Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図(1)-3 ナムグム川流域図

図(1)-4 ナムグム川土地利用図

## （2） 現地調查

対象流域における水利用・水処理・灌溉・栽培方法・水質状況等に関する現地調査を行った。調査は雨季と乾季における土壌水分や河川流量の違いの影響を把握するため、研究機関を通じて毎年雨季と乾季に行った。水環境に影響を及ぼす要因は人や家畜などの点源負荷と農地等からの肥料成分の流出による面源負荷に大別される。そのうち前者の人や家畜からの発生負荷量は体重が大きく異ならない限り日本における窒素排出原単位と大きく異なることはない。そこで、人口や家畜頭数などの統計データを統計局において収集し、発生源単位については日本で推定された値をFAOの国別カロリー摂取量データに基づいて修正を行った。水処理についてはバンドン市のBojongsoang Waste Water Treatmetnt Plant（以下Bojongsoang WWTPとする）において調査を行った。Bojongsoang WWTPは1974～1994年の間にADB（Asia Development Bank）と政府の融資によって建設され、1987年8月からPDAM（Perusahaan Daerah Air Minum: Local government company for drinking water）によって本格的に稼働されている（写真(1)-1）。現在、バンドン市の89000宅のうち西部の58000宅は処理施設に接続されておらず直接河川へと排水しており、残りの31000宅のみがBojongsoang WWTPに接続されている状況にある。Bojongsoang WWTPの計画処理量は80,000(m³/day)、実際は50,000(m³/day)となっている。浄化システムとしては安定化池法が採用されている。各家庭から集められた廃水は、まずスクリーンでごみを除去し、スクリーンプレイより送水、沈砂池を経由することで汚泥がおおよそ除去される。その後、嫌気性池⇒通性池⇒熟成池の順に処理された後、チタルム川へ排水される。Bojongsoang WWTPにおける水質浄化の主目的はBOD・CODの削減であり、下水道から送られる排水中のCODは約200mg/L、BODは151mg/Lであるが、処理水濃度はそれぞれ85mg/Lと64mg/Lであり、除去率としては、どちらも約60%となっている。安定化池法（waste stabilization ponds）とは電気エネルギーを使って空気を吹き込む代わりに、
藻類の光合成による酸素の発生を排水の浄化に利用している。下水道に接続されていない一般家庭では下水処理における最もシンプルな施設であるセプティックタンクが設置されている。生活系における排水をこのタンクで受け、污水中の物質を沈殿、嫌気性分解により処理され、この上澄み液が排水河川へと放流される。インドネシアでは、トイレットペーパーなど紙を使う習慣があまりないため分解残渣は少なく、一年中気温が高いため微生物の活発な分解作用で排泄物は速やかに分解されると考えられるが、適切なメンテナンスが行われておらず、その処理効率は極めて低い状況にある $ ^{4} $ 。家畜等の排泄物は、そのまま農地や草地に廃棄され、面源における分解・吸収過程を経て水系へと流出する（写真(1)-2）。

写真(1)-1 Bojongsoangの安定化池

写真(1)-2 農地に廃棄された畜産廃棄物

面源からの窒素流出については、営農における施肥量と施肥後の土壌水分条件が大きく影響する。現地の営農・作付け状況の把握のためチタルム流域内のチヘア灌溉地区およびナムグム流域のKM6灌溉地区において現地調査を行った。チヘア灌溉地区は、チタルム川中流域に位置し、支流チソカン川より取水している灌溉面積5,484haの灌溉地区である。気候は1年を通して温暖なため、気温の制約はほとんどなく3期作が可能である。しかし、年間の降雨分布には明確な雨季と乾季が存在するためチソカン川の流量は期別変動が大きく、乾季の流量は著しく低下する（図(1)-5）。チソカン川流域はチラタダムの集水域の一部であり、その上流部に大規模な貯水施設は存在せず、現状の取水量はチソカン川の自然流量に依存している $ ^{5} $ ）。典型的な営農スケジュールとしては、雨季に水稻の2期作（12月～3月，4月～7月）を行い、乾季は水量の確保できる上流部では米の3期作が行われ、下流部では裏作として大豆・トウガラシ等の野菜を粗放的に栽培している。インドネシアでは水稻の作付けパターンが独特であり、1つの灌溉地区において、田植から収穫までの全ての生育ステージが存在し、それによって水需要の集中化を防ぐような営農を行っている（図(1)-6）。そのような栽培のシフトは施肥時期の分散化を伴うため、後述する1kmメッシュスケールでの窒素動態モデルにおいて、それら営農条件を考慮できるよう工夫した。また、面源負荷の推定に必要な土地利用データについてはサブグループ5から情報提供を受けた。
図(1)-5 チソカン川の流量・取水量

図(1)-6 チヘア灌漑地区における作付状況

モデル構築に必要な気象データ、河川流量や雨量などの水文データ、水質データ等についてはインドネシア国の公共事業省水資源研究センター、チラタダムの管理会社であるPT.PJBにおいて、ラオス国の天然資源環境省水文気象局においてデータ収集を行った。特に水質データについては過去の観測データが乏しいため、農業先進地域であるチアンジュール周辺の排水河川にて採水を行い、全窒素濃度の測定を行った。

