火山災害研究センター中間報告 サブテーマ＜B1＞
代表者：中山大地

1. はじめに食域と堆積域を求めた．次に全島の 1m DEM

サブテーマ B1 では IT 技術を駆使した火山ハから 8 種類の地形量（標高，傾斜量，水平曲ザード予測，火山防災マップ，噴火頻度に関す率，横断曲率，侵食高，未侵食高，土砂移動る研究をおこなっている．機械学習ならびにコン

指数，湿潤度指数）を計算した．

ピュータシミュレーションを用いた火山泥流シミュ得られた 8 種類の地形量の記述統計量（最大レーションを行い，結果を地図化することを目的

値，最小値，平均値，値域，標準偏差，中央値）としている．2018 年度は伊豆大島を対象として，を 50m メッシュで集計し，これに空中写真判読か

レーザー測量により得られた 1m 解像度数値地ら求めた 50m メッシュごとの侵食・堆積状況を加形モデルを用いて土砂災害ポテンシャルの推定

えてデータベースを作成した．

をおこなった．2019 年度は三宅島を対象としてこのデータベースを元に，機械学習の一種で機械学習による火山泥流予測モデルの構築ならある決定木を用いて土砂災害判別モデルを作成

びに火山泥流ハザードマップを作成した．以下

した．得られた土砂災害判別モデルから土砂災

では三宅島における火山泥流ハザードマップに

害予測モデルを作成して地図化した．

ついて報告する．

2.2 地形量の計算

2. これまでの研究成果
三宅島は 2000 年に噴火をしており，大量の火山ガスと火山灰を放出した．これに梅雨や台以下では本研究で計算した 8 種類の地形量について説明する．
l

標高

風の降水が加わり，2000 年の 1 年間で大規模

標高 1m DEM そのものの値について，50m メ

な火山泥流が 5 回ほど確認されている．これらのッシュごとに 6 個の記述統計量を求めて集計した．

火山泥流により，橋の流失，道路・家屋の埋積なl

傾斜量（勾配）どの被害が出ている．本研究では，三宅島にお傾斜量は土砂動態に大きく関係しているとさける火山泥流の侵食域と堆積域について，機械れる．傾斜量が大きいほど土砂を下方へ移動さ学習の一種である決定木を用いて予測することせる営力を増大するため，火山泥流の判別にはを目的とする．

重要な地形条件である．グリッド型の標高データ

2.1 研究手法の概略

上での傾斜量の計算方法は複数あるが，ここでデータとして三宅島 1m メッシュ数値標高モ

は Burrough and McDonnell (1998)に従って周囲

デル（東京都が 2015 年 12 月にレーザー測量

4 近傍（求点の上下左右の 4 メッシュ）の標高値

したデータを元に作成，以下「1m DEM」と表記）を用いて傾斜量を算出した．計算式は以下であおよび堆積域と侵食域の空中写真判読結果

る．

（2000 年 11 月 8 日撮影，中山・黒田 2002）を用いた．まず，空中写真判読により土砂の侵

𝑚 × 𝑛メッシュの標高モデル𝐷𝐸𝑀を考える．

𝑧-⎡ 𝑧-.
⎢
𝐷𝐸𝑀 = ⎢ 𝑧-/
⎢ ⋮
⎣𝑧-4

𝑧.𝑧..
𝑧./
⋮
𝑧.4

𝑧/𝑧/.
𝑧//
⋮
𝑧/4

⋯
⋯
⋯
⋱
⋯

𝑧1𝑧1. ⎤
𝑧1/ ⎥⎥⋮ ⎥𝑧14 ⎦任意の点(𝑖, 𝑗)に置ける傾斜量𝑆𝑙𝑜𝑝𝑒BC は以下−𝑧(BI-,CI-) + 𝑧(BJ-,CI-) + 𝑧(BI-,CJ-) − 𝑧(BJ-,CJ-)
4𝑑 .

のように定義できる．
𝑆𝑙𝑜𝑝𝑒BC = D𝐺 . + 𝐻 .
ここで𝐺および𝐻は以下となる．
𝐺=−𝑧(BI-,C) + 𝑧(BJ-,C)
2𝑑

𝐻=

P𝑧(BI-,C) + 𝑧(BJ-,C) Q− 𝑧(B,C)
2
𝐷=
𝑑.
P𝑧(B,CI-) + 𝑧(B,CJ-) Q− 𝑧(B,C)
2
𝐸=
𝑑.
𝐹=

𝑧(B,CI-) − 𝑧(B,CJ-)
2𝑑

𝐺=−𝑧(BI-,C) + 𝑧(BJ-,C)
2𝑑𝐻=𝑧(B,CI-) − 𝑧(B,CJ-)
2𝑑

となる．

求まった傾斜量を附図 B1-1-1 に示す．海岸

前述のように水平曲率（𝑃𝑙𝐶）は𝑃𝑙𝐶 < 0なら谷沿いの集落近辺では緩傾斜だが，島の中腹は型斜面，𝑃𝑙𝐶 = 0なら直線斜面，𝑃𝑙𝐶 > 0なら尾やや急傾斜となる．また，附図 B1-1-1 の A 近辺

根型斜面であるが，実際にはこれらのしきい値には緩傾斜となっており，村営牧場などに利用されは幅があると見なせるため，本研究では𝑃𝑙𝐶 <ていた．得られた傾斜量は 50m メッシュごとに−0.05を谷型斜面，−0.05 ≤ 𝑃𝑙𝐶 ≤ 0.05を直線集計し，6 個の記述統計量を求めた．

斜面，𝑃𝑙𝐶 > 0.05を尾根型斜面とした（附図 B1-l1-2)．これを集計し，50m メッシュ内の尾根型斜水平曲率 (Plan Curvature; PlC)
平面曲率は斜面の水平断面の曲率を表す量である．値が負なら谷型斜面，正であれば尾根面，直線斜面，谷型斜面の面積比を算出した．
l

縦断面曲率（Profile Curvature; PrC）

型斜面，0 であれば直線斜面となる．尾根谷の度

縦断面曲率は斜面の縦断方向の斜面形状を合いを示す地形量であるため，水や物質の集表す量である．値が負であれば凸型斜面，正で中・拡散を表す．水平曲率の計算は Burroughあれば凹型斜面，0 であれば直線斜面となる．斜and McDonnell (1998)に基づいて計算を行なっ面の従順化理論に基づくと，凸型斜面では侵食，た．定義は以下となる．

凹型斜面では堆積，直線斜面では運搬の場に

𝑚 × 𝑛メッシュの標高モデル𝐷𝐸𝑀を考える．
𝑧-⎡ 𝑧-.
⎢
𝐷𝐸𝑀 = ⎢ 𝑧-/
⎢ ⋮
⎣𝑧-4

𝑧.𝑧..
𝑧./
⋮
𝑧.4

𝑧/𝑧/.
𝑧//
⋮
𝑧/4

⋯
⋯
⋯
⋱
⋯

𝑧1𝑧1. ⎤
𝑧1/ ⎥⎥⋮ ⎥𝑧14 ⎦任意の点(𝑖, 𝑗)に置ける水平曲率𝑃𝑙𝐶BC は以下のように定義できる．
𝑃𝑙𝐶BC =

−2(𝐷𝐻 . + 𝐸𝐺 . − 𝐹𝐺𝐻)
(𝐺 . + 𝐻 . )ここで𝐷，𝐸，𝐹，𝐺および𝐻はそれぞれなることから，断面曲率は土砂動態に影響していると考えられる．縦断面曲率の計算は Burroughand McDonnell (1998)に従った．定義は以下とな
る．
𝑚 × 𝑛メッシュの標高モデル𝐷𝐸𝑀を考える．
𝑧-⎡ 𝑧-.
⎢
𝐷𝐸𝑀 = ⎢ 𝑧-/
⎢ ⋮
⎣𝑧-4

