自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号 157 -174（2021 ）

豪雨災害における犠牲者数の推定方法に関する研究本間 基寛1・牛山 素行2

Study on the estimation method of the numberof victims in heavy rain disaster
Motohiro HONMA1 and Motoyuki USHIYAMA2
Abstract
In this study, we analyzed the position data of the victims and 1km mesh rainfall
observation data in the heavy rains of July 2018, Typhoon No. 19 of 2019, and the heavy rainsof July 2020, and tried to estimate the number of victims using various rainfall indicators. As aresult of analyzing the relationship between rainfall indicators such as 3, 6, 12, 24, 48, 72 hour
rainfall and soil water index and the number of victims, it was found that the “ratio to historical
record”, which is the ratio to the maximum value observed in the past, is highly related to theoccurrence of victims. Since the rainfall indicator that corresponds well to the occurrence ofvictims diﬀers depending on the case of heavy rainfall, we used the maximum value of past
maximum ratio of 7 indicators and were able to roughly estimate the number of victims causedby heavy rain disasters.
キーワード：豪雨災害，犠牲者，既往最大比，評価関数，犠牲者数推計
Key words:

Heavy rain disaster, Victim, Ratio to historical record, Evaluation function, Estimation of number ofvictims

1 ．はじめにを予測するとともに，土砂災害，浸水害，洪水災

近年の観測技術や数値計算能力等の発達によ

害のリスクの高まりを表す指標として土壌雨量指り，降雨予測や土壌雨量指数等の災害危険度の情数，表面雨量指数，流域雨量指数を開発し，「警報が詳細なメッシュデータとして得られるように報の危険度分布」として気象庁ホームページよりなってきた。気象庁は，降水短時間予報（今後の公開している1, 2）。

雨）として15時間先まで 1 時間ごとの降水量分布「警報の危険度」を発表するにあたっては，都12

日本気象協会Japan Weather Association

157

静岡大学防災総合センター
Center for Integrated Research and Education of Natural
Hazards, Shizuoka University

158

本間・牛山：豪雨災害における犠牲者数の推定方法に関する研究

道府県と協議して警報等の対象となる災害を決る水害の場合，浸水域内においても必ず犠牲者と定2）した上で，過去20年分以上の対象災害の発生

なるとは限らないとして，住民の避難状態や住居／非発生時の指数値を統計的に調査して警報等の特性と浸水状況に応じた浸水人口を算出し，これ基準値を設定しており，「土石流の発生」や「床上を人的被害規模の評価指標としている。

3）

浸水家屋数」などが目安として用いられている 。

土砂災害に関しては，市町村毎に土砂災害警戒

一方で，自然災害において最も深刻な被害とも

情報や大雨特別警報発表時の災害発生率や捕捉率

いえる死者や行方不明者（以下，両者をまとめてを評価したものがある15）が，あくまで土砂災害の「犠牲者」と表記する）と雨量や各指数値との関係発生の有無に関する検証であり，人的被害が発生性については直接的には分析されていないため，するような規模または地域での土砂災害の発生確

これらの予測値が得られたとしてもどの程度の人率について評価するものとはなっていない。林的被害が発生し得るのかについては推定が難し

ら16）は，国土交通省で収集した平成13年〜平成21い。

年の 9 年分の全国の土石流災害の災害報告1,475

災害における外力規模から人的被害の発生規模

件のうち，死者・行方不明者が発生し，かつ，雨を推計する方法については，これまでにも多くの量に関する情報がある30件を分析対象として，最研究が行われている。巨大地震や津波の被害想定

大24時間雨量や最大 1 時間雨量の超過確率と土石では，建物被害や人的被害の予測式が提案されて流の発生確率の関係を算出している。ただし，解いる（例えば，中央防災会議 ）。リアルタイムで析対象としている雨量は，人的被害が発生した事の被害推計の試みとしては，防災科学技術研究所

例での24時間雨量または 1 時間雨量のみを対象とが「リアルタイム地震被害推定システム」を開しており，人的被害が発生しなかった地点での雨

発し，J-RISQ 地震速報としてインターネット上

量状況なども含めた形での分析は行われていない。

4）

5, 6）

にリアルタイムで公開している 。津波に関して

このように，豪雨時に各地で発生する土砂災害

は，越村ら8, 9）が津波の浸水深，流速，波力からや洪水氾濫に伴う人的被害の数を包括的に推計す

家屋被害や人的被害の被害率を推計するフラジリ

る方法はこれまでに検討されていない。洪水氾濫

ティ関数を提案している。また，これらの成果をによる浸水での犠牲者推定については，浸水想定

もとに，「リアルタイム津波浸水・被害予測シス

シミュレーション結果を活用することで精緻なモテム」10）が運用されている。

デルによる評価が可能ではあるが，一連の降雨が7）

風水害の被害推計に関しては，洪水氾濫での人進行中または予測される段階では，具体的な浸水的被害の推計が行われている。例えば，池内ら11）深を想定することは現時点では少なくとも運用レが報告しているように，中央防災会議では大規模

