京都大学防災研究所年報 第 59 号 B 平成 28 年 6 月
Annuals of Disas. Prev. Res. Inst., Kyoto Univ., No. 59 B, 2016

淀川におけるアユ遡上数の変動要因解析に基づいた
将来予測モデルの検討
Analyses on Fluctuation Factors of Ascending Number of Ayu Fish andFuture Prediction by Distributed Hydrological Model in the Yodo River Basin

浦部真治
Shinji URABE

(1)

(1)

・竹門康弘・角哲也, Yasuhiro TAKEMON and Tetsuya SUMI

（1） 京都大学大学院工学研究科（1）Graduate School of Engineering, Kyoto University

Synopsis
Prediction formula of the number of upstream migration in the Yodo River in Japan,
was constructed using chlorophyll-a in Oct (X1) and sea water temperature in Feb (X2).
Y=89340X1-288402X2+2579513. Impacts of climate change on the number of Ayu-fishmigrating upstream in the Yodo River was also assessed under CMIP3 climate models
by developing distributed hydrological model which calculate river discharge andtemperature. Under the A1B scenario, future mean water temperature at the rivermouth from January to March increase by about 2 degrees and the future number of
upstream migration is estimated to decrease. As a mitigation measure of increasingwater temperature by climate change, lowering temperature of the sewage treatment
water that flows into river is found to be effective based on a comparison between heat
flux from the sewage treatment water inflow to river and increment heat flux in riverby climate change.

キーワード: アユ，遡上数，水温，分布型流出モデル，淀川，大阪湾
Keywords: Ayu-fish Plecoglossus altivelis, upstream migration, water temperature,
distributed hydrological model, Yodo River, Osaka Bay

1.

はじめに

にアユの種苗放流効果の低下があげられる．種苗放流は年変動が大きく不安定な天然アユ資源の不足分

両側回遊性のアユ Plecoglossus altivelis は我が国を補い河川における全体のアユ資源量を安定させる

において内水面漁業上，最も重要な種の一つであり，目的で行なわれている．しかし，種苗放流には過剰

漁業・遊漁だけでなく，養殖漁業も広く営まれてお放流による天然アユの駆逐，漁協の放流コストの増り，我々日本人の生活と深く結びついている．

大，冷水病等の病原菌の拡散，遺伝子汚染による生

国内のアユ資源は近年減少傾向にあり，海産稚ア

態系撹乱リスク等の問題がある．特に過剰放流によ

ユの採捕量・河川産アユの採捕量は 1970～1980 年頃

る天然アユの駆逐，放流コスト増大の問題に関してから急激に下降しており，アユ漁獲量について もは，種苗放流が天然アユ資源量に配慮した形で行な

1992 年以降減少を続けている．その主な原因の一つ

われていないことが問題となっている．そこで，天― 557 ―

2500000

No. of ascending Ayu-fish

2000000
Jun 16-30
Jun 1-15

1500000

May 16-31
May 1-15

1000000

Apr 16-30
Apr 1-15

500000Mar 15-31
0
2003

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

year

Fig.1 Annual total number of ascending Ayu-fish at the Yodo Rivermouth Barrage fishway from 2003 to2015
然アユ資源量に応じた適正な種苗放流量を決定する

以上から，適正な種苗放流量を定めるための短期

為に，天然アユ遡上数の予測が求められている．海的な天然アユ遡上数予測及び，長期間にわたる持続域から河川へ遡上後のアユの生残はそれほど悪くな的な資源管理に向けた適応策を検討するための長期いことが知られており（川那部，1970），遡上数が分的な天然アユ遡上数予測が求められている．

かれば河川における天然アユ資源量がわかる．天然

そこで，本研究では，淀川・大阪湾を対象として，

アユ遡上数が予測できれば，遡上数の多い年には放以下の手順で，遡上数の短期的及び長期的予測手法

流量を少なくすることで天然アユの駆逐を防ぎ，放の開発を試みた．①遡上数と淀川・大阪湾の環境要

流コストの削減，冷水病等の病原菌拡散や遺伝子汚因との間で相関分析により，淀川のアユ遡上数の変染による生態系撹乱のリスク低減につながる．一方，

動要因解析を行ない，②多変量解析により淀川にお遡上数の少ない年には種苗放流を多めに行なうこと

ける天然アユ遡上数の短期的遡上数予測用及び長期で，河川におけるアユ資源の安定的な確保の助けと的予測用の 2 種類を構築した．長期的予測では，河なり放流計画の目安となる．岐阜県水産試験所では，

川水温及び流量の将来変化が遡上数に及ぼす影響を伊勢湾の環境要因から長良川のアユ遡上数の変動要検討するため，流量及び水温を説明変数候補とした

因解析を行ない，10 月の平均海水温，11～12 月のカ式を構築した．③最後に，流域の水温及び流量の将

タクチイワシ仔魚数，動物プランクトン量を説明変来予測を行うため，分布型流出モデル Hydro-BEAM数とした予測式を開発している．

に水温モデルを組み込み，流出解析及び水温解析をまた，我が国は 1993 年に生物多様性条約に批准しており，水産分野において多様性を保全しつつ持続行ない，予測式に基づき淀川におけるアユ遡上数の将来予測を行った．

的な資源利用につなげる水域の管理手法の開発が緊急課題となっている（内田，2005）．近年は気候変動

2．収集データおよび手法などの要因により流域内の環境条件の年々の変動幅が大きく非定常的な変化も見受けられ，天然アユ資
源量もその影響を受けることが想定される．気候変

2.1

収集データ

大阪湾・淀川の環境要因が遡上数に与える影響を動を考慮した資源の将来予測を行うことは長期的な検討するため，以下のデータを収集した．

社会適応を検討するうえで重要である．鈴木ら（2014）

(1)

