（様式３）新潟大学災害・復興科学研究所
共同研究報告書

山陰地方における積雪期の降雨現象(Rain-on-Snow Event)の発生特性，及び ROS に起因する自然災害に関する研究研究代表者氏名
研究分担者氏名伊豫部

河島1） 所属：京都大学大学院 工学研究科

勉 1）

克久・松元

高峰 2）

2）所属：新潟大学災害・復興科学研究所

研究要旨
山陰および近畿北部地方を対象として，2000/01 年積雪期（11 月～4 月）から 2014/15 年積雪期の 15
積雪期について，新聞検索および発災時の気象データをもとに，積雪期の降雨イベント（Rain-on-Snow：ROS）にともなう自然災害の発生頻度および発災時の気象特性について分析した．また，当該地域におけるアメダスデータの分析から，災害を誘発する可能性のある ROS の発生頻度の特徴や長期変化傾向を調べた．その結果，当該地域において積雪環境下で発生した自然災害の 62％にあたる計 35 件の災害で ROS が関与し，災害種別では土砂災害が最も多いことが明らかとなった．また，災害発生時の気象特性として，連続雨量は 10mm 以下と少ないものの，高温・強風をともないやすい特徴がみられた．さらに，ROS の出現頻度の長期変化傾向について分析した結果，中国山地の標高 350～550m では，近年 ROSが増加傾向を示し，同標高において今後益々融雪災害の発生危険度が高まる可能性が示唆された．
Ⅰ．研究目的

本研究では，東北・北陸地方に比べてより温暖積雪地域では融雪期になると，季節的に増加すな西日本地域を対象として，新聞資料から近年発る日射や気温などによって急速に融雪が進行す生した積雪期の自然災害を抽出するとともに，発る．これら日周期に依存する融雪水のほかに，降災時の気象特性を分析した．さらに，アメダスデ雨がある場合，雨量そのものが比較的少なくても，ータの分析から，災害を誘発する可能性のある同時に著しい融雪を伴うことがあるため，両者をROS の発生頻度の特徴や長期変化傾向を調べた．

合わせた斜面・流域への水の浸透量はより多くなⅡ．研究方法の概要

り，地すべりや洪水等の融雪災害を引き起こす．

（1）ROS が誘因した災害事例の抽出

こうした積雪期の降雨イベント（Rain-on-Snow：まず，積雪期における自然災害の事例抽出を行

以下，ROS と略記）にともなう洪水・土砂災害にった．用いた資料は，山陰中央新報，日本海新聞，ついては，ヨーロッパや欧米で古くから関心がも神戸新聞，京都新聞の 4 地方紙であり，対象期間たれてきた（例えば，Kattelmann,1987）．日本でもは 2000/01 年積雪期（11 月～4 月）から 2014/15 年

積雪期の降雨は決して珍しくなく，特に冬期平均積雪期の 15 積雪期とした．記事の検索は，オンラ

気温が 0℃前後の日本海沿岸の温暖積雪域では，イン・データサービスを用いて，雪崩災害，土砂わずかな気温の変動に降水形態が左右されるた災害（土砂崩れ，崖崩れ，土石流等），洪水災害（河め，ROS は発生しやすい環境にあると考えられる．

川増水による道路冠水，家屋浸水，道路崩落・陥近年の突発的な大雪発現や寒暖差の激しい気候没等）を抽出した．次に，災害事例ごとに住所とを踏まえると，洪水や全層雪崩等の融雪災害の発位置（緯度・経度・標高）を特定するとともに，生予知の点から，地域ごとの ROS 災害や ROS の発生点近傍の複数のアメダス観測点の気象デー発生頻度の動向把握が求められている．

タ（降水量，気温，積雪深）から災害発生前数日

間の変化状況を調べた．ここで，ROS 災害とは，災害発生日もしくはその前日に積雪深が 1cm 以上あり，かつ降雨量 1mm 以上であった災害と定義した．なお，地すべり災害については，長期間にわたり活動する事例が多く，直接的な要因を特定することは困難なため，今回の解析対象からは

図１除外した．

（2）災害発生時の降雨イベントの特徴（2）AMeDAS データを用いた ROS の抽出と長期変化傾向（トレンド）分析

年別および月別でみた ROS 災害の発生数.

