自然災害科学 J. JSNDS 37 -3 295 -311（2018 ）単一の X バンド MP レーダーとC バンドレーダーを活用した山地域における土砂災害危険度推定
渡邊 彩花1・相馬 一義2・大石 哲3・佐野 哲也4・柿澤 一弘5・馬籠 純2・
石平 博2・市川 温6・末次 忠司2・砂田 憲吾2

Estimation of shallow landslide risk in a mountainous area using
a single X-band multi-parameter radar and C-band radars
Ayaka WATANABE1, Kazuyoshi SOUMA2, Satoru OISHI3, Tetsuya SANO4,
Kazuhiro KAKIZAWA5, Jun MAGOME2, Hiroshi ISHIDAIRA2,
Yutaka ICHIKAWA6, Tadashi SUETSUGI2 and Kengo SUNADA2
Abstract
We used rainfall information obtained using a single X-band multi-parameter (UY) radarand C-band radars to estimate the risk of shallow landslides. Although rainfall data derived
from the UY radar were underestimated compared with the rain gauge data 20-30 km further
from the radar site, the correlation coefﬁcient between two measurement methods was high.
According to this comparison, we divided the UY radar data into a moving average within a 2.5
km mesh and ratio of rainfall to the moving average. The moving average was then correctedby the C-band radar information and combined with the ratios. The root mean-square error,
mean error, and correlation coefﬁcients signiﬁcantly improved with the combined rainfall data.
The risk of shallow landslides was accurately estimated using the soil water index calculatedwith a tank model and the combined hourly rainfall data for an area where shallow landslides
have occurred.
キーワード：表層崩壊，X バンド MP レーダー，減災，C バンドレーダー，タンクモデル
Key words:
1

2

3

shallow landslide, X-band multi-parameter radar, disaster reduction, C-band radar, tank model4

日本工営株式会社
Nippon Koei Co., LTD
山梨大学 総合研究部
U n i v e r s i t y o f Ya m a n a s h i , G r a d u a t e F a c u l t y o f
Interdisciplinary Research
神戸大学 都市安全研究センター
Kobe University, Research Center for Urban Safety andSecurity

56

国立研究開発法人 情報通信研究機構
National Institute of Information and Communications
Technology
一般財団法人 河川情報センター
Foundation of River & Basin Integrated Communications
京都大学 大学院工学研究科
Kyoto University, Graduate School of Engineering andFaculty of Engineering

本論文に対する討議は 2019 年 5 月末日まで受け付ける。

295

296

渡邊・相馬・大石・佐野・柿澤・馬籠・石平・市川・末次・砂田：単一の X バンド MP レーダーと C バンドレーダーを活用した山地域における土砂災害危険度推定

1 ．はじめに

従来の C バンドレーダーと合成することにより山梨県は土砂災害（斜面崩壊・土石流・地すべり）補う技術が近年提案されている。加藤ら6）は防災が発生しやすい地域であり，ハード対策のみでは科学技術研究所の X バンド MP レーダー情報を

安全を十分に確保できない現状である。そのため用いて気象庁の全国合成レーダー GPV を補正し山梨県県土整備部は甲府地方気象台と連携してソ両者を合成する手法を開発し，降水ナウキャスト

フト対策の整備を精力的に進めており，その 1 つへ活用した。牛山ら7）は，国土交通省水管理・国として「山梨県土砂災害警戒情報システム」を構土保全局の X バンド MP レーダーから得られる築している1）。このシステムでは気象庁の C バン

偏波間位相差変化率を用いて C バンドレーダー

ドレーダー（空間解像度 1 km）の降雨情報を用いによる雨量推定式の係数を求め，両者を合成するており，それ以上詳細な土砂災害危険度情報を提手法を提案した。気象庁は2014年 8 月より，C バ

供できない。土石流を引き起こす表層崩壊の空間

ンドレーダーと国土交通省水管理・国土保全局の規模は数百 m2以下であり，どの渓流が危険かをX バンド MP レーダー，及び雨量計観測データ等

判断し住民の早期避難に役立てるためには，よりを活用した高解像度降水ナウキャストの提供を開

空間解像度の高い危険度推定が望まれる。

始している8）。

これらの課題を補うために注目されるのが X

従来の合成方法では，X バンド MP レーダー

バンドの気象レーダーである。X バンドレーダーの降雨減衰が大きな領域については，まず別な X

は C バンドレーダーに比べ，細かい降雨情報が

バンド MP レーダーの情報を用いて補完を行い，取得可能という利点を持つが，強い降雨域背後のそれでも C バンドレーダー降雨量の値の方が大

降雨が過小評価される弱点があったため，定量的

きい場合は C バンドレーダーの推定値のみを用な活用は困難であった。しかし，近年その弱点いる手法が主流である（例えば加藤ら 6），牛山を補強した X バンド MP（Multi Parameter）レーら7），気象庁8）など）。土砂災害をもたらすようなダーが開発され，減災への活用を目指して複数の大雨時で単一の X バンド MP レーダーでしかカ

X バンド MP レーダーを用いたネットワークが都

バーできていない場合には，実質的に C バンド

市部を中心に全国的に構築されつつある。

レーダーの降雨量推定結果情報しか降雨量推定にそのような X バンド MP レーダーを活用した

生かされない領域が拡大することになる。しかし，土砂災害危険度推定が望まれる。しかし，従来の降雨減衰の影響で降雨量推定値そのものは過小評

X バンドレーダーと比較して大きく改善されたも価していても，降雨の空間的な強弱の情報についのの，X バンド MP レーダーにおいても依然としては X バンド MP レーダーの情報を活用できるてレーダーサイトから見て強雨域の後方で電波が可能性がある。

減衰する傾向が残っている。そのため，複数サイ

以上を踏まえて本研究では，単一の X バンド

トのレーダーで相互補完して利用することが一MP レーダーから可能な限り降雨量空間分布の情般的である2, 3）。近年国土交通省 XRAIN 等で X バ

報を引き出したうえで C バンドレーダー情報とンド MP レーダーの台数は増加しているものの，合成し，山梨県における土砂災害発生危険度推定

単一の X バンド MP レーダーでしか観測を行っに活用する手法を検討する。

ていない地域は山地域を中心に多く残っている。

具体的には図 1 に示すように，まず既往研究

特に山梨県は甲府盆地という山地域に囲まれた独で指摘された山地域における単一の X バンド MP

特の地形より，レーダービームの遮断等により十レーダー降雨量推定値について，雨量計と比較し分な精度を見込めず，X バンド MP レーダーによた詳細な誤差特性を把握し，C バンドレーダーとる定量的な降雨量推定には未だ多くの課題が残の合成手法を検討する。

