GISを利用した農薬予測モデルの筑後川流域への適用

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A GIS-based integrated distributed-parameter model was applied to Chikugo River Basin for predicting pestiside runoff from the basin. The targeted ingredients were Mefenacet, Bromobutide, Cafenstrole and Pretilachlor. The model consisted of the water balance sub-model and the pestiside runoff sub-model that described rainfall-runoff process and pestisides transportation process respectively. The model parameters that would be strongly related to farming pattern of each farmer and therefore could not be treated as deterministic ones, such as the amout and timing of pestisides application and the water management in each paddy plot, were dealt in stochastic manner in the model by introducing Monte Carlo method. The water balance sub-model showed high performance to predict the river discharge at Chikugo Barrage where is located at the downstream end of the targeted basin. The pestisides runoff sub-model incorporated with the water balance sub-model had a good agreement between the observed and the simulated pesticide concentrations in river water. The scenario analyses using the integrated model suggested that the water management in each paddy plot by each farmer was key factor for reducing the pesticide runoff from paddy plots and lowering the pesticide concentration in river water.本研究ではGISを援用した分布型水収支モデルに，農薬動態予測モデルを組み込み，人手や計算上での設定が難しい農薬情報に関しては乱数を用いた計算手法により，筑後川流域を対象に河川水中農薬濃度の予測を行った．水収支モデルに関しては高い精度で再現し，実流城の水の挙動の再現が必要となる汚濁物質挙動モデルのベースとしての利用が可能であると判断した．そして，農薬動態予測モデルで計算した結果，農薬濃度を比較的高い値で再現した．本モデルにより再現性の低い６月前半部および使用量の少ない有効成分の濃度に関しては，人カデータの不足を示唆される結果となった．今後，より詳細な農薬の使用される経路の追跡が可能となれば，モデルの再現性はそれに応じてより高くなると考えられる．農薬濃度の地域的変位に関しては，主河道は比較的濃度が上がることは少なく，支線水路では高濃度の期間が長期間続く傾向になり，農薬使用の影響の出やすい地域だといえる．また，止水期間に関するシナリオ分析から，止水期間の徹底が環境中への農薬の流出を減少させることが明らかになり，営農者への理解の徹底を行うことで環境への負荷を減少できるということがモデル上でも認められた．農薬は環境負荷の大きい化学物質であること，またその使用に対して使用法の徹底が行われていない点でも，より詳細な農薬の追跡が今後求められる．
2009-10-29

GISを利用した農薬予測モデルの筑後川流域への適用

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