土木学会論文集B1(水工学) Vol.68, No.4, I̲313-I̲318, 2012.

重力測定衛星 GRACE を用いたヒマラヤ高山帯における氷河質量変動の検出
ESTIMATION OF GLACIER MASS CHAMGES IN HIMALAYA ALPINE REGION
INFERRED FROM GRACE SATELLITE GRAVIMETRY

佐々木 織江 1・Hyungjun

Kim2・平林由希子 3・山田花グレニス 4・鼎信次郎 5

Orie SASAKI, Hyungjun KIM, Yukiko HIRABAYASHI, Hannah G. YAMADA, Shinjiro KANAE
1 学生会員東京工業大学大学院 理工学研究科 学生（〒152-8552 東京都目黒区大岡山 2-12-1）
2 非会員
工博 カリフォルニア大学水循環モデルセンター 研究員（240K Rowland Hall, Irvine, CA, USA 92697）
3 正会員
工博 東京大学 工学系研究科総合研究機構 准教授（〒113-0032 東京都文京区弥生 2-11-16）
4 学生会員東京工業大学 情報理工学研究科 学生（〒152-8552 東京都目黒区大岡山 2-12-1）
5 正会員
工博 東京工業大学 情報理工学研究科 准教授（〒152-8552 東京都目黒区大岡山 2-12-1）

The disappearing of glaciers in Himalaya alpine region, in where hundreds of millions of people rely
on melting glaciers for water, has been reported by recent studies. However, the estimation of change inglacier mass still has a significant challenge because of a limited observational methodology tounderstand hydrological processes in Himalaya region. In this study, we estimate the ice loss rate for theHimalaya alpine region for the period January 2003 through December 2008, mainly using terrestrial
water storage (TWS) variations observed by the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE). To
separate the effect of the other TWS components, simulated soil moisture, snow mass and river storage
are calculated by using the Minimal Advanced Treatment of Surface Interaction and Runoff (MATSIRO)
land surface model (LMS).The methodology using GRACE data and LMS result is similar to one ofprevious studies. In addition, we also use groundwater withdrawal data, and our estimated glacier masschange is compares with glacier model (HYOGA) results. Finally, it is estimated that the melting rate of
the glacier mass over target region is approximately 4.7 Gt/year. Although we believe that ourmethodology is the newest comparing previous one, our estimated value is much underestimated than
HYOGA results. Our methodological experience and information will be helpful to better understandglacier mass change.
Key Words : glacier, Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) , himalaya alpine region
における氷河の質量観測データは非常に少ない．
これは，ヒマラヤの地形の複雑さや個々の氷河面積の小ささ，上空の雲の厚さ等に起因する．また実測値の不足がシミュ
山岳氷河は貴重な水資源であり，世界人口の 1/6 以上
1)の人々が氷河の融解水が流入する地域で生活している ． レーションの精度向上を阻んでいるという問題もある 3)．
一方，2003 年に打ち上げられた双子衛星 GRACE
特にアジア圏では 14 億人以上の人々がインダス川，ガン(Gravity Recovery and Climate Experience) は，地球の重力ジス川，ブラフマプトラ川，長江，黄河の水を利用して場を観測し，そこから地球表面における貯水量の変化をおり，これら巨大河川に水を供給しているヒマラヤ高山検出することができる．GRACE はこれまでに南極の氷帯の氷河は重要な役割を担っている．中でもインダス川とブラマプトラ川の流域では，氷河の融解水が果たす役
床の質量減少 6)，インドの地下水減少 7)，河川流量の変割が特に大きい 2)．
動 8) 等の検出に成功しており，GRACE を用いればヒマ氷河が下流地域に対して果たす役割が大きい理由は，ラヤにおける陸貯水量の変動を直接観測することができ気温への敏感さにある．雤期に涵養した氷河は，ゆっくる．しかしながら，GRACE が観測できる値は，地下水，りと下流へ移動し，その融解水を河川へと流すため，下河川流量，積雪量等，あらゆる陸貯水変動の合計値であ流地域の水不足を緩和し農工業を豊かにしてきた．しかるため，要因の特定が難しいという弱点を持っている．
しながらその敏感さゆえ，気候変動の影響を受けやすく， 事実，ヒマラヤ周辺で GRACE により観測された質量減
ヒマラヤ高山域では近年著しい氷河の後退が観測されて少シグナルについては，地下水の取水が原因であるとい3)いる ．気候変動が引き起こす過剰な融解は，洪水や雪う意見 7) と，氷河の後退が原因であるという意見 9) の二崩，泥流を引き起こし，さらに長期的には下流地域で得つが発表されており，真相は解明されていない．
4),5)られる淡水量を減少させる ．
そこで本研究では，GRACE を用いてヒマラヤ周辺のこのような背景の中，ヒマラヤ高山帯における氷河の全質量変動を調べ，その後，陸面モデル，地下水の取水
質量変動の検出・予測は早急の課題であるが，ヒマラヤ量予測，氷河変動モデルを用いてその要因を分離するこ