る4, 5）。
そのような X バンド MP レーダーの弱点を，次に，実際に山梨県で土砂災害が発生した事例を対象に X バンド MP レーダーと C バンドレー

297

自然災害科学 J. JSNDS 37 -3（2018 ）す。これは一般的な降雨の場合 ρHV の値は0.98程
度，不揃いな粒子や融解層においても0.8程度の値をとるので，0.5以下の場合は雨が降ってないこととみなすことができるからである。これら以外の ρHV が0.5以上の場合，真木ら10），Maki et al.11），
Bringi and Chandrasekar12）に 基 づ き 各 偏 波 パ ラ
メータ（反射因子 ZH，反射因子差 ZDR，伝播位相
図1

本研究で提案する土砂災害危険度現況推定の流れ

差変化率 KDP）から降雨強度が推定される9）。本
研究では以下の式で求められる R(ZH), R(KDP) を用いて降雨強度推定を行った。

ダーを合成した降雨量を用いた土砂災害危険度現況推定を行い，その信頼性を検討する。

R(ZH) a1(t)ZHa2(t)(1)

2 ．使用するレーダー降雨強度プロダク
トの概要

a1(t,θ) 3.35×10 2+2.92×10 4t(2)

a2(t,θ) 0.639 9.00×10 4t(3)b2(t,θ)R(KDP) b1(t,θ)KDP(4)

2. 1 UY レーダーによる降雨強度推定値
本研究では山梨大学が運用する X バンド MP
レーダー（以下 UY レーダーと呼ぶ）9）を活用する。観測の範囲と解像度は，覆域64 km，ビーム方向の空間分解能150 m，駆動速度方位角最大3b1(t,θ) 19.8+2.64×10 2θ+1.73×10 3θ2

rpm，仰角最大 6 deg/sec である。通常のアンテ+1.09×10 4θ3 0.012t(5)b2(t,θ) 0.814+5.00×10 4t(6)ナ走査は 0 〜360deg で特定仰角を周期的に走査する，PPI（Plan Position Indicator）観測を行ってい る。 仰 角 は，2009年 5 月20日14:18JST（Japan
Standard time; 日本標準時）から2010年 7 月 2 日

ただし，θ はレーダーの仰角（度），t は気温（℃）

10:00JST ま で は15仰 角（0.5, 1.0, 1.8, 2.5, 3.6, 4.8,

であり，本研究では t＝20 ℃と仮定した。式（1）6.6, 8.8, 11.5, 15.2, 19.7, 25.6, 32.6, 38.2, 44.8 ）6 分

における ZH の単位は mm6/m3，式（4）における毎のボリュームスキャンを行っており，2010年 7

KDP の単位は度 /km である。

月 2 日10:05JST か ら2010年 8 月25日15:15JST ま

R(ZH) で は 強 い 雨 を 過 小 評 価 し，R(KDP) で はでは12仰角（0.5, 1.0, 1.8, 2.5, 3.6, 4.8, 6.6, 8.8, 11.5,

弱い雨の際に非現実的な強雨がまばらに推定さ15.2, 19.7, 25.6 ）5 分毎のボリュームスキャン，れることが知られている（例えば土屋ら3））。そ2010年 8 月25日15:55JST から現在までは12仰角の た め 本 研 究 で は 弱 い 雨（KDP ≤0.3ま た は5dBZ（1.0, 1.8, 2.5, 3.6, 4.8, 6.6, 8.8, 11.5, 15.2, 19.7, 25.6,≤ ZH<30dBZ）で は R(ZH) を， 強 い 雨（KDP>0.3か

32.6 ）5 分毎のボリュームスキャンを行ってい

つ ZH>30dBZ）では R(KDP) を用いたコンポジット

る。

データを使用した。

UY レーダーによる降雨強度推定9）では，まず本研究では，直交座標系に変換された三次元降

水平偏波と垂直偏波の受信信号の相関係数である

雨強度データより，それぞれの水平グリッドにつρHV（偏波間相関係数）によりエラー値の抽出が行いて降雨強度データを切り出して二次元データ

われる。ρHV について異常値が検出された場合は，を作成した。直交座標系に変換された三次元降

降雨強度 R は定義されない。また ρHV が 0 より大雨強度データの水平解像度は約500 m（経度方向

きく0.5以下である場合，降雨強度 R は 0 とみな

0.005529度，緯度方向0.004492度），鉛直方向解像

298

渡邊・相馬・大石・佐野・柿澤・馬籠・石平・市川・末次・砂田：単一の X バンド MP レーダーと C バンドレーダーを活用した山地域における土砂災害危険度推定

度は500 m である。レーダーの捉えるエコーは上本研究では10分間の降雨強度は一定と仮定し空のものであり，地上雨量計の観測している地上て，10分毎の降雨強度から10分積算降雨量を算出

データとは異なる。雨滴は雲内で雲粒を併合してした。

成長したり地表付近で蒸発したりするため，高度によって降雨強度に差がある。地上での降雨強度

2. 3 地上雨量計と比較した UY レーダーによる降雨強度推定値の特徴

により近付けるためには，より低い高度のデータを取得する必要がある一方で，山地域における地

図 2 に解析対象範囲，レーダーサイトの位置，

表付近の降雨強度データには除去しきれなかった

レーダーサイトから半径64 km の覆域を示す。まグランドクラッター等の影響が含まれている可能

た，図 3 にレーダーサイトと本研究で使用した性がある。それを踏まえて，本研究では以下のよ

AMeDAS 観測点の位置を示す。村上 5）が検討のうに三次元降雨強度データから二次元データを切対象とした2010年 7 月 2 日から12月31日までのり出し， 1 回のボリュームスキャン中は降雨強度

間に甲府地方気象台で 5 mm/hr 以上の降雨が観が一定と仮定して10分積算降雨量を推定した。

測された日及び山梨県内で土石流災害が発生し

1 ．高度が2250 m で ZH が10dBZ を超え，降雨強た日（18降雨イベント）のうち，県内のすべての度推定値が未定義値でなければその降雨強度を取AMeDAS 観測点で0.5 mm 以上の10分降雨量が18りだす。

