不浸透性表面

不浸透性表面は主に人工構造物であり、アスファルト、コンクリート、レンガ、石などの耐水性材料で覆われた舗装（道路、歩道、車道、駐車場、および空港、港、物流・配送センターなどの工業地域。いずれもかなりの舗装面積を使用）や屋根などです。都市開発によって圧縮された土壌も非常に不浸透性です。

不浸透性表面は、その建設により都市の空気と水資源を変化させる一連の出来事を引き起こすため、 環境上の懸念事項です。

• 舗装材は土壌表面を密閉し、雨水の浸透と地下水の自然な補給を妨げます。これにより都市部の洪水が発生する可能性があります。シアトルタイムズの記事では、「都市部は米国の3％を占めるに過ぎないが、その流出水は河川の13％、湖の18％、河口の32％の主な汚染源であると推定されている」と述べられています。^[1]

これらの汚染物質には、肥料からの過剰な栄養分、病原菌、ペットの排泄物、自動車からのガソリン、エンジンオイル、重金属、河床の浸食や建設現場からの大量の堆積物、そして、雨水の急増によって運ばれたタバコの吸殻、6本パックのケース、ビニール袋などの廃棄物が含まれます。一部の都市では、洪水の水が合流式下水道に入り込み、下水道が溢れて未処理の下水が川に流れ出ています。汚染された流出水は、魚、動物、植物、そして人間に多くの悪影響を及ぼす可能性があります。

• 不浸透性表面は、その密度の高い塊の中に太陽熱を集めます。熱が放出されると、気温が上昇し、都市の「ヒートアイランド」が発生し、建物のエネルギー消費が増加します。不浸透性表面からの暖かい流出水は、川の水の溶存酸素を減少させ、水生生態系の生命を困難にします。
• 不浸透性の舗装は木の根の通気性を奪い、都市の気候を和らげるはずの「都市の森」と樹冠の陰をなくします。不浸透性の表面は生きた植物を駆逐するため、生態系の 生産性を低下させ、大気中の炭素循環を妨げます。

市町村や流域などのエリア内の不浸透面の総被覆率は、通常、総土地面積に対する割合として表される。被覆率は都市化の進行とともに増加する。農村部では、不浸透面被覆率はわずか 1 ～ 2 % である。住宅地では、被覆率は低密度の住宅地の約 10 % から集合住宅の 50 % 以上に増加する。工業地域および商業地域では、被覆率は 70 % を超える。地域のショッピング センターや密集した都市部では、90 % を超える。米国の隣接する 48 州では、都市部の不浸透面被覆率は 43,000 平方マイル (110,000 km ^{2 ) に達する。開発により、毎年 390 平方マイル (1,000 km 2} )が追加される。通常、被覆率の 3 分の 2 は舗装で、3 分の 1 は建物の屋根である。^[2]

不浸透性表面の被覆率は、土地利用密度（区画内の 1 エーカーあたりの住宅数など）を制限することによって制限できますが、この方法では、増加する人口に対応するために、区画外の他の土地が開発されることになります。（都市のスプロール現象を参照してください。 ）あるいは、都市構造を別の方法で構築して、自然の透水性土壌のように機能させることもできます。このような代替構造の例としては、多孔質舗装、緑の屋根、浸透盆などがあります。

不浸透性表面からの雨水は雨水タンクに集められ、水道水の代わりに使用できます。ロングビーチ港の西に位置するカタリナ島は、本土からの輸送コストを最小限に抑えるために、降雨水の収集に多大な努力を払ってきました。

自治体による最近の批判に一部応えて、CEMEXやQuikreteなどの多くのコンクリート製造業者は、従来の不浸透性コンクリートの環境影響を部分的に緩和する透水性材料の製造を開始した。これらの新しい材料は、細粒から粗粒の岩石や鉱物、有機物（生物を含む）、氷、風化した岩石や沈殿物、液体（主に水溶液）、ガスなど、天然由来の固体のさまざまな組み合わせで構成されています。^[3] COVID-19パンデミックは、都市の構成を根本的に変えるための提案を生み出しました。^[4]不浸透性表面の存在を大幅に削減し、土壌の透水性を回復することは、バルセロナで建築・都市理論家のマッシモ・パオリーニによって発表され、160人の学者と350人の建築家が署名した都市再編宣言の要素の1つです。

