大分工業高等専門学校紀要

第 51 号(平成 26 年 11 月)

大分川および大野川における大腸菌群数と建物データの相関分析

平岡 透1・野中尋史1・久保田

健太2・佐藤龍治2・和田佳樹3

1情報工学科，2電気電子情報工学専攻，3制御情報工学科

We analyze and evaluate a correlation of total coliform and building data on a monthly basis in the basin of
Oita and Ono River. In addition, we analyze and evaluate an optimal range to use the building data from the total
coliform’s observation points, and the optimal attributes (number, area, total floor area) of building data. As a resultof the analysis, we found that the correlation of total coliform of June and building data is high, and the correlation
is high in the case of using the building data of about 7km radius and the total floor area.

キーワード : 大腸菌群数，建物データ，相関分析

１．はじめにを及ぼすが，本研究で提案する方法によって建物の多い地域で大腸菌群数の相関が高いという傾向があれば，下水道多くの都市域では，河川を主要な水源としてその上流域や下流域における人間の生活や各種産業活動として利用や浄化槽の位置および汚水の処理方法に改善の余地があると推測できる．

される．すなわち，河川は利水・親水空間として極めて重相関分析を行う上での建物データであるが，大腸菌群数要である．その一方で，河川には流域において生活雑排水，を観測した地点から任意の半径の円内に含まれる建物デ下水処理水，あるいは畜産排水のような様々な過程で利用ータの軒数と面積合計，延床面積合計として数値化する．

された水が処理され，一部は未処理のままで流入するため，大腸菌数を観測した地点の上流域の建物データのみを用

病原性細菌やウイルスによる汚染を受ける可能性が高い．

いることで相関分析の信頼性が向上すると考えられるが，そのため，衛生管理のための汚染指標として用いられる大微地形の低平地では下流域でも下水道によって汚水が河腸菌群のモニタリングが全国の一級河川で行われており川に流入することもあり，また本稿では建物データと大腸（国土交通省，2013），また気温や水温，pH値，濁度，レ菌群数の相関分析の基礎的な研究という立場から，円内にーザプロファイラデータのエントロピー等の項目と大腸含まれる建物データを用いて相関分析を行う．円内に含ま菌群数の相関関係を調査する研究も行われている（鶴保，1992；古川ほか，2010，2011；平岡ほか，2014）．従来研れる建物データを用いることで建物データと大腸菌群数究によるレーザプロファイラデータのエントロピーと大流域範囲の設定や下水道の反映のための実作業の煩雑さ

腸菌群数の相関関係では，大腸菌群数の観測地点から半径0.3km前後のレーザプロファイラデータから求めたエントを簡略化できる可能性がある．また，大腸菌群数は水文水ロピーと5月の大腸菌群数を用いた場合に，高い相関があされている大腸菌群数と建物データで相関分析を行い，比ることわかっている．
水環境中のふん便に由来する微生物の汚染は，人由来と較的相関の高い月を見つける．
本研究の調査フィールドとして，大分県大分市を流れる動物由来とに大別される．水環境におけるふん便汚染によ一級河川の大分川と大野川の水系を取り上げる．平成24

る人への健康リスクは人由来のふん便性微生物の方が寄与率は高いといわれている（Field and Samadpour, 2007）．

年度末の大分市の下水道整備率は59.1%，汚水処理人口普そこで本稿では，大腸菌群には人や動物のふん便に多く存

域内の総人口に占める下水道の処理区内の人口の比率で在する大腸菌も含まれており，人の活動が盛んな地域ではあり，汚水処理人口普及率とは下水道のほかに農業・漁業

大腸菌群数が多いと推定して，人の活動が盛んな地域ほど集落排水や浄化槽なども含めたものである．に有意な相関があるという結果が得られれば，低平地での質データベース（国土交通省，2013）を用い，月毎に観測及率は76.0%であった．ここで，下水道整備率とは行政区建物が多いと考えられることから，建物データと大腸菌群数の相関分析とその評価を行う．一般に河川の水質には下水道や浄化槽の位置および汚水の処理方法が重要な影響―9―大分工業高等専門学校紀要

