平成３０年度
修士論文・卒業論文

発表要旨集

平成31年2月
三重大学大学院 生物資源学研究科
共生環境学専攻 農業土木学講座
三重大学 生物資源学部
共生環境学科 農業土木学プログラム

序
この発表要旨集は、平成 30 年度の卒業研究発表諮問会(19 名発表、平成 31 年 2
月 15 日(金曜) 開催)および大学院博士前期課程修士論文発表会(2 名発表、平成 31
年 2 月 12 日(火曜) 開催)の発表要旨をまとめたものである。
[１] 卒業研究発表諮問会では、211 教室を会場にして、学部学生(2 年次～ 4 年次）、
教員、大学院生、JABEE プログラム教育システム外部評価委員会委員および農業農村事業学官連携協議会委員等が列席し、一人 12 分の発表持ち時間(発表 10 分＋質疑応答 2 分)で就学 4 年間の総決算となる研究発表を行った。
また、3 年次生の投票による「発表優秀賞」(各研究室から 1 名)が選考され、同日夕方に 3 年次生の主催による慰労会にて表彰された。
学部の発表会の場合は、JABEE プログラムの学習・教育目標に照らして、卒業研
究にかかわるすべての「実験、調査、課題への取り組み、卒業研究要旨、卒業論文、学習保証時間の説明資料、卒業研究ノート（ログ・ブック）の内容」の可否が評価される。
なお、この発表会の発表者は、三翠志登茂会が主体となる選考委員によって「三翠志登茂会賞」選考審査の対象となっている。
日本技術者教育認定機構(JABEE；http://www.jabee.org/)は、国際的水準が維持されている技術者教育を特徴づける最も重要な教育とされている。
[２] 大学院博士前期課程修士論文発表会では、206 番教室を会場にして、教員、
大学院生、学部学生等が同席し、一人 20 分の持ち時間(発表 15 分＋質疑応答 5 分）
で研究成果の発表を行い、いずれも優秀な成績を収めている。
大学院の発表会は、共生環境学専攻全体で実施され、この前後に論文審査および最終試験が行われ、それらの結果が総合的に判断される。審査項目は、「①当該研究領域における修士としての十分な基礎的および専門的知識を修得しているか。②提出された修士論文において、当該研究領域における研究の背景、位置付け、目的が明確に述べられており、修士論文として妥当な内容となっているか。③設定した研究テーマに対して、適切な研究方法、実験計画が立案されており、かつ得られた結果に対して妥当な分析と考察がなされているか。④論文の記述（本文、図、表、引用文献など）が必要十分かつ適切であり、結論に至るまで首尾一貫した論理構成になっているか。⑤当該研究領域の理論的見地または実証的見地から見て、修士論文
としての新規性や価値を有するものとなっているか。⑥研究を遂行する上で必要となる文献読解等に関する外国語能力が、十分なレベルに達しているか」などがある。
学部学生ならびに大学院生にとっては、「解決が困難と思われる、解が複数存在する」問題に対して、周到な計画を組んだのか？、自らが解決の糸口を発想したのか？、
そしてどれだけ苦心したか？、などに日々果敢にチャレンジして、それらの成果が集大成された発表であった。
最後になりましたが、発表者の成長を見守ってくださり、社会が求める優秀な人
材として育てていただいた学内外の多くの皆様方に心より感謝申し上げます。
三重大学 農業土木学講座
平成 30 年度 主任 成岡 市

卒業論文発表要旨

1

農業土木学教育プログラム 卒業研究発表試問会
2019年2月15日（金）、生物資源学部 2階 211室
発表10分＋質疑2分
整理
番号

9:00

開会

1

9:15

－

2

9:27

3

学籍番号

発表者

9:27

515355松山 大地

地盤支持力におけるバサルト材埋設位置の影響

国際環境保全学

酒井・加治佐－9:39

515373

渡邉 寛大

種々の補強材を用いて地盤改良に関する研究

国際環境保全学

酒井・加治佐

9:39

－

9:51

515302浅野 友雅

滑面上に存在するタイワンシジミの移動限界摩擦速度に関
環境施設工学する実験的検討

酒井・加治佐

4

9:51

－

10:03

515353

松井 一朗

空中超音波粗さ計測法における接触型集音器の適用と形環境施設工学状に関する研究酒井・加治佐

5

10:03

－

10:15

515333

棚 友裕

中性化によるモルタルのひび割れ抵抗性の変化

環境施設工学

酒井・加治佐

6

10:15

－

10:27

515348

東山 優希

ジオポリマーモルタルの乾燥収縮ひび割れの評価

環境施設工学

酒井・加治佐

7

10:27

－

10:39

514334

坂本 竜也

管状孔隙が主経路となる鉛直方向の異方性について－透水性、排水性－

農地工学

近藤・岡島

8

10:39

－

10:51

515375本田 結愛

管状孔隙内壁の斑鉄形成について－リーゼガング現象－

農地工学

近藤・岡島

9

10:51

－

11:03

515329須戸 美月

砕石改良された地盤における柱状改良施工に及ぼす影響 土資源工学

近藤・岡島

10

11:03

－

11:15

515330

高橋 翔太

テンドンの被覆が曲げ変形を受けたアンカーの破断特性に
土資源工学
及ぼす影響

近藤・岡島

11

11:15

－

11:27

515336玉置 康大

下層風が微地形の降雨特性に及ぼす影響-三重県東紀州地域において-

土資源工学

近藤・岡島

12

13:00

－

13:12

515301

青柳 美幸

水中における光環境の測定

水資源工学

春山・保世院

13

13:12

－

13:24

515357

三島 騎羅

ため池の水質濃度に関する近似的な感度分析の試み

水資源工学

春山・保世院

14

13:24

－

13:36

515361本村 侑哉

深層学習を用いた農業用水の水需要量予測

水資源工学

春山・保世院

15

13:36

－

13:48

515366

山中 理奈

画像認識技術を用いた農業用水利用の見える化

水資源工学

春山・保世院

16

13:48

－

14:00

515371和田 泰士

津市大澤池における水質評価

水資源工学

春山・保世院

17

14:00

－

14:12

515304海野 瑛輝

鈴鹿市の景観に対する意識調査

応用地形学

石黒・成岡

18

14:12

－

14:24

515317

北尾 彩夏

東紀州のジオパーク構想における「滝」の持つ意味につい
応用地形学
ての研究

石黒・成岡

19

14:24

－

14:36

515341

中嶋 善太

四日市市における大気汚染について－アンケート調査をもとにした分析－

石黒・成岡

14:36

タイトル

講評・閉会

ポスター発表15:30-17:00 学籍番号順に並べて偶数，奇数のコアタイム45分交代

2

所属分野

応用地形学

座長

3

地盤支持力におけるバサルト材埋設位置の影響

1

国際環境保全学研究室 松山大地 （指導教員：Zakaria Hossain）
３．試験結果と考察

１．はじめに土壁の補強および盛土の補強を目的に

3-1

含水比と支持力の関係

様々な補強材が用いられている。これまで

横軸に貫入試験後の含水比、縦軸に支持の一般的な補強材は、強度など埋設した時力をプロットしたグラフを図 3 に示す。一に得られる効果にこだわって環境に良くな

般に支持力は最適含水比より小さい含水比

いものが多かった。そこでこれまでの補強の時に最大となる。本研究の試験結果でも材に代わるものがバサルト材である。バサ

含水比が低いほど支持力が増加する傾向が

ルト材は玄武岩等の自然鉱物が原材料で焼見られた。バサルト材の埋設位置による支

却炉での処理が可能であり、また焼却後も持力の比較をしやすくするため、最適含水

無害な無機物に戻るので環境に優しい素材

比付近である含水比 12%~13.5%付近の間のである。

データを利用し比較を行うことにした。

これまでバサルト材を埋設して地盤支持
力に関するデータが少なかったため今回調べることにした。本実験では、バサルト材を埋設する位置によって地盤支持がどのように影響するのかを目的とし CBR 試験を行った。
２．試験内容図3

土のみの CBR 値と網状・布状バサルト材

含水比と支持力の関係の埋設位置による CBR 値の影響を把握するため、層の位置１層(上、中、下) 「図１」、

3-2２層(上・中、上・下、中・下)「図 2」とい比較
バサルト材埋設位置による支持力の違い

う 条 件 で 、CBR 試 験 を 行 い 、 次 式 (1)よりを比較するためのグラフを、図 4～図 7 に

CBR 値を求めた。
CBR(%) =荷重
標準荷重

バサルト材埋設位置による支持力の

× 100

示す。

(1)

3-2-1

補強材

一層の場合

網状バサルト材を下に入れた場合(図 4)、
支持力が最小となった。網状の支持力は埋設位置が上になるにつれて増加傾向にあり、上の場合で支持力が最大となった。

図1

布状バサルト材を一層入れた場合(図 5)、

一層の場合の位置条件

下の支持力が最大となった。網状とは対照的に、下の層に入れる場合に支持力が増加傾向にあることが分かった。
網状と布状では素材の強度が様々で網状
図2

は強固で、布状は軟弱なものである。強固二層の場合の位置条件

4

な素材では上の層に近いほどすぐ支持力に影響を及ぼしたのではないかと考えられる。
対照的に軟弱な素材では、上の層ですぐには影響されず、下の層に埋設したとき支持力に影響を及ぼしたのだと考えられる。網一層入れた場合、支持力の最大増加率は47.9%で布の場合 23.7%であった。

図4

図6二層の場合の支持力比較(網状)

図7

二層の場合の支持力比較(布状)一層の場合の支持力比較(網状)４．まとめ
本実験を行った結果、補強材の埋設位置
によって地盤支持力に影響を及ぼすことが分かった。
強固な補強材の場合は、地盤の表面付近
図5

一層の場合の支持力比較(布状)に埋設するのが効果的である。また、軟弱な補強材の場合は、地盤の深いところに埋

3-2-2

補強材

二層の場合

設した方が効果的であった。

網状バサルトを二層に入れた場合(図 6)、

二層にバサルト材を埋設した場合、全てどの位置でも支持力が増加する傾向にあっの組み合わせで支持力が増加することが分た。その中でも、上・中の場合が支持力がかった。しかし、支持力の増加率は一層と増加することが分かった。同様に布状バサ比較すれば二層の方が増加率が小さく、層ルト材を二層に入れた場合(図 7)、支持力は数の増加による地盤改善効果が大きく見ら増加傾向にあるが、どの組み合わせも支持れなかった。

力の増加率は高くなかった。

今後の課題として、本実験で使用したバ二層にしてバサルト材を入れた場合 2 種

サルト材以外の種類では支持力にどう影響

類とも増加傾向にあった。一層の場合と比を及ぼすのかを調査すること。布状を二層較して二層の場合では、支持力の最大増加に埋設した場合の最大支持力の位置が見つ率は網状で 55.7%、布状で 16.6%であった。

からなかったなどの問題点もあり、さらな

一層より二層の増加率が小さく、層数を増る正当性を高めるために実験回数をこなすやした場合は効果が大きく見られなかった。

必要があると考えられた。

5

２

種々の補強材を用いて地盤改良に関する研究
国際環境保全学研究室 渡邉寛大 （指導教員：Zakaria Hossain）

１．はじめに
地盤改良において補強材を用いることは有効な手段である。特に補強材の中のバサ
ルト材は環境にも優しく耐久性にも優れて

また網状バサルト材、布状バサルト材をいるが、現在実際にバサルト材を使用して3 層それぞれに使用したパターンのデータ

地盤改良を行うにはデータが不足している。

を以下の表 2 に示す。【1】
表 2

本研究ではバサルト材を使用して地盤改各層の網、布の CBR 値

良をすることを目的とし、網状バサルト材
3 種類、布状バサルト材 3 種類、計 6 種類のバサルト材の CBR 値の比較検討を行った。
2．試験概要2.1

試料試験には試料の基本的性質は以下の表 1
に示す。
表 1

使用した土の基本的性質

最大乾燥密度(g/㎤)
最適含水比(%)
土粒子密度(g/㎤)
液性限界(g/㎤)
塑性限界(g/㎤)
粒度分布
塑性指数
細礫分 %
粗砂分 %
中砂分 %
細砂分 %
シルト分 %
粘土分 %
2.2

1.713
0.167
2.779
36.66430.584

図 1

バサルト材の位置

表 2 から網状バサルト材は上部、下部、布状バサルト材は下部で使用することで

6.08
2
35
34
25
2
2

CBR 値が高くなっていることが分かる。
本研究ではそれぞれのバサルト材による影響を把握するために網状バサルト材 3 種
類は供試体の上部、下部で比較し、また布状バサルト材 3 種類は供試体の下部で比較した。それぞれの網状バサルト材を網 A、
網 B、網 C とし、布状バサルト材をそれぞ

CBR 試験

試料 5.5 ㎏を用意し含水比を 12~13.5％付

れ布 A、布 B、布 C とする。

近になるように水を加えて混ぜ、その試料に 4.5 ㎏ランマーを使用し手動で突き固め
による締固めを行った。1 層ごとに 67 回、計 3 層締固め供試体を作成した。そして貫入試験を行い、CBR 値を⑴式で算出した。
図 26網状バサルト材

C は網 B に比べてバサルト材の幅が小さい
ことでより土粒子間で密着し支持力が高くなったと考える。ここから網目が適度に細かく密着度が高くなるバサルト材が一番
CBR 値が高くなることが分かる。また網 A
図 3は立体状で土粒子が網目に入り込んでしま

布状バサルト材

うことで、網状バサルト材の中では支持力

3．試験結果と考察が低くなったと考えられる。続いて布状バ

バサルト材の種類による違いを比較する

サルト材の影響について考える。布 B は素ためのグラフを図４に示す。

材がシート状で繊維に少し隙間があり、その隙間に土粒子が入り込むことで、支持力が高くなったと考えられ、また布 A はフエ
ルト素材であり硬度が低く土粒子が布 A の
繊維に入らず密着度が低く布 B と比べて支持力が低くなったと考えられる。布 C は繊維がとても細かく土粒子が入り込まないことによって、密着度が低くなり支持力が最も低くなったと考えられる。
また砂質土において、網 C のバサルト材を使用して引き抜き試験及びせん断試験をした結果、布状バサルト材と比較して内部
図 4

摩擦角が大きい値となっている。【2】CBR 値の比較グラフから網 C が一番支持力が高くなっ

よって網 C は支持力も内部摩擦角も共にた。また網状バサルト材、布状バサルト材

大きくなるため、最も地盤改良に期待できで分けると、網状バサルト材では網 C、布ると考える。

状バサルト材では布 B で支持力が高くなっ

4．まとめ
本研究において砂質土の場合、布状バサた。

ルト材よりも網状バサルト材の方が支持力が高くなるという結果になった。特に、網C は支持力、内部摩擦角共に高く地盤改良に適していると考えられる。
今後の課題は砂質土においては網状バサ
ルト材の網目によって支持力が変化すると
図 5考えられるので、網 B と網 C の間の網目の網 B、網 C バサル ト材 の形状と 土粒子

網 C のバサルト材が一番支持力が高くな

バサルト材を比較検討することである。

った原因について考える。図 5 よりバサル

5．参考文献ト材の網目に着目すると、網 B はバサルト

松山「地盤支持力におけるバサルト材埋設材の幅が大きく、土との密着度が低くなる

位置の影響」卒業論文(2019)【1】ことであまり締め固められず、支持力が低

間宮「砂地盤におけるバサルト材の表面摩くなったのではないかと考える。一方、網擦に関する研究」卒業論文(2011)【2】

7

3

滑面上に存在するタイワンシジミの移動限界摩擦速度に関する実験的検討
環境施設工学研究室 浅野 友雅 （指導教員：岡島 賢治）

1 はじめに型シジミや塩ビボールの実測値の移動限界摩擦速度𝑢𝑢∗𝑐𝑐 を求めた。

現在、三重県の宮川用水管内では、外来種

u*c = �gR c Ic

であるタイワンシジミが侵入・繁殖しており、圃場Ic : 移動時のエネルギー勾配の給水栓にタイワンシジミが詰まるなどの通水被𝑅𝑅𝑐𝑐 : 移動時の径深 g: 重力加速度である．

害が発生している。農業用パイプラインには粗また移動限界摩擦速度の理論値として掃度係数の低い管が使用されている場合が多い．

流砂の実験結果をよく表現できる Shields 式

シジミの摩擦速度に関する研究はその生態から
底面が砂の場合の研究事例はあるが底面が滑の修正式(Soulsby1997)を用いた。掃流砂と模面の場合での研究はなされていない．そこで本型シジミ，塩ビボールの違いは密度σで考慮

研究は、パイプライン内でのタイワンシジミの移される。

動量予測のための基礎研究として滑面上でのタ

θcr = 0.3⁄(1 + 1.2D∗ )+0.055{1 − exp(−0.02D∗ )}イワンシジミの移動限界摩擦速度を把握するのここで無次元粒径D∗ はが目的である。
2 実験概要1�D∗ = ��σ�ρ − 1�g⁄γ2� 3

2-1 実験条件
本実験では、底面が滑面の長方形断面の水

上記の二式より Shields 式の移動限界摩擦速度𝑢𝑢∗𝑐𝑐𝑐𝑐 は，

平開水路（幅 600mm，高さ 400mm）を使用し𝑢𝑢∗𝑐𝑐𝑐𝑐 = �𝜃𝜃𝑐𝑐𝑐𝑐 {(𝜎𝜎 − 𝜌𝜌)𝑔𝑔𝑔𝑔}

た．水流は、ポンプの回転数に相対して上がる
ため連続した流速変化が可能である．実験に用で求めた．

𝜃𝜃𝑐𝑐𝑐𝑐 : 限界シールズ数(Soulsby1997)，

いたタイワンシジミは宮川用水で採取したシジミ

γ: 動粘性係数，σ: 物体密度，ρ: 水の密度であを計測して得た平均比重 1.25 を参考に模型シジミを作製した．また比較対象として比重がほぼる．

等しい塩化ビニル製ボール（比重 1.30）を使用

2-3 一列に並べた実験

した．

タイワンシジミが個別にパイプライン上に存在

模型シジミには殻長 5～20mm のシジミを，塩する場合を想定して、作成した模型シジミを一ビは直径 4.76～25.4ｍｍのボールを使用した．

個ずつ水路横断方向に一列に 6 個並べて、す

水深は，容量式波高系を用いて 10ms 間隔で計べての模型シジミが 500mm 流れた時を「シジミ測し，模型シジミが流れたときの流量と水深を計が流れた」と定義し，その時の摩擦速度を移動測し、摩擦速度を計算した。

限界摩擦速度とした。塩ビボールも同様の置き

2-2

摩擦速度の求め方方をし、移動限界摩擦速度を求めた。
2-4 粒度分布を持たせた実験

模型シジミや塩ビボールの移動時の比較には，移動限界摩擦速度を用いた．開水路の実

タイワンシジミが堆積しているパイプライン上に

験では、フルード数が小さくなるとエネルギー勾

堆積している場合を想定して，宮川用水パイプ

配が大きくなることが知られている。そこで本研

ライン内で採取したタイワンシジミの粒度分布に

究では各流量のエネルギー勾配を実測して模調整した 5～20mm の模型シジミ群を作製した．

8

移動限界摩擦速度に差はほとんどなかった．幅

持たせて設置した．幅は30mm の塩ビボールの結果も粒度分布を持つ

20mm,30mm,40mm,50mm の 4 ケースで実験を模型シジミとの差はほとんどなかった。また両者行った。その平均粒径にあたる殻長 12mm 模

とも，平均粒径 12mm での Shields 式の値に近型シジミが半数流れた時の摩擦速度を移動限い値をとることが分かった。

界摩擦速度とした。また塩ビボールについても

図 2 に粒度分布を持たせた実験結果を重ねる

同じ粒度分布で幅 30mm として同様の実験をと，模型シジミの粒度分布の実験値は，一列に行った。

並べた塩ビボールの移動限界摩擦速度と近くな

100.0

り，一列に並べた模型シジミの移動限界摩擦速

90.0

度の約 2 倍となった．

通過質量百分率（%）

作製したシジミ群を水路横断方向に一定の幅を

80.0

４ まとめ

70.0
60.0

一列に並べた実験の場合、模型シジミは、

50.0
40.0

10mm 以上において模型シジミの Shields 式と比30.0

較すると小さい値となった．

20.0

粒度分布を持たせた場合、平均粒径と比重さ10.0

え分かれば Shields 式でおおよそ模型シジミの

0.0
0.1

排泥工

1

10

100

移動限界摩擦速度を推定できることが分かっ

粒径（mm）

模型シジミの粒度分布た．

図 1 使用した模型シジミの粒度分布0.1
移動限界摩擦速度(m/s)