𝑧.𝑧..
𝑧./
⋮
𝑧.4

𝑧/𝑧/.
𝑧//
⋮
𝑧/4

⋯
⋯
⋯
⋱
⋯

𝑧1𝑧1. ⎤
𝑧1/ ⎥⎥⋮ ⎥𝑧14 ⎦任意の点(𝑖, 𝑗)に置ける縦断面曲率𝑃𝑟𝐶BC は以下のように定義できる．
𝑃𝑟𝐶BC =𝑧-⎡ 𝑧-.
⎢
𝐷𝐸𝑀 = ⎢ 𝑧-/
⎢ ⋮
⎣𝑧-4

2(𝐷𝐺 . + 𝐸𝐻 . + 𝐹𝐺𝐻)
(𝐺 . + 𝐻 . )ここで𝐷，𝐸，𝐹，𝐺および𝐻はそれぞれ

P𝑧(BI-,C) + 𝑧(BJ-,C) Q− 𝑧(B,C)
2
𝐷=
𝑑.
P𝑧(B,CI-) + 𝑧(B,CJ-) Q− 𝑧(B,C)
2
𝐸=
𝑑.
𝐹=

−𝑧(BI-,C) + 𝑧(BJ-,C)
2𝑑𝐻=𝑧(B,CI-) − 𝑧(B,CJ-)
2𝑑

𝑧/𝑧/.
𝑧//
⋮
𝑧/4

⋯
⋯
⋯
⋱
⋯

𝑧1𝑧1. ⎤
𝑧1/ ⎥⎥⋮ ⎥𝑧14 ⎦ここで，任意の点(𝑖, 𝑗)におけるカーネル（例として3 × 3メッシュのカーネル）内の平均標高𝑚BCを求め，配列𝑀𝐸𝐴𝑁とする．
0
0
0
⋯ 0
⎡0 𝑚
⎤
.. 𝑚/. ⋯ 0⎢⎥
0 𝑚./ 𝑚// ⋯ 0⎥
𝑀𝐸𝐴𝑁 = ⎢⎢0 𝑚.] 𝑚/] ⋯ 0⎥
⎢⋮
⋮
⋮
⋱ ⋮⎥
⎣0
0
0
⋯ 0⎦
次に𝐷𝐸𝑀と𝑀𝐸𝐴𝑁を比較し，値の大きい方を−𝑧(BI-,CI-) + 𝑧(BJ-,CI-) + 𝑧(BI-,CJ-) − 𝑧(BJ-,CJ-)
4𝑑 .
𝐺=

𝑧.𝑧..
𝑧./
⋮
𝑧.4

新しい標高配列𝐷𝐸𝑀4^_ とする．
𝐷𝐸𝑀 (𝐷𝐸𝑀 ≥ 𝑀𝐸𝐴𝑁)
𝐷𝐸𝑀4^_ = `𝑀𝐸𝐴𝑁 (𝐷𝐸𝑀 < 𝑀𝐸𝐴𝑁)となる．

この計算により，元標高が低い部分は周囲と

前述のように縦断面曲率（𝑃𝑟𝐶）は𝑃𝑟𝐶 < 0なの平均標高で置き換えられ，元標高が高い部分

ら凸型斜面，𝑃𝑟𝐶 = 0なら直線斜面，𝑃𝑟𝐶 > 0なはその標高が残る．この操作を反復計算すること

ら凹型斜面であるが，実際にはこれらのしきい値により、谷が埋まった DEM（接峰面）を取得できる．

には幅があると見なせるため，本研究では𝑃𝑟𝐶 <カーネルのサイズと反復計算の回数によりどのく−0.05を凸斜面，−0.05 ≤ 𝑃𝑟𝐶 ≤ 0.05を直線斜

らいの大きさの谷を埋めるのかを指定できるが，面，𝑃𝑟𝐶 > 0.05を凹型斜面とした（附図 B1-1-3)．

本研究では カーネ ルサイ ズを11 × 11メッシュ

これを集計し，50m メッシュ内の凹型斜面，直線（11𝑚 × 11𝑚）とし，反復回数を 50 回とした．これ

斜面，凸型斜面の面積比を算出した．

により，谷幅が 10〜100m 程度の谷が埋まること

l

になる．

侵食高
侵食高は接峰面と現在の標高の差である．接この方法で求めた接峰面と現在の標高値との峰面を侵食が始まる前の原地形であると仮定す差を取り，侵食高とした（附図 B1-1-4）．図かられば，侵食高は現在まで侵食された高さを表す．

は細かい谷部で侵食高が大きくなっていることが接峰面はあくまでも仮想的な原面であるため，実わかる．侵食高は 50m メッシュごとに 6 個の記述

際には侵食高はローカルな谷の深さを表す．こ

統計量を求めて集計した．

のため，侵食高は堆積の場となる谷部を示すことlになる．
接峰面の計算方法は以下の定義となる．まず𝑚 × 𝑛メッシュの標高モデル𝐷𝐸𝑀を考える．

未侵食高
未侵食高は現在の標高と接谷面の差である．

接谷面を侵食が究極まで進んだ地形と仮定すれば，未侵食高は将来的に侵食される高さを表す．
接谷面は仮想的な面であり，実際には周囲よりも標高が高い部分との標高差を表す．このため，

未侵食高は侵食の場のポテンシャルを表すと考えられる．

動ポテンシャルを表す指標とされてる（Burrough

接谷面の計算方法は以下となる．まず𝑚 × 𝑛メ
ッシュの標高モデル𝐷𝐸𝑀を考える．
𝑧-⎡ 𝑧-.
⎢
𝐷𝐸𝑀 = ⎢ 𝑧-/
⎢ ⋮
⎣𝑧-4

土砂移動指数(STI)はメッシュごとの土砂の移

𝑧.𝑧..
𝑧./
⋮
𝑧.4

𝑧/𝑧/.
𝑧//
⋮
𝑧/4

⋯
⋯
⋯
⋱
⋯

and McDonnell, 1998）．土砂移動指数τは以下のように定義される．

𝑧1𝑧1. ⎤
𝑧1/ ⎥⎥
⋮ ⎥
𝑧14 ⎦

τ=d

ここで𝐴𝑠は任意の点における上流域の面積であり，以下で定義される．
4

ここで，任意の点(𝑖, 𝑗)におけるカーネル（例と𝐴𝑠(𝑐B ) = 𝐴𝑠(𝑐B ) + q 𝐴𝑠(𝑐r )して3 × 3メッシュのカーネル）内の平均標高𝑚BCr

𝐴𝑠(𝑐r ) は任意のメッシュ𝑐B よりも上流のメッシを求め，配列𝑀𝐸𝐴𝑁とする．
0
0
0
⋯ 0
⎡0 𝑚
⎤
.. 𝑚/. ⋯ 0⎢⎥
0 𝑚./ 𝑚// ⋯ 0⎥
𝑀𝐸𝐴𝑁 = ⎢⎢0 𝑚.] 𝑚/] ⋯ 0⎥
⎢⋮
⋮
⋮
⋱ ⋮⎥
⎣0
0
0
⋯ 0⎦
次に𝐷𝐸𝑀と𝑀𝐸𝐴𝑁を比較し，値の小さい方を新しい標高配列𝐷𝐸𝑀4^_ とする．

𝐴𝑠 g.hsin 𝛽 -./
f ×d
f
22.13
0.0896

ュの面積であり，∑4r 𝐴𝑠(𝑐r )は任意のメッシュ𝑐B よ
りも上流のメッシュの合計面積となる．また，sin 𝛽は求点の傾斜の正弦となる．
この定義により，STI は上流の面積が大きく，
傾斜（勾配）が急なメッシュにおいて高い値を取る．求めた STI を附図 B-1-1-6 に示す．
雄山山腹，特に北・東・南側斜面の谷部で STI

𝐷𝐸𝑀 (𝐷𝐸𝑀 ≤ 𝑀𝐸𝐴𝑁)
𝐷𝐸𝑀4^_ = `𝑀𝐸𝐴𝑁 (𝐷𝐸𝑀 > 𝑀𝐸𝐴𝑁)

