河川技術論文集,第27巻,2021年6月

論文

耳川水系における潜在的な魚類分布の推定
PREDICTING POTENTIAL FRESHWATER FISH FAUNA
IN THE MIMIKAWA RIVER SYSTEM

井原高志1・齋藤剛2・鬼倉徳雄3
Takashi IHARA, Tsuyoshi SAITO and Norio ONIKURA
1非会員

修(農) 西日本技術開発㈱ 環境部(〒810-0004 福岡県福岡市中央区渡辺通1丁目1番1号)
2非会員 西日本技術開発㈱ 環境部(〒810-0004 福岡県福岡市中央区渡辺通1丁目1番1号)
3非会員 博(農) 九州大学附属水産実験所(〒811-3304 福岡県福津市津屋崎4-46-24)

Kyushu Electric Power Company, which is responsible for dam installations, intend to carry out thesediment sluicing, incorporating Yamasubaru Dam, Saigou Dam, and Oouchibaru Dam. It is assumed thatin response to the change in the amount of flow of sediment due to sediment sluicing at dams, there will
be changes in the river environment. The purpose of this study was to use species distribution model(SDMs) developed by for each species by logistic regression analysis based on habitats andenvironmental variables(such as landscape and land use) to estimate the fish species that are likely to bepotentially distributed downstream of the dam.
Key Words : Species Distribution Model:SDMs, sediment sluicing, GIS, GLM, ROC analysis,
１． はじめに在的な魚類相を推定した事例4)等が報告されている。
したがって本研究では、ダム通砂運用が行われている
耳川水系を対象とし、地理情報システム(GIS)データを活用して魚類分布予測モデルを構築し、ダム下流に潜在的に分布する可能性が高い魚種を推定することを目的とした。

耳川水系では、上流からダムに流れ込む土砂をダム下流に通過させる3ダム(山須原ダム:河口から46.0km地点／西郷ダム:河口から36.2km地点／大内原ダム:河口から23.6km地点)連携のダム通砂運用が計画され1)、一部運用が始まっている。ダム通砂による土砂流下の促進により、
２．方法
生物生息環境の再生などの様々な効果が期待されている
2)が、河川の土砂動態が大きく変化するため、ダム下流の河川環境への影響等にも配慮が必要となる。ダム通砂(1) 推定の手順運用を実施した場合の河川環境の主要な変化の一つとし推定の手順は、現地調査で取得した魚類の在／不在ては、ダム下流の河道形状や河床材料の粒度組成が変化データと国土数値情報から取得した環境情報(地形GISすることが想定されている。これらの変化は、魚類等のデータ)を用いて、魚種毎の分布予測モデル(GLM)を構
生物の生息環境の変化につながる可能性がある3)。
築し、耳川水系広域の地形GISデータをモデルに外挿す
ダム通砂による魚類への効果･影響を、通砂前後の比ることで、水系内の潜在的な魚類分布を推定した。
較･評価(BA評価)1)で把握するためには、通砂実施前の魚類の生息状況や潜在的な分布状況を把握することが重要(2) 研究対象地・現地調査である。耳川水系では、大内原ダム下流の一部区間で、研究対象地は、ダム通砂運用が行われており、地形現況及びダム通砂による将来的な魚類の生息環境の変化
GISデータが公開されている耳川水系を対象とした。
を予測した事例が報告されている2)が、ダム下流河道全魚類の在／不在データは、2018年9月10日～11日･9月域で予測した事例はない。既往事例2)に従い河道全域で18日～22日及び2019年9月26日～30日に、図-1に示す耳予測するためには、河道全域の河床材料の詳細変化につ川水系84地点で現地調査を実施し取得した。なお、上記いても予測する必要があり、膨大な検討コストがかかる。 データは、潜水目視観察(1地点あたりの努力量：2名×1
上記の課題に対して、近年では、地理情報システム時間)により同定できた魚種に限り在／不在のデータを(GIS)データを活用して、災害被災地周辺河川広域の潜取得した。

1110000000010001000000000000000000000100000000100010000100000010000000000000000000000

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0

表-1 魚類の出現状況及びモデル構築対象種．

0001101
0100001000

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塚原ダム

001

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00011000001

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山須原ダム

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1
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岩屋戸ダム
西郷ダム

