日本地震工学会誌（第 33 号 2018 年 2 月）
Bulletin of JAEE（No.33 Feb.2018）

INDEX
巻頭言：
特集「ここまで見える！

特集：ここまで見える！

リモートセンシングが拓く防災の新たな地平」／平田

京子 …………………… １

リモートセンシングが拓く防災の新たな地平

総論 地震防災におけるリモートセンシングの最新動向／山崎
建物被害把握への適用について／三浦

文雄 ………………………………………… ２

弘之 … ………………………………………………………………… ６

災害調査のための3次元モデルの活用／望月 貫一郎 … ………………………………………………………… 10
地盤災害調査への適用／小長井 一男 ……………………………………………………………………………… 14
リモートセンシングによる液状化被害の広域把握／松岡昌志 … …………………………………………… 19

リモートセンシング技術の進展によって変わりつつある活断層像／遠田
リモートセンシングによる津波の広域被害把握／越村晋次 … ………………………… 22

俊一 … ……………………………………………… 26

特別寄稿：
メキシコ中部地震によるメキシコシティの被害概要／清田隆 … ………………………………………… 30

学会ニュース：
日本地震工学会・大会－2017報告／秋山
第３回メディア交流会の報告／宮腰

充良 … ……………………………………………………………… 32

淳一 … …………………………………………………………………… 36「強震動評価のための表層地盤モデル化手法」講習会 開催報告／津野「強震動評価のための表層地盤モデル化手法」講習会 参加記／堀靖士… ……………………………… 37

愛里香、河合亮太… ………………… 38

学会の動き：
本学会に関する詳細はWeb上で／会誌への原稿投稿のお願い／登録メールアドレス確認のお願い／お知らせ … ………………………………………………………………………………………………………… 39

編集後記

巻頭言

特集「ここまで見える！ リモートセンシングが拓く
防災の新たな地平」
平田京子●日本女子大学 教授

１．はじめにリモートセンシングの世界が解説されています。

2018年が始まってから最初の号をお届けします。
創立から18年を迎える日本地震工学会。人間で言え続いて、知りたい分野に関するテーマごとに構成し、次のような原稿が集まりました。

ば青年期を迎えている年、成熟した会をめざして今年・建築物の被害も疾走する本会となるでしょう。会の疾駆を支え、会・土木（インフラストラクチャー）の被害

員同士をつなぐ媒体としての会誌を今年もどうぞよろ・土砂災害

しくお願いします。

・液状化を含む地盤災害

また最近ではさまざまなメディア、デジタルツールが存在し、情報を得ることの価値はいっそう高まって・活断層
・津波浸水域

いますが、その反面、会誌がどのくらいタイムリーであればよいのか、雑誌としてどのような価値をもつべ

たとえば今年１月23日に噴火した草津白根山の噴火

きなのか、どのような形式で発行されるのが望ましい

口など、人が容易に近づけない現場で状況を的確に把のか、それらを考慮しつつ編集を行っております。皆握するにはコストと労力がかかりますが、地震被害をさんとともに作る会誌をめざし、いつでも皆さんのご迅速に把握する、そして復興を加速させる最先端技術

意見をお待ちしております。

の大きな可能性を感じずにはいられませんでした。
多くの写真原稿をフルカラーで提供頂いており、原

２．特集解題稿を見ている編集委員の私達にはインパクトのある世
リモートセン

界が広がっています。これも雑誌では残念ながら白黒

シングが拓く防災の新たな地平」としました。リモー

ですが、ぜひオンライン版でご覧ください。それらはトセンシング技術は観測精度の向上や計算機・ネット

美しい写真というだけでなく、数枚の写真やその合成ワーク技術の高度化に伴って飛躍的に発展し、資源探によって被害程度の数量化や統計データが算出される

査・地球環境問題・災害調査など多くの分野で利用さことにもさらっと触れていて、画像が開く新しい世界れています。特に対象を遠隔から観測するという性質

観にどきどきするような緊迫感が感じられます。

今号の特集は、「ここまで見える！

上、危険地域を広範囲にわたって調査することが可能

また2017年9月に発生したメキシコの地震の速報や、であり、地球科学的調査や災害調査において有力な手

2017年度大会など学会の活動に関するニュースを掲載

段となっています。そこで地震工学・防災におけるリ

しているので、ぜひ見逃さずにご覧ください。

モートセンシングの最新動向、今後の展開などを紹介します。
本誌の特集では、総論に該当する記事を設けることは少ないのですが、今号では特にリモートセンシングの総論と最新動向について山崎文雄先生に執筆をお願いし、まず全体の骨格を固めました。この原稿の図はどれもカラーで色彩も大変美しいのですが、モノクロ印刷の雑誌ではそれをお見せできないのが残念です。
冊子版の刊行と同時に学会ウェブサイトで公開される
オンライン版（１年間は会員限定）のPDFファイルでカラーになった図をご堪能ください。
宇宙や航空、衛星、ドローンといった大人も子どももわくわくするようなキーワードがちりばめられ、躍平田 京子（ひらた きょうこ）
1990年 日 本 女 子 大 学 大 学 院 修 了、
日本女子大学家政学部住居学科教授、博士（学術）、専門分野は市民防災、避難所運営、被災者の生活復興、リス
クコミュニケーション

動的でリアルタイム、ダイナミックでインパクトある

Bulletin of JAEE No.33 February 20181

特集：ここまで見える！

リモートセンシングが拓く防災の新たな地平

総論 地震防災におけるリモートセンシングの最新動向
山崎文雄●千葉大学大学院工学研究院 教授

１．はじめに域を定期的に観測している。Landsat-8によって、熊本

リモートセンシングは、光、熱放射、電波などを観地震発生後の2016年5月23日に雲の少ない画像が、また測するセンサを用いて、宇宙や空中から地表、海洋、

その約1年前の2015年5月5日にも良好な画像が取得さ大気の状況を把握する技術である。とくに人工衛星れていた。この上記の2時期の画像を比較することにによる陸域観測に関しては、従来は空間分解能が最大より、阿蘇の外輪山で多発した斜面崩壊の抽出を試み

20-30m程度であったため、観測データは資源探査や環た。2時期画像の赤色バンドと近赤外バンドを使用し境把握などに使われていた。防災利用に関しては、大て、正規化植生指標(NDVI)を図1に示すように計算し規模な斜面崩壊などの地盤災害や、堪水が長期に続くた 。NDVIは植物の活性度を示す指標で、樹木で被覆

大陸型洪水の把握などに限定されていた。

された斜面が崩壊し土砂が露出した場合、この値は低1)

阪神・淡路大震災以降、リモートセンシングの地震

下する。ここでは、地震後に値が0.2以上低下した範

防災分野の利用が拡大しているのは、最近のセンサと囲を斜面崩壊と見なして抽出した。抽出範囲は航空写

プラットフォーム（衛星、航空機など）の技術革新に真と比較して、大きな斜面崩壊を概ね捉えている。

負うところが大きい。センサとしては、光学（可視・

近年、各国の宇宙機関と災害対応機関は、大災害時

近赤外）センサ、マイクロ波センサ（合成開口レーダ：の衛星画像の提供に関する協定「災害国際チャータ」

SAR）、熱赤外センサなどが代表的なもので、近年こを締結し、観測データは当事国の緊急対応や国際的れらの空間分解能が大きく向上している。また、センな救援・支援活動に利用されている。また、災害国際

サが観測対象地域に向きを変える機能が付いたために、チャータのアジア・太平洋版ともいえるのが、JAXA

災害の観測頻度が大幅に向上した。全天候型のSARをが提唱し、2006年に発足したセンチネル・アジアである。

搭載した衛星が増えたことも、利用拡大の一因といえ熊本地震の発生に際しては災害国際チャータが発動る。一方、プラットフォームとしては、無人航空機（ドされ、欧米の高分解能光学衛星が被災地域を観測した。

ローン、UAV）の進化と利用拡大が目覚ましい。

図2は、筆者らが解析しチャータに提供した益城町総1)

本文では、2016年熊本地震における実利用事例 を合体育館周辺のWorldView-3衛星とPleiades衛星の時系

通して、リモートセンシングの防災分野における最新動向と今後の展開について考えてみる。
２．衛星光学センサの利用
防災利用の光学センサ衛星は、地上分解能10-30m程
度の中解像度衛星（Landsat、ASTER）と、同1m程度以下の高解像度衛星（GeoEye-1、WorldView-1-4など）が主なものである。これらの多くは、可視光3バンド（RGB）と近赤外（NIR）バンドを有している。近年の大規模災
害では、発災直後より各種の衛星画像が次々とウェブ
上でも公開され、被災状況把握に使われるようになった。光学画像の最大の利点は、写真と同じように誰にでも分かりやすく、目視によって状況が容易に把握できる点である。しかし、光学画像の撮影は天候に左右されるため、災害発生後、雲の少ない画像が早期に得られないことも多い。
45年の歴史のあるLandsat衛星は、現在8号機が稼働中である。解像度は30m、回帰日数16日で地球上の全2

Bulletin of JAEE No.33 February 2018

図１

Landsat-8画像による阿蘇山周辺の斜面崩壊1）

2)

列画像である 。当時、同体育館は益城町最大の避難を示すが、地震前後ペアでは斜面崩壊や建物被害など所となっており、前震翌朝の4月15日には、避難者のによって2時期のコヒーレンスが低下し、その様子がカ

車が集まっている。本震後の4月17日には駐車スペー

ラーの原図からは、赤色の変化域として判読できる。

スが満車状態になり、この状態は4月20日も続き、体育館裏には被災者対応のテントが設置されている。このRange

ように高分解能光学衛星画像は、これまでにも2004年

Des.

M7.1

スマトラ沖地震、2008年中国・四川地震、2010年ハイ

M6.4

チ地震、2011年東日本大震災、2015年ネパール地震などにおいて、被災地の状況を伝えてくれた。
Color composite of the pre- and coevent PALSAR-2 coherence images.
Pre-event: 2015/11/30, 2016/03/07
Post-event: 2016/04/18
Off-nadir angle: 32.4°
Mode: StripMap
Polarization: HH
R: pre‐event coherence (2015/11/30‐2016/3/7)
G&B: co‐event coherence (2016/3/7‐4/18) @JAXA

図３

3時期のPALSAR-2のコヒーレンス分布2)

４．航空写真と航空レーザー計測の利用
航空機搭載センサからは、衛星より高い解像度のデータを取得することができる。航空写真は、従来か
図２

益城町総合体育館周辺の時系列衛星画像

2)

ら写真測量や災害把握に用いられてきた。飛行高度1000 ～ 2000mから撮影されるため、解像度は衛星画

３．衛星合成開口レーダ（SAR）の利用

像を上回る。最近は高性能のデジタル航空カメラが開合成開口レーダ(SAR)を用いたセンサは、マイクロ

発され、使用されるようになった。これは輝度分解能

波を能動的に照射してその地球表面からの反射波をが卓越しており、アナログ航空写真と比べて、はるかに観測する仕組であり、雲などの気象条件や昼夜の時

鮮明な画像が得られる。また近赤外バンドも有するた

間帯などの影響を受けない特徴がある。現在稼働中

めに、植生や水面の抽出にも便利である。また夕刻等の衛星SARは、JAXAのALOS-2衛星搭載のPALSAR-2、の薄暗い時間帯でも画像を取得でき、緊急撮影にも適

欧州宇宙機関のSentinel-1、カナダのRADARSAT-2、そしている。熊本地震の発生に際して、国土地理院や航れに商業用高分解能衛星のドイツのTerraSAR-X、イ

測会社は多数の航空写真撮影を行い

タリアのCOSMO-SkyMedなどが代表的なものである。

崩壊、地表断層、建物被害などの判読に利用されてい

PALSAR-2の先代のPALSARは、2006年以降、世界各地

る。

4) 5)

、結果は斜面の地震、風水害、火山噴火などの災害状況を多数観測

空中からのリモートセンシングでもう1つ重要なもし、東日本大震災でも地殻変動や津波被害の把握に貢のが、航空レーザー計測である。航空機にスキャン式献した。2014年より稼働しているPALSAR-2も、2015

レーザー測距儀とGPSを搭載し、地上基準局のGPS受

年口永良部島噴火、2015年ネパール地震、2015年関東・信データと照合することでセンサ位置を求め、航空機

3)

東北豪雨などの状況を捉えてきた 。

の姿勢計測装置(IMU)によって照射方向を高精度に把熊本地震の前後に、被災地域を頻繁に観測したの握する。照射レーザー光が地表面から反射して戻っては、やはりPALSAR-2であった。これらのデータを用くるまでの短い時間を計測して対地距離を求め、これ

いて、国土地理院は干渉SAR解析により、前震、本震、らからレーザー光の地上測点の位置情報（緯度、経度、4)

さらには本震後の地殻変動の推定を行っている 。筆標高）を取得する仕組である。航空レーザー計測で取者 ら も、 地 震 前（2015年11月30日、2016年3月7日 ）お得されたデータを補間した地表面モデルは、DSM（数よび本震直後（2016年4月18日）に同一条件で撮影され値表面モデル）と呼ばれ、建物等を含む地表面の位置

たPALSAR-2による地震前ペア画像と地震前後ペア画情報である。一方、DSMから建物や樹木を除去（フィ像に対して、時空間的な変動を表すコヒーレンスを計ルター）したものはDEM（数値標高モデル）と呼ばれ算し、災害国際チャータに提供した。図3にその分布る。国土地理院の「数値地図5mメッシュ (標高)」はこ

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のDEMであり、浸水域予測などに利用される。
熊本地震では、国土地理院と林野庁、それに複数の航測会社が航空レーザー計測を実施した。なかでもア測が一般的であるため、1時期の画像からでも建物や橋梁などの構造物を認識したり、地表面の状態を推測したりすることが可能である。

ジア航測(株)は4月14日の地震発生後、日奈久断層とNICTは、XバンドのPi-SAR2を熊本地震直後の4月17

布田川断層を含む広い範囲で、地震断層を確認するた日に飛行させ、阿蘇地域の斜面崩壊や益城町の建物被5)めに航空レーザー計測を実施した 。予期せずして4月

7)

害を観測した 。図5は益城町中心部における散乱行列

16日に本震が起こり、益城町を中心とする範囲で、地を4成分分解 したカラー合成図であるが、平坦な道路

表地震断層が出現したため、その後、範囲を絞って4月

が暗く、レーダ照射方向にほぼ垂直に立ち並んだ建物

23日に同コース、同機体、同装置、同パイロットによ

において、2回反射散乱(Pd)と体積散乱(Pv)が強くなっる2回目の航空レーザー計測を実施した 。

ている様子を見ることができる。このような緊急観測

5)2時 期 の 航 空 レ ー ザ ー 計 測 に よ るDSMは 高 い 精 度の空間座標を有しているので、それらを比較すること

8)

データを取得することにより、航空機SARは地震被害状況の把握に役立つことが期待される。

で地殻変動量を求めることが可能である。筆者らは100m四方のウィンドウを設定し、2時期のDSMが最大相関を示す位置を水平地殻変動量と見なすことにした。こうして求めた水平移動量を差し引いた後、2つのDSMの高さの差分を取ることで、鉛直方向の地殻6)変動量を求めた 。得られた3次元の地殻変動量を図4に示すが、現地観測した地表断層の分布や食い違い量、
加速度記録の二重積分から求めた永久変位、国土地理院による測量結果などとも良い一致が得られた。

図５

図４

本震前後の航空レーザー計測データ5)から推定した3次元地殻変動量6)Pi-SAR2による益城町中心部の散乱分解画像

６．ドローン空撮の利用
近年、ドローンの高性能化・小型化が進み、人の立ち入りが困難な箇所での効率的な情報収集手段として、様々な分野で急速に活用され始めている。災害調査に

５．航空機SARの利用

おいては、有人機では困難な数十メートル程度の低空航空機搭載の合成開口レーダ(SAR)は、運用が国内から高細密な画像が取得できる点や、離着陸時の機動に限定されるものの、緊急時に即座に観測することが性の高さ等から、本格的に利用されるようになった。

可能なこと、観測方向や入射角を自由に選べること、

活動中の火山調査など、危険性のある現場等で多くのさらには衛星SARよりはるかに高い分解能のデータが実績を積んでいる。一方で、安全やセキュリティ上問取得可能などの利点を有する。我国では、同じ航空

題のある場所を飛行する事例が多発し、日本では2015

機を使用して、JAXAが波長の長いLバンド、情報通

年12月に航空法が改正され、人口密集地域や空港周辺

信研究機構(NICT)がより波長の短いXバンドの航空機などの飛行が厳しく規制された。

SARを運用してきた。航空機SARは同じ観測条件でのこのような状況により、熊本地震では市街地のド事前画像を準備することが困難な半面、4偏波での観ローン空撮は基本的に行われず、国土地理院が断層や

4

Bulletin of JAEE No.33 February 2018

斜面崩壊、さらには熊本市と連携して熊本城の空撮をング技術をこれらの災害対応にいかに有効に利用する実施した。また、救急医療機関、施設管理者、研究者

かが、我々に与えられた課題といえよう。

などが、アクセス困難な中山間地域の撮影調査を実施
参考文献

している。
筆者らは地震発生3.5カ月後に、DJI社製のPhantom 3

1) Yamazaki, F., Liu, W.: Remote sensing technologies for

橋（西原村）は県道28号線に架かる全長265mの5径間連2016 Kumamoto earthquake, 6th Asia Conference on

Professional を用いた空撮調査を実施した 。大切畑大9)続橋梁である。熊本地震により積層ゴム支承が損傷し、桁が支承から脱落するなどの被害を受けた。現地調査
でドローンにより、橋梁や隣接斜面の崩壊状況などを撮影した（図6）。また近年、SfM (Structure-from-Motion)と呼ばれる3次元モデル構築法の利用が広がっている。
SfMでは、カメラ視点を変えながら撮影した複数枚のpost-earthquake damage assessment: A case study on the
Earthquake Engineering, 2016.

