第Ⅱ部

河川・海岸の整備と管理に関わる気候変動影響の評価

23

第Ⅱ部

１．国内外における気候変動予測の現状
１．１

気候モデル

気候変動適応策研究における影響評価に用いられる気候変動下の将来気候の予測データは、温暖化ガ
ス排出シナリオを設定し、気候モデルにより計算される。気候モデルは、国内外の研究機関で研究開発された複数の気候モデルが存在し、気候モデリングの研究分野において一般的に、モデリングの対象とする現象の範囲や計算領域の範囲等によって以下のように分類されている（例えば、気象庁、2008）。
気候モデルは、大気循環モデル（General Circulation Model: GCM）とも呼ばれ、大気現象（大気循
環、気温変化、物質の相変化、放射収支、物質の化学変化等）と海洋現象（海流、熱、物質循環）または大気現象のみについて力学、熱力学、化学等の物理方程式に基づいて計算し、将来の気候を予測する。
GCM では大気現象を 3 次元で計算することが一般であり、日々の天気予報に使われる数値予報モデル（GSM, MSM）とは用いる物理過程等が若干異なっている。
GCM は以下ように、大きくは 2 種類に整理される。
・ 大気海洋結合モデル（CGCM,AOGCM: Coupled Atmosphere and Ocean GCM）
・ 大気モデル（AGCM: Atmospheric GCM）
基本的に GCM は、地球全体を計算対象としており、一部の地域の大気現象を計算対象とするモデル
は、地域気候モデル（RCM: Regional Climate Model）と呼ばれる。

１．１．１

大気海洋結合モデル

大気海洋結合モデルとは、大気物理モデルと海洋物理モデルを結合し、大気と海洋の相互作用による現象（例えばエルニーニョ現象）を表現可能な気候モデルである。温暖化予測実験は、計算初期値と温暖化シナリオ（温暖化ガスの時間変化）を与えて行う。大気、海洋現象が相互作用も含めて扱われるため、温暖化予測の信頼性が高いと言えるが、扱う現象が多いため計算負荷が大きく高解像度の計算が難しい（ただし、CMIP への登録や温暖化研究のため長期間の温暖化予測実験を行っている）。また、海洋物理モデルによって海面上昇量を計算することが可能となっている。

１．１．２

大気モデル

大気モデルとは、大気物理モデルのみの気候モデルであり、初期値、温暖化シナリオを与え、CGCMの SST（海面温度）の予測値を底面境界として温暖化予測実験を行う。CGCM と比較して計算負荷が軽いため、CGCM よりも高解像度で、より詳細な大気物理過程を扱った計算が可能であるが、海洋物理モデルを扱っていないことから海面上昇量は計算されない。

１．１．３

地域気候モデル

地域気候モデルは、一部の地域を対象とした気候モデルであり、初期値、温暖化シナリオを与え、CGCM の SST を底面境界に、AGCM や CGCM の予測値を側面境界として温暖化予測実験を行う。
RCM は、計算対象が限られた領域であることから CGCM や AGCM よりも高解像度で詳細な大気物理過程を扱った計算が可能であるが、AGCM、CGCM の予測値が境界値となるため AGCM、CGCM の予

24

第Ⅱ部

測結果の影響を受ける。

１．２

国内の気候モデル

国内の気候モデルの一覧を表-Ⅱ.1.2.1 に示す。国内では、気象研究所、CCSR/NIES/FRCGC（東大気候システムセンター、国立環境研究所、地球環境フロンティア研究センター）により開発された気候モデルが存在する。気象研究所は、CGCM、AGCM、RCM を開発しており、CCSR/NIES/FRCGC はMIROC と呼ばれる CGCM を開発している。
参考文献：
気象庁 (2008) 地球温暖化予測情報 第 7 巻.

25

緯度0.5～2.0°

23層

解像度

鉛直層数

30層
経度2.5°

鉛直層数
水平-

地上気温、降水量、地表面温度、蒸発量、海面気圧、海面水温、海
面水位など

-

60層

-

約20km/約60km

全球

全球大気モデル-64層

約20km/約60km

全球

全球大気モデル

2075年–2099年

2075年–2099年

60層

約20km

全球

全球大気モデル

1979年–2003年
2015年–2039年

2011年

気象研究所

気象庁

MRI-AGCM3.2S/H

1979年–2003年
2015年–2039年

2009年

気象研究所

気象庁

MRI-AGCM3.1S/H

-

36層

約20km

日本周辺

地域気候モデル2081～2100年

1981～2000年
2031～2050年

2004年

気象研究所

-

RCM5：5km
RCM2：2km

日本周辺

地域気候モデル

-RCM5：5km
RCM2：2km

日本周辺

全球大気モデル(夏季のみ)

大気海洋結合2086～2095年

2081～2100年

1990～1999年
2026～2035年

2009年

気象研究所

気象庁

RCM5、RCM2（寒候期のみ）1981～2000年
2031～2050年

2008年

気象研究所

RCM20
MRI-CRCM（地球温暖化予測情報 （地球温暖化予測情報
第6版）
第7版）
気象庁
気象庁

-

RCM5：5km
RCM2：2km

日本周辺

全球大気モデル(夏季のみ)

1981～2000年
1979～2003
年
2031～2050年
2031～2050
年
2075～2099
年
2081～2100年

2011年

気象研究所

気象庁

RCM5、RCM2

約20km

20層

約300km

全球

大気海洋結合モデル

1900～2000年
2001～2100年

2004年

CCSR、NIES、FRCGC

MIROC3.2medres

約20km

56層

約110km

全球

大気海洋結合モデル

1900～2000年
2001～2100年

2004年

CCSR、NIES、FRCGC

MIROC3.2hires

約20km

56層

約60km

全球

大気海洋結合モデル

2080～2099年

1980～1999年
2030～2049年

2010年

CCSR、NIES、FRCGC

MIROC4h

約100km40層

約150km

全球

大気海洋結合モデル

2080～2099年

1980～1999年
2030～2049年

2011年

CCSR、NIES、FRCGC

mid

MIROC526

出典：国土交通省水管理・国土保全局水資源部

2012：気候変動による水資源への影響検討会、第 1 回、資料 2、（http://www.env.go.jp/press/files/jp/25593.pdf）

43層
47層
47層
49層
気温、降水量、風向風
地上気温、降水量、地 地上気温、降水量、地
降水量、日平均気温、 降水量、日平均気温、気温、降水量、水蒸気 地上気温、降水量、水
降水量、気温、日最高 速、日蒸発散量、融雪
主な提供
表面温度、蒸発量、海 表面温度、蒸発量、海日最高気温、日最低気 日最高気温、日最低気
気温、降水量、日射量、河川流量、海面水 蒸気量、河川流量、海
気温、降水量など
気温、降水量など
気温、日最低気温、風 量、流出発生量、比
気象要素
面気圧、海面水温、海 面気圧、海面水温、海温、降雪量、積雪量な 温、降雪量、積雪量な量、海面水温など
面水温など
温など
湿、積雪水当量、大気
向風速、蒸発量など
面水位など
ど
面水位など
ど46要素
圧など
SERS排出シナリオ
A1B、A2、B2
A1B
A1B
A1B
A2
A1B,B1
A1B
A1B
A1B、A2A1B、A2
RCP4.5、RCP8.5
RCP4.5、RCP8.5
日本全体のシ ミュ レー 共生プロジェクトでの検地域的な検討実績が多 寒候期のみしかないた
研究実績
IPCC-A R 5向け
IPCC-A R 5向け
夏季の豪雨が対象
夏季の豪雨が対象
IPCC-AR4で使用
IPCC-AR4で使用
IPCC-A R 5向け
IPCC-A R 5向け
ションが多い
討実績が多数有数有め、あまり実績がない
Mizuta et al. (JMSJ ：Yukimoto, S., and A. 2006)
気象研 究所 技術 報告
Kurihara et al.(SOLA：
Kanada et al.(2011),
Kanada et al.(2011)
K-1 model developers K-1 model developers
Kusunoki et al. (JMSJ： 滝野ほか（水工学論Noda (2002)
参考論文
第64号（2011）
Sasaki et al.(2006)
Sakamoto et al.（2011） Watanabe et al.（2010）
文：2010）2005)
Sasaki et al.(2011)
Sasaki et al.(2011)（2004）（2004）
Yukimotoetal. 2006)
Mizuta et al. (2011)
和田ほか（水 文・ 水資(JMJ:2006)
源：2008）■ 21世紀気候変動予 ■ 21世紀気候変動予■ 21世紀気候変動予 ■ 所謂、気候統一シ
測革新プログラム
測革新プログラム
ナリオ第2版
測革新プログラム■http://www■ 21世紀気候変動予
http://wwwhttp://www- ■■ MRI-AGCM3.1S を ■ MRI-AGCM3.2S を ■■ 人・自然・地球共生■ 海洋・海氷部分は、 ■ MRI-CGCM2.0の結
pcmdi.llnl.gov/ipcc/mo■ 寒候期のみしかな 5km/2km にネ ステ ィン 5km/2km にネ ステ ィ ン pcmdi.llnl.gov/ipcc/mo pcmdi.llnl.gov/ipcc/mo ■ 21世紀気候変動予 測革新プログラム■ 21世紀気候変動予その他
プロジ ェク トで開発され
MRI-COM3から計算。 果を境界条件としてダ
del_documentation/MRI■ 新しい物理モ デ ル
del_documentation/MIR del_documentation/MIR 測革新プログラム
グしたモデル
グしたモデルい
測革新プログラムたモデル■ MRI-AGCM3.1S で ウンスケーリング。
-GCGM2.3.2.htmを開発・使用OC3.2_hires.htm■ RCM2は、限ら れた ■ RCM2は、限ら れた OC3.2_medres.htm
使用しているスキ ーム ■ 一般的に用いられ領域しかない（仙 台以 領域しかない（仙 台以
ている
が異なる
南）
南）
データ入手の入手可能
利用可能だが、季節が 利用可能だが、季節が
入手不可能
入手可能
入手可能
一般に提供されている 一般に提供されている
入手可能
入手可能
入手可能
入手可能
限られている
限られている
可能性（DIASプロジェクト）

海洋

大気約280km

全球

計算エリア

水平
解像度

大気海洋結合モデル

1979年–1998年
2080年–2099年

1851～2000年
2001～2100年

気象研究所

気象研究所

2006年

気象庁

気象庁

2006年

MRI-GCM20

MRI-CGCM2.3.2

モデル
種別

計算対象期間発行年

提供元

気候変動モデル表-Ⅱ.1.2.1 国内の気候モデル一覧（国土交通省水管理国土保全局（2012）を一部改変して掲載）（ピンクの網掛けは、21 世紀気候変動予測革新プログラムによる気候変動予測モデル）

第Ⅱ部

第Ⅱ部

１．３

海外の気候モデル：ＣＭＩＰから

CMIP とは、Coupled Model Intercomparison Project の略で、各国各研究機関の GCM の出力結果を相互比較するための枠組みである。各国各研究機関の GCM の出力結果は、CMIP に登録され、研究者等はデータをダウンロードし、各 GCM における気温、降水量等の変化やその影響等を相互評価する。
CMIP3(CMIP Phase 3)は IPCC 第 4 次報告書に向けた GCM の相互比較プロジェクトであり、CMIP5(CMIP Phase 5)は AR5 に向けた相互比較プロジェクトを示す。CMIP5 に登録されているデー
タは近未来予測実験（2030 年まで）と長期予測実験（2100 年までとそれ以降）からなる。CMIP3 では
CGCM のみであるが、CMIP5 では AGCM についても登録されている。CMIP のフェーズは IPCC と合わせることになったため CMIP4 は存在しない。
表-Ⅱ.1.3.1 に CMIP3 に登録された各国の GCM の一覧を整理したものである。日本の気候モデル
である MIROC の計算解像度が 110km メッシュ程度であり、CMIP3 においては最も計算解像度が高い。
（1 度は、緯度方向については約 110km、経度方向については、赤道付近で約 110km、日本付近（北緯 35 度）で約 90km となる。）

表-Ⅱ.1.3.1

CMIP3 に登録された各国の GCM と空間解像度

表-Ⅱ.1.3.2 に CMIP5 に登録された各国の GCM の一覧を整理したものである。多くの GCM の解
像度は 200～300km メッシュであるが、日本の MIROC は 60km、MRI-CGCM は 120km メッシュであり、日本の気候モデルは世界的に最も高解像度の温暖化予測実験が行われていることがわかる。

27

第Ⅱ部

表-Ⅱ.1.3.2

１．４

CMIP5 に登録された各国の GCM と空間解像度

気候変動予測計算の特徴

１．４．１

降水量、気温の予測計算

IPCC 第 4 次報告で採用されたモデルの温暖化予測実験結果の特徴について述べる。表-Ⅱ.1.4.1.1に第 4 次 IPCC で採用された気候モデルの一覧を示す。採用されたモデルは全部で 24 モデルあるが、
表-Ⅱ.1.4.1.1 の○に示している現在気候については 19 モデル、将来(A1B シナリオ)気候については
17 モデルの結果を用いている。先にも述べたように、IPCC で採用されている気候モデルの計算格子間隔は大きく、日本国土上では数点程度しかない。そこで、日本周辺の海域のデータも含めて特徴を整理する。設定した日本周辺領域例を図-Ⅱ.1.4.1.1 に示す。図-Ⅱ.1.4.1.1 は、気象研究所の CGCM2.3.2の例である。
図-Ⅱ.1.4.1.2、Ⅱ.1.4.1.3 に、それぞれ各モデルの 20 世紀（1900～1999 年）及び 21 世紀（2000～2099 年）の日本周辺年平均降水量の時系列変化を整理した結果を示す。図は、1990～1999 年の 10

28

第Ⅱ部

年間の平均値を基準とした比率で示しており、データ数が少ないことによるばらつきを軽減するため、10 年間の移動平均により平滑化している。図中の青線は各世紀内で増加傾向が見えるもの、赤線は減少傾向が見えるものを示しており、実線は Mann-Kendall のトレンド検定により有意水準 5％で有意な傾向となったものを、破線は有意な傾向とならなかったものをそれぞれ表している。モデルによる比率のばらつきは大きいが、これによると、20 世紀において日本周辺の年降水量が増加傾向を示すモデルは 8モデル、減少傾向を示すのは 11 モデルであり同程度のモデル数となっている。一方、21 世紀については、1 モデルを除き、全て増加傾向となっており、11 モデルは有意水準 5％で有意な傾向となっている。
図-Ⅱ.1.4.1.4 は日本周辺年平均の気温変化を整理したものである。ただし、1980～1999 年の平均値を基準としている。図より、日本周辺の気温は 2000 年前後から上昇が顕著になっており、年降水量変化と符合していることが分かる。図には、RCM20 で用いられている A2 シナリオの結果も併せて示しているが、2080 年程度までは両者の差はほとんどなく、21 世紀末に差が見られるのみである。また、その差も平均値で 1℃程度以下と小さい。こうした傾向は、IPCC 第 4 次報告に示されている全球的な傾向と同様である。日本周辺での気温上昇が若干大きいように思えるが、IPCC 第 4 次報告とは対象モ
デル数が異なるので一概には言えない。

表-Ⅱ.1.4.1.1

IPCC 第 4 次報告で採用された気候モデル一覧（出典：http://cmip-pcmdi.llnl.gov/cmip3/）
センター名

国

モデル名

解像度

使用モデル
現在気候
将来気候(A1B)

2.5°
CM1
BCM2.02.8°○○
CGCM3T47 3.75°
Canadian Center for Climate Modelling and Analysis
CanadaCGCM3T63 2.8°
Centre National de Recherches Meteorologiques
2.8°○○
France CM3
1.875°○
Australia's Commonwealth Scientific and Industrial Research Org Australia Mk3.0○○
Max-Planck-Institut for Meteorology
Germany ECHAM5-OM 1.875°
Germany
Meteorological Institute, University of Bonn
ECHO-G
Meteorological Research Institute of KMA
Korea
3.75°
○
○
Model and Data Groupe at MPI-M
Germany
Institude of Atmospheric Physics
China
FOALS-g1.0
2.5°
○
○
CM2.0
Geophysical Fluid Dynamics Laboratory
USA
CM2.1
2.5°
○
○
4°
○
○
AOM
Goddard Institute for Space Studies
USA
E-H
5°
○
○
E-R
5°
○
Institute for Numerical Mathematics
Russia CM3.0
5°○○
Institut Pierre Simon Laplace
France CM4
3.75°
○
○
MIROC3.2-H 1.125°○○
National Institute for Environmental Studies
Japan
MIROC3.2-M 2.8°○○
Meteorological Research InstituteJapan
CGCM2.3.2 2.8°
○
○
PCM
1.4°
○
○
National Centre for Atmospheric Research
USA
CCSM3
2.8°
○
○
HadCM3
3.75°○○
UK Met. OfficeUK
HadGEM1
1.875°○○
National Institute of Geophysics and Volcanology
Italy
SXG 2005
1°=赤道付近約110km,日本付近約90km
Beijing Climate Center
Bjerknes Centre for Climate Research

China
Norway29

第Ⅱ部

図-Ⅱ.1.4.1.1

設定した日本周辺領域の例

年降水量の変化率 （1990-1999年の平均)（気象研究所 CGCM2.3.2）

日本周辺領域の平均

1.2
95%有意な上昇傾向
上昇傾向
95%有意な下降傾向
下降傾向

1.1

1.0

0.9

図-Ⅱ.1.4.1.2

1920

1960

2000

日本周辺年平均降水量の時系列変化：1900～1999 年（IPCC 第 4 次報告で採用された 19 の気候モデルの計算結果）

30年降水量の変化率 （1990-1999年の平均)

第Ⅱ部

1.2

1.1

1.0

0.9

2000

図-Ⅱ.1.4.1.3

2040

2080

日本周辺年平均降水量の時系列変化：2000～2099 年（IPCC 第 4 次報告で採用された 17 の気候モデルの計算結果）

8
20世紀再現シナリオ

IPCC SRESシナリオ

気温変化[°C]

6：A1Bシナリオ：A2シナリオ

4

2

0

-2

細線：モデル間最大値
太線：モデル間平均値
点線：モデル間最小値

1900

1950

図-Ⅱ.1.4.1.4

１．４．２

2000
年

2050

2100

日本周辺年平均の気温変化

計算解像度

図-Ⅱ.1.4.2.1 は、革新プログラムで行われた GCM20 及び RCM5 による温暖化予測実験（前期実験）の結果の一例を図化したものであり、2095 年における 72 時間最大雨量の空間分布を示している。
5 km メッシュモデルは 20km モデルと比較して、地形による降雨の増大効果（地形性降雨）が再現されていることが確認できる。

31

第Ⅱ部

図-Ⅱ.1.4.2.1

GCM20(左)と RCM5（右）による降水量分布の比較（2095 年における 72 時間最大雨量の空間分布）

32

第Ⅱ部

１．５

気候変動予測計算の動向

１．５．１

将来予測シナリオ～SRES シナリオから RCP シナリオ～

気候変動の予測計算では、人為起源による温室効果ガスが引き起こす放射エネルギーの収支の変化量（放射強制力）のシナリオを与える必要がある。放射強制力に関する将来予測シナリオとして、「今後の社会・経済動向の想定から算出されるSRESシナリオ」、「政策的な緩和策を前提として、将来、温室効果ガスをどのような濃度に安定化させるかという考え方から算出するRCPシナリオ」がある。
SRESシナリオは、IPCC第3 次評価報告書（2001年）で扱う気候予測に用いるシナリオとして、
IPCC が排出シナリオに関する特別報告書（SRES ： Special Report on Emissions Scenarios）において発表（2000年）したものである。将来の温室効果ガスの排出量は、今後の経済成長や人口増
加、エネルギー需給、科学技術の発展・普及等により異なることから、社会的・経済的な将来像を設定する必要がある。SRESシナリオは、この将来像について典型的なパターンをいくつか設定し、排出シナリオとして定めている。
RCPシナリオは、SRESシナリオに代わりIPCCが第5 次評価報告書（2013）で扱う気候予測に用いるシナリオとして、2007 年に示されたものである。RCPシナリオでは社会・経済的な将来像を仮定せず、将来予測される複数の放射強制力の経路（代表的濃度経路（Representative Concentration
Pathways））が設定されており、社会経済モデルから作成した多くのシナリオから以下の4シナリオが選択されている。
・RCP2.6（低位安定化シナリオ：気温上昇を2℃に抑えることを想定）
・RCP8.5（高位参照シナリオ：政策的な緩和策を行わないことを想定）
・RCP4.5（中位安定化シナリオ）
・RCP6.0（高位安定化シナリオ）
RCPに付く数値は2100年頃を目安とした放射強制力を示しており、例えば、RCP2.6では「2100 年
以前に約3W/m2 でピークを迎え、その後減少し、2100 年頃には約2.6 W/m2 となる」、RCP8.5では「2100年の時点で8.5 W/m2を超え、上昇が続く」、RCP4.5 とRCP6.0 では「2100 年以降に約4.5（6.0）W/m2 で安定化する」ことを示している。
SRESシナリオでは社会的・経済的な将来像に対して排出量、放射強制力、気候予測が１対で対応す
るが、RCPシナリオでは放射強制力に複数の社会経済シナリオを対応・比較させることで多様な将来像を仮定することが可能であり、様々な緩和策・適応策の施策に役立てることが出来る。この政策的な緩和策を前提として設定された将来予測シナリオという点がSRESシナリオとの重要な違いであり、近年の気候予測では、このシナリオに基づき気候を予測することが主流となっている。図Ⅱ.1.5.1.1、Ⅱ.1.5.1.2は、SRESシナリオとRCPシナリオの放射強制力、二酸化炭素排出量の違いを示したものである。SRESシナリオとRCPシナリオでは様々な仮定が異なるので、放射強制力の違いだ
けから単純に比較することは出来ないが、「SRES A2とRCP8.5」、「SRES B2及びA1BとRCP6.0」、「SRES B1とRCP4.5」が概ね対応する。

33

第Ⅱ部

図-Ⅱ.1.5.1.1

SRESシナリオとRCPシナリオの放射強制力の比較（出典：http://www.env.go.jp/press/files/jp/25593.pdf）

図-Ⅱ.1.5.1.2

SRES シナリオと RCP シナリオの二酸化炭素排出量の比較（出典：http://www.env.go.jp/press/files/jp/25593.pdf）

34

第Ⅱ部

１．５．２

ＲＣＰシナリオによる気候変動予測計算

政府全体の「適応計画」策定に向けた取組みとして、平成26年6月に公表された環境省、気象庁による日本国内における気候変動による影響の評価のための気候変動アンサンブル予測計算では、RCPシ
ナリオが用いられている。
この気候変動予測計算は、21 世紀末の日本周辺における気候を対象に、RCP の 4 シナリオ
（RCP2.6/4.5/6.0/8.5）を用い、また、海面水温については、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）
第 5 次報告書で用いられた第 5 期結合モデル相互比較計画（CMIP5）データより作成された、3 種の異なる特徴を有する海面水温の将来変化の空間パターンを与えている。さらに、全球気候モデルにおける3 種の積雲対流スキームの適用と合わせて、計 18 ケースの将来気候のアンサンブル計算を行い、適応計画の策定に必要な予測の不確実性の幅が考慮可能なものとなっている。ここで行われた日本周辺を対象とした水平格子間隔 20km の予測計算について、大雨による降水量（上位 5%の降水イベントによる日降水量）の概要を図-Ⅱ.1.5.2.1 に示す。すべてのシナリオ・ケースで増加し、全国平均を見ると、RCP2.6
では平均 10.3%（7.9～14.5%）増加、RCP8.5 では平均 25.5%（18.8～35.8%）増加となっている。

図-Ⅱ.1.5.2.1

上位 5%の降水イベントによる日降水量の変化（出典：http://www.env.go.jp/press/files/jp/25593.pdf）

本予測計算の詳細等については、http://www.env.go.jp/press/files/jp/25593.pdfを参照されたい。な
お、文部科学省気候変動リスク情報創生プログラムにおける気候変動予測計算においてもRCPシナリ
オによる計算が行われている。
図-Ⅱ.1.5.2.2、Ⅱ.1.5.2.3、Ⅱ.1.5.2.4、Ⅱ.1.5.2.5は、A1Bシナリオにより実施されたGCM、
RCMによる気候変動予測計算結果から2.1.2.3に示す算定手法より求めた豪雨量変化倍率とRCPシナ
リオにより実施された気候変動予測計算結果から求めた豪雨量変化倍率について、関東、山陰ブロックを対象に整理したものである。なお、対象ブロックについて各気候変動予測結果で同一であるが、計算解像度については、共生プロGCM、革新プロGCM、環境省プロRCMは20kmメッシュであり、革新プロRCMは5kmメッシュとなっている。また、RCP85_c1、RCP85_c2の、RCP85はRCP8.5シナリ
オを示し、c1、c2は計算の境界条件として与える海面水温が異なることを示している。RCP8.5シナリ
オは、SRES A2シナリオと概ね対応するシナリオと言われている。試算したケース数がまだ不十分であるが、RCP8.5シナリオにおける増加率は、概ね20kmメッシュモデルのA1Bシナリオの増加率と同

35

第Ⅱ部

程度であり、上記のRCP8.5シナリオとSRES A2シナリオとの対応関係と整合的である。

図-Ⅱ.1.5.2.2

関東ブロック

1時間雨量の豪雨変化倍率

図-Ⅱ.1.5.2.3

関東ブロック

24時間雨量の豪雨変化倍率

図-Ⅱ.1.5.2.4

山陰ブロック

1時間雨量の豪雨変化倍率

図-Ⅱ.1.5.2.5

山陰ブロック

1時間雨量の豪雨変化倍率

36

第Ⅱ部

２．治水施策の視点から見た気候変動影響－気候変動予測結果の翻訳と人口の長期的変化の考慮
２．１

気候変動が治水施策に与える影響の水系ごとの評価

２．１．１

はじめに～気候変動予測結果の翻訳にあたって～気候変動に伴い、将来的に豪雨が増加傾向にあると予測されており、それは結果的にこれまで積み上げてきた河川および流域の治水安全度を引き下げる方向に働く。従来、治水計画の対象として取り込む
出水規模は、降雨の発生確率が将来にわたって安定しており今後も変化しないことを前提として、過去の降雨・流量観測値に基づく生起頻度を踏まえて、甚大な災害をもたらした既往の大規模出水の規模も勘案するなど「実績」に即して検討されている。それに対して、適応策においては、降雨確率自体が中長期的に変化する条件の下、気候変動モデルによる「予測」を主軸に据えての検討とならざるを得ない。
加えて、将来気候下の豪雨の予測は長足の進歩を遂げてきているものの、さらなる信頼性向上の途上でもあり、予測結果にある一定の幅が存在し、研究の進展に伴って予測結果自体も変わっていく（IPCC 第5 次評価報告書他）。
本研究においては、以上のポイントを踏まえ、不確実性を有する将来予測降雨に基づいて治水に関わる適応を検討する上で踏まえておくべき要点を明確にすることを目的として、後述する４つの定量的指標すなわち雨量倍率、流量倍率、河川整備労力倍率、氾濫可能性倍率を導入し、その評価結果に基づいて考察を加えた。
指標の算定にあたっては、表-Ⅱ.2.1.1 に示した「超高解像度大気モデルによる将来の極端現象の変化予測に関する研究（21 世紀気候変動予測革新プログラム、2007～2011 年度、以後、革新プログラム）（文部科学省研究開発局 2012）」で開発された、高解像度の将来予測をした水平解像度 20km メッシュの (ⅰ)21 世紀気候変動予測革新プログラム前期モデル MRI-AGCM3.1S による前期実験（以下、前期
GCM20）、(ⅱ)同後期モデル MRI-AGCM3.2S による後期実験（以下、後期 GCM20）、また前期 GCM20、
後期 GCM20 をそれぞれ境界条件として実験された水平解像度 5km メッシュの(ⅲ)前期 RCM5、(ⅳ)後期 RCM5 の 4 つの気候予測モデルデータを使用した。気候予測モデルの予測データは水平解像度 5kmと 20km の 2 種類で、現在・近未来・将来の 3 時点が存在し、それぞれ計算期間が異なる。
以下、結果を概説するが、詳細の分析手法及び結果については、国土技術政策総合研究所資料 No.749「気候変動適応策に関する研究（中間報告）」（平成 25 年 8 月）
（以下、中間報告と呼ぶ）を参照された
い。
http://www.nilim.go.jp/lab/bcg/siryou/tnn/tnn0749.htm

37

第Ⅱ部

表-Ⅱ.2.1.1

4 気候モデルの解像度・計算期間等の概要

前期GCM20
計算領域
水平解像度
SRES
年数
月
計算期間 現在
近未来
将来
境界条件
グリッド数
(日本国土相当分)

２．１．２

後期GCM20
全球
20km

前期RCM5
後期RCM5
日本領域
5km
A1B

25年間
通年
1979～2003年
2015～2039年
2075～2099年
－

25年間
6～10月
1990～1999年 1979～2003年
2026～2035年 2015～2039年
2086～2095年 2075～2099年
前期GCM20
後期GCM201054grids

14,896grids

10年間

評価方法

（１）評価指標の設定
ここでは、詳細な洪水被害リスク算定によらず、まずは、気候変動による降雨量の現在に対する将来の比である雨量倍率、その河川への洪水流出に関する洪水流量倍率とともに、これらが治水施策に与える影響を総括的に表す以下に説明する”河川整備労力倍率”、及び ”氾濫可能性”の指標を通じて評価を行った。
気候変動による降水量変化が治水施策に与える影響を考える際には、我が国においては、河川整備が未だ途上にあることをまず理解しておくことが重要である。目標とした治水安全度の確保に向けて今後
とも治水整備を進捗させる必要があり、整備を完遂させるには、なお相当の期間を要する状況にある。

図-Ⅱ.2.1.2

河川整備労力の概念図

図-Ⅱ.2.1.2 に示すように、現在気候下で「当初整備」によって治水整備率が 100%に到達したとしても、気候変動の影響によって現在と同一の整備目標（超過確率年）に対応する将来の降雨量が増加し、それに応じて目標流量も増大するため、これを吸収するための「付加的整備」を実施する必要が生じる。
そこで本検討においては、図-Ⅱ.2.1.3 に示すように、「一定の河川整備労力の投入により到達するは

38

第Ⅱ部

ずであった治水安全度を、気候変動の下で降雨に関する極端現象が顕著になった状況においても獲得するための付加的な整備労力」を算出し、「当初、設定されていた整備労力からの増大率」と定義される“河川整備労力倍率”を共通指標として、河川整備という多様な実務的施策群（河道の流下能力向上、洪水調
節施設の整備、それら維持管理など）に対する気候変動の影響を把握した。具体的には、整備途上にある現況河道において、現在気候下での流量として河川整備基本方針の降雨量によるピーク流量を流下させた際の水位と計画高水位の差にあたる水量（定義と算出法は後述）を河川整備労力 WP、近未来・将来気候下の予測降雨量によるピーク流量を流下させた際のそれを河川整備労力 WF とし、その比（WF／

WP）を“河川整備労力倍率 γ”として定義した。なお、河川整備労力倍率という指標は、適応策全てを河川の施設整備（ハード対策）によって行うことを意図したものではなく、施設整備による適応が困難であることは投入が必要となるソフト的施策（施設整備によらない施策）の質・量が増すことから、ハードとソフトを組み合わせた適応策全般の困難度をも評価することを狙ったものである。

39

第Ⅱ部

図-Ⅱ.2.1.3

整備労力増大率を用いた気候変動の影響把握

表-Ⅱ.2.1.2

流出計算に用いた資料

資料

備考
・基本高水、計画高水検討時のモデル
流出解析手法・例)貯留関数法、準線形貯留型モデル等
注：洪水調節施設は基本高水、計画工水流量算出時に対象とした既存施設を対象とする。
・基本高水、計画高水検討時のモデル（現況）
流域・河道モデル・流域分割図（現況）
注：洪水調節施設は基本高水、計画工水流量算出時に対象とした既存施設を対象とする
流域定数
・基本高水、計画高水検討時の値（貯留関数モデルの場合）・流域面積A、K、P、Tl、f1、Rsa、Qb
流域定数・基本高水、計画高水検討時の値（現況）（準線形貯留型モデルの場合）・流域面積A、流域分割毎の土地利用面積、土地利用毎のf1、fsa、Rsa、Qb（現況）
流域定数・基本高水、計画高水検討時の値（現況）（その他のモデルの場合）・流域面積A、流出計算に使用する定数（現況）
河道定数
・基本高水、計画高水検討時の値（貯留関数モデルの場合）・河道延長L、K、P、Tl
河道定数
・粗度係数（低水路、高水敷）（現況を基本）（不定流計算モデルの場合）
・下流端水位（現況河道検討時）
・計画降雨継続時間
確率規模別雨量
・計画降雨継続時間内確率規模別雨量・基本高水、計画高水決定に用いた”実績”ハイエトグラフ（洪水波形、時間分布）
計画のハイエトグラフ
・引き延ばし等をやっていれば、引き延ばし後のハイエトについても記載
・洪水調節方式（定量カット、定率定量、自然放流、その他）
流出解析関係・洪水調節方式毎の諸元
ダム操作方式・治水容量（対象としているすべてのダム）
・H-V関係・貯留池運用方法（初期水位の設定）
注：基本高水、計画高水流量算出時に対象とした既存の直轄、水機構、補助ダムを対象とする。
・位置
・洪水調節の計算方法（定量カット、水位を用いた洪水調節）
・洪水調節開始流量、越流堤の諸元（長さ、高さ）
遊水地
・治水容量
・H-V関係
注：基本高水、計画高水流量算出時に対象とした既存の遊水地を対象とする。
・H-V関係
湖、自然調節池等の流入量－流出・流入量-流出量関係式
量関係式
注：基本高水、計画高水流量算出時に対象とした既存施設を対象とする。
・位置
放水路等の分派・放水路への分派比率
注：基本高水、計画高水流量算出時に対象とした既存施設を対象とする。
・流域対策により流量低減を見込んでいる場合のみに該当
流域対策
・位置（防災調整池、浸透施設等）
・集水面積、施設規模
内水域からの流出量
・基本高水、計画高水決定に用いた内水域からの流出量、排水位置・基本方針策定に用いた現況河道
横断座標
・直轄区間すべて
・基本方針策定に用いた現況河道
河道形状
断面毎のH-Q関係式
・直轄区間すべて
・水位H-流量Q関係（現況河道）
距離標、区間距離、計画高水位・直轄区間全て

