京都大学防災研究所年報 第 54 号 B 平成 23 年 6 月
Annuals of Disas. Prev. Res. Inst., Kyoto Univ., No. 54 B, 2011

土砂供給に伴うアユ産卵環境の変化予測
鈴木崇正*・角哲也・竹門康弘・中島佳奈*** 東邦ガス** 情報学研究科

要旨

静岡県に流れる天竜川では，土砂吸引バイパスによる佐久間ダムから下流域への土砂供給が計画されている。本研究では，土砂供給がアユの産卵環境にどのような影響をもたらすのか予測することを目的とした。まず，既往研究と現地調査により，礫底で比較的最近に土砂が堆積した瀬がアユの産卵に適していることが明らかとなった。次に，平面 2 次元
河床変動計算によるアユ産卵適地の予測手法について検討を行った。上流ダムからの土砂供給無しの現状の条件では，本流部の瀬ではなく，増水時に砂州上に形成される副流部と本流部が合流する地点に産卵適地が形成された。また，土砂供給に関しては，砂分のみでは不十分であり，産卵適地となり得る河道区間上流に礫を直接供給することが有効と考えられる。

キーワード: アユ，産卵床，土砂供給，河床軟度，2次元河床変動計算，天竜川

はじめに

1

天竜川で行われている「ダム再編事業」は，佐久間ダムの堆砂問題を解決し，遮断されていた流砂を下流域に供給することで河川から海岸域までの流砂系の総合的な土砂管理を実現するものであり，今後の河川管理のあり方に大きな転換をもたらすものと期待されている。これまでに，佐久間ダムからの土砂排出方法の検討や，将来の土砂供給による影響を先行的に評価するための置き土砂手法を用いた検討などが実施されてきている（例えば，岡野ら(2005)）。しかし，これら土砂供給による結果としての河川環境への影響予測や劣化した自然を再生するための手法は十分に確立されていない。
そこで，本研究では，天竜川を代表する魚種であるアユの産卵床を評価対象とし，ダムからの土砂供給による影響の評価および適切な土砂管理のあり方について考察を行った。

2. 既往の研究
2.1 アユの産卵にとっての最適条件
一般には，アユは流速の速く水深が浅い瀬で産卵するといわれる。しかし，天竜川では現在，浅瀬の環境悪化により，アユが水深１m 以深に多く産卵することが知られている。また，アユの産卵床における流速と水深については必ずしも特定の値が選好されているわ
けではない（Fig. 1）。

Tenryuother rivers

0.8Depth [m]1.

0.6
0.40.2
000.5

11.5
22.5
3
Velocity [m/s]Fig. 1 Suitable range of the flow depth and velocity for
spawning of Ayu

一方，河床環境に着目すると，アユにとって掘り起こしやすい状態で，かつ，卵が埋まった状態でも隙間ができるような砂利や礫で構成されていることが重要であることが知られている。これは，卵を増水や天敵から守るために，アユが表層部の砂利を掘り起こして卵を産む習性があるためである。
ここで，アユの産卵場を評価する際，河床環境に着目する事が有効である事がわかった。また，天竜川において，現状では深瀬が主な産卵場となっているが，河床環境を改善すれば，多くのアユが浅瀬にて産卵すると期待できる。本研究では，河床の軟らかさを「河― 711 ―床軟度」と定義し，河床軟度が高い礫底の瀬をアユの産卵にとって最適な河床環境であるとした。

3. 現地調査
天竜川漁協組合の協力のもと，河床環境に関する現地調査を行った。調査項目は，アユ産卵環境の変遷と現状に関する漁協へのヒアリングと，瀬における水深・流速，河床の粒度分布及び河床軟度の測定である。

3.1 漁協へのヒアリング調査
アユ産卵環境は，ダム建設後の土砂供給の減少により，河床軟度の高い場所が減ってきており，実際にアユの数も年々減少しているという。こういった現象を改善するためにも土砂対策が必要であり，漁協も強く希望していた。河川管理者と漁協が連携することにより，適切な土砂管理方策を模索することが必要である。