回（のべ 3 時間）以上観測された日を検討対象と2 ．値が決まらない場合は高度2750 m，3250 m，した。これは，にわか雨のような土砂災害につな

3750 m，4250 m で ZH が10dBZ を超え，降雨強度がりにくい降雨を除外するためである。その結果，推定値が未定義値でない最大の降雨強度を採用す

12降雨イベント（2010年 7 月 9 日， 8 月 9 日， 9る。

月 8 日， 9 月16日， 9 月23日， 9 月28日，10月 9

3 ．値が決まらない場合は未定義値を記録する。

日，10月30日，10月31日，11月 1 日，12月 3 日，

例えば土屋ら3）は「ZH が10dBZ における降雨強12月22日）を対象に雨量計（AMeDAS と山梨県雨度を，標準的な雨滴定数を用いて Z-R 関係式によ

量観測データ）と UY レーダーによる降雨量推定

り計算した場合，約0.15 mm/hr となる」としており，10dBZ 以上の ZH を採用することで，気象庁解析雨量の最小単位である0.1 mm/hr に相当す
る降雨を捉えることができると期待できる。
2. 2 気象庁全国合成レーダー GPV
本研究では C バンドレーダーによる降雨強度
推 定 値 と し て， 気 象 庁 全 国 合 成 レ ー ダ ー GPV（Grid Point Value；格子点値）を用いる。このデー
タは気象庁が保有する全国20台の気象レーダーで観測した反射因子より推定した空間解像度約1km（経度方向0.0125度，緯度方向0.00833度），10
分毎の降雨強度（mm/hr）を提供したものである．
最低高度面（山地域以外は，ほぼ 2 km）の降雨強度推定値について，10分前の AMeDAS による地
上雨量計観測値を用いて補正している6）。補正に際しては気象庁解析雨量と異なり山梨県などの自治体が保有する雨量計は用いられていない。

図2

解析対象範囲（実線の四角で示す領域），
レ ー ダ ー サ イ ト の 位 置（ × 印 で 示 す 場所），レーダーサイトから半径64 km の観測領域（破線の丸で示す領域）．海岸線と 標 高 100 m，500 m，800 m，1000 m，1500 m，2000 m の等高線を細実線で，県境を太実線で示す。

299

自然災害科学 J. JSNDS 37 -3（2018 ）RMSE の比が大きく積算降雨量の誤差が大きい。

値とを比較した。
アメダス観測所における12降雨イベントでの平ME を比較したところ，RMSE が非常に小さい韮

均二乗誤差（RMSE）
・相関係数・平均誤差（ME）
・崎を除いて全体的に過小評価傾向が見られ，特に60分積算降雨量の平均値を，UY レーダーから山中，南部においては過小評価傾向が著しい。

の距離・地点標高と合わせて表 1 にまとめる。

UY レーダーから同程度の距離に位置する切石

RMSE・相関係数・ME を算出する際には UY レーと河口湖（20〜30 km），南部と山中（30 km 以上）

ダーによる降雨量推定値，AMeDAS ともに前60を比較すると，地点標高の高い河口湖・山中で分積算降雨量を求めて比較した。表 1 より，韮RMSE が大きく，地点標高の低い切石・南部で崎，八町山，古関では RMSE が小さく積算降雨

RMSE が小さくなっている。このため，UY レー

量を精度よく観測できているが，山中，南部ではダーから距離が遠い山岳部において特に大きな誤RMSE の値，及び60分積算降雨量平均値に対する差が生じている。
一方で相関係数についてはレーダーサイトから遠い切石，河口湖，山中，南部でも0.65〜0.85程
度の値が保たれており，降雨の相対的な強弱については UY レーダーによる推定値と地上雨量計とでよく一致していることがわかる。
さらに，図 4 に山梨県雨量観測所での誤差評価
結果を加えて同様に UY レーダーからの距離と12の降雨イベントでの RMSE の平均値との関係を示した。横軸は UY レーダーからの距離，縦軸はRMSE 平均値である。アメダス観測所に山梨県
雨量観測所も加えた多事例解析に基づくと，レー
ダーサイトからの距離と誤差の関係については，
レーダーサイトからの距離が20 km を過ぎた付近
から RMSE の平均値が大きくなり，30 km を過

図3ぎた付近ではさらに誤差が大きい雨量観測地点が本研究で使用する AMeDAS 観測点（○印で示す場所）とレーダーサイトの位置（×印で示す場所）。

表1

見られた。
降雨による減衰に加えて，レーダー観測精度へ

2010年の12降雨イベントについて平均した各 AMeDAS 観測所における
UY レーダー降雨量推定値の誤差
韮崎

勝沼

八町山

古関

切石

河口湖

山中

南部

UY レーダー
からの距離［km］

10.5

12.9

20.2

17.1

26.0

25.3

34.9

44.8

地点標高［m］

341

394

930

552

226

860

992

141

RMSE 平均値［mm］

1.52

2.62

1.81

1.80

2.19

2.84

6.95

5.19

相関係数平均値

0.90

0.83

0.93

0.86

0.84

0.66

0.65

0.74

ME 平均値［mm］

0.1

−1.8

−0.7

−0.8

−0.6

−0.1

−5.7

−4.0

60分積算
降雨量平均値［mm］

3.3

3.5

3.9

4.0

4.3

4.0

6.9

6.2

300

渡邊・相馬・大石・佐野・柿澤・馬籠・石平・市川・末次・砂田：単一の X バンド MP レーダーと C バンドレーダーを活用した山地域における土砂災害危険度推定

及ぼす影響としてレーダーが観測するビーム高雨量推定値に見られた降水量の過小評価傾向が気度が挙げられる（図 5 ）。レーダー観測において

象庁全国合成レーダー GPV では見られないこと

は，地形反射を避けるために上空に向けてビームがわかる。これは図 5 に示すように，盆地底からを走査する。特に山梨県では甲府盆地内からの観測を行う UY レーダーと比べて，盆地の周囲か

レーダー観測においては，周囲の山岳による遮蔽

ら観測を行う気象庁の C バンドレーダーを使用を避けるためにレーダービーム高度は必然的に高して作成される気象庁全国合成レーダー GPV でくなってしまうため，上空と地上付近での降雨量は観測高度が低く抑えられるためと考えられる。