40

第Ⅱ部

また「目標水準相当の流量を超える洪水の発生確率が現在に比べて将来では何倍になるのか」を“氾濫可能性倍率 ε”として定義し、雨量の増加により氾濫が生じる可能性がどの程度高まるのかを評価した。
図-Ⅱ.2.1.4 に、雨量倍率 α の変化が他指標へ伝播する概念図を示す。

図-Ⅱ.2.1.4

気候変動による雨量の変化（増大）の治水方策に関する指標への伝播

以下に本評価において用いた上述の４つの指標について定義の詳細を示す。

１）雨量倍率(2)に後述する方法を用いて、気候予測モデルの予測値から、直轄 109 水系別の各計画降雨継続時間の
年最大降雨量の変化倍率を算出し、雨量倍率 α と定義した。ここで、現在と将来の年最大降雨量の確率
分布について地域内でのそれぞれの平均値により無次元化したときに、両者の無次元化確率分布に変化はない、すなわち、両者の確率分布は相似と考えて良いとした柏井ら(2008)の知見を当てはめることで、現在の計画規模降雨量を RP としたとき、近未来・将来の計画規模降雨量 RF は、α×RP となる。

２）流量倍率直轄 109 水系を対象に河川計画の実務で用いた流出計算モデル及び河道追跡モデルのモデル定数、計画決定洪水降雨、洪水調節施設諸元（既設）等の流出計算に必要な諸量のデータ（表-Ⅱ.2.1.2）に基づ
き、RP、RF を与え、流出計算を行い、ピーク流量 Q を算定した。本研究報告では流出計算に関する詳細な説明を省略する。現在気候におけるピーク流量を QP、近未来・将来気候におけるピーク流量を QF、QF /QP を「流量倍率 β」と設定した。また水系ごとに、超過確率年別雨量データを用いて各雨量で流出計算を行い、雨量－流量－超過確率年の関係式を構築した。なお、一部の水系では超過確率年別の雨量データが無く、この関係式は得られていない。

３）河川整備労力倍率
河川整備基本方針に示されている計画規模に相当する洪水を現況の整備途上の河道に流下させると、
図-Ⅱ.2.1.5 に示すように最高水位 HP が計画高水位 HHWL を上回る区間が生じる。本研究では、その区間が長大でありかつその区間の川幅が広いほど、さらに計画高水位を上回った水深が大きいほど、今後必要な整備規模が増大すると単純化して取り扱うこととした。そこで整備規模の大きさを表す指標として図-Ⅱ.2.1.5 の灰色部分の水量 W を用いることとし、以降、W を整備必要労力と呼び、式-Ⅱ.2.1.1 により算定する。

41

第Ⅱ部

W   B  f H P  H HWL dx
L式-Ⅱ.2.1.10

ここで、B は水位 HP～HHWL 間の平均川幅、f (z)は z>0 の場合 f (z)= z、z≦0 の場合 f (z) = 0 となる関数である。HP、HHWL、B はいずれも河口からの距離 x の関数であり、国管理区間の河川総延長 L に渡って定義される。
現在気候下および近未来・将来気候下における河川整備労力 WP、WF は、それぞれ当初の整備規模とそれに気候変動の影響を吸収する拡充分を加えた整備規模に対応すると考え、これらの比 WF/WP を「河川整備労力倍率 γ」と設定した。なお高瀬川は河道全体のほとんどが汽水湖である小川原湖であるため、河川整備労力を算出していない。

図-Ⅱ.2.1.5

４）

河川整備労力の定義

氾濫可能性倍率2)で算出した雨量－流量－超過確率年の関係式を用いて、将来気候における流量－超過確率年の関係を算定する。
現在と将来の降雨の年超過確率とピーク流量の関係が図-Ⅱ.2.1.6 に示す関係にあるとする。いま、河川整備基本方針の降雨量の年超過確率（現在気候による降雨量の年超過確率）が PP のとき、この降雨によって発生する洪水のピーク流量を QP とする。将来気候において同一のピーク流量 QP が発生する降雨の年超過確率を PF とすると、将来の雨量倍率が１より大きい場合、PF はより大きな値（生起する確率がより高い）をとる。ここで、PF/PP を「氾濫可能性倍率 ε」と定義する。氾濫可能性の次元は、超過確率年 T の逆数 1/T で表され、この倍率が大きくなるほど、現在の河川整備基本方針規模のピーク流量 QPの洪水が、将来において発生しやすいことを意味する。
例えば、河川整備基本方針の降雨量の年超過確率 PP が 1/100、将来気候における氾濫可能性 PF が 1/50
であった場合、氾濫可能性倍率 ε は 2.0 倍となる。

42

第Ⅱ部

生起確率が低い

生起確率が高い
将来気候下で QP が発生する年超過確率 PF

河川整備基本方針の
降雨量の年超過確率（例えば、1/100）

降雨の年超過確率
図-Ⅱ.2.1.6

氾濫可能性の概念（２）評価指標の算出方法
１）雨量倍率 α の算出
本分析ではまず、気候予測モデルの降雨量の予測データから直轄 109 水系別に、各計画降雨継続時
間の年最大降雨量の現在に対する将来の比である“雨量倍率 α”を算出した。この際、使用した気候予測
モデルの予測データは、当該地点における年最大降水量生起に関わる統計的特性量を求めるためにはデータ数が不足する。このため、日本全国を同等の気候特性を持つと判断できる地域別に分割し、当該地域周辺の複数のグリッドデータを合わせて統計処理する Station Year 法を用いて多くの標本数を確保することにより、現在気候／将来気候それぞれについて地域別の年最大降雨量データを抽出し、“雨量倍率 α”を推定することとした。
同等の気候特性を持つ地域分割を行うための基本ベースとして、ダムの超過洪水検討の際に参考として用いられる地域別比流量図の地域分割（建設省河川局監修、1997）（北海道・東北・関東・北陸・中部・近畿・紀伊南部・山陰・瀬戸内・四国南部・九州）を採用し、順位和検定とスピアマン検定を用いて当該地域内のグリッドデータ間に同一性と独立性がみられるかを検証した。それらの詳細な手法と検討過程については、中間報告第 2 章 2.1.2.3（pp.Ⅱ－118）を参照いただきたい。その検討成果を踏まえ、地域分割を北海道オホーツク海側・北海道日本海側・北海道太平洋側・東北北・東北東・東北西・北陸東・北陸西・関東・長野盆地・中部東・中部西・山陰・瀬戸内・九州北・西南日本の 16
地域に分割することとした（図-Ⅱ.2.1.7）。これらの同一性が確認された地域別に、地域内各水系別の治水計画対象降雨継続時間における年最大降水量を抽出し、“雨量倍率 α”を算出した。

43

第Ⅱ部

図-Ⅱ.2.1.7

日本全国 16 地域分割図２）流量倍率 β の算出
次に、“雨量倍率 α”と流出解析モデルを用いて、現在と将来における直轄 109 水系別のピーク流量による水位の河川縦断変化と、河川の基準点における“ピーク流量倍率 β”を算出した。直轄 109 水系別のピーク流量の算定に際して、前述の通り、降雨量は現在気候においては河川整備基本方針の降雨量を使用した。また、将来気候においては、河川整備基本方針の降雨量に、気候予測モデル予測値から得られた将来気候における現在気候に対する降雨量変化倍率を乗じたものを使用した。

３）河川整備労力倍率 γ 及び氾濫可能性倍率 ε の算出
以上の過程より算出されたピーク流量による水位の河川縦断変化を用いて“河川整備労力倍率 γ”を、“ピーク流量倍率 β”を用いて“氾濫可能性倍率 ε”を求めた。
以上の手法により算出した雨量倍率 α、ピーク流量倍率 β、河川整備労力倍率 γ、氾濫可能性倍率 εの 4 つの指標の関係を次節において整理し、α の増加に応じた β、γ、ε の増幅傾向を考察する。なお、
上記指標を算出する際には気候予測モデルを使用するが、各モデルの降雨量の予測値に信頼性の「幅」があり、その幅は評価指標へ増幅して伝播するため、指標別に予測の幅も算定している。ここでは、予測降雨量の 95%信頼区間にあたる上位値と下位値を予測の「幅」としている。

44

第Ⅱ部

２．１．３

算出した評価指標の分析

流量倍率 β、河川整備労力倍率 γ は、雨量倍率 α の増減倍率に対して増幅した形で変化する。例えば、雨量倍率 α が 1.1 倍であれば、流量倍率 β は 1.1 倍以上の値を示し、雨量倍率 α が 0.9 倍であれば流量倍率 β は 0.9 以下の値を取る。なおここで述べているのは、雨量、流量等の各項目の変化倍率である評
価指標 α、β の値が 1.1 倍になっている（雨量、流量自体が 1.1 倍になる）ことであり、後述する各指標の増加率の倍率や伝播率とは意味が異なる。
分析の結果の概略を以下に示す。具体的な結果やその分析の詳細については、中間報告第 2 章 2.1.3（pp.Ⅱ－130）を参照されたい。直轄 109 水系別の雨量倍率 α は、近未来においては、後期 RCM5 の全流域で α が 1 倍を上回り、現在よりも計画降雨量が増加する流域が多く存在する。しかし、他モデル
では α が 1 倍を下回り、現在よりも降雨量が減少する流域が多く存在した。一方、将来においては、全モデルを通じて概ね降雨量が増加傾向であり、近未来と比較して将来の方が降雨量がより増加する予測である。北海道、東北地方は全国と比較して、いずれのモデル・時点においても雨量倍率 α が大きい。
なお、気候予測モデルによって予測値が異なり、特に、近未来・将来とも後期 RCM5 が他モデルよりも高い値を示した。
図-Ⅱ.2.1.8 に、将来の 4 気候モデル別の雨量倍率 α、流量倍率 β、河川整備労力倍率 γ、氾濫可能性倍率 ε の上・中・下位値それぞれの直轄 109 水系の中央値を示す。これらの図から、α の増加量が増幅して他の指標へ伝播すること、したがって上・下位値の差は α においては僅かなものであっても β、γ、εになるとその差が増幅して伝播することがわかる。

豪雨量倍率α流量倍率β河川整備労力倍率γ
氾濫可能性倍率ε
GCM前 GCM後 RCM前 RCM後 GCM前 GCM後 RCM前 RCM後 GCM前 GCM後 RCM前 RCM後 GCM前 GCM後 RCM前 RCM後
上限値 1.17
1.17
1.11
1.28
1.24
1.25
1.15
1.37
1.88
2.02
1.61
2.52
2.63
2.86
2.00
4.55
中央値 1.12
1.12
1.09
1.26
1.17
1.17
1.13
1.35
1.65
1.70
1.50
2.45
2.04
2.17
1.79
4.35
下限値 1.08
1.08
1.07
1.25
1.12
1.09
1.10
1.33
1.41
1.40
1.39
2.38
1.69
1.67
1.59
4.00

図-Ⅱ.2.1.8

4 モデルの雨量・流量・河川整備労力・氾濫可能性倍率の比較（全国 1 級水系の中央値：将来）

こうした伝播特性をより明確に把握するために「変化の伝播」つまり、各指標の増加率について着目した。この増加率を α－1、β－1、γ－1、ε－1 で表し、α－1 の増加に対する β－1、γ－1、ε－1 の増加をここでは伝播率と称し、直轄 109 水系別について、近未来と将来における雨量の変化の流量、河川整
備労力、氾濫可能性への伝播率をプロットしたものを、図-Ⅱ.2.1.9 に示す。伝播率は水系によってかな

45

第Ⅱ部

りばらつくものの、流量、河川整備労力、氾濫可能性の伝播率の値の分布には明確な差が存在することがわかる。それぞれの伝播率（(γ－1)/(α－1)は 20 以上の値を省いたもの、他伝播率は全水系の単純平均値）は、近未来において、(β－1)/(α－1)は 1.59 倍、(γ－1)/(α－1)は 6.02 倍、(ε－1)/(α－1)は 15.5 倍、将来においては(β－1)/(α－1)は 1.51 倍、(γ－1)/(α－1)は 6.11 倍、(ε－1)/(α－1)は 12.24 倍となった。近未来・将来ともに雨量の変化が流量変化には 1.5 倍、河川整備労力変化には 6 倍、氾濫可能性変化には
12～15 倍程度に増幅して現れている。なお、ここで論じているのは各指標の変化量であり、例えば“氾濫可能性倍率 ε” の値が 12 倍になるわけではない（氾濫可能性自体が 12 倍になるわけではない）ことに留意されたい。

●(β－1)/(α－1)：ピーク流量への伝播（破線は平均値）△(γ－1)/(α－1)：河川整備労力への伝播（一点鎖線は 20 以上を省いた平均値）
×(ε－1)/(α－1)：氾濫可能性への伝播（点線は平均値）

図-Ⅱ.2.1.9

雨量倍率変化が流量・河川整備労力・氾濫可能性の変化へ与える影響（将来）（各水系についての 4 気候モデルの中位値の平均値から算出）

２．１．４

河川整備労力変化・氾濫可能性変化の伝播率に着目した 109 水系の類型化

α の変化による影響度を表すため、河川整備労力変化の伝播率(γ－1)/(α－1)と氾濫可能性変化の伝播率(ε－1)/(α－1)を算定し、その関係から 109 水系の類型化を試みた（高瀬川と川内川は計算の都合上分類から除した）。全水系の各々の伝播率を上位・下位 50％に分類した。超過確率年別の降雨がない水系
は ε が算定できないため、(γ－1)/(α－1)のみの分類である。
さらに河川整備率に対応するパラメータ χ と、降雨特性に対応するパラメータ m を以下のように定義し、これらが全水系中で上・下位 50％のグループに分類し、全部で 20 分類とした。ここで χ は、現況河道における流下能力 QHWL と、治水目標上の流下能力である基本高水流量 QP より、以下の通り定
義される。

 

QHWL
QP

また m は、ある継続時間の降雨量 R と超過確率年 T との関係を表す確率降雨強度式（フェア式）より、以下のとおり定義される。なお、θ もパラメータである。

46

第Ⅱ部

R (T )    T m(γ－1)/(α－1)が上位 50%に属している水系は、α の増加に対して、γ が鋭敏に上昇しやすく、(ε－1)/(α－1)が上位 50%に属している水系は、α の増加に対して、ε が高くなりやすいことを示している。両方とも上位 50%である水系は α の増加により、氾濫可能性が高まりやすく、また氾濫を防ぐための河川整備労力も高まりやすい。以上の各指標の値が上位か下位かによって水系数を整理した表-Ⅱ.2.1.3 より、河川整備労力変化の伝播率(γ－1)/(α－1)が上位であれば、河川整備率に対応する χ も大きく、前者が下位であれば後者も下位である水系が多い。一方、氾濫可能性変化の伝播率(ε－1)/(α－1)は、降雨特性のパラメータ m と連動する傾向があることがわかる。そのため例えば、χ、m ともが上位の水系では、河川整備労力変化の伝播率(γ－1)/(α－1) 、氾濫可能性変化の伝播率(ε－1)/(α－1)ともが上位となる可能性が高い。このことから概算的には χ と m により α の増加に対する γ および ε 増加の鋭敏性を推し量ることができる。すなわち、χ と m は、各河川流域について概算値であれば比較的容易に得ることができるので、表-Ⅱ.2.1.3 で表される類型化手法によって、雨量倍率 α 値増加という気候変動影響に対して、各河川流域の治水状況における「鋭敏性」「脆弱性」（河川整備労力倍率 γ、氾濫可能性倍率 ε の影響の受けやすさ）を簡易的に把握することに活用できると期待される。
表-Ⅱ.2.1.3(γ－1)/(α－1)と(ε－1)/(α－1)の関係（水系の数）(γ-1)/(α-1)(ε-1)/(α-1)
上位50%
下位50%
確率規模別降
雨データな
m：
m：
m：
m：
上位50% 下位50% 上位50% 下位50% く、不計算
上位50%

下位50%

χ：
上位50%
χ：
下位50%
χ：
上位50%
χ：
下位50%

16
2

4
0

3
1

14
6

2
5

8
14

1
4

2
3

4
15

0
3

※高瀬川と川内川は計算の都合上分類から除いている。

47

第Ⅱ部

２．１．５

まとめ

以上に示してきた内容を踏まえると、治水方策に与える気候変動の影響度が全体としては相当に大きくなる可能性が高いこと、同時に、図-Ⅱ.2.1.8 や図-Ⅱ.2.1.9 の結果に見られるように、その影響度の予測に相当に大きな幅がある、すなわち不確実性があることを認識した上で、気候変動に関わる適応策検討を行わなくてはならないと言える。そして、このことには、降雨特性を表す m や流出特性を表す(β－1)/(α－1)などにより表される自然的特性と、χ に代表される人間が積み重ねてきた営為に関わる特性が複合的に関係している。そのために、気候変動による治水方策への影響は、雨量の変化以上に、河川水系ごとに影響の出方が違ってくる。このことは、気候変動影響を踏まえた治水方策を検討するにあたり、個々の水系の状況を詳細に把握することの重要性を改めて示すものである。すなわ
ち、今回の分析は全国レベルのマクロな指標に過ぎないことから、気候変動影響に対して、個々の河川・流域がどのような応答特性を持っているか（鋭敏性、安定性、脆弱性など）を把握しておくというアプローチを並行して進めることが必要であろう。
この先の極端現象変化予測のレベル向上を引き続き期待するが、すぐには実現し得ない可能性が高い。したがって、極端現象の変化予測に実務上無視し得ない不確実性が残っていることを前提とした種々の検討を並行して行わざるを得ない。このために、予測の不確実性を前提にした施策の“取り組み方”に関する議論を本格化させることが求められる。
参考文献:
柏井条介、土屋修一、石神孝之(2008)気候変動による豪雨時の降雨量変化予測－GCM20 による評価を中
心に－、国土技術政策総合研究所資料、No.462．
服部敦、板垣修、土屋修一、加藤拓磨、藤田光一(2012)気候変化の治水施策への影響に関する全国マク
ロ評価、河川技術論文集、第 18 巻、pp.481-486.*
国総研気候変動適応研究本部(2013)気候変動適応策に関する研究（中間報告）、国土技術政策総合研究所
資料、No.749.*
服部敦、板垣修、土屋修一、加藤拓磨(2014)気候変動が治水施策に与える影響のマクロ評価、土木技術
資料、vol.56, No.12, pp.10-13.*
注）参考文献末尾のアスタリスク(*)は、本研究の成果に基づくものであることを示す。以下同様。

48

第Ⅱ部

２．２

人口分布の将来長期変化シナリオを考慮した浸水被害評価の試算

２．２．１

背景

気候変動による豪雨災害への影響評価や対策の検討には中長期的視点が必要である。ここで氾濫による人的被害に着目すると、その様相は人口（及びその年齢構成）の分布によって大きく異なると考えられることから、長期的な影響として、地域における人口減少及び高齢化の動向は無視できない要因と言える。
具体的には、人口減少に伴う氾濫域の人口・資産の減少により、被害額は現況と比較して相対的に低減することが見込まれる一方、浸水時の人的被害は一般に被災者の年齢による影響を受けるため、高齢化による人的被害の拡大が危惧される。例えば、「水害の被害指標分析の手引」（H25 試行版）（平成 25年7月

国土交通省水管理・国土保全局）では、浸水深が 5m の場合の死亡率について、2 階建て建物（2 階の床までの高さを 2.7m と仮定）において 65 歳以上は屋根の上に避難できないため 91.75%と設定しており、氾濫域人口の年齢分布が死者数推計に影響を及ぼす。
さらに、人口及び年齢構成の将来動向予測については、国立社会保障・人口問題研究所によって、日本の地域別将来推計人口の市区町村別推計値が発表されている。ただし、氾濫被害の推計においては、
氾濫原の人口分布状況に大きく依存するため、将来における分布を仮定する必要がある。しかし、気候
変動の雨量予測データが存在する将来（今世紀末）においては、人口分布の将来推計が進んでおらず、
また、政治・経済・社会的変化にともなう不確実性が大きいことから、十分な精度での将来の人口分布
推計は難度が高いと考えられる。
そこで本研究においては、近未来（2030 年まで）を対象に、流域における人口分布の変化を仮定する
ことにより、気候変動とともに人口減少・少子高齢化を踏まえた被害の推計を試行した。
対象流域とする河川は、一級水系本川の国土交通大臣直轄管理区間のうち、地域バランスや資産・人口の集積状況（下流に集中している河川、流域全体に分散している河川等）等の視点からできるだけ多様な河川を抽出し、20 河川を選定した。

２．２．２

人口分布の近未来変化シナリオの設定（１）人口分布シナリオ設定の基本的な考え方
本研究においては、公的機関による人口分布の将来推計として、日本の地域別将来推計人口（国立社会保障・人口問題研究所）平成 20 年 12 月推計の市区町村別推計値を利用した（その後平成 25 年 3 月
推計が公表されている）。同推計の対象期間は平成 17～47 年（西暦 2005～2035 年）である。気候変動
は、後期 GCM20 の近未来（2015～2039）の降雨等予測値（中央値）を用いた。
氾濫被害の評価を行うにあたり、上記市区町村単位の推計結果では解像度として不十分であり、氾濫
原内のメッシュ（1 辺の長さが 500m 等）ごとの人口分布を設定する必要がある。このため本研究では、
氾濫原内の過去の人口分布（メッシュ別）の変化傾向を分析し、同傾向に基づき近未来変化について①
現在の傾向を踏襲した場合、及び②近未来の人口減少時代において人口の集約がある程度進むのではな
いかとの仮説を与えた場合の、２通りのシナリオを設定することとした。これは、将来の人口推計の変化を特定することが困難であることを踏まえ、予測の不確実性を考慮した複数の近未来シナリオによる検討が妥当と考えたためである。

49

第Ⅱ部

（２）

人口分布シナリオ設定の流れ

メッシュ毎の人口分布シナリオ設定の流れは、図-Ⅱ.2.2.1に示す通りである。ここでメッシュサイズ
は、既存データの有無の制約から水系ごとにサイズが異なるが、50～250mメッシュである。これを以下、「氾濫原メッシュ」と呼ぶ。氾濫原メッシュサイズの人口分布を作成するにあたり、平成22年国勢調査の小地域人口（市区町村よりも小さい単位である町丁・字等の別による集計）を基準に、コーホート要因法により、メッシュ毎の５歳階級別人口を推計した。氾濫原内の人口の移動動向について
は、現状において、人口が高密度に集積している範囲を「集積核」とし、その集積核への現状の集積
動向が継続する、またはより集積傾向が強まる２つのシナリオを設定した。
さらに、氾濫原全体の人口の合計値の誤差を解消するために、広域ブロック、500m メッシュでの推計を実施し、より広域の推計結果で狭域の値の補正を行った。
以下、各項目について詳しく説明する。

当該氾濫原メッシュにおけるパラメータ設定
生残率

純移動率

↑

シナリオ 1：現況傾向

出生率

シナリオ 2：人口集約

人口集積核の設定

出生性比

コーホート要因法による推計
N 年後の各氾濫原メッシュの
男女別５歳階級別人口（推計最終年まで）
補正

500m メッシュの基準年～2039 年の補正

水系または都市雇用圏の基準年～2039 年の各氾濫原メッシュの

男女別 5 歳階級別

男女別 5 歳階級別

基準年～2039 年の

人口推計

人口推計

男女別５歳階級別

図-Ⅱ.2.2.1

人口分布シナリオ設定の流れ①コーホート要因法による近未来人口の推計
平成 22 年国勢調査の小地域人口を基準に、コーホート要因法により、氾濫原メッシュ毎の 5 歳階級別人口を推計した。コーホート要因法とは、各年齢階級（コーホート）について、「自然増減」（出生と死亡）及び「純移動」（転出入）という二つの「人口変動要因」それぞれについて近未来値を仮定し、それに基づいて近未来人口を推計する方法である。

50

第Ⅱ部

仮定した生残率、及び純移動率を用いることで、ある年 t 時点の男女別ｎ歳人口から、その翌年 t+1
時点の男女別（ｎ＋１）歳人口を推計する手法で、以下の算出式で示される。
t+1 年時点の年齢（5 歳階級）別人口＝t 年時点年齢（5 歳階級）別人口×（生残率+純移動率）
推計に用いる生残率、及び純移動率は以下のように算定した。
a）生残率
生残率は、厚生労働統計市区町村別生命表（H12、H17）より、当該氾濫原メッシュを含む市町村の生命表における男女別５歳階級別の定常人口から算出した生残率の H12、H17 の平均値を、男女別５歳階級別の生残率とした。
出生から 0～4 歳の生残率の算出に必要な出生率、出生性比は以下のように算出した。
出生率は、人口動態調査（H12、H17、H22 の平均値）の都道府県の合計特殊出生率 Fp、及び市町村別の合計特殊出生率 Fc、並びに『日本の都道府県別将来推計人口』（平成 19 年 5 月推計）の当
該氾濫原メッシュを含む都道府県の近未来の母親の年齢（15 歳から 44 歳までの 5 歳階級）別出生率

Fmp から、以下の式により、当該氾濫原メッシュにおける近未来の母親の年齢（5 歳階級）別出生率
Fmn を算定した。なおここで、合計特殊出生率とは、一人の女性が一生に産む子供の平均数である。
この値は市町村別の将来推計値が存在しないため、都道府県と市町村の比（乖離率 Fc/Fp）は、近未
来も現在と同じ値で推移すると仮定した。

当該氾濫原メッシュにおける近未来の母親の年齢（5 歳階級）別出生率‫ܨ‬‫ܨ‬୫୬ ൌ ‫ܨ‬୫୮ ൈ ୡ൘‫ܨ‬୮

出生性比は試算期間において大きな変化がないと考えられるため、人口動態調査（H12、H17、H22）の対象となる市町村の男児及び女児の出生数より出生性比を算出し、その平均値を近未来値として採用した。
b）純移動率氾濫原内の氾濫原メッシュ毎の人口の移動動向については、現状において、人口が高密度に集積している範囲を「人口集積核」とし、その集積核への現状の集積動向が継続する、またはより集積傾向が強まる２つのシナリオを設定した。
まず、以下の手順により現況の人口分布（平成 22 年国勢調査）に基づき人口集積核を抽出した。
・STEP1：人口密度が 40 人/ha 以上の氾濫原メッシュを 1 次集積核とする。
・STEP2：人口密度が 20 人/ha 以上の氾濫原メッシュを副次集積核とする。
・STEP3：1 次集積核を開始点とし、1 次集積核に隣接する副次集積核を含めた一連（斜めに位置するメッシュを含む）のメッシュ群を人口集積核として抽出する。隣接しない副次集積
核は、人口集積核に含めない。

51

第Ⅱ部

人口集積核として設定（設定）集積核
1次集積核

人口集積核としない
図-Ⅱ.2.2.2

副次集積核

人口集積核の設定

ここで、上記 40 人/ha は、総務省による人口集中地区の設定における人口密度の基準（原則として人口密度が 1 平方キロメートル当たり 4,000 人以上、人口集中地区は本人口密度に該当する基本
単位が隣接したまとまりの人口が 5,000 人以上）を参考に設定した。
次に、各メッシュから人口集積核への移動率は、当該氾濫原メッシュの国勢調査によるある年の人
口に生残率を乗じて、5 年後の転入・転出が生じない人口（封鎖人口）を算定する。当該氾濫原メッ
シュの 5 年後の国勢調査の人口と算定した 5 年後の封鎖人口の差を純移動数として、ある年の人口に対する純移動数の割合を純移動率とした。近未来の純移動を正確に予測することは困難であるため、平成 12 年～平成 17 年、平成 17 年～平成 22 年の 2 時点で算定して、平均値を純移動率として採用し、近未来についても純移動率が一定であると仮定した。
なお、ある年の 5 歳階級の人口に０が含まれる場合には純移動率の設定ができないことから、当該
氾濫原メッシュに隣接するメッシュを含めて範囲を拡大した５歳階級の人口を使用して、純移動率を算定する。範囲拡大は一辺 250ｍを最大とし、それ以上となる場合は、全域の平均値の移動率を適用する。
Ｘ年（国勢調査）

Ｘ+5年（封鎖人口）

Ｘ+5年（国勢調査）

純移動数

年齢階級
Xの人口

年齢階級
X+5の人口

年齢階級
X+5の人口

純移動数
年齢階級ｘ－5から
年齢階級ｘの純移動率

＝
年齢階級
Xの人口

年齢階級ｘから
年齢階級ｘ+5の生残率

図-Ⅱ.2.2.3

純移動率設定のイメージ

さらに、以下の２つのシナリオを設定した。ここで、シナリオ 2 の移動率の増加は、対象 20 河川における昭和 35 年～平成 22 年の 50 年間の DID 人口比率の平均伸び率（H22 の DID 人口比率/S35

52

第Ⅱ部

の DID 人口比率）の最大値 239.60%から設定した。なお、シナリオ２で移動率を増加させる割合については、昭和 35 年～平成 22 年の 5 年ごとの DID 比率の平均・最大伸び率の最大値から 11.48％、79.40％についても今回試算を行っているが、人口動向の変化の傾向は同様であるため、増加率が最も大きい結果に絞って、以後紹介する。
シナリオ 1：近年の変化傾向が近未来も持続するものとする（純移動率×100%）
シナリオ 2：人口集積核への移動率を 139.6%増加させる（純移動率＋純移動率の絶対値※
×139.6%）※純移動率がマイナスの場合もあり得る。

②広域データによる補正①で推計した値は氾濫原メッシュ単位で計算しているため、広域ブロック全体でみると合計値に誤差が生じる。そのため、同じ手法を用いた広域ブロック単位（水系または都市雇用圏単位）、500m メ
ッシュ単位の推計値によって、合計値の補正を実施した。

STEP1：水系または都市雇用圏単位の人口推計

STEP2：メッシュ単位の人口推計

STEP3：メッシュ単位の推計人口の補正
STEP３：メッシュ単位の推計人口の補正方法

E×A/K人A人E×B/K人

B人E人C人

E×C/K人E×D/K人

D人
合計：K人
メッシュ単位の推計人口

水系または都市雇用圏単位の推計人口

図-Ⅱ.2.2.4

メッシュ単位の推計人口（補正済み）

推計人口の補正の流れ（広域ブロック→500m メッシュの場合）

53

第Ⅱ部

（３）人口分布の設定結果
以上の手順で設定した対象流域（氾濫原メッシュ）における人口分布の設定結果を、図-Ⅱ.2.2.5、図Ⅱ.2.2.6、及び表-Ⅱ.2.2.1 に示す。なお、河川 A～T は、対象とした 20 水系を、対象地域内の人口が多い水系からアルファベット順に呼称している。
図-Ⅱ.2.2.5、図-Ⅱ.2.2.6 のグラフは、上から現在、近未来のシナリオ１、シナリオ２を表示しており、それぞれ河川別の人口、集積核人口率（対象地域全体に対する人口集積核の人口割合）、集積核、及び非集積核別の人口変化率（現在に対する近未来の変化の割合）を図示している。グラフ中に記載している
パーセンテージは、氾濫原メッシュ全体の人口に占める集積核人口の割合である。
20 河川のうち、氾濫原メッシュ全体の人口が増加するのは、河川 C、G、N の３水系のみで、他の 17水系では全体の人口は減少する推計となった。また、集積核への純移動率を現況のままとしたシナリオ
１及び移動率を 139.6%増加させたシナリオ２の両シナリオによる集積核人口率の差をみると、最も差が大きい河川 Q で 4.3％、20、河川の平均値で 1.4%となっており、シナリオ付与により大きな差が生じたとは言えない。これは、本研究のシナリオで設定した移動の増加率の影響が限定的であった可能性とともに、現況で地域間、メッシュ間の移動の影響が相対的にそれほど大きくなく、むしろ現況の出生率
や年齢構成から導かれるメッシュ内の人口の増減がより支配的である可能性が示唆されている。
次に集積核、非集積核ごとの人口の変化率のプロットより、現在とシナリオ１の間の集積核人口率の変化を見ると、近未来にかけて集積核人口率が上昇するのは６河川（A、C、J、K、R、S）に過ぎず、全体的には流域における集積核の相対的な位置づけが低下傾向にある河川が多く、むしろ非集積核での人口が増加傾向にあることが反映された結果となっている。なお、シナリオ２では集積核への人口移動を増加させるため、非集積核の人口増加を減少させる効果がある。
高齢化による人的被害の増大への影響が危惧される高齢者人口について、今回の試算においては、高齢者人口が増加するのは河川 G、N の２水系に過ぎず、多くの水系では人口減少に伴って高齢者人口も減少する傾向となった。なお、高齢化率は 20 水系中６水系で増大する。
以上の各河川水系のシナリオ１における対象地区全体、及び集積核・非集積核内の人口動向推計結果に基づき、以下のように各河川水系を【類型１】～【類型６】の６類型に分類した（表-Ⅱ.2.2.1）。
【類型１】集積核、非集積核とも人口が増加し、流域全体の人口が増加する水系
河川 G の 1 水系のみである。現況でも人口の 99.3%が集積核に居住しており、近未来においてもその傾向はほとんど変わらない。2005 年時点で 20～39 歳の人口割合が高いこと、
また出生率が比較的高いことから、2030 年時点においても若年人口の減少が少ない。さらに氾濫原全体の人口増に伴い高齢者人口も増加する。
【類型２】集積核内の人口が増加し、流域全体の人口が増加する水系
河川 C の 1 水系のみである。現況でも人口の 96.7%が集積核に居住しているが、近未来においてはさらに集積核の人口が増加し、99.8%に集積核人口率が上昇する。これは【類型1】の河川 G の流域同様、2005 年時点の 20～39 歳人口の割合が高いこととともに、流域
外からを含め集積核への流入率が高いことも一因である。一方、非集積核の人口は 7.3%まで減少するが、年齢分布は集積核と大きな差は無く、集積核と非集積核の流入率の違い等が影響したものと考えられる。一方、流域全体の人口は増加するものの、2005 年時点の高齢者人口が 2030 年の高齢者人口に対して相対的に多いことから、高齢者人口は減少する。

