田中賢治 京都大学防災研究所

水資源環境研究センター

RECCA-S8-創生D 研究交流会 （2013/9/3)

水資源統合モデルによる影響評価

領域テーマA「直面する地球環境変動の予測と診断」 領域テーマB「安定化目標値設定に資する気候変動予測」 領域テーマC「気候変動リスク情報の基盤技術開発」 領域テーマＤ「課題対応型の精密な影響評価」 ⅰ．自然災害に関する気候変動リスク情報の創出 ⅱ．水資源に関する気候変動リスク情報の創出 ａ．気候変動に伴う水資源に関する社会・経済的影響 及びその不確実性の評価研究 ｂ．水資源・水循環の人為的改変を含めた評価研究 ⅲ．生態系・生物多様性に関する気候変動リスク情報の創出 領域テーマE「気候変動研究の推進・連携体制の構築」

気候変動リスク情報創生プログラム （H24-H28）文部科学省

実施体制 水資源量変動及び水需給バランスへの影響評価 田中・佐藤・Temur（京大防）、萬（京大工）、高瀬・藤原（石川県大） 渡邉（地球研）、長野（神戸大）、中川（中央農総研セ） 水域（河川、地下水、湖沼）環境への影響評価 竹門・城戸・山敷・浜口（京大防） 水資源施設への影響評価 角・堀・野原（京大防） 社会・経済への影響評価 大野・森杉（名城大）、大西（東京都市大） 嘉田（地球研）

参加機関：８機関、研究メンバー：２０名

研究グループ間のつながり

水資源管理の高度化

陸面過程

水資源施設への

影響評価グループ

水資源量変動・水需給バランスへの影響予測

湖沼環境

地下水環境

河川環境

水域環境への

影響評価グループ

不特定利水

水力発電

新規利水利水容量

治水容量

堆砂容量

社会・経済への

影響評価グループ

人口動態・経済活動

産業構造変化

土地利用変化

水利用の純便益

水資源施設管理・運用の純便益

水質改善の純便益

生態環境保全

の純便益

取水

農業用水

生活用水

工業用水

排水

河川流量

容量再配分 高度運用操作規則

ダム流入量

ダム貯水量

ダム放流量 土砂流入

影響予測の精緻化

水需要量

革新・創生CMIP3/5データ

生産量水利用料金

種数個体数漁獲高

三次元閉鎖性水域モデル

塩水浸入モデル平面地下水モデル

水量水質

統合水資源管理モデル

SCGEモデル

湖沼流入量

地下水涵養量

土砂供給量生息環境

田中・佐藤・高瀬

堀・野原・角

山敷・城戸・浜口・竹門

渡邉・中川・長野

大野・森杉・大西・嘉田

田中・佐藤・高瀬・萬

Crop Dynamics

Human Effects

Water Cycle

Integrated Water Resources Model

Land Surface

Stream flow

Irrigation

SiBUC (Tanaka,2004) SiBUC (Tanaka,2004)

Kinematic wave

Soil moisture

Outflow & Inflow

Intake & drainage

Discharge

Outflow demand

Crop calendarLAI

Yield

Dam operation

Newly developed

Crop Growth

SIMRIW(Horie,1985)

Land Surface

Stream flow

Irrigation

SiBUC (Tanaka,2004) SiBUC (Tanaka,2004)

Kinematic wave

Soil moisture

Runoff

Outflow & Inflow

Intake & drainage

Discharge

Crop calendarLAI

Yield

Dam operation

developed

Crop Growth

Modeling…

Grid box is divided into three landuse categories 1. Green Area 2. Urban Area 3. Water Body

Simple Biosphere including Urban Canopy

Land Surface (SiBUC) １．Broadleaf-evergreen trees ２．Broadleaf-deciduous trees ３．Broadleaf and needle leaf trees ４．Needle leaf-evergreen trees ５．Needle leaf-deciduous trees ６．Short vegetation/C4 grassland ７．Broadleaf shrubs with bare soil ８．Dwarf trees and shrubs ９．Farmland (non-irrigated) 10. Paddy field (non-irrigated) 11. Paddy field (irrigated) 12. Spring wheat (irrigated) 13. Winter wheat (irrigated) 14. Corn (irrigated) 15. Other crops (irrigated)

Green area model（SiB） • Prognostic variables

temperature (canopy, ground, deep soil) interception water (canopy, ground) soil wetness (surface, root zone, recharge)

• Time invariant parameter geometrical parameter optical parameter physiological parameter soil physical properties

• Time varying parameter (LAI etc.) estimate from satellite data

• Physical processes radiative transfer interception loss soil hydrology canopy resistance transpiration turbulent transfer, snow, freezing/melting,… etc.