1. 研究背景・目的

I_313

とで，氷河の質量変動を推定することを試みた．次章で利用データおよび手法を説明し，3 章にて結果の検証，4章にてまとめと結論を述べる．

2

データと手法(1) 対象地域
ヒマラヤ高山域における氷河質量変動を求めるに当たり，
図 1(a) に示す 4 つのエリア(A, B, C, D)を対象とした．
これは，1 グリッド当たりの氷河面積が比較的大きい地域を 3 地域（A, B, C）と，GRACE による減少シグナルが目立つ地域を 1 地域（D）選出したものである．また，前章でも述べたように，この 4 地域の付近に見られる減少シグナルについては，対立する二つの論文が発表されているため，この地域を対象とすることで真相の解明も期待できる．
なお，
A, B, C の 3 地域はいずれも 10,000km2を越える氷河面積を有している．参考のため，図 1 (b) に氷河の面積分布を示す．
(2) GRACE による全陸貯水量変化
対象地域における陸貯水量変動を調べるため，GRACEによる観測データ（2003 年 1 月から 2007 年 12 月までの全 95 個）を使用した．
GRACE は重力測定ミッションの一環で 2002 年に打ち上げられた衛星であり，地球の重力場を時間解像度 1 ヶ月，空間解像度 1 度で観測している．GRACE によって観測された地球の重力場はしばしば球面調和関数で表され，その係数（ストークス係数）は 60 次まで計算される．
一ヶ月という短期間で変化する重力場は，主に地球表面の貯水量の変化に依るため，ストークス係数の変化から陸貯水量の変化を計算することができる．この計算はい
くつかの研究機関によってなされており，陸貯水の変化量まで変換されたデータをレベル 2 データと呼ぶ．このレベル 2 データは，南極から北極へと走るストライプ状のノイズを含んでおり，ノイズの除去が課題となっている．それに対して，ストークス係数同士の干渉を取り除くことでノイズを大幅に軽減させたレベル 2 データがテキサス大学より 2010 年 8 月に発表された（CSR,Release04.1, ss201008）．このデータはさらに 300km のガウジアンスムージングも適用することで，ノイズがほぼ完全に除去されている．そこで本研究では，このテキサス大学によって解析されたレベル 2 データを使用した．
(3) 陸面モデル MATSIROGRACE から得た全陸貯水量の変化を各要因（地下水，河川流量，積雪量 etc…）に分離していくため，陸面モデ
ルを用いて，土壌水分，河川流量，積雪量を 2003 年 1月から 2007 年 12 までの期間で計算した．
本 研究 で用 いたモ デル は， 陸面 モデル Minimal
Advanced Treatment of Surface (MATSIRO) 10)と河川流出
モデル Total Runoff Integrated Pathway (TRIP) 11)を枠組みとして構築されており，河川貯留量を計算できる陸面モデル 8)である．時間解像度と空間解像度は GRACE と等しく，それぞれ 1 ヶ月，1 度である．
陸面モデルの出力の精度は入力降水量データに大いに依存するため，複数種類の降水量データを用いる方が精度良く出力できる．そのため入力には表 2 に示す 5 種類の降雤量データを用いた．さらに入力に用いる河川流速は，0.5m/s～0.8m/s の 4 種類の流速を選出し，最も流量を良く表現できているものを用いた．これは，本研究の対象地域のような積雪の融解の影響を受けやすい流域での流速は比較的速いためである．
以上から得られた土壌水分，河川貯留量，積雪量の合計をモデルから出力した陸貯水量（氷河を含まない）とし，以後「MATSIRO による陸貯水量」と略す．なお，ここでの土壌水分は浅い地下水貯留量の変動も表している．この陸貯水量変化と GRACE から得た陸貯水量変化との差から氷河の融解量を推定する．
なお，モデルの出力を GRACE の観測値と比較するた
めには，GRACE の値に適用された複数のフィルターと同様のフィルターを適用し，同様の誤差を与える必要がある．そのため本研究ではまず，モデルの出力を 60 次までのストークス係数へ展開した．その後，60 次までのストークス係数から質量変動を再計算すると共に，半径300km のガウジアンスムージングを適用することで，(b) 氷河の面積分布 [km2](a) 対象地域
図-1 対象地域

