定条件の下、被覆率が概ね平衡状態になるまで通水を行っている。
図－2は、被覆率 ܲ௖ と単位幅あたりの給砂量‫ݍ‬௕௦ の関

ここで、 ��∗ はある河川区間に存在する砂礫の無次元係を示している。ܲ௖ は実験後に撮影された垂直写真かる。
��∗ � � � � � ��� ��∗ ��� ���� ������ ���� ������
(8)場合に1、完全に岩盤が露出した場合に0である。
図より、岩盤の粗度高さと粒径の比 ݇௦௕ ݀ が増すにつれて、同じ給砂量 ‫ݍ‬௕௦ に対する被覆率 ܲ௖ が増加して質量、 ߱ はモデルパラメータである。さらに彼らは式(7)に土砂の質量保存則を導入し、次の式を導いてい∗ここで、 �� は河床に堆積している砂礫の無次元質量であり、以下の式から得られる。

��∗ �√�∗�� ��∗ �∗�� � ���� ��∗ �∗�� ��� � (9)

なお、彼らのモデルには、他に2つの派生パターンがあるが 、本研究では、ܲの柔軟性が最も高い式(8)を
42)

採用する。

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ら礫で覆われた面積を抽出し、水路の総面積で割ることによって得ている。 ܲ௖ の値は完全に砂礫に覆われたいることが分かる。また、 ݇௦௕ ݀ が高い実験シリーズ
を見ると、 ‫ݍ‬௕௦ の増加に伴い ܲ௖ が徐々に増加するが、݇௦௕ ݀ が低い実験シリーズを見ると、 ܲ௖ が急に0から1へ遷移するrunaway alluviationが発生している。これはChatanantavet and Parker が砂州条件で行った実験の傾向と類似している。Runaway alluviationが発生する ݇௦௕ ݀ の境界値は約2であり、一般な平坦砂礫
床の相対粗度 ݇௦௔ ݀ と一致する。すなわち、runaway


5

図－3

モデルと実験の比較

alluviationは岩盤粗度が砂礫粗度より低い場合に発生することが伺える。以降、 ݇௦௕ ݀ が2以上の砂礫床より粗度の高い岩盤床を ｢粗い岩盤床｣、2以下の砂礫床

メータを、実験とモデルのRMSD（平均二乗偏差）が最小になるように調整する。調整結果を表－1に示す。
指数モデルのパラメータ ߮ は、露岩部への砂礫堆積のより粗度の低い岩盤床を ｢滑らかな岩盤床｣ と記載す

確率を表し、岩盤粗度によって変化する可能性がある。

る。同様に、確率モデルのパラメータパラメータ ߱ も岩盤粗度によって変化する可能性がある。確率モデル
３．２．検証結果
まず指数モデルと確率モデルに含まれるモデルパラ
6の ��∗は、式(9)から理論的に算出される値であり、本来調整する必要がない。しかし、 ߱ を調整するだけで
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2021年２月

は実験結果を殆ど再現できなかったため、本報告では

��∗ も調整し、理論値と調整した値の差を後ほど考察の膨らむ方向を見ると、滑らかな岩盤床の方により適合していることが伺える。特に、 ݇௦௕ ݀ =5 の場合の2する。なお、線形モデルと粗度変化モデルには自由なつの変曲点を持つ被覆率の変化を、今回検証したモデ

モデルパラメータが含まれないため、パラメータ調整

ルの中で最も精度良く再現している。

は行っていない。

確率モデルは、粗度変化の影響を考慮していないた

図－3の左側は、Sklar and Dietrichの線形モデル

3), 7)とTurowski et al.の指数モデル の検証結果である。
なお、横軸は給砂量 ‫ݍ‬௕௦ を砂礫床の流砂容量 ‫ݍ‬௕௖௔ で除35)

し無次元化している。図より、両モデルとも粗い岩盤床には適用できるが、滑らかな岩盤床には適用できな

め、パラメータ ߱ だけでなく、理論的に決まるはずの無次元土砂量 ��∗ も試行錯誤的に調整する必要がある

点に大きな欠点を有する。実験における ��∗を式(9)から算出すると0.04～0.06程度であり、表－1に示す調整
結果0.7～143.3と大きく異なる。また、ヒステリシス