3 結果
3-1 一列並べた実験
図 2 のグラフに，殻長と移動限界摩擦速度の関係を示す。実験値については、各点 5 回ずつ実験を行った。図 2 のグラフより実験値で比較す
ると，移動限界摩擦速度において塩ビボールよ0.01

り模型シジミの方が流れやすいことが分かった。

0

これは球体とは異なる模型シジミの形状によっ

実験値（模型シジミ）

実験値（ボール）

粒度分布（模型シジミ）

粒度分布(ボール)shields数（模型シジミ）

Shields式(ボール)

5

10
15
粒径(mm)

2025

図 2 模型シジミとボールの比較て球体よりも流れやすくなったと考えられる。
次に理論値である Shields 式の結果と実験値
移動限界摩擦速度(m/s)

を比較すると，塩ビボールは粒径 12mm 以上でShields 式と比較的近い形となったが，模型シジ
ミは Shields 式で比較すると，殻長 10mm 以下の小さな模型シジミでは比較的近い形となった。
3-2 粒度分布を持たせた実験
図 3 のグラフに，模型シジミと球体の粒度分布を持たせた時の幅と移動限界摩擦速度の関係

0.1

0.01

0

10

20
30
幅（mm）

40

シジミ

を示す。実験値は各幅で 5 回行った。図 3 より，

ボール

模型シジミの幅 20mm から 50mm まで行ったがShields式(ボールD50=12mm)

Shields式(模型シジミD50=12mm)

図 3 粒度分布での比較

9

50

4

空中超音波粗さ計測法における接触型集音器の適用と形状に関する研究
環境施設工学研究室 松井一朗 （指導教員：岡島賢治）

１．はじめに農業用水路の開水路壁面において，摩耗に伴う粗度係数の増大は水路の主要な補修要因の 1 つでありながら，定量的な評価手法が確立されていない．しかし，ストックマネジメントの観点から，施設の劣化予測に用いる粗さの定量的な測定法が必要とされている．そのような背景の中，岡島ら(2016)により空中
超音波センサを用いた測定法の実用性が示された．しかし，操作性を考えると，これまで 100cm あったセンサと測定面の距離を短くすること，およびセンサと測定面の垂直の確保を簡便にすることが課題であった．よって，本研究では，センサに接触型集音器（以下，アタッチメントという．）を装着し，測定面に直接押し当てて測定を行うことで課題の解決を図り，形状の異なる複数のアタッチメントを比較することで，最適なアタッチメント形状を求めることを目的とした．
２．研究手法
アタッチメントには，円柱型の塩化ビニール管と円錐型の樹脂製のロードコーンを用いた．円柱型アタッチメントには，内径 20cm（円筒 D20），30cm（円筒 D30）の 2 つの内径で，それぞれ高さ 20cm（H20）から 60cm（H60）までの 10cm 間隔の計 10 種類を用意した．また，円錐型アタッチメントには，開き角 16°（円錐 16°）と 20°（円錐 20°）の 2 つを用い，それぞれ高さ 20cm（H20）から 50cm（H50）までの 10cm間隔の計 8 種類を用意した．空中超音波センサには，周波数 42kHz の LV-EZ1(MaxBotix.inc)を使用した．測定面は，遅延剤を用い，人工的に表面を洗い出した模擬摩耗コンクリートパネルを 3 枚用いた．コンクリートパネルに使用した骨材は最大粒径 20mm の砕石で，パネルの寸法は 700×700×50mm である．算術平均粗さは 0.04，0.32，1.11mm であった．図 1 に示すように，センサをアタッチメント上部に設置
し，測定面に照射することで，その反射波をオシロスコープにより取得し，波形と最大振れ幅を得た．最大振れ幅とは，図 2 で示される反射波の波形の振幅の最大値のことである．

図 1 アタッチメントの概略図
３．実験結果と考察

図 2 波形例

３．１ 算術平均粗さと最大振れ幅の関係

1 つのパネルにつき 9 点の測定点を設け，計 27 点に対して計測を行った．円筒 D20 を例に，型取りゲージにより求めた算術平均粗さと，最大振れ幅の関係について，図 3 に示した．図 3 において，測定面の算術平均粗さが大きくなるほど，計測される最大振れ幅が小さくなることが全ての条件で確認できた．
また，アタッチメントの高さが異なると，近似直線の傾きが異なるということが確認できた．

10

1600

計測法における計測精度に関係する着眼点を1400

最大振れ幅（mV）

図 3 のようなグラフにおいて，空中超音波粗さ
以下に整理する．
1 つ目に，傾きの絶対値が大きいほど，単位粗さ当たりの最大振れ幅の差分が大きくなり，計測能力が高くなる．そのため，図 3 の近似直線の傾きの絶対値が最も重要であり，傾きが大きい

1200
1000

H20
H40
H60
H30
H50

H30
H50
H20
H40
H60

1

1.5

800
600

400図 4 円筒 D20 の試験結果
2000

ほど計測に適した条件であるといえる．2 つ目

00.5

算術平均粗さ（mm）に，切片の値が大きいほど，アタッチメントの集音効果が高いことを示しており，切片が大きいほど計測に

図 3 円筒 D20 の試験結果

適した条件であるといえる．3 つ目に挙げられるのは，近似直線の決定係数の大きさであり，大きいほど測定値が近似直線上に集まることを示しており，計測に適した条件であるといえる．本研究では，円筒D30-H20 を除き，全ての結果で 0.8 以上の比較的相関が高い結果となった．よって，他のアタッチメントに関して，近似直線の傾きの絶対値と切片に着目し，次の節でまとめた．
３．２ アタッチメント形状と高さが計測精度に与える影響について
アタッチメント形状により測定結果の近似直線は異なる結果となったため，その形状と近似直線の傾きの絶対値および切片の関係ついて，図 4 に示した．

図 4 アタッチメント形状と近似直線の傾きの絶対値および切片の関係
図 4 より，近似直線の傾きの絶対値は，アタッチメントの高さを変化させると，山なりに変動することが確認できた．また，切片も山なりに変動し，切片の値のピークは傾きの絶対値のピークと全て一致することが確認できた．傾きの絶対値と切片はともに，円筒より円錐の方が大きくなる傾向が確認でき，円筒型よりも円錐型アタッチメントは集音効果が高いといえる．アタッチメント形状ごとに傾きの絶対値と切片が最大となったのは，円筒 D20-H30 および円筒 D30-H50 と円錐 16°-H30 および円錐 20°-H40 の条件となった．円筒と円錐それぞれにおいて，内径および開き角が大きくなると，傾きの絶対値と切片がピークとなる
アタッチメントの高さは高くなることが確認できた．さらに，全ての条件において，傾きの絶対値と切片がともに最大となったのは，円錐 20°-H40 であり，この条件が最も計測に適した条件であると考えられる．
４．おわりに以上から，今回の試験に用いたアタッチメントでは，円錐型開き角 20°の測定距離 40cm が最適なア
タッチメントであった．このアタッチメントをセンサに装着することで，従来の空中超音波粗さ計測法の課
題の解決を図ることが可能であるといえる．今回の試験では円錐型アタッチメントは開き角が 16°と 20°の 2 ケースの計測であったため，今回求めた条件が最適であるとはいい切れない．よって，さらに異なる
開き角の円錐型アタッチメントでデータを収集することが，今後の課題といえる．

11

中性化によるモルタルのひび割れ抵抗性の変化

5

環境施設工学研究室
はじめに

1.

棚 友裕

（指導教員：石黒 覚）た。載 荷し た荷重 F m はロー ドセ ルに より

鉄筋コンクリート構造物の劣化要因であ計測し た。一方 、楔 か ら荷重 伝達 版を 介しる中性化の問題は鉄筋の腐食膨張によるひて供試 体へ 載荷 され る 水平荷 重 F h は、楔び割れである。このひび割れはかぶりコンの角度 α と 荷重 F m か ら次式 より 算定 した。
𝐹𝐹ℎ = 𝐹𝐹𝑚𝑚 / (2tan(𝛼𝛼/2))

クリートの中性化領域を伝播するが、この(1)破壊特性に関する既往の研究は少ない。そまた 、供 試体 前後 2 ヶ 所にク リッ プ型 変位

こで、本研究では気中養生、中性化促進養計を取 付け 、平均の 開 口変位 の値 を採 用し生したモルタル供試体を対象に楔挿入割裂

た。荷重(F h )-開口変位曲線から、単位面積試験を実施し、得られた特性値を比較して、のひび割れ形成に必要なエネルギー量であ中性化によるひび割れ抵抗性について考察

る破壊エネルギー𝐺𝐺𝑓𝑓 を次式より算定した。
𝐺𝐺𝑓𝑓 = 𝑊𝑊1 /𝐴𝐴𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙

した。
2.

実験および解析概要

2.1

供試体の作製方法および養生方法(2)

ここ で 、 𝐺𝐺𝑓𝑓 は 破 壊 エ ネ ル ギー (N/mm)、

𝐴𝐴𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙 は 破 壊 断 面 積 (mm2 )、 𝑊𝑊1 は 荷 重 (F h )-表 1 に示す配合のとおり、セメント(普通開口変位曲線下の面積(N・mm)を示す。

ポルトランドセメント:密度 3.16g/cm3 )と細2.3

ひび割れ発生応力 F t の推定

骨材(川砂:密度 2.62g/cm 3 )を使用し、28 日

FEM によるひび割れ進展解析を行い、荷間水中養生した。その後、図 1 に示す厚さ

重 (F h )-開 口 変 位 曲 線 の 測 定 値 と 解 析 値 が30mm に成形した供試体を作製した。なお、一致するひび割れ発生応力 F t を推 定 し た。

供試体には試験治具挿入用の幅 40mm、深さ 20mm の溝を設け、破壊試験直前にコン

表 1 モルタルの配合と強度

クリートカッターで切欠きを入れた。
養生方法として供試体の側面にテープを巻き、前面および後面から炭酸ガスが浸透

水セメント
比W/C
種類
(%)
50
①
60
②

単位量(kg/m3)
水セメント 細骨材
W
C
S
280
559
1306
273
455
1409

図1

供試体の形状寸法

図2

楔挿入割裂試験する状態にした。中性化供試体は中性化促
進試験装置（温度 20℃、湿度 60%、CO2濃度 5.0%）に、気中供試体は恒温恒湿室（温度 20℃、湿度 60%）にそれぞれ入れ養生した。供試体数は 5 個とし、養生期間 28 日、
56 日、91 日後にそれぞれ破壊試験を行った。
試験後、破断面にフェノールフタレイン溶液を噴霧し、中性化深さを測定した。
2.2

モルタルの破壊試験

図 2 に示す楔挿入割裂試験により荷重(F h )-開口変位を計測した。楔、切欠 きお よび支点 を同 一直 線上 に し、楔を ロー ラベア
リング付き荷重伝達版に沿って挿入させ

12

28日
圧縮強度
(N/mm2)
39.5
28.0

3.

結果および考察

3.1

荷重(F h )-開口変位曲線

図 3 に 養 生 期 間 91 日 の 代 表 的 な 荷 重(F h )-開口変位曲線を示す。中性化供試体の
荷 重 -開 口 変 位 曲 線 は 気 中 供 試 体 に 比 べ て
最大荷重は低下し、最大荷重以降の荷重の低下が緩やかになる傾向がみられた。
3.2

最大荷重 F hmax
図3

図 4 に最大荷重 F hmax の比較を示す。最荷重(F h )-開口変位曲線の一例

大荷重は高水セメント比ほど低く、また中性化供試体の最大荷重は気中供試体に比べ低くなる傾向がみられた。
3.3

破壊エネルギー𝐺𝐺𝑓𝑓

図 5 に破壊エネルギー𝐺𝐺𝑓𝑓 の比較を示す。

中性化供試体の破壊エネルギーは気中供試体に比べ増加する傾向がみられた。中性化
供試体は、最大荷重が低いにもかかわらず
破壊エネルギーが増加した一因として、炭酸化反応によりCa CO3 が生成され、中性化

図4

最大荷重 F hmax

図5

破壊エネルギー𝐺𝐺𝑓𝑓

図6

ひび割れ発生応力 F t

領域の緻密化によりエネルギー解放率が低下したため破壊エネルギーが増加したと考
えられる。
3.4

ひび割れ発生応力 F t

図 6 にひび割れ発生応力 F t の比較を示す。
ひび割れ発生応力は高水セメント比ほど低く、また中性化供試体のひび割れ発生応力は気中供試体に比べ低くなる傾向がみられた。なお昨年度の卒業研究 1) においては、
中性化供試体の曲げ引張強度は気中供試体に比べ低くなる傾向があり、本結果と同様な傾向がみられた。
4.

まとめ
中性化が進行することでモルタルの破壊

エネルギーは増加し、一方、気中供試体に比べ、最大荷重、ひび割れ発生応力は低下することがわかった。
参考文献
1)中 村 一 郎 :中 性 化 が モ ル タ ル の 力 学 特 性に及ぼす影響

平成 30 年度卒業研究13

ジオポリマーモルタルの乾燥収縮ひび割れの評価

6

環境施設工学研究室 東山優希 (指導教員：石黒覚)１．はじめに

表－１ 使用材料

CO2 削減材料として高炉スラグ微粉末やフライアッシュなどの産業副産物と水ガラスな
どのアルカリ溶液を混合して作られるジオポ
リマーが注目されている。しかし、ジオポリマ
ーを結合材として用いたコンクリートはセメ
ント使用時より乾燥収縮特性などの耐久性が劣るという研究報告がある。以上の背景から、ジオポリマーの利用による耐久性低下の原因を知るために、ジオポリマーモルタルとセメン
トモルタルを作製し、AE 法によって乾燥収縮特性によるひび割れの評価を行った。

表－２ モルタルの配合

２．実験概要１）使用材料：使用した材料とその特性を表－1 に示す。
２）配合：セメントモルタル 1(CM1)、ジオ
ポリマーモルタル 1,2(GP1,GP2)の配合を表－2 示す。
３）供試体作製： モルタルミキサーに水とセメント、あるいはアルカリ溶液と高炉スラグ、
フライアッシュを投入し 1 分間練り混ぜた後、カキ殻粉末を投入し 1 分間練り混ぜた。Φ5×ートの圧縮試験方法（JIS A 1108）に基づき、
材齢 3、7、14、28、56 日の供試体を用いて行った。AE 試験は、アコースティック・エミッ

10cm 円柱型枠と 4×4×16cm 角柱供試体を使ションによるコンクリートのひび割れ監視方

用し、2 層に分けて打ち込み、各層 25 回振動法(JCMS ⅢB 5706-2003)に基づき、材齢 3 日を与えて締め固めた。打ち込み後は 20℃の恒から 1 週間、各配合 2 回ずつ気中養生条件下

温室で保存し、3 日後に脱型した。

で試験を行った。60 秒ごとに連続して計測し、

４）養生方法：温度 20℃、湿度 60%の恒温

そのデータを 24 時間ごとに合算した。

恒湿室にて気中養生および封緘養生を行った。
封緘養生は供試体にサランラップを 3 重に巻きナイロン袋に入れて保存した。
５）試験方法：長さ変化率試験は、ダイヤルゲージ法(JIS A 1129-3:2010)に基づき行った。
質量変化率試験は、長さ変化測定時に質量を測定して行った。長さ変化率及び質量変化率は脱型時を基準とした。圧縮強度試験は、コンクリ
図－１

14AE 計測システム６）AE 計測システム：図－1 に示すように
円柱供試体上面に AE センサを取り付け、プリ

GP2

アンプ、ディスクリミネータ、AE 解析装置、

GP1

コンピュータから構成される AE 計測システ
ムを用いた。
７）AE パラメータ： AE 信号がしきい値をCM1

超えた回数(Count 数)、単位時間当たりの AE
発生数(Hit 数)を測定した。
３．結果及び考察
図－２

１）長さ変化率 (図－２)：セメントモルタ

長さ変化率と材齢の関係

ル (CM1) に 比 べ て ジ オ ポ リ マ ー モ ル タ ル(GP1,GP2)は長さ変化率が大きく、材齢 7 日まCM1

でに大きく収縮した。

GP2２）質量変化率 (図－３)：CM1 に比べて

GP1

GP1,GP2 は 質 量 減 少 率 が 小 さ く な っ た 。
GP1,GP2 は質量減少率が大きいほど長さ変化率も大きくなり、相関関係が見られた。
２）強度特性（図－４）：GP1,GP2 の初期強度(材齢 3 日)は CM1 より高いが、材齢経過に

図－３ 質量減少率と材齢の関係伴い気中養生では強度が低下した。GP1,GP2
は封緘養生では強度が増加し、CM1 より強度が大きくなった。封緘養生では水和反応が促進されたため強度が増加したと考えられる。
３）AE 特性 (図－５）：GP1,GP2 は材齢 3～6 日の間に Hit 数が多く発生し、その後は減少した。また材齢 3～6 日は乾燥収縮が大きい
期間でもあり、乾燥収縮が大きい材齢では Hit
数も多く発生することが分かった。このことか
ら、乾燥収縮によって内部に微小なひび割れが

図－４ 圧縮強度と材齢の関係多く発生し強度低下が起きたと推測される。
４．まとめ
セメントモルタルに比べてジオポリマーモ
ルタルは、気中養生では早期乾燥収縮が大きくなり、その時に内部に微小なひび割れが多く発生したため、強度が低下したことが AE 法によって確認できた。また、フライアッシュを入れると初期強度が低下し収縮も大きくなるが、Hit 数が減少し、収縮ひび割れが抑制されることが分かった。

図－５ AE の Hit 数と材齢の関係

157

管状孔隙が主経路となる鉛直方向の異方性について－透水性、排水性－
農地工学研究室 坂本 竜也 （指導教員：成岡 市）

1．はじめに
土壌中の水の流れには，土壌孔隙，とくに粗孔隙(亀裂や管状孔隙)による影響が大きい。また，粗孔隙の機能は透水・通気・排水に分化しているが，粗孔隙の構造と排水性との関係については十分明らかにされておらず，粗孔隙の水分移動に関するメカニズムについては不明瞭である(成岡，2002)。
本論では，粗孔隙が持つ透水・通気・排水機

Fig.1 試料と透水・排水方向の定義(左上から能の分化の中の透水・排水機能に着目した。石順に鉛直 1 本型，鉛直 2 本型，y 字分岐

膏試料における透水，排水領域での鉛直上・下型)

方向の異方性は加藤(2018)により確認されて3．結果と考察いるものの，その異方性の理由を解明するに至3.1.

透水係数 k の比較と異方性

Fig.2

鉛直 1 本型(A-1)と鉛直 2 本型(B-1)のらなかった。そこで，本論では石膏塊の構造を踏まえ，鉛直上・下方向の水移動あるいは排水に関する異方性についての検討を行った。

2．実験概要土壌の耕盤層(硬盤層)に形成される定根系の管状孔隙をモデルとして，50ml 円筒内の石膏塊に直径 2.0mm の管状孔隙を開けた人工管

透水係数の比較

状孔隙モデル(鉛直 1 本型，鉛直 2 本型，y 字分
岐型，孔無し型)を各 3 供試体試作した。また，
基本的物理性の測定によって石膏の諸性質，飽和定水位透水試験で透水係数，限界負圧試験で限界間隙，軟 X 線撮影で人工管状孔隙を含む試料の構造などを測定した。また， 50ml 円筒の刃部を下にした状態を基準とし，試料のBottom と Top を明確にした。透水と排水の方向については，
B→T または B←T と定義した。

Fig.3

y 字分岐型(C-1)の鉛直方向の透水係数

の異方性

16

鉛直 1 本型と鉛直 2 本型においては，B→Tらの法則を用いても石膏の人工管状孔隙モデ

方向が B←T 方向よりも大きくなるか，同程度ルに対する正確な透水係数を測定することはの値を示す結果となった。また，管状孔隙の本困難といえる。

数の変化による透水係数の変化は見られなかった。y 字分岐型では，3 試料とも明らかに B

3.3.

