災害空間情報解析
越村俊一，有働恵子，Erick Mas，橋本雅和
はじめに
概要︓社会の災害に対する回復⼒（レジリエンス）の向上に資するため，最新の測位・観測技術によるモニタリングと，被害の全容を迅速に予測・把握するためのシミュレーション・リモートセンシング技術を融合する新しい「リアルタイム災害科学」の創成に向けた活動を開始した．
1. 本学理学研究科，サイバーサイエンスセンター，⼤阪⼤学等との連携および産学連携研究により，リアルタイム津波浸⽔・被害予測技術を⾼度化した．
リアルタイム予測システムは，現在我が国太平洋岸全体を予測領域としたNation-wideの予測システムとして稼働している．
2. リモートセンシングによる広域被害把握を⽬的とした，機械学習による画像解析⼿法の⾼度化と，その有効性を実証した．Remote Sensing分野の上位
1-3位の国際誌に論⽂が6編掲載されるなど，卓越した研究成果を発信している．

リアルタイム津波浸⽔被害予測システム

リモートセンシングによる広域被害把握

地震発⽣直後に，総距離13,000kmにおよぶ太平洋沿岸地域における津波浸⽔被害の推計を，地震発⽣から約30分以内で⾏う．システムの耐障害性向上のため，東北⼤学（仙台）と⼤阪⼤学（⼤阪）の2拠点でスーパーコンピューター「SX-Aurora」を使⽤した同⼀システムを構築・運⽤し，24時間365⽇の稼働を実現している．

過去の⽔害データからの学習︓⼈⼯知能（AI）によって衛星画像から洪⽔被害を把握するには，多くの⽔害事例からデータを集積し，それを学習する必要がある．本
研究では，過去の⽔害（2018年⻄⽇本豪⾬⽔害）データの機械学習により，未知の⽔害の浸⽔域を推定するアルゴリズムを構築した．これを2019年台⾵19号に適⽤し，その性能を評価したところ，約8割の精度で浸⽔範囲を特定できたことから，過去の災害情報を学習したAIがこれから起きる災害の把握をリアルタイムに近い時間で⾏える可能性があることを実証することができた．

津波発⽣（津波波源モデル）のリアルタ
イム予測︓津波数値計算の初期条件には，断層破壊のメカニズムに関連した断層モデルが必要で，本システムでは，地震情報の取得に，緊急地震速報とGEONETの地殻変動観測情報を⽤いたリアルタイム断層モデ
ル推定法RAPiD（Ohta et al., 2012)および国⼟地理院のREGARD(Kawamoto et al.,2017)による解を即時に取得し，津波波源モデルの計算過程を⾃動化した．

スパコンSX- Auroraによる６時間分の浸⽔予測計算（10mメッシュ）のパフォーマンス
（⾼知市で実施）．

南海トラフ地震（1707宝永型）の滑り分布

津波浸⽔シミュレーションの⾼速化︓従来のワークステーションを利⽤すると，予測には数時間以上の時間が必要であり，リアルタイムでの予測は技術的に困難であったが，High Performance ComputingInfrastructure（HPCI）の発展が課題解決の追い⾵となった．津波の予測計算の⾼速化には，東北⼤学のベクトル型スーパーコンピューターの独⾃運⽤（災害モード︓いつ津波が発⽣しても迅速に予測ができるよう，独⾃の運⽤を開始）により実現した．
10分以内に津波の発⽣（断層モデル）を予測，10mメッシュという⾼分解能の浸⽔計算を，10分以内に完了することが可能．

被害の量的な予測︓津波の浸⽔域は，湾の構造や建物の密度などによって左右される．量的な被害予測を⾏うためには，⽊造建築物と鉄筋コンクリート造などの建物が，どれくらいの津波で破壊されるのか量的に解析する必要がある．これには，東⽇本⼤震災での被害調査データから津波被害関数を構築した．
リアルタイム津波浸⽔被害予測システム
は，内閣府の総合防災情報システムの機能として採⽤され，東北⼤発ベンチャーRTicastが2018年より運⽤を担っている．

分析を⾏った観測データ（2019年台⾵19号）と学習データ（2018年⻄⽇本豪⾬⽔害）の関係．2018年⻄⽇本豪⾬の被災地（岡⼭県倉敷市真備町）の浸⽔域のデータを機械学習し，2019年台⾵19号の福島県郡⼭市の浸⽔域の推定を⾏った．

2019年台⾵19号による福島県郡⼭市の浸⽔範囲の推定と検証（⽔⾊の部分が浸⽔域）．(a)本研究による推定結果，(b)国⼟地理院による調査結果．

現地報道情報の学習︓⽔害発⽣直後に報道機関が新聞やニュースサイトで公表する写真を機械学習して，⽔害被災地の衛星観測データから⾼精度で浸⽔建物を把握するアルゴリズムを構築した．2018年⻄⽇本豪⾬⽔害に本アルゴリズムを適⽤したところ，災害発⽣から24時間以内に報道された情報を学習し，建物の浸⽔を約8割の精度で把握することができた．被災地の状況を迅速に伝える報道機関と連携することで，⼤規模⽔害の被害把握を迅速かつ⾼度に推定できることを実証した．

⽔害時における合成開⼝レーダからのマ
イクロ波の反射・散乱特性の模式図．浸⽔の度合いによって電波の反射特性は異なる．(a)⽔害前の反射（ダブルバウン
ス），(b, c, d)浸⽔時の反射（鏡⾯反射とダブルバウンス）．