ベルとはなっておらず，池内ら11）で提示されてい水害を対象とした被害想定を行い，人的被害の推るような手法により人的被害の規模を推定するこ計を行っているケースはある。中央防災会議 でとは困難である。災害発生の危険度を伝えて各主は，荒川の洪水氾濫による死者数，孤立者数等を体に対応行動を促したり，豪雨発生直後の救援・推計している。米国陸軍工兵隊が，2005年のハリ救助体制を迅速に構築する上で，降雨規模と想定

ケーン・カトリーナによるニューオーリンズでのされる人的被害規模の関係性を明らかにしておく

死者数再現モデルを構築している。このモデルでことは重要である。

12）は，床面からの浸水深により危険水位帯，準危険

本研究では，平成30年 7 月豪雨，令和元年台風

水位帯，安全水位帯に分類し，年齢，建物の階数

19号，令和 2 年 7 月豪雨における犠牲者の位置

から危険度別の人数を算出し，各々の死亡率を乗データと 1 km メッシュでの降雨観測データを分じ算出している 。片田ら は，浸水シミュレー

析することにより，降雨に関する各種指標から大ションと避難行動シミュレーションを組み合わせ

まかな「人的被害規模」を算出する可能性についた人的被害の推計を行っているが，河川氾濫によて検討を行った。

13）

14）

159

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）2 ．使用データ及び降雨指標
2. 1

にかけて，日本付近に停滞した前線の影響で，暖調査対象とした豪雨事例

かく湿った空気が継続して流れ込み，各地で大雨

本研究での調査対象とする豪雨事例の降雨指標算出期間や豪雨被害の特徴を表 1 にまとめる。

となり，人的被害や物的被害が発生した。とりわけ， 7 月 4 日から 7 日にかけて前線の活動が非

平成30年 7 月豪雨では，2018年 6 月28日から北常に活発となり，九州では記録的な大雨となっ日本に停滞していた梅雨前線が 7 月 5 日には西日た21）。この大雨により，球磨川や筑後川といった本まで南下して停滞し，前線に向かって太平洋高大河川での氾濫が相次いだほか，土砂災害，低地

気圧から暖かく湿った空気が流れ込んだため，前の浸水等により，人的被害や物的被害が多く発生

線近傍や暖湿気が吹き付けた四国などの南東〜南し，全国での死者，行方不明者は86名（関連死者

西斜面では大雨になった。前線は 7 月 5 日から 8を含まない）であった22）。

日にかけて，殆ど動きがなかったため同一地域で大雨が続き，西日本を中心に記録的な大雨となり，

2. 2

雨量データ及び降雨指標の算出

24，48，72時間雨量の値が観測史上第 1 位を記録使用した観測雨量データは，国土交通省レーダ

する大雨となった17）。とりわけ，岡山・広島・愛解析雨量である。犠牲者位置データとの関係性を

媛 3 県に被害が集中し，土砂災害が各地で発生，分析するための降雨指標として，表 1 に示す降雨

高梁川支川や肱川などでは洪水氾濫による浸水被指標算出期間における 3 ， 6 ，12，24，48，72時

害も発生した。2018年11月 6 日時点の死者及び行間（R3，R6，R12，R24，R48，R72）最 大 雨 量 と方不明者は合計232名であった18）。

土壌雨量指数（SWI）最大値を算出した。ただし，令和元年台風19号は，2019年10月 6 日に南鳥島

各降雨継続時間雨量や土壌雨量指数は地域によっ近海で発生し，12日19時前に大型で強い勢力で伊て災害発生をもたらす閾値が異なる。例えば，気豆半島に上陸した後，関東地方を通過した。10日

象庁の大雨特別警報（浸水害）の発表基準の 1 つから13日までの総雨量が，神奈川県箱根で1,000になっている48時間降水量の「50年に一度の値」

ミリに達し，東日本を中心に17地点で500ミリをは，香川県高松市が357 mm に対して，徳島県那超えた。特に静岡県や新潟県，関東甲信地方，東賀町は1,105 mm と約 3 倍の違いがある23）。水文

北地方の多くの地点で 3 ， 6 ，12，24時間雨量の学の分野では，当該地点や流域において災害をも観測史上 1 位の値を更新するなど記録的な大雨とたらす雨量の設定に，降雨継続時間別の観測雨量なった 。各地で河川の氾濫，堤防の決壊による最大値の関係性を分析する DD（Depth Duration：