54

第Ⅱ部

【類型３】非集積核内の人口が増加し、地域全体の人口が増加する水系
河川 N の 1 水系のみである。集積核の人口率が 90.6%から 77.3%（シナリオ１）に大きく低下し、非集積核では 254.2％（154.2%増）となる。全体的には、集積核の方が高い流入率となっているが、2030 年時点のボリュームゾーンを構成する 55 歳以上人口においては、集積核で転出傾向、非集積核で流入傾向にあることが影響した可能性が考えられる。
【類型４】集積核内の人口は増加するが、流域全体の人口は減少する水系
河川 J、K の２水系である。2005 年時点で集積核の人口率が 48.4%、32.5%で、今回の対
象河川のなかでは最も低い。両水系とも流域の広い範囲がベッドタウンであるため、人口密度が低い低層住宅地が広く分布している一方、共同住宅等が多い人口稠密な地区の割合が少ないためであると考えられる。集積核の人口は増加傾向にあり、2030 年時点では流域
全体の人口に占める集積核人口の割合が過半数を占める（59.5%、62.2%）が、2005 年時
点で人口の過半を占める非集積核での人口減少の進展により、流域全体の人口が減少する。
【類型５】非集積核内の人口は増加するが、流域全体の人口は減少する水系
河川 B、D、O、P、Q、T の６水系である。類型別の人口増減では、６類型中最も人口が減少する。非集積核で人口が増加傾向であるため、６水系全てで 2005 年時点に比較して2030 年時点で集積核人口率が低下する。高齢者の割合は、2030 年にかけて低下する河川が多く、生産年齢人口の割合が高まる傾向がある。流域の人口規模で区分すると、40 万人以上と比較的大きい 2 河川（B、D）と、8 万人未満と小さい４河川（O、P、Q、T）に分かれる。人口規模の大きい河川 B、D は 2005 年時点の集積核の人口の割合が高く（98.3%、
97.8%）、2030 年時点でも減少率は小さく概ね横ばい傾向にある。一方、人口規模の小さ
い河川 O、P、Q、T は、集積核の人口の割合の減少率がより大きい（7.1～40.9%）。これ
らの水系は非集積核の人口がもともと小さいことから人口増減の影響が大きく、特に河川
P、Q では、非集積核の人口増加率が 2.5 倍以上となった。本類型における全体的な傾向として、生産年齢人口の割合の高さを背景とした非集積核への市街地の拡大が影響したことが想定される。
【類型６】集積核、非集積核とも人口が減少し、流域全体の人口が減少する水系
河川 A、E、F、H、I、L、M、R、S の９水系である。人口規模の大きい河川 A は、類型
１、類型２と同様に高い流入率を示しており、2005 年時点の人口は 96.5%と人口が減少する 17 水系のなかでは最も減少率が低い。他の 8 水系では 67～88%の減少率となっている。
2005 年から 2030 年にかけて集積核の人口割合には大きな変化は見られず、流域全体で出生率の低下が人口減少の原因と想定される。

55

第Ⅱ部

900,000300%

3,000,000

250%

750,000250%

2,400,000

200%
96.
3% 150%1,800,000

200%

98.3%

450,000

96.7%

150%

93.7%
99.3%

97.8%

300,000100%

1,200,000

600,000

95.7%

97.8%
600,00050%

150,000

0

0%

0

100%
74.9%

人口率(%)

現在
300%

人口（人）

人口（人）

現在
3,600,000

32.5% 50%

48.4%
0%
B

C

D

E

F

集積核人口

900,000

3,000,000

250%

750,000

2,400,000

600,000

1,800,000

96.5 200%%
150%

1,200,000

100%

600,00000%

0

900,000

3,000,000

250%

750,000

2,400,000

200%

600,000

96.9% 150%
100%

1,200,000

人口（人）

人口（人）

300%

K

集積核人口率

300%

200%

97.9%
99.8%

150%

99.2%

92.3%
97.4%

94.7%

62.2%

69.1%

97.2%

F

G

H

100%
50%

59.5%

シナリオ２
3,600,000

1,800,000

非集積核人口

B
C
D
E
集積核人口
集積核人口率
非集積核人口変化率

A

J

250%

300,000
150,000

I

シナリオ１

450,000

50%

H

0%
I
J
K
非集積核人口
集積核人口変化率

シナリオ２

300%
250%
200%

98.2%
450,000

150%

93.0%
99.8%
97.8%

300,000

99.3%

97.5%
600,00050%

150,00000%0

図-Ⅱ.2.2.5

95.4%
71.9%

65.8%

61.3%
B
C
D
E
集積核人口
集積核人口率
非集積核人口変化率A

人口率(%）

300%

人口（人）

人口（人）

シナリオ１
3,600,000

G

F

G

H

人口分布の設定結果（河川 A～K）

56

100%
50%

0%
I
J
K
非集積核人口
集積核人口変化率

人口率（%)

A

第Ⅱ部

120,000

300%

100,000

250%

80,000

200%
90.6%

66.4%

60,000

150%

83.5%

99.5%

97.6%

68.7%

40,00079.5% 100%

84.9%

20,000

人口率(%)

人口（人）

現在

50%

71.2%

0

0%
L

M

N

O

集積核人口

P

Q

R

S

非集積核人口

T

集積核人口率300%

100,000

250%

80,000200%

60,000

62.8%

150%

77.3%
73.3%

68.0%

40,000

99.7%
90.5%
44.0%

20,000

59.2%

100%

人口率(%）

人口（人）

シナリオ１
120,000

50%

76.7%

0%

0
L

M

N

O

P

Q

R

集積核人口

非集積核人口

集積核人口変化率

非集積核人口変化率

S

T
集積核人口率300%

100,000

250%

80,000200%
65.4%

60,000

78.0%

69.7%

75.7%

40,000

91.3%

62.2%

99.7%

100%

48.3%

20,000

150%

50%

79.0%

0

0%
L

M

N

O

P

Q

R

集積核人口

非集積核人口

集積核人口変化率

非集積核人口変化率

図-Ⅱ.2.2.6

ST
集積核人口率人口分布の設定結果（河川 L～T）57

人口率（%)

人口（人）

シナリオ２
120,000

第Ⅱ部

表-Ⅱ.2.2.1

河 川

河川水系ごとの人口動向（シナリオ１）と類型

対象地区内

対象地区内の

集積核

非集積核

高齢者

の人口総計

人口変化

人口変化

人口変化

人口変化

（千人）

（近未来/現況）（近未来/現況）（近未来/現況）（近未来/現況）【類型１】 １水系

G

230

105.5%

105.5%

111.9%

105.5%

集積核、非集積核とも人口が増加し、地域全体の人口が増加 （高齢者人口も増加）【類型２】 １水系

C

720

106.8%

110.2%

7.3%

97.1% 集積核内の人口が増加し、地域全体の人口が増加【類型３】 １水系

N

110105.7%

90.3%

254.2%

101.0%

非集積核内の人口が増加
し、地域全体の人口が増加（高齢者人口も増加）

J

200

83.6%

102.6%

65.7%

94.3% 【類型４】 ２水系

K

160

88.3%

169.3%

49.4%

89.5%

B

860

82.7%

82.4%

102.1%

71.6% 【類型５】 ６水系

D

420

88.3%

87.8%

108.0%

85.2% 非集積核内の人口は増加す

O

80

68.3%

60.0%

110.7%

61.2% るが、地域全体の人口は減

P

70

63.9%

59.2%

256.2%

61.5% 少

Q

30

73.4%

38.1%

272.4%

66.4%

T

10

55.2%

41.1%

110.1%

62.3%

A

3,650

96.5%

96.7%

90.8%

87.7% 【類型６】 ９水系

E

270

73.7%

72.6%

90.1%

71.3% 集積核、非集積核とも人口が

F

260

73.1%

72.7%

94.2%

86.6% 減少し、地域全体の人口が

H

220

68.0%

67.3%

83.1%

65.0% 減少

I

200

67.1%

62.0%

82.3%

64.8%

L

140

80.3%

75.9%

88.9%

89.1%

M

110

75.4%

74.6%

77.1%

68.0%

R

30

68.5%

68.6%

43.2%

69.0%

S

10

88.4%

95.2%

71.7%

80.7%

58

集積核内の人口は増加する
が、地域全体の人口は減少

第Ⅱ部

２．２．３

人口変化シナリオを考慮した人的被害推計（１）降雨外力の設定
降雨外力は、近未来における気候変動影響を想定し 2.1 における後期 GCM20 の降雨等予測値（中央値）を用いた以下の条件とした（表-Ⅱ.2.2.2）。ここで気候変動の影響は、近未来では必ずしも降雨倍率が増大するわけではなく、降雨倍率が 1%以上増大するのは、河川 A、F、L、R、S、T の６水系に過ぎない。１２水系で降雨倍率はむしろ減少することに留意されたい。
表-Ⅱ.2.2.2

各水系の近未来における降雨倍率（後期 GCM20

A

1.01

L

1.09

B

1.00

M

0.96

C

0.98

N

0.99

D

0.98

O

0.96

E

0.96

P

0.99

F

1.02

Q

0.99

G

1.00

R

1.03

H

0.99

S

1.15

I

0.96

T

1.17

J

0.98

K

0.84

中央値）

（２）人的被害の算定手法
人的被害は、「水害の被害指標分析の手引き（H25 試行版）」（平成 25 年 7 月、国土交通省水管理・国
土保全局）の想定死者数の算定手法に基づき、LIFESim モデルを参考にして算定した（図-Ⅱ.2.2.7）。
このとき、各地点における年齢別人口が必要となることから、人口分布シナリオを設定した。

年齢別の浸水深の分類
65 歳以上危険水位帯

65 歳未満家屋の最上階の家屋の最上階の

床面から

天井から

1.8m 以上
準危険水位帯

安全水位帯

同

同1.2m 以上

1.2m 以上～1.8m 未満～1.8m 未満

同同1.2m 未満図-Ⅱ.2.2.7

LIFESim モデルを参考にした死者数算定方法

59

1.8m 以上

1.2m 未満第Ⅱ部（３）人的被害の試算結果
人的被害（死者数）を試算した結果を表-Ⅱ.2.2.3 に示す。なお、現況・近未来とも死者数がゼロの T
水系と F 水系は表中に含まれていない。
今回の試算で、近未来において、洪水による流域の死者数が増加すると推計される水系は、河川 G、P、L の３水系であった。2.2.2 で提示した人口動向の類型別に見ると、流域全体で人口が増加する【類型１】、非集積核の人口が増加するが流域全体では人口が減少する【類型５】、流域全体で人口が減少する【類型６】が各１水系であった。一方で、死者数が減少する水系は、【類型２】～【類型６】の各類型に渡る。
なお、各流域の現況の人口、及び近未来の人口、高齢者人口の増減率と、死者数の動向との間に一般的な関係性を見いだすことはできなかった。
表-Ⅱ.2.2.3

人口動向の類型ごとの死者数の傾向

地域全体

集積核内

非集積核内

高齢者

死者数が増加

死者数が減少

の人口

の人口

の人口

人口

する水系

する水系

【類型１】

増加

増加

増加

増加

G（150.0%）

－

【類型２】

増加

増加

減少

減少

－

C（92.3%）

【類型３】

増加

減少

増加

増加

－

N（56.2%）

【類型４】

減少

増加

減少

減少

－

J（57.1%）K（58.1%）

【類型５】

減少

減少

増加

減少

P(445.8%)

B（79.9%）D（81.8%）O（71.4%）Q(50.0%)

【類型６】

減少

減少

減少

減少

L（128.3%）

A（76.4%）E（52.2%）H（60.9%）I（50.0%）M（39.8%）R（63.3%）S（38.8%）

空間的な人口分布の変化に基づき、死者数が増加する水系について要因を考察する。
【類型１】の河川
G の流域においては、近年、中心部（集積核）により人口が集中する傾向が見られ、そのような地区が浸水被害の大きい地域にあたるため、実績の人口動向の傾向を反映して近未来における死者数が増加する。
【類型５】の河川 P の流域では、河川沿いの郊外部（非集積核）が近年宅地化したことにより、より
浸水リスクの高い地区の人口が増加したために、死者数が４倍以上と大きく増加する結果となった。な

60

第Ⅱ部

お、両流域の降雨倍率は 1.00、0.99 であり、気候変動による浸水域の増大の影響は小さい。【類型６】の河川 L の流域については、ほぼ全域で人口が減少するにも関わらず死者数が増加する要因は、人口分
布からは明確には読み取れず、気候変動による降雨外力の増大（降雨倍率 1.09 倍）が主因と考えられる。
一方、死者数が減少する水系について見ると、【類型２】の河川 C の流域は、氾濫被害の影響が小さ
い上流部（非集積核）で人口が大きく減少し、下流域（集積核）の人口が増加する傾向にあるが、どちらかというと既存市街地と比較して河川からより離れた地区に人口が拡大する傾向がある。また、【類型
３】の河川 N の流域においても、河川に近い既存市街地（集積核）からより郊外部の浸水リスクが低い
地域（非集積核）へ人口が拡散する傾向があり、死者数が減少する。なお、両流域の降雨倍率は 0.98、
0.99 であり、気候変動による浸水域の増大の影響は限定的で、人口動向が死者減少の主因であると考えられる。その他の水系については、河川 A、R、S の３水系を除き、降雨倍率が減少することと、人口が減少することの両面から死者数は減少する。死者数の減少率は、多くの河川で対象流域全体の人口の減
少率を上回る結果となったが、一部、人口が減少する場所によって人口減少率を下回る水系（河川 O）もあった。
一般的には流域の人口増加（【類型２】）や高齢者人口の増加（【類型３】）は死者数の増加につながり、
逆に人口減少の場合は死者数が減少すると予想されることが多いが、以上の結果を踏まえると、実際には人口の増加／減少域が氾濫域内にあるかどうかによって死者数が増加／減少するかどうかが決まり、流域の人口増加／減少だけで死者の増加／減少を結論づけることはできないことがわかる。また、流域全体では人口が減少する水域（【類型５】、【類型６】）においても、特に浸水リスクの高い地区の人口が増加することにより、死者数が増加する場合があり得る。
このように、流域の人口動向、特に氾濫域内の人口の分布（配置）は、人的被害リスクの評価結果に大きく影響するため、全国一律の人口減少の傾向のみで単純に結論を出そうとするのではなく、個々の流域ごとの人口分布推計結果を用いて人的被害の将来変化に関する評価をすることが望ましい。
しかし、特に今回採用したコーホート要因法の適用は概ね 20～30 年程度であり、気候変動の影響が明確に発現すると予測される将来（100 年後）の氾濫原メッシュ内の人口分布を十分な予測精度により推計することは現段階では限界があることにも十分な注意が必要である。
なお、高齢化率の上昇は、避難行動における介助者の必要など、今後の流域の浸水に対する脆弱性を高める要因の一つとして本来は留意すべきであろう。しかし、今回の検討においては、あくまでも年齢と浸水深の関係のみから避難の可否を判断しているため、死者数の増減に関わる要因は浸水区域内の高齢者人口のみであり、高齢化率自体は被害を増大させる直接的な要因とはなっていない。

参考文献:
厚生労働省（（財）こども未来財団）（2003）「地域行動計画策定の手引き」（平成 15 年 8 月）
http://www.mhlw.go.jp/topics/bukyoku/seisaku/syousika/030819/2b.html

61

第Ⅱ部

３．都市雨水排水対策の視点からの気候変動影響
近年、日本各地において時間 50mm 以上の豪雨、さらには 10 分間程度の短時間に集中する豪雨の発生が頻繁に見られるようになっている。各都市においては浸水被害を防ぐための対策が進められているが、長期的に見ると降雨の特性が変化し、年超過確率 1/5 や 1/10 規模の降雨強度が増加傾向を示すと考えられるため、既存の浸水対策のみでは年超過確率 1/5 や 1/10 規模の短時間豪雨に対応できなくなる可能性がある。そこで、図-Ⅱ.3.1 に示すフローに基づき、将来的な豪雨の増加が既存の浸水対策に対してどのような影響を与えるのか、
浸水シミュレーションを用いた 3 地区のケーススタディで検討した。

降雨データの収集• 対象期間：1960年～2009年（50年間）• 対象地点：全国57気象台• 対象項目：最大10分・60分間降雨強度（日単位）

降雨データの整理• 項目：毎年最大降雨強度
最大10分・60分間降雨強度（年単位）

降雨の変化傾向の把握• 過去、現在の降雨強度の変化量推計• 一次回帰式を用いた将来トレンド推計

浸水シミュレーションによる影響評価• 降雨強度の変化による浸水対策への影響評価

図-Ⅱ.3.1

３．１

検討フロー

豪雨の増加傾向の推定と降雨シナリオの設定～都市域雨水排水(下水道）計画の立場から～気候変動に伴う降雨の変化予測については、気候モデルによる予測結果を用いることが多い。下水道で対象とする降雨スケールは最大でも 300km2 程度（下水道技術開発連絡会議 2011）であり、少なくとも水平解像度 20km 以下の気候モデルが必要である。一方、日本における一般的な下水道排水区の大きさを考慮すると、面積で数～10 数 km2 程度、降雨継続時間 1 時間程度の時空間解像度を持つ気候モデ
ルが必要である。研究時点では、日本の下水道スケールで、日本全域において適用可能な時空間解像度を持った気候モデルによる予測値を入手することが困難であったことから、今回は過去の観測データによる統計的手法によって、将来的な降雨変化を推定することとした。
具体的には、表-Ⅱ.3.1.1 に示す全国の管区・海洋・地方気象台（全 57 気象台：2009 年時点）を対象に、1960 年から 2009 年までの各日最大 10 分間・60 分間降水量データを収集し、各気象台における毎年最大 10 分間・60 分間降雨強度を整理した。
次に、整理した毎年最大降雨強度を用いて、ワイブルプロット法により各気象台における 1979 年、1989 年、1999 年、2009 年時点の年超過確率 1/5 および 1/10 の降雨強度を算出し、一次回帰直線より
1979～2009 年までの変化傾向を整理した。整理結果の一例を図-Ⅱ.3.1.1 に示す。なお、超過確率降雨
強度算出の対象とした統計期間は、各算出年時点を含む過去 20 年とした（例えば、1979 年の統計対象

62

第Ⅱ部

期間は 1960～1979 年）。
さらにこの変化傾向が将来的にも継続すると仮定した場合の 5 年超過確率降雨強度の増加率を気象台ごとに推定し、50 年後の増加率のパーセンタイルを整理した。結果を図-Ⅱ.3.1.2(a)に示す。この結果
から、全体的には 50 年後の年超過確率 1/5 の 10 分・60 分間降雨強度が、現在より 1.1 倍程度（50 パーセンタイル値（中央値））、最大で 1.3～1.4 倍程度（95 パーセンタイル値）に増加することが試算された。図-Ⅱ.3.1.2(b)に年超過確率 1/10 の降雨強度の増加率に関して、同様に整理したものを示す。年
超過確率 1/10 の降雨強度についても年超過確率 1/5 の降雨強度と同様な傾向が示された。

表-Ⅱ.3.1.1

対象とした全国 57 気象台の一覧
観測所

管区等

札幌管区気象台

仙台管区気象台

東京管区気象台

大阪管区気象台

福岡管区気象台

沖縄気象台

函館海洋気象台
旭川地方気象台

青森地方気象台

水戸地方気象台

盛岡地方気象台

宇都宮地方気象台

舞鶴海洋気象台

長崎海洋気象台

宮古島地方気象台

神戸海洋気象台

下関地方気象台

室蘭地方気象台

秋田地方気象台

石垣島地方気象台

前橋地方気象台

彦根地方気象台

佐賀地方気象台

南大東島地方気象台

釧路地方気象台

山形地方気象台

熊谷地方気象台

京都地方気象台

熊本地方気象台

網走地方気象台

福島地方気象台

銚子地方気象台

奈良地方気象台

大分地方気象台

横浜地方気象台

和歌山地方気象台

宮崎地方気象台

新潟地方気象台

鳥取地方気象台

鹿児島地方気象台

海洋気象台・

富山地方気象台

松江地方気象台

地方気象台

金沢地方気象台

岡山地方気象台

福井地方気象台

広島地方気象台

甲府地方気象台

徳島地方気象台

長野地方気象台

高松地方気象台

岐阜地方気象台

松山地方気象台

静岡地方気象台

高知地方気象台

稚内地方気象台

名古屋地方気象台
津地方気象台

63

第Ⅱ部

100
5年確率

10年確率

60分間降雨強度(mm/hr)

10分間降雨強度(mm/hr)

150

140

130

120

110

5年確率

90

80

70

60

100
1970

1980

(a)

1990
2000
年

2010

50
1970

2020

1980

1990

2000

2010

2020

年
(b)

10 分間降雨強度

図-Ⅱ.3.1.1

60 分間降雨強度

超過確率年 5 年および 10 年の降雨強度の変化傾向の分析結果例（名古屋地方気象台）

1.00

1.00

95パーセンタイル値
95パーセンタイル値

95パーセンタイル値
95パーセンタイル値

95 パーセンタイル値

95 パーセンタイル値

0.75

パーセンタイル
パーセンタイル

0.75

パーセンタイル
パーセンタイル

10年確率

0.50
50パーセンタイル値
5050パーセンタイル値
パーセンタイル値

10分間
60分間

0.50

10分間
60分間

50パーセンタイル値
50パーセンタイル値
50 パーセンタイル値

0.25

0.25

0.00
-1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4
毎年最大降雨量の増加率

0.6

0.8

0.00
-1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4
毎年最大降雨量の増加率

1.0

図- Ⅱ.3.1.2

0.6

0.8

1.0

(b)降雨強度の増加率
超過確率年 10 年降雨強度(a)降雨強度の増加率
超過確率年 5 年降雨強度

全国 57 気象台における 10 分・60 分間降雨強度の増加率

上記の結果を踏まえ、ケーススタディを実施する各都市における既存計画の降雨強度に対し、10 分・
60 分間降雨強度が 1.3 倍に増加したときを想定し、図-Ⅱ.3.1.3 に示す既存降雨強度式とシナリオ A～
C の降雨パターン（降雨継続時間 6 時間）を設定してシミュレーションを実施することとした。
ここで、シナリオ A は、降雨ピークの 10 分間について降雨強度を 1.3 倍とし、ピーク前後の 60 分間の降雨強度が 1.0 倍となるように設定した。また、シナリオ B は、ピーク前後の 60 分間の降雨強度を

64

第Ⅱ部

1.3 倍とし、ピークの 10 分間降雨強度については 1.0 倍とし、シナリオ C はピーク 10 分間、ピーク前
後の 60 分間の降雨強度ともに 1.3 倍とした。

降雨強度 (mm/h)

1.3 倍― 既存降雨強度式― 降雨シナリオA （10分間降雨強度増）― 降雨シナリオB （60分間降雨強度増）― 降雨シナリオC （10分・60分間降雨強度増）

1.3 倍

10 分

60 分

時間
図-Ⅱ.3.1.3

降雨シナリオ設定イメージ

ケーススタディを実施する対象都市は 3 都市とし、それぞれの都市における中心市街地を含む地区（X～Z 地区）を選定した。対象都市については、地域に偏りが起こらないように選定している。また、シミュレーションに使用したソフトは MOUSE もしくは InfoWorks である。

３．２

浸水シミュレーションによる影響評価結果

地区別・シナリオ別にシミュレーション結果（浸水状況）の整理を行った結果を表-Ⅱ.3.2.1 に示す。
なお、浸水面積については、浸水深 20cm 以上（床下浸水相当以上）の箇所を算定対象とした。
以下にその概要を示す。
①

対象面積が比較的小さな Y 地区では、既存降雨に対して 10 分間降雨強度を増加させたシナリオ A、
シナリオ C での水位上昇が顕著であった。

②

対象面積が比較的大きい X 及び Z 地区では、60 分間降雨強度増のシナリオ B、シナリオ C での水位上昇が顕著であった。

③

10 分間降雨強度と 60 分間降雨強度を共に増加させたシナリオ C においては、いずれの地区においても浸水深 20cm 以上（床下浸水相当以上）の浸水面積が既存降雨の時に対して増加した。

④

Z 地区は他の地区と異なり、シナリオ B の方がシナリオ C よりも浸水状況が悪化している。これはZ 地区の放流方法が他の地区（自然流下）と異なり、ポンプ施設を用いている事から、総降雨量がより増加したシナリオ B において浸水面積が増加したと考えられる。

これらの結果より、将来的に豪雨の頻度が増加することが想定される場合においては、追加の浸水対策を検討することが望まれる。シミュレーション結果を踏まえると、Y 地区については、上流部の枝線部における能力不足が浸水原因と想定され、短時間雨量における影響を考慮することが重要となる。X及び Z 地区については、雨水幹線において流下能力を超えたことが浸水原因と想定され、広範囲で排水機能のレベルアップを図ることが有効と考えられる。

65

第Ⅱ部

また、流下対策はもちろんのこと、雨水貯留浸透の継続的な取り組みも併せて有効と考えられる。さ
らに、近年の厳しい財政事情を考慮すると、降雨観測技術や内水ハザードマップ等、ソフト面の対策の充実が重要となってくる。

表-Ⅱ.3.2.1

浸水シミュレーションによる影響評価結果
X地区
合流
自然流下
約3,350ha
約0.4534.3mm/hr
87.1mm/hr
82.7mm
流下幹線整備中心

Y地区
分流
自然流下
約62ha
約0.60
50.0mm/hr
109.5mm/hr
70.4mm
貯留池整備併用

一部開水路確保一部開水路確保34.3mm/hr
113.3mm/hr
76.2mm

50.0mm/hr
142.4mm/hr
61.3mm

Z地区
合流
ポンプ施設
約1,900ha
約0.8253.4mm/hr
114.6mm/hr
111.7m
貯留幹線整備併用
満管（管頂レベル超）53.4mm/hr
149.0mm/hr
98.7mm/hr

0.7%

6%

0.4%

－
44.6mm/hr
87.1mm/hr
121.6mm/hr

上流部
65.0mm/hr
109.5mm/hr
114.1mm－
69.5mm/hr
114.6mm/hr
175.1mm/hr

7%

0%

7%

主な浸水集中域

中流部－

60分間降雨強度
10分間降雨強度
総降雨量
既存降雨に対する
浸水深20cm以上の
浸水増加面積率44.6mm/hr
113.3mm/hr
107.6mm/hr

65.0mm/hr
142.4mm/hr
91.5mm

全体的（GLの低い箇所）
69.5mm/hr
149.0mm/hr
145.2mm

9%

6%

4%

主な浸水集中域

中流部

上中流部

全体的
（GLの低い箇所）

対象降雨パターン

地区名
排除方式
放流方法
対象面積
流出係数
60分間降雨強度
シミュレーション
10分間降雨強度
対象降雨
総降雨量
浸水対策の形態
既存降雨強度での浸水シミュレーション状況
60分間降雨強度
10分間降雨強度
シナリオA
総降雨量
10分間
既存降雨に対する
降雨強度増
浸水深20cm以上の
浸水増加面積率※
主な浸水集中域
60分間降雨強度
10分間降雨強度
総降雨量
シナリオB
既存降雨に対する
60分間
浸水深20cm以上の
降雨強度増
浸水増加面積率

シナリオC
10分・60分間
降雨強度増※既存降雨に対する浸水増加面積率＝（既存降雨に対する浸水増加面積※※）/（対象地区面積）※※既存降雨に対する浸水増加面積＝（当該シナリオによる浸水面積）－（既存降雨による浸水面積）

参考文献：
下水道技術開発連絡会議(2011)平成 22 年度局所的な豪雨による被害の軽減対策に関する調査研究報告

66

第Ⅱ部

４．沿岸に作用する外力に見込まれる気候変動影響
４．１

沿岸環境

４．１．１

（海面水位、波浪）の変化の実態

はじめに

海岸保全として解決しなくてはならない沿岸の問題は、陸域への海水の浸入（越波や高潮浸水等）と海岸侵食である。これらをもたらす原因は、大きく海面水位変化と波浪に大別される。
海面水位は、平均潮位に加わる天文潮（潮汐）、気圧の変化による気象潮、風や海流の蛇行や流量変化等、そして海水の温度膨張や海水量の変化の積み重ねが表れたものである。これらのうち、気候変動の影響を受けるのは、気象の変化による気象潮、風の強さや向きの変化によりもたらされる異常潮位、
温暖化や海面冷却機能の低下による膨張、氷河の溶解による海水量増加である。また、海面水位の変化
は、海岸構造物の性能、砂浜の侵食、河川の出発水位、塩水の土壌侵入、サンゴ・有孔虫の生息域等の様々な分野に影響を及ぼす重要な現象である。特に、気候変動への適応を考慮した海岸保全施設等の計
画・設計を導入しようとする際に、現在まで(既上昇量)と将来にわたる海面上昇量を設定することは避けて通れない。
IPCC の報告書では、全球の過去と将来予測の海面上昇量が示されている。これによると、一様に上昇するわけではないことが分かる。これは、我が国沿岸でも同様であり、その原因は冒頭に示した海面水位を決定する各要素の影響度が場所により異なるからである。気候変動に適応するための計画の立案に際しては、各沿岸の海面変化の特性を把握しておく必要がある．そのためには、潮位データを綿密に補正しつつ、それだけでは詰め切れない部分については仮説をもって補正法を設定することも必要となる。特に、各験潮場のデータを扱う際に地盤変動の除去という大きな課題が生じる。これについて次節
4.1.2 で議論する。
他方の波浪は主として風波であり、気候変動に影響される風が起動力となっている。波浪の変化は、構造物の性能や安全性だけでなく砂浜の漂砂環境、飛沫や越波による交通障害、農作物塩害にも大きく影響する。波浪を起こす風は、季節風や台風等と発生原因が多様で発生位置も同時多発的で面的に生じることから、ある地点で観測される値は統合的であるとも平均的であるとも言える。波浪が岸へ伝播して海岸保全の対象領域である浅海域へ到達すると波は海浜地形の影響を受けて砕波したり屈折・回折したりする。大概として砕波点における波向と波高に依存して沿岸漂砂量のポテンシャルが決まるので、波浪の変化は、次に述べる海浜地形の変化にもつながりうる。
ここで、海浜地形の変化の位置づけについて述べておく。海面水位が上昇すると、それまでの水位の下で安定していた海浜形状（安定海浜形状）が海面水位上昇後の境界条件に応じた安定海浜形状になろうとするために海岸侵食が生じると言う学説が存在する。それに従えば、その侵食によって海底が下がり、海面水位上昇の効果以上に砕波点が陸域へ近づくことになる。このような影響は、海岸構造物にとって設計外力の変化につながる。したがって海浜地形の変化は、海面水位や波浪状況の変化に応答して起こる二次的な変化であるが、沿岸環境の変化を規定する重要な条件の１つになることを考慮しなくてはならない。
その一方、砂浜の地形変化の予測は、気候変化を考慮しない場合でも、過去の変形をお手本とするパ

67

第Ⅱ部

ラメータのキャリブレーションに拠っているのが実状である。これは、種々の外力変数が変化する中で将来の砂浜がどのように変化するかを解析的に予測することが現状ではまだ実用の域に達していないためである。以上の状況は、気候変動が海浜地形に及ぼす影響を予測することの困難さを表す。こうしたことを踏まえ、本研究では砂浜の地形変化を直接には扱わないこととする。
次に、海岸法の法令基準体系にしたがい築造される海岸保全施設の中で、堤防及び護岸を取り上げ、気候変動の影響をみてみる。堤防・護岸の天端高さは、海岸保全施設の技術上の基準を定める省令（第三条５項）で次のように定められている。
一 設計高潮位に設計波のうちあげ高を加えた値
二 設計高潮位の時の設計波により越波する海水の量を十分に減少させるために必要な値
さらに、「設計高潮位」については第二条１項で、次のように定められている。
イ

既往最高潮位ロ

朔望平均満潮位に既往の潮位偏差の最大値を加算し、当該満潮位の時に当該潮位偏差及び設計波が発生する可能性を考慮して、当該潮位偏差の最大値の範囲内において必要な補正を行った潮位

ハ朔望平均満潮位に台風その他の異常な気象又はこれに伴う海象に関する記録に基づき推算した潮位偏差の最大値を加算し、当該満潮位の時に当該潮位偏差及び設計波が発生する可能性を考慮して、当該潮位偏差の最大値の範囲内において必要な補正を行った潮位

これらから海岸管理者が選択し決定される。ここでは、簡単のため「一（うちあげ高）」と「ロ（観測最大潮位偏差）」の組合せを想定して説明する。図-Ⅱ.4.1.1.1 は、海岸堤防の計画・設計と外力の変化との関係を模式的に示したものである。
現在気候の状況を示した左の図について、各水位を説明する。Za は朔望平均満潮位の天文潮部分に相当する。Zb は「ロ（観測最大潮位偏差）」に相当して、台風による気圧低下による吸上げと強風による吹寄せ効果である。Zc は「一（うちあげ高）」に相当する部分で波によるうちあげ高である。また、

Za+Zb+Zc=Zneed となり必要高さとなるが、省令においてはこれに「当該堤防等の背後地の状況等を考慮して必要と認められる値を加えた値」としている。この「この必要と認められる値」が「調整代」と書いた部分となり、従来から海岸堤防・護岸の計画・設計において「余裕高」と呼ばれてきたものである。例えば、「海岸保全施設の技術上の基準・同解説」には、「最大 1.0m 程度を限度として余裕高を適宜決定されることが多い。」との記述があるため標準的に見込まれているように読めるが、外力に対して安全を見込むための設計法が設定されているものではなく、さまざまな条件に対応するための調整値である。このため、余裕高が設定されていない海岸も多い。
次に、気候変動が生じた場合の右側の図についてである。現在気候である左側の図の Za、Zb、Zc のそれぞれに対して、気候変動影響分であるΔZa、ΔZb、ΔZc を重ねた形で示した。ΔZa は海水準上昇であるので他の変数に関係なく加えられる。ΔZb とΔZc は、気圧低下と風により引き起こされるので台風が強くなれば大きくなる。但し、吹寄せの効果は、Za+ΔZa つまり湾の水深に反比例するので、Δ

Zb が負となる可能性もある。また、同様に水深は砕波や wave-setup にも影響を及ぼすことからΔZbとの相互作用もあり得る。
以上に示したように海岸での外力変化の影響は複雑な相互作用にあるが、現象の一つ一つについて検証していく必要がある。4.1.2 及び 4.1.3 では潮位の変化モニタリングについて、4.1.4 では波浪の変化モニタリングについて、4.1.5 ではこれらのまとめとして記述する。また、巨大なエネルギーを持ち、