の違いの影響を受ける可能性がある。加えて，遠方ではレーダービーム幅が広がり，ビーム充満率の不足による精度低下が懸念される（吉野13），

3 ．本研究で提案する降雨量合成手法と土砂災害危険度推定手法
3. 1 UY レーダー降雨量と C バンドレーダー

Shakti P.C. and Maki 14）など）。

との合成手法以上から，UY レーダー降雨量推定値はレーダーからの距離が遠くなるほど誤差が大きくなる傾向

2.3節 を 踏 ま え て， 気 象 庁 全 国 合 成 レ ー ダ ー

があり，山岳部において特に誤差が大きいことがGPV を合成することにより UY レーダー降雨量分かった。これを克服するためには UY レーダー

推定値における全体的な過小評価傾向の改善を

以外の情報との合成が必要と考えられる。

試みる。本研究で提案する UY レーダーと気象庁

気象庁全国合成レーダー GPV について，アメ

全国合成レーダー GPV との合成手法の流れを図

ダス観測所における ME を，12降雨イベントで6 に示す。この手法は以下に述べる 2 つの特徴を平均した値を表 2 に示す。ME を算出する際には持っている。

気象庁全国合成レーダー GPV，AMeDAS ともに

1 つ目の特徴は，X バンド MP レーダーのきめ

前60分積算降雨量を求めて比較した。表 2 より，細かい降雨の相対的な強弱の情報を補正に生かす

UY レーダーからの距離が30 km 以遠の観測点（山ことにある。2.3節の解析から，UY レーダーは降中，南部）でも ME が 0 に近く，UY レーダー降

雨量を全体的に過小評価しているものの，レー
ダーから遠い地点でも相関係数が高く，相対的

図4

図5

2010年 の12降 雨 イ ベ ン ト に 基 づ く UY
レーダーからの距離と RMSE の関係

表2

レーダー観測高度についての模式図

2010年の12降雨イベントについて平均した各 AMeDAS 観測所における気象庁全国合成レーダー GPV の平均誤差（ME）

ME 平均値［mm］

韮崎

勝沼

八町山

古関

切石

河口湖

山中

南部

0.4

1.0

0.2

0.6

0.4

1.3

−1.5

−0.6

301

自然災害科学 J. JSNDS 37 -3（2018 ）な降雨の強弱をよく捉えていることが分かった。

メッシュ情報であるため，最近隣法によって UY

そこで，UY レーダー，気象庁全国合成レーダー

レーダーと同様の500 m メッシュに変換し，そのGPV ともに2.5 km（UY レーダー25グリッド）で値を用いて2.5 km の移動平均値を作成した。

降雨量を移動平均し，それぞれのグリッドにおけ2 つ目の特徴は，レーダーからの距離に基づき合成割合を設定し，UY レーダーと気象庁全国合る移動平均に対する降雨量比を算出する。
それによって UY レーダーから30 km 以上離れた地域では，移動平均により表現されるメソ β ス
ケールの現象（メソ対流系規模）による降雨量に成レーダー GPV の2.5 km 降雨量移動平均値を重み付け平均して合成することである。
最終的には，それら二つの特徴を併せてついて，気象庁全国合成レーダー GPV の値に入れ替わる。一方，メソ γ スケールの現象（個々の

合成降雨量

積乱雲など）でもたらされる，移動平均値に対す＝｛合成割合る降雨量比については UY レーダーの各グリッド

×気象庁全国合成レーダー GPV 移動平均値の情報が維持される。各グリッドで設定される移＋（ 1 −合成割合）

動平均の領域で気象庁全国合成レーダー GPV の× UY レーダー移動平均値｝

降雨量移動平均値と UY レーダーの降雨量移動平× UY レーダー移動平均値に対する UY均値を算出し，各グリッドにおける移動平均値にレーダーの降雨量比（9）

対する降雨量比を，として，降雨量の合成を行う。
UY レーダー移動平均値に対する降雨量比

UY レーダーからの距離20 km と30 km を閾値＝各メッシュの UY レーダー降雨量推定値とし， 3 つの区間を設定した。UY レーダーから／ UY レーダー移動平均値（7）の距離20 km までは UY レーダーの降雨量推定値
を信頼し，30 km 以上の地点では気象庁全国合気象庁全国合成レーダー GPV 移動平均値に

成レーダー GPV を活用する形で合成を行う。20

対する降雨量比km から30 km は遷移区間として，合成割合を一＝各メッシュの気象庁全国合成レーダー GPV

次関数的に変化させた。

／気象庁全国合成レーダー GPV 移動平均値

合成割合を面的に表現したのが図 7 である。図(8)中の等高線は標高を表し，カラーシェードは合成割合を表した。なお，地形，住宅などの問題からとして算出する。
なお，気象庁全国合成レーダー GPV は 1 km

UY レーダーの観測を行っておらずエコーが空白となっている地域，及び UY レーダーによる降雨量推定値が未定義値であるメッシュに関しては気象庁全国合成レーダー GPV の値をそのまま使用する。
3. 2 土砂災害危険度現況推定手法
土砂災害危険度の判定にはスネークライン図を利用する。スネークラインとは，縦軸に短期降雨
指標として60分間積算降雨量，横軸に長期降雨指図6

UY レーダーと気象庁 C バンドレーダー（全国合成レーダー GPV）との合成手法の流れ標として土壌雨量指数をとり，一定時間ごとにプロットしていったものである。このスネークライ
ンの推移から土砂災害の起こりやすさを判定す302

渡邊・相馬・大石・佐野・柿澤・馬籠・石平・市川・末次・砂田：単一の X バンド MP レーダーと C バンドレーダーを活用した山地域における土砂災害危険度推定る。

北太平洋沖地震と 3 月15日の富士宮市付近の地震

土壌雨量指数とは，降雨の土壌中への貯留量をにより，中央市，忍野村，富士河口湖町，山中湖

タンクモデル を用いて数値化したものである。

村にて暫定基準（ 7 割）を適用していた。したがっ本研究では気象庁と同様に 3 段直列タンクモデルて，暫定基準適用対象に該当する市町村内のメッを用い， 3 段のタンクの水位の合計を用いて土壌シュに対しては暫定基準を適用した。

15）

土砂災害危険度推定の対象としたのは，2011年

雨量指数を計算した16, 17）。
また，山梨県県土整備部砂防課と甲府地方気象台風第15号の通過に伴う山梨県内の土砂災害であ台は，60分間積算降雨量，土壌雨量指数の 2 つのる。図 8 に 9 月21日15時の地上天気図を示す。台

