Laguna (2022) 29: 27-33

ISSN 2185-2995

短報

長期間の連続観測データからみた
宍道湖の水質の変化特性
⾦11

相曄 ・瀬戸浩⼆ ・南

1

憲吏 ・林

1, 2

昌平 ・清家泰1

Understanding water quality variation in Lake Shinjiusing long-term observational data
Sangyeob Kim1, Koji Seto1, Kenji Minami1,
Shohei Hayashi1, 2 and Yasushi Seike1

Abstract: In the center of brackish Lake Shinji hypoxic water masses have occurred frequently inthe bottom layer. These hypoxic water masses cause environmental problems such as the blue tide(cyanobacteria). In this study, we performed statistical analysis using long-term water quality datacollected in the center of Lake Shinji from 1993 to 2018. It is known that dissolved oxygen in thebottom layer is affected by the water temperature and salinity of the bottom layer. Furthermore,

based on a random forest model constructed for fluctuation in water temperature and salinity of thebottom layer, it was confirmed that the temperature of the bottom layer is mainly tied to local air
temperature. In addition, the salinity of the bottom layer is strongly affected by the inflow rate of
the Hii River in the interval from 7 days to 4 days prior to bottom water measurement.
Key words: Lake Shinji, Water quality, Machine Learning, Random forest

は

じ

め

ある（国土交通省・国土地理院，2021）．宍道湖の平均水深は約 4.5 m であり，湖底はほぼ水平である．底に島根県の東北部に位置する宍道湖は（図 1），東西
約 17 km，南北約 6 km，周囲長 47 km の日本国内で質は，湖岸部の 100 ～ 200 m が砂や砂質泥，他は大部分が泥である（環境省・湖沼技術研究会，2008）．

7 番目の面積（約 79.24 km2）をもつ大きな汽水湖で宍道湖へ流入する河川は，1 級河川の斐伊川をはじめ，

1

島根大学エスチュアリー研究センター・Estuary Research Center, Shimane University, 1060 Nishikawatsu-cho, Matsue, Shimane 690-8504, Japan.

2

島根大学生物資源科学部・Faculty of Life and Environmental Science Shimane University, 1060 Nishikawatsu-cho, Matsue, Shimane, 690-8504,
Japan.

受付日：2021 年 10 月 11 日，受理日：2022 年 1 月 21 日，WEB 掲載日：2022 年 2 月 18 日

27

1

⾦ Kim,
相曄・瀬戸浩⼆・南昌平・清家
泰 and Yasushi Seike
Fig.1. Sangyeob
Koji Seto, Kenji 憲吏・林Minami, Shohei
Hayashi35˅35.0’

Miho Bay35˅
30.0’

Nadabun Water
Level Station

R. Hii2
3

132˅50.0’

R. Ohashi

Lake Shinji
OT. Shinji

132˅55.0’

NakaumiMatsue Local
Meteorological Office133˅00.0’

133˅05.0’

35˅
25.0’

133˅10.0’133˅15.0’

図 1 宍道湖湖心における自動水質測定装置の位置．
Fig. 1 Location of the automated water quality measurement tower in Lake Shinji.

4

約5 20 本の河川があり，主な流出河川は，中海へ流れ

方る大橋川と日本海へ流れる佐陀川がある．
6宍道湖～大橋川～中海は日本にも数少ない連結汽法

1. 水質データ

水湖である．その中で，宍道湖は 2005 年 11 月 8 日に，国土交通省（OT. Shinji）が運用している観測タワー（図 1，北緯 :35 度 27 分 01 秒，東経 :132 度 56 分 58 秒，

7

中海と共にラムサール条約に登録され，コハクチョウ

水深：約 T.P.–5.36 m）で測定された水質データ（多項目水質自動観測装置 KW-2・株式会社鶴見精機）をやマガンなどの水鳥の西日本有数の渡来地になってい8るなど，生物多様性の豊かな自然環境で注目されて提供いただいた．期間は 1993 年 1 月から 2018 年 12月までの約 25 年間であり，項目は表層 (T.P.–0.3 m)，

9いる．また，宍道湖は日本一を誇るヤマトシジミの生産地である．しかし，近年の宍道湖では，アオコや

上層 (T.P.–0.8 m)，中層 (T.P.–2.8 m)，
下層 (T.P.–4.76 m)，
底層 (T.P.–5.06 m, 湖底から 30 cm) の 5 層における水10
貧酸素水塊の発生などの水環境問題が確認されている．特に，夏季に貧酸素水塊がしばしば確認されて11おり，その原因としては，中海からの海水の貫入に伴温，塩分濃度，溶存酸素濃度（以下 DO）の毎時デー