## （３）モデルの概要

本研究における水循環モデルには、世界の様々な流域で適用の実績を有するTOPMODELを採用した。分布型の流出モデルを用いることにより、流域の地形・土地利用・土壌特性などの空間情報データが入力可能であり、流域内の水資源量の時間的・空間的分布を評価することが可能である（図(1)-7）。TOPMODEL(topography-based variable contributing area hydrological model)は、分布型流出解析モデルのひとつとして、1979年にK. J. Beven and M. J. Kirkbyによって開発された物理的基礎と実用上の簡便性をともに持つ流出モデルである $ ^{6} $ 。このモデルの基礎は、土壌-地形指標の流域平均値と各地点の土壤-地形指標値から、集中型モデルとして計算された飽和層の水分量を空間的に再分配させる構造にあり、それにより計算負荷が大幅に削減される。また、GISとのリンクが容易であること、パラメータが少なく、かつ定性的だが物理的な意味をもつこと、流域内における流出寄与域の時空間分布を把握できるなどの特徴を持つ。そのため、このモデルは開発されて以来、様々な修正を加えながら、約20年間にわたって世界の約50カ国の流域で適用されている。一般的なTOPMODELでは根層、不飽和層、飽和層の3つの貯留部を想定しており、根圏と不飽和層が分布型で計算され、飽和層は集中型で計算される。今回扱う完全分布型TOPMODELでは飽和層も分布定数型で計算を行った。そのため、流域の任意の地点での流量がアウトプット可能である。また、3つのパラメータのみで計算されるため簡便であり、計算結果をGISに取り込むことにより結果を可視化することができる。本研究において時空間分布を考慮した流域内の水資源量評価を行うにあたり、流域内の大規模ダムの影響は大きいと考えられる。そこで、有効貯水量5億トン以上の既存ダムを対象としてダムにおける水貯留のモデル化を行った。モデル化にあたり、ダムの操作ルールを考慮しなければいけないが、操作ルールはダムに固有なものであり、貯水容量や流入量、水利権所有者の水需要などから決められている。さらにダムの操作は絶対的なものではなく、洪水時などではその時々の状況に応じて変化する。本研究では最も単純なダム操作の共通
ルールとして、河川自流量が多い時に貯水を行い、少ない時に放流をすることとした。つまりこの操作は流量の平準化を表すもので、どのダムにおいても共通のルールとした $ ^{7} $ 。

図(1)-7 分布型水循環モデルの概要

次に、各サブテーマからアウトプットされる土地利用変化や人口増加、施肥量の変動などを評価できるよう水循環モデルに窒素動態モデルを組み込んだ。市街地と農村部では汚水の排水システムが異なるため、両者を別々に扱うこととした（図(1)-8）。空間解像度は水循環モデルと同様の1kmメッシュとした。先述のように、インドネシアでは水稻の作付けパターンが独特であり、1つの灌溉地区において、田植えから収穫までの全ての生育ステージが存在し、それによって水需要の集中化を防ぐような営農を行っている。そのような栽培のシフトは施肥時期の分散化を伴うため、1kmメッシュスケールでの窒素動態モデルにおいては、それら営農条件を考慮できるよう工夫した。窒素動態モデルは面源における有機態ーアンモニア態－硝酸態の形態変化を解析可能であり、人や家畜からの点源負荷は有機態窒素として面源に供給した。また、農地における施肥量は、営農スケジュールに基づいた分散化を行いインプットした。現地における施肥は主にUREA（尿素）であり、施肥すると直ちに加水分解してアンモニア態窒素となる。よって、化学肥料成分についてはアンモニア態としてモデルにインプットした。また、気候変動が流域の水資源量に及ぼす影響を評価するため、水循環・窒素動態モデルを用いて2025年および2050年の予測を行った。その際には、東京大学や国立環境研究所等が開発した全球気候モデルであるMIROC5の日単位気象データを用い、バイアス補正を行った後、モデルに入力した。ダムの上流域および下流域における灌溉地区において、乾季の需要水量と河川水量を比較し、大規模な水資源貯留施設の有無による気候変動影響の差異について検討を行った。
図(1)-8 窒素動態モデルの概要

## 4 ．結果及び考察

## （１）現地調査による水質の分析結果

図(1)-9にインドネシア国チヘア灌溉地区を含むチアンジュール地域の乾季と雨季における全窒素濃度の空間分布を示す。雨季・乾季ともにお茶のプランテーションからの排水が流出する05Q,04Q観測点において窒素濃度が高い。茶畑では年間1,000kg/ha以上の施肥が行われるため、直下流においては濃度が高くなるが、下流にいくにつれて希釈作用により濃度が低下する。チヘア灌溉地区では全窒素濃度は2mg/L以下であった。この地区の水田では140kgN/ha/season（年3作で420kgN/ha）の施肥が行われており水田土壤中の残留窒素分析の結果からも過剰施肥の傾向が見られた。そのため排水の窒素濃度も高いと思われたが、浅層地下水と排水河川の濃度を見る限り水田からの排水による影響は小さいことがわかった。これは対象地域の年平均気温が27度と1年を通して高温であり、田面が濃水または土壌水分が高い状態に維持されるために、土中の窒素成分は脱窒により窒素ガスとして大気に放出されるものと考えられる。

(乾季：2011年7月)

(雨季：2012年3月)

図(1)-9 チアンジュール周辺の全窒素濃度（mg/L）

## （２）モデルの適用結果（水資源量および窒素負荷量の計算）

構築したモデルをインドネシア国チタルム川流域に適用し、現在気候における水資源量および窒素負荷量の再現計算を行った。図(1)-10にNanjung観測所（集水面積1,700km²）とCirata観測所
（集水面積4,200km²）における河川流量の実測値と計算値を示す。計算期間はデータが入手できた1993年～2006年である。また、図(1)-11にダム管理モデルによるCirataダム貯水量の実測値と計算値を示す。Nanjung観測所の上流には大規模な貯水施設は存在しないため降雨に対して河川流量が鋭敏に反応している。一方で、Cirataダム観測所においては上流のSaglingダムによる平滑化により乾季流量の底上げ効果が見られた。計算誤差はRMSEでNanjung1.3およびCirata1.7であり現状の河川流況を精度よく再現できている。ダムの放流量についてもシンプルな操作ルールを仮定したもののおおむね貯水量の変化を追跡できた。

図(1)-10 河川流量の実測値および計算値の比較（上：Cirata観測所、下：Nanjung観測所）
図(1)-11 チラタダム貯水量（単位：百万m $ ^{3} $ ）の実測値および計算値

図(1)-12にNanjung観測所における窒素負荷量の日変動を、図(1)-13に年間総窒素負荷量の年変動を示す。水質項目の全窒素に関して長期観測データが入手できたのはNanjung観測所のみであった。さらに、全窒素濃度の実測は2002年までは年間雨季に2回と乾季に2回の計4回、2002年以降は雨季と乾季に1回ずつの計2回行われているのみであったため、年間総負荷量の実測値は過去の観測データから作成したLQ式を用いて推定したものである。窒素動態モデルの適用により窒素負荷量の計算値は実測値の雨季と乾季日変動を精度よく再現した。また、年々変動についても2000年に推定誤差が大きくなったが、おおむね実測値と同じ変動傾向および変動幅を示した。年間総窒素負荷量の平均値は5,515(t/year)で、単位面積当たりでは32.4(kg/ha/year)であった。