限界間隙(排水機能)

Fig.4

鉛直 1 本型(A-1)における限界負圧試→T が B←T よりも大きな値となった。これはB→T では，1 本が分岐するため透水経路および透水断面積が増えて流れやすくなるのに対し，B←T では透水経路および透水断面積が減ったことで流れにくくなったと考えた。

3.2. Darcy 則と Hagen-Poiseuille 則の比較
Table.1 Darcy 則と Hagen-Poiseuille 則による透水係数と流量の比較

験の結果(B→T，B←T それぞれ 3 回測

透水係数k
流量Q
-3
×10 cm/s ×10-3㎝3/s
B→T
0.614
4.70
A-1
B←T
0.477
3.65
B→T
0.545
4.17
A-2
B←T
0.514
3.93
B→T
0.554
4.25
A-3
B←T
0.414
3.18
Hagen-Poiseuille則(18℃)
0.607
14580

定，矢印は限界間隙から空気が抜けた

試料方向ことを表す。)
鉛直 1 本型，鉛直 2 本型，y 字分岐型すべてにおいて限界負圧が同じになった。また，Pk -脱水曲線の類型化から，管状孔隙の排水に関する性質は同じであると判断した。

透水試験の結果から，Darcy 則によって得
4.おわりにた透水係数，人工管状孔隙を対象とした透水領域において，管状孔隙の分岐によるHagen-Poiseuille 式による透水係数の差はあまりなかったが，流量は 103(cm3/s)のオーダーと鉛直方向の異方性を見ることができた。ま

Hagen-Poiseuille 式の方が大きく上回っていた，排水領域においては，孔隙の本数・構造

た。Darcy 則は多孔質媒体中を流れる水を対が排水性に影響を与えていた。

象としており，微細間隙を多く含む石膏に直径 2.0mm の人工管状孔隙を作成したことで透

引用文献

水経路の不均一性が大きくなったことから，

加藤陽香(2018)：石膏による管状孔隙モデル

実際の透水係数に誤差が発生したと考えた。

を用いた鉛直方向の水分移動について，三

一方，Hagen-Poiseuille 則は管径が一定の円管重大学卒業論文

を流れる粘性を持つ流体の定常層流解である。また，今回は法則の適用範囲は人工管状孔隙のみであり，石膏中の微細間隙の水分移動については考慮していない。よって，どち178

管状孔隙内壁の斑鉄形成について―リーゼガング現象－
農地工学研究室
1．はじめに

本田結愛(指導教員：成岡 市)

鉄（Ⅱ）水溶液を調整した．この水溶液をペ例えば水田耕盤層（硬盤層）にある管状孔

トリ皿に 5 mL 入れ，供試体を 25mL ステン

隙周辺には斑鉄が形成されることが知られレス円筒の刃部を下にして静置し，デシケているが，このメカニズムは十分に解明さーター内で毛管飽和させた．そして，毛管飽れていない．しかしながら，木村ら（1984）

和中のみ酸化が起きると仮定した場合と，は、「斑鉄は植物から放出される酸素により毛管飽和後に試験装置（Fig．1）を用いた通形成される」と考察し，成岡ら（2013）は「地気試験で孔内に空気が通って酸化が進むと下(汽)水位の上下運動による大気進入の結仮定した場合の二種類の斑鉄形成実験を行果」であると考察した．また，斑鉄はリーゼった．その条件を Table．1 に示す．

ガング帯を形成し，「孔隙径の大小にかかわ

斑鉄およびリーゼガング帯の確認は，目らず孔隙の辺縁から 200～300 μm 基質側視および軟 X 線撮影とその後の画像解析にの位置に密度のピークが現れていた」（成岡

よって行った．

ら，2013）ことが知られている．松岡ら（2004）
は高師小僧の分析から，微生物の活動が示

ペットボトル

空気

唆されると主張した．小島ら（1979）はカオ

空気ポンプ

リナイトなどの粘土鉱物とモール塩{Fe(NH4)2(SO4)2・6H2O}を用いて斑鉄形成モ

OUT

デル実験を行い，遊離鉄が Fe₂O₃ として

三方活栓

0.5 ％あれば化学的に斑鉄が形成され，必

供試体

ガス流量計
1mL/min

ずしも微生物の作用による反応ではないと
考えた．

Fig.1

斑鉄形成実験の試験装置

本論では，石膏によって管状孔隙モデル
Table．1 斑鉄形成実験における条件を試作して，斑鉄を人工的に形成させる実験を行った．そして，斑鉄が物理的・化学的濃度

毛管飽和後の条件に形成できることを示し，リーゼガング帯50%

毛管飽和のみ（通気なし）

が孔周辺の基質の密度変化と周期的な水，飽和後通気 3 時間

空気の進入によって形成されることを考察

5%

した．

毛管飽和のみ（通気なし）
飽和後通気 3 時間
飽和後通気 1 時間

2．方法

飽和後通気 0.5 時間

本論では，加藤・山田の卒業論文（2018）

0.5%

を参考にして石膏を耕盤層に見立てた粗孔

毛管飽和のみ（通気なし）
飽和後通気 3 時間

隙モデルを試作した．斑鉄形成実験では試薬として硫酸鉄（Ⅱ）七水和物を用い，硫酸

18

3．結果と考察

4．おわりに斑鉄形成実験後，X 線撮影のために試料

本論では，植物根系や微生物の活動によを水平方向の厚さ 10 ㎜に切断し，断面がらずとも，管状孔隙周辺に斑鉄が物理的・化

滑らかになるように削った．断面を観察す

学的に形成し得ることを示した．鉛直方向

ると，孔周辺に酸化鉄濃淡の周期的変化がに切断した試料の X 線撮影により，作成しあることが確認された．Fig.2 は 50％毛管

た石膏モデルには，管状孔隙周辺の密度変飽和のみ（通気なし）の試料の上端面であ化が生じていることが確認された。そのたるが，孔から外側に向かって 0.9 ㎜周辺がめ，実際の土壌中では孔隙周辺に基質の密褐色，さらにその周囲 0.8 ㎜が薄い褐色，

度変化があり，鉄（Ⅱ）イオンを含んだ水とそれより孔から遠くなると濃い褐色となっ

空気が周期的に移動しているため，リーゼていた．加えて，この試料の濃度階調をグ

ガング帯を形成すると考えた．

ラフ化した結果（Fig.2）から，孔隙の左側は 0.30 mm，右側は 0.57 mm の位置にピー

引用・参考文献

クが出ていたことが確認された．寺田

加藤陽香（2018）：石膏による管状孔隙モデルを用（2016）の卒業論文より，うん管状斑鉄がいた鉛直方向の水分移動について～排水領域形成されたと考えた．

に関する一考察～，三重大学卒業論文
木村真人，和田秀徳，高井康雄（1984）：水稲根周辺における水酸化鉄，二酸化マンガン，硫化鉄沈殿の生成，日本土壌肥料学雑誌 55 巻 4 号
小島道也，佐藤幸夫，金子文宣（1979）：水田における斑鉄生成に関するモデル実験，日本土壌肥料学雑誌 50 巻 2 号
寺田光紗季（2016）：耕盤層の構造と形成されてい25㎜

る斑鉄の特徴，三重大学卒業論文
成岡市，廣住豊一，古谷啓（2013）：干拓地水田のFig.2 50％毛管飽和のみ（通気なし）の試料（上端面）
90

耕盤層に形成された管状孔隙およびリーゼガ
ング帯，土壌物理学会大会第 55 回

0.57mm

0.30mm松岡敬二，吉田英一（2004）：愛知県豊橋市高師原

8070

台地から産する「高師小僧」，名古屋大学博物館

濃度階調

60
50

報告

40

山田美和子（2018）：石膏による管状孔隙モデルを

30
20

2.0mm

0
1200

1250

1300

用いた鉛直方向の水分移動について～保水領

1.0mm

10
1350

域に関する一考察～，三重大学卒業論文

1400

ピクセル

Fig.3

50％毛管飽和のみ（通気なし）の試料（上端面）の断面グラフ19９

砕石改良された地盤における柱状改良施工に及ぼす影響
土資源工学研究室 須戸 美月（指導教員：酒井 俊典）
は、定められた量のセメントを注入する

１．はじめに
地盤上に構造物を構築するとき、軟弱地「ラップ(定量)」と、注入できる量を注入盤だと構造物の荷重に地盤が耐えられない

した「ラップ(増量)」を行った。また、対恐れがあるため、地盤を人工的に改良する

照実験として砕石の無い原地盤における柱地盤改良を行う必要がある。地盤改良には状改良である「標準」の施工も行った。写さまざまな種類があり、表層改良、柱状改

真１は、「標準」の柱状改良を施工してい良、鋼管杭等が行われている。これらの工る様子である。施工した柱状改良は深度５

法は施工による地盤内の埋没物が人工物とｍ、直径 500ｍｍである。

みなされるため、土地を手放すときに撤去し、元の状態に戻す必要が出てくる。また、そのままの状態では土地の評価が下がってしまう恐れがある。これに対し、地盤改良工法の一種であるエコジオ工法では、自然に存在する砕石を用いて地盤改良を行うため、地盤内に構築された改良体は人工物とはみなされず、撤去の必要はないと考
えられる。

図1

砕石補強体と柱状改良の施工平面図

ところで、エコジオ工法が施工された砕石補強体が存在する地盤において、他の地盤改良を実施する場合、施工に支障がないか検証する必要がある。本研究では、砕石補強体が存在する地盤を対象に、柱状改良施工への影響について検証を行った。
２．試験方法図２

施工位置関係

試験は、三重県松阪市飯高町田引で行った。まず、図１に示す位置にエコジオ工法
により砕石補強体 4 本の施工を行った。施工した砕石補強体は深度が５ｍ、直径が420ｍｍである。その後、柱状改良体施工にあたって、柱状改良と砕石補強体の位置が施工に及ぼす影響を評価するため、図１の砕石補強体との位置関係で柱状改良を施

写真１

柱状改良「標準」の施工の様子

3．結果および考察工した。柱状改良の施工位置は図２に示す。砕石と柱状改良が接する「接円」、半

図３(a)～(e)は、各柱状改良施工時の施分だけ被る「ラップ」、砕石の真上から施工時間と施工深度、積算流量等の結果を示工した「内包」とした。このうちラップしたものである。

20

a:標準

b:接円
図４
表１

c:ラップ(定量)

柱状改良体の深さごとの強度

柱状改良体の平均一軸圧縮強度

表１は各柱状改良体の平均一軸圧縮強度

d:ラップ(増量)を示したものである。「内包」の強度が最大で 14580kN/m²、続いて「ラップ(増量)」が 12120kN/m²、「ラップ(定量)」が10760kN/m²となった。また、「標準」と「接円」を比べると「接円」が 6360kN/m²と大きい値を示した。ところで図４を見ると、「標準」と「接円」は深度 3.5ｍあたりまではほぼ同じ一軸圧縮強度を示すのに対
図３

e:内包

し、４ｍ以降では「接円」が大きい値とな

施工時の時間・深度・積算流量っている。これは図３に示す施工時の結果から、柱状改良を行う施工機が深度 4～5ｍ

この結果、施工時間はいずれも約 12 分で往復しており、これによりセメントと砕で、積算流量は「ラップ(増量)」以外は石が混ざり合って一軸圧縮強度が大きくな

275(ℓ)、「ラップ(増量)」は同じ施工時間ったと考えられる。なお、原地盤の一軸圧に対し 414(ℓ)であった。この結果、各条件

縮強度は 14.67kN/m²で、施工後の一軸圧縮

とも施工時間、積算流量に大きな違いは見

強度は標準においても十分に大きな値を示られず、砕石による施工への影響はないとした。

考えられる。

4．まとめ施工された約５ｍの柱状改良体にオール

砕石補強体が施工された地盤に、さまざ

コアボーリングを行い、１ｍに 3 本ずつ計

まな施工位置で柱状改良を施工し評価を行

15 本の供試体を深度方向に採取し、一軸圧った結果、施工に大きな問題はなかった。

縮試験により深度方向の一軸圧縮強度を求

これらの結果から、砕石補強体により改良めた。その結果を図４に示す。

された地盤において後に柱状改良を行っても問題はないと考えられる。

21

10

テンドンの被覆が曲げ変形を受けたアンカーの破断特性に及ぼす影響
土資源工学研究室 高橋翔太 (指導教員：酒井俊典)
各アンカーの構造は，アンカーA は，PC 鋼

1.はじめにグラウンドアンカー工法(以下，アンカ線 1 本毎がエポキシ樹脂で防錆加工が施さー)は，自然斜面や切土法面などの安定化をれ，アンカーB は，エポキシ樹脂でアンカ図るための抑止工のひとつである．アンカ

ー全体が覆われている．また，アンカーC，ーは，構造物と地盤をテンドンで固定し，アンカーD は被覆内防錆油によって防錆加

そのテンドンに緊張力を与えることにより，工がされている．各アンカーを写真 1 に示斜面を安定させる施設である．アンカーのす．アンカーの定着は，アンカーA，B，D

維持管理上の問題点として，斜面に地すべ

はくさびを使用し，アンカーC はナットをり等が発生した際，斜面方向の移動による使用するタイプとなっている．

曲げ変形やせん断変形がアンカーに加わることで，鋼材が破断する可能性が挙げられる．アンカーの緊張力は数百ｋN にも及ぶ
ため，破断時にアンカーが飛出し，場合によっては第三者被害が想定される．現在ま図 1での曲げ変形を受けるアンカーの破断特性

アンカー試験装置概略図の研究においては，テンドンの破断過程の観察を行うため，テンドンの被覆が無い状態での評価を行ってきた．本研究では実際の施工と同様なテンドンが被覆された状態を対象に実験を行い，テンドンの被覆が破断特性に及ぼす影響について検討を行った．
写真 1 各アンカー写真

2.試験装置とアンカー緒元
図 1 は試験装置の概略図である．試験装3.試験方法置は全長 6000mm，高さ 1125mm で，定着側試験は，まず試験装置にアンカーをセッから 625mm の位置で油圧ジャッキによりアトし，ジャッキでアンカーに緊張力を与えンカーに曲げ変位を与えるようになっていて定着を行った．
定着時の軸荷重は 0.4Tus，

る．曲げ変形を与える載荷部の拘束間隔は0.6Tus，0.9Tys の 3 段階を目標に行った．

350ｍｍである．使用したアンカーは，PC

定着後，各アンカーに対し載荷部でジャッ

鋼線 7 本をより合わせた PC 鋼より線で，降キにより載荷を行い，アンカーに曲げ変形

伏強度(𝑇𝑇𝑦𝑦𝑦𝑦 ）は 222kN，引張強度(𝑇𝑇𝑢𝑢𝑢𝑢 ）はを与え，より線が全て破断するまで行った．

261kN である．試験には 4 種のアンカーを試験では，曲げ変形に伴うアンカー軸荷重使用した(アンカーA，B，C，D と呼称する)．

を定着側で計測をするとともに，載荷部で22

垂直変位の計測を行った．試験に使用したとが考えられる．
初期破断時軸荷重(kN)

機器は，荷重計は東京測器社製 KCE-1MMA，変位計はキーエンス社製 LG-G505A のレー
ザー変位計で，データ収集はキーエンス社
製 NR-600NR+NR-ST04 により行った．
4.実験結果および考察
図 2 は被覆された各アンカーの定着荷重

250
200

アンカーA
アンカーB
アンカーC
アンカーD
Tus
Tys

150
100

100

150

と初期破断時軸荷重の関係を示したものである．定着荷重 0.4𝑇𝑇𝑢𝑢𝑢𝑢 付近の初期破断時軸

図 2

200

250

定着荷重(kN)被覆された各アンカーの初期破断時
軸荷重と定着荷重の関係

荷重は，アンカーの種類によるばらつきが

初期破断時軸荷重(kN)

大きく，アンカーA では 114kN で破断するのに対し，アンカーB では 191kN で破断が見られる．初期破断時軸荷重のばらつきは定着荷重が大きくなると小さくなり，定着
荷重 0.9𝑇𝑇𝑦𝑦𝑦𝑦 のアンカーA とアンカーB の初期

250
200

アンカーA
アンカーB
アンカーC
アンカーD
Tus
Tys

150
100

破断時軸荷重の荷重差は 17kN となってい

100

150

200

250

定着荷重(kN)る．図 3 は昨年度実施した被覆されていな

図 3被覆されていない各アンカーの初期

い各アンカーの初期破断時軸荷重と定着荷

破断時軸荷重と定着荷重の関係(参考文献)
120

初期破断時垂直変位(mm)重の関係である.被覆されたアンカーの初100

期破断時軸荷重は，定着荷重が小さい

80

0.4𝑇𝑇𝑢𝑢𝑢𝑢 で被覆がないアンカーに比べ小さく

60

アンカーA(被覆無)アンカーB(被覆無)アンカーA(被覆有)アンカーB(被覆有)40なる傾向が見られた． 図 4 はアンカーA と

20

アンカーB について定着荷重と初期破断時

0

垂直変位の関係を被覆の有無で比較したも100のである．定着荷重 0.4𝑇𝑇𝑢𝑢𝑢𝑢 の場合，被覆さ

図 4

するのに対し，被覆がない場合は 71ｍｍと5.おわりに150

200

定着荷重(kN)

250

アンカーA とアンカーB の初期破断
時垂直変位と定着荷重の関係れたアンカーA は垂直変位が 11ｍｍで破断なっている．一方，アンカーB は被覆があ

本研究は，実際の施工にあわせ被覆がある場合，垂直変位が 110ｍｍで破断するのる条件でアンカー破断実験を行った．そのに対し，被覆が無い場合は 89ｍｍとなって結果，破断状況はアンカーによって異なり，いる．写真 1 に示すように，アンカーA は

一部のアンカーでは定着荷重が小さい場合

PC 鋼線が被覆により 2 重に拘束されているに，被覆が無い場合と比較して低い軸荷重のに対し，アンカーB は被覆している保護で破断が見られた．

管が 1 重でかつ自由に移動できる構造であ

参考文献

る．このため，両者の破断時の差異は，テ平田晃真(2018)「垂直変位を与えた各種アンドン被覆による拘束の影響が関係するこンカーの破断特性に関する検討」

23

11

下層風が微地形の降雨特性に及ぼす影響-三重県東紀州地域において土資源工学研究室 玉置 康大 （指導教員：酒井 俊典）
はじめに

1.

結果および考察3.

平成 23 年 9 月初旬の台風 12 号の豪雨によ

3-1 清水谷の降水量差比と下層風との関係

り，紀伊半島を中心に大きな被害が発生した．

上空 900hPa における南北成分 v の風と，

この豪雨では，三重県熊野市清水谷において，南北斜面の 3 時間降水量差比の関係を図 2 に斜面崩壊が南向き斜面のみで見られた.本地示す．ここで，南北成分 v が正のとき，南成点では被災後，南北斜面に雨量計を設置して分の風となる．3 時間降水量においては，1 時観測を行い，三重県の西～北側を通過する台

間降水量が約 30mm 以上になると，南北斜面

風で南向き斜面での降水量が多くなる傾向がの降水量差が顕著になることがわかっており，

見られることが明らかとなっている．本地点

本研究ではどちらかの斜面で 3 時間降水量において南北斜面で降水量差が生じる原因を40mm 以上が観測されたものを採用した．3

明らかにすることは，今後の豪雨時の被害発

時間降水量差比 y は式(1)で示され，y が正の生を予測する上で重要と考えられる．本研究とき，南向き斜面で降水量が多いことを示す．
𝑦𝑦 = (𝑎𝑎 − 𝑏𝑏)⁄{(𝑎𝑎 + 𝑏𝑏)/2}

では，清水谷を対象に南北斜面で生じる降水a:南向き斜面 3 時間降水量[mm/3hr]

量差の原因を，対流圏下層の風に着目して検b:北向き斜面 3 時間降水量[mm/3hr]

討を行った.

対象となるデータ数は 58 個であり，3 時間

研究方法

2.

