Identification of Hydrologic Landscapes in Brazilian river basins and their application as indicators of water yield and storage

技術要約：ブラジルの河川流域における水文学的景観の特定、および水生産量と貯留量の指標としてのその適用

問題提起
ブラジル南東部のピラシカーバ、カピバリ、およびジュンディアイ（PCJ）河川流域は、高い降水量にもかかわらず、深刻な水不足に直面している重要な社会経済的活動地域である。この地域は、都市拡大や農業による激しい人間活動の影響に加え、本来の熱帯雨林（大西洋岸森林）の減少という特徴を持つ。当該地域には豊富な湧水が存在するものの、一人当たりの水利用可能量の減少が経済的ポテンシャルを脅かしている。既存の水文学的分類モデルは、長期的な流量観測系列に依存しているか、あるいは水生産（yield）と水貯留（storage）の両方に適した領域を同時に特定するための解像度が不足していることが多い。水生産ゾーンと水貯留ゾーンの両方を特定するという二重の目的のために、水文学的景観（Hydrologic Landscapes: HL）分類をブラジルの河川流域に適用することに関する文献上の特定の空白が存在する。

手法
本研究では、Winter (2001) によって提案され、Wolock et al. (2004) によって改良された水文学的景観（HL）フレームワークをPCJ流域に適用した。全小流域に対して単一のHL領域（HLR）値を割り当てる従来の大規模な適用事例とは異なり、本研究ではBrown et al. (2014) が提案した高解像度のピクセル単位（30 m × 30 m）の分類手法を採用した。

本手法では、地理情報システム（GIS）を用いて、4つの水文学的評価ユニットを単一の情報計画（Information Plan: IP）に統合した。

1. 地形（Relief）： 30m SRTMデジタル標高モデルから導出し、傾斜に基づき「平坦（Flat）」、「移行（Transitional）」、「山岳（Mountain）」のクラスに再分類した。
2. 土壌浸透能（Soil Permeability）： Oliveira (1999) のデータに基づき、飽和透水係数（$K$）を評価し、「低」、「中」、「高」に再分類した。
3. 帯水層浸透能（Aquifer Permeability）： SAPデータベースの特定流量（$Q_e$）データを用いて特性を評価し、「低」、「中」、「高」に再分類した。
4. 気候（Climate）： 20年間の平均降水量と潜在蒸発散量（Thornthwaite & Mather法）を用いて算出されたフェデマ湿潤指数（$I_f$）を用いて合成し、「湿潤（Moist）」、「湿潤（Wet）」、「極めて湿潤（Very Wet）」に再分類した。

これらのユニットを重ね合わせることで、57の異なる水文学的景観領域（HLR）を生成した。分類の検証には、27箇所の観測所における20年間（2001年〜2020年）の流量データを用いた。以下の2つの主要な指標を算出した。

• 水生産比（Water Yield Ratio: $R/P$）： 年間水生産量を降水量で除した比率。
• Fuhのパラメータ（Fuh's Parameter: $m$）： 傾斜、浸透、および貯留容量などの流域特性を反映する、Fuhの式から導出された無次元パラメータ。

主な結果

• 分類： 本研究により、PCJ流域内に57の固有のHLRが特定された。重要な知見として、流域面積の約48.8%が、低い帯水層浸透能と低い土壌浸透能を組み合わせており、水貯留および帯水層への涵養にとって不利な条件を生み出していることが判明した。
• 水生産の要因： 検証の結果、水生産（$R/P$）は土壌の飽和透水係数（$R^2 = 0.102$）と最も強く相関し、次いで傾斜（$R^2 = 0.015$）、フェデマ湿潤指数（$R^2 = 0.006$）の順であった。高い水生産量は、透水性の高い土壌と湿潤な気候を持つ山岳地帯で観察された。
• 水貯留の要因： 貯留容量を示す$m$パラメータは、飽和透水係数と正の相関（$R^2 = 0.192$）を示し、傾斜とは負の相関（$R^2 = 0.128$）を示した。高い貯留ポテンシャルは、平坦または移行的な地形と高い帯水層浸透能に関連していた。
• 二重の能力： $m$因子と$R/P$比の間に、統計的に有意な正の相関（$R^2 = 0.46$）が見出された。これは、特定の流域が、高い水生産と高い貯留能力を同時に支えることができることを示している。
• 好適なシナリオ： 各目的について2つのシナリオを定義した。
  • 水生産： 好適な領域は、湿潤/極めて湿潤な気候を持つ山岳地帯に集中している。シナリオ1は高い土壌浸透能を必要とし、シナリオ2は低い土壌浸透能の領域を含んでいた。
  • 水貯留： 好適な領域は、湿潤/極めて湿潤な気候下での、高い帯水層および土壌浸透能を持つ平坦/移行的な地形に位置している。
• 空間分布： 水生産と貯留の両方に適した領域は、主に下流のコルンバタイ川支流域に位置しており、グアラニ帯水層と重複している。注目すべき点として、これらの好適なゾーンは、ピラシカーバやカンピーナスといった主要な都市圏の上流に位置している。

意義および主張
本論文は、HL分類法が、水不足地域における保全および資源配分の優先領域を特定するための、費用対効果が高く転用可能なツールであることを主張している。マイクロ流域の平均値からピクセルレベルの分類へと移行することで、本研究は、そうでなければ検出されない水文学的条件の精密な境界画定を可能にしている。

著者らは、高い$R/P$値と高い$m$値を持つ領域の特定は、河川流域が水生産と水貯留を同時に支えることができることを実証していると強調している。この二重の能力は、コルンバタイ支流域およびグアラニ帯水層の涵養ゾーンに対する、再植林やインフラ投資などの標的を絞った介入を支持するものである。本研究は、具体的な相互作用の詳細はPCJ流域に特有のものであるが、本手法は、地形学的要因が水文学的挙動にどのように影響するかを理解するための強固な枠組みを提供し、それによって水不足条件下での持続可能な管理を支援すると結論付けている。また、著者らは、これらの具体的な知見を、局地的な分析なしに他の流域へ一般化すべきではないと注意を促している。