(57)【要約】【課題】融雪水と積雪深の影響を考慮して斜面災害の危険度を適切に評価することができる融雪期斜面災害の危険度評価方法を提供する。【解決手段】降水量および融雪量の合計を実効雨量指数に換算して評価時点の実効融雪量を算出し、評価地域で過去に経験した積雪深および実効融雪量の経験値の組み合わせから、評価地域における積雪深に対応する実効融雪量の閾値を設定し、評価時点の実効融雪量と、評価時点の積雪深に対応する実効融雪量の前記閾値とを比較して、斜面災害の危険度を評価する。【選択図】図２
2020094472.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
降水量および融雪量の合計を実効雨量指数に換算して実効融雪量を算出し、
評価地域で過去に経験した積雪深および実効融雪量の経験値の組み合わせから、評価地域における積雪深に対応する実効融雪量の閾値を設定し、
評価時点の実効融雪量と、評価時点の積雪深に対応する実効融雪量の前記閾値とを比較して、斜面災害の危険度を評価する、
融雪期斜面災害の危険度評価方法。
【請求項２】
前記閾値は、評価時点の積雪深に対応する実効融雪量の経験値の最大値である、
請求項１に記載の融雪期斜面災害の危険度評価方法。
【請求項３】
前記閾値は、評価時点の積雪深に対応する、実効融雪量の経験値の平年値である、
請求項１に記載の融雪期斜面災害の危険度評価方法。
【請求項４】
前記閾値は、評価時点の積雪深に対応する実効融雪量の確率年に相当する値である、
請求項１に記載の融雪期斜面災害の危険度評価方法。
【請求項５】
実効融雪量Ｒｃは、数式１により算出する、
請求項１から４のいずれか１項に記載の融雪期斜面災害の危険度評価方法。
【数１】
2020094472.tif 000014
【数２】
2020094472.tif 000015
ただし、Ｔは半減期（ｈｏｕｒ）、Δtは単位時間（ｈｏｕｒ）、ｒ（ｉ）はｉステップ時点の降水量と融雪量の合算値（ｍｍ／ｈｏｕｒ）、Ｒｃ（ｉ）はｉステップ時点の実効融雪量（ｍｍ）、Ｒｃ（ｉ−１）はＲｃ（ｉ）の単位時間前の実効融雪量（ｍｍ）である。
【請求項６】
前記融雪量は、地域気象観測システムの計測データを用いて算出する、
請求項１から５のいずれか１項に記載の融雪期斜面災害の危険度評価方法。
【請求項７】
前記融雪量は、複数の地域気象観測システムの計測データを用いて数式３により推定された評価地点の気象要素に基づいて算出される、
請求項６に記載の融雪期斜面災害の危険度評価方法。
【数３】
2020094472.tif 000016
【数４】
2020094472.tif 000017
ただし、ｕ（ｘ）は評価地点ｘにおける気象要素、Ｎは推定に用いる地域気象観測システムの数、ｕ（ｘｉ）は地域気象観測システム地点ｘｉにおける気象要素、ｗｉは地域気象観測システムｉの重み、ｄ（ｘ，ｘｉ）は評価地点ｘと地域気象観測システム地点ｘｉとの距離（ｋｍ）、Ｐは距離指数である。
【請求項８】
入力部および表示部を備えた端末装置と、
前記端末装置と通信可能なサーバ装置と、を備え、
前記端末装置は、融雪期斜面災害の危険度評価を行う評価地域の入力を受け付けて、評価地域を前記サーバ装置に送信し、
前記サーバ装置は、前記端末装置から評価地域を受信し、評価地域で過去に経験した積雪深および実効融雪量の経験値の組み合わせから、評価地域における積雪深に対応する実効融雪量の閾値を設定し、評価時点の実効融雪量と、評価時点の積雪深に対応する実効融雪量の前記閾値とを比較し、比較結果を前記端末装置に送信し、
前記端末装置は、前記サーバ装置から受信した比較結果を表示する、
融雪期斜面災害の危険度評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、融雪期斜面災害の危険度評価方法および融雪期斜面災害の危険度評価システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