(1)

南北斜面の降水量と対流圏下層の風との関

降水量差比の母平均は，正で 0.13，負で-0.04

係を調べるために用いたデータは，下記の 2となっている．図 2 より，v が大きくなるほ

項目である．

ど y が大きくなる線形関係が見られる．この

1)気象庁のメソ客観解析データにおける上空

結果，南成分の風が強くなるほど南向き斜面

950,925,900,850hPa の東西成分 u と南北成の降水量が多く，北向き成分の風が強いほど

分 v のうち，最も良い一致を示した 900hPa

北向き斜面で降水量が多くなる傾向が見られの東西成分 u と南北成分 v

る．また，v と y の 1 次回帰式は，

2)清水谷の南北斜面で 2015 年 1 月から 2018𝑦𝑦 = 0.009 𝑣𝑣 − 0.016で，𝑅𝑅 2は 0.53 であった．
2018 年台風 20 号

年 9 月までの期間に 1 時間毎に観測された前後 3 時間の降水量2017 年台風 21 号

図2
図1

上空 900hPa の南北成分 v の風と南北

斜面の 3 時間降水量差比の関係

清水谷周辺の地形図と雨量観測地点243-2 回帰式からの 3 時間降水量差の推定

v と y の 1 次回帰式をもとに，豪雨により大きな被害が発生した 2011 年台風 12 号による降雨イベントにおける南北斜面の降水量差を推定してみる．推定にあたっては，清水谷周辺 3 地点(大又，野口，五郷)の三重県の雨量データを用い，前後 3 時間降水量の平均値(a)2018 年台風 20 号(b)2017 年台風 21 号

が 40mm 以上のときの降水量差を推定した．
その結果，3 地点の平均降水量は，9 月 1 日

図 422 時～9 月 5 日 1 時が 1392mm で，推定さ紀州地域における降水量分布図

各斜面で降水量差が生じた事例での東れる南北斜面の降水量差は 199mm となった．
次に，北向き斜面で降水量が卓越した 2017

3-3 各斜面で降水量差が生じた代表事例
南向き斜面で降水量が卓越した 2018 年台

年台風 21 号の事例を紹介する．台風 21 号は，

風 20 号の事例を紹介する．台風 20 号は四国

紀伊半島の南を北東進した台風であり，図を 北 上 し た 台 風 で あ り ， 図 3(a) に 示 す3(b)に示す 900hPa の南北成分風を見ると，

900hPa の南北成分風を見ると，降 雨時に

降雨時に約 15～30m/s の強い北成分の風が30m/s 近くの強い南成分の風が吹き，南向き

吹き，北向き斜面で降水量が卓越している．

斜面で降水量が卓越している．また図 4(a)に

また図 4(b)を見ると，沿岸部でも 500mm 近示す東紀州地域の降水量分布図を見ると，山い降水量が見られ，山地との差が大きくない

地で降水量が多くなる傾向が見られた．このことがわかる．このように台風や低気圧の中ように台風や低気圧の中心が三重県の西～北心が三重県の東～南側を通過すると，下層側を通過する場合，下層 900hPa の強い南成

900hPa 北成分の風により北向き斜面で降水分の風により南向き斜面で降水量が多くなり，量が多くなり，沿岸部と山地の降水量に明瞭

特に山地と沿岸部の降水量に大きな差が見ら

な差は見られないことがわかる．

れることがわかる．

4.

40

180

40

160

30

160

30

120

10

100

0

80

-10

60

-20

40

140
900hPa風速成分[m/s]20

3時間降水量[mm/3hr]

20

120

10

100

0

80

-10

60

-20

40

時間

(a)2018 年台風 20 号

10/23 3:00

10/23 0:00

-40

10/22 21:00

0

10/22 18:00-40

10/22 9:00

0

10/22 15:00-30

10/22 6:00

20
10/22 12:00-30

8/23 6:00
8/23 9:00
8/23 12:00
8/23 15:00
8/23 18:00
8/23 21:00
8/24 0:00
8/24 3:00
8/24 6:00
8/24 9:00
8/24 12:00

20

10/22 3:00

3時間降水量[mm/3hr]

140

まとめ
下層風が東紀州地域の南北斜面の降水特性に与える影響について以下の結論を得た．
(1)下層の南北成分の風によって降水量差が900hPa風速成分[m/s]180

生じ，それぞれの成分が強いほど南北斜面の降水量差は大きくなる．
(2)3 時間降水量差比と 900hPa の南北成分の風との関係から求めた回帰式を用い，2011 年
台風 12 号の南北斜面における降水量差を推定すると，199mm となった．

時間(3)台風や低気圧の中心が三重県の西～北側(b)2017 年台風 21 号

を通過すると，南向き斜面で降水量が多くなり，山地と沿岸部での降水量に大きな差が見
図 3

各斜面で降水量差が生じた事例での清られるのに対し，台風や低気圧の中心が三重水谷における 900hPa 風速と 3 時間降水量の県の東～南側を通過すると，沿岸部と山地の時系列データ

降水量に明瞭な差は見られない傾向を示す．

25

12

水中における光環境の測定
水資源工学研究室 青柳美幸 （指導教員：近藤雅秋）

1.

まず表 1 をもとに測定結果を株数の少ないグ

はじめに三重県津市に位置する農業用ため池の大沢池

ループ（2~9 株）と多いグループ（10~15 株）

では，ヒシの繁茂が確認されている．ヒシは 1に分けた．図 1 に株数の少ない 2~9 株における

年生の浮葉植物で，ため池の水質浄化や生態系

占有密度と消散係数の関係を示す．占有密度に保全に寄与する．しかし過度に繁茂すると，水よらず消散係数はほぼ一定を示した．図 2 では

質悪化や生態系への悪影響，悪臭等の問題が生株数の多い 10~15 株における占有密度と消散係じかねない．

数の関係であり，占有密度の増加に伴って消散

本研究では，水中の光環境に注目し，ヒシ群係数も増加した．さらに，図 3 に示すように占落の密度と，それによる水中の光環境との関係

有密度と分散値は比例関係にあることが分かっを探ることを目的とした．

た．よって株数が増加する時，その占有密度が2.

約 60%に達して初めて，消散係数も増加すると実験水槽と供試葉言える．

本実験で用いた水槽は，反射による測定値の乱れを防止する目的で側面を遮光カーテンで覆った．また，ヒシ株のサンプルから求めた平均

表 1．株が水槽水面に占める割合

面積となるようにツワブキの葉を数枚張り合わ

株数

占有密度（%）

株数

占有密度（%）

せ，これを 1 株としてヒシ株に見立てて水面に

1

6.9

10

69.1

浮かべ，本実験を行うこととした．

2

13.8

11

76.0

3.

3

20.7

12

82.9

株数の増減や配置パターンの変化によって光

4

27.6

13

89.8

量子量や消散係数の変化，さらに占有密度や分

5

34.6

14

96.7

散値の変化などに関連があるかを調べるため水

6

41.5

15

103.7

7

48.4

8

55.3

9

62.2

実験手順

理実験室中庭で実験を行った．直径 100 ㎝の透明アクリル製水槽に学内水道水を高さ 86cm まで張り，株数や配置パターンを変えた全 31 パ
ターンの株を毎回水面に配置し，1 分間の光量0.120

子量を測定した．葉の配置は水槽上部から撮影

0.100

消散係数

した．光量子量は水面からの鉛直下向きの距離－5,5,25,45cm の 4 点で同時に測定した．
4.

結果及び考察

0.060
0.040
0.020

水中の光は次式に従うこととした．
𝐼𝐼𝑧𝑧 = 𝐼𝐼0 𝑒𝑒

0.080

0.000

−𝑘𝑘𝑘𝑘

ここで，𝐼𝐼𝑧𝑧 ：水深𝑧𝑧[cm]での光強度

0

20

40

60

80

占有密度[%]

𝐼𝐼0 ：水面直下の光強度

𝑘𝑘:：消散係数

図 1．低密度下の占有密度と消散係数の関係

なお，水面直下の光量子量𝐼𝐼0 と消散係数𝑘𝑘は最小二乗法から決定した．

26

0.140100%に近づく）時期は，水中の光量子量も15株

段々と減少する．そして秋季に葉が枯れ沈む

0.120

消散係数

と，光量子量はまた春～初夏の時期の様子に戻

13株

0.100

ると推定できる．なおこの考察は水は学内水道

0.080

水で，ヒシの葉のみを考慮した学内実験を基に

14株

12株

0.060

しているため，単純に適用できないが次節で推

10株 11株0.040

定を試みる．

0.020
0.000

5.
60

80

大沢池の光環境の年間推定
Clear Sky Model を用いて大沢池における年100間の光強度を取得した．さらにこれと大沢池の占有密度[%]

月別の水面画像から求めたヒシの占有密度や本
図 2．高密度下の占有密度と消散係数の関係

実験で得られた消散係数等の値を用いて，正午の大沢池水中の光量子量を推定した．図 4 はそ500の結果である．

分散値

400

ヒシが水面で繁茂し光量子量が小さくなる 5

300

月～11 月頃について，5 月～7 月（初夏）と 10

200
100
0

月～11 月（秋季），7 月～10 月（真夏）に分け

R² = 0.9278
050てみる．初夏と秋季は冬季に比べると光量子量100は低下するが，大きな差はみられない．一方真占有密度[%]

夏では光量子量は大きく低下している．
6.

図 3．占有密度と分散値の関係

まとめ
ヒシ群落は水面で粗密が形成できる程度の低これらを大沢池に当てはめて考察すると，初密度の場合，安定した光環境を生み出す．しか夏に葉が成長する（株の占有密度 0~約 60%）

し過剰な繁茂は水中の光量子量を大きく減少さ

時期の水中の光量子量には大きな変化はみられ

せ，豊かな光環境と呼べる状態ではなくなる．

ないが，さらに葉が茂る真夏の（占有密度が1400

光量子量[μmol/m²/s]

1200
1000

水面から
の深さ

800

-5cm

600

5cm
25cm

400

45cm

200
0

図 4．大沢池における正午時の光量子量の推定

27

13

ため池の水質濃度に関する近似的な感度分析の試み
水資源工学研究室

三島騎羅 （指導教員：加治佐隆光）

1. はじめに鈴鹿市にある石垣池は、白江野用水から受水して、玉垣地区の田に農業用水を配給している。
富栄養化の様相を呈しているが、池内のカワウ、流入濃度など多くの原因が予想され不明瞭であり、対策案もたてがたい。水質のデータ量も十分ではない。

図 1 φpond に関する負荷量の収支式

本研究では、現地観測、資料収集、ワンボッ
クスモデル (池の水質が完全混合状態で定常

Lin＋ Lbird－Lsed－Lout＝0(1)状態であると仮定) の基礎式、および感度分析(1)式よりの考えを元に、入力データを色々と設定し、どφpond = --------------------------------------- (2)Q×φin+Nbird×L1birdの要因が石垣池の栄養塩濃度を左右している

Vsed×Apond+Q+Re×Apondかを探る。
2. アプローチ
図 1 から考えられる水質濃度(全窒素濃度、
全リン濃度)の悪化の原因
1.流入する水量 (Q の影響)
2.流入水質の影響 (φin の影響）
3.鳥の糞 (Nbird の影響)
4.滞留時間(Vsed の影響)
5.気象状況 { (雨量－蒸発) Re の影響 }図 2 平野川から石垣池までの調査地点

表 1 各要因の設定値 (最小値、最大値)
1.Q

2.φin

3.Nbird

4.Vsed5.Re

非潅漑期 0 ㎥/day

H26~29 年の石垣池

0羽

相模湖 (文献)

雨量 1.8 mm/day

最小値(現地調査で水路に流れが流入地点の生データ

有機態窒素全体(鈴鹿市の最低降雨量の設定なく、自流域もない)

全窒素濃度 1.00 g/㎥

0.07 m/day

約 54.0 mm/月)

全リン濃度 0.07 g/㎥

有機態リン全体

蒸発 5.0 mm/day

0.22 m/day(H28 年の津の計算値)

中央値

最小と最大の平均

平均

平均

平均

平均

潅漑期約 11836.8 ㎥/day

H26~29 年の石垣池

100 羽

相模湖 (文献)

雨量 8.0 mm/day

最大値= 472600 ㎡ (白江野用水の流入地点の生データ（現地

有機態窒素全体(鈴鹿市の最高降雨量の設定

受益面積 2.36 ㎢の約 20％)

全窒素濃度 3.70 g/㎥

0.68 m/day

約 240.0 mm/月)

×0.025m/day (減水深)

全リン濃度 0.30 g/㎥

有機態リン全体

蒸発 5.0 mm/day

3.08 m/day(H28 年の津の計算値)

28

観測）

3. 結果深の浅い池の底にあるヘドロの巻き上げを想

3-1.電気伝導率の調査起させる。このことが水質改善の手がかりになると思う。

図 2.3 から、池の上流には水路沿いに工場が分布していたが電気伝導率の急上昇は見られ

230ず、工場からの栄養塩の流入は伺えなかった。

220(μS/cm)3-2.各要因の φpond に対する感度
表 1 中の各要因の最小値、最大値を(2)式に代入(他の要因は中央値を代入)し、全窒素・

210
200
190
180

全リンそれぞれ 10 通りの池内の濃度 φpond を

170

表 2 にまとめた。表 2 から図 4.5 を作成した。

地点6 地点5 地点4 地点3 地点2 地点1

その結果、φpond の最小値と最大値の差が大き

H30.8.13の調査

H30.12.7の調査くなった要因は、全窒素濃度・全リン濃度ともに沈降速度 Vsed であった。

図 3 各地点の電気伝導率

3-3.実測値との違い

1

池内の全窒素濃度(計算値)が H26~29 年の差(g/㎥)

0.8

石垣池流出地点の実測値 0.520~1.800g/㎥に収まるのは、沈降速度最小値(0.07m/day)のときの 0.994g/㎥であった。

0.6
0.4
0.2
0

池内の全リン濃度(計算値)は H26~29 年の石垣池流出地点の実測値 0.110~0.470g/㎥に収まらなかった。最も近くなるのは沈降速度最小値(0.22m/day)のときの 0.041g/㎥であった。

図 4 各要因の最小・最大に起因した池内の濃度 φpond (全窒素濃度)の差

4. 考察
仮に全リンに全窒素の沈降速度最小値を代

0.04

差(g/㎥)

入すると池内の全リン濃度は 0.092g/㎥となり実測値と近い値になる。この全窒素と同じ大きさの全リンの沈降速度は窒素とリンを含む
デトリタスが沈降していく様子を想起すれば

0.03
0.02
0.01
0

より適切で合理的な速度の大きさに思える。
今回、石垣池内の水質濃度に関して近似的な感度分析を試した。その結果、特に全窒素については沈降速度の感度が高く、小さい沈降速度

図 5 各要因の最小・最大に起因したが特徴的であった。この小さい沈降速度は、水池内の濃度 φpond (全リン濃度)の差

表 2 表 1 を(2)式に代入して得られた池内の濃度 φpond (全窒素濃度、全リン濃度)

単位 g/㎥

各要因の設定1.Q

2.φin

3.Nbird

4.Vsed5.Re

最小値 (全窒素濃度)

0.002

0.121

0.281

0.994

0.284

最大値 (全窒素濃度)

0.503

0.443

0.284

0.164

0.280

最小値 (全リン濃度)

0.001

0.003

0.006

0.041

0.007

最大値 (全リン濃度)

0.012

0.010

0.008

0.004

0.007

29

14

深層学習を用いた農業用水の水需要量予測
水資源工学研究室 本村侑哉 （指導教員：加治佐隆光，伊藤良栄）

1. はじめにして入力し，目的変数である予測日の取水量を出

近年，営農形態や作付け品種の変化に伴う用力するモデルとした。

水時期の早期化・長期化により，農業用水需要を最適化手法は Adam, 学習率は 0.001 を採用し的確に予測し，それに基づく水管理を行うことがた。説明変数は Z-Score Normalization, 目的変

困難になってきている。

数は Min-Max Normalization により正規化した。

第 3 次 AI ブームの真っ只中である現在，AI を

2.4 モデルの評価基準

用いた予測手法に関する研究が盛り上がりを見基本的には予測値と実測値の RMSE を基準とせている。その一方，農業用水需要予測に適用しした。しかし，実用面も考慮して，予測値と実測値

た研究は少なく，わずかに槻瀬(2018)の試みがあのグラフの形状の一致度合い，さらに取水量が急るのみである。

増または急減する時期をどれだけ捉えているかを

本研究では，槻瀬(2018)に従い中勢用水をモ含めて総合的に判断した。

デル地区とし，深層学習を用いた農業用水の水

3. 結果及び考察

需要量予測が可能か再検討した。さらに，最も予

3.1 槻瀬(2018)モデルの改良

測精度が高くなる学習手法や説明変数の最適化

取水量及び気象データを訓練，検証及びテスを試みた。

トデータに分割，さらに情報の漏れを減らすため，

2. 研究方法

データの分割前にランダムにシャッフルさせずに

2.1 目的変数

訓練した(図 1)。

今回研究対象とした中勢用水地区では水需要1量のデータが得られなかったため，以降の計算で

0.8

実測値

正規化取水量

は取水量の実績を水需要量として扱った。
目的変数は，中勢用水土地改良区事務所に蓄積されている 2016 年 1 月 1 日から 2018 年 10 月
31 日までの幹線水路(2 路線)及び頭首工(4 か所)

予測値
RMSE=0.286

0.6

0.4

0.2

の日単位取水量実績(㎥/day)を採用した。なお，

0
4/20

予測期間は 2018 年 4 月 20 日から 2018 年 10 月

6/7

7/26

9/12

10/31

日付

31 日の 195 日間とした。

図 1

2.2 説明変数

気象データのみを入力した場合，予測精度が実測値と予測値の比較(槻瀬(2018)モデル)

悪く，改善の余地がある結果となった。

説明変数は，津地方気象台で観測された同期

3.2 説明変数の追加

間の 1 日あたりの降水量(mm/day)，平均気温(℃)，日照時間(hour/day)に加え，安濃ダムの有そこで，気象データに加え，安濃ダムの有効貯効貯留量(m³)及び中勢用水の水利権量(m³/day)

留 量 (m³) 及 び 中 勢 用 水 地 区 内 の 水 利 権 量を採用した。

(m³/day)を説明変数に追加し，予測精度がどの程

2.3 深層学習モデル

度改善されるか比較した。

LSTM，CNN，GRU，QRNN の計 4 つの学習手

安濃ダムの有効貯留量，水利権量のいずれか法で計算を試みた。いずれの手法でも，予測日を説明変数に追加した場合(図 2)，両方を追加し前日から過去 60 日間分の説明変数を 1 セットとた場合(図 3)のいずれでも予測精度が向上した。

30

1

年毎の取水量に大きな変化が見られず，深層学

実測値

習を用いた予測でも同様の傾向が再現できた。
1

0.6

貯留量追加
RMSE=0.240
水利権量追加
RMSE=0.153

0.8

0.4

0.2

0
4/20

図 2

6/7

7/26

9/12

10/31

正規化取水量

正規化取水量0.8

予測値
RMSE=0.129

0.6

0.4

日付

0.2

実測値と予測値の比較(説明変数追加)

0
3/1

1

10/30

7/1

3/1

10/31

日付
実測値

0.8

正規化取水量実測値

図 53.4 他の学習手法による検証結果

両方追加
RMSE=0.127

0.6

実測値と予測値の比較(別期間のデータセット)

最後，他の学習手法に変えることで予測精度0.4が向上するか検証した(図 6)。各学習手法におけ0.2

る計算条件を表 1 に示す。

0
4/20

6/7

7/26

9/12

表 1

10/31

CNN

GRU

QRNN

エポック数

100

1,000

1,000

ウィンドウサイズ

5

日付

図 3

実測値と予測値の比較(説明変数追加)

また，これまでエポック数は 1,000 としていたが，

計算条件

180

1

100 に減らした際の予測精度を検証した(図 4)。

実測値

1
0.8

実測値

CNN
RMSE=0.163

正規化取水量

正規化取水量0.8

エポック数100
RMSE=0.101

0.6

0.4

0.6

GRU
RMSE=0.112
0.4

QRNN
RMSE=0.172
0.2

0.2
0
4/20
0
4/20

6/7

7/26

9/12

7/26

9/12

10/31

日付

10/31

日付

図 4

6/7

図 6

実測値と予測値の比較(エポック数)

実測値と予測値の比較(学習手法の比較)

いずれの学習手法も予測精度の向上は見られ若干予測精度が向上した。計算時間も考慮ず，水需要量予測において LSTM が最も高い予し，エポック数は 100 を採用すべきと考えた。

測精度を発揮することが分かった。

3.3 別期間のデータセットを用いた検証

4. まとめ槻瀬(2018)が使用した取水量データの中で，

深層学習を用いた水需要量予測は可能。

欠測値のない範囲を学習用データとし，本研究で



学習手法として LSTM が最善。

使用した取水量をテストデータとした(図 5)。



ダムの有効貯留量，水利権量のいずれも取予測結果は実測値と概ね一致しており，学習

水量予測に重要な因子。

用データセットとテストデータセットの期間が不連続の場合でも予測可能であった。土地改良区で中勢用水の供給主導型水管理が深層学習でも再現。

のヒアリングにより，中勢用水では供給主導型の

参考文献

水管理がなされていることが分かった。そのため，

槻瀬(2018)「機械学習を活用した農業用水需要の予測手法」

31

15

画像認識技術を用いた農業用水利用の見える化
水資源工学研究室 山中理奈（指導教員：加治佐隆光，伊藤良栄）

1.

