人間活動を考慮した世界水循環水資源モデルの構築に向けて：農業生産モデル EPIC を用いた
世界の灌漑水量必要量の推定
ESTIMATION OF GLOBAL IRRIGATION WATER DEMAND BY EPIC MODEL: TOWARDS GLOBAL WATERRESOURCE MODEL WITH SOCIOECONOMIC FACTORS

安形康 1,2・談国新 1・鼎信次郎 3・沖大幹 4,5,2・虫明功臣 6
Yasushi AGATA, Guoxing TAN, Shinjiro KANAE, Taikan OKI and Katumi Musiake
1

東京大学生産技術研究所人間社会系 博士研究員（〒153-8505 東京都目黒区駒場四丁目 6-1）
2
科学技術振興事業団戦略的創造研究推進事業(JST-CREST)研究員
3
東京大学生産技術研究所人間社会系 助手（〒153-8505 東京都目黒区駒場四丁目 6-1）
4
総合地球環境学研究所研究部 助教授（〒602-0878 京都市上京区丸太町通河原町西入高島町 335）
5
東京大学生産技術研究所人間社会系 助教授（〒153-8505 東京都目黒区駒場四丁目 6-1）
6
東京大学生産技術研究所人間社会系 教授（〒153-8505 東京都目黒区駒場四丁目 6-1）

要旨
世界の水資源アセスメントにおいて，水供給側のモデリングに比べて水利用側のそれは大幅に遅れており，緊急の課題となっている．たとえば，人類の水利用の大半を占める農業用水については，農業プロセスに基づいた算定手法が未だに確立していない．そこで，農業プロセスモデル EPIC と GIS を組み合わせて手法を国別農業生産データを用いてキャリブレーションしながら，グローバルに 0.1 度グリッドで灌漑必要水量を算定した．得られた結果はこれまでに統計資料から知られている実際灌漑水量より有意に大きく，とくにインドでその差が著しかった．

Key Words: Global Water Resource, Agricultural Water Use, EPIC Model, Irrigation Modeling

用量データ 5)をもとに水供給・水需要に関するグロー
バルな 0.5 度グリッドデータを作成し，このグリッドセルを最小単位としてグローバルな水資源アセスメントを行なった．その結果，国別に水需給バランスを算定した場合と比較して，水需給が極めて逼迫しているとみなされる地域および豊富な水資源があると算定される地域に属する人口が多く算定されるという結果になった．
Oki ら 6)は同様に全球 0.5 度の水資源アセスメントを行なったが，水供給側の推定手法として，GSWP（Global Soil Wetness Project）7)により全球 1 度グリッドで算定された陸面からの流出量を元に，全球 0.5 度
デジタル河道網 TRIP8)により任意地点の河川流量を用いる方法を採用した．