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上椎葉ダム
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1

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10

1

大内原ダム
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図-1 現地調査地点(－：河川 ■：調査地点)．

(3) 地形GISデータ
環境情報は、国土数値情報ダウンロードサービス(https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/)から入手した3次メッシュ(約1km×1km)のデータから地形GISデータ(3次メッシュ全854メッシュ)を抽出した。
地形GISデータは、鬼倉・中島(2020)4)で魚類の縦断分布に影響すると想定された平均標高(ELE)及び平均傾斜度(SLO)、横断分布に関連性を示すとされた土地利用3次メッシュの都市用地面積(URB)及び水田面積(RICE)、淡水域の規模を表す水面面積(AREA)、水域の長さや複雑さの指標となる総河川長(LINE)、河川の幅を表現した水面面積／総河川長(AREA／LINE)、河川の合流数を表現した河川合流点(POINT)の8項目を抽出した。

No.
目名
1 ウナギ目
2 コイ目
3456789101112 サケ目
1314 ボラ目
15 ダツ目16 スズキ目
171819202122232425

科名
ウナギ科
コイ科

和名
ニホンウナギコイ
ゲンゴロウブナ
ギンブナ
オイカワ
カワムツ
タカハヤ
ウグイ
ゼゼラ
カマツカ
ドジョウ科 ヤマトシマドジョウ
アユ科
アユ
サケ科
ヤマメ
ボラ科
ボラ
メダカ科 ミナミメダカ
ユゴイ科 ユゴイ
カジカ科 カマキリ
ハゼ科
ボウズハゼ
ヌマチチブ
シマヨシノボリ
ルリヨシノボリ
オオヨシノボリ
ゴクラクハゼスミウキゴリウキゴリ

出現メッシュ数(全84メッシュ中)
152251853563458
244
130172251438
3832
33628178

予測モデル構築対象(●)
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●

●
●
●
●
●
●
●
●

度を持つモデルに外挿し、メッシュごとの各魚種の分布の可能性を算出した。
なお、各魚種の潜在的な分布の可能性(予測値)に対する在／不在間の閾値も、ROC分析によるAUC算出結果を使用した。ROC分析において最適の判別を意味するAUC=1.0に最も近い点を独立変数のカットオフ値とし、カットオフ値以上で在、未満で不在と判断した。

３．結果

現地調査では、25種の魚類が確認された(表-1)。出現
メッシュ数が8地点未満のゲンゴロウブナ、ゼゼラ、ヤマトシマドジョウ、ミナミメダカ、ユゴイ、ルリヨシノ(4) 解析
ボリ及び汽水･海水魚のボラの計7種は、在データが少な
分布予測モデルは、各種の在／不在(1／0変数)を独立く予測精度が確保できない可能性があったため、モデル変数、地形GISデータを説明変数として、一般化線形モ構築の対象外とした。
デル(GLM)を構築した。独立変数は二項分布に従うと仮上記7種を除いた計18種の魚類について、分布予測モ定した。なお、予測モデルの応答曲線が凸状を描く可能
デルを構築した結果、いずれも予測精度が適正または高性を考慮し、土地利用及び河川合流点を除く5変数(ELE、 い(AUC≧0.7)分布予測モデルが構築された(表-2)。ELEやSLOなどは、半数を超える魚種の分布予測モデルで説SLO、AREA、LINE、AREA／LINE)については、二乗明変数に選択された。また、AREA等を説明変数に含む項も加えて解析した。また、応答曲線が凹状を描いた場魚種は半数以下であった。
合や二乗項のみの単独の選択があった場合は、その二乗これらの分布予測モデルを用い、水系内の3次メッ項を除外して再解析した。
シュの潜在的な分布を推定した。ダム下流河道の推定結
また、モデル構築にあたっては、説明変数の総当たり果を表-3に示す。山須原ダム下流河道(42.2～46.0km／8全ての組み合わせのモデルを構築し、赤池情報量規準(AIC, Akaike1974)及びROC分析によるAUC(曲線下面積,メッシュ)で、在と推定されたメッシュ数が多かった上Area Under the ROC Curve)の算出も行い、AUCが最も高位3種は、ウグイ、カワムツ、タカハヤ、西郷ダム下流
いモデルを分布予測モデルに選定した。AUCは二項分布河道(30.8～36.2km／6メッシュ)での上位3種は、ウグイ、4)型のモデルの精度検証に利用でき 、その値が0.7を超え
カマツカ、オイカワ、大内原ダム下流河道(4.8～23.6km5)ると適正な精度、0.9を超えると高い精度と判断される 。 ／24メッシュ)では、ウグイ、オイカワ、アユ、ボウズ
なお、これらの解析には「 R ver.3.4.1(https://www.rハゼであった。全てのダムの下流河道で在と推定された
project.org/)」を用いた。
種は、ウグイ、カワムツ、タカハヤ、オイカワ、カマツカの5種であり、山須原ダム下流河道ではコイやギンブ(5) 潜在的な魚類分布の推定ナ等の12種が、西郷ダム下流河道ではヤマメやギンブナ
耳川水系で公開されている地形GISデータ(3次メッ等の6種が不在と推定された。
シュ全854メッシュ)を、AUCが0.7以上の適正な予測精表-2 各魚種のモデルに選択された説明変数の係数．
No. 魚種