積雪地域の斜面では融雪水を誘因として斜面災害が引き起こされることがある。このような融雪期の斜面災害に鉄道の列車や道路を通行する自動車が巻き込まれる危険性を低減させるためには、融雪期の斜面災害が発生しやすい時期を適量的な危険度評価指標によって逐次把握し、危険性が高いと判断された場合には通行を禁止するなどの警戒対応が有効であると考えられる。そこで、融雪量に応じた定量的な斜面の危険度評価手法の開発が望まれる。斜面の土中水分の増加と斜面の不安定化の間には密接な関係があるため、融雪期の斜面災害の危険度を考慮する上では、地盤内に貯留された水分の状態を適切に評価する手法が有効であると考える。そこで、同評価手法として、融雪量を降水量に合算した実効雨量（以下、実効融雪量と呼ぶ）が一定の閾値を超過した場合に斜面災害の危険性が高まったと判断する手法を検討している。なお、この閾値を設定する手法として、当該地域が過去に経験した融雪量に基づいて設定することを想定している。
【０００３】
同評価手法の閾値の設定方法として、現地の過去一定期間（例えば１０年間）に経験した実効融雪量の最大値を閾値に設定することが考えられる。実効融雪量が過去に経験していないレベルまで高まった状況では、土中水分も過去と比べて著しく増加しているため、斜面の不安定化に対して警戒が必要になると想定される。したがって、過去の実効融雪量の経験値の最大値を基準に警戒閾値を設定することは、一定の妥当性を有するものと判断出来る。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】栗原靖，宍戸真也，飯倉茂弘，高橋大介，鎌田慈：融雪水の積雪底面流出量の推定手法，鉄道総研報告，Ｖｏｌ．２７，Ｎｏ．１１，２０１３．１１
【非特許文献２】高柳剛，佐藤亮太，欅健典，太田直之：融雪期に発生した土砂災害と雨量指数の関係に関する考察，第５１回地盤工学研究発表会，２０１６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、積雪が多く残存する条件では積雪荷重が斜面表層の滑りを誘発するように影響することがあるため、同レベルの実効融雪量の状態であったとしても、積雪が多い環境の方が融雪水を誘因とする斜面崩壊が生じる危険性がより高くなる場合がある。このことから、単純に現地における過去最大の経験実効融雪量に基づいて一律に閾値を決定すると、積雪が多い状態では、実効雨量が閾値より少ない条件でも斜面災害が発生するケースがあり、既往の閾値の設定手法ではこのような斜面災害の危険性を見逃す可能性があった。
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、融雪水と積雪深の影響を考慮して斜面災害の危険度を適切に評価することができる融雪期斜面災害の危険度評価方法および融雪期斜面災害の危険度評価システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明の融雪期斜面災害の危険度評価方法は、降水量および融雪量の合計を実効雨量に換算して実効融雪量を算出し、評価地域で過去に経験した積雪深および実効融雪量の経験値の組み合わせから、評価地域における積雪深に対応する実効融雪量の閾値を設定し、評価時点の実効融雪量と、評価時点の積雪深に対応する実効融雪量の前記閾値とを比較して、斜面災害の危険度を評価する。
積雪深および実効融雪量の経験値の組み合わせでは、積雪が多い場合に経験する実効融雪量は低くなる傾向になる。そのため、評価時点の積雪深に対応する実効融雪量の閾値を設定するとき、積雪が多い場合の実効融雪量の閾値を低く設定する。これにより、積雪深が多い場合に実効融雪量が低くても発生する融雪期の斜面災害の危険度を適切に評価することができる。すなわち、融雪水と積雪深の影響を考慮して斜面災害の危険度を適切に評価することができる。
【０００８】
前記閾値は、評価時点の積雪深に対応する実効融雪量の経験値の最大値であってもよい。
前記閾値は、評価時点の積雪深に対応する実効融雪量の経験値の平均値であってもよい。
前記閾値は、評価時点の積雪深に対応する実効融雪量の再現期間（確率年）から統計的に定められる値であってもよい。
上記のような考え方に基づき、様々な閾値のレベルを設定することができる。
【０００９】
実効融雪量Ｒｃは、数式１および２による漸近式によって算出できる。
【００１０】
【数１】
2020094472.tif 000003
【００１１】
【数２】
2020094472.tif 000004
