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令和４年度砂防学会研究発表会概要集

富士山大沢川における土砂流出実態把握に向けた取組み
国土交通省 中部地方整備局 富士砂防事務所 藤平 大，村松 弘一，田中 僚※１，大幢 匠※２
アジア航測株式会社 西村 直記，○中村 圭裕，勝又 善明，臼杵 伸浩
京都大学名誉教授
水山 高久※１：現 国土交通省 中部地方整備局 設楽ダム工事事務所※２：現 国土交通省 中部地方整備局 静岡河川事務所

はじめに

2021 年 3 月 21 日に発生した土石流

富士山大沢川は富士山西側斜面に位置する国内最大規模の崩壊地である「大沢崩れ」を源頭部に有する急流河川である。大沢崩れでは、年間平均 10 万 m3 以上の土砂が斜面崩壊等により生産され、谷底に堆積した土砂が土石流として大沢川扇状地まで流下している。国土交通省富士砂防事務所では、1970 年（昭和 45 年）の開所以来、大沢川における土砂災害防止のための砂防事業を実施している。
2021 年には、3 月 21 日と 8 月 18 日に大規模な土石流が発生し、源頭部から扇状地下流までに設置されている各種機器により観測された。本稿では大沢川に整備された観測機器によるデータを用いて、2021 年に発生した土石流の流出実態の把握を試みた。また、源頭部に設置されているインターバルカメラ画像を用いて土砂流出検知手法について検討を行った。

大沢川の土砂流出観測体制
大沢川には土砂流出観測のために CCTV カメラ、水位計、土石流検知センサー（LVP センサー）、ハイドロフォン等の機器が整備されている。また、大沢崩れの対策工事現場周辺には 6 台のインターバルカメラが設置され、冬季も含めて年間を通じて 1 枚/5 分の画像が取得されている。また、大沢川扇状地の直上流の岩樋観測所には、荷重センサーが設置され、超音波水位計のデータと荷重データ等から流下する土砂量を算出する土石流監視システムが構築されている。

3 月 21 日に発生した土石流は、航空レーザ計測（LP）
データの解析結果より、大沢川源頭域から 1 回の土石流として観測史上最大となる 41.6 万 m3 の土砂が流下し、岩樋部から扇状地へ約 48.2 万 m3 の土砂が流下したことが明らかとなった。源頭域の御中道雨量観測所では最大時間雨量 21mm（3/21 11:00～12:00）、連続雨量 97mm（3/2103:00～13:00）を観測した。岩樋観測所での土砂流出状況を把握するため、CCTV カメラ映像を 10 分間隔で分割し、各映像内で平均的な規模の出水場面 1 分間をコマ送り（1コマ=0.033 秒）にして、水位・流速を読み取った。読み取った水位・流速から、土石流のピーク流量は約 290.4m3/s（水位 1.9m、流速 16.9m/s）、解析期間内（270 分）の総流3量は約 88.0 万 m となった。荷重センサーでは流量ピークの 20 分前に約 4.0t を計測しているが、荷重センサーの底面圧力（水頭）の観測に不具合があり、土石流監視システ
ムでは流下土砂量の計算ができなかった。そこで解析期間内総流量（約 88.0 万 m3）で LP データ解析による流出土砂量（約 48.2 万 m3）が流出したと仮定すると、当該土石流の土砂濃度は 0.33 となった（粗度係数=0.1，空隙率=0.6）。この時、扇状地下流に設置されたハイドロフォン
では、水位ピーク付近で観測されたパルスと同程度の値が約 5 時間にわたって観測されていることから、扇状地に堆積した土砂が後続流により流下し続けたものと推察される。

CCTV カメラ

水位計
荷重センサー

図 2 土石流の発生状況（2021 年 3 月 21 日 14:30）
大沢川橋観測データ（2021年3月21日出水）
2,00045水位

1,800401016倍

1,600501倍

水位（cm）

35

図 1 岩樋観測所の観測機器設置状況

2021 年の土石流観測実態
2021 年は 3 月 21 日と 8 月 18 日に大規模な土石流が発生した。大沢川に設置された各種センサーでデータが取得され、これらをもとに各出水における土砂流出実態について解析した。