浸水，土砂崩れ等が多数発生し，東北地方の太平

雨量，降雨継続時間）解析が用いられている。

洋側や関東地方を中心に85人の死者（10月25日かDD 解析では，横軸に降雨継続時間，縦軸に継続

らの大雨による被害を除く）が発生した20）。

時間別の最大雨量をとり，どの継続時間の雨量が19）

令和 2 年 7 月豪雨では， 7 月 3 日から 7 月31日
表1

過去の最大値を超えていたのか把握することで分析対象の豪雨 3 事例の比較

豪雨事例

平成30年 7 月豪雨

令和元年台風19号

令和 2 年 7 月豪雨

降雨指標
算出期間

2018年 7 月 5 日 9 ：00〜 9 日 9 ：00

2019年10月 9 日 9 ：00〜14日 9 ：00

2020年 7 月 3 日 9 ：00〜14日 9 ：00

豪雨要因

梅雨前線に伴う豪雨

台風に伴う豪雨

梅雨前線に伴う豪雨

九州，中国，四国，近畿，東海の広 関東甲信，東北南部に大雨。一級河 7 月 3 〜 4 日に球磨川流域で集中的い範囲で大雨。岡山，広島，愛媛 3 川も含めた河川氾濫が各地で発生。 な豪雨。 7 月 6 〜 8 日に，筑後川流被害の特徴 県に被害が集中。土砂災害が各地で域を中心に九州北部で大雨。
発生，高梁川支川，肱川では河川氾
濫による浸水被害も発生。
位置推定
犠牲者数

230名

84名

83名

160

本間・牛山：豪雨災害における犠牲者数の推定方法に関する研究「豪雨の激しさ」を示すことができる（例えば，牛示す。
「洪水」は河道外に溢れた水に起因する犠牲山24））。そこで，レーダ解析雨量が 1 km メッシュ者，
「河川」は河川に近づき河道内・河道付近で遭化された2006年 5 月以降の最大値（既往最大値）

難した犠牲者と定義している。

との比である「既往最大比」を指標として使用した。なお，既往最大値算出の統計期間は，各豪雨の前月末日までとしている。土壌雨量指数の算出におけるタンクモデルのパラメータは，Ishihara
and Kobatake25）を参照した。

3 ．分析結果
3. 1

平成30年7月豪雨の分析結果（1）各降雨指標と犠牲者発生位置の関係
本節では，平成30年 7 月豪雨を対象に，2.2で提示した各降雨指標と犠牲者発生位置の関係につ

2. 3

犠牲者の位置情報

いて分析を行った。

自然災害による犠牲者に関しては，警察 ･ 消防2.1で説明したように，平成30年 7 月豪雨では機関により調査，集計がなされる交通事故や火災

岡山・広島・愛媛の 3 県に被害が集中している。

などと異なり，公的機関による系統的な資料が存位置が推定できている犠牲者230名のうち，半数在しない。本研究では，牛山が1999年以降の風水

以上の125名が土砂災害による犠牲である。また，

害による犠牲者について解析し，構築した「高精全体の約35％にあたる80名が洪水による犠牲であ度位置情報付き風水害人的被害データベース」26-

る。このうち，岡山県倉敷市真備地区での高梁川

29）にある犠牲者位置情報を活用した。各豪雨事例

支川の小田川の堤防決壊による氾濫で51名とまとで位置が推定された犠牲者の数を表 1 に示す。な

まった人数の人的被害が発生しているが，それ以お，位置が推定された犠牲者数は直接死者のみで外の地域での洪水被害は中小河川での氾濫が主である。発生位置のデータは，被災した場所の住所あり，同一市町村内での犠牲は 1 〜 5 名と散発的から緯度・経度形式に変換しており，①番地（家な被害の発生となっている。

屋単位程度）まで推定，②町丁目程度まで推定・

表 1 に示した降雨指標算出期間での 7 指標の期

誤差数百 m 精度，③市町村程度まで推定，と推間最大値の分布と原因外力別の犠牲者発生位置を定精度が 3 段階に分けられるが，ほとんどが①まプロットした図を図 2 に示す。各降雨継続時間のたは②の精度で推定されている。本研究では，推雨量や土壌雨量指数の期間最大値を見ると，西日定精度①および②の犠牲者を検討対象とした。2.2

本を中心に値が大きくなっており，とりわけ高知で説明したように 1 km メッシュ単位の雨量デー

県周辺で値が最も大きくなっている。しかしながタとの位置関係を比較することから，誤差数百ら，高知県周辺では犠牲者の発生数はさほど多く

m 以内の精度で位置が推定されている犠牲者位なっていないことがわかる。

置情報の利用で問題ないと考えている。

次に， 7 指標の期間最大値の既往最大比の分布

各犠牲者について，死亡原因となった外力（土と原因外力別の犠牲者発生位置について見てみ砂，河川，洪水，強風，その他）が分類されている。図 3 で示している既往最大比は，2006年 5 月

る。各豪雨事例での原因外力別犠牲者数を図 1 に以降の最大値（既往最大値）との比であることから，その地域にとっての雨の降りやすさや近年経験している雨量の最大値を反映した指標となっている。図 3 を見ると，多くの指標において，降雨
指標の値そのものが大きかった高知県周辺での既往最大比が小さくなっているとともに，九州北部，
瀬戸内地方，近畿北部，岐阜県などで既往最大比の値が大きくなっている。犠牲者の発生が集中し