【００１２】
ただし、Ｔは半減期（ｈｏｕｒ）、Δtは単位時間（ｈｏｕｒ）、ｒ（ｉ）はｉステップ時点の降水量と融雪量の合算値（ｍｍ／ｈｏｕｒ）、Ｒｃ（ｉ）はｉステップ時点の実効融雪量（ｍｍ）、Ｒｃ（ｉ−１）はＲｃ（ｉ）の単位時間前の実効融雪量（ｍｍ）である。
これにより、初期状態ｔ＝０から所定の経過時間後ｔ＝ｉ×Δtの実効融雪量Ｒｃを簡易に算出できる。
【００１３】
前記融雪量は、独自に観測装置を設置して地域の融雪量を観測することや、地域気象観測システムの計測データを用いて算出することで得られる。
なお公的な気象観測項目を用いて融雪量を算出すれば、観測装置を必要としないため、低コストに融雪量を算出することができる。
【００１４】
前記融雪量は、複数の地域気象観測システムの計測データを用いて数式３により推定された評価地点の気象要素に基づいて算出される。
【００１５】
【数３】
2020094472.tif 000005
【００１６】
【数４】
2020094472.tif 000006
ただし、ｕ（ｘ）は評価地点ｘにおける気象要素、Ｎは推定に用いる地域気象観測システムの数、ｕｉ（ｘｉ）は地域気象観測システム地点ｘｉにおける気象要素、ｗｉは地域気象観測システムｉの重み、ｄ（ｘ，ｘｉ）は評価地点ｘと地域気象観測システム地点ｘｉとの距離（ｋｍ）、Ｐは距離指数である。
これにより、融雪量が精度よく算出される。
【００１７】
本発明の融雪期斜面災害の危険度評価システムは、入力部および表示部を備えた端末装置と、前記端末装置と通信可能なサーバ装置と、を備え、前記端末装置は、融雪期斜面災害の危険度評価を行う評価地域の入力を受け付けて、評価地域を前記サーバ装置に送信し、前記サーバ装置は、前記端末装置から評価地域を受信し、評価地域で過去に経験した積雪深および実効融雪量の経験値の組み合わせから、評価地域における積雪深に対応する実効融雪量の閾値を設定し、評価時点の実効融雪量と、評価時点の積雪深に対応する実効融雪量の前記閾値とを比較して、比較結果を前記端末装置に送信し、前記端末装置は、前記端末装置から受信した比較結果を表示する。
これにより、事業者は、端末装置から簡単に評価結果を閲覧できるため、融雪期の巡回点検等に活用できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】ケース１における積雪深と実効融雪量との関係を示すグラフ。
【図２】ケース１における積雪深と経験実効融雪量の最大値および平年値との関係を示すグラフ。
【図３】積雪深と各確率年に相当する経験実効融雪量の関係を示すグラフ。
【図４】ケース１における災害当該年度の実効融雪量と閾値との関係を示すグラフ。
【図５】ケース３における災害当該年度の実効融雪量と閾値との関係を示すグラフ。
【図６】災害発生年の実効融雪量と閾値との関係を示すグラフ。
【図７】評価地点の融雪量の実測値と、融雪モデルによる融雪量の推定値との関係を示すグラフ。
【図８】融雪期斜面災害の危険度評価システムの解析フローチャート。
【図９】端末装置の表示例。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、実施形態の融雪期斜面災害の危険度評価方法を、図面を参照して説明する。
（実効融雪量の算出）
斜面の土中水分の増加と斜面の不安定化の間には密接な関係があるため、融雪期の斜面安定性を考慮する上では、地盤内に貯留された水分の状態を適切に評価する手法が有効であると考える。本発明では、鉄道会社で降雨時運転規制に利用されている実効雨量指数（土中水分挙動を簡易なタンクモデルで表現する雨量指標の一種）を応用し、単位時間あたり（例えば１時間あたり）の降水量および融雪量の合計を実効雨量指数に換算した値である実効融雪量を逐次算出する。そして、実効融雪量があらかじめ定めた閾値を超えた場合に斜面が不安定化したと判断する。なお、融雪量には表面融雪量および積雪底面流出量の２種類がある。表面融雪量は、積雪表面での融雪量である。積雪底面流出量は、融雪水の積雪層内浸透に伴う流出の遅れ時間を考慮し、積雪の底面から流出する融雪水量である。融雪災害危険度評価手法は融雪災害の発生を早期に評価する必要があることから、実効融雪量の評価には表面融雪量を用いることとする。ここで、実効融雪量を求める漸近式を数式３に示す。