第 51 号(平成 26 年 11 月)

２．相関分析の方法
50k

0

Y 年 間 観 測 さ れ た y 番 目 の 年 の m( 1,2,,12) 月 にn( 1,2,, N ) 地 点 で 観 測 さ れ た 大 腸 菌 群 数 を T
y, m, n[MPN/100mL]とする．また， n 地点から半径 d [km]以内にm

北九州市

福岡市

含まれる建物データの軒数と面積合計，延床面積合計をそれぞれ B，B，Bとする．建物データは，1, n, d2, n, d3, n, d
建物の軒数や延床面積が数年で大きく変動することは少

佐賀市
大分市

ないと考えられるため，以下の実験ではある1時点のものを用いた． y 番目の年の m 月の大腸菌群数 T y, m, n ，建物
データの軒数 B，面積合計 B
，延床面積合計
1, n, d2, n, dの平均をそれぞれ T y, m ， B ， B，Bとす
B
2, d3, d1, d3, n, d
ると，y 番目の年の m 月の相関係数 E，E，1, y, m, d2, y, m, dは，以下の式で求まる．
E3, y, m, d

熊本市E
1, y , m, d  T y , m, n  T y , m  B1,n, d  B1, d n  1N  T y , m, n  T y , m n  1

2N

  B1, n, d  B1, d n  1

大分川
西2

東

南(1)
NE2, y , m, d  T y , m, n  T y , m  B2, n, d  B2, d n  1

N  T y , m, n  T y , m n  1

2N2

  B2, n, d  B2, d 

(2)

図-12

地点 9地点 2地点 4地点 5

大腸菌群数の観測地点n  1

地点 10N  B3, n, d  B3, d n  1

25km

0

地点 6

  T y , m, n  T y , m  B3, n, d  B3, d n  1N  T y , m, n  T y , m n  1

地点 8

地点 7

地点 1

地点 3NE
3, y , m, d

大野川

北N

図-1 大腸菌群数の観測地点

(3)
地点 1

ここで，式(1)は軒数 B
1, n, d と大腸菌群数 T y, m, n の相関係数E，式(2)は軒数 Bと大腸菌群数 T y, m, n の相2, n, d1, y, m, d
関係数 E， 式 (3) は 軒 数 B
3, n, d と 大 腸 菌 群 数2, y, m, dを求めるものである．
T y, m, n の相関係数 E3, y, m, d３．相関分析の結果と評価
まず相関分析で用いた大腸菌群数と建物データについ

図-2 大腸菌群数の経年変化（地点 1）て示し，その後に相関分析の結果とその評価を示す．相関分析は，大分県大分市を流れる一級河川の大分川と大野川の水系を対象として行った．

測年月は，毎月観測されている 2001 年から 2008 年の 8 年間である．参考のため，各地点の大腸菌群数の経年変化を(1) 大腸菌群数と建物データについて
大腸菌群数は，水文水質データベース（国土交通省，2013）を用いた．大腸菌群数の観測地点は，図-1 に示す
10 地点である．なお，地点 6 は山地部であり，半径 5km圏内にはほとんど建物が存在しない．地点大腸菌群数の観表すグラフをそれぞれ図-2 から図-11 に示す．図-2 から図-11 の縦軸が大腸菌群数[MPN/100mL]，横軸が年月である．
図-2 から図-11 より，大腸菌群数は夏場に増加し，冬場に減少する傾向があることがわかる．

―10―大分工業高等専門学校紀要

第 51 号(平成 26 年 11 月)