Irrigation Land Surface

Stream flow

Irrigation

SiBUC (Tanaka,2004) SiBUC (Tanaka,2004)

Kinematic wave

Soil moisture

Runoff

Outflow & Inflow

Intake & drainage

Discharge

Crop calendarLAI

Yield

Dam operation

developed

Crop Growth

Modeling…

Basic concept is to maintain soil moisture/water depth within appropriate ranges for optimal crop growth. Application to wheat, corn, soy bean, cotton etc… New water layer is added to treat paddy field more accurately.

Water control in paddy field

Water depth

Days

Soil moisture

Days

Water control in farmland

Producing Crop Calendar from NDVI analysis

Time series NDVI represents growth of land surface vegetation.

To find parameter to describe timings of planting and harvesting.

NDV

I time

NDVIst

NDVIfn

head plant harvest

Growing period head head

Double cropland in India

parameter

B0 (430-470nm)B2 (610-680nm)B3 (780-890nm)MIR (1580-1750nm)

Global crop calendar generated by NDVI Crop calendar product (Sacks et al., 2010)

Advantage over previous products High spatial resolution High temporal resolution Reliability in countries where

no statistics available Satellites are observing surface!

Annual IWR (Irrigation Water Requirement) [mm/yr]

Annual IWR for each grids are aggregated into country, then compared with AQUASTAT

Model

AQUASTAT ※ Using irrigation efficiency (Doll et al., 2002)

Land Surface

Stream flow

Irrigation

SiBUC (Tanaka,2004) SiBUC (Tanaka,2004)

Kinematic wave

Soil moisture

Runoff

Outflow & Inflow

Intake & drainage

Discharge

Crop calendarLAI

Yield

Dam operation

developed

Crop Growth

Modeling…

mesh size of model

data resolutionChannel length

Actual channel network

: the grid which have largest catchment

: the grid flow into from upper grid

River

1. Flood Protection Operation

2. Water Supply Operation

{ }max ,ouf base reqQ Q Q=

flood inf floodbase

norm

Q Q QQ when

Q else>

=

Demand from downstream

Flood discharge, normal discharge

Time

Disc.

floodQ

Peak-cut Operation

floodQ lowQ

D A M infQ

oufQ

max

1 exp ( ) 1k

jj j f cf

LAILAI LAI A K T T

LAI

∆ = ⋅ ⋅ − − − −

{ }[ ]LAImkrrSSs )1(exp)1(1 00 −−−−−=

,ssj CSDW =∆Carbon production

Solar absorption

LAI growth Empirical equation

high & low-temp. stress at flowering stage Particle swarm optimization (PSO) was used to calibrate parameters.

Land Surface

Stream flow

Irrigation

SiBUC (Tanaka,2004) SiBUC (Tanaka,2004)

Kinematic wave

Soil moisture

Runoff

Outflow & Inflow

Intake & drainage

Discharge

Crop calendarLAI

Yield

Dam operation

developed

Crop Growth

Modeling…

S I M R I W Crop

Simulation Model for Rice-Weather relations

WhY h ⋅⋅=τYield Harvest Index Dry weight

Water Stress

水ストレス解析

水ストレスを各流域（16,000河川）で算出 工業・生活・農業水需要を考慮 - 農業用水：灌漑モジュール(SiBUC)により解析 - 工業，生活用水： 国土数値情報，日本の水資源(H23)から作成

日平均水需要量[流域平均，mm/m2]

(ⅰ)モデル開発 ⇒ (ⅱ)検証 ⇒ (ⅲ)水ストレス算定 ⇒ （ⅳ）気候変動の影響と適応策

/i iWWR W Q=∑ ∑Water withdrawal to total runoff

W: daily water withdrawal [MCM] Q: daily discharge [MCM]

Raskin, 1997

Water Stress Index

⇒水資源量に対するストレス

time

River discharge

Demand

withdrawn

Stress ( / )i iCWD W D=∑

Hanasaki (HESS, 2008)

Cumulative withdrawal to demand ratio

⇒流量季節性を含めた水ストレス

D: daily demand [MCM]