2) Space and Major Disasters: Earthquake in Japan: https://www.disasterscharter.org/web/guest/-/earthquake-in-jap-1（閲覧2017.12.12）
3) JAXA：ALOS解析研究プロジェクト.

http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/index_j.htm

画像から、対象物の3次元幾何形状とカメラ位置を同（閲覧2017.12.12）時に算出する。この技術を適用して、正射投影画像や

4) 国土地理院：平成28年熊本地震に関する情報.

DSMなどの細密な情報取得が容易となった。このよ
うにドローンは、災害時におけるアクセス困難地域の情報把握において、極めて有効な手段といえよう。

http://www.gsi.go.jp/BOUSAI/H27-kumamoto-earthquake-index.html（閲覧2017.12.12）

5) アジア航測(株)：平成28年熊本地震災害状況 第二報.
http://www.ajiko.co.jp/article/detail/ID56JI45Y2D/（閲覧2017.12.12）
6) Moya, L., Yamazaki, F., Liu, W., Chiba, T.: Calculationof coseismic displacement from lidar data in the 2016

Kumamoto, Japan, earthquake, Natural Hazards and Earth
System Sciences, 17, pp. 143-156, 2017.

7) 情報通信研究機構（NICT）: Pi-SAR2による熊本地震の被災地観測、http://www2.nict.go.jp/res/kumamoto-earthquake/index.html（閲覧2017.12.12）8) 山口芳雄：レーダポーラリメトリの基礎と応用－
偏波を用いたレーダリモートセンシング－、電子情報通信学会、2007.
図６

大切畑大橋周辺のドローン空撮画像9)9) 久保佳澄、田邉諒士、山崎文雄：UAV空撮による2016年熊本地震の被害把握と3次元モデル作成、日本リモートセンシング学会第61回学術講演会、2016.

７．おわりにリモートセンシングの地震防災分野における利用について、最新の動向を紹介した。また、2016年4月に発生した一連の熊本地震における利用事例を示した。
衛星センサからは、広域における地殻変動や被害分布、さらには人間避難行動の把握までも可能になった。航空写真や航空レーザー計測からは、構造物被害や地殻変動の詳細な面的分布も捉えることができる。航空機
SARは市街地の地震被害の把握に利用可能なこと、さらに小型ドローンは、アクセス困難な被災個所の詳細な状況把握に利用されるようになった。
今後も、我国を含む世界各地で地震などの自然災害が発生するであろう。急速に進歩するリモートセンシ

山崎 文雄（やまざき ふみお）
1978年東京大学大学院修了、清水建
設(株)大崎研究室、東京大学助教授、
アジア工科大学院(AIT)教授を経て現職、工学博士、専門分野：地震工学、
都市防災、ライフライン工学、防災リモートセンシング。

Bulletin of JAEE No.33 February 20185

建物被害把握への適用について
三浦弘之●広島大学 大学院工学研究科 建築学専攻 准教授

１．はじめに把握に関する研究が、今世紀以降本格的に始まること

大地震等の災害で発生する各種被害のうち、建築構となった。IKONOSの打ち上げ以降、高分解能な光学造物の被害は件数が多く、人命に直接関わる被害であセンサを有するQuickBird（分解能0.6m）、GeoEye-1（分るため、その被害分布と被害量を迅速に把握すること

解能0.5m）、WorldView-2（分解能0.5m）等の人工衛星がは、災害後の応急対応や早期復旧計画を立案する上で打ち上げられ、地図作成や災害監視など幅広く利用さ非常に重要である。個々の建物の詳細な被害状況を把れている。

握するには、もちろん現地調査が必要となるが、労力・時間を要するため、広域災害での建物被害分布を短時間で把握することは困難である。そこで、一次的な建物被害情報を収集するには、リモートセンシングを用いた方法が有効となる。
本稿では、リモートセンシング技術が建物被害の把握に利用されるようになった経緯を簡単に振り返ると

図１

ともに、光学センサ画像や合成開口レーダ（SAR）画像を用いた建物被害の把握技術を紹介する。

各分解能の画像での建物の様子

光学センサでは夜間や雲がかかった地域の地表を観測することはできない。一方で、SARはレーダを能動

２．地球観測衛星リモートセンシングについて的に照射し、地表で反射して戻ってきたレーダを画像

地球を観測するリモートセンシング技術は1960年代

化するもので、雲を透過できることから、夜間や悪天に始まり、1972年に打ち上げられたLandsat衛星によ候時にも観測可能であり、早期災害対応には有効である画像データは、災害把握だけでなく様々な地球環る。光学画像と同様に、従来のSAR画像の分解能は数境のモニタリングに利用されてきた。しかし、リモー

10m程度であったが、2007年ドイツのTerraSAR-Xやイトセンシングが個々の建物レベルの被害の把握に本

タリアのCosmo-SkyMedの打ち上げにより、1m程度の格的に利用されるようになったのは、1999年の米国で高分解能なSAR画像が利用できるようになった。わがのIKONOS衛星の打ち上げ以降であろう。IKONOSは、国が打ち上げたALOS-2衛星にもSAR（PALSAR-2）が搭

冷戦時代に培われた偵察衛星技術が民生転用されて以載されており、様々な災害観測に利用されている。

来、初めて打ち上げられた人工衛星であり、それまでの衛星画像の地上分解能は10 ～ 30m程度であったの以降では、光学センサ画像およびSAR画像を用いた
建物被害の把握技術について述べる。

に対して、分解能1mという非常に高解像度な画像が一般に使用できるようになった。
図1はある被災地を撮影した分解能0.2mの航空写真

３．光学センサ画像による建物被害把握
3.1

目視判読による被害把握から擬似的に1m、30m分解能の画像を作成し、比較し

人 間 の 目 に よ る 判 読 は 最 も 簡 単 で あ る こ と か ら、たものである。30m分解能の画像では、建物や道路の1995年兵庫県南部地震以降、様々な地震災害に対して、位置を把握することはできないのに対して、1m分解

航空写真やヘリコプター映像、人工衛星画像を用いた能の画像では、建物の位置や形状を把握することが可

建物被害の目視判読が実施され、現地調査との比較か能であることがわかる。0.2m分解能画像に比べると情らその判読精度が議論されてきた 例えば1)。これらの結報量は限られており、単独の画像で被害の有無を正確

果から、倒壊や大破などの甚大な被害は比較的精度良に判定することは難しいが、地震前に撮影した画像とく判読できるものの、中程度の被害は建物側面や内部比較を行えば、建物の形状や色の変化からある程度ので発生することから、真上からの画像では判読が困難

被害の有無の判別は可能である。このような背景から、となることが明らかにされている。現在のところ目視

高分解能なリモートセンシング画像による建物被害の判読は最も信頼性の高い方法であることから、災害時

6Bulletin of JAEE No.33 February 2018

の早期被害把握では、航空写真等の目視判読が広く利方法として、同時生起行列による異質度を用いる方法

用されている。しかし、目視判読は多大な労力と時間が提案されている 。2016年熊本地震での画像に対すを要し、例えば2016年熊本地震時には約28万棟の建物る解析結果（図3）からも、この方法が倒壊・大破した建被害の判読に延べ150名、約50時間の作業量を要した。

物の検出にある程度有効であることが示されている 。

このような労力を軽減し、短時間で被害把握を行うに

ただし、地震前後の光学センサ画像の自動処理に関は、画像処理技術を適用して自動・半自動的に結果をしては、撮影画像間の太陽光や撮影角度、大気の状況得ることが望ましい。

の違い、植生や影の影響を完全に取り除くことが難し

3.2

いことが課題として挙げられる。

画像処理による被害把握4)5)

一般に、建物が被害を受けると、屋根や壁のがれきが周囲に散乱する。このような建物の変化は、画像上では色やテクスチャの変化として現れる。地表分解能
2m程度までの画像の場合、個々の建物のテクスチャを判別することは難しいことから、主に地震前後の画像の色や輝度の変化から被害の有無を判別することが多い。1995年兵庫県南部地震では、分解能30mのLandsat/TM画像の輝度値の変化から被害地域の推定が2)行われている 。また、海外で多く見られる組積造建物では、がれきが多く散乱し、屋根との輝度の差が明瞭に現れることから、単純な地震前後の輝度値の差分3)でもある程度の被害を把握することが可能である 。
地表分解能1m以下の高解像度な画像の場合、建物のがれきが散乱する様子を画像のテクスチャの変化としてとらえることが可能となる（図2）。健全な建物の屋
根面では比較的均質な色や明度の画素が分布しているのに対して、がれきでは小規模な物体が散乱するために、明るい画素と暗い画素が互いに隣接して分布することとなる。このようなテクスチャの違いを評価する

図３

2016年熊本地震での航空写真の目視判読による建物被害分布とテクスチャ解析により推定された被害分
布5)に加筆４．SAR画像による建物被害把握
SAR画像は地表からのレーダの反射を画像化したもので、光学画像のように目視で地物を認識することは難しい。しかし、反射強度という物理量を観測できる
こと、大気の影響を受けにくいこと、ほぼ同角度で撮影していることから、画像解析による処理に適している。主なSAR画像解析方法として、干渉SARでは数cm
オーダでの地表変動の検出が可能であり、地震による
図２

地震前後の光学センサ画像における倒壊建物とテク
スチャ（異質度）分布

地殻変動の把握などに役立てられている。建物被害の6)把握に関しては、SAR強度画像を用いた方法 が広く

Bulletin of JAEE No.33 February 20187

利用されている。この方法は、健全な建物では壁面でレーダが強く反射するのに対して、被害建物ではがれき箇所でレーダが散乱するために、反射強度が弱まるという特徴（図4）を利用して、地震前後の強度の差分や相関係数の変化から建物被害地域を検出する方法である。数10m程度の分解能の画像に対する適用例が多いが、1m程度の高分解能SAR画像に対しても、適用
7)可能であることが示されている 。

図５

地震動強さとSAR画像指標の統合処理による推定全壊率モデル8)であるといわれている。この手法は、主に畳込み層と呼ばれるフィルタ処理層とプーリング層と呼ばれる情図４報を集約する層を交互に接続したモデルからなり、学

高分解能SAR画像と光学センサ画像による
倒壊建物の様子7)

習データに適合するモデルを誤差逆伝播法により推定する方法である。既存の機械学習では、解析者が画像

また、地震以外での変化による誤検出を軽減するたから必要となる画像指標をあらかじめ抽出しておき、

めに、地震後即時に得られる地震動強さ分布から建その指標に対して適合するモデルを探索していたのに物被害関数を介して推定される建物被害率との統合

対して、深層学習では必要とする指標さえも自ら探索処理（図5）によって、建物被害分布把握の精度向上おすることで、適合するモデルを構築する。これにより

8)

よび不確定性の低減を目指した検討も行われている 。

適切な学習データさえあれば、ほぼ自動的に最適な地

このような統合処理は、いわゆる地震工学的な知見と物認識モデルを構築することができる。

リモートセンシング技術の融合であり、境界領域であ

最近では、2016年熊本地震での被災地を撮影した航る地震工学ならでは非常に有効である。今後SAR画像

空写真に対してCNNを適用して建物被害を推定するのみならず、光学センサ画像に対しても同様な統合モ試みが行われている

デルの構築を検討するべきであろう。

害程度について被害あり・なし、あるいは被害大・小の9, 10)。これらの検討では、建物被ように分類することで、85%以上の高い精度で分類で５．人工知能技術の応用きることが示されている。一般的にリモートセンシン

2012年に開催された画像認識に関するコンテストやグ画像からの被害把握では、地震前後の画像を用いて学術誌で、人工知能技術の一つである深層学習モデル

いたのに対して、CNNでは地震後の画像のみからでのうち、多層ニューラルネットワークを利用することも高い精度で解析可能であることが示されている。まで非常に高い精度で物体を認識できると発表されて以た、既存のテクスチャ解析では分類精度は75%程度で来、画像認識のみならずリモートセンシングの分野であったのと比べると、CNNの方が高い分類精度が得も深層学習による地物の認識に関する検討が数多く始られているようである。今後は、詳細な建物被害デーめられた。深層学習技術の中でも畳込みニューラル

タを用いて被害程度をきめ細かく判別することができ

ネットワーク（以下、CNN）が画像認識では最も有効

れば、大きな被害が集中する地域だけでなく、中程度

8Bulletin of JAEE No.33 February 2018

の被害の広がりも把握することが可能になり、より詳

参考文献

細な被害分布を把握できるものと期待される。

1) 小川直樹, 山崎文雄：航空写真を用いた兵庫県南部

また、CNNを実装するにはPython等のプログラミン
グ環境を整える必要があったが、例えば最近SONYが地震における建物被害の目視判読, 地域安全学会論文集, Vol.2, pp.119-128, 2000.

公開したソフトウェア ではGUIによる直感的な操作

2) 松岡昌志・他：1995年兵庫県南部地震での被害地域

により簡便にCNNを構築することが可能となっておにおける人工衛星光学センサ画像の特徴, 土木学会

11)

り（図6）、今後ますます深層学習による画像解析に関する研究が加速するものと考えられる。

論文集, No.668/I-54, pp.177-185, 2000.

3) Miura, H. et al.: Detection of Building Damage Areasof the 2006 Central Java, Indonesia Earthquake throughDigital Analysis of Optical Satellite Images, Earthquake
Spectra, Vol.29, No.2, pp.453-473, 2013.

4) 三浦弘之・他: 2010 年ハイチ地震における被害地域検出のための高分解能衛星画像のテクスチャ解析,
日本地震工学会論文集、第12巻, 第6号, pp.2-20, 2012.

5) 後藤智博, 三浦弘之: ヒストグラム平坦化とテクス

チャ解析による光学センサ画像からの倒壊建物の検出 -2016年熊本地震における航空写真を用いた検討-,

日本建築学会学術講演梗概集, 構造II, pp.419-420, 2017.

6) Matsuoka, M. and Yamazaki, F.: Use of Satellite SAR

Intensity Imagery for Detecting Building Areas Damaged

due to Earthquakes, Earthquake Spectra, Vol.20, No.3,
pp.975-994, 2004.

7) Miura, H. et al.: Building Damage Assessment Using

High-Resolution Satellite SAR Images of the 2010 Haiti
Earthquake, Earthquake Spectra, Vol.32, No.1, pp.591610, 2016.

8) 松岡昌志, 能島暢呂：人工衛星LバンドSARに基づく
建物の地震被害推定モデルの構築とALOS/PALSAR
画像への適用, 日本地震工学会論文集, 第10巻, 第3
図６

Neural Network Console におけるCNNの層構造の
例と学習例
11)

号, pp.73-86, 2010.

9) 上岡洋平・他：2016年熊本地震における斜め航空写真を用いた目視判読および深層学習による建物被害判

６．おわりに別の検討, 地域安全学会梗概集, No.41, pp.127-130, 2017.

本稿では、リモートセンシングによる建物被害把握

10) 釜ヶ谷悠馬・他：熊本地震の空中写真を用いた深に関する研究の一部を紹介した。特に、深層学習技術

層学習による建物被害推定の検討, 日本地震工学会・のように最新の人工知能技術を応用することで、既存大会, P4-30, 2017.