が大きく，傾斜の急な雄山のカルデラ壁や南部

この計算により，元標高が高いメッシュは周囲のマール壁（大路池周辺や新澪池跡周辺など）との平均標高で置き換えられ，元標高が低いメッなどでも値が大きい．一方で雄山西側斜面の平シュはその標高が残る．この操作を反復計算す坦地（附図 B-1-1-6 の A 近辺，旧村営牧場周ることにより、尾根などの凸部を削った DEM（接辺）や海沿いの平坦地では値が小さい．STI につ谷面）を取得できる．カーネルのサイズと反復計

いても 50m メッシュごとに 6 個の記述統計量を求算の回数によりどのくらいの大きさの凸部を削る

めて集計した．

のかを指定できる．本研究ではカーネルサイズをl

湿潤度指数（Wetness Index; WI）

11 × 11メッシュ（11𝑚 × 11𝑚）とし，反復回数を

湿潤度指数は地形的な湿りやすさを表す指標

50 回とした．これにより，大きさが 10〜100m 程度である．あくまでも地形的な湿潤ポテンシャルをの凸部を削ることができる．

表すもので，実際の水分条件ではない注意する

この方法で求めた現在の標高値と接谷面の差を取り，未侵食高とした（附図 B1-1-5）．図から
は小さなスケールの凸部で未侵食高が大きくなっていることがわかる．未侵食高は 50m メッシュ
ごとに 6 個の記述統計量を求めて集計した．
l

土砂移動指数（Sediment Transport Index;
STI）必要がある．湿潤度指数𝑤𝑖は以下のように定義できる（Burrough and McDonnell, 1998）．
𝑤𝑖 = ln d

𝐴𝑠
f
tan 𝛽

ここで𝐴𝑠は任意の点における上流域の面積であり，以下で定義される．

4

次に決定木を用いて侵食・堆積・どちらもなし

𝐴𝑠(𝑐B ) = 𝐴𝑠(𝑐B ) + q 𝐴𝑠(𝑐r )を判別するモデルを作成する．

r

𝐴𝑠(𝑐r ) は任意のメッシュ𝑐B よりも上流のメッシ

決定木は機械学習の一種であり，判別結果を

ュの面積であり，∑4r 𝐴𝑠(𝑐r )は任意のメッシュ𝑐B よ

ツリー構造として得ることができる．図 1 に決定木

りも上流のメッシュの合計面積となる．また，tan 𝛽の概念図を示す．集計した地形量を説明変数，

は求点の傾斜の正接となる．

メッシュ化した侵食域・堆積域のデータを目的変求めた湿潤度指数を附図 B1-1-7 に示す．一数として決定木への入力データとする．決定木

般的に流路上や平坦地で値が高く．一方，尾根は与えられた目的変数の相互情報量（ゲイン率）

部は流域面積が小さいために湿潤度指数は低く，が最大になるように説明変数にしきい値を決めて傾斜が急な部分でも湿潤度指数は低くなる．湿

いき，最終的にモデルを最も良く表しているツリ

潤度指数も 50m メッシュごとに 6 個の記述統計

ー構造を求める(Witten and Frank,2005)．得られ量を求めて集計した．

たツリーの上位に出てくる説明変数ほど，結果のl判別に対する寄与が大きい．

空中写真判読に基づく侵食・堆積域データの作成

本研究では，決定木の作成にニュージーラン

三宅島噴火後の空中写真（2011 年 11 月撮影）

ド の Waikato 大 学 が 中 心 に な っ て 開 発 し たに基づき，侵食域と堆積域を判読した結果（中WEKA3.8 を用いた．WEKA は C4.5 アルゴリズム

山・黒田 2002，附図 B1-1-8）を用いて目的変数を実装した J4.8 アルゴリズムを決定木の作成アである侵食・堆積域をメッシュ化した．メッシュ化

ルゴリズムに用いている．一般的にツリー構造がする際には 50m メッシュ内に少しでも侵食域もし大きくなればモデルの説明率は高くなる．しかし

くは堆積域がある場合，当該メッシュは侵食もしく

これは過学習と呼ばれる現象で，現実的なモデは堆積メッシュとした（附図 B1-1-9）．その結果，

ルにとは見なされない．このため，決定木では枝全 22，624 メッシュ中，侵食が認められたメッシュ刈りと呼ばれる操作をおこなうことにより適切な大が 456 メッシュ（全体の約 2%），堆積が認められ

きさのツリー構造を求めることが必要となる．

たメッシュが 657 メッシュ（全体の約 3%），侵食・堆

また，本研究では目的変数である侵食・堆積・積のいずれも認められなかったメッシュが 21,511

どちらもなしのメッシュ数が，それぞれ 2%，3%，

メッシュ（全体の約 95%）となった．

95%であった．このように目的変数の値ごとの数

2.3 決定木による土砂災害判別モデルの作成が偏っている場合，そのままでは現象を十分に説明するモデルを得ることができない．たとえば，




4.56





11.30

7.32





4.50

9.34





28

8.59

8.01

















STI

1

300m

20

10.25

2

600m

18

3

800m

40

4

400m





STI
<10.5

30°


≦500m



図 1：決定⽊の概念




≦30°




>10.5

500m



仮にすべてのメッシュを「どちらもなし」とするモデ求まる．

ルが得られた場合でも 95%の正解率となってしま

全体の正解率は 68.58%であり，これは先行研う．これを避けるために本研究では目的変数の究（斎藤ほか 2007）に比べてやや低いが，先行

値ごと，すなわち「侵食」・「堆積」・「どちらもなし」

研究は目的変数が土砂災害の有無の 2 値だっのそれぞれの合計ウエイトを等しくするような前たのに対し，本研究では侵食・堆積・ともになし

処理をおこなった．

の 3 値であることから，妥当な結果と言える．また，

まず対象となるメッシュの総数 22,624 を目的
変数の値の数である 3（「侵食」・「堆積」・「どちら偶然の一致を除いた一致率であるカッパ係数が0.528 であり，中程度の一致となっている．

もなし」の 3 種類）で割り，7541.33 を得る．これが決定木による推定結果を地図化したものが附

3 種類の目的変数の値の合計ウエイトとなる．次図 B1-1-10 になる．空中写真判読結果では一部にそれぞれの合計ウエイトを目的変数の値の数にしかなかった侵食メッシュならびに堆積メッシュ

でそれぞれ除し，値ごとのウエイトを求める．このが大幅に増加している．判定効率表から，空中結果，侵食メッシュ一つあたりのウエイトは 16.54

写真判読では侵食・堆積共に認められなかった（7451.33/456 メッシュ），堆積メッシュ一つあたり

合計 21511 メッシュのうち，決定木による推定でのウエイトは 11.48（7451.33/657 メッシュ），ともには侵食メッシュになったものが 5552 メッシュ，堆な し メ ッ シ ュ 一 つ あ た り の ウ エ イ ト は 0.354

積メッシュになったものが 6031 メッシュとなってい（7451.33/21511 メッシュ）となった，以下ではこる．表 1 ではこれらの部分を水色で示した．判定

れらのウエイトを使って決定木の計算をおこなう．

効率の評価ではこれらは過推定となるが，これら決定木の結果は 10-fold cross validation を用のメッシュは実際に侵食・堆積が起きているメッシ

いて評価し，正解率，カッパ係数，判定効率表を

ュに似ている地形条件であるにもかかわらず，侵用いて精度評価をおこなう．

食・堆積が認められないというメッシュであるため，

3 結果

侵食・堆積が発生する可能性のあるメッシュを示

3.1 判定効率表による評価

していると考えられる．

表 1 に決定木で得られた結果の判定効率表を

表 1 の判定効率表を地図化したものが附図示す．正解率は判読結果と推定値が一致した部

B1-1-11 になる．濃い赤は写真判読と推定値とも分の合計ウエイトと全体の合計ウエイトの比からに侵食・堆積があるとされたメッシュで，淡い赤はともになしとされたメッシュである．過推定（水色）