Fig. 3 Bed-softness(upstream 101-1 ⇔ 101-3 downstream)

3.2 河床調査
天竜川のアユの産卵範囲である下流部（河口から概ね 20km までの区間）において，調査可能な瀬を選び（Fig. 2），河床材料の粒度分布と河床軟度の測定を行った。河床材料は表層部の礫を除いて採取し，ふるい分け試験を行った。河床軟度の測定は，長谷川式貫入試験機にて表層 50cm 程度の河床軟度をロッドの貫入抵抗で評価した。Fig.3 に調査地 101 の結果を示す。瀬の上流側(101-1)では，深さ 10cm 以深に急激にロッドが貫入する軟らかい層があることがわかる。一方，土砂の粒径には大きな差はみられない（Fig.4）。瀬の上流部で河床軟度が高い傾向は，さらに下流の調査地
304 でも同様であった（Fig. 5）。
このように瀬の上流部の河床軟度が高くなる理由として，砂州が冠水するような増水時には，淵で堆積物がえぐられ、それらが直下流の早瀬の上流付近にマウンド状に堆積する。減水後は，これらの石礫が，少しづつ早瀬の下流部に流され，恒常的に河床軟度が高い場所が形成されると考えられる。

Fig. 4 Grain size distribution

Funagira Dam [30k]Kashima Bridge [24.9k]
2nd Tomei Bridge [21k]Survey point204

Number of Blows
Fig. 5 Bed-softness(upstream 304-1 ⇔ 304-3 downstream)

Survey point 203

Hamakita Bridge[18.4k]
Survey point201
Survey point101
Survey point 103
Survey point 301
Kasasagi Bridge [13.2 k]Tomei Tenryu Brigde [11.3k]

Survey point303

Shin‐Tenryu Bridge [9.3k]
Tokaido Line [7.8k]
Shinkansen [6.6k]
Survey point 304
Kaketsuka Bridge [3.2k]
Ensyu Bridge [1.7k]

Ensyu‐Nada

Fig. 2 Survey Area

調査時期がアユの産卵時期（11 月）であったため，アユの卵の有無調査を同時に調査した。その結果，最下流部（河口から 3.4km 地点）にて，アユの卵を実際に確認することができた。産卵が確認された場所での河床軟度は，表層の 20cm 以浅の軟度も非常に高い状態であった（Fig. 5）。
河床軟度が高いためには，河床が礫や砂利で構成され，かつそれが比較的最近に堆積したことが重要である。好適なアユの産卵床を増加させるためには，このような新鮮な堆積部がどういった場所に形成され，かつ土砂供給条件によってどのように変化するのかを予測することが重要である。そこで，このような河床軟度に着目した予測計算を，平面２次元河床変動モデルを用いて検討を行った結果を次節で示す。

― 712 ―

4. 平面２次元河床変動計算（CCHE2D）l

11 z z 1  dz  h  0hh1   d  0.267 h(9)4.1 支配方程式
こ こ では ，米国 ミ シシ ッピ大 学 にて 開発さ れ た
CCHE2D モデルを用いて検討を行った。２次元河床変動計算には，他に以下の 1)～3)の iRIC (InternationalRiver Interface Cooperative) に含まれるモデルも利用可能である。iRIC は，USGS（アメリカ地質調査所）で開発してきた MD_SWMS と（財）北海道河川防災研究センターで開発してきた RIC-Nays の機能を統合した河川の流れ・河床変動解析ソフトウェアである。これに対して，CCHE2D モデルは，計算メッシュを作成す
る CCHE-MESH は GUI が使いやすく，また河床データの内挿機能が充実している。また CCHE2D は，有限要素法にて離散化し計算を行い，計算安定性が他のソフトに比べて高く，汎用性が高い。また，上流からの供給土砂の粒径を指定することができることから，本研究に適していると考え，これを用いることにした。
1) FaSTMECH [Flow and Sediment Transport with
Mechanical Evolution of Channel] (iRIC)
2) Nays (iRIC)
3) Morpho (iRIC)
4) CCHE2D