I_314

表-1 本研究で用いた降雨量観測データの詳細
ProductType

Spat. Res.

Temp. Res.

PeriodGPCC full [Rudolf and Rudel, 2005]

Gauge

1.0°

Monthly1901 – 2007

PREC/L [Chen et al., 2008]

Gauge

1.0°

Monthly1948 –

CPC unified [Chen et al., 2008]

Gauge

0.5°

Daily

1979 –

GPCP v2 [Adler et al., 2003]

Satellite-Gauge

2.5°

Monthly

1979 –

CMAP [Xie and Arkin, 1997]

Satellite-Gauge

2.5°Monthly

1979 –(a) フィルタリング前(b) フィルタリング後

図-2 2003年から2007年の間の陸貯水変化[mm]

GRACE のデータ形式と同様の形へと変換している．このフィルターにより，モデルから出力された値は空間的に広がり，局所的なシグナルは周辺に分布される．
MATSIRO によって計算された 2003 年から 2007 年までの陸貯水量変化の図を図 2(a) に，上記フィルター適用後の図を図 2(b) に示す．

分布データと組み合わせることで空間解像度 0.5 度の取水量分布を推計した．続いて，国別の地下水取水量デー
タと上記方法で得た全取水量を用いて，全取水量中に占める地下水取水量の割合を国別に推定した．全取水量中に占める地下水取水量の割合と全取水量とを 0.5 度グリッドごとに乗ずることで，空間解像度 0.5 度の地下水取水量分布を推定した．
(4) 地下水取水量の推定
次に結果の検証を行った．国土が大きく，灌漑農業が(3)では，ヒマラヤ高山域における陸貯水量変化の要因さかんであり，かつ国内の取水量統計値が揃っている地として，大気陸面モデルを用いて土壌水分，河川貯留量，域として，アメリカ合衆国およびインドを選出し，検証積雪量を計算した．しかしヒマラヤ高山域において他にを行った．州ごとに統計値と推定値を比較し，決定係数考える必要がある要因として，地下水の取水量が存在すを求めたところ，アメリカ合衆国では R2=0.77，インド
る 8), 12) ．そこで本研究では，国別取水量統計値をもとにでは R2=0.85 という値を示した．
し，以下の方法で地下水取水量の推計した．
(2)~(4)のデータを用いれば，GRACE より得た全陸貯地下水取水量を推計するに当たり，まず，全取水量を水量変化から，土壌水分，河川貯留量，積雪量，地下水目的ごとに 3 種類（農業用水＋工業用水＋生活用水）に取水量を分離することができる．対象地域であるヒマヤ
分類し，各々を空間解像度 0.5 度で推計した．その後，高山帯においては，上記の４種類の要素を分離した後に全取水量中の地下水取水量が占める割合を求めることで， 残ったシグナルは，氷河の変化量であると仮定できる．
地下水取水量を推計した．なお，推定に使用したデータ
は，
国別生活用取水量データ，
国別工業用取水量データ，(5) 氷河の質量変化推定
国別工業用取水量データ（AQUASTAT1），灌漑地面積の一方で，近年の氷河数値モデル研究の発達により，数時系列全球分布（HIM），人口分布（HYDE），および国値モデルによる氷河の動向を算出することが可能となった．本研究では，氷河の質量収支を計算できるモデル
別の地下水取水量（AQUASTA, WRI, IGRAC）である．
HYOGA13)を用いて氷河の質量変化を算出し，(4) までに推計方法の要点は以下の通りである．
求めた氷河質量変化の値と比較した．
各取水量（農業用，工業用，生活用）を求めるに当た
HYOGA は降水量と気温を入力とし，時間解像度１日，り，まず，国別の灌漑地当たり農業用取水量，国別の人
空間解像度 0.5 度で氷河の質量収支を計算するモデルで口一人当たり工業用取水量，国別の人口一人当たりの生ある．この HYOGA によって得られた 2003 年 1 月から活用取水量を算定した．それらを，農業用取水量は灌漑2007 年 12 月までの計算結果を使用した．
地に比例し，工業用および生活用取水量は人口分布に比例するという仮定のもと，灌漑地分布データおよび人口

