第65回(2021年度)

北海道開発技術研究発表会論文

放射性同位体トレーサを用いた流砂系の土砂動態モニタリング技術の開発
国立研究開発法人土木研究所

寒地土木研究所

水環境保全チーム ○水垣村上巖倉滋
泰啓啓子

流砂系の総合土砂管理計画の策定に際し、土砂動態マップは最も基本的な情報の一つであり、年々変動する土砂動態を流砂系全体で俯瞰するモニタリング手法が求められている。寒地土木研究所では、放射性同位体を土砂のトレーサとした浮遊土砂の生産源推定手法を開発してきた。本報では、このトレーサ手法を活用した流域内の土砂流出量の空間分布を支流域単位で表現できる浮遊土砂動態マップの構築を試みたので、報告する。
キーワード：生産源推定、流砂系、浮遊土砂流出量マップ

1. はじめに流砂系の総合的な土砂管理において、流域から海域への流出土砂量とともに、その生産源の空間分布は流域土砂動態の最も基本的かつ重要な情報である。とくに、豪雨や大規模地震に伴う崩壊や地すべりといった大規模土砂生産現象は、その後の土砂流出に長期的に影響を及ぼす可能性があるため 1)、流域末端から海域に流出する土砂が山地のどこから供給されたか、すなわち流域内の土砂生産源を定量的にモニタリングすることが重要な課題の一つとなる。欧米では、流域から海域に流出する微細土砂を対象に、トレーサ手法を用いた定量的な生産源推定が広く行われている 2)。わが国でも、古くから海岸砂や河床材料の生産源推定が行われてきたが、大規模な出水に伴う浮遊土砂の生産源寄与を定量評価した事例は少ない 3)。寒地土木研究所では、沙流川流域を対象に岩石

図-1 対象流域の地質別生産源区分と調査地点由来の放射性同位体を土砂移動トレーサとした土砂生産源推定手法の開発に取り組んできた 3)。本研究の目的は、流砂系の土砂動態モニタリング手法のひとつとして、流域内の土砂生産源の空間分布評価技術を開発することである。

2. 方法(1) 研究対象流域
研究対象流域は、北海道南部の沙流川流域とした（図-1）。流域の地質は多様な岩相によって構成され、岩石由来の放射性同位体特性によって 6 つの地域（A、B、
C-1、C-2、C-3、D）に区分された 3)（図-1）。上流域は日高山脈を構成する深成岩（D）、付加コンプレックスの堆積岩・メランジ基質（C-3）や玄武岩ブロック（C-1）
及び玄武岩岩体（C-2）で構成される。中流域は白亜紀の堆積岩（A）、蛇紋岩や片岩で構成される変成岩（B）、付加体の C-1 や C-3 で構成される。下流域はほとんどが第三紀の堆積岩（A）である。
沙流川流域の既往最大流量は平成 15 年 8 月台風 10 号に伴う豪雨時に記録され、流域内に数多くの斜面崩壊が発生し、大量の土砂・流木が流出した。その多くが二風谷ダムで捕捉されたが、斜面崩壊等で発生した土砂はいまだ山地流域内に貯留されている可能性がある 4)。近年
では、平成 28 年 8 月に 4 つの台風に伴う豪雨により、とくに上流域において斜面崩壊や土石流、河岸侵食、土砂・洪水はん濫が発生し、農地や道路・橋梁が被災した。
しかし、沙流川流域における土砂生産量・流出量の実態把握について、いくつかの調査・研究事例がみられるもMIZUGAKI Shigeru, MURAKAMI Yasuhiro, IWAKURA Keiko- 413 -のの、必ずしも十分ではない。