【００２０】
【数５】
2020094472.tif 000007
【００２１】
【数６】
2020094472.tif 000008
【００２２】
ただし、Ｔは半減期（ｈｏｕｒ）、Δtは単位時間（ｈｏｕｒ）、ｒ（ｔ）は時刻tの降水量と融雪量の合算値（ｍｍ／ｈｏｕｒ）、Ｒｃ（ｔ）は時刻tの実効融雪量（ｍｍ）、Ｒｃ（ｔ−１）はＲｃ（ｔ）の単位時間前の実効融雪量（ｍｍ）である。
これにより、t時間経過後の実効融雪量Ｒｃを簡易に算出できる。
なお実効融雪量の算定式は数式５により表すことも可能である。
【００２３】
【数７】
2020094472.tif 000009
【００２４】
ただし、Ｒｃ（ｔ）は時刻ｔの実効融雪量（ｍｍ）、ｒ（ｔ）は時刻ｔの単位時間の降水量＋融雪量（ｍｍ／ｈｏｕｒ）、ｘは時刻ｔ以前の所定時刻（例えば、融雪期の開始時点の時刻）から時刻ｔまでの時間（ｈｏｕｒ）、Ｔは半減期（ｈｏｕｒ）である。
【００２５】
本手法では現地（危険度の評価地点または評価地域）における融雪量の情報を必要とするため、熱収支法に基づく融雪評価モデルにより、当該地域周辺の地域気象観測システム（アメダス）のデータ（気温・風速・日照時間・降水量・積雪深）を用いて融雪量を求めた（非特許文献１参照）。また、実効融雪量には２４時間以上の半減期を適用することで、融雪期ののり面内の土中水分挙動と実効融雪量の相関性が向上することが、既往の研究（非特許文献２参照）より分かっている。そのため、本発明では半減期に２４時間を採用した。ただし、半減期には２４時間以外の値を採用しても構わない。
【００２６】
（融雪量の推定）
評価地点の融雪量は、アメダスの気象データを用いて求める。評価地点にアメダスが存在しない場合は、評価地点周辺に存在するアメダスの気象データを利用することが考えられる。本発明では、評価地点周辺に存在する複数のアメダスの気象データから評価地点の気象要素を推定し、推定した気象要素に基づいて評価地点の融雪量を算出する。
【００２７】
評価地点の気象要素を複数のアメダスの気象データから推定する手法として、逆距離加重法（ＩＤＷ法）を用いる。ＩＤＷ法は、離散データから空間的な補正を行う際に用いられる方法である。例えば、○○県内の年平均気温など、時間および空間分解能が大きい要素などに用いられる。
ＩＤＷ法は、評価地点と各アメダス地点との地点間距離に応じた重みづけから補正する方法である。評価地点の気象要素は、数式８および数式９によって求められる。
【００２８】
【数８】
2020094472.tif 000010
【００２９】
【数９】
2020094472.tif 000011
【００３０】
ただし、ｕ（ｘ）は評価地点ｘにおける気象要素、Ｎは推定に用いるアメダスの数、ｕ（ｘｉ）はアメダス地点ｘｉにおける気象要素、ｗｉはアメダスｉの重み、ｄ（ｘ，ｘｉ）は評価地点ｘとアメダス地点ｘｉとの距離（ｋｍ）、Ｐは距離指数である。本発明では、Ｐは一律２とした。また、例えば評価地点が標高の高い峠であり、アメダスがその両端の麓のような標高の低い場所にしかない場合には、特に気温のように標高依存の大きい要素については、ＩＤＷ法のみの補正では不十分であると考えられる。そこで本発明では、ＩＤＷ法による補正に加え、標高補正を組み合わせた方法で評価地点の気象要素を推定する。なお、気温減率は一律０．６５℃／１００ｍとした。
【００３１】
上述した融雪量の推定方法の有効性について検証した。
図７は、評価地点の融雪量の実測値と、融雪モデルによる融雪量の推定値との関係を示すグラフである。図７には、以下の手法ａ，ｂ，ｃで算出した推定値が示される。手法ａは、評価地点のアメダスで観測した気象データを融雪モデルに入力して推定値を算出する手法である。手法ｂは、上述した本発明の手法であって、評価地点周辺の３地点のアメダスで観測した気象データから評価地点の気象要素を推定し、推定した気象要素を融雪モデルに入力して推定値を算出する手法である。手法ｃは、評価地点周辺の１地点のアメダスで観測した気象データを融雪モデルに入力して推定値を算出する手法である。図７では、手法ａによる推定値の二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）が実線で示される。手法ｂによる推定値が丸のプロットで示され、手法ｂによる推定値のＲＭＳＥが破線で示される。手法ｃによる推定値が四角のプロットで示され、手法ｃによる推定値のＲＭＳＥが二点鎖線で示される。