図1

各豪雨事例での原因外力別犠牲者数

た岡山県，広島県，愛媛県では，24，48，72時間

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）

図2

平成30年 7 月豪雨での各降雨指標分布と原因外力別犠牲者発生位置

161

162

本間・牛山：豪雨災害における犠牲者数の推定方法に関する研究

図3

平成30年 7 月豪雨での各降雨指標の既往最大比分布と原因外力別犠牲者発生位置

163

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）雨量や土壌雨量指数の既往最大比が120％もしく
は150％を超えている。したがって，各降雨継続
時間雨量や土壌雨量指数の値そのものではなく，既往最大比の方が犠牲者発生との関係性が高いことが示唆される。
2.2で 気象庁の大雨特別警報の基準が地域によって異なることを示したように，洪水や土砂災
害の起こりやすさは雨量そのものの多寡だけではなく，「その地域にとっての雨量の多寡」の影響を受ける。豪雨によって土砂災害が発生した地域で

図4

平成30年 7 月豪雨での各降雨指標の既往最大比別犠牲者数

は，一度崩落した斜面では土砂が流出したために次の崩落が起きにくくなることが指摘されている（3）推計犠牲者発生数の算出。さらには，崩落した斜面では対策工も実施さ

図 4 は，犠牲者が発生した地点が含まれるメッれる。洪水氾濫に関しても，大規模な被害が発生

シュのみを対象として，各降雨指標の既往最大比するような氾濫や堤防の決壊が発生すると，河川の傾向を分析した結果である。そこで，犠牲者が改修等の治水対策が実施される。このように，豪発生していないメッシュも含めた集計を行うこと

雨によって災害が発生した地域では斜面等の自然で，既往最大比がある値となったところでどの程側に「免疫性」がつくこと，社会側でも各種対策

度の犠牲者が発生する可能性があるのか，すなわが実施されることなどにより，同規模の降雨では

ち犠牲者発生数の推計を試みる。ここでは，国土被害が発生しにくくなる，すなわちその規模の豪

数値情報の 1 km メッシュ別将来推計人口（H29

雨に対する「耐性」が備わると言えよう。こうし国政局推計）から「 1 km メッシュ別2010年人口たことからも，降雨指標そのものに比べて，既往数（補正あり）」を使用し，各降雨指標の既往最大最大比の方が犠牲者発生の関係性が高くなると考比のランク別に 1 km メッシュの人口を合計したえられる。そこで，次項の（ 2 ）では，既往最大もの，すなわち曝露人口を算出した。そして，各比に着目して，犠牲者発生との関係性の詳細につ

降雨指標の既往最大比のランク別に実際に発生しいて分析を進める。

た犠牲者数と曝露人口の比率から「人口 1 万人あ30）たりの犠牲者数」が算出される。これを「推計犠（2）犠牲者発生位置での降雨指標既往最大比の特徴

牲者発生数」とする。その結果を図 5 に示す。こ平成30年 7 月豪雨で発生位置が推定できている

こでも集計対象としたのは， 3 ，24，48時間雨量

230名の犠牲者について，犠牲者発生位置におけと土壌雨量指数の既往最大比である。各グラフで，る各降雨指標の既往最大比がどの値となっていた

折れ線で示しているのは，曝露人口である。ヒスのかの頻度分布を示したのが図 4 である。ここでトグラムで示しているのは，既往最大比の当該ラは， 3 ，24，48時間雨量と土壌雨量指数の既往最ンクにおける推計犠牲者発生数である。いずれの大比の結果を示している。

指標においても，既往最大比の値が大きくなるに先述したように，平成30年 7 月豪雨は長時間につれて，推計犠牲者発生数が増加傾向にあること

わたる大雨が特徴の豪雨災害であったため， 3 時がわかる。48時間雨量や土壌雨量指数では，既往間雨量最大値が既往最大を超えていないメッシュ

最大比が100％以上において推計犠牲者発生数のでも多くの犠牲者が発生している。一方，48時間

数値が大きくなっている。

雨量や土壌雨量指数に関しては犠牲者数が発生している地点の多くが既往最大比100％以上となっていることがわかる。

（4）他の基準比との比較
前項までは，既往最大比という値に着目した分

164

図5

本間・牛山：豪雨災害における犠牲者数の推定方法に関する研究

平成30年 7 月豪雨での各降雨指標の既往最大比別の人口 1 万人あたり犠牲者数と当該ランクの人口数（万人）析を行った。一方で，その地域における雨の降り

布をあてはめて推計を行った。

やすさや危険度を表す指標としては，平年月降水

既往最大比以外の各種基準値との比率でも，犠量や年確率雨量も挙げることができる。そこで，

牲者の発生が集中した岡山県，広島県，愛媛県に既往最大比ともに，平年月降水量，30年確率雨

おいて相対的に基準比の値が大きくなっている。

量，50年確率雨量それぞれとの比についても比較

ただし，50年確率雨量比では100％未満の地点でした結果が図 6 である。図 4 の結果では，犠牲者も多くの犠牲者が発生しており，30年確率雨量比が発生した地点のほとんどで48時間雨量の既往最