遡上数

は，伊勢湾及び木曽三川において分布型流出モデル，

国土交通省淀川河川事務所による，淀川大堰魚道

不定流モデル，三次元海洋循環モデル，海洋拡散モ

での 2003～2015 年（2004 年は欠測）の 3 月下旬～6デルを結合することによって閉鎖海域での河川及び月中旬にかけて遡上数データを収集した（Fig.1）．平海域の環境要因を予測する河川海洋結合モデルを構

均遡上初認日は 4 月 10 日，平均遡上終認日は 6 月

築し水温の将来変化がアユの遡上に与える影響を評

15 日であり，4 月上旬～6 月下旬にかけて遡上がお価している．

こなわれている．

― 558 ―

Fig.3 Schematic view of Hydro-BEAM
月別クロロフィル a 濃度・月別イワシシラス漁獲量
及び淀川枚方地点平均流量・淀川大堰平均放流量とYodo River

environmental factors

survey stations

monthly mean discharge[m3 /s]Hirakata:25.9km fromrivermouth
Yodo Rivermouth
Barrage:9.8km fromrivermouthwater temperature(0.5-1.0m) [°C](19 stations)
Osaka Baychlorophyll-a (0.5-1.0m)[μg/l](*5 stations)

遡上数の間に相関分析を行い，有意な相関（p＜0.05）がみられる環境要因を求め，遡上数予測式の説明変数候補とした．
(2) 遡上数予測式の構築*A-2,*B-3,*B-4,*B-5,*C-3,
C-4,C-5,O-1,O-2,O-4,O-5,
O-6,Amagasaki,Kobe1,
Kobe2,Kobe3,Nishinomiya1,
Nishinomiya2,Koshienhama

変動要因解析の結果を基に，多変量解析により遡上数の短期的及び長期的予測式をそれぞれ以下のよ
うに構築した．
(a)

短期的予測

淀川水系における種苗放流は 4 月頃に行われるた
Fig.2 Map of survey stations of the Osaka Bay and the
Yodo Riverい．そこで，前年 7 月から翌年 3 月までの月毎の環

淀川の分派河川である大川及び神崎川には魚道が設置されておらず，アユの遡上が困難なことから本研究では，淀川大堰魚道における遡上数を淀川の天然アユ遡上数とした．
(2)

内 19 定点の月別海水温（表層 0.5～1.0m），植物プラ
ンクトン量の目安として湾内 5 定点の月別クロロフ
ィル a 濃度（表層 0.5～1.0m）のデータを収集した（Fig.2）．また，大阪府立環境農林水産総合研究所による月別イワシシラス漁獲量データを収集した．

がみられたものを予測式の説明変数候補とし，変数増加法により予測式を構築した．
(b)

長期的予測

検討するため，前年 7 月から翌年 6 月までの月刻み
で平均水温及び平均流量を求め，各環境要因について，遡上数と最も相関が高い期間を求め，水温と流量を説明変数とした遡上数予測式を構築した．
(3)

流出解析・水温解析

次に，2.2(2)(b)で構築した予測式を用いて，淀川における将来のアユ遡上数を予測するため，将来気候

淀川環境要因淀川の環境要因として，大阪広域水道企業団の水質試験成績並びに調査報告から淀川枚方地点（河口から 25.9km 地点）の月平均流量及び国土交通省淀川河川事務所から淀川大堰の月平均放流量のデータを収集した（Fig.2）．

2.2

境要因の中で遡上数との間に有意な相関（p＜0.05）

流量及び水温の将来変化が遡上数に及ぼす影響を大阪湾環境要因

大阪湾の環境要因として公共用水域水質調査の湾(3)

め，遡上数予測は 3 月以前に行われなければならな条件下における流量及び水温を Kojiri（ 2006）による分布型流出モデル Hydro-BEAM を用いて解析を行った．
Hydro-BEAM の 概 念 図 を Fig.3 に 示 す ．
Hydro-BEAM はセル型集中モデルであり，流域を正方形(1km×1km)に区切り，各メッシュは一本の河道と二つの斜面により表現され，鉛直方向に地表面近手法

くから A～D の 4 層に分けられる．流域内に供給さ以下の手順で研究を行った．

れた降水は一旦，その全てがメッシュ内斜面に供給(1) 遡上数の変動要因解析
前年 7 月から翌年 6 月までの大阪湾月別海水温・され，その一部が遮断蒸発・地面蒸発及び蒸散により大気中に戻された後，残りが直接流出成分に相当― 559 ―

する地表流と A 層の内を流れる地中流の和と，B・C

を 6m 深として期間平均気温𝑇𝑎 [°C]を与え，地表面温層を流れる地中流成分に分離され，それぞれ度が気温に等しいと仮定し，B 層中心(𝑧 = 𝑧1 [𝑚])，C

Kinematic Wave モデル，線形貯留モデルによって層中心(𝑧 = 𝑧2 [𝑚])の地中温度𝑇(𝑧)[°C]を以下の式で各セル内の河道上流端に流入する構造となっている．

求め基底流の水温を計算した．

そして，各メッシュの落水線と河道勾配に従って，

𝑇(𝑧) = 𝑇𝑠 − (𝑇𝑠 − 𝑇𝑎 ) ×

上流端から河口までの水の流れを追跡する（佐藤，2010）．以下，水温解析の方法について述べる．
(a)

𝑇𝑤𝑏 =

水面熱収支

以下の一次元熱輸送方程式に従い解析を行なった．
∂𝑇𝑤
𝜕𝑇𝑤
𝐺𝑤
+𝑢
=
∂t
𝜕𝑥
𝑐𝑤 𝜌𝑤 ℎ(1)

ここに，𝑇𝑤 [°C]：河川水温， t[s]：時間，𝑢[𝑚/𝑠]：流速 ， 𝑥[𝑚] ： 距 離 ， 𝐺𝑤 [Wm−2 ] ： 水 面 熱 量 ，

𝑄𝑏𝐵
𝑄𝑏𝐶
× 𝑇(𝑧1 ) +× 𝑇(𝑧2 )
𝑄𝑏
𝑄𝑏

(8)
(9)