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(c) GRACE，MATSIRO間のR2値(a) GRACE(b) MATSIRO(d) 平均年間降水量
図-3 2003年から2007年の間の陸貯水変化[mm]のフィルターを適用したものである．
地下水の取水量分布図(d) で高い値を示す地域におい(1) 空間分布て，(a), (b) を見ると，モデルの出力(b) では減少シグナ
陸貯水量変化の空間特性を見るため，
2003 年から 2007
ルが見られないが，GRACE の観測値(a) では強い減少シ
年の間の陸貯水変化量の空間分布を解像度 1 度で求めた． グナルが見られる．また，GRACE の観測値は，ブラフ
図 3 の(a), (b) はそれぞれ GRACE から得た貯水量変化， プトラ川流域からキルギス近辺にかけて，くの字型に減および MATSIRO から得た貯水変化量である．なお，単少シグナルを見せている．これはヒマラヤ高山域の形と位は水当量[mm] であり，海上の値は計算していない．
一致しており，氷河融解の影響も拾い上げられていると全体的な傾向は一致しているように見えるが，この二考えられる．
つの結果を定量的に比較するため，グリッドごとに時系列データの相関（2003 年 1 月～2007 年 12 月）を取った．
(2) 時系列変化
2
図 3 (c)がその決定係数 R 値である．図より，降水量の次に，GRACE の観測値および MATSIRO の計算結果少ない地域において R2 値が小さい傾向が読み取れる．こから得た陸貯水量の時系列変化を対象地域（エリア A~D）
れは、乾燥地帯では陸貯水量の絶対値が小さいために，ごとに比較する．図 5 に，2003 年 1 月から 2007 年 12 月
R2 値が小さく出る傾向があるためである．参考のため， までの 5 年間の陸貯水量，およびその線形トレンドを示
平均年間降水量の分布図を図 3 (d) に示す．次に乾燥地
した．青の実線が GRACE によって観測された陸貯水量域を除いた地域に目を向けると，R2 値は概ね 0.7 以上の変化，点線がトレンド，同様に赤色が MATSIRO による値を示している．これは GRACE によって観測された全計算結果である．エリア A においては，MATSIRO と陸貯水変動と，MATSIRO によって出力された陸貯水（土GRACE の線形トレンドはほぼ一致しているが，残りの 3
壌水分，積雪量，河川流量の和）変動とがおおよそ一致
地域（B, C, D）においては，MATSIRO から出力した貯していることを示している．一方で，乾燥地域でなく，水量の上昇傾向に，GRACE の観測した陸貯水量は減少
かつ，R2 値が低い地域では，MATSIRO の出力（土壌水傾向にある．
分，河川貯留量，積雪量）に含まれない他の質量変化要因が働いている可能性が高い．
(3) 氷河質量変化量とその検証
以上をふまえて対象地域における決定係数に注目する(2) より，MATSIRO から得られる陸貯水量（土壌水分，(図 4(d))．このうち，中国北西部からモンゴル全域およ河川貯留量，積雪量の合計）の変化率と，GRACE によびパキスタンより西は乾燥しており，R2 値は必然的に低って観測された全陸貯水量の変化率との間には差があり，くなる地域である．しかしながらインド北部はその限り全ての地域において GRACE による観測値の減少率の方ではなく，R2 値の小ささは他の変動要因の存在を予測さが大きいことがわかる．これは，GRACE が地下水取水せる．また，図 4 は対象地域の拡大図であり，(a), (b), (c)と氷河融解のシグナルを捉えたものであると仮定できる．
はそれぞれ，図 3 (a), (b), (c) に対応している．(d) は地下そこで，対象地域 4 地域において，GRACE による陸貯水の取水量推定値の空間分布に GRACE と比較するため水変化量と MTASIRO による陸貯水変化量（土壌水分，3