1. はじめに(1) グローバルな水資源アセスメント
今世紀において起こると予想されている人口急増・経済成長・ライフスタイルの変化から，水資源の需要がさらに高まることが予測されている．それに応じて，世界的な水資源の需給バランスをモデリングし，その枠組みを将来予測に応用する研究事例が増え始めている．
グローバルな水資源アセスメントは，主に供給側データの算定から始まっている．たとえば Falkenmarkら 1)は国毎の使用可能水資源量を整理し，この値が1000m3/年/人以下になる国はと水資源が非常に逼迫していることを指摘している．Shiklomanov2)は，実測流量から世界 29 の地域における使用可能水資源量を推定している．
水の需給を含めたセスメントには取水量のデータが欠かせないが，現実に入手可能なデータは国毎のものであることが多い．そのため，従来のグローバ
ル水需要アセスメントは，国を最小単位としたものが大半であった．たとえば，Seckler ら 3)は，簡単な水収支モデルを用い，1990 年および 2025 年における国毎の水資源アセスメントを行なっている．
そのような中で，Vörösmarty ら 4)は実測流量データと WRI(World Resources Institute,米国)による国別水使(2) 農業用水需要量アセスメント
グローバルにみたときに河川などからの取水の67%，水消費量の 87%が灌漑用水取水である 2)．今世紀予想される人口増加を支えるためには食糧生産をその分増加させる必要があり，灌漑用水需要もそれに応じて増大する可能性が高い．したがって，グローバルな灌漑用水の取水・利用を現実的にモデリングし，その将来予測を行なうことは緊急の課題とみなされている．
ところが，近年大きな進歩が見られる水資源の供給側のグローバルな算定に対して，水需要量のグロ1扱いながら，かつ穀物収量統計と検証できるようなーバルな推定については，データの制約から，現実グローバル灌漑用水推定モデルを開発することを目の水利用形態に合っているとは限らない仮定を重ね標としており，すでに予備的なモデル構築・検証をて間接的に算定されているのが現状である．
たとえば，Vörösmarty ら 4)や Oki ら 6)による水需要 行なっている．本報告では，そのモデルについて概要の紹介を行ない，予察的な検証結果について述べ推計は，WRI の国別取水量データ 5)をもとにして，る．
そのデータを次のような仮定を設けて各国内の 0.5度グリッドセルに配分している：
・都市用水，生活用水：人口分布に比例
・農業用水：灌漑面積に比例
2. 手法とデータ
これらの二つの研究において，灌漑面積データはともに Kassel 大学(ドイツ)のグループが出している
0.5 度グリッド全球データ 9)を用いている．この手法 (1) EPIC モデル
本研究で用いたのは，農業プロセスモデル EPIC
では，灌漑作物の種類や栽培回数の地理的非一様性(Erosion-Productivity Impact Calculator)12)である．EPICについては一切考慮されておらず，一つの国には一様な単位灌漑面積あたり灌漑水取水量が設定される． は土地情報として土壌物理特性・地形・土地利用・栽培作物種等，フォーシングとして一般的な気象
これは，特に面積の大きく複数の気候区にまたがるデータ，外部条件として灌漑スキームや病害虫などような国に対しては無理な仮定となっていることがを入力とし，農地における土壌侵蝕・物質移動・水予想される．
エネルギー収支・作物の成長と光合成・農民によるまた，この手法ではもととなる取水量データの時
農作業プロセス・農業経済を日単位で解きながら計
間解像度より細かい時間単位の解析は困難であり，算を進めてゆく．
現実的には平均的な年を単位とする解析しか出来ない．そのため，気候変動による季節進行の変化にと(2) EPIC モデルの入力データと検証データ
もなう農業用水需要量変化を推定するといった目的
計算は Oki ら 8)の使用可能水資源推定にあわせて，には適さない．
1987 年を対象とし，0.1 度グリッドで行なった．灌漑
これらの目的のためには，世界各地で行われてい面積に関しては，Kassel 大のグローバルグリッドデー
る農業形態を，包括的にモデリングし，そのモデル
タ 9)を用いた．ただし後述するように，このデータを結果から灌漑用水需要量を推定するといった，プロそのまま用いたのではない．土地利用としては USGS
セスモデル志向の研究が有効であると考えられる．などが作成している全球 1km グリッドデータ 13)を用その例として，気候・農業形態・水利用に関していた．
比較的良質のデータが揃っている米国に関しては，気象データについては，Tan ら 14)が作成した気象デ
それらのデータの特質を活かした，灌漑用水推定用ータおよび，Oki ら 8)と共通のデータを用いた．の農業プロセスモデルが開発され，州や郡単位といモデルの検証は FAO による主要穀物収量統計を用った細かい空間解像度での灌漑用水モデリングが行われている 10)．しかしこれらの手法をグローバルに い，国別の単位面積あたり収量を合わせるように灌漑面積に関するパラメタをチューニングした．
適用するには，少数の国を除いてはモデル実行に必要な各種データが得るのが困難なことから，こうい(3) 土地利用と農業パターンったモデリングの成果がそのままグローバルに適用
Tan ら 15,16)は気象・土地・農業経済を含む各種デーされることはなかった．
11)
タをもとに，農民が選択する最適の作物及び栽培期ごく最近になって，Döll ら は，各種文献から全間をモデリングする手法を開発し，中国に対して良球灌漑面積マップを作成し，それをもとに，任意地好な再現結果を得ている．これは EPIC と深く結びつ点についていた手法であり，本研究においても，この手法を用・ 灌漑栽培作物（米とそれ以外）
いて陸上の任意地点における作物(米・小麦・大豆・・ 栽培期間（一期作か二期作か二毛作か）トウモロコシの四種類)・栽培期間の選択の選択を行・ 各栽培期間の開始日
なう．
を気候・土壌データから単純な仮定のもとに自動的に推定するモデルを開発した．Döll らはこのモデル(4) EPIC による灌漑用水量需要量算定から得られた全球の農業形態・栽培季節暦と，気候
EPIC では灌漑について二種類の方式に対応してい的に計算される可能蒸発散量とから，水資源制約がる．一つは決められた方法(回数や頻度，灌漑開始条ないと仮定した場合の灌漑水量をグローバル 0.5 度件など)に従って能動的に灌漑が行われる方法，もうグリッド解像度で推定した．
一つは根層土壌水分を常に圃場要水量に保つためのDöll らの手法は，グローバルな灌漑水量推定に新水が自動的に補給されるとする自動灌漑である．本
たな道を拓くものである．しかしながら現段階のモ研究では，前者の手法を採用するための充分なデーデルでは，栽培作物としては米とそれ以外の二種類タを入手できなかったので，後者の手法を用いた．
しか扱っていないこと，既存の農業プロセスモデル
すなわち，灌漑が行われている場所では常に理想的の成果を充分活かしてはいないこと，穀物生産量デな灌漑が行われるとする．
ータとの相互検証が出来ないことなどの大きな欠点
この場合，単位面積あたりの灌漑必要水量は次のが存在する．
ように定義される：
著者らは，このような課題を克服するため，既存
I opt = S − Peff
(1)の農業プロセスモデルを応用する形で，世界の主要
ここに，： I opt 灌漑必要水量， S ：根層土壌水分をな穀物である米・トウモロコシ・小麦・大豆を全て2