ここに，𝑄𝑏𝐵 [𝑚3 𝑠 −1 ]：B 層の基底流量，𝑄𝑏𝐶 [𝑚3 𝑠 −1 ]：C 層の基底流量であり
𝑄𝑏 = 𝑄𝑏𝐵 + 𝑄𝑏𝐶

(10)

である．
淀川大堰より下流域は，その大部分が大阪湾の潮]：水の定圧比熱，𝜌𝑤 [kg ∙ m−3 ]：水の密汐の影響を受ける感潮域である．そのため，淀川大度，ℎ[𝑚]：平均水深である．水面熱量の算出には，堰から放流される河川水と大阪湾からの海水が混合

葉面積指数（LAI）を用いて樹林による水面到達日射し塩水楔が形成されるなど，水平方向のみならず鉛量の減衰を考慮した．

直方向の流動も複雑である．淀川河口水温は主に大𝑐𝑤 [J ∙ kg

−1 −1

𝑧
6

K

地表面流及び基底流による横からの流入熱は，そ支配されるものと考えられる．そこで，本研究ではれぞれの水温を流量で重み付けし計算を行った．
𝑇𝑤 =

𝑄𝑢
𝑄𝑠
𝑄𝑏
× 𝑇𝑤𝑢 +× 𝑇𝑤𝑠 +× 𝑇𝑤𝑏
𝑄𝑢 + 𝑄𝑠 + 𝑄𝑏
𝑄𝑢 + 𝑄𝑠 + 𝑄𝑏
𝑄𝑢 + 𝑄𝑠 + 𝑄𝑏

阪湾表層海水温，淀川水温，淀川大堰放流量により(2)

大阪湾表層水温（B-3 定点），淀川枚方地点水温，淀川大堰放流量を説明変数とした多項式により淀川河

ここに，𝑄𝑢 [𝑚3 𝑠 −1 ]：上流メッシュにおける流量，
𝑄𝑠 [𝑚3 𝑠 −1 ]：地表面流出及び雨滴，𝑄𝑏 [𝑚3 𝑠 −1 ]：基底

口表層水温を推定した．

流出，𝑇𝑤𝑢 [°C]：上流水温，𝑇𝑤𝑠 [°C]：地表面流の水温，は 1997～2010 年，将来予測実験期間は 2097～2110

𝑇𝑤𝑏 [°C]：基底流の水温年であり，将来予測実験は，CMIP3 の A1B，B1 シナ(b)

リオに対するマルチモデルアンサンブルにより計算

地表面流

流出解析及び水温解析において現在再現実験期間

地上に到達した雨滴は地表面付近を流れ河川に流を行った．また，将来気候条件下における流量及び入する．雨天時の地表面流は近似的に雨滴温度に等水温の算出は，再現実験結果と将来実験結果の差分しいと仮定した．雨滴温度は以下の式で求められるを実測値に上乗せする，上乗せ法により行った（道（近藤，2007）．

弘ら，2012）．

𝑇𝑤𝑠 = 𝑇𝑟𝑎𝑖𝑛 = 𝑇𝑎 −(1 − 𝑟ℎ)𝑞𝑠𝑎𝑡 (𝑇𝑎 )(𝑐𝑝 ⁄𝑙 ) + ∆(3)𝑟ℎ = 𝑒𝑎 ⁄𝑒𝑠𝑎𝑡 (𝑇𝑎 )(4)𝑞𝑠𝑎𝑡 (𝑇𝑎 ) = 0.622𝑒𝑠𝑎𝑡 (𝑇𝑎 )/(𝑝 − 0.378𝑒𝑠𝑎𝑡 (𝑇𝑎 ))(5)𝑒𝑠𝑎𝑡 (𝑇𝑎 ) = 6.108 × 10(7.5𝑇𝑎 /(237.5+𝑇𝑎 ))

(6)

∆=

𝑑𝑞𝑠𝑎𝑡
0.622𝑝4098.03=×× 𝑒𝑠𝑎𝑡 (𝑇𝑎 )𝑑𝑇(𝑝 − 0.378𝑒𝑠𝑎𝑡 (𝑇𝑎 ))2 (237.3 + 𝑇𝑎 )2(7)

ここに，𝑇𝑟𝑎𝑖𝑛 [°C]：雨滴温度，𝑟ℎ：相対湿度，𝑞𝑠𝑎𝑡 (𝑇𝑎 )：気温𝑇𝑎 における飽和比湿，∆[𝐾]:飽和比湿の変化率，
𝑒𝑠𝑎𝑡 (𝑇𝑎 )[ℎ𝑃𝑎]：気温𝑇𝑎 における飽和水蒸気圧である．
(c)

基底流

基底流は地中の温度を保ったまま流出し，比較的浅い層から湧出する水と比較的深い層から湧出する水の混合である（近藤，1995）．また，地中深部には一年を通して温度が安定的な恒温層が存在し，その温度は年平均気温と仮定できる（福田ら，1980）．これらは，Hydro-BEAM における B 層，C 層，D 層にそれぞれ対応付けられる．本研究では，恒温層(D 層)― 560 ―

3.

結果

意な関係性はみられなかった．
2～3 月に遡上数と海水温の間に有意な負の相関が3.1

大阪湾・淀川の環境要因と遡上数の関係みられたのは，2 月：湾奥部沖合 6 地点，3 月：淀川

Table1 に大阪湾の環境要因と遡上数の間で行なっ

河口域 4 地点（Fig.4）であり，その時期における仔た相関分析の結果を示す．

稚魚の分布域に遷移に対応している可能性が考えら(1)れる．海域の仔稚魚の分布は沿岸水の強い範囲に分

海水温

遡上数と海水温の間には 2～3 月にかけて湾内各散されるもののその一部は河口からかなり離れた距

地で有意な負の相関(p<0.05)がみられ，2 月：8℃，3

岸 16km 以上の沖合に広がるとの報告がある（塚本，

月：9℃を下回ると遡上数が比較的多くなる傾向がみ

1989）．今回，2 月に有意な負の相関がみられた地点

られた．一方，11～1 月に遡上数と海水温との間に有は距岸 11km 以内の地点であり仔稚魚が.分布してい

Table 1 Correlation coefficients between the number of ascending Ayu-fish in the Yodo River and the sea watertemperature, chlorophyll-a and catch of clupeoid juveniles in the Osaka Bay

correlation coefficient
factordistance [km] fromstation
Oct.