図(1)-12 窒素負荷量の日変動

図(1)-13 窒素負荷量の年変動

ラオスのナムグム川流域においても同様のモデルを適用し、現在気候における水資源量および窒素負荷量の再現計算を行った。図（1）-14にHinHeup観測所（集水面積5,300km²）とPakKanhoung観測所（集水面積14,300km²）における河川流量の実測値と計算値を示す。計算期間はデータが入手できた1995年～2004年である。HinHeup観測所の上流には大規模な貯水施設は存在しないが、PakKanhoung観測所の上流には有効貯水量47億m³のNamNgumダムが存在する。また、図（1）-15にダム
管理モデルによるNamNgumダム貯水量の実測値と計算値を示す。現状の河川流況およびダムの貯水量について概ね実測値の再現ができた。

図(1)-14 河川流量の実測値および計算値の比較（上：HinHeup観測所、下：PakKanhoung観測所）

図(1)-15 ナムグムダム貯水量（単位：百万m³）の実測値および計算値

図(1)-16にPakKanhoung観測所における全窒素濃度日変動を、図(1)-17に年間総窒素負荷量の年変動を示す。ナムグム川流域では水質項目の全窒素に関して定期的な観測は行われていない。今回検証に使用したデータは著者らが2003年～2004年に計測した全窒素濃度であるが、精度の高い
L Q式を得るためのデータ数が不足しているため、ここでは全室素濃度で実測値と計算値の比較を行い、窒素負荷量については計算値のみを示した。同様に、年間総窒素負荷量の年変動についても計算値のみを示した。ナムグム川流域では人口密度が低く、農地での施肥量も依然として小さいため全室素濃度はほぼ1 mg/L以下であった。PakKanhoung観測所における年間総窒素負荷量の平均値は11,676(t/year)、単位面積当たりでは8.1(kg/ha/year)であり、インドネシアのチタルム川流域の33%程度であった。

図(1)-16 全窒素濃度・窒素負荷量の日変動

図1-17 窒素負荷量の年変動

## （３）将来気候値を用いた将来予測

気候変動に伴うチタルム川・ナムグム川流域の水資源量・窒素負荷量の変動を解析するため、東京大学大気海洋研究所・国立環境研究所・海洋研究開発機構が共同開発した大気海洋結合モデルMIROC5の日単位気象データの分析を行った。空間解像度は水平1度メッシュである。ここでは将来の放射強制力を産業革命以前と比較して8.5W/m²（気温上昇役6℃に相当）に安定化させたRCP8.5シナリオについて結果を示す。気温については、チタルム川流域内のバンドン市およびラオス国のビエンチャン市で、2100年までにそれぞれ2.3℃（0.023℃/年）と2.8℃（0.028℃/年）上昇するものの、年降水量およびその年変動を表す標準偏差についてはあまり変化がなかった（図(1)-18）。一方で、日単位降雨量の出現頻度については、将来において無降雨日が減少し、小規模の降雨が増加、大規模の降雨が減少する結果となった（図(1)-19）。
図(1)-18 MIROC5（RCP8.5）によるバンドンおよびビエンチャンにおける年降水量の変化（2006～2100年）

図(1)-19 MIROC5（RCP8.5）によるバンドンにおける日降水量の出現頻度

MIROC5（RCP8.5）の気象データをバイアス補正した後に構築したモデルにインプットし、チタルム川における2025年と2050年における河川流量の変動を解析した。小さい降雨が増加し土壌表面に常に水分が存在すること、および気温が上昇することにより蒸発散量が大きくなり、将来の流出率は減少する結果となった。また、無降雨が減少することにより土壌が常に飽和した状態になり、豪雨が降った際には洪水流量が増加した（図(1)-20）。つまり、洪水・渇水の両面においてリスクが増大することが予測された。また、大規模貯水施設を有しない上流域のチヘア灌漑地区とジャティルフルダム下流の灌溉地区における利用可能水量を計算した結果、ダムの平滑化効果により下流域における水不足日数の増加は小さいものの、上流域では年間における水不足日数が大きく増加した（図(1)-21）。これにより、現状では年間2回の水稲作が可能であるが、将来は年によっては年間1作に減少する可能性が示唆された。
1996-2005（平均雨量2193mm/year）、平均流出率0.65

2021-2030（平均雨量2170mm/year）、平均流出率0.60

2046-2055（平均雨量2258mm/year）、平均流出率0.59

図(1)-20 MIROC5（RCP8.5）による2000、2025、2050における流量変化（Cirata観測所）

ダムを有しない地域とダムを有する地域で影響は異なる

図(1)-21 2000、2025、2050年における年平均水不足日数の変化 （下流部ジャティルフル灌漑地区および上流部チヘア灌溉地区）

将来気候におけるNanjung観測所における年間窒素負荷量の変化を図(1)-22に示す。図には1996-2005、2021-2030、2046-2055の10年間における窒素負荷量の最大値、平均値、最小値を示した。現在気候と比較して、河川の洪水リスク・渇水リスクが先述のように増大するため、窒素負荷量の年変動は大きくなると予測された。これは渇水年の低流量時に河道に堆積した窒素成分が、その後の豪雨の際に一気に流出することに起因する。また、年間総窒素負荷量の平均値も2000年
と比較して将来徐々に増大していくことが示された。

図(1)-22 2000、2025、2050年における年間窒素負荷量の変動（Nanjung観測所）

ラオスのナムグム川流域においても同様に将来気候における水資源量、窒素負荷量の解析を行った（図(1)-23）。ここではチタルム川同様にRCP8.5シナリオにおける解析結果を示す。チタルム川同様に、将来気候においては流出率が減少する傾向にあるが、その影響は相対的に小さい。これは乾季においても比較的降雨があるインドネシアの気象条件と比較して、ラオスは雨季と乾季の差がより明確で、現在気候においても雨季は蒸発散量が十分に大きく、乾季には土壌の乾燥がより進行するためと考えられる。2050年の将来気候において2.8℃気温が上昇したとしても、気温が高くなる乾季にはそもそも土壌水分は小さく、蒸発散量への影響は小さい。また、将来気候においては雨季に降雨の少ない乾燥期間が増加し、蒸発散量の増加が抑制された。さらに、ナムグム川中流に位置するナムグムダムの有効貯水量が47億m³と極めて大きく、将来の洪水・渇水リスクの増大は明確には現れなかった。
2021-2030（平均雨量2143mm/year）、平均流出率0.45 Kain — Calculation