指標に基づき，地域ごと（約 5 km メッシュ）に

風第15号は， 9 月13日21時に日本の南で発生し，土砂災害発生危険基準線（Critical Line：以下 CL）

非常に強い勢力で21日14時頃に静岡県浜松市付近を設定し，土砂災害発生危険度の目安として利用に上陸し，その後速度を増して北東へ進み，山梨

している。

県，埼玉県，群馬県，茨城県，福島県を通過し山梨県での CL の設定値は，県全域における災た。静岡県静岡市葵区梅ヶ原では19日 9 時から21

害発生と RBFN（Radial Basis Function Network；

日24時までの総降雨量554.0 mm を観測するなど，

放射基底関数ネットワーク） 出力値の特徴を東海地方や関東甲信越を中心に断続的に激しい雨踏まえて，CL 設定対象災害の発生した市町村となった。この台風の影響で，山梨県では多くのについては市町村内の土砂災害発生下限レベ

アメダス観測点にて日降雨量200 mm 以上となっル（RBFN 出 力 値 ＝0.2〜0.4）， 土 砂 災 害 発 生 事ており，特にアメダス山中観測点では日降雨量

例のない市町村については土砂災害頻発レベル

388.0 mm を観測した19）。

18）（RBFN 出力値＝0.2）としている。本研究におい山梨県では報告を受けた砂防関連の災害を，「災ても，現在山梨県土砂災害警戒情報システムで用害報告書」として年度ごとに紙媒体でまとめてい

いられている CL の値を使用する。

る。この災害報告書によると，この台風第15号に

なお，山梨県においては，2011年 3 月11日の東伴い山梨県内では床下浸水が21棟，床上浸水が 6棟，土砂災害が37件発生した20）。本研究ではその図7

合成割合の空間分布

図8

2011年 9 月21日15時（日本標準時）の地
上天気図19）

303

自然災害科学 J. JSNDS 37 -3（2018 ）内「表層崩壊によって引き起こされる土石流及び合成後の降雨量で RMSE が0.5 mm 以上，相関係

斜面崩壊」を土砂災害危険度の推定対象とした。

数が0.05以上向上している地点を「改善された」，

なお，斜面崩壊においては，崩壊土砂量が200

RMSE が0.5 mm 以上，相関係数が0.05以上悪化

m3以下の小規模過ぎる崩壊は推定対象外とする。

した点を「悪化した」と定義し，「改善された」地

これは，国土技術政策総合研究所によるがけ崩れ

点，「悪化した」地点，「それ以外」の地点を集計し災害の実態調査結果21）において，降雨に伴う土砂て精度検証を行った。山梨県が設置している地上崩壊 1 ヶ所あたりの建物被害が 1 戸以上となる崩雨量計の測定精度が 1 mm であることから，今回

壊土砂量がおおよそ200 m3以上であることに基づ

RMSE の判断基準を0.5 mm とした。比較に用いいている。
表 3 に対象災害，図 9 に対象災害の分布を示す。
図 9 中の丸印は土石流を示し，三角印はがけ崩れを示す。

4 ．降雨量合成結果とそれを用いた土砂
災害危険度現況推定結果の検討
4. 1 合成前後の降雨量推定値を比較した検討
合成後の降雨量と地上雨量計による観測値を10分毎の前60分間積算降雨量で比較し，RMSE と相関係数を算出した。使用した地上雨量計は，ア
メダスと山梨県独自の地上雨量計を合わせた計97地点である。内，UY レーダーからの距離が20
km 未満の雨量計は28地点，20 km 以上30 km 未
満の雨量計は28地点，30 km 以上の雨量計は41

図9地点であった。合成前の UY レーダー降雨量推定値についても同様に RMSE と相関係数を算出し，表3本研究で対象とする対象災害の分布。丸印が土石流，三角印が大規模ながけ崩れを表す。災害番号は表 3 と対応している。

本研究で対象とする土砂災害22）

No

災害発生場所

発生時刻

現象の種類

被害状況

土砂量［m3］

UY レーダーからの距離［km］

合成割合1

南巨摩郡南部町内船

17：00

土石流

床上浸水 1
床下浸水 3

600

46.2

1.0

2

南巨摩郡早川町千須和

18：00

土石流

床上浸水 1
床下浸水 4

不明

34.3

1.0

3

南巨摩郡早川町雨畑

21：00

土石流

床上浸水 1

不明

39.8

1.0

4

南巨摩郡身延町身延

13：00

土石流

なし

50,000

36.6

1.0

5

南巨摩郡南部町成島

15：00

土石流

一部損壊

10,000

46.0

1.0

6

南巨摩郡身延町久成

16：00

土石流

なし

1,000

26.9

0.69

7

南巨摩郡身延町湯の奥

16：00

土石流

なし

3,000

31.1

1.0

8

南巨摩郡身延町

15：00

がけ崩れ

一部損壊

250

36.3

1.0

304

渡邊・相馬・大石・佐野・柿澤・馬籠・石平・市川・末次・砂田：単一の X バンド MP レーダーと C バンドレーダーを活用した山地域における土砂災害危険度推定た事例は2011年 9 月21日（台風15号に伴う降雨）研究で提案する合成手法において，2.5 km 移動である。

平均値について，気象庁全国合成レーダー GPV

表 4 に合成後の降雨量と UY レーダー降雨量から算出した値に入れ替えているためと考えられ推定値とを比較した結果をまとめる。合成後でる。相関係数については改善した点が26地点と，RMSE が改善された地点が76地点と，悪化した

UY レーダー降雨量推定値との比較と同程度であ（ 3 地点）及びそれ以外の地点（18地点）より著し

り，悪化した地点（ 8 地点）よりも多かった。こく多かった。また，相関係数が改善された地点がの結果は，本研究で提案した合成手法の特徴であ35地点であり，悪化した地点（23地点）及びそれる，UY レーダーのきめ細かい降雨の相対的な強以外の地点（39地点）とほぼ同等であった。特に弱の情報が補正に生かされていることを示していRMSE について多くの地点で改善している。