Nov.

Dec.

Jan.

Feb.

Mar.

river mouth

shore

O-5

-0.116

0.069

0.222

-0.194-0.424*-0.696

0.0

0.4

O-4

0.218

0.058

0.077

-0.303-0.514*-0.695

0.8

1.2

Amagasaki

0.066

0.067

0.097

-0.128-0.597-0.511

1.7

0.6

O-1

-0.137-0.0540.227-0.466-0.500*-0.673

3.4

0.3

Koshienhama

0.028

0.511

0.272

0.099

-0.465

0.032

5.6

0.1

O-2

-0.192

0.137

0.181

-0.525-0.510

0.004

6.3

2.0

C-3

-0.268-0.0600.179-0.418*-0.578-0.434

6.3

3.4

O-6

-0.067

0.094

0.003

-0.392-0.468*-0.584

6.8

1.3

Nishinomiya 1

0.298

0.173

0.258

-0.330-0.536

0.007

7.9

2.4

Nishinomiya 2

0.149

0.325

0.189

-0.357*-0.714

0.127

11.6

8.0

B-3

-0.268-0.0670.234-0.268*-0.678-0.279

12.3

5.0

C-4

-0.221-0.0520.066-0.567-0.407-0.213

13.6

1.6

Kobe 1-0.072

0.269

0.221

-0.178-0.575-0.101

14.6

3.9

Kobe 2-0.102

0.182

0.159

-0.233-0.559-0.079

15.7

5.6

Kobe 3

0.234

0.099

0.120

-0.328*-0.717-0.213

17.3

10.6

B-4

-0.024

0.001

0.135

-0.433**-0.739-0.271

17.9

1.9

A-2

-0.393

0.053

0.244

-0.309**-0.728-0.401

19.7

6.4

C-5

-0.142-0.0590.114-0.527-0.476-0.488

21.4

0.9

B-5

-0.261

0.084

0.054

-0.462-0.480-0.476

25.7

3.2

C-3

0.249

-0.109-0.214-0.111-0.391-0.170

6.3

3.4

B-3

0.560

-0.353-0.2280.115-0.315-0.069

12.3

5.0

B-4

0.258

-0.021-0.2800.324-0.351-0.113

17.9

1.9

A-2

**0.833-0.259-0.308-0.083-0.200

0.094

19.7

6.4

B-5

0.120

-0.089-0.0750.041-0.310-0.197

25.7

3.2

---

-0.182-0.205-0.513

---

---

---

---

---

sea water temperature (0.51.0m)[°C]chlorophyll-a (0.5-1.0m)[μg/l]

catch of clupeoid juveniles[kg/day]* 5% significant.

**1% significant.

***0.1%significant.

― 561 ―

Table 2 Correlation coefficients between the number of25
A-2

ascending Ayu-fish in the Yodo River and mean sea water

No. of ascending Ayu-fish ( 100,000)

B-3

temperature from Jan to Mar in the Osaka Bay

B-4

20

C-3
Kobe3

correlation coefficient

O-5*-0.7110.0

O-4*-0.7170.8

Amagasaki-0.458

1.7

Nishinomiya 2

15

10

7

8

9
10
11
water temerature in Feb. [ C]

12

13

O-1

*-0.725

3.4-0.234

5.6

O-2-0.2686.3

C-3-0.556

6.3

O-6*-0.659

6.8

Nishinomiya 1-0.404

7.9

Nishinomiya 2-0.48911.6

B-3-0.51212.3

C-4-0.508

13.6

Kobe 1-0.358

14.6

Kobe 2-0.382

15.7

Kobe 3-0.56017.3

B-4*-0.635

17.9

A-2-0.564

19.7

C-5-0.54421.4

B-5-0.563

25.7

(a)
25

O-4

O-5
No. of ascending Ayu-fish ( 100,000)

O-6
20

river mouth

Koshienhama
50distance (km) fromsurvey stations

O-1* 5% significant. **1% significant. ***0.1%significant.

15

上数と 1～3 月の平均海水温の間に有意な負の相関(p<0.05)がみられた．有意な負の相関がみられた場所

10は，淀川・神崎川・安治川・木津川河口及び泉大津沖であった．この結果から，総じて冬季の淀川河口

5域及び泉大津沖の水温上昇が遡上数の減少要因となることがわかった．
(2)

0
7

8

9
10
11
water temerature in Mar. [ C]1213クロロフィル a 濃度

遡上数とクロロフィル a 濃度の間には 10 月に湾東岸沖 1 地点で有意な正の相関(p<0.01)がみられた．植(b)

物プランクトン量の指標となるクロロフィル a 濃度

Fig.4 Relationship between the number of ascending Ayuの増加が仔稚魚の餌料プランクトンの増加につながり遡上数に影響を与えたものと推察できる．

fish and sea water temperature(3)

in Feb (a) and in Mar (b)イワシシラス漁獲量

湾内のイワシシラス調査は 4～12 月(1～3 月はけ欠ることも十分に考えられる．さらに，3 月に淀川河測)に行なわれている．遡上数とイワシシラス漁獲量

口及び淀川の分流河川である神崎川・安治川・木津の間には 12 月に比較的高い負の相関(r=-0.690)がみ

川の河口のみの水温と遡上数との間に有意な相関がられた．このことはアユ仔稚魚が 11～12 月頃に海域みられたことについては，4 月から遡上が始まるこに到達することを踏まえると，イワシシラスと餌料とを踏まえると，これらの水域に仔稚魚が分布してなどを巡って競合し仔稚魚の生残に影響を及ぼしたいるものと考えられる．

可能性が考えられる．実際に土佐湾ではイワシシラ

以上の結果から，冬季の大阪湾海水温の上昇が遡スとアユ仔魚の海域での分布が一時期重複すること

上数に対し減少要因となることがわかった．そこで，が知られており互いにカイアシ類を摂餌することが次に，1～3 月の平均海水温と遡上数との間に相関分わかっている（浜田ら，1998）．

析を行った（Table 2）．結果として，湾内 5 地点で遡― 562 ―

Table 3 Correlation coefficient between the number of ascending Ayu-fish in the Yodo River and the montly meandischarge at Hirakata and from the Yodo Rivermouth Barrage.
correlation coefficient
survey stations
Jul.