AUC

切片(Intercept)

平均標高(ELE)

平均傾斜度(SLO)

都市用地面積(URB)

水田面積(RICE)

10.873-0.070-0.025*ニホンウナギ-0.13320.791-2.444***コイ
30.750-2.655***ギンブナ
40.888-0.008-0.053オイカワ-2.57450.843-1.292
カワムツ-0.131
凸 -0.001
60.797-4.213***タカハヤ-0.151*70.803-0.004***ウグイ-1.473-0.01880.817-0.004***カマツカ-0.72290.907-0.026***アユ-1.820*-0.12310 カマキリ0.870-0.023-0.585-0.060
11 ボウズハゼ
0.979-0.046***-6.512***12 スミウキゴリ
0.854-0.015*-0.186
13 ウキゴリ
0.836-0.737-0.015
14 シマヨシノボリ
0.909-0.035-2.132-0.20815 オオヨシノボリ
0.958-0.672-0.261
凸 -0.014
16 ゴクラクハゼ
0.921-0.034***-1.668*-0.21017 ヌマチチブ
0.850-0.027***-4.124***18 ヤマメ
0.951-11.13*-0.500*係数の信頼性：***p<0.01, *p<0.05／凸：一乗項が正かつ二乗項が負となった変数

水面面積(AREA)

総河川長(LINE)

水面面積／
総河川長
(AREA／LINE)

河川合流点(POINT)
0.263

0.00002***0.00002*0.000005*-0.003-0.0050.001*
0.002***

0.000004
0.00002*-0.021*0.000006
0.000004

0.003*-0.063表-3 ダム下流河道の在メッシュ数．
No. 魚種山須原ダム下流河道(8メッシュ)のうちの在メッシュ数

No. 魚種

161
ウグイ
1
61
カワムツ
3タカハヤ
4
14
オイカワ
34
52
5
ヤマメ
5
52
カマツカ
70
ニホンウナギ
5
705
アユ
70
5
ボウズハゼ
705
カマキリ
7011
スミウキゴリ
7012
ウキゴリ
013
7
コイ
7013
ギンブナ
7013
シマヨシノボリ
7013
オオヨシノボリ
7013
ゴクラクハゼ7013
ヌマチチブ
赤字：各ダムの下流河道で在と予測された種／■：不在と予測された種

ウグイ
カマツカ
オイカワ
カワムツ
アユ
ボウズハゼ
タカハヤ
オオヨシノボリ
ゴクラクハゼ
ヌマチチブ
スミウキゴリコイ
ニホンウナギ
ヤマメ
カマキリ
ウキゴリ
ギンブナ
シマヨシノボリ

