自然災害科学 J. JSNDS 38 特別号 57 -79（2019 ）平成26年 8 月豪雨による広島市
土石流災害の被害の特徴
内山 庄一郎1・須貝 俊彦2

Damage characteristics of debris ﬂow disasters causedby heavy rain in Hiroshima City in August 2014
Shoichiro UCHIYAMA1 and Toshihiko SUGAI2
Abstract
The debris flow disasters in Hiroshima City on 20 August 2014 were surveyed via
Unmanned Aerial Vehicle photography (UAV) and Structure from Motion photogrammetry(SfM) to measure sediment deposition volume and to reveal the characteristics of damage tobuildings and of geology. The average ﬂow path in areas of human casualties was smaller thanthat in areas of building damage. Most casualties were concentrated within an average of 132
m from the fan apex of each debris ﬂow. The average ﬂow path in areas of building damage
was much longer on granite area than on hornfels area. On hornfels area, buildings stopped
debris ﬂow, but on granite area, ﬁne particles continued downstream through gaps in buildings.
These results show that the reach of debris ﬂow in this event was the same as or less than the
topographical development range of the alluvial cone.
キーワード：土石流，平成 26 年 8 月豪雨，土砂堆積量，被害分布，UAV-SfM
debris ﬂow, heavy rain event in August 2014, volume of sediment deposition, distribution of damage,

Key words:

UAV-SfM

1 ．背景と目的

ハード対策を中心として進められてきた。同時に，

1. 1		背景宅地開発等に伴い危険箇所は年々増加している。

（1）土砂災害対策の変遷と課題

こうした危険箇所とその対策の進捗に関して，最戦後の土砂災害対策は，砂防三法1-3）および防新の資料が公開されていないため少し古い情報で災基本計画 に基づき，防災施設整備，いわゆるはあるが，例えば，土砂災害危険箇所の一種であ

1

2

4）

国立研究開発法人 防災科学技術研究所 マルチハザード
リスク評価研究部門
Multi-hazard Risk Assessment Research Division,
National Research Institute for Earth Science and Disaster
Resilience

57

東京大学
The University of Tokyo58

内山・須貝：平成26年 8 月豪雨による広島市土石流災害の被害の特徴

り，個所内に 5 戸以上の家屋がある急傾斜地崩壊

難体制の整備等が行われる。しかし，2014（平成危険箇所 I は，1982（昭和58）年からの21年間で26）年 8 月の豪雨により発生した広島市の土石流

約 4 万箇所増加し，総数は11万箇所を超えた。さ災害では，74名の犠牲者を生じた（Fig. 1）8）。こらに，これら危険個所に対するハード対策の整備の災害では，土砂災害防止法の施行から13年以上済み個所の増加割合から，整備完了には100年以が経過していたにも関わらず，警戒区域の指定や，上を要することになる5）。こうした危険箇所の増基礎調査が完了していない地域が多く存在するこ加とその対策状況は，現在も同様の傾向にあるもとが露呈した。このため，住民に対し土砂災害ののと考えられる。さらに，人的被害を伴う土砂災

危険性が十分に伝わっていなかったことや，土砂害は，ほぼ毎年発生している 。

災害の警戒避難体制が整備されていないことな

6）

このような背景において，ソフト対策の推進，どが指摘された9）。この災害を受け2014（平成26）

すなわち土砂災害が発生するおそれがある土地の年11月に，さらに2017（平成29）年 6 月にも土砂区域を明らかにし，警戒避難体制の整備を図るこ

災害防止法等が改正され，ハザード・リスク情報とを目的として，2000（平成12）年に「土砂災害の公表や避難体制の強化が定められた。さらに，警戒区域等における土砂災害防止対策の推進に関

土砂災害防止法による警戒区域等の指定を行う前する法律（以降，土砂災害防止法 ）」が公布されには，住民に対する説明も行われている。それでた。この法律により，土砂災害警戒区域等に指定もなお，2018（平成30）年 7 月豪雨では，土砂災された区域では，住民への危険の周知と警戒避

害により119名の犠牲者を生じ，被災位置が特定

7）Fig. 1

Study area. (a) Chugoku district, Japan. (b) Study area in Asaminami-ku, Hiroshima City, Hiroshima
Prefecture, which was damaged by debris flow on 20 August 2014.

59

自然災害科学 J. JSNDS 38 特別号（2019 ）できた107名のうち，94名（87.9％）が土砂災害警

砂災害警戒区域等を個別にみていくと，いくつか

戒区域内で被災したことが指摘された10）。これらの課題も指摘できる。

の事実から，土砂災害リスクが高まった場合でも，Fig. 2は，平成30年 7 月豪雨により広島県安芸

事前の避難率が高いとはいえない状況が示唆され郡熊野町川角 5 丁目で発生した土石流による災害る。

事例である。この図で示された土砂災害警戒区域
等は，災害が発生する前年に指定された。このう（2）現在のハザード・リスク情報の課題

ち，土石流の土砂災害特別警戒区域（レッドゾー

ここで，土砂災害防止法におけるハザード・リン）の範囲，すなわち土石流により建築物等に損スク情報の構築手法を概観する。土砂災害警戒区

壊が生じ，生命や身体に著しい危害が起こりうる

域等は，基礎調査と呼ばれる詳細な調査を経て区とされる区域は非常に狭い（Fig. 2の A）。しかし

域設定が行われる。これには，膨大な個所を対象

実際には，レッドゾーンを超える広範囲で建築物とする調査の迅速な推進，コストおよび精度のバの損壊が発生した。また，南側の沢（Fig. 2の B）

ランスの観点から，現状でのベストエフォートなでは土石流が発生したが，警戒区域等は設定され手法が運用されていると考えられる。しかし，土ていなかった。同様に，北側の 0 次谷（Fig. 2の C）