Aug.

Sep.

Oct.

Nov.

Dec.

Jan.

Feb.

Mar.

Apr.

May.

Jun.

Hirakata

0.146-0.1840.160-0.240-0.174-0.481-0.315-0.011*0.614

0.221

*0.67

*0.72

Yodo River Barrage-0.178-0.1560.481-0.231-0.205-0.489-0.4600.155*0.817

0.411**0.765**0.757* 5% significant.

**1% significant.

***0.1%significant.

No. of ascending Ayu-fish ( 100,000)

25

20

Mar

Table 4 Correlation coefficients between the number ofMayascending Ayu-fish in the Yodo River and monthly meanJundischarge at Hirakata
corerlation coefficientp-valueMar*0.651

0.030

Apr

0.221

0.540

May

*0.6700.024

Jun*0.7200.012

Mar-Apr

0.584

0.059

Mar-May*0.7320.010

Mar-Jun**0.825

0.002

Apr-May

0.574

0.065

Apr-Jun**0.801

0.003

May-Jun**0.775

0.005

15

10

5

0
0

100

200

300

400

500

600

700

800

monthly mean discharge [m3/s] at Hirakata(a)No. of ascending Ayu-fish ( 100,000)

25* 5% significant.

Mar
May
Jun

20

(4)

**1% significant.

***0.1%significant

淀川流量及び淀川大堰放流量

遡上数と淀川の環境要因との間で相関分析を行った結果を Table 3 に示す．遡上数と淀川枚方地点流量の間には，3 月，5～6 月に有意な正の相関がみられ

15

月平均流量が 3 月及び 5 月で 300m3/s，6 月で 400m3/sを超えると遡上数が比較的多くなる傾向がみられた

10（Fig.5）．遡上数と淀川大堰放流量の間には，枚方地点流量と同じく，3 月，5～6 月に有意な正の相関が5みられ，月平均放流量が 3 月及び 5 月で 150m3/s，6
月で 250m3/s を超えると遡上数が比較的多くなる傾

0
0

100

200

300

400

500

600

700

800

monthly mean discharge [m3/s] from the Yodo Rivermouth Barrage

向がみられた（Fig.6）．遡上期である 5～6 月の流量増加は，呼び水として遡上数増加につながったものと考えられる．以上から，春季における流量増加が遡上数の増加要因となることがわかった．そこで 3(b)～6 月の 4 ヶ月間について月刻みで平均流量を求め

Fig.5 Relationship between the number of ascending
Ayu-fish in the Yodo River and the monthly meandischarge at Hirakata (a) and at the Yodo Rivermouth
Barrage (b)て，それぞれの要因と遡上数との関係を調べた（Table
4 ）． 結 果 と し て 3 ～ 6 月 の 期 間 平 均 流 量 が
r=0.825(p<0.01)で遡上数に対し最も相関が高くなった．このことから，総じて 3～6 月の流量増加が遡上数の増加要因となることが分かった．

― 563 ―

3.2

予測式の構築なり 5%の水準で有意であった（F 検定，p=0.044）．

𝑌 = 89340𝑋1 − 288402𝑋2 + 2579513

以上の結果を基に多変量解析により 2 種類の淀川
におけるアユ遡上数の予測式を構築した．
(1)

(11)

以上から，X1：10 月の忠岡港沖のクロロフィル a

短期的予測式

濃度，X2：2 月の泉大津沖海水温が淀川におけるアユ

種苗放流は例年 4 月頃に始まるため，3 月以前の遡上数を予測するのに有効であることが示唆された．

環境要因の中で遡上数と有意な相関がみられたもの

偏回帰係数から，遡上数に対し 10 月の忠岡港沖のクを説明変数の候補として選択した．海水温について

ロロフィル a 濃度が増加要因，2 月の泉大津沖海水温は，その月で，遡上数との間に最も有意な関係性がが減少要因となった．

みられたものを説明変数の候補として選択した（2(2)

長期的予測式

月：B-4 泉大津沖，3 月：O-5 淀川河口）．淀川流量

次に，気候変動を考慮した遡上数将来予測を行う

及び淀川大堰放流量についても同様に，その月で遡ための予測式を構築した．将来気候条件下では，現上数との間に最も有意な関係性がみられたものを選

在気候条件下と比較して遡上時期等が少なからず変択した（3 月：淀川大堰放流量）．予測式は変数増加

動することが想定される．そこで，前節で検討した，法により推定した．その計算過程をに示す．結果

冬季の平均海水温及び春季の平均流量を説明変数ととして Type2 の式が採択され，AIC が最小の 145 として用いた．前節の結果から，X5：1～3 月の淀川河Table 5 Correlation coefficient between the number of ascending Ayu-fish and factors and results of multiple
regression of the number of Ayu-fish on selected four variables
estimation of regression
correlation coefficient matrix
monthstationcoefficient

factor
Y

X1

X2

X3

X4

---

**0.833**-0.739*-0.696*0.817---(-0.005)(-0.006)(-0.012)(-0.013)

Type1

Type2

Type3

122494

89340

76455

-288402-230364

No. ofascendingY

Ayu-fish(p-value)chlorophyll-a
Oct.

