土壌水分欠損量を用いた土砂災害リスク評価に関する研究
長岡技術科学大学大学院 環境社会基盤工学専攻 2 年

中山航志

指導教員 陸 旻皎

1. はじめに土砂災害の予測を行う上で，土壌水分量の評価は重要である．従来の土壌水分量の評価手法においては，土層の深さを仮定する必要があり，仮定する土層の深さによって土壌水分の絶対量が変化する問題がある．そこで，土壌が飽和状態にあるときを基準として，飽和状態になるまでに不足している水分量を評価する土壌水分欠損量(Soil MoistureDeficit，以下 SMD)という指標を用いることで土層の深さに関わらずに土砂災害予測を行うことができると考えた．
本研究では新潟県内において SMD の計算を行い，土砂災害リスク評価手法としての適用性を検討する．

3. 計算方法
対象地域で 1km×1km のメッシュを作成し，メッシュごとに SMD の計算を行う．
SMD は既往研究 1)により図 2 に示すような土柱において，(1)式及び(2)式のように表されることがわ
かっている．
𝑆𝑀𝐷 = ∫ (𝜃 − 𝜃)𝑑𝑧
𝑆𝑀𝐷 = ∫(𝜃 − 𝜃 ) 1 −(1)𝑑𝑧 (2)ここで，θは体積含水率[m3/ m3]，θs は飽和体積含水率[m3/ m3]，θr は残留体積含水率[m3/ m3]，Ψb は毛管ポテンシャル[m]，λは水分保持曲線の形状を与えるパラメータである．

2. 対象地域と使用データ
対象地域は新潟県全域とし,1km×1km の計算用メッシュを用意する．
雨量データは対象地域周辺の AMeDAS 観測点のものを用いる．対象とする降雨は 2016 年 1 月 1 日から 2017 年 12 月 31 日までの 2 年間とし，計算開始から 1 年分の結果は初期値の影響を軽減するため，使用しないこととした．図 1 に対象地域とその周辺の AMeDAS 観測点の概要，比較対象とした土砂災害が発生した地点を示す．
図 2 仮定する土柱図 1 対象流域及び周辺の AMeDAS 観測点

流域の蒸発量は蒸発能と蒸発効率により算出す
る．蒸発能には Selianinov が提案した有効積算温度 2)から蒸発能を求める方法を用いる．蒸発能 E0 は次の(3)式で表される．
E = c∑T(3)
ここで，E0 は蒸発能[mm/yr]，c は比例係数(=0.18)，
ΣT10 は有効積算温度[℃日]である．有効積算温度10℃以上の日平均気温の積算値である．今回は計算ステップに合わせ，10 分あたりの蒸発能を求めて使用する．

次に蒸発効率βは Deardorff の提案した(4)式 3)を用いる．
β = min(1,)(4)

ここで，βは蒸発効率，θは体積含水率[m3/ m3]，θfc はほ場容水量(pF1.5 での体積含水率) [m3/ m3]である．
これらの式より蒸発量 E は(5)式によって表される．
E = 𝛽𝐸(5)
冬期間の積雪に関しては気温が 2℃を下回った時の降水を積雪として扱い，地下水位には直接反映しないこととした．融雪に関しては degree day 法により気温から融雪量を求め，降雨と同様に地下水位に反映させた．degree day 法による融雪量は以下の(6)式で求められる．
𝑀 = 𝐾 ∑((6))(𝑇 − 𝑇 )
ここで，
M は融雪量[mm]，
K は融雪係数[mm/℃/day]，
T は気温[℃]，TB は基準温度[℃]である．今回は一般的な値として K=2mm/℃/day，TB=0℃を用いる．今回は比較に用いる土砂災害の発生が夏季であるため，積雪及び融雪に関する考察は省略する．
土壌パラメータに関しては農業・食品産業技術総合研究機構『日本土壌インベントリー』に記載されている物理特性を参照する．参照した物理特性をBrooks and corey 式(下記(7)式)に代入し最小二乗法を用いて誤差が最小となる値をSMDの計算に必要なパラメータとして求めた．
==(7)