ここに，l [m]は混合距離，κ はカルマン係数（ここでUは鉛直方向
zの流速勾配を水深平均したものであり，以下のようにして求める。

は 0.41 とする），ς は相対水深である。

u 11u
U 1 U dz  *  dz  Cm *zh zh z0 zh(10)

ここに，U [m/s]は流速の絶対値，u* [m/s]は摩擦速度の絶対値，Cm は係数（=2.34375）である。

 bx  h 1/3  w gn 2uU(11) by  h(12)1/3 w gn vU2


1u*2 
 2  2 w  w bx by(13)ここで，ρw [kg/m3]は水の密度，g [m/s2]は重力加速度，n [m-1/3/s]はマニング係数である。

CCHE2D における基礎式を以下に示す。
(14)n  d 1/6 / A・水の連続式
h   uh    vh 

0t
x
y(1)

ここに，x, y は水平方向の座標系，u, v [m/s]は x, y 方向の水深平均流速，h [m]は水深である。

ここで d [m]は 50%粒径，A=20 としている(Wu 2004)。
・掃流砂の輸送方程式
  qbk    bx qbk    by qbk
1  qbk  qb*k   0
t  U x
y
L





(15)

・運動量保存則


u
u
u
 1    h xx   h xy
u
v
 g

t
x
y
x h  x
y




 
 h yyv
v
v
 1   h yx
u v
 g

t
x
y
y h  xy    bx

(2)

    by(3)hh・掃流砂の平衡流砂量式（Wu, Wang and Jia の式）

ここに，η [m]は水位，τxx, τyy, τxy, τyx [N/m2]は x-y 座標系の水深平均レイノルズ応力，τbx, τby [N/m2]は底面せん断応力である。
u xx  2 tx u v  xy   t    y x (4)2.2(16)
(17)
(18)

v
y(6)

 u v   y x (7)・限界底面せん断応力の式(5) yx   t 

ここに，νｔ[m /s]は渦動粘性係数である。
22 v   u v   U  u 2   2       
 x  y   y x   z 23p 
 ck
  c  ek   s    gd k
 phk 22 n 3/2  b 1 n   ck bk  qb*k /  pbk sgd k3 
1/6/ 20n  d50

bk  0.0053 

ここで，bk  qb*k /  pbk sgd k  は無次元掃流砂量，pbk は粒径階 k の交換層における含有率，τck [N/m2]は粒径階k の限界掃流力，s は土粒子の比重，d50 は交換層における 50％粒径である。

 yy  2 t

t  lここで，qbk [m2/s]は粒径階の k 単位幅掃流砂量，qb*kは粒径階 k の平衡掃流砂量，αbx, αby は流砂の方向余弦，L [m]は緩和距離スケールである。

2(8)Ndjj 1dk  d jphk   pbj
Npek   pbj
j 1― 713 ―dk
dk  d j(Wu 2007)

m

(19)
(20)
(21)

ここで，m=0.6，Θc=0.03（シールズ数），phk 及び pek は粒径階 k の遮蔽確率及び露出確率である。
・浮遊砂の輸送方程式
  hC    uhC    vhC  C k  Ck x x y y ktkxkysh sh  sk  C* k  C k (22)
ここで，Ck は粒径階 k の浮遊砂濃度を水深平均したもの，C*k は粒径階 k の平衡浮遊砂濃度，εs [m2/s]は渦度
拡散係数，α は係数である。

