Grid
RasterModelGrid などの格子を使い、DEM・水深・流量・土砂量などを同じ座標系上で扱います。GeoTIFF DEMを読み込む場合も、標高配列をノード値として登録する構成にできます。
Python / Landlab / Terrain & Hydrology Modeling
Landlab 概要・Pythonサンプル
Landlabは、地形・水文・地形変化モデルをPythonで組み立てるためのオープンソースライブラリです。 このページでは、DEMを使った流向・集水面積計算から、流域地形量、降雨流出、侵食・堆積、教育用コードまでを、図入りで整理します。
Overview
Landlabとは
Landlabは、格子、変数フィールド、物理プロセス部品を組み合わせて、地表面プロセスの数値モデルを作るためのPythonパッケージです。 DEMを使った流域解析、流向・集水面積計算、表面流、侵食・堆積モデルのプロトタイプに利用できます。
Fields
標高 topographic__elevation、集水面積 drainage_area、水深 surface_water__depth などを grid.at_node / grid.at_link に保持します。途中計算を可視化しやすい点が教育・検証に向いています。
Components
FlowAccumulator、OverlandFlow、LinearDiffuser、FastscapeEroder などのコンポーネントを組み合わせ、流域解析・流出解析・地形変化モデルを段階的に試作できます。
Basic Sample
入門サンプルの考え方
最小構成では、人工DEMまたはGeoTIFF DEMを読み込み、D8方向で流向を決め、各格子点の集水面積を計算します。
実データに置き換える場合は、DEMの標高配列を topographic__elevation に設定し、境界条件を流域出口に合わせて調整します。
- RasterModelGridで2次元格子を作成
- 標高データをLandlabのfieldとして登録
- 境界条件を設定し、流出先を明確化
- FlowAccumulatorで流向・集水面積を計算
- 地形量、流出、侵食・堆積へ段階的に拡張
Use Cases
追加した5つの利用例
Landlabを単なるライブラリ紹介ではなく、demo.godo-tys.jp上で「地形・水文解析の入口」として使えるよう、5つの利用例を図入りで整理しました。
01
DEMを使った流向・集水面積の計算
GeoTIFFなどのDEMをLandlabのRasterModelGridに載せ、FlowAccumulatorで各セルの流下先、流向、集水面積、流量相当量を計算する基本サンプルです。QGISやArcGISで作成した流域界・河道線と比較しながら、谷線・合流点・流域出口の妥当性を確認できます。
- DEMを topographic__elevation に登録し、投影座標系の格子間隔をm単位で扱う
- D8、D4相当の最急勾配、複数流向など、目的に応じてFlowDirectorを選択する
- flow__receiver_node、flow__upstream_node_order、drainage_areaを使って流下ネットワークを確認する
- 集水面積しきい値から谷線・河道候補を抽出し、既存河道データや現地知見と照合する
- 閉境界・開境界の設定により、流域外へ不自然に流れないように調整する
02
流域解析・地形量解析のプロトタイプ
勾配、集水面積、曲率、谷線密度、標高差、地形湿潤度のような指標を組み合わせ、崩壊危険度、土砂供給域、斜面流出域、河道への接続性を試作的に評価する使い方です。実務モデルに入れる前の仮説確認や説明資料作成に向いています。
- 勾配・集水面積・曲率・標高差を重ね、斜面と谷地形の関係を整理する
- 谷頭部、急勾配斜面、集水しやすい斜面、土砂供給源候補を抽出する
- ChiFinderやSteepnessFinderなどの地形解析コンポーネントへ発展させられる
- 砂防・斜面流出・土砂生産・河床変動モデルの前処理として利用する
- 出力をPNG、CSV、GeoTIFF、GeoJSONに変換し、QGISやWeb地図で確認する
03
降雨流出・表面流モデルの学習用サンプル
降雨ハイエトグラフ、表面水深分布、流下集中域、流域出口ハイドログラフの関係を、Pythonコードで段階的に確認する教育用サンプルです。OverlandFlowやキネマティックウェーブ型モデルに進む前の概念理解に使えます。
- 降雨強度・継続時間・休止時間を変えて、ピーク流量、到達時間、逓減部を比較する
- surface_water__depth、surface_water__discharge、water_surface__gradientなどの意味を整理する
- 地形勾配、粗度係数、流域形状がハイドログラフへ与える影響を確認する
