解析雑誌【 Topics 】■ 杭基礎設計プログラム Pile-UK の紹介【 Technical Reports 】■ 2004 年新潟県新潟県中越地震および余震の観測記録にみられる Hanging‑wall効果■ 地震リスク・マネジメント技術を活用した地震対策の効果検証■

レーザー計測データを用いた有限要素法による洪水氾濫解析■ 自動属性判別法によるレーザ計測データの有効活用について

Journal of Analytical Engineering, Vol.16, Preface【巻頭言】

今後の景気回復に向けてエンジニアリング営業部

部長 横田 健治

バブル崩壊後リストラの嵐が吹きまくっていた一時の重苦しい建設業界にも、一昨年の後半から景気回復の風を感じるようになって来ました。期せずして失業率も 2002 年をピークに減少傾向を続けているようです。
しかしながら新聞紙上でも言われているように、まだまだ大企業を中心とした景気回復であって中小企業まで行き渡るには更に年月が掛かるようです。未だ厳しい環境におかれている各企業であっても勝ち組として残るため、この厳しい中でさえ経営的・技術的な施策（投資）を積極的に始め出したのが、ちょっと前とは違う ここ数年のトレンド だと感じております。
公共投資への依存度の高い土木系各社は、公共予算減少を背景に本格的な技術提案型営業あるいは民間市場への開拓を模索しており、一方、建築系各社はここ数年の住宅やマンションブームで息を繋いで、そして新商品・新技術の開発や合理化の為の新たな設備投資を序々に始め出しております。
バブル崩壊後長期に亘って控えてきた設備・研究投資の再開と共に、新たなＩＴ導入に関するご相談
や研究開発・新商品開発に係わる業務依頼のお話が増えてまいりました。これらの開発テーマの多くは安全性やコスト削減に係わるものが中心ですが、今後は快適性に係わる環境テーマも増えてくると予想しております。
更にここへ来て、地震防災や環境問題が改めてクローズアップされ出しており、それらに関する業務量も増える傾向になってきています。加えて、不動産投資信託（REIT）や投資ファンドで誘発される
ような新たなビジネスも数多く現れてくるなど、市場の変化には目まぐるしいものがあります。
国も 小さな政府 を打ち出し、道路公団の民営化に続き郵政民営化を始め多くの改革を実現し活性化を図ろうとしている今日、我々も市場の変化にスピーディに対応可能なフットワークの良い組織運営を心がけ、皆様のご期待に答えるべく努力して行く所存です。
今後とも何卒皆様のご支援の程お願い申し上げます。

2

Journal of Analytical Engineering, Vol.16, Contents

解析雑誌 Vol.16 2005.11 目次【巻頭言】 今後の景気回復に向けて
Topic

横田 健治

杭基礎設計プログラム Pile-UK の紹介

02
05

Technical Report■ 2004 年新潟県中越地震および余震の観測記録にみられる Hanging‑wall 効果

11司 宏俊、翠川三郎■ 地震リスク・マネジメント技術を活用した地震対策の効果検証

13（その１．基本概念）
高橋雄司■ 地震リスク・マネジメント技術を活用した地震対策の効果検証

15（その２．対象震源域および地震動）
澤飯明広、司 宏俊、高橋雄司■ 地震リスク・マネジメント技術を活用した地震対策の効果検証（その４．制震ダンパーによる工場の改修）

17

村地由子、樋口真由子■ レーザー計測データを用いた有限要素法による洪水氾濫解析

19

上野幹夫、小林一郎、山本一浩、安重晃、橋本淳也■

自動属性判別法によるレーザ計測データの有効活用について

25

山本一浩、小林一郎、上野幹夫、橋本淳也

お問い合わせはこちらへ

35

解析雑誌バックナンバーは KKE 解析ホームページでご紹介しています。
PDF 形式でダウンロードも可能ですので、是非下記アドレスにお立寄りください。

KKE は弊社 （株）構造計画研究所の略称です。

Wind-designfor Windows■地図情報(bmpファイル）の読み込み可能■2D or 3Dによる確認表示■自動メッシュ分割機能■GUI操作によるメッシュ範囲分割や追加・削除が可能■簡単な計算条件設定および出力指定■風環境評価機能による客観的評価が可能

A C- d e s i g n

for Windows■AutoCADをカスタマイズした容易な形状定義機能■自動メッシュ分割機能■高性能熱流体ソルバの搭載。流れと熱の連成計算や濃度拡散解析が可能■豊富な可視化機能。ベクトル・コンタ
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4

Journal of Analytical Engineering, Vol.16, Topic1【新商品ご紹介】

杭設計プログラム Pile-UK
杭設計プログラム「Pile‑UK」は、Microsoft Windows の環境で使用できる Windows
Application です。弊社にて今まで培ってきました杭設計のノウハウをふんだんに盛り込
み、Windows の操作性を利用したスピーディーなデータ作成を実現し、完成度の高い計算書を Microsoft Word ファイルとして生成することができます。

■ 開発コンセプト
杭設計プログラム「Pile-UK」は杭の設計が
・簡単に！
・詳細に！
・迅速に！
・経済的に！
行えるプログラムを開発コンセプトに掲げ開発いたしました。

BUILD 結果ファイルのインポート画面

・杭の自動配置
入力された軸力、地盤条件により杭の自動配置を行います。場所打ち杭の場合は鉛直支持力計
算より杭径を、既製杭の場合は鉛直支持力及び弾性支承梁による水平力計算結果より杭種・杭径・杭本数を設定します。

Pile-UK 入力画面

■ 機能概要杭設計プログラム「Pile-UK」は主に以下の機能を提供いたします。
・NTT BUILD の結果ファイルのインポート
BUILD 計算結果ファイルよりスパン配置情報、
支点反力、水平力を取得することができます。
杭の自動配置結果画面

Kozo Keikaku Engineering, Inc. 2005.11
5

・多層地盤解析による杭の断面検定

・Microsoft WORD ファイルによる計算書作成

液状化を考慮した地盤、突出杭、軟弱地盤等に計算結果は Microsoft WORD 形式ファイルを対しても杭の深度方向に詳細にモデル化し、弾性

出力します。杭の一連の設計情報が組み込まれて支承梁モデルよりも精度の高い杭の応力を求め断いるので、そのまま設計図書や他の設計図書へ組

面検定を行うことが出来ます。

み込むことが可能です。

杭配置図（計算書）

ボーリング地盤柱状図

・Microsoft Excel 等からのデータコピーペースト

データ入力フォームはテキストボックスだけでなく、表形式による入力を用意しています。

・終局強度断面検討
場所打ち杭については、終局強度の検討が可能

各軸位置での軸力、基礎重量、ボーリングデータです。終局時の応力を入力または、一次設計時のや地盤配置、杭配置などを簡単に範囲指定による係数倍した応力に対して終局断面検討を行います。

コピーペーストで入力することができます。

M-N 相関図

6

ボーリングデータの表形式入力

・バージョンアップ項目① 場所打ちコンクリート杭の鉄筋選定計算② 基礎梁の設計(オプション予定)③ 杭偏心の考慮
等杭基礎設計のためのツールとして機能拡張を予定しております。
・ 価格及び実行環境
販売価格：¥330,000.-(税込み価格 ￥346,500.-)
実行環境
対応機種

Intel Pentium 以上(Pentium 4 推奨)
搭載の PC/AT 互換機

対応 OS

Windows2000
Windows XP Professional
Windows XP Home Edition

ディスプレイ
メモリ
ディスク容量
利用ｱﾌﾟﾘｹｰｼｮﾝ

解像度 1024×768、256 色以上
256MB 以上(512MB 以上推奨)
1GB 以上の空き容量
Microsoft Word2000 以上※ 「Pile‑UK」商品のお問い合わせにつきましては、㈱ウチダデータ 建設情報システム事業部℡03‑5634‑3581（東京）℡06‑6920‑2430（大阪）宛てお願いいたします。

Kozo Keikaku Engineering, Inc. 2005.11
7

建設用構造解析システム
設計業務を広範囲でサポートする
構造解析ソフトマイダス / ジェン

日本語版リリース開始３周年およびVer7.0リリースを記念して、プロダクト初の記念セミナーを開催致します！セミナー当日は、大学の空間構造研究者様による基調講演や、大手ゼネコン・大手設計事務
所様による導入活用事例の御紹介等、様々な企画を御用意しています！
セミナー参加費は無料です。万障お繰り合わせの上、是非御参加下さい！！
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MIDAS‑IT社より、関係者および技術者を招き、MIDAS/Gen Ver7.0の新機能および構造図作成
オプションの御紹介やMIDAS/Genの今後のビジョン等を御紹介頂きます。当日は、展示コーナー等も設け、新機能のデモンストレーション環境も準備致します。
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Ver7 0の新機能：構造図作成オプシ

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床板の応力コンター

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8

流れが見える！ 温度が見える！ 大気質が見える！

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環境影響評価シミュレーション・
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切土・盛土に伴う風環境評価

橋脚周辺の流況評価

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Kozo Keikaku Engineering, Inc. 2005.11
9

建築構造物の耐震解析プログラム

RESP

シリーズ

建築構造の高性能化を支援し続ける構造解析プログラム

Bird-21構造基本検討プログラム（許容応力度法計算、概算数量計算、3次元CG）
Ver.UPRESP-FRESP-F3D

RESP-F3２次元フレーム
弾塑性解析プログラム

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動的弾塑性解析プログラム

３次元フレーム静的弾塑性解析
プログラム（限界耐力計算機能付）

Ver.UP

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開発中

RESP-F3T

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３次元フレーム
上下動解析プログラム

RC造の靭性保証型
耐震設計検討プログラム
Ver.UPRESP-QDM
復元力特性モデル化プログラム
Ver.UP
STAN／３D

RESP-M３

Resp M+

RESP-M/Ⅱ

建築構造物の疑似立体弾塑性
解析プログラム

特殊制震建物の弾塑性解析プログラム

建築構造物の
弾塑性解析プログラム

Ver.UP

Ver.UP

剛性マトリクス

３次元任意形状
構造解析プログラム

Ver.UPRESP-S
地盤-杭-建物系の地震応答解析プログラム

RESP最新情報・Bird-21
・RESP-F3D
・RESP-F3・ULT-DSより使いやすく信頼性向上、ネットワークライセンスにも対応
待望の基礎免震、粘性・粘弾性・流体制振装置に対応
杭-建物一体荷重増分解析、最新手法モードアダプティブに対応
都市基盤整備公団超高層RC造建物設計指針に対応

