研究の⽬的・内容

⼤成学術財団 2018年度研究助成
最終報告会資料2⽬的

河川から河⼝，海に跨がる広域漂砂系の⼟砂管理技術
・全体最適化⼿法︓要素技術の開発が急務→ ⾼い費⽤対効果の先端的な地形・漂砂の計測技術を統合→ 広域⼟砂動態を総合的に解明する漂砂系⼟砂動態モニタリングシステム

漂砂系⼟砂管理のための統合型
モニタリング・予測解析システムの構築

研究の内容

岡辺 拓⺒
三重⼤学 地域拠点サテライト加藤 茂
豊橋技術科学⼤学⼤学院 建築・都市システム学系
佐藤 愼司
⾼知⼯科⼤学 システム⼯学群
⽥島 芳満
東京⼤学⼤学院 ⼯学系研究科
下園 武範
東京⼤学⼤学院 ⼯学系研究科
⻘⽊ 伸⼀
⼤阪⼤学⼤学院 ⼯学系研究科
佐々⽊ 勇弥 ⼤阪⼤学⼤学院 ⼯学系研究科
武若 聡
筑波⼤学 システム情報⼯学研究科
佐藤 裕和
島根⼤学 ⽣物資源学部地域環境科学科

𝑧ℎ

∑
𝜌𝑔𝑅𝐼

𝐴/𝑛𝑆/

𝑅𝑅 ℎ

𝑆 ︓摩擦勾配

𝐴𝑆𝑛𝐴 𝑣𝑣

𝑆𝜏𝜕 𝑣𝜕𝑥 2𝑔

𝐴 ℎ𝑆 ℎ

砂州with forest
454035302520151050

without forest
3.3×104m3

早期に⼟砂が堆積

Silica sand 9 : 100
Kaolin clay
: 0TK2
Silica sand 9 : 60
Kaolin clay
: 40

TK4Distance from slope end x

1.5

1.50.0

砂州上の除草や伐採により、単⼀の砂州から数万〜数⼗万m3オーダーの⼟砂供給ができる可能性︕[cm]

⼟砂の沈降が遅延

TK5
Silica sand 9 : 0
Kaolin clay
: 100

3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000
Qp [m3/s]

砂州の管理には多⼤な労⼒が必要となるが，出⽔期前の除草だけでも下流への⼟砂供給能を向上させる可能性を⽰唆した

74.5 ～122.4 [μm]
※ 現地の海浜形成土砂に相当

Silica sand 9 : 20
Kaolin clay
: 80

2.40.84TK0

Water depth [cm]

1 𝜕𝑣
𝑔 𝜕𝑡

②天⻯川下流の平均的なスケールのモデル
河道に、⼩〜⼤規模の仮想洪⽔を与える
Loss of bar volume [×104 m3]①計算の⼯夫︓砂州上の樹⽊間ごとで抵抗則を考える（レベル2公式）(f) カメラ画像解析
による海岸地形のモニタリング

⾼濃度河川流出流の挙動に関する⽔理模型実験︓混⼊した⼟砂の粒径の違いによる挙動特性

⼤規模な河道砂州では，植⽣（草、樹⽊）の繁茂発達が⽬⽴つ
河道砂州は洪⽔時の流砂を捕捉し，砂州を構成する砂の掃流を阻害
除草や樹⽊の伐採ができれば，天然の置⼟となりえるのでは?
流域全体の計算量を考慮し，⼀次元での砂州の掃流計算を⾏う⼯夫が必要
砂州上の樹⽊のManningの抵抗則（レベル2公式）で表現し、砂州の掃流砂の供給ポテンシャルを⼀次元モデルで概算する(d) 漁船ビッグデータによる海底地形計測(e) Xバンドレーダによる洪⽔・⾼波浪時の河⼝域の地形変化の捕捉(b) 河⼝泥⽔流の挙動と堆積特性の検討

河道砂州の植⽣管理による⼟砂供給ポテンシャルの向上可能性••••(b) 河⼝泥⽔流の挙動と堆積特性の検討(c) カメラ画像解析による河⼝砂州の変形機構の解明(a) 天⻯川河道砂州の⼟砂供給ポテンシャルの評価

3

隣接海岸

河⼝

河川

Deposition rate [%](a) 天⻯川河道砂州の⼟砂供給ポテンシャルの評価

領域 天⻯川（静岡県，1級河川）の河⼝・周辺海岸
内容• 複数の計測⼿法による地形モニタリング＋実験→ 河川から河⼝へ流出する⼟砂，河⼝域の地形変化ダイナミクス• 複数の計測⼿法をリンクし，取得データやその分析の⾼度化