表 1：判定効率表のメッシュは雄山を中心とした三宅島中央部ならびに海岸沿いの平坦地と中腹の谷部に分布している．これらの過推定メッシュの解釈には注意が必要である．なぜならば，空中写真からはすべての侵食域と堆積域が判読できたわけではなく，判読の取りこぼしなどが含まれている可能性があり，空中写真判読の結果が「ともになし」のメッシ
ュは「データなし」と言い換えることができるためである．このため，過推定メッシュは単純な間違いとして解釈することはできず，前述のように将食・堆積メッシュの周辺にあることがわかる．これ

来的な侵食・堆積のポテンシャルがあるメッシュとは空中写真判読の結果を 50m メッシュで集計す解釈することが妥当である．

る際に，一つのメッシュ内に侵食域と堆積域があ

表 1 の黄色の部分は写真判読の結果では侵食もしくは堆積メッシュとされたが，決定木によるった場合に，どちらかをメッシュの代表値としてサンプリングした影響が出ていると考えられる．

推定では「なし」とされたメッシュであり，判定効率以上のことから，空中写真判読によって得られの評価では未推定となる．未推定は明らかな過た侵食メッシュと堆積メッシュは決定木によりおよち（偽陰性）であるが，未推定のメッシュは全体のそ 95%の正解率で推定されており，これに空中写0.5%（117 メッシュ）であり極めて少ない．附図 B1-

真では侵食・堆積共に認められなかった 21511 メ

1-11 から，未推定メッシュは正解メッシュ（濃い赤）ッシュのうち，25.8%（5552 メッシュ）のメッシュで侵の周辺にあることがわかる．これは空中写真判読

食の可能性が，28.0%（6031 メッシュ）のメッシュで結果を 50m メッシュ単位で集計した際の離散化

堆積の可能性があると解釈することができる．

による影響だと思われる．

3.2 ツリー構造の解釈

次に表 1 の緑の部分についてである．この部

決定木により得られたツリー構造を図 2 に示す．

分は決定木の推定結果が空中写真判読結果と前述のようにツリー構造に現れる説明変数は上逆になっているメッシュである．これらのメッシュも位のものほど重要である．本研究では最上位の明らかな過誤となる．しかし，わずか全体の 0.2%

説明変数として標高の最大値（50m メッシュ内の（50 メッシュ）であり，結果にはほとんど影響して標高値の最大値で，以下ではすべて 50m メッシ

いない．附図 B1-1-11 から，過誤のメッシュは侵

ュ内の統計量を表す）が現れている．しきい値は標高の最大値≤ 428.49m <未侵食高の値域≤ 9.86m <標高の値域≤ 9.96m <STIの最小値≤ 0.014 <STIの最小値≤ 0.04 <

標高の最小値≤ 344.45m <なし1

湿潤指数の最大値≤ 17.11 <
標高の最大値≤ 32.28m <
堆積5

堆積3

未侵食高の中央値≤ 3.77m <
堆積2

堆積1
侵食2

侵食3

堆積4

湿潤指数の最小値≤ 0.012 <侵食高の中央値≤ 1.30ms <
なし3

なし2

堆積6

図 2：決定⽊により得られた侵⾷・堆積を判別するツリー構造

侵食1

428.49m で，2 段目には標高の値域（最大値と最侵食 3 は標高の最大値が 428.49m 以下で未小値の差）が現れる．3 段目には STI（Sediment

侵食高の値域が 9.86m より大きく，STI の最小値

Transport Index; 土砂移動指数），4 段目には標が 0.04 以下で未侵食高の中央値が 3.77m より高の最小値と未侵食高の中央値が，5 段目には大のメッシュである．附図 B1-1-15 より，侵食 2

湿潤指数（Wetness Index）があり，以下は標高のの分布とほぼ一致している．侵食 2 との違いは最大値，湿潤指数の最小値，侵食高の中央値とSTI の最小値が小さく未侵食高の中央値が小さ続く．

いことから，侵食 2 に隣接した平坦面であること

ツリー構造に基づく分類・推定結果を地図化したものを附図 B1-1-12 に示す．また，ツリー構が考えられる．
l

造の末端部ごとに地図化したものを附図 B1-1-

堆積 1 について
堆積 1 は標高の最大値が 428.49m よりも大き13〜附図 B1-1-24 に示す．

く，標高の値域が 9.96m 以下の部分である．ツリlー構造および附図 B1-1-16 からも，侵食 1 に隣

侵食 1 について
侵食 1 はツリー構造の最上部に来る末端であ接していることがわかる．主に雄山山頂南西部のる．このことから，他の末端よりも分離しやすく，平坦地を示しており，旧村営牧場の南側になる．

明確な特徴があることを示している．侵食 1 の条l

堆積 2 について

件は標高の最大値が 248.49m より大きく，標高の堆積 2 はツリー構造ならびに分布（附図 B1-

値域が 9.96m よりも大きいメッシュである．このこ

1-17）から侵食 2 と侵食 3 に隣接している．このとから，標高が高くて起伏が比較的大きいメッシ

ことから，侵食 2 および侵食 3 で発生した泥流ュとなる．附図 B-1-1-13 より，侵食 1 は雄山山が堆積 2 で土砂を堆積させながら谷沿いに流下頂部を中心とした島の中央部に分布している．こする部分だと考えられる．

の地域は 2000 年噴火の際に大量の火山灰が降l

堆積 3 について

下・堆積した場であり，空中写真判読でも侵食が堆積 3 は標高の最大値が 428.49m 以下で未確認されている．堆積した火山灰に降雨が加わ

侵食域の値域が 9.86m 以下，STI の最小値がって侵食が発生し，火山泥流の源流部になって0.014 以下で標高の最小値が 344.45m より大のいる．

メッシュである．附図 B1-1-18 から，雄山西側中l

腹の旧村営牧場を中心とする平坦地周辺に分侵食 2 について

侵食 2 は標高の最大値が 428.49m 以下，未侵布しており，火口西側の侵食１で発生した泥流が食高の値域が 9.86m より大，STI の最小値が 0.04

堆積する場であると考えられる．実際に旧村営牧よりも大のメッシュになる．附図 B1-1-14 より，雄場では 2000 年の夏に大規模な泥流の堆積が発山中腹の谷部に沿って分布しており，STI の最小生している．

値が高いことから土砂運搬能力が高くて深い谷l

堆積 4 について

沿いで火山泥流もしくは土石流の流下に伴う谷堆積 4 は標高の最大値が 428.49m 以下で未壁及び谷底の洗堀が発生する部位と考えられる．

侵食域の値域が 9.86m 以下，STI の最小値がこのような場所では火山泥流の流下による橋の0.014 以下で標高の最小値が 344.45m 以下，湿流失などが発生している．

潤度指数の最大値が 17.11 より大のメッシュであlる．附図 B1-1-19 とツリー構造からも，雄山中腹

侵食 3 について

から海までの谷部ないしは流路に相当する．

降水による侵食のために火山泥流の発生

l

域となる．

堆積 5 について
堆積 5 は標高の最大値が 428.49m 以下で未2.

雄山東側では，侵食 1 で発生した泥流が侵食域の値域が 9.86m 以下，STI の最小値が

侵食 2・侵食 3 で発生した泥流と合流して0.014 以下で標高の最小値が 344.45m 以下，湿堆積 2・堆積 4・堆積 6 の谷に添って海岸

潤度指数の最大値が 17.11 以下，標高の最大部まで流下する．海岸部まで流下した泥流値が 32.28m 以下のメッシュである．ツリー構造とは，海岸近くの平坦部で堆積 4 の流路を越附図 B1-1-20 からも堆積 4 に隣接している．こ流し堆積 5 に堆積する．

のことから，堆積 4 のメッシュを流下してきた泥流

3.