A-2

[μg/l]

X1

---

X2

-0.486---

X3-0.414

0.462

---

X4

0.651

*-0.626-0.509

water
Feb.

B-4

temperature
[°C]
water

Mar.

O-5

temperature-171497

[°C]

Mar.

Yodo

monthly mean

Rivermouthdischarge

Barrage[m3/s]---

intercept-12515625795133806435

adjusted R-squared

0.651

0.782

0.823

AIC

263

145

199

p-value (F-test)

0.005

0.004

0.008

*5% significant. **1% significant.

― 564 ―

Fig.6 Comparison of water temperature between observed and calculated in the Yodo River Basin and the location of
sewage plant
口平均水温及び X6：3～6 月の淀川枚方地点平均流量

6を説明変数とした予測式を構築した．
結果として，決定係数は 0.730 であり 5%の水準で有意であった（F 検定，p=0.05）．また，偏回帰係数
から遡上数に対し，1~3 月の淀川河口平均水温が減
少要因，3~6 月の淀川枚方地点平均流量が増加要因
となった．

3.3

5

(12)

水温再現実験結果

difference of temperature [℃]

𝑌 = −238605𝑋5 + 4220𝑋6 + 1515703

淀川流域内では，桂川宮前橋地点，瀬田川唐橋地

4

3

2

1

0
J

点，宇治川御幸橋地点，木津川御幸橋地点，淀川枚

F

M

A

M

J

J

A

S

O

られる．各地点のデータを月平均値に整理し，Fig.6

2006

2007

2008

に 2006～2010 年の実測値と計算値の比較を行なっ

2009

2010

average

冬季に比較的再現性が低下する傾向となった．宇治川においては，唐橋地点に比べ下流に位置する御幸

Fig.7 Difference of the Katsura River water temperature
before and after inflow of T sewage treatment water from2006 to 2010.

橋地点において冬季の再現性が低下する傾向にあり，(Difference) = (After inflow) - (before inflow)

3～9 月にかけて，誤差 2℃以内の範囲で推移し，10～12 月，1～2 月にかけては 2℃以上となり 12 月に誤差が最大となった．いずれの月も，実測値に比べ計算値が低い結果となった．この冬季の計算誤差については人工排水等による昇温などが考えられる．
実際に，唐橋地点から御幸橋地点までの区間において 4 の下水処理場からの放流水が流入しており冬季の水温上昇に寄与したものと考えられる．特に，御幸橋地点直上流には R 浄化センターからの処理水が流入しており観測地点の水温に大きな影響を与えているものと推察される．桂川宮前橋地点においては，
他の 4 地点に比べ最も年間誤差が大きく 7～8 月を除
いて月平均誤差が 2℃以上となった．桂川は京都市

D-1方地点において一時間毎の水温自動観測データが得た．各地点において季節性は概ね再現できていたが，N

内を流れ木津川，宇治川に比べ流域人口が最も多く，
人工温排水の影響を強く受けているものと考えられる．また，桂川宮前橋地点の上流には T 下水処理場
からの処理水が流入している．Fig.7 に 2006～2010
年における T 下水処理場の処理水流入前後における河川水温差を示す．一年を通じて処理水流入後の水温上昇が確認され，冬季に顕著となり，12 月には2006～2010 年の平均で 4℃の上昇がみられた．木津川御幸橋地点においては，再現性が最も高かった．
木津川は宇治川，桂川に比べ流域人口が最も少なく
人工排熱等の影響が比較的小さかったものと考えら― 565 ―

Table 6 Relative change of monthly basin precipitation and river discharge at Hirakata in the Yodo River between
future and present climate condition
relative change
scenariofactor
Jan

Feb

Mar

Apr

May

Jun

Jul

Aug

Sep

Oct

Nov

Dec

year

precipitaion

1.03

1.09

1.05

1.05

1.05

1.05

1.12

1.10

1.05

0.99

0.95

0.98

1.06

discharge

0.98

0.93

0.93

0.95

1.00

1.01

1.06

1.05

1.02

1.01

0.92

0.95

1.01

precipitation

0.97

1.01

1.02

1.05

1.08

1.06

1.13

1.15

1.04

0.99

0.95

0.90

1.06

discherarge

0.94

0.98

0.93

0.97

1.02

1.03

1.08

1.10

1.03

0.98

0.92

0.88

1.02

A1B

B1

Table 7 Change of monthly basin air temperature and river temperature at Hirakata in the Yodo River between
future and present climate condition
temperature change (future - present ) [°C]scenario

temperature
Jan

Feb

Mar

Apr

May

Jun

Jul

Aug

Sep

Oct

Nov

Dec

year

air

3.07

3.24

2.93

2.79

2.79

2.77

2.65

2.75

2.99

2.98

2.89

3.05

2.91

river

1.44

1.52

2.02

1.64

1.53

1.57

1.69

1.78

1.97

2.04

2.05

1.99

1.77

air

1.99

1.85

1.82

1.74

1.88

1.95

1.99

2.08

2.20

2.15

1.98

2.05

1.97

river

0.82

0.82

1.31

1.02

1.01

1.04

1.17

1.20

1.40

1.48

1.40

1.30

1.16

A1B

B1

れる．

3.4

将来実験結果Table 6 に，現在気候条件下に対する将来気候条件下における流域内降水量及び枚方地点流量の増加率を示す．A1B・B1 シナリオ下で降水量・流量ともに増加する傾向にあり，遡上数の増加要因となる 3～6
月の平均流量は，A1B・B1 シナリオ下では，それぞれ現在気候条件下の 0.97 倍，0.99 倍となり，あまり
大きな変化はみられなかった．
Table 7 に現在気候条件下に対する将来気候条件

Fig.8 Difference of monthly water temperature in the
Yodo river mouth between present and future climate
conditions

