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Scientific Reports volume 12、記事番号: 10341 (2022) この記事を引用 5615 アクセス数 3 引用数 11 Altmetric Metrics の詳細 河川における細粒土砂の輸送は流域にとって重要です

Scientific Reports volume 12、記事番号: 10341 (2022) この記事を引用

5615 アクセス

3 引用

11 オルトメトリック

メトリクスの詳細

河川における細粒土砂の輸送は、流域の栄養塩束、地球規模の生物地球化学サイクル、河川、沿岸および海洋生態系の水質および汚染にとって重要です。 流速センサーを使用した河川の浮遊土砂のモニタリングは困難かつ高価であり、ほとんどのモニタリング設定は少数の単一サイトの測定に限定されています。 河川ネットワークにおける微細な堆積物源と輸送の空間的不均一性をよりよく理解するには、マルチサイトで正確かつ手頃な価格の新しいスマート水濁度センシングが必要です。 この研究では、制御ボリューム内の 2 つの検出器を使用して LED 光源からの散乱光を検出するセンサーを作成し、川に設置できます。 河川で観察される幅広い典型的な濃度にわたって 2 種類の堆積物を使用した混合タンク実験で、センサーのいくつかの複製をさまざまな市販の濁度プローブと比較しました。 私たちの結果は、0 ～ 4000 NTU または 0 ～ 16g/L の範囲で正確で再現性のある濁度測定を達成できることを示しています。 当社のセンサーは浮遊沈殿物センサーとして直接使用することもでき、ホルマジンに対する不必要な校正をバイパスすることもできます。 開発された濁度センサーは、同等の品質の既存のオプションよりもはるかに安価で、特に河川ネットワーク全体の分散センシングを目的としています。

細粒土砂の生産と輸送は地球規模で重要なプロセスであり、河川、沿岸、海洋の生態系に影響を与えます1、2、3。 現在、大河川によって地表から全世界の海洋に流出する細粒土砂の量は、年間約 15.5 ～ 18.5 Gt と推定されています 4,5。これは、世界の地表からの推定年間土壌浸食量の約半分に相当します 6。 しかし、川沿いの浮遊土砂濃度（SSC）の変動が大きく、監視が不十分であるため、河川の浮遊土砂収量を推定することは依然として非常に困難です。

SSC を決定する主な方法は、定期的または不規則な間隔で川の横断面から採取されたボトルサンプルの重量分析です。 この方法は信頼性がありますが、不連続である（時間分解能が低い）、非効率でコストがかかる（サンプルの収集/輸送/分析に多大な労力がかかる、処理時間が長い）などの多くの欠点があります。 河川流域の堆積物収支は通常、これらの SSC の直接測定から導出されます 7,8。 高い時間分解能での継続的な SSC データは、濁度 (T) を測定する専用の現場センサーと、SSC と T の関係を校正することによって取得できます。河川の断面では、流量 (Q) の測定も行われ、堆積物収量 (QS) は、QS = SSC*Q として計算されます。 SSC の高解像度推定値は、土砂生産に対する人為的影響を定量化するために使用できます。たとえば、ダム建設や浸食制御の効果 9,10、山脈全体にわたる自然浸食勾配 11、地球規模の浸食速度におけるサンプリングの役割 12 などです。 。 盆地出口における SSC の測定により、降雨による浸食、雪解けによる丘の斜面の浸食、氷河の氷融解による浸食、さらにはダムの水力発電の貯留など、水文気候によって引き起こされる可能性のある堆積物源について流域を統合した画像が得られます13。 SSC のこれらの測定は、堆積物源の活性化と輸送力学に対する水力気候強制の影響、およびその物理ベースのモデリングを理解するためにも重要です 14、15、16、17、18。

たとえば、氷河流での現場濁度センサーを使用した高時間分解能モニタリングは、氷河下流路の開発と進化に関連する時間依存の堆積物輸出速度や、前氷河の堆積物源の寄与の可能性を特定するのに役立ちます19,20。 粒径測定と併せて、高解像度の SSC データを使用して、氷河下流の融解水排水による氷河由来の堆積物の輸送の詳細な水理モデリングを行うことができます 21。 丘陵斜面の水源と湿地帯の河川網との接続性も、時間依存性の堆積物生成の重要な調節因子である14,22。 このようなプロセスを理解するには、集水域内での堆積物の生産と貯留の経路に関する空間的な視点が必要ですが、これは単一サイトの測定では達成できません。 さらに、専用の浮遊堆積物モニタリングセンサーによるポイント河川測定の主な欠点は、高価であることです（たとえば、Campbell による最先端の濁度センサーは約 6000、現場でのセンサーは 7000）。多くの現場で広範囲に導入されています。河川系に沿って空間変動を定量化することはほぼ不可能です。 それにもかかわらず、これは現在、大小の河川系の両方における最先端の測定です。

0.98\), with the main benefit due to the multiple linear regression using both detectors. Analysing the versions separately, all sensors are now able to predict well in the entire SSC range down to 0.4 g/L in Feldspar (Fig. 6c, with version A performing well down to 0 g/L) and down to 0.25 g/L in Fieschertal (Fig. 6f, with versions A and B performing well down 0.12 g/L and 0.17 g/L, respectively). Here the 3D printed sensors (version C) do not perform as well. An improvement in the 0–0.5g/L range can probably be done by splitting the model and having two separate linear calibrations. The advantage of the open-source sensors is that the user does not need to use the 4th order model as we have done, and is free to chose their own model./p> 0.984\)). Version A sensors are in yellow gradient (Sensor 1 in bright yellow, Sensor 2 in mid-yellow, Sensor 3 in dark yellow). Version B sensors are in red gradient (Sensor 4 in bright red, Sensor 5 in mid-red, Sensor 6 in dark-red). Version C sensors are in purple gradient (Sensor 7 in bright purple, Sensor 8 in dark purple). The error bars are ± one standard deviation./p>