雄山西側では，侵食 1 で発生した火山泥が堆積 4 を越流し，堆積 5 で再堆積すると考え

流は堆積 1 および堆積 3 のメッシュ（旧村られる．海沿いの平坦地で明瞭な流路のないメッ

営牧場近辺）に堆積する．侵食 2 および侵シュに分布している．

食 3 からは，堆積 1 および堆積 3 への泥流

l

堆積の二次侵食と雄山西側中腹に降下堆

堆積 6 について
堆積 6 は最も下位の末端であり，附図 B1-1-

積した火山灰を侵食して泥流が発生する．

21 から中腹以下に分布している．湿潤指数や侵その後は堆積 2・堆積 4・堆積 6 の谷に添

食高の中央値が小さいことから，小規模で浅いって海岸部まで流下し，海岸部まで流下し谷底や道路・堰堤などの人工的な小平坦地に相た泥流は海岸近くの平坦部で堆積 4 の流当すると考えられる．

路を越流し堆積 5 に堆積する．

lなし 1 について

5

今後の課題

なし 1 は標高の最大値が 428.49m 以下で未本研究では三宅島を対象とした火山泥流つい

侵食域の値域が 9.86m 以下，STI の最小値がて，機械学習を用いて予測した．個々で得られ0.014 より大のメッシュである．附図 B1-1-22 からた結果はあくまでも統計解析による推定値であり，も，雄山中腹から下流の尾根部もしくは側火山の現地調査の結果と突き合わせて結果を確認する

山腹に相当するメッシュである．

必要がある．また，伊豆大島においても同様の

l分析をおこなったが，計算で求めた地形量が三なし 2 となし 3 についてなし 2 となし 3 はツリー構造上も附図 B1-1-

23，B1-1-24 上でも隣接しているため一括して宅島と異なっているため再解析をおこなう必要がある．

説明する．共に標高の低い山麓に分布している

また，洪水氾濫モデルを中心とした物理シミュ

が，海には接しない段丘面上でやや広い平坦面

レーションによる泥流のシミュレートもおこなってに分布している．

いるが，高解像度空間データを用いた場合に計

4. 考察とまとめ算結果が収束せず，改善をする必要がある．

以上の結果から，三宅島における侵食・堆積を伴う火山泥流のメカニズムについて考察をおこ

参考文献
斎藤 仁・中山大地・松山 洋 2007．Decision

なった．

tree による地すべり発生流域の推定とその検1.

侵食 1 のエリアは雄山山頂に近く，2000 年

証 —ASTER データを用いて—．日本地すべり

噴火により大量の火山灰が降下・堆積し，学会誌，44．pp.1-14．

Burrough, P.A. and McDonnell, R. A. 1998.
Principle of geographical information system.
Oxford, Oxford University Press, 333p.
Witten, I.H. and Frank, E. 2005. Data Mining
Practical Machine Leaning Tools andtechniques, Second ed. Oxford, Elsevier,525p.
中山大地・黒田真二郎 2001．GIS を用いた
2000 年三宅島噴火に伴う泥流発生状況の予察的研究．日本地理学会 2001 年春季学術大会発表要旨集，61, p.264.

附図 B1-1-1：傾斜量

附図 B1-1-2：水平曲率 (PlC)附図 B1-1-3：縦断面曲率 (PrC)

附図 B1-1-4：侵食高附図 B1-1-5：未侵食高

附図 B1-1-6：土砂移動指数 (STI)附図 B1-1-7：湿潤度指数

附図 B1-1-8：空中写真判
読結果（2011年11月）

附図 B1-1-9：メッシュ化
した空中写真判読結果

附図 B1-1-10：決定木による推定結果

附図 B1-1-11：判定効率表に基づく分類

附図 B1-1-12：ツリー構造に基づく分類結果

附図 B1-1-13：ツリー構造に基づく分類（侵食1）

附図 B1-1-14：ツリー構造に基づく分類（侵食2）附図 B1-1-15：ツリー構造に基づく分類（侵食3）

附図 B1-1-16：ツリー構造に基づく分類（堆積1）附図 B1-1-17：ツリー構造に基づく分類（堆積2）

附図 B1-1-18：ツリー構造に基づく分類（堆積3）附図 B1-1-19：ツリー構造に基づく分類（堆積4）

附図 B1-1-20：ツリー構造に基づく分類（堆積5）附図 B1-1-21：ツリー構造に基づく分類（堆積6）

附図 B1-1-22：ツリー構造に基づく分類（なし1）

附図 B1-1-23：ツリー構造に基づく分類（なし2）

附図 B1-1-24：ツリー構造に基づく分類（なし3）火山災害研究センター中間報告 サブテーマ＜B2＞
代表者：岸祐介

はじめに
火山災害からの避難においては，噴火前であれば常時の観測内容に基づいた噴火の警戒

効性を評価するとともに避難計画策定時に用いることのできる資料として取りまとめることを考えている．

レベルなどによって判断することが可能である．しかし，状況によっては噴火警戒レベル

これまでの研究成果の低い状態での噴火などで，噴火開始後に避対象地域について，東京都の島しょ地域の難行動に移る状況も想定され，そのような緊中から対象地域の規模（モデル化領域の考慮）

急時における避難状況の想定も避難計画の策と東京都総合防災部の避難計画策定状況定にあたっては考慮する必要があると考えら（2017 年 2 月時点）を勘案し，新島を対象とれる．また火山災害にはいくつかの現象があして検討することとした．東京都の人口統計

るが，噴石，火砕流，火山泥流などは噴火からデータによると，新島村：2,645 名（うち 500

短時間で発生するため，上記のような状況に名ほどが式根島地区，2017 年 9 月時点）となおける避難行動に対して，影響を及ぼす可能っており，人口規模は三宅村：2,391 名と同等

性は十分に考えられる．

である．

火山災害による人的被害として，近年では2014 年の御嶽山噴火で 58 名もの死者がでており，5 名が行方不明，69 名の方が負傷されている．
（内閣府，2015）2018 年には草津白根山の噴火で 1 名の死者と 11 名の負傷者が出ている．
（内閣府，2019）東京都では火山島からなる島しょ地域を有しており，2000 年 6 月の三宅島における噴火などは記憶に新しい．こうした火山災害が懸念される地域において，避難状況に関する想定・検討は質的変数に基づく計画理論とともに，量的変数を扱う数値計算からも行われることが望ましい．
そこで本研究では，様々な災害シナリオに対する群集避難状況を想定した数値シミュレーションを実施し，ハザード評価を試みる．

図1

検討対象地域（新島）また，その結果を踏まえて避難誘導方法，災今回の検討では式根島地区は含まず，本村害対策について検討を行い，避難対策等の有付近の部分的なモデル化領域における検討結果を報告する．

における避難計画では，島内避難において「一数値計算方法にはマルチエージェントシミ

時集合場所または都道のバス停留所に徒歩でュレーション（Multi-Agent Simulation，以降集合し，避難港まで村営バスで移送」される

MAS と記す）による検討を行った．MAS でこととなっているが（三宅島火山防災協議会，

は個々のエージェントに独立した特性を定義

2017），本検討では避難港まで徒歩によって移し，その相互作用について検討を行うことが動するものとした．歩行速度に関しては，性可能であり，災害時の外的因子による避難行

別および年代別に関して変動するパラメータ動の変化を検討することを視野に，今回の検として扱うものとし，図 3 に示す既往の調査

討で用いることとした．対象地域はネットワ

結果に基づき各年代，性別の避難者に関してーク型の数値空間として定義し，ノードとエ

以下のように設定を行っている．（阿久津，ッジによって交差点，分岐路と道路を結合し

1975）
70
60
50
40
30
20

男性
女性
m ale

10

fem ale
標準偏差

0
0-4
5-9
1014
1519
2024
2529
3034
3539
4044
4549
5054
5559
6064
6569
707
ove 4
r 75