- 表面水深、最大水深、流量分布、流下経路を図として保存する
- 実流域DEM、レーダー雨量、土地利用別粗度、浸透モデルへ拡張する入口にする
04
侵食・堆積・河床変動モデルの研究開発
流量・勾配に応じた侵食、斜面拡散、堆積傾向を簡易的に計算し、河床変動・地形変化モデルの研究開発に展開します。
- StreamPower系、Fastscape系、ErosionDeposition系の試作に利用
- 地形変化量 dz を出力し、侵食域・堆積域を図化
- 河床材料・土砂供給・地形更新モデルの前段検証に利用
- Landlabで概念検証後、実務向け2次元河床変動モデルへ接続
05
Pythonによる地形・水文解析コードの教育・説明資料
DEM入力からGrid作成、流向・集水、流出、侵食、結果図作成までを1本のPythonコードで説明する教材向けの構成です。
- 社内研修・大学演習・技術ブログ向けに使いやすい
- コードと図を対応させ、処理手順を追いやすくする
- QGIS・ArcGISの前処理結果をPythonで検証する教材にも展開可能
- demo.godo-tys.jp上で、説明資料とソースを同時に公開できる
01
Detailed Explanation
DEMを使った流向・集水面積の計算を詳しく見る
このサンプルの目的は、DEMから水がどちらへ流れるかを決め、下流側へ集水面積を累積して、谷線・合流点・流域出口を確認することです。Landlabでは、FlowDirectorが流下方向を決め、FlowAccumulatorがその流向に沿って集水面積や流量相当量を累積します。
処理手順
- GeoTIFF DEMを読み込み、NoData処理、投影座標系、格子間隔、単位を確認する
- RasterModelGridを作成し、DEMの標高値を topographic__elevation として登録する
- 流域外周や下流端に合わせて、閉境界・開境界を設定する
- FlowAccumulatorを実行し、flow__receiver_node、flow__link_to_receiver_node、drainage_areaを取得する
- 集水面積のしきい値を変えながら、谷線候補、支川合流点、流域出口を図化する
主な入力・出力・指標
| 名称 | 区分 | 説明 |
|---|---|---|
topographic__elevation | 入力 | 各ノードのDEM標高。実DEMではGeoTIFFやASCII Gridから読み込む。 |
flow__receiver_node | 出力 | 各ノードから見た流下先ノード。流向ネットワークの基本になる。 |
drainage_area | 出力 | そのノードに集まる上流面積。谷線・河道候補・出口判定に使う。 |
topographic__steepest_slope | 出力 | 最急勾配。斜面流出、侵食、危険度指標の基礎量になる。 |
平面直角座標系などm単位のDEMを使うと、集水面積や勾配の意味を整理しやすくなります。
地形に窪地が多い場合は、窪地処理、境界条件、流向方式の選択によって結果が大きく変わります。
QGISやArcGISで抽出した河道線と、Landlabで計算した集水面積の大きいセルを重ねると、DEM品質や流域界の不整合を確認できます。
02
Detailed Explanation
流域解析・地形量解析のプロトタイプを詳しく見る
流向・集水面積を計算した後は、勾配、曲率、集水面積、標高差、谷密度、流下距離などを組み合わせ、流域の特徴を数値指標として整理できます。砂防、斜面崩壊、土砂生産、河床変動、雨水流出の前処理として、どの場所が水や土砂を集めやすいかを把握する段階です。
処理手順
- DEMから勾配、局所起伏、曲率、集水面積を作成する
- 集水面積しきい値により谷線・河道候補を抽出する
- 急勾配かつ集水面積が一定以上の場所を、土砂供給域や流下集中域の候補として整理する
- 流域界、保全対象、既往災害位置、土地利用、地質などと重ねて仮説を検証する
- 解析結果をGeoTIFF、GeoJSON、CSVとして出力し、GISやWeb地図で説明できる形にする
主な入力・出力・指標
| 名称 | 区分 | 説明 |
|---|---|---|
勾配 | 斜面の急さ | 斜面流速、侵食ポテンシャル、崩壊危険度の基礎量。 |
集水面積 | 水の集まりやすさ | 谷線、河道候補、土砂流下経路、出口流量の概略把握に利用。 |
曲率・局所起伏 | 地形の凹凸 | 谷頭、尾根、凹地、遷急線などの抽出に利用。 |
χ指標・急峻度指標 | 河川地形の比較 | 流域間の侵食傾向や河道縦断形の比較に利用。 |
Landlabは解析ロジックをPythonで確認できるため、業務用GIS処理の前に指標の作り方を試す用途に向いています。
地形指標だけで危険度を断定せず、降雨、地質、土地利用、過去災害、現地状況と組み合わせて評価します。