求められる6)。

(2) 調査・分析・解析方法
𝑑 𝑐 ,𝑐 ,⋯,𝑐
沙流川流域の浮遊土砂流出量を把握するため、流砂水𝑐
𝐶 𝑐
𝐶 ⋯𝑐
文観測点を富川水位観測所に設定した（図-1）。2011年
𝑐
𝐶～2020年にかけて、室蘭開発建設部との合同水質調査にs
⋯ s
⎛𝑐
𝐶 ⎞𝐶
1より融雪期と降雨期の出水時に表面採水を行い、SS濃⋮
⋱⋮
⎜
⎟
⋮
⎜
⎟
⋯ ss
度を分析した。浮遊土砂は、表面採水試料や一定期間河𝑐 𝐶⎝⎠
川内に設置した浮遊土砂サンプラーで捕捉された濁水試料を全乾燥させて抽出し，後述する放射性同位体分析に供した。また、高濃度濁度計により濁度の連続観測を行
ここにdsは生産源sと流出土砂とのマハラノビス距離、ciい、濁度とSS濃度との関係式を構築することで、SS濃は流出土砂のトレーサi濃度、Csiは生産源sにおけるトレ度の連続データを得た5)。年間の浮遊土砂流出量は、河ーサiの平均濃度、行列式は各トレーサ間の共分散逆行列である。各生産源の流出土砂に対する寄与率は、マハ川の凍結・結氷期間を除外するため、4月1日～11月30日
ラノビス距離の逆数に比例するもの仮定し、以下の式でまでを対象として解析した。
流域から流出する浮遊土砂の生産源を把握するために、 算出した3),6)。
抽出した浮遊土砂についてガンマ線スペクトロメトリーにより岩石由来の放射性同位体（212Pb、 40K,、228Ac）の1濃度を定量分析した。Mizugakiら3)は、これらの放射性同𝑑𝑃, 𝑃 0,
𝑃 121
位体をトレーサとして流域の6つの地域（以下、地質別∑𝑑生産源）と浮遊土砂のトレーサ濃度特性におけるマハラノビス距離を計算し、浮遊土砂に対する各生産源の寄与率を評価した3), 6)。マハラノビス距離は以下の式（1）でここに Ps は流出土砂に対する生産源 s からの寄与率、nは生産源区分数である。
(3) 地質別生産源からの浮遊土砂流出量
放射性同位体トレーサによる生産源寄与率から、年間の地質別生産源からの浮遊土砂流出量の評価するため、地質別生産源sの浮遊土砂濃度（Csss）と流量（Q）との関係式を検討した。一般に、浮遊土砂濃度は流量のべき乗式で近似されるが、必ずしも決定係数は高くない。そこで、筆者ら5)が提案した流量と浮遊土砂濃度との関係式（以下、C-Qモデル）を採用することとした。式 (3)図-2 沙流川流域の年 SS 流出量（4～11 月）の経年変化

図-3 出水時の採水調査時期・サンプル数（上）と浮遊土砂の生産源寄与率（下）MIZUGAKI Shigeru, MURAKAMI Yasuhiro, IWAKURA Keiko- 414 -の3つの変量（Cmax、Km、Lmt）の最適解を数値解析的に求めることとした。
𝐿𝑛 Css

𝐶𝐾

Q 𝐿𝑚𝑡
Q 𝐿𝑚𝑡

3

ここに、CssはSS濃度、CmaxはSS濃度の上限値に関する係数、KmはSS濃度の増加率に関する係数、LmtはSS濃度に影響する流量の下限値に関する係数である5)。生産源sからの浮遊土砂流出量（Qss）を浮遊土砂流出量に生産源sの寄与率（Ps）を乗じたものとし、CssとPsの積で得られる地質別生産源sの浮遊土砂濃度（Csss）と流量との関係をC-Qモデルにあてはめて、数値解析により各係数を決定した。構築した各地質別生産源のC-Qモデルにより、地質別生産源からの年浮遊土砂流出量（t/yr）及び比浮遊土砂流出量（t/km2/yr）を算出した。

はA、B、C-1及びC-3で構成されていることがわかった。
平成28年（2016年）8月豪雨に伴う出水期間は、流量に対する浮遊土砂濃度の違いによって2時期（BT10；台
風7号、11号及び9号、AT10：台風10号以降）に区分できる（図-4 ）。表面採水によって採取した浮遊土砂の生産
源寄与率は、7月末の低気圧による出水時はAやBが高く、台風9号による出水時はAとBは同等程度に高い。一方、7月～9月にかけて河川内に設置した浮遊土砂サンプラーで捕捉された浮遊土砂の生産源寄与率は、C-3で最も高かった。台風10号による豪雨は沙流川上流域で斜面崩壊や河岸侵食などによる相当な量の土砂生産が確認されており7)、上流域に分布する地質地域からの浮遊土砂の流出が示唆される。