Road = edge (link)

50mあたりの平均所用時間（
average
tim e requi
red to w alk 50 m 秒）
(sec)た．（図 2 参照）

age
年齢

図 3 年齢別の歩行速度
V = Vµ + σ
Branch = node
図 2 ネットワーク型空間イメージ(1)

ここで，V：避難者の歩行速度，Vµ：各年代，
性別における平均歩行速度，σ：各年代，性別における歩行速度の標準偏差．

シミュレーションではエージェント（避難なお，年齢別の分布については逐次データ者）の避難行動は外生計算に基づいて目的地が公開されていないため，平成27年の国勢調まで移動させることとした．ここで，目的地査の結果に基づき，年齢の分布を同割合としまでの移動経路の外生計算はグラフ理論の一て適用している．

つであるダイクストラ法（Dijkstra, E. W., 1959）

避難者には回避規則を設け，避難者同士のによって求めた．移動経路の計算においては，衝突を避けるように設定している．回避規則

火山災害を想定していることから宮塚山，向のイメージを図 4 に示す．シミュレーション

山から新島港へ向かうものと考え，新島港をでは，避難者の回避行動規則に関して次のよ目的地とする経路計算を行った．

うな設定を行った．まず避難者の進行方向にまた，避難者の移動手段については基礎的

対し，前方 180°，人体を中心に避難者のパーな検討として徒歩に限定した．なお，三宅島

ソナルスペース（Hall, E.T., 1990）を定義し，

その範囲内に他の避難者の存在が認められた
場合は，回避行動を取るものとした．

他者を認識するパーソナルスペースに関しては，既往の検討（北原ら，2013）において避難完了時間に大きく影響すること，パーソナ
ルスペースが 1.0m 以下では避難完了時間への影響は小さいことを確認していることから，今回の検討においては 1.0m とした．

海岸側

空港側
至新島港

図 5

避難状況（シミュレー
ション結果）

2500

図4

回避行動規則イメージ

避難完了人数[人]

2000

1500

1000

500

前方左側 60°に他者を認めた場合は右斜め
45°方向へ，前方右側 60°に他者を認めた場合

0

0

1000

図6

避難完了人数－避難時間

は左斜め 45°方向へ回避行動を取ることとした．また，前方 60°の範囲に他者を認めた場合

2000
3000
避難時間[sec]

4000

はランダムに左右斜め 45°方向へ回避行動を取り，前方 60°の範囲と左右いずれか 60°の範

図 5 は数値シミュレーションにおける群集

囲に他者を認めた場合には，左右のうち他者避難の状況を表したものである．図中に避難のいない方向へ 90°の回避行動を取ることと者を表すエージェントを赤点で示しており，した．さらに，前方および左右の 60°のいずれ

海岸へ向かう経路と，海岸沿いの道路を左下にも他者を認めた場合には，一時停止すると（新島港方面）へ向かって赤点が連なっておいうように回避規則を設けた．

り，避難群集の移動を表している．

図 6 は避難完了人数の避難時間の関係を示

自家用車による移動も考えられることが示されてしたものである．今回の検討では本村地域のいる．今後の検討においては，上記のように異なみに避難者を分布させてシミュレーションをる移動手段を合わせた検討が必要であると考え実施したところ，群集全体の避難完了まではている．

3000 秒以上の時間を要するという結果が得ら

また，現在の検討は夜間人口をベースとしていれた．

るが，島しょ地域は夏季に多くの観光客が来島するため，観光客の多い時期を想定した検討も参考文献必要と考えられる．

内閣府：御嶽山の噴火状況等について，

上記のような避難群集の設定に関する検討を2015.8.11 ． URL ： http://www.bousai.go.jp/

踏まえた上で，以下の検討を予定している．

updates/h26ontakesan/pdf/h27ontakesan45.pdf(1) 災害シナリオの設定

内閣府：草津白根山の火山活動の状況等につ検討対象とする火山災害の設定および災

いて，2019.1.29．URL：http://www.bousai.

害状況の時系列変化の設定．避難シミュ

go.jp/updates/h30kusatsushirane/pdf/h30kusats

レーションの実施および結果について整

ushirane_05.pdf

理と評価を行う．

Dijkstra, E. W., “A Note on two problems in(2) 問題点の抽，出対策の検討

connection with graphs”, Numerische Mathe-

避難誘導方法，その他の災害対策方法に

matik, 1, pp.269-271, 1959.

ついての検討を行う．また，災害時の情報

阿久津邦夫，“歩行の科学”，岩波新書，1975．

網に関しても検討する．さらに，災害対策

三宅島火山防災協議会：三宅島火山避難計画，を導入したシミュレーションを作成する．

2017 年 5 月．URL：https://www.bousai.metro.

(3) シミュレーションによる検証

tokyo.lg.jp/_res/projects/default_project/_page

避難誘導方法，災害対策法の有効性に関_/001/003/342/miyake_hinan.pdf

する検討，情報伝達／拡散が機能した場

Hall, E. T. :The Hidden Dimension, AnchourBooks (Reis-sue), pp.119-121, 1990.
北原武嗣，岸祐介，久保幸奨：高低差を考慮した津波災害時の群衆避難における経路選択に関する一検討，土木学会論文集 A1（構造・地震工学）Vol.69，No.4，地震工学論文集，
Vol.32，pp.I_1067-I_1075，2013 年 6 月．
今後の研究計画
これまでの検討では，伊藤手段を徒歩に限定して検討を進めてきたが，すでに公開されている
伊豆大島や三宅島の避難計画では，島内の避難でバスの利用が考えられており，状況によって合の避難状況の変化に関する検討．

火山災害研究センター中間報告
火山噴火による社会経済への間接的影響の評価＜B3＞
代表者：石倉智樹

はじめに

トワーク（道路）の直接被害が，物流や産業活動

日本は 110 の活火山を持つ火山大国であり，（地域間交易）に及ぼす間接的影響を評価する

これらは数百年の周期で大規模な噴火活動を繰という方針である．これまで，手法の根幹となる数

り返し，広域的な被害を与えてきた．例えば，

理的理論構築，理論に基づく計算プログラムの1707 年の富士山の宝永噴火は，火山噴出物に中枢部分の開発について概ね完了させた．テス

より周辺の村々の農作地を農作不能の地に変え，

トケースとして，地域の単位を粗く産業分類も行

江戸にまで数センチの火山灰を降らせた．

わない簡便な評価モデルを開発し，富士山噴火

また浅間山の天明噴火においては，火山灰がと浅間山噴火の広域的な経済被害の推定を行

江戸を含む関東地方の広い範囲に降り，噴出物った．

によって発生した泥流が利根川を流下して河口

今年度は，これをより実用レベルに近づけるため，の銚子や，分流して江戸にまで達したという事例

地域の単位を都道府県から市町村に細分化し，がある．

これに対応した交通ネットワークデータを構築す

火山噴火がもたらす災害のうち，火山灰の降ること，および産業部門分類を複数化した分析フ

灰は，短期間のうちに広範囲に影響を及ぼすとレームワークを構築することを目的としている．こいう特徴がある．降灰は直接的には農作物等への改良により，市町村単位での影響の差異や，の被害をもたらすが，道路への降灰は地域間の地域による産業構造の違い（1 次産業や 3 次産

交通を遮断し，降灰が生じていない地域へも交業の比率など）などを反映した評価が可能となる．

易の減少など間接的な社会経済的影響を及ぼす．

これまでの研究成果

本研究は，火山噴火降灰によってもたらされる

2018 年度までに，交通ネットワークと経済活動

物流および交易費用への影響を評価するための相互作用を考慮した災害被害評価手法に関の基礎的な手法について検討し，関東地方へのする文献調査，火山噴火の社会経済被害を評