排除するために前処理を行い，一桁ずつの数字

はじめに
パイプライン化に伴い，電気代が農家の新たな画像を得た(図 1)。室内実験では手動で数字部

金銭的負担となる。無駄水の発生等による水使用分を切り取ったが，揚水機メータ画像ではツール

量の急激な増加を確認するために毎朝揚水機場に汎用性を持たせるために，OpenCV の輪郭抽で稼働時間を記録する農家もいるが，水管理負出機能を改良して，自動的に数字部の画像を取担軽減のために導入したパイプラインが，逆に農り出した。

家に負担をかけるというのは矛盾している。
メータ画像から数字を読み取る技術は確立されているので，それらを用いてシステム化すればよいのかもしれない。しかし，高額な特許使用料が必要なので，農業現場での適用は難しい。
そこで，本研究では使用料がかからないオープ
ンソースを用いて，揚水機場のメータ画像から稼
働時間を求めた。さらに，誤認識がある程度発生

図 1 揚水機メータの画像処理の流れした場合でも自動的に数値を修正する後処理プ

画像を用いた文字認識には，Tesseract OCR とログラムにより，大きな矛盾のないデータが得られ深層学習の 2 つの手法を試した。OCR では白黒

る見える化ツールを作成した。

画像が必要なので，二値化処理を行った。二値2.

検証に用いた画像化する際の閾値を変化させることで正解率がどう

2.1

室内実験

変わるか調べた。深層学習には TensorFlow を用開発ツールの使い方や画像処理に慣れるた

い，手書き数字画像の認識を行うチュートリアル

め，照明条件が一定の室内で予備実験を行っである Deep MNIST for Experts という既存のプロた。室内実験では，揚水機場で使われているメー

グラムを適用した。学習手法は画像認識の分野でタに類似したコインカウンタをデジタルカメラで撮優れた性能を発揮する CNN を用いた。

像した画像を用いた。

4.

結果及び考察

2.2

4.1

室内実験

実揚水機メータ画像を用いた実験

室内実験後，実揚水機メータ画像を用いた検1 桁の数字画像 267 枚を用いて二値化の閾値証を行った。対象は，桃園西部土地改良区の牧を変化させた結果，閾値が 210 の時に正解率が揚水機場である。タイムラプスカメラを用いて，2 台

99.25%と最も高くなった。閾値による二値化画像

ある揚水機の積算稼働時間を 1 時間間隔で撮影の変化を図 2 に示す。

した。SD カードに保存された動画ファイルを適宜回収し，ffmpeg を使って静止画像に分割変換した。撮影期間は 6 月から 8 月である。揚水機場に
は照明がないため，すべての画像で数字の読み取り可能であった 6 時から 17 時の画像を用いた。
3.

図 2 閾値による二値化画像の変化

研究方法

室内実験では光の条件がほぼ同じで，なおか
つ画像も鮮明だったので，このような条件下であ

画像から数字を読み取る際に，余分な部分を32

れば OCR による画像認識で十分な正解率を得らられた結果を入力すると，全体の正解率は 98.67%

れることが分かった。

に向上した。また，目視で読み取った値と修正値4.2との差が±1 以内を許容範囲とし，修正後の結果

実揚水機メータ画像を用いた実験

2017 年 6/2 16:00～8/28 15:00 の画像 733 枚がこの範囲内に収まる割合を妥当性と定義した。

を用いた。なお以下の解析では，期間中ほとんど

妥当性は 99.99%で，学習 7 の 1 つの数字以外

数値が変化しない千の位と影響の小さい小数点は，妥当な数字を得られた(表 1)。

以下を除く 3 桁のみを対象とした。
閾値を変えた OCR で 1 号ポンプの 3 桁全てが一致した正解率は，閾値が 140 の時で 79.67%であった。大津の二値化や適応的しきい値処理，バ
イラテラルフィルタなども試したが，いずれも正解
率はそれほど改善されなかった。
そこで，深層学習による数字認識を試みた。学
習データに 2018 年の 1 桁の数字画像 6,500 枚を用いて，1 バッチを 50 個，1,500 バッチ分の学習を行って 2017 年の画像の数字を予測させた。同じ学習データを用いても TensorFlow では毎回予測が異なるため，学習は 10 回行った。深層学習
10 回分の正解率の平均は，1 号ポンプで 90.06%，

図 3 修正対象が 7 時～16 時の場合のルーチン

2 号ポンプで 96.10%，全体で 93.08%であった。以

表 1 修正後の正解率と妥当性
1号ポンプ上の結果より，時刻によって光の条件が異なり，

2号ポンプ

全体

正解率(%) 妥当性(%) 正解率(%) 妥当性(%) 正解率(%) 妥当性(%)

認識対象の画像が比較的不鮮明である揚水機メ

学習1

99.18

100

98.77

100

98.91

100

学習2

98.77

100

98.23

100

98.50

100

学習3

99.05

100

98.50

100

98.77

100

定精度が高いことが分かった。

学習4

98.91

100

98.64

100

98.78

100

4.3

学習5

98.91

100

98.64

100

98.77

100

学習6

98.64

100

97.95

100

98.30

100

学習7

98.91

100

98.09

99.86

98.50

99.93

学習8

98.77

100

98.91

100

98.84

100

学習9

98.91

100

97.82

100

98.37

100

学習10

99.05

100

98.91

100

98.98

100

平均

98.91

100

98.45

99.99

98.67

99.99

ータの画像認識では，深層学習を用いる方が推
数字自動修正プログラム

深層学習を使ってもそれなりの誤認識が見られたので，これを自動的に修正する数字自動修正
プログラムを作成した。

5.

積算稼働時間が対象なので，修正すべき矛盾

まとめ

データとは，前後の数字との差分値が経過時間

室内実験画像のように，光の条件が同じで，認内に収まらない場合である（例えば，1 時間前の識対象が鮮明に写っていれば，OCR で精度高くデータが 2,450, 1 時間後のデータが 2,750 など）。

数字を認識できた。いずれも満たしているとは言

矛盾データを発見すると，修正対象の時刻以降

えない画像が含まれる揚水機メータ画像では，深で修正値としてあり得る値が見つかればその数値層学習を用いた画像認識の方が精度は高かっに変更し，無ければ前の時間の数字と同じにするた。深層学習で誤認識された 1 割弱の数字も，今(図 3)。これは，誤認識される数字はメータが回転回開発した数字修正プログラムを介すことにより，

途中で数字が切れている場合に多いので，完全平均 99.99%の妥当性で揚水機稼働時間を得るこに切り替わった数字が誤認識した時間以降に必とができた。以上の成果から，オープンソースを用ずあるという仮定に基づいている。

いて実用上農業用水利用の見える化を図ることが作成した自動修正プログラムに深層学習で得できたといえよう。

33

津市大澤池における水質評価

16

水資源工学研究室 和田泰士 （指導教員：近藤雅秋）
1.はじめに

池池水、大澤池流入水、嘉満池における pH、
DO、EC、クロロフィル a、T-N、T-P、COD

都市化が進む現代では、農業用のため池
周辺地域に多くの商業施設や住宅地が軒を濃度を示す。

連ねている。そのようなため池では、排水路などを通じて窒素やリンなどの環境負荷
物質が流入している。このことから、アオコの発生といった水質の悪化問題が発生し、ため池としての機能が損なわれてしまう危険性がある。そのため、農業用ため池として機能を果たしているのかどうかを把図 1 大澤池のヒシ被覆率

握する必要がある。
本研究では、ため池が農業用ため池としての役割を十分に果たしているのかを水質の面から検証した。
2.研究方法三重県津市で夏季に水生植物であるヒシが確認される大澤池、水生植物が一年を通して確認できなかった嘉満池を本研究の調査

図 2 pH対象池とした。
大澤池では先行研究として 2017 年から水質のデータを集めており、2018 年は 5 月より水質調査をはじめ、12 月まで各月 1 回実施した。調査項目は表 1 に示す。
表 1 測定項目

図3

DO

3.結果
図 1 は大澤池におけるヒシの繁茂の度合を目視より各地点を総合的に判断し、グラフ化
図 4 ECしたものである。また図 2 から図 8 に、大澤

34

pH においては 3 地点とも農業用水基準値
からみて高い数値を示しており、各池の水においてアルカリ化が進んでいることが分かる。DO は大澤池池水のみ夏季に低下している。夏季はヒシの繁茂率が高くなっている時期であるためヒシによって酸素が消費されたと考えられる。EC は大澤池池水の方が嘉図 5 クロロフィル a

満池より高くなっている。つまり、嘉満池が最も不純物（電解質）が少ないことが分かる。
また、栄養塩類を見ていくと、T-N は流入
水のみ高く、大澤池池水、嘉満池においてあまり変化は見られない。T-P は各池水 12 月を除いて近しい値となっている。COD は基
準値が 6mg/L 以下と定められているが大澤
池池水、嘉満池はどちらも満たしてはいない。

図 6 T-N

4.考察とまとめ表 2 に農業用水基準値と 2018 年の灌漑期
間平均における大澤池流入水、大澤池池水、嘉満池との比較を示す。
大澤池池水は pH、COD、T-N は基準値を超える結果となった。大澤池池水の T-N は流
入水の約半分の数値となり、池水内で富栄養化を抑える働きがあることが分かる。一方で

図 7 T-P

大澤池池水の COD に関しては流入水と比較すると、4 倍ほどの数値であり、基準値の 2倍の数値を記録した。したがって大澤池の池
水は栄養塩類に関しては水生植物であるヒ
シ等によって富栄養化を抑制されているが、水質から観て農業用ため池としての役割を十分に果たしていないといえる。

図 8 COD
表 2 農業用水基準との比較
2018 灌漑期 5月～8月
pH
COD（mg/L）
DO（mg/L）
T-N（mgN/L）
EC（μS/cm）
NH4-N(mgN/L)
NO2-N(mgN/L)
NO3-N(mgN/L)
T-P(mgP/L)

基準値
6.0～7.56mg/L以下
5mg/L以上
1mgN/L以下
300μS/cm以下

大澤池 流入水
7.38
3.25
8.78
▲ 2.41
200
0.051
0.016
1.36
0.036

大澤池 池水△ 7.51▲ 12.07.78△ 1.10
127
0.033
0.008
0.115
0.048

嘉満池
△ 7.58▲ 15.5
8.48△ 1.14
62.1
0.030
0.013
0.087
0.031

▲:農業用基準値から 2 倍以上超えている △:農業用基準値を超えている

35

１７

鈴鹿市の景観に対する意識調査
応用地形学研究室 海野瑛輝

１．はじめに（指導教員：春山成子）

なされてきた。

高度経済成長以降、日本では都市開発①鼓ヶ浦の白砂青松②江島公園

及び観光地の設立で経済性や効率性を優③白子駅先したため、宅地開発が進み、自然景観④平田町駅

や伝統的街並みから地域特性が喪失し⑥桃林寺⑤岸岡山緑地⑦セントラルグリーン

た。高層マンションの設立を機に景観破⑧佐々木信綱生家主屋⑨鈴鹿サーキット

壊問題も発生し、人々の景観に対する意

山のグリーンベルト
農地ゾーン

識は高まりつつある。

河のグリーンベルト

同じ景観であってもさまざまな志を抱市街地ゾーン
海のグリーンベルト

く大学生（同一世代）によって捉え方は

図 1 本研究の景観評価地点異なる。
（柴田 ２０１８）
本研究では 2010 年の鈴鹿市景観計画

４．アンケート調査結果

で“鈴鹿市の個性を彩る景観拠点、景観

アンケート調査の結果、駅前の市街地軸”に指定された次の 9 地点、海岸景観

景観と眺望景観では 10 代、20 代で比較（①鼓ヶ浦の白砂青松、②江島公園）、駅的評価点が高く、自然景観は 60 代以上前の市街地景観（③白子駅、④平田町が“残していきたい”“鈴鹿市の個性を彩駅）、眺望景観（⑤岸岡山緑地、⑥桃林る景観の一つと感じる”の割合が高い。

寺）、自然景観・農村景観（⑦セントラル

各世代で景観評価に差異がある。景観保グリーン）、歴史的・文化的景観（⑧佐々

全活動内容は、清掃活動、地域住民が主

木信綱生家主屋）、鈴鹿サーキット周辺の体となった活動、学校教育などイメージ

景観（⑨鈴鹿サーキット）に対する各年

しやすく、取り組みやすい内容であっ

代の人々の認識を理解し、景観の価値をた。支払意思額と各評価項目の関係を見明らかにすることが目的である。

ると残したいと思う割合は強い相関関係

２．研究方法にあり、鈴鹿市の個性を彩る景観の一つ

本研究では景観評価・景観保全の認識と感じる割合は中程度の相関関係にあっを問うアンケートを作成し、上記①～⑥

た。

の鈴鹿市の景観を各年代の人々に対して調査を実施した。また当地域の景観の価値を数値化し、景観保全の在り方について考察した。
３．研究対象地
鈴鹿市景観計画に指定された地点の周辺では大規模な建築に際し、市への届け出が必要であり、各地点で景観の誘導が36

建物の高さや色彩の制限

13

観光客と地域住民が主体となった活動

18

歴史的な街並みや建物の再利用

43

市が主体となった保全活動

44

学校における教育46

地域住民が主体となった活動

47

鈴鹿市の個性を彩る景観と感じる割合（％）

3

その他

0

y = 0.7883x - 4.0289
R² = 0.6022

60
40
20
0

0

50

100

”景観を残したい”割合（％）
61

清掃活動

80

50

100

図 5 鈴鹿市の個性を彩る景観の一つと感じる割合と“景観を残したい割合”の関図 2 景観保全活動内容

表 1 景観評価の結果

非常に良い
80
60
40
20
0

非常に悪い

悪い

係

鈴鹿市の個性を

残したい
対象地区

良い

と思う割 評価点
合（％）

普通

海岸景観
駅前の市街地景観

彩る景観のひとつと感じる
割合（％）

①②

89

4.19

64

850

③④

59

3.53

34

694

⑤⑥

70

3.88

41

714

⑦

41

3.64

32

632

⑧

81

3.93

62

853

⑨

69

3.77

32

779

鈴鹿サーキット周辺の景観

５．まとめ

歴史的・文化的景観

本研究で以下のことが分かった。

眺望景観

支払意思額

・各年代（特に若い世代）の景観保全活自然景観・農村景観動への参加意欲の低さ
図 3 景観評価の世代別の結果（人）・世代間の景観認識の相違

支払い意思額（円）1000

６．今後の課題

800

景観保全活動への参加意欲向上のた

600

め、ＳＮＳなどを用いた景観保全活動へ
y = 4.865x + 417.71
R² = 0.9262

400の情報提供が必要であろう。景観認識向

2000

上により魅力を世代間で共有できるワー
050”景観を残したい”割合（％）

クショップの開催も必要であろう。

100

７．参考文献図 4 支払意思額と“景観を残したい”

鈴鹿市ＨＰ

割合の関係

http://www.city.suzuka.lg.jp/
柴田寛太郎（２０１８）大学生の考える
津市の景観

37

１８

東紀州のジオパーク構想における「滝」の持つ意味についての研究
応用地形学研究室 北尾彩夏 （指導教員：春山成子）

１．はじめにの滝(紀宝町)をジオサイトとしての意義を三重県東紀州ではジオパークへの登録を分析する対象として選定した。

目指し、6 年前から東紀州ジオパーク構想

４．調査結果推進委員会が活動している。また、東紀州

4.1 地質学的背景

地域は特殊な気候・地質・地形を持ってお紀伊半島では約 1400 万年前に火山噴火り、これらが東紀州の社会、産業に与えてがあり、現在この火山活動が残した地質遺いる影響は大きい。地場産業を支えるため産が多くみられる(赤嶺秀雄,1991 年)。岩石に東紀州においてもジオパークへの登録がは斑状花崗岩が多くみられ、性質は岩体中望まれる。

に割れ目が柱状にできる柱状節理が発達し本研究ではジオサイトとしての注目が低ている。また、紀伊山地は曲隆山地でありかった「滝」のジオパーク登録への意義を

標高が高い。岩石節理の割れ目に沿った崩考えたい。ここでは①滝の落差や勾配、緑壊によって河床に段差ができ、大きな落差

被率・水面率を明らかにする。②滝への心の滝が多く形成されたと考えられる。

理認証を明らかにする。③滝のジオパーク

4.2 緑被率・水面率の算定、勾配の算定選定した「滝」の景観写真をメッシュ化

での役割を明らかにする。この 3 つを目的として設定した。

し、メッシュ図を作成(図 1）し、そこから

２．研究方法

緑被率・水面率等を算定した。

本研究では滝が与える心理的認証への理「滝」の勾配算定には国土地理院地図を

解度、ジオパークの認知を問うためのアン

用い、滝の位置から断面図を作成(図 1)し、ケート用紙を作成し、ジオパークのジオガ勾配を算出した。図化したところ断続的にイドを担うことができる世代として三重大岩石が削れているものや複数段になってい学に在籍する学生を対象にアンケート調査

るものなど特徴がみられた。

を 2018 年 10 月に実施した。
選定した「滝」の特質を表すものとして落差、勾配、緑被
落差
滝壺
岩石
植物
空

率・水面率等を分析し、その結果から東紀州ジオパーク登録に向けた考察を行った。
３．研究対象地本研究では、東紀州に属する三重県紀北

勾配 1/1.07

町、尾鷲市、熊野市、御浜町、紀宝町の 2
市 3 町を対象地域としている。この地域の中から代表的な①清五郎滝(紀北町)②馬越
不動滝(尾鷲市)③城山・女王の滝(尾鷲市)④布引の滝(熊野市)⑤荒滝(熊野市)⑥不動

図 1 滝のメッシュ図と勾配（飛雪の滝）の滝(御浜町)⑦飛雪の滝(紀宝町)⑧浅里・二38

4.3 緑被率・水面率と評価点の比較

学びが約 5％という結果になり、若者にと

表 1 緑被率・水面率と評価点の比較って滝はレジャーとしての利用が望まれて滝の名前
落差 勾配 落差の水面率(%) 滝壺の水面率(%) 水面率(%) 岩石率(%) 緑被率(%)
清五郎滝
30 1/3.06
49.26
49.26
49.58
馬越不動滝
20 1/3.15
3.94
3.94
83.90
城山・女王の滝
25 1/0.60
9.20
8.70
17.90
3.77
78.33
布引の滝
53 1/2.23
1.81
1.81
15.10
81.94
荒滝
25 1/1.52
6.08
6.08
7.39
86.54
飛雪の滝
30 1/1.07
12.97
8.05
21.02
13.79
61.58
浅里・二の滝
1 1/0
1.48
46.30
47.78
44.50
7.18
不動の滝
20 1/1.80
4.76
4.76
46.31
48.11

いることが分かった。

滝の名前
清五郎滝
馬越不動滝
城山・女王の滝
布引の滝
荒滝
飛雪の滝
浅里・二の滝
不動の滝

迫力
4.43
1.73
3.83
2.63
3.97
4.47
1.83
3.27

安らぎ
2.03
3.87
2.93
3.03
3.23
3.17
4.10
3.30

５．結論
滝が人に与える心理印象については、勾配や落差は関係なく、写真内の水面率等が

静寂
リラックス
2.50
2.07
3.97
3.90
2.50
3.00
3.17
3.30
2.67
3.07
2.47
3.30
4.03
4.03
3.13
3.50

滝の印象を決めることがわかった。滝をジオサイトとすることで地質的意義のみならず、観光地的な要素について着目すること

4 つの要因を分析した結果を数値化してが必要である。今回取り上げた馬越不動滝

比較してみた結果、大きく 3 つのことが分は熊野古道の馬越峠に位置しており熊野古かった。①落差の水面率が高いと迫力があ

道と連携した観光地化が可能である。また、る。②全体的な水面率が高くその中でも滝

飛雪の滝はキャンプ場が併設されており、つぼの水面率が高いと安らぎ,静寂,リラッ

レジャーとしても利活用度が高い。

クスに繋がる。③緑被率が高くても岩石率６．残された課題
東紀州には以下の図に点で示したようにが低いと安らぎ,静寂,リラックスは低くな多くの滝が点在している。

る。
「滝」の景観写真では撮影者により景観の捉え方は異なるものの水面率・緑被率は滝の評価点に影響し得るが、滝の落差や勾配は滝の心理認証に関連しないといえる。
4.4 ジオパーク認知について2018 年 2 月に行った熊野市で行った全世代を対象とした認知調査ではジオパークを知らない人が約 67％であった。また、ジオパークへの登録に向けて活動している団体の存在を知らない人は約 89％であった。

図 2 東紀州の滝分布

2018 年 10 月に行った本研究の認知調査ではジオパークを知らない人は約 83％におよ

これらの滝をどのように観光地化し、利び若年層の認知度は低いと言える。また、用するのかが課題となる。また、これから東紀州の観光地への認知についての問いはジオガイドを担うことができる若い世代の