Ver.UPRESPシリーズ適用事例
・超高層・高層RC建築の地震応答解析
・免震建築、超高層免震建築解析
・各種制震構造解析（曲げせん断分離型制振要素）
・不整形構造のねじれ応答解析
・非剛床構造の静的動的解析
・高層建築、免震建築の地盤-杭連成解析
・長大構造物の位相差入力解析
・大スパン構造物の上下動水平動同時入力解析
・高層建築の風応答解析
・建築構造物の機械振動、交通振動、歩行振動解析● 短時間で構造基本検討・数量計算が可能なBird-21が大好評、体験セミナーを定期開催中 ●実績豊富なRESPシリーズを1ヶ月単位でレンタル利用いただけます。 また、解析業務の受託も承っております。
株式会社構造計画研究所〒164-0012 東京都中野区本町4 - 38 - 13 エンジニアリング営業部
RESP Home page : http://www.kke.co.jp/resp/

http://www.kke.co.jp

10

TEL : (03)5342-1136

E-mail : kaiseki@kke.co.jp※このパンフレットの記載内容は2005年11月現在のものです。※本製品・サービスの内容の条件は、改善のために予告無く変更することがあります。
※構造計画研究所、構造計画研究所ロゴは、株式会社構造計画研究所の登録商標です。 ※記載されている会社名や製品名は、各社の商標または登録商標です。

Journal of Analytical Engineering, Vol.16, Technical Report 1

2004 年新潟県中越地震および余震の観測記録にみられる Hanging‑wall 効果
司宏俊 1)、翠川三郎 2)
1) 株式会社構造計画研究所
2) 東京工業大学

１．はじめに2004 年新潟県中越地震において、震源近傍では水平最大加速度が 1G を越す強震記録が数地点において記録され、これらの値が既往の距離減衰式からの値よりも大きく上回っていることが指摘されている。その原因は、観測点が逆断層の上盤にあり
Hanging-wall 効果が現れたことが指摘されているが、詳細な検討はなされていない。本研究では、新潟県中越地震の本震（Mj6.8）と最大余震（Mj6.5）の際に観測された最大加速度、最大速度の距離減衰特性を検討した上、Hanging-wall 効果の影響を定量的に分析することを目的とした。
２．データ
検討に用いた断層モデルは、本震について堀川(2004)、最大余震について纐纈・ほか（2004）によるものとし、地震のタイプを地殻内、地震規模を示
すモーメントマグニチュード Mw を本震で 6.6、最大余震で 6.3 とした。
用いた強震記録は、(独)防災科学技術研究所による K-NET、KiK-net、気象庁及び新潟県などの自治体による震度観測ネットワーク、国土交通省、JR 及び日本道路公団などにより観測・公表されているものである。これらのデータのうち、デジタル記録が公表されている場合、加速度波形に 0.1〜
10Hz のバンドパスフィルターを施し、地表における最大加速度の値を求めた。地盤情報の得られている地点について加速度波形を積分して硬質地盤上の最大速度の値を求めた。デジタル記録が入手されていない場合、公表されている最大振幅値のうち最大加速度のみ用いた。

加速度、最大速度ともに、観測記録と距離減衰式による値とおおむね一致しているが、距離 10km〜20km において、距離減衰式の＋1σよりも大幅に上回る記録が見られた。同様な傾向が最大余震の記録にも見られた。
ここで、Abrahamson and Somerville (1996)と同様に、本震、余震で得られた上盤（Hanging-wall）と下盤（Foot wall）の記録と距離減衰式の残差を計算し、残差と距離の関係をそれぞれ図２、図３にプロットしてみた。これらの図に、上盤側の記録について正の距離、下盤の記録について負の距離を用いた。また、図には 5km ごとの残差平均値を■で示し、その標準偏差をエラーバーで示している。図にAbrahamson and Somerville(1996)及び司・翠川(2005)
による補正関数を併記している。図２に示す残差平均値から、上盤側の残差は下盤側より大きく、その値は、距離が 3km 付近では小さいが、距離とともに増加し、15km 付近で最大の約 3 倍の値を示し、20km 付近から小さくなる。図３に示す最大速度の残差が同様な傾向を示している。これらの結果はHanging-wall 効果による影響を強く示唆したものと思われる。図から、Abrahamson and Somerville(1996)の補正関数は Hanging-wall 効果を過小評価している傾向にあることが分かる。今後、さらに解析
データを増やして、適切な補正関数を作成する必要があると思われる。
謝辞：使用した強震記録と地盤情報は独立行政法人防災科学研究所の KiK-net、K-NET、気象庁、新潟県、福島県、群馬県、埼玉県、長野県による震度観測ﾈｯﾄﾜｰｸ､国土交通省､JR、日本道路公団によるものです。関係者各位に篤くお礼申し上げます。

３．解析結果図１に本震の最大加速度、最大速度と距離の関係を示す。同図に司・翠川(1999)の距離減衰式による予測値を 200km まで示されている。図から、最大
Kozo Keikaku Engineering, Inc. 2005.11
11

NilimJH
JR101

P.G.V ( cm/s )-40-30 -20 -10
0
10
20
30
40
Fault distance (in k m , minus means foot wall data)

100

101
102
Fault distance ( k m )図１

本震地震動距離減衰特性

103

最大加速度の残差と距離の関係

M ain shock
After shock

Foot wall

Hanging wall

M ain shock
After shock

0.5
0.0
Si and Midorikawa(2005, PGA)
Abrahamson and Somerville (1996, PGA)
Average of the bias in this study

-0.5

-40

-30 -20 -10
0
10
20
30
40
Fault distance (in k m , minus means foot wall data)

図３
Mw = 6.6
Crustal
Si and Midorikawa(1999)+/-σ=0.23

50

1.0

-1.0
-50

100

M ain shock
After shock

Si and Midorikawa(2005)
Abrahamson and Somerville (1996)
Average of the bias in this study

-0.5

図２

101

Hanging wall

0.0

Mw = 6.6
Crustal
Si and Midorikawa(1999)+/-σ=0.27
K-NET
KiK-netIntensity meter
JH
JR

Foot wall

0.5

-1.0
-50

102

12

M ain shock
After shock

Residual( log( PGVobs/PGVsm 1999 )P.G.A ( cm/s2 )

102

1.0
Residual( log( PGAobs/PGAsm 1999 )K-NET
KiK-netIntensity meter103

最大速度の残差と距離の関係

50

Journal of Analytical Engineering, Vol.16, Technical Report 2

地震リスク・マネジメント技術を活用した地震対策の効果検証（その１．基本概念）

高橋 雄司 1）
1) 独立行政法人建築研究所
１．はじめに強度／靭性の向上、制振（震）、免震などの優れた地震対策技術を普及させるためには、それらに投資することのメリットを建物所有者に説明する必要がある。
Takahashi et al.は、建物所有者を地震対策に誘導することを目的とする、地震リスク･マネジメント手法を提案
した 1)。この手法では、地震リスクを算出する際に、関連研究分野（地震学 2）、地盤工学、構造工学など）の最新の知見を最大限に導入できるため、建物所有者に合理的な判断材料を提供できる。
この地震リスク・マネジメント手法を実用的な技術にするためには、新築および既存の各種建物を対象として、多くの事例研究を実施しておく必要がある。特に、地震調査委員会 2)により地震危険度が高いと発表されている地域に
おいては、建物の地震対策の普及が急務である。このためにも、地震危険度の高い地域において、地震対策の効果を検証した事例を蓄積しておくことが有効である。

定問題と定義する。各設計案の将来の損失は確定的には予測できず、図 1 右のようなリスク（損失の確率密度関数）3)で表わされる。
設計案として例えば、基準法通りの設計、構造体の強度／靭性の向上、制振（震）、免震などが挙げられる。構造設計だけではなく、地震保険保険への加入／
地震デリバティブの購入、リスクの保有／証券化、事後対応も設計案としてとらえることが出来る。
地震リスク・マネジメントでは、以上の設計に関わる初期費用だけに注目するのではなく、建物の供用期間を通しての総出費（LCC）を地震リスクとし、それに基づいて設計案を選ぶことが合理的である。考慮すべき LCC は、初期費用と供用期間中に発生する地震による損傷費用の総和で表わすことができる。
地震リスク

設計案

R1

a1

損失
E[損失]

そこで本研究では、新築および既存の各種建物を対象として、先述の地震リスク・マネジメント手法 1)の適用事例を作成する。建物の建設地点は、地震調査委員会・長期評
価部会により発生確率が高いと発表されている宮城県沖地震（30 年以内 99％）および南海地震（同 40％）を考慮
して、仙台市および高知市と仮定する。各事例においては、
強度／靭性の向上、制振（震）、免震などへの初期投資により LCC を低減できるかを検討する。
本稿（その 1）では、本研究で用いる地震リスク・マネ
ジメント手法を概説する。（その 2）では、対象とする宮城県沖地震および南海地震の震源域、地震活動、地震波について記す。（その 3）から（その 6）では宮城県沖地震を対象とする事例研究、（その 7）から（その 11）では南海地震を対象とする事例研究を示す。筆者らにより構成される「地震リスク・マネジメント研究会」は、実用化された地
震リスク・マネジメント技術を活用して、地震対策の普及を目的とする一般市民向けの防災セミナーを開催した。本稿の（その 12）では、そのセミナーについて報告する。
２．地震リスク･マネジメント手法の概要 1)
２−１．定義地震リスク・マネジメントを、図 1 のように幾つかの設計案の中から建物所有者にとって最適な案を選ぶ、意思決

Ri

ai

損失
E[損失]

RN

aN

損失
E[損失]

図 1 地震リスク･マネジメントにおける意思決定樹木
２−２．ライフサイクル･コストの定式化
図 1 右の各設計案の LCC は確定値としては予測できな
いが、最小期待損失基準 4)に従うと、LCC の期待値（平均値）が最小となるものを最適設計案として選ぶことができる。ある設計案の期待 LCC は(1)式のように定式化される
1)。
E[CL ] = CI +t 0 + t life

∑ ∑ E[C (m )] ∫ Q ∑ f (t , m W > t )dt
K

all sources j =1

t −t0

D

j

t0

∞

n =1

Wn

j

1

0

(1)式
ここで、E[・]は確率変数・の期待値、CL は LCC、CI は初

Kozo Keikaku Engineering, Inc. 2005.1113

期費用、CD(mj)はマグニチュード mj の地震に対する損傷費用、t0 は建物の開始時間、tlife は建物の供用期間、Q =1/(1+d)は金利係数、d は利子率、fWn(t,mj|W1>t0)はマグニ
チュード mj の地震について、最後の地震から t0 の間に地震が起きていないという条件のもとで、n 番目の地震発生
時刻の確率密度関数、all sources は考慮される全ての震源域を指す。(2)式は、地震の発生を更新過程のひとつである
ポアソン過程とした場合の特殊解である 1)。
E [C L ] = CI +K
Q life − 1× ∑ ∑ ν ( m j ) ⋅ E CD ( m j )ln Q
all sources j =1t[

