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REIC ニュース：特集2018 年スラウェシ島地震津波の現地調査報告
東北大学 災害科学国際研究所教授
越村 俊一
はじめに
2018 年 9 月 28 日 18 時 2 分，インドネシア・スラウェシ島中部で発生した Mw7.5 の地震は，多くの被害をもたらした．特に，パル市で発生した大規模な液状化による被害が大きく，地震発生直後の被害状況把握は困難を極めた．
スラウェシ島の地震の特徴は，パル・コロ断層による横ずれ断層破壊であったにも関わらず，津波が発生したことである．一般的に，横ずれ断層地震は海底地盤の鉛直方向の変位が縦ずれ断層破壊に比べて相対的に少ないため，大規模な津波を発生させにくい．今回は，局所的に高い津波が地震後数分で来襲していたことが報告された．結果として，パル湾沿いに複数の地滑りの発生が目撃されたため，断層の横ずれによる津波と，沿岸・海底の地滑りが津波の発生要因だったと言われている．
筆者らは，パル湾における津波の来襲状況，津波の浸水範囲，建物被害状況の把握を目的として現地調査を行った．本稿はその結果について報告するものである．調査は，インドネシア政府の調査の一環として，海洋水産省（Ministry of Maritime Affairs and Fisheries）の調査に同行して実現した．
津波の来襲状況と被害調査地域は，パル湾奥のパル市中央部の市街地である．調査では主に浸水深（建物壁面に残された浸水痕の地表からの高さ）と浸水範囲（GPS 測量）を計測した．浸水深の測定にあわせて，建物の被害状況についての調査も行った．浸水深と浸水範囲の測定結果を図-1 に示す．図中の数字は測定した浸水深，赤いマーカは浸水限界が確認された地点である．津波の来襲状況に関しては，住民への聞き取りとパル・グランドモールというショッピングモールからの津波来襲映像を解析した．
パル市中央部の津波浸水規模は，浸水深が 2km の範囲内においても非常に局所的であり，1m から 3mの間でばらつきが大きいことが分かった．調査地域における浸水深の測定最大値は 4.6ｍであり，建物の 2階の床面に砂が堆積していた．津波の浸水域は，汀線から 200-300ｍ内陸までに及んでいた．
一方，パル・グランドモールで撮影された映像からは，津波来襲についての興味深い示唆が得られた．
筆者らが着目したのは YouTube に投稿された映像である（Palu Tsunami で検索すれば多くの映像が見られる）．これらの映像には，津波の第 1 波到達前からの状況が捉えられている．この映像からは，第 1 波後の第 2 波が大きく，海岸線で壊滅的な被害をもたらしたのは第 2 波であったことが示唆されている．また，第 1 波と第 2 波の到達の時間差は約 2 分と非常に短いことが分かった．すなわち，津波が非常に短周期であったことが示唆される．住民の聞き取り証言によると，津波は地震から数分（5 分以内）に来襲したことが分かっており，津波発生メカニズムの特定に重要な情報であるといえる．筆者らのシミュレーションにおいては，パル湾南部の横ずれ断層破壊による津波が地震から 3 分でパル市内に来襲．その後 1.5 分で第 2波が来襲した状況の再現に成功している．パル湾全体において断層破壊と地滑りの寄与を明らかにすることが今後の課題である．
図-2 に，理化学研究所革新知能統合研究センター (AIP)と協同で実施した，衛星リモートセンシングによる建物被害把握結果を示す．津波による流失した建物（図の赤いマーカ）は海岸線付近に限定的であったことが分かる．
■REIC ニュース No.14 2019 Jul

REIC ニュース：特集

図-1 津波浸水状況の調査結果（図中の数字は測定した浸水深，赤いマーカは浸水限界が確認された地点）．

図-2 衛星画像解析による建物被害の評価結果(理化学研究所革新知能統合研究センター・ジオインフォマティクスユニット)<https://www.geoinformatics2018.com/post/16/>

今後の展望
本稿では，パル市中心部で実施した津波被害調査の結果を概説した．
筆者らは現在，インドネシア国立航空宇宙研究所(LAPAN)および海洋水産省(MMAF)と共同研究を実施し，津波によって被害を受けた地域における調査を継続中である．特に，リモートセンシングによる広域被害把握技術について，複数の衛星センサから得られたリモートセンシングデータを解析し，津波災害の広域被害把握技術を実証している（Adriano et al., 2019）．さらに，その結果に基づき，津波被害関数(Fragility Curve)を構築し，市街地形成や復興計画における土地利用，建物配置等の指針を得ることを目指している．
参考文献
例えば Youtube から（津波来襲状況の映像）
https://www.youtube.com/watch?v=7GWNyxwVjJw
https://www.youtube.com/watch?v=T7r6ex4WnkQ
理化学研究所革新知能統合研究センター・ジオインフォマティクスユニット
https://www.geoinformatics2018.com/post/16/
Adriano, B., J. Xia, G. Baier, N. Yokoya, S. Koshimura, Multi-Source Data Fusion Based on Ensemble Learning for Rapid Building
Damage Mapping during the 2018 Sulawesi Earthquake and Tsunami in Palu, Indonesia, Remote Sens. 2019, 11(7), 886;
https://doi.org/10.3390/rs11070886■REIC ニュース No.14 2019 Jul