Comprehensive Environmental Simulation Analysis Focused on
Form of Pollution Loads in Lake Kasumigaura
Ataru Nakamura*，Yoshiro Higano
１．研究背景と目的
霞ヶ浦流域をはじめとした富栄養化問題を抱える閉鎖系水域において，流域経済の発展と汚濁負荷削減との両立を目的としたシミュレーション分析は 1980 年代に始まり，現在に至るまで数多く行われている[1][2][3][4]．それらによって，汚濁負荷流入量を一定度削減した上で可能な限り流域経済を発展させる施策が導出されてきた．しかし，近年の研究によって，最適とされる施策を実行した場合でも湖内水質の改善は人間が五感で認識できるレベルには至らないであろうと考えられるようになった[5]．
そうした中にあって，汚濁負荷の流入量が同じであっても，空間的・時間的な流入形態の違いが湖内水質へ与える影響に少なからず差をもたらす可能性が指摘され始めている．中村[6]は，霞ヶ浦の「土浦入り」と呼ばれる区域の水質と霞ヶ浦平均水質との相関関係が，他区域に比べ有意に高いことをモデル分析結果から示唆した．
そこで，本稿ではこうした汚濁負荷の流入形態の違いに着目し，既存の量的な汚濁負荷削減と対をなす「質的な汚濁負荷削減」と概念付ける．その有効性の検証及びより効率的な流域管理施策導出を目的として，霞ヶ浦流域における２つのモデル―流域社会経済モデル（以下，流域モデル）と湖内水質予測連結モデル（以下，湖内モデル）―を構築，削減率の多少など様々なケースを想定してコンピュータによるシミュレーション分析を行う．
２．モデル
2.1 流域モデルの概要
氷鉋[8]，広瀬[1]，水野谷[2]などを基に構築した．このモデルが包含するのは，流域市町村の社会経済活動・それに伴う霞ヶ浦への汚濁負荷・汚濁負荷削減のための技術や政策などである．霞ヶ浦への汚濁物質流入量に対し目標値となる外生的な制約を与え，その条件下で GRP（地域 GDP）の最大化を目的関数とした最適化シミュレーションを行う．対象範囲は，霞ヶ浦に流入する主要流入河川と，その流域市町村である(表 1)．本シミュレーションによって得られた汚濁負荷流入量は，後述する湖内モデルへの入力値となる．
2.2 流域モデル式[1][2]等と基本的な構造は同一であるため，割愛する．
2.3 湖内モデルの概要
このモデルは，全域を 3 つのブロックに分割し，霞ヶ浦湖内における各種水質決定種要因の動態を再現することで，霞ヶ浦の将来水質を予測するものである（図 3・4）．[5][10][11][12]などを基に，流域モデルとの連結を念頭において構築した．

表 1．主要河川と流域市町村[9]主要河川 j1

新利根川

23

流域市町村 i1-5

龍ヶ崎市，利根町，河内町，稲敷市A（旧新利根町，旧東町）

小野川

6-8

牛久市，稲敷市B（旧江戸崎町，旧桜川村）

清明川

9,10

阿見町，美浦町

4

桜川

11-17

旧岩瀬町，旧大和村，旧協和町，旧明野町，旧真壁町，つくば市，土浦市A（除・旧新治村）

5

恋瀬川

18-21

石岡市（旧八郷町，旧石岡市），土浦市B（旧新治村），かすみがうら市A（旧千代田町）

6

一ノ瀬川

22

かすみがうら市B（旧霞ヶ浦町）

7

園部川

23

小美玉市A（旧玉里村）

8

巴川

24-36

9梶無川

27

行方市A（旧玉造町）

10

城下川

28

行方市B（旧麻生町）

11

夜越川

29

潮来市A（旧牛堀町）

12

前川

30

潮来市B（旧潮来町）

13

山田川

31

行方市C（旧北浦町）

日射他
ブロ
ック

IP移入

小美玉市B（旧美野里町，旧小川町），鉾田町

降雨

IN

COD

分 解

分 解

摂 取

OP

移出

ON増加

拡散他
ブロ
ック

Ch-a 増加

溶
出

拡散

沈
降

図 3．湖内モデルの概念

図 4．ブロック分割

2.3 湖内モデル式
紙面の都合上，根幹部のみ記述する．
2.3.1 湖内水質
各期各ブロックの湖内水質は，前期の汚濁物質ストック量に当期のストック変化量を加減し，容積で割る事で求まる．