う塩淡成層の形成や夏季の水温上昇に伴う酸素消費12の増大の影響などが指摘されている（福岡ほか，2005;

タを用いた．

13
2006）．また，宍道湖で発生する貧酸素水
藤井ほか，

2. 気象および河川データ
図 1 に 示 す 松 江 地 方 気 象 台（Matsue Local

塊の体積は，湖容積に対して数％と少ない体積であ14

Meteorological Office, 北緯 :35 度 .27.4 分，東経 :133

るものの，風による吹送流の影響で貧酸素水塊が浅度 03.9 分，気象庁データベース）における 1993 年 1
月から2018 年 12 月までの約 25 年間の毎時と毎日デー

場に移動して発生する「青潮」を引き起こす（増木ほか，
152013）．金ほか（2020）は，今後，気候変動に伴う斐
伊川～宍道湖～中海～美保湾までの連結汽水湖における水環境の予測に貢献できる基礎的な知見を得るため，中海の湖心で測定された長期間の水質データ

1タを用いた（気象庁, 2019）．利用した項目は，気圧(hPa)，降水量 (mm)，気温 (℃)，湿度 (%)，風向・風

速 (m/s)，日照時間 (h) である．また，河川データは，を用いて解析を行い，中海の長期間の水質変動特性

主要な宍道湖への流入河川である斐伊川の流量デーを明らかにした．それに続き，本研究では，宍道湖の水質の長期間変動特性を様々なデータから明らか

タを利用した（国土交通省水文水質データベース）．
しかし，斐伊川の大津観測所のみ 1993 年からのデーにする．

タがあるものの，そのデータの計測方法に問題が指摘されているため，宍道湖にもっとも近い観測所であ28

長期間の連続観測データからみた宍道湖の水質の変化特性

る灘 分（Nadabun, 北 緯 :35 度 25 分 41 秒，東 経 :132
度 50 分 04 秒，T.P. 1.804 m） の 2002 年から 2018 年

め，全データと得られたハイパーパラメータを用いて K-Folds Cross Validation Method による交差検定を行った．交差検定の回数（K）は 5 回とした．なお，までの流量データも共に利用した．

底層の水温と塩分に対する影響因子として，松江の3. 密度成層度（Stratification Index，SI）の算出

気象データ（気圧，海面気圧，降雨量，湿度，風金ら（2020）が中海の水質評価のために活用した
SI を宍道湖でも同様に利用するため，鉛直の密度成速）と灘分及び大津の河川流量を選択した．また，それぞれの影響因子のタイムラグの影響を考慮する
ため，すべての独立変数について，7 日前まで 1 日

層度を算出した（Simpson et al., 1990）．

毎にシフトしたデータを加えた．水温と塩分モデルで利用した変数が両方ともタイムラグを含めて 64個であり，エラーを除いた各変数におけるデータ数
は 4316 個と 4350 個であった．一方，モデル性能の

ここで，H は水深，ρ は密度，は密度の鉛直平均値，g は重力加速度，z は水表面から鉛直上向きに向上のため，グリッドサーチ法によるハイパーパラ
メータチューニングを行った．2002 年から 2018 年

取った座標である．海水の密度（ρ）は，水温，塩分，の中で，80% をトレーニングデータ，20% をテス

圧力（浅海は水深が比較的浅いため一定値）に基づいて算出した（UNESCO, 1981）．成層状態では非成

トデータとしてランダムにデータを分割し学習を層状態よりも SI の値が高いことを意味する．特に，行った．さらに，モデル性能の確認のため，全デー
タと得られたハイパーパラメータを用いて K-Folds

水温成層と塩淡成層の影響をそれぞれ考慮するた
SI の式から水温成層度（HSI）と塩淡成層度（SSI）
め，

Cross Validation Method に よ る 交 差 検 定 を 行 っ た．
交差検定の回数（K）は 5 回とした．

を算出した（Kim et al., 2018）．

結 果と考 察4. 機械学習モデルの概要
機械学習（Machine Learning）は，ビックデータ

1．宍道湖心における溶存酸素濃度（DO）の変動特性
図 2 は，1993 年から 2019 年までの 宍 道 湖 湖 心からパターンおよび相関性を統計的に識別するデーにおける下層と底 層の DO の日平均 値を 示す． 宍
道 湖 湖 心 の 底 層（ 湖 底 から 30 ㎝） に お ける DO