の手法よりも高い精度で被害を把握できる可能性が示
唆されている。これらの手法が目視判読に代わる技術

11) SONY：Neural Network Console Ver1.1.0, https://dl.sony.com/, (2017年12月閲覧)として実用化できれば、格段に少ない労力・時間で被害分布の把握が可能になるものと期待される。

三浦 弘之（みうら ひろゆき）
1999年東京工業大学工学部卒業。同大学大学院総合理工学研究科人間環
境システム専攻修了。東京工業大学
21世紀COE研究員、同大学助教を経て、2012年現職、博士（工学）。専門
分野：地震工学、防災リモートセン
シング

Bulletin of JAEE No.33 February 20189

災害調査のための3次元モデルの活用
望月 貫一郎●株式会社パスコ パスコ総合研究所 副所長

1. はじめにび姿勢を、空中直接定位システム（GPS/IMU）の情報

空間情報の計測・取得及びデータ処理は、災害発生を用いて高精度で取得できること、計測した航空機お時の状況把握には欠かせない技術である。災害発生時

よび姿勢に基づき、撮影した画像データの位置補正をには、迅速な状況の把握と災害復旧・救援活動、そし

高精度で処理できることである。

て二次災害の防止などに資することを目的に、災害の2.1 携帯型斜め写真撮影システム

種類、災害の規模、発生地域、被災地の天候状況に応

パスコ独自開発の携帯型斜め写真撮影システム

じて、緊急撮影を実施している。その成果を、地方自PALS（Portable Aerialphotography and Locator System）は、治体や各省庁などの関係各機関や災害対策本部に提供

被写体の位置を取得しながら斜め写真を撮影することして、二次災害の予防と迅速な復旧活動計画の策定に、ができる撮影システムである。図1に、携帯型斜め写

利用して頂いている。

真撮影システムの概観を示す。このPALS は、GPSなど、

地震災害直後、できる限り早く建物の被災状況の全複数のセンサを内蔵し、最小1.5秒間隔で写真撮影と体像を広範囲に知る方法として、緊急撮影などで撮影

各種センサ情報を同期させることで、斜め写真、自己した空中写真を用いた建物被害判読が実施されている。

位置、被写体位置を記録できる。PALSで使用するカ

この建物被害判読では、一部損壊の建物では、家財のメラは、1,600万画素で、撮影した斜め写真は自己位保護や雨漏り防止のために応急処置として、被災した建物にブルーシートが覆われている場合が多い。このブルーシート被覆建物の自動抽出手法は、建物の被災状況の全体像を広範囲に知る方法として、有用な手法
1)

であることが明らかとなっている 。
しかし、1階部分が圧潰（層破壊）の被害を受けている2階建て建物は、空中写真には屋根に損傷が無く全壊と判断できない状況で撮影されている。1階部分が圧潰している建物の被害を全壊被害として、正確に判読するためには、建物の高さ、あるいは、被災前の建物高さと被災後の建物高さの変化に着目することが必須となる。一般的に、この建物高さは、複数の空中写
真のステレオ視によって求めることができ、デジタル化された空中写真を用いてデータ処理で求めることが

図１

携帯型斜め写真撮影システム（PALS）

実用化されている。
ここでは、災害発生後に、目的に応じた災害撮影を実施する撮影手法を紹介しながら、災害状況を撮影した複数の空中写真を用いて作成した3次元モデルを災害被害調査に活用した事例を紹介する。
2. 航空機からの災害撮影
航空機撮影によるデータの特徴は、人工衛星観測の画像データと比べると、低高度で観測することで地上分解能が高いことである。航空機撮影による航空機リ
モートセンシングの技術が実務に利用されている理由
は、撮影時の姿勢変動が複雑である航空機の位置およ10Bulletin of JAEE No.33 February 2018

図２

PALSの撮影方法

置あるいは被写体位置を地図上に表示できる。ヘリコ4. 災害被災調査

プター操縦士へ撮影コースを指示しながら、ヘリコプ

4.1 平成28年熊本地震の被災調査

ターに搭乗した撮影者がPALSのリングスタビライザ

4.1.1 PALSを用いた被災調査を持って、臨機応変に被災状況を撮影する。

熊本地震の被災調査の撮影は、撮影エリアは阿蘇

図2に、ヘリコプターの飛行ルートの一例を示す。こ

市、西原村、益城町、熊本市を中心に、ヘリコプターの図では、飛行ルートが同心円状に旋回していること

か らPALSを 用 い て、 前 震 翌 日 の4月15日 か ら 撮 影 をを示しており、被写体を中心に連続撮影していること

開始して、述べ7日間実施した。撮影した写真枚数は、を確認できる。

30,000枚を超えた。

2.2 オブリークカメラ
図3に、オブリークカメラの概観及び撮影方法を示す。

図4に、熊本城を中心に、PALSで連続撮影した斜め
写真を示す。複数の視点から熊本城の被災状況を確認

このカメラは、直下視方向と斜方視（前方視・後方視・できることがPALSの斜め写真の特徴である。この斜右方視・左方視）の4方向、合計5台のカメラ構成である。

め写真は、斜め写真の中心の位置をデータとして所有

直下視方向の垂直写真に加えて、斜め写真も同時に取しているため、地図上に斜め写真をプロットすること得することができるため、斜め写真からは建物などので、大量の斜め写真の中から必要な地点の斜め写真を

壁面情報を撮影することができ、正確かつ効率の良い

容易に見つけることができる。

建物被害の判読が可能となる。

図5に、PALSで撮影した斜め写真を用いたSfM技術による熊本城の3次元モデルを示す。この3次元モデル
をコンピュータ画面に表示することで、拡大・縮小しながら、任意の視点で熊本城の被災状況を確認することができる。つまり、熊本城の城壁の崩壊等、立ち入りが禁止されている区域の被災状況を詳細に確認することができる。
4.1.2 オブリークカメラを用いた被災調査
図6に、熊本県益城町周辺のオブリークカメラで撮影した直下視、斜方視（前方視・後方視・右方視・左図３

オブリークカメラの概観及び撮影方法方視）の合計5枚の写真を示す。図6の(a)に示す●印は、直下視写真を撮影した位置である。図6の(b)は、図6の(a)に示した5つの領域（フットプリント）の空中写真

3. 3次元モデルの作成
3次 元 モ デ ル の 作 成 に 用 い る 動 画 像 解 析（SfM：

Structure from Motion）技術は、ロボットビジョンや仮想である。これらの空中写真は、●印の位置で撮影される。また、図7に、複数のオブリークカメラの空中写
真を用い、3次元作成専用ソフトによる3次元モデルを現実生成など、3次元復元に使われ、視点を変えなが示す。これらの3次元モデルから、全壊となった建物、ら対象物を撮影して、視点の異なる複数の写真からそ屋根の瓦が崩れ落ちている様子、損傷の無いように見の対象物の3次元形状と視点の位置を同時に復元する

えるビニールハウス、さらに、樹木の高さなどが確認技術である。この技術を空中写真に適用して、現実空できる。

間を表現する3次元都市モデルを作成することができる。

3次元モデルを作成するSfM技術では、同一地点を写す複数の写真は、さまざまな視点から撮影された写

通常の空中写真を用いる場合、直下視方向の写真を真を用いることが望ましい。このオブリークカメラの

重複させながら撮影を行い、重複した2枚の空中写真

空中写真は、多方向から撮影した写真となるため、3のステレオ視から、建物等の位置と高さ求める。

次元モデルを作成するには有効な写真である。また、

一方、3次元都市モデルを作成する場合は、建物な

この3次元モデルは、人的被害が予想される建物崩壊

どの壁面など、直下視方向の写真では撮影されない情の分析に極めて有効な情報である。

報が必要となる。よって、多方向の視点、かつ、斜め4.2 平成29年7月九州北部豪雨の被災調査から撮影された広範囲の写真を活用することが有効となる。

天候回復を待ち、雨の切れ間となった2017年7月7日の午後に被災地を撮影した。被災地上空は雲が多く、また、雲の動きが速い天候であった。この天候の合間

Bulletin of JAEE No.33 February 201811

を縫いながら災害被害の撮影を実施した。

り下部の勾配が急であること、中腹に土砂や流木が多図8に、SfM技術による日田市小野地区の大崩壊地3く堆積している状況を見て取ることができる。また、次元モデルを示す。7月6日に初めて同崩壊地が報道さ

図の右手が上流側である。土砂ダムによる滞水がある

れ、その約24時間後にPALSで撮影を実施した。崩壊地

状況において、家屋1軒分程度の幅の流路が存在して直上の稜線を超えて雲が流れ込んできている気象条件

おり、勢いよく流下している状況も確認できる。

のなかでの撮影だった。そのため、特に崩壊箇所源頭

この崩壊地の3次元モデルを利用して、崩壊前の地部は雲がかかる斜め写真が存在し、それらの斜め写真

盤の高さ（標高データ）と、災害後の3次元モデルの地活用して、この3次元データを作成することができた。

盤の高さの差異を求めることで、崩壊によって移動し

この図では、崩壊地の中腹で傾斜が変化し、上部よ

図４

図５

PALSによる連続撮影した斜め写真（熊本城）

PALSによる斜め写真を用いた３次元モデル（熊本城）(a)オブリークカメラの撮影フットプリント
図６12た土砂量を求めることができる。

(b)オブリークカメラの空中写真

オブリークカメラを用いた熊本県益城町周辺の空中写真

Bulletin of JAEE No.33 February 2018

図７

オブリークカメラを用いた３次元モデル

図８

日田市小野地区の崩壊を示す３次元モデル

5. おわりに
地表面の状況を示す3次元モデルを災害被害調査に

参考文献
1)本田禎人、望月貫一郎、下村博之、門馬直一：平成

活用した事例を示した。特に、建物被害の状況を判読

28年熊本地震での被災建物判読を目的としたブルーするためには、この3次元モデルが有効であることが明

シート被覆建物の自動抽出、日本地震工学会2016年

らかである。

大会梗概集 発表番号:P2 27、日本地震工学会、2016.

また、国土地理院が提供している基盤地図情報には、

2)本田禎人、望月貫一郎、下村博之：建物高さ推定に建物形状のポリゴンを示す建物データがある。しかし、よる層破壊建物の抽出、応用測量論文集、日本測量

建物階数は属性データとして付加されていない。都市協会、pp.75-85、2017.

計画基礎調査の建物利用現況図データの建物階数の情報と被災状況を示す3次元モデルを併用して地震前後

望月 貫一郎の建物高さの変化を求めて、建物被害の状況を正確に（もちづき かんいちろう）

知ることが可能である。そのため、常時、これらのデー

平成元年 ㈱パスコ入社、博士（経営情報学）、空間情報総括監理技術者、
法政大学デザイン工学部 兼任講師
専門分野：リモートセンシング技術を利用した環境及び災害解析

タを準備しておくことが必要である。

Bulletin of JAEE No.33 February 201813

地盤災害調査への適用
小長井 一男●横浜国立大学 教授

１．はじめに
古事記や日本書紀に登場するヤマタノオロチ（八岐大蛇）は八つの谷と八つの峰を覆う八首八尾の大蛇である。「洪水の化身」と解釈されることもある。事実、蛇崩、蛇落など蛇のつく地名は、古来から洪水や土石流災害の常襲地に多い。それで想い出されるのは、
2014年8月20日の広島豪雨災害である。豪雨の一週間後の長周新聞の論説に、「死亡者を多く出した八木地
区は昔、八木蛇落地悪谷（やぎ じゃらくち あしだに）と呼ばれ、先人たちが危険な地域として見なしてい1)た」との記述があり 、過去から伝承された記憶を現代の開発が地名ごと消し去ってしまったことを痛烈に批判している。そもそも厄災の“厄”の字は切り立った崖を表す“厂”（がんだれ）の下に膝まづく人“卩”を示しており、また危険の“危”の字もさらに切り立った崖を表す“厂”（がんだれ）の上に膝まづく人“ク”を加えて崖図１

阿蘇山カルデラ立野火口瀬（阿蘇大橋）付近のLiDAR
計測結果（国際航業㈱計測）1)

２．LiDARで暴かれる過去の災害痕跡

上、崖下の危険をもって、災害の可能性を象徴する文

2016年熊本地震では日奈久断層北端から布田川断層

字になったとされる。崖地が象徴的にリスクを表現すにかけて右横ずれ成分を主体とする地震断層が現れ、るものとして、後世に経験を伝えようとする古人の思

この断層沿いに斜面崩壊や地盤沈下が帯状に発生した。

いが込められている。

特に悲惨だったのが阿蘇山カルデラから白川、黒川が専門家の間でさえ過去の災害の教訓の伝承は決して合流して流れだす立野火口瀬と呼ばれるところにある

容易ではない。明治以降の多くの地震災害の報告書類

阿蘇大橋周辺だった。阿蘇大橋は、80mほどの深さののページをめくると撮影された写真の日時や場所すら黒川の谷に落とされ、男子大学生の捜索が進められて記載されていないものが決して少なくない。地名が書いたが、残念ながら遺体となって見つかった場所であかれたものもその多くは旧地名であって、旧版地図やる。この橋の背後の外輪山山腹から大量の土砂が崩落

地籍簿を当たらざるを得ない。それでも地籍未調査のし、JR豊肥線、国道53号線などの主要交通路を遮断した。

場所もあり、当時の人々の間では鮮明であったであろこの地形をライダー（LiDAR）と呼ばれる航空レーザー

う記憶も伝承されぬまま忘れられてしまうことも少な

計測で眺めてみたものが図1 である。LiDARは（Light

くないであろう。

Detection And Ranging）の頭文字を並べたもので、航空

2)

一方で、地盤を構成する土は磁気テープのような履機搭載のレーザーから地上に向かって波長が極めて短歴材料であり、過去の災禍を記録している記憶媒体とい（10 µm から紫外光では 250 nm に及ぶ）パルスを照射みることができる。したがって地形に残る地震痕跡をし、その反射をとらえて、航空機から地上までの距離を科学的に分析すれば、その土地で起こり得る災害のリ計測する。毎秒数10万～ 100万回を超えるパルスを発スクを知り、地形が日常もたらす恩恵を最大限享受す射するので、少なからぬパルスは植生を通り抜け地表

るための知恵を学ぶことができる。昨今のリモートセ面に到達する。このため樹木や灌木を取り去った地形

ンシング技術は樹木に覆われる急傾斜地でも、それらの詳細を観察できる。山腹をよく見ると、今回の地震を剥ぎ取ってその下に存在する地形の細部に至る特徴

による生々しい崩壊地の他にも、過去の崩壊地の痕跡を検出することを可能にした。2016年の熊本地震を中を確認することができる。さらにこれらの崩壊地痕跡

心に、事例のいくつかを紹介し、私たちが教訓の伝承の背後に沿って、今回の地震で生じた新たな亀裂も確にどのように関わっていけるのか考えてみたい。

認でき、これらは将来のリスクも暗示する。地形が磁気

14Bulletin of JAEE No.33 February 2018

テープのように過去、現在、そして未来の斜面災害リ
スクを記録していて、主要交通路線の通過するこの場
所で類似の災害のリスクが大きいことを物語っている。
国土交通省はこの将来のリスクを重く見て、20億円ほ2

どの予算を投じ、今回の崩壊地滑落崖背面の3万m の広3)さの不安定な土砂を除去する工事を始めている 。
３．埋もれる地震痕跡
植生をはぎ取って地盤に残る災害痕跡をあぶりだす
LiDARの防災への活用は今後一層その重要性を増すであろう。しかし熊本地震で厄介なことは、阿蘇が活火山であり、かつて地表に残された痕跡を火山砕屑物などが覆い尽くしていたことである。阿蘇カルデラ北西部に断続的に現れた総延長10kmにも及ぶ陥没帯は、地表の下に過去の類似の変形がおそらくは覆い隠されて4)いたであろう“想定外”の地形変動だった 。折しも田植え前で、農業施設や一般家屋に深刻な被害が生じた。

図3

尾ヶ石東部小学校近くの橋梁付近（N 32.952781° ,E 131.02371°）に現れた陥没帯の3次元標高モデル(GEERの計測による)5)

Events Reconnaissance, GEER)のケビン・フランケ（KevinFranke）もドローンを飛ばし、尾ヶ石東部小学校近く

図2の ビ ニ ー ル ハ ウ ス の 写 真 の 手 前 に 見 え る 亀 裂の橋梁付近に現れた陥没帯の3次元標高モデルを作成

は深さ1mにも及び、露出した断面には、上から表土、している（図3） 。地表面に等間隔に引かれた白線の黒ぼく土、軽石を含む火山灰の成層構造が確認できる。

起伏が陥没帯の存在を示している。この図で、乙姫川

黒ぼく土の名は、黒っぽい土の色と乾燥した土を触っという小河川に架かる橋が写っているが、この橋は沈た時のボクボクした感触に由来し、古来から農民によ下していない。橋梁の基礎には杭が打ち込まれているる呼び名であったと言われている。英語ではAndosolと推定されるので、陥没が深い地盤ごと下がったのでと言われるが、この“Ando”は日本語の“暗土”に由来し、あれば杭も一緒に引きずられて下がる。ところが、そやはり色の黒い土であることを意味している。併せて、の様子はなく陥没を引き起こした原因は意外に浅い部