でも既往最大比に比べて全体的に比率の値が小さ

大比が100％を超えていたこと，つまり，平成30

くなっている。年最大平年月降水量比では，近畿

年 7 月豪雨では48時間雨量が記録的となったと言北部や高知県，徳島県周辺での比率の値が大きくえることから，48時間雨量での比較結果を図 6 になっているが，これらの地域では犠牲者はそれほ示す。なお，平年月降水量は，12か月のうち最もど発生していない。

値の大きい月の平年月降水量を「年最大平年月降

次に，図 5 と同様に，48時間雨量の各種基準比

水量」とし，それとの比率を算出している。これについて，基準比ランク別の人口 1 万人あたり犠は，積雪地域における融雪洪水などは例外として，

牲者数（推計犠牲者発生数）を算出した。その結土砂災害や洪水氾濫の発生には季節の関係性がな

果を図 7 に示す。年最大平年月降水量比では，比いためである。平成30年 7 月豪雨は 7 月の豪雨で率が100％以上のところで推計犠牲者発生数の値あったが，仮に評価地点の平年月降水量が 9 月よが出ているが，既往最大比のように比率の値が大りも 7 月が少なかったとしても，豪雨の発生月がきくなるほど明瞭に推計犠牲者発生数が増加して9 月だった場合に比べて災害発生の危険度が高くいるわけではない。30年確率雨量比や50年確率雨なるわけではなく，豪雨となった 7 月だけの月降量比では，比率が120〜150％のところで推計犠牲

水量で比較することは適切でないため，このよう者発生数が多くなる傾向にあるが，それよりも比な処理をしている。30年確率雨量及び50年確率雨率が大きいところでは逆に推計犠牲者発生数が減

量は，各メッシュの年最大値を抽出し，GEV 分

少している。

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）

図6

図7

165

平成30年 7 月豪雨での48時間雨量の各種基準比の分布と原因外力別犠牲者発生位置

平成30年 7 月豪雨での48時間雨量の各種基準比別の人口 1 万人あたり犠牲者数と当該ランクの人口
数（万人）

166

本間・牛山：豪雨災害における犠牲者数の推定方法に関する研究

以上の結果から，各種の雨量基準比の値と推計
犠牲者発生数との関係性でいうと，既往最大比のおり，やはり既往最大比の方が犠牲者発生との関係性が高いことが示唆される。

方が比較的単調な増加傾向が見られ，関係性が高
いといえよう。

（2）犠牲者発生位置での降雨指標既往最大比の特徴
令和元年台風19号で発生位置が推定できている

3. 2

令和元年台風19号の分析結果（1）各降雨指標と犠牲者発生位置の関係

84名の犠牲者について，犠牲者発生位置における各降雨指標の既往最大比がどの値となっていたの次いで，令和元年台風19号を対象に各降雨指標

かの頻度分布を示したのが図10である。ここでも，と犠牲者発生位置の関係について分析を行った。

図 4 と同様に， 3 ，24，48時間雨量と土壌雨量指令和元年台風19号では84名について犠牲となっ数の既往最大比の結果を示している。

た位置が推定できており，多い県では福島県で30

図 9 で示したように，令和元年台風19号では名，宮城県で19名となっている。位置が推定でき

6 ，12，24時間雨量で既往最大比150％超となるている犠牲者の半数以上にあたる44名が洪水によ範囲が広く広がっていたが，24時間雨量に関してる犠牲者である（図 1 ）が，このうち34名は福島

は犠牲者が発生した地点のほとんどが既往最大比県または宮城県で発生している。令和元年台風19100％以上となっている。一方で， 3 時間雨量で号では，平成30年 7 月豪雨での岡山県倉敷市真備は，既往最大比100％未満のところでも犠牲者が地区のように同一地域で多数の洪水犠牲者が発生

発生している。また，土壌雨量指数に関してはしたというよりは，複数の市町村で犠牲者が発生

犠牲者が発生した地点の既往最大比が100％以上しており，広域で多発的に犠牲者が生じるようなとなっているところが多いものの，既往最大比の災害が発生したと言える。また，土砂災害や河川値は平成30年 7 月豪雨よりもやや小さめの傾向とによる犠牲者が18名ずつ発生しており，平成30年なっている。これは，前項でも説明したように，

7 月豪雨に比べると土砂災害による犠牲者の数の

令和元年台風19号では土砂災害による犠牲者の割割合が小さいと言える。

合が平成30年 7 月豪雨よりも小さいことと関係が3.1と同様に，表 1 に示した降雨指標算出期間ある可能性がある。

での 7 指標の期間最大値の分布と原因外力別の犠
牲者発生位置をプロットした図を図 8 に示す。各（3）推計犠牲者発生数の算出

降雨継続時間の雨量や土壌雨量指数の期間最大値

3.1（3）で示した方法と同様に，令和元年台風を見ると，関東西部の秩父山地や丹沢山地の周辺，

19号での推計犠牲者発生数を算出した。その結果

栃木県の山間部，福島県や宮城県の太平洋沿岸部を図11に示す。ここでも集計対象としたのは， 3 ，で値が大きくなっている。一方で，氾濫が発生し

24，48時間雨量と土壌雨量指数の既往最大比であた千曲川流域の長野県や洪水の被害が多く発生しり，図の見方は図 5 と同様である。 3 ，48時間雨た福島県・宮城県の内陸部ではこれらの降雨指標量や土壌雨量指数では，既往最大比が100％以下の値が周辺に比べてそれほど高くなっていない。