【００３２】
手法ｃの場合には、融雪量が５ｍｍ／ｈを超える場合に融雪量を過大に推定する傾向にあり、ＲＭＳＥは０．７ｍｍ／ｈである。手法ｂの場合には、推定値の過大過小評価は改善し、手法ｃに比べてＲＭＳＥは小さく０．４ｍｍ／ｈである。手法ｂのＲＭＳＥは、手法ａと概ね同程度である。以上の結果から、本発明の手法ｂを採用することにより、特に評価地点の半径約２０ｋｍに複数のアメダスがある場合には、手法ａと同程度の推定誤差で融雪量を推定できる。全国のアメダスの平均的な配置間隔は３０〜４０ｋｍと言われており、今回の解析結果によれば約２０ｋｍ離れた地点まで気象要素の推定が有効であることから、鉄道沿線の多くの地域で融雪モデルが適用可能と考えられる。
【００３３】
（閾値の設定）
実効融雪量を用いた融雪災害危険度評価の判断基準となる閾値の設定方法を以下に述べる。
同評価手法の判断基準となる閾値は現地で過去一定期間（例えば１０年間）に経験した積雪深と実効融雪量に基づいて定める。なお現地の積雪深と実効融雪量は、現地近傍（半径２０ｋｍ圏内程度を目安）で観測された気象データに基づいて定める。閾値の妥当性については、過去の被災事例を本評価手法の適用により補足可能か確認することによって検証している。具体的には過去の鉄道における融雪災害箇所（１０事例）を利用して適用性を検討している。これらの事例は、気象庁のアメダス近傍（半径２０ｋｍ圏内）で災害が発生しており、盛土・切土のり面の災害（地山の風化による崖崩れ等を除く）であり、かつ発生日時の記録が残っているといった特徴を有する。これらの事例につき、災害発生年次を含む過去１０年間の当該地域における実効融雪量を近接アメダスデータに基づいて算出した。表１に分析箇所一覧を示す。
【００３４】
【表１】
2020094472.tif 000012
【００３５】
比較例としての閾値Ａ、実施例としての閾値ＢおよびＣを以下のように設定する。過去１０年間（ただし融雪災害発生年は除く）に経験した実効融雪量の最大値として閾値Ａを設定する。積雪深の影響に応じて補正した実効融雪量の最大値として閾値Ｂを設定する。積雪深の影響に応じて補正した実効融雪量の平年値として閾値Ｃを設定する。
【００３６】
閾値Ａについては、実効融雪量が過去に経験していないレベルまで高まった状況では、土中水分の増加による斜面の不安定化に対して警戒が必要と想定される。そのため、閾値Ａについては一定の妥当性を有するものと判断出来る。一方、過去に経験した実効融雪量の最大値として設定した閾値Ａより少ない実効融雪量でも、積雪が多く残存する条件では、積雪荷重等の影響により斜面崩壊が生じるリスクが高くなる可能性がある。そこで、積雪深ごとに経験した実効融雪量を把握し、残存する積雪深に応じて閾値Ａを引き下げ、閾値ＢおよびＣを設定することとした。
【００３７】
表１のケース１の事例を例に、残存する積雪深に応じて閾値Ａを引き下げる方法について説明する。図１に、被災箇所近郊のアメダステータを用いて２０１２年から１０年間遡った実効融雪量と積雪深さの関係を示す（災害発生年度の２０１０〜２０１２年は外している）。図１より当該箇所では積雪深が低い状態であるほど高い実効融雪量を経験したことが分かる。これは、積雪深が低い融雪期末期の方が気温は高い状態となり、経験する実効融雪量が増加するためである。一方で気温が低く積雪深が高い融雪初期において高い実効融雪量を経験することは稀である。このことから、単純に過去最大の経験実効融雪量に基づいて一律に閾値Ａを決定すると、積雪が高い状態で、かつ多量の降雨や融雪が作用したケースについて斜面の不安定化を見逃す可能性がある。そのため、残存する積雪深に応じて閾値Ａを引き下げる手法が有効であると考える。
【００３８】
図２に、０．１ｍ刻みの積雪深Ｈｓに応じた経験実効融雪量Ｒｃの最大値を示す。この値の直線近似式を導出すると、積雪深Ｈｓを変数とした関数が得られる。経験実効融雪量の最大値を融雪災害の警戒閾値として設定する閾値Ｂについては、積雪深Ｈｓに応じて閾値Ａを引き下げるための関数として同近似式を用いることができる。また図２に、積雪深Ｈｓに応じた経験実効融雪量Ｒｃの平年値を併せて示す。この経験実効融雪量Ｒｃの平年値についても同様の関数を導出することで、閾値Ｃについて積雪深Ｈｓに応じて閾値Ａを引き下げる補正が可能である。