約 60％が熊野古道を示しており、世界遺産

ジオパークの認知度をあげる必要がある。

への認知度は高い。東紀州において観光地

７．参考文献として滝を訪れたいと回答した人は約 50％

観光三重，紀北町，尾鷲市，熊野市，御浜であった。また、滝のジオサイトとしての町,紀宝町ホームページ

役割を問う設問では遊び・楽しみの項目が小寺倫明(2013)「地域資源活用による地域

それぞれ約 37%、親しみが約 16％、歴史・活性化の可能性」

39

19

四日市市における大気汚染について-アンケート調査をもとにした分析応用地形学研究室 中嶋 善太 （指導教員 : 春山 成子）

1. はじめに1960 年頃、四日市市にて四日市公害問題が発生した。2015 年 3 月には「四日市公害と環境未来館」が四日市公害の歴史と教訓を次世代へ伝え、環境改善の取り組みから得た知識や経験を国内外に情報発信するため開館した。この四日市公害についての研究には北畠（2002）、生川(2017)などがあり、四日市公害

図 1 四日市市の亜硫酸ガス濃度の変遷と環境未来館の持つ役割などが明らかにされ4. 調査方法ている。しかし現在の四日市市民が大気汚染

文献調査で現在の四日市市の大気特性を調についてどのように認識しているかについて査した。また四日市公害と環境未来館にて四の研究は無い。そこで本研究では、四日市市

日市ぜんそくと大気汚染に関する展示と訪問の大気状況の維持・改善を考えていくため、者等についての調査を行った。その後大気汚現在の四日市市民がどのように大気汚染問

染への認識を問う設問を主としたアンケート

題・四日市市の大気状況を認識しているのかを作成し、四日市市市民を対象に平成 30 年 9

分析するため、アンケート調査を試みた。

月下旬から 10 月中旬にかけて近鉄四日市駅周

2. 目的

辺にてアンケート調査を実施し、106 部を回

四日市市市民の大気汚染問題・四日市市の収した。また、アンケート調査結果の補足の大気状況への認識を明らかにすること。

ために聞き取り調査を実施した。

3. 調査地

5. 結果

調査地である三重県四日市市は石油化学産

アンケート調査の結果、四日市ぜんそくへ業を主とする工業都市であり、中京工業地帯の認知度、四日市公害と環境未来館などの認の一角をなしている。四日市市は磯津や楠な識、大気汚染への関心は 10 代・20 代といっどの市内 11 箇所に大気状況を監視するためのた若い世代がその他の世代に比べ高いことがシステムを設置している。2018 年現在、これ明らかになった。また現在の四日市市の大気らのシステムの示す値は全て環境基準値を下状況についての認識は、「悪い」と回答した人回っており。四日市市の大気状況は良好であ数が最も多く全体の 41.5%、「非常に良い」とる。また四日市公害による大気汚染の主な原回答したのは全体の 3.8%に留まった。
「悪因物質である亜硫酸ガスの濃度は 1967 年がピい」「非常に悪い」と回答した方の回答理由はークを示したが、それ以降に数値は減少して「なんとなく、特になし」が 32.3%、「イメーいる。1980 年以降は三重県の環境保全目標値

ジ」が 22.6%と抽象的な理由が目立った。

である 0.017ppm を下回っている。

40

図 7 年代と大気汚染への関心との関係
図 2 四日市ぜんそくに対する年代別認知度
6. まとめ本研究で以下のことが分かった。
1)10 代、20 代といった世代がそのほかの世代に比べ四日市ぜんそくへの認知度や大気汚染問題への関心が高いということ。
2)実際の四日市市の大気状況は良好であるにも関わらず、多くの四日市市民は四日市市
図 3 四日市公害と環境未来館への認知度の大気状況を良いとは考えていないこと。
またその理由として過去の大気汚染のイメージの影響が大きいこと。
7. 考察
四日市ぜんそくへの認知度、四日市公害と環境未来館などの認識、さらに大気汚染への関心が 10 代・20 代という若い世代が他の世代に比べ高いが、これは 10 代・20 代という

図 4 四日市公害と環境未来館への来訪歴

若い世代が、大気汚染を含む環境問題を学習する機会が多いためであると考えられる。加
えて四日市市の多くの小中学校は四日市公害と環境未来館への見学活動を行っており、このことも一因となっていると考えられる。
8. 参考文献北畠正義 2002

図 5 現在の四日市市の大気状況への認識「四日市地域における公害問題とその環境改善効果について」
生川貴司 2017「四日市公害と環境未来館の役割」

図 6 認識の理由41

42

修士論文発表要旨

43Ｈ３０年度大学院博士前期課程（Ｍ）発表会プログラム
発表会開催日：Ｈ３１年２月１２日(火曜)会場：２０６教室、２１１教室

発表時間：２０分／人（発表１５分、質疑応答５分）

発表形式

：口頭

司会＆タイムキーパー： 指導教員（または補助員）
整理
番号

会場

時間

学籍番号

氏

名

題目

教育研究分野

主査

副査

206

09：00-09：05

1

206

09：10-09：30

517M204

今井 雅人「オホーツク海底堆積物コアに記録された新生代後期の海氷変動〜長時間スケールのアイスアルベド
フィードバックの効果」

地球システム進 坂本竜彦
化学

西井和晃
山田二久次

2

206

09：30-09：50

517M207

桑山 采「微細藻類ユーグレナの油分抽出残渣の嫌気性メタ 地球システム進 坂本竜彦
ン発酵によるバイオガスエネルギーとしての利用可 化学
能性評価」

大野 研
飯島慈裕

3

206

09：50-10：10

517M213

正木 達也「農業と太陽光発電を両立するソーラーシェアリング 地球システム進 坂本竜彦の導入判断手法の確立〜ほうれん草における遮光 化学
率と生育の関係性」

長菅輝義
松尾奈緒子

4

206

10：10-10：30

517M208

関 陽平

日本周辺の海面水温分布がもたらす気温前日差の 気象・気候ダイ
気候学的地域性
ナミクス

立花義裕

西井和晃
飯島慈裕

5

206

10：30-10：50

517M206

金子 央

d4PDFを用いた降水量データの非定常性に関する研 水環境・自然災 葛葉泰久
究
害科学

立花義裕
西井和晃

取出伸夫
飯島慈裕
坂井 勝
松村直人
松尾奈緒子

開会挨拶（専攻長）

休憩(10分間）
6

206

11：00-11：20

517M205

奥田 涼太

土の凍結モデルにおける地表面熱境界条件の実験 土壌圏システム 渡邊晋生
的研究
学

7

206

11：20-11：50

517M212堀江 啓太

名古屋市東部におけるネブトクワガタの生息および個体数の要因8206

11：50-12：10

517M203

犬飼 悠介

三重県における原木価格の分析と原木流通の現状 緑環境計画学

松村直人

9

206

12：10-12：30

517M228KASSAMBARA
BARRYHydrological Modelling for the Conservation of the 水資源工学
Niger Inner Delta in Mali
(マリ国ニジェールインナーデルタ保全のための水文モデリング)加治佐隆光 酒井俊典
保世院座狩屋
岡島賢治

10

206

12：30-12：50

517M229OWINO ALEXOTIENO

Development of New Technology for Design ofSolar Support Structures(太陽光発電用基礎設計における新技術開発に関する研究)

国際環境保全学

保世院座狩 酒井俊典
屋
加治佐隆光

206

12：50-12：55

会場

時間

題目

教育研究分野主査

211

09：00-09：05

1

211

09：10-09：30

517M202

礒田 修平

二次栽培指標とマルチ分光センシングによるワイン
用ブドウの栽培支援技術の確立

フードシステム
学

亀岡孝治

橋本 篤
福島崇志

2

211

09：30-09：50

517M209田口 拓実

光分析手法を用いた雑味の視点から見た昆布出汁 フードシステム
の解析
学

亀岡孝治

橋本 篤
柿沼 誠

3

211

09：50-10：10

517M224

諸井 郁人

ドローンによる獣害対策に関する研究
エネルギー利用 鬼頭孝治
－定置監視カメラによる人認識を用いた誤発進防止 工学
システム－

佐藤邦夫
陳山鵬

4

211

10：10-10：30

517M222

福嶋 琢朗

佐藤邦夫
陳山鵬

5

211

10：30-10：50

517M225

FU ROU

ドローンによる獣害対策に関する研究
エネルギー利用 鬼頭孝治
－搭載カメラによる着陸および動体追従制御の構築 工学－
ハイブリッドバイオボードの作製及びその強度― 麦 エネルギー利用 王秀崙
藁とトウモロコシ藁を混合した場合 ―
工学

整理
番号

環境解析学

大野研

中井毅尚
松尾奈緒子

閉会挨拶(副専攻長）

学籍番号

氏

名

副査（実質指導教員）

開会挨拶（副専攻長）

佐藤邦夫
村上克介

休憩(10分間）
6

211

11：00-11：20

517M226

YANG HUA

Development of hybrid biomass board and its
mechanical properties using rice straw and corn stalk7

211

11：20-11：50

517M214植木 俊介

青果物流通における環境負荷モニタリングデバイス 応用環境情報学 佐藤邦夫の開発― 衝撃加速度検出のためのサンプリング周
波数の検討 ―

陳山鵬
福島崇志

8

211

11：50-12：10

517M215

笹倉 聖矢

エネルギー損失を考慮した直結型四輪駆動車両けん引特性の3次元シミュレーション

応用環境情報学 佐藤邦夫

王 秀崙
福島崇志

9

211

12：10-12：30

517M219

永谷 良介

農作業支援ロボットのための走行路周辺環境認識シ 生物環境制御学 村上克介
ステムの開発

陳山鵬
森尾吉成

10

211

12：30-12：50

517M223

巻渕 優紀

農作業支援ロボットのための作業空間内主要物体認 生物環境制御学 村上克介
識システムの開発

陳山鵬
森尾吉成

211

12：50-12：55

閉会挨拶(専攻長）

44

エネルギー利用 王秀崙
工学

佐藤邦夫
陳山 鵬

HYDROLOGICAL MODELLING FOR THE CONSERVATION OF THE INNER NIGER DELTA IN MALI
*Barry Kassambara1, ( Student ID:517M228)
1

Graduate School of Bioresources, Mie University, Japan

ABSTRACTThe Niger Inner Delta (NID) is a wetland that was selected as an International Important Wetland under theRamsar Convention (on February 1st, 2004) and can still be considered a hotspot of biodiversity in the Sahel.
The Niger River is the main water source for the NID and is also used for urban life and irrigation. Therefore,
the sustainable use of water to ensure environmental flow in the NID is under discussion. The main objectiveof this study is to develop different models to forecast efficiently the water-level in the Niger Inner Delta,
based on the climate condition and the changing river flow.
We evaluate the performance of different models established with empirical (Artificial Neural Network
and Regressions) or Conceptual Variable Source Area (Water Balance Method WBM) approaches. The
results of evaluation and validation based on determination coefficient (R2), Root Mean Squared Error(RMSE) and Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) show that all the models have good results however theLavenberg-Marqardt Artificial Neural Network (ANN) with 15 hidden layers has the best fitting for thevalidation and the Bayesian Regularization ANN with 80 in testing periods.
Therefore, although the WBM using Variable Source Area concept doesn’t fit as well as the other models,
it has the merit to estimate and forecast the wet area surrounding the water body of the delta and the monthly
outflow (𝑸𝑸𝒐𝒐𝒐𝒐𝒐𝒐) from the NID.
Keywords: Niger Inner Delta, water-level, wetland, simulation model
different models. The evaluation and forecasting ofwater-level fluctuation (WLF) are increasingly
important for the NID owing to its close relation tohuman activity, agriculture production, and socioeconomic and environmentally sustainable
development.

1. INTRODUCTION
For many decades, water shortage has been a direproblem for millions of people living along thesouthern fringe of the Sahara Desert (Zwart, et al.,2005). A recent international study, published inJuly 2018, identified the Inner Niger Delta area as
the birthplace of African Rice domestication 3000
years ago (Cubry, et al., 2018).
The River Niger has its source in the Fouta
Djallon Mountains to the south of Guinea (WestAfrica), it flows northeast through the Upper Niger
basin and enters the Niger Inner Delta (NID) in
Mali with a large floodplain. The annual floodingof large alluvial plains is a vital resource for many
ecosystems, including those serving agriculture,
livestock, groundwater recharge, and biodiversity.
The rapid expansion of irrigation upstream by thediversion dams on the Niger river and its subsidiary(Bani), has made a significant impact on the WaterLevel (WL) in the NID downstream (Kassambara,
et al., 2018) as well as the flood area. A smaller
flood area means fewer resources and possible
friction and even uprisings between different
communities and users, described as “The Tragedyof the Commons” by the American Biologist
Garrett Hardin in 1968 (Garrett, 1968).
The main objective of this study is to develop
statistical/stochastic and conceptual/physicalmodels for Niger Inner Delta Water-Level(WL)
forecasting and make a comparison between these

2. STUDY AREA AND DATA SOURCES
Beyond the town of Ségou, the Niger River forms
a vast inland delta with an area of 41,800 km² (Fig
1 & 2); it joins with its main tributary, the Bani, at
Mopti and then forms several lakes. The watershedarea of this Inner Delta covers 130,000 km²(Kassambara, et al., 2018). The NID is extremely
flat and contains many lakes and streams ofvarying morphology. The altitude of the river bed
only decreases by approximately 10 m over the 350
km between the entry and exit of the delta (Ibrahim,
et al., 2017). This study uses data from different
sources. The flow of the River Niger at Mopti andthe water level at Akka are taken from the MalianGovernment Hydraulic Service; the meteorological
data are from the Mali-Meteo & Atmospheric
Science Data Center (NASA).
3. METHODS
The most common methods for river flow and
WL forecasting are physical, conceptual and/or
statistical rainfall-runoff methods [5-7]. In recent

45years, Artificial Intelligence (AI) has received agreat deal of attention as a modern approach fordata series analysis and for hydrology modeling,including Artificial Neural Networks (ANN) andthe Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System(ANFIS). For our study, five different models were
implemented, based on empirical and stochastic
approaches.

𝒚𝒚(𝒌𝒌) (𝒙𝒙) = 𝒇𝒇(𝒂𝒂(𝒌𝒌) (𝒙𝒙))(3)𝒚𝒚(𝑳𝑳+𝟏𝟏) (𝒙𝒙) = 𝒈𝒈(𝒂𝒂(𝑳𝑳+𝟏𝟏) (𝒙𝒙))(4)→ Output layer activation (𝑘𝑘 = 𝐿𝐿 + 1)

Where 𝑔𝑔 is the output layer activation function.
→ Calculating the error using squared error
function gives:

3.1 Artificial Neural Network (ANN)An artificial neural network (ANN) is a nonlinear, black box statistical/stochastic approach(MohammadKalteh, 2013); the main objective is tofind the optimum architecture of an ANN that canmodel the relationship between input and output
variables. In this study, the Matlab Neural Network
tool® were used to train the different models. For
each of the following ANN algorithms, themonthly rainfall, evapotranspiration and the riverdischarge at Mopti station were designated as
predictors and the water level at Akka station was
designated as the predicted.
The most commonly used ANN structure is thefeed-forward multilayer perceptron (MLP) (seeFig.1). It is a network formed by simple neurons.
The perceptron computes a single output frommultiplereal-value
inputsbyformingcombinations of linear relationships, according to
input weights and even nonlinear transfer functions(Rezaeianzadeh, et al., 2014).
Mathematically, the MLP can be express as:

𝟏𝟏

𝑬𝑬 = ∑ (𝒚𝒚𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕 − 𝒚𝒚(𝑳𝑳+𝟏𝟏) )𝟐𝟐 (5)𝟐𝟐The back-forward Pass:
The goal with back-propagation is to update eachof the weights (𝒘𝒘𝒌𝒌 ) in the network so that theycause the actual output to be closer to the target
output, thereby minimizing the error for each
output neuron and the network as a whole. For
details about the procedure refer to (Marquardt,
1963).

𝒚𝒚(𝒌𝒌) = 𝒇𝒇� ∑𝒏𝒏𝒊𝒊=𝟏𝟏 𝒘𝒘(𝒌𝒌) 𝒊𝒊 𝒉𝒉(𝒌𝒌) 𝒊𝒊 + 𝒃𝒃(𝒌𝒌−𝟏𝟏) � (1)Where 𝒚𝒚 is the computed value of the maximum
monthly water-level ( 𝑯𝑯𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦 ); 𝒘𝒘𝒊𝒊 is the ith
connection weight; and 𝒉𝒉𝒊𝒊 represents the input
values in each layer.
(𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭𝑭 𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕 𝒍𝒍𝒍𝒍𝒍𝒍𝒍𝒍𝒍𝒍 𝒌𝒌𝟏𝟏: 𝑬𝑬𝑬𝑬𝟎𝟎_𝒐𝒐𝒐𝒐𝒐𝒐 , 𝑹𝑹𝑹𝑹𝑹𝑹𝑹𝑹𝑶𝑶𝑶𝑶𝑶𝑶 , 𝑸𝑸𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦𝐦 _𝒐𝒐𝒐𝒐𝒐𝒐);
𝒃𝒃 is the neuron bias, 𝒌𝒌 is the number of layers and𝒇𝒇 is the activation function. Let us consider thetarget value of water level to be 𝒚𝒚𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕 .

Fig 1: Multilayer Neural Network Architecture(Aljebaly, 2016)
Previous studies indicated that the LevenbergMarquardt algorithm produces reasonable results
for most ANN applications [6,15]. For the present
study, the three algorithms available in Matlab®
(Levenberg-Marquardt(LM),
Bayesian
Regularization (BR) and Scaled Conjugate
Gradient (SCG) algorithms) were considered andthe number of hidden layers was fixed.

The Multilayer neural network could have 𝑳𝑳
hidden layers and would be calculated as follows:

3.1.1. Levenberg-Marquardt Algorithm (LM)Levenberg-Marquardt (LM) is the most popular
alternative to the Gauss-Newton method forfinding the minimum of the function 𝐹𝐹(𝑥𝑥) that is asum of:

The Forward Pass:→ Layer pre-activation for 𝑘𝑘 > 0 (ℎ0 (𝑥𝑥) = 𝑥𝑥)𝒂𝒂𝒌𝒌 (𝒙𝒙) = 𝒃𝒃(𝒌𝒌) + 𝒘𝒘(𝒌𝒌) 𝒉𝒉(𝒌𝒌−𝟏𝟏) (𝒙𝒙) (2)12𝐹𝐹(𝑥𝑥) = ∑𝑚𝑚
𝑖𝑖=1[𝑓𝑓𝑖𝑖 (𝑥𝑥)]→ Hidden layer activation (𝑘𝑘 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 1 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝐿𝐿)

2

46

(6)

response at one point 𝑥𝑥𝑖𝑖 is affected by responses atother points 𝑥𝑥𝑗𝑗 , 𝑖𝑖 ≠ 𝑗𝑗, 𝑖𝑖 = 1, 2, . . . , 𝑛𝑛, where 𝜎𝜎𝑙𝑙 isthe characteristic length scale and 𝜎𝜎𝑓𝑓 is the signal
standard deviation.

Let the Jacobian of 𝑓𝑓𝑖𝑖 (𝑥𝑥) be denoted 𝐽𝐽𝑖𝑖 (𝑥𝑥), thenthe LM method searches in the direction given by
the solution 𝑝𝑝 of the equation:
�𝐽𝐽𝑘𝑘 𝑇𝑇 𝐽𝐽𝑘𝑘 + λ𝑘𝑘 𝐼𝐼�𝑝𝑝𝑘𝑘 = −𝐽𝐽𝑘𝑘 𝑇𝑇 𝑓𝑓𝑘𝑘

(7)

3.3. Water Balance Model using Variable
Source Area (WBM/VSA)

where λ𝑘𝑘 are non-negative scalars and 𝐼𝐼 is theidentity matrix (Marquardt, 1963).

The water depth in the NID may be obtainedusing the Water Balance Model (WBM) with
Variable Source Area (VSA), see Eq. (11). The
VSA develops when the soil profile becomessaturated from below after the water table rises
towards the land surface.

3.1.2. Bayesian Regularization Algorithm (BR)This algorithm uses David MacKay’s Bayesian
techniques to optimize regularization and requires
the computation of the Hessian matrix (MacKay,
1992). Typically, training aims to reduce the sumof squared errors 𝐸𝐸𝐷𝐷 and the regularization adds anadditional term 𝐸𝐸𝑊𝑊 (Foresee, et al., 1997). The
objective term becomes
𝐹𝐹 = 𝛽𝛽𝐸𝐸𝐷𝐷 + 𝛼𝛼𝐸𝐸𝑤𝑤

𝐻𝐻𝑖𝑖+1 = 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀(𝐻𝐻𝑖𝑖 + (𝑄𝑄𝑖𝑖+1 − 𝑄𝑄𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 )𝐸𝐸𝑇𝑇0 𝑖𝑖+1 𝐷𝐷�

(𝐴𝐴1 +𝐴𝐴2 )𝐴𝐴1, 𝛾𝛾 )

𝐷𝐷+ �𝑅𝑅𝑖𝑖+1 −

𝐴𝐴1

(11)

The outflow is 𝑄𝑄𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 = 𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽𝛽(𝐻𝐻𝑖𝑖 , 0)𝛼𝛼

(8)

(12)

The wet soil area is given as 𝐴𝐴2 = 𝛿𝛿�𝐴𝐴1 (13)where 𝛽𝛽 and 𝛼𝛼 are the objective function
parameters.