4.2 再現計算（流れの計算）
流れの計算結果は，「浜北大橋（18.4km）」と「かささぎ大橋（13.2km）」（Fig. 2 を参照）にて，現地調査で測定した横断方向の流速分布を用いて評価を行った。
現地観測は，橋の上から水面下 0.5m にプロペラ流速計を降ろして，10 秒平均の計測を 3 回行い平均値を求めた。また，同時に橋直下の水面をビデオで撮影し，後日 LSPIV（Large-Scale Particle Image Velocimetry）を用いて，画像解析により流速解析を行った。
計算条件は Table. 1 に示している。流量条件は，河口から 29km 地点における各日時の観測データから時間平均流量を利用し一定流量を与えた。
Table. 1 Simulation Conditions

・浮遊砂の平衡流砂量式 
U  1sk  0.0000262  wsk   ck

1.74

sk  qs*k  pbk sgd k3 



(23)
(24)

ここで，qs*k[m2/s]は単位時間・単位幅当たりの浮遊砂通過量である。粒径階 k の土粒子の沈降速度 wsk [m/s]である。

13 km - 19 km

Initial bed elevation

Cross section datameasured in 2010.5

Initial bed material

Grain size distribution
measured in 2007

Mesh・沈降速度（Zhang の式）

Longitudinal

20 m

Lateral（Flood）

15~25 mLateral（Channel）

10 mTurbidity model2 (25)
wsk  13.95   1.09  s  1 gd k  13.95
ddk k
ここで，v [m2/s]は水の動粘性係数，dk [m]は粒径階 kの粒径，ρ [kg/m3]は水と土粒子の混合密度，ρｓ [kg/m3]は土粒子の密度である。
・流砂の連続式z1  p  bk   wsk  Ck  C*k    qbk  qb*k  / L
tSurvey area

Time step

Mixing layer model
100 s

Upstream

Discharge

Kasasagi：150.9 m3/s
Hamakita：122.78 m3/s

Downstream

Water Level

1-D simulation results

RoughnessWu-Wang Formula(26)

ここで，∂zb/∂t=Σ∂zbk/∂t，δｍ [m]は交換層厚，pbk は交
換層内における粒径階 k の含有率である（Fig. 6 を参照）

Fig. 7 Results [Kasasagi Bridge]
Fig. 6 Concept of Mixing layer
・粒度分布の変化  m pbk  zbkz 
*   m

 pbk
 b

t
t

t t

 p :  m / t  zb / t  0*
  bkpbk
 psbk :  m / t  zb / t  0

(27)
(28)

Fig. 7 及び Fig. 8 に測定結果及び計算結果を示す。
かささぎ大橋の結果（Fig. 7）では，LSPIV による結果に比べ，プロペラ流速計の結果の方が計算結果とほぼ一致している。また，浜北大橋の結果（Fig. 8）において，数値計算結果の方が，現地測量結果に比べて川幅が大きいが，数値はほぼ一致しており，再現できているといえる。

ここで，psbk は交換層の一つ下の第 2 層（Second Layer）内における粒径階 k の含有率である。

― 714 ―

Fig. 8 Results [Hamakita Bridge]

Fig. 10 Hydrograph picked up more than 500 m3/s

4.3 再現計算（河床変動計算）
河床変動計算の結果には，2003年～2004年の一年間における河床変動量の実測データを用いて評価を行った。ここで，実測データは浜松河川国道事務所が実施した航空３次元レーザプロファイラ計測から得られたものである。
計算条件をTable. 2に示す。上流端での流量条件は2004年2月~2004年11月の流量データ（Fig. 9）のうち500 m3/s以上を対象としている（Fig. 10）。

Fig. 11に解析結果（左）及び実測結果（右）を示す。
上流端付近を除き，堆積部と侵食部の再現はよくできている。次より，本研究で用いるパラメータは再現計算に基づき設定する。また，上流端付近において，掃流砂の供給不足により過剰に侵食がおきるため，土砂の供給区間を上流に2km設けることにした。