タマイニングに基づいて，学習アルゴリズムを用いて知識を抽出し，それから予測を行う手法である．
本研究では，教師あり学習の中で，Random Forest

は，約 0.0 ～ 15.4 mg/l の範囲で変動しており，DOが 2 mg/l 以下の貧酸素水塊（Diaz and Rosenberg,（RF）を使用した（金ら，2019）．なお，モデルを2008）が発生したのは，欠損値を除いた総データ構築するため，Python 上のオープンソース機械学
習ライブラリー scikit-learn を使用した．底層の DO数（169,421 時 間 ） のうち 約 35,338 時 間（25 年 間で約 48%）であった．一方，宍道湖湖心の下層（湖に対して水質・気象現象が及ぼす影響を明らかにするため，それぞれ機械学習モデルを構築した . 影響

底から 60 cm）における DO は，約 0.0 ～ 16.2mg/l の範囲で変動しており，DO の 2 mg/l 以下は，総因子として，底層の水温・塩分と松江の気象（気圧，データ数（168,540 時間）のうち約 13,298 時間（25
年 間で約 8%） であり，DO の 1 mg/l 以下は，8058

海面気圧，降雨量，湿度，風速）や灘分及び大津の河川流量を選択した．また，それぞれの影響因子のタイムラグの影響を考慮するため，すべての独立変数について，7 日前まで 1 日毎にシフトしたデータ時間であった．したがって，宍 道湖の貧酸 素水 塊を加えた．DO モデルで利用した変数が両方ともタイムラグを含めて 80 個であり，エラーを除いた各

無酸 素化の水 塊を頻 繁に形成していると判断された．さらに，宍 道湖の下層と底 層における DO は，は，湖底付近の薄い層（底成層）において，貧酸素・変数におけるデータ数は 4179 個である．一方，モ

春季から夏季に減少し，秋季から冬季に増加（回復）

デル性能の向上のため，グリッドサーチ法によるハする傾向が確認された．

イパーパラメータチューニングを行った．2002 年

から 2018 年の中で，80% をトレーニングデータ，
20% をテストデータとしてランダムにデータを分

2．宍道湖心における水温と塩分の変動特性
図 3 は，1993 年から 2019 年までの 宍 道 湖 湖 心

割し学習を行った．さらに，モデル性能の確認のたにおける表層と下層の水温差（上図）及び表層・下
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⾦

相曄・瀬戸浩⼆・南

憲吏・林

昌平・清家

泰

Fig.2 Sangyeob Kim, Koji Seto, Kenji Minami, Shohei Hayashi and Yasushi Seike1718

図 2 宍道湖湖心の下層と底層における溶存酸素濃度．
Fig. 2 Variation of Dissolved Oxygen (DO) in the lower layer and the bottom layer of Lake Shinji.

19
37
20

Fig.3. Sangyeob Kim, Koji Seto, Kenji Minami, Shohei Hayashi and Yasushi Seike

21
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24
25
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42
31
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図 3 宍道湖湖心の表層と底層の水温差（a）と表層・下層・底層の塩分濃度（b）．
Fig. 3 The surface / bottom temperature difference (a) and salinity of the surface layer, lower layer,
and bottom layer (b) in Lake Shinji.

層・底 層における塩分（下図）の日平均値を示す．

夏季に水温差の正値が大きくなるのは（水温成層），

宍 道湖の水温 差は，春季から夏季に正になり，秋

日射や気温増加に伴う表 層の水温増加が大きく影季から冬 季までは負になる傾向がある．特に，水温 差は，7 月が最も大きく，12 月が最も小さい値を響し，冬季の負の水温差（逆水温成層）は，表層示す．また，頻度解析の結果，表層水温（℃）は，の冷却による影響が大きいと考えられる．
一方， 図 3 に示すように， 宍 道湖の塩 分は， 季

平均（16.84），標準偏差（8.40），分散（70.6）であ節による大きな変動特性は見られなかった．しかし，

45
34

ることに対し，底層水温は，平均（16.75），標準偏表層と下層は差がほとんどなく，底層と表層・下層

差（8.07），分 散（65.12）であった．これは，表 層の差は大きい傾向がある．これは，湖底付近の薄4635と下層の平均水 温には大きな差はないものの，表い層（底成 層）で中海からの海水の貫入が影 響を及ぼしていると判断される（福岡ほか，2005; 藤 井

47
36

温が底 層より大きく変 動していることを意味する．

48

水温の変動の寄与が大きいと判断される．つまり，

44
33

49
50

層水温の方が分散と標準偏差値が大きいため，水ほか，2006）．

したがって，宍道湖の水温成 層の形成には，表 層

230長期間の連続観測データからみた宍道湖の水質の変化特性

Fig.4. Sangyeob Kim, Koji Seto, Kenji Minami, Shohei Hayashi and Yasushi Seike

55

56

図 4 宍道湖湖心の底層 DO 変動に対する特徴量選択（Feature Selection）の結果．
Fig. 4 Result of the feature selection for bottom layer DO fluctuations in Lake Shinji.