る。

さらに，10分毎の前60分間積算降雨量を用いて算出した地上雨量計の観測値に対する ME につ

4. 2 土砂災害危険度現況推定結果の検討

いても検討を行った。合成後の降雨量における

図10に合成後の降雨量を2011年 9 月22日 0 時まME から UY レーダー降雨量推定値における ME

で24時間積算した分布を示す。図中の等高線は標を引いた値の平均値を表 5 に示す。ただし，UY高を表し，カラーシェードは24時間積算降雨量をレーダー降雨量推定値における ME によって地表している。図10より，山梨県南西部と富士山周上雨量計を区分し，区分ごとに平均値を求めている。表 5 より，UY レーダー降雨量推定値で過小評価していた地点について，合成後の降雨量では
ME が 0 に近づき，過小評価傾向が軽減している
ことがわかる。このような過小評価傾向の改善が，
表 4 における RMSE の改善につながったと考えられる。
表 6 に合成後の降雨量と気象庁全国合成レー
ダー GPV とを比較した結果をまとめる。合成後
は RMSE について改善された地点が23地点であり，UY レーダー降雨量推定値との比較，及び悪化した地点（26地点）と比べて少ない。これは本
表4

2011年 9 月21日を対象とした合成後の降雨量と UY レーダー降雨量推定値との比
較
改善された

悪化した

それ以外

RMSE

76地点

3 地点

18地点

相関係数

35地点

23地点

39地点

表5

図10

2011年 9 月22日 0 時までの合成後の降雨量による24時間積算降雨量。災害番号は
表 3 と対応している。

合成後の降雨量における ME から UY レーダー降雨量推定値における ME を引いた値の平均値。ただし，UY レーダー降雨量推定値における ME によって地上雨量計を区分し，区分ごとに平均値を求めている。

UY レーダー降雨量推定値における ME

0.0〜−10.0 mm−10〜−20 mm−20〜−30 mm

地点数

27地点

37地点

13地点

−30〜−40 mm
4 地点

差の平均値

＋3.6mm

＋10.6mm＋19.0mm＋26.7mm

305

自然災害科学 J. JSNDS 37 -3（2018 ）辺で降雨量が特に多いことが分かる。合成後の降た。

雨量を入力値として，山梨県全域でタンクモデル

図12に災害が集中して発生した14JST 〜17JST

による土壌雨量指数の計算を2011年 9 月21日 0 時

について 1 時間ごとの土砂災害危険度推定結果をから24時間行った。なお，タンクモデルの初期水示す。対象とする時刻でスネークラインが CL を位として2011年 8 月 1 日から 9 月20日まで気象庁超過しているセル（危険と判定されたセル）を黒

解析雨量を入力値として行った計算結果を用い

色で，超過していないセルを灰色で示す。白色はた。

山梨県外のため危険度判定を行わないセルを示

山梨県南巨摩郡身延町で土石流が 2 件発生したす。14JST では危険と判定された地域は富士山北16JST について，土壌雨量指数計算結果を図11に麓のみであったが，災害 No.5に示す土石流が富示す。24時間積算雨量の分布と同様に，土壌雨量

士山西側の山梨県南端付近で発生した。15JST に指数についても山梨県南西部と富士山周辺で特には多くの土砂災害が発生した富士山西側の山梨

高まっていたことが分かる。

県南端付近でも土砂災害の危険度が高まってい山梨県全域の各グリッドで先に計算した土壌雨る。その後，台風が山梨県を通過した時刻であ

量指数と合成後の降雨量による60分積算雨量を用る17JST にはさらに危険と判定された地域が広がいてスネークライン図を作成し，2011年 9 月21日

り，これをピークとして危険メッシュ数は徐々に

0 時から24時間の土砂災害危険度の判定を行っ減少した。
さらに対象災害 8 件の災害発生グリッドにおい

表6

2011年 9 月21日を対象とした合成後の降
雨量と気象庁全国合成レーダー GPV との比較て作成したスネークライン図を図13に示す。図13では2011年 9 月21日0JST から2011年 9 月22日
0JST までの値を10分毎にプロットした。合成後の降雨量を黒の実線（+ は災害発生時刻の値）で，

改善された

悪化した

それ以外

RMSE

23地点

26地点

47地点

気象庁全国合成レーダー GPV を黒の一点鎖線で，

相関係数

22地点

8 地点

66地点

UY レーダー降雨量を灰色の太実線で示す。破線は CL を表す。図中の番号は表 3 の災害 No. と対応している。
図13より，合成後の降雨量では全ての対象事例
でスネークラインのピーク時に CL の超過が見られた。この内，災害 No.5と No.7については災害発生時刻前にスネークラインが CL を超過した。
災害 No.1，No.2，No.3では，CL を超過後のピー
クが災害発生時刻よりもかなり早く，災害 No.4，
No.6，No.8では CL を超過後のピークが災害発生時刻よりも遅く現れた。
図13より，合成前の UY レーダーでは 8 地点全てにおいて CL を超過しておらず，合成後の降雨量で明らかに精度が向上していることがわかる。
気象庁全国合成レーダー GPV では 8 地点すべて
で CL を超過していたが，No.3，No.4，No.7では災害発生時刻付近の60分間積算降雨量及び土壌雨

図11

2011年 9 月21日16JST の土壌雨量指数計
算結果。災害番号は表 3 と対応している。

量指数が合成後の降雨量と比較して過小評価傾向にある。逆に，No.5，No.6では合成後の降雨量

306

渡邊・相馬・大石・佐野・柿澤・馬籠・石平・市川・末次・砂田：単一の X バンド MP レーダーと C バンドレーダーを活用した山地域における土砂災害危険度推定

図12

土砂災害危険度判定分布。対象とする時刻でスネークラインが CL を超過しているセル（危険と判定されたセル）を黒色で，超過していないセルを灰色で示す。白色は山梨県外のため危険度判定を行わないセルを示す。災害番号は表 3 と対応している。

で気象庁全国合成レーダー GPV と比較して若干過小評価傾向にあった。

いた危険度判定が空振りとなっていない。
以上より，合成後の降雨量を用いた空間解像度

加えて，2.3節で検討対象とした12降雨イベンの高い（空間解像度数百 m の）土砂災害危険度現トの内，富士山北麓（山中湖村）で土石流が発生

況推定が，C バンドレーダーを用いた（空間解像した2010年 9 月10日を対象とし，合成後の降雨量

度 1 〜 5 km の）既往手法と同程度の信頼性で可を用いて10分毎にプロットしたスネークラインを能となったと考えられる。

図14に示す。この日は表 3 に示す 8 地点では土砂災害が発生していないが，スネークラインについても CL を超過しておらず，合成後の降雨量を用

5 ．まとめ本研究では山地域における単一の X バンド MP

自然災害科学 J. JSNDS 37 -3（2018 ）

図13

災害発生地点におけるスネークライン図。2011年 9 月21日における合成後の降雨量を黒の実線（＋は災害発生時刻の値）で，気象庁全国合成レーダー GPV を黒の一点鎖線で，UY レーダー降雨量を灰色の太実線で示す。破線は CL を表す。災害番号は表 3 ，図 9 と対応している。