下における流域内平均気温及び枚方地点の水温の上昇度を示す．年間気温が 1 度上昇するのに対し水温は A1B シナリオ：0.61℃，B1 シナリオ：0.59℃上昇
する結果となり，気温の上昇度よりも水温の上昇度の方が低い結果となった．淀川におけるアユ遡上数の増加要因となる 1～3 月の 1～3 月の河川水温は
A1B シナリオ：1.64℃，B1 シナリオ：0.97℃上昇する結果となった．淀川河口水温は， 1.99℃，1.43℃

estimated future number of Ayu-fish( 100,000)

20

B1
15

y = 0.9762x - 346070

10
y = 0.7542x - 358365
5

0

0
-5

上昇する結果となった（Fig.8）．

A1B

5

10

15

20

25

estimated present number of Ayu-fish ( 100,000)

Fig.9 Comparison number of ascending Ayu-fish in the

3.5

Yodo River between present and future climate condition

アユ遡上数の将来予測

将来気候条件下における 3～6 月の淀川枚方地点
流量は現在気候条件下に比べ A1B シナリオ：0.97 倍，
B1 シナリオ：0.99 倍とほとんど変化せず，1～3 月の淀川河口水温は A1B シナリオ：1.99℃，B1 シナリオ：
1.43℃上昇する結果となった．

Fig.9 に将来気候条件下における淀川のアユ遡上数を推定した．中塗りの丸は，現在気候条件下での実測値と将来気候条件下での推定値の関係式(回帰式)を構築する際に用いたデータを示しており，中抜きの丸は，構築した関係式を基に，現在気候条件下の― 566 ―

て定義した．
・下水処理放流水排熱フラックス∑ 𝑇𝑜𝑢𝑡 × 𝑄𝑜𝑢𝑡

(13)

こ こ に ， 𝑇𝑜𝑢𝑡 [ ℃ ] ： 下 水 処 理 放 流 水 温 ， 𝑄𝑜𝑢𝑡
[m3/s]：下水処理放流量
・気候変動により増加した河川熱フラックス

𝑇𝑓𝑢𝑡𝑢𝑟𝑒 × 𝑄𝑓𝑢𝑡𝑢𝑟𝑒 − 𝑇𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡 × 𝑄𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡(14)

ここに，T,Q は枚方地点における将来気候条件下
および現在気候条件下での水温，流量である．
Fig.10 Comparison between inflow heat flux from

Fig.10 に検証結果を示す．11 月，12 月，1 月の下

sewage plant and increased heat flux in river by climate

水処理放流排熱フラックスは，気候変動により増加

change

した河川熱フラックスを上回り，秋から冬にかけて，ほぼ同等の値となった．このことは，放流量が一年実測値から将来気候条件下の値を推定したものであを通して安定しているのに対し，河川流量は夏季にる．将来，淀川におけるアユ遡上数は河口水温の上比べ冬季に減少する傾向にあるためと考えられる．

昇を受け減少し，A1B，B1 シナリオ下では，現在気以上のことから，冬季の河口水温の上昇緩和に対し，

候下における遡上数がそれぞれ 47 万尾，35 万尾の河川流量の比較的少ない秋・冬期の下水処理放流水

場合に遡上数が 0 となる結果となった．

温を低下させる対策が求められる．現状では，冬季の下水排熱を家庭に送り届け，有効利用する方法や，

4.

適応策の検討遊水池等に放流水を一時的に貯留し放熱させるなどの方法が考えられる

淀川のアユ遡上数に対し冬季の河口水温の上昇が減少要因となり，気候変動を考慮し流域圏の流出解

5.

結論

析・水温解析を行った結果，淀川河口水温は 21 世紀
末に 1.43～1.99℃上昇し，淀川のアユ溯上数は減少

本研究では，淀川におけるアユ遡上数の変動要因

する結果となった．淀川河口は汽水域であり，生物解析を行い，アユ遡上数に影響を与える淀川・大阪

層が豊かな水域である．したがって，河口水温の上

湾の環境要因を明らかにし，遡上数の予測式を構築

昇は他の水産資源にも影響を及ぼすものと考えられした．また，流出解析モデルに新たに水温モデルをる．そこで，本章では将来の河口水温の上昇を緩和

組み込み，流域内の流量及び水温を算出することでする方策について検討を行った．

気候変動による流量・水温の変化が将来のアユ遡上

淀川の河口水は大阪湾の海水と淀川の河川水の混数に与える影響を検討した．

合である．海水の熱容量は，河川水の熱容量に比べまず，淀川のアユ遡上数と大阪湾・淀川の環境要膨大であり，河川水の温度上昇緩和が，河口水温上

因との間で相関解析を行い，多変量解析により予測昇緩和の適応策として有効であると考えられる．水式を構築した結果，以下のことがわかった．

温再現実験結果の検証では，桂川の河川水温は，上①

流域の下水処理放流水の影響を受け，放流前後で水温とアユ遡上数の間に統計的に有意な負の相関がみ温が上昇していることについて言及した．そこで，られ，それぞれ 8℃，9℃を下回ると遡上数が比較的