ここで，he は空気侵入圧[m]，h は土中水圧力[m]である．最小二乗法には Excel 2013 のソルバー機能を用いた．これを全国約 400 種の土壌分類全てにおいて計算を行い，パラメータを導出した．
雨量データはティーセン多角形を用いてメッシ
ュごとに近隣の AMeDAS 観測点のものを用いる．計算を容易にするために，メッシュ間での水の移動は考えないものとした．計算は fortran90 によるプログラムを用いた．
4. 結果と考察
2017 年に発生した土砂災害のうち，大規模な降雨があった 7 月 3 日から 4 日にかけての土砂災害，同様に大規模な降雨があった 7 月 18 日の土砂災害，中規模な降雨で発生した 6 月 13 日の土砂災害について SMD との比較を行った．2017 年 7 月 3 日から 4日にかけて発生した土砂災害の地点および3日時点
での SMD を図 3 に示す．大規模な降雨であったため新潟県全域で SMD は低い状態を示しているが，SMDが比較的高い地域では土砂災害が発生していない．
土砂災害が発生している地点に注目すると，図 4 に示すように 7 月 1 日の午前 0 時時点では土砂災害が発生する全地点で SMD が 0.005 以下となっている．

図 3 2017 年 7 月 3 日の SMD

図 40:00)

各土砂災害発生地点での SMD(2017/7/1

7 月 3 日から 4 日と同様に土砂災害が多かった
2017 年 7 月 18 日の新潟県全域の SMD を図 5 に示す．この土砂災害については 7 月 11 日から 18 日まで，発生地点全てにおいて SMD は 0.002 を下回り，7 月 18 日午前 0 時には図 6 に示すように全地点で 0.001 以下を示した．これに関しては 7 月 1日から 4 日にかけた降雨と 7 月 13 日の降雨の影響により，新潟県全域の土壌が常に飽和に近い状態であったとみられる．また，図 7 に本降雨において土砂災害が発生した代表の地点として長岡市川口中山での土砂災害が発生するまでの降雨と SMD の変化を示す．図 7 より，6 月 30 日からの大きな降雨のあと，7 月 6 日頃から SMD が大きくなっていくが，何度かの降雨によって再び SMD が低下し，7 月 18 日

の大きな降雨で SMD は 0 になっていることがわかる．

性が高いことが示唆された．明確なしきい値の決定は今回の研究ではできなかったが，検証する事例を増やすことでより詳細な関連性を把握できると期待される．

図 8 2017 年 6 月 13 日の SMD
図 5 2017 年 7 月 18 日の SMD

図 6 各土砂災害発生地点での SMD(2017/7/180:00)

図 7 SMD 計算結果(2017/6/30～2017/7/18)

図 9 SMD 計算結果(2017/6/1～2017/6/14)
5. まとめと今後の展望
本研究では土壌水分欠損量(SMD)の土砂災害リスク評価手法としての適用性を新潟県内において検討した．
その結果，土砂災害発生時にはいずれも SMDが低くなっていることがわかった．今後の展望としては，複数の土砂災害事例での検討を行っていく．
また，蒸発式をより実現象に即したものにすることや，浸透による土壌水分の損失を考慮することによる影響も考える必要性がある．

2017 年 6 月 13 日に新潟県内で発生した土砂災害
参考文献の地点およびその時の SMD を図 8 に示す．また，図1) 金子真郷，陸旻皎：土壌水分が流出に与える
9 に 6 月 1 日から土砂災害発生までの SMD の変化と影響について，第 26 回土木学会関東支部新降水量を示した．比較的降水量は小さいが，SMD が潟研究調査発表会論文集，pp.112-113，2008
常に小さい状態を推移しており，6 月 10 日の降雨
2) ミハイル・イ・ブディコ，内嶋善兵衛 訳：地の後に土砂災害が発生している．この事例に関して
表面の熱収支，成山堂書店，pp.183-185，2010
は発生地点が一か所だけであるが，降水の大きさに
3) J.W.Deardorff: Efficient prediction of
よらず土砂災害が発生したタイミングではSMDが低ground surface temperature and moisture,
い値を示すことを確認した．
with inclusion of a layer of vegetation,
これらの結果からSMDが低い状態を示していると，
Journal of Geophysical Research: Oceans
降水の大きさに関わらず土砂災害が発生する危険
Volume 83 Issue C4,pp.1889-1903,1978