結果と考察

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(a) GRACE(c) R2値(b) MATSIRO(d) 地下水取水量

図-4 2003年から2007年の間の陸貯水変化[mm]図-5 陸貯水量の経年変化[mm]

河川貯留量，積雪量）との差を計算し，そこから地下水周辺地域に氷河が存在するため，氷河の影響が漏れ混む取水量を差し引くことで氷河の融解量を推定した．表 2
可能性が強い．これは，GRACE のデータが球面調和級に結果および算出に用いた GRACE による陸貯水変化量， 数の和で表されており，半径 300km のガウジアンスムー
MATSIRO による陸貯水変化量，地下水取水量推定値，ジングを適応されていることに起因している．そのため
HYOGA による計算結果を示す．
エリア D 内部のみでなく，周辺部分の影響を考慮する必表 2 より，本研究で用いた推計方法では，エリア A, B,要がある．本研究では，HYOGA の出力を GRACE 同様および D において，氷河が増えているという結果になっに球面調和級数に展開した後，ガウジアンスムージングた．
しかしながら，HYOGA による計算結果においても，を適用したことにより，エリア D 内部において氷河融解過去の観測結果においても，この地域の氷河は減少してシグナルの漏洩を検出した(表 2 より 2.1km3/year)．
おり，この結果と一致しない．
以上をふまえると，氷河と地下水のどちらか一方を軽GRACE を用いた過去の研究には，氷河を推定した研視して結論を出すのではなく，全てを考慮することが重究も地下水を推定した研究も存在するが，どちらも他方要であると言える．本研究で推定した氷河の融解量推定の要因を軽視するものである．両要因が混ざり合う南ア値こそ現実の値と相反するものであったが，各要因を特ジアにおいて，GRACE という周囲の減少シグナルの影定するこの手法は，GRACE の持つ「空間解像の悪さ」
響を受けやすいツールを用いて推定する場合，双方の変と「変化要因特定の困難さ」という 2 つの弱点をカバー化量を推定し，さらにシグナルの空間的漏洩を考慮するするものである．地下水の取水量や，陸貯水量，氷河融ことが重要である．例えば，Rodell et al., (2009) は，エリ解量等のより細かい情報を集め，各変動要因の推定をよ
ア D における GRACE の減少シグナルは，ほぼ全て地下り正確に行うことで，実地観測の難しいヒマラヤ高山帯水の減少であると言っており，氷河の影響を軽視していの氷河を検出する有効な手法へと成長することが期待でる．エリア D は，内部にこそ氷河は全く存在しないが， きる．

I_317

表-2 対象期間（2003－2007）における陸貯水量変化および氷河質量変化．GRACE によって観測された陸貯水量，MATSIRO を用いて出力した陸貯水量（土壌水分，河川流量，積雪量），地下水取水量の推定値，GRACE から MATSIRO と地下水推定値を引くことで求めた氷河の質量変化，および水文モデル HYOGA を用いて計算した氷河質量変化を記載した．なお，これらの値は全て GRACE と比較するためのフィルター適用後の数字である．
全陸貯水量変化(GRACE)
陸貯水量(MATSIRO)
地下水取水量の推定値
氷河質量変化(This study)
HYOGA 出力

4km3/year
km3/year
km3/year
km3/year
km3/year

A－5.1
－4.4
1.5＋0.8
－8.9

B－2.5
1.2
13.3
＋9.6
－10.3

C－6.1
4.6
6.0
－4.7
－14.2

D－5.8
4.8
30.5
＋19.9－2.1

参考文献

結論とまとめ1) IPCC, 2007, Climate Change 2007;