] for Q ≠ 1

簡易法

詳細法

超詳細法

建物全体の C D （m ｊ ）建物全体の C D （m ｊ ）建物全体の C D （m ｊ ）層ごとの損傷費用

部材ごとの損傷費用

Capacity Spectrum法による応答予測
多質点系の応答解析
地盤−建物系のFEM解析
スペクトル×地盤の増幅

SHAKEによる地盤増幅解析

基盤面の応答スペクトル

基盤面の地震動 （時刻歴）

基盤面の地震動 （時刻歴）

距離減衰式

統計的グリーン関数法

ハイブリッド･グリーン関数法(2a)式

E[CL ] = CI + tlife ×∑ ∑ν (m ) ⋅ E[C (m )]
K

j

D

j

for Q = 1

all sources j =1(2b)式

図 3 CD（mj）を算出するためのシミュレーション・モデルの例
２−３．既往の定式化との違い
LCC の算出式は、Ang & De Leon の(3)式 5)で代表されここで、ν(mj)はポアソン・モデルを仮定した際の、マグニ
チュード mj の地震の単位時間あたりの発生率である。
(1)式および(2)式中の CD(mj)は、図 2 に示す断層破壊及び弾性波の伝播、表層地盤の増幅、建物の応答、損傷費用発生までの全てのプロセスを、関連する研究分野（地震学、地盤工学、構造工学など）で開発されたモデルを用いてシ
ミュレーションすることで算出できる。ただし、図 2 に示す全ての事象は不確定性を含むので、モンテカルロ・シミュレーションにより期待値 E[CD(mj)]を求める。

地表
表層地盤

工学基盤

mj
震源域

図 2 断層破壊から損傷費用発生までのプロセス
各サンプルの CD（mj）を求める際には、理論上、如何なるモデルでも用いることができる。しかしながら実用上は、顧客（建物所有者など）の要望に応じたメニューを予め用意しておくことが現実的である。図 3 には、現時点で想定されるメニューの一例を示す。ここに示したメニュー
はあくまでも現時点での一例なので、顧客からのニーズや各分野におけるシミュレーション技術の進歩に応じて、随時、柔軟に更新されるべきである。

14

る。PEER（Cornell & Krawinkler）による年期待損失 6)は、(3)式の∑以降と同じである。

E [C L ] = C I +Q life − 1 K∑ ν ( y j ) E CD ( y j )ln Q j =1
t

[

]
(3)式

(1)式および(2)式では変数が m（j マグニチュード）であ：PGA、PGV、るのに対して、既往(3)式では y（地震動強さ
j震度など）となっている。このため既往(3)式では、地震動
強さ以外の情報が消去される。一方で、(1)式および(2)式の場合、CD(mj)を算出する際には、図 2 に示す断層破壊か
ら損傷費用発生までの一連の現象を「順方向」にシミュレーションできる。特に、物理現象に基づく最新の地震動作
成手法 2)を直接的に利用できる。
また、建物位置での地震動強さ（PGA、PGV、震度など）の発生に関しては、物理的に明快な確率モデルを設定することが困難である。このため既往(3)式では、便宜的に、
ポアソン過程としている。これに対して(1)式では、断層破壊発生の確率モデルとして、任意の更新モデル（物理現象に基づく BPT モデル 2）など）を導入できる。
【参考文献】
1) Takahashi, Y., Der Kiureghian, A. and Ang, A.H‑S.,
Earthquake Engineering & Structural Dynamics, Vol.
33, pp. 859‑880, 2004
投稿・査読中2) 地震調査委員会 HP、http://www.jishin.go.jp/main/3) 日本工業標準調査会「JIS Q 2001 リスクマネジメン
トシステム構築のための指針」日本規格協会、2001.5
4) A. Ang and W. H. Tang（訳：伊藤学・亀田弘行・黒田
勝彦・藤野陽三）「土木・建築のための確率・統計の応用」丸善、1988.1
5) Cornell C.A. and Krawinkler H.,
Progress andchallenges in seismic performance assessment ,PEER Center News, Vol. 3, No. 2, pp.1‑3, 2000.

Journal of Analytical Engineering, Vol.16, Technical Report 3

地震リスク・マネジメント技術を活用した地震対策の効果検証（その２．対象震源域および地震動）
澤飯 明広１）、司 宏俊１）、高橋 雄司 2）
1)2)
１．はじめに本稿（その 2）では、（その 3）から（その 11）に示す事例研究で対象とする震源域、その地震活動および地震動について記す。第 2 章は宮城県沖地震（M7.5 前後、30 年以内の発生確率 99％）1)、第 3 章は南海地震（M8.4 前後、30 年以内の発生確率 40％）1)である。
詳細については、文献 2)を参照されたい。
２．宮城県沖地震
２−１．震源域および地震活動
本稿（その 3）から（その 6）の事例研究では、建物の位置を図 1 中★2（宮城県仙台市）とする。震源域は、宮城県沖地震を含む M5.5〜7.5 程度の地震発生が予想される区域（図 1 中の□）とする｡地震カタログおよび地震調査委員会長期評価部会の報告書 1)を参考に、時間とマグニ
チュードの関係を示したものが図 2(a)である。図 2(b)は、各マグニチュード（m1 = 5.5、m2 = 6.5、m3 = 7.5）の年発生率を計算したものである。宮城県沖地震（m3 ＝ 7.5）の発生を BPT モデル（μ＝37.1 年、α＝0.177、t0 = 27
年）1)とすると、その発生率は図 3 のようになる。

株式会社構造計画研究所
独立行政法人建築研究所って作成した。断層パラメータや地下構造などは、地震調査委員会強震動評価部会で用いられたもの 1)に基づいて決めた。震源域内に断層の位置、断層面内に破壊開始点位置、
アスペリティ位置をランダムに設定した。地震基盤から地表面までの地盤応答解析は、SHAKE によって行った。その際、水平成層地盤モデルにおける層厚、密度、S 波速度にばらつきを与えて設定した。
マグニチュード
8.5

ν (m )

8
7.5

1.5

7
6.5

1.260

1.0

6

0.330

0.5

5.5
5
4.5
1750

西暦
1800

1850

1900

1950

2000

0.027
0

5.5

6.5

m

7.5

(a) 時間−マグニチュード (b) マグニチュード−年発生率
図 2 対象震源域の地震活動
∞

∑f
0.07

n =1

Wn

( t , 7.5 W1 > t 0 )0.06 ポアソンモデル
0.05(1/37.1)

0.04
0.03
0.02
0.01
0
0
1978

20 27
1998

40
2018

60 t （年）2038 西暦

図 3 BPT モデルの地震発生率（m3 = 7.5）

図 1 建物位置（★2）、震源域（□）および歴史地震（○）
２−２．地震動
本稿（その 3）から（その 6）の事例研究において、（その 1）の(1)式中の E[CD(mj)]を求める。ここでは、断層破壊から損傷費用発生までの一連の事象を、（その 1）の図 3に示した「詳細法」でシミュレーションする。対象震源域における m1 = 5.5、m2 = 6.5、m3 = 7.5 の地震に対して、それぞれ 100 サンプルのモンテカルロ･シミュレーションを行い、各サンプルの損傷費用 CD(mj)の期待値としてE[CD(mj)]を求める。
地震基盤上の地震動波形は統計的グリーン関数法によ

図 4 は、m1 = 5.5 の地震に対する地表面の地震動波形
100 サンプルのうち PGA が最小および最大となるサンプルである。図 5 は、宮城県沖地震（m3 = 7.5）に対する結果である。図 6 は、地震動波形 100 サンプルの加速度応答
スペクトルの統計値である。
以上の図より、m1 = 5.5 の場合、断層面が小さく、建物位置から断層までの距離が遠い場合もあることから、最大・最小の地震動波形が大きく異なる。また、地震規模が小さいため、比較的短周期成分が卓越する。m2 = 7.5 の場
合、断層面が大きく距離の範囲が比較的小さいが、断層破壊伝播効果などの影響より、この場合でも、最小・最大の地震動波形に大きな差がみられた。また、地震規模が大きく地盤の非線形挙動が現れることもあるため、周期 0.5 秒〜1.0 秒程度にも大きな振幅が生じている。

Kozo Keikaku Engineering, Inc. 2005.11
15∞

acc./g∑ f n ( t , 8.0 W1 > t )acc./g

0.04
0.02

0.025

0.02

0
0
-0.02

5

10

15

t(s)

0

20

0

5

10

15

0.02

t(s) 20

-0.02

-0.04

-0.04

0.70

0.35

0.35

0
0
-0.35

10

20

t(s)

0

30

0.005
0

0

10

20

t(s)

-0.35

-0.70

0
1946

30

-0.70

Sa/g

Sa/g

2.5
平均
平均±標準偏差
最大・最小

0.10
0.08

平均
平均±標準偏差
最大・最小

2.0
1.5

0.06

1.0

0.04
0.02

0.5

T(s)

0
0

1

2

3

0

4

T(s)
0

1

2

30
1976

60
2006

120 t （年）2066 西暦902036

図 9 BPT モデルの地震発生率（m3 = 8.0）(a) PGA が最小(b) PGA が最大
図 5 地表面における地震動波形（m3 = 7.5）
0.12

ポアソンモデル(1/90.1)

0.01

acc./g

0.70

n =1

0.015

(a) PGA が最小(b) PGA が最大
図 4 地表面における地震動波形（m1 = 5.5）
acc./g

0

W

0.04

3

4

(a) m1 = 5.5(b) m3 = 7.5
図 6 地表面における加速度応答スペクトル３．南海地震３−１．震源域および地震活動
本稿（その 7）から（その 11）の事例研究では、建物の位置を図 7 中★2（高知県高知市）とする。震源域は、予想される南海地震の断層面を含む区域（図 7 中の□）とする｡図 8 は、震源域の地震活動である。南海地震（m3 ＝ 8.0）の発生を BPT モデル（μ＝90.1 年、α＝0.22、t0 = 59 年）1)とすると、その発生率は図 9 のようになる。

３−２．地震動
2-2 節の宮城県沖地震の場合と同様に、m1 = 6.0、m2 =7.0、m3 = 8.0 の地震に対して、断層面位置、断層面内に
アスペリティ、破壊開始点の位置、及び地盤物性値にばらつきを与えて、各 100 サンプルの地震動波形を作成した。
図 10 は、m1 = 6.0 の断層破壊に対する地表面の地震動
波形 100 サンプルのうち PGA が最小および最大となるものである。図 11 は、南海地震（m3 = 8.0）に対する結果である。図 12 は、地震動波形 100 サンプルの加速度応答
スペクトルの統計値である。以上の図より、宮城県沖地震と同様の傾向が確認できる。
acc./gacc./g