【００３９】
図３は、積雪深と経験実効融雪量の所定の再現期間（確率年）に相当する値との関係を示すグラフである。経験実効融雪量の所定の再現期間（確率年）に相当する値は、過去の経験実効融雪量のデータに基づいて統計分析によって求める。統計分析においてはガンベル分布などの確率分布を利用する。図３には、０．１ｍ刻みの積雪深Ｈｓごとの経験実効融雪量Ｒｃの分布が縦線で示されている。縦線の上端の黒丸が最大値であり、下端の黒丸が最小値である。また図３には、経験実効融雪量Ｒｃの分布から算出された所定の再現期間（確率年）に相当する値のグラフが記載されている。確率年は自然現象等の発生確率を表す単位であり、「確率年（１／１０）」は１０年に１度の確率で発生することを表す。図３には、確率年（１／１０）、確率年（１／５）および確率年（１／２）のグラフが記載されている。このとき、積雪深Ｈｓに対応した各確率年の経験実効融雪量Ｒｃを、積雪深Ｈｓに対応した実効融雪量の閾値とすることが可能である。すなわち、確率年（１／１０）の実効融雪量を閾値Ｄに、確率年（１／５）の実効融雪量を閾値Ｅに、確率年（１／２）の実効融雪量を閾値Ｆに設定する。これにより、積雪深Ｈｓに応じて閾値Ａを様々なレベルに引き下げることができる。なお、確率年には上記以外の値を採用しても構わない。
【００４０】
このように、積雪深および実効融雪量の２つのパラメータにより、融雪期斜面災害の危険度の分布が２次元的に表現される。図２に示す実効融雪量の最大値および平年値の直線近似式や、図３に示す実効融雪量の確率年のグラフは、危険度分布において隣り合う危険度の境界線（閾値）として機能する。
【００４１】
（実効融雪量と閾値との比較）
表１に示す１０事例のうち、代表例としてケース１、ケース３の災害当該年度の実効融雪量と各閾値との関係を図４、図５に示す。図４に示すケース１では、災害発生時の実効融雪量が全ての閾値ＡＢＣを上回ってから災害が発生している。すなわち、すべての閾値ＡＢＣにおいて災害を捕捉できていることがわかる。図５に示すケース３では、災害発生時の実効融雪量が閾値ＢＣを上回ってから、閾値Ａを上回る前に災害が発生している。この場合、閾値Ａでは災害を捕捉できないが、閾値ＢＣでは災害を捕捉できている。すなわち、積雪深に応じて閾値Ａを引き下げる補正を行うことによって捕捉が可能となった。なお、災害状況の資料による分析から、災害当時の写真を観察すると、崩壊面は比較的乾燥していた。そのことから、積雪のグライド現象など積雪荷重が影響した融雪災害と想定される。このような事例については、積雪を考慮することによって災害の捕捉率が向上する。
【００４２】
表１に示す１０事例について、融雪災害発生時の実効融雪量と各閾値の関係について、整理した結果を表２に示す。
【００４３】
【表２】
2020094472.tif 000013
【００４４】
表２では、災害発生時の実効融雪量が閾値を超えていた（災害発生を捕捉できた）件数の、全事例数に対する割合を、閾値ごとの災害捕捉率としている。また表２では、災害発生を捕捉できた閾値について網掛けを施している。今回の検討において災害捕捉率は、閾値Ａで５０％程度、閾値Ｂで７０％程度、閾値Ｃで９０％程度となった。なお閾値Ｃでは高い災害捕捉率となっているものの、実効融雪量が閾値Ｃを超過する機会は数多いと想定され、閾値Ｃを超過しても災害が発生しない事例（空振り事例）は多くなる。閾値の設定においては、上記の災害捕捉率と空振り事例数のバランスを考慮して設定する必要がある。
【００４５】
以上の検討により得られた結果を以下にまとめる。
（１）融雪期斜面災害の危険度評価に実効融雪量を利用する手法に一定の有効性を確認することができた。
（２）上記危険度評価手法において、危険度を判定するための閾値を過去に経験した実効融雪量に基づいて設定する場合、積雪深の影響を考慮する事で、災害捕捉率が向上することが分かった。
【００４６】
（危険度評価方法の利用例）
以上に説明した融雪期斜面災害の危険度評価方法の利用例について説明する。