Quab (t ) Sto (t  1)  Sto (t )Vb(1)Qua(t ) ；水質， Sto (t )；水中の汚濁物質ストック量，
Sto (t ) ；ストック量の変化，上添字 ： b ；ブロック番号(1,2,3)
2.3.2 ストック増減
各期各ブロックの汚濁物質ストック増減量は，汚濁物質の移入量，溶出量，生産量の和から，移出量，沈降量，分解量を差し引き，交換量を加減する事で求まる．

Sto b (t )  Inb (t )  Elu (t )  Pr o(t )  Out(t )  Set (t )  Dec(t )  Exc (t ) (2)In(t )；移入量， Elu (t ) ；溶出量， Pr o(t ) ；生産量， Out(t )；移出量，Set (t )；沈降量， Dec(t )；分解量， Exc (t )；交換量
３．ケース設定とシミュレーション

3.1 ケース設定
全窒素，全リン，全 COD の 3 種に制約を設定し，基準年比の削減率毎にケース 0・5・10・[max]の４ケースを定めた．ケース[x]とは汚濁負荷削減量がそれぞれ x％であることを指し，ケース[max]では実行可能な最大値（1%刻み）をとる．削減率が低いほど経済重視，高いほど環境重視の政策といえる．
ここで，冒頭に挙げた「質的な汚濁負荷削減」の例として，下記のようなケース 10’を設ける．
・流入汚濁負荷制約 ..... ケース 10 に同じ
・ＧＲＰ ................ ケース[max]を上回らなくてはならない
・目的関数 .............. ブロック 1 における流入汚濁負荷の最小化
これは，ブロック１への汚濁負荷流入は質が悪いとの仮定に基づき，その量を最小化することで全体的な汚濁負荷流入の質を上げようと試みるものである．この背景として，まずブロック１が構造的に汚濁負荷を蓄積し易く，一旦汚濁負荷物質が流入すると長期にわたり水質へ悪影響を及ぼすと考えられる[13]ことがある．中村[6]は，ブロック１へ流入する汚濁負荷を他ブロックが肩代わりすることで，霞ヶ浦全体の水質が良化する可能性をモデル分析から指摘している．
また，この区域が重要な水道水源であることも無視できない．ブロック１はつくば市，土浦市をはじめとした給水人口約 65 万人の水道水源である．しかし，原水の水質悪化から，前処理施設の設置など種々の対策に伴う浄水コストの増加や，健康リスクの増大への懸念が問題となっている[5]．水道水源保護の観点からも，本ブロックを重点的に浄化することは重要であると判断した．
なおシミュレーションを行う際，以下のような制約条件を定めた．生活系において，高度処理施設の普及率上昇は汚濁物質の削減を促す．しかし流域において，対策が容易である場所については既に高度処理が導入されており[14]，今後大幅な普及率上昇は望めない．従って，ここでは10 年後の高度処理施設普及率の上限値を 80％とする．また流域の社会経済構造を著しく変化させる事を防ぐため，各産業の生産額減少幅は前年比 10％まで，10 期合計で 30％までとする．
3.2 使用データとシミュレーション条件
流域シミュレーションでは，2005 年茨城県産業連関表[15]と 2008 年の各統計資料[16][17]を主に用いた．対象期間は 2007～2017 年とし，１期１年・10 期動学のシミュレーションを行う．
湖内シミュレーションにおいては決定的なデータが存在しないため，国や県による実測値[9][18]と各研究による実験値[19]・推測値[5]を参考として用いた．また，流域シミュレーションからの入力値をこれに加えた．対象期間は 2007 年～2016 年とし，１期１日，3650 期の逐次計算を行う．
3.3 流域モデルのシミュレーション
シミュレーションの結果，実行可能な最大削減率は 12.8％であった．従って，以降ケース[max]をケース 12 として結果を述べる．
前節で設定した削減規制値の達成状況は，表 4 のようになった．
全窒素が全てのケースにおいて制約値の上限に達していることが見て取れる．これは窒素の削減が他の汚濁物質に比べより困難であることを示しており，広瀬[1]・水野谷[2]ほか多くの既存研究においても同様の傾向が見られる．各ブロックへのＣＯＤ流入量削減率は表 5 の通り．
表 4．各ケースの流入汚濁負荷削減率
ケース