Oki et al. (2001)

最近20年間での渇水発生回数 （国土交通省，Ｈ23日本の水資源）

Water Stress Index

High stress WRR > 0.4 Medium stress 0.4>WRR>0.2 Low stress 0.2>WRR

High stress CWD < 0.5 Medium stress 0.5>CWD>0.8 Low stress 0.8>CWD

WRR

CWD CWDによる評価が適している

高

高

低

低

日本全域水資源モデルによる影響評価

現在気候の月流量を基準としたナッシュ係数

近未来 21世紀末

気候変動による水ストレス変化

近未来 21世紀末 小槻峻司，田中賢治，小尻利治 気候変動が日本の水資源に与える影響推計 (I) -日本全域水資源モデルの開発-. 水文・水資源学会誌,Vol:26, pp.133-142,2013. 気候変動が日本の水資源に与える影響推計 (Ⅱ) -水需給・米生産変化とその適応策-. 水文・水資源学会誌,Vol:26,pp.143-152,2013.

温暖化によるコメ収量の変化

(a) 1979-2003 (b) 2015-2039 (c) 2075-2099

(a) North Japan (b) East Japan

(c) Central Japan (d) West Japan

274 271275

275 267 272

254 268260 295 285293 図中の数字は開花期後から収穫日までの吸収日射エネルギー

移植日を変化させた場合の米収穫量変化 (a) North Japan (b) East Japan

(c) Central Japan (d) West Japan

(a) Early planting30 days

(b) Early planting15 days

(c) Late planting15 days

(d) Late planting30 days

low

high

移植日を変化させた場合の水ストレス変化

豪雪地帯における農業用水への影響（手取川流域）

136.2 136.4 136.6 136.8 13736

36.2

36.4

36.6

NakajimaHydro. Station

DainichigawaDam

TedorigawaDam

AMeDAS Station

Observatory GCM output point

136.2 136.4 136.6 136.8 13736

36.2

36.4

36.6

NakajimaHydro. Station

DainichigawaDam

TedorigawaDam

AMeDAS Station

Observatory GCM output point

白山頭首工

流域面積：809km2

手取川ダム：洪水調節（350m3/s～1600m3/s） 大日川ダム：洪水調節（200m3/s）

0

50

100

150

200

JAN

MAR

MAY JU

LSE

PNO

V

0

25

50

75

100

JAN

MAR

MAY JU

LSE

PNO

V

0

0.5

1

1.5

2

2.5

JAN

MAR

MAY JU

LSE

PNO

V

0

150

300

450

600

JAN

MAR

MAY JU

LSE

PNO

V

0

0.5

1

1.5

2

2.5

JAN

MAR

MAY JU

LSE

PNO

V

0

0.5

1

1.5

2

2.5

JAN

MAR

MAY JU

LSE

PNO

V

平均

流量

(m3 /

s)

最大流量

(m3 /

s)

最小

流量

(m3 /

s)

MRI-AGCM3.2S (2075-2099) MRI-AGCM3.2S (1979-2003)

観測 流量

計算 流量

将来変化率 （＝将来÷現在）

中島流量 観測地点

1

10

100

1000

10000

1/1

1/15

1/29

2/12

2/26

3/12

3/26 4/9

4/23 5/7

5/21 6/4

6/18 7/2

7/16

7/30

8/13

8/27

9/10

9/24

10/8

10/2

2

11/5

11/1

9

12/3

12/1

7

12/3

1

1

10

100

1000

10000

1/1

1/15

1/29

2/12

2/26

3/12

3/26

4/9

4/23

5/7

5/21

6/4

6/18

7/2

7/16

7/30

8/13

8/27

9/10

9/24

10/8

10/22

11/5

11/19

12/3

12/17

12/31

期別水利権と河川流況の変化予測 （中島地点）

観測

流量

(m3 /

s)

予測流量

(m3 /

s)

期間最大流量

期間平均流量

期間最小流量

期別許可 水利権量

期間最大流量

期間平均流量

期間最小流量

期別許可 水利権量

現在 （1979～2003）

将来 （2075～2099）

将来流量は，観測流量（月別値）×将来変化率(将来/現在)による初期値（月別値）と AGCM3.2S（将来）の日別変動量値（月平均値に対する比）から算出

代搔き期

温暖化が河川水温を通じて河川生態系に 及ぼす影響に関する検討（富山県）

• 同じ県を流れる河川でも，温暖化の影響は大きく異なる • 平野部の割合が多い流域の方が水温の上昇が大きい

アユ生存可能水温の基準値(生存可能率50%)

