広島工業大学紀要研究編
第 42巻（2008）pp. 91-98

論

文

山地斜面の崩壊要因と安定解析に関する研究
島重 章 ・胡隆 之(平成19年10月31日受理)

Study on Landslide Factor and Stability Analysis of Slope Failure

Shigenori SHIMA and Takayuki EBISU(Received Oct.31,2007)

Abstract
In recent years, the soil disasters very often occur in various places. The average occurrence ofthe disasters for 20 years is 500 times/year. The slope failures account for over 50%. For thatreason, human damage occurs every year. Especially, the disasters caused by the mountain slope
failures frequently occur at Mt, Daisen, one of Chugoku Mountains. The mountain slope failurescaused the swamp failures,and did a lot of damage to the downstream region. Therefore,this study
shows a remote sensing investigation oltained by satellite data, the ground information by multiple
regression analysis models, the risk of slope failure is predicted by quantification analysis Ⅱ basedon the information, and dangerous region is compared by stability analysis.
Key Words: remote sensing, slope failure, risk prediction, stability analysis

データを用いた特徴抽出が可能であり，地表面を構成する

１．はじめに日本列島は，地物質を分類することが可能である。
変動帯に位置している。地形，地質は

ここでは，中国山地の大山山腹斜面を対象に，衛星デー複雑であり，急峻な山地に加えてモンスーン常襲地帯に位タより得られた地盤情報のデータベース化を行い，その置するため，豪雨豪雪型の厳しい気象条件下にあるといえデータに数量化分析第Ⅱ類を適用することで，崩壊要因をる。そのため，気象災害による山地崩壊や土石流などが多明らかにし，斜面崩壊の発生する危険箇所の予測を試み発し，人的・物的損失を被っている。

た。また，予測した危険箇所について斜面安定解析を行う

これら自然災害を未然に防ぐために，災害発生場所や規ことで崩壊の危険性を比較検討した。

模の予知・予測を確立する必要性が検討されている。そのためには，斜面崩壊の発生要因となると２．大山の地域特性えられる，地質・地形・植生などの地盤情報が広域に必要である。しかし，一対象とした調査地域は，Fig.2.1に示す北緯 35°26′
5.67″

般的な地盤調査では広範囲の地盤情報を得るには多くの時〜35°10′
34.01″，東 経 133°
24′
2.95″〜133°45′5.30″の 約 30㎞間や経費を費やしてしまう。

四方の範囲とした。

そこで，地盤情報を広域にとらえるため，人工衛星データを用いることが有効であると

１）地形えられる。人工衛星によ大山は直径約 30㎞の大型の複成火山で，山体は最高峰のるリモートセンシング技術は，可視域から赤外域までの剣ヶ峰（標高 1729ⅿ）を中心とする円錐形を呈し，広大な

広島工業大学工学部都市建設工学科
広島工業大学大学院工学研究科建設工学専攻

91

島 重章・胡 隆之

衛星データは，光学センサーとマイクロ波センサーに大危険度予測対象地域

米子市別されるが，ここでは地球表面の物質の分光反射率が異なることを利用した光学センサーについて説明する。人工衛星が地球へ送信してくる観測情報は，反射光に対応したデジタルデータを反射波長データとして提供する。光学センサーは光を波長として捉え，Fig.3.1に示す地表物質の違いをデータ処理することで画像表示が可能となる。
なお，ここに使用した衛星データは，地球観測衛星 LANDSAT −7であり，搭載センサーETM ＋は光学センサーに分類される４)５)。