図(1)-23 MIROC5（RCP8.5）による2000、2025、2050における流量変化（PakKanhoung観測所）

将来気候におけるPakKanhoung観測所における年間窒素負荷量の変化を図(1)-24に示す。図には1995-2004、2021-2030、2046-2055の10年間における窒素負荷量の最大値、平均値、最小値を示した。現在気候と比較して、河川の洪水リスク・渇水リスクは先述のように増大しないため、窒素負荷量の年変動幅は同程度で推移した。一方で、年間総窒素負荷量の平均値は2000年と比較して将来徐々に増大していくことが示された。将来気候においては日降雨パターンが変化し、表面流出が生じやすい土壌水分条件が形成されるためと考えられる。
図(1)-24 2000、2025、2050年における年間窒素負荷量の変動 (PakKanhoung観測所)

## （４）人口増加シナリオにおける環境影響評価

構築したモデルを用いてインドネシアのチタルム川流域において、2050年を想定した人口増加に伴う流域の窒素負荷量の変化を評価した。解析対象はジャティルフルダムより上流のチタルム川上流域とした。その際に、人口密度5,000人/km²を指標として流域を都市部と農村部に区別した（図(1)-25）。人口密度5,000人/km²を指標として利用した理由としては、区分された都市部の空間分布が土地利用図（図(1)-26）の市街地の空間分布と最もよく一致するためである。それら都市部と農村部を区分した後、都市部において人口が増加するシナリオ（都市増加型）と農村部において人口が増加するシナリオ（農村増加型）を作成し（図(1)-27）、両者における窒素負荷量への影響について検討を行った。

図(1)-25 チタルム川上流域における都市(赤) と農村(黄)

図(1)-26 チタルム川流域の土地利用
図(1)-27 農村増加型(左)および都市増加型(右)シナリオにおける人口分布（チタルム川）

国連の予測によれば、インドネシアでは2050年までに人口が2010年比で1.3倍、ラオスでは2000年比で2.1倍になると予測されている。なお、入手できた人口分布データの年代の都合上、インドネシアでは2010年比、ラオスでは2000年比を使用することとした。特に、インドネシア国チタルム川流域は既に極めて人口密度が高い状態にあり、河川の水質汚濁も進行している。2010年におけるチタルム川上流域の人口は982万人であり、2050年には約300万人の人口増加が見込まれるが、この増分を都市部で受容する場合と農村部で受容する場合で河川の水質環境は大きく異なることが考えられる。先述の都市増加型および農村増加型シナリオにおける河川全窒素濃度の空間分布を図(1)-28に示す。農村増加型では都市増加型と比較して水質の劣化が小さい結果となった。これは農村部では地域が有する環境収容能力に未だゆとりがあり、人口増加により排出される窒素増加分は面源における自然浄化機能により分解・吸収されるためと考えられる。一方で、都市増加型では、都市部の人口密度が極めて高い状態にあることから排出される窒素成分はほとんど浄化を経ずに河川へ流出する。環境影響の面から考えれば農村増加型が好ましいが、そのためには農村部における雇用の創出が必要であり、農村の地域資源を活用したバイオエタノール産業等の普及が有効な手段として考えられる。
図(1)-28 農村増加型(左)および都市増加型(右)シナリオにおける全窒素濃度の空間分布

ラオスのナムグム川流域においても同様の人口増加シナリオを計算した。ナムグム川流域における2000年および2050年の人口分布を図(1)-29に示す。2000年時点でのナムグム川流域の人口密度は最大で2000人/km²程度であり、ほぼ全ての地域が農村地域に分類される。ナムグム川の流域人口は2000年時点において41万人であり、2050年には2.1倍の86万人に増加する。

図(1)-29 ナムグム川流域における2000年(左)および2050年(右)の人口分布

図(1)-30に人口増加シナリオにおける全窒素濃度の変化を示す。人口密度が依然として低いナムグム川流域では、たとえ2.1倍に人口が増加しても依然として人口密度は低い状態にあり、一部の市街地において2mg/Lを超える点が見られるものの、流域全体としての水質環境に大きな影響は見られなかった。
図(1)-30 人口増加に伴う全窒素濃度空間分布の変化（ナムグム川流域）

## （５）施肥シナリオにおける環境影響評価

次に、施肥量の最適化に伴う窒素負荷量の変化を把握するため、チタルム川流域では施肥量を半減させたシナリオ、ナムグム川流域では施肥量を倍増させたシナリオについて分析を行った。チタルム川流域では現状で1作当たり140kgN/haの施肥が行われており、施肥量を半減させた場合の全窒素濃度の空間分布を計算した（図（1）-31）。なお、収穫量への影響についてはサブグループ(2)において評価されている。結果として、上流のナンジャン地点で28%、下流のジャティルフル地点で27.5%の窒素負荷削減効果が得られた。

図(1)-31 施肥量の半減に伴う全窒素濃度空間分布の変化（チタルム川上流域）

一方、ラオスのナムグム川流域においては、現状の施肥量は25kgN/haと極めて少ない。しかし、将来の人口増加に対応した食料増産のためには、農地を拡大するか単位面積当たりの生産量を増大させる必要があるが、作物生産に適さない傾斜地における農地開発は森林伐採や土壌侵食等の環境問題を引き起こす。そこで、ここでは単位面積当たりの生産量を増大させるための施肥量増加シナリオを想定し、流域の水質環境への影響を評価した（図(1)-32）。具体的には、施肥量を50kg/haに倍増させた結果、パクニュン地点における年間窒素負荷量は46%増加した。ナムグム川流域では、現状で極めて水質濃度が低い状態にあり、施肥量の増加に敏感に応答した結果となったが、単位面積当たりの窒素排出負荷量は8.1kg/ha/yearから11.8kg/ha/yearへと増加するが、チタルム川における現状の窒素排出負荷量32.4kg/ha/yearと比較すると依然として良好な水質環境
であると言える。