57
58
59
60

Fig.5.
Fig.5. Sangyeob
Sangyeob Kim,
Kim, Koji
Koji Seto,
Seto, Kenji
Kenji Minami,
Minami, Shohei
Shohei Hayashi
Hayashi andandYasushi
Yasushi Seike
Seike

72

61
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63
64
65
66
67
68
73

69
70
71
4

  

74
75 図 576

宍道湖湖心の底層水温（a）と底層塩分（b）の変動に対する特徴量選択（Feature
Selection）の結果．

Fig. 5 Result of the feature selection for a bottom layer temperature (a) and salinity (b)77 fluctuations in Lake Shinji.
78
79

31
5
5

⾦

80

相曄・瀬戸浩⼆・南

憲吏・林

昌平・清家

泰

表 1 宍道湖湖心の底層 DO と水質に対する重回帰分析結果 .
Table 1 Result of the multiple regression analysis between bottom layer DO and influential factors.
Table.1. Sangyeob Kim, Koji Seto, Kenji Minami, Shohei Hayashi and Yasushi Seike
Model

B

t

Sig

（ Constant）

14.219248.129*.000

Bottom Temperature

-.296

-.641

-101.969*

.000

1.230

Bottom Salinity

.000

-.499

-76.331*

.000

1.332

Temperature Difference

-.111

-.026

-3.596*

.000

1.624

SSI

.022

.028

4.521*

.000

1.234

HIS

-.731

-.091

-13.676*

.000

1.390

β

VIF

Dependent Variable: Bottom DO, *p<0.01, R = 0.782
281

流 入 量が及ぼす影 響を明らかにするため，それぞれ機械学習モデルを構築した . その結果，水温モ

3． 宍 道 湖 湖 心 における水 温 及び塩 分と底 層 DOの関係

底 層 DO の変動に対する影 響因子を明らかにするため，底層水温，底層塩分，水温差（表層 - 底層），

デルの R は，トレーニングでは 0.986，テストでは0.979 であり， 塩 分 モデルの R 2 は， トレ ーニング
2

では 0.531，テストでは 0.434 であった．

塩淡成層度，水温成層度を独立変数とし，重回帰分析を行った．その結果，表 -1 に示すように，p ＜宍道湖湖心の底層における水温と塩分変動に対0.01 および R ＝ 0.78 であり，この回帰 モデルは，2する重要な影 響因子を把握するため，特徴 量選択（Feature Selection）を行った．図 5 に，水温（上図）

有意なモデルであると判断された．また，従 属変数に対する独立変数の VIF がすべて 10 以下であり，と塩分（下図）に影響を及ぼす上位 10 個の因子の多重共線性にも問題はなかった．特に，標準 偏回
帰係数（β）から，底層 DO は，底層水温（-0.641）

ランクを示す．水 温の場 合，主に気温の影 響を大きく受けていると判断された．特に，3 日前の松江と底 層塩 分（-0.499） に影 響 を大きく受けており，における気温が最も大きな影響因子であった．一方，

水 温 差（-0.026）と水 温 成 層度（-0.091）に負の影

塩分の場 合，灘 分における出水量に大きく影 響を受けており， 特に 7 日から 4 日前までの間の灘 分

響及び塩淡成層度（0.028）に正の影響を多少受けていると判断される．機 械 学習から構 築した底 層
DO モデルの R 2 は，トレーニングでは 0.805，テスの流量が大きい環境因子であった．

トでは 0.773 であった．また，宍道湖湖心の底層における DO 変動に対する影 響因子の寄与度を把握まするため 行った， 特 徴 量 選 択（Feature Selection）の 結 果 を 図 4 に 示 す． 底 層 DO の 変 動 に対して，とめ

本研究では，宍道湖湖心における水質の変動特性を明らかにするため，1993 年～ 2018 年の 25 年間の大きな特徴量は，今日の底層の塩分，7 日前の底層

長期間水質観測データを用いて解析を行った．その水温，今日の底層水温の順であるため，底層塩分と水温が底層 DO に大きく影響をしていることが機

結果，宍道湖湖心の湖底付近の薄い層（底成層）に

械 学習モデルでも確 認された．したがって，宍 道
湖湖心における底 層 DO の変動は，底 層の水温とるのが長期間のデータ解析においても再確認された．
なお，宍道湖の下層と底層における DO は，春季から塩分の変 動に大きく関係しているため，底 層の 水