Fig.2.1 調査対象地域（鳥取県西部の大山付近画像）

3.2 使用した衛星データ裾野がみられる。山頂直下からいたるところで山体の崩壊

衛星データ（観測日：2000年 10月 19日）は，アメリカが発生し，特に剣ヶ峰や弥山の北壁，南壁では崩壊が顕著

Table.3.1 LANDSAT−７搭載センサーの緒元である。
２）地質
大山の地質は，大部分が安山岩および安山岩質の砕屑物や火山灰から成り立つ。本地域の安山岩や火山岩屑は風化しやすく，また容易に崩壊しやすく，急な斜面部では崖崩れや落石を起こしやすい。崩壊土砂は絶えず沢に滑落し，降雨時に土石流型の洪水を引き起こす。また植生が何らかの原因で破壊されると表土がガリー侵食で失われ急速な崩壊を招くことが多い。
３）傾斜
大山は，30°以上の勾配をもつ急峻な斜面が多く分布している。30°〜40°の急斜面は大山トロイデなどの山腹斜面を構成しており，被覆する植生は草地またはブナの原生林が卓越する。40°以上の急崖のうち顕著なものは，大山の北壁・南壁などがあげられる１)２)。
４）気象Fig.3.1 物質の反射・放射特性６)日本海からの季節風の影響で，大山山頂では年降水量が3000㎜を超し，積雪期間は６ヶ月にも達する３)。

３．人工衛星データの適用
3.1 衛星リモートセンシングの概要
まず，衛星リモートセンシングの特徴として，広い範囲を瞬時に観測することができる（観測の広域性と瞬時性）こと，繰り返し同じ場所を観測することができる（反復性）こと，直接現地に行かなくても現地の状態を知ることができる（非接触性）ことがあげられる。技術の進歩によって観測精度は年々高まる傾向にある。
地上のすべての物体は，太陽光を受け多様な電磁波を反射し，その反射率は物体の種類，状態などにより異なる。その物体の反射特性を地球観測衛星に搭載したセンサーで収集し，それらの強弱を対象ごとに比較することにより対象物の識別，または状態の認識を行うことができる。

Fig.3.2 重回帰モデル作成の流れ

92

山地斜面の崩壊要因と安定解析に関する研究が 1999年 4月 15日 に 打 ち 上 げ た 地 球 観 測 衛 星 LAND-デルとして作成した地盤主題図は，既存の主題図を更新しSAT −７観測データである。搭載された ETM ＋センサーた地理情報システムとしての利用が可能である。例えば，は可視から熱赤外まで観測することができる。

縮尺１万分の１の画像として作成した地盤主題図は，地盤７)

LANDSAT −７の搭載センサーの諸元を Table.3.1 にデータベース化を行うことにより平面情報を提供する各種示す。

分野への利用が可能になる。
Fig.3.4は，大山における土地利用区分を示した画像であ3.3 衛星データから地盤情報の解明る。そして，Fig.3.4の拡大図は作成した画像に地形図を重衛星データから地盤情報を解明するためには，地表面にね合わせ GIS 画像として表した。その結果，緑色を示した存在する多数の事象との相関関係を分析することが必要で地域が山頂から沢にかけて多く分布していた。また，地形ある。ここでは，このような空間情報の解析に土地基本調図で広葉樹林・針葉樹林の表示がある地域と，重回帰分析査図をグランドトゥルースとする重回帰分析を用いた。

によって作成した土地利用区分図の広葉樹林・針葉樹林のFig.3.2に示すように，既存抽出データとしての地盤主題位置がほぼ一致していることがわかる。以上のことから，

図および特徴抽出データとしての比演算処理画像を用い，作成した土地利用区分図の相関性は良いものといえる。

目的変量と説明変量との設定による重回帰分析を適用した。段階的手法のもとに得られた最良回帰式から，重回帰モデルによる新たな地盤主題図を作成するものである８)。
3.4 重回帰分析の結果重回帰モデルを作成するにあたり，ここでは土地分類基
本調査図と現地調査データをもとに，土地利用区分，表層地質区分，風化区分，地形区分，傾斜区分，土砂厚区分の重回帰モデル画像を作成した。ここでは，その中から土地利用区分について作成した画像の精度を Table.3.2に，土地利用区分と DN 値の相関性を示したものを Fig.3.3に，作成した土地利用区分図を Fig.3.4に示した。なお DN 値とは，衛星が観測した電磁波エネルギーの強さを相対的に256（＝2 ）段階に置き換えたデジタル情報のことである。
Table.3.2 重回帰分析の結果