いことが分かる。これは、被覆率の変化に伴う粗度の（履歴効果）を表現していないため、初期の被覆状態

変化と、その結果としてもたらされる流砂容量の変化によって異なるモデルパラメータを採用する必要がある。ただし、表－1を見ると ݇௦௕ ݀ に対し ߱ は負の相関、を考慮していないためである。
表－1に示す指数モデルのパラメータ ߮ の調整結果
を見ると、相対粗度 ݇௦௕ ݀ の減少に伴い ߮ も減少している。このことから、 ߮ は ݇௦௕ ݀ に対し正の相関を持つことが分かる。また、指数モデルは、 ݇௦௕ ݀ が大きくなるほど、RMSDが小さくなる傾向にあり、砂礫が��∗ は正の相関をそれぞれ持っているため、粗度変化をモデルに組み込むことにより、将来的にはパラメー
タを合理的に説明できる可能性を残している。
４．結論

堆積しやすい場への適用性は、線型モデルより優れている。Turowski et al.は、指数モデルが線形モデルよ

本報告では、一次元的流れ場で行われた既往実験をり回転水路実験の結果を精度良く再現したことを指摘

用いて、岩盤上の砂礫被覆に関する代表的な4つのモしているが 、これは回転水路実験では砂礫が流出しデルの検証を行い、モデルの妥当性と課題についてレ

ないため、砂礫が堆積しやすい状況にあったためと類ビューを行った。その結果を以下に列記する。

推される。

（ａ）線型モデルと指数モデルは、岩盤の粗度が砂礫の35)

図－3の赤線は、Inoue et al.の粗度変化モデル

粗度より大きい場合（粗い岩盤）には適用できる

40)の解析結果である。粗い岩盤床における緩やかなが、逆の場合（滑らかな岩盤）には適用できない。

被覆率の増加と、滑らかな岩盤床におけるrunaway
alluviationを精度良く捉えている。ただし、 ݇௦௕ ݀ =5（ｂ）粗度変化モデルは、モデルパラメータの調整をせずに、粗い岩盤と滑らかな岩盤の両方に適用可能である。

の場合のように、変曲点が2つある場合には、再現性が低下する。これは、式(4)に示すように粗度と被覆（ｃ）確率モデルは、粗い岩盤と滑らかな岩盤にも適用率の線形関係を仮定したためと類推される。

できるが、モデルパラメータの調整が必要である。

緑の網掛け部分はヒステリシス（履歴効果）を表しており、岩盤床から砂礫床へ遷移するときの給砂量

参考文献と、砂礫床から岩盤床へ遷移するときの給砂量が異なることを示している。前者は後者より大きいため、滑1)

小林草平，増本みどり，三輪準二：山地河川におらかな岩盤床が一度露出すると、砂礫床を復元するにける岩盤露出による影響と砂礫床回復への取組

は、露出時より大きな給砂量が必要なことを意味して

み，土木技術資料，54(3), 18-21, 2012.

いる。粗度変化モデルは、パラメータの調整を必要と

2)

Sumner, T., Takuya, I., and Yasuyuki, S. : The

せず、被覆率を再現できるが、砂礫床と岩盤床の水理

influence of bed slope change on erosional

学的粗度高さ（ ݇௦௔ と ݇௦௕ ）の観測値を入力する必要がmorphology, Journal of JSCE, 7, 15–21, 2019.

ある。この二つの値を如何に簡単に現地で観測するか

3)が今後の課題であろう。

model for river incision into bedrock by saltating
bed load, Water Resour. Res., 40, W06301, 2004.

図－3の青線は、Turowski and Hodgeの確率モデ
ル の解析結果を示している。粗い岩盤床と滑らかな
42)

岩盤床のどちらにも対応しているが、解析結果の曲線
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Sklar, L. S., and Dietrich, W. E. : A mechanistic

4)

清家拓哉，渡渉康玄，井上卓也：軟岩河床における洗掘機構に関する実験的検討, 河川技術論文集,7

streams, J. Geophys. Res., 120, 779–798, 2015.