図(1)-32 施肥量の倍増に伴う全窒素濃度空間分布の変化（ナムグム川流域）

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

河川流量の実測値はチタルム川・ナムグム川の本流についてはいくつか存在するが、支流については極めてデータが乏しい。本研究では分布型の流出モデルを適用することにより、流域内の水資源量の分布について時間的・空間的に把握可能となった。これまで流域の本流において線的に観測が行われてきた水質データと土地利用や人・家畜分布などから、排出源毎の窒素排出負荷量を推定する方法の提案により、窒素排出負荷量の時間的・空間的な分布が把握可能となった。

これまでの汚濁流出解析では原単位法が用いられることが多く、年間排出量が過大評価されるために浄化率を極めて大きく設定するなど、物理性を欠くものが多かった。しかし、本研究において構築された窒素動態モデルでは、都市部と農村部における窒素流出経路の違いを考慮したものであり、人間や家畜等から発生する点源負荷が河川に流出する前に面源において分解・吸収される過程や、営農スケジュールが考慮可能であり、現地の窒素動態を忠実に再現した点に大きな特徴を有する。また、2050年における人口増加について、都市増加型や農村増加型などのシナリオ毎に環境影響を可視化したことにより、分散型の人口分布がより環境負荷が小さいことなどが明らかとなった。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

特に記載すべき事項はない。

＜行政が活用することが見込まれる成果＞

インドネシア国：
現地の研究機関・行政担当機関において、モデルの計算結果を提示し、ダムの効果的運用および観測点の効果的な配置について提案を行った。また、流域内の窒素負荷量の空間分布が明らかとなり、地域毎の水質対策の優先度について有用な基礎データが示された。

具体的には、2012年9月にインドネシア国公共事業省バンドン水資源研究センターにおいて解析結果を提示し、窒素負荷量の空間的な分布から効果的な水質観測点の配置について提案を行った。また、将来の利用可能水量の変動について議論し、移転問題により貯水施設の建設が困難である現状において、栽培スケジュールの効率化により水需要の集中化を避けることが有効である点について説明を行った。また、2013年9月にインドネシア国公共事業省バンドン水資源研究センターにおいて解析結果を提示し、水質汚濁の優先対策地点の把握や水処理施設の導入による水質改善方策等に関する提案を行った。また、チヘア灌溉地区の農業普及センターにおいて、施肥量の変化が流域の水質環境に及ぼす影響について議論し、施肥量の最適化が水質環境と農家の収入向上の双方において重要である点について説明を行った。

## ラオス国：

現地の研究機関・行政担当機関において、モデルの計算結果を提示し、将来気候における水資源量への影響とダムの効果的運用について提案を行った。また、流域内の窒素負荷量の空間分布が明らかとなり、観測点の効果的な配置について有用な基礎データが示された。

2013年2月にはラオス大学農学部との共催シンポジムおよび水文気象局において、ラオス国ナムグム川流域における将来予測の結果を提示し、大規模貯水施設の効果について説明を行った。さらに、2013年8月にラオス国天然資源環境省水資源局において本解析結果を提示し、水質環境については現状では大きな問題は発生していないが、現状の環境が良好である半面、施肥量増加に対しては河川水質が比較的敏感に応答する可能性があることを説明した。

## 6 ．国際共同研究等の状況

ラオスの共同研究機関であるラオス大学農学部とは科学研究費助成事業基盤研究A（海外）による以下の共同研究を進めている。

課題名：東南アジアにおける農業土木学的視点からのＳＲＩ栽培技術の比較と標準化手法の開発（代表：東京大学農学生命科学研究科 溝口勝、研究機関：H24-H27）

カウンターパート：

Prof. Somphanh Pasouvang, Faculty of Agriculture, National University of Laos

Prof. Inthong Somphou, Faculty of Agriculture, National University of Laos

Ms. Phimmasone Sisouvanh, Faculty of Agriculture, National University of Laos

平成24年10月よりラオス大学農学部内の実験圃場においてリアルタイム気象観測を行うとともに、気象項目と米収量の要因解析を行っている。また、節水型灌溉方法における灌溉効率についても同様にモニタリングを行っている。より少ない水量で灌溉を行うことにより、同量の水でより広いエリアが灌溉できる技術が確立すれば、乾燥地域における食糧生産性の向上に大きく貢献することが可能となる。
また、ラオス国立大学、ラオス農林業研究所、ラオス天然資源環境省をカウンターパートとして、SATREPS地球規模課題対応国際科学技術協力事業に申請したが採択にはいたらなかった。

課題名：インドシナ半島中央部における最適な水管理システムの振興

(代表：東京大学生産技術研究所 沖大幹)

カウンターパート：

Dr. Lampheuy Kaensombath, National University of Laos

Dr. Pheng Sengxua, National Agricultural and Forestry Research Institute

Mr. Rattykone Sayasane, Ministry of Natural Resource and Environment

インドシナ半島中央部に位置するタイ・ラオスにおいて、地球観測情報や先端的な気候予測情報を活用して水災害リスクを推計し、将来の気候変動影響も見据えて現在の洪水や渇水といった水災害の軽減に資する適応策シナリオを策定し、それに基づいた最適な水管理システムが国家水管理戦略をタイ・ラオス両国の政府や研究機関に提案する。これにより、こうした研究成果がメコン川流域圏に敷衍され、地域の水災害軽減に資するよう能力・組織開発に結びつくことが期待される。

## 7 ．研究成果の発表状況※【別添】H25研究等報告書作成要領参照

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) Koshi Yoshida, Issaku Azechi and Hisao Kuroda: Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B1 (Hydraulic Engineering), 69, 4, 139-144 (2013)

「一次元解析および平面二次元解析による水田の窒素浄化機能に関する研究」

3) Koshi Yoshida, Issaku Azechi, Ryunosuke Hariya, Kenji Tanaka, Keigo Noda, Kazuo Oki, Chiharu Hongo, Koki Honma, Masayasu Maki and Hiroaki Shirakawa: Journal of Developments in Sustainable Agriculture, 8, 25-31 (2013)

"Future Water Use in Asia Monsoon Region: A Case Study in Indonesia"

4)田中健二・吉田貢士・乃田啓吾・安瀬地一作・黒田久雄：農業農村工学会論文集,284,79-85（2013）．「メコン川流域における窒素・リン排出原単位の推定」

5)田中健二・吉田貢士・針谷龍之介・安瀬地一作・乃田啓吾:土木学会論文集B1(水工学),70,No.4,I_277-282(2014).「メコン川流域における天水田の収量安定化戦略を考慮した水循環一作物生産モデルの構築」