Ｔ-Ｎ
0.00
5.00
10.00
12.00

case0
case5
case10case12

表 5．各ブロックへのＣＯＤ流入量削減率

削減率（％）
Ｔ-Ｐ
Ｔ-ＣＯＤ
7.34
3.16
8.79
5.86
11.42
10.00
12.00
12.00

Total
3.18
5.86
10.00
11.18
12.01

case0
case5
case10case10'case12Block1
2.92
6.41
7.71
16.94
9.69

Block2
5.62
5.82
12.08
6.38
14.29

Block3
-3.84
4.42
9.96
9.96
11.42(%)

3.4 湖内モデルのシミュレーション
ブロック１の水質変動を図 6 に示す．ケース 0・5・10・12 の 4 ケースについては，途中の前後こそあれ，第 10 期目には全てのケースにおいて削減率の多少と湖内水質の良否が一致した．
第 10 期における各ケース各ブロックにおける年間平均水質を表 7 に示す．流入削減率が最大であるケース 12 においても，各ブロックの全 COD 低下は 0.047～0.444 に留まっている．
ケース 10’では，ブロック 1 の水質は他に比べ良化が著しい．一方で，ケース 10・12 に比べ流入汚濁負荷量の多いブロック 2 では，顕著な水質の悪化は見られない．ブロック 3 においても，
ケース 10 と 10’はほぼ同等の水質となっている．
表 7．10 期における各ブロックの平均水質
Block1

Block2-

6.852

Block3standard

7.970-

6.455

case0

7.761 (-0.209)

6.772 (-0.079)

6.580 (+0.125)-

case57.655 (-0.315)

6.750 (-0.103)

6.533 (+0.078)

case107.591 (-0.379)

6.647 (-0.205)

6.443 (-0.012)

case10'7.325 (-0.645)

6.651 (-0.202)

6.445 (-0.010)

case12

7.526 (-0.444)

6.601 (-0.251)

6.408 (-0.047)※単位はmg/l，括弧内は基準値比
8.00
7.90

T-COD(mg/l)

7.80
7.70
7.60
7.50
7.40
7.30
7.20
1234

case0

case5

5
6term(year)7

case10case10'8910case12

図 6．ブロック 1 の水質変動予測
４．考察
以上を踏まえ， 第 10 期におけるケース毎の霞ヶ浦全体での平均水質を求めた（図 9）．最も削減率の高いケース 12 でも，水質の改善は T-COD 比で約 0.25mg/l に留まっている．これは一般的に人間の五感で変化を感じられるレベルではなく，霞ヶ浦を肌で感じられるまでに浄化することが非常に困難であることを改めて裏付ける結果となった．
ここで，ケース 10’と 12 の関係に注目したい．第 10 期における両者の GRP は同一で，流入汚濁負荷の削減量ではケース 12 がやや上回っている．しかし，湖内水質の改善という観点から見ると，僅かではあるもののケース 10’が優位となっている．これは，ランダムな 12％削減策よりも質を考慮した 10%削減策の方が，経済的観点からも湖内水質改善の観点からも有利であることを示すものである．また，その理由がケース 10’の水質改善効率，即ち流入汚濁負荷の質がケース12 に比べ優れていることに起因するためであることが，表 9 の改善効率より見て取れる．
8.0
7.8
7.6

T-COD(mg/l)