0.80

0.80

0.40

0.40

0
0
-0.40

50

100

0

150

t(s)

0

50

100

t(s)

-0.40

-0.80

-0.80

(a) PGA が最小(b) PGA が最大
図 10 地表面における地震動波形（m1 = 6.0）
acc./g
0.04

0.04

0.02

0.02

0
0
-0.02

5

10

15

20

t(s)

0

25

acc./g

0

5

10

15

-0.02

-0.04

20

t(s)

-0.04

(a) PGA が最小(b) PGA が最大
図 11 地表面における地震動波形（m3 = 8.0）
Sa/g

Sa/g

3.0

0.12
平均
平均±標準偏差
最大・最小

0.10
0.08

平均
平均±標準偏差
最大・最小

2.0

0.06
0.04

図 7 建物位置（★2）、震源域（□）および歴史地震（○）

1.0

0.02

T(s)

0

9

0

マグニチュード

8.5
8

0.4

7.5

0.3

7

0.2

6
5.5

西暦 0

5
1500

1600

1700

1800

1900

2000

0.030
6.0

7.0

0.011

m

8.0

(a) 時間−マグニチュード (b) マグニチュード−年発生率
図 8 対象震源域の地震活動

16

2

3

4

0

0

1

2

3

4

0.330

6.5
0.1

1

(a) m1 = 6.0(b) m3 = 8.0
図 12 地表面における加速度応答スペクトルν (m )

150【参考文献】
6) 地震調査委員会 HP、http://www.jishin.go.jp/main/7) 地震リスク･マネジメント研究会「地震対策の普及を目的とした地震リスク･マネジメント技術の実用化」建築
研究資料、独立行政法人建築研究所（準備中）25

Journal of Analytical Engineering, Vol.16, Technical Report 4

地震リスク・マネジメント技術を活用した地震対策の効果検証（その４．制震ダンパーによる工場の改修）
村地由子 1）、樋口真由子 1）
1)
１．建物概要規模･用途： 地下 2 階建て･某製造メーカ工場（図 1）
構造：

鉄骨造

X 方向：ラーメン構造、6 スパン
Y 方向：ラーメン構造、2 スパン

延べ床面積：2,856 ㎡
2.1 億円位置：

宮城県仙台市を仮定（（その 2）図 1）

制震装置：

ODB システム用オイルダンパ

制震費用：２−２．解析結果
2-1 節の解析モデルに対し、（その 2）の 2-2 節に示した地震波を入力とする地震応答解析を行った。
建物モデルの力学特性にばらつきを与えて、各マグニチュード（m1 = 5.5、m2 = 6.5、

m3 = 7.5）に対して、100 サンプルのモンテカルロ･シミュレ

新築費用：

最大減衰力

株式会社構造計画研究所ーションを行った。図 4 に、全サンプルの最大層間変形角を示す。

25ton タイプ、100ton タイプ

(層)
3

(層)
3

(層)
3

(層)
3

2

2

2

2

1

1

1

1

0.16 億円（建物新築費用の約 7.6％）

0

0
0

0.001

0.002

0

（既存）

図 1 対象建物の外観

図 2 制震ダンパー

２．建物の地震応答

0

0

0.003
(rad)

0.001

0.002

0.003
(rad)

0

（改修後）

0.001

0.002

0

0.003
(rad)

（既存）

0.001

0.002

0.003
(rad)

（改修後）

(a) m1=5.5 の地震に対する最大層間変形角
(層)
3

(層)
3

(層)
3

(層)
3

2

2

2

2

1

1

1

1

２−１．解析モデル
X 方向、Y 方向とも図 3 に示す 2 質点直列せん断系モデル
を用い、弾塑性・時刻歴地震応答解析を行う。
0

0
0

1F

0.02

0.03
(rad)

0
0

0.01

（既存）

RF
2F

0.01

0.02

0.03
(rad)

0
0

（改修後）

0.01

0.02

0.03
(rad)

0

（既存）

0.01

0.02

0.03
(rad)

（改修後）

(b) m2=6.5 の地震に対する最大層間変形角
25t ダンパー（4 台分）

(層)
3

(層)
3

(層)
3

(層)
3

2

2

2

2

1

1

1

1

100t ダンパー（4 台分）

図 3 解析モデル（左：既存建物、右：改修後）
0

0
0・ 各層の復元力特性：標準型トリリニアモデル
・ 減衰：2％（瞬間剛性比例型の粘性減衰）
・ 力学特性のばらつき（COV）：重量 12％、剛性 30％、耐

0.02

0.04

0.06
(rad)

0
0

0.02

（既存）

0.04

（改修後）

0.06
(rad)

0
0

0.02

0.04

（既存）

0.06
(rad)

0

0.02

0.04

0.06
(rad)

（改修後）

(c) m3=7.5 の地震に対する最大層間変形角
図 4 各マグニチュードに対する最大層間変形角

力 25％、減衰 65％1)（全層で同じ正規乱数）
３．損傷費用の発生
３−１．損傷費用モデル

Kozo Keikaku Engineering, Inc. 2005.11
17期待値 E[CD](mj)（億円）

2-2 節の地震応答解析結果から、各サンプルの損傷費用

0.7

0.64

CD(mj)を算定する。損傷費用 CD(mj)は、工場の管理者が負担0.6

する費用として、建物および収容物の修理／再調達費用、収0.5

益損失、解体撤去費の合計とする。

0.4

建物の修理／再調達費用を求めるためには、建物を構造部

0.3材、非構造変形依存部材、非構造加速度依存部材に分類し、

0.18
0.2

それぞれ層間変形角、層間変形角、床加速度を横軸とするフラジリティ曲線を用いて、損傷費用を計算する。構造部材お

0.1

0.00

m

0.00

0.00

よび非構造部材のフラジリティ曲線は、それぞれ、文献 1)を

0

0.00

7.5
6.5
5.5

参考に設定した。

既存
改修後

図 6 各マグニチュードに対する損傷費用の期待値

収容物の修理／再調達費用は、床加速度を横軸とするフラジリティ曲線 1)によって、各階ごとに計算する。
収益損失は、一日あたりの収益と機能損失日数の積として計算する。復旧日数および機能損失日数は、同じく文献 1)の４．ライフサイクル・コスト評価
地震の発生確率について、①すべての地震の発生をポアソ
ン・モデルとした場合、②宮城県沖地震（m3 = 7.5）の発生のモデルによって計算する。

みを BPT モデルとした場合の 2 ケース設定し、（その 2）の図
３−２．解析結果
3-1 節の損傷費用モデルを用いて計算された、全サンプルの損傷費用を図 5 に示す。図 5.(a)は、地震規模が小さいため損傷費用はダンパーの有無に関わらず 0 であるが、図 5.(b)および(c)では、それぞれダンパーを設置することで損傷費用を軽減できることが確認できる｡これは、図 4 で示したとおり、制震補強することで上部構造の変形を軽減できることから、その結果として損傷費用が軽減されたものである。この
結果から、マグニチュード毎に、100 サンプルの損傷費用の期待値として E[CD(mj)]を算出した（図 6）。
損傷費用（億円）

損傷費用（億円）

0.1

0.1

E[CD(mj)]を代入し、既存モデルおよび改修モデルの期待 LCCを算出した。
図 7 からは、既存および改修モデルの期待 LCC は、ポアソン･モデルの場合 12.9 年間で、BPT モデルを用いた場合 7.6
年間で交差することがわかる。本工場の供用期間を残り約 20年間と想定すると、ダンパーの設置により、その投資に充分見合った効果が得られることが検証できた。
本事例研究の詳細については、文献 2)を参照されたい。
期待値ライフサイクル・コスト E[CL]（億円）
5
4

収益の損失
建物の修理/再調達費用

0.05

既存
12.9年

3

収容物の修理/再調達価格

0.05

2(b)および図 3 の発生率を(1)式に代入する。さらに、図 6 の改修後

2

既存-改修後=0.088億円

1
0

0

1

サンプル番号

100

1

（既存）

サンプル番号

100

0
0

（改修後）

10

20

30

40

50

60

(a)ポアソン・モデルのみの場合(a) m1=5.5 の地震に対する損傷費用
損傷費用（億円）

損傷費用（億円）

5

0.1

0.1

4

既存

7.6年

3
0.05

0.05

0
サンプル番号

100

1

（既存）

サンプル番号100（改修後）損傷費用（億円）

損傷費用（億円）

3.0

3.0

2.0

2.0

1.0

1.0

サンプル番号

（既存）

100

1

サンプル番号（改修後）(c) m3=7.5 の地震に対する損傷費用
図 5 各マグニチュードに対する損傷費用

18

10

20

30

40

50

60

供用期間 tlife（年）(b)BPT モデルを使用した場合
図 7 建物供用期間―期待 LCC

0.0
1

0
0

(b) m2=6.5 の地震に対する損傷費用

0.0

既存-改修後=0.28億円

1

0
1

改修後

2

100

【参考文献】
8) Federal Emergency Management Agency, HAZUS99
technical manual, 1999.
9) 地震リスク･マネジメント研究会「地震対策の普及を目的とした地震リスク･マネジメント技術の実用化」建築研究
資料、独立行政法人建築研究所（準備中）Journal of Analytical Engineering, Vol.16, Technical Report 5

レーザー計測データを用いた有限要素法による洪水氾濫解析
Flood Analysis by Finite Elemental Method using Laser Measurement Data

上野幹夫 1)・小林一郎 2)・山本一浩 3)・安重晃 1)・橋本淳也 4)
1)
2)
3)
4)

株式会社構造計画研究所
熊本大学工学部環境システム工学科
国土交通省 福井河川国道事務所
八代工業高等専門学校土木建築工学科

抄録：本研究では，レーザー計測データと建物形状データを自動加工し，都市部の洪水氾濫解析モデルを作成した．
この手法で解析モデル作成がどの程度軽減されるかを検討した．解析モデルは建物平面形状を表現できる三角形メッ
シュとし，解析計算は有限要素法を採用した．
さらに 2004 年７月に起きた福井県足羽川の洪水氾濫の実測値と解析結果の比較を行うことで解析および解析モデルの有効性を考察した．
析モデルを作成する方法について述べる．さらに，この解