この土の名が日本由来であることは、海外ではあまり分にあるのかもしれない。

5)

見られない土であることも暗示している。母材である

2017年2月に辻らがNature誌に地震後に湯が出なく火山灰土に腐植した植物が混じったものである。たなった内牧温泉（図3の陥没帯北端近くにある温泉）のびたび降下する火山灰に加えて、その後繁茂する植生

井戸のうち5地点にカメラを入れて調べ、いずれもがが、昔の地震痕跡を急速に覆い隠していった経過を象

ほぼ50mの深さで屈曲していることを報告している 。

徴するかのようである。この断続的に現れた、総延長

そして辻らは、地下50ｍより浅い部分の地塊が北西に10kmほどの陥没帯の複数個所で、ドローン撮影の複数

約1.5mほど移動したため、引っ張りひずみの大きくな画像から写真測量法（photogrammetry）による 地形情報

る地塊の南東縁に沿って陥没帯が現れた可能性があの抽出が行われている。

るとしている。50mほどの厚さの地塊を、ほぼ水平に

ア メ リ カ の 地 盤 災 害 調 査 団 (Geotechnical Extreme

6)

北西方向に移動させた原因については、辻らは液状化や断層直角方向の強い揺れの可能性を示唆しているが、原因が特定されたわけではない。今後更なる調査が必要であろう。
アメリカの調査団がドローンを飛ばした場所（図3）のわずか200 m程北西隣に弥生時代の小野原（おのば7)る）遺跡がある。熊本県文化財調査報告第257集 によれば、黒川広域基幹河川改修事業に伴い1999年から2004年にかけて行われた遺跡の発掘で、この地震で現7)れた陥没帯とそっくりな地変（図4） が見つかってい図２

陥没帯に落ち込んだビニールハウス（撮影: 小長井一
男、撮影場所：北緯35.9565° , 東経131.0366°）

る。この地変が、埋もれた弥生時代の地震痕跡であるのなら、同じ場所で過去に同様の陥没帯が発生していBulletin of JAEE No.33 February 201815

氾濫原平野に、明瞭な地形変形の痕跡は一見して見当たらない。しかし航空レーザー（LiDAR）測量による地震前後のディジタル標高モデルを比較すると、木山
川沿いの平地で1mを超える沈下が現れたことがわかる（図5の青色の部分）４)。この地域は、地震からおよ
そ2か月経った6月20日から21日未明にかけての豪雨で8)浸水した（図6, 朝日新聞提供） 。増水した木山川の水が左岸堤防を越流したのだ。この地盤の沈下は、地殻変動の影響を反映したものかもしれない。また木山川に矢形川が合流するあたりでは液状化した砂が道路を被覆した報告もあって、一部には液状化の沈下の影響もあるのかもしれない。いずれにしても広域の地盤の沈下は洪水への脆弱性を増す結果につながった。
この沈下の原因の一つを示唆するかもしれない不思議な光景が、沈下域の南西端で見られた。熊本市上下水道局沼山津および秋田配水場近くで、複数の上水井
図４

小野原遺跡で発掘された陥没帯7)（熊本県教育委員会）

4)

戸ポンプの建屋が傾いたのだ(図6, 右上写真) 。そこでトータルステーションを用いて、秋田配水場周辺の5つの井戸ポンプ建屋の傾斜角とその方位角を計測し4)た可能性を示唆するものであろう。またその年代の特た（図5, 左下破線枠内、及び図7） 。計測された傾斜

定が、熊本地震と同規模の地震の再現周期を考える上角はおよそ1° ～ 2°の範囲である一方、方位角はまちで役に立つであろう。過去の地震痕跡は、防災上の有まちで、一見規則性が見られない。しかしよく見ると、用な多くの情報とヒントを与えてくれるのである。

建屋は例外なく鋼製井戸ケーシングから、最も遠い建屋支柱側に向かって傾いている（図8）。それぞれの井戸は深さ200 m程に達していて、多孔質の溶岩層、ある４．地盤沈下と豪雨
断層沿いに現れた明瞭な地変に比べると、この地震

いは軽石混じりの砂礫層から取水されている。この深で甚大な被害を受けた益城町の南、秋津川、木山川のく根入れされた井戸の鋼製ケーシングの上端は、4本

図５ 木山川沿い氾濫原の沈下状況4)（地震前後の地形標高モデルは国土地理院より提供）

16

Bulletin of JAEE No.33 February 2018

図６

傾斜した秋田第二井建屋と、6月20日、21日の豪雨による木山川破堤と浸水状況（写真は朝日新聞ディジタルより8）．掲載許可証 No. R/079519）4)

図７

秋田配水場付近の井戸ポンプ建屋の傾斜角と方向4)（衛星写真はGoogle Earthより）の柱に支えられた建屋床の中央ではなく、4隅の一ついる。もし井戸の鉄製ケーシングが “突っ張り棒”とに大きく偏った状態で固定されている。一方で、ポンして働く一方で、これらのコンクリート杭が有機質粘プ建屋の4隅の柱の基礎のそれぞれは、長さ約20 mの土層とともに沈下したのであれば、井戸建屋の全てのPCコンクリート杭で支えられていて、この杭は地表近傾きの方向が説明できる。沈下する地盤がそれぞれのくの有機質粘土層を貫き、軽石混じりの砂層に達してコンクリート杭を引き下ろそうとする力は、わずか６Bulletin of JAEE No.33 February 201817

ぜなら、これらの埋設物は周辺地盤の動きに従って容易に変形するため地下の変形痕跡をとどめているからである。それ以上にこうした情報は、地下に埋設されるトンネルやパイプラインの設計に重要である。地上のみならず地下も含めて地盤に残る地震痕跡を集約していく努力が、将来の防災戦略に必要である。
参考文献
1) 広島土砂災害が示す重大な教訓

救える命が救えぬ

鈍 い 対 応， 長 周 新 聞，2014年8月27日，https://www.
chosyu-journal.jp/shakai/850 (2017年12月26日閲覧).

2)【速報】平成28年（2016年）熊本地震, 国際航業株式会
社, 2016年4月. http://www.kkc.co.jp/service/bousai/csr/
図８

井戸建屋の傾斜から推定される地盤変形ｍ× ８ｍのポンプ建屋の奥行と幅の中で大差ないと考えられ、鋼製ケーシングから最も遠方にある杭が、テコの原理で井戸建屋をこの特定の方向に最も傾けようとしたと考えられる。
こ の 現 象 は 深 さ20 mの コ ン ク リ ー ト 杭 の 先 端 と、200mにも達する井戸の鋼製ケーシングの最下端の間のどこかが縮まないと説明できない。地殻変動であれば鋼製ケーシングも含めて深いところから地盤全体が下がるので、このような井戸ポンプ建屋の傾きは起こらない。一般に日本の沖積平野の地盤は、実質的に体積の変化しない水で飽和していることが多いので、どこかの体積の減少は、どこか他の場所への体積移動となって現れなければならならない。液状化の場合には、噴砂の形で水混じりの砂が地表に噴き出してくるので、これに伴う沈下は起こり得るが、噴砂の痕跡はこのあたりの地表で見られない。どこか深い場所で、気泡を多く含む軽石が粉砕された可能性が考えられる。地形変動は地下深くからの変形が累積された形で観測されるものである。まだ謎は残されたままである。
５．まとめ
地形に残された地震痕跡を探る時、直接見ることができて計測が容易な地表の情報に多くを頼らざるを得ない。そしてLiDARやInSARなどのリモートセンシン
グ技術は、地震が引き起こした地形変形を空間的に高分解能でまた高精度で検出することを可能にした。しかしリモートセンシング技術だけでなく、地下の変形の情報をも多面的な調査の中で抽出していくことが併せて原因解明に必要である。火山灰や軽石などで地下に埋もれた痕跡を探る場合には、地下に埋設された温泉の井戸、上水用の深井戸の変形などが役に立つ。な18

Bulletin of JAEE No.33 February 2018

disaster/201604_kumamoto/ (2017年12月26日閲覧).

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8) 熊本豪雨、男女６人死亡

益城町や宇土市の広範囲で冠水, 朝日新聞ディジタル，2016年6月21日21時34分，
http://www.asahi.com/articles/ASJ6P4VM7J6PTIPE01X.html（公開期間終了）

小長井 一男（こながい かずお）
1979年東京大学工学系研究科土木工学専門課程博士課程中退、長岡
技術科学大学助手、同助教授、東京大学生産技術研究所助教授、同教授を経て現在、横浜国立大学教授、工学博士、専門分野：地震による地盤災害と国土保全

リモートセンシングによる液状化被害の広域把握松岡昌志●東京工業大学 環境・社会理工学院 准教授

１．はじめに分光反射特性だけでなく、ピクセルのまとまり（セグ

地盤の液状化は、建物や橋梁、ライフライン施設に甚大な被害を与えることから、地震発生後に液状化被メント）を考慮することが検出精度の向上に寄与することを示している。

害を把握することは重要な課題のひとつである。液状

また、噴砂地域特有の色とテクスチャを直接的に化発生の予測は、ボーリング資料、N値、細粒分含有利用して、ピクセル単位ではなくパッチ単位（任意の率、地下水位データ等の地盤調査データから液状化指範囲に切り出した画像）で噴砂地域を自動検出する研

1)8)

数（PL値） によって判定することが多い。しかし、こ究が行われている。篠原ら は、2016年熊本地震の噴の方法は地盤調査データのある地点に限られる。また、砂の有無を真値として、液状化地域を観測した航空

広域での液状化予測に関しては微地形区分による予測

写真を入力として、畳み込みニューラルネットワー

2)

手法 が提案され、地震後に得られる強震観測記録に基づき、強い揺れに見舞われた地域における液状化発
3)

ク (CNN)を用いて噴砂地域の特徴を学習させている。
CNNとはディープラーニングのひとつのアルゴリズ

生の可能性を即座に推定・公開するシステム が運用ムであり、画像認識分野でよく用いられている人工知

されているが、概略把握をするにとどまっている。そ

能技術である。住宅地と農耕地の噴砂地域を学習させのため、液状化発生を特定するためには現地調査が必て分類器を作成し、その精度を検証したところ、農耕要になるが、被害が広域にわたる場合には被害の全容

地では過剰検出の傾向があるものの、検出精度が高い

把握に多大な時間を要する。

結果が得られている。図1には農耕地における検出結

現地に赴くこと無く地域の情報を取得する手段とし果を示す。図1の矩形の枠（パッチ）がCNNによる噴砂て、人工衛星や航空機等によるリモートセンシングが検出であり、ピンで示す実際の噴砂地点とその周辺にある。一度に広い地域を観測できることから、地震直分布することがわかる。一般にディープラーニングの後に得られた観測画像から液状化発生地域を特定でき

学習には数万から数十万の膨大なデータが必要といわれば、被害全体像の把握や現地調査の効率化に資する。

れている。分類器の汎用性については課題が残されて本稿では、リモートセンシング画像からの液状化被害いる。他の地震の液状化データを追加することで、分の把握について、最近の研究事例を紹介する。

類器の汎用性を向上させることが期待される。

２．光学センサ画像からの液状化地域の把握
地面や土地被覆の分光反射特性に基づき、液状化の発生のしやすい地域を人工衛星の光学センサ画像から推定するといった危険度推定の観点から論じた研究は
幾つかある

4)-6)

。しかし、地震発生後の比較的早い時期に観測された画像に基づいて、液状化被害の把握を試みた例は比較的少ない。例えば、被災地を観測した
航空写真から液状化に伴う噴砂状況が判読できる場合がある。そのため、地上分解能が高いセンサであれ
ば、噴砂地点の分光反射特性を利用して、噴砂状況
7)を検出できる可能性がある。越智ら は2011年東北地

図１

噴砂地域の抽出（矩形のパッチがCNNによる自動抽出，
ピンが噴砂地点）8)３．合成開口レーダ（SAR）画像における液状化地域の特徴

方太平洋沖地震の前後に千葉県我孫子市を観測した

太陽光による反射を記録する光学センサ画像とは異WorldView-2画像を用いて、クラスタ分類、決定木によなり、合成開口レーダ（SAR）画像は人工衛星や航空る分類、最尤法による分類を組み合わせた手法を適用

機等のプラットフォームから照射されたマイクロ波して噴砂地域の検出を試みている。噴砂はあるまとまの反射（後方散乱）を記録する。そのため、対象物のりをもって出現することから、画像のピクセル単位の凹凸や誘電率に起因した後方散乱強度のみならず、プ

Bulletin of JAEE No.33 February 201819

ラットフォームと対象物との距離による違いを後方散地震の被災地を観測したALOS PALSARとTerraSAR-X

乱位相として記録する。液状化による噴砂の規模が大画像のそれぞれについてInSARを適用している。そしきく、かつ、湿った状況であれば、誘電率が高いためて、両者の結果から地盤の上下変動量を推定し、地盤に理論的には後方散乱強度が大きくなる。したがっ沈下は液状化が発生した範囲と対応がよいことを示して、地震後の噴砂地域のSARの強度画像は地震前の画ている（図2）。なお、この研究では地震前後の位相差像よりも明るく写る可能性が高い。しかし、地震直後

分の空間的なバラツキ（干渉性）を表す指標（コヒーレの湿った噴砂を観測した事例がほとんどないために実ンス）が液状化地域で低下することも示している（図証が十分ではない。

3）。先に述べたように、位相はプラットフォームと対

一方、地震前後の後方散乱位相の干渉解析（InSAR）

象物との間においてマイクロ波が伝播した距離に依存で得られる地盤沈下量から液状化地域を類推する研究する。したがって、建物被害のように地表に変化ががある。InSARは1992年のランダース地震以降、地震あった場合でも、地震前と地震後では伝播距離が異なや火山に起因した地殻変動の把握に利用されてきた手るのでコヒーレンスが低下する。つまり、コヒーレン法である。InSARの結果には大局的な地殻変動だけでスには地盤と建物の両方の変化が含まれている。

なく、液状化に伴う局所的な地盤変動も含まれてい9)

2016年熊本地震を観測したALOS-2 PALSAR-2画像でる。石塚ら は2011年東北地方太平洋沖地震を観測しも同様の傾向がみられる。地震前後のコヒーレンス画

たALOS PALSAR画像のInSARにより千葉県の沿岸域

像をみると益城町などにおいて甚大被害を受けた建物で発生した液状化地域の地盤沈下量を推定している。

群だけでなく、噴砂が確認された地点との対応がよい。

また、Liu et al. は、2011年2月のクライストチャーチ

図4(a)には熊本市南区近見～川尻地区付近のコヒーレ

10)ンス画像を、図4(b)には液状化の帯をまたぐ4測線のコ
ヒーレンスの値の断面を示す。この地域では旧鹿児島街道に沿って約7kmに渡って帯状に液状化が発生していることが確認されている。なお、益城町などに比べると倒壊などの建物被害はほとんどない。また、地震
後2 ヶ月経過した観測画像を用いた解析でもコヒーレ
ンス低下の帯がみられることから、地表面の噴砂がコヒーレンスに影響しているとは考えられない。そこで、
11)

賀川ほか では液状化による地盤沈下がコヒーレンス低下の要因であるとの仮説に基づき、人工衛星の位置や観測条件をほぼ同一にしたシミュレーションを行っている。地盤モデルとして地震前の地面を平面と考え
図２

InSARから推定した地盤沈下の範囲と液状化地域の対応10)てこれをMasterとし、地震後の沈下した地盤をSlaveとして幅約100mの範囲において最大0.05m，0.1m，0.2m，0.3m，0.5m沈下したと仮定している。図5に地盤モデル、
図6にシミュレーション結果を示す。地盤沈下によってコヒーレンスが低下し、沈下勾配および沈下量が大きくなるとコヒーレンスの低下も大きくなり、図4(b)との対応もよい。液状化に伴う地盤沈下地域をコヒー
レンス画像から検出できる可能性があることがわかる。
４．おわりに
本稿では、リモートセンシングによる液状化被害把握に関する研究の一部を紹介した。液状化の噴砂を直接的に観測して抽出するという目的においては、ドローンや航空写真等の高分解能画像が有効であり、目

図３20

コヒーレンス低下域と液状化地域の対応10)

Bulletin of JAEE No.33 February 2018

視判読に代わる手法としてディープラーニングのような人工知能技術の活用が期待される。また、液状化に

図４ ALOS-2 PALSAR-2のコヒーレンス値，(a) 熊本市南区近見から川尻地区の画像，(b) 4測線におけるコヒーレンス値の断面

図５地盤モデル（Masterは地震前のモデル，Slaveは沈下
量が4パターンの地震後のモデル）

図６

シミュレーションによるコヒーレンスの値

伴い地盤沈下が発生した地域では地震前後のSAR画像の位相の干渉性（コヒーレンス）が低下し、干渉解析（InSAR）から沈下量が推定可能である。このように、地盤沈下現象から間接的に液状化の可能性を示唆する方法もある。
参考文献
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究, Vol.64, No.4, pp.25-28, 2012.
8) 篠原崇之，佐藤俊明，武田大典，下村博之，先名重樹：平成28年熊本地震における液状化被害抽出手法の検討，日本地震工学会・大会—2017梗概集，P430, 10p, 2017.
9) 石塚 師也, 辻 健, 松岡 俊文, 水野 敏実：干渉SAR解析を用いた2011年東北地方太平洋沖地震で発生した
東京湾臨海域の液状化に伴う広域地表変動量の推定，土木学会論文集C（地圏工学），Vol.68, No.1, pp. 175182, 2012.
10) Liu, W., Matsuoka, M., Yamazaki, F., Nonaka, T. andSasagawa, T.: Detection of Surface Displacements andLiquefied Areas in the 2011 Christchurch Earthquake fromSAR Data, Proc. of the 34th Asian Conference on Remote
Sensing, pp.SC05-266-273, 2013.
11) 賀川健人，松岡昌志，大串文誉：2016年熊本地震で発生した液状化地域におけるSAR画像のコヒーレ
ンス低下シミュレーション，地域安全学会梗概集，
No.39, pp.89-90, 2016.