Fig.3.4 土地利用区分図（全体図と拡大図）1pixel＝30ⅿ
Table.3.3 各区分の DN 値と配色
Fig.3.3 土地利用区分と DN 値の相関性

3.5 重回帰モデルとしての地盤主題図
地理情報を表現する場合，地図では以前から等高線が利用されてきたが，近年のデジタルマッピングとしてリモートセンシングの利用は更なる利用範囲を広めた。重回帰モ93

島 重章・胡 隆之
Table.4.1 アイテム/カテゴリー

４．大山山腹斜面の危険度予測
4.1 斜面の崩壊危険場所の予測
重回帰モデルによる地盤主題図から得られた地盤情報をデータベース化し，そのデータを用いて崩壊場所の予測を試み，危険度評価図の作成を検討した。なお，Fig.4.1に危険度評価図作成の流れを示す。

Fig.4.1 危険度評価図作成の流れ

ここでは，斜面 崩 壊 の 危 険 箇 所 を 予 測 す る に あ た り，データベース化した地盤情報に，多変量解析の中から判別分類を行うことを目的とする数量化分析第Ⅱ類を適用した。
斜面崩壊の危険箇所の予測に数量化分析第Ⅱ類を用いた
理由は，例えばある地域で風化度の進行が大きいという
Fig.4.2 スコア分布図データを得たとする。その要因だけで判断すれば，崩壊が発生する危険度が大きいとえることができる。しかし，一方で同地域は植生活性度が高く，傾斜が緩やかであるという要因が加われば危険度の評価は変わってくる。様々な要因を慮したうえで，危険場所の予測が評価できるとえたからである９)。
なお，Table.4.1に示すアイテム/カテゴリーは，重回帰分析によって得られた地盤情報のうち，Fig.2.1の実線で囲んだ地域の情報を用いた。また，Table.4.1に示す植生指標
は BAND 4と BAND 3の比演算処理（NDVI）によって求めたものである。そして数量化分析第Ⅱ類では，危険度を評価する基準となる外的基準を決める必要がある。危険度を評価する基準として，傾斜区分・風化区分などがえられるが，大山は地形の特性上，20°以上の急斜面が多い。そのことから，危険度評価の基準となる外的基準を傾斜区分とすることで，良い相関性が得られるとえた。

その結果，Fig.4.2に示すスコア分布図を得た。そして，Fig.4.2で示すように危険度を特大・大・中・小と 4区分した判別区分を設定した。まず，スコア範囲‑4.63〜‑3.00の範囲では，傾斜 40°以上の分布があるが，他の傾斜の分布はほとんど見られない。よって，この範囲の危険度を特大とした。次に，‑3.00〜0.90では，傾斜 30°以上の急傾斜の区画数が多くみられることから，この範囲の危険度を大としFig.4.3 危険度評価図（全体図と拡大図）1pixel ＝ 30m94山地斜面の崩壊要因と安定解析に関する研究
Table.4.2 危険度と配色た。また，危険度中と小の区分を０の位置とした理由は，このあたりから傾斜 8°未満の区画数が増加しているので，ここで区分することが良いとえたからである。

なお Fig.4.3に示した画像は，判別画像に地形図を重ね合わせたものであり，これを危険度評価図と称する

Fig.4.6 危険度と傾斜の関係（二ノ沢）

10)11)。

Fig.4.3および Table.4.2より危険度の大きい箇所は，大山の山頂周辺から沢にかけての地域に多いことが示された。また，沢以外の山腹斜面は，危険度中〜小の分布が主となっていることから，沢部に比べ災害発生の危険性は低いとえられる。

ただ，Fig.4.3の実線で囲んだ斜面は，谷筋である地域に危険度中がまとまって示されている。このあたりの植生は比較的良いが，未固結堆積物が多く存在する。また傾斜 20°