下水処理放流水温を低下させることが気候変動によ多くなる傾向が見られた．

る河川水温上昇を緩和する適応策になる可能性があ②ると考え，下水処理放流水の排熱フラックスと気候

アユ遡上数の間に統計的に有意な正の相関がみられ，変動により増加した河川熱フラックスの比較を試み

この時期の植物プランクトン量の増大が，翌年の遡た．下水処理放流水の排熱フラックスは，淀川枚方

上数増加に寄与する．

地点より上流に位置する 5 の下水処理場（Fig.6）の③

放流水温と放流量の積の和として定義し，気候変動

アユ遡上数の間に統計的に有意な正の相関がみられ，により増加した河川熱フラックスを枚方地点におけ

3・5 月の流量及び放流量が，それぞれ，300m3/s，る将来気候条件下の水温と流量の積から現在気候条

150m3/s を超えると遡上数が比較的多くなり，6 月の件下における水温と流量の積を差し引いたものとし

流量及び放流量が，それぞれ 400m3/s，250m3/s を超― 567 ―

2 月の湾奥部海域及び 3 月の淀川河口域の海水

10 月の湾東岸沖におけるクロロフィル a 濃度と3・5・6 月の月平均流量及び淀川大堰放流量とえると遡上数が比較的多くなる傾向がみられた．

良好な再現ができなかった．今後は，河床の伝導熱④等を考慮しモデルの精緻化を図る必要がある．また，

10 月の湾東岸沖におけるクロロフィル a 濃度 X1，

2 月の湾東岸沿岸海水温 X2，3 月の淀川河口水温，3

本研究の最終的な目標は，淀川及び大阪湾を対象に

月の淀川大堰月平均放流量を説明変数とし淀川のア

河川海洋結合モデルを構築することである．今後，

ユ遡上数を目的変数として変数増加法により重回帰

淀川及び大阪湾を対象に河川水の海洋への拡散等を分析を行った結果，以下の式で AIC が最小となりア

モデル化することで，河川上流域から河口付近沿岸

ユ遡上数の予測が可能であった．

域の環境評価としてのツールを作成することが期待

𝑌 = 89340𝑋1 − 288402𝑋2 + 2579513

される．

次に，淀川流域を対象に流出解析モデルに新たに謝辞

水温モデルを組み込み，流出・水温解析を行った結果，以下のことがわかった．
水面の熱収支，樹林による日射減衰を考慮し，本研究においてアユ遡上及び淀川大堰放流量等の地表面流に雨滴温度，基底流に地中温度を与え，水データを国土交通省近畿地方整備局淀川河川事務所

温解析を行った結果，水系全体で水温の季節性を精より提供していただきました．ここに感謝の意を表度よく再現することができた

します．

⑤

⑥

下水処理水等の人工排水の影響を強く受ける河

参考文献

川では，モデル再現性が低下し，特に冬季の誤差が顕著であり，今後，モデル再現性の向上のためには，
人工排熱等の影響についても考慮する必要がある．

内田和夫 (2006)：アユの種苗放流が生物の多様性に⑦

与える影響，水研センター研報，別冊第 5 号，pp.

桂川下流域においては下水処理水の流入前後で一年を通して水温上昇が観測され，下水処理水と河175-177

川水温の温度差が大きい冬季に顕著であり，1・12

川那部浩哉 (1970)：アユの社会構造と生産-15 年の月には，流入前後で 4°C の水温上昇がみられた．

変化を見て-，日本生態学会誌，第 20 巻，4 号，pp.

⑧144-151

将来気候条件下では気温が 1°C 上昇するのに対 し ， 淀 川 枚 方 地 点 の 水 温 は A1B シ ナ リ オ 下 で

近藤純正 (2007)：水環境の気象学，朝倉書店

0.61°C，B1 シナリオ下で 0.59°C 上昇する結果とな

近藤純正 (1995)：河川水温の日変化(1)計算モデル，

り，気温の上昇度に比べ河川水温の上昇度の方が低

水文水資源学会誌，第 8 巻，2 号，pp. 184-196

い結果となった．

佐藤嘉展・森英祐・浜口幸雄・田中賢治・小尻利治・⑨

将来気候下における 1～3 月の河口平均水温(X3)中北英一 (2010)：気候変動に対する先行適応のたの上昇，3～6 月の枚方地点平均流量(X4)減少を受け，めの流域スケールでの洪水および渇水リスク評価，

予 測 式 𝑌 = −238605𝑋3 + 4220𝑋4 + 1515703 を

京都大学防災研究所年報，第 52 号 B，pp. 573-586

用いたところ，淀川におけるアユ遡上数は将来減少

鈴木靖・本間基寛・佐藤嘉展・道弘有理・竹門康弘

し，A1B，B1 シナリオ下では，現在気候下における(2014)：水温の将来変化がアユの遡上時期に及ぼす

遡上数がそれぞれ 47 万尾，35 万尾の場合に遡上数影響について，土木学会論文集 B1(水工学)，第 70が 0 となった．

巻，4 号，pp. I_1213-I_1218⑩

下水処理放流水の排熱フラックスと気候変動に塚本勝巳・望月賢二・大竹二雄・山崎幸雄 (1989)：より増加した河川熱フラックスの比較を試みたとこ

河口水域におけるアユ仔稚魚の分布・回遊・成長，ろ，冬季においては下水処理放流水の排熱フラック

水産土木，第 25 号，pp. 47-57

スが気候変動により増加する河川熱フラックスに匹

浜田理香・木下泉 (1988)：土佐湾の砕波帯に出現す

敵することがわかった．

るアユ仔稚魚の特性，魚雑，第 35 号，pp. 382-388

今回，分析に用いた淀川におけるアユ遡上数は 12

福田正巳・石崎武志 (1980)：平衡地表面温度による年分であり，データの蓄積が未だ十分とは言えない．

土壌凍結深推定モデル，日本雪氷学会誌，第 42 巻，

したがって，今後のデータ蓄積と共に，遡上数の変2 号，pp. 71-80

動要因解析及び予測式の構築を更に行い，予測精度

道弘有理・佐藤喜展・鈴木靖 (2012)：流域スケールの向上を図る必要がある．また，本研究では分布型の水文解析に向けた GCM 出力の活用手法の検討，流出モデルに水温モデルを組み込み，月スケールで土木学会論文集 B1，第 68 巻，3 号，pp. 125-135

概ね良好な水温再現結果が得られた．しかし，日ス

Kojiri T. (2006): Hydrological River Basin Environment

ケールでは，実際の現象に比べ水温の変動が大きく，Assesment― 568 ―

Model

(Hydro-BEAM).

In

Watershedmodels, Singh VP, Frevent DK. (eds). Taylor &Franceis, CRC Press: Slorida（論文受理日：2016年6月13日）― 569 ―