最⼤浸⽔深の予測結果の表⽰・配信例

2021年現在の予測領域
共同研究者

⽇野亮太・太⽥雄策（東北⼤学⼤学院理学研究科）
撫佐昭裕・⼩林広明（東北⼤学サイバーサイエンスセンター，情報科学研究科）

産学連携研究メンバー

⼈流データとの統合による⼈的被害予測

報道情報の学習により得られた浸⽔建物マップ．⾚が浸⽔した建物，⻘は浸⽔していない建物，緑が学習データ．洪⽔が発⽣してから24時間以内に得られる⼈⼯衛星画像と報道写真が伝えていた被災地の位置の特定．⾚枠が浸⽔した地域， 報道情報を活⽤することで，約8割の精度で浸⽔建物の広域被害把握が可能であることがわかった．
⻘枠が浸⽔していない地域．⽇付は⻩⾊
で表記．
共同研究者

岡⽥元希（東北⼤学⼤学院⼯学研究科，現オプティム），Luis Moya (National University of Engineering, Peru)
References
1. Ohta, Y., T. Kobayashi, H. Tsushima, S. Miura, R. Hino, T. Takasu, H. Fujimoto, T. Iinuma, K. Tachibana, T. Demachi, T. Sato, M. Ohzono, N. Umino, Quasi real-time fault model estimation for near-field tsunami forecasting based on RTK-GPS
analysis: Application to the 2011 Tohoku-Oki earthquake (Mw 9.0), J. Geophys. Res., 117, B02311, 2012. doi:10.1029/2011JB008750
2. Kawamoto, S., Y. Ohta, Y. Hiyama, M. Todoriki, T. Nishimura, T. Furuya, Y. Sato, T. Yahagi, K. Miyagawa, REGARD: A new GNSS-based real-time finite fault modeling system for GEONET, J. Geophys. Res., 2017. doi:10.1002/2016JB013485.
3. Koshimura, S., Y. Ohta, R. Hino , T. Suzuki, Y. Murashima, A. Musa, Y. Sato, M. Kachi, H. Kobayashi, Advances of Real-time Tsunami Inundation and Damage Forecast - Present and Future, Proceedings of the 17th World Conference on
Earthquake Engineering, C003127, 2020.
4. Musa, A.,O. Watanabe, H. Matsuoka, H. Hokari, T. Inoue, Y. Murashima, Y. Ohta, R. Hino, S. Koshimura, H. Kobayashi, Real-Time Tsunami Inundation Forecast System for Tsunami Disaster Prevention and Mitigation, The Journl of Super
Computing, 74, 3093-3113, 2018. doi:10.1007/s11227-018-2363-0
5. Kashiyama, T., Y. Sekimoto, M. Kuwahara, T. Mitani, S. Koshimura, Hybrid System for Generating Data on Human Flow in a Tsunami Disaster, Journal of Disaster Research, 13(2), 347-357, 2018. doi:10.20965/jdr.2018.p0347

災害空間情報解析ユニット
越村俊一 有働恵子 マス・エリック 橋本雅和
はじめに洪水，高波，高潮，ならびに津波などのハザードおよびこれに伴う被害の特性は，気候変動・土地利用変化など様々な環境要素の変化の影響を受けて変化する．当ユニット（環境変動リスク研究チーム）では，脆弱性を考慮して環境変動に起因するリスクを定量化するとともに，効率的な減災技術を開発する．本報では主に令和元年東日本台風時の災害対応について報告する．
研究キーワード：水害，気候変動，脆弱性評価，リスク評価，経済評価，適応策

土砂崩壊量解析による広域被害把握
平成23年台風第12号および平成30年7月豪雨における降水期間の土砂崩壊量を，独自に開発した各種パラメータを用いたRUSLEモデルにより推定した．

国土交通省によって空中写真等により解析された土砂崩壊地点は，平成30年7月豪雨においては土砂崩壊量が比較的大きいと推定された場所の周辺に分布しているものの，平成23年台風第12号では必ずしもそうでなく，深層崩壊への適用の限界・災害履歴考
慮の必要性が示唆された．本モデルは従来長期予測に用いられており，短期推定精度を向上させることにより長期推定精度を向上させ，気候変動の影響評価にも貢献可能な技術開発を目指している．

降雨流出氾濫解析と現地調査
2020年7月豪雨で被災した最上川流域を対象に，洪水氾濫の再現計算を行った．浸水被害があった
村山市において，浸水推定段彩図（国土地理院）と比較の上，浸水域を把握するには十分な再現性を得られていることを確認した．

7月27日0時からの降雨を考慮．結果は7月29日12時の状況を示す．浸水段彩図が示す浸水域とおおよそ一致した．拡大画面
左側は大久保遊水池．

平成23年台風第12号による推定土砂崩壊量

浸水推定段彩図(国土地理院)

浸水の要因を明らかにするため，現地調査によって堤内地の浸水状況を視察した．洪水氾濫はいくつかの条件が重なったことにより引き起こされており，河道内の植生や本川からの背水効果等の影響が示唆された．
平成30年7月豪雨による推定土砂崩壊量

大石田町今宿地区

最上川支川の五十沢川で植生の繁茂を確認．当該地点付近から越水が始まっていることを確認した．

まとめ（将来の災害に貢献できること）
本報告では土砂崩壊量解析による広域被害把握，洪水氾濫数値解析および現地調査による被災状況の詳細把握について紹介した．近年の水害を振り返ると，平成30年7月（西日本）豪雨，令和元年台風19号，令和2年7月豪雨と毎年のように甚大な被害が生じている．将来は気候変動に伴う降雨特性変化や海面上昇などが災害に及ぼす影響も危惧されており，そのリスク評価と適応策は特に重要な課題である．近年変わりつつある水害の傾向を把握し，各種調査から得られる知見を蓄積することで，将来の災害での防災・減災に貢献する．