ROS 災害発生時の降雨について，災害に至るまでの連続雨量，降雨継続時間，降雨と発災のタイ災害の発生・非発生に関わらず，災害をもたらミングに注目して分析を行った．その結果，降雨す可能性が高い ROS イベントの発生頻度や長期継続時間は全事例の 94%が 12 時間以内で発災し変化傾向を明らかにするため，島根県・鳥取県・ており，多くの事例が半日スケールの降雨イベン兵庫県・京都府を対象地域として，アメダス 1 時トによって発生していることがわかった．また，間データ（降水量，気温，積雪深）を用いて ROS

降雨と災害発生のタイミングについては，降雨中イベントを抽出した．抽出条件は，積雪が存在すもしくは降雨終了後 30 時間以内に分布していた．

ること，および連続雨量が 10mm 以上であること

一方，連続雨量は，もっとも少ない事例で 0.5mm，の 2 つである．ここで，連続雨量とは，2 時間以もっとも多い事例で 45mm であり，10mm 以下の上の雨量の空白がないものを 1 つの降雨イベント事例が圧倒的に多いことが特徴的である．降雨をとし，その降雨イベント開始から発災までの累積もたらした気象擾乱を分類した結果，南岸低気圧雨量を連続雨量と定義した．また，雨量は降水量（16 事例）が最も多く，全体の約 7 割が低気圧通と気温から推定し（雨・雪判別の臨界気温：1.5℃），過時の降水イベントによるものであった．また，

ROS の年発生数の時系列データ（32 年間）につい各災害事例に共通する点として，災害発生に至るてトレンド検定を行った．

連続雨量は著しく多くはなく，高温・強風をともⅢ．研究結果および考察なうことが多い．さらに，積雪深低下は，降雨開（1）ROS 災害の発生頻度

始前から開始しており，降雨による融雪ではなく，新聞検索の結果，山陰および近畿北部４府県で湿潤で温暖な気団の移流による大気からの顕熱・15 年間に合計 35 件の災害で ROS が関与したもの

潜熱伝達量が著しく大きかった可能性があり，こと判断された．これは，同期間に積雪環境下で発れにより強い融雪が起こっていたと考えられる．

生した雪崩災害，土砂災害，洪水災害（合計 56 件）

そこで，災害前 2 日間について，災害発生地点の 62%にあたる（1 年当たりの平均発生数は 2.3

近傍のアメダス積雪深計の観測値から算出した件）．抽出された 35 事例の災害種類の内訳は，土融雪水量と，雨量計による降雨量について，どの砂災害 24 件，雪崩災害 9 件，洪水災害 2 件とな程度の差があるのか比較検討した（図 2）．融雪水り，土砂災害が最も多いことが明らかとなった．

量は 2 日間における１時間毎の積雪深の差に，積また，ROS 災害の被災対象で事例数が最も多いの雪表層の密度（350kgm-3 と仮定）を乗じて積雪水は道路（24 件）であり，ROS 災害全体の 72%を占量を計算した．その結果，積雪層への水の浸透量めた．図 1 に年別・月別の ROS 災害の発生数を示

に対する融雪量の割合は約 8 割と大きく，融雪水す．最多頻度は 2005/06 年積雪期（平成 18 年豪雪）量が 100mm を超える事例もいくつか見られた．

であり，2001 年，2006 年，2009～2010 年のよう

つまり，強い融雪に雨が加わり，積雪・土壌へのに全く発生しない年もあることが分かった．発生

水の供給量が急増することで災害がもたらされ月に関しては，最多月は雪崩災害の多い 1 月であたと考えられる．なお，雪面低下量によって融雪ること，土砂災害は 12 月～3 月までまんべんなく量を求める方法では，季節や地域によらず一律に発生していることが分かる．ROS 災害の発生数が積雪密度を与えている．今後より現実的な積雪密