松岡 昌志（まつおか まさし）
1990年室蘭工業大学工学部卒業、1992年東京工業大学大学院総合理
工学研究科社会開発工学専攻修了、同大学助手、
リモートセンシング技
術センター、理化学研究所、防災
科学技術研究所、産業技術総合研究所を経て、2012年より現職、博士（工学）。専門分野：地震工学、サイスミックゾー
ニング、リモートセンシング

Bulletin of JAEE No.33 February 201821

リモートセンシング技術の進展によって変わりつつある活断層像
遠田晋次●東北大学災害科学国際研究所

１．はじめに一方、地表面の詳細な三次元座標を計測する航空

活断層を理解し内陸地震の長期評価につなげるため

レーザー計測（Airborne LiDAR）も地震断層の詳細把握には、地表地震断層（以下、地震断層）の詳細と震源に使われる。地震後の調査だけではなく、都市部や山との関係を理解することが重要である。日本列島内陸間部での活断層の発見にも利用されてきた 。サンア

では、M ≥ 6.8で地震断層の出現率が急増し、M ≥ 7.3でンドレアス断層では断層を横切る河川の定量的な横ず

4)100%地震断層が出現することが指摘されている1)。地れ復元作業によって、過去複数回の地震時変位量が解

表の活断層は断層変位の繰り返しによって形成される

明されている 。

5)

ものであるから、地形・地質調査によって活断層を抽

米国では地震発生前に航空レーザー計測を行ってお出することで、M6.8-7.3以上の震源を予測することがき、地震後のDEMとの差分を取ることによって地殻できる。これが長期予測の基本的な考え方である。そ変動や断層変位を変出する研究プロジェクトが進め2)の際に、固有地震モデル に代表されるように、１つの6)られている 。このような手法を差分LiDAR（differential

活断層（帯）から１つの内陸地震が割り当てられてきた。

LiDAR）解析といい、干渉SARよりも、断層沿いで高精

しかし、活断層と震源を一対一で対応させるこの

細かつ３次元的な変位ベクトルを得ることができる 。

ような単純な図式は、リモートセシング（以下、リモセ

日本列島も砂防など各種目的で詳細DEMが得られていン）技術の進展により覆されつつある。１つの内陸大る地域も多くなり、地震による解析結果も示されている。

7)

地震で広域にわたり多数の断層変位が検出され、M6前後の地震でも地震断層が出現するなど、活断層と３．１つの地震から生じる複雑な地表地震断層

は何かをあらためて見直す時期が来ている。以下では、リモセンによる高精細地表変動マップが得られるよ最近の代表的な事例を紹介しつつ、活断層像再考の要うになって約20年が経過した。 これにより、1980年

点を指摘したい。

代以前であれば見落とされていたであろう地震断層の詳細分布が次々に示されている。その結果、主断層や２．リモセンによる詳細な地表地震断層分布と地殻変動

明確な分岐断層以外にも、広範にわたる副次的な断層

地震断層の把握に劇的に容易にしたのが、干渉SAR（副断層）や主断層から数十km以上遠地での微小な誘技術である。地震にともなう地殻変動検出に初めて干発変位など、地震発生時に生じる複雑な地表変位が把3)

渉SARが導入されたのは、1992年Landers地震である 。

握されるようになった（図１）。以下、最近の事例をLanders地震はカリフォルニアのモハベ砂漠で起きた簡単に紹介する。

M7.3の横ずれ断層型の地震で、全長80 kmの地震断層が植生のない地表に露出した。注目されたのは、100km四方にもおよぶ地殻変動を干渉縞の分布として面的に捉えたことである。さらに、活断層研究にとって衝撃的だったことは、干渉縞の不連続部分が地震断層に見事に一致していたことだ。もはや地表を蟻のようにくまなく歩かなくても、衛星から地震断層の分布が把握できることを意味する。
その後、衛星運用方法やマイクロ波の照射仕様の改善が図られ、大地震発生後の迅速なデータ取得と精細な干渉画像の取得が可能になった。今では、地震発生

図１

後2〜3日程度で地震後のデータ取得と解析結果が公表

2008年6月17日岩手・宮城内陸地震（M7.2）では、余される。干渉縞不連続部を現地で地震断層として確認

震域東縁に沿って北東走向に約20kmにわたって地震するという流れが確立されつつある。

断層が現れた 。この地震では、地震後の高密度航空

22

Bulletin of JAEE No.33 February 2018

主断層、分岐断層、副断層、誘発変位のイメージ

8)

レーザー計測によって、一般走向と異なる北西走向の新鮮な地震断層が複数確認された（図２）。地震断層
本体は、北東走向の西傾斜の逆断層であるが、一部で複雑な構造を呈していることが分かった。

図３ 2011年福島県浜通りの地震による干渉SAR画像と干渉縞不連続から推定される地震断層と変位量分布12)が、地表で横ずれ断層と正断層に分岐するモデルが提唱されている。
そ の 他、2010年El Mayor-Cucapah地 震 や2014年 南 ナ
パ地震（M6.2）など海外の地震においても、干渉SARとLiDAR解析によって、センチメートルオーダーの小変位がマッピングされ、幅広く複雑な地震断層分布が明らかになった。
これら最近の事例からわかったことは、図１に模式的に示したような主断層・分岐断層・副断層を明示的に区分できる場合は少なく、むしろ地表地震断層が幅広く現れる場合が多いという事実である。これは、重要構造物の断層変位ハザードを評価する際にきわめて重要である。
４．受動変位と「活断層」の再定義
リモセン技術の向上で、震源断層から遠方でも断層
2008年岩手・宮城内陸地震の地震断層帯北端、国見山南麓の地震断層9)（a）地震断層を示す0.5mDEM陰影図。地震断層は斜面低下側が隆起する逆向き低崖として現れた。（b）確認された地震断層崖

変位が検出されるようになった。遠地誘発変位であ2011年4月11日福島県浜通りの地震では、湯ノ岳断

同地震では、干渉SAR解析によって震央から約10km

図２

る（図１）。オフフォルト余震（誘発地震）とは異なり、地震活動を伴わないことが特徴である。その例として、2007年7月16日新潟県中越沖地震（M6.8）が挙げられる。

層と井戸沢断層の一部に沿って、それぞれ長さ約15 km

南西に位置する西山丘陵で帯状の隆起が確認された 。

の正断層型の地震断層が出現した（最大変位はそれぞ

この隆起帯は、地質図に示されている小木ノ城背斜にれ約90 cmと約210cm）。干渉SAR画像からは、この２つ沿って生じ、直下位置する長さ9.9km、幅1.8kmの断層の主断層以外にも、最大10cm程度の多数の断層変位が10cmの逆断層変位を起こしたとされる。本震によが検出され、主断層から約10km遠方にも数cm程度のる静的応力変化によって浅いすべりが誘発されたと推断層変位が見いだされた（図３）。

定されている。

13)

2016年4月16日熊本地震（M7.3）では、日奈久断層帯

地震活動をともなわない数cm以下の遠方誘発変位

北部と布田川断層帯沿いに地震断層が出現した 。両は、カリフォルニア州でたびたび報告されている。震

断層帯の合流部では分岐・並走・雁行など、複雑な分源から100km以上も離れた場所で生じることもあり、布が干渉SAR画像から浮かび上がり、現地調査で確認

多くはサンアンドレアス断層帯、特にクリープ区間でされた。また、西原村では布田川断層の約1〜2km南顕著である 。

10)に並走するように、北落ち最大2mの正断層が10kmに11)

わたって出現した 。震源断層での斜めすべりの運動

14)

熊本地震でも、布田川・日奈久断層帯以外に200個
15)所以上で小変位が誘発されたことが確認された 。小Bulletin of JAEE No.33 February 201823

変 位 と い え ど も 変 位 量 は 最 大40cm以 上 に も お よ ぶ。

の地震を繰り返した活断層が検出されるのも干渉SAR

そのなかには、すでに活断層と認識されていたものもによる成果といえる。

多数含まれ、すべての活断層が必ずしも個別に大地震

これらの活断層沿いの遠地誘発変位やM6程度で出を起こさず、受動的に変位することが明らかになった。

現する地震断層の例などから、活断層に対する見方が一方で、M6程度でも地震断層が出現する場合があ変わりつつある（図４）。例えば、１）活断層は必ずしる。 2016年12月28日 に 発 生 し た 茨 城 県 北 部 の 地 震もそれぞれ単独でM7地震を起こさず、周囲の大きな（M6.3）では、干渉SAR解析によって北西—南東走向

活断層の活動に付き合って少し変位し、その繰り返しの長さ約3kmの干渉縞の不連続が確認された。現地踏によって断層変位地形が形成される。２）M6前後程度

査から、最大5cmの西側低下と約10cmの水平東西伸張の地震であっても小変位を伴い、その動きの繰り返し

16)が確認された 。1980年代以前には地表に痕跡を残さによって短い活断層が形成される。すなわち、短い活ない地震にされたであろう。特筆すべきは、この地震

断層すべてにM7程度の地震を割り当てる必要はない。

断層は2011年3月19日のM6.1地震時にも変位したことで、短い断層がわずか約6年間隔で繰り返し変位した

５．ノンテクトニック断層の抽出と排除ことになる。その原因は2011年3月11日の東北地方太干 渉SARと 差 分LiDAR解 析 に よ っ て、 震 源 過 程 に

平洋沖地震とその余効変動による急激な歪変化による直接関係しない表層（数m〜数十m程度）の地表変状を17)ものと指摘されている 。きわめて短期間でM6程度

見分けることも可能になった。いわゆる「ノンテクト
ニック断層」である。ノンテクトニック断層とは、地すべりや液状化に伴う側方流動など、主として重力作用によって表層のみに生じる断層のことである。従来、現地踏査ではテクトニックな地震断層との区別が困難な場合も多く、研究者による地震断層分布の相違の原因になっていた。
例えば、2016年熊本地震では、阿蘇カルデラ内北西の内牧地区で見られた大規模な北東走向の正断層地溝型の断層帯が見られた（図５）。これらの断層帯は、
2

地下50mの水平な滑り面によって数km の土塊が水平移動した結果であることが干渉SAR解析と温泉ボーリ
18)

ングから示さされている 。差分LiDARによる同様の19)

指摘もある 。リモセンによって地表変状周辺の土塊の移動量やその広がりを把握することによって、地震断層との区別が容易になったといえる。

図４24考えられる活断層のタイプ a）従来の固有地震タイプのモデル。１つの活断層が繰り返し大地震を起こ
す。b）近傍の活断層による大地震により、大地震を起こすことなく断層変位が蓄積する。c）M6程度の小さな地震を頻発させながら、断層変位が蓄積する。
短い活断層のタイプ。

Bulletin of JAEE No.33 February 2018

図５

熊本地震にともなって阿蘇カルデラ内牧温泉付近に生じた地盤側方移動に伴う陥没（熊本大学鳥井真之特任准教授撮影）６．おわりに
活断層研究の分野では、未だにボーリングやトレンチ調査など、土や岩石を直接触って確認する作業が続いている。革新的な技術は登場していないように思える。一方で、リモセン技術の目覚ましい発展によって、最近では測地学者から活断層の本質を教えられることが多くなった。今後、活断層と内陸地殻内大地震の関係性を十分に理解し、適切なハザード評価につなげるためにもするためにも、リモセンに携わる測地学者、
活断層研究者、地震研究者、地震工学者間で議論の機会を増やしていく必要があろう。
謝辞
本報告は、平成29年度京都大学防災研究所一般研究
集会「リモートセンシング技術の進展と活断層・内陸地震研究」での議論に負うところが大きい。研究集会
共同コンビーナの橋本学氏、福島洋氏、参加者の方々に感謝申し上げる。
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731-739, doi:10.1016/j.geomorph.2008.02.012, 2008.
5) Zielke, O. et al.. : Slip in the 1857 and earlier large
earthquakes along the Carrizo Plain, San Andreas fault,
Science, Vol. 327, pp. 1119-1122, 2010.
6) Bevis, M., et al. : The B4 Project: Scanning the San
Andreas and San Jacinto fault zones, Eos Trans. AGU.,
Vol. 86(52), Fall Meet. Suppl., Abstract H34B-01, 2005.
7) Mukoyama, S.：Estimation of ground deformation
caused by the earthquake (M7.2) in Japan, 2008, fromthe geomorphic image analysis of high resolution LiDAR
DEMs, J. Mt. Sci., Vol. 8, pp. 239-245, doi:10.1007/
s11629-011-2106-7, 2011.
8) 遠田晋次ほか：2008年岩手・宮城内陸地震に伴う地
表地震断層―震源過程および活断層評価への示唆―、
地震、２、Vol. 62、pp. 153-178、2010．
9) 丸山正ほか：2008年岩手・宮城内陸地震に伴い岩手県奥州市国見山南麓に出現した地震断層北端部の性状、活断層研究、Vol. 34、pp. 1-12、2011．
10) 熊原康博ほか：2016年熊本地震に伴う地表地震断層の分布とその特徴、2016年５月25日、日本地球惑星科学連合連合大会2016年大会講演要旨、2016．
11) Toda et al. : Slip-partitioned surface ruptures for the Mw
7.0 16 April 2016 Kumamoto, Japan, earthquake, Earth,Planets and Space, Vol. 68, 188, doi: 10.1186/s40623-0160560-8, 2016.
12) Fukushima, Y. et al.：Complex ruptures of the 11 April
2011 Mw 6.6 Iwaki earthquake triggered by the 11 March2011 Mw 9.0 Tohoku earthquake, Japan, Bull. Seismol.
Soc. Amer., Vol. 103, no. 2B, doi:10.1785/0120120140,
2013.
13) Nishimura, T. et al. : Episodic growth of faultrelated fold in northern Japan observed by SARinterferometry, Geophys. Res. Lett., Vol. 35, L13301,
doi:101029/2008GL034337, 2008..
14) Wei, M. et al. : Slip on faults in the Imperial Valley
triggered by the 4 April 2010 Mw 7.2 Eli Mayor-Cucapah
earthquake revealed by InSAR, Geophys. Res. Lett.,
doi:10.1029/2010GL045235, 2011.
15) Fujiwara, S. et al. : Small-displacement linear surface
ruptures of the 2016 Kumamoto earthquake sequence
detected by ALOS-2 SAR interferometry, Earth, Planets
and Space, Vol.68, 160, 2016.
16) 粟 田 泰 夫、 吾 妻 崇：「2016年12月28日 茨 城 県 北 部の 地 震（Mj 6.3）」の 現 地 調 査 報 告、https://www.gsj.
jp/hazards/earthquake/ibaraki2016/report20170105.html、
2017．
17) Fukushima et al. : Early recurrence of an M6 intraplate
earthquake (5.8 years) observed in northern Kanto region,
Japan, after the 2011 Tohoku-oki earthquake, IAGIASPEI 2017，Abstract Book, J05-5-01, http://www.iagiaspei-2017.jp/files/IAG-IASPEI2017_abstracts.pdf, 2017.
18) Tsuji, T. et al. : Horizontal slideing of kilometre scale
hot spring area during the 2016 Kumamoto earthquake,
Scientific Reports, Vol.7, 42947 doi: 10.1038/srep42947,
2017.
19) 向山栄ほか：２時期の航空レーザ計測地形データ解析による平成28年（2016年）熊本地震前後の阿蘇カルデラ地域における地表変位、日本応用地質学会、
熊本・大分地震災害調査団調査報告速報版その２、http://www.jseg.or.jp/00-main/pdf/20160822_kumamoto_rep.pdf、2016．