Annual Agricultural Water Withdrawal

Annual Irrigation Water Withdrawal

For Irrigation [106 m3/year/0.5ogrid]210˚240˚270˚300˚330˚0˚30˚60˚90˚estimated by EPIC [106 m3/year/0.5ogrid]

1995120˚150˚180˚210˚60˚60˚30˚30˚0˚0˚-30˚-30˚-60˚240˚270˚300˚330˚0˚30˚60˚90˚120˚2050100200500

by Dr. Tan
150˚180˚-60˚01251020501002005001000

20000(a)1251010002000(b)図-1 WRI 国別統計データおよび Kassel 大学作成灌漑面積データを用いた灌漑水量推定結果(a)6)と EPIC による灌漑水量推定結果(b)の比較(1995 年．単位 106m3/年/0.5 度グリッドセル)

図-3 デカン高原における，GSWP による使用可能水資源推定値(GSWP runoff)と EPIC による灌漑水需要推定値の月変化．

図-2 WRI 統計による灌漑取水量と EPIC 推定灌
漑水需要量の国別比較圃場要水量に保つために必要な水の量，Peff ：降水の3. 結果
浸透によって根層にもたらされる水の量．
(1)式によって得られる I opt にグリッドセル内の灌漑面積を乗ずれば，そのセル内における灌漑水量が(1) グローバルな灌漑用水使用量推定できる．ここで，灌漑面積については，前述の図-1 に Oki ら 6)および本研究による灌漑用水需要量
Kassel 大学による灌漑面積データを用いたが，このデ 推定値を示した．両者は大まかには分布が一致してータは実際には灌漑することが可能な地域の面積をいるが，細かく見ると米国の東部・西部の比較やデあらわしている 11)．そのため，これらの地域が現実カン高原，中国西部などに違いが見られる．さらにに灌漑されているとは限らない．
グローバルな合計で見ると，Oki らの値(おおよそ現実に，EPIC にこの灌漑面積の値をそのまま当て WRI によるグローバル合計に等しい)は 2396km3，はめた場合，EPIC により予測される穀物収量は，国 EPIC では 5631km3 であり，後者が前者の二倍以上と別の穀物収量統計から得られた値より大きくなるのなってしまっている．
が普通である．また，穀物価格の観点から見て灌漑してまで耕作するとは考えられない地域も存在する． (2) 推定誤差の地域差
そのため，多くのグリッドセルでは灌漑面積を Kassel
この両者のずれは地域性が著しい．図-2 は WRI 統大のデータよりも減じて計算を行った結果，対象と計灌漑水取水量と EPIC の結果による灌漑水需要量をする穀物のいずれについても，ほとんどの国で FAO国別に比較したものである．図-2 より，本研究のモ統計と EPIC 結果の単位面積あたり収量が一致した． デルは中国に対して良好な成績を収めるものの，イなお，仮に Kassel 大の灌漑面積データ全体を耕地にンドに対して突出して大きな灌漑水需要量が算出さ用い理想的に灌漑した場合，1.6 億 t/年の穀物収量増 れている．特にデカン高原を抜き出してみると(図-3)，加が見込まれることが判明した．
春に大きな水需要が推定されているが，この時期にはその需要をまかなうような水資源は，少なくとも表層水としては存在しないことが分かる．

