災害情報キュレーション研究領域報告

人流に現れる
災害レジリエンス
奥村 誠
mokmr@tohoku.ac.jp
東北大学災害科学国際研究所 教授
災害レジリエンス共創センター
災害情報キュレーション領域長

1

災害情報キュレーション研究領域
人文科学，社会科学，社会工学（都市・地域計画），情報科学の研究者• 「キュレーション」とは、美術館の学芸員がテーマに沿って選定し、展示品の意義や魅力を理解しやすくする仕事を指す。
• 本研究領域では、災害デジタルツインから生み出される膨大な情報の中から、災害対応から復興に至る過程におけるコミュニティや社会がとるべき行動の選択につながるような情報の選択と意味づけを行ない、活用していく方法を研究する。
• 社会の構造特性と内在する行動特性の理解をベースに– 社会現象としての災害過程のモデル化（①DTの予測ルール）– 災害対応策の列挙と整理（②選択肢の提案）– what-if分析結果の意味解釈（③多面的評価）

まずはここから！

人口の時空間分布は Exposure(曝露)や生活の利便性，ニーズを決定づける重要要素

施設分布
サービス提供利便性

道路網
公共交通補強・維持政策

人口の時
空間分布

安全性

維持・改修・移転移転

利用
度

居住地評価

本センターの災害デジタルツインの中核をなす項目となる

災害ハザー
ド分布

モバイル空間統計データ(ドコモ・インサイト・マーケティング社)
共同研究を公募
災害への曝露状況と被害分布の分析
人々のWell –beingの評価のための分析（利便性や安全性の空間的評価）

ドコモ
インサイト
マーケティング社
HPより

デジタルツイン構築のための，人口分布変化（転居行動）の分析など

3テーマで実施中

災害の時間軸とレジリエンス（Bruneauの三角形）
Arrival of Hazard and Exposure
ハザードの襲来と暴露

Activity Level
社会経済活動の水準
直接被害
ImpactLoss
損失

Damage, Impact∝Hazard×Exposure×Vulnerability
直接被害∝ハザード×暴露×脆弱性••••

Resilience
回復力：レジリエンス

Hazard 外力
津波の大きさExposure 曝露
影響域の人口産業
Vulnerability 脆弱性 建物の構造など
Resilience 回復性
再建容易度・保険

5札幌都市圏 2022年2月豪雪の例

JR北海道
HPより

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札幌都市圏 2022年2月豪雪の例

JR北海道
HPより

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通常時の分析 札幌都市圏(24市区町村全方向)• 2022年2月第3週の通勤者数
平日平均日通勤者数
2.56 × 105 人
58%44%

平日の日通勤者数はほぼ一定で推移

 平日の日通勤者数は2.50 × 105 ~2.56 × 105 人とほぼ一定

 土曜は1.57 × 105 人に減少
(平日平均の58.3%),

13 Sun 14 Mon 15 Tue 16 Wed 17 Thu 18 Fri

19 Sat 日曜は1.13× 105 人に減少
（平日平均の44.4%)

日通勤者数平日平均

図4 2022年2月第3週の通勤者数
8災害時の分析 札幌都市圏(24市区町村全方向)• 2022年2月第2週（2/6 記録的大雪の発生）の通勤者数

82% 89%94% 101%

4日目に前週平日平均まで回復
前週平日平均日通勤者数
2.46 × 105 人• 日通勤者数と前週平日平均比 7日（月）：2.02 × 105 人（82.5%)

06 Sun 07 Mon 08 Tue 09 Wed 10 Thu 11 Hol 12 Sat 8日（火）：2.18 × 105 人（88.6%)
 9日（水）：2.31 × 105 人（94.1%)

 10日（木）：2.46 × 105 人（101%)
図7 2022年2月第2週の通勤者数

 11日（祝）：1.39 × 105 人（56.0%)
9災害時の分析 札幌都市圏(24市区町村都心方向)• 2022年2月第2週（2/6 記録的大雪の発生）純通過流量
8,9時台は前週
平日平均以下8時台
前週平日平均
9時台
前週平日平均
7時台
前週平日平均
10時台
前週平日平均6 7 8 9 10 6 7 8 910 6 7 8 910 6 7 8 910 6 7 8 910 6 7 8 910 6 7 8 910

06 Sun 07 Mon v08 Tue 09 Wed 10 Thu 11 Hol

6時台
前週平日平均12 Sat

図8 2022年2月第2週都心方向の純通過流量

6,7時台は前週
平日平均以上10(木)の純通過流量の前週平日平均比
 6時台…131% ↑ 7時台…109% ↑ 8時台…93.0% ↓ 9時台…94.7% ↓ 10時台…101.5%

10災害時の居住地の違い（江別市と石狩市）
大雪時には江別市よりも，石狩市の方が回復が早い

06 Sun 07 Mon 08 Tue 09 Wed 10 Thu 11 Hol 12 Sat

06 Sun 07 Mon 08 Tue 09 Wed 10 Thu 11 Hol 12 Sat

江別市よりも，石狩市の方が自動車分担率が大きい？
11鉄道停止の影響（京阪神：2023年1月24日）
左の2枚
Yahoo News
Japan より
元画像は
JR西日本