307

308

渡邊・相馬・大石・佐野・柿澤・馬籠・石平・市川・末次・砂田：単一の X バンド MP レーダーと C バンドレーダーを活用した山地域における土砂災害危険度推定

図142011年 9 月21日災害発生地点における2010年 9 月 8 日の合成後の降雨量によるスネークライ
ン図。災害番号は表 3 ，図 9 と対応している。

309

自然災害科学 J. JSNDS 37 -3（2018 ）レーダー降雨量推定値と C バンドレーダーを併と比較して被害発生時刻付近の60分間積算降雨量

用し土砂災害危険度現況推定へ活用する手法を検及び土壌雨量指数に過小評価傾向が見られた。逆討した。

に 2 地点では合成後の降雨量について気象庁全国

本研究ではまず，UY レーダーによる降雨量推定と地上雨量計とを比較した誤差特性分析を行っ合成レーダー GPV と比較して過小評価傾向が見られた。

た。その結果，UY レーダーからの距離が遠くなっ以上より単一の X バンド MP レーダーから得ても相関係数の低下は少ないことから，遠方におられたきめ細かい降雨の相対的な強弱を生かした

いても相対的な降雨の強弱は捉えられていると考うえで，移動平均値の過小評価については C バえられた。一方で，UY レーダー推定値では距離ンドレーダーの情報で補った降雨量推定手法を構に伴い降雨量推定値を過小評価する傾向が見られ築することができた。また，降雨量推定結果を用た。

いた空間解像度の高い（空間解像度数百 m の）土

そこで本研究では，UY レーダーの移動平均値

砂災害危険度現況推定が，C バンドレーダーを用に対する UY レーダーの降雨量比で表現されるきいた（空間解像度 1 〜 5 km の）既往手法と同程

め細かい降雨の相対的な強弱を活用し，移動平均度の信頼性で可能となった。

値については C バンドレーダー情報（気象庁全国

一方土砂災害危険度推定の信頼性向上にあたっ

合成レーダー GPV）を合成することにより過小て，さらなる降雨量推定値の定量的な改善が求め

評価の傾向を改善する手法を提案した。2011年 9られる。 Shakti P.C. and Maki14）が指摘する地形に

月21日の台風に伴う降雨事例に本合成手法を適用

よるレーダービームの遮蔽についても補正が必要

し，合成後の降雨量について地上雨量計と比較しか検討を行う必要がある。また，鈴木ら4）及び渡精度を検証したところ，合成前の UY レーダー推邊ら23）よる山梨県内における降雨観測結果の検討

定値と比較して平均誤差及び平均二乗誤差が大きでは，層状性降雨や対流性降雨など降雨タイプにく改善していることが示された。また，気象庁全

よって観測精度に差があることが示されており，

国合成レーダー GPV と比較しても相関係数につ

今後は降雨タイプによる観測精度の違いを考慮しいて改善が見られた。

た合成手法の検討が必要と考えられる。さらに，

次に，合成後の降雨量を用いて60分間積算降雨土砂災害危険度推定手法についても，降雨流出モ

量と土壌雨量指数を算出し，CL の情報と合わせデルによる土壌水分量推定24）の導入など，さらなて土砂災害危険度現況推定を行う手法を構築しる改良が必要と考えられる。また，本研究で提案た。2011年 9 月21日台風第15号の事例で土砂災害した手法が，複数の X バンド MP レーダーでカ

危険度の現況推定を試みた結果，土砂災害の発生

バーすることができない他の地域における土砂災が集中した早川町，南部町，身延町における土壌

害現況推定へ活用できるか検討していくことも必

雨量指数の高まりを表現することができた。また，要である。

対象災害とした 8 事例について，災害発生地点のスネークライン図を作成したところ，全事例でス

謝辞

ネークラインのピーク時には CL を超過し，危険

本研究の実施に当たっては山梨大学大学院医と判定された。しかし，災害発生時刻よりも後に

学工学総合教育部鈴木秀輔氏，長谷川健太氏，

CL を超過する地点もみられた。合成前の UY レー

State Polytechnic of Malang（インドネシア）Ratih

ダーでは 8 地点全てにおいて CL を超過しておらIndri Hapsari 博士，神戸大学大学院工学研究科

ず，合成後の降雨量で明らかに精度が向上した。

村上豪氏，京都大学

一方，気象庁全国合成レーダー GPV でも 8 地教授，山梨大学

中北英一教授，山口弘誠准舛谷敬一教授，坂本康教授，金点すべてで CL を超過しており， 3 地点について

子栄廣教授，新藤純子名誉教授，宮沢直季助教，

気象庁全国合成レーダー GPV で合成後の降雨量

山梨県砂防ボランティア協会

伊藤誠吉氏より多310

渡邊・相馬・大石・佐野・柿澤・馬籠・石平・市川・末次・砂田：単一の X バンド MP レーダーと C バンドレーダーを活用した山地域における土砂災害危険度推定

くのご助言をいただきました。
本事業では山梨県県土整備部砂防課及び甲府地
方気象台より土砂災害発生危険基準線データをご提供いただきました。加えて，山梨県県土整備部
砂防課からは土砂災害報告についてもご提供いただきました。また，本事業では京都大学生存圏研究所が運営する生存圏データベースによって収集・配布されたデータ（http://database.rish.
kyoto-u.ac.jp）を利用させていただきました。
さらに，山梨県県土整備部治水課とは山梨河川研究会等を通じ，本システムを流域管理へどのように活用していくべきか積極的な議論を行わせていただきました。
また，本研究は公益財団法人河川財団の河川基金・河川整備基金による助成，及び科研費

基盤研究（C）15K06230，若手研究（B）24760390，基盤研究（S）15H05765，基盤研究（S）22226010の支援を受けました。また，科学技術人材育成費補助金，山梨大学グローバル COE プログラム，名古屋大学 HPC 計算科学連携研究プロジェクト，
山梨大学