3

Sri Lanka. 1998 (available at http://www.cgiar.org/iwmi/pubs/rrindex.htm)
本研究の手法のオリジナルな点は，気候・土壌な
4)Vörösmarty, C.J., Green, P., Salisbury, J and Lammers,
どのデータを用いた農業生産プロセスモデルを使用
R.B.: Global water resources: Vulnerability from
したのみならず，それを国別農業生産データでキャclimate change and population growth. Science, 289,リブレーションした結果から灌漑水量を推定してい184-188, 2000.
る点である．しかし上述のように，この手法により
5) World Resources Institute: World Resources 1998-99,
グローバルな灌漑水量推定を行なった結果，従来知Oxford Press, New York. 1998
られている値とは大きな誤差が生じた．特にインド6) Oki, T., Agata, Y., Kanae, S., Saruhashi, T., Yang, D.
においてその乖離が激しかった．
and Musiake, K.: Global assessment of current water
この原因としては，中国に対して良好な成績をおresources using the total runoff integrating pathways.
さめたモデルが他地域では無視できないバイアスを
Hydrological Science Journal, 46, 1159-1171, 2002
もたらすという場合のほかに，次の可能性も考えら
7) Dirmeyer, P.A., Dolman, A.J. and Sato, N.: The pilot
れる．それは，EPIC による推定結果も従来の河川水
phase of the Global Soil Wetness Project. Bull. Amer.
取水量の推定も大きな誤差はないが，この地域ではMeteor. Soc., 80, 851-878, 1999.
FAO の統計が指し示すような農業生産を行うために
8) Oki, T. and Sud, Y.C.: Design of Total Runoff
は河川水だけでは水資源が不足し，実際には大量のIntegrating Pathways (TRIP) – A global river channes
地下水汲み上げを行っているという場合である．こnetwork. Earth Interactions, 2, 1998. (available at
れについての見当は今後の課題である．
http://earthinteractions.org/)
グローバルな人為的水利用の，個別のプロセスに
9) Döll, P. and Siebert, S.: A digital global map of基づくモデリングはまだ始まったばかりであり，農irrigated areas, Kassel World Water Ser. 1, Center for
業用水モデルの現状での精度はここで述べた程度にEnviron. Syst. Res. Univ. of Kassel, Germany, 1999
とどまっているが，今後もモデル改良・検証の努力
10) Brumbelow, K. and Georgakakos, A.: An assessment
を続け，わが国並びにアジアから世界の水資源研究
of irrigation needs and crop yield for the United Stated者に向けて情報を提供してゆきたい．
under potential climate changes. J. GeophysicalResearch, D21, 27383-27405, 2001.
11) Döll, P. and Siebert, S.:Global modeling of irrigationwater requirements. Water Resources Res., 38(4),謝辞：本研究を進めるにあたり，Kassel 大学（ドイツ）
8-1~10, 2002.
から貴重なデータの提供を受けた．また，USGS なら
びに FAO のオンラインデータを多数利用した．本研 12) Sharpley, A.N. and J.R. Williams, eds.: EPICErosion/Productivity Impact Calculator: 1. Model
究は，日本学術振興会未来開拓学術研究推進事業Documentation. U.S. Dept. Agric. Tech. Bull. No.
「水・物質バランスの時空間変化に着目した人間活1768, 1990.
動の環境影響評価とその軽減方策に関するシステム的研究」(研究代表者・虫明功臣)，総合地球環境学研 13) Loveland, T.R., Reed, B.C., Brown, J.F., Ohlen, D.O.,
Zhu, J, Yang, L., and Merchant, J.W.: Development of
究所平成 14 年度プロジェクト「地球環境情報ライブ
a Global Land Cover Characteristics Database andラリと世界モデルとを統合した水危機管理システム
IGBP DISCover from 1-km AVHRR Data: Int. J.の構築」(代表・沖大幹)，そして科学技術振興事業団
Remote Sensing, 21, 1303-1330.,2000
戦略的創造研究推進事業「人間活動を考慮した世界水循環水資源モデル」(代表・沖大幹)の成果の一部で 14) Tan, G.-X. and Shibasaki, R.: Monthly
climatologically aided global interpolation of weeklyある．ここに記し感謝の意を表します．
air temperature and precipitation, Proc. Theory andApplication of GIS, Japan, 9(4).
参考文献：
15) Tan, G.-X. and Shibasaki, R.: Global estimation ofmajor crop productivity using GIS and a crop growth
1) Falkenmark, M., Lundqvist, J. and Widstrand, C.:model. Proc. Asia GIS 2001, Tokyo, Japan, 2001
Macro-scale water scarcity requires micro-scale16) Tan, G.-X. and Shibasaki, R.: The study of integrating
approaches. Natural Resources Forum, 13, 258-267
GIS with epic model: methodology and application, J.
2) Shiklomanov, I.A.: Assessment of Water Resources andJapan Society of Photogrammetry & Remote Sensing,Water Availability in the World. UNESCO, Paris. 2000
40,(3), 4-13, 2001
3) Seckler, D., Amarasinghe, U., Molden, D. de Silva,
Rhadika and Barker, R.: World Water Demand andSupply, 1990 to 2025:Scenarios and Issues. Research
Report, 19, Int. Water Management Inst., Columbo,

4. おわりにABSTRACT:.To estimate global irrigation water demand, the authors employed EPIC model together with GIS-based crop
choice estimation algorithm. Parameters of this model can be validated by crop production data and themodel was applied to estimate 0.5-degree grid global irrigation water use map. The result showed good
agreement with known country-based statistics for China. For India, however, the estimate was much larger
than known statistics, especially for spring.

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