遠田 晋次（とおだ しんじ）
1989年鹿児島大学理学部卒業、1991
年東北大学大学院理学研究科前期博士課程卒業（修士）、（財）電力中央研究所、東京大学地震研究所助手、（独）
産業技術総合研究所活断層研究セン
ター研究員、京都大学防災研究所准教授を経て2012年10月より現職。博士（理学）、専門分野は地震地質学。

Bulletin of JAEE No.33 February 201825

リモートセンシングによる津波の広域被害把握
越村俊一●東北大学災害科学国際研究所 教授

１．はじめに実施された。例えばJAXAは2011年当時、陸域観測技

巨大災害後の対応や被災地での救援活動において最術衛星「だいち」を運用しており、標高などの地表のも重要なことの一つは被害の全容把握である。地震や地形状況を把握するパンクロマチック立体視センサ

津波といった巨大災害の発生直後は、激甚な被害を受(PRISM)、土地被覆や土地利用状況の把握のための可けた地域からの情報が断片的となり、被害の全容把握

視近赤外放射計2型(AVNIR-2)、および昼夜を問わず陸が極めて困難になるとともに、被災地での救援活動や域観測が可能なLバンド合成開口レーダ(PALSAR)の3

復旧活動も難航する。2011年東北地方太平洋沖地震津つの地球観測センサを搭載していた。AVNIR-2センサ

波の被災地は広大で、発災直後に激甚な被災地がどこ

は、RGBの可視光の3バンドに加え、近赤外のセンサにあるかを把握することが不可能であった。現地でのもあり、地上分解能は直下視で10mである。

被害把握に関する対応は、調査期間や人的資源の制約

図1に、2011年3月14日 に 撮 影 さ れ たALOS AVNIR-2

により限界があるため、被災地外からの被害把握が必の画像を用いて作成した浸水域図を示す 。津波の浸要である。

水域の抽出に、水の分光特性に着目した指標を用いて、本稿では、近年技術的発展が著しいリモートセンシ

1)

現地調査結果を用いてキャリブレーションした。

ングを活用することにより、上記問題のブレークス
ルーを図るための技術的アプローチについて、2011年
東北地方太平洋沖地震津波災害以後の研究について、
著者らの研究成果に基づき概説する。
２．津波の広域被害把握のためのプラットフォームとセンサ
津波の広域被害把握について、本稿では、特に津波浸水域と建物被害・瓦礫の空間的分布およびその規模の把握について述べる。表1に広域被害把握に用いられるセンサ・プラットフォーム、および解析手法についてまとめる。災害リモートセンシングに利用されるプラットフォームは、現在では人工衛星から航空機、無人機など、幅広い選択肢がある。センサについて
は、主に可視光・近赤外を捉える光学センサ、合成開口レーダ、LiDAR（Light Detection and Ranging）が用い

図１

ALOS AVNIR-2の画像から推定した津波浸水域1)。実線は国土地理院が航空写真から抽出した浸水ライン、緑点は現地調査結果。

られる。把握したい項目や用途、把握したい時期、空一方、昼夜を問わず観測が可能な合成開口レーダ

間スケールに応じてセンサ、プラットフォームを使い（SAR）による浸水域抽出技術にも期待が高い。マイ分ける必要がある。なお、解析手法については、参考

クロ波の散乱強度を計測する場合、浸水域はマイクロ

文献の文献番号を付してあるので、詳細については原

波の鏡面反射により、後方散乱強度は低下する。その著論文を参照されたい。

特性を利用して、被災前後の水域変化の抽出をうまく捉えることで浸水域の抽出が可能になる。図2に示す

３．津波の浸水域および陸上遡上特性の把握
広域被害把握という観点では、津波浸水域および陸上の津波の振る舞い（遡上特性）をどのようにして把握するかが最初の課題である。2011年東北地方太平洋沖地震発生直後には、複数の機関による緊急観測が26

Bulletin of JAEE No.33 February 2018のは、ドイツのXバンド合成開口レーダTerraSAR-Xの被災前後の画像を用いて、浸水域の自動抽出を行った
2)

結果である 。
さらに、現地の津波の来襲状況の映像がリアルタイ
ムで得られる機会が増えつつある。

表１

津波の広域被害把握のためのセンサ・プラットフォーム（数字は文献番号）

表 1 津波の広域被害把握のためのセンサ・プラットフォーム（数字は文献番号）
抽出内容

センサ・プラットフォーム

解析手法

陸上遡上特性

空撮ビデオ

目視判読、エッジ抽出 3)

浸水域

航空写真、無人機、衛星セン

目視判読、画像フィルタ 1)、変化抽出 2)

サ（光学）、合成開口レーダ
建物被害
瓦礫量

航空写真、無人機、合成開口

目視判読 4)、変化抽出 5), 6)、機械学習、深層

レーダ

学習 7)

航空写真、衛星センサ（光学）、 機械学習 8)、3 次元計測 8), 9)
合成開口レーダ、LiDAR

被災者捜索

無人機

ムで得られる機会が増えつつある。

画像認識、機械学習 10)

みつつあるので、問題はすぐに解消されるだろう。

図 2TerraSAR-X画像を用いた仙台市の津波浸水域の自動TerraSAR-X 画像を用いた仙台市の津波浸水域の

図２2)。(A)被災前の TerraSAR-X 画像、(B)被
自動抽出結果抽出結果2)。(A)被災前のTerraSAR-X画像、(B)
被災後のTerraSAR-X画像、(C)抽出した浸水域。
災後のTerraSAR-X 画像、(C)抽出した浸水域。

リアルタイムで得られる空撮映像から分かることは、
リアルタイムで得られる空撮映像から分かることは、
特に、陸上における津波の流速情報は、建物に作用す
特に、陸上における津波の流速情報は、建物に作用す

図３

空撮画像から把握した津波先端部の遡上速度3)。

図 3 空撮画像から把握した津波先端部の遡上速度 3)。

る流体力の定量的評価や津波数値計算の再現性の検証
る流体力の定量的評価や津波数値計算の再現性の検証に有用である。例えば、著者らはNHKにより仙台市・に有用である。例えば、著者らは NHK により仙台市・名取市上空で撮影された津波来襲時の映像に 2 次元射名取市上空で撮影された津波来襲時の映像に2次元射
影変換を施し、津波先端部の陸上遡上速度を把握する
影変換を施し、津波先端部の陸上遡上速度を把握する
3) 3)
手法を確立した。図 3 にその結果を示す。従来では手法を確立した。図3にその結果を示す。従来では不不可能であった極めて局所的な津波の氾濫速度や建物可能であった極めて局所的な津波の氾濫速度や建物へへの衝撃力も把握することが可能になった。
の衝撃力も把握することが可能になった。
4. 建物被害の把握
４．建物被害の把握
4-9)
建物被害把握手法には多くの研究の蓄積がある 4-9)。
建物被害把握手法には多くの研究の蓄積がある。
対象となる領域のスケール、得られるデータやセンサ対象となる領域のスケール、得られるデータやセンサの特性に応じて使い分けることが可能になっている。
の特性に応じて使い分けることが可能になっている。
例えば、発災直後に取得が可能になりつつある航空
例えば、発災直後に取得が可能になりつつある航空
機・無人機による写真は、目視での解釈・判読が可能
機・無人機による写真は、目視での解釈・判読が可能である。著者らは国土地理院が撮影した宮城県の被災である。著者らは国土地理院が撮影した宮城県の被災地の航空写真を用いて、県内 16 万棟の建物被害を目視
地の航空写真を用いて、県内16万棟の建物被害を目視
4)。人の目で解釈・判読するので判読により抽出した4)
判読により抽出した 。人の目で解釈・判読するので時間がかかるのが難点であるが、近年急速に発展して時間がかかるのが難点であるが、近年急速に発展している機械学習・深層学習の応用で、容易に自動化が進いる機械学習・深層学習の応用で、容易に自動化が進図
4 仙台市と亘理町における津波による建物被害の図４
仙台市と亘理町における津波による建物被害の抽出
抽 出 結結果
果 6)。(A)と(C)が調査結果、(B)と(C)がTerraSAR-X。 (A) と (C) が 調 査 結 果 、 (B) と (C) が6)

画像からの被害抽出結果である。

TerraSAR-X 画像からの被害抽出結果である。

みつつあるので、問題はすぐに解消されるだろう。

Bulletin of JAEE No.33 February 201827

昼夜・天候を問わず観測が可能な合成開口レーダをで同じ場所を観測できること）、継続性（長期間観測利用して、建物被害の量的な把握を可能とする手法もを継続できること）が挙げられる。すなわち、災害発整備されてきた。最も知見の蓄積が進んでいるのが変生直後の広域被害把握だけでなく、その後の被災地の5)化抽出法である 。被災前後に撮像された画像データ

広域モニタリングも可能である。例えば、東日本大震

セットの変化（画素値の差分や相関係数）と建物被害災の発生直後には、東北3県で2300 万t 以上の瓦礫が程度を関連づけ、変化量に対する閾値の決定や分類器発生したと報告された。瓦礫の迅速な処理が災害復旧を構築するのが一般的である。図4に示すのは、2時期の迅速化において重要かつ喫緊の課題であり、そのたのTerraSAR-X画像から建物域をまず抽出し、Decision

めには正確な瓦礫量の推計が必要である

Tree法に基づく分類器（Classifier）を構築して津波被災

8), 9)。

著者らは、航空写真と LiDAR デ―タから、瓦礫の地の建物被害抽出に適用した例である。流出建物抽出

堆積・分布 を 3 次元的かつ定量的に把握する手法を開に関して80%の正解率で把握が可能であることが実証発した 。まず、航空写真のオブジェクトベース解析

6)

8)

されている 。ただし、この変化抽出法が優れた結果をにより、裸地・植生域・瓦礫域の分類を行う。2次元的示せるのは、被災前後のデータが同じ撮像条件で得らに抽出された瓦礫域に対してLiDARデータからの数値れた場合に限られる。被災後の画像しか得られていな

標高モデルを統合することで、瓦礫体積の 3 次元的ない場合に適用できないのが難点である。

判読を可能にした。図6に示すのは、宮城県女川町に

この欠点を克服し得るのが、機械学習や深層学習
7)である 。事前に建物被害の学習データを整備するか、おける瓦礫の3 次元抽出を行った結果である。同領域
3内の瓦礫の総体積は23.8万m と推定され、瓦礫の嵩比
3

被災直後の限られた被害データを用いて学習し、被災

重1.2t/m（国立環境研究所発表）を考慮すると、総重後のデータからのみから建物被害を抽出する手法開発

量28.6万tの推定値を得た。

が進められており、一定の成果が得られている。例
え ば、 図5に 示 す の は、SqueezeNetと い うDNN(Deep
Neural Network)を 用 い て 建 物 域 を 抽 出 し た 後 にwide

residual networks (Wide ResNet) という畳み込みニュー
ラルネットワークのアーキテクチャを用いて被害を分類した結果である。変化抽出法と遜色ない結果（総合
精度約75%）を得ており、適切な学習データを整備することで正確・詳細かつ迅速な被害把握が可能となる。

図５

深層学習により、被災後のTerraSAR-Xデータのみから得られた建物被害抽出結果7)。(a)建物被害調査結果、(b)深層学習による被害抽出結果

５．瓦礫の把握図６

女川町全域の瓦礫分布の3 次元把握結果8)。上は女川町市街地地域の鳥瞰写真、下が瓦礫の分布（推定）である。

瓦礫を現場で直接計測し、その空間的な分布の把握

リモートセンシングの特徴と利点には、広域性（広を定期的・継続的に行うことは困難であり、被災直後

い領域を観測できること）と周期性（一定の時間間隔の航空写真撮影とLiDAR測量を実施すれば、瓦礫量を28

Bulletin of JAEE No.33 February 2018

迅速かつ定量的に把握可能であることが示された。

画像による津波浸水ラインの半自動抽出ツールの開発, 土木学会論文集B2, 70(2), I_1486-I_1490, 2014

６．UAV（ドローン）による被災者探索
2011年東日本大震災後に、被害把握をUAV（ドローン）により実施する技術が確立されてきた。飛行時間が短く風雨に弱いという欠点もあるが、人が立ち入れない領域を調べることができるのは大きな利点である。
被害把握に加えて大きく期待できるのは、被災者の探索である。大規模な津波災害の被災地では、被災者が避難先の高台や建物などに取り残され孤立する事態が数多く発生しており、彼らの早期発見は人命救助の観点から極めて重要である。有人機が捜索・救助どちらも行うことは非効率であり、サイレントタイム確保の観点からも、有人航空機の活用には課題がある。無人機による捜索・探索と有人機を用いた救助が連携できれば、孤立した被災者の救助の技術が大きく進むはずである。人の検出には、オブジェクト分類、影検出、HOG (Histograms of Oriented Gradients) 特徴量を用いた機械学習を併用することで人の識別器を構築すること10)は可能である 。

3) Hayashi, S., S. Koshimura: The 2011 Tohoku Tsunami
Flow Velocity Estimation by the Aerial Video Analysis andNumerical Modeling, Journal of Disaster Research, 8(4),561-572, 2013

4) Gokon, H., S. Koshimura: Mapping of Building Damageof the 2011 Tohoku Earthquake Tsunami in Miyagi

Prefecture, Coastal Engineering Journal, 54(1), 1250006,
20125) Liu, W., F. Yamazaki, H. Gokon, S. Koshimura: Extractionof Tsunami Flooded Areas and Damaged Buildings forthe 2011 Tohoku, Japan Earthquake from TerraSAR-X
Intensity Images, Earthquake Spectra, 29, 183-200, 2013.