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) Koshi Yoshida, Sho Shiozawa, Tasuku Kato, Hisao Kuroda: Proceeding of CIGR
International Symposium on “Sustainable Bioproduction? Water, Energy, and Food”, OS1, (2011)

“Irrigation Water Management for Preventing High Temperature Injury of Rice”

3）田中健二、吉田貢士、安瀬地一作、乃田圭吾：応用水文、24、71-80(2012)「流量・水質データおよび空間情報を用いた窒素・リンの原単位の推定」

5) Koshi Yoshida, Issaku Azechi, Ryunosuke Hariya, Kenji Tanaka: Proceedings of ISRS2013(International Symposium on Remote Sensing 2013), Chiba, Japan, (2013). "Development of river discharge and nitrogen estimation model in Citarum river basin"

## （2） 口頭発表（学会等）

1）針谷龍之介、吉田貢士、加藤亮、黒田久雄、乃田啓吾：平成23年度農業農村工学会(2011)「インドネシア国チタルム川流域における利用可能水資源量の時空間分布」

2）田中健二，吉田貢士，乃田啓吾，加藤亮，黒田久雄：平成23年度農業農村工学会(2011)「メコン川流域における窒素排出原単位の推定」

3) 吉田貢士：環境科学会(2011)

「流域開発および気候変動が水環境に及ぼす影響」

4）吉田貢士、安瀬地一作：作物学会（2012）「流域管理のための水循環モデルの構築」

5) 吉田貢士・安瀬地一作：平成24年農業農村工学会大会講演会(2012)

「気候変動がアジアモンスーン地域の洪水・渇水リスクに及ぼす影響」

6) 田中健二・吉田貢士・安瀬地一作・黒田久雄：平成24年農業農村工学会大会講演会(2012)「ラオス国KM6灌溉地区における水生産性の評価」

7) 針谷龍之介・吉田貢士・安瀬地一作・黒田久雄・本郷千春：平成24年農業農村工学会大会講演会(2012）「インドネシア国チタルム川流域における水資源量と窒素濃度の時空間分布」

8) 安瀬地一作・黒田久雄・高石梨沙・櫻町航平・吉田貢士：平成24年農業農村工学会大会講演会(2012）「休耕田を活用した窒素除去効率と流れに関する研究」

9) 針谷龍之介, 吉田貢士, 安瀬地一作, 前田滋哉, 黒田久雄: 平成25年度農業農村工学会 (2013) 「インドネシア国チタルム川流域における営農管理を考慮した水・窒素循環モデルの構築」

10) 田中健二, 吉田貢士, 安瀬地一作, 前田滋哉, 黒田久雄: 平成25年度農業農村工学会 (2013) 「メコン川流域における水循環－作物生産モデルの構築」

11）吉田貢士，田畑聡美，安瀬地一作，前田滋哉，黒田久雄：平成25年度農業農村工学会（2013）「メガシティ・ジャカルタにおける土地利用変化が地表面温度および顕熱の空間分布に及ぼす影響」
12）酒井博子，田邊裕加，吉田貢士，安瀬地一作，黒田久雄：平成25年度農業農村工学会（2013）「土壌の乾湿におけるCO_{2}, CH_{4}ガスの動態に関する研究」

13) Koshi Yoshida, Ryunosuke Hariya, Kenji Tanaka, Issaku Azechi: International Symposium on Agricultural Meteorology (2014)

“Impact analysis of future climate change on water resources and nitrogen load”

14) Koshi Yoshida, Khamkeng Chanthavongsa: IMPAC-T Final Symposium- Coping with impacts of Climate Change by science and technology -, Bangkok, Thailand, (2014).

“Importance of Water Resource Management for Sustainable Development in Lao. PDR”

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない

（４）シンポジウム、セミナー等の開催（主催のもの）

1) ラオスにおける研究ニーズ（2011年10月25日、在ラオス国際水管理研究所、観客18名）

2）気候変動に配慮したアジア環境先進型流域圏の構築と普及（2012年9月20日、北海道大学高等教育推進機構、観客31名）

3）インドシナ半島中央部における最適な水管理システムの振興(2013年8月14日、ラオス国立大学ラオス日本センター、観客43名）

（５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない

## (6) その他

特に記載すべき事項はない

### 8 \. 引用文献

1) IPCC : （2007）“Fourth Assessment Report: Climate Change 2007 (AR4)”

2) FAOSTAT: (2005) “FAO statistical databases, accessible through the food and agriculture organization of the United Nations”

3) [BBWSC] Balai Besar Wilayah Sungai Citarum: (2011). “Profil BBWSC (in Indonesian)”

4) Diana Hendrawan, Sulistyoweni Widarnako, Setyo Sarwanto Moersidik, Robertus Wahyudi
Triweko: European Scientific Journal, 9(17), 229–239 (2013). "EVALUATION OF CENTRALIZED WWTP AND THE NEED OF COMMUNAL WWTP IN SUPPORTING COMMUNITY-BASED SANITATION IN INDONESIA"

5）乃田啓吾・沖一雄・安瀬地一作・吉田貢士・白川博章・Gunardi SIGIT:環境科学会誌，26(3)，236-243(2013)．「インドネシア・チタルム川流域における農民貧困緩和策の検討」

6) Beven, K. J., Kirkby, M. J.: Hydrol. Sci. Bull. 24(1), 43–69 (1979). “A physically based, variable contributing area model of hydrology”

7）花崎直太、鼎信次郎、沖大幹：水工学論文集、48、463-468（2004）「貯水池操作が全球の河川流量に与える影響の評価」
# (2) 気象条件・品種特性に配慮したイネの広域評価型生育・収量モデルの開発

国立大学法人 京都大学

大学院工学研究科

牧雅康

大学院農学研究科

本間香貴

平成23(開始年度)～25年度累計予算額：22,417千円

（うち、平成25年度予算額：7,162千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

気候変動に配慮したアジア環境先進型流域圏を構築するためには、対象地域における主要な土地利用であり、生計の基盤であるイネの生産量の把握が必要不可欠である。従来のイネ生産性を評価するモデルでは、流域などの広域における把握には不十分であるため、サブテーマ（3）に提供する目的で、京都大学における圃場実験を基にリモートセンシング技術と融合したシミュレーションモデルの開発を行った。モデルはリモートセンシングでキャリブレーションを行うことを念頭に、比較的単純な構造をとるようにした。しかしながら、肥料や品種などの栽培管理に対応することが求められているため、圃場の特性を表すパラメータと品種特性を表すパラメータを設定した。パラメータの初期値は、圃場実験および研究対象であるラオス国・ナムグム川流域およびインドネシア国・チタルム川流域で行った農家圃場調査を基に設定した。設定されたパラメータは調査農家圃場におけるイネの生育および収量を精度よく再現した。