Fig. 2

Damage range of actual debris flow in designated sediment disaster-prone areas during the heavy rain
event of July 2018 in Kumano Town, Hiroshima Prefecture. Note that debris flow ran from the point
indicated by arrow A, in a designated red zone, where the flood height of the debris flow was assumed
to reach 0.76 m (Hiroshima Prefecture, 2017)11）. Arrow B points to a debris flow in a small valley,outside of zoned SDPAs. Arrow C shows a small-scale collapse occurring in a zero-order basin, where
the occurrence of sediment disasters was not predicted. SDPA designations in the figure were set on 9
March 2017, before the disaster. The orthomosaic image was taken and created by the authors.

60

内山・須貝：平成26年 8 月豪雨による広島市土石流災害の被害の特徴

では，崩壊による住宅被害が発生したが，こちらる流木は，平地での建物等の被害を大きくする要の被害も事前に評価されてはいなかった。このよ

因にもなる18, 19）。このように，土石流シミュレー

うに，被害想定と実際の被害には乖離が生じておションを実施する場合でも，現実に即した結果をり，これは，警戒区域等の設定，すなわち現在の得られるよう，実際の災害で発生した被害の実態

被害想定手法によるハザード・リスク情報の構築を明らかにする必要がある。

の難しさを示す一面といえるだろう。

しかし，災害直後の現地調査の自由度には制約もあり，土石流の到達範囲や被害分布を，家屋単1. 2		研究の目的

位で面的かつ網羅的に記述した例は多くはない。

避難を含めた防災減災対策を行うためには，科

そこで，本研究では，2014（平成26）年 8 月豪雨

学的根拠に基づく災害リスクの評価が重要であるにより発生した広島市の土石流災害を対象としことは論を待たない。一方で，前節で挙げたようて，被害実態を面的かつ詳細に記述し，土砂堆積に，そのようにして構築されたハザード・リスク

量の計測および被害家屋の空間分布特性を地図化

情報は不確実性を伴う。さらに，災害現象の予測することを目的とする。実際の災害における土石

情報の伝達方法および伝達タイミングのあり方も流被害の実態を明らかにし，土石流の挙動と流路課題である。これらの技術的な問題に加えて，認上の建物や植生，および地質との関係性を理解す

知心理学的な側面，例えば人間には正常性バイア

ることは，土石流のハザード・リスク情報の構築

スのような誤った現状リスク認識が生じるといっにとって重要である。

た問題もある12）。ここに列挙した問題は，総合的かつ学際的な検討が必要な課題と考えられる。本
研究では，これらの中でも，前節で挙げた課題，

2 ．対象地域
2. 1		地域区分と被害概要

つまりハザード・リスク情報のあり方に着目する。

本研究では，2014（平成26）年 8 月20日未明に

ハザード・リスク情報の構築のために，土石流発災した土石流により被災した，広島県広島市安による被害の範囲や規模を予測することは重要で

佐南区（Fig. 1）の 6 地区（緑井 8 丁目，八木 3 丁

あるが，現地調査のみで流域の不安定土砂量やそ目，八木 3 丁目東，八木 3 丁目梅林，八木 3 丁目の物性を把握することは難しく ，したがって，

阿武，八木 4 丁目）を対象とした（Fig. 3）。本地

それに続く被害予測も難しい。そこで土石流の流域では， 6 地域で54名の犠牲者を生じた。これら

動や到達範囲を予測する目的で，シミュレーショ

の地域は，流域により区分した。また，緑井 8 丁

ンの活用が行われている14）。土石流シミュレー

目の東側の流域では住宅単独の人的被害が生じた

ションでは，設定した初期条件をもとに，土砂のが（Fig. 3の A），被害家屋の下流側に土砂堆積が

移動・堆積といった土石流の影響範囲を，定量的みられないため，地域区分には含めなかった。地に予測することができる 。近年は，シミュレー

区名は，町丁目と地名を合わせた本研究独自の呼ションソフトウェアの高度化や，基盤地図情報数

称である。

13）

15）

値標高モデル（国土地理院）の普及，計算機性能の向上も相まって，住宅などの構造物を考慮し2. 2		地質た解析も行われるようになった。しかしなが本研究の対象地の地質20）は，西側が花崗岩類，

ら，実際の住宅地には様々な種類や形状の建物に東側がホルンフェルスの 2 種に大別される。西側

加え，植生や農地，空き地などの土地利用もあり，の緑井 8 丁目，八木 3 丁目，八木 3 丁目東，八木

そうした場所に土石流が流下したときの地物に対3 丁目梅林の 4 地域が花崗岩類，東側の八木 3 丁する影響は，一様ではないことが予想される。ま目阿武，八木 4 丁目の 2 地域がホルンフェルスのた，近年では2017（平成29）年 7 月九州北部豪雨

分布域にそれぞれ該当する。千木良ほか（2015）20）の被害にみられたように，土石流とともに流下すによれば，花崗岩類の分布する低標高域は中粒で16, 17）

61

自然災害科学 J. JSNDS 38 特別号（2019 ）Fig. 3Catchments and sediment deposition areas within the study area. Note that green points mark sitesof human casualties. Although a house was partially washed away on the eastern side of Midorii 8,
no