16，137-142，2010.
5)

6)

7)

井上卓也，泉典洋，米元光明，旭一岳：軟岩上の

15) Finnegan, N. J., Sklar, L. S. and Fuller, T. K.:

限界掃流力と軟岩の洗掘速度に関する実験, 河川

Interplay of sediment supply, river incision, and

技術論文集, 17，77-82，2011.

channel morphology revealed by the transientLamb, M. P., Finnegan, N. J., Scheingross,evolution of an experimental bedrock channel, J.

J. S., and Sklar, L. S. : New insights into the

Geophys. Res., 112, F03S11, 2007.

mechanics of fluvial bedrock erosion through16) Johnson, J. P. L. and Whipple, K. X.: Evaluating

flume experiments and theory. Geomorphology,

the controls of shear stress, sediment supply,

244, 33-55, 2015.

alluvial cover, and channel morphology on

Sklar, L. S., and Dietrich, W. E. : River

experimental bedrock incision rate, J. Geophys.

longitudinal profiles and bedrock incision models:Res., 115, F02018, 2010.

Stream power and the influence of sediment17) Izumi, N., Yokokawa, M., and Parker, G.:

supply, in Rivers Over Rock: Fluvial Processes

Incisional cyclic steps of permanent form inin Bedrock Channels, Geophys. Monogr. Ser., vol.

mixed bedrock-alluvial rivers, J. Geophys. Res.-

107, edited by K. Tinkler and E. E. Wohl, pp. 237-

Earth, 122, 130–152, 2017.

260, AGU, Washington, D. C.,1998.
8)9)18) 山口進，井上卓也，前田育彦，佐藤大介，清水康Inoue, T., Yamaguchi, S., and Nelson, J. M. :行：豊平川ニックポイントの現地調査および砂礫

The effect of wet-dry weathering on the rate

流入の再現実験による形状変動の考察，土木学会

of bedrock river channel erosion by saltating

論文集 B1 (水工学) 73 (4), I_913-I_918，2017.

gravel. Geology, Geomorphology, 285, 152–161,

19) Scheingross, J. S., Lamb, M. P. and Fuller, B.:2017.

Self-formed bedrock waterfalls, Nature, 567, 229–

岩盤河床における河床低下危険度評価の手引き

233, 2019.

（案）, 北海道開発局

寒地土木研究所

共同執筆，2017．

20) Cook, K. L., Turowski, J. M. and Hovius, N.: A
demonstration of the importance of bedload

10) Turowski, J. M., Badoux, A., Leuzinger, J. andtransport for fluvial bedrock erosion and

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38, 683–695, 2013.

958, 2013.
11) Yanites, B. J., Tucker, G. E., Hsu, H. L., Chen, C.
C., Chen, Y. G., and Mueller K. J.: The influence21) 井上卓也，清水康行，山口里実，伊藤丹：給砂量と岩床侵食地形の関係，土木学会論文集 B1 (水工学) 70 (4), I_1039-I_1044，2014.

of sediment cover variability on long-term river22) Inoue, T. and Nelson, J. M.: An experimental

incision rates: An example from the Peikang

study of longitudinal incisional grooves in a

River, central Taiwan, J. Geophys. Res., 116,

mixed bedrock–alluvial channel, Water Resour.

F03016, 2011.

Res., 56, e2019WR025410, 2020.

12) Beer, A. R., Kirchner, J. W., and Turowski, J. M.:

23) Wohl, E.E. and Ikeda, H.:

Experimental

Graffiti for science – erosion painting reveals

simulation of channel incision into a cohesive

spatially variable erosivity of sediment-laden

substrate at varying gradients. Geology, 25, 295-

flows, Earth Surf. Dynam., 4, 885–894, 2016.

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10

井上 卓也
INOUE Takuya

ジャグリティ ミシュラ
Jagriti MISHRA

大串 弘哉
OGUSHI Hiroya

寒地土木研究所
寒地水圏研究グループ
寒地河川チーム
主任研究員
博士（工学）
技術士（建設）寒地土木研究所
寒地水圏研究グループ
寒地河川チーム
博士（工学）

寒地土木研究所
寒地水圏研究グループ
寒地河川チーム
上席研究員

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2021年２月