Table. 2 Simulation Conditions
Survey area
Initial bed elevation
Initial bed materialLongitudinal
Lateral（Flood）
Mesh
Lateral（Channel）
Turbidity modelTime step
Discharge
Upstream
Inflow
Sediment
Downstream
Water Level
Roughness
Mixing Layer
Porosity

17 km - 21 km
Cross section datameasured in 2004.2
Grain size distribution
measured in 2007
20 m
15~25 m10 m
Mixing layer model
36 s
More than 500 m3/s

Fig. 11 Simulation(Left) & Measurement Results(Right)

Nothing
1-D simulation results
Wu-Wang Formula
0.1 m0.4

5 シナリオ計算
土砂の流入条件の違いによって河床環境にどのような変化をもたらすか解析を行った。ここでは，天竜川の主要な河床構成材料である砂分と礫分を区分し，Fig.
12 のようにシナリオを作成した。また，洪水流量は，産卵場に効果的であると推定された 6000m3/s とした。
現状 （Case1）砂:48万m3，礫:9万m3

砂のみ追加

0.5（Case 4）
砂： 135万m3
礫： 0万m3

1.0（Case 2）
砂： 271万m3
礫： 0万m3

礫のみ追加

0.5（Case 5）
砂： 48万m3
礫： 12万m3

砂と礫を追加0.5（Case 6）
砂： 135 万m3礫： 12万m3

1.0（Case 3）
砂： 271万m3
礫： 21万m3

Fig. 12 Simulation Scenarios
Fig. 9 Hydrograph at Tenryu

上流の佐久間ダムからの土砂排出を行わない現状（Case No.1）のケースでは，現在の河川管理条件下で― 715 ―の一次元河床変動計算の再現結果をもとに，計算区間の上流端から必要最小限の土砂を供給させている。一方，土砂供給するケースでは，佐久間ダムに流入する土砂を下流に全量供給する（1.0（全供給）），半量供給する（0.5（部分供給））の2通りとし，砂分と礫分の両者の組み合わせとして検討ケースを設定した。

3

Max 6000 [m /s]
10000
Model Wave
Measurement

3

Discharge [m /s]

8000

5.1 計算領域
計算領域は河口から 13km-17km とした。また，助走区間として上流部に 2km 離れたところから計算を行っている。
Fig. 13 は計算結果の評価対象領域を示している。

6000
4000
20000050100150
Time [hour]

200

Fig. 14 Model wave (6,000m3/s)

5.2 計算結果

Fig. 13 Simulation Area and Focused Area
河床高は，国土交通省から提供を受けた 2009 年 2月測量の 200m 間隔横断測量データを利用し，初期の河床材料は 2007 年調査の粒度分布データを使用した。
これらを用いて，約 1 年間の河床変動の助走計算を行ったのちに，種々の土砂供給シナリオに基づく計算を行った。
Table. 3 Simulation Conditions
Simulation area
Initial bed elevation
Initial bed materialLongitudinal
LateralMesh（Flood）
Lateral（Channel）
Turbidity modelTime step
Discharge
Upstream
Inflowsediment
Downstream
Water level
Roughness
Mixing LayerPorosity

13km-17km from sea
Cross section datameasured in 2009.2
Grain size distribution
measured in 2007

Fig.14 に示す 6,000m3/s の洪水時における洪水ピーク後の河床変動量及び洪水後の平均粒径によって河床軟度の高い礫底の瀬を抽出して評価した。土砂供給しない現状（Case No.1）で，Fig. 15 は洪水ピーク後の河床変動量を，Fig. 16 は河床の平均粒径を，Fig. 17 は流速をそれぞれ示している。これらの３つの条件から，粒径より礫底の場所を，河床変動量から河床軟度の高い場所を，流速より瀬の区間をそれぞれ抽出し，これらの重なりが期待される場所を産卵適地として抽出した（Fig. 18）。
これより，産卵床としての適地は，現状では副流路と本流との合流点に産卵適地ができると推定できた。
また，礫を河川上流部から供給した場合（Case No.5），一回の 6,000m3/s の洪水で下流に 2km 程度しか移動しないことが明らかとなった。中下流部の産卵床の適地まで供給した礫を届かせるためには，長い期間と何回もの洪水イベントが必要であり，上流からの礫分供給だけでは即効性が欠けると考えられる。よって，上流からの土砂供給に加え，産卵領域の近傍に置き礫を直接行う事が望ましい。その際，産卵適地の評価予測により，予め産卵適地を予測して最適な場所に置くべきである。また，礫の補給と同等な効果が期待される方法として，砂州上に副流路を誘導するように，水路を予め形成しておくことが考えられ，これらの方法によりアユの産卵適地を増やすことが可能になると考えられる。