のところでも犠牲者が発生している。一方で，24

次に， 7 指標の期間最大値の既往最大比の分布

時間雨量では既往最大比が120％以上のところでと原因外力別の犠牲者発生位置を図 9 に示す。図

犠牲者が発生していることがわかる。 3 時間雨量

8 で各種降雨指標の値が大きかった関東西部の山では既往最大比が160％以上となると推計犠牲者

間部だけでなく，長野県東部の千曲川流域や栃木発生数の値が減少する傾向にあるが，それ以外の県，福島県，宮城県の広い範囲で既往最大比の値

指標では既往最大比の値が大きくなるにつれて推が大きくなっている。洪水の犠牲者が多く発生し計犠牲者発生数が大きくなる傾向にある。

た福島県や宮城県の内陸部では， 6 ，12，24時間雨量で既往最大比が120％もしくは150％を超えて

167

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）

図8

3. 3

令和元年台風19号での各降雨指標の分布と原因外力別犠牲者発生位置

令和 2 年 7 月豪雨の分析結果（1）各降雨指標と犠牲者発生位置の関係

既往最大比が大きくなるほど推計犠牲者発生数が大きくなる傾向が見られることを確認した。一方

前節までの分析結果から，各降雨指標と犠牲者

で，複数の降雨指標のうち，平成30年 7 月豪雨で発生との関係性では，各降雨指標の値そのものでは48，72時間雨量や土壌雨量指数が，令和元年台はなく，降雨指標の既往最大比を活用することで，

風19号では12，24時間雨量が犠牲者発生との関係

168

本間・牛山：豪雨災害における犠牲者数の推定方法に関する研究性がよく，降雨事例，すなわち雨の降り方によっ

年 7 月豪雨の分析対象は，発生位置を推定できたて犠牲者発生数の推計に適した降雨指標が異なる

83名である。令和 2 年 7 月豪雨では， 7 月 3 日夜ことが示唆された。

から 4 日午前にかけて熊本県内の球磨川流域におそこで本節では， 3 つ目の豪雨事例として令和

いて集中豪雨が発生し，中下流域で大規模な氾濫

2 年 7 月豪雨を対象とした分析も行った。令和 2が生じた。 6 日から 8 日にかけては，筑後川流域

図9

令和元年台風19号での各降雨指標の既往最大比分布と原因外力別犠牲者発生位置

169

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）など九州北部を中心に大雨となった。発生位置が者発生との関係性が高いことがわかったので，こ推定できている犠牲者のうち，76名が 7 月 3 日夜

こでは 7 指標の期間最大値の既往最大比についてから 8 日にかけての記録的な大雨に伴う犠牲者でのみ，その分布と原因外力別の犠牲者発生位置をある。図 1 に示したように，犠牲者の 7 割以上に見てみる。その結果を図12に示す。図12には，球あたる61名が洪水による犠牲者であり，このうち

磨川と筑後川の流域界についても記している。球

52名は熊本県内での犠牲者である。また，土砂災

磨川では流域全体で 6 ，12時間雨量の既往最大比

害による犠牲者数は16名であり，やはり平成30年

が120％超となっているが，48，72時間雨量や土

7 月豪雨に比べると土砂災害による犠牲者の数の

壌雨量指数の既往最大比の値は概ね100％以下と割合が小さかった。

なっており，それほど大きな値とはなっていな

前節までの結果から，各降雨指標の雨量値そのい。一方，九州北部の筑後川流域やその周辺では，

ものではなく，その指標の既往最大比の方が犠牲

48，72時間雨量の既往最大比で120％超の地域が広がっている。このように同時期の豪雨でも被害をもたらす降雨継続時間は異なることがわかる。
3 時間や 6 時間といった短時間の雨量が大きいときもあれば，24時間や48時間といった長時間の雨量が大きいとき，あるいは短時間と長時間の両方が大きいときもある。豪雨事例によって着目すべ
き降雨継続時間が異なると，実際の豪雨災害発生時における人的被害の推計が煩雑になることも想定される。したがって，降雨指標をどれかに選定するのではなく， 7 つの降雨指標を合成するよう

図10

令和元年台風19号での各降雨指標の既往最大比別犠牲者数

図11

令和元年台風19号での各降雨指標の既往最大比別の人口 1 万人あたり犠牲者数と当該ランクの人口数（万人）

な指標を算出することが望ましい。

170

本間・牛山：豪雨災害における犠牲者数の推定方法に関する研究

図12

令和 2 年 7 月豪雨での各降雨指標の既往最大比分布と原因外力別犠牲者発生位置

そこで，各降雨継続時間雨量と土壌雨量指数を比最大値」ランク別における人口 1 万人あたり犠併せた 7 指標の既往最大比の最大値を算出し，そ牲者発生数を集計して，犠牲者発生数推計の評価