－ 665 －30

1,400

256倍
64倍

1,200

16倍
251,000

20800

15600

10400

50
3/21 6:00

ハイドロフォン・パルス（回／分）

50

200

3/21 12:00

3/21 18:00
日時

3/22 0:00

0
3/22 6:00

図 3 水位とハイドロフォンパルス（2021 年 3 月 21 日）

2021 年 8 月 18 日に発生した土石流
8 月 18 日に発生した土石流は、LP データの解析結果より、岩樋部から扇状地へ約 42.1 万 m3 の土砂が流下した。
この時、上流の御中道雨量観測所では最大時間雨量 79mm
（8/18 06:00～07:00）、連続雨量 1,089mm（8/12 15:00～
8/18 10:00）を観測した。岩樋観測所の CCTV カメラ画像から読み取った水位・流速から土石流ピーク付近の流量を算出したところ、ピーク流量は約 255.2m3/s（水位 2.9m、流速 9.2m/s）、解析期間内（270 分）総流量は約 58.7 万 m3であった。また、荷重センサーは流量ピークの 10 分後に約 1.5t を計測している。3 月 21 日と同様に、解析期間内総流量（約 58.7 万 m3）で LP データ解析による流出土砂量（約 42.1 万 m3）が流出したと仮定すると、当該土石流の土砂濃度は 0.43 となった。3 月 21 日の土石流と比較してピーク時の水位は大きいものの、荷重センサー等で観測されたデータから流下した土砂量は 3 月 21 日より少ないものと推察され、これは LP データ解析から得られた扇状地への流下土砂量の多寡と整合的であった。この時、扇状地下流のハイドロフォンでは、水位が上昇する前から水位ピーク付近と同程度のパルスが観測された。これは 3
月 21 日の土石流で扇状地に大量の土砂が堆積し、土砂流出がしやすい状況にあったためであると考えられる。

を使用した。大沢川は、平常時は流水がなく降雨時に流水が生じる渓流で、流水発生時やその前後で土砂変動が確認される。こうした流域の特性を踏まえ、抽出対象を流水（清水・濁水）とし、物体検出を実施した。
物体検出は、画像の中から物体の位置と定められた種類（クラス）を判定する方法である。物体が写った画像と、物体の位置を示す矩形領域およびクラス情報をペアとしたデータ（アノテーションデータ）を多数準備して学習を行い、学習済みモデルを用いて、未知の画像上の位置・クラスを推定するものである。物体検出ネットワークは、
SSD の発展版である RefineDet [Shifeng Zhan+, 2017]を使用した。
学習データセットの一部を使いモデルを構築し、学習に使用していない残りの画像で検証を行った結果、再現率は清水が約 6 割、濁水が約 8 割という結果が得られた。
主要な澪筋は適切に検出されており、出水が起こっているか否かの判定は可能であることを確認した。

図 6 深層学習による出水検知結果例
図 4 土石流の発生状況（2021 年 8 月 18 日 10:30）
大沢川橋観測データ（2021年8月18日出水）
70

水位（cm）

50

2,800

ハイドロフォン破損

水位
1016倍
501倍
256倍
64倍
16倍

（計測できず）

2,400

2,000

40

1,600

30

1,200

20

800

10

400

0
8/17 18:00

8/18 0:00

8/18 6:00
日時

8/18 12:00

ハイドロフォン・パルス（回／分）60

0
8/18 18:00

図 5 水位とハイドロフォンパルス（2021 年 8 月 18 日）

土砂流出の自動検知手法の開発
大沢川源頭域（大沢崩れ）の対策工事現場周辺では、年間を通じた土砂動態を観測するため、6 台のインターバルカメラが設置され、1 枚/5 分の静止画が取得されている。
これらの画像を用いて、深層学習による土砂流出の自動検知手法を開発した。
自動検出手法では、深層学習のうち主に画像認識に利用されるニューラルネットワークの一種である、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network）－ 666 －

さらにアノテーション作業をしていない画像について、本手法を用いて推論を行った結果、清水および濁水を適切に検出していることを確認した。今後、この手法をインターバルカメラ画像の解析に用いることにより、土砂変動箇所の抽出を大幅に効率化することが可能となると期待される。

おわりに
本稿では、富士山大沢川に設置された各種観測機器を用いて、土石流等による土砂流出実態を把握する手法について検討した。大沢崩れでは、2021 年に発生した既往最大規模の土石流により河床侵食が進行し、今後も土砂流出が継続する可能性がある。既設機器によるデータを蓄積するとともに、土砂流出実態に不明点が多い大沢崩れにおける観測手法についても検討を進め、大沢川における土砂流出実態の解析を行うことが望まれる。また、深層学習等の最新の解析手法を活用した土砂流出検知手法を活用することにより、カメラ画像から土砂流出を検知し、警戒避難や観測体制の強化の早期構築につなげることが期待される。