４．考察と今後の展望(1) 考察一般に淡水魚類の種数は、下流ほど種数が多いことが報告されている6)。本研究においても、多くの魚種で、ELEが低いほど潜在的な分布の可能性が高いと推定された(表-2)。魚種毎にみると、同一河川内では中流から下流側にオイカワが、中流から上流側にカワムツが分布することが報告されており7)、本研究においても、オイカ
ワはELEが低いほど、カワムツはELEが中程度で潜在的な分布の可能性が高いと推定された。また、淵やダム貯水池等規模が大きな止水環境に生息するコイやギンブナ
は、淡水域の規模を表すAREAが大きいほど潜在的な分布の可能性が高いと推定された。これらの結果から、本研究で構築した分布予測モデルは、統計的な予測精度が適正で、かつ既往文献や魚類の生態的な知見とも一致しており、水系内の潜在的な分布は概ね予測可能であると考えられる。
また、推定の結果から、ダム下流河道において、潜在的な魚類分布状況が、区間によって異なることが明らかとなった。ウグイ、カワムツ、タカハヤ、オイカワ、カマツカの5種は、各ダムの下流河道に潜在的に分布すると推定されており、モニタリングの視点でダム通砂後の影響や効果を評価する指標種となりうる。また、最も下流の大内原ダム下流河道では、回遊性魚類のアユやボウ

西郷ダム下流河道(6メッシュ)のうちの在メッシュ数
666433333321000000No. 魚種
113356688101111111115161718ウグイ
オイカワ
アユ
ボウズハゼ
ゴクラクハゼオオヨシノボリ
ヌマチチブ
カマツカ
スミウキゴリ
カマキリ
ニホンウナギ
ウキゴリ
カワムツ
シマヨシノボリ
コイ
タカハヤ
ギンブナ
ヤマメ