れと犠牲者発生位置を重ねてプロットした（図12関数とした。このようにして作成した犠牲者発生

下段中央）。その結果，九州地方で犠牲者が発生

数評価関数を図13に示す。この図では，「 7 指標した地点では 7 指標のいずれかで既往最大比が既往最大比最大値」が110％を超えたところから100％を超えていたことが確認された。

犠牲者が発生し始め，この値が大きくなるほど犠牲者発生数が大きくなる傾向があるとともに，（2）令和 2 年 7 月豪雨における犠牲者数推定の試み
前項の分析において，同一時期の豪雨災害で160％を超えたところから急激に犠牲者発生数が増える可能性があることが示されている。

あっても犠牲者発生との関係性が高い降雨指標

このようにして作成した犠牲者発生数評価関数（降雨継続時間）が異なることから，複数の降雨を令和 2 年 7 月豪雨の「 7 指標既往最大比最大値」

指標の既往最大比の最大値を算出することで，災の曝露人口（当該ランクでのメッシュ別人口を合

害犠牲者発生との関係性が高くなる可能性がある計したもの）に当てはめることで，令和 2 年 7 月

ことを示した。そこで，3.1及び3.2で既に分析を

豪雨での犠牲者発生数を推計することが可能か，行った平成30年 7 月豪雨と令和元年台風19号につ検討を行った。

いても同様のアプローチにより， 7 指標それぞれ

3 つの豪雨事例における 7 指標既往最大比最大の既往最大比の最大値を算出し，この「既往最大値のランク別曝露人口を図14に示す。令和 2 年 7171

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）

図13

図14

平成30年 7 月豪雨及び令和元年台風19号
での事例を基に作成した犠牲者発生数評
価関数

3 豪雨事例における 7 指標既往最大比の最大値ランク別の曝露人口

図15

令和 2 年 7 月豪雨での 7 指標既往最大比
最大値ランク別の犠牲者推計値と実績値の比較及び当該ランクの人口数（万人）

図16

横石地点及び人吉地点における令和 2 年
7 月豪雨での球磨川流域平均12時間雨量
最大値と計画規模雨量および想定最大規模雨量の比較

月豪雨では， 7 指標既往最大比最大値が100％をた。一方， 7 月 3 日夜〜 4 日朝に発生した球磨川

超えるメッシュでの曝露人口が少ないことがわか

流域での洪水犠牲者51名を除いた犠牲者数は32名る。図13に示した犠牲者発生数評価関数と図14にであり，評価関数に基づく犠牲者発生数推計値と示した曝露人口により算出した令和 2 年 7 月豪雨

同程度であった。図15より， 7 指標既往最大比最での 7 指標既往最大比最大値ランク別の犠牲者推

大値が120〜140％，160〜180％のところで，評価計値と実績値の比較を図15に示す。

関数に基づく犠牲者発生推計値を大きく超える犠

図15では，平成30年及び令和元年の豪雨事例に牲者が実際には発生したことがわかるが，この超基づいて推定した 7 指標既往最大比最大値のラン

過分の多くは球磨川での洪水犠牲者である斜線のク別犠牲者数を灰色のヒストグラムで示していヒストグラムに相当している。

る。令和 2 年 7 月豪雨での 7 指標既往最大比最大

図12で示したように，12時間雨量既往最大比が

値ランク別の犠牲者数（実績値）のうち，球磨川

120％以上の範囲と球磨川流域がほぼ重なってい以外の犠牲者数を黒のヒストグラムで示しておるが，これは 7 月 3 日夜〜 4 日朝に発生した線状

り，その上に球磨川での洪水氾濫による犠牲者数

降水帯31）に起因する集中豪雨の雨域が球磨川流域

を斜線のヒストグラムで加えている。実際に発生付近に停滞したことによる。図16は，国土交通省

した犠牲者数（位置が推定された分のみ）が83名

解析雨量から球磨川の横石地点，人吉地点より上だったのに対して，平成30年 7 月豪雨と令和元年

流域の流域平均12時間雨量を算出し，河川整備基

台風19号の 2 事例より作成した評価関数に基づく本方針の計画規模雨量および改正水防法に基づく犠牲者発生数の推計値は25.8名と過小評価となっ

想定最大規模雨量32）と比較したものである。なお，

172

本間・牛山：豪雨災害における犠牲者数の推定方法に関する研究

流域平均雨量を算出した降雨継続時間である「12対応がよい降雨指標（降雨継続時間）が異なるこ

時間」は，球磨川水系の河川整備基本方針の計画とがわかった。災害犠牲者発生との対応がよい降

降雨継続時間と同じである。図16に示すとおり，

雨継続時間の最大雨量では，既往最大比が100％両地点の流域平均雨量が計画規模降雨を超える雨

超から犠牲者が発生しはじめ，比が大きくなるほ

量となっていた。球磨川下流の横石地点では流域

ど犠牲者発生確率が高かった。

平均雨量が計画規模比の138% に達しており，想令和 2 年 7 月豪雨では，九州地方で犠牲者が発定最大規模降雨に匹敵する雨量となっていた。こ生した地点では，既往最大比（各指標の最大値）のように球磨川流域で集中的に降った大雨によりが100％を超えていた。球磨川では計画降雨を超