68

第Ⅱ部

図-Ⅱ.4.1.1.1

海岸保全施設（海岸堤防）の設計要素への気候変動影響の捉え方

大きな災害をもたらす高潮の予測については、4.2 に記述する。

４．１．２

潮位観測施設の観測データの補正と海面変動の状況（１）潮位観測施設の設置期間と解析施設の選定
日本沿岸の海面水位は、験潮場および検潮所によって観測されている。験潮場は、国土地理院が海面を一定として地盤の変動を観測するために、検潮所は、気象庁が潮位の変動を観測するために設置している。この他に、海上保安庁と港湾管理者、河川管理者、海岸管理者、水管理国土保全局所管事務所が設置した観測施設がある。本研究では、海面変動を把握するという目的から、海岸昇降検知センターに登録され、全国水準測量路線網との間を定期的に水準測量して観測所内「球分体」の標高管理が行なわれている観測所を対象とした。これらの観測所の呼称は、省庁等の違いにより「験潮場」「検潮所」等と称されるが、本研究では総称して潮位観測施設と呼ぶことにする。
表-Ⅱ.4.1.2.1

詳細解析を行った験潮場・検潮所のデータ連続性の状況(2010 年解析時点)

69

第Ⅱ部

全国 151 潮位観測施設から 13 施設を選定し詳細な解析を行った。各潮位観測施設の状況を表Ⅱ.4.1.2.1 に示す。施設の選択は、長い期間（40 年を目安）のデータを活用できる潮位観測施設とした。
また、潮位観測施設によっては B.M.標高の経時的ばらつきが大きく、信頼性が十分でないと判断される箇所が存在したので、そのような施設は対象からはずした。

（２）潮位観測施設の地盤変化の把握
本研究では、各潮位観測施設の設置標高の地盤変動による変化を全国水準測量の結果を用いて概略推定し、海面水位の変化を求める岩崎ら（2002）の手法に倣うこととした（野口ら 2010）。
ここで問題になるのは、全国水準測量の基準点である日本水準原点（東京都千代田区永田町１-１）自体の標高値に、海面水位変化の影響と地殻変動による影響が混在していないかという点である。まず、
日本水準原点の標高は、 1923 年の関東大地震の影響により東京湾平均海面上 24.4140m に改定され、さらに、2011 年東北地方太平洋沖地震の影響により、同年 10 月 21 日に東京湾平均海面上 24.3900mに改定された。これらのことから、両大震災の間は、日本水準原点の東京湾平均海面水位からの高さ（標高値［東京湾平均潮位 T.P.］）を変えずに、全国の水準点測量が行われていたことになる。したがって、
日本水準原点が、この間地殻変動の影響を受けない不動点と見なせるならば、水準測量成果に基づく「東京湾平均潮位 T.P.」で表現された潮位観測データを分析することで、我が国周辺の正味の海面水位変化
量を知ることができることになる。この仮定を裏付ける情報は十分でないが、参考材料として以下のものがある。国土地理院は、全国水準測量の「昭和 44 年度平均成果」と「2000 年度平均成果」の差を算
出し図-II-4.1.2.1 を公表している。この解説を引用すると、「全国的な傾向として、日本水準原点近傍の東京周辺ではほとんど差はなく、北海道側でマイナス傾向（最大-43cm）、九州・四国側でプラス傾向（最大＋35cm）となっています。これは、旧標高の計算に遡ると北海道は、本州側と分離され計算され

図-Ⅱ.4.1.2.1「昭和 44 年度平均成果」と「2000 年度平均成果」の差（国土地理院）

計算手法の違いによる標高の差を含んでおり正味の地盤変動を示していないことに注意

70

第Ⅱ部

図-Ⅱ.4.1.2.2

験潮場・検潮所の観測基準面と水準測量の関係たこと、九州・四国側は、本州側の西ブロックの計算時に、それぞれ関門・来島瀬戸ルートの路線のみで結合されていることや重力値の補正計算手法の違い等により系統的な標高差が生じたものであると考えられます。」（国土地理院）としている。
それぞれの潮位観測施設の基準点（球分体や固定点）は、「東京湾平均潮位 T.P.」で表現された最寄りの水準点と関連づけてある。潮位観測施設内の各基準点に関連付けられた水準点を取付水準点と呼ばれている。取付水準点から中間基準点（B.M.）、球分体、基準点潮位観測記録との関係を図-Ⅱ.4.1.2.2に示す。これらの水準測量は潮位観測施設の管理者により更新される。この水準測量の結果を、中間値も含めた歴年の全データについて記載しているのが、海岸昇降検知センターが定期的に発行する「験潮場取付水準測量成果集」である。この測量結果において、図中左側の陸上に太い線で示されたのが水準点群の T.P.値（日本水準原点を基準とした標高）である。ここから B.M.との標高差 a（B.M.が高くなる方が正）、さらに B.M.と球分体との標高差 b（球分体が高くなる方が正）が「験潮場取付水準測量成果集」に示されており、これらを合計すると球分体の T.P.基準の標高となる。ここまでで、陸側の水準測量の変化つまり観測施設の地盤高変化が得られる理屈である。今度は、海側から考える。海面は、時々刻々と変動しており、その状況を記録する。そのためには観測基準面を設け、そこから水面までの高さを記録する。球分体から観測基準面までの標高差 c（観測基準面が高くなる方を正）をどのように設定するか、つまりどこを観測基準面とするか等は、潮位観測施設の管理者が属する機関の流儀に依っている。流儀の内容については、「観測基準面常数」等として明示されている。
このとき、2000 年度平均成果を反映するために昭和 44 年平均成果との差を地盤変動量として、期間で按分することが考えられる。しかし、図-Ⅱ.4.1.2.1 のように 2000 年度平均成果と昭和 44 年平均成果の間で変化量が異常に大きく、前述の「計算手法の違いによる標高の変化」の影響が無視できない。
このため、継続性と変化を重視する意図から 2000 年平均成果を使用せず「験潮場取付水準測量成果集」の変化記録を追従することとした。2000 年以降の地盤変動については、それ以前の変動経過、近傍の電子基準点平均値の変化、地震の有無を考慮して外挿した。地盤変動の傾向が不確かな潮位観測施設については、地盤変動が確からしい年までを対象とすることにした。
以上の手順に従って、観測基準面と T.P.の比高値（標高）の変化を求めた。大きな地盤の変化が見られた輪島の例を図-Ⅱ.4.1.2.3 に示す。表-Ⅱ.4.1.2.1 に示したように輪島は、1894 年に設置された我

71

第Ⅱ部

図-Ⅱ.4.1.2.3

観測基準面と東京湾平均潮位(T.P.)の関係が国で最も古い潮位観測施設の 1 つである。しかし、図-Ⅱ.4.1.2.3 の 1936 年以前の観測基準面の標
高値は大きく変化しており、これを用いて潮位の値を補正すると不自然なものとなってしまう。このため、この期間のデータは使わないこととして 77 年間の解析期間とした。また、原因は不明であるが、取付け水準点や水準測量の経路によっても標高が異なってしまう。このように、観測施設毎に解析期間と採用する水準測量の経路を選択して地盤変動の推移を設定する。
上述のとおり、各潮位観測施設の地盤高変化を考慮して海面水位の経年変化傾向を把握するため、各時点の地盤高を与える。図-II-4.1.2.3 に示すように取付水準点から球分体までの間の水準測量が実施され随時更新されている。本分析では、各 2 時期の地盤高データから内・外挿して各時点の地盤高を推定し、そこからの比高として海面水位を得ることを基本にしている。
電子基準点データは、比較的最近に限定され、またデータ処理手法に課題があるものの、そこから地盤高の変化を連続的に追跡できるので、当該潮位観測施設近傍に活用できる電子基準点データがある場
合は、その情報を上記２時点の標高値に加味して地盤高変化を推定している。その場合は、近傍の電子基準点データを単純に平均して当該地点の標高とした。

（３）潮位観測施設の海面水位変化の解析方法
以上に述べた方法で観測基準面の変動を除去する処理を行って、表-Ⅱ.4.1.2.1 に示した期間を対象に海面水位の変化を算出した。解析には各地点の毎時データを用いて、朔望平均満潮位、平均潮位、冬
季平均潮位、台風期平均潮位を算出した。
住(2005)が行った影響評価実験によると、1970 年代後半から地球温暖化の影響が急激に現れている。
このことから 1980 年を地球温暖化の影響が有意になり始める時期ととらえ、その前後のデータ群で比較できるようにした。また 1980 年以前については、 1949 年に高潮対策事業が発足、1952 年に侵食対策事業が発足、1956 年に海岸法が制定されるなど、海岸関係の事業が本格化する 1950 年頃が１つの画期になると考え、「1980 年以前 30 年」のデータ群を別途作成した。
それぞれのデータ群に対して Mann-Kendall 検定（例えば、松山ら(2005)）を実施して傾向の有無を検定した。Mann-Kendall 検定は、正方向のトレンド、負の方向のトレンド、トレンド無しについて有

72

第Ⅱ部

意性の判定を与える。年間の上昇割合については、Mann-Kendall 検定からトレンドを有すると判定されたデータ群について、その期間の全データについて一次回帰により変化速度を求めた。Mann-Kendall
検定でドレンドを有しないと判定が出た場合には変化量は 0 とした。
験潮データには、地球と天体間の引力による天文潮のほか、季節の変化による海面の変化、気象を原因とする気象潮、海流の蛇行に伴い生じる潮位などを含んでいる。また、太平洋十年規模振動と連動した変動が存在する可能性もある。これらの出現度合いを確認するために Fourier 変換によりスペクトル
分析を行なった。図-Ⅱ.4.1.2.4 に日本海側の輪島、図-Ⅱ.4.1.2.5 に太平洋側（豊後水道）の徳山の結(E/2) 1/2 (m x hour 1/2)8060

S2潮（12時間周期）
M2潮（12時間25分周期）
O1潮（25時間49分周期）

1年周期

K1潮（23時間56周期）

40
約6ヶ月周期

20

1
76.8year

10

100

1000

104

105

8.5year

9.4month

28day

2.8day6.7 hour

図-Ⅱ.4.1.2.4

輪島のスペクトル分析結果
S2潮（12時間周期）
M2潮（12時間25分周期）
O1潮（25時間49分周期）

80(E/2)1/2 (m x hour1/2)

K1潮（23時間56周期）

60
1年周期

40

19.5年周期29.3年周期2058.6year

10

100

1000

104

105 n

6.5year

7.2month

21day

2.1day5.1 hour

図-Ⅱ.4.1.2.5

徳山のスペクトル分析結果

果を示す。両図を比較して輪島には１０年規模の周期のピーク（徳山で見られる 29.3 年周期や 19.5 年周期に相当するもの）が顕著でないことが分かる。これは日本海側の潮位観測施設に共通して見られ、日本海側へ太平洋での広域な振動が伝わりにくいことを示している。
ところで、スペクトル分析により卓越する周期が分かるので、フーリエ変換で得られる級数列のフィルタリングしたい要素（周波数）の振幅を 0 として逆変換すれば、フィルタリングされた時系列を得る

73

第Ⅱ部

ことができる。しかし、トレンドを有するデータ列の場合には、フーリエ変換はトレンドに対しても正弦波で近似する。これは、フィルタリングしたい要素のパワーに、トレンドを近似するための振幅量が含まれていることを意味する。このため、フーリエ級数の要素の振幅を 0 にして逆変換する方法では、トレンドが保存されない可能性がある。そこで、本研究ではトレンドの有無と傾きを求めたいため、以下の解析には元のデータを用いて解析している。

（４）潮位観測施設の海面水位変化の解析結果

図-Ⅱ.4.1.2.6

図-Ⅱ.4.1.2.7

年平均潮位

朔望年平均満潮位

年平均潮位変化を図-Ⅱ.4.1.2.6、朔望年平均満潮位変化を図-Ⅱ.4.1.2.7 に示す。岡田を除いて全ての験潮場で、年平均潮位、朔望年平均満潮位ともに 1980 年以降は上昇に転じている。岡田は伊豆大島に位置する潮位観測施設であり、離島であることを念頭に置く必要がある。各図には、年間 3mm 上昇を破線で入れている。多くの験潮場で 1980 年以降に年間 3mm 程度の上昇が確認できる。
季節毎の変化を見るために、冬季毎年平均潮位変化を図-Ⅱ.4.1.2.8 に、台風期毎年平均潮位変化を
図-Ⅱ.4.1.2.9 に示す。冬季と台風期について比較するのは、日本海においては冬季季節風、太平洋岸
においては台風の影響を受けると考え、それぞれの影響が潮位変化に特徴的な傾向をもたらしているかを見るためである。両図からは、どちらについても年平均潮位変化と比べて大きな違いは見出せず、こ

74

第Ⅱ部

図-Ⅱ.4.1.2.8

冬期毎年平均潮位図-Ⅱ.4.1.2.9

台風期毎年平均潮位

こで示された潮位変化は年間を通じた傾向であることが分かる。1980 年以降に多くの観測地点で見られる概ね年間 3mm 程度の上昇は、全球的な海面上昇と連動している可能性がある。

４．１．３

衛星海面高度計による海面変動の把握

前項では、潮位観測施設で得られた潮位データから地盤変動の影響を除去することで沿岸の海水準の変化を追う岩崎らの方法を踏襲して、海水準変化の情報を得た。しかし、プレートテクトニクスの影響を強く受ける我が国においては、陸に基準を設けている限り正味の変化を議論することに精度的限界がある。また、小笠原諸島や沖ノ鳥島、大東諸島等の離島の多くは太平洋もしくはフィリピン海のプレート上にあり、プレートの動きに一層強く影響されていることが考えられる。さらに、これらのほとんど
は近隣の島まで見通せないため、日本水準原点を含む水準測量網に接続できない。すなわち、その島が日本水準原点に対して隆起しているか沈降しているか比較することが出来ない。加えて、岩崎らの手法
は日本水準原点が不動であることを前提にしていることから、離島と同様に、日本列島全体が沈降もしくは隆起するような有意な地殻変動があると、それを海面変化と分離することは難しくなる。
衛星海面高度計とは、NASA 及び CNES による海洋観測ミッションで打ち上げられた衛星に搭載さ

75

第Ⅱ部

れたレーダー高度計データであり、TOPEX/POSEIDON、JASON1、JASON2 というようにデータセットを衛星の名称で呼んでいる。いずれも約 10 日の観測周期で全球における海面高度データを取得している。海面高度の測定精度は最も古い TOPEX/POSEIDON については 4～5cm、最新の JASON2 では 2～3cm 程度と想定されており、近年打ち上げられた JASON2 は、精度が向上している。1992 年にTOPEX/POSEIDON が打ち上げられてから現在に至るまで、約 20 年分の海面高度データがデータベースに蓄積され、NASA のホームページ等で公開されている。
JASON1 及び JASON2 のジオイド面からの高さである海面高度偏差のデータには、観測機器等の問題により、一定のバイアスが付加されていることが報告されている。そこで、NASA 等による資料(2011)を参考に、JASON1、JASON2 の海面高度偏差データにそれぞれ-9.1cm、-17.2cm を加えることでバイアスの影響を除去することで解析を実施した。また、TOPEX のデータには、観測機器等の問題により60 日周期の変動成分が混入しているが、本検討では平均化されるため影響は小さいとしてバイアス除去は行っていない。
日本周辺の海域を図-Ⅱ.4.1.3.1 に示すように５つに区分した。この区分は、気象庁が検潮所（気象庁
所管の潮位観測施設）のデータをクラスター検定して作成した区分にしたがっており、さらに稚内での分割を加えている。衛星データが得られている沿岸について概ね等間隔に測定点を設定して、それらの平均値を区分毎の値とした。A と E の間、B と C の間の空白域は、衛星のデータ取得に関する何らかの技術的原因によりデータが得られない領域が存在することに起因しており、上記の区分とは関係がない。
図-Ⅱ.4.1.3.2 は、各海域に属する全沿岸測定点の観測値平均を当該海域の海面高として、衛星１公転周期（約 10 日）毎とそれを年平均した値について示したものである。海域 C における 2002 年から2004 年にかけては特異な上昇が見られる。

図-Ⅱ.4.1.3.1

衛星海面高度計の解析結果から沿岸部の海面上昇値を調べるための測点配置

76

第Ⅱ部

50

時系列データ40

海面高度偏差(cm)

30
20
10
0
‐10
‐20
‐30
‐40

時系列データ(海域A)

時系列データ(海域B)

時系列データ(海域D)

時系列データ(海域E)

時系列データ(海域C)

2009

2005

2001

1997

1993

‐50

20

年平均データ15

海面高度偏差(cm)

10
5
0
‐5
‐10
‐15

時系列データ(海域A)

時系列データ(海域B)

時系列データ(海域D)

時系列データ(海域E)

時系列データ(海域C)図-Ⅱ.4.1.3.2

2009

2005

2001

1997

1993

‐20

沿岸の測定点を沿岸毎に平均した観測時系列値と年平均値

以上は沿岸測定点に着目した分析であった。次に、海岸近傍に限定せず、沿岸海域まで平均する範囲を広げて上昇量を解析する。図-Ⅱ.4.1.3.3 に各海域の設定範囲を示す。海域 C と D は黒潮領域（蛇行の範囲）を含んでいる。図-Ⅱ.4.1.3.4 に海域平均の経年変化を示す。海域 C と海域 D は大きく変動しており、これが、図中の黒潮の最南下緯度の変動と関係していることが確認できる。

海域 A

海域 B

海域 E
海域 C

海域 D

図-Ⅱ.4.1.3.3

海域毎の海面上昇値を求めるための区分（海域 C と D は黒潮領域を含むように設定）

77

2009

2006

2003

時系列データ(海域C)
黒潮緯度(度)
2001

1998

時系列データ(海域B)
時系列データ(海域E)

1995

1993

時系列データ(海域A)
時系列データ(海域D)20.00
年平均データ

15.00
10.00

海面高度偏差(cm)

5.00
0.00
‐5.00

‐10.00‐15.00‐20.00‐25.00

図-Ⅱ.4.1.3.4

2009

2006

時系列データ(海域C)
黒潮緯度(度)
2003

時系列データ(海域B)
時系列データ(海域E)

2001

1993

‐40.001995

時系列データ(海域A)
時系列データ(海域D)‐35.001998‐30.00

37.5
37.0
36.5
36.0
35.5
35.0
34.5
34.0
33.5
33.0
32.5
32.0
31.5
31.0
30.5
30.0

黒潮緯度

時系列データ

海面高度偏差(cm)

50.00
40.00
30.00
20.00
10.00
0.00
‐10.00‐20.00‐30.00‐40.00‐50.00‐60.00‐70.00‐80.00‐90.00‐100.00

37.5
37.0
36.5
36.0
35.5
35.0
34.5
34.0
33.5
33.0
32.5
32.0
31.5
31.0
30.5
30.0

黒潮緯度

第Ⅱ部

衛星海面高度計による海域の海面高さの経時変化（海域毎）

次に、衛星公転周期をサンプリング周期とした海面高さの経時変化から単純に一次回帰により変化速
度 を 求 め 、 沿 岸 測 定 点 の 結 果 と 合 わ せ 図 - Ⅱ .4.1.3.5 に ま と め た 。 た だ し 、 4.1.2 節 と 同 様 にMann-Kendall 検定により傾向の判定を行い有意な傾向がないと判定された場合には変化量は 0 とした。
沿岸と海域との比較では、沿岸部の方が大きな値となっている海域が多い。特に海域 D では、その差が1mm/年に達している。海域 C と海域 D は全球平均の 3mm/年とほぼ同じになっている。
本節の冒頭で述べたように、離島の水準測量が孤立していることとプレートテクトニクス上の問題か
ら、衛星海面高度計は離島周辺の海面変化の把握に有用である。そこで、図-Ⅱ.4.1.3.6 に示す 11 の離図-Ⅱ.4.1.3.5

衛星海面高度計による海域別年平均海面上昇量

78

第Ⅱ部

島について、衛星海面高度計のデータに基づく海面水位変化の分析を行った。なお、西郷と対馬は日本水準原点を含む水準測量網に組み込まれており、結果を比較するために対象に含めた。図-Ⅱ.4.1.3.7に結果を示す。ここで、沖ノ鳥島、南大東島、種子島については、Mann-Kendall 検定によりドレンドを有しないと判定されたことから変化量は 0 とした。この図から、南西諸島では全球平均の 3mm/年と同等以上の値となっていることがわかる。
4.1.2 と本 4.1.3 で示してきた分析結果からは、IPCC が提示している全球平均の海面水位上昇速
度 3mm/年と同程度の海面水位上昇が、1980 年以降、日本沿岸の多くの地点で、さらにはいくつかの沿岸海域でも生じていると言える。ただし、「10 年から 20 年周期の変動（十年規模の変動）」（気象庁の図-Ⅱ.4.1.3.6

解析を行った離島の位置

海洋の健康診断表）が太平洋側で確認されている。また、本分析では 1980 年を挟み以前 30 年、以後20 年で分離したが、1980 年を境に下降から上昇に転じた観測施設が 4 つ（細島、西之表、輪島、柏崎）ある。これらが 1980 年以降の 20 年間が正弦波の上昇期である 1/4 周期に当たるとすると、振動の全貌を知るには最低 80 年間の観測データが必要となる。したがって、これらの地点では、海面水位上昇速度に加えて海洋の大規模変動についても検討する必要がある。近年、気象の客観再解析（JRA55 等）と同様に、海洋分野においても全球の客観解析（現状で潮汐は含まれていない）が進んでおり、その解析結果の比較検討が必要となる。

図-Ⅱ.4.1.3.7

衛星海面高度計による離島の年平均海面上昇量

79

第Ⅱ部

４．１．４

海象観測所データの解析による沿岸波浪の変化

本研究では、日本周辺の海域を、海象を特徴付ける台風・低気圧の移動特性と日本列島の形状を考慮し、6 つの領域に区分した(図-Ⅱ.4.1.4.1)。南北には 2 つに区分することとし、その境界線として関東
地方から中国地方を縦断する北緯 35 度線を用いた。東西方向には３つに区分し、その境界線として、
東北地方と伊豆諸島付近を通過する東経 140 度線と朝鮮半島から沖縄本島を通過する東経 128 度線を用いた。東西方向の 3 列の区分は台風の通過時期や経路の違いを反映でき、南北方向の 2 行の区分は低気圧の経路を反映できる。

図-Ⅱ.4.1.4.1

気象外力による日本沿岸の区分

海象の統計から海岸に来襲する波浪が増大するかを調べる際に初めに行われるのは、年最大波の変化についてである。例えば、加藤は海象年表の 30 年統計において年最大有義波高の変化の検討を行っている。日本海側の下新川海岸の田中観測所と太平洋側の高知沿岸の住吉観測所の年最大有義波高の経年変化を図-Ⅱ.4.1.4.2 および図-Ⅱ.4.1.4.3 に示した。これらを見る限り明確な変化傾向は生じていない。
そこで、有義波高年間上位 10 位の平均値の経年変化も図-Ⅱ.4.1.4.2 および図-Ⅱ.4.1.4.3 に示した。
住吉観測所については、1982 年以降、有義波高年間上位 10 位の平均値が上昇傾向を持っているように見える。
次に、波のエネルギーに着目した分析を行った。波浪観測（海象観測の一部）は、毎正時に有義波高、
有義波周期として記録される。これらの波高と周期の組合せを頻度として記録したのが波高周期結合頻度表である。この情報は、比較的早い時期から保存されている。また、年間の統計値として整理されて

80

第Ⅱ部

いるので経年の変化を追うのには最適である。波高周期結合頻度表の波高と周期の対について、それぞれ一波とした時のエネルギーフラックス（ここでは、波高の自乗と周期の積により示した）を算出して頻度を乗じ、総和をその年のエネルギーフラックスとした。この計算において、波高とエネルギーフラックスに関しては、1990 年から 4 年間のエネルギー平均波の波高またはエネルギーフラックスの平均
値を、周期に関してはうねり性とされている 8 秒を、計算対象とするデータの下限の閾値とした。
これによる経年変化を示したのが図-Ⅱ.4.1.4.4 である。日本海に面する徳光、西園の両観測所では、近年来襲する波浪エネルギーが増大していることがわかる。また、田中観測所においても若干の増加傾
向がうかがえる。一方、日吉津観測所では大きな変化が見られない。これは、徳光、西園の両観測所はともに西に開いた海岸にある一方、田中・日吉津の両観測所はそれぞれ能登半島と島根半島の遮蔽域となっており、このような地形的な特徴により生じた違いと考えられる。領域 III に位置する駿河海洋、城南、住吉の各観測所でも、高波浪の来襲エネルギーが増大している。

図-Ⅱ.4.1.4.2

田中観測所における年最大有義波高、年上位 10 位の平均値の変化

図-Ⅱ.4.1.4.3

住吉観測所における年最大有義波高、年上位 10 位の平均値の変化

81

第Ⅱ部

図-Ⅱ.4.1.4.4

閾値設定による波浪エネルギーフラックスの経年変化

次に波浪に影響を与える気象場の変化を見てみる。冬型の気圧配置や停滞する前線等の影響も無視できないが、ここでは天気図から数値化しやすい台風および低気圧を対象として解析した。我が国では
1883 年より天気図が作成されているが、すべての天気図に緯度線と経度線が表記されるようになったのは 1915 年からである。そこで、1915 年から 2007 年 1 月までの印刷天気図を収集し、北緯 20 度〜
北緯 46 度、東経 122 度〜東経 153 度の範囲で中心気圧が 990hPa 以下となった台風を含む低気圧を抽出し、中心気圧や位置のデータベースを作成した。なお、1951 年以降の台風についてはベストトラッ
クデータを使用した。中心気圧は 1hPa 単位、中心位置の緯度経度は 1 度単位とした。1958 年 8 月以
降は、現在の印刷天気図形式となっているが、低気圧や台風の中心位置や中心気圧が表示されたのは1965 年 11 月からである。それ以前のものについては、閉じた等圧線の中心付近を中心位置とし、中心気圧は閉じた等圧線の一番低い等圧線の値とした。したがって、1965 年以前と以後ではデータ精度が異なることに注意が必要である。また、台風は天気図上や概況文に中心気圧が表記されている場合はその値を採用した。ただし、初期の天気図では、何㎜ Hg 以下と表現されているので、その値を中心気圧とした。作成した低気圧データベースでは、1996 年以降、天気図の時間間隔が 6 時間となっており、それ以前は 12 時間である。
このデータベースから図-Ⅱ.4.1.4.1 で区分した領域毎に台風・低気圧の通過数の経年変化（図Ⅱ.4.1.4.5 左）とその通過した台風・低気圧が領域内に滞在した時間の年間総計を示した（図-Ⅱ.4.1.4.5
中）。また、各領域を通過する台風・低気圧のその領域内での最低気圧について、年毎に平均値を算出

82

第Ⅱ部

した（図-Ⅱ.4.1.4.5 右）。変化も少なく日本への影響が無い領域 II は省略した。
図-Ⅱ.4.1.4.5（左）の領域 III を詳しく見ると、海象観測期間である 1979 年以降で台風数（左）は増加傾向にあり、通過台風の最低気圧の年平均値（右端）も大きな低下傾向にあり（1915 年に比べ平均値で約 40hPa 低下）、年々台風の勢力が強くなっていることを示している。これが前述の住吉、駿河両観測所での高波浪の来襲エネルギー増大として現れている可能性がある。一方、図-Ⅱ.4.1.4.4 における徳光観測所や田中観測所の増加傾向の原因を図-Ⅱ.4.1.4.5 の領域 IV の傾向から見出すことはできない。これは、領域 IV の波浪の成因が低気圧ではなく冬季季節風による風浪によるものだからと言えそうである。また、波浪の原因となる強い風を発生させる停滞・発達する低気圧は、関東地方東方から
北海道南東方の領域 VI で個数・滞在時間ともに、1915 年〜2006 年の期間で増加傾向を示している。

図-Ⅱ.4.1.4.5

４．１．５

台風・低気圧の各領域での通過数(左)、滞在時間(中)、通過期間の最低気圧の年平均値(右)まとめ

海面の上昇については、全国規模の平均的な海面上昇量を設定した後に、地先海岸毎に値を調整するという方式を念頭に置いて、既往の海面水位変化に関するデータを分析した。複数の手法による結果を総合すると、科学的な各国合意として存在する気候変動に関する政府間パネル第 4 次報告書(以下、IPCC
AR4)において既上昇量として示されている 1993〜2003 年間の全球平均 3.1mm/年という上昇速度は、本分析で得られた 1980 年代以降の日本列島の平均的な海面水位の変化傾向と整合的である。
波浪の変化については、一部の海岸で年間の来襲波浪エネルギーが増加する傾向を示している。

83

第Ⅱ部

４．２

高潮外力の変化予測

４．２．１

はじめに

将来予測については、IPCC により温室効果ガスシナリオが想定され、これに基づき大気海洋結合モデルにより気温と海面の水温の変化が得られる。これを境界条件として、全球の気候予測モデルが降雨、台風、風を計算する。海岸への外力を求めるには、この結果からさらに計算を行う必要がある。しかし、たとえば気象研究所の MRI-GCM は 35 年間の積分期間しかないなど、一般に気候予測モデルの計算期
間は、防災で通常議論する再現期間に比べはるかに小さいことが一般的であった。これを背景として、
台風の位置毎に中心気圧、移動方向、移動速度等のパラメータを確率分布で与えモンテカルロ法を援用する確率台風モデルについて橋本ら (2005)や河合ら(2009)により研究がなされてきた。これらは、高潮の特定の極値統計値に着目したものがほとんどで、高潮生起の確率密度分布全体の変化傾向に関する知見は十分でなかった。本研究では、この確率密度分布の変化にまで踏み込んで分析を行った。
本研究を行うにあたり、安田ら(2009 または 2010)により確率台風モデルで作成された現在・将来各10、000 年分の台風の提供を受けた(以下、確率台風)。安田ら(2009)は、気象研究所が行った超高解像度全球大気循環モデル(GCM20)で得られた現在気候と将来気候の予測計算結果から、台風の将来変化の特徴を確率密度関数として抽出した。これらの特徴を、既往台風から確率台風モデルにより発生させた
10,000 年分の台風に適用させ将来気候における 10,000 年分の台風を作成した。
本研究では、三大湾（東京、伊勢、大阪）に来襲する台風について高潮偏差を推算した。高潮計算の対象とした各湾に来襲した台風の個数を表-Ⅱ.4.2.1.1 に示す。表中の緯度経度の範囲を中心気圧深度が 10hPa 以上で通過した台風が対象である。高潮偏差の値は、来襲した各台風がもたらした図Ⅱ.4.2.1.1 中の各地点での台風毎の最大値を採用している。
表-Ⅱ.4.2.1.1

各湾への来襲台風数の比較(高潮計算対象)

84

第Ⅱ部

図-Ⅱ.4.2.1.1

４．２．２

解析に用いた沿岸の測定点得られた高潮偏差データセットの妥当性の検討

本研究スキームで用いている気象研究所の気候予測モデルは、気象予報の現業に用いられている実績に裏打ちされた信頼性が相対的に高い物理モデルである。しかし、確率台風モデルは研究・調査では実績が増しているものの、事業等の計画に用いられるまでに至っていない。そのため、確率台風モデルで得られた高潮偏差が妥当であるかを判定する必要がある。確率台風モデルは、図-Ⅱ.4.2.2.1 に示すよ
うに、現状の台風情報から大量の台風を確率分布により仮想し、高潮を推算するものである。しかし、
確率台風モデルで得た高潮現象のサンプル数が十分に多いとしても、既往台風による高潮現象を含んでいるとは限らず、得られた結果が既往高潮の拡張となっているか確認が必要である。

図-Ⅱ.4.2.2.1

確率台風モデルによる高潮推算結果の妥当性検討の説明

そこで、既往台風で得られた高潮と確率台風（現在気候）で得られた高潮の同一性を調べることとした。統計における検定手法の多くは、有意差を示すために同一性を帰無仮説として棄却基準と比較する
p 値を算定するものである。ここでは確認したいことは同一性であり、厳密には逆の有意差を帰無仮説とする必要がある。そこで、既往台風で得られた高潮偏差と現在気候確率台風の高潮偏差が同じ母集団である可能性が棄却されなければ十分とした。言い換えると、得られた高潮偏差の結果が現実離れしていないことを示すこととした。

85

第Ⅱ部

図-Ⅱ.4.2.2.2

各地点の Brunner-Munzel 検定で得られた p 値

既往台風高潮偏差と現在確率台風確率偏差の間の同一性を、Brunner-Munzel 検定（Brunner et al.、2000）により検定した。計算は、統計用言語の R とそのパッケージを用いた。帰無仮説を「統計的に優位」とする一般的な閾値（p=0.05）（奥村 2008）で評価すると、図-Ⅱ.4.2.2.2 に示すようにほとんどの地点で 0.05 を上回る結果となった。すなわち、検定は帰無仮説に対して行われ、p 値が大きいことから、「有意差は認められず同一性が否定できない」となる。同一性の主張を補強するために、既往台風
高潮偏差のデータセットのみ各地点の隣接両側データをその地点のデータとして追加した集団と現在
気候確率台風（以下、現在台風）の高潮偏差を比較検定した。その結果が、図-Ⅱ.4.2.2.2 の凡例「両側点を含む」のプロットで表示されている。全ての点において p 値がほぼ 0 であり帰無仮説が棄却でき、両者に有意差があることが示される。高潮偏差の沿岸分布は隣接点との著しい差が生じないと考えられるが、既往台風高潮偏差だけに隣接地点のデータを追加しただけで p 値が著しく低下したことは、既往
台風高潮偏差と現在確率台風確率偏差との間の同一性に関する上記の確認結果が有効であることを補強する材料と言える。

86

第Ⅱ部

４．２．３

高潮偏差の階級別頻度の変化

一般に計画・設計上の視点から、既往最大値や超過確率年が 30 年規模等の、特定の低頻度統計量に対応した偏差が着目される。ここでは、それだけでなく、様々な偏差の発生頻度が気候変動影響によりどのように変化しうるかの全体的傾向を把握することをねらう。