まず、融雪期斜面災害が懸念される評価地点を抽出する。次に、評価地点における現在（評価時点）の実効融雪量および積雪深を把握する。実効融雪量は、数式３または数式５により算出する。積雪深につき、アメダスで測定可能な場合は実測値を利用する。アメダスで実測不可能な場合は、アメダス４要素（気温、降水量、風速、日照時間）から算出した推定値を利用する。いずれの場合にも、評価地点の近傍（例えば２０ｋｍ以内）のアメダスの測定値を使用する。なお、アメダスの測定地点と評価地点との地理的関係から、アメダスの測定値を補正して使用してもよい。
【００４７】
次に、現在の積雪深Ｈｓに対応する実効融雪量Ｒｃの閾値ＢおよびＣを設定する。閾値ＢおよびＣの設定は、評価時点毎に過去の経験実効融雪量と積雪深の関係から図２に相当するグラフを作製し、同グラフに基づいて行う。
次に、現在の実効融雪量と閾値ＢおよびＣとを比較する。現在の実効融雪量が閾値Ｃ以下の場合、斜面災害の危険度は小さいと判断する。現在の実効融雪量が閾値Ｃを超えて閾値Ｂ以下の場合、斜面災害の危険度は中程度と判断する。現在の実効融雪量が閾値Ｂを超える場合、斜面災害の危険度が極めて大きいと判断する。次に、危険度に応じた警告を発令する。警告に応じて、評価地点の目視確認や、鉄道車両の運転制限（職員による線路巡回、徐行運転、運行停止）などの災害回避対策を実施する。
【００４８】
なお、閾値ＢおよびＣの設定に代えて、閾値Ｄ，ＥおよびＦを設定してもよい。閾値Ｄ，ＥおよびＦの設定は、図３のグラフに基づいて行う。
図６は、災害発生年の実効融雪量と閾値との関係を示すグラフである。次に、現在の実効融雪量と閾値Ｄ，ＥおよびＦとを比較する。現在の実効融雪量が閾値Ｆ以下の場合、斜面災害の危険度は小さいと判断する。現在の実効融雪量が閾値Ｆを超えて閾値Ｅ以下の場合、斜面災害の危険度は中程度と判断する。現在の実効融雪量が閾値Ｅを超えて閾値Ｄ以下の場合、斜面災害の危険度が大きいと判断する。現在の実効融雪量が閾値Ｄを超える場合、斜面災害の危険度が極めて大きいと判断する。次に、危険度に応じた警告を発令する。警告に応じて、評価地点の目視確認や、鉄道車両の運転制限（職員による線路巡回、徐行運転、運行停止）などの災害回避対策を実施する。
【００４９】
（融雪期斜面災害の危険度評価システム）
融雪期斜面災害の危険度評価システムについて説明する。
融雪期斜面災害の危険度評価システムは、サーバ装置と、端末装置と、を有する。サーバ装置は、例えば融雪災害情報センターなどに配置される。サーバ装置は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、補助記憶装置などを備える。補助記憶装置は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成され、情報を記憶する。サーバ装置は、メモリまたは補助記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより、融雪期斜面災害の危険度評価装置として機能する。サーバ装置は、インターネット回線などを介して、アメダスのデータベースおよび端末装置と通信可能である。端末装置は、例えば鉄道事業者などのユーザの事務所に配置される。端末装置は、例えばパーソナルコンピュータである。端末装置は、キーボードなどの入力部と、ディスプレイなどの表示部と、を有する。
【００５０】
図８は、融雪期斜面災害の危険度評価システムの解析フローチャートである。
最初に、初期設定を実施する（Ｓ１０）。端末装置は、評価地点および対象アメダス並びに両者の地点情報の入力を受け付ける。ユーザは、端末装置に対して各種情報を入力する。ユーザは、評価地点を選択・決定して入力する（Ｓ１２）。ユーザは、対象アメダスを決定して入力する（Ｓ１４）。対象アメダスは、評価地点の融雪量の推定に利用する評価地点周辺のアメダスである。端末装置は、入力された評価地点に基づいて、評価地点から所定距離の範囲内に存在するアメダスを自動的に決定してもよい。ユーザは、評価地点の地点情報およびアメダスの地点情報を入力する（Ｓ１６）。地点情報は、緯度および経度などである。端末装置は、決定されたアメダスに基づいて、予め登録されたアメダスの地点情報を入手してもよい。端末装置は、入力・決定された評価地点等の情報をサーバ装置に送信する。