球磨川中下流での河川水位が大きく上昇し，甚大過し，想定最大規模に匹敵する雨量となった。 7

な浸水被害となり，評価関数による推計値に比し

月 3 日夜〜 4 日朝の線状降水帯に起因する集中豪て犠牲者の発生が増加したと推察される。

雨が球磨川流域とほぼ重なったため，球磨川中下

ここまで説明してきたように，本研究で用いている犠牲者発生数推計の評価関数は， 1 km メッ

流での河川水位が大きく上昇し，甚大な浸水被害をもたらした。

シュで算出された 7 指標既往最大比最大値を説明

本研究では， 3 ， 6 ，12，24，48，72時間の降変数としている。一方で，令和 2 年 7 月豪雨での雨継続時間雨量や土壌雨量指数といった 7 指標の球磨川流域で発生したような大規模な洪水被害で既往最大比最大値を活用することで豪雨災害におは，犠牲者発生地点の降雨指標だけではなく，そける犠牲者の発生数を大局的に推計できる可能性の上流域を対象とした流域平均雨量での降雨指標があることを示した。この人的被害推計方法では，や既往最大比も考慮する必要性が出てくる。任意

雨量の実況値だけではなく予測値も活用すること

地点での流域平均雨量を算出するためには全国をができるため，台風のような降雨の予測精度が高対象とした河道網データを構築する必要があり，いケースでは，豪雨災害の発生前または最中にリ非常に多くの労力を要することになる。また，土

アルタイムで起こり得る被害規模を把握し，より

砂災害犠牲者の 8 割以上は土砂災害危険箇所で，迅速な対応を防災関係機関に促すことが期待され

水関連犠牲者の 9 割は地形的な低地で発生している。

ることが指摘されていることから ，土砂災害や一方で，球磨川での氾濫のような極めて局所的洪水の危険箇所指定の他，特に水関連犠牲者につな豪雨による大規模洪水での犠牲者に関しては，

いては地形（地形分類でいう低地）との関係性に犠牲者発生地点の降雨指標だけではなく，上流域

ついても検討することで，さらなる推計精度の向も考慮した評価関数へと改良する必要がある。ま上が期待される。これらの点は今後の課題としてた，土砂災害警戒区域・特別警戒区域や浸水想定

いきたい。

区域，地形（地形分類でいう低地）といった地理33）的要素も考慮することでさらなる推計精度の向上

4 ．おわりにが期待される。今後の課題としたい。

本研究では，平成30年 7 月豪雨，令和元年台風
19号，令和 2 年 7 月豪雨における犠牲者の位置

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平成30年 7 月豪雨と令和元年台風19号を対象に，各種降雨指標のランク別の犠牲者発生数を調べた結果，豪雨事例によって災害犠牲者発生との自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）https://www.jma.go.jp/jma/kishou/minkan/
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本間・牛山：豪雨災害における犠牲者数の推定方法に関する研究

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要

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降水帯、異例の11時間以上継続−，日本気象協会ホームページ，2020．https://www.jwa.or.jp/
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mlit.go.jp/yatusiro/bousai/kuma_shinsui.html（2021年 4 月 1 日参照）
33）牛山素行：豪雨による人的被害発生場所と災害リスク情報の関係について，自然災害科学，
Vol.38，No.4，pp.487-502，2020．
（投 稿 受 理：令和 3 年 4 月 2 日
訂正稿受理：令和 3 年 7 月 2 日）

旨

台風等の豪雨災害において，予想される雨量の規模から災害対応の必要性を呼び掛けるにあたり，降雨規模と想定される人的被害規模の関係性を明らかにしておくことは重要である。本
研究では，平成30年 7 月豪雨，令和元年台風19号，令和 2 年 7 月豪雨における犠牲者の位置デー
タと 1 km メッシュでの降雨観測データを分析することにより，降雨に関する各種指標から「推計犠牲者発生数」を算出する可能性について検討を行った。 3 ， 6 ，12，24，48，72時間の降
雨継続時間雨量や土壌雨量指数といった 7 つの降雨指標について，犠牲者発生数との関係性を分析した結果，降雨指標そのものではなく過去の観測最大値との比である「既往最大比」が犠牲者発生との関係性が高いことがわかった。豪雨事例によって災害犠牲者発生との対応がよい降
雨指標が異なることから， 7 指標の既往最大比最大値を算出することで，豪雨災害における犠
牲者の発生数を大局的に推計できる可能性があることを示した。一方で，球磨川での氾濫のよ
うな極めて局所的な豪雨による大規模洪水での犠牲者に関しては，犠牲者発生地点の降雨指標だけではなく，上流域も考慮した雨量指標による評価関数へと改良する必要がある。