１．序論
近年多発する大規模な災害に対し，国や地方自治体はハ析モデルを用いて，2004 年７月に起きた福井県足羽川の洪

ザードマップの整備や防災対策関連の施策を盛んに進め

水氾濫災害を対象に実測値と解析結果の比較を行い，レーている．河川においては氾濫状況や浸水規模を示す河川ハ

ザー計測データから得られた洪水氾濫解析モデルの有用

ザードマップが行政機関から出されており，今後，その整性について検討した．

備対象は中小河川まで広げられる方針である．国交省においても｢豪雨災害緊急対策アクションプラン｣に沿った施

２．レーザー計測データ策を進めており，これに対してより精度の高い災害関連情

航空レーザー計測は，航空機に搭載したレーザースキャ

報の数値を早急にまとめる必要があると考えられ，今後まナによって位置情報を取得するもので，広範囲にわたって，すます洪水氾濫解析は重要になると予測される．

緯度，経度，標高をデジタルデータとして取得することが従来の洪水氾濫解析においては，格子状に要素を分割し， 可能である．
建物等の分布状況から粗度係数を要素に割り当てて計算

このレーザー計測データは計測点数が多く，そのまま洪していたため，建物形状を正確に考慮できなかった．しか水氾濫解析モデルに適用することは計算負荷の増大の原しながら，氾濫解析の対象となる都市部の多くは，平地で因となる．そのため，計測点を選別する必要がある．また，あり，建物などの地物が多いため，氾濫流に大きく影響す洪水氾濫解析では，建物の平面形状の把握と建物の内側点

る．そのため近年では，三角形要素（非構造格子モデル）を除去する必要があるため，計測点が地面か建物か区別しで氾濫解析を行った研究もされており，建物形状を考慮しなければならない．

1)

計測点を地面と地物を分離する方法には，著者らが考案．しかし，平面図（紙・図面データ）から解析用の三角

した自動属性判別法を用いた 6)．これにより地面標高を記

形要素を作成するには手間が掛かることと，それを作成すした XYZ の点群データ（csv 形式）と地面と建物の境界をるための測量結果の収集も容易ではないこと，三角形要素

記した建物平面形状線データ（dxf 形式）を作成した．点が作成されても三角形の形状によっては解析結果が安定

群データは，各メッシュに含まれる計測点の平均座標で表4)し，これを加工点群データという．メッシュ間隔によってたモデルで洪水氾濫解析を行うことも可能となってきた−3)

せず，良好な結果が得られないことが問題視されてきた−5)．

計算負荷を変更できる．建物形状データは，閉領域のポリ

そこで，本研究では，航空レーザー計測の計測密度や計

ゴンデータになっている．

測精度が向上したことに着目した．レーザー計測によって得られる 3 次元座標データを用い，氾濫解析で使用するモ

メッシュ間隔 5m の時の加工点群データと建物形状デー
タを表示したものを図―１に示す．

デル（地形・地物データ）を作成することで，上述の問題を解決できるのではないかと考えた．高密度・広範囲の計
測ポイントから容易に三角形要素を作成し，安定した解析
結果を得ることが可能であると考えた．
本稿では，レーザー計測データの自動加工により氾濫解

３．解析モデル作成
ここでは構造物を考慮した有限要素法による洪水氾濫
解析を行うため，加工点群データと建物形状データから三角形要素を作成する．

Kozo Keikaku Engineering, Inc. 2005.11
19

三角形要素を作成する前処理として，点群データの加除， =7.5ｍ，10m モデル=15.0ｍ）．
建物形状点の高さ設定を自動処理できるプログラムを開発した．三角形要素作成は市販ソフトの LandDesktop3

物のｃ）建物付近の点削除
図−４に示すような建物付近に点データが存在すると，（autodesk 社，以下 LDT3）を活用することで解析モデ
ルの作成時間短縮を図った．採用の理由を以下に示す．
・点群データから自動で三角形を作成する機能がある
・ｄｘｆファイルの読み込みが可能である・境界線内部に三角形を作成しない機能がある
・LandXML 出力が可能である（LandXML のフォーマット形式が，解析モデルの節
点・要素のフォーマットと同一）・プログラム開発環境が充実し，開発実績がある(i)処理前(ii)処理後

図−２ a)建物形状線の微小距離点削除(１）点群データの加除
一般に有限要素解析では正方形や正三角形など要素辺の長さが均等であるほど，精度・安定性ともに優れた計算結果が得られるが，極端に偏平率の高い（細長い）要素が存在すると，解析の不安定性や精度の悪化を招く．そのため，細長い要素を作成しないよう，以下 a)〜c)の処理を施した．

−：建物形状線・：加工点データ(i)処理前(ii)処理後

図−３ b)建物形状線に点追加

図−１ 5m 加工点群データと建物形状データａ）建物形状の微小距離点削除
図−２に示すような微小距離点が存在すると細長い三角形が作成される．この場合，設定値距離以下の微小点を削除することで辺長が均等な三角形が作成される．設定値は，メッシュ間隔の 10％で行った（5m モデル=0.5ｍ，10m モ
デル=1.0ｍ）．
ｂ）建物形状線に点追加
図−３に示すような建物形状の構成点間隔が長い場合も細長い三角形が作成される．この場合，建物形状線上に等間隔の点を追加することにより辺長が均等な三角形が作成される．点追加の計算方法は，等間隔設定値 D を設定し，建物形状線の 2 点間距離 L を除算し切り上げた整数を分割数とし，2 点間を等分割した．等間隔設定値は，メッシュ
間隔の 150％以下になるように等分割した．（5m モデル

20(i)処理前(ii)処理後

図−４ c)建物付近の点削除
細長い三角形が作成される．この場合は，建物形状線を外側にオフセットし，その内点を削除することで辺長が均等な三角形が作成される．オフセット値は，メッシュ間隔の50％で行った（5m モデル=2.5ｍ，10m モデル=5.0ｍ）．
（２）建物形状点の高さ設定
建物形状点とは建物形状線上にある点である．洪水氾濫
解析で必要とする建物形状点の高さはレーザー計測デー
タからは直接得ることは出来ない．なぜなら氾濫解析で必要な高さとは地面と地物の境界，すなわち地表面の高さであり，レーザー計測データから得られる高さは建物の屋
上・屋根の高さだからである．したがって，三角形要素の作成に用いるための高さを設定する必要が生じる．

図−５を例に高さの設定方法を説明する．点 ABCD は加いため，別途手動で道路の標高を与えた．図−９は図−８

工された点群データで，これらの点から建物形状点 X の高に示した三角形要素を三次元的に表したものである．アンさを求めるものとする．点 ABC は，ほぼ同一の地表点でダーパス部分が鉄道の標高ではなく，実際に水の流れる道

あり，点 D は建物の屋上点であり地表からかなり高い標高の点になる．
図−５の左図は，三角形 ADC で点 X の高さを計算することになるため，計算結果は点 D の影響を受け，地表より高い標高値となる．したがって，建物形状線内の加工点群は削除して，建物形状点の高さを設定した．右図のように建物形状内に点が無い場合は，三角形 ABC から点 X の高さを計算するため，計算結果は地表点と判断できる．
なお，TIN モデル（Triangle Information Network）か
ら点 X の Z 標高値を算出する機能は，LDT3 に搭載されており，建物形状に標高値を与える作業の時間短縮にも貢献した．
（３）三角形要素自動作成(1)，(2)の前処理を終えたところで，LDT3 の TIN モデル

図―６ データ処理フロー作成機能を使って三角形要素の自動作成を行う．
① 点群データと高さが定義された建物形状線の点情報（XYZ）を抽出② 建物形状線を境界線とし，建物内部に作成される三角形要素を除去
④ TIN 情報を LandXML 形式に出力し，解析用の節

破堤範囲 50ｍ
洪水流量 100m3/s

点・要素データにフォーマット変換

m
0
6
2

③ 三角形要素自動作成

図−６に一連のデータ処理フローを示す．
500ｍ
図−７ 解析対象領域
路の標高に修正された様子がわかる．
本論文は解析データの作成の有用性について考察することを主旨としているため，氾濫解析手法の詳細説明は割愛する．なお，氾濫解析で用いた基礎方程式や有限要素法，
図−５

建物形状点の高さ計算

４．氾濫解析
今回，2004 年 7 月の福井県足羽川の氾濫を事例として解析モデルの作成と氾濫解析を行い，実測値との比較を行った．解析対象領域は破堤地点を含む横 500ｍ×縦 260ｍとし，図−７に示す．
前章に述べた方法により解析モデルを作成した．自動属
性判別法で加工された点群データは，メッシュ間隔 5m と10m の 2 種類を作成し，モデル作成の手間や氾濫解析の精度を比較する．各モデルの節点数と要素数を表−１に示す．

氾濫解析手法については文献を参考にした 7)-10)．
氾濫解析に用いた洪水条件は，破堤範囲 50ｍ，洪水流量 100m3/s とした．解析対象時間は破堤直後から 10 分間とする．また，外周境界条件については図−１０に示される対象領域の標高から，図の矢印方向へ氾濫流が進んでいくと考え，解析モデルの上側および右側に流出無という条件を設定した．参考までに，本解析にかかった計算時間を表−１に示している．利用したパソコンの環境は，
OS:Windows2000，CPU:Pentium 1GHz，メモリ:512MB
である．
表−１

また，10m の解析モデルを図−８に示す．図−８の丸部
分は，鉄道をアンダーパスする標高の低い道路が存在している．このような箇所でレーザー計測データは取得されな

節点・要素数と計算時間

モデル

節点数

要素数

計算時間

5m
10m

4484
2316

7014
3227

31 min. 56 s.
16 min. 10 s.