降灰をもたらしうる活火山，例えば富士山，の火価するための手法開発の構成要素となる理論的

山噴火による降灰がもたらす広域的な影響推定

枠組みの検討，交通ネットワークデータの収集整を試算する．これを受けて，災害時に社会経済理，を実施した．また，東京都に降灰の影響が及活動のボトルネックとなりうる箇所を事前に把握し，びうる浅間山と富士山の噴火を想定し，簡易交

強靭化，容量拡大のための整備案検討に資する

通ネットワークデータを用いた物流・交通への影ことが期待される．

響予測の試行（図-1）を行った．

研究の大枠は，火山噴火降灰による交通ネッ

可能となる．

今後の研究計画
今後は，東京都に係る地域間交易の物流経路に対して影響が大きいと予想される富士山や浅間山などの噴火によって，噴石や降灰が及ぶ範囲，それによって交通機関が受ける障害の度合
いと継続期間について，内閣府中央防災会議や火山関連の種々の研究によって提示されている
図-1 富⼠⼭噴⽕による物流経路への影響予情報を基に，想定されうる火山降灰シナリオを検測の試⾏結果討する．本研究で構築したシステムを各シナリオに対して適用し，火山噴火による経済被害を受2019 年度は，開発中の手法をより実用レベル

けやすい地域，災害時に交通ボトルネックとなりに近づけるため，地域の単位を都道府県から市やすい地域を抽出し，間接被害の軽減に資する

町村に細分化し，これに対応した交通ネットワー

インフラ整備等の施策案について検討する予定

クデータ（図-2）を構築すること，および産業部門

である．

分類を複数化した分析フレームワークを構築した．

都政へのフィードバックとしては，深刻な交通渋

さらに，関東地域における活火山のハザードマッ

滞発生個所やサプライチェーンへの影響が大きプを活用し，火山降灰により直接影響を受ける道

な地域についての予測結果を提供，火山噴火時

路交通ネットワーク箇所を評価するとともに，ネッ

において交通障害が大きな地域においてインフ

トワーク接続の脆弱性の定量評価方法を検討しラ整備を行った場合に軽減される効果の評価，た．

などの政策検討の支援情報提供を目指している．

図-2 詳細な交通ネットワークのイメージている．この改良により，市町村単位での影響の差異や，地域による産業構造の違い（1 次産業
や 3 次産業の比率など）などを反映した評価が火山災害研究センター中間報告 サブテーマ＜C＞
代表者：上野敦

1.はじめに近年の建設分野では，未利用資源や副産材

資源を利用して都市を形成するための論理となる。したがって，平常時にこの論理構成を行なっ料をなどの環境負荷を低減し，天然資源の温存ておくことの意義は大きいと考えられる。

を図るタイプの材料を積極的に利用することが求

技術的な側面からは，火山島の地表面に存在

められている。これは，IPCC での気候変動の抑する火山性堆積物が，急冷の火山性の岩石であ制のための地球温暖化ガスの排出抑制に端をることに注意すべきである。急冷の火山性堆積発し，その後の 2015 年の国連サミットで採択され物は，非晶質かつ疎な構造を持つことが多い。

た「持続可能な開発のための 2030 アジェンダ」で非晶質で反応性が高い場合は，微粉砕してセメ

述べられている国際目標を達成するための活動

ントの代替材料に用いることも可能となるが，疎の一環となっている。

な構造による影響が卓越する場合は，コンクリー

伊豆諸島のような島嶼部では，都市を形成する

トの強度および構造物の耐久性を低下させる要ために用いるコンクリート用材料のほぼ全てを島因ともなる。すなわち，堆積年代が古い火山性堆

外から運搬している。伊豆諸島は火山島で構成積物を用いるためには，反応性の評価と物性にされており，各島内には火山性の堆積物が岩石よる影響の両面を把握する必要がある。

粒として存在している。これらの火山性堆積物は，

上述の背景と目的に則り，神津島産の流紋岩

粉体粒子の粒径であればフィラーや結合材とし質軽石，伊豆大島産の堆積年代の異なる 2 種類て，骨材粒子の粒径であれば骨材としてコンクリのスコリアを用いたモルタルの基礎特性についート用に用いることも考えられるが，日本産業規て検討した。神津島産の軽石を用いたシリーズ

格の品質規定を満足していない場合，コンクリー

では，粒子材質としての反応性の評価およびモ

ト用材料としての利用は通常はなされない。しかルタルの強度について検討した[3]。また，伊豆し，特定の未利用の資源を使用するための地方

大島産のスコリアを用いたシリーズでは，神津島

規格を作成して，非構造部材のプレキャストコン

産の軽石を用いたシリーズで，粒子の反応性とクリート製品に用いる対応は，これまでも愛知県比較して粒子の疎密の影響が顕著となることが[1]，香川県[2]などで行われている。

明らかになっていたため，強度特性および細孔

本研究では，伊豆諸島を対象に，未利用の島

径分布について検討した[4]。本報告では，これ内の資源をコンクリート用材料として使用する論まで実施してきた検討内容の概略を示すとともに，理の構築を目的としている。このことは，平常時今後の研究計画について取りまとめた。

には，コンクリートの製造に伴う環境負荷物質の排出抑制や SDGs 達成のための活動として位置

2.これまでの研究成果付けられる。そして，火山災害発災時には，急速

2.1 神津島産の火山礫を用いたシリーズ

な都市機能の復旧とその後の復興期に島内の2.1.1 使用材料

表-1 使用した細骨材（神津島火山礫シリーズ）
I

A

( 3

/
M

M

M

M

SS

2.61

0.42

P

66.7

P

-4.21

K

2.06

8.47

2.20

66.1

2.68

5.11

Y

1.87

15.7

22.9

61.8

2.08

11.65

CS

2.59

2.59

P

P

3.04

P

RM

2.43

5.86

0.9

60.9

2.82

P

セメントには，密度 3.16g/cm3 の普通ポルトラン

各火山礫の API 法の試験結果は，表-1 に示す

ドセメントを用いた。本シリーズで使用した細骨とおりである。山本らの報告[5]では，フライアッシ

材は，表-1 に示す 5 種類である。主な検討対象

ュの API 値がおおよそ 60％程度であることから，の神津島産の火山礫に加え，同様の火山性堆

神津島産の火山礫と北見産の火山礫は，API 値積物である北海道北見市産の火山礫，八王子が低く反応性が小さいことがわかる。また，標準付近で一般的に使用される相模原産の砂岩砕

砂は，化学組成のほとんどが結晶質の SiO2 であ砂（JIS A 5005），疎な構造を有する細骨材としてるため，API 値は 0 になると考えたが，標準砂の再生細骨材 M（JIS A 5022），ベースとなる細骨材

API 値は負の値であった。これは，標準砂によっとしてセメント強さ試験用標準砂（硅砂，JIS Rてセメントの分散性が向上し，このことにより反応

5201）を用いた。

率が増加し，セメントからの Ca2+の溶出が促進さ

2.1.2 モルタルの配合れたためと考えられる。

モルタルの配合では，水セメント比を 0.40，(2)圧縮強度

0.50 および 0.60 の 3 水準とし，砂セメント比を 3

図-1 に材齢 91 日におけるモルタルの圧縮強とした。神津島産の火山礫および北見産の火山度と使用した細骨材の吸水率の関係を示す。

礫については，標準砂を 50％および 100％体積

W/C にかかわらず，細骨材の吸水率が高くなる

置換する形でモルタルを形成した。

とモルタルの圧縮強度が直線的に低下すること

2.1.3 試験項目と試験方法がわかる。モルタルの強度に対して細骨材の疎モルタルの圧縮強度は，JSCE-G 505 に準拠し，な構造が顕著に影響することがわかる。