しかしながら、広域を対象とした場合においては農家圃場調査を基に設定したパラメータでは精度良く再現出来ない場合があると考えられる。その場合、リモートセンシングデータを用いて、圃場毎にモデル内のパラメータを調整することが有効である。そのためには、リモートセンシングデータから高精度に葉面積（LAI: Leaf Area Index）などの生育量を推定し、モデルのシミュレーション結果を比較することが必要となる。そこで、圃場実験や現地調査を基に各種センサを用いたLAI推定手法について検討した。また、モデルによる広域のシミュレーションのためには、圃場毎の移植日情報が必要となるため、これについても各種衛星センサを用いて推定手法を検討した。これらを用いて、対象流域における生育および収量推定を行った結果、リモートセンシングデータを用いてLAIや移植日を精度良く推定出来た場所においては、モデル内のパラメータを調整することにより、推定精度の向上を確認することが出来た。

## [キーワード]

農家圃場、栽培管理、品種特性、生育・収量シミュレーションモデル、リモートセンシング

### 1. はじめに

気候変動に配慮したアジア環境先進型流域圏は、将来の気候変動予測に基づきその影響を評価し、最適な流域管理を目指すものである。従って研究対象地域としたラオスやインドネシアだけでなく、モンスーンアジア（東・東南・南アジア）全域における主要な土地利用であり、多くの
農家の整形基盤であるイネの生産量把握が必要不可欠である。従来、気候変動影響把握のために用いられてきたイネ生産量推定シミュレーションモデルは、気候の影響を評価する目的で作られており、対象とした流域やそこに存在する農家圃場を評価するためには不十分である。また流域管理に関して評価を行い、その最適化を目指すためには栽培管理による影響を含んだモデル構築が必要不可欠である。また、従来の農家圃場評価を対象としたしイネ生産量推定シミュレーションモデルはその入力データの収集に大きな壁があり、流域レベルの広域を対象とした評価には向かない。従って、広域の情報収集手段を兼ね備えたシミュレーションモデルの構築が必要不可欠である。

## 2 ．研究開発目的

上記背景を基に本サブテーマでは、流域レベルの情報収集ツールとしてのリモートセンシングと農家圃場レベルのイネ生産量評価モデルの融合により、気象条件・品種特性に配慮したイネの広域評価型生育・収量予測モデルの構築を行い、サブテーマ（3）に提供することを目的とした。

### 3. 研究開発方法

シミュレーションモデルの開発は、分担者らが開発したSIMRIW-rainfedを基に行った。SIMRIW-rainfedは、気候変動評価モデルとして評価を得ていたSIMRIWを基に、タイ東北部における農家圃場調査によって改良されており、上記目的を果たすための構造として最適であると考えられた。

モデル構築のための基礎データ収集を目的として、京都大学農学部附属京都農場と無施肥無農薬栽培研究会小倉圃場で栽培実験を行った。京都農場では、施肥反応性を評価するために3水準の施肥量で実験を行った。小倉圃場は期間の異なる長期無施肥無農薬圃場が2種類あり、同様の栽培管理条件を満たす農家圃場は、東南アジアに多数存在する。これら植物に対しての栄養条件が異なる5種類の圃場条件を用意し、アジアを代表する8種類のイネ品種の栽培試験を行った。8種類のイネは次のとおりである：コシヒカリ（ジャポニカ、日本の代表的良食味品種）、日本晴（ジャポニカ標準品種）、ベニアサヒ（ジャポニカ、在来品種）、EP（ジャポニカ立穂品種）、タカナリ（インディカ多収品種）、Kasalath（インディカ標準品種）、Bei Khe（インディカ在来品種）、B6144F（インディカ、畑作用改良品種）。得られたデータを基にモデルを構築し、最適化によって圃場パラメータと品種パラメータを得た。

現地検証のために、研究対象地であるラオス国・ナムグム川流域とインドネシア国・チタルム川流域において現地農家圃場調査を行った。調査は、ラオスでは年に2作期、インドネシアでは年に3作期行った。1作期あたりの調査数は30～50圃場とした。調査の種類によっては、サブテーマ(1)(3)と合同で行った。土壌調査と植物体調査を行い、現地品種と現地の圃場におけるパラメータを推定し、パラメータの初期値として設定した。さらに、モデル作成の目的とは別に、対象地のイネ生産にかかわる問題を特定するために、追加で項目を設定し、現地調査も行った。

開発したモデルは、シミュレーションのために移植日情報を必要とする。また、広域の収量推定するためには、ある時期の生育状態を外部から与えることでモデル内のパラメータを調整する必要がある。そのための手段として、リモートセンシングデータの活用が挙げられる。本研究では、リモートセンシングデータを用いた移植日及びLAI推定手法の開発を、上記の栽培実験及び現
地農家圃場調査と合わせて行った。そして、移植日及びLAIをリモートセンシングデータから与える有用性について、モデルによる生育及び収量推定結果と現地調査結果を比較検討した。

## 4 ．結果及び考察

開発した広域評価型生育・収量予測モデルの模式図を、図(2)-1に示す。リモートセンシングで移植日とLAIが予測できることを想定し、それにより収量が予想できるようにした。基本的には品種パラメータを対象地域で固定し、リモートセンシングによる補正により圃場パラメータが補正される。以上のようにリモートセンシングの利用を想定したシミュレーションモデルであることからSIMRIW-RSと名付けた。

図2-1. SIMRIW-RSの模式図.