ダム操作のモデル化 (Vカット)

ダム操作のモデル化 (洪水期制限水位)

流域内におけるダム流入量の違い （木曽川流域）

iwaya

misogawa

agigawa

makio

inuyama

岩屋ダム

牧尾ダム 味噌川ダム

阿木川ダム

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

0 90 180 270 360

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

0 90 180 270 3600.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

0 90 180 270 360

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

0 90 180 270 360

MRI-AGCM3.2S

CMIP3 (A1B) Max/Min CMIP3 (A1B) Mean

同じ流域のダムでも，温暖化時の流況変化特性は大きく異なる 上流のダムでは最小流量が大きく増加し，中流のダムではさらに減少する

136.2 136.4 136.6 136.8 137 137.2 137.4 137.6 137.8

34.8

35

35.2

35.4

35.6

35.8

36

36.2

36.4

36.6

02505007501000125015001750200022502500275030003250350037504000

水源の多系統化 (水系連絡導水路)

朝日取水口

犬山取水口

木曽川水系 年間降水量分布 (mm)

136.2 136.4 136.6 136.8 137 137.2 137.4 137.6 137.8

34.8

35

35.2

35.4

35.6

35.8

36

36.2

36.4

36.6

136.2 136.4 136.6 136.8 137 137.2 137.4 137.6 137.8

34.8

35

35.2

35.4

35.6

35.8

36

36.2

36.4

36.6

木曽川流域 長良川流域

長良川

揖斐川

木曽川

12.0m3/s

2.0m3/s

岩屋ダム

Tokuyama Dam

長良川河口堰

年間渇水日数* 17.8日 → 10.6日 (-40%) 28 *基準地点（馬飼）流量が50m3/sを下回る日数

馬飼

0.00.10.20.30.40.50.60.70.80.91.01.11.21.31.41.5

0

25

50

75

100

125

150

175

200

225

250

275

300

日数（縦軸の比流量を下回らない年間日数）

比流量（m

3 /sec/km2 ）

E地点

D地点

95日

E地点 豊水量（0.167m3/sec/km2）

D地点 豊水量（0.111m3/sec/km2）

D地点豊水量以上の流入量合計を求める対象範囲

気候変動の影響（大規模流入，平水流量などの変化）

有効容量の減少は発電量の減少に影響

長期的には、温暖化による貯水池流入流況の変化とダム堆砂進行による有効容量の減少の両者が、最終的な「発電運用（水使用率）」に影響する

A発電所B発電所

E発電所

G発電所

C発電所

D発電所

F発電所

50%

55%

60%

65%

70%

75%

80%

85%

90%

95%

100%

105%

0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 1.25 1.50 1.75 2.00

豊水量以上流入量合計／95日間最大発電時使用水量合計

水使用率

流況曲線と水使用率には 明確な相関関係がある

将来気候下の流入量データを用いた治水・利水操作計画

容量配分，貯水量嵩上げ，ダム群の連携操作の検討

施設計画と操作変更とのバランシング

水力エネルギー予測とその社会経済的な影響

阿賀野川を対象とした検討

東北電力：27ヶ所 138万kW 東京電力：12ヶ所 34万kW 電源開発： 9ヶ所 234万kW 合計 407万kW

流れ込み式発電に対する影響（馬下地点）

発電最大使用水量（460m3/s）

発電常時使用水量（150m3/s）

渇水期の発電使用水量が減少（発電停止？）

・融雪洪水が減少し、無効放流がわずかに減少 ・融雪期（4月～6月）流量が減少し、発電使用水量が減少（発電停止？）

無効流量がわずかに減少

日本全体におけるセクター別の用水量の推計結果

社会・経済への影響評価

積雪深と入場者数の関係

積雪量や入場者数のデータを、富山県にあるスキー場に個別に問い合わせ、入手・整理。

温暖化がスキー場に与える影響

y = 564.67e0.0067x

R = 0.600

y = 118.13e0.0076x

R = 0.504

0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

0 100 200 300 400入

込客

数（人

）

積雪量（cm）

土日祝

平日

指数 (土日祝)

指数 (平日)

積雪深（cm）

入場

者数（人）