図-Ⅱ.4.2.3.1

高潮偏差範囲毎のイべント個数の変化率

87

第Ⅱ部

高潮偏差を区分し、それら区分内の頻度の変化を図-Ⅱ.4.2.3.1 に示す。この図においては、現在気候から将来気候への頻度の変化を、「頻度の変化量」を「現在気候と将来気候の頻度の和」で除したもので表現している。このようにしたのは、同じ「頻度の変化量」であっても、もともと頻度が低い地点の方が、もともと頻度が高い地点より分母が小さくなるので「頻度の変化量」は大きくなり、現状からの変化度合いをよく表現できるからである。これにより、現在気候では発生せず、将来気候では発生した場合は 1 と表現され、逆に現在気候で存在したが将来で発生しない場合には-1 と表現されることにな
る。将来気候の頻度が現在気候の 2 倍は 0.33 と、3 倍は 0.5 と表現される。1 になったものについては
マークの大きさにより頻度を示した。
高潮偏差が 0.5m までの低い区分では 3 つの湾とも負の値となっており減少している。東京湾では現在気候で出現しない 2m 以上の偏差が将来気候では沿岸のほぼ全体で生じている。このように、現在気候では高潮偏差が大きくない湾口部や来襲頻度が低い東京湾で、将来において中程度以上の高潮偏差の頻度が上がる可能性を示している。一方、大阪湾および伊勢湾の湾奥部では現在気候でも 3m を越える偏差が発生しており、将来気候では頻度が増す結果となっている。
各湾における変化特性を代表する地点を選んで確率密度分布を示した（図-Ⅱ.4.2.3.2）。そこで、現在気候と将来気候の高潮偏差の確率密度の分布を重ね合わせ、両者の違いを把握した。偏差のヒストグ
ラムの階級は、各気候と各地点を同様に比較する必要ため、0.05m 刻みに固定した。この図では最頻度付近を含み 1m 前後を中心に示している。大阪湾については、最頻度階級が最も低下した No.36 を選んだ。この地点は、大阪湾の湾奥に位置しており 1m 以上 3m 未満の高潮偏差の頻度はあまり増加していない。伊勢湾については、大阪湾とは逆に最頻度階級が最も増加した No.30 を選んだ。東京湾について
は、高潮偏差 1m から 2m の頻度の増加が最も大きかった No.33 を選んだ。また、3 つの湾を通じて確率密度の変化が最も大きくなった東京湾 No.2 を示した。伊勢湾の No.30 も東京湾の No.33 も同様な変化となっており、高潮偏差が高い側へ潰れた形状と表現できる。東京湾の No.2 は元々1m を上回る頻度が少なかったために大きな変化率となったことが分かる。
気候の変化により将来に台風が巨大化するために、高潮リスクが高まると言われることが多い。これは低頻度の事象で、確率密度関数の裾野の部分の議論である。それに対して、ここでは頻度が比較的高い事象の変化を重点的に示した。その結果、将来気候では、確率密度の頂点は下がり、全体に高潮偏差が高い方へ薄くシフトすることが分かる。

88

第Ⅱ部

図-Ⅱ.4.2.3.2

89

各湾の代表的な変化特性

第Ⅱ部

４．２．４

極値解析を用いた高潮偏差の変化

高潮偏差の値の変化について調べるため極値解析により偏差を求めてそれを代表値として変化を見た。極値解析は実務的に行われている手法により超過確率年を 5 年、10 年、30 年、50 年、100 年とした高潮偏差を求め将来気候時の現在気候に対する変化率として示した(図-Ⅱ.4.2.4.1)。適合分布の採択は、合田（2008）を参考にした。適合分布形は、Weibull 分布か極値 II 型となった。
ちなみに超過確率年 30 年の変化率が 1.6 を越えている地点の将来気候の超過確率年 30 年の偏差の値
は、大阪湾 No.45 が 1.5m、東京湾 No.33 が 1.8m、No.34 が 1.6m であった。
図-Ⅱ.4.2.4.1 で偏差の変化率が高くなっている地域（大阪湾外岸、伊勢湾西岸）では、図-Ⅱ.4.2.3.1の高潮偏差の高いランクについての頻度の変化率も周辺に比べ高くなっている。あるいは、そのランクの偏差が将来新たに生じている（変化率が 1.0）。また、東京湾の湾奥部では、頻度も偏差も増加する。

図-Ⅱ.4.2.4.1

再現期間別による高潮偏差変化率の特性

90

第Ⅱ部

４．２．５

まとめ

三大湾（東京、伊勢、大阪）に来襲する台風について確率台風モデルの出力結果を用いて高潮偏差を推算し、現在気候と将来気候について比較を行った。その結果、従来は高潮偏差が小さかった湾口部付近で、その現在気候から将来気候に向けての増加率が他に比べ大きくなる可能性が示された。また、全体的に、最頻を中心とした低い偏差では頻度が低下し、元々低頻度である偏差が大きい側では頻度が増すという変化が、高潮偏差の確率密度分布形に起こる可能性が示された。この推算結果に対応して、超過確率年が 30 年～100 年という低頻度の高潮偏差が全体的に増加する可能性が示され、その増加率に関する見積もり結果を得た。一連の検討に用いた手法は発展途上であり、得られた数字をそのまま防災・減災のための施策に用いる段階ではない。他方、本検討の成果は、今後のさらなる検討の方向性の議論や論点整理に役立つと考えられる。
参考文献：
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http://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/brunner-munzel.php、参照 2011-04-29.
河合弘泰、橋本典明、山城賢、安田誠宏（2009）確率台風シミュレーションの風場モデルと将来の台風出現特性による確率高潮偏差の変化、土木学会論文集 B2 (海岸工学)、Vol.65、No.1、pp.1256-1260.
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http://www.mlit.go.jp/river/basic_info/jigyo_keikaku/gaiyou/kikouhendou/pdf/toshin.pdf、参照
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国土交通省国土技術政策総合研究所（2008）気候変動による豪雨時の降雨量変化予測－GCM20による評価を中心に－、国土技術政策総合研究所資料、No.462
国土交通省（2010）洪水に関する気候変化の適応策検討ガイドライン
http://www.mlit.go.jp/river/basic_info/english/pdf/guigelines_jpn.pdf
国土交通省水管理・国土保全局水資源部（2012）気候変動による水資源への影響検討会、第1回、資料2（http://www.mlit.go.jp/common/000217691.pdf）
国土地理院(2003):「2000 年度平均成果」について -全国 の水準点の高さ(標高)を改定して 1 年-,http://vldb.gsi. go.jp/sokuchi/level/2000level.html,参照日 2009-06-03.
もしくは、「2000 年度平均成果」と「測地成果 2011」,
http://www.gsi.go.jp/sokuchikijun/suijun-2000seika.html,参照日 2016-6-16.
住 明正（2005）高分解能大気海洋モデルを用いた地球温暖化予測に関する研究、2004 年度共生報告会
原稿、http://www.jamstec.go.jp/kakushin21/kyousei/houkoku/h16/RR_K011.pdf
社会資本整備審議会河川分科会（2008）水災害分野における地球温暖化に伴う気候変化への適応策のあり方について（答申）
http://www.mlit.go.jp/river/basic_info/jigyo_keikaku/gaiyou/kikouhendou/pdf/toshin.pdf、
橋本典明、河合弘泰、松浦邦明（2005）地球温暖化を考慮した将来の台風特性の解析と確率台風モデル

91

第Ⅱ部

への導入、海工論文集、第 52 巻、pp.1221-1225.
藤田光一、服部敦、菊森佳幹、野口賢二、土屋修一（2011）気候変動に伴う河川管理等への影響評価、
21世紀気候変動予測革新プログラム 超高解像度大気モデルによる将来の極端現象の変化予測に関する研究（課題代表者：鬼頭昭雄）、平成22年度研究成果報告書、pp.76-88.*
松山洋、谷本陽一(2005)UNIX/Windows/Macintoshを使った実践!気候データ解析、古今書院

文部科学省研究開発局（2012）21世紀気候変動予測革新プログラム「超高解像度大気モデルによる将来の極端現象の変化予測に関する研究、平成23年度研究報告書
安田誠宏、安藤圭、森信人、間瀬肇（2009）地球温暖化予測に基づく将来台風変化予測とその確率モデ
リング、土木学会論文集 B2 (海岸工学)、Vol.65、No.1、pp.1281-1285.
安田誠宏、林祐太、森信人、間瀬肇（2010）地球温暖化による高潮・高波推算に対応可能な確率台風モ
デル、土木学会論文集 B2 (海岸工学)、Vol.66、No.1、pp.1241-1245.
Brunner、 E. and Munzel、 U. （2000） The Nonparametric Behrens-Fisher Problem: Asymptotic
Theory and a Small-Sample Approximation. Biometrical Journal、 Vol.42、pp.17-25.
IPCC AR4 (2007) IPCC fourth assessment report (AR4)、http://www.ipcc.ch/.
発表論文：
野口賢二、福濱方哉、竹内一浩、山本享(2008)天気図から抽出した擾乱データセットを用いた近年の海岸災害と気象の関係、海岸工学論文集、第 55 巻、pp.1336-1340.*
野口賢二、諏訪義雄、五味久昭、松藤絵理子(2010)気候変動適応に向けたわが国沿岸の既海面上昇基準量の設定にむけて、土木学会論文集 B2 (海岸工学)、Vol.66、No.1、pp.1256-1260.*
野口賢二、諏訪義雄(2011)気候予測モデルの結果を用いて算出した三大湾の将来高潮偏差の変化特性、土木学会論文集 B2 (海岸工学)、第 67 巻、pp.1186-1190.*

92

第Ⅱ部

５．水資源計画・管理の視点から見た気候変動影響
５．１

はじめに

気候変動に伴い現在と比較して将来渇水が発生・深刻になる可能性についてはいくつか報告されている。例えば、降水量の変化特性について研究した事例としては和田らの研究が挙げられる（和田ら 2005）。和田らは空間解像度 20 km である RCM20（ 地球温暖化予測情報

第 6 版）（ 表-Ⅱ.1.2.1

を参照）の出力を用いて、年降水量および季節降水量の変化傾向を調査し、年降水量は将来増加す
るが、季節降水量については冬期から春期の降水量が減少する可能性を示した。また、積雪地域において融雪出水による河川流量が低減する可能性を示唆した。自然流量の将来変化予測を行った研究事例としては、例えば立川らの研究が挙げられ（立川ら 2011）、空間分解能 1 km の日本全国分
布型流出モデルを作成し、空間解像度 20 km の MRI-AGCM3.1S による予測シミュレーションを実施している。月流量の変化に着目して変化傾向を分析した結果、豪雪地帯である東北地方中・南部
や北信越地方で気温上昇により積雪・融雪が影響を受け、月流量の変化が大きくなる可能性を示した。また、特定の流域を対象とした流況予測シミュレーションも行われており（立川ら 2009 および Sato et.al. 2013）、特に寒冷地において温暖化に伴って積雪・融雪量の減少・季節的な流況が平滑化されることを特徴として挙げている。水資源施設を考慮した渇水に関する研究として、川村ら
は MRI-RCM20 を用いて豊平川流域を対象とした流出・利水計算を実施して豊平峡ダムおよび定山渓ダムへの影響について検討した。その結果、豊平峡ダムでは融雪出水の早期化に伴って 6 月中旬
から 8 月中旬まで利水放流が行えない日が出現する可能性が示されている。また、適応策として豊平峡ダムで利水補給が実施できない場合における定山渓ダムからの放流可能性について言及している（川村ら 2011）。
上述の研究は主に一つの予測結果出力を用いて検討が実施されているが、近年は計算条件が異なる複数の予測結果を用いて予測の不確実性を評価することが重要であるとされている。上述の研究が 実 施 さ れ て い た 当 時 、 予 測 の 不 確 実 性 を 評 価 す る た め の 複 数 の 予 測 デ ー タ と し て は CMIP3(Phase 3 of the Coupled Model Intercomparison Project)の予測データが利用可能であった。道広らは、日本を対象として CMIP3 で利用可能な 24 モデルを対象として降水量だけでなくその他の気象要素も含めて精度評価を行い、観測値の再現性が高い 10 モデルを採用して予測の不確実性について検討を行っている（道広ら 2011）。その検討では CMIP3 モデルのメッシュ解像度が 100-450km
程度と大変粗いための日本の陸地にかかる全メッシュ平均値について検討を行っており、現時点でのモデル解像度では日本の気候について地域特性を論じることは実質困難であるとしており、特定の流域等を対象として予測の不確実性を評価する事は実質難しかった。
そのような中、Ⅱ部の第 1 章 5 で述べられている通り気象庁・環境省が RCP シナリオに基づく日本を対象とした気候変動予測のシミュレーション結果を公表した（以下、気象庁・環境省データ）（気象庁、環境省 2014）。このシミュレーションは、空間解像度 20km の出力結果が得られるため、日本国内における不確実性を考慮した地域別の気候変動影響評価・適応策の検討に用いられることが期待されている。ここでは、積雪・融雪が発生しないダムを有する流域と積雪・融雪が発生する
ダムを有する流域を対象として、気象庁・環境省データを用いてダムに着目した気候変動による渇
水への影響について検討を行う。

93

第Ⅱ部

５．２

対象ダム・流域と検討手順

ここでは、下記の 2 ダムが位置する 2 流域を対象とした検討を実施する。
1. A ダム（B 川水系）
オールサーチャージ形式のダムで、ダム流域面積は約 90 km2 である。利水容量は約 1,000 万 m3であり、利水基準地点は C 地点（上流流域面積：約 530 km2）である。流域は日本海側に位置するが、大規模な積雪・融雪は発生しない。土地利用の多くは森林であり 91 %を占め、次いで水田・畑地等の農用地が 7 %を占めている。C 地点の流量は支川の D 川に位置する A ダムから主に補給される（図-Ⅱ.5.2.1）。
2. E ダム（F 川水系）
制限水位方式のダムで、ダム流域面積は約 230 km2 である。利水容量は約 6,000 万 m3 であり、利水基準地点は G 地点（上流流域面積：約 6,300 km2）である。E ダムは F 川の支川である H 川に位置している。F 川流域は日本海側に位置し、冬に積雪、春に融雪が発生する流域である。土地利用の多くが森林であり 72 %を占める。森林に続いて水田を主として農用地が 14 %を占めている。
また、E ダム以外にも F 川流域内には複数のダムが存在するが、それらのダムは F 川と H 川の合流点の上流に位置する I 地点までを利水補給の対象としており、G 地点の流量は主に E ダムから補給される。
上記の 2 ダムを含む 2 流域を対象として下記の手順で検討を実施する。
①

対象流域・ダムに関する流出モデル・利水モデルの構築・検証②

気象庁・環境省データを用いた将来の降水量の変化傾向（年降水量、月降水量および連続小雨日数）の評価③①で構築した流出・利水モデルに気象庁・環境省データを入力した計算・評価

C地点
G地点

B川

F川

Aダム
D川

Eダム
H川
I地点

図-Ⅱ.5.2.1

A ダム（B 川流域）模式図

図-Ⅱ.5.2.2

94

E ダム（F 川流域）模式図

第Ⅱ部

５．３

流出計算モデルおよび利水計算モデルの構築・検証

５．３．１

流出計算で使用するモデル

両対象河川流域について、流出計算は WEP モデルを利用した。WEP モデルは、分布物理型の流出モデルであり下記の特徴を有している（図-Ⅱ.5.3.1.1、図-Ⅱ.5.3.1.2）
 自然流域だけでなく、複雑な土地利用・水利用のある都市河川流域にも適用できる。
 例えば畑地と水田がメッシュ内に混在するような場合でも、蒸発散等の計算において不均質性を考慮できる。
 土壌－植物－大気間での相互作用をモデル化しており、地表面過程を詳細に解析できる。また気象モ
デルとの連携もとりやすい。
 不飽和土壌水の流れに対して、Richards 方程式と同程度の精度を有し、計算時間の短い一般化
Green-Ampt モデルを作成し使用している。
 飽和地下水流れに対して、鉛直方向の水の移動を考慮した平面多層モデルを用い、計算速度の向上を図っている。
 水循環のみならず鉛直一次元の熱輸送も同時に解析できる。
今回、積雪・融雪が発生する F 川流域を対象とした計算の実施にあたって、積雪・融雪計算機能
を WEP モデルに追加した。

図-Ⅱ.5.3.1.1

５．３．２

WEP モデルの鉛直構造

図-Ⅱ.5.3.1.2

WEP モデルの平面図（落水線）

Ａダム流域（１）流出計算WEP モデルの検証として、降水量データ（16 地点）および気象データ（アメダス観測地点 3 地
点の気温、風速、相対湿度等のデータ）を入力とした計算を行い、A ダムの流入量で検証を行った。
検証期間は 1985 年～2004 年の 20 年間である。図-Ⅱ.5.3.2.1 に示す月平均流入量で見ると A ダ
ムの流入量について年間の変動は概ね再現されているが、図-Ⅱ.5.3.2.2 に示した一部期間を拡大した結果を見ると A ダムの流入量は基底流量がやや過大評価となっている。

95

第Ⅱ部

図-Ⅱ.5.3.2.1

A ダムの流入量再現計算結果（20 年間の平均値、エラーバーは最大値および最小値を示す。）

図-Ⅱ.5.3.2.2

A ダム流入量の再現計算結果（1985 年 1 月～12 月部分を拡大）（２）利水計算
利水計算モデルでは A ダムの操作規則に則って作成した。A ダムは C 地点において正常流量が満足されるように補給を行っている。取水量は実績の取水量（発電用水：1 件、水道用水：1 件、かんがい用水：14 件）を与え、農業用水の還元率は 0.3 とした。A ダムの流入量および残流域からの流出量は前節で述べた WEP モデルの計算値を使用し、計算対象期間 1985-2004 の 20 年間を対象とした利水計算を実施した。図-Ⅱ.5.3.2.3 には試験湛水や工事等の規則操作以外に人為的な操作が行われた期間を除いた 1997 年～2004 年の結果を示す。図-Ⅱ.5.3.2.3 に示す通り、計算された貯水位は概ね実績値を再現していることが分かる。実績では夏期に貯水位が下がる傾向があり、この傾向は計算値でも再現されているが、実績において夏期に貯水位が比較的大きく低下した 1998 年や2002 年については実績と比較して計算値の貯水位低下は小さい結果となった。

96

第Ⅱ部

図-Ⅱ.5.3.2.3

５．３．３

利水計算モデルによる貯水位の再現計算結果

Ｅダムに関する検証（１）流出計算の検証
WEP モデルの検証として、降水量データ（観測地点数：16 地点）および気象データ（アメダス
観測地点 3 地点の気温、風速、相対湿度等のデータ）を入力した計算を行い、E ダムの流入量で検証した。また G 地点の自然流量データ（ダムの操作や取水の影響がなかった場合の流量）を入手したため、このデータでの検証も行った。検証期間は 1990 年～2004 年の 15 年間である。
図-Ⅱ.5.3.3.1 および図-Ⅱ.5.3.3.2 に示す 15 年間の月平均流量（流入量）でみると、E ダムの流入量、G 地点の自然流量ともに年間の変動を表現しており一定の再現精度が得られているように見える。しかし、図-Ⅱ.5.3.3.3 および図-Ⅱ.5.3.3.4 に示した一部期間を拡大した結果を見ると、E ダムの流入量、G 地点自然流量共に年間の大まかな流況変動は再現できているものの絶対量で見ると誤差が大きい期間も存在していることが分かる。特に、積雪期（1 月、2 月）において、実績では E ダムの流入量が減少し続けるのに対し計算では一定の流量が出続ける計算結果となっており、積雪量の計算に誤差が存在することが示唆される。

図-Ⅱ.5.3.3.1

図-Ⅱ.5.3.3.2

E ダム流入量の再現計算結果

G 地点の自然流量再現計算結果（15 年間の平均値、エラーバーは最大値および（15 年間の平均値、エラーバーは最大値および最小値を示す。）

最小値を示す。）

97

第Ⅱ部

図-Ⅱ.5.3.3.3

図-Ⅱ.5.3.3.4

E ダム流入量の再現計算結果（1991 年 6 月～1992 年 5 月部分を拡大）

G 地点の自然流量再現計算結果（1994 年 1 月～12 月部分を拡大）（２）利水計算
利水計算モデルは E ダムの操作規則に則って作成した。E ダムは G 地点の正常流量が満足されるように補給を行う。取水量は実績の取水量が一部しか入手できなかったため水利権量（発電用水：1
件、水道用水：10 件、工業用水：3 件、かんがい用水：249 件）を与えた。農業用水の還元率は 0.5とした。ここで、F 川流域では流域の上流部 E ダム以外にも利水補給を目的とする多目的ダムが存在するものの、それらのダムは F 川と H 川の合流点上流にある I 地点までを補給対象としており、利水基準地点である G 地点への補給は主に E ダムが行っている。よって、利水計算モデルの検証においては G 地点への補給は E ダムのみが行い、I 地点の正常流量は常時満足されるものと仮定してI 地点の実績値を利水計算モデルの入力として計算した。検証期間は 1990 年〜2004 年の 15 年間である。
図-Ⅱ.5.3.3.5 は利水計算モデルによる E ダムの貯水位の再現計算結果である。ここでは最初に、利水計算モデルにおいて操作規則が正確にモデル化されているかを確認するため、流入量に実績値、
G 地点の流量として自然流量を与えた場合の利水計算を実行した。その結果、計算された貯水位は、実績の貯水位を再現しており、利水計算モデルにおいて操作規則が正確にモデル化されたていることが確認された。続いて E ダム流入量および I 地点から G 地点間の残流域からの流出量については
WEP モデルによる計算値を入力とした場合に貯水位が再現できるかを検証した。その結果、年間の貯水位の変動傾向は概ね再現できるが絶対量については誤差が大きい期間が散見された。毎年 12 月

98

第Ⅱ部

頃に計算の貯水位が実績と比較して急激に低下して誤差が大きくなり、5 月頃融雪出水によって常時満水位まで貯め上がる時期に実績と計算が一致する傾向がある。上述した通り流入量に実績値を用いた場合の貯水位の再現性は良好であったため、WEP モデルによる流入量の計算値に誤差が存在すると考えられる。その一方で、かんがい期に関する利水計算については一定の精度を有している。
また、1989 年 10 月～1990 年 10 月において計算結果と実績値が大きく異なっているのは、当該期間 E ダムは試験湛水中であり規則操作とは異なる運用を実施していたためである。

図-Ⅱ.5.3.3.5

５．４

利水計算モデルによる貯水位の再現計算結果

将来予測計算５．４．１

使用した気象庁・環境省データ

第Ⅱ部の第 1 章 5 で示された通り気象庁・環境省データには、表-Ⅱ.5.4.1.1 に示す通り現在気候については積雲対流スキームの違いによる 3 ケース、将来気候については温暖化ガス排出シナリ
オ、海面水温、積雲対流スキームの違いによる合計 16 ケースの出力結果が存在し、利用可能である。
これらのケースのうち本検討では、積雲対流スキームについて気象研究所が開発した YS スキームを用いた出力結果を利用することとし、現在気候については表-Ⅱ.5.4.1.1 の番号 1 (HPA_m02)を利用することとした。また将来気候については危険側を評価するという観点から、温暖化排出ガスが最 も 多 い RCP8.5 シ ナ リ オ の 中 か ら YS ス キ ー ム を 採 用 し て い る 番 号 4 (HFA_rcp85_c1), 7(HFA_rcp85_c2)および 10 (HFA_rcp85_c3)の 3 ケースを利用することとした。なお、現在気候および将来気候の計算期間はそれぞれ 1984 年 9 月～2004 年 8 月および 2080 年 9 月～2100 年 8 月のそれぞれ 20 年ずつである。また、それぞれのケースの出力結果に対して、降水量および気温について
統計的なバイアス補正を施して利用した。以降、HPA_m02 を「現在気候」、将来気候のデータはHFA を削除して rcp85_c1、rcp85_c2、rcp85_c3 と標記することとする。

99

第Ⅱ部

表-Ⅱ.5.4.1.1

５．４．２

気象庁・環境省出力の結果一覧表

Ａダム流域（１）降水量の変化傾向
A ダム流域の年降水量および月降水量の変化傾向を整理した結果を図-Ⅱ.5.4.2.1 および図Ⅱ.5.4.2.2 に示す。年降水量については、平均値および最小値について増加するケースと減少するケースが存在しており明瞭な傾向が得られない。また月降水量については、6、7 および 8 月の平均
月降水量が減少することがほぼ全てのケースについて予測されており、夏期の降水量が減少する可能性があることを示唆している。

図-Ⅱ.5.4.2.1

年降水量（期間の平均、最大、最小）

図-Ⅱ.5.4.2.2

平均月降水量次に連続小雨日数（ここでは日降水量 5 mm 未満を小雨とする）について示す。ここでは、かんがい期および非かんがい期を 5 月 1 日～9 月 30 日および 10 月 1 日～4 月 30 日として設定し、それぞれについて各ケースの 20 年間の連続小雨日数の頻度を調べた。その結果が図-Ⅱ.5.4.2.3 および図-Ⅱ.5.4.2.4 である。かんがい期については、現在気候の最大連続小雨日数は 35-40 に分布するのに対し、将来気候の 3 ケースについては rcp85_c1 および c3 は最大連続小雨日数が 35 以上の階

100

第Ⅱ部

級に分布しているものの、c2 の最大値は 30-35 で現在気候と比較して短くなる予測となっており、ケース間の予測結果の差が大きかった。15-20 程度の連続小雨日数については、あまり頻度が変化
しない予測となっているが、20 日以上の連続小雨については 3 つのケースについていずれも頻度が多くなると予測されており、渇水リスクは現在気候と比較して高まると考えられる。非かんがい期については、現在気候の最大連続小雨日数は 45-50 に分布している。その一方で将来気候について
は rcp85_c1 および c3 は 45-50、55-60 と連続小雨日数が増加する予測である一方で、c2 の最大値
は 40-45 で現在気候と比較して短くなる予測となっており、ケース間の予測結果の差が大きかった。

図-Ⅱ.5.4.2.3

連続小雨日数（かんがい期）

図-Ⅱ.5.4.2.4

連続小雨日数（非かんがい期）（２）流出量の変化傾向
B 川流域を対象として作成した WEP モデルに現在気候および将来気候 3 ケースの降水量、気温を入力して流出計算を実施した結果を図-Ⅱ.5.4.2.5 に示す。上述した通り 6、7 および 8 月の降水量が減少する予測が得られた。しかし、A ダムの月別の平均流入量の変化傾向としては 8 月は 3 ケースで減少する予測である一方で 6 月および 7 月については 3 ケース間で増減傾向が分かれる結果となり、降水量の予測結果ほど明瞭な傾向は見られなかった。それ以外の時期では、5 月および 9月についてはいずれのケースでも現在気候と比較して流入量が増加する予測結果となった。それ以外の月については 3 ケース間の予測結果が分かれ、明瞭な増減傾向は出なかった。

図-Ⅱ.5.4.2.5

A ダムの月平均流入量

101

第Ⅱ部

（３）貯水位の変化傾向
利水計算における将来の取水量は、2000-2004 の 5 ヵ年の実績の取水量の平均値を与えた。20 年
間の貯水位の時系列を図-Ⅱ.5.4.2.6 に示す。その結果、図-Ⅱ.5.4.2.5 において夏期（6、7、8 月）の各月の流入量の平均値については明確な変化傾向は予測されなかったものの、貯水位については現在と比較して夏期に低下することがいずれのケースについても確認された。図-Ⅱ.5.4.2.7 に示す 20 年間の月平均貯水位で見ても将来においてはいずれのケースでも平均的に夏期の貯水位が現在と比較して低くなることが予測されている。夏期における月毎の平均的な流入量については明瞭な変化傾向が得られなかったため、夏期の複数ヶ月について連続的に見た流入量の減少と放流量の増加による水収支の悪化が貯水位低下の要因として考えられる。図-Ⅱ.5.4.2.8 は、A ダムの現在気候および将来気候 3 ケースについて、20 年分の 6、7、8 月連続 3 ヶ月の平均流入量の頻度を示したものである。この図からは、現在気候と比較して将来気候において流入量が減少する予測結果は得られなかった。一方放流量については、放流量のデータそのものは洪水時の放流が含まれており利水補給に相当する放流量について評価することが難しいため、ここでは C 地点の自然流量の予測計
算結果について調べた。その理由は、A ダムからの利水補給の実施および利水補給量は C 地点の流況によって決まることおよび C 地点の自然流量の将来変化を見ることで将来気候における利水補給量の増減傾向を定性的に把握することができるためである。C 地点の自然流量の現在気候および将来気候 3 ケースの計算結果について 20 年分の 6、7、8 月の連続 3 ヶ月の平均値を整理し、18.0 m3/s
以下について発生頻度を示したものが図-Ⅱ.5.4.2.9 である。18.0 m3/s 以下について示した理由は、C 地点では正常流量が約 2.0 m3/s であり、C 地点上流における水利権量の合計が約 15.0 m3/s であることから、自然流量が約 17.0 m3/s を下回った時に A ダムから利水補給が行われると考えられるためである。その結果、現在気候と比較して将来気候においては 3 ケースいずれも 6、7、8 月の連
続 3 ヶ月平均自然流量は大きく現在気候と比較して減少する予測となっており、現在気候と比較して将来気候においては多い利水補給量が必要とされることが分かる。このことから、現在気候と比較して将来気候においては利水補給量が増加することが貯水位低下の要因であると考えられる。
また、20 年間で貯水位が最低水位に到達する回数（以下、不足回数）、貯水位が最低水位になる継続
日数の 20 年間の最大日数（以下、最大不足日数）で評価した結果を表-Ⅱ.5.4.2.1 に示す。不足回数および最大不足日数は、全てのケースで現在気候と比較して増加する傾向であった。

102

第Ⅱ部

図-Ⅱ.5.4.2.6

現在および将来の貯水位の時系列

図-Ⅱ.5.4.2.7

月平均貯水位の変化

103

第Ⅱ部

図-Ⅱ.5.4.2.8

A ダムにおける連続 3 ヶ月

図-Ⅱ.5.4.2.9（6,7,8 月）の平均流入量の発生頻度

表-Ⅱ.5.4.2.1

C 地点における連続 3 ヶ月（6,7,8

月）の平均自然流量の発生頻度

不足回数および最大不足日数の整理結果

項目

現在気候

rcp85_c1

rcp85_c2

rcp85_c3

不足回数

0

7

2

4

最大不足日数

0

21

3

37

５．４．３

Ｅダム流域

（１）降水量の変化傾向
年降水量および月降水量について整理した結果を図-Ⅱ.5.4.3.1 および図-Ⅱ.5.4.3.2 に示す。年降水量については、20 年間平均値は大きくは変化しない予測となった。また、最大値および最小値については増加するケースとそうでないケースが存在しており明瞭な変化傾向は得られなかった。
また、月降水量については、rcp85_c3 のみ 7 月の平均月降水量が増加する傾向が見られるが、rcp_c1
および rcp_c2 は同様の予測結果を示しておらず、ケース間の予測結果の差が大きかった。その一方で、8 月、11 月については 3 ケース全てが減少傾向、3 月については 3 ケース全てが増加傾向を示した。それ以外の月については現在気候と比較して明瞭な変化傾向は示されなかった。

図-Ⅱ.5.4.3.1 年降水量（期間の平均、最大、最小）

図-Ⅱ.5.4.3.2

平均月降水量次に連続小雨日数（ここでは日降水量 5 mm 未満を小雨とする）について示す。ここでは、E ダムのかんがい期（5 月 1 日～9 月 30 日）および非かんがい期（10 月 1 日～4 月 30 日）に分けて各シナリオの 20 年間の連続小雨日数の頻度を調べた。その結果を図-Ⅱ.5.4.3.3 および図-Ⅱ.5.4.3.4

104

第Ⅱ部

に示す。かんがい期においては、現在気候の最大連続小雨日数は 30-35 に分布するのに対し、将来気候の 3 ケースについては 30-35、35-40、40-45 と現在気候と同等もしくは長い連続小雨日数を示しており、現在と比較して連続小雨日数の最大値が長くなる可能性を示唆している。また、最大値だけでなく 15-20、20-25、25-30 といった連続小雨日数の頻度についても現在気候と比較して増加することが予測されている。また、非かんがい期については、現在気候の最大連続小雨日数は 30-35であり、将来気候については 30-35、45-50、55-60 に分布しており最大の連続小雨日数が増加する予測となっている。その一方で、15-20 や 20-25 といった期間の連続小雨についてはいずれのケースでも頻度が減少、または変化しない予測となった。

図-Ⅱ.5.4.3.4 連続小雨日数（非かんがい期）

図-Ⅱ.5.4.3.3 連続小雨日数（かんがい期）（２）流出量の変化傾向
F 川流域を対象として作成した WEP モデルに現在気候および将来気候 3 ケースの降水量、気温を入力して流出計算を実施した結果を図-Ⅱ.5.4.3.5 に示す。その結果、夏～秋（7 月～11 月）の流出傾向は現在気候と将来気候で大きく変化しない。その一方で、12 月～6 月の流況は大きく変化する予測となった。現在気候における積雪期である 12 月～2 月の流量が増加し、融雪期である 5、6 月の流量は減少が顕著であった。これは、既往研究でも数多く報告されている通り気温の上昇に伴うものである。図-Ⅱ.5.4.3.6 に示す通り F 川流域では年間を通じて平均で 5℃程度気温が上昇する予測となっている。現在気候では 12 月～3 月は 0℃前後の気温であるのに対し、将来気候ではこの期間の気温は 2℃以上となるため降水の多くが雨になると考えられるためである。

図-Ⅱ.5.4.3.5 E ダムの月平均流入量

図-Ⅱ.5.4.3.6 E ダムの平均気温

105

第Ⅱ部

（３）貯水位の変化傾向
E ダムを含めて F 川流域の流出計算を行い、その結果を利水計算モデルに入力し、E ダムの貯水位について利水計算を実施した。取水量は、現在気候と将来気候共に水利権量で与え、I 地点の正常流量は上流のダムから供給されることで常時満足されるものとして計算した。また、E ダムの最低水位は 341.5 m であるが、332.0 m までは取水可能であるため、将来予測計算については 332.0 m を取水できる最低水位とした（以下、332.0 m を下限水位と記す）。図-Ⅱ.5.4.3.7 に貯水位の時系列を示す。
図-Ⅱ.5.4.3.7 から明確なことは、現在気候においては洪水期に入る毎年 6 月に常時満水位から夏期制限水位に向けて貯水位を下げるドローダウンが行われているのに対し、将来気候においては代掻き期間においてダム流入量が低下することで洪水期に入る以前に貯水位が制限水位よりも低くなるため、いずれのケースについてもドローダウンの実施頻度が減ることが予測される。次に、20 年間の月平均貯水位の結果を図-Ⅱ.5.4.3.8 に示す。将来気候においては融雪の早まりを受けて 1～4 月に現在と比較して貯水位が大きく上昇し、かんがい期である 5 月、6 月に流入量の低下に伴って貯水位が低下する予測となっている。さらに、5、6 月に貯水位が大きく低下した状態で洪水期に入るため、洪水期も引き続いて貯水位が低くなる状態が予測される。次に、20 年間で貯水位が下限水位に到達する回数（以下、不足回数）、貯水位が下限水位になる継続日数の 20 年間の最大日数（以下、最大不足日数）で評価した結果を表Ⅱ.5.4.3.1 に示す。3 ケースについて、不足回数はおよび最低でも 19 回、最大不足日数についても全てのケースについて現在気候と比較して大幅に増加する予測となった。