Kozo Keikaku Engineering, Inc. 2005.11
21

流出無

成ができ，10m モデル作成よりもさらに短時間で行うこ

流出無

自然流出

とができた．
（２）氾濫解析結果
ａ）氾濫シミュレーション
図−１１（P.23）に，破堤から 2 分ごとの流速ベクトル
図を示す．これより建物形状を考慮した有限要素解析を実施することにより，破堤箇所から洪水流量が流れ込み，
建物や道路の配置に沿って氾濫が進んでいく過程を時系列に確認することができた．また，図−１０の標高図か自然流出ら予想されたとおり，矢印方向へと流れていることが確認された．

図−８ 解析対象三角形要素（点群データ 10m）

実際の現象では，洪水が鉄道を越えて西側まで達していたので，その現象が解析で再現できたかが重要なポイントとなる．解析結果では，破堤直後に大きな流速が発生
し，解析領域の中心を東西に走る道路にいち早く流れ込み，西に向かって流れていることが確認できた．
また，破堤後６分で鉄道に到達し，その後アンダーパス
部を通って西側まで流れていく現象も再現できた．

図−９ 解析モデルの標高形状図

モデル
5m
10m

表−２ 解析モデル作成時間
作成時間（hour）
節点数4484
3．0【1．0】2316
6．0【1．0】

要素数
7014
3227

ｂ）実測値との比較
今回は解析領域内にある４点について氾濫解析より得られた計算値と実測値とを比較し，作成モデルの有用性について検証を行った．ここでの実測値とは，災害直後に福井大学教育地域科学部山本博文助教授の研究室メンバーが氾濫痕跡を基に近辺の道路等の標高から求めた浸水の達した標高である．計算値との比較に当たっては，この標
高を災害時の洪水水位として扱うこととする．
図−１２（P.23）に破堤から２分ごとの洪水水位を示す．
図−１３（P.24）に比較地点，表−３に実測値と計算値

図−１０ 解析モデルの標高コンター図
５．考察（10 分後の洪水水位）の比較を示す．図−１３の○印で示される４点について計算値と比較した．

（１）解析モデル作成
表−２に手修正時間を含んだモデル作成時間を示す．
【】
内は図−８中の丸部分で示されるアンダーパスを手修正した時間であり，節点数・要素数を参考として記載した．
今回の解析モデルの作成作業を自動プログラムなしで行うと 50 時間かかった．10m モデル作成時間の６時間と，

観測
地点
Ａ地点
Ｂ地点
Ｃ地点
Ｄ地点

表−３

洪水水位の実測値と計算値の比較

実測値
(m)
8．6
9．8
9．5
8．6

計算値(m)
誤差率(%)
5m モデル 10m モデル 5m モデル 10m モデル
8．7
8．3
1．16
-3．4
10．1
10．1
3．06
3．0
9．7
9．6
2．11
1．0
8．2
8．0
-4．65
-6．9

三角形要素作成のための前処理プログラム作成時間の８10m モデル，5m モデルともに誤差率は小さく良好な結時間を含めても，モデル作成時間は 14 時間で済んだ．つ

果が得られた．特に 5m モデルでは，誤差率５％以下に収まり，モデル作成に要する 50 時間の作業が 6+8=14 時間

まっている．
また，10m モデルと 5m モデルを比較すると，となり，作業時間を約 1/3 に抑えることができた．

5m モデルの計算結果のほうが実測値に近い結果となった．

今回，10m モデルは微小点削除および建物形状線に点をこれは，モデルをより細かくしたためモデルの精度が良く追加する設定値を試行錯誤しながら決定した．しかし，5mなったことが要因と考えられる．さらに細かなモデルを作

モデルの作成は，設定値を試行錯誤することなくモデル作

成すれば，精度も向上すると考えられる．

22

① 破堤２分後

1m/s

3m/s

② 破堤４分後

1m/s

3m/s

② 破堤４分後③ 破堤６分後

1m/s

3m/s

③ 破堤６分後④ 破堤８分後

1m/s

3m/s

④ 破堤８分後⑤ 破堤１０分後

1m/s

3m/s

⑤ 破堤１０分後① 破堤２分後

図−１１ 流速ベクトル図

図−１２ 洪水水位図（上から破堤後２，４，６，８，１０分後）（上から破堤後２，４，６，８，１０分後）Kozo Keikaku Engineering, Inc. 2005.11
23

Ａ地点

Ｂ地点

注目され，その問題を解決するために，情報処理・計算力
学の技術が果たす役割は大きいと思われる．今後は氾濫解
析以外の幅広い分野でレーザー計測データを利活用することを筆者らは考えている．
謝辞
研究の遂行において，福井大学山本博文助教授には災害時の貴重な調査結果と現場での状況等，災害現場でしかわ
からない情報の助言を賜った．ここに記して感謝の意を表
します．
参考文献
1) 舘健一郎：非構造格子モデルによる氾濫解析，土木学会第 58 回年Ｃ地点

次学術講演会，pp．133-134，2003 年 9 月．

Ｄ地点

図−１3 洪水水位の実測結果

2) 岡田岳ほか：有限要素法による都市域の洪水氾濫解析，土木学会
第 59 回年次学術講演会，pp．53-54，2004 年 9 月．
3) 竹谷謙一：洪水氾濫解析のための自動要素分割法，第 22 回関東支６．結論
本研究で，レーザー計測データを自動加工することで解析モデル作成の大幅な省力化が確認できた．都市部は建物などの人工構造物が多く，形状はますます複雑化していく

3 月．
4) 川本一樹ほか：レーザースキャナーを活用した河道モデル作成手法に関する研究，土木学会第 57 回年次学術講演会，pp．393-394，
2002 年 9 月．

ものと思われる．また，構造物を新規に建設するなどの 35) 谷口健男：FEM のための要素自動分割，森北出版，1992 年 9 月．

次元空間変化も激しいことから，レーザー計測データを有6) 山本一浩ほか：自動属性判別法によるレーザ計測データの有効活

効活用し，精度の高いモデル作成は重要な技術になってくる．今後は都市部以外の山岳部モデル作成にも取り組んでいきたい．
モデル作成の課題としては，レーザー計測で立体交差等の構造物が重なった場合，標高の高い構造物が表現される．
今回，鉄道部分は，一部手作業で行った．今後は，その部分を自動調整する機能が必要となる．また，解析モデル偏平要素の自動検索と自動修正機能や，建物形状の直線化精度向上も必要であることが判り，今後その機能開発に取り組んでいくことを考えている．
今回，プログラム開発では，3 次元 CAD ソフトである
LDT3 が持つ機能を活用した．3 次元 CAD は 20 年前から
大型汎用機・ワークステーションといった超高スペックでしか運用されなかったが，最近ではノートパソコンでも十分運用稼動できるものに進化した．しかしながら，その 3
次元 CAD を技術者が上手く使いこなせないために，まだ実務で普及しきれてないのが現状であり，今後 3 次元 CADを普及させていくことが課題となる．3 次元 CAD は元来，道路・造成の設計および施工で多く利用されてきたが，ＣＡＤの持つ機能が数値解析モデル作成でも十分に威力を発揮することがわかった．
洪水氾濫解析も良好な結果が確認できた．解析シミュレ
ーションもハードスペックの問題から，2 次元モデルに置き換えて解析を行っていた．自然現象は 3 次元の事象であり，換算された 2 次元では正確に問題解決できない．近年は世界的にみても自然災害が多く，今後も異常気象が続き
今まで想定していた規模を越える自然災害が発生する恐れがある．このため，環境予測・防災・危機管理の分野が24

部技術研究発表会講演概要集，土木学会，pp．124-125，1995 年

用について．第 30 回情報利用技術シンポジウム論文（投稿中）7) 松本純一，梅津剛，川原睦人：準陽的有限要素法による浅水長波
流れと河床変動解析，計算工学講演会論文集 Vol．2，pp．249-252，
1997 年 5 月．
8) Umetsu ： A Boundary

ConditionofMovingBoundary

Simulation for Broken DamProblem by Three-Step Explicit
Finete Element Method, Advances in Hydro-Science andEngineering, Vol II , China, pp394-399, 1995.
9) 松本,梅津：気泡関数を用いた陽的有限要素法解析の検討，第８回
数値流体力学シンポジウム, pp635-638,1994.
10) Kawahara, Umetsu:Two Step Explicit Finite Element Method
for Sediment Transport,3rd Sympo. River Sedimentation,
Jacson USA, pp1487-1495, 1986.

Journal of Analytical Engineering, Vol.16 Technical Report 6

自動属性判別法によるレーザ計測データの有効活用について
About effective use of the laser measurement databy the automatic attribute distinction method

山本一浩 1) ・小林一郎 2) ・上野幹夫 3)・橋本淳也 4)
1)
2)
3)
4)

国土交通省

福井河川国道事務所

熊本大学工学部環境システム工学科

株式会社構造計画研究所
八代工業高等専門学校土木建築工学科

抄録：近年，航空機にレーザスキャナを搭載し広範囲に標高データを取得する，航空レーザ計測が実用化され，３次元空間情報を容易に得られるようになった．航空レーザ計測で得られたデータは，様々な分野での利用が期待されている．本論文は，レーザ計測データを分析し，各分野において使用されるべき最適なデータ加工の手法の提案として，レーザ計測データのみによる自動属性判別法を提案する．また，提案した解析手法を用い適用事例によりその有効性について考察する．

る事例 3)，4) が報告されるなど，都市計画，GIS，防災

１． 序論
近年，航空機にレーザスキャナを搭載し広範囲に標高デーなどの様々な分野での利用が期待されている．特に，近タを取得する，航空レーザ計測が実用化され，３次元空間情

年の台風・集中豪雨・地震など大きな災害が多発し，防報を容易に得られるようになった 1)，2)．航空レーザ計測とは，災に関する意識が高まっている中で，このレーザ計測デ

航空機にスキャン式レーザ測距儀，GPS 及び IMU(Inertial

ータの有効利用の研究は，避難勧告(指示)や自主避難等

Measurement System)を搭載し，レーザ照射の位置や姿勢をに対する支援といった，ソフト対策に寄与するものと考制御しながら，照射したレーザ光が地表面に反射して戻ってえられる．

くるまでの時間を計測し，位置情報(緯度，経度，標高)を取

本論文は，レーザ計測データを分析し，防災や各分野得する計測方法である(図−１)．このようにして得られたデにおいて使用されるべき最適なデータへの加工の手法

ータの利用は，航空写真画像と組み合わせ，都市三次元モデとして，レーザ計測データのみによる自動属性判別法を

ルを自動構築し高品質の都市三次元モデル生成に成功してい提案し，その可能性について研究したものをとりまとめたものである．なお，本研究で使用するレーザ計測デー
タの計測仕様を表−１に示す．

GPS 衛星表−１
航空機(GPS/IMU)
デジカメ撮影の画角

レーザパルス

レーザ照射点

項 目
運用高度
パルス周波数高 さ 精 度 (1σ )水 平 精 度 (1σ )スキャン角レーザ計測データの計測仕様
仕様
175〜 3000ｍ
25/33kHz
15cm(対 地 高 度 1000mに お い て )1/2000× 対 地 高 度
0° 〜 ± 20°（ 可 変 ）２． レーザ計測データの特徴
図−１

航空レーザ計測イメージ 1)

ここでは，レーザ計測によって得られた座標データの自動属性判別に先立ち，地形や土地利用との間にどのような特徴や関連が見られるかを考察した．

Kozo Keikaku Engineering, Inc. 2005.11
25１)地域別によるデータの特徴

a 都 市 部

地形や土地利用状況により地域の種類を次の a〜e の５つに大別する．a 都市部，b 宅地部，c 都市郊外部，d40.00

標高データの範囲

田畑部，e 山地部の各地域からそれぞれ任意に１ヶ所ず

30.00

地表面部

(EL 9.00 – EL 10.00)