地点 2

地点 6

図-3 大腸菌群数の経年変化（地点 2）

図-7 大腸菌群数の経年変化（地点 6）

地点 3

地点 7

図-4 大腸菌群数の経年変化（地点 3）

図-8 大腸菌群数の経年変化（地点 7）

地点 4

地点 8

図-5 大腸菌群数の経年変化（地点 4）

図-9 大腸菌群数の経年変化（地点 8）

地点 5

地点 9

図-6 大腸菌群数の経年変化（地点 5）

図-10 大腸菌群数の経年変化（地点 9）

建物データは，図-12 に示す 2008 年に大分市都市計画部(2) 相関分析の結果と評価都市計画課が整備したものを用いた．この建物データは属

まず，各地点から半径 0.5km 以内に含まれる建物データ性情報として階数情報を保有していることから，各建物のの軒数，面積合計，延床面積合計を求めて，2001 年から延床面積は建物の面積に階数を乗ずることで求めた．

2008 年の 8 年間の月毎の大腸菌群数との相関係数の平均―11―大分工業高等専門学校紀要

第 51 号(平成 26 年 11 月)

地点 10

図-11 大腸菌群数の経年変化（地点 10）

図-14 2008 年 6 月の大腸菌群数と観測地点からの半径に北応じた建物データの相関係数（0.5km から 15.0km の範囲）
西東

南

05km

灰色：水涯線

図-12 建物データの表示例
黒色：建物データ

図-12 2008 年 6 月の大腸菌群数と地点からの半径に応じた建物データの相関係数（0.1km から 1.0km の範囲）

図-15 2008 年 6 月の大腸菌群数と地点からの半径に応じた建物データの相関係数（0.1km から 1.0km の範囲）る傾向があることがわかった．
次に，各地点から 0.5km から 10.0km までの 0.5km 間隔の 20 通りの半径に含まれる建物データの軒数，面積合計，延床面積合計を求めて，2008 年 6 月の大腸菌群数との相関係数を求めた．この結果を図-14 に示す．図-14 の縦軸が大腸菌群数と軒数，面積合計，延床面積合計の相関係数，横軸が建物データの軒数，面積合計，延床面積合計を求める
図-13 大腸菌群数と建物データの相関係数の 8 年間の際の半径である．図-14 の実線が大腸菌群数と軒数の相関平均（ d ＝0.5km の場合）

係数，破線が大腸菌群数と面積合計の相関係数，点線が大腸菌群数と延床面積合計の相関係数である．図-14 より，半径が 2km 前後の場合は面積合計，軒数，延床面積合計のを求めた．この結果を図-13 に示す．図-13 の縦軸が大腸菌順で相関係数が大きく，4km 前後で軒数，面積合計，延床群数と軒数，面積合計，延床面積合計の相関係数の平均，面積合計の相関係数が等しくなり，7km 前後で延床面積合横軸が月である．図-13 の実線が大腸菌群数と軒数の相関計，軒数，面積合計の順で相関係数が小さく，相関係数の係数，破線が大腸菌群数と面積合計の相関係数，点線が大ピークとなることがわかった．半径が 7.0km をピークとし腸菌群数と延床面積合計の相関係数である．図-13 より，てそれ以上の半径では相関係数が小さくなる理由は，上流軒数，面積合計，延床面積合計のすべてにおいて，6 月に部の地点において下流の建物が多く含まれるようになり，比較的相関係数が大きく，4 月が最も相関係数が小さくな

また河口に近い地点において海域には建物が存在しない―12―大分工業高等専門学校紀要

第 51 号(平成 26 年 11 月)ためであると考えられる．半径が 0.5km で相関係数が小さも高く，大腸菌群数も多くなることから，この時期に相関くなる理由は，上流部と下流部で円内に含まれる建物の数が高くなるという観点は河川環境における細菌学的調査の比がより大きい半径の場合と比較して小さくなるためや疾病予防などを行う上でも意味があると考える．