学内融合研究「地域の発達」からもご支援をいただきました。
ここに感謝の意を表します。

参考文献
1 ）山 梨 県 土 砂 災 害 警 戒 情 報 シ ス テ ム，http://
www3.pref.yamanashi.jp/dosya/warninfo.html，
2018年 2 月23日閲覧．
2 ）五道仁実・内藤正彦・土屋修一：X バンド MP レー
ダのネットワーク観測による観測不能領域発生
回避の効果，水文・水資源学会2013年研究発表
会要旨集，pp.278-279，2013．
3 ）土屋修一・川崎将生・五道仁実：降雨減衰補正と合成雨量作成手法の改良のよる XRAIN 観測
雨量の精度向上，土木学会論文集 B1（水工学），
71（4），pp.I_457-I_462，2015．
4 ）鈴木秀輔・大石 哲・佐野哲也：X - バンド二重偏波レーダーを用いた山梨県内における降雨量推定に関する基礎的研究，水文・水資源学会
2010年度研究発表会要旨集，pp.216-217，2010．
5 ）村上 豪：降雨量推定精度にレーダーパラメー
ターが与える影響に関する研究，神戸大学学士
論文，2011．

6 ）加藤 敦・真木雅之・岩波 越・三隅良平・前坂 剛：X バンドマルチパラメータレーダ情報と気象庁レーダ情報を用いた降水ナウキャス
ト，水文・水資源学会誌，22，5，pp.372-385，
2009．
7 ）牛 山 朋 來・ 萬 矢 敦 啓・ 深 見 和 彦：X -band MP
レ ー ダ ー と C-band レ ー ダ ー を 併 用 し た 降 雨
推 定 手 法 の 開 発， 土 木 学 会 論 文 集 B1，68，
I_349-I_354，2012．
8 ）気象庁 技術開発推進本部 豪雨監視・予測技
術開発部会 運動学的予測グループ：高解像度
降水ナウキャストにおける降水の解析・予測技
術について，測候時報，81，pp.55-76，2014．
9 ）Sano, T., Oishi, S.: Activity Repor t on 2009 of
X-band Dual-Polarimetric Doppler Radar of
University of Yamanashi, Global COE Program
Annual Report 2009: Evolution of Research and
Education on Integrated River Basin Managementin Asian Region, pp. 157-160, 2009.
10）真木雅之・朴 相郡：高仰角観測時の X バンド
偏波レーダ降雨強度推定式，防災科学技術研究
所研究報告，73，pp.49-57，2009．
11）Maki, M., Park, S.G. and Bringi, V.N.: Effect ofNatural Variations in Rain Drop Size Distributions
on Rain Rate Estimators of 3 cm Wavelength
Polarimetric Radar, J. Meteor. Soc. Japan, 83,
pp.871-893, 2005.
12）Bringi, V. N., and Chandrasekar, V.: PolarimetricDop p l er We at h e r R a da r – P rin c ip l e s a n dapplications, Cambridge University Press, 636
pp., 2001.
13）吉野文雄：レーダ水文学，森北出版株式会社，
2002．
14）Shakti P.C., Maki, M.: Application of a modified
digital elevation model method to correct radarreflectivity of X-band dual-polarization radars inmountainous regions, Hydrological Research
Letters, 8(2), pp.77-83, 2014.
15）菅原正巳 : 流出解析法，共立出版（水文学講座
7 ），257 p.，1971．
16）立原秀一：土砂災害警戒情報の発表開始について，気象業務の窓，pp.43-45，2006．
17）気象庁：土壌雨量指数，気象庁ホームページ．
http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/bosai/
dojoshisu.html，2018年 1 月 1 日閲覧．
18）倉本和正・鉄賀博己・東 寛和・荒川雅生・中山弘隆・古川浩平：RBF ネットワークを用いた311

自然災害科学 J. JSNDS 37 -3（2018 ）

非線形がけ崩れ発生限界雨量線の設定に関する研 究， 土 木 学 会 論 文 集，672（VI-50），pp.117132，2001．
19）東京管区気象台：平成23年台風第15号に関する
気象速報，2011．
20）山梨県県土整備部砂防課：平成23年度災害報告（台風第15号関係）．
21）国土交通省国土技術政策総合研究所：国土技術
政策総合研究所資料 がけ崩れ災害の実態，国総研資料，第530号，p.203，2009．
22）山梨県県土整備部砂防課・国際航業株式会社：
平成23年度 土砂災害情報相互通報システム整備
事業費 土砂災害警戒情報システム等検討業務委

要託報告書，2012．
23）渡邊彩花・相馬一義・末次忠司・佐野哲也・大石 哲・柿澤一弘・石平 博：山岳域におけるX バンド MP レーダーの定量的活用に向けた地
上雨量計との比較解析，水文・水資源学会2013
年研究発表会要旨集，pp.116-117，2013．
24）三隅良平・小口 高・真木雅之・岩波 越：分
布型流出モデルを用いた表層崩壊危険域のリア
ルタイム予測，自然災害科学，23-3，pp.415432，2004．
（投 稿 受 理：平成30年 3 月10日
訂正稿受理：平成30年 9 月19日）

旨

本研究では，土砂災害が多発する一方で単一の X バンド MP レーダー（UY レーダー）でしか観測できない山地域が広い山梨県を対象に，X バンド MP レーダーと C バンドレーダーを併用した空間解像度の細かい土砂災害危険度推定手法を構築する。UY レーダーによる降水量推定値と AMeDAS の雨量計による観測値を比較したところ，レーダーサイトから20〜30 km よりも遠方では推定値において過小評価傾向が見られたが，相関係数については高く，降水の相対的な強弱についてはよく一致していた。それに基づき，UY レーダーによる降水量推定値について2.5 km 移動平均値と移動平均に対する降雨量比を求め，2.5 km 移動平均値について C バンド
レーダー（気象庁全国合成レーダー GPV）と合成する手法を提案した。合成前後の降水量について雨量計による観測値と比較したところ，過小評価傾向が合成後に大きく改善した。さらに，2011年 9 月21日台風第15号を対象に合成後の降水量を用いて60分間積算降雨量と土壌雨量指数（ 3 段タンクモデルの水位の合計）を算出し，土砂災害発生基準線と併用して土砂災害危険度推定を行った。その結果，対象とした 8 つの土砂災害すべてにおいてスネークラインのピーク時には CL を超過し危険と判定された。