(4) 支流域単位の浮遊土砂流出量の推定
流域内の浮遊土砂流出量の空間分布を評価するため、支流域単位の浮遊土砂流出量の評価を検討した。支流域ごとに地質別生産源sの面積をGISにより計測し、前述の生産源sの比浮遊土砂流出量を乗じて合算することで、支流域単位の浮遊土砂流出量を算出した。これをGISで空間分布として表現することで、浮遊土砂流出量マップを構築した。
図-4 平成 28 年 8 月豪雨時の浮遊土砂生産源の寄与率

3. 結果・考察(1) 2011～2020年の浮遊土砂流出量の変化
沙流川流域の浮遊土砂流出量を評価するため、濁度計観測によるSS濃度の連続データから年SS流出量を評価し、2011年～2020年の10年間における経年変化を調べ、年最大流量とともに図-2に示した。年浮遊土砂流出量は概ね年最大流量の変動に対応しており、この10年間の浮遊土砂流出量の平均は59万t、最大は2016年の271万 tと最大であった。次に多いのは2011年（81万t）と2018年（73万t）で、2016年の27%～30%程度であった。その他の年は38万t以下であり、最小は2015年と2020年の約13万tであった。最大を示した2016年は平成28年8月北海道豪雨による土砂生産の影響を受けたものであり、その前後は年最大流量が1,000 m3/s以下であることから浮遊土砂流出量が少なかったものと考えられる(2) 浮遊土砂に対する地質別生産源の寄与率
浮遊土砂の生産源を定量的に把握するため、融雪期及び降雨期のさまざまな出水時に採取した浮遊土砂について、放射性同位体トレーサの分析を行い、６つの生産源からの寄与率を評価した（図-3）。寄与率の構成割合は採取した浮遊土砂によって様々であるが、主要な生産源
MIZUGAKI Shigeru, MURAKAMI Yasuhiro, IWAKURA Keiko- 415 -図-5 地質別 SS 濃度と流量との関係例

図-6 地質別 SS 濃度への C-Q モデルのあてはめ事例

図-7 地質別の年 SS 流出量の変化
左： 地質別 C-Q モデルによる年 SS 流出量（4 月～11 月）, 右：H28 年 8 月豪雨時による 2 時期の地質別 SS 流出量(3) 地質別生産源からの年浮遊土砂流出量の評価
地質別生産源からの浮遊土砂流出量を評価するため、地質別生産源ごとに流量とSS濃度との関係式を構築した。流量とSS濃度との関係はばらつきが大きく、とくに2016年8月豪雨の前後で土砂流出特性が大きく変化した可能性があるため、2016年の前後で区分する必要があること、また融雪期と降雨期で異なる傾向があることが確認された（図-5）。したがってC-Qモデルを適用するにあたり、2011年～2020年までをひとつの関係式で近似
図-8 2016 年前後の地質別比 SS 流出量することが困難なため、時期（2016年以前と2017年以降）と季節（5月までの融雪期と6月以降の降雨期）に区分してC-Qモデルを構築した（図-6）。なお、H28年8月豪雨
時の地質別浮遊土砂流出量は、採水調査を実施した
BT10では評価可能であったが、AT10では採水調査を実施していないためC-Qモデルを構築できなかった。そこ
で、AT10のBT10とAT10の全期間の地質別浮遊土砂量（濁度計観測による浮遊土砂流出量に浮遊土砂サンプラーによる浮遊土砂試料の生産源寄与率を乗じて算出）からBT10のそれを差し引くことで、AT10の地質別浮遊土砂流出量を推定した。
図-9 SS 流出量に対する地質別生産源の寄与率の経年変化構築したC-Qモデルを用いて年浮遊土砂流出量を評価
2017年以降でいずれの生産源でも値が増大しており、とした結果を、平成28年8月豪雨時の時期別の浮遊土砂流
くにC-3の値が高くなっていた（図-8）。
出量と合わせて図-7に示した。2016年8月豪雨時の地質
相対的な生産源の寄与率の経年変化を調べるために、別浮遊土砂流出量は、BT10とAT10で明らかに異なる傾年浮遊土砂流出量に対する地質別生産源の寄与率を算出
向を示しており、BT10ではB（変成岩）やA（堆積岩）した（図-9）。その結果、2011年～2015年はBとAの寄与からの流出量が他の生産源よりも多く、一方AT10では率が高く、連動して変化しており、次にC-1とC-3がほぼC-3（付加体基質・堆積岩）とC-1（付加体玄武岩ブロッ
同じ寄与率で変動していた。これは、岩石の風化特性をク）からの流出量が多く、AやBの流出量はBT10に比べ反映したものと考えられる8)。平成28年8月豪雨があったてかなり少なかった。2011～2015年は、全体的な流出量
2016年にC-3の寄与率が急増してBやAを上回り、2017年の多寡はあるものの、AとBが同等程度の流出量で最もから2020年にかけて徐々に減少する傾向が認められた。
寄与が大きく、次いでC-1とC-3がAとBに比べてやや少これらのことから、2016年8月豪雨を経て流域全体的にないが、寄与率が高くなっている。一方2017年～2020年
土砂流出量の増加と、AT10において上流域で生産されは、C-3の流出量がAやBと同程度となっており、それ以た土砂が継続して流出している可能性があることが示さ前に比べて寄与が高くなっている。
れた。
地質別の比浮遊土砂流出量（単位面積当たりの浮遊土砂流出量）を2011年～2015年と2017年～2020年で比較す(4) 浮遊土砂流出量マップの構築
ると、地質による違いについては傾向は類似しているが、流域内の浮遊土砂流出量の空間分布を表現するため、
MIZUGAKI Shigeru, MURAKAMI Yasuhiro, IWAKURA Keiko- 416 -