厳冬期に多くなる傾向は，北陸地域でも認められ度を用いて，ROS 時の融雪特性をさらに詳しく検ている（平井ら，2015；河島ら，2016）．

討を加える必要がある．

Ⅳ．まとめ山陰や近畿地方は，温暖な気温のもとで多量の雪が降り積もる「暖候地積雪」地域である．水の介在によって一冬季を通じて温暖変態が支配的であり，その層構造は単純である．擾乱によって
図 2 災害発生時の降雨量と融雪量．

もたらされる多量の融雪水は，積雪内部には貯留（4）ROS イベントの発生頻度と近年の変動傾向

されず，直接地表面に流出する場合が多いので，アメダスデータを用いて，災害を誘発する可能融雪災害の発生危険度をさらに高めていたと考性のある ROS イベントの発生頻度と長期変化傾えられる．融雪災害の予知予測，さらには避難警

向を分析した．使用したアメダスは山陰・近畿 4

戒体制といった観点から，強風と融雪の関係にと府県の計 10 地点（美弥，瑞穂，赤名，横田，倉吉，どまらず，強風と降雨をともなうような一連の気智頭，香住，兎和野高原，和田山，美山）である．

象現象と融雪プロセスの関係についても，現地観各地点の年平均 ROS イベント数には，最も頻度測から詳しく検討を加える必要がある．アメダスが小さい倉吉と和田山の 0.3 回と最も頻度が大きデータに基づいて ROS イベントの出現頻度の長い兎和野高原の 3.5 回の間に約 10 倍の差があっ期変化傾向について分析を行った結果，中国山地た．さらに，年平均 ROS イベント数と標高の関係の標高 350～550m では，近年 ROS イベントが増には正の相関がみられた．これは，標高が高い地加していることが明らかとなった．当該地域での点ほど積雪日数が多いため，ROS イベントが起こROS 災害数が標高 300～600m で多いことを踏まり得る期間が長いことが考えられる．

えると，ROS による災害の危険度が高い，もしく一方，ROS イベント数の経年変化に有意なトレは今後益々高まる可能性があると考えられる．

ンドが認められたのは，横田，赤名，兎和野高原【参考文献】の 3 地点であり，0.4～0.9 回/10 年の割合で増加し1)ている（図 3）．3 地点はいずれも中国山地の標高350m～550m 付近に位置する．この標高帯におけ

Kattlemann R., 1987: Water release from a forested snowpack
during rainfall. IAHS-AISH, 167, 265-272.

2)

平井柔・河島克久・松元高峰・伊豫部勉、2015：新潟地域にる冬期平均気温を調べると 1.2～1.9℃となり，雪・おける融雪災害をもたらす降雨イベント（ROS イベント）

みぞれ・雨の形態をとり得る気温領域 0～4.5℃の発生特性．第 30 回北陸雪氷シンポジウム論文集、49-54.

（Matsuo et al., 1981）のほぼ中央に当たり，他の

3)

河島克久・松元高峰・伊豫部勉・平井柔（2016）Rain-on-snow

標高帯に比べて固体・液体両方の降水が降りやす

event が北陸地方の自然災害に与える影響、第 35 回自然災害

いという特徴がみられた．

学会学術講演会論文集、155-156.
4)

Matsuo T., Y.Sasyo, and Y. Sato (1981) Relationship between
Types of Precipitation on the Ground and Surface MeteorologicalElements. Journal of Meteorological Society of Japan, 59(4), 462476.

Ⅴ．研究発表1.論文発表なし
2.学会発表1) 伊豫部勉・河島克久・松元高峰：山陰地方における rain-on-snowevents にともなう融雪災害，雪氷研究大会（2017・十日町）講演
要旨集，p226，2017.9.

Ⅵ．知的財産権の出願・登録状況（予定を含む）
1.特許取得図 3 有意なトレンドが検出されたアメダス 3地点における ROS イベント数の経年変化.

なし
2.実用新案登録，3.その他なし