106

第Ⅱ部

図-Ⅱ.5.4.3.7 月平均貯水位の変化

図-Ⅱ.5.4.3.8 月平均貯水位の変化

107

第Ⅱ部

表-Ⅱ.5.4.3.1 不足回数および最大不足日数の整理結果

５．５

項目

現在気候

rcp85_c1

rcp85_c2

rcp85_c3

不足回数

0

20

33

19

最大不足日数

0

86

117

120

考察

５．５．１

２ダムにおける検討結果のまとめ

A ダムについては、将来気候においては夏期に降水量が低下することが今回検討を行ったほぼ全てのケースで予測されており、それに伴う C 地点の自然流量の減少およびその減少分を補うためのA ダムからの利水補給量の増加によって貯水位が低下することが予測された。これに伴って、表Ⅱ.5.4.2.1 に示した通り、不足回数、最大不足日数共に現在気候と比較して将来気候では全てのケースで増加することが予測され、将来気候においては現在よりも渇水リスクが増加すると考えられる。一方 E ダムについても、表-Ⅱ.5.4.3.1 に示した通り、A ダムと同様に不足回数、最大不足日
数共に現在気候と比較して将来気候では全てのケースで増加することが予測された。E ダムにおいては、水需要量が大きい代掻き期において現在よりも将来は気温上昇の影響により融雪による流入量が減少するため、貯水位が急激に低下することが予測された。この現象は、規模の違いはあるもののほぼ毎年のように発生することが予測され、不足回数が現在気候と比較して全てのケースについて増加するのはこれが原因である。それに加え、かんがい期においては図-Ⅱ.5.4.3.2 で月降水量の減少、図-Ⅱ.5.4.3.3 で連続小雨日数の長期化が全てのケースについて予測されており、代掻き期に貯水位が下がった状態から降水量の減少、長い連続小雨が発生することで、最大不足日数が現在気候と比較して大幅に増加することが予測された。

５．５．２

気候変動が渇水に与える影響を簡易的に評価するための指標

本検討では、A ダムと E ダムという 2 ダムを特別に選定して気候変動が渇水に与える影響について流出計算・利水計算により検討を実施した。今後、全国の河川流域で同様の検討が行われることが望ましいが、全ての河川流域について本検討で示したような計算を実施するのは大変な作業を要するため困難である。そこで、渇水に関するなんらかの簡易的な指標により渇水に与える影響が大きいと予測される流域を全国から抽出し、それらの流域については本検討で示したような詳細な検討を実施することが望ましいと考える。
渇水を評価する指標は、年降水量、月降水量、連続無降雨日数、連続小雨日数などなど数多く挙げられ、どの指標が渇水を適切に評価できるかについてはこれまであまり明確には示されていない。
そのような中、本検討で詳細な検討を実施した 2 流域の結果からは、積雪・融雪が発生しない流域
では「連続小雨日数の変化傾向」、積雪・融雪が発生する流域では「連続小雨日数の変化傾向及び気温の上昇量」が有効である可能性が示された。

５．６

まとめ

気象庁・環境省データを用いて積雪・融雪がないダムおよびあるダムを対象としてダムに着目した気候変動による渇水への影響について検討を行った。

108

第Ⅱ部

積雪・融雪がない A ダムにおいては、現在気候において貯水位が最も下がり渇水が発生しやすいのは夏期である。将来気候においては、夏期降水量の減少及び連続小雨日数の長期化により夏期における貯水位が現在よりも低下し、渇水になりやすくなることが予測された。これは、現在気候において最も発生しうる夏期の渇水が将来気候においてより深刻になることを意味する。その一方で、積雪・融雪がある E ダムにおいて将来予測される渇水は、水需要量が大きい代掻き期における大幅な貯水位低下にさらに夏期における降水量の減少・連続小雨の長期化が加わるという現在気候においてはあまり発生しないタイプの渇水であることが分かった。A ダム、E ダム共に渇水リスクが増加する予測結果ではあるが、積雪・融雪がない A ダムと比べて積雪・融雪が発生する E ダムにおいて、現在と比較して頻度、期間共に渇水が深刻化することが予測された。
積雪・融雪が発生しない流域では「連続小雨日数の変化傾向」、積雪・融雪が発生する流域では「連続小雨日数の変化傾向及び気温の上昇量」を検討することで、気候変動が渇水に与える影響を簡易的に評価できる可能性が示された。
参考文献：
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デルの木曽三川流域への適用、京都大学防災研究所年報、54(B)、pp.757-769
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和田一範、村瀬勝彦、冨澤洋介(2005)地球温暖化に伴う降雨特性の変化と洪水・渇水リスクの評価に関する研究、土木学会論文集、No.796/II-72、pp.23-37
Kitoh A., Ose T., Kurihara K., Kusunoki S., Sugi M. KAKUSHIN Team-3 Modeling Group (2009)
Projection of changes in future weather extremes using super-high-resolution global and regional
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Hydrological Research Letters, 3, pp.49-53
Sato Y., Kojiri T., Michihiro Y., Suzuki Y., Nakakita E. (2013) Assessment of climate change impacts
on river discharge in Japan using the super-high-resolution MRI-AGCM, Hydrological Processes,
27, pp.3264-3279

109

第Ⅱ部

６．河川環境の視点から見た気候変動影響
６．１

本研究で採用しているアプローチ

河川法において、河川環境の整備と保全が目的の１つとされ、河川環境は、「河川の自然環境」（河川の流水に生息・繁茂する水生動植物、流水を囲む水辺地帯に生息・繁茂する陸生動植物に関わる多様な生態系）、及び、「河川と人との関わりにおける生活環境」（流水の水質（底質を含む）、河川に係る水と緑の計画、河川空間のアメニティ等）であると捉えられている（河川法研究会、2006）。
ここで、地球温暖化に伴う気候変動により気温上昇や降雨パターンの変化等の気候変動が生じたとす
れば、本章に先立つ各章において既に議論してきたように、洪水のような短期流出や水資源に直結する
長期流出および海面水位の変化を通じて河川の流量・水位に変化が生じるとともに、河川水温も上昇し、それに伴い水質も変化する可能性がある。流量や水温・水質は、河川における物理環境、生化学的環境を規定する重要な要素であり、これらの特性が変われば、河川の生態系にも変化を生じせしめるだろうということは想像に難くない。また、河川の自然環境は、平常時の水環境だけでなく、洪水による攪乱、
洪水の作用がもたらす河道地形や植生などの変化によっても規定される。気候変動により洪水生起状況の変化が起これば、そのことも河川の自然環境を変える要因になる。
しかし、流量や水温・水質の変化が生物および生態系に与える影響だけをとっても、そのメカニズムは複雑であり、そのメカニズム解明や予測手法の開発は限定的なものにとどまっている。さらに、気候変化予測モデルをベースに、各河川の水環境を規定する上記のような要素までも細かく予測することは、
気温やマクロな降雨量の変化予測を行うのに比べて、さらに困難を伴う。こうした状況で、気候変動予測結果を河川の生物および生態系の変化予測までいきなりつなげるという方向は、必ずしも適切とは言えない状況にある。
そこで本研究では、まず、平常時の河川環境に対象を絞る。また、水量や水質と言った河川の水環境に大きく依拠する魚類を中心とした水生生物だけを対象とする。そして、気候変動により平常時の河川の水環境が変化した場合に受けるであろう水生生物への影響に関する予備的知見を得ることを目的として、過去から現在までの河川における水環境の時間的・空間的変化と水生生物の生息状況との関係を分析する。日本における河川の水環境は、空間的に多様であり、また時間的にも相当に変化してきているので、このような分析を行えば、水環境の変化に応じた水生生物の生息状況変化を想定する上での有益な知見が得られるはずだ、というのが本研究の着眼点である。

110

第Ⅱ部

６．２

流量・水質の変動特性

前節における議論と目的設定を踏まえ、ここでは、水生生態系を規定する主たる流水環境要素として、
流量及び水質（主として水温）をまずとりあげ、これらの変動特性について既往の知見を整理した。さらに、全国の流量観測地点及び公共用水域水質測定地点の調査データを用いて、過去 30 年程度における流量・水質の経年変化を整理し、その特徴を把握した。

（１）我が国の河川流量及び水温の特徴
a)流量
日本の河川流量は、平水比流量が 1～9m3/s/100km2 の間にあり、世界の主要河川（0.1～1m3/s/100km2）と比べて比流量が大きいことが指摘されている（坂口・高橋ら、1986）。これは日本の年間降水量が約1,700mm と世界平均の約 2 倍と豊富であることによる。さらに渇水流量に着目すると、日本全体の平均値は流出高にして 1mm/日程度であるが、東北地方日本海側と北陸地方で 2～3mm/日程度と高いのが特徴である（高橋、1978）。これは、春季の融雪期における地下水涵養の効果によるものである。それ以外の地域を含め、第四紀火山岩・火山噴出物分布域において渇水流量が比較的大きいことがわかっている。
b) 水温
河川水温は、単位水柱にかかる熱負荷とそれを受け入れる水柱の深さや流速により決まるため、気候（日射量、気温、風速）といった外部の規定要因だけでなく、流量や水深という内部の要因からも決定される。このため、日本における河川水温の年変化は流出型と密接に関係し、その年変化曲線
は、二つに大別される。その一つは、流量の極大が梅雨から台風期に出現する太平洋側型で、もう一つは、融雪による流量極大を持つ日本海型の河川水温変化である（新井ら 1974）。図-Ⅱ.6.2.1 には、左の列に太平洋側型、右の列に日本海型の例を並べてこの二つの型を示している。地上におかれた開水面をもつ水塊は、その初期水温にかかわらず水面を通しての受熱・放熱によって、最終的には大気の熱的状態と釣り合った水温を示す。この水温を平衡水温あるいは平衡温度という（新井ら（1974））。図-Ⅱ.6.2.1 には、測定された河川水温と平衡温度の両方が示されている。融雪出水がある日本海側の河川（図-Ⅱ.6.2.1 の右側列）では、3 月から 5 月ごろまで水温上昇が抑制され、昇温の変化曲線が極端に凹型を示す。この凹型の深さは、その流域の積雪量によって変化する。

111

第Ⅱ部

図-Ⅱ.6.2.1

積雪の少ない地方（左列）と多い地方（右列）の河川水温変化の比較

112

第Ⅱ部

図-Ⅱ.6.2.2 滝波川と荒川における融雪期の水温と流量の変化

図-Ⅱ.6.2.2 には、荒川（山形県）、滝波川（福井県）で調査された水温と気温の半旬平均値の関係が示されている。昇温初期から 5～6 月までの季節変化は三つのステージを経て夏に向かう。第 1 ス
テージは、冬の渇水期から融雪の始まるまで、第 2 ステージは融雪開始からその最盛期を過ぎて 10日前後まで、第 3 ステージは、それ以降の 7 月末から 8 月までの期間である。融雪水のうち、表面
流出水の温度は、地下水流出水温よりも低温であると考えられ（新井ら 1974）、第 2 ステージで気温の上昇に応じて水温が上昇しないのは、温度の低い融雪水が河川に供給される割合が大きいためである。日本における太平洋側の河川については、平衡水温から概ね水温変化を推定できるが、日本海側の河川では融雪による影響を考慮する必要があることがわかる。山辺(1967）は、日本の山地河川の水温特性を調べて、気温との関係を表-Ⅱ.6.2.1 のように整理している。この表中の b は、水面熱負荷に対する水温の変化率に相当する。これを決定する主な因子は流速と水深であると考えられ、おおまかに流域面積の関数とも考えられている。また、a は水源の水温に近い値と考えられる。

表-Ⅱ.6.2.1 日本の山地河川における水温と気温の関係

113

第Ⅱ部

河川水温に関する研究は、旧来数多くなされてきており、またデータも数多く取得されている。既往研究により明らかになっている気温と河川水温の関連を評価することで、将来起こりうる気候変動による水温変化予測については、相当程度正確に実施できると思われる。

（２） 全国の河川における流量・水質の経年変化の実態調査
１）調査の狙いと方法
河川の流量・水温に対して適切な管理と目標設定を行うためには、それらの変化の実態を把握するとともに、影響要因を評価することが必要であるが、自然条件や人為影響の大きく異なる河川について、総合的に流量・水質の変化を分析した事例は少なく、変化の実態が明らかにされていないことが課題となっている。そこで、全国の河川における流量・水質の経年変化の実態を把握するため、全国の河川から 20 河川 60 地点を抽出し、流量観測所及び公共用水域水質測定地点の観測データを用いて、過去 30
年間程度（1982-2007 年）を対象に流量・水質の経年変化を気象情報と合わせて整理した。そこでは、各流況指標と水質の経年変化の回帰直線の傾きを求めた。さらに、水温の経年変化の回帰直線の傾き及び全期間平均値を用いてクラスター分析を行い、抽出地点を類型区分し、類型ごとに流量・水質・気象情報等の特徴との比較を行った。なお、本調査では、水温以外の水質項目（pH，BOD，COD，TN，TP，SS）についても対象とし、水温や流量の変化との関係を整理した（望月ら 2011）。

２）調査結果抽出地点における流量・水質の経年変化（回帰直線の傾き）を整理したものを表-Ⅱ.6.2.2 に示す。
傾きの値は、各指標絶対値の 1 年あたりの増加量である。傾き値の欄において、赤色は正の傾き、青色は、負の傾きを示し、その絶対値が大きいほど濃色、小さいほど淡色としている。

114

第Ⅱ部

表-Ⅱ.6.2.2
地方

水系名流量トレンド（ア）増加型
河川名 流量観測所 豊水流量 平水流量 低水流量 渇水流量（イ）減少型（ウ）豊水減少、渇水増加型

釧路川

釧路川

常呂川

常呂川

最上川
名取川

最上川
広瀬川

北海道

東北

抽出地点の流況・水質の変化の傾向把握

小矢部川 小矢部川
北陸
阿賀野川

阿賀川
阿賀野川

荒川

荒川

多摩川

多摩川

鶴見川

標茶

1.30E-03 9.00E-04 8.00E-04 7.00E-04

（ア）

北見
下野
広瀬橋

1.10E-03 5.00E-04 3.00E-04 2.00E-04
8.90E-03 7.30E-03 4.50E-03 2.20E-03
9.00E-04 5.00E-04 2.00E-04 -9.00E-05

（ア）
（ア）

長江

2.00E-04 2.00E-04 2.00E-04 3.00E-06

（ア）

山科
小谷
馬下

1.70E-03 1.30E-03 -1.00E-04 -5.00E-04
1.60E-03 2.00E-04 4.00E-04 4.00E-04
9.10E-03 7.90E-03 3.40E-03 6.00E-04

（ア）
（ア）

石原

2.40E-03 1.40E-03 8.00E-04 5.00E-04

（ア）

調布橋

-6.00E-04 -3.00E-04 7.00E-05 3.00E-04

（ウ）

鶴見川

亀の子橋

6.00E-04 4.00E-04 8.00E-04 5.00E-04

（ア）

烏川

高松

-9.00E-04 -3.00E-04 -2.00E-04 6.00E-05

（ウ）

布川

-3.30E-03 2.80E-03 3.30E-03 1.30E-03

（ウ）

石田
当古
忠節
墨俣

-6.00E-04 -2.00E-04 2.00E-05-6.00E-04 -3.00E-04 -1.00E-04
5.00E-04 2.20E-03 2.00E-03-6.00E-04 2.10E-03 2.50E-03

1.00E-04
7.00E-06
9.00E-04
2.20E-03

（ア）
（ア）
（ア）
（ウ）

両郡

-7.00E-04 -1.00E-04 -3.00E-05 2.00E-05

（ウ）

中角

-1.20E-03 -1.60E-03 -1.10E-03 2.00E-04

（ウ）

新川橋
開運橋
金比羅橋
若松橋
下野
三橋
国条橋
守山橋
聖人橋
宮古橋
馬越橋
馬下橋
葛西橋
岩淵水門
戸田橋
江北橋
笹目橋
治水橋
新荒川大橋
平井大橋
堀切橋
是政橋
多摩川原橋
大師橋
調布橋
二子橋
日野橋
亀の子橋
大綱橋
末吉橋
高松
佐原
須賀
布川
下条
吉田大橋
江島橋
当古橋
鏡島大橋
長良大橋
東海大橋
南濃大橋
藍川橋
櫛田橋
両郡橋
九頭竜川河口
高屋橋
遠里小野橋
河内橋
御幸大橋
国豊橋
太子橋
藤井
尾関山
新橋
新大橋
生々橋
出合橋
常包橋
久留米大橋

関東

利根川

利根川

豊川

豊川

木曽川

長良川

櫛田川

櫛田川

中部

九頭竜川 九頭竜川

近畿
大和川

中国

四国
九州

（ア）

王寺

2.00E-04 2.00E-04 9.00E-05 1.00E-04

坂東
王寺
尾関山

2.00E-05 1.00E-04 1.00E-04 2.00E-04
2.00E-04 2.00E-04 9.00E-05 1.00E-04-6.00E-04 -4.00E-04 -8.00E-04 -4.00E-04

（ア）
（ア）
（イ）

新谷

-6.00E-05 -2.00E-05 -1.00E-06 -3.00E-07

（イ）

出合
常包
瀬ノ下

-4.00E-04 -6.00E-06 7.00E-05 4.00E-05
8.00E-06 2.00E-05 1.00E-05 -2.00E-06-3.10E-03 -2.10E-03 -1.30E-03 -8.00E-04

（ウ）

大和川

江の川
佐波川

江の川
佐波川

肱川

矢落川

重信川
土器川
筑後川

重信川
土器川
筑後川

水質観測所

（イ）

水温

経年変化（回帰直線の傾き）
ｐＨ

DO(mg/l) BOD(mg/l) COD(mg/l) SS(mg/l)

T-N

T-P

3.00E-05 5.00E-05 1.00E-04 6.00E-05 6.00E-05 -1.80E-03 3.00E-05 -6.00E-07
5.00E-05 5.00E-05 8.00E-05 9.00E-05 -9.00E-06 -3.10E-03 1.00E-05 -2.00E-06-7.00E-05 5.00E-05 5.00E-05 1.00E-05 3.00E-05 -8.00E-04 6.00E-05 3.00E-06-2.00E-04 -4.00E-06 4.00E-05 -6.00E-05 -4.00E-05 -6.00E-04 2.00E-05 -5.00E-06
2.00E-04 2.00E-05 6.00E-06 6.00E-05 6.00E-05 -4.00E-04 1.00E-05 -1.00E-07
2.00E-04 5.00E-05 7.00E-05 1.00E-04 -2.00E-04 8.00E-04 -6.00E-05 -5.00E-06
3.00E-05 2.00E-05 4.00E-05 -2.00E-05 6.00E-05 -1.00E-03 -4.00E-05 -4.00E-06-1.00E-04 2.00E-05 1.00E-04 -3.00E-05 1.00E-04 -5.00E-04 -3.00E-06 -9.00E-06-4.00E-05 2.00E-05 4.00E-05 -4.00E-05 1.00E-04 2.00E-05 -4.00E-05 -2.00E-06
6.00E-04 -5.00E-05 3.00E-05 -1.00E-04 -7.00E-05 -4.00E-04 -3.00E-06 -6.00E-06
5.00E-05 -4.00E-05 -1.00E-05 -7.00E-05 2.00E-05 -4.00E-04 7.00E-06 -8.00E-07
3.00E-04 2.00E-05 3.00E-06 -4.00E-05 3.00E-06 -1.40E-03 3.00E-06 3.00E-06
2.00E-04 2.00E-05 2.00E-04 -1.00E-04 -6.00E-05 -1.20E-03 -2.00E-05 -1.00E-05
4.00E-04 2.00E-05 3.00E-04 -2.00E-05 -3.00E-04 -1.20E-03 3.00E-04 -2.00E-05
2.00E-04 3.00E-05 2.00E-04 9.00E-05 3.00E-05 -2.40E-03 1.00E-04 -2.00E-04
3.00E-04 3.00E-05 3.00E-04 -6.00E-05 -2.00E-04 -1.80E-03 8.00E-06 -1.00E-05
2.00E-04 3.00E-05 1.00E-04 -8.00E-05 -6.00E-05 -1.90E-03 5.00E-05 -2.00E-04
1.00E-04 3.00E-05 3.00E-05 7.00E-05 1.00E-06 -1.00E-04 -2.00E-05 -7.00E-05
3.00E-04 3.00E-05 2.00E-04 1.00E-05 -1.00E-04 -1.70E-03 3.00E-06 -2.00E-04
3.00E-04 3.00E-05 3.00E-04 -2.00E-04 -2.00E-04 -1.10E-03 -7.00E-05 -2.00E-05
3.00E-04 3.00E-05 4.00E-04 -2.00E-04 -2.00E-04 -1.60E-03 2.00E-04 -1.00E-05
4.00E-04 2.00E-05 2.00E-04 -6.00E-04 -3.00E-04 -7.00E-04 -3.00E-04 4.00E-05
3.00E-04 -1.00E-05 1.00E-04 -5.00E-04 -1.00E-04 -9.00E-04 -2.00E-04 -2.00E-05
2.00E-04 -1.00E-05 6.00E-05 -2.00E-04 -1.00E-04 -5.00E-05 -4.00E-04 -1.00E-05
7.00E-03 -9.00E-06 2.00E-05 7.00E-06 8.00E-05 2.00E-04 4.00E-05 -1.00E-06
1.00E-04 3.00E-05 2.00E-04 -7.00E-04 -4.00E-04 -9.00E-04 -1.00E-04 -2.00E-05
4.00E-04 -1.00E-05 8.00E-05 -3.00E-04 -1.00E-04 -8.00E-04 -3.00E-04 1.00E-04
3.00E-04 -2.00E-05 1.00E-04 -3.00E-04 -4.00E-04 -2.00E-03 -1.00E-04 -4.00E-05
4.00E-04 -3.00E-05 1.00E-04 -6.00E-04 -5.00E-04 -2.00E-03 -2.00E-04 -3.00E-05
3.00E-04 -3.00E-05 3.00E-04 -9.00E-04 -6.00E-04 -1.70E-03 -3.00E-04 -3.00E-05
2.00E-04 6.00E-05 4.00E-05 -1.00E-04 -2.00E-04 -1.60E-03 9.00E-06 -6.00E-06
1.00E-04 3.00E-05 -1.00E-04 -8.00E-05 2.00E-05 -7.00E-04 4.00E-05 3.00E-06
1.00E-04 3.00E-05 2.00E-04 -9.00E-05 6.00E-06 -7.00E-04 3.00E-05 1.00E-06
1.00E-04 3.00E-05 -1.00E-04 -8.00E-05 -2.00E-05 -9.00E-04 3.00E-05 -2.00E-06
8.00E-05 -2.00E-05 7.00E-07 -6.00E-06 4.00E-05 -2.00E-04
6.00E-04 6.00E-06 -1.00E-05 -3.00E-05 -1.00E-05 -4.00E-04 -2.00E-06 -3.00E-06
1.00E-04 3.00E-05 1.00E-05 -1.00E-05 2.00E-05 -2.00E-04 -2.00E-05 -2.00E-06
3.00E-05 2.00E-05 -6.00E-06 -9.00E-06 1.00E-05 -2.00E-04 -3.00E-05 -1.00E-06
1.00E-04 1.00E-05 3.00E-05 -1.00E-05 -2.00E-05 -3.00E-05 2.00E-05 -4.00E-07
3.00E-04 7.00E-06 5.00E-06 -4.00E-05 -2.00E-05 -7.00E-05 -2.00E-06 -8.00E-06
9.00E-05 1.00E-05 1.00E-04 -6.00E-05 -6.00E-05 -1.40E-03 -2.00E-05 -8.00E-06
2.00E-04 1.00E-05 2.00E-04 -1.00E-04 -2.00E-04 -1.10E-03 -4.00E-05 -6.00E-06
2.00E-05 1.00E-05 4.00E-05 -3.00E-05 -6.00E-05 -8.00E-05 1.00E-05 -6.00E-07
8.00E-05 3.00E-05 -7.00E-06 2.00E-06 6.00E-05 -9.00E-04 -4.00E-06 -5.00E-08
8.00E-05 2.00E-05 -2.00E-05 -4.00E-06 5.00E-05 -8.00E-04 -7.00E-05 -7.00E-06
2.00E-04 1.00E-05 9.00E-05 -4.00E-05 -2.00E-06 -2.00E-04
2.00E-04 6.00E-07 4.00E-05 -1.00E-05 2.00E-05 -1.00E-04
6.00E-05 5.00E-05 5.00E-04 -1.50E-03 -9.00E-04 -5.60E-03 -5.00E-04 -1.00E-04
1.00E-04 2.00E-05 5.00E-05 -6.00E-04 -2.00E-04 -2.90E-03 -2.00E-04 -2.00E-05
2.00E-04 3.00E-05 2.00E-04 -1.00E-03 -6.00E-04 -3.30E-03 -3.00E-04 -6.00E-05
2.00E-04 3.00E-05 1.00E-04 -6.00E-04 -3.00E-04 -3.70E-03 -2.00E-04 -4.00E-05
3.00E-04 9.00E-06 2.00E-04 -1.40E-03 -4.00E-04 -1.30E-03 -3.00E-04 -3.00E-05
3.00E-05 2.00E-05 3.00E-04 -7.00E-04 -4.00E-04 -4.20E-03 -2.00E-04 -3.00E-05
7.00E-05 1.00E-05 -3.00E-05 -2.00E-05 6.00E-06 -3.00E-04 4.00E-05 2.00E-06
7.00E-05 2.00E-05 8.00E-05 -4.00E-05 6.00E-05 -2.00E-04 1.00E-05 -7.00E-07-2.00E-04 -3.00E-05 -2.00E-04 1.00E-05 4.00E-05 2.00E-04-3.00E-05 4.00E-05 -5.00E-05 -8.00E-06 2.00E-05 -5.00E-04
1.00E-04 2.00E-05 3.00E-05 -2.00E-04 -2.00E-04 -5.00E-04 -1.00E-04 -2.00E-05
1.00E-04 9.00E-06 6.00E-05 -4.00E-05 9.00E-06 -1.00E-04 -4.00E-05 -9.00E-07
1.00E-04 4.00E-05 -8.00E-06 -3.00E-05
3.00E-04 9.00E-06 1.00E-06

降水量

3.76
7.82
-0.48
4.84
6.75

21.81
14.94
19.58

4.59

4.59

4.82

4.77

4.34

-5.46
-8.94
-2.73
2.87

3.74
5.82

0.48
0.48
-1.35
4.84
3.84
0.75
-6.51

流量観測地点における豊水、平水、低水、渇水流量の変化トレンドは、回帰直線の傾きを見ると、(ア)全てが増加している河川（赤色）、（イ）全てが減少している河川（黄色）、（ウ）豊水、平水が減少
し、渇水が増加している河川（青色）の大きく 3 つに区分できた。今回抽出した地点の中では、（ア）が最も多い結果となった。本研究ではこれらの要因の検証には至らなかったが、（ア）は都市部では流域の開発による流出量の増加や、農村部では農地の減少による取水量の減少等が、（イ）は中国、四国、九州地方の河川で見られ、降水量の減少や取水量の増加など水利用の変化等が、（ウ）は櫛田川（蓮ダム）などの集水域割合の大きなダムの竣工が期間内にあった地点では、ダムによる貯水や維持流量の確保等が要因としてありうると考えられる。流量の変化と降水量の変化について回帰式の検定を行った結果、豊水流量と降水量は、有意水準 1%を満たし有意な正の相関が見られたが、平水、低水、渇水の順で相関は低くなり、有意な相関は得られなかった。
水質に関しては、一部の河川を除いて水温、pH、DO については全体的に増加傾向、BOD、TP、SSについては全体的に減少傾向、COD、TN については増加・減少が半々程度あった。BOD、COD、TN、
SS は、多摩川、鶴見川、大和川等の下流の調査地点では減少率が大きくなる傾向にあり、元々濃度が高かったこれらの地域では、総量規制、高度処理等の汚濁負荷対策の効果が大きいことが示唆された。
次に、1982-2007 年の全期間平均水温とその回帰直線の傾きによって、クラスター分析を行い、抽出地点を A~H の 8 つに類型区分した結果を表-Ⅱ.6.2.3 に示す。以下の考察のために年降水量や年平均気温の平均値や変化傾向（経年変化回帰直線の傾き）を併せて表示する。表-Ⅱ.6.2.2 と同様に、水温・
年降水量・年平均気温の回帰（近似）直線の傾きが正のときに赤欄、負のときに青欄とし、その濃淡に

115

第Ⅱ部

よって絶対値の大きさを識別できるようにした。また、水温平均値の高低を橙色の濃淡で、年降水量平
均値の大小を緑色の濃淡で同様に示している。ここで、表-Ⅱ.6.2.3 に記載した「類型の特徴」は各類型における 1982-2007 年の全期間平均水温と回帰直線の特徴を示す。また、「回帰判定」は、時間を説明変数にしたときの水温変化の回帰式の有意性の検定結果、「前半期平均と後半期平均の平均の差の有無」は前半(1982-1995 年)と後半(1995-2007 年)の平均値に有意差があるかの検定結果であり、t 検定によるものである。

表-Ⅱ.6.2.3

水温の変化に着目した抽出地点の類型化

19 82- 200 7
（全期間）
水系名＿
水質調査地点名
釧路川＿開運橋
常呂川＿若松橋
阿賀野川＿宮古橋
肱川＿新大橋
小矢部川＿国条橋
阿賀野川＿馬越橋
阿賀野川＿馬下橋
多摩川＿調布橋
利根川＿布川木曽川＿横満蔵
揖斐川＿伊勢大橋
宮川＿度会橋
鈴鹿川＿小倉橋
最上川＿下野名取川＿三橋
木曽川＿鏡島大橋
豊川＿当古橋
櫛田川＿両郡橋
九頭竜川＿高屋橋
江の川＿尾関山
利根川＿高松
木曽川＿長良大橋
豊川＿江島橋
土器川＿常包橋
筑後川＿久留米大橋
矢作川＿米津大橋
櫛田川＿櫛田橋豊川＿吉田大橋
長良川＿伊勢大橋
矢作川＿中畑橋
雲出川＿雲出橋
大和川＿御幸大橋
庄内川＿庄内新川橋
庄内川＿枇杷島橋
重信川＿出合橋
多摩川＿是政橋
鶴見川＿亀の子橋
大和川＿太子橋類型の特徴
類型 （水温傾き・
平均水温）
A
B

C

D

E

F

G

H

地方

北海道
北海道
北陸
低下・平均型
四国
北陸
北陸
横ばい・やや低温型
北陸
関東
関東
中部
横ばい・平均型
中部
中部
中部
東北
東北
中部
やや上昇・平均型 中部
中部
近畿
中国
関東
中部
中部
四国
九州
やや上昇・やや高温
中部
型
中部
中部
中部
中部
中部
近畿
中部
やや上昇・高温型
中部
四国
関東
上昇型
関東
近畿
低下・低温型

19 82- 199 5（前半期）

19 95- 200 7
（後半期）

平均

近似直
線の傾
き

回
帰
判
定

平均

近似直
線の傾
き

回
帰
判
定

平均

9.4
10.2
13.1
16.2
13.0
12.5
11.5
11.7
15.9
16.2
16.1
16.2
17.2
13.0
13.7
13.9
15.0
14.7
13.9
14.0
14.9
15.8
14.9
15.3
16.2
16.5
15.5
15.8
16.2
16.8
16.3
18.4
18.1
18.1
20.7
17.6
18.1
18.3

-0.0280-0.0240-0.066 **-0.040
0
0.010
0
0.012
0
0.052 *
0.029
0
0.031
0
0.031
0
0.029
0
0.006
0
0.004
0
0.056
0
0.074 *
0.079 **
0.034
00.051 *
0.045
0
0.049
0
0.079 **
0.091
00.071 **
0.087 **
0.059
00.063 **
0.057 **
0.078 **
0.073 **
0.083 **
0.095 **
0.070 *
0.049 *
0.044
0
0.044
0
0.133 **
0.142 **
0.109 **

9.6
10.5
13.4
16.4
13.0
12.4
11.2
11.6
15.7
16.0
16.0
16.2
17.3
12.7
13.4
13.4
14.7
14.4
13.6
13.8
14.4
14.6
14.4
14.8
15.7
16.1
15.1
15.3
15.7
16.2
15.7
18.0
17.7
17.9
17.8
16.7
17.2
17.7

0.010
0
0.070
0
-0.192 **-0.111
0
0.067
0
0.047
0
0.128 *
0.099 *
0.047
0
0.044
0
0.030
0
0.087 *
0.068
0
0.160
0
0.211 *
0.029
0-0.010
0
0.090
0
0.121
0
0.029
0
0.021
0
0.051
0
0.107
0
0.105
0
0.070
0
0.025 **
0.035
0
0.057
0
0.049
0
0.043
0
0.117
0
0.128
0
-0.01100.024
0-0.00700.085
00.153 **
0.090
0

9.0
9.7
12.8
16.0
13.0
12.7
11.8
11.9
16.1
16.3
16.3
16.2
17.1
13.3
14.1
14.3
15.2
14.9
14.2
14.3
15.4
15.7
15.3
15.9
16.8
16.8
16.0
16.3
16.7
17.2
16.9
18.8
18.3
18.4
18.6
18.5
19.1
19.0