支流域の地質構成割合と地質別の比浮遊土砂流出量から、 することに留意が必要であるが、概ね、比浮遊土砂流出量が大きい地質（BやC-1、C-3）が分布する中流域で浮支流域単位の浮遊土砂流出量を算出し、GISを用いて浮遊土砂流出量が多い傾向が認められる。
遊土砂流出量マップを作成した（図-10）。この支流域
図-10で示した浮遊土砂流出量マップは、地質別の比単位の浮遊土砂流出量は、区分した支流域の面積に依存

図-10 沙流川流域の年浮遊土砂流出量マップ

図-11 H28 年 8 月北海道豪雨に伴う沙流川流域における降水量の分布と SS 流出量マップ（降水量による加重処理済み）

MIZUGAKI Shigeru, MURAKAMI Yasuhiro, IWAKURA Keiko- 417 -とができる。
浮遊土砂流出量を、該当する地質地域全体に均等に分配本報で構築した浮遊土砂流出量マップにより、流域全したものである。すなわち、同じ生産源区分であれば、体の土砂動態を俯瞰することができ、さらに10年間の経上流域から下流域まで同じ量の浮遊土砂が流出すると仮年変化を見える化した。とくに平成28年8月豪雨による定したものである。2016年を除いた他の年では、大規模大規模な土砂生産・流出を含めた流域の土砂動態変化をな豪雨出水がなかったため、局地的な豪雨による土砂流把握することができた。すなわち、浮遊土砂流出の時空出の影響は考えにくく、一定程度の信頼性があるものと間分布を把握できる、流域土砂動態のモニタリングツー考えられる。一方、平成28年8月豪雨時のように土砂生ルとして有効であることを示した。今後、さまざまな流産に影響をおよぼす場合は注意が必要となる。
砂系における総合土砂管理において活用されることが期
平成28年8月豪雨時の降水量分布について、1 kmメッ待される。
シュ全国合成レーダーGPVをもとに調べたところ、台風
7号、11号及び9号（2016年8月16日17時～28日23時；以下、BT10）と台風10号以降（2016年8月28日23時～9月17日0
謝辞： 沙流川流域における出水時のSS濃度及び浮遊土時；以下、AT10）では大きく異なっていた（図-11上）。 砂試料の多くは室蘭開発建設部治水課・二風谷ダム管理
BT10期間では総雨量300～500 mmが全域に分布していた所・沙流川ダム建設事業所との継続的な合同調査・ご協力により得られたものです。また降水量分布について寒が、AT10期間では日高山脈の地形性豪雨により総雨量300～500 mmの範囲が沙流川上流域に限定され、中～上地土木研究所水環境保全チームの山田嵩研究員にご協力いただきました。ここに記して謝意を表します。
流域では100～150 mm、中～下流域では100 mm以下であった。このように、同じ地質別生産源に区分される地域
でも、土砂生産に影響を及ぼす降水量が大きく異なる場
引用文献
合は、支流域単位の浮遊土砂流出量に換算する際に、何
1) 後藤宏二, 内田太郎 (2012) 大規模土砂生産後の流砂系土砂かしらの補正が必要と考えられる。
管理のあり方に関する研究. 建設マネジメント技術 2012年
そこで、地質別浮遊土砂流出量を1 kmメッシュの降水7月号, 49-53.
量に応じて加重して分配することで、支流域単位の浮遊土砂流出量マップを再構築した（図-11下）。その結果、 2) Collins, A.L., Walling, D.E. and Leeks, G.J.L. (1998) : Use of composite