夏季に減少し，秋季から冬季に増加（回復）する傾向があった．特に，宍道湖湖心の底層 DO の変動は，おいて，貧酸素・無酸素の水塊を頻繁に形成してい温と塩分の詳細な変動特性を明らかにする必要がある．

底層の水温と塩分の変動に大きく関係していた．一6 方，機械学習モデル（Random forest）で構築したモデ
ル解析の結果，底層の水温は，主に気温の影響を大きく受けており，底層の塩分は，7 日から 4 日前まで

4. 底層の水温および塩分と気象条件の関係
底 層の水温および塩分に対して気 象条件や河川32

長期間の連続観測データからみた宍道湖の水質の変化特性の間の斐伊川（灘分）の流量に大きく影響を受けてい金ることが確認された．宍道湖の貴重な水産源である，
ヤマトシジミの生存には，高水温（28 ～ 30 ℃）・低相曄・藤井直紀・濱田孝治 (2019) 機械学習を用いた沿岸海域における赤潮予測．土木学会論文集
B1（水工学）, 75 : I_781–I_786.

い DO（1 mg/l 以下）の水質状況が大きく影響するため（中村ら，1997），今後，水温が高くなる夏季に発生

金

相 曄・濱田 孝 治・南憲 吏・清 家泰（2020）長期間の連続観測データからみた中海の下層における溶存酸素濃度の変動特性．LAGUNA（汽水域

する貧酸素水塊に注目する必要がある．また，中海研究），27: 33–40.

から宍道湖へ流入する高塩分水によって形成される密気象庁データベース：https://www.jma.go.jp（2020 年 6度成層が貧酸素化に及ぼす影響を究明するため、現地調査を行う予定である．さらに，本研究で機械学

⽉時点）

習から構築した水質モデルを改良し，気候変動に伴う気温変化の影響を含む斐伊川～宍道湖～中海～美保

国土交 通省水文 水質データベース：http://www.river.
go.jp/（2020 年 6 ⽉時点）

湾までの連結汽水湖における水環境の予測を行う予中村幹雄・品川繁（1997）ヤマトシジミの貧酸素耐性．水産増殖，45：9–15．

定である．

明・戸田顕史・中尾

Simpson, J.H., Brown, J., Matthews, J. and Allen, G.

謝(1990) Tidal Straining, Density Currents, and Stirring辞in the Control of Estuarine Stratification. Estuaries 13:
125–132.

宍道湖湖心における水質データは，国土交通省中UNESCO（1981）The Practical Salinity Scale 1978 andthe International Equation of State of Seawater 1980.

国地方整備局出雲河川事務局から提供して頂いた．
ここに深く感謝の意を表す．

引用

In: Tenth Report of the Joint Panel on Oceanographic

文

Table and Standards, UNESCO Technical Papers in

献Marine Science 36, pp. 13–21, Sydney, B.C., Canada

Diaz, R.J. and Rosenberg, R. (2008) Spreading Dead

1980.

Zones and Consequences for Marine Ecosystems.
Science, 321: 926–929.

藤井智康・森脇晋平・奥田節夫（2006）大橋川を遡上する貧酸素水塊の実状と宍道湖に及ぼす影響．
LAGUNA（汽水域研究），13: 1–7.
福岡捷二・山本絢子・岡村誠司・溝山勇（2005）宍道湖に流出入する塩分フラックスと湖内塩分濃度の変化．水工論文集，49: 1249–1254．
増木新吾・戸島邦哲・別所大・和田洋一・管原庄吾（2013）宍道湖西岸十四間川における青潮発生時の水質変化．水環境学会誌，36: 143–148．

Scikit-learn Machine Learning in Python : https://scikitlearn.org/stable/

環境省・湖沼技術研究会（2008）平成 19 年湖沼における水理・水質管理の技術，www.mlit.go.jp（2020年 1 ⽉閲覧）

国土交通省・国土地理院（2021）令和 3 年全国都道府県市区町村別面積調，国土地理院技術資料 E2No.73．

Kim, S.Y., Hayami, Y., Tai, A. and Tada, A. (2018) The
mechanism of bottom water DO variation in summer
at the northern mouth of Isahaya Bay, Japan. Journalof Oceanography 74: 595–605.

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