20 [m]
15~30 [m]10 [m]
Mixing layer model

36 [s]
Model wave (Fig. 14)
As suspended sediment
1-D simulation results
Wu-Wang Formula
0.1 m0.4

Fig. 15 Bed change from flood peak [m] (Case No.1）― 716 ―

が形成されることが確認された。また，土砂供給に関しては，砂分のみでは不十分であり，産卵適地となり得る河道区間上流に礫を直接供給することが有効と考えられる。
今後の課題として，置き礫の場所条件について河床軟度の高い場所が増えるかどうか数値計算にて予測する必要がある。また，本研究で検討した砂州上の副流路の形成と河床軟度の関係について，より詳細な検討を行って，土砂供給と洪水流量の相互作用からアユ産卵適地の予測評価を行うことが必要である。

謝辞

天竜川における現地調査に関して，天竜川漁協組合いの方々の協力を得た。また，平面2次元河床変動計算に用いるデータに関して，国土交通省浜松国道河川事務所の協力を得た。ここに記して謝意を表する。

Fig. 16 D50 [m] (Case No.1）

参考文献

Fig. 17 Velocity distribution (Case No.1）

Fig. 18 Suitable area for Ayu spawning （Case No.1）

6 まとめ
本研究では，土砂供給がアユの産卵環境にどのような影響をもたらすのか予測するために，既往研究のレビ
ューと天竜川を対象とした現地調査を行った結果，礫底で比較的最近に土砂が堆積した瀬がアユの産卵に適していることが明らかとなった。次に，平面 2 次元河床変動計算によるアユ産卵適地の予測手法について検討を行った結果，上流ダムからの土砂供給無しの現状の条件では，本流部の瀬ではなく，増水時に砂州上に形成される副流部と本流部が合流する地点に産卵適地

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Influence of Sediment Supply on River-bed Environment for Ayu-fish Spawning

Takamasa SUZUKI*, Tetsuya SUMI, Yasuhiro TAKEMON and Kana NAKAJIMA*** Toho Gas Co., Ltd.
** Graduate School of Informatics
Synopsis
Reduction of the Ayu-fish production has been recognized as an influence of dam constructions by decreasing
sediment supply in the Tenryu River. Recently, comprehensive sediment management by introducing sediment bypass
technique at Sakuma dam has been planned in order to recover this sediment routing system in the river basin. The
present study focuses on the effect of sediment supply on the spawning redds conditions for Ayu-fish. Through the fieldsurvey, we found out that riffles with newly deposited gravel bed are soft enough for spawning. Based on the results, wehave studied 2D flow and sediment transport model (CCHE2D) by simulating flow velocity, grain size distribution andbed softness, to predict high potential areas for Ayu-fish spawning redds. The results showed that riffles with newly
deposited gravel bed suitable for the spawning are created at the confluence point of a main channel and a secondary
channel running from the sand bar. In order to increase suitable riffles for Ayu-fish spawning redds, gravel
replenishment with frequent high flow discharge is recommended by accelerating the gravel transport by cutting
secondary channel near the confluence.

Keywords: Ayu-fish, spawning redds, sediment supply, river-bed softness, 2D Flow and Sediment Transportmodeling, Tenryu river― 718 ―