であると考えられる．参考のため，図-15 に各地点から今後の課題は，より多くの地域で建物データと大腸菌群

0.1km から 1.0km までの 0.1km 間隔の 10 通りの半径に含数の相関分析とその評価を行い，建物データと大腸菌群数

まれる建物データの軒数，面積合計，延床面積合計を求めの相関が高い地域と低い地域の下水道や浄化槽の位置おて，2008 年 6 月の大腸菌群数との相関係数を求めた結果もよび汚水の処理方法などの違いを調査することである．ま

示しておく．大腸菌群数と軒数，面積合計，延床面積合計

た，大腸菌数を観測した地点の上流域や下水道を考慮したの相関係数のピークの値は，半径が 7.0km のとき，軒数は流域の建物データのみを用いて相関分析を行うことも今0.730，面積合計は 0.720，延床面積合計は 0.761 であった．

後の課題である．さらに，気温や水温，pH値，濁度等のまた，半径が 7.0km のときの相関係数の t 検定を行った．

項目と建物データを組み合わせることで，大腸菌群数の予建物データの軒数，面積合計，延床面積合計における p 値測を行うことも今後の課題である．

はそれぞれ 0.040，0.044，0.028 であったことから，5%の有意水準で帰無仮説を棄却でき，大腸菌群数と軒数，面積

謝辞：本研究で使用した建物データは，大分市都市計画部合計，延床面積合計には相関があるといえる．
今回の実験では半径が約 10km 圏内の都市を対象とした都市計画課より提供して頂きました．また，本研究は財団結果，大腸菌群数と軒数，面積合計，延床面積合計の相関た．深く感謝申し上げます．

法人日本建設情報総合センターの助成を受けて行いまし

係数のピークの値は各地点からの半径が約 7km のときであったが，都市圏の大きさによってピークの値をとる各地点からの半径が変化すると考えられる．また，一般的に大参考文献
1) 国 土 交 通 省 ： 水 文 水 質 デ ー タ ベ ー ス ， http://www1.river.go.jp/，2013．

腸菌群は土壌や水などの環境中において数ヶ月生存することが可能であるといわれていることから，河川で検出さ

2) 鶴保謙四郎：都市河川汚濁の多変量解析による把握，
環境技術，Vol.39，No.11，pp. 716-722，1992．

れる大腸菌群はその流域の土壌や下水道，浄化槽などを起源とし排水路などを経由して河川に流出することが考え

3) 古川隼士，川畑勇人，鈴木祥広：沿岸レクリエーショ

られる．すなわち，大腸菌群が生存した状態で数 km 程度

ンエリアにおけるふん便性細菌汚染の調査，環境技術，
Vol.39，No.8，pp. 493-499，2010．

移動して，最終的に河川に流出することは十分に可能であ

4) 古川隼士，甲斐竜輔，土手裕，鈴木祥広：宮崎県青島ると推察される．

海水浴場における細菌学的調査，水環境学会誌，Vol.34，No.12，pp. 197-201，2011．
5) 平岡透，野中尋史：大腸菌群数とレーザプロファイラ

４．おわりに大腸菌群数と高い相関を示すと推定される項目として，データのエントロピーの相関分析，写真測量とリモー
トセンシング，Vol.52，No.6，pp. 316-320，2014．

建物データを取り上げ，その相関分析と評価を行った．こ6) Field, K. G. and Samadpour, M.: Fecal source tracking, theの結果，4 月の大腸菌群数は建物データと相関が低く，6indicator paradigm, and managing water quality, Water

月に高くなることがわかった．また，大腸菌群数の観測地

Research, Vol. 41, No. 16, pp. 3517-3538, 2007.

点から約 7km の範囲の建物データを用いて建物データを数値化すれば大腸菌群数との相関が高く，延床面積合計を用いた場合に最も大腸菌群数との相関が高くなることもわかった．6 月も含む 5 月から 8 月の期間は河川での親水空間としての利用が多く，河川の水位も増して氾濫の危険―13―(2014.9.30受付)