Time, maximum monthly inflow from the
upstream Mopti station (𝑄𝑄𝑖𝑖 ), monthly rainfall (𝑅𝑅)
the daily potential evapotranspiration (𝐸𝐸𝐸𝐸0 ), thenumber of days in each month (𝐷𝐷), and pond water
surface (𝐴𝐴1) data were fed into the spreadsheet. To
estimate the maximum water level (𝐻𝐻𝑖𝑖 ) at various
time-steps, Eq. (11) is used, based on parameters 𝛼𝛼,𝛽𝛽 , 𝛾𝛾 and 𝛿𝛿 . The Generalized Reduced Gradient(GRG) nonlinear solving method was used to
identify the parameters in Excel Solver ®.

3.1.3. Scaled Conjugate Gradient Algorithm(SCG)
The Scaled Conjugate Gradient (SCG) method,is based on the gradient descent algorithm (as aremost of the feed-forward neural networks) and iswell known in optimization theory (Moller, 1993).
The SCG avoids the line search per learning
iteration by using an LM approach in order to scale
the step size.

3.4. Evaluation and Validation
3.2. Gaussian Process Regression (GPR) modelwith MatLAB regression learner

To validate and evaluate the models, Correlation
Coefficient (r), squared R (R2), Root Mean
Squared Error (RMSE) and Nash-Sutcliffe
Efficiency (NSE) were used.
The choice of a model can not only be relied on
the indexes above, therefore Akaike Information
Criterion (AIC) and Schwarz Criterion or BayesianInformation Criterion (BIC) were used to select themodel based on the Sum Squared Error and numberof parameters.

Gaussian process regression (GPR) models arekermel-based, probabilistic models. A linear
regression model is of the form:
𝑦𝑦 = 𝑥𝑥 𝑇𝑇 𝛽𝛽 + 𝜀𝜀

(9)where ε~ 𝑁𝑁(0, 𝜎𝜎 2 ) . A GPR model explains the
response by introducing the latent variable. The
GPR model was fit using a squared, exponential
kernel (covariance) function, which is defined as:
𝑘𝑘�𝑥𝑥𝑖𝑖 , 𝑥𝑥𝑗𝑗 �𝜃𝜃� = 𝜎𝜎𝑓𝑓2 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 �−𝑇𝑇Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)

1 �𝑥𝑥𝑖𝑖 −𝑥𝑥𝑗𝑗 � (𝑥𝑥𝑖𝑖 −𝑥𝑥𝑗𝑗 )
2

𝜎𝜎𝑙𝑙2

𝟐𝟐

∑𝒏𝒏 �𝒀𝒀𝒐𝒐𝒐𝒐𝒐𝒐 −𝒀𝒀𝒔𝒔𝒔𝒔𝒔𝒔𝒊𝒊 �𝒊𝒊
𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 = 1 − � 𝒏𝒏𝒊𝒊=𝟏𝟏 𝒐𝒐𝒐𝒐𝒐𝒐∑𝒊𝒊=𝟏𝟏�𝒀𝒀𝒊𝒊

� (10)

𝟐𝟐−𝒀𝒀𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎 �

�

(14)

Where 𝑌𝑌𝑖𝑖𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 is the ith observation monthly WL(𝐻𝐻max 𝑖𝑖 ), 𝑌𝑌𝑖𝑖𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 is the ith simulated value of monthly
𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠
𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚
WL( 𝐻𝐻maxis the mean of observed𝑖𝑖 ) , 𝑌𝑌
𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜monthly WL( 𝐻𝐻max 𝑖𝑖 ), and n is the total number of

It is expected that points with similar predictor
values 𝑥𝑥𝑖𝑖 , naturally have close response (target)
values 𝑦𝑦𝑖𝑖 . In other words, it determines how the47

observations.

4.2. Gaussian Process Regression (GPR) modelwith MATLAB regression learner

Akaike Information Criterion:
𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨 = 𝒏𝒏 ∗ 𝒍𝒍𝒍𝒍𝒍𝒍�𝑺𝑺𝑺𝑺𝑺𝑺�𝒏𝒏� + 𝟐𝟐 ∗ 𝒑𝒑

For the NID Water Level prediction with
Gaussian Process Regression, the Matern 5/2 waschosen as the appropriate kernel function which
present the best RMSE over three functions(Rational quadratic, exponential, squared
exponential) after training with MATLAB®
Regression Learner.
The optimization required 30 iterations (ornumber of function evaluations with differents
parameters) to reach the feasible point. The
estimated objective function value reach was
7.8116 which represents the loss with RMSE=42.4
cm.

( 15)

Akaike Information Criterion corrected:
𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨𝑨 = 𝒏𝒏 ∗ 𝒍𝒍𝒍𝒍𝒍𝒍�𝑺𝑺𝑺𝑺𝑺𝑺�𝒏𝒏� + (𝒏𝒏 + 𝒑𝒑)/(𝟏𝟏 −

𝒑𝒑+𝟐𝟐
𝒏𝒏

) ( 16)

Bayesian Information Criterion (BIC):𝑩𝑩𝑩𝑩𝑩𝑩 = 𝒏𝒏 ∗ 𝒍𝒍𝒍𝒍𝒍𝒍�𝑺𝑺𝑺𝑺𝑺𝑺�𝒏𝒏� + 𝒑𝒑 ∗ 𝐥𝐥𝐥𝐥𝐥𝐥(𝒏𝒏)( 17)Where:
SSE: Sum of Squared Errors for the training set;n: Number of training cases;
p: Number of parameters (weights and biases).

4.3. Water Balance Model using Variable
Source Area concept

4. RESULTS

To calibrate the model, the Generalized Reduced
Gradient (GRG) nonlinear solving method wasused to identify the parameters in Excel® Solver.
We assumed that the maximum value of water
body surface ( 𝐴𝐴1 ) is 15,900 km2 according to(Zwarts, et al., 2005) corresponding to the
maximum water-level (504 cm) recorded at Akka
station since 1960. After calibration the parameters
for the eq.11-13 are: α=1.29, β= 228.73, δ=59.19
and γ=0.32 with RMSE=60.2cm.

The monthly data from 1960 to 2010 (612datasets) were used for the model training andvalidations and the monthly data from 2011 to2015 (60 datasets) were used for testing. In orderto validate and evaluate the models, RMSE, NSE,
AIC and BIC were used.
4.1. Artificial Neural Network
Comparison between the three multilayer neuralnetwork learning algorithms has been tested tolearn the correspondence between simulations andmeasurements water-level (𝐻𝐻𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 ).
During the training process it’s very important tochoose the best feature of hidden layer and there is
still a continuing debate on the selection strategies,
one area of agreement suggesting that the numberof hidden neurons (layers) should be directly relate
to the number of inputs and outputs (Curry, et al.,2006). The approaches can be classified into

5. DISCUSSION
5.1. Models Performance Comparison after
Calibration
By comparing only, the minimal values of eachtype of algorithm the results show clearly that theLevenberg-Marquardt has the minimal values for
AIC (3297.65 with 15 hidden layers) and BIC(3411.42 with 3 hidden layers). Therefore, theRMSE for Bayesian Regularization (80 hidden
layers) has the minimal value and slightly inferior
to Levenberg -Marqardt’ s RMSE withrespectively 37.32 cm and 37.45 cm.
From WBM we estimate during calibration
process (data from 1960 to 2010) the monthly
average variation of water body area ( 𝐴𝐴1 =
1,866~15,964 𝑘𝑘𝑘𝑘2 ) and wet area surrounding
the water body (𝐴𝐴2 = 2,573~7,525 𝑘𝑘𝑘𝑘2 ) for a
total
flooded
area
size
(A
=
4,438~23,480 𝑘𝑘𝑘𝑘2 ) .The inflow fluctuated much
more than the outflow due to the presence ofseveral lakes in the delta; the monthly outflow
varied significantly over a year 𝑄𝑄𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 =54 ~ 1,859 𝑚𝑚3⁄𝑠𝑠 (Fig. 5).
The performance indexes are shown in Fig. 2-4.

constructive and pruning approaches (Li, et al., 1995).
The constructive approach has been chosen to find thebest hidden layer for each algorithm the result isshown in fig.2.

The result show that during training process,
Bayesian Regularization (BR) algorithm has thebest performance with the smallest RMSE =37.32
cm which is reached at the epochs 359 with 80
hidden layers, follow by Levenberg-Marquardt(LM) algorithms RMSE =37.45 cm reached at
epochs 13 with 40 hidden layers and the Scaled
Conjugate Gradient (SCG) has a RMSE= 48.61 cm
and required 50 epochs with 20 hidden layers.

48

the Artificial Neural Network with ANN BayesianRegularization’s algorithm has the minimal valueof RMSE =40.24 cm follow by the GaussianProcess Regression with RMSE=40.56 cm andANN Levenberg-Marqardt with RMSE= 42.89 cm.
Also, these models simulated water-level are themost correlated to the observed data and the
maximum Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE).
Although, the WBM doesn’t fit well as the othermodels for the water-level prediction for thevalidation period it allows to investigate someinternal process occurring in the watershed.

5.2. Models Comparison for Prediction
In order to compare the efficiency of each model
for prediction, the dataset from 2011 to 2015 werechosen. The reference evapotranspiration, therainfall and the flow were chosen like input data tocompute the maximum monthly water-Level(𝑯𝑯𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎 ). For each ANN algorithm, the number ofhidden layers with better indexes evaluated during
validation were compare with GPR and WBM for
prediction , The performance indexes from theresults of the models ( see Table 1), indicate that
RMSE(cm)

70
60
50
40
30
0

10

20

30

40

50

60

70

80

Number of Hidden Layers
RMSE_LM

RMSE_BR

RMSE_SCG

RMSE_GPR

RMSE_WBM

Fig. 2: Root Mean Squared Error for differents models after calibration
5700
5200
AIC

4700
4200
3700
3200
0
AIC_LM

20
AIC_BR

40
60
Number of Hidden Layers
AIC_SCG80

AIC_GPR

AIC_WBM

BIC

Fig. 3: Akaike Information Criterion for differents models after calibration
6500
6000
5500
5000
4500
4000
3500
3000
0
BIC_LM20
BIC_BR

40
Number of Hidden Layers
BIC_SCG

49

60

80

BIC_GPR

BIC_WBMFig. 4: Bayesian Information Criterion for differents models after calibration
600

Hmax (cm)

500
400
300
200
100
0
59
57
55
53
51
49
47
45
43
41
39
37
35
33
31
29
27
25
23
21
19
17
15
13
11
9
7
5
3
1

Months (2011-2015)
Hmax-Obs

Hmax_WBM

Hmax_LM

Fig. 5: Predicted versus observed Water-Level with different models at Akka Station (2011-2015)
Table 1: Performance indexes of differents models during testing period (2011-2015)
Correl Coef ( r )R2
NSE
RMSE (cm)Hmax_LM_(15 hidden layers)
0.974
0.939
0.94
42.889
Hmax_BR_(80 hidden layers)0.975*
0.944*
0.95*
40.235*
Hmax_SCG_(3 hidden layers)
0.961
0.934
0.91
45.426
Hmax_Mat_GPR
0.970
0.942
0.91
40.556
Hmax_WBM
0.964
0.904
0.84
50.801

6. CONCLUSIONS
The aim of this graduation thesis HydrologicalModelling for the Conservation of the Niger
Inner Delta in Mali is to test different approaches
for forecasting the Water-Level of the Niger
Inner Delta (NID). The traditional Water Balance
Models for hydrological forecasting required
many input data and some of those data are
missing or difficult to get in the area of NID likegroundwater, water withdrawal flows for
agriculture and urban life, soils feature for
infiltration etc... To overcome these issues,
alternatives ways of hydrological modelling were
investigated: Artificial Neural Network (ANN),
Gaussian Process Regression (GPR) statisticalmodel and Water Balance Model (WBM) using
Variable Source Area concept.

50

The ANN model with Bayesian Regularization
algorithm has the minimal error to predict thewater level of the Inner Niger Delta. However,the ANN Levenberg-Marqardt, the ANN Scaled
Conjugate Gradient and the Gaussian Process
Regression accuracies are close to ANN
Bayesian Regularization.
Although, the ANN Bayesian Regularization
gives the best fitting results, it doesn’t allow toestimate all the internal process occurred in thewatershed in opposite to the physically-based
Water Balance Model using Variable Source
Area. From WBM the wet area surrounding the
water
body
of
the
delta
( 𝑨𝑨𝟐𝟐 =𝟓𝟓, 𝟗𝟗𝟗𝟗𝟗𝟗~𝟗𝟗, 𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑𝟑 𝒌𝒌𝒌𝒌𝟐𝟐 ) and the monthly outflow(𝑸𝑸𝒐𝒐𝒐𝒐𝒐𝒐) were estimate
Owing the lack of climate data throughout thelarge area of the NID with 40,000 km2 (only one
station), the WBM couldn’t forecast accurately
its the Water-Level , therefore the ANN is a goodalternative to overcome this issue.

DEVELOPMENT OF NEW TECHNOLOGY FOR DESIGN OF SOLAR SUPPORTSTRUCTURES
Alex Otieno Owino
Graduate School of Bioresources, Mie University, Japan

ABSTRACT Many engineering structures both above ground and under the ground surface are subject to forcesthat create overturning moments upon them. In this research, the structure under consideration is the composite
single pile foundation structure of solar panels. Increasing demand for clean energy is pushing for more economicalmeans of constructing such structures with maximum evaluation focused on the cost of installation and the ultimate
strength of the fully loaded structure hence single piles come into place. The research focuses on the design of thepile element to the dimensions of 1.4m pile foundation length and 0.26m diameter then employed in the study todetermine the lateral and pull-out capacity. Strength evaluation is done through full=scale experiments in the field,
analytical methods using equations and numerical simulation using FLAC2D which use the finite difference method
to evaluate the input codes in step by step manner while integrating the input parameters in a stress strain relation as
described in the model design code. The dimensions of the model mesh are twice the pile foundation depth, 2L inthe y-direction and 2L in the x-direction from the pile vertical axis. Strength evaluation is done on sandy, clay andsilty medium to determine the vast array of data for engineering design measures. A parametric study is then done
to validate the program code for engineering purposes. The model validation process done in this research involves
the variation of some of the critical parameters such as the variation on the type of soil in the area under consideration.
Next, modification of the elastic modulus of the given soil as a check on the cohesiveness, change on the loading
velocity at the top of the pile, a variation of the pile material stiffness, the difference of the pile eccentricity. In
addition, varying the foundation depth from 0.7m to 2.0m, soil angle of internal friction from 10⁰ to 40⁰ and theinclusivity of gap upon failure. The design dimensions show good lateral capacity of 15kN and pull-out capacity up
to 94kN, 90kN and 80kN for dense sand, silty soil and clay soil respectively. The suggested relations for the lateralcapacity and pull-out capacity of the composite single pile regarding the lateral and axial ability are within design
limits, 4kN.
Keywords: Lateral load, pull-out capacity, p-y curve, skin friction, finite difference method, stress-strain relation,
Soil-pile interaction, FLAC2D
1. INTRODUCTIONa new kind of foundation called simple composite
single pile foundation

In accordance to the rising fluctuation in the global
environmental concerns such as climate change,
environmental sustainability has become handy so as
to rescue the environment from further degradation.
With reference to these problems the innovation on
renewable energy solutions have paved the roadtowards saving the ecosystem. Energy demand is a
growing level worldwide with figures up to 559.8 EJ
as stated in Energy and the Challenge of Sustainability(2000) during the United Nations World Energy
Council summit. With the influx in the commodity
demand, most of the attention is focusing towards the
production of green energy sources like solar energy.
Solar energy is a green energy source that utilises theradiant heat from the sun and is harnessed using
different technologies like solar heaters, photovoltaic
cells, solar thermal energy absorbers and solararchitecture innovations. As at now much of theresearch are based on the innovation on a wide varietyof the solar cells and the architectural design ofdifferent size, shape, and structure of the solar
harnessing material. Little research is available on thedetermination of economically viable foundation
structures to support the ever evolving industry on
tapping the green energy source. My focus in thisresearch is to reduce the installation cost by designing

Solar Panels

Composite
single pilefoundation
Ground surface

Thin Cementsand mortar
layer

L1

L2

D1
D2
Figure 1 Composite foundation structural component
Pile foundations are commonly used in support ofengineering structures to prevent them fromoverturning moments produced by winds andearthquakes in most cases. To understand how piles,
transmit the loads to the ground, several experiments are51necessary before construction. In literature, the lateraland pull-out capacity of pile foundations has been
carried out in a few studies most of which employ fullscale field experiments.
Firstly, considering lateral loading, theseapproaches include force method, beam on elastic
foundation method, soil plasticity, and elasticity
continuum method. Klepikov (1965), conducted astudy to examine the influence generated by themodulus of subgrade reaction at the ground surface as
the primary parameter influencing the pile structure
response to the soil grid. The subgrade reaction has
also enabled the engineer to develop models that canwithstand seismic activities without the fear of
structural failure as stipulated by (Caseiro,1986) who
predicted the foundation response to seismic anddynamic loads. But most recently the practice of finite
element method FEM and finite difference method
FDM is being put in to use. FEM and FDM are
flexible and can be manipulated to give a variety of
responses and an in-depth analysis of the pile and thesoil interface.
A closer consideration is given on the response of
the soil to the short piles as this provides a clear
understanding of the pile element because at this depth
the displacement is entirely reliant on the resistance ofthe soil.
Secondly, considering pull-out loading, a largescale experimental set up by Downs (1966) focused on
the analysis of the pull-out loads. Their experiment
was mainly based on fixed pile dimension installed insoft moist silty to fine clayey sand. The results
obtained were used in the formulation of the equation:
Pu = πd L/2 (KL tan θ + 2c) where K represented thecoefficient of lateral earth pressure. However, theirapproach reflected the effect of type of casing andmethod of backfilling on the uplift capacity.
More research by Sharma (1988) suggested theevaluation of the ultimate loading capacity of the piles
was by the assessment of the skin friction along thepile and soil interface and the bearing pressure along
the perimeter of the pile. Using this proposed approach,the ultimate bearing capacity became a function of thediameter of the pile, d, depth of the center of the firstunder-reamed bulb, d1, thickness of the center of thelast under-reamed bulb, dn, diameter of the underreamed bulb, B1, number of under-reamed bulb, n,coefficient of earth pressure and the bearing capacity
depending on the angle in friction. This relationship is
as shown in equation 1(=
Q π / 2dk y tanθ d12 + L2 + d n 2

(

)(

)
)

+π / 4 B12 − d 2 1/ 2nγ B1Nγ + γ Nγ + N q d1 .

(1)

The effects of pull-out load on piles were further
analyzed with the coexisting relations to the stressstrain relations. The study further showed that during
the loading process, the deformation of the earth along
the pile perimeter acted similarly as the shearing of52

concentric cylinders hence the linearity in the stressand strain relations.
In the process of determining the pile failure
mechanism, Kulhawy (1979), came up with a general
analytical model for the drained uplift capacity ofdrilled pile foundations. The main aim was to establish
the main determining variables that will lead to thecalculation of the ultimate loading capacity that
produced the pile failure pattern. From his study, theuplift capacity, Qu was a function of the foundation
weight, W, pile tip resistance, Qtu, pile side resistance,
Qsu, length of the pile, D, and the shearing resistancealong a general shear surface as shown in Figure 2.