Fig.4.7 危険度と傾斜の関係（三ノ沢）

以上の急斜面でもあることから今後，豪雨により斜面崩壊の発生する危険性があるとえられる。

較を試みた。Fig.4.4に沢の縦断面図と平大山の山頂から沢にかけては，豪雨により土砂災害が頻繁に発生している

結果は，Fig.4.5〜Fig.4.7に示すように，三箇所の沢に共12)13)。このことから，作成した危険度評価

図は危険地域を判別しているものと勾配を示す。

通して山頂周辺の斜面が急な地域では危険度大が主となえられる。

り，緩斜面へ変化したところでは，危険度大〜小が混在した傾向となった。しかし，一ノ沢と二ノ沢では，急斜面か4.2 沢部の傾斜と危険度の関係

ら緩斜面へ変化し，少し下流へ進んだ地域に危険度大が主

危険度評価図より，大山では山頂周辺から沢にかけて崩として示される地域がある。この地域は，山頂側で崖崩れ壊の危険度が大きいことが示された。そこで，ここでは危などによる山地崩壊が発生し，その土砂が勾配の緩やかに険度区分の傾向を確認するため，一ノ沢・二ノ沢・三ノ沢変化した場所で多く堆積したとの縦断面図（県道 45号〜山頂、参：Fig.4.3）と危険度の比4.5〜Fig.4.7において実線で囲んだ地域は，様々な要因（傾えられる。その結果，Fig.

斜・植生・土砂厚など）から，土砂災害の発生する危険性が高い地域であるとえられる。豪雨が発生した場合，土石流などの土砂災害が発生しやすい地域であるとえられる。

５．沢部の安定解析による評価
続いて，一ノ沢・二ノ沢・三ノ沢について，それぞれの沢の斜面崩壊の危険性ついて比較を行うため，無限長斜面

Fig.4.4 沢の縦断面図と円弧すべり面を仮定する斜面安定解析を試みた。
5.1 無限長斜面による安定解析
まず Fig.5.1に示す無限長斜面で，すべる土塊が斜面の表面に平行な層を仮定し解析を行った。なお，それぞれの沢の勾配と層厚は，急斜面から緩斜面に変化した地点から県道 45号までの平勾配と平土砂厚とした。また，ここで用いた土砂厚は，282点ある現地調査データ 14)を重回帰分析によって相関し作成した，土砂厚区分図から判読した

Fig.4.5 危険度と傾斜の関係（一ノ沢）95

島 重章・胡 隆之

ものである。以下に、解析に用いた式を示す15)。
＝

τ′＋σ′
cos tanφ′＝τσsin

ここに，σ＝σ′＝σ−＋・・・・・(5.1)
cos

cos

，c＝15kN/㎡）
Fig.5.4 地下水位と安全率の関係 （φ＝30°

Fig.5.1 直線斜面内の微小要素における応力の釣合い

なお，土質条件は湿潤密度：＝12kN/㎥，飽和密度：＝16kN/㎥と仮定し，内部摩擦角：φ＝30°，35°
粘着力：，c＝10kN/㎡）
Fig.5.5 地下水位と安全率の関係 （φ＝30°c＝10kN/㎡，15kN/㎡と地下水位をそれぞれ変化させ解析を行った。そのため，出力された安全率は実際の数値でな解析の結果三箇所の沢は，二ノ沢と三ノ沢は似た傾向をく，三箇所の沢の斜面の傾向を比較するためのものであ示し，一ノ沢が最も危険であると示された。Fig.5.1の縦断る。

面図より，傾斜の傾向も二ノ沢と三ノ沢は似ており，一ノTable.5.1にそれぞれの沢の平勾配と平土砂厚を，沢が最も急である。ただし，地下水面が上昇すると３つのFig.5.2〜Fig.5.5に解析結果を示す。なお，地下水面は平沢の安全率は同程度の数値を示した。