6) Gokon H., J. Post, E. Stein, S. Martinis, A. Twele, M.
Muck, C. Geiß, S. Koshimura, M. Matsuoka: A Method

for Detecting Devastated Buildings by the 2011 Tohoku
Earthquake Tsunami Using Multi-temporal TerraSAR-X

Data, IEEE Geoscience and Remote Sensing letters, 2015,
doi:10.1109/ LGRS.2015.2392792

7) Bai, Y., C. Gao, S. Singh, M. Koch, B. Adriano, E. Mas,
７．おわりに津波の広域被害把握のためのリモートセンシングの活用について、浸水域・遡上特性の把握、建物被害の抽出、瓦礫の把握、被災者の探索という課題に着目して、研究の現状と展望について概説した。多様なプラットフォームの利用、センサ性能と分解能の向上、

S. Koshimura: A Framework of Rapid Regional Tsunami
Damage Recognition from Post-event TerraSAR-X

Imagery Using Deep Neural Networks, IEEE Geoscienceand Remote Sensing letters, 2017. doi:10.1109/
LGRS.2017.2772349

8) 福岡巧巳, 越村俊一: 航空写真とLiDARデータの統合

情報通信技術の発展、機械学習・深層学習による画像解析による津波瓦礫の3次元マッピング, 土木学会論

認識のAI化により、今後の飛躍的な発展が期待できる。

文集B2, 69(2), I_1436-I_1440, 2013

課題は、観測の迅速性の確保であろう。例えば人工衛星によるリモートセンシングにはコンステレーショ
ンの問題がある。災害直後に迅速に被災地を撮像できる衛星を自国のものだけでまかなうことは不可能であるから、国際的な協調が必要であり、センシング、解9) Koyama, C. N., H. Gokon, M. Jimbo, S. Koshimura,
M, Sato: Disaster debris estimation using high-resolution polarimetric stereo-SAR, ISPRS Journal of
Photogrammetry and Remote Sensing, 120, 84-98, 201610) 佐藤遼次, 越村俊一: UA Vを用いて撮影した光学画

析技術の標準化も必要になる。また、無人機について

像における人検出の精度向上，地域安全学会論文集，もタフな状況下での機動性が求められる。ハードウェ

27, 293-301, 2015

アの開発、センサの開発、解析技術・解釈法の確立を連携して行うと同時に、最も重要なユーザニーズに応えながら、様々な災害現場での実証が必要である。
参考文献
1) Koshimura, S., S. Hayashi, H. Gokon: The impact of the2011 Tohoku earthquake tsunami disaster and implications

to the reconstruction, Soils and Foundations, 54(4), 560–
572, 20142) 郷右近英臣, 越村俊一, 松岡昌志: 合成開口レーダー

越村 俊一（こしむら しゅんいち）
東北大学災害科学国際研究所・教授
2000年東北大学大学院博士後期課程修了、博士(工学)。人と防災未来センター専任研究員、東北大学准教授を経て現職。専門分野：津波工学、数値シミュレーション、リモートセンシ
ング

Bulletin of JAEE No.33 February 2018

29

特別寄稿

メキシコ中部地震によるメキシコシティの被害概要
清田隆●東京大学生産技術研究所 准教授

１．はじめに陵地、IIIはかつて湖だった厚い埋立地盤である。その2017年9月19日13時14分（現地時間）、メキシコシティ

間のZone IIは過去の湖底に向かって基盤が傾斜する地から南東約100kmの地点を震央としたメキシコ中部地域であり、今回の地震によるメキシコシティの構造物

1)

震（Mw7.1、震源深さ約51km） が発生した。地震による犠牲者は370名であり、震源に近い地域でも被害は大きかったが、震源からやや距離のあったメキシコシ
ティでは観測された最大加速度が70〜120galであった

2)

被害はこのZone IIに集中していた。一方、1985年の地震では、Zone IIIでの被害が顕著であった。

本調査中に各Zoneにて実施した常時微動計測より、Zone Iでは1.5Hz程度、Zone II, IIIでは1Hz程度にH/Vス
ペクトル比の卓越が認められ、地盤構造を反映する結にもかかわらず、約230名が亡くなっている。
震源からの距離が遠くても大きな被害が発生するメ果が得られている。

キシコシティの脆弱性は、構造物の問題だけでなく地盤構造も大きく影響している。アステカ帝国の終焉以降に埋め立てられた湖の上に位置するメキシコシティ
は、軟弱な埋立地盤による地震動の増幅・反射により、1985年メキシコ地震（Mw8.0）では震源距離300kmであったにもかかわらず甚大な被害が発生した。
奇しくも1985年の大地震と同日に発生した今回の地震による犠牲者の多くは、5~10階建の中高層構造物の倒壊に巻き込まれたものであり、被害数は少ないものの被害の形態は1985年のケースと似通っていた。
本稿では、9月19日の地震発生から約一か月後の10
月16 ～ 19日に実施された著者らによる現場調査により 確 認 さ れ た 被 害 の 一 部 を 紹 介 す る。 図1に 調 査 のルートと震央位置を示す。

図２

メキシコシティの地形区分3)と被害地域

図3はZone IIで確認された倒壊前後の9階建て構造物である。瓦礫は撤去済みであったが、その構造は隣接構造物と同様、RCフレーム＋組積壁の中高層ビルであり、街路区画の角地に位置していた。構造的に地震動に対する変形性能が低かったこと、および隣接構造物による拘束効果が期待できなかったことが推察される。更に、倒壊した建物は1985年のメキシコ地震でも
図１

被害を受けており、補修後に供用されたものであっ震央位置・震度分布1)と調査ルート

た。図3に示した事例は、今回の調査で確認された構２．構造物被害メキシコシティの地形・地盤を反映した地形区分

造物被害の典型的な事例であり、大きな被害を受けた
3)を図2に示す。エリアはZone I, II, IIIと分類され、Iは丘30

Bulletin of JAEE No.33 February 2018

構造物の多くが上記の条件を満たしていた。
一方、隣接する構造物の影響を受けて大きな被害を生じた沈下の帯は、埋没した水路の影響を受けている可能性があることを、今後の継続調査においては留意すべきであろう。

地震前：googleより

図３

地震前後の倒壊した建物の様子

受けた構造物も確認された。図4の8階建てのビルは6階部分のみに被害が集中していた。これは隣接するビルによる下部の拘束効果と高さの違いにより生じた事例と考えられる。

図５

住宅地で生じた地盤沈下の分布と被害の様子

４．おわりに
本稿ではメキシコシティ周辺の被害を紹介したが、今回の調査では震央に近いエリアで生じた落石被害、およびプエブラの市街地における構造物被害も確認し4)ている。それらの様子は、地震被害報告会資料 を参照されたい。最後になりますが、本地震で犠牲となった方々のご冥福をお祈り申し上げます。
謝辞
本稿の内容は、土木学会・地盤工学会より派遣された緊急被害調査団（著者・Yolanda Alberto・京川裕之・
図４6階部分に被害が集中した構造物

一方、1985年メキシコ地震時に被害を受けたものの、その後補修をしていなかった建物、および常時から継続している埋立地盤の圧密沈下により、今回の地震
以前から傾斜していた建物が数多く確認された。このため、今回の地震により生じた被害のみを抽出するため、多くの聞き込み調査が必要であった。
３．地盤変状に伴う被害
メキシコシティ南東部に位置するColonia del Marで大坪正英（以上、東京大学）、東畑郁生（関東学院大学））によって調査されたものである。
参考文献
1) USGS (2017): Magnitude 7.1 Earthquake in Mexico,

https://www.usgs.gov/news/magnitude-71-earthquakemexico（閲覧2018.1.31）

2) National Seismological Service (2017): Earthquake of
September 2017, Puebla-Morelos (M 7.1), http://www.ssn.
unam.mx/sismicidad/reportes-especiales/2017/SSNMX_
rep_esp_20170919_Puebla-Morelos_M71.pdf

は、地盤沈下に伴う道路、埋設管、および家屋の被害（閲覧2018.1.31）が発生した。被害の様子を図5に示す。地盤沈下の発

3) Government of Mexico City (2004): Complementary

生は一様ではなく、幅10~20m程度と局所的であり、本調査で確認された最大沈下量は1.3mであった。また、
図5には街路で確認された沈下箇所の分布も示すが、沈下の帯が南北方向に連続している様子が伺える。
Colonia del Marは、 メ キ シ コ シ テ ィ が 湖 で あ っ た
過去の面影を残す水路が残っていることで有名な
Xochimilco（世界遺産）にも近く、被災地は同様の低地を埋め立てて開発された住宅地である。今回の地震でTechnical Standards for Seismic Design.

4) 土 木 学 会 地 震 工 学 委 員 会 (2017): http://committees.
jsce.or.jp/eec2/node/111（閲覧2018.1.31）

略歴清田隆（きよた たかし）

1994年豊田高専卒、基礎地盤コンサルタンツ㈱、東京理科大学助教等を経て現職、博士（工学）、専門分野：
地圏災害軽減工学

Bulletin of JAEE No.33 February 201831

学会ニュース

日本地震工学会・大会－2017報告秋山充良●早稲田大学 教授

２．開会式・基調講演

１．はじめに「日本地震工学会・大会」は、土木・建築・地盤・機

日本地震工学会

福和伸夫会長による開会あいさつ

械・地震の各分野の研究者が横断的な討議を行うことの後、これまで地震工学分野を長らくリードされてきを目的として開催している研究発表会であり、その第ました3名の先生、川島一彦先生（東京工業大学名誉

13回の大会が2017年11月13日・14日に東京大学生産技教授）、濱田政則先生（アジア防災センター センター

術研究所において開催されました。2日間の開催期間長）、和田章先生（東京工業大学名誉教授）に基調講演

中の主な行事・セッションは、(1) 開会式・3件の基調をお願いしました。大変な熱意をもって大所高所から講演、(2) 4つの横断セッションで計21名の方からの話の示唆に富むご講演をいただきました（写真1）。

題提供、(3) 国際セッションでの7編の発表を含む163

川島先生の講演題目は、「地震工学研究は橋の耐震編の一般発表と、優秀発表賞の授与、(4) 交流会、およ

性向上に何をもたらしたか？」でした。橋梁の耐震設

び (5) 地震工学技術フェアとなります。

計法の開発の歴史、兵庫県南部地震前にあった｢M8

今回の大会も、日本地震工学会の学会としての最大クラスの大地震にも橋は壊れない｣との過信が生まれの特徴である分野横断的な会員構成を活かし、前々た背景と大被害が生じた理由、そして現在はどのよう

回、および前回の年次大会と同様に一つのホールを主な思想で耐震設計がなされているのかについてご講演会場として参加者が一堂に会して情報交換を行う形式

いただきました。講演の最後には、「私たちの世代がで実施いたしました。大会開催中、290名（正会員134

次の世代につたえるべきこと」と題したスライドをご名、非会員44名、学生会員42名、学生非会員46名、招提示頂き、「支承の耐震性・耐久性向上」、「長大橋を待講演者24名）の方々にご参加いただきました。論文

はじめとする特殊橋梁の耐震性」、「活断層によるズレ数と参加者数の大会毎の比較を図1に示します。

に対する耐震対策の基本方針の策定」、そして「長周期

本稿では、年次大会の概要をご報告します。

地震動に対する耐震性」の研究の進化・深化が特に必要であることをご解説いただきました。
濱田先生は「臨海コンビナートの強靭化と課題」についてご講演頂きました。経済産業省は2014年（平成26年）から石油精製事業所を対象として「石油供給イ
ンフラ強靭化事業」を開始し、毎年約150億円の国費を投入して、石油タンク・パイプライン・護岸・地盤などの強靭化を進めていること、一方で、未だに幾つもの解決すべき課題が残されていることをご指摘されま

図１

大会の参加者数と論文数の推移した。これらの産業施設はわが国経済の中枢を担うもので、将来の地震・津波によって大きな被害を受けた
場合、わが国のみならず世界経済に与える影響は極め

写真１

32

開会式・基調講演（左から、福和伸夫会長、川島一彦先生、濱田政則先生、和田章先生）

Bulletin of JAEE No.33 February 2018

表１

横断セッションにおける講演者一覧

写真２

横断セッションＡ

写真３

パネルディスカッション

横断セッションB

セッション開始時て深刻であり、国民生活に重大な支障を生じさせることを具体的な試算例とともに解説して下さいました。
和田先生の講演題目は「分からないことの多い地震
動と構造物の鈍な耐震設計」でした。過去に多くの震災を受け、理学・工学分野の研究者は地震動の研究を何十年も努力してきているものの、次に起こる地震は自然が決めることであり、何時起こるのかや、どのよ

写真４

横断セッションC

パネルディスカッション

うな地震なのかを未だに事前に知ることはできないこ

なされました。何れの横断セッションにおいても、話と、耐震設計基準には、建物の高さに沿った最適な剛

題提供後には会場を交えた討議の時間が設けられ、登性分布および強度分布が示されてはいるが、次に起こ壇者を交えた熱心な議論が行われました（表1）。

る地震は常に未知であり、その建物がどのように揺れ

横断セッションAのコーディネーターは、運上茂樹

るのかは分からないことをご指摘されました。地震動

先生（東北大学）で、「災害情報の提供と利活用によるもよく分からず、構造物の挙動もよく分からない中で、地震災害に対する予防力と対応力の強化―SIPが目指

耐震設計はもっと鈍感に行うべきであり、この状況です減災戦略―」と題したセッションを企画して下さいの対策の好例として、東京工業大学すずかけ台キャン

ました（写真2）。SIP戦略的イノベーション創造プロ

パスの耐震壁補強工事をご紹介くださいました。

グラムの一つである「レジリエントな防災・減災機能の強化」の概要と、「地震災害の予測技術、予防技術、

３．横断セッション

対応技術」に関する研究開発プロジェクトの中から、今回の年次大会では4つの横断セッションA ～ Dを主に「予防技術」と「対応技術」に焦点をあて、その開発

企画していただきました。何れも時宜を得たテーマで状況・社会実装に向けた計画等に関してそれぞれの研あり、各分野を代表する研究者から貴重な話題提供が

究リーダーからご紹介いただきました。また、本プロ

Bulletin of JAEE No.33 February 201833

研究委員会」が設置され、日本原子力学会との協働で活動されています。このセッションでは、地震安全基
本原則の目的、概要、および委員会内の各WGにおける検討状況が報告され、その後、原子力発電所の安全確保に関して、会場を交えた討議の時間を持ちました。
横断セッションD「ハイパフォーマンス・コンピュー
ティングによる地震・津波災害の統合的予測システムの構築」のコーディネーターは、堀高峰様（海洋研究開発機構）でした（写真5）。文部科学省 ポスト「京」重写真５

横断セッションD

セッション開始時

点課題「地震・津波による複合災害の統合予測システムの構築」の一環として実施されている研究内容が紹グラムのポイントの１つとされている、研究開発にお介されました。強震動や津波による被害予測、さらにける府省連携・分野連携の重要性とその課題に関したは、被災による道路ネットワークの交通障害や企業活討議を会場も交えて行いました。

動への影響評価の取り組みが紹介され、次世代計算機

横断セッションB「2016年熊本地震における振動制を核とした分野横断の可能性を感じました。

御技術の挙動と課題」のコーディネーターは、高橋良
和先生（京都大学）でした（写真3）。1995年兵庫県南部

４．一般発表（ポスター・国際セッション）

地震以降、免制震技術を含む構造制御技術の開発・適2015年度より、年次大会の形式は変更となり、一用が進められてきた中で、熊本地震においてそれらのつのホールを主会場として参加者が一堂に会し、ポス

振動制御技術がどれほど効果を発揮し、被害の軽減に

ター発表による情報交換を行うようになりました。分

寄与できたのかを検証するとともに、熊本地震で観測

野横断を図る日本地震工学会に相応しい発表形式と思された長周期地震動を踏まえて、振動制御技術の今後

い、2017年大会も国際セッションの英語による口頭発の課題や展望について、理学・建築・機械・土木の各表を除き、ポスター発表としました。4つのセッション

分野の専門家から話題提供して頂きました。

に分かれ、一つのセッションには約40件のポスターが横断セッションCのコーディネーターは、山田博幸
様（電力中央研究所）であり、「原子力安全確保におけ示されました。何れのセッションも熱心な討議が発表
者と参加者の間で行われておりました。

る地震安全原則の必要性」について議論頂きました（写高知大会と同じ形式で、英語セッションを開催しま真4）。リスクと深層防護の概念を根幹に置いた、新しした。英語セッションに対して17編の論文が投稿さ

い地震安全の基本原則を構築するため、日本地震工学

れ、分野間のバランスを考慮して7編をオーラルセッ

会内に「原子力発電所の地震安全の基本原則に関わるション、10編をポスターセッションに振り分けました。

写真６

34

一般発表（ポスターセッション、国際セッション、授賞式）の様子

Bulletin of JAEE No.33 February 2018

オーラルセッションの座長は、大会実行委員会委員

表２

年次大会2017

優秀発表者（敬称略）

でもある藤倉先生（宇都宮大学）、党先生（埼玉大学）、
林先生（早稲田大学）です。最新の研究成果が英語で情報交換され、有意義なセッションとなりました。
英語セッションを含め、すべての発表者の中より優秀発表賞を8件選びました。各日の最後に授賞式の時間を設け、受賞者には、福和会長より賞状が授与されました（写真6、表2）。
５．交流会
初日の夕方には、恒例の交流会も開催いたしました。50名近くの方にご参加頂きました。はじめに福和会長より開会の言葉があり、運上茂樹先生による乾杯を経て、歓談となりました。
途中には、柴田明徳先生、和田章先生、家村浩和先生、中埜良昭先生、そして、幸左賢二先生からのご挨拶があり、最後は、次期実行委員会委員長である五十嵐晃先生に会を閉めていただきました。大変に活気のある盛況な交流会となりました（写真7）。
６．技術フェア
企業参加による「地震工学技術フェア」も例年通り開催され、13社の企業（ブース番号順に、（株）アーク
情報システム、（株）勝島製作所、（株）大林組、（株）
サンエス、（株）東陽テクニカ、清水建設（株）、配水用ポリエチレンパイプシステム協会、白山工業（株）、（株）不動テトラ、前田建設工業（株）、（株）ミツトヨ、（株）システムアンドデータリサーチ、戸田建設（株））
より先端の技術展示を行っていただきました。
７．おわりに大会にご参加くださいました皆様、また大会運営にご尽力いただきました大会実行委員会の委員の皆様、ならびに技術フェアにご出展いただきました企業の皆様に、

写真７

交流会の様子

深く感謝申し上げます。今回の年次大会が地震工学の先生には、会場準備の色々な場面で大変なお力添えを発展に寄与するとともに、専門分野を超えた新たな頂きました。また、清田隆先生、および清田研究室秘ネットワーク作りの一助となることを期待いたします。