大内原ダム下流河道(24メッシュ)のうちの在メッシュ数
2424232322212118181615151515111061

ズハゼが河道全域に分布すると推定されており、これらの種も指標種となりうるだろう。
これらの種のうち、カマツカやボウズハゼは、河床粒度との関係性が高い2)底生魚で、カマツカ：砂底のところに多い／ボウズハゼ：珪藻類がよく付着する大きな河床材料を好む可能性がある2)といった生態的な知見も一般的に知られている。ダム通砂による河川環境の主要な変化の一つは、ダム下流の河床材料の粒度組成が変化することであり、これらを考慮すると、カマツカやボウズハゼは、ダム通砂後の影響や効果を特に受けやすい指標種と考えられる。そして、今回のモデル推定から、前者は3ダム全てにおいて、後者は下流の2ダム(西郷、大内原ダム)において、潜在的な在が確認(ただし、両側回遊魚であるボウズハゼは、大内原ダムで分布が制限される2))されており、ダム通砂の影響の指標生物として特に優れると判断できる。
さて、本研究の推定結果は、河川生態系の階層構造の下位の条件(ハビタットスケール以下)が予測に含まれておらず、予測は在であっても実際には不在となるような箇所は、ハビタットスケールの物理環境がその種に適した条件を満たしていないことを意味している4)。
カマツカの場合、既往事例や生態的な知見2)を考慮す
ると、予測は在であっても砂分含有率が低ければ実際には不在になると考えられる。このような場所は、ダム通砂による砂分の供給でカマツカの生息環境が改善される可能性があり、河川本来の潜在的な魚類生息状況に近づくという観点で、ダム通砂による効果が期待される。
© 国土地理院
一方ボウズハゼの場合、石分含有率が低ければ実際には不在となる可能性が高い。しかし、ダム通砂により河床全面が砂化し石分含有率が著しく低下する可能性は低く2)、ダム通砂によりボウズハゼの生息環境が悪化する等の可能性は、潜在的な分布の推定からも低いものと考えられる。
本研究ではモデルの精度をより高めるため、現地調査で収集した全ての魚類相データをモデル構築に使用した。
その結果、統計的な精度の検証を行えなかったことは課題のひとつであろう。ただし、本研究以前に行った魚類相調査結果(2015年11月、大内原ダム下流18.8～23.6km区間の21地点、6メッシュが該当)2)と今回の予測結果を比図-2 魚類分布ポテンシャル予測システムの構築例．
べると、ウグイ、カワムツ、タカハヤ、オイカワ、カマツカ等の出現上位種で概ね70%以上の的中率を示していレーションは、ダム建設等の直接的な影響を加味した予た。九州の淡水魚類において、別途、検証用データを測ではないことに留意が必要である。
使ってモデルの精度を評価した研究として、九州北西部でモデルを構築し、北東部で精度を評価したタナゴ類の謝辞：現地調査の実施及びデータ分析等にあたり、ご指事例8)があるが、評価先でのAUCは低下している。鬼倉・乾(2011)7)は、類似した環境構造を持つ地域や水系へ導・ご協力を頂いた流域関係漁協、九州電力㈱の関係各の当てはめでない限り、モデルの汎用性は期待できない位に深く感謝の意を表します。本研究は、2018～2019年ことを示唆しており、耳川水系内のデータで構築した本
度西日本技術開発㈱研究開発費の助成を受け行った。
モデルは、同水系内での使用に限定することが望ましいと考えている。また、今後、継続的に実施されるダム通参考文献
1) 川上馨詞, 吉村健, 新屋裕生：耳川水系ダム通砂に向けた河砂事業のモニタリング調査で得られたデータを蓄積し、川環境調査結果に基づくモニタリング計画の概要, 河川技術それを活用し精度の検証とモデルの再構築を繰り返すこ
論文集, 第22巻, pp.115-118, 2016.とで、予測の質的向上が図れるものと考えている。
2) 井原高志, 川上馨詞, 坂田賢亮, 鬼倉徳雄：耳川水系ダム通砂実施計画の策定に向けたダム通砂による魚類への影響予測,(2) 今後の展望
河川技術論文集, 第23巻, pp.663-668, 2017.
既存の生物分布データ及び広域で公開されている地形
GISデータを活用し、生物の分布状況を推定する手法は、 3) 国土技術政策総合研究所；土木研究所：ダムと下流河川の物
理環境との関係についての捉え方, 2009.
大災害発生直後の潜在的な魚類相の推定などへ応用を試
4) 鬼倉徳雄, 中島淳：平成29年7月九州北部豪雨被災地域の潜みる研究4)や、国土交通省九州地方整備局による｢多自然在的な淡水魚類相の推定, 応用生態工学, 第23巻, pp.171-183,
川づくり支援システム｣の開発9)等が報告されている。
2020.
本研究成果についても、今後の活用･実装を想定し、
5) Akobeng A. K. ：Understanding diagnostic tests 3: Receiver
本成果を比較的容易に閲覧するため、｢地理院地図｣及びoperating characteristic curves, Acta Paediatrica, No.96, pp.644-647,｢Leaflet｣(Copyright (c) 2010-2018, Vladimir Agafonkin、2007.
Copyright (c) 2010-2011, CloudMade)を利用したWebGISシ6) Petry, A. C. and Schulz, U. H.: Longitudinal changes and indicator
ステム｢魚類分布ポテンシャル予測システム｣を開発(図species of the fish fauna in the subtropical Sinos River, Brazil,
2)したので、今後の展望として、以下に報告する。ダム
Journal of fish biology, 69(1), pp.272-290, 2006.
通砂指標生物の一次選定手法として、また河川整備時に
7) 鬼倉徳雄, 乾隆帝：河川生態系保全のための淡水魚類の分布
環境配慮事項を検討する際の支援ツールとして、本研究
予測の試み, 環境管理, 第40巻, pp.20-28, 2011.
が少しでも寄与することを期待する。
8) Norio, O. Jun, N. Takuya, M. Kouichi, K. and Shinji, F.：Predicting■魚類分布ポテンシャル予測システムの主な機能
本研究成果から、耳川水系全域の分布ポテンシャルマップ(分布確率を4段階表示)を作成し、魚種ごとに閲覧が可能なシステムを構築した。また、メッシュ内の物理環境条件が大きく変わった際に、在／不在の変化を再計算するシミュレーションを構築した。なお、本シミュ

distributions of seven bitterling fishes in northern Kyushu, Japan,
Ichthyological Research, No.59, pp.124-133, 2012.
9) 遠山貴之, 鬼倉徳雄, 光益慎也, 齋藤康宏：一級水系流域における魚類分布予測モデルの構築と多自然川づくり支援シス
テムの開発, 河川技術論文集, 第25巻, pp.363-368, 2019.
(2021.4.2受付)