fingerprints to determine the provenance of the contemporary suspended
AT10において降水量が比較的少ない下流域では浮遊土
sediment load transported by rivers, Earth Surface Processes and
砂流出量が下方修正され、一方、降水量の多い上流域でLandforms, Vol. 23, p. 31-52.
は上方修正された。このように、降水量等で補正するこ3)
Mizugaki, S., Abe, T., Murakami, Y., Maruyama, M. and Kubo, M.とで、より実態を反映した浮遊土砂流出マップとして表(2012) Fingerprinting Suspended Sediment Sources in the Nukabira
現できたものと考えられる。ただし、降水量だけでなく、River, Northern Japan. International Journal of Erosion Control
土壌侵食・土砂流出に影響を及ぼす地形・土地利用や河Engineering Vol. 5, p. 60-69.
川流量等の諸因子をどのように反映させるかについては、
4) 村上泰啓, 中津川誠 (2004) 斜面崩壊・土砂生産・流木発生,今後の課題である。
（編）土木学会水工学委員会, 平成15年台風10号北海道豪4. まとめ2011年～2020年の10年間にわたって継続的に濁度計観測や出水時の水質調査といった流砂水文観測が実施されている沙流川流域を対象に、放射性同位体トレーサを用いて地質別の浮遊土砂流出量を評価し、支流域単位の浮遊土砂流出量マップを構築した。土砂移動トレーサを用いた生産源推定において、流域内の生産源の区分方法と有効な複数のトレーサの組み合わせを統計的に探索することが最も重要であり、最初に取り組む必要がある6)。
しかし、検討対象流域において、一旦、複合トレーサと生産源区分の組み合わせの探索に成功すれば、あとは流出土砂のサンプリングとトレーサ分析を行うことで、比較的簡単に各生産源からの寄与度を定量的に評価するこ雨災害調査団報告書. 土木学会, 東京, p. 46-56.
5)水垣滋, 捧雅章, 小田島大祐 (2018) 鵡川・沙流川水系における2016年8月豪雨による浮遊土砂流出量. 第61回（平成29年度）北海道開発技術研究発表会論文集, 防37(治).

6)

水垣滋, 古市剛久 (2022) 複合トレーサによる土砂の生産源
推定, 砂防学会誌, Vol. 74 (5), 48-54.

7)

秋田寛己, 水垣滋, 村上泰啓 (2020) 豪雨に伴う新規崩壊による流域スケールの土砂生産量推定−沙流川水系パンケヌー
シ川流域における平成28 年台風10 号の事例−. 2020年度砂防学会研究発表会概要集, p. 71-72.

8)

MIZUGAKI Shigeru, MURAKAMI Yasuhiro, IWAKURA Keiko- 418 -

水垣滋, 谷瀬敦, 平井康幸 (2015) 岩石の暴露試験による積雪寒冷地域の微細土砂生成速度. 寒地土木研究所月報 750, 213.

5 月 25 日 差し替え版