7.4
7.2

7.011

7.0

6.947

6.901

6.810

6.8

6.754

6.762

case10'case126.66.4
6.2
6.0
standard

case0

case5

case10case

block1

block2

block3average

図 9．第 10 期目の霞ヶ浦湖内水質予測
表 9．汚濁負荷流入削減率と湖内水質改善率の比較

case0

流入量
削減率
3.183%

水質改善効率
改善率
0.913%
0.287

case5

5.864%

1.569%

0.268

case1010.000%2.867%

0.287

case10'11.184%

3.666%

0.328

case1212.008%3.552%

0.296

ケース

わが国における富栄養化問題は，一通りの対策が既に施されている[20]だけに，量的な削減において今後目覚しい成果は期待し得ない．そうした中にあって，質的な汚濁負荷削減という概念を基に，より効率的な水質改善を図ることは重要であろう．また，中国をはじめとした今まさに深刻な富栄養化問題に直面しつつある地域においては，初期の段階から量質双方を考慮した汚濁負荷削減政策を施すことで底泥への汚濁負荷蓄積を抑え，問題の長期化を防ぐことが期待される．
今後への課題として，流域モデルと湖内モデルとを双方向に連結することがある．これにより，湖内水質の最適化を目的関数としたシミュレーションが可能となる．また，今回は流入するブロックの違いという空間的な概念のみを質的な汚濁負荷削減として扱ったが，季節の違いなど時間的な概念も少なからず湖内水質へ影響を与える可能性を持つ．さらに，環境問題の複雑化に伴い，土壌汚染・大気汚染や地球温暖化など地圏・大気圏における問題との相互関係の考慮も不可欠となっている．こうした点についてもモデルに組み込み，本当の意味で総合的な分析を行っていくことが重要であると認識している．
注：図表・参考文献の番号は，フルペーパーと対応させるため一部欠番としている
参考文献[1] 広瀬史明：霞ヶ浦流域における流入汚染負荷削減のための環境政策，筑波大学大学院環境境科学研究科 修士論文，1999[2] 水野谷剛：霞ヶ浦水質改善のための汚濁負荷削減技術評価と最適環境政策に関する研究，
筑波大学大学院生命科学研究科 博士論文，2002[3] 氷鉋揚四郎：霞ヶ浦流域における統合的流域管理政策のシミュレーション分析，会計検査研究 第 28 号，2003[4] 櫻井一宏：霞ヶ浦流域環境の総合的管理政策に関する研究，筑波大学大学院生命環境境科学研究科 博士論文，2003[5] 茨城県生活環境部霞ヶ浦対策課：霞ヶ浦の係る湖沼水質保全計画 第 4 期，2002，92p[6] 中村中：霞ヶ浦における湖内水質の動態を考慮した総合的流域管理政策，筑波大学大学
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Vol.26(1)， 1996， pp.181-187[9] 国土交通省関東地方整備局霞ヶ浦河川事務所：霞ヶ浦水質監視測定結果，非出版物[10] 中曽根英雄ら：霞ヶ浦における貧酸素水塊分布に関する研究，農業土木学会論文集，第239 号，2005，pp. 471-479[11] 平間幸雄，小林節子：印旛沼,手賀沼の水質予測の試算:流入負荷量と沼内水質との関係，
千葉県水質保全研究所年報，2005，pp.131-134[12] 福島武彦ら： 湖沼水質の簡易な予測モデル : 2. 湖水栄養塩濃度と内部生産 COD, クロ
ロフィル a との関係，水質汚濁研究 9(12)，pp.775-785[13] 相崎守弘ら：霞ヶ浦全域調査データ，国立公害研究所資料 25:1-149，1984[14] 茨城県下水道課：市町村別公共下水道の概要，2006，デジタルデータ[15] 茨城県企画部統計課：平成 17 年茨城県産業連関表，2010 年，デジタルデータ[16] 茨城県企画部統計課：平成 20 年茨城県統計年鑑，2009 年，デジタルデータ[17] 内閣府経済社会総合研究所国民経済計算部：平成 19 年民間企業資本ストック年報，2008年，デジタルデータ[18] 茨城県生活環境部：環境対策課公共用水域及び地下水の水質測定結果，2001-2005，デ
ジタルデータ[19] 財団法人茨城県科学技術振興財団霞ヶ浦水質浄化プロジェクト：霞ヶ浦環境保全対策資料集，2001，268p[20] 環境省：環境白書（平成 18 年度版），ぎょうせい，2006，280p