φ50mm×100mm の円柱供試体で試験した。材

図-2 に材齢 91 日におけるモルタルの圧縮強

齢は 28 日および 91 日とし，所定材齢まで 20℃

度と API 値の関係を示す。フライアッシュを使用の水中養生を行なった。

した場合，API が高いとモルタルの強度が高くな

火山性堆積物の反応性の指標として，フライア

るが，W/C にかかわらず，火山礫では API と圧ッシュの促進化学試験方法（API 法）[5]により，ポ縮強度に負の相関があるとわかる。これは，本実

ゾラン反応性を評価した。ポゾラン反応とは，ガラ験で使用した火山礫の API 値が高いものほど吸ス質のシリカと，セメントコンクリート中の水酸化カ

水率が高かったためと考えられる。

ルシウムおよび水との反応で，不溶性の C-S-H

2.1.5 まとめ

ゲルを生成する反応である。

(1)火山礫のポゾラン反応が圧縮強度に及ぼす

2.1.4 結果および考察

影響と比較して吸水率が圧縮強度に及ぼす影(1)反応性（API 法の結果）

響が卓越する。

70

70
W/C=0.4

60

60

W/C=0.6

圧縮強度(N/mm2)

圧縮強度(N/mm2)

W/C=0.4

W/C=0.5504030

W/C=0.5
W/C=0.6

50

40
30

20
0

図-1

4

8
12
細骨材の吸水率(%)

20

16

-5

0

図-2

細骨材の吸水率と圧縮強度5API値(%)

10

15

API 値と圧縮強度

表-2 使用した細骨材（伊豆大島産スコリアシリーズ）






(g/cm3)





 
(%)


(%)







2.10

1.99

5.35

48.0

3.15

 



1.89

1.65

14.6

55.0

3.41



2.57

2.52

2.16

65.0

2.89

2-A




(2)API 値が 10%程度のポゾラン反応性の低い火山礫を使用する場合は，粒子の疎密を表す吸水率を指標として圧縮強度を評価することが有効
である。
裏砂漠
2-A

2.2 伊豆大島産のスコリアを用いたシリーズ
2.2.1 使用材料
セメントは，密度 3.15g/cm3 の普通ポルトランド
セメントを用いた。細骨材には，表-2 に示す特性を持つ伊豆大島産の 2 種類のスコリアおよび比較用の砂岩砕砂（JIS A 5005）を用いた。2-A スコ
リアおよび裏砂漠スコリアは，同じ三原山の噴火により生成した火山性堆積物（火山礫）であるが，2-A スコリアは，約 1300 年前の噴火により生じたものであり，裏砂漠スコリアは 1986 年の噴火により生じたものである。両者は，図-3 に示すとおり，

Google map

図-3

スコリアの採取位置

近い場所から採取されたものであり，化学組成が極めて類似のものであると考えられる。
2.2.2 モルタルの配合
モルタルの配合は，表-3 に示すとおりである。

地図データ ©2019 ZENRIN
砂岩砕砂を用いた配合（砕砂_100）を基準とし，

この配合の細骨材体積を全量 2 種類のスコリア

表-3

モルタルの配合（伊豆大島産スコリアシリーズ）(g/L)
W/C

CS

VS

_100

1527



2-A_50764

2-A_100


_50



_100

0.50

W

C

254

614



509

1228
764

553


CS

VSで置き換えたもの（2-A_100，裏砂漠_100）と，細砕砂 _100

40

モルタルの圧縮強度は，JSCE-G 505 に従って試験した。供試体はφ50mm×100mm の円柱形とし，材齢 28 日まで 20℃の水中で養生した。

圧縮強度(N/mm2)たもの（2-A_50，裏砂漠_50）とした。

(1)圧縮強度50

骨材体積の 50%を 2 種類のスコリアで置き換え

2.2.3 試験項目

1105

2-A_5030
裏砂漠 _50

202-A_10010(2)細孔径分布
モルタルの細孔径分布は，水銀圧入法により測定した。圧縮強度試験用の供試体と同一の寸法で作製し，同一の養生を行なった供試体

裏砂漠 _10000510
細骨材の平均吸水率(%)

15

図-4 細骨材の吸水率と圧縮強度から 2.5mm〜5.0mm の試料を採取し，アセトン
浸漬後に真空乾燥して試験に供した。
2.2.4 結果および考察(1)吸水率2 種類のスコリアの吸水率は，表-2 に示したとおりである。両スコリアは，同一の火山から生成し，非常に近い場所で採取されたものであるが，吸水率は顕著に異なっている。生成年代の新しい
裏砂漠スコリアの吸水率が顕著に大きく，非常に疎な粒子として地表面に存在していることがわかる。これは，マグマが地上で急冷される際に，急激な圧力の低下により蒸発成分（主に水）が急速に気化することで，生成当初は非常に疎な構造の塊状になることによると考えられる。そして，その後に風化作用を受けることで，疎な粒子の空隙部分から崩壊して細粒化し，比較的密な小粒子となってゆくものと考えられる。
(2)圧縮強度
使用した細骨材の吸水率とモルタルの圧縮強度の関係は，図-4 のとおりである。細骨材の平均吸水率が大きくなると，モルタルの圧縮強度が直線的に低下することがわかる。すなわち，火山性堆積物を用いたモルタルの圧縮強度は，使用する細骨材の吸水率に顕著に影響されることがわかる。
(3)細孔径分布
各モルタルの細孔径分布は，図-5 に示すとお0.012

砕砂_1002-A_50細孔容積(mL/g)

0.01

2-A_100

0.008

裏砂漠_50
裏砂漠_100

0.006
0.004
0.002

1000000

100000

10000

1000

100

10

1

0

細孔直径(nm)
図-5 モルタルの細孔径分布りである。裏砂漠_100 では，1μm〜10μm 程度(3)非構造用途のプレキャスト製品への利用のの非常に大きな径の細孔量容積が顕著に多くな道筋を検討する。このためには，現地にて曝露っている。2-A_100 でも，100nm 以上の径の細孔試験を行うことが望ましい。曝露試験の可能性と，容積が多くなっている。裏砂漠_50 および 2-A_50

可能な場合のプレキャスト製品の種類について

は，密実な砂岩砕砂との混合により，粗大な径の検討する。

細孔容積が減少している。そして，裏砂漠_50 では，細孔形分布における最頻径も裏砂漠_100 と参考文献比較して顕著に小径側へ移動していることがわ[1]愛知県，あいくる，愛知県リサイクル資材

かる。

評

2.2.5 まとめhttps://www.pref.aichi.jp/site/aicle/aicle-(1)生成年代が新しいと，火山性堆積物は，吸水

gaiyou.html，（2020.1 参照）

率が大きな疎な粒子として地表面に存在する。

[2]⾹川県，環境森林部，廃棄物対策課，資源(2)火山性堆積物を用いたモルタルの圧縮強度化 ・ 処 理 事 業 推 進 室は，用いた細骨材の吸水率に顕著に影響される。

https://www.pref.kagawa.lg.jp/haitai/teshima(3)吸水率の大きな火山性堆積物を用いた場合，/index.htm，（2020.1 参照）

モルタルの細孔径分布は顕著に疎なものとなる。

[3]五⼗嵐匠、上野敦、⼤野健太郎、宇治公隆：

価

制

度

HP

：

HP ：

⽕⼭性堆積物細⾻材の反応性と吸⽔率がモル3.今後の研究計画

タルの圧縮強度に及ぼす影響，⽊学会第 73 回(1)火山性堆積物の基礎情報として，化学組成

年次学術講演会講演概要集，pp.299-300，

およびガラス含有量を把握する。

2018.8(2)伊豆諸島の未入手の火山性堆積物につい[4]上野敦，⽔⾕巧，⼤野健太郎，宇治公隆：て，継続して検討する。

⽕⼭性堆積物細⾻材の吸⽔率がモルタルの圧縮強度と細孔構造に及ぼす影響，⼟⽊学会第[5]⼭本武志，⾦津努：フライアッシュのポゾ

74 回年次学術講演会講演概要集，V-05 ，ラン反応性を評価するための促進化学試験法

2019.9（API 法）の提案，
⼟⽊学会論⽂集，
E，vol.62，
No.2，pp.320-329，2006.5