2) Immerzeel, W. W., L. P. H. Beek, and M. F. P. Bierkens (2010),
本研究では，重力測定衛星 GRACE が観測した全陸貯Climate change will affect the Asian water towers, Science, 328,
水量変化から，変化要因を分離していくことで氷河の融1382-1395, doi:10.1126/science.1183188
解量を推定することを試みた．変化要因として，まず大気陸面モデル MATSIRO から，土壌水分，河川貯留量， 3) Fujita, K and Nuimura T (2011), Spatially heterogeneous wastage ofHimalaya glaciers, PNAS submitted
積雪量の 3 種類の値を計算し，その後，統計値を用いて
4) Ageta, Y. et al., (2000), Expansion of glacier lakes in recent
地下水の取水量を推計した．なお，GRACE の観測値はdecades in the Bhutan Himalayas, in Deburis-Covered Glaciers, edited
球面調和関数で表現されているため，他の出力と比較をby M. Nakawo, C. F. Raymond, and A. Fountain, IAHS Publ., 246,
する際には，必ず他の出力を一度球面調和係数へと展開し，300km のガウジアンスムージングを適用することで， 165-175
5) Thayyen, R. J., and J. T. Gergan (2009), Interactive common on
GRACE と同様のデータ形式に変換した．
―Role of glaciers in watershed hydrology: Himalayan catchment
MATSIRO から得た陸貯水量は，乾燥地域を除けば，perspective‖, Cryosphere Discuss., 3, C146-C151
GRACE の観測値との相関係数が大きく，MATSIRO お
6) Velicogna, I (2009), Increasing rates of ice mass loss from the
よび GRACE の双方の有用性と，陸貯水が上記 3 種類でGreenland and Antarctic ice sheets reveales by GRACE, Geophys. Res.
説明できる地域の多さを示した．しかしながら，乾燥地
2Lett., 36, L19503, doi:10.1029/2009GL040222
域以外にも R 値が小さい地域が数カ所存在しており，そ7) Rodell, M., Velicogna, I., and Famiglietti, J. S (2009),
れらの地域ではモデルに含まれない他の変動要因が働いSatellite-based estimates of groundwater depletion in india, Nature 460,ている可能性がある．インド北部もその一つである．
999-1002
ヒマラヤ高山域において，MATSIRO から得た陸貯水
8) Hyungjun K., Pat J.-F. Yeh., T. Oki., and S. Kanae (2009), Role of
量と，GRACE が観測した陸貯水量と比較すると，どのrivers in the seasonal variations of terrestrial water storage over global
地域においても GRACE の減少量が MATSIRO の減少量
basins, Geophys. Res. Lett., 36,L17402, doi:10.1029/2009GL039006
を上回り，これは地下水取水，氷河の融解の 2 点が原因
9) Matsuo, K., and Heki, K (2010), Time-variable ice loss in Asianであると仮定した．そこで GRACE が観測した陸貯水減
high mountains from satellite gravimetry, Earth planet. Sct. Lett., 290,
少量から地下水取水量を差し引くことで，氷河変化量を30-36, doi:10.1016/j.epsl.2009.11.053
推定した．結果は，エリア C を除く 3 地域で氷河が増加
10) Takata, K., S. Emori, and T. Watanabe (2003), Development of the
してしまい，現実とは相反するものとなった．しかし今
minimal advanced treatments of surface interaction and runoff, Global
回試みた手法は，GRACE の弱点である空間解像度や変Planet. Change, 38(1-2), 209-222, doi:10.1016/S0921-8181(03)00030
動要因特定が困難という点をカバーするものである．地
下水取水量や陸貯水変動に関するより細かい情報を集め， 11) Oki, T., and Y. C. Sud (1998), Design of Total Runoff Integrating
Pathways (TRIP)—A global river channel network, Earth Interact., 2,
質量変化の要因分離方法の精度を上げることで，実地観
1–36, doi:10.1175/1087-3562(1998)002<0001:DOTRIP>2.3.CO;2.
測の難しいヒマラヤ高山帯の氷河を検出する有効な手法
12) Tiwari, V.M., J. Wahr, and S. Swenson (2009) , Dwindlingへと成長することが期待できる．
groundwater resources in northern India, from satellite gravity

謝辞：本研究は CREST『世界の持続可能な水利用の長期ビジョン作成』（代表：鼎信次郎），最先端・次世代研究開発プログラム『山岳氷河の融解が世界の水資源逼迫に与える影響』（代表：平林由希子）
から支援を受けました．
ここに記して深く謝意を表します．

observations,Geophys.Res.Lett.,36,L18401,doi:10.1029/2009GL039401
13) Hirabayashi. Y., Doll, P. and Kanae, S (2010), Global-scalemodeling of glacier mass balances for water resources assessments:
glacier mass changes between 1948 and 2006, J. Hydrol., Vol.390,
pp.245-256

I_318(2011.9.30 受付)