補足資料
１．第１期計画からの負荷量削減量推移
２．水質経年変化
３．水質予測シミュレーション手法の概要

１．第１期計画からの負荷削減量推移

H20 実績：1,3938.4 kg/日
↓ (H25 目標：13,197.7 kg/日)↓↓ 0.6% 減↓
H25 実績：13,855.7 kg/日
↓ (対 H25 目標比：105%)↓↓ 0.6% 減↓
H30 将来：13,773.2 kg/日
H20 実績：4,160.4 kg/日
↓ (H25 目標：4,062.0 kg/日)↓↓ 1.4% 減↓
H25 実績：4,103.9 kg/日
↓ (対 H25 目標比：101%)↓↓ 0.7% 減↓
H30 将来：4,074.3 kg/日
H20 実績：271.8 kg/日
↓ (H25 目標：246.4 kg/日)↓↓ 2.0% 減↓
H25 実績：266.4 kg/日↓ (対 H25 目標比：108%)↓↓ 0.2% 減↓
H30 将来：265.9 kg/日

-1-

２．水質経年変化（宍道湖）
過去 5 カ年移動平均-2-３．水質予測シミュレーション手法の概要
第６期湖沼水質保全計画期間内で、施策を実施した場合の将来負荷量、潮汐、気象条件等を加味し将来水質を予測【①予測精度の確認・向上】 ①新たな地形変化等の基礎情報をシミュレーションモデルに反映（斐伊川放水路の運用開始、計算の細密化など）②○
A 、○
B を比較検証し、予測精度の確認向上を実施
A H21 年度～H25 年度の水質データ（実測値）○
B 河川流入量、外海潮位、気象、流入負荷量データから予測した値○

流れに大きく影響する気象の予測ができないことから、直近 5 年の気象等の条件
で 5 パターンの水の流れを予測
・河川の流量、水温 等
・外海（美保湾）の潮位変動、水温、塩分 等
・気象（風向風速、降水量、気温 等）【②湖水の流れの予測】
計算①②③④⑤①施策による負荷の削減効果の予測②気象等により変動する負荷量を 5 パターン予測⇒①及び②により 5 パターンの負荷量を予測
・生活排水による負荷・工場・事業場からの負荷
・畜産等による負荷
・農地・山林・市街地等からの負荷 等【③流入負荷の予測】

計算①①②③④⑤①②③④⑤②③④⑤【④湖内水質の予測】
水中及び底質中で起こる、様々な物質の移動・循環・化学変化、生物学的変化を再現（例）酸素の消費
栄養塩の溶出植物プランクトン発生

計算

結果①(条件①)

将来の湖内水質を直近 5 年の条件で予測・条件①：H21 年度気象等
・条件②：H22〃
・条件③：H23〃
・条件④：H24〃
・条件⑤：H25〃

結果②(条件②)

結果③(条件③)

結果④(条件④)

結果⑤(条件⑤)得られた結果を平均（但し、明らかに異常なイベントがあったケース算出値は除く）

水質目標値-3-将来水質計算の方法と目標値の設定について■将来水質計算方法（水質予測モデル）
・再現地形は、両湖沼の水深・地形を元に水平・鉛直メッシュで簡略化したものを採用する。
（図Ａ）
・水質予測モデルは、次の３つの基礎モデルから構成され、これらのモデルを総合的に組み合わせることによって、湖内の水質値（COD、窒素、リン、塩分、水温など）が予測計算される。その結果、前述のメッシュ毎に計算期間中のその時々の数値が得られることになる。
・将来水質予測値は、水質浄化施策を行った場合に想定される変化（＝排出負荷の減少）を仮想条件として上述の水質予測モデルにインプットし、計算された値である。
■基礎となる３つの予測モデル
湖水の流れを再現するモデル。
湖流予測モデル①
河川流入や潮汐の影響、日射による湖水の加熱・冷却、それらに伴う水の動きを再（図Ｂ）現したモデル。主として物理学的数式で表現される。
陸域からの汚濁負荷が湖内へ流入する様子を再現するモデル。
汚濁負荷量モデル 流域の定住人口や生活排水処理形態、土地利用面積（農地、山林、市街地など）に②（図Ｃ）
応じた排出負荷単位量（＝原単位）から排出負荷量を求め、河川ごとの流量に応じて流下する様子を再現したモデル。主として河川土木学的数式で表現される。
湖水の水質を再現するモデル（COD、窒素、リン、溶存酸素、植物プランクトン）
水質予測モデル
水中及び底質中で行われる物質移動・循環及び化学変化を再現したモデル。
③（図Ｄ）
主として科学的根拠に基づいた数式で表現され、各種モデルで各湖沼に特有の特徴が現れる部分でもある。

km■将来水質計算方法に関する簡易解説【図Ａ】地形の水平・鉛直メッシュ化の概念
中海を下図のように水平方向、鉛直方向に多数のメッシュを設定し、空間を分割して表現する。上記①～③のモデルの設計基礎になる。これを細かく設定することによって、予測モデルの精度が上がって-40
Grid system of Nakaumi and Shinjiko
いくが、その反面、予測計算に時間を要してしまうことになる。
0-50367-60

J=506059585756555453525150496i=45484746451548747

5901167 8902123456789234567890410305 1233 4109876543217567890111

2 6im=112
543916463

522345-5

12-10

5 76Nakaumi

4I=86

Yonago section-153707580859095【図Ｂ】湖流予測モデルの概念
水の流れを支配する各種要素で構成される。河川からの流入、風、潮汐流、水温と塩分の空間的分布に伴う密度流など様々な自然条件下で水流が生じることになるが、それは物理学的数式モデルで表現される。

-4-100105-60000-55000m

0-5-10km

6265

97 8 9 0 1 210 60

4Ohashigawa

44645183850
49273depth (m)65

4Shinjiko

5 62591062 9 90 1
8 89 0961 988
59
860
58
58
757
656
3255
5157
54
0
453
94
88352
72351
56
650
52449
1348
255
47
0
11460
99 745
844
8754
43
642
7
553
441
6340
52
239
538
51
37
436
35
50
334
33
49
232311
48
930
0
47 11
9 29
28
27
46
82625
724
62342255212064191831771615
2851 i=621413
19 0 50
1211
10610 99 88786 574 362 11590493827167059483726158049382765432170987654326660595857565554535251

41depth (m)Sakai-suido

Ohashigawa section
-15

70000

80000

90000m【図Ｃ】汚濁負荷量モデルの概念
点源負荷である定住人口（下水道、浄化槽など）や事業場からの負荷、面源負荷である山林、畑、水田、市街地等からの負荷がどのように河川等を通じて湖沼に流れ込むかを再現したモデル。各排出源から排出される負荷量は社会的統計値や実測値を用いて推定される。水質浄化施策を行った場合に想定される変化（＝負荷減少）もこのモデルで表現されることになる。

【図Ｄ】水質予測モデルの概念図
水質値を構成する窒素、リンや植物プランクトンなど様々な物質の移動・循環、化学変化を再現している。
（例：栄養塩＋光合成→植物プランクトン増殖、有機物＋溶存酸素→分解＋二酸化炭素など）
ただし、実際の湖内で起こる物質循環はより複雑（例えば、魚類、貝類、鳥類、水草など食物連鎖網の関与もある）であり多岐にわたる構成要素の導入が必要となるが、それらを数式等で上手く表現するには限界があるのが現状であり、モデルの構成要素の導入までには至っていない。

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