しきい値を固定せず、複数ケースの比較図を作ると、説明資料として理解しやすくなります。
03
Detailed Explanation
降雨流出・表面流モデルの学習用サンプルを詳しく見る
このサンプルでは、RasterModelGrid上の地形に降雨を与え、表面水が斜面を流下して流域出口に集まる過程を学習します。降雨強度、継続時間、粗度係数、地形勾配、流域形状を変えながら、表面水深分布と流域出口ハイドログラフの変化を確認します。
処理手順
- 格子地形、境界条件、初期水深、Manning粗度係数を設定する
- 降雨ハイエトグラフを作成し、各時刻の降雨強度を入力する
- OverlandFlowまたは簡易キネマティックウェーブ型の処理で水深・流量を更新する
- 流域出口の流量を時系列として記録し、ハイドログラフを作成する
- 最大水深、最終水深、流量分布、流下集中域、ピーク流量、到達時間を比較する
主な入力・出力・指標
| 名称 | 区分 | 説明 |
|---|---|---|
rainfall__flux | 入力 | 降雨強度。mm/hrをm/sなどに変換して時間ループに与える。 |
surface_water__depth | 状態量 | 各ノードの表面水深。最大水深図や残留水深図に利用。 |
surface_water__discharge | 状態量 | リンク方向または単位幅流量として扱う流れの強さ。 |
water_surface__gradient | 状態量 | 水面勾配。流下方向や流量更新に関係する。 |
短時間強雨ではピークが立ちやすく、長時間降雨では総流出量や逓減部の違いが見えやすくなります。
粗度係数を大きくすると流速が遅くなり、ピーク到達が遅れる傾向を学習できます。
実務解析では、浸透、土地利用別粗度、河道、下水道、堤防、道路盛土などを別途扱う必要があります。
Sample Figures
サンプル図ギャラリー
以下のPNGを public/demo-data/landlab/ に追加しました。Astroでビルドすると、そのままLandlabページに表示されます。
Practical Notes
実務プロトタイプに使う場合の整理
Landlabは、HEC-RASやQGISのような完成済み実務GUIではなく、Pythonで地形・水文プロセスを分解して確認するための研究・教育・試作用ライブラリとして扱うと使いやすいです。 実務では、QGIS/ArcGISで整備したDEM・流域界・河道線・土地利用等を入力し、Landlabで流向・集水・地形変化の考え方を検証する構成が現実的です。
- GeoTIFF DEMをrasterioで読み込み、LandlabのRasterModelGridに変換する
- JGD2011平面直角座標系など、m単位の座標系で格子間隔と面積を管理する
- QGIS / ArcGISで作成した流域界、河道線、保全対象、土地利用を重ね合わせる
- 解析結果をPNGだけでなく、GeoTIFF、CSV、GeoJSONとして出力する
- 実務用の洪水氾濫、土砂流出、河床変動モデルに渡す前処理として活用する
おすすめの使い分け
「公式・設計計算」ではなく、解析ロジックの説明、モデル化方針の検討、Python教材、研究開発の初期検証に向いています。 その後、必要に応じて2次元河床変動、洪水氾濫、土砂移動などの専用モデルへ接続します。
データ処理フロー例
- QGIS/ArcGISでDEM、流域界、河道線を準備
- PythonでDEMを読み込み、Landlab gridへ変換
- FlowAccumulatorで流向・集水面積を確認
- 必要に応じて表面流・侵食・堆積モデルを追加
- PNG、CSV、GeoTIFF、GeoJSONとしてWebサイトやGISへ出力
Python Source Sample
Landlabサンプルコード
既存の入門サンプルに加えて、流向・集水面積、地形量、降雨流出、侵食・堆積までをまとめて説明できる拡張サンプルコードを追加しました。
実行環境には landlab、numpy、matplotlib が必要です。実DEMを使う場合は rasterio 等でGeoTIFFを読み込む構成に拡張します。
読み込み中...読み込み中...
PythonソースはHTMLへ直接埋め込まず、public/code/landlab/ 配下の外部 .py ファイルとして公開しています。
HTML側は fetch() で読み込んで表示するだけなので、ソースの差し替え・ダウンロード・Git管理がしやすくなります。
References
参考リンク
Landlabの詳細は、公式ドキュメント、チュートリアル、APIリファレンス、GitHubを参照してください。 FlowAccumulatorとFlowDirectorは流向・集水面積計算、OverlandFlowは降雨流出・表面流、ChiFinderやSteepnessFinderは流域地形量解析の参考になります。