土砂厚に対して約 30%を地下水位：下，約 60％を地下水位：中，100%を地下水位：上と示した。

5.2 円弧すべり面による安定解析
次に，沢の斜面のなかでも Fig.4.5〜Fig.4.7に示した災Table.51 沢の平 勾配と平 土砂厚

害発生危険区域について Fig.5.6に示すよう円弧すべり面を仮定し地下水面を変化させ，安定解析を試みた。
その方法は，Fig.5.6⒜のすべり面上のブロックを数個の細長いスライスに分割し，Fig.5.6⒝に示すようにスライスで釣合いを番目のえる。以下に、円弧すべり面による16)

解析の概要を示す 。
すべりを起こす力はであり，この心 O に対するモーメントはのすべり円の中になる。すなわち， ×sinβ である。全スライスについてすべりを生じさせるモーメントは，∑＝ ∑sinβとなる。これに対して，すべりに抵抗する力は，摩擦力，c＝15kN/㎡）
Fig.5.2 地下水位と安全率の関係 （φ＝35°tanφ と，間の粘着力との和である。

したがって，すべりに抵抗する力のすべり円の中心に対するモーメントはtanφ＋であり，全スライスについては，∑tanφ＋となる。
よって，すべり面の安全率は，次式で示される。

，c＝10kN/㎡）
Fig.5.3 地下水位と安全率の関係 （φ＝35°96山地斜面の崩壊要因と安定解析に関する研究＝＝＝

すべり面に抵抗するモーメント
すべりを起こすモーメント∑∑cosβ tanφ＋∑sinβ
cosβ tanφ＋∑sinβ・・・・・(5.2)

Fig.5.9 モデル図（三ノ沢）Fig.5.6 分割方法と力の釣合い

ここに： 番目のスライスの奥行き１m あたりの土の重量（tf/ⅿ）：のすべり面に平行な分力

sinβ(tf/ⅿ)：のすべり面に垂直な分力

cosβ(tf/ⅿ)，c＝15kN/㎡）
Fig.5.10 地下水位と安全率の関係 （φ＝35°：すべり面の半径(ⅿ)：スライスの弧の長さ(ⅿ)φ ：弧の部分の土の内部摩擦角(°)：弧の部分の土の粘着力(tf/㎡)
解析地域は地形図で読み取った砂防ダムに挟まれた最も斜面が急な箇所とした。土質条件は，無限長斜面と同様と，c＝10kN/㎡）
Fig.5.11 地下水位と安全率の関係 （φ＝35°，c＝15kN/㎡）
Fig.5.12 地下水位と安全率の関係 （φ＝30°
Fig.5.7 モデル図（一ノ沢），c＝10kN/㎡）
Fig.5.13 地下水位と安全率の関係 （φ＝30°仮定した。斜面のモデル図を Fig.5.7〜Fig.5.9に解析結果を Fig.5.10〜Fig.5.13に示す。

Fig.5.8 モデル図（二ノ沢）97

島 重章・胡 隆之

解析の結果，崩壊の危険性は，ここでも二ノ沢・三ノ沢

５）危険度ランクは，対象地域の平面情報として広域情報は似た傾向を示し，一ノ沢が最も危険であると示された。

を提供する。それにより，斜面崩壊予測箇所の絞込み

ただし，無限長斜面を仮定したケースと違い，地下水面がが可能である。

上昇したときの二ノ沢と三ノ沢の数値は，一ノ沢に近づか

６）安定解析は，危険度評価図から危険箇所を絞り込み解なかった。これは，円弧すべり面を仮定したケースは，無析することで，効率良く危険斜面を特定することが可限長斜面を仮定したケースと違い，現地の斜面途中にある能である。

砂防ダムを慮したためだとような違いが生じたものとえられる。そのため，この謝えられる。

辞今回，衛星データより作成した危険度評価図は，沢の斜本研究に使用した LANDSAT −７ETM ＋データは，宇面に砂防ダムがある条件は， 慮されていない。そのため，