京都圃場および小倉圃場で得られたデータを基に、品種パラメータと圃場パラメータの最適化を行った。最適化されたパラメータを用いてイネの窒素吸収、葉面積、乾物生産量および収量予測を行ったところ、実測値と良く一致した（図(2)-2、3）。

このモデルを対象地域に適用し、現地調査結果と比較した例を図(2)-4に示す。このよ

図(2)-2．京都および小倉圃場（小倉区，栗東区）におけるイネ乾物重増加の実測値とSIMRIW-RSによる推測値.
## うに、栽培実験圃場と

Nipponbare	Kasalath	Bei Khe	Takanari	B6144F	Beniasahi
N uptake	15.4	11.1	13.9	10.6	11.7	17.8
Leaf expansion	23.3	66.4	12.4	8.7	16.2	17.4
Dry matter	0.84	1.13	0.86	0.79	0.87	0.78
Yield	0.42	0.41	0.31	0.49	0.42	0.38

図(2)-3．京都および小倉圃場（小倉区，栗東区）におけるイネの収穫期乾物重と収量に関する実測値とSIMRIW-RSによる推測値の関係．およびそれらに関する品種パラメータ．

Yield (g/m $ ^{2} $ )
model	291.22
actual	119.83

図(2)-4. SIMRIW-RSのよる生育及び収量推定結果と現地調査結果の比較の例.

同様に高精度に推定出来るとは限らないことが分かる。この原因は、対象地域の品種については把握していることから、解析対象の圃場に対して、主にモデル内の圃場パラメータの値が適切に設定されていないことが考えられる。このように、圃場パラメータが適切に設定されていない圃場においても生育や収量を精度良く推定するため、図(2)-5に示すリモートセンシングデータとの同化について検討した。この図から分かるように、まず対象圃場のLAIをリモートセンシングデータから推定し、次に、SIMRIW-RSによって同日のLAIを出力する。そして、両者の値が大きく異なる場合は、SIMRIW-RS内の圃場にパラメータを再計算し、対象圃場に適した値に調整する。図(2)-6
は、現地調査によって得られたLAIを用いて圃場パラメータを調整し、生育及び収量を推定した結

図(2)-5. リモートセンシングデータと作物モデルの同化方法.

図(2)-6. SIMRIW-RSによる圃場パラメータの調整前後の生育及び収量推定結果の比較.

果である。この図から、圃場パラメータの初期値を利用した場合に生育及び収量の推定精度が低い場合でも、任意の時期において正確なLAIを利用してモデル内の圃場パラメータを調整することで、推定精度は向上することが分かる。このことから、リモートセンシングデータを用いて広域のLAIを高精度に推定することが可能となれば、SIMRIW-RSによって広域の生育及び収量を高精度
に推定することが可能になると考えられる。

そこで、本研究では、リモートセンシングデータを用いてLAIを高精度に推定する方法を開発した。また、広域を対象としてモデルによって生育および収量を推定するためには、圃場毎の移植日の情報が必要となる。よって、これについてもリモートセンシングデータを用いて広域推定する方法を開発した。

図(2)-7は、栽培実験圃場での分光計測の結果を基に開発した植生指標（TIPS）と従来の植生指標（TIPS以外）によるLAI推定値の比較結果である。この図から、従来の植生指標と比較して高精度にLAIを推定することが可能であることが分かる。開発した指標は、光学センサを用いるため、

図(2)-7. 栽培実験圃場での分光計測の結果を基に開発した植生指標（TIPS）と従来の植生指標（TIPS以外）によるLAI推定値の比較結果.

雲の少ない地域や時期においては適用することが可能であると考えられる。しかし、本研究対象流域が属する東南アジアの雨期は雲が多いため、光学センサの利用が困難であると考えられる。そこで、光学センサと比

べて観測可能な波長数

が少ないため対象物の

情報収集能力は劣るが、

雲の多い時期でも地表

面の観測が可能な合成

開ロレーダを利用した

LAI推定手法について検

討した。図(2)-8は、合

成開ロレーダの一つで

あるCOSMO-SkyMedの反

射強度データとこれの

図(2)-8. 反射強度と同期観測時の現地LAIの関係.
観測に同期して行った現地でのLAI計測結果の関係を表す。この図から、改良の余地を残すものの両者には正の相関があることが分かる。本研究では、これから得られたLAI推定式を用いて、それぞれの衛星観測日における流域内の各水田のLAIを推定した。なお、この回帰式は、ラオス国・ナムグム川流域における2013年の雨期を対象とした観測によって得られた。

次に、対象流域内の各水田の移植日推定手法について、上述の観測によって得られたCOSMO-SkyMedデータを用いて検討した。図(2)-8に示すように、COSMO-SkyMedの反射強度とLAIに正の相関があることから、移植後のイネの成長に応じてCOSMO-SkyMedの反射強度は強くなると考えられる。また、既往の研究において、水面における反射強度は、極めて弱いことが分かっている。本研究では、これらの性質を利用して移植時期の判定のために反射強度に閾値を設定する方法について検討した。図(2)-9は、ラオス国・ナムグム川流域における2013年の雨期の移植日推定結果である。この図から、反射強度に適切な閾値を設定することで、概払良好に移植日を推定することが可能であることが分かる。

圃場番号	推定移植時期	実際の移植時期
1'	18 July	mid~late July
2'	18 July	mid~late July
3'	22 July	mid~late Jun
4'	6 July	early July
5'	2 July	early July
6'	28 Jun	early July
7'	6 July	early July
8'	22 July	mid~late July
9'	6 July	early July
10'	18 July	mid July
11'	6 July	early July
12'	6 July	mid July
13'	28 Jun	mid July
14'	7 Aug	late July
15'	18 July	early July
16'	22 July	mid~late July
17'	6 July	early~mid Jun
18'	6 July	early~mid Jun
19'	6 July	early~mid Jun

図(2)-9. COSMO-SkyMedデータを用いた移植時期の推定結果と現地調査結果との比較.

次に、衛星データから推定したLAIを用いた収量推定の有効性について、モデル単体による結果とリモートセンシングデータとの同化による結果を比較することで検討した。図(2)-10は、リモートセンシングデータとの同化前後の生育曲線の変化と収量推定精度の変化を示す。なお、同化前後どちらの場合も、シミュレーション開始日はCOSMO-SkyMedから推定した移植日とした。この図から、移植日及び衛星観測日のLAIが衛星データを用いて精度良く推定出来た場合は、同化によって生育及び収量推定精度が向上することが分かる。このことから、本研究で提案した手法は、改善の余地は残ってはいるものの、広域を対象としたイネの生育及び収量推定に有効であると考えられる。