前半期平均と後回
半期平均の差の 降水帰降水量 平均 平均気有無（ｔ検定）量の
判
傾き
気温 温傾き
片側5%で有意* 平均
定
1%で有意**
0.033
0*
1029
3.76 11.6
0.019
0.111
0
0 763
7.82 11.8 -0.114-0.0250
0 149221.81 15.7 -0.170-0.02300 16704.84 18.5 -0.105-0.03700 22216.75 16.9
0.029-0.09400 120114.94 15.6 -0.111-0.00900 112319.58 14.4 -0.050-0.0460
0 1497
4.59 14.0 -0.045-0.0190*1382
4.34 17.7 -0.015
0.065
00 1723-4.39 18.3
0.055
0.051
0
0 2468-3.11 18.9
0.005
-0.02800 31937.90 18.4
0.050
0.037
0
0 1825 -13.85 18.7
0.099
-0.01200 1228-0.48 15.7 -0.059
0.013
00 12444.84 16.5
0.071
0.153
0*
1806
-2.73 16.7
0.075
0.065 **
1683
-8.94 17.8
0.003
0.057
0*
2037
3.74 17.9
0.068-0.07600 22235.82 18.0
0.033
0.097
0
0 1497-1.35 13.7 -0.017
0.115
0 **
1241
4.77 17.6
0.089
0.047 ***
1851
2.87 18.2
0.112
0.042
0 **
2354
-5.46 18.3
0.021
0.047
0 **
1143
0.75 18.6
0.052-0.1200*1843-6.51 18.1
0.077
0.152
0 **
1413
0.64 18.5
0.020
0.029
0 **
2037
3.74 18.5 -0.017
0.101 ***
2354
-5.46 18.8
0.192
0.061
0 **
2170
3.24 19.4 -0.020
0.126
0 **
1413
0.64 19.1 -0.003
1683-0.43 18.8
0.132
0.033
0 **
0.064
0
0 12330.48 19.6 -0.005
0.117
0*
1608
-6.75 19.3
0.058
0.073
0
0 1608-6.75 19.2
0.108
0.013
0*
1315
3.84 18.6
0.010
0.145
0 **
1497
4.59 15.9
0.001
0.076
0 **
1571
4.82 16.1
0.008
0.174 ** **1233
0.48 19.0
0.005

近似直
線の傾
き

表の下に行くほど、回帰直線の傾きが大きく、かつ平均水温が高い類型となる。水温低下・横ばい型の類型 A～D では有意な変化トレンドはほとんど見られなかったが、やや上昇型と上昇型の類型 E～Hでは有意な上昇トレンドが見られる。前半と後半の水温変化のトレンドの関係には一様な傾向は見られなかったが、全体的に前半のほうが上昇の傾きが大きい。また、上昇傾向にある類型区分では、前半と後半の水温の平均値に有意な差がある河川が多く、この 2 期間で、期間平均的な水温も上昇していることが示唆された。

３）考察先に述べた各類型の特徴と区分要因について考察する。類型 A~C は、気温の低下と降水量の増加の傾向が共通して見られることが特徴である。このうち類型 A、B に見られる水温の低下傾向は、気温の低下と降水量の増加という自然的要因によって導かれた可能性が高いことが示された。
類型 D~F は、気温は上昇傾向にあるが、降水量の増減は地点によって様々である。さらに、気温の傾
き度合いと水温の傾き度合いが類似していることから、これらの類型に見られる水温の上昇傾向は、気

116

第Ⅱ部

温の上昇という自然的要因によって導かれた可能性が高いことが示された。
類型 G、H は、気温は上昇傾向にあり、降水量の増減は地点によって様々であることは類型 D~F と同様であるが、水温の上昇度合いが気温の上昇度合いを大きく上回っていることが特徴であり、自然的要因だけでは水温の上昇を説明できない。類型 G、H は人口密度の高い都市にある地点で構成されており、人口集中による流域の開発（下水道の流入等）といった人為的影響が、本類型を特徴づける要因となっていることが示唆された。
例えば、同じ河川でも異なる類型に分類された多摩川の是政橋（距離標 32.0k）（類型 H）と調布橋（距
離標 60.0k）（類型 C）を比較すると、1982-2007 年の期間平均気温は約 2℃、水温は約 6℃の差があり、また、水温上昇の傾きにも 4 倍以上の差があった。この 2 地点間には、取水による河川水量の減少及び下水処理場からの処理排水の流入がある。また、1982-2007 年の期間を含む各年度の「下水道統計」の集計によると、石原（距離標 28.0k）までに流入する下水処理量は 1980 年から 2 倍以上に増加しており、平水流量には大きな変化が見られないことから、河川流量に占める処理水量の増加が水温上昇の原因となっていることが考えられ、是政橋地点では人為影響による水温変化が自然的要因による影響を大きく上回ったことを示した。このように、河川によっては水温も人為影響によるものと見られる変化が現れているようであり、今後の河川水質の変化について検討する場合、人為影響を詳細に評価することの重要性が見受けられた。

６．３

流量・水温の変化が水生生態系に与える影響に関する検討

本項では、流水環境としての流量及び水温が変化した場合にそれが水生生態系にどのような影響を及
ぼすかについて、既往の知見を整理するとともに、生物・水質の全国調査データを用いて行った分析の成果を紹介する。

（１）既往の知見の整理
１）流量の変化と河川環境
まず、流量の変化が水質に与える影響について述べる。河川流量と水質との間には一般に相関関係が見られることが多い。流量と水質の相関関係を示すものとして、濃度～流量式（C-Q 式）あるいは、負荷量～流量式（L-Q 式）がある。負荷量(L)、水質（C）と流量（Q）との間には、L=CQ の関係がある
ので、C-Q 式と L-Q 式は独立の関係にはない。これらの関係式を実測データから導き出す場合には、最小自乗回帰法などが用いられるが、L-Q 式は相関関係をとる両者に流量が入っているため C-Q 式より相関係数が高くなる傾向がある。このことから、実際には L-Q 式の形で流量変化に伴う負荷量変化という形で河川流量と水質の関係が示されることが多い。

L = aQb
式－Ⅱ6.3.1
ここに、L(g/s)：単位時間あたりに流出する負荷質量あるいは L(m3/s)：単位時間あたりに流出する負荷体積量、Q(m3/s)：流量、a、 b：地点毎に決定されるパラメータ
流量変化に伴う水質変化については、その影響を大きく受ける湖沼、貯水池、内湾などの閉鎖性水域へ流入する河川における調査が多く行われている。流量増加に伴い顕著になる水質変化現象として
は、土砂による水の濁りがまず挙げられる。櫻井ら(2002)の作成した結果を見ると濁りに関しては、指数部の b が 2 よりも大きいと見られる河川が大半であることがわかる（図-Ⅱ.6.3.1）。これは、流量増加に比して、負荷量増加の割合が大きい、すなわち流量増加に応じて濃度が上昇することを示している。このような関係を持つ水質項目は流域において負荷の発生が面的であり、降雨により流域からの負荷流出が増加する項目である場合が多い。逆に負荷が点源で降雨量とあまり関係がない場合に

117

第Ⅱ部

は、降雨に伴う流量増加はこの負荷を希釈する効果を持つため指数部の b が 1 より小さくなる。流量と水質の関係は、このように水質項目
毎に流域における負荷の発生および流出形態により大きく影響される。
塚原ら(1998)は一つの出水中における水中懸濁物質量と流量との関係をプロットし、出水中の同じ流量時において、流量増加期での方が流量減
少期よりも濁質濃度が高くなることを示している。これは、出水に伴う濃度の高まりに対する流域における貯留の影響を示唆するものである（図-Ⅱ.6.3.2）。
流量と水質との関係は、以上のように種々の形態が見られるが、水質項目、流域特性により、様々な関係を示す。気候変動により流量が変化した場
合には、同時に水質変化のパターンも変化することが予想される。
次に、河川流量が水生生態系に与える影響について述べる。自然の河川流量は河川や周辺の氾濫原における湿地の生図-Ⅱ.6.3.1 貯水池の流入濁質量と流入量の関係態系を規定していることが示されている(Bunn,et al. 2002, Junk,et al. 1989,

Poff, et al 1997, Richter, et al 1998, Puckridge, et al1998 ) 。Bunn, et al. (2002)は、河川流量が河川における水生生物の多様性に影響する観点として、以下のような４つの原理を提示している。
原理１：流れは河川の物理的な生物生息場（ハビタット）を強く規定するもので、この作用により生物構成を規定する。ハビタットのス
ケールは、流域スケール（河道網規模）、リーチスケール（瀬や淵の分布）、パッチスケール（個々の河床材料に対する水理条件）
にわたる。
原理２：水生生物種は主として自然の流量（natural flow regime）に直接反応する形で生活史戦略を進化させてきている。(Blanch,et al.

図-Ⅱ.6.3.2

1999)

118

流入濁質の出水中の変化

第Ⅱ部

原理３：水域の縦横断方向の連結性が自然なパターンにより維持されることが、多くの河川に生息する種の生育にとって重要である。
（Ward, etal. 1999）
原理４：流量の改変は、外来種や移入種の定着を促進させる。
Bunn,et al.(2002）が整理したこれら４つの原理を概念図として示すと、図-Ⅱ.6.3.3
図-Ⅱ.6.3.3

水生生物の多様性と河川の自然の流況の様になる。

皆川(2000）は、日本における研究事例を中心に、出水とハビタット、生物に関する既往研究を収集し、季節的な出水と生物の生活史と関連した役割や機能、出水規模や攪乱の程度に関連したハビタッ
ト、生物への役割や機能について整理している（表-Ⅱ.6.3.1）。表-Ⅱ.6.3.1 の役割・機能の列には、
Bunn,et al.(2002）による 4 つの原理に対応させたローマ数字を追加している。我が国においても、河川流量が生物・生態系に及ぼす影響について、現地における観測に基づいた種々の研究が行われていることがわかる。また、それぞれの現象は、Bunn,et al.(2002）が整理した、河川流量が河川における水生生物の多様性に影響する原理と矛盾せずに説明できそうである。
また、生態系に対する河川流量の影響についての検討は、生態系の評価指標の一つである多様性に着目する場合が多い。河川流量が生物多様性に影響する作用機構は攪乱によるものが大きいと考えられる。Huston(1994)の動的平衡モデル（dynamic equilibrium model）は、攪乱と生産性（一般に正味の有機物[炭素]の蓄積速度で表現される）の相互関係から多様性を予測するものであるが、河川における攪乱と多様性を比較する上で参考になる。この概念を図示したものが図-Ⅱ.6.3.4 である。生産性が高く、攪乱のほとんどないシステムでは、優占種が競合の結果、他の種を駆逐してしまうために多様性は低くなる。このような場所で攪乱が増加すると優占種の競合力が低下することで他の種を駆逐することができなくなり、結果として多様性が増加する。
逆に生産性が低い場所では、競合による他種の駆逐速度が低いために、攪乱が低くても多様性は高くなる。生産性が低い場所で攪乱が激しいと、攪乱が成長速度の速くない種を再生産が行われる前に消滅させてしまうために多様度は低くなる。生産性が高く、攪乱も頻繁に生じる場所では成長速度が速いものの競合による寡占が生じさせないほど頻繁に攪乱が生じるために多様度は高くなる。
これに対して、Tilman(1982）の不均質な環境における資源競合モデル（theory of resourcecompetition in aheterogeneous environment）は、生物種の多様性は資源の不均一性と生産性に規定されると考える。このモデルの考え方は以下のようである。まず、種数は比較的資源の少ないハビタ
ットで最大になるが、資源がきわめて少なくなると急激に減少し、資源が増大すると徐々に減少する。次に多様性が最も高い集合体においては、多くの種が優占するが、資源が増加するとほとんどの
種は数が少なくなり、少数の種により優占される。これらを図示したものが図-Ⅱ.6.3.5 である。最後に、ある資源量の基では、特に資源量が少ない場において、空間的不均一性が高いほど種数が増加す

119

第Ⅱ部

る。Huston と Tilman のモデルを合わせると、潜在的生産性、攪乱、空間的不均一性が場における多様性を規定する鍵となっているということが示唆される。
流量が生態系に与える影響を検討するには、個々の生物種についての検討の際に考慮した項目に加えて、生物種間の関係を考慮する必要がある。その際には、場の生産性という概念を追加する必要がありそうである。流量が、生物・生態系に与える影響についての研究は、数多く実施されているため、今後さらに包括的なレビューを実施することで、気候変動による流量変化に伴う生物・生態系への影響についての理解が整理されると思われる。

２）水温と河川環境
河川水温は、水生生物の代謝速度、生理、生活史特性に直接影響し、栄養塩類の循環や生産性といった重要な過程の速度を決定する(Allen1995)という点で、水生生態系において非常に重要な項目である。大型生物のみならず、微生物活性も水温に大きく影響されるため、生化学反応による水質変化を規定する極めて重要な要因であるし、水温変化は水の密度も変化させるため、流動にも影響を及ぼしうる。
また溶存酸素の飽和濃度は、水温により変化することから、溶存酸素濃度変化という観点を通じてさらに生物に影響する。このように、数多
くの水質項目の中でも水温は、河川環境における図-Ⅱ.6.3.4

生物多様性の動的平衡モデル

もっとも重要な項目である。河川水温が変化すると、水中に住む変温動物である魚類や無脊椎動物は、体温を調節できないために大きく影響を受ける。
水温の持つ環境への影響の一事例として、環境省が設置した水生生物保全水質検討会の報告書(環境省
2002)に、日本に広く分布する魚介類の生息水温が整理されている。

図-Ⅱ.6.3.5

Tilman の資源競合モデル

120

第Ⅱ部

表-Ⅱ.6.3.1 出水がハビタット、生物に果たす役割

121

第Ⅱ部

（２）河川水辺の国勢調査結果を利用した魚類出現特性による全国一級水系の類型化及び分析
a) 分析の狙いと手法
前項までに述べたように、流水環境（流量・水質等）が水生生態系に与える影響についての知見は蓄積しつつある。これらの知見を活用し、気候変動に伴う流量・水質の変化により、生息可能範囲が狭まるなどの河川生物への影響を予測し適切な管理を行うためには、現在の河川生物の分布及びその規定要因を把握する必要がある。このような目的に対して、日本全国の生物生息状況を位置情報とともに把握することができれば、近傍の水生生態系特性の情報と比較することで、水生生態系特性の変化の影響を敏感に受ける指標種の抽出やそれら指標種の生息に必要な水生生態系特性に関する検討が可能になる。
このために、類似の生物生息状況や水生生態系特性の分布を知ることのできる環境類型区分を作成することは有効な手法である。そこで、全国109水系を対象に河川水辺の国勢調査を利用し、水系単位に加えて調査地点単位での類型化を行うとともに、類型化の単位や対象魚種の違いによる類型区分結果の違いやそれぞれの特徴について把握した（望月ら、2012）。
河川水辺の国勢調査は現在までに4巡の調査が実施されているが、本研究ではデータ集積が終了している第3巡目調査（平成16～20年）結果を用いた。本研究では河川環境への依存度が高く、比較的種の同定が細微まで行われている魚類（全確認魚種）を対象とした。
類型化には、調査地点と出現種による分類に使用されることが多いTWINSPAN法を用いた。類型の単位としては水系単位及び調査地点単位の２つのケースで行い、水系単位による類型区分では確認魚種、調査地点単による類型区分では確認魚種及び確認個体数により区分した。また、対象確認魚種は、全魚
種・準淡水魚のみ、回遊魚のみの３つのケースで行った。
b) 分析結果
水辺の国勢調査第 3 巡目より魚類の生息が確認された 840 地点を対象として分析結果を示す。まず、
全 調 査 地 点が 位 置 す る

表-Ⅱ.6.3.2

セグメント（表-Ⅱ.6.3.2）

沖積河道区間についての河道特性類型（セグメント）区分とその特徴（山本、1994

および

国土交通省水管理・国土保全局、2014）の割合を図-Ⅱ.6.3.6 に示す。セグメント M の割

セグメントＭ合 が 少 な いこ と が 分 かる。河川水辺の国勢調査
は 多 く の 調査 地 点 が 直轄区間内にあるため、上地形区分の割合を示す。汽水・海

多種多様

河岸の
構成材料

河床河岸に岩が出ているこ
とが多い

勾配の目安

多種多様

蛇行程度

多種多様

曲がりが少ない

蛇行が激しいが、川幅水深比が大きいところでは８字蛇行又は島の発生

河岸浸食程度非常に激しい非常に激しい中（河床材料が大きいほうが、水路がよく動く）

低水路の
平均深さ

多種多様

0.5～3m

2～8m

2cm 以上表層に砂、シルトが乗ることがあるが、薄く、河床材料と同一物質が占める
1/60～1/400

合が半数を超えていた。
型 化 の 結 果を 以 下 に 示
す 。 以 降 に示 す 樹 状 図→← デルタ →

水 魚 が 最 も多 く そ の 割
各 ケ ー スに お け る 類

セグメント３２－２←山 間 地 →← 扇 状 地 →←谷 底 平 野→←自然堤防帯

図-Ⅱ.6.3.7 に、今回
確 認 で き た種 の 種 類 別セグメント２２－１

河床材料の代表粒径 dR流 部 の 調 査地 点 が 下 流に比べて少ない。

セグメント１122

3cm～1cm

1cm～0.3mm

0.3mm 以下

細砂、シルト、粘土の混合材料。
ただし下部では河床材料と同一

シルト、粘土

1/400～1/5,000

1/5,000～水平蛇行が大きいものもあるが、小さいものもある弱（ほとんどの水路の位置は
動かない）
3～8m

第Ⅱ部

は、TWINSPAN法による分類の過程を簡易に示したものであり、左の1群から次々と群を分割する。記載の種は各段階で区分の要因となった種を示している。なおここでは、区分の要因となった種が出現した又は個体数が大きい場合に（-）、出現しない又は個体数が小さい場合を(+)で示している。

図-Ⅱ.6.3.6

調査地点のセグメントの割合

図-Ⅱ.6.3.7 確認種の割合（数字は種数）

b-1) 水系単位・全魚種
樹状図を図-Ⅱ.6.3.8 に、類型区分の分類結果を図-Ⅱ.6.3.9 に示す。第一分類では北海道（類型 8～12）とそれ以外（類型 0～7）で分類された。北海道の固有種であるエゾウグイ、本州に広く分布するオイカワ、カマツカが要因となっている。本州は第二分類で類型 0～3 と類型 4～7 に大別されたが、前者は西日本、後者は東日本に分布する。（ただし、類型 4 は北陸及び中国地方の日本海側に分布する。）要因となった出現種はヤマメ、サケ（東日本に生息）、ウロハゼ、ゴクラクハゼ、ドンコ、カワアナゴ（西日本に生息）等であった。ドンコを除くと汽水・海水魚が要因となっていた。東日本は鶴見川・関川以北は主に類型 6、7 で占められ類型 6 は太平洋側、類型 7 は日本海側の水系が多く、類型 6 はコトヒキ、ザッパ、ビリンゴ等の汽水魚が、類型 7 はアカザ、カジカの淡水魚が出現することで区分されている。西日本は、有明海（類型 0）及び瀬戸内海、日本海側（類型 1）と、太平洋側の内湾（類型 2）及び外洋（類型 3）に分類された。区分の要因の種として類型 0、1 はシモフリシ
マハゼ、類型 2、3 はシマイサキ、コトヒキ、ボウズハゼと汽水・海水魚が多く見られた。その後の分類では類型 0 のハゼクチ、類型 2 のヌマムツ、類型 3 のギンガメアジ等がそれぞれの類型を特徴づける種となっており、既知の生息域とも一致する。

123

第Ⅱ部

分類番号０
シマイサキ（+）、コトヒキ（+）、ハゼグチ（-） 緑川 白川 菊池川 矢部川 筑後川
ムギツク（-）、アブラボテ（-）、
嘉瀬川 六角川
ボウズハゼ（+）、シモフリシマハゼ（-）
分類番号１
木曽川 庄内川 豊川 円山川 由良川
ヤマメ（+）、ウロハゼ（-）、揖保川 加古川 淀川 大和川 吉井川
サケ（+）、ゴクラクハゼ（-）、旭川 高梁川 芦田川 太田川 佐波川
ドンコ（-）、カワアナゴ（-）
高津川 江の川 土器川 山国川
ギンガメアジ（+）、ビリンゴ（-）、大分川 松浦川 遠賀川
ギギ（-）、オオヨシノボリ（+）、 分類番号２
ヌマムツ（-）、テングヨウジ（+）、
宮川 櫛田川 雲出川 鈴鹿川 矢作川
狩野川 紀の川 小瀬川 斐伊川 那賀川
メナダ（-）
吉野川 肱川 重信川 大野川 球磨川
分類番号３
相模川 菊川 天竜川 大井川 新宮川
物部川 仁淀川 渡川 番匠川 五ヶ瀬川
小丸川 大淀川 肝属川 川内川

オイカワ（-）、カマツカ（-）、エゾウグ

分類番号４
カタクチイワシ（+） 子吉川 富士川 梯川 手取川 小矢部川
神通川 常願寺川 姫川 荒川 安倍川
アナハゼ（-）、ゲンゴロウブナ（+）、北川 日野川 天神川 千代川
カマキリ（-）、タカハヤ（-）、シマヨシノボリ（-）、カムルチー（+）、
分類番号５
ギバチ（+）
庄川 黒部川 九頭竜川
カワヤツメ（+）、コトヒキ（-）、
分類番号６サッパ（-）、ビリンゴ（-）、
岩木川 高瀬川 馬淵川 鳴瀬川 名取川
アカザ（+）、カジカ（+）
阿武隈川 鶴見川 多摩川 荒川 那珂川
久慈川 本明川
分類番号７
米代川 赤川 最上川 雄物川 北上川
利根川 阿賀野川 関川 信濃川
メナダ（-）、カンキョウカジカ（-）、エゾハナシカ（+）、カラフトマス（+）、
カタクチイワシ（-）
ギスカジカ（+）

分類番号８
余市川 尻別川 石狩川

分類番号１０キンブナ（+） 渚滑川 湧別川 常呂川 網走川
釧路川 十勝川 天塩川
分類番号１１
沙流川 鵡川 後志利別川
分類番号１２
留萌川

図-Ⅱ.6.3.8

水系単位・全魚種での分類結果（樹状図）

図-Ⅱ.6.3.9

水系単位・全魚種での分類結果b-2) 調査地点単位・全魚種
樹状図を図-Ⅱ.6.3.10 に、類型区分結果を図-Ⅱ.6.3.11 示す。上流の調査地点と比較して河口・汽水域の調査地点において多様な魚種が確認されるため、これらの地点を区分するための類型が多く生じる結果となった。第一分類で 0～15 の類型は 0～7 と 8～15 の 2 つの類型に大別された。後者はほとんどが下流から河口・汽水域の調査地点であり、マハゼ、ボラ、スズキ、コノシロ、ウロハゼ、ヒメハゼ等の汽水・海水魚の生息状況が区分の要因となっている。

124

第Ⅱ部

図-Ⅱ.6.3.10

調査地点単位・全魚種での分類結果（樹状図）

図-Ⅱ.6.3.11

調査地点単位・全魚種での分類結果

125

第Ⅱ部

類型 8～15 は、北海道（類型 8）、瀬戸内海（類型 9）、有明海（類型 10、11）、東日本（類型 12）、
本州日本海側（類型 13）、太平洋側・九州（類型 14、15）と地域毎に明確な区分が見られた。類型 0～
7 は、北海道(類型 0～2)、東日本（類型 3～5）、西日本（類型 6、7）に大別され、水系と同様、北海道のエゾウグイ、フクドジョウ等の固有種が、西日本はドンコ、ゴクラクハゼ等の生息が分類の要因となっていた。類型 0～7 は類型 8～15 と比較して淡水魚が要因となっていることが多かった。また、類型
0～7 では、類型 8～15 で見られたような、太平洋側と日本海側等の地域による明確な区分は見られなかった。また、同一水系でも河口・汽水域の調査地点とそれ以外が異なる類型に分類されるものの、それ以外はほぼ同一水系で同一類型となっていた。
b-3) 調査地点単位・純淡水魚種
樹状図を図-Ⅱ.6.3.12、類型区分結果を図-Ⅱ.6.3.13 に示す。第一分類では、北海道（類型 8～15）、本州（類型 0～7）に大別された。ただし、類型 8 は高瀬川のみ 4 地点、類型 12 は小吉川のみ
1 地点、

図-Ⅱ.6.3.12

調査地点単位・純淡水魚種での分類結果（樹状図）

126

第Ⅱ部

図-Ⅱ.6.3.13

調査地点単位・純淡水魚種での分類結果

類型 13 は一部東北・北陸を含む類型で 11 地点でありいずれも少数のみ存在する類型である。その後本州は東日本（類型 5～7）、西日本（類型 0～5）に分けられた。 a)、b)と同様に、北海道のエゾ
ウグイ、フクドジョウ等の固有種の存在により本州と大別され、北海道の中でもそれらの固有種の生息状況に相対的に差があったことから、16 区分中の 8 区分（類型 8～15）を占める結果となった。例
えば、日本海側やオホーツク海側に多い類型 14、15 はフクドジョウの出現割合が高く、太平洋側の水系に多い類型 10 はエゾウグイ出現割合が高いこと等の特徴が見られた。東日本の 3 分類に比べ西日本
は 6 分類と細かく分類されていた。類型 5 は東日本～西日本全域に存在する類型でほとんどが下流域であり、ニゴイ、モツゴ等の環境の変化に強く比較的幅広い環境で生息できる淡水魚の出現数が多い
ことが特徴である。b)と異なり全国的に同一の水系でも上流と下流で異なる類型に区分されている河川が多く見られ、例えば東日本では上流側に類型 6、下流側に類型 5 を示す水系が見られる（最上川、荒川、天竜川等）。類型 6 は、アブラハヤ、シマドジョウ、カジカといった中流部に生息するとされる魚種の出現が特徴である。西日本では西日本に生息するドンコ、ムギツク等の出現が特徴的な類型 0、1、3 と類型 5 が混合している水系が見られた。西日本で対象地点の多い類型 1 と類型 3 を比較すると、類型 3 は外来種であるオオクチバスとブルーギル、元々は琵琶湖原産であるが釣りの対象として全国に移植されたゲンゴロウブナの生息等により類型 1 と区分されていた。類型 1 と類型 3 は同一地域の中でも混在しており、移植が魚類出現特性に影響を及ぼしている可能性がある。
b-4) 調査地点単位・回遊魚種
樹状図を図-Ⅱ.6.3.14、類型区分結果を図-Ⅱ.6.3.15 に示す。第一分類では類型 0～7 の北海道・東
日本と類型 8～15 の西日本に大別された。本州では類型 5、類型 6 が多く出現しており、類型 5 が上流に分布し、それより下流に類型 6 が分布する水系が多く見られた。類型 5 の確認魚種が 17 種なのに対して類型 6 では 43 種の出現が確認されており、多様な種が確認される下流部と上流部が区分されていることが確認された。類型 12～13 は有明海の河川が多く、ヤマノカミが出現することが特徴である。
b-1)～b-3)で見た類型と比較すると北海道や九州が大別される他は、本州内で多数の類型が混在しており、比較的明確ではなかった。

127

第Ⅱ部

c) 考察
調査地点単位・全魚種のケースでは第一分類で河口・汽水域と上流域に大別され、汽水・海水魚の生息に特徴づけられる河口・汽水域のみで構成される類型が半数を占めている。これらのことは、下流に行くほど出現種数及び出現個体数が多くなることが要因であると考えられる。河口・汽水域の類型は北海道、東日本、西日本、九州、日本海側、太平洋側と地域で比較的明瞭に類型が別れており、これは、海流や潮汐状況等の海域の影響による類型区分となっていると考えられる。
また、調査地点単位の河口・汽水域の類型区分は水系単位・全魚種のケースと類似しており、汽水・海水魚種が水系の類型を特徴づけていたことが示唆された。河川水辺の国勢調査では、多くの調査地点が直轄区間内にあり、上流部や支川での調査が比較的少なかった。このため、本来の汽水・海水域に生息する魚種及び個体数の多さもあり、全ての魚類確認種数及び個体数に占める汽水・海水魚
種の割合が大きくなっていると考えられる。このように、水系単位・全魚種のケースにおける類型区
分には河口・汽水域の環境特性が及ぼしている影響が大きくなることを考慮しなければならない。また、モニタリング方法に関する課題として上流域における調査地点の不足が示唆された。
全調査地点・全魚種のケースでは、河口域以外の類型は同一の水系内でほぼ同一の類型であった。
しかし、純淡水魚に限定した類型区分では同一の水系内でも異なる類型が存在しており、純淡水魚の生息状況は同一水系内で一定というわけではなく、地点毎に異なる河川環境特性により影響を受け、縦断方向で魚類生息状況が異なることが確認できた。

図-Ⅱ.6.3.14

調査地点単位・回遊魚種での分類結果（樹状図）

128

第Ⅱ部

図-Ⅱ.6.3.15

調査地点単位・回遊魚種での分類結果

また、全調査地点・全魚種のケースでの河口・汽水域の類型区分は、日本海側・太平洋側で明確な区分があったが、純淡水魚では北海道、東日本、西日本で大別されるものの、日本海側・太平洋側での区分は明確ではなかった。これには以下の要因が考えられる。純淡水魚は陸水系に分布・分散が大きく制限される。渡辺ら(2010)によると、日本の純淡水魚は海峡の成立や山地形成などの歴史的イベントの影
響を受けており、北海道石狩平野やフォッサマグナ等の純淡水魚出現特性の境界は、現時点における日本列島の純淡水魚類相の歴史生物地理的な「一般パターン」として位置づけられることが示唆されている。これらのことから、魚類生息状況は系統地理学的な要因によりまず前提となる出現の有無が決定されていることが近年の実測データを用いた本検討からも確認できた。そして、汽水・海水魚は純淡水魚と比較して環境変化への対応能力が高いことから、海流・潮汐等の地域ごとの違いにより太平洋側と日本海側で異なる生物出現特性を持ち、各地域固有の生物生息状況が形成されたと考えられる。
全調査地点・回遊魚のケースでは、北海道や九州が大別される他は、本州内で多数の類型が混在しており、地域ごとに類型を区分することは困難であった。このことは、回遊魚が成長の過程で海洋を利用しており純淡水魚に比較し移動能力高いため、生息場所が多様化しやすいことが要因として考えられる。
今回検討を行った 4 つのケースから分かるように、生物出現特性による類型区分はその類型の単位や対象魚種により異なる結果を示す。分析方法や目的に応じて、適切な分類方法を選択することが必要である。

（３）河川水辺の国勢調査結果を利用した魚類及び底生動物の水温・水質への依存性評価a) 分析の狙いと手法
本項では、河川の流水環境要素のうち、水温を含む水質に着目し、魚類および底生生物の生息との関連性を明かにすることを目的とした分析を行った。河川の環境要素が水生生物の生息に与える影響を評価しようとする場合、対象とする環境要素を還元的に取り上げ、この環境要素の条件を系統的に変化させた実験が可能であれば、このような実験は影響評価の有力な手段となり得る。実際、水温や水質に関する水生生物の耐性に関する実験は水産対象種を中心に従来数多く実施されてきており、相当な知見が得られてきている。しかし、要素還元的な影響評価は、他の要素の影響を排除するのが困
難な事もあり、本質でない間接的な疑似相関に惑わされたりする可能性も否めず、その解釈には細心

129

第Ⅱ部

の注意が必要である。
今回の検討においては、水生生物種の存在可能な環境を水温・水質の観点で評価するために、実河
川において、ある水生生物種の存在が確認された地点における水温・水質特性を解析することで、その水生生物種の生息可能範囲を推定することを試みた。この様な解析を実施することで上述の実験的アプローチとは異なり、生息のための水温・水質に関する必要条件の絞り込みを行うことになる。この方法を用いて種々の環境下において取得された大量のデータを一度に解析することで、検討対象とする環境要素以外の影響を含みつつも、大量データの持つランダム性によりこの影響を極力排除することを期待した。
分析の概要は以下のとおりである。全国 109 一級水系を対象に水質データ、河川水辺の国勢調査デー
タを整理し、全国の最も多くの河川で確認された魚類 5 種、底生動物 5 種、狭温性の冷水魚等 6 種、主要な目に属する底生動物 9 種に関して、これらの種が確認された地点（生物調査地点からの距離が 2km未満かつ同一河川内）における水温・水質（水素イオン濃度（以下 pH）、 溶存酸素濃度（以下 DO）、
生化学的酸素要求量（以下 BOD）、 化学的酸素要求量（以下 COD）、 懸濁物質濃度（以下 SS））の分
布をとりまとめた（天野ら 2011）。また、水温・水質に関しては、全国の全測定データを対象にその分布を整理し、上記の個々の生物種の確認地点における分布と比較することで、個々の生物種の水温・水質への依存性について検討を行った。
b) 分析結果
水温・水質（pH、DO、BOD、COD、SS）の全国全地点全期間における測定値の頻度図を図-Ⅱ.6.3.16に示す。水質項目毎に頻度分布の形状が異なっていることが分かる。
b-1) 水温
水温は、10℃前後と 20℃前後に２つのピークを有する双こぶの分布形状を示した。13℃付近の水温帯で頻度が低くなるのは、地方別に見ても北海道を除く各地方で共通に見られる傾向であった。この理由としては、春から夏への昇温期、秋から冬にかけての降温期にかけて計測される水温帯である 13℃付
近の水温を示す時期が期間的に短いことによると考えられる。
b-2) pHpH はほとんどが中性を示す 7 から 8 の間の値を取った。酸性河川における測定値と考えられる pHが 6 以下の値は全体の 0/3%程度の頻度でしか存在しない。pH が 9 を超えるのは、富栄養化した湖沼や貯水池において植物プランクトンの光合成に伴って計測されることがしばしばあるものの、河川においては pH が 9 以上の値は全体の 1.5%程度の頻度であり低いものであった。
b-3) DODO は 8.5～9.0mg/l をピークにそれ以下では徐々に頻度が減り、それ以上ではまばらに分布する形状を示した。この値は、水温 20～23℃における飽和濃度に相当する。上記よりも低水温時には、9.0mg/l
より高濃度の DO が測定されうると考えられるが、このような DO 濃度が測定された頻度は全体の 20%程度であった。順流域の河川水質測定結果からは、水生生物の生息に著しい悪影響を与えるような貧酸素は測定されていない。
b-4) BOD
BOD は 0.5～1.0mg/l をピークにそれ以上の値では徐々に頻度が減少した。近年の河川水質の向上を反映した結果と考えられ、貧酸素が発生しない結果とも整合性がとれている。ただし、BOD=5mg/l 以
上の比較的高濃度を示す頻度は 10%程度を占めている。