1月25日10時

読売新聞地域ニュース(1/25)Web Page

乗りものニュース
元画像は
JR西日本
12

2023年1月大雪 滋賀県居住者の京都・大阪滞在数
JR列車の立ち往生発生

ドコモ・インサイト・マーケティング社
モバイル空間統計
京都府滞在数（前週平日）
を集計

出勤困難者
翌日6万人
26日1万人
27日1万人
28日1.7万人
大阪府滞在数（前週平日）

当日の帰宅困難者
約2万人

帰宅できず
23月曜
1624火曜1725水曜1826木曜1927金曜20

28土曜
2129日曜2213

災害からの復旧速度（レジリエンス）
2016年
4月14，16日
熊本地震前後熊本県益城町居住人口
平日夜間（午前2時台）の，同町に居住する人口の平均値（5） 30日前〜11日前

14

災害からの復旧速度（レジリエンス）
2016年
4月14，16日
熊本地震前後熊本県益城町居住人口
平日夜間（午前2時台）の，同町に居住する人口の平均値（6） 10日前〜4日前

15

災害からの復旧速度（レジリエンス）
2016年
4月14，16日
熊本地震前後熊本県益城町居住人口
平日夜間（午前2時台）の，同町に居住する人口の平均値（7） 3日前〜1日前

16

災害からの復旧速度（レジリエンス）
2016年
4月14，16日
熊本地震前後熊本県益城町居住人口
平日夜間（午前2時台）の，同町に居住する人口の平均値（9） 1日後〜3日後

17災害からの復旧速度（レジリエンス）
2016年
4月14，16日
熊本地震前後熊本県益城町居住人口
平日夜間（午前2時台）の，同町に居住する人口の平均値（10） 4日後〜10日後

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災害からの復旧速度（レジリエンス）
2016年
4月14，16日
熊本地震前後熊本県益城町居住人口
平日夜間（午前2時台）の，同町に居住する人口の平均値（11） 11日後〜30日後

19災害からの復旧速度（レジリエンス）
2016年
4月14，16日
熊本地震前後熊本県益城町居住人口
平日夜間（午前2時台）の，同町に居住する人口の平均値（12） 31日後〜100日後

20災害からの復旧速度（レジリエンス）
2016年
4月14，16日
熊本地震前後熊本県益城町居住人口
平日夜間（午前2時台）の，同町に居住する人口の平均値（13） 101日後〜300日後

21災害からの復旧速度（レジリエンス）
2016年
4月14，16日
熊本地震前後熊本県益城町居住人口
平日夜間（午前2時台）の，同町に居住する人口の平均値（14） 301日後〜1000日後

22災害からの復旧速度（レジリエンス）
2016年
4月14，16日
熊本地震前後熊本県益城町居住人口
平日夜間（午前2時台）の，同町に居住する人口の平均値（15） 1001日後〜3000日後

23災害からの復旧速度（レジリエンス）
2016年
4月14，16日
熊本地震前後熊本県益城町居住人口
平日夜間（午前2時台）の，同町に居住する人口の平均値（9） 1日後〜3日後（5，6）30日前〜4日前の平均値に対する比率
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災害からの復旧速度（レジリエンス）
2016年
4月14，16日
熊本地震前後熊本県益城町居住人口
平日夜間（午前2時台）の，同町に居住する人口の平均値（11） 11日後〜30日後（5，6）30日前〜4日前の平均値に対する比率
25

災害からの復旧速度（レジリエンス）
2016年
4月14，16日
熊本地震前後熊本県益城町居住人口
平日夜間（午前2時台）の，同町に居住する人口の平均値（13） 101日後〜300日後（5，6）30日前〜4日前の平均値に対する比率
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災害からの復旧速度（レジリエンス）
2016年
4月14，16日
熊本地震前後熊本県益城町
居住人口平日夜間（午前2時台）の，同町に居住する人口の平均値（15）1001日後〜3000日後（5，6）30日前〜4日前の平均値に対する比率
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災害からの復旧速度（レジリエンス）
2016年
4月14，16日
熊本地震前後熊本県益城町居住人口
平日夜間（午前2時台）の，同町に居住する人口の平均値

どういう条件を持つ地域が復旧するのか（レジリエンスが高いか）の分析をしています
例えば，他の地域からの直後の救援
災害前の他地域からの訪問者数（15）1001日後〜3000日後
災害前の人口構成？
（5，6）30日前〜4日前の平均値に対する比率
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災害直後の他地域からの訪問者数
2016年
4月14，16日
熊本地震前後熊本県益城町居住人口
平日夜間（14時台）の，同町に居住しない人口の平均値（10）4日後〜10日後

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災害前の他地域からの訪問宿泊者数
2016年
4月14，16日
熊本地震前後熊本県益城町
居住人口平日夜間（午前2時台）の，同町に居住しない人口の平均値

宿泊施設が避難先として活用可能？

（6）30日前〜11日前

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災害前の他地域からの訪問宿泊者数
居住人口比
2016年
4月14，16日
熊本地震前後熊本県益城町居住人口
平日夜間（午前2時台）の，同町に居住しない人口の平均値（6）30日前〜11日前（5，6）30日前〜4日前の居住人口平均値に対する比率
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まとめと展望• 詳細な人流データ（人口分布データ）を活用したレジリエンスの把握の研究を推進中– 人口の動きから自然災害後の復興曲線を把握• 短期：自然災害による交通障害• 中期：大災害からの復興• 長期：大災害からの人口移動• 今後の課題– 統計データの特性を踏まえた補正方法の開発– レジリエンスに関する他の指標との関係分析
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