計算では通常 PIMP と呼ばれる不浸透率 (パーセンテージ) は、排水を検討する際の重要な要素です。これは、道路、屋根、その他の舗装面などの不浸透面で構成される集水域の割合を測定することによって計算されます。PIMP の推定値は、PIMP = 6.4J^0.5 で与えられます。ここで、J は 1 ヘクタールあたりの住居数です (Butler and Davies 2000)。たとえば、森林地帯の PIMP 値は 10% ですが、密集した商業地域の PIMP 値は 100% です。この変数は、洪水推定ハンドブックで使用されています。

ホーマーら（2007）によると、アメリカ本土の約76％は不浸透性被覆率が1％未満、11％は不浸透性被覆率が1～10％、4％は推定不浸透性被覆率が11～20％、4.4％は推定不浸透性被覆率が21～40％、約4.4％は推定不浸透性被覆率が40％を超えると分類されています。^{[5] [6]}

総不浸透面積（TIA）は、計算では一般に不浸透面積（IC）と呼ばれ、分数（0～1）またはパーセンテージで表すことができます。TIAを推定する方法は多数あり、地理情報システム（GIS）を使用した国土被覆データセット（NLCD） ^[7]の使用、カテゴリ別TIA推定値による土地利用区分、一般化された開発面積率、人口密度とTIAの関係などが含まれます。^[6]

米国の NLCD 不浸透面データセットは、TIA 値を推定するために使用できる、GIS 対応形式で、高品質で全国的に一貫した土地被覆データセットを提供します。 ^[6] NLCD は、国全体で 30 メートル (900 m2) のピクセル解像度で、NLCD の人為的TIA の割合を一貫して定量化します。データセット内では、各ピクセルが 0 ～ 100 パーセントの範囲の TIA 値を持つように定量化されます。NLCD 不浸透面データセットによる TIA 推定は、個々の不浸透性地物の TIA 値ではなく、各ピクセルの集計 TIA 値を表します。たとえば、草地にある 2 車線道路の TIA 値は 100 パーセントですが、道路を含むピクセルの TIA 値は 26 パーセントになります。道路が (均等に) 2 つのピクセルの境界にまたがっている場合、各ピクセルの TIA 値は 13 パーセントになります。手動で区切られたTIAサンプル領域を含むNLCD 2001データセットのデータ品質分析によると、予測TIAと実際のTIAの平均誤差は8.8～11.4パーセントの範囲である可能性があることを示しています。^[5]

土地利用からのTIA推定は、大きな土地ブロックの土地利用区分を識別し、各区分の総面積を合計し、各面積に固有のTIA係数を掛けることによって行われます。 ^[6]土地利用区分は、フィールド調査、地図、計画およびゾーニング情報、および遠隔画像から、共通の土地利用を持つ地域を特定できるため、TIAの推定によく使用されます。土地利用係数法がよく使用されるのは、類似の地域を特定する計画およびゾーニングマップがGIS形式でますます利用できるようになっているためです。また、土地利用法は、土地利用の予測される変化を定量化する計画マップを使用して、将来の開発がTIAに及ぼす潜在的な影響を推定するために選択されます。^[8]文献のさまざまな研究による実際のTIA推定値と推定TIA推定値には大きな違いがあります。低密度や高密度などの用語は、地域によって異なる場合があります。^[9]住宅密度が1軒あたり0.5エーカーの場合、農村地域では高密度、郊外地域では中密度、都市地域では低密度に分類できます。グラナート（2010）^[6]は、文献中の30の研究から、異なる土地利用カテゴリーのTIA値を表にまとめています。

開発済み面積率（PDA）は、地図を使用して手動でTIAを推定するためによく使用されます。^[6] Multi-Resolution Land Characteristics Consortium（MRLCC）は、開発された地域を、少なくとも30パーセントの建造物で覆われている地域と定義しています^[10]）。Southard（1986）^[11]は、未開発地域を自然地域、農業地域、または散在する住宅開発地域と定義しました。彼は、開発済み面積率を使用してTIAを予測する回帰方程式を策定しました（表6-1）。彼は、ミズーリ州の23の流域のデータを使用して、対数べき関数を使用して方程式を策定しました。彼は、この方法は、大きな流域を迅速に定義し、利用可能な地図から手動でTIAを推定できるため有利であると指摘しました。グラナート（2010）^[6]は、アメリカ本土の10都市圏の262の河川流域のデータを用いて回帰式を作成した。流域面積は0.35～216平方マイル、PDA値は0.16～99.06パーセントであった。