0153045607590105120

⼩粒⼦（カオリン）の混⼊割合が暗明・ 150泥⽔流の挙動特性
165 180 195 210

135Distance・from⼟砂の堆積特性
slope end x [cm]

225

240

255

270に影響を与える

285 300

(b) 河⼝泥⽔流の挙動と堆積特性の検討
天⻯川河⼝沖での濁度の鉛直分布
2010.7.16

52010.7.16(c) カメラ画像解析による河⼝砂州の変形機構の解明

6

出⽔イベント時の河⼝での⼟砂プロセス

2018.7.7

⾼波を伴わなかった出⽔時の砂州氾濫と砂州変形

⾼波を伴った出⽔時の砂州氾濫と砂州変形

2018.7.7

河川流

河川流

カメラ画像を真上から⾒た画像に変換

A4
A3
B2

⾼波

A2A1

⽔⾯の濁度は，2018年の⽅がやや⼤きい．
海底付近の⾼濁度は，塩分の低下が⾒られないことから⾒て，底質の巻き上げが原因と思われる．

(d) 漁船ビッグデータによる海底地形計測

7

操業中の船の⿂探から収集してビッグデータを形成
位置 時刻 ⽔深
シラス漁船(e) Xバンドレーダによる洪⽔・⾼波浪時の河⼝域の地形変化の捕捉Xバンドレーダによる出⽔時の流速推定⼿法の開発
⽬的
⽅法
対象

出⽔時の洪⽔流速を推定 → 河川から海域への⼟砂供給量を推定する
レーダ画像内に捉えられた浮遊物の移動を追跡 → 表⾯流速
2010年7⽉洪⽔（規模︓30年確率）

漁船に設置するデータロガー
分析で得られた地形データ

海底地形の時間変化天⻯川河⼝Xバンドレーダ

レーダ画像

8

Xバンドレーダと漁船測深データによる河⼝域⼟砂動態のモニタリング

掛塚⼤橋

⽬的 河⼝域の⼟砂量を⼆つのモニタリング⼿法により理解する

レーダ‐150500

河⼝河⼝砂州‐150400‐150300‐150200‐150100‐150000
0.00

X[m]

2.00
4.00

⽔深海
◆ 2010年7⽉15⽇0時
出⽔最盛時の観測結果

6.00

Z[m]

◆ PIVによる表⾯流速分布の推定
1 〜 2 m/s の流れが発⽣◆ レーダ画像と河道-海域航跡，⽔深分布

8.00
10.00

◆ 河⼝テラス断⾯積の算定••

砂州⾯積変化量[m2]

出⽔前後の断⾯積と砂州⾯積の変化量

出⽔中の河川流速の変化を捉えた
⼟砂フラックス推定を検討中

20000

0-200
0-20000-40000

岸沖断⾯変化量[m2]

出⽔5200
出⽔2

出⽔4400600

出⽔3-60000-80000800

出⽔による河川から海域への⼟砂供給↓
砂州⾯積減少 / 岸沖断⾯増加

出⽔1-100000(f) カメラ画像解析による海岸地形のモニタリング

11(f) カメラ画像解析による海岸地形のモニタリング

監視カメラによる浅海域の⽔深推定

適⽤事例• 砕波帯を中⼼とする沿岸域地形を、⾼精度、⾼頻度、広範囲で把握• 8台の監視カメラにより広範囲の海岸をカバー• 輝度値の変化から砕波密度を推定，既存の砕波モデルに適合するように
⽔深分布を逆推定••••

2017年台⾵21号前後の福⽥海岸の海浜地形変化
沖浜から汀線近傍までの海浜地形を推定
漁船搭載ソナーから推定した、平均地形と概ね⼀致
変動の⼤きい汀線付近の地形を⾼解像度で監視可能

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まとめ︓成果のポイント
新たな知⾒河川•

河道砂州と植⽣の関係を数値計算により評価し，除草することで数千〜数⼗万m3の⼟砂を河道砂州から下流へ供給できるポテンシャル

河川からの⼟砂流出••

含まれる細粒成分の割合によって泥⽔の挙動が⽀配される
実海域では洪⽔時の⽔質観測を実施し，⼟砂供給を伴う底層での密度流の発⽣条件を限定

河⼝域
••
•

砂州の地形ダイナミクスをカメラ画像でモニタリング
Xバンドレーダ＋漁船データ︓データ分析の⾼度化
砂州 → 河⼝テラスへの⼟砂供給

隣接海岸域
••

複数台のWEBカメラによる地形モニタリングを構築
漁船データと組み合わせることで，分析結果を検証

今後の活動
••

モニタリングシステムの構築
研究成果の社会実装︓河川・海岸管理者（国・県・⻭）との連携強化

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