つ解析エリアを選定し，そのレーザ計測データを分析す

建物等ることで，地域別にどのような特徴があるか考察した．

20.00

75.5

70.5

65.5

60.5

55.5

50.5

45.5

40.5

35.5

30.5

25.5

20.5

15.5

−２に示す．横軸は標高，縦軸は計測点数の相対度数を5.5

地域ごとに標高の分布状況をグラフ化したものを図

0.00
10.5

10.00

0.5

標高別ポイント占有率（％）

50.00

表しており，これを標高別ポイント占有率と定義してい標 高 (ｍ )b宅 地 部

る．
a 都市部及び b 宅地部では，ある一定の標高範囲でデ

75.5

70.5

65.5

60.5

55.5

50.5

45.5

40.5

つまり，都市部では比較的高いビル等が存在し，宅地部
35.5

0.00
30.5

の違いとして，標高範囲の差で比較することができる．
25.5

10.00

20.5

タが存在していることがわかる．なお，都市部と宅地部

15.5部などに代表される道路や中標高部などの建物のデー

20.00

10.5

ータが分布している．このことから，データ内に低標高

30.00

5.5

40.00

0.5

標高別ポイント占有率（％）

50.00

標 高 (ｍ )とである．また，一部の標高部分で占有率が突出していc 都市郊外部るが，これは，道路や公園等の地表面部であると判断できる．この地表面部の突出度合いにより，データ内にお40.00

ける建物等の有無の度合いがわかる．突出度合いが小さ

30.00

い場合はこの建物の存在率が高く，逆に大きい場合は存20.00

在率が低いと思われる．

75.5

70.5

65.5

60.5

55.5

50.5

45.5

40.5

35.5

30.5

25.5

20.5

15.5

いるが，標高範囲は若干狭くなっている．また，このデ
10.5c 都市郊外部では，宅地部と同じような状況となって

0.00
5.5

10.00

0.5

標高別ポイント占有率（％）

50.00

標 高 (ｍ )d田 畑 部

ータにおいても，一部の標高で占有率が突出しており，道路や田畑の部分であると判断できる．
d 田畑部では，標高範囲がより狭くなっており，平地

50.00

標高別ポイント占有率（％）

では住宅と比較的低い建物等が存在していると言うこ部で標高差が小さい地域であることがわかる．

40.00

e 山地部では，低標高部から高標高部にかけた広い標

30.00

高範囲でデータが分布しており，他のデータで見られる

20.00

ような占有率が突出した標高部分は見られない．
10.00

このように，標高別ポイント占有率から，地形や土地
75.5

70.5

65.5

60.5

55.5

50.5

45.5

40.5

35.5

30.5

25.5

20.5

15.5

10.5

5.5

0.5

0.00

標 高 (ｍ )利用を大まかな判断ができるものと思われる．また，地域によって分布状況が異なっているということは，このe 山 地 部

特徴を考慮した上で，その地形に応じたデータ処理方法

標高別ポイント占有率（％）

50.00を考える必要があるといえる．
40.00(２)都市部におけるデータの特徴

30.00

前項では地域別の特徴を標高の分布から考察した．本項では，都市部に焦点を当てさらにその特徴を見る．

20.00

レーザ計測による座標データの取得状況を，真上(平10.00

面)からと，側面(正面)から確認した．
標 高 (ｍ )図−２

地域別標高データ分布状況

75.5

70.5

65.5

60.5

55.5

50.5

45.5

40.5

35.5

30.5

25.5

20.5

15.5

10.5

5.5

0.5

0.00

① 真上(平面)から見た場合，全体的に計測点が配置され，対象区域でまんべんなくデータが取得されていることがわかる(図−３a)．なお，この図の中央部の濃く表現されている部分はデータ取得時の重複部である．
② 側面(正面)から見た場合，データが集中して取得さ26

れている部分と逆に取得データが少ない部分とに分かれ

部データとの境界が，9.50m〜10.00m の間にあると推ている(図−３b)．

測される．図−２a に示される地表面部データと建物部

これは，レーザ計測が上空からの計測であり，航空写真のデータとの境界となるラインを，データの分布状況等かように上空から見える部分が計測されるためである．したがら解析し自動的に境界ラインを検出することで，瞬時にって，図−３b で見られるような，データが集中している部分

地表面部データと建物部データを分離することが可能とは，上空から目視できる道路やビルの屋上といった部分でと考えられる．なお，本論文では，地表面部データをある．特に都市部のような，ビルが多く存在する場所では，「Ground Data」，建物部データを「Top Data」と呼ぶ

道路部分も含めてフラットな場所が多いということも容易にこととする．
このように，レーザ計測データの特徴を利用した，判断できる．
図−３c は，図−３b の地表面部と思われる部分の一部を拡

Ground Data と Top Data との分離は，自動属性判別の大し標高を記したものである．そして，それぞれの標高値よ第一歩となるものである．以降に，自動属性判別法の詳りも低い部分の点群データをそれぞれ抽出し航空写真と重ね細について述べることとする．

合わせた (図−４a,b,c) ．この図から，地表面部データと建物
３． 自動属性判別法について
EL10.00m
EL 9.50m

ある任意のポイントの属性を判別するには，周辺の点群データの位置や標高との関連性をチェックすることが重要となる．しかし，全てのポイント毎に周辺の点群

yEL 9.00m

データとの関連性を把握しようとすると，元となる点群
データがランダムデータであることからデータ解析が困難となる．

ａｘ
真上（平面）

そこで，本研究ではあらかじめメッシュサイズを任意ｃ

正面拡大図と標高に決め，メッシュ毎に標高を分割し，分布状況をチェックしながら走査していく手法を採用した．具体的には，ｚ

メッシュ内にある全ての標高を平均し，その平均値を基準として解析するものである．したがって，この手法をメッシュ平均法と呼ぶ．
ｘｂ 側面（正面）
図−３ 取得データの分布状況

解析用パラメータとして，ｘ方向のメッシュサイズを
Si，y 方向のメッシュサイズを Sj，フラット形状の条件としてのメッシュ内データ基準値を m，レーザ計測時のSi

Sjａ 境界ライン 9.00m の場合

〜 nj
j=1

航空写真

i=1〜ni
図−５メッシュによるデータの走査
S

2%

δ
m

b 境界ライン 9.50m の場合
図−４

c 境界ライン 10.00m の場合

Ground Data の抽出

平均値

0.02S
δ

図−６

メッシュ内基準値

Kozo Keikaku Engineering, Inc. 2005.1127

高さ方向の精度をδとした(図−５，６)．つまり，この基準値表示したものが図−８である．図−３ｂでは明確でなかっ

内 m におけるデータの占有率が 100%の場合に，そのメッシ

た同じ平均標高をもつ集合体が明確に確認できた．

ュはフラットな形状であるということである(図−７)．また，

このデータの集合体をグループ化し，それぞれのグループの標高，データ数，地物の種別等を調べることで，レーザ計測データの特性が詳細に見えてくると思われる．
グループの区別方法を図−９で説明する．グループと思われる各集合体間の標高の間隔が，基準値 k 以上となった場合，お互いは別グループと判断する．なお，図−９における用語の定義を以下に示す．
① 基準値 k：グループ１の最大値とグループ２の最小値の間隔を k と比較(間隔が k よりも大きい場合にグループを区別化)② 境界ライン：基準値 k によりグループを区別化した
際の各グループ間隔の中間ライン③ オブジェクト標高：各グループの標高の平均値
また，この方法がフラット形状メッシュを抽出し，その分布状況により点群データの解析を行うことから，この解析方法を平滑解析と呼ぶこととする．
以上，提案したメッシュ平均法及び平滑解析を用いて，グループ分割を行った．その設定値と結果を以下に示す(表−２，図−１０)．
【解析用の設定値】
S＝5.00m
δ＝±0.15m
m＝0.02×S＋2×σ＝0.40m
k＝0.50m
表−２からわかるように，メッシュ数が一番多いグループ G02 と次のグループである G03 との境界ライン値
が，9.919m となった．これは，第２章の航空画像との比較により推測したものと同じような結果である．また，
図−１０からもわかるように，グループ G02 以下のデー
タは道路などの地表面部，いわゆる建物以外のデータであると判断できる．このことは，標高がグループ G02
よりも低い部分は Ground Data であり，逆にそれ以外のグループは Top Data であると言える．この 9.919m
を境界ライン値として点群データを Ground Data とTop Data に分割すると図−１１のようになる．このGround Data の空白部分を利用することで，建物の輪郭を抽出することが可能であると考えられる．この輪郭(直線)の抽出について，次の項で詳細を述べる．
(２)属性境界解析
前項で得られた Ground Data も，元の点群データを
境界ラインで上下に分割しただけであり，データ形式はランダムである．このランダムの状態から輪郭(直線)抽出をすることは，より現実に近いデータを得ることができるものと思われる(図−１２)．本研究でも以上のことを踏まえつつ，複雑な処理とならない手法を考察することとした．
考えられる手法としては，平滑解析と同じように任意のメッシュサイズで分割し，データの存在するメッシュと存在しないメッシュの境界を探りながら，追跡して行くという手法である．その手順を以下に説明する(図−１

解析を行う際のメッシュサイズは，解析の元となる点群デー
タの特性により，ｘ-ｙ方向を様々に変更させることが望まし
いが，今回の解析ではｘ-ｙ方向全てを同じとし，Si＝Sj＝Sとした．また，フラットと見なせる勾配の限度は、道路の一
般的な横断勾配が 2%程度であることから，本稿では図−６に示すように 2%とした．よって，フラット形状と見なすメッシ
ュの基準値 m は，メッシュサイズ S ,計測精度 δ を用い，次式で表される．
m＝0.02S＋2δ

(1)(１)点群データの平滑解析
本項では，提案したメッシュ平均法を使用し，実際のデー
タによるフラット形状メッシュの抽出を試みる．使用するデータ範囲は図−３と同じ都市部のデータとし，メッシュ内データの基準値内占有率が 100%となるメッシュ，つまりフラット形状メッシュを抽出する．その結果を図−３ｂと同様にメッシュ内標高平均値 h

Hi=ｈ＋0.5ｍm
Lo=ｈ−0.5ｍ

100%

メッシュ内平均標高(m)

図−７

基準値内データ 100%の場合

図−８

フラットメッシュ抽出結果分布

50.0
45.0
40.0
35.0
30.0
25.0
20.0
15.0
10.0
5.0

ｚ

グループ２

以上
k(m)