書の吉林聡子様には、会場運営に多大なるご協力をい2018年は、第15回日本地震工学シンポジウムがあるためただきました。ここに記して謝意を表します。

日本地震工学会・年次大会は開催されません。次回、第14回の年次大会は、2019年に京都にて開催となります。

【第13回年次大会実行委員会】秋山充良（委員長、早稲田大学）、五十嵐晃（副委員長、京都大学防災研究所）、

謝辞：2017年の年次大会実行委員会委員長になること

藤倉修一（幹事、宇都宮大学）、糸井達哉（東京大学）、が決まり、早稲田大学内の会議場を予約しようとした

清田隆（東京大学生産技術研究所）、楠浩一（東京大学

ところ、2017年秋は耐震補強工事のため全館閉鎖とな

地震研究所）、千葉一樹（東急建設）、党紀（埼玉大学）、ることを知りました。中埜良昭先生にご相談し、東京

松﨑裕（東北大学）、三上貴仁（東京都市大学）、林偉

大学生産研究所内のホールをご予約頂きました。中埜

偉（早稲田大学）

Bulletin of JAEE No.33 February 201835

第３回メディア交流会の報告
宮腰淳一●清水建設㈱ 技術研究所

１．はじめに見学中や見学後には、地区ガバナのバッテリーの保日本地震工学会では、地震や被害想定に関する「情持時間や、遠隔操作の通信手段、他のガス事業者との報」だけでなく、地震対策の最新技術の「現場」を知っ

データのやり取りなどに関して、活発な質疑応答や意てもらうことが、地震防災・減災を推進する上で重要

見交換が行われ、非常に有意義な交流会となりましだと考え、毎年メディア関係者と交流の場を持ち、地た。

震工学について学ぶ機会を設けています。
３．おわりに２．交流会の概要
今年は、2017年9月28日に第3回メディア交流会を開催しました。今回のテーマは「首都直下地震に備える

本会では、こうしたメディア関係者との交流会を継続的に企画し、地震工学に関する認識を共有できるよ
うに努めていきます。

－都市ガスの供給と防災の最前線－ 」で、都市ガス供最後に、当日の案内役と講師を務めていただいた東給の事業者である東京ガスの本社ビルを訪問し、首都京ガスの金井氏、新海氏ならびにご協力いただいた関直下地震をはじめとした首都圏の大規模災害に対する係者の方々に心より謝意を表します。

防災システムと、ガスの供給停止から供給再開にいた
るBCP対策の最前線を学びました。
当日はメディア関係者5名と学会関係者5名の合計10名の参加がありました。
交流会では、まず、宮腰事業企画委員長から開会の挨拶があり、引き続き、東京ガスの金井氏から、東京ガスの供給エリア・導管網について紹介がありました。また、LNG基地から高圧導管、ガスホルダー、中圧導管、地区ガバナ、マイコンメータを経由して各家庭に供給されるガスの流れと各種設備について説明があり、さらに、大規模地震に備えるための、「予防」、「緊急」、「復旧」の３つの取り組みについて紹介がありました。
展示・体験室では、「予防」の取り組みの１つとして、

写真１

講師の金井氏高圧・中圧ガス導管として採用される地盤変動の影響を受けにくく強度や柔軟性に優れた溶接接合鋼管や、
低圧ガス導管として採用される伸びが大きく破断しに
くいポリエチレン管を、実際に見て触って理解しま
した。さらに「緊急」の取り組みとして、マイコンメー
タによるガス供給の自動遮断システムと、SUPREME（シュープリーム：超高密度リアルタイム地震防災システム）による、高密度に設置されたSIセンサーを利用した短時間での被害推定、遠隔操作による地区ガバ
ナの供給停止のしくみを学びました。
また、供給指令センターや保安指令センターの実際の業務状況も見学し、日常の活動のリアルな状況を見せてもらいました。

36

Bulletin of JAEE No.33 February 2018

写真２

展示室での見学風景

「強震動評価のための表層地盤モデル化手法」講習会
開催報告
津野

靖士

●公益財団法人鉄道総合技術研究所 副主任研究員

３．アンケート結果

１．はじめに2017年11月1日に東京工業大学田町キャンパスキャ

本講習会では、所属学会や職種、講習会の内容に関

ンパス・イノベーション・センターにおいて、日本地

するアンケート調査を行い、78名の受講者から回答を

震工学会の主催により、「強震動評価のための表層地頂きました。その結果、職種としては実務者と学生が盤モデル化手法」講習会が開催されました。受講者に大半を占め、講習会の満足度については大半の受講者

は、強震動評価のための表層地盤モデル化手法の基礎が概ね満足したとの回答を頂きました(図1)。

から応用までを理解して頂けるように、研究委員会(強震動評価のための表層地盤モデル化手法研究委員会)が講習内容を企画し、97名(内3名、資料のみ送付)の方に申し込みを頂きました。
２．講習会
講習会は、本研究委員会の活動の成果報告を含めて、強震動と表層地盤構造の関係、具体的な表層地盤
モデル化手法、強震動評価への活用と課題について各(a)職種

講師に説明頂きました(表1)。当日は、非常に多くの

図１方が参加され(写真1)、受講された方にはESG(Effectsof Surface Geology on Strong Ground Motion)研究の理解(b)講習会の満足度
アンケート集計結果

４．おわりに本講習会を企画した強震動評価のための表層地盤モ

を深めて頂けたと思っております。

デル化手法研究委員会は2017年3月に活動を終了しましたが、2017年4月より、強震動評価のための深部地
盤構造モデル化手法の検証に関する研究委員会(松島信一委員長)が立ち上がり、本委員会の成果報告を含めた形で、講習会やシンポジウムなどの企画を提案していきたいと考えております。
最後になりますが、日本地震工学会の小松康典氏には多大なご支援をいただきましたこと、心よりお礼申し上げます。

写真１

講習会当日の会場の様子
表１

10：00～10：10
10：10～11：10
11：20～12：20
13：10～14：10
14：20～15：20
15：30～16：30

講習会のプログラム

趣旨説明
強震動特性と表層地盤構造の関係
表層地盤モデル化手法 ‐単点微動とアレー微動解析、表面波探査‐
表層地盤モデル化手法 ‐地震データを利用した地下構造の同定‐
表層地盤モデル化手法 ‐PS検層と室内材料試験‐
表層地盤モデルの強震動評価への活用と課題

東貞成（電力中央研究所）
東貞成（電力中央研究所）
松島信一（京都大学）
池浦友則（鹿島建設）
金田一広（竹中工務店）
川瀬博（京都大学）

Bulletin of JAEE No.33 February 201837

「強震動評価のための表層地盤モデル化手法」講習会
参加記
堀

愛里香

●大成建設株式会社

大成建設株式会社／河合亮太●東京工業大学 修士一年

堀愛里香

係」、松島講師から「表層モデル化手法－単点微動と構造物の耐震性を評価するためには、建設地のサイアレー微動解析、表面波探査－」の講義を受けました。

ト特性を適切に考慮することが重要であり、「表層地東講師からは、強震動に関する基礎的な確認から基盤をどのように扱えばよいのか」について、非常に関盤が地震動に与える影響や近傍の2地点での揺れが異心がありました。講習会では、“強震動と表層地盤構

なる地震波形まで提示していただき、実感を得ながら造の関係”といった基礎的な内容から、“微動”や“地震講義を聴くことが出来ました。表層地盤が強震動に与データを用いた地下構造同定”、“PS検層や室内試験”

える影響では、地盤の非線形の説明も主要なトピックといった表層地盤モデル化に関する具体的な事柄まででした。松島講師の講義では表面波探査とアレー微動

幅広く取り扱われていました。その中で特に興味を探査の基礎のおさらいと微動のH/Vの解釈の説明を受持った内容は、表層地盤の非線形性を考慮した地盤のけ、最後に実例を元に不整形地盤構造の推定が解説さ

地震応答解析手法の講演でした。実際に、実務に携われました。

りはじめて、工学的基盤から表層の応答増幅効果を反午後は、 池浦講師から「表層モデル化手法－地震

映させた入力地震波を作成する際に、精度良く評価す

データを利用した地下構造同定－」、金田講師から「表るためには「どのようなモデルを選定すべきか」「実層モデル化手法－PS検層と室内材料試験－」の講義を際に得られた地盤データを基にどのようにモデル化す受けました。池浦講師からは地盤モデルの同定手法のべきか」と色々悩まされます。本講習の応答解析の事説明が行われました。講義全体を通じ感じた重要な点

例を見ても、ただでさえ不均質な材料でばらつきが大は、どのような理論(ex,1D- 2D- 3D-波動論など)を前提

きい地盤に、さらに動的な非線形特性を考慮してモデとして同定問題を解いているのかを常に意識しなけれル化し、実現象に合わせていくことは簡単なことではばならないということです。金田講師からは、応答解ないと改めて感じました。講習会を通じて、地震応答

析を例に等価線形解析の問題点や、結果が合わない要

解析の高精度化を目指すのであれば、まずは地盤のば因の説明と、逐次非線形解析の手法について説明が行

らつきの影響を把握し、地盤物性を精度よく評価す

われていました。

ることが(これがなかなか難しいことですが)重要では

最後に川瀬講師から「表層地盤モデルの強震動評価

ないか等、色々と考えさせられ、大変勉強になりましへの活用と課題」と題して強震動予測における地盤増

た。ESG研究の成果が、実務においても反映され、よ幅の重要性と、地震被害を主に与えるS波の増幅率のり適切な模擬地震動の作成等に役立てられる様、今後推定法が提案されました。これは拡散波動場を仮定しもこのような講習会を通じて、実務者に研究の成果をた微動のH/Vから簡易に求める手法であり、松島講師

展開し、問題意識を持てる機会を設けて頂ければと思の講義でもあったように、私は拡散波動場を仮定したいます。最後に、このような機会を設けて頂いた関係

H/Vの解釈ををはじめて聞け、拡散波動場の理論に興各位に深く御礼申し上げます。

味を持つことが出来ました。
本講習会は学生から実務者まで幅広い層に対して、

東京工業大学

修士一年

河合亮太

基礎から応用まで説明があり、表層地盤のモデル化手

現在私は修士論文のテーマとして地盤増幅の評価を法について理解を深めることが出来ました。また、自行っています。今後の研究に役立たせたいと思い、平分の知らない知識や、講習会を聞いているだけでは理成29年11月1日に開催された「強震動評価のための表層解できない点なども多く、今後の学習へのモチベー

地盤モデル化手法講習会」に参加させていただきまし

ションになりました。このような機会を設けていただ

た。

いた運営の皆様、「強震動評価のための表層地盤モデ

講習会は、5名の講師により表層地盤のモデル化手法に関する講義が行われました。
午前は、 東講師から「強震動特性と表層地盤の関38

Bulletin of JAEE No.33 February 2018

ル化手法研究委員会」の皆様に感謝申し上げます。

学会の動き

本学会に関する詳細はWeb上で
日本地震工学会とは
日本地震工学会は、建築、土木、地盤、地震、機械等の個別分野ではなく、地震工学としてまとまった活動を行うための学会として2001年1月1日に発足しました。その目的は、地震工学の進歩および地震防災事業の発展を支援し、もって学術文化と技術の進歩と地震災害の防止と軽減に寄与することにあります。
ぜひ、皆様も会員に
本会では、これまでに耐震工学に関わってきた人々は勿論のこと、行政や公益事業に関わる人々、あるいは地域計画や心理学などの人文・社会科学に関する研究者、さらには医療関係者など、地震による災害に関わりのある分野の方々を対象とし、会員（正会員、学生会員、法人会員）を募集しています。本会の会員になることで、各種学会活動、日本地震工学会「JAEE NEWS」のメール配信、地震工学論文集への投稿・発表・ホームページ上での閲覧、講習会等の会員割引など、多くの特典があります。
ぜひ皆様も会員に、ホームページからお申込みください。
「学会の動き」欄は、下記のホームページでご覧いただくことにしました。
日本地震工学会の会則、学会組織、役員、行事、委員会活動、出版物の在庫案内など最近の活動状況などの詳しい情報はホームページをご覧下さい。ホームページには、学会の情報の他に、最新の地震情報、日本地震工学会論文集など多くの情報が掲載されています。ぜひご活用ください。
入会方法や入会後の会員情報変更の詳細は本会ホームページ中の「会員ページ」に記載されています。
http://www.jaee.gr.jp/
日本地震工学会ホームページ
http://www.jaee.gr.jp/members.html
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」
、
「ごく限ら
れた会員のみに関係する内容」、「特定の商品等の宣伝色が濃いもの」はご遠慮下さい。
投稿内容、投稿資格、原稿の書き方・提出方法等の詳細は、本会ホームページ中の「投稿・応募ページ」よりご確認頂けます。
http://www.jaee.gr.jp/contribution.html
日本地震工学会ホームページ 投稿・応募ページ

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お知らせ
JAEE Newsletter 第7巻 第1号（通算第20号）が2018年4月末に発刊されます。
次号では地震災害時の避難をテーマとし、研究事例からお役立ちグッズまで、幅広い情報をご紹介できるよう紙面を企画しています。
JAEE Newsletter は、日本地震工学会誌を補完し、タイムリーに情報発信する目的で2012年9月に創刊されました。2015年より、会誌と連携した情報発信を行うため、会誌と交互となる4月、8月、および12月に学会のWebサイト上で発行しています。地震工学に興味を持つ一般の読者も意識したわかりやすい記事を通じて、地震工学と地震防災の一層の普及・発展を目指しています。
過去のJAEE Newsletterについては以下のサイトに掲載していますので、ぜひご覧ください。
http://www.jaee.gr.jp/jp/stack/1925-2/

Bulletin of JAEE No.33 February 201839

編集後記：
本号の特集では、近年進歩の著しいリモートセンシング技術とその応用について取り上げました。表紙でまず読者の皆様の目を惹くように、特集名を「ここまで見える！

リモートセンシングが拓く防災の新たな地平」としましたが、執筆者の方々からお寄せいただいた原稿を読み、散りばめられた数々の画像を見ていると、決して大袈裟な表現ではないと感じました。
特別寄稿として、昨年９月のメキシコの地震についての速報記事を掲載いたしましたが、その後も海外で大きな被害を伴う地震が発生しています。地震以外でも、日本では昨年秋の台風や本年２月の大雪など、災害救助法が適用されるような事態が発生しています。視野を広く持ち、怠らず災害への備えを進めなければならな
いと、改めて感じるところです。
末筆ながら、本号の記事をご執筆いただきました著者の皆様に心より御礼申し上げます。また、編集・校正の作業に尽力いただきました編集委員の皆様、関係各位にも御礼申し上げます。
平井敬（名古屋大学）

特集原稿の編集作業をしながら、23回目の「1月17日」を迎えました。見渡す限りの建物が倒壊している神戸
市内で、災害の全体像がわからず、「一体どこから取材をしたらいいのか…」と途方にくれたことを昨日のよ
うに思い出します。山崎文雄先生が原稿の冒頭に書かれているように、阪神・淡路大震災を契機に地震の被害を俯瞰的に把握するリモートセンシング技術は大きく進展しました。本号の特集から、地震防災に貢献するリ
モートセンシング技術の高度化とその到達点、そしてこれからの可能性を読み取っていただければ担当幹事として何よりの喜びです。年末年始をはさみご多忙な時期にも関わらず原稿をご執筆いただいた著者のみなさ
ま、編集・校正作業に携わってくださった委員のみなさまに心より御礼を申し上げます。
入江さやか（NHK放送文化研究所）
会誌編集委員会
委員長

平田

京子

日本女子大学

委

員

大渕

正博

竹中工務店

幹

事

平井

敬

名古屋大学

委

員

桜井

朋樹

ＩＨＩ

幹

事

入江さやか

ＮＨＫ放送文化研究所

委

員

鈴木比呂子

千葉工業大学

			

委

員

高橋

郁夫

防災科学技術研究所

		

委

員

高橋

典之

東北大学

			

委

員

徳永

英

エーオンベンフィールドジャパン

			

委

員

西村

隆義

ジェイアール総研エンジニアリング

			

委

員

沼田

宗純

東京大学生産技術研究所

			

委

員

肥田

剛典

東京大学

			

委

員

古川

洋子

日本女子大学

委

員

山田

真澄

京都大学防災研究所

日本地震工学会誌

第33号

Bulletin of JAEE

No.33

2018年2月28日発行（年３回発行）
編集・発行

公益社団法人 日本地震工学会〒108−0014

東京都港区芝５−２６−２０

建築会館

TEL ０３−５７３０−２８３１ FAX ０３−５７３０−２８３０40

Bulletin of JAEE No.33 February 2018

ⒸJapan Association for Earthquake Engineering 2018
本誌に掲載されたすべての記事内容は、日本地震工学会の許可なく転載・複写することはできません。
Printed in Japan