【００５１】
次に、警備閾値を設定する（Ｓ２０）。サーバ装置は、評価地点等の情報を端末装置から受信する。サーバ装置は、インターネット回線を経由して、アメダスのデータベースから、複数のアメダスにおける過去のアメダスデータを入手する（Ｓ２２）。アメダスデータとして、気温・風速・日照時間・降水量・積雪深のデータを入手する。サーバ装置は、アメダスデータを補正して、評価地点の気象要素を推定する（Ｓ２４）。サーバ装置は、数式８および数式９により評価地点の気象要素を算出する。サーバ装置は、評価地点の実効融雪量を計算する（Ｓ２６）。サーバ装置は、数式５から数式７により評価地点の実効融雪量を算出する。サーバ装置は、例えば過去２０年の冬季の実効融雪量を算出する。サーバ装置は、極値統計から積雪深ごとの実効融雪量の再現期待値を計算する（Ｓ２７）。すなわち、サーバ装置は、図３に相当するグラフを作成する。サーバ装置は、再現期待値から警備閾値を設定する（Ｓ２８）。すなわち、サーバ装置は、図３に相当するグラフのそれぞれを積雪深に対応する災害捕捉閾値として設定する。このように、サーバ装置は、評価地域で過去に経験した積雪深および実効融雪量の経験値の組み合わせから、評価地域における積雪深に対応する実効融雪量の閾値を設定する。
【００５２】
次に、実況値のモニタリングを実施する（Ｓ３０）。サーバ装置は、インターネット回線を経由して、アメダスのデータベースから、複数のアメダスにおける現在（評価時点、リアルタイム）のアメダスデータを入手する（Ｓ３２）。サーバ装置は、アメダスデータを補正して、評価地点の気象要素を推定する（Ｓ３４）。サーバ装置は、評価地点の実効融雪量の実況値（現在値、評価時点の実効融雪量）を計算する（Ｓ３６）。サーバ装置は、評価地点の実効融雪量を、例えば１時間ごとに逐次計算する。サーバ装置は、積雪深の実況値（現在値、評価時点の積雪深）に対応する実効融雪量の警備閾値と、実効融雪量の実況値とを比較して、融雪災害の発生危険度を評価する（Ｓ３８）。すなわち、サーバ装置は、評価時点の実効融雪量と、評価時点の積雪深に対応する実効融雪量の前記閾値とを比較する。サーバ装置は、比較結果を端末装置に送信する。
【００５３】
端末装置は、サーバ装置から受信した比較結果を表示する。
図９は、端末装置の表示例である。表示画面４０の左上の第１欄４１には、地図上に評価地点が表示される。表示画面４０の左下の第２欄４２には、評価地点の実況値が表示される。実況値として、例えば気温、積雪深および実効融雪量が表示される。表示画面４０の右下の第３欄４３には、評価地点における積雪深および融雪量の時間変化のグラフが、過去数か月間にわたって表示される。表示画面４０の右上の第４欄４４には、警備閾値と実効融雪量の実況値との比較結果のグラフが表示される。第４欄４４のグラフは、図６に相当するグラフである。警備閾値として、図６と同様に複数の再現期待値のグラフが表示される。ユーザは、第４欄４４のグラフなどに基づいて、融雪災害の危険度を確認する。
【００５４】
上述した融雪期斜面災害の危険度評価システムの処理は、鉄道事業者などのユーザが指定のＵＲＬにアクセスすることで実施可能である。これにより、ユーザは、随時更新される解析結果を確認することができる。したがって、融雪災害の危険度が高まっている時期をユーザが自ら確認することができ、警備出動や鉄道車両の運転規制などの要否判断を支援するシステムとして活用することができる。
【００５５】
以上、本発明の一実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の構成の変更、組み合わせ、削除等も含まれる。
【図１】
2020094472.tif 000018
【図２】
2020094472.tif 000019
【図３】
2020094472.tif 000020
【図４】
2020094472.tif 000021
【図５】
2020094472.tif 000022
【図６】
2020094472.tif 000023
【図７】
2020094472.tif 000024
【図８】
2020094472.tif 000025
【図９】
2020094472.tif 000026