環境トレーサーを活用して構築した複数モデルの融合による地下水の渇水予測
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22K05894
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 41030:Rural environmental engineering and planning-related
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| Research Institution | National Agriculture and Food Research Organization |
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Principal Investigator |
土原 健雄 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農村工学研究部門, 上級研究員 (30399365)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 地下水 / 渇水 / 水田 / 環境トレーサー / 水位予測 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、水田灌漑に地下水を用いる地域において、環境トレーサーを援用して地下水位推定モデルを構築し、複数のモデルの比較・融合により、灌漑期の地下水の渇水を予測する手法を開発する。帯水層厚や物理定数等のデータが不足する地域においても、地下水位低下を予測可能なモデルを構築する。これにより、井戸枯れや揚水量減少といった渇水リスクが高い灌漑期初期の地下水位を推定できるようになるため、適切な回避策（番水や他水源の確保）を講じる上での情報提供の支援が可能となる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
農業用地下水利用量が多く（全国二位）、長期間の地下水位観測データが入手可能な那須野ヶ原扇状地（栃木県）をモデル調査地として選定した。扇状地内の6地点の井戸で観測された約20年間の地下水位データを取得して整理を行うとともに、これらの井戸において定期的な地下水の採取、電気伝導度や水温の測定を行った。また一部の井戸においては自記計による連続観測を行った。
採取した地下水について環境トレーサーである主要イオン濃度、酸素・水素安定同位体比等の分析を進め、扇状地内の地下水の涵養源の分類を行った。その結果、同じ扇状地内であっても河川からの伏流浸透の影響、水田からの涵養の影響が地下水位の観測地点によって異なることが明らかとなった。また、長期の地下水位観測データを整理し、地下水位は8～10月頃にピークに達した後、冬～春にかけて低下するという明瞭な年周期を有していることを示した。これより、水田の用水量が最大となる灌漑期初期に地下水位が低下し、地下水の渇水（井戸涸れや揚水障害）のリスクが高まることが明らかとなった。さらに、灌漑期初期の地下水位に相当する4月の平均地下水位を目的変数、先行降雨の積算降水量を説明変数とした単回帰分析より、4月の地下水位には3～5ヶ月前の先行降雨が影響すること、灌漑期初期に限れば先行降雨の積算降水量を説明変数とすることで地下水位の推定が一定程度可能であることを示した。これらの研究結果のうち、先行降雨と灌漑期初期の地下水位の関係性についてとりまとめ、国際誌へ投稿した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
おおむね順調に進捗
モデル調査地を選定し、長期間の地下水位データを入手し、その整理を進めるとともに、現地において環境トレーサー分析用の地下水を採取した。得られた結果より、地下水流動の影響する異なる涵養源の要素が示されるとともに、最も渇水リスクが高まると考えられる灌漑期初期の地下水位に影響する先行降雨の積算期間が明らかとなった。これらは今後の地下水渇水予測のモデル化の指標となると考えられた。以上より、研究はおおむね計画通りに順調に進捗しているといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
モデル調査地において、引き続き地下水等の採取を継続し、持ち帰った試料について各種環境トレーサーの分析を順次行い、結果を地下水渇水予測のモデル化における説明変数決定に援用する。一年目に実施した線形回帰モデルの他に、時系列解析、機械学習によるモデル構築を行い、灌漑期初期の地下水位の推定精度の検証、モデル間の比較を行う。実際に渇水回避策を講じることができるよう1～3ヶ月後の地下水位を推定可能なモデルを構築する。推定精度が十分でない場合、アンサンブル学習によって精度向上を図る方法を検討する。さらに、構築されたモデルの説明変数のうち寄与度の高い変数とモニタリングした環境トレーサーとの関係を明らかにすることで、モデル構築時に有効なトレーサーを抽出する。これらの研究は関連学会等で最新の研究動向の情報収集を行いつつ効率的に進行させるとともに，得られた成果については順次発表を行う。
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Report
(1 results)
Research Products
(1 results)