グループ２の最小値
１／２

グループ１

グループ１の最大値

境界ライン

１／２

ｵﾌﾞｼﾞｪｸﾄ標高

x
図−９

28

グループ分割方法

表−２
グループNo.
G01
G02
G03
G04
G05
G06
G07
G08
G09
G10
G11
G12
G13
G14
G15

間隔
0.000
1.538
1.626
1.246
3.121
1.470
0.612
0.945
1.108
0.744
0.766
4.828
4.642
5.630
1.697

グループ分析結果
メッシュ数
4
224
2
2
2
9
1
3
2
4
2
1
2
1
8

境界ライン
7.346
9.919
11.50914.03016.79717.93518.71420.38721.39522.21925.04129.77634.96038.624-

ｵﾌﾞｼﾞｪｸﾄ標高
6.577
8.115
10.732
12.132
15.59117.53218.24119.18620.94121.76722.60227.45532.09737.77539.472

図−１１

境界ラインによるデータ分割

ポイントデータ
Ground Data でデータが抜けているスペース
抽出されるべき直線
図−１２

輪郭(直線)抽出のイメージ

データの存在するメッシュ

１

１

１

１

１

１

１

１

１

１

１

１

０

０

１

１

０

０

０

０

０

抽出される輪郭(直線)

図−１０Ground Data と航空画像

０メッシュ内平均座

１
S

０

０

０

S

データの存在しないメッ

図−１３

メッシュ分割による輪郭(直線)抽出
垂直方向(c) Up(d) Up(b) Up(e) Level(a) Level(f) Below

右方向

左方向

３)．
① 任意のメッシュサイズに分割(メッシュサイズ：s)② 各メッシュにデータの有無で属性値を与える
・ データの存在するメッシュ＝「１」・ データの存在しないメッシュ＝「０」③ 属性が「１」のメッシュ，つまりデータが存在するメ
ッシュについては，x，y の平均値を算出し，そのメッシュの代表ポイントの座標とする．
④ ②で与えたメッシュの属性値の配置状況から，該当するメッシュの代表ポイントの座標から，図−１３のように直線を抽出して行く．
なお，図−１３では右上方向の場合の直線抽出方法を１つの例として示しているが，図−１４に示すとおり，右方向[(a)Level，(h)Below]，左方向[(d)Up，(e)Level，(f)Below]，
垂直[(c)Up，(g)Below]の全部で８方向において行う．ちなみに図−１３での例は，右方向[(b)Up]である．以上の方法でメッシュサイズ s を 2.0m として，実際に輪郭(直線)の抽出を行った(図−１５a,b)．なお，輪郭(直線)抽出はグループ G02 以

０(h) Below(g) Below
垂直方向

図−１４

輪郭(直線)抽出方向

Kozo Keikaku Engineering, Inc. 2005.1129

下のみでなく，表−２の全てのグループに対して行い，抽出された輪郭(直線)をオブジェクト標高に配置した．その結果を図−１５c に示す．これにより，建物が三次元形状で表される．なお，この解析により抽出された輪郭(直線)は，建物の境界や高さといった属性を持っていることから，この解析方法を属性境界解析と呼ぶこととする．
以上のように，平滑解析と属性境界解析により都市部の形状が，レーザ計測データのみで自動抽出することが可能となった．これまでの作業の流れを図−１６に整理した．

START
解析値の設定S，δ，m，k，

点群データ
の読み込み

S により解析メッ
シュ数の計算＝i＝1

４． 適用事例
前章まで説明してきた自動属性判別法の適用事例として，①三次元都市モデル生成と②氾濫解析のための非構造格子モ

平滑解析

デル生成の２つについてモデル生成を行った．そして適用事
例の対象として①福井県庁のある福井市中心部を，②２００
４年７月１８日の福井豪雨で堤防破堤により浸水被害のあっ

i＞Mn？
Yes

No

i＝i+1

た地域をそれぞれ対象とし，レーザ計測データの加工を試みた．なお，後者の浸水被害のあった地域では，加工データのグループ数＝Gp

有効性を確認するため，氾濫解析も含めて行っている５)．
j＝1(１)三次元都市モデル生成
三次元都市モデル生成の適用範囲としては，福井県庁を中心とした，x 方向 750ｍ，y 方向 750ｍの範囲において，平滑属性境界解析

解析により得られた全てのグループに対し，属性境界解析を行い，建物等の輪郭(直線)を抽出し，高さ方向に対する情報を付加した(図−１７)．

Yes
前グループと同じ?

前形状削除

この三次元都市モデル生成における解析設定値を以下に示Noす．なお，解析メッシュサイズ S を決定するに当たり，今回前形状を残す

j＞Gp？

No

j＝j+1

Yes
END

ａ

抽出結果

ｂ

ＣＡＤで表示

ｃ

３次元表示

図−１６

図−１７
図−１５

30

属性境界解析結果

自動属性判別法のフロー図

グループ全体の境界属性判別結果

の適用事例では，解析メッシュ内点群データ数が 30 ポイント

取得時に同時に撮影された航空画像をテクスチャとし以上となるよう考慮した．

て適用している．この図からもわかるように，ビルたけ【解析用の設定値】

でなく屋上にある付属施設等も再現されている．なお，

S＝5.00m (メッシュ内平均ポイント数 ： 34.5>30)

煙突のように見える部分は鉄塔であり，棒状の地物の再δ＝±0.15m

現はできていない．しかし，この問題点について，グルm＝0.02×S＋2×σ＝0.40m

ープを区別する際に使用する S や k といった解析用の設

k＝0.50m定値を変更することで可能であると考えられる．

次の段階として，CAD の機能である押し出しを使用し，建(２)氾濫解析のための非構造格子モデル生成物等を３次元化，そして，Ground Data を合成し都市空間の昨年(2004 年 7 月 18 日)の福井豪雨は，足羽川流域を中

３次元モデルを生成した(図−１８)．また，三次元都市モデル

心として大きな被害をもたらした．その中でも福井市内

がどこまで再現できているのかを，実際の斜め写真と比較しにおける足羽川左岸の堤防破堤による被害は，床上・床た(図−１９)．なお，この CG 画像作成にはレーザ計測データ

下浸水など広範囲におよぶものであった．
この適用事例では，氾濫解析結果と実際の氾濫現象との違いを把握することを目的として，堤防破堤地点を含む x 方向 500ｍ，y 方向 250ｍの範囲を選択した．この適用事例では，平滑解析で得られたグループの中から，フラット形状メッシュ数の一番多いグループ，つまりGround Data のみを使用し，有限要素法による氾濫解析
用の非構造格子モデルを生成した 5)．図−２０は前述したGround Data と，このデータから一辺が約 10m となる
非構造格子モデルを生成した結果である．
なお，この適用事例も都市部と同じ考え方で解析設定
値を決めている．
【解析用の設定値】

図−１８

建物データと地形データの結合

S＝5.00m (メッシュ内平均ポイント数 ： 34.9>30)
δ＝±0.15m
m＝0.02×S＋2×σ＝0.40m
k＝0.50m

写真生成したモデルを使用し有限要素解析により計算した氾濫開始から 10 分後の流速分布図を図−２１に示した．
図中の矢印は流速の方向と速さの大きさを表している．

足羽川

ＣＧ

GroundData
足羽川

非構造格子モデル
図−１９

斜め写真との比較

図−２０

非構造格子モデル生成結果

Kozo Keikaku Engineering, Inc. 2005.1131

10min

8min

6min

4min

2min
足羽川

破堤地点

454m

409m

348m
図−２１

152m

248m

有限要素解析による氾濫解析結果
表−３

また，2 分間隔の氾濫区域ライン及び，破堤地点から氾濫域の一番遠い地点までの距離も併記した．氾濫実績が時間経過で把握できていないため，この結果の定量的な評価，検証はできないが，氾濫状況を見ていた市民の方々からは，概ねこのような状況であったとの意見を頂いている．
５． 結論
本論文では，航空レーザ計測データの利用方法について，

平滑解析
属性境界解析
調整作業（CAD）
合計

モデル生成までの作業時間
三次元都市モデル
約２分
約１７分
約５時間
約５時間１９分

氾濫解析用モデル
約１分
約１分
約２時間
約２時間２分

※コンピュータスペック Pentium4 3.20GHz

2.0GB RAM

※氾濫解析用モデルの属性境界解析は Ground Data のみ

自動属性判別法による点群データを任意のメッシュで分割しに数日間要していたことを考慮すると，大きく時間短縮ながらデータを走査していく平滑解析と自動輪郭(直線)抽出を可能にしたものと思われる．
本研究で提案した自動属性判別法が都市部においてを提案し，その適用事例として三次元都市モデル生成と氾濫解析のための非構造格子モデル生成を試みた．

は一定の成果を得ることができたが，都市部以外の地域

非構造格子モデル生成では，生成されたモデルを使用したでも同じような結果が得られるとは限らない．今後は平

有限要素解析による氾濫計算を行い，時間経過での氾濫域の滑解析だけでなくスロープやエッジといった，その他の変化をシミュレートした．この結果から，堤防破堤後わずか

形状情報も自動判別する解析手法を検討し，都市部以外

６分で，破堤地点から約 350m まで氾濫流が達することが明での可能性についても研究していきたい．

らかとなった．このように時間経過での氾濫流の挙動を把握できたことは，時系列によるハザードマップの整備，避難勧

参考文献

告(指示)や自主避難といった避難体制の迅速化に寄与するも1)のと考える．
また，今回の研究では三次元都市モデルを使用した解析等は行わなかったが，風解析やヒートアイランド現象など,都市

2)のの殆どを自動でモデル生成を可能とした．なお，それぞれ

3)

CAD での作業時間が大きく占めており，この部分の自動化が今後の課題と言える．しかし，これまで解析用のモデル生成

32

政春尋志：航空レーザースキャナー，P21，全測連 2001
織田和夫ほか：フュージョンによる都市モデルの自動構築，
日本写真測量学会年次学術講演会，pp.135-138，2003 年
6月

4)

川本一樹ほか：レーザースキャナーを活用した河道モデル
作成手法に関する研究，土木学会第 57 回年次学術講演会，のモデル生成に要した時間を表−３にまとめた．この結果から言えることは，作業に要した時間のうち，手作業である

http://www.ajiko.co.jp/

年 新年号

部での現象の解析にも使用できるものと思われる．
以上の解析では，一部 CAD を使用した手作業があったもアジア航測(株)ホームページ：

service/space/03_raser_bird.html，2005年5月現在．

pp.393-394，2002 年 9 月
5)上野幹夫ほか：レーザ計測データを用いた有限要素法による洪水氾濫解析．第 30 回情報利用技術シンポジウム論文

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33

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34

Journal of Analytical Engineering, Vol.16, Questionnaire

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