TIA は、対象エリアの人口を推定し、回帰方程式を使用して関連する TIA を計算することによって、人口密度データから推定されます。 ^[6]人口密度データが使用されるのは、米国全体で全国的に一貫した国勢調査ブロック データが GIS 形式で利用できるためです。人口密度法は、将来の開発の潜在的な影響を予測するためにも使用できます。人口密度と TIA の関係には大きなばらつきがある可能性がありますが、地域的なばらつきが平均化されるため、このような推定値の精度は、流域面積が増加するにつれて向上する傾向があります。^[12] Granato (2010) ^{[6] は}、文献からの 8 つの人口密度関係と、USGS GAGESII データセットの 6,255 の流域のデータを使用して開発された新しい方程式を示す表を提供しています。^[13] Granato (2010) ^{[6] は、人口密度に関連する}住宅密度から TIA を推定する 4 つの方程式も提供しています。

TIA は、リモートセンシングによって抽出された不浸透性マップからも推定されます。リモートセンシングは、不浸透性表面の検出に広く利用されています。^{[14] [15]衛星画像と組み合わせた}ディープラーニングを使用した不浸透性領域の検出は、リモートセンシングと環境モニタリングにおける変革的な方法として登場しました。ディープラーニングアルゴリズム、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN) は、高解像度の衛星画像から不浸透性表面を識別して定量化する能力に革命をもたらしました。これらのモデルは、複雑な空間的およびスペクトル的特徴を自動的に抽出できるため、不浸透性表面と非不浸透性表面を非常に正確に区別することができます。^{[16] [17] [18]}

ここで、自然不浸透性地域とは、小規模および大規模な嵐の際に大量の表面流出をもたらす可能性がある土地被覆として定義されますが、一般的には浸透性地域として分類されます。 ^{[6]これらの地域は、ほとんどの高速道路および}都市の流出水の質の研究では、一般的には重要な雨水流出源とは見なされていませんが、大量の雨水流出を引き起こす可能性があります。これらの自然不浸透性地域には、開水域、湿地、岩の露頭、不毛地（不浸透性の低い自然土壌）、圧縮土壌の地域が含まれます。自然不浸透性地域は、その性質と先行条件に応じて、浸透過剰地表流、飽和地表流、または直接降水から雨水流出を引き起こす可能性があります。自然不浸透性地域の流出生成への影響​​は、高度に開発された地域よりもTIAの低い地域でより重要であると予想されます。

NLCD ^[19]は、自然不浸透域として機能する可能性のあるさまざまな土地被覆の普及率を定性的に測定するために使用できる土地被覆統計を提供します。開水域は、直接降雨が水路網を通って対象地点に雨水として到達する場合、自然不浸透域として機能する可能性があります。湿地は、地下水流出と飽和地表流が雨水流のかなりの部分を占める場合、暴風雨時に自然不浸透域として機能する可能性があります。河岸地域の不毛地帯は、浸透過剰地表流の発生源であるため、暴風雨時に自然不浸透域として機能する可能性があります。開発活動の影響を受けた一見浸透性のある地域は、不浸透域として機能し、浸透過剰地表流を生成する可能性があります。これらの暴風雨流は、名目浸透率に基づく流出を生成するための降水量または強度基準を満たさない暴風雨時にも発生する可能性があります。

開発された透水性地域は、開発とその後の使用により土壌が圧縮され、浸透率が減少する傾向があるため、不浸透性地域のように振舞う場合があります。たとえば、フェルトンとラル (1963) ^{[20] は}森林土壌と芝生の浸透率を測定し、開発活動の結果として浸透が 80 パーセント減少する可能性があることを示しました。同様に、テイラー (1982) ^{[21] は}郊外開発の前後の地域で浸透計テストを行い、建設活動による表土の変化と圧縮により浸透率が 77 パーセント以上減少したことを指摘しました。

• バイオスウェール
• ハードスケープ
• 透水性
• 疎水性土壌
• 浸透性（流体）
• 土壌クラスト
• 土壌封鎖
• 持続可能な都市排水システム
• 都市洪水

• Butler, D. および Davies, JW, 2000, Urban Drainage、ロンドン: Spon.
• ファーガソン、ブルース K.、2005 年、「Porous Pavements」、ボカラトン：CRC プレス。
• フレイザー、ランス、2005、「Paving Paradise: The Peril of Impervious Surfaces」、Environmental Health Perspectives、第 113 巻、第 7 号、A457-A462 ページ。
• 米国環境保護庁。ワシントン DC。「嵐の後」。文書番号 EPA 833-B-03-002。2003 年 1 月。

この記事には、米国地質調査所および連邦道路管理局のウェブサイトまたは文書からのパブリック ドメインの資料が組み込まれています。

• YouTube プレゼンテーション: 総不浸透面積 (TIA) は流出量と流出タイミングに影響します