Figure 2 Uplift capacity function and the failure
pattern by Kulhawy
Following these essential researches on the pilefoundations, several experimental models have beendeveloped to have an understanding of the pile-soil
interaction during loading. These include the effects ofrepeated loading on the drained uplift capacity of thepiles in granular soils (Kulhawy,1985) so as to
examine the influence of the soil density and the pile
diameter on the mechanism of the drilled shaft
resistance, a study on the effects of straight piles andthe piles with enlarged bases and roughness variationon the uplift capacity (Turner,1990), and a study on thereaction of single piles embedded in layered sandunder inclined pulling loads. The most recent
researches have involved the development of scaled
physical models (Patra,2001), to study the responsesof pile groups under lateral and uplift loads and ananalytical method to predict the capacity of the pileunder study and, model tests on tabular steel tubes toanalyze the effects of compressive load on the uplift
capacity (Das,2003).
Consequently, this study engages the use of fullscale experiments, analytical approach and numericalmodelling to establish the foundation reaction
concerning the lateral and pull-out loading. The
numerical model uses the finite difference method
embedded into the FLAC2D software to asses andcomputes the variation of the different input
parameters, to obtain the desired output on pileperformance. The reckoning is achieved mainly by thesimulation of the stresses and the strains developed in
the model grid during deformation by the appliedcorresponding velocities of the uplift load.

soil weight γ, soil cohesion c, and the diameter of thepile section D. Equation 8 gives a considerable depth,
L of 1.4m.

2. OBJECTIVES OF THE STUDY To validate the single pile composite foundation
design using simple engineering techniques
taking in to consideration the economic factors
such as minimum cost evaluation and minimum
material usage.
 To determine the optimum permissible load thatthe single pile composite foundation can
withstand with respect to Lateral and Pull-out
Forces To determine the soil/ground reaction to theLateral and Axial/Pull-out forces during loadingfor different types of soil depending on the site
conditions.
 To provide numerical solutions to Engineers
hence reducing design costs by replacing fullscale experiments.
 To maximize solar rays utilization by the solar
panels by flexibility on panel orientation on
slopping lands with minimum material usage.
 To attain the environmental sustainability goals
by the production of clean green energy across all
economic divides.

3. MODELLING TECHNIQUE
Most of the engineering problems associated withaxial loading are always based on the axisymmetricpoint load solutions but FLAC2D is adapted to theplane-strain mode which is used to simulate equally
spaces single piles. The final model has been chosen
so that the overall velocity field is distributed within
the domain and no boundary effect is presented asshown in Fig. 4. In general, the model size has to begreater than 2 times the pile length (i.e. 2.8 m radiusfrom pile element axis by 2.8 m depth).
The plain stress matrix shown in equation 9.
𝛥𝛥𝑒𝑒𝑥𝑥𝑥𝑥 𝑆𝑆11
�𝛥𝛥𝑒𝑒𝑦𝑦𝑦𝑦 � �𝑆𝑆12
𝛥𝛥𝑒𝑒𝑥𝑥𝑥𝑥 𝑆𝑆16

𝑆𝑆12
𝑆𝑆22
𝑆𝑆26

𝑆𝑆16 𝛥𝛥𝜎𝜎𝑥𝑥𝑥𝑥
𝑆𝑆26 � �𝛥𝛥𝜎𝜎𝑦𝑦𝑦𝑦 �𝑆𝑆66 𝛥𝛥𝜎𝜎𝑥𝑥𝑥𝑥(9)The plain strain matrix shown in equation 10.
𝛥𝛥𝑒𝑒𝑥𝑥𝑥𝑥 𝑆𝑆⎡ 𝛥𝛥𝑒𝑒 ⎤ 11
⎢ 𝑦𝑦𝑦𝑦 ⎥ �𝑆𝑆12⎢ 0 ⎥ 𝑆𝑆13
⎣2𝛥𝛥𝑒𝑒𝑥𝑥𝑥𝑥 ⎦ 𝑆𝑆16

2. DESIGN OF FOUNDATION DEPTH
This step involves deriving an equation for
calculation the foundation depth using the windloading characteristics, the pile rotational angle, θ andthe pile center depth, h, maximum ground reaction
force (Pmax) is less than or equal to the passive soilpressure strength (Pp).

𝑆𝑆12
𝑆𝑆22
𝑆𝑆23
𝑆𝑆26

𝑆𝑆13
𝑆𝑆23
𝑆𝑆33
𝑆𝑆36

H

Q

𝑆𝑆16 𝛥𝛥𝜎𝜎𝑥𝑥𝑥𝑥⎡⎤
𝑆𝑆26 ⎢𝛥𝛥𝜎𝜎𝑦𝑦𝑦𝑦 ⎥�𝑆𝑆36 ⎢ 𝛥𝛥𝜎𝜎𝑧𝑧𝑧𝑧 ⎥𝑆𝑆66 ⎣𝛥𝛥𝜎𝜎𝑥𝑥𝑥𝑥 ⎦(10)Structural element

Grid element
Interface element
Boundary

Figure 4 Generated mesh, boundary conditions

Figure 3 Ground forces and pile dimensions
12(3𝑀𝑀+2𝐻𝐻𝐻𝐻)
Rotational angle (𝜃𝜃) =𝐾𝐾ℎRotational center depth (ℎ) =1

𝑃𝑃𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 = (ℎθ)𝐾𝐾ℎℎ

𝐿𝐿(4𝑀𝑀+3𝐻𝐻𝐻𝐻)
2(3𝑀𝑀+2𝐻𝐻𝐻𝐻)

This mesh places all the parameters to be input into
the FLAC2D domain considering the pile and the soilinteraction and the desired output. The input
parameters which include the soil properties and thepile element properties are as shown in Table 1 andTable 2 respectively.
(2)

Table 1. Soil Properties(3)

Type of soil

(4)

Item

𝑃𝑃𝑝𝑝 = ℎ𝐾𝐾𝑝𝑝 γ + 2c√𝐾𝐾𝑝𝑝(5)
2
When Pmax is equal to Pp:ℎ11(ℎθ)𝐾𝐾ℎ − ℎ𝐾𝐾𝑝𝑝 γ + 2c√𝐾𝐾𝑝𝑝 = 0
(6)
2𝐿𝐿
2
2
Substituting equation (2) and (3) into equation (6);3KpγDHL4+ 4D (KpγM + 4v√(Kp)H) L3 – 3(9H2 –(7)8v√(Kp)DM) L2 - 72MHL – 48M2 = 0
For sufficient redundancy D=3D:
3KpγDHL4 + 4D (KpγM + 4c√(Kp)H) L3 - (9H2 –(8)24c√(Kp)DM) L2 - 24MHL – 16M2 = 0
Where, lateral load is, H, ground reaction
coefficient Kp, the moment of the force M, overburden

Soil
Density
Soil
Cohesion
Soil
Friction
Soil
Dilatancy
Soil
TensionYoung’s Modulus
Poisons Ratio

1

2

2𝐿𝐿

53

Silt
y soil
175
0
25e
3

Claye
y soilSandy soil

Units

1750

2100

kg/m3

11e3

40e3

N/m2

30

0

22

15

0

15

50e3

60e3

N/m2

50e6

65e6

N/m2

0.3

0.35

Ratio

50e
3
21e
6
0.3

Degre
e
Degre
e

Table 2. Pile Element Properties
Item

Value

Units

Pile length below the groundsurface

1.4m

Pile diameter

0.26

m

16
14
2

12

8e10

N/m

1.3e11

2

N/m

5e5

N/m

20

Degree

1.3e8

N/m2

2

5e3

N/m

0

10

DegreeLateral Load, kN

Pile Young’s modulus
Stiffness of shear coupling
spring (cs sstiff)
Cohesive strength of the shear
coupling spring (cs scoh)
Frictional resistance of theshear coupling spring (cs sfric)
Stiffness of normal coupling
spring (cs nstiff)
Cohesive strength of thenormal coupling spring (cs ncoh)
Frictional resistance of thenormal coupling spring (cs nfric)the silty soils whereas in the clay soils deviations in theultimate load are noticed at displacements of 5 mm asshown in Figure 9 and 10 respectively.

10
8
6
Numerical Study (FLAC2D)
Experimental deflection Matsusaka
Experimental deflection Kasugai
Analytical deflection

4

0

10

Deflection, mm

2030

Figure 5 Load-deflection curve
Q

FLAC2D software then employs the Finite
difference codes to provide a step by step integrationof the input parameters for time and the set loading
velocity. The products of the combination are summed
up in the plane-strain mode which places the pile as awall extending out of the plane of the cross-section(grid). FLAC2D, therefore, calculates the verticalstresses which area representative of the grid
deformation and the skin friction along the pile and thegrid (soil) interface. These stress calculations arecomputed by the FISH function embedded in FLAC2D
within all the zonal centroids in the model grid which
is a representative of the soil component. The results
obtained are analyzed and plotted to capture therelationship between the lateral load and the horizontal
deflections and axial/pull-out load and the verticaldisplacements. Also, the deformation of the grid/soil, thestress and strain concentrations and directions on thegrid, bending moments on the pile and shear plane of
failure as discussed in the next section.

Pile element deflection
patternLow-pressure left
side: P=0
Minimum grid deformation

Maximum grid
deformation

High-pressure rightside: P=P*+Kh y
Clayey Soil

Figure 6 Soil-pile displacement patterns
H
Gap formation

Rotational center
depth, 2/3L

Maximum stressabove the rotational
center depthPileelement

Maximum stressbelow the rotational
center depth

3. RESULTS AND DISCUSSION
Lateral loading analysis
From the load-deflection data collected from thefull-scale experiment in Matsusaka (silty soil) and
Kasugai Cities (clayey soils), analytical equation and
FLAC2D model, the plot shows a curvilinear
relationship as the lateral load is increased from 0kN
to 15kN at a prescribed xvel = 2e-7 in 100000 steps. The
pile experiences minimal displacement of 0mm to 10
mm as the loading velocity progressed from 0kN to 15
kN. This gives a deflection of up to 30mm with failure
realized at 15kN as shown in Fig. 5. The pile element
interaction with the surrounding soil can be seen byplotting the soil movement and pile displacement
patterns using the FLAC2D model as shown in Fig. 6.
Contour zone for effective stress distribution on grid isshown in Fig 7 while the Maximum shear strain
increment around the pile element is represented by
figure 8.A parametric study using FLAC2D was thendone to see the variation of several parameters. Firstly,
effects of soil elastic modulus have minimal effects in

Figure 7 effective stress distribution on gridSecondly, was the study on the effects of theloading velocity. Velocity was varied from 1.0e7 to
2.5e7 for the single pile foundation depths of 0.7m,
1.4m, and 2.8m. Increasing the velocity at 0.7m and1.4m depth increases the ultimate loading capacity inthe silty soil, but in the clayey soil, the ultimate loading
capacity reduces once the ultimate load is attained at
2.0e7. At the pile depth of 2.8m, increasing thevelocity have detrimental effects on the ultimate
loading capacity as in both cases (silty and clay soils)
there is significant decrease in the ultimate loads asshown in Fig. 11. Ultimately the effects of eccentricity(Fig. 12 and 13) indicated that 0.2m produced thehighest ultimate loading capacity of 15kN in silty soil
and 15.8kN in clayey soils. An eccentricity of 0.8m
recorded the minimum value of 8.4kN hence thisshows that the point of the load applied to a pile is also
a strong determinant of the ultimate strength
concerning bearing capacity.

54

16

H

14
12
Lateral Load, kN

Pileelement
Rotational center
depth, 2/3L

Strain reduces gradually away from thepile center to the outer zones in the grid1086

e: o.2m
e: o.4m
e: 0.6m
e: 0.8m

4
2
0
-2 0

5

10

15

20

Pile Head Displacement, mm

Figure 12 eccentricity in silty soils

Figure 8 Maximum shear strain increment aroundthe pile element

16
14

16

12
Lateral Load, kN

Lateral Load (kN)

14
12
10

E: 11e6 ,1.4m depth8
E: 21e6 ,1.4m depth

6e: 0.2m
e: 0.4m
e: 0.6m
e: 0.8m

4
2

5
10
15
Pile Head Displacement, mm

20

Figure 13 eccentricity in clayey soils

0
0

5

10

15

20

The analysis also included the addition of dense
sand for the numerical simulations using FLAC2D.
The output depicted a curvilinear trend with clayeysoils in Kasugai test site attaining a maximum axial
load of 170kN at pile head displacements of 0.46 mm
while the silty soil in Matsusaka test site attaining
150kN at greater pile head displacements of 0.85mm
and 0.38mm for Experimental pile 1 and experimental
pile 2 respectively as shown in Fig.14.

Pile Head Displacement (mm)Figure 9 elastic modulus of silty soils
16
14
12
Lateral Load (kN)

6

-2 0

2

10
8

E: 40e6 ,1.4m depth

6

E: 50e6 ,1.4m depth

4200

E: 60e6 ,1.4m depth

2
0

5
10
15
Pile Head Displacement (mm)

150

20

Pullout Load, kN

0

Figure 10 elastic modulus of clayey soils
depth 0.7m:silty soil
depth 2.8m: silty soil
depth 1.4m: clayey soil

Ultimate Load, kN

80

E: 31e6 ,1.4m depth

4

10

40
35
30
25
20
15
10
5
0
0.00E+00

100

depth 1.4m: silty soil
depth 0.7m: clayey soil
depth 2.8m: clayey soil

Experimental Displacement P1
50

Experimental Displacement P2Experimental Disp. Kasugai Pile

0
0

0.2

0.4
0.6
0.8
Pile Head Displacement, mm

1

Figure 14 Full-scale pull-out loading plot

1.00E-07
2.00E-07
Loading velocity in FLAC2D

Numerical simulation show that sandy soils bear
the most robust load handling capacity with maximum
axial loads up to 94kN at minimal axial pile headdisplacements of 10mm. Silty soils and clay soils
attain values of 90kN and 80kN respectively at 10mm
axial pile head displacements as shown in Fig. 15. A
representative of the grid/soil movements during axial
loading is as shown in Fig. 16 for clayey soils. Figure
17 represents the contour map of the effective stress on
both sides of the pile elements. The stresses recorded

3.00E-07

Figure 11 Effects of loading velocity
Pull-out load analysis
Pull-out load analysis was analyzed by the full-scale
experiments in Matsusaka and Kasugai cities which
had silty soil and clayey soils respectively.

55

in the grid range from -3E04 to 4E04 N with theintensities demarcated by the colour coding, wherelight blue and red show the areas that experiencemaximum stresses and minimum stresses respectively.

the highest due to the high rates of deformations on thegrid.
Q

Pile element

100

Pull-out/ Axial Load, kN

Grid/Soil
80
60
40

Silty soil

Max. Strain at bottom of pile leading toseparation

Clay soil
20

Dense sand soil

Figure 19 maximum shear strain increment.

0
0

2

4
6
8
Pile head displacement, mm

10The next step in the analysis of the pull-out loading
characteristics involved the parametric study using
FLAC2D. First, the depth of the foundation is variedin steps of 0.7m, 1.0m, 1.4m, 2.0m. Considering thethree types of soil involved in this model i.e. densesand, silty soil and clay soil, dense sand has the highest
permissible ultimate axial load of 130.22kN at 2.0m
depth and the minimum allowable axial load of
38.54kN obtained from the clay soil at 0.7m depth asshown in Fig. 20

Figure 15 Numerical simulation p-y curves.
Gap

Pile element

140

Maximum grid
deformation

120
Maximum axial load, kN

Minimum grid
deformation

Maximum stress and strain region

Figure 16 soil/grid displacements for clayey soils
Q

Pile element

Grid/Soil

100
80
60
40
Dense sandClay soil

20
0
0

0.5

Silty soil

1
1.5
Pile depth, m

2

2.5

Figure 20 Variation of the foundation depth
Maximum stress locations on gridSecond, is the variation of the angle of internal
friction. In this model, the angle of internal friction isanalyzed at 10⁰, 20⁰, 30⁰ and 40⁰ for silty soil, dense
sand and clay soils with increasing sand component.

Figure 17 effective stress distribution
Figure 18 represents an in-depth view of the
distribution of the principal stress tensors in the
network during axial loading. Fig 18 below.

100
95

Grid/Soil

Ultimate axial load, kN

Q

Pile element

93.679836 93.806316
91.443003

90
85 85.063086
83.96683.50675.307077

75
7069.944145

Silty soil
Dense sand soil
Clayey soil

60
0

As the axial load is applied, the strain at the bottomof the pile increase up to 1.5e-1 which is recorded as

84.08080

65Maximum principal stress at deformation hinge d85.76782.558753

64.2297

10
20
30
40
Soil angle of internal friction, ֯

50

Figure 21 variation of the angle of internal friction56

accuracy and at a lower cost compared to theprocedures involved in the full scale experimental tests
in the field.

The plot shows a curvilinear relationship withmaximum values recorded at the 20⁰ angle in internal
friction. The maximum values of the ultimate axial
load obtained are 93.67kN and 85.78kN for dense sandand silty soils respectively. Sandy clay depicted adramatic reduction in bearing capacity as the angle ofinternal friction increased to 40° where the ultimate
axial load fell to 64.23kN as shown in Figure 9.
Finally, is the influence of the formation of gap
upon loading. During the application of the axial load,
this constant contact may be affected in a way thattends to bring in separation called the gap formation.
From the output, it is recorded that for sandy soil, andclay soil, the creation of gap has minimal effects on theultimate load recorded and the differences in the pilehead displacements. On the other hand, silty soils
attain a higher final pressure when no gap formation is
occurring than when there is no gap. The model withno gap and full gap predicts an ultimate load of 85kN
and 80kN respectively as shown in Figure 22.

On the other hand, pull-out capacity evaluation
technique gives a clear indication of good strengthwith permissible loads shooting up to slightly above
90kN. The load can withstand external forces that may
be subject to the pile foundation (Wind/Typhoon casestudy, 40m/s). The composite single pile foundation is
focused on supporting the solar panels at a cheaper
cost than the existing structures. The aim is also basedon the economics with more emphasis on the material
costs for the realization of green energy in thedeveloping countries. The parametric study further
portrays an indication of the pile foundation flexibility
for use in a variety of soil mediums with a minimum
fluctuation of the strength properties. The result is vitalin giving design engineers an in-depth understandingof the new foundation approach for proposed structuraldevelopments.

100

ACKNOWLEDGEMENTS
Thanks are also to Japan International Cooperation
Agency (JICA) for giving the postgraduate scholarshipto the first.

Pull-out/ Axial load, kN

80

60

No gap-sandy soil

REFERENCES

Full gap-sandy soil
40[1] Owino, A., Hossain, Z. and Shiau, J. (2018)“Parametric Study on the Response of Composite
Single Piles to Lateral Load by Numerical
Simulation (FDM)”, European Journal ofEngineering Research and Science, 3(10), pp. 1620. doi: 10.24018/ejers.2018.3.10.899.

No gap-silty soil
Full gap-silty soil

20

No gap-clay soil
Full gap-clay soil

0
0

2

4
6
8
Pile head displacement, mm

10[2] Owino, A., Hossain, Z. and Shiau, J. (2018) “Pullout Resistance of Single Piles and ParametricStudy using the Finite Difference Method (FDM).”
American Journal of Civil Engineering andArchitecture, vol. 6, no. 5, pp. 193-198. DOI:
10.12691/ajcea-6-5-4

Figure 22 Effects of the gap on the ultimate axial load
4. CONCLUSION
From lateral capacity study, it is evident that the
integration of the stresses in the grid element aroundthe pile element is an obvious way of understanding
the p-y curve characteristics in the soil. Clay soils
gives better lateral capacity than the silty soils withmaximum loads of up to 14kN and 12kN respectively.
The p-y curves further show that during design the soil
parameters have a major influence on the projected
strength and durability of the foundation. Additionally,
the variation of the parameters such as pile stiffness,loading velocity, and eccentricity have shown thatclayey soils have the highest ultimate load bearing
capacities of between 15.5kN to 15.8kN at minimal
pile displacements of below 5mm. Pile stiffness andthe eccentricity play a major role in the determinationof the foundation depth hence, should be consideredwith high precision depending in the load subjected to
the foundation. With the numerical models in place,experimental simulations can be done with lots of[3] Brown, DA, Shie, C & Kumar, M 1989, P-ycurves for laterally loaded piles derived fromthree-dimensional
finiteelement
model,
Numerical Models in Geomechanics, NUMOG III,683-690 Elsevier Applied Science.
[4] Das, B. K and Pise, P. J, 2003, Effect ofCompressive Load on Uplift Capacity of Model
Piles, Journal of Geotechnical and GeoEnvironmental Engineering Division, ASCE,
Paper No.023132[5] Patra, N. R and Pise, P. J, 2001, Ultimate Lateral
Resistance of Pile Groups in Sand, Journal of
GeotechnicalandGeo-Environmental
Engineering Division, ASCE, Vol. 127, pp. 481487

57

平成 30 年度 発表要旨
(1) 卒業研究発表諮問会 (平成 31 年 2 月 15 日(金曜) 開催)(2) 大学院博士前期課程修士論文発表会 (平成 31 年 2 月 12 日(火曜) 開催)
発行：平成 28 年 3 月
三重大学 生物資源学部 共生環境学科 農業土木学プログラム
三重大学 大学院 生物資源学研究科 共生環境学専攻 農業土木学講座