130

第Ⅱ部

b-5) COD
COD は 1.5～2.5mg/l をピークにそれ以下、以上の値は徐々に減少する分布であった（図-Ⅱ.6.3.16
では 10mg/l 以上の頻度は合計しているために頻度が高くなっている。
）。BOD の値に比べて全体的に高い値を示す傾向が示された。COD は BOD に比べて難分解性の有機物を捉えるために、このような傾向が示されたと考えられる。また 10mg/l 以上の高い値は、降雨後に陸域から供給される微少な植物片などの有機物を多く含むサンプルで得られた可能性が高いと考えられる。
b-6) SS
SS は 5mg/l 以下の値を取ることが多く、これより高い値の頻度は徐々に減少するという分布であった。公共用水域水質測定が出水時を避けて実施されていることを示唆するとともに、環境基準を超える
値がほとんど測定されない結果となっている。
次に、水温及び水質と水生生物の依存性の検討結果を示す。広域に分布する上位 5 種の魚類（ヌマチ
チブ、アユ、ギンブナ、ウグイ、オイカワ）と狭温性の冷水魚として選定した 5 種の魚類（ナマズ目の図-Ⅱ.6.3.16 全国河川水質測定値頻度分布図

図-Ⅱ.6.3.17 広域に分布する魚類の確認地点と全水質調査地点での水温頻度分布の比較

131

第Ⅱ部

図-Ⅱ.6.3.18 狭温性の冷水魚（ヤマメ）の確認地点と全水質調査地点での水質頻度分布の比較

アカザ、カサゴ目のカジカ、サケ目のニッコウイワナ、ヤマメ、アマゴ）が確認された地点における水温の頻度分布図を重ね合わせたものを図-Ⅱ.6.3.17 および図-Ⅱ.6.3.18 に示して比較する。
広域に分布する上位 5 種の魚類が確認された地点における水温の頻度分布は、全測定地点において計測された水温の頻度分布とほとんど同一の分布形状を示していることから、日本におけるこれら 5 種の魚種の分布は現在の河川水温には規定されていないと考えられる。
これに対して、狭温性の冷水魚とされる 5 種の魚類（アカザ、カジカ、ニッコウイワナ、ヤマメ、アマゴ）が確認された地点における水温頻度分布は、全測定地点において計測された水温の頻度分布と比較して低水温側に偏在しており、これら魚種の生息場所は水温が低い場所であるということが示された。
なお、底生動物種についても分析したが、結果として広く分布する種を選定したためと考えられるが、水温に対する依存性は特に見られなかった。
水温以外の水質については、広域に分布する魚種と狭温性の冷水魚の確認地点における水質の相違について遊泳魚であるオイカワとヤマメを取り上げて比較すると、図-Ⅱ.6.3.19、図-Ⅱ.6.3.20 に見られるようにオイカワが確認された地点における水質（pH、DO、BOD、COD、SS）頻度分布は、全河川における測定値のそれとほぼ同様の分布を示した。これに対してヤマメでは、pH では全河川での頻度分
布とほぼ同様であるものの、DO では 8mg/l 未満の値が計測されることが 10%（全河川における測定値
では 33%）と DO が高い地点に生息していることが示された。 BOD については、2mg/l 以上の値が計測されるのが確認地点で 9%に対して全地点で 35%、COD について見ると、4mg/l 以上の値が計測されるのが確認地点で 12%に対して全地点で 44%という様に河川全体と比較して DO が高く、BOD と CODが低い傾向の箇所に生息していることが示された。これに対して SS の頻度分布をヤマメ確認地点と河川全体とで見ると、5mg/l 以下の低い値をとる頻度は確認地点で 53%、全体で 44%となるのに対して、25mg/l 以上の比較的高い値をとる頻度は、確認地点で 8%、全体で 9%とほぼ同等の値であった。ここでは、広域に分布する魚種と狭温性の冷水魚の確認地点における水質の相違について遊泳魚であるオイ
カワとヤマメを取り上げて比較したが、他の広域に分布する魚種についてはオイカワと他の狭温性の冷水魚についてはヤマメと類似の結果を示した。

132

第Ⅱ部

図-Ⅱ.6.3.19 広域に分布する魚類（オイカワ）の確認地点と全水質調査地点での水質頻度分布の比較

図-Ⅱ.6.3.20 狭温性の冷水魚（ヤマメ）の確認地点と全水質調査地点での水質頻度分布の比較

今回解析対象とした底生動物が確認された地点における水質頻度分布については、若干 COD が低い
値を多く示していることから水質の良好な箇所を選好していることが示唆されるものの、全地点の水質頻度分布と比較して際だって特徴的な相違は認められなかった。
c) 考察
今回の解析対象とした種々の水生生物が確認された地点における水質頻度分布を見ると、狭温性の冷水魚については明らかに水温が低く、DO が高く有機物濃度の低い箇所に生息していることを示す結果となった（図-Ⅱ.6.3.18、図-Ⅱ.6.3.20）。ただし、図-Ⅱ.6.3.18 を見ると、全体的に低水温帯に分布しながら、狭温性の冷水魚が確認された地点において、頻度は低いものの 30℃を超える様な比較的高い
水温も測定されている。今回の検討では、一度でもヤマメの存在が確認された地点におけるすべての水質観測値を集計しているため、上記のような高水温が計測された時点で観測地点から離れた場所に移動していた可能性は否定できないが、ヤマメが確認された地点でも、かなり水温が上昇することを示している。そこで、一年ごとに最高水温を求めて、これらの平均をとった平均年最高水温を求めて比較すると、アマゴやヤマメが確認された地点では、平均年最高水温が 26℃以上になる地点は見つからず、この

133

第Ⅱ部

辺りの水温が冷水魚の生息限界と考えて良さそうである。このことは、水生生物の生息を規定する水質影響について考察するために観測データを取り扱う際の留意点を示唆している。今回の様な解析結果か
ら水質（水温）と水生生物の関係について考察する場合、彼らが常に耐えながら生息することができる
水温の範囲、すなわち耐忍温度（最高および最低）と、生活史の中で経験はするものの、その期間が限定的であれば、耐えられる水温の範囲を区別する必要があるということである。この例では、年間の最大値にのみ着目しているが、水生生物の生息の規定要因として水質に着目する場合、生活史の段階に応じた確認などの検討が必要になる。人為的な影響としての河川水質の変化は、ダムの建設・運用や、下水処理水の放流などにより発生する。このような場合、水生生物への影響を最小限にするために種々の検討が行われるが、彼らが常に耐えながら生息することができる耐忍限度と、その期間が限定的であれ
ば、生物には適応力があるため耐えられる水質の範囲を区別して検討することが重要であると考えられる。今後、より詳細な解析が必要である。

６．４

気候変動が水生生態系に与えると考えられる影響（１）既往の知見の活用
社会資本整備審議会は、「水災害分野における地球温暖化に伴う気候変化への適応策のあり方について（答申）(2008)」の中で、地球温暖化に伴う河川環境の変化として、地球温暖化による気候変動が生じた場合、気温の上昇による水温上昇、降水量の変化による流況変動、また流域の環境の変化等も相まって、土砂・栄養塩類等の物質の流出が変化することが予想されるとしている。降水量の変動幅が大きくなることから、異常洪水や異常渇水が発生し、流量の変動幅が大きくなるとともに、積雪量や雪解け時期の変化による流量パターンが変化する。また、異常洪水の発生や大規模な洪水の発生頻度の増加に
より、土砂・物質の流出量が増加し、水質（濁度）や河床の環境に影響を及ぼすことが予想される。流量パターンの変化は、魚類等のライフサイクルに影響を及ぼし、適応が難しい種は生息数の減少など大きな影響を受けることが予想される。濁度の増加やシルト・粘土質の堆積による河床環境の変化は、魚類、底生動物、付着藻類等への影響が考えられる。また、流況や土砂・物質の流出の変化は、河道内の植生にも影響を与え、攪乱の状況等に応じて種の分布が変わることが考えられる。こうした様々な種の変化は、種間関係を通じ生態系に対しさらなる影響を及ぼすことが考えられる。また、連続性を有する流域の環境の変化は、外来種の繁殖や新たな種の侵入などが考えられる。水質への影響は、流況との関係もあり、予想することは難しい面もあるが、水温の上昇や溶存酸素（ＤＯ）消費を伴った微生物による分解反応が進むことにより、溶存酸素濃度の低下による水質の悪化が懸念される。湖沼や貯水池においては、気温・水温の上昇により湖沼等内部での温度成層や植物プランクトンの活動が影響を受ける等、河川以上に厳しい水質変化が予想される。水質の変化によっても生物への影響は考えられる。気候変化
による生態系や水・物質循環系への影響は、現段階において知見やデータも少なく、予測するのは難しい、と総括している（図-Ⅱ.6.4.1）。

134

第Ⅱ部

図-Ⅱ.6.4.1

地球温暖化に伴う河川環境・流域環境への影響イメージ

出典：社会資本整備審議会(2008)「水災害分野における地球温暖化に伴う気候変化への適応策のあり方について」答申

魚類への影響に関する既往研究（Vanet et al 1997、Beitinger et al 2000）は、生活史を通して生存可能な上限水温以上にならない限り（一般に卵や稚仔魚は水温の制限が強く作用する）、魚類の個体の成長や再生産速度はむしろ増加すると推定している。しかし、水温上昇が生じた場合、冷水魚は生息地が限定される可能性が高い。この場合、同一河川でも標高の高い場所に生息地が限定される可能性がある。
冷水魚の分布域の減少や、残存個体群の分断は温暖化による魚類への重要な影響として予測される。温暖化の影響としては、水温上昇だけではなく流況変化も予測されているが、魚類に対するこのような複合的影響に関する検討も実施されており、水温変化に予測だけでは不十分であるとする結果が報告されている(Jager et al 1999)。複合的影響を含めて、生息環境の変化に対して、動物は生息適地への移動を試みると考えられる。水生生物については、すでに生じている水域の分断が問題を大きくする可能性がある。これらの例のように個別の生物種への影響に関する検討事例は枚挙にいとまがないが、温暖化の生物・生態系への影響評価は、現在行われている河川環境の評価に関する研究成果が相当部分利用可能である。

（２）水温上昇に対する簡易影響評価の試み
気候変動により予想されている気温上昇により河川水温も上昇するという仮定の基に、水温の変化による生物生息域の変化を予測するための試行的な検討を行った。全国の公共用水域調査全地点の各地点において測定された最高水温を測定位置（緯度、経度）情報とともに IDW 法により解析して作成した推定水温分布を図-Ⅱ.6.4.2 に示す。この推定水温分布は、水域と陸域とを区別していないため、河川の延長の中での水温分布の推定とは異なっている。

135

第Ⅱ部

図-Ⅱ.6.4.2

最高水温の推定全国分布（現状）

このため、全国の河川水温の空間的分布の近似として認識する必要がある。この図からは、関東以北及
び標高の高い山間部で水温が低くなることが数値的に示されている。冷水魚の確認地点ではあまり発現しない水温である 26℃を最高水温が下回る箇所に着目すると、東北以北が該当し、これより西の地域では信州や山地等に部分的に分布している状態である。
この状態から、仮に全国一律で水温が 1℃上昇した場合、また、極端な例として 3℃上昇した場合の分布図を図-Ⅱ.6.4.3、図-Ⅱ.6.4.4 に示す。また、最高水温ごとに国土面積を算定した。図-Ⅱ.6.4.5
はそれぞれの場合に最高水温がある温度（横軸）以下になる国土面積を求め、全国土面積に占める割合で示したものである。現状では最高水温が 20℃未満の地域面積は全体の約 5%、26℃未満の地域面
積が約 40%となっている。ここで 26℃以下の地域面積に着目すると、全国の河川において最高水温がおしなべて 1℃上昇すると、全国土面積に占める割合は約 32%に減少し、現状の生息域の約 22%がな
くなることになる。アマゴなど西日本に多く分布する生物の生息に影響を及ぼす可能性がある。3℃上昇したとして、これに適応できない場合を想定すると、冷水魚が生息可能な河川が分布する国土面積は約 20%程度に減少し、特に本州における生息地は非常に限定的になる。また、水温の上昇等の生息
環境の変化に対して、生息適地への移動を試みると考えられるが、山地部に部分的な分布があった種や、構造物等により連続性が遮断されている場合は移動が困難になる。

136

第Ⅱ部

図-Ⅱ.6.4.3 最高水温の推定全国分布(1℃上昇)

図-Ⅱ.6.4.4 最高水温の推定全国分布(3℃上昇)

図-Ⅱ.6.4.5 最高水温ごとの国土面積の累計（全国土面積に占める割合による表示）（３）今後の検討に向けて
気候変動による河川環境への影響を評価する場合には、6.2 で議論したように、当該河川において、
流況や水温変化により駆動される河川の物理環境（地形、水質、流速、河床特性）変化の過程を理解し、現在おかれている河川の状況がすでに大きく攪乱されているものか、比較的環境が保全されているのかについてまず評価し、その後に気候変動がどの程度の新たな攪乱を生じるのかについて評価していくという手順をとるべきと考える。これは、すでに人為的攪乱の程度が高い河川ほど、気候変動による追加
的な影響を強く受ける可能性が高い(Palmer et al 2009）ためである。適応策の策定においては、影響がさほど大きくないと予測されるものについては、現象が顕在化してから対応することも可能と考えられるが、6.4 で述べた冷水魚のように、影響が顕在化してからでは修復が困難と予測されるものもあると考えられる。今後、気候変動による河川環境に対する影響のうち、顕在化してからでは修復が困難な
影響としてどのようなことが予測されるかについて、地域ごとに評価を行い、それらに対する適応策を策定していく必要があろう。そのためには、モニタリングや 6.2 および 6.3 で例示した分析に基づく河川環境の「システム」（7.を参照）としての現況の適切な把握を基盤として、流量や水温の変化と河川環境への影響を予測することが重要であり、それらの結果を活用し、環境の保全・整備の観点から生物の生息範囲の変化に伴う移動の確保（連続性）やダム湖の水質管理等、河川管理者として対応すべき課題を明らかにしていく必要があると考える。

137

第Ⅱ部

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140

第Ⅱ部

７．まとめと今後の課題（第Ⅱ部）
７．１

主要な成果のまとめ

気候変動の治水・利水・環境への影響評価は、気候モデルによる将来気候の予測結果から機械的に導き出されるものではなく、気候・水文要素の変動を受けて、治水・利水・環境のそれぞれのシステ
ムがどう応答するかの理解も重要な役割を担う。その観点から、第Ⅱ部では、各水系（河川流域）も
しくは海域毎に、気候変動が治水・利水・環境の各システムにどのような影響を及ぼし得るのかについて、気候モデルによる降水量や気温などの予測結果を用いて、可能な範囲で定量的な評価を試みた。ただし、一部については、過去の経年変化実績に基づく分析・評価を中心として実施した。以下、それらの主要な成果を箇条書きにまとめると以下のようになる。
（１） 気候変動がわが国の治水施策に与える影響をマクロに評価するため、ある継続時間に関して、平均年最大降雨量の気候変動による変化率と、我が国の洪水防御計画が対象にしているスケールの年超過確率に対応した降雨量に関する変化率とに大きな差がでないとの仮定をおいて検討を行った（豪雨生起確率分布形について現在－将来間の同一性を仮定）。その結果、全国 109 の一級水系別の豪雨量（計画対象の降雨継続時間における年最大降雨量の平均値）の気候変動による変化倍率 α は、将来気候（今世紀末）に関して、SRES－A1B シナリオ下での 4 モデルそれぞれ
による推定の中央値の平均で 1.15 となり、全モデルを通じて概ね降雨量が増加傾向になるとの結果を得た。なお、近未来については、α値の１からの増加は不明瞭であった。また、将来気候での豪雨量変化に対応する流量倍率β、河川整備労力倍率γ、氾濫可能性倍率 ε は、豪雨量倍率αの 1.15 倍率に対して順に 1.21 倍、1.82 倍、2.59 倍程度（4 モデル中央値の平均値）と増幅していく形で変化していた。それら 4 指標の倍率に関する 4 モデル間のばらつきも順に増幅していく結果となっている。以上は、施策に近い指標となるほど気候変動影響が強く現れること、降雨量の増加率が１～２割程度でも治水施策には相当の影響をもたらすこと、同時に、その影響度
予測の信頼性についても相当大きな幅を想定せざるを得ないことを意味する。
（２） 豪雨量倍率αのγ、εへの波及の全体的な傾向は上記の通りであるが、個々の水系ではそれらの応答にかなりの幅が出てくる。当該水系の河川整備進捗度合いと豪雨の年超過確率に関わる代表パラメータ（いずれも簡単に得られるもの）を用いて、豪雨量倍率α値の 1 からの増大率α－
1 が、河川整備労力倍率の増大率γ-1、氾濫可能性倍率の増大率 ε-1 それぞれに敏感に影響が現れやすい（伝播しやすい）水系とそうでない水系を簡易に把握する手法を提示した。これは、水系毎の気候変動影響のマクロな観点からの受けやすさを理解して適応策を織り込んだ治水施策検討を行うことに役立つ。
（３） 気候変動影響の発現は長期にわたり、その間には被害推定に直接関係する人口・資産も有意に変化することから、人口・資産の長期変化をいくつかのシナリオに基づいて設定し、流域内での空間分布に関しても複数の展開シナリオを設定し、気候変動に加え、人口・資産の長期的変化が被害推定に及ぼしうる影響を水系単位で検討できるようにした。
（４） 都市域雨水排水対策（下水道）計画の基盤となる数 10 分スケールの短時間降雨強度について、
現状の 5～60km メッシュスケールの気候モデルでは降雨セル単体の発達・減衰を表現できないため、その定量的予測は困難である。そこで、全国 57 の気象台ごとに既往降雨観測データの経

141

第Ⅱ部

年変化傾向を調べた。その結果、年超過確率 1/5 および 1/10 のいずれの降雨強度についても全観測点の中央値で 1.1 倍、その中の 95%パーセンタイル値で 1.3～1.4 倍程度の増加傾向が実績
データから見られることが確認された。そこで、10 分・60 分降雨強度について 1.0 もしくは 1.3倍となる複数組み合わせを用いて下水道管路網水理モデルによる浸水シミュレーションを行った結果、計画対象流域の集水面積スケールによって、影響の大きい地区（上～中～下流）に違いが生じることがわかった。このことは、効果的な浸水対策を考えるためにも、対象とする排水区の降雨や浸水特性を把握することが重要であることを示している。
（５） 沿岸に作用する外力のうち海面水位と波浪の過去の変化を主要地点・海域毎に調べた。海面水位については、選定した14験潮所の過去観測データにより、1980年以降は一部例外を除きIPCCAR4における全球平均値（年間3.1mm上昇）とほぼ整合する年間3mm程度の上昇傾向が確認された。近年の衛星海面高度計データによる解析でも、海域による違いがあったが、本州南岸～四国・九州の太平洋岸では概ね同程度の海面上昇傾向が見られた。ただし、日本近海では海面水位に十数年変動が卓越しているとの分析があり、上記の結果と周期的変動との関係をさらに調べる必要がある。一方、波浪については、年最大波高では明確な傾向を抽出できないが、ある閾値（例えば年平均の波高や波浪エネルギー）以上の波浪エネルギーの合計値に着目することにより増加傾向が複数観測所で確認された。また、海域毎に見たとき、台風数増加や台風最低気圧低下の傾向が見られる太平洋南方海域において、波浪エネルギー増加傾向が見られた。このことは、
気候変動による気象場（台風・低気圧）の変化が、波浪外力を増大させるリスクがあることを示唆している。
高潮については、文科省革新プロにおける共同研究の一環としてIPCC-AR4におけるCMIP3世代の複数の気候モデル予測に基づくA1Bシナリオ下での確率台風モデルにおける予測成果について
京都大学防災研究所から提供を受け、10,000年分の台風の変化予測データを用いて、日本三大湾（東京湾、伊勢湾、大阪湾）における高潮偏差の変化予測を行った。その結果、気候変動に伴い、小規模な高潮偏差の頻度は減少傾向になるが、中程度以上の高潮偏差の頻度が増加する可能性があることが示された。
（６） 水資源管理への気候変動の影響を調べるため、ダム貯水池が存在する積雪域および非積雪域の２つの河川流域を対象として、気象庁・環境省(2014)による現在気候および将来気候アンサンブ
ル予測データ（RCP8.5 シナリオ、Yoshimura スキーム）を用いた利水計算を実施した。その結果、非積雪域ダム貯水池のある流域では、4 種いずれのアンサンブルケースにおいても夏季降水量の減少による夏季の渇水リスク（不足回数・日数）の増加が予測された。また、積雪域ダム貯水池のある流域では、同様にいずれのアンサンブルケースにおいても水需要量が大きい代掻き期における大幅な貯水位低下と、さらに夏期における降水量の減少・連続小雨の長期化による夏季渇水の激化が加わり、積雪域のある河川流域において、渇水リスクの増大がより強まるとの結果が得られた。
このように、非積雪域ダム貯水池のある流域と積雪域ダム貯水池のある流域で、渇水の変化傾向を検討する上でのとらえ方に違いがあり、前者では連続小雨日数の変化傾向を、後者では、それとともに積雪の顕著な減少につながりうる気温の上昇傾向がもたらす影響を押さえることが検討の要所となる。
（７） 全国の河川から 27 水系 60 地点を抽出し、公共用水域の観測データを用いて過去 30 年間程度の
流況・水質・水温の経年変化についてまず整理した。その結果、流況の変化は各流況指標増減により 3 つのパターンに分類できること、水温が上昇傾向にある河川が多く見られること、BOD、

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第Ⅱ部

TP は減少傾向にあるが、COD、TN は増加・減少が半々程度あること、それらの変化特性には流域の開発や下水道整備・高度処理等の人為的影響も大きいと示唆されること、等を明らかにした。
河川の水環境特性と水生生態系指標種との関係を明らかにするために、河川水辺の国勢調査の第3巡目調査結果を用いて、まず、魚類の生息状況の類型化を試みた。その結果、全魚種を対象とした場合は河口・汽水域と上流域に大別され、調査地点の要因もあって河口・汽水域の環境特性（海流や潮汐状況等）に依存した汽水・海水魚の影響が大きいこと、純淡水魚については系
統地理学的要因より出現の有無が決定されていること、回遊魚については地域類型が見られな
いこと、等を明らかにした。
水生生物種の存在可能な環境を水温・水質の観点で評価するために、全国規模で最も多くの河川で確認された上位5種の魚類や、上位6種の狭温性冷水魚等について、それらの存在が確認された地点における水温・水質特性を解析することで、それらの水生生物種の生息可能範囲を推定すること試みた。水温との関係に関する結果に着目すると、全国109一級水系の全測定地点における水温ヒストグラムと、魚類上位5種の生息地点における水温ヒストグラムがほぼ同一の形状であり、それらの魚種の生息は河川水温には規定されていないと考えられる一方で、狭温性冷水魚
生息地点の水温ヒストグラムは、明らかに2～3℃程度水温が低い地点に生息していることを示
す結果となった。また、平均年最高水温が26℃以下となる地点が狭温性冷水魚の生息限界と考えられることが示唆された。GIS解析により最高水温の現状での全国分布を推定した上で、気候変動による最高水温の上昇が１℃もしくは３℃であるシナリオを想定すると、最高水温が26℃以下である狭温性冷水魚の生息域がそれぞれ22%および50%程度減少する可能性があることがわか
った。

７．２

今後の課題と取り組みの方向性

以上の成果を踏まえつつ、気候変動適応策を検討するという目標に照らして、気候変動影響評価の課題と取り組みの方向性を、いくつかのポイントに分けて以下に論じる。
○特定の極端事象の生起を把握することによって影響評価および適応策検討が概ね可能となる場合
この代表として、豪雨と治水施策への適応策組み込みの検討、高潮と沿岸防災・減災策の検討という組み合わせがある。この場合には、災害を引き起こす外力となる低頻度の極端事象に関する気候変動影響を気候モデルから把握することの困難性の克服が課題となる。我が国の場合、防災のための施設整備が一定程度進んできていることから、対象とする極端事象の生起確率が低頻度レンジに寄っている。また、日本の流域スケールに見合う高解像度気候モデルの予測計算は、今までのところ長くても 30 年に満たず、そこから対象となる低頻度の豪雨生起の情報を高い信頼性で得るのは難しい。このため、豪雨生起の分析に Station-year method を援用する、また高潮については確率台風モデルを導入するなど、気候モデルによる予測計算結果に対する二次的処理が必要となる。こうした処理を工夫することで影響評価に有用な情報が得られるものの、本質的限界はつきまとう。
防災・減災目標における気候変動影響のより明確な設定のためにも、的確な CO2 排出量予測シナリ
オの絞り込みを含めて、気候モデルから得られる実質的情報に関する精度向上は強く望まれるところである。その意味で、平成 27 年 12 月に公開予定の地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース(d4PDF)の活用を通じた信頼性の幅の定量化・縮小の進展は大いに期待される。しかしなが

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第Ⅱ部

ら、d4PDF データについても、複数の降水スキーム、海面水温境界条件や観測不確実性に基づく摂動
条件を与えているとは言え、全ては、同じ気象庁気象研究所の気候変動予測モデル（MRIAGCM3.2H）の計算結果に基づいている。このため、予測値にバイアスが含まれる可能性も指摘されており（文部科学省他、2015）、世界のより多くの GCM による予測データに基づいたマルチモデルア
ンサンブルデータを活用する、わが国の現在～将来の降水特性を最も適切に表現できる GCM・降水ス
キームを絞り込む、もしくはそれらを改善する、等により、さらに気候変動予測・降水量予測そのものの精度向上を図ることが望まれる（深見、2014）。このような進展は、豪雨の流域内の時空間分布に対する気候変動影響をも直接的に分析できることにつながり、洪水防御計画における豪雨設定に本質的改良をもたらす可能性という観点からも重要である。
ところで、極端事象の中には、そもそも現在の気候モデルで表現しきれないものが残っており、その代表として、局所的な短時間集中豪雨があげられる。内水被害対応、都市域の雨水排水対策や浸水被害対応、土砂災害対応などにおいては、こうした事象を把握することが必須であり、この点において、従来の気候モデルは実用的な情報を提供するに至っていない。本研究では、このような豪雨については実務で対象になる極端事象の中では比較的多頻度のレンジが対象になることに着目し、既往データの時系列変化から将来に向けての短時間集中降雨の増大傾向を定量的に見積もった。このアプローチも、しかし、気候変動との物理的因果関係の裏付けが弱いこと、従来の局所・短時間集中豪雨の生起形態が気候変動により質的に変化するとすると有効性が低下するという課題を有する。この点か
らも、気候モデルのさらなる進化が望まれるところである。
○気候に関わる様々な事象が組み合わさって害的事象を引き起こす場合
この代表として渇水があげられる。渇水事象は豪雨のような見えやすい特定の極端事象によって概ね説明できるものでなく、小雨や無降雨の持続はもちろん、その間の気温や日照、積雪地域では気候変動による積雪量の長期低減傾向と当該渇水に直接関係する積雪量など、時間スケールの異なる様々な要素が重なり合って、また極端事象の生起特性だけでなく、通常の気候要素の経年変化にも影響を受けて、その出現状況が決まってくる。さらに渇水の生起は、当該水系等で採用している利水方式とも深い関係を持ち、この利水方式は水系によって様々な形態をとる。このため渇水については、治水施策への影響について行ったα→β→γ、εの影響伝播特性とそこに見られる増幅構造の理解というような、気候変動影響をシステムとして簡潔に記述することが難しい。
以上から、標記のような場合を扱う際には、個々の流域について丁寧なケーススタディを行い、その事例を積み上げる中で、渇水対応に及ぼす気候変動影響の本質を理解していくというアプローチが基本になると考えられる。その上で、本研究において、非積雪域ダム貯水池のある流域と積雪域ダム
貯水池のある流域でのとらえ方に違いに着目することの有用性を指摘したように、通常の気候要素が気候変動により経年的に変化していくことによる影響と、当該事象を引き起こす直接要因となる特異な事象の生起とを組み合わせて分析するというアプローチが、標記の場合を扱う際の着手点になると考えられる。
○気候モデルによる予測値に関わる精度の限界や信頼性の幅の取り扱い
上述のように気候モデルの進展は急速であり、それは各モデルのスキームが実現象を表現するレベルの向上に加え、アンサンブル気候予測データベースの充実、マルチモデルアンサンブルデータの活用の幅の広がりという展開を見せている。このことは、今後も、精度向上、信頼性の幅の縮小を伴いつつも、予測値が変化していくことを意味する。

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このような予測値の更新に即応し、新たな数値がもたらす影響評価に敏感になりすぎるのは必ずしも得策とは言えないであろう。これは、予測精度向上の流れにあるといっても１つの予測が劇的に精度向上や信頼性の幅の縮小をもたらすとは考えにくく、そうした状況で新しい予測値に全面的に拠って適応策を見直すことがもたらしうる混乱の可能性が現場密着の分野ほど大きいであろうとの考えに基づく。

．．．．．．
このスタンスを前提にすると、対象とする分野における気候変動からの影響の受け方をシステムと．．
して捉え、気候モデルによる予測値と当該分野の影響との関係を理解できるようにしておくこと、す
なわち「気候変動影響の受け方の評価」が影響の評価と同等に重要になる。気候変動による豪雨量増
加と治水施策との関係で言えば、α→β→γ、ε間の波及の仕組みと特性を理解しておき、αに関する１つの予測値更新だけに注目するのではなく、α値のずれが適応策検討に及ぼす影響も合わせて評価しておくことが重要ということになる。このことによって、1)適応策を定めるという視点からの気候
変動予測のメトリック（指標）とそれに求められる精度および信頼性の幅の逆提示、2)精度に限界があることを前提にした影響評価結果の適切な用い方（服部ら、2014）、3)将来予測の精度向上を受け身の姿勢で待つのではなく、並行して気候変動からの影響の受け方を見越した治水・利水等での施策の取り組み方に関する議論を本格的に始めることなど、より幅広い観点からの検討が可能になる。
上記の中で「逆提示」という切り口は、気候・気象予測研究者と、河川・海岸（水工）技術者との間に、当該分野におけるニーズとシーズに関する共通認識を醸成し、河川・海岸の計画・管理の現場における適応策検討にさらに貢献できる気候変動予測データの確保に向けた協働を促すことになると考えられる。
○気候変動の影響の受け方を支配するシステム把握に困難性を伴う場合
河川環境（水生生物の生息状況に代表される）については、元々、気候の変動が与える影響は中心的な課題になっておらず、したがって、様々な要素変化の因果関係のもとで気候変動の影響を及ぼすのシステムの理解も総じて不十分である。このため、風水害や渇水への対応に関わる影響評価においては、基本的なシステム理解があることを前提に、その理解の基盤を揺るがすような状況変化の可能性にだけ気をつけていれば良いという優位性がある（注を参照）のに対して、河川環境については、
気候変動の影響の受け方を支配するシステムをいま一度総体的に理解する作業が必要になってくる。
こうしたことを背景として、本研究においても河川環境への影響については、既往の観測事実に基づ
き、気候変動の影響の推定に役立つ局面を様々に切り取って分析するというアプローチを取っている。
このような、気候変動の影響の受け方を支配するシステムの把握から立ち上げなければならない分野については（特に生物が対象となる場合）、システムの把握が一朝一夕には進まず、その不確実性も高くなりがちなことを踏まえ、既往データの分析の深化と、より戦略性をもったモニタリングの実施を組み合わせて、気候変動に類する環境変化への応答事例の蓄積を進め、それをシステム把握に逐次つなげていくというアプローチが求められよう。
（注）風水害に対処するための施策群の検討においては、元々、災害を引き起こす外力の設定と、外力に応じた被害推定や災害防御施設の設計が作業の中心になり、そこでは様々な外力レベルによる災害発生のシステムが相当程度まで理解され、その定量的表現法が得られていることが前提になっている。そして、この外力が気候変動によってどのように変化するかが気候変動の影響を

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調べる基軸になる。したがって、上記の「システム」の理解が元々なされているところからスタートできるという優位性が、この分野にはある。
渇水被害の生起に関しても、渇水被害を起こりにくくするための利水方式の設計が検討されてきており、水文事象の特性が渇水リスクやそれを軽減するための方策に与える影響を把握する手法が実用化されている。上述のように、気候モデルの予測結果から渇水リスクの検討に使える水
文事象を導き出す過程が風水害の場合に比べ複雑ではあるものの、気候の変動を渇水状況生起の検討に取り込む手法が既に存在している点では同様である。
○社会経済状況の変化と気候変動影響との相対関係の読み込み
気候変動の出現が長期にわたることから、その影響評価において、その間に起こりうる社会経済状
況の変化をどう捉えるかが論点になる。本研究でも、我が国において社会経済状況の中で確実性の高
い将来推計と見られている人口減少を取り上げ、人口とそれと連動するとした資産の長期変化について複数のシナリオを設定し、気候変動影響にこれらがさらにどう影響するかを検討できるようにした。ただし、社会経済状況に関わる事項の長期見通しには大きな不確実性を伴うので、その取り扱いには慎重さが求められる。現時点では、気候変動がもたらすとされた影響度合いに対して、社会経済状況の長期変化がもたらしうる影響度合いの相対的大きさを概略把握し、長期的な課題への対応における気候変動適応策の効果発揮の重みに関する知見を得ることを目指すのが妥当と考えられる。

○適応策適用の基本単位となる水系あるいは流域圏の特性を把握することの重要性
治水・利水・環境のいずれのシステムにおいても、気候変動の影響は、降雨量・降雪量や気温等の変化の違いのみならず、水系・流域毎の流域における応答特性の違いにより、かなり大きな違いが生じることを、本研究においても確認した。治水・利水・環境の各方面における影響評価を的確に行う
ためには、水系（河川流域）の存在する地域における気候や降水量の予測について信頼できる GCM の最新の計算結果を複数参照することでその誤差の幅を見極めつつ、水系（河川流域）毎の治水・利水・環境システムと自然（降水、流出）および社会（人口・資産分布等）特性を包括的に理解した上で評価を進めることが必要である。そして、そのような包括的な理解・評価を基盤として、実態に即した適応策検討を水系（河川流域）毎に丹念に行っていくことが今求められている。
参考文献：
服部敦、板垣修、土屋修一、加藤拓磨(2014)気候変動が治水施策に与える影響のマクロ評価、土木技術
資料、vol.56、No.12、pp.10-13.*
深見和彦(2014)ICC 第 5 次報告書を水工技術者はいかに読み解くべきか～洪水影響評価の観点から～、土木技術資料、vol.56、No.12、pp.6-9.*
文部科学省、気象庁気象研究所、東京大学大気海洋研究所、京都大学防災研究所、国立環境研究所、
筑波大学、海洋研究開発機構(2015)地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース利用
手引き（抜粋）、http://www.miroc-gcm.jp/~pub/d4PDF/img/d4PDF_Chap1_20151214.pdf

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