宙航空開発機構（JAXA）から研究者用配布データとして提無限長斜面の結果と同様に，三箇所とも崩壊の危険性は同供を受けたものである。また，現地情報は国土交通省日野程度と示されたのだと

川工事事務所および応用地質㈱中国支店のご配慮による。

えられる。

このように，衛星データの解析によって危険箇所を絞りここに記して謝意を申し上げます。

込み，更にその箇所について斜面安定解析を行うことで効率良く，危険斜面を特定することが可能であると参える。

文献１) 鳥取県農林部農業指導課：「土地分類調査図」, 1974.

６．おわりに

２) 小泉武栄，青木賢人：「日本の地形レッドデータブッ

大山の山腹斜面の斜面崩壊発生の危険箇所を予測するたク」，古今書院，p 149，2000.

めに，地球観測衛星 LANDSAT −７の ETM ＋データを用

３) 気 象 庁：http://www.data.kisyou.go.jp/etrn/index.

い，地形要因データを重回帰モデル画像として作成した。

html/.

そのデータをもとに，数量化分析第Ⅱ類を適用し崩壊の高４) 日本リモートセンシング研究会：「図解リモートセン

い場所の予測を行った。更に，斜面崩壊の危険性が高いとシング」，日本測量協会，pp 2〜28，2001.

示された沢部の堆積土砂量を衛星データより推定し，また

５) 財 団 法 人 リ モート セ ン シ ン グ 技 術 セ ン タ（RES-

斜面安定解析を試みることで危険度の比較を行った。ここ

TEC）：「宇宙から地球を守るリモートセンシング」，に得られた結果を以下に要約する。

朝倉書店，pp 4〜5，1998.

１）空間情報データとして得られた人工衛星データは，広６) RESTEC：http://www.restec.or.jp/.

域性，周期性，継続性などの特性を有すると共に，観７) 前出 5）測時の地被地覆情報との相関性を示すデジタルデータ

８) 島重章，後藤恵之輔：「衛星リモートセンシングを適用を提供する。

した広島豪雨災害の予測と評価」，日本地すべり学会

２）重回帰モデルは，説明変量として用いた比演算処理誌，第 40巻，第 5号，pp 55〜57，2004.

データとして，地被地覆データのうち反射特性および

９) 河口至商：「多変量解析入門」，森北出版，pp 69〜88，放射特性を特徴抽出データとする相関性を示した。そ1982.

れらのデータから地盤表層データの抽出が可能であ10) 胡隆之，島重章：「衛星データを用いた山地斜面崩壊のる。

危 険 度 予 測」，第 41回 地 盤 工 学 研 究 発 表 会 公 演 集，

３）作成した危険度評価図と既存の地形図を比較した結2006.

果，崩壊の危険度が大きいと示された箇所は，大山の11) 胡隆之，島重章：「衛星データを用いた斜面モニタリン

山頂から沢にかけての地域に多く示された。その一グ技術と崩壊予測」，降雨時の斜面モニタリング技術

方，沢部以外の山腹斜面の崩壊の危険性は低いと示さとリアルタイム崩壊予測に関するシンポジウム発表論れた。ただし数箇所，沢部以外の山腹斜面の谷筋で危

文集，pp.37〜44，2006.

険度が中として示された地域があった。その地域は今

12) 前出 1）.

後，豪雨により斜面崩壊の発生する可能性があると

13) 前出 2）.

えられる。

14) 応用地質㈱中国支店：大山現場調査データ.

４）衛星データより得られた地盤情報は，数量化分析第Ⅱ15) 澤孝平，渡辺康二：地盤工学，森北出版，pp 199〜203，

類を適用することで，斜面崩壊の可能性をランク付け

2003.

した位置情報として，危険度ランクの表示が可能であ16) 前出 15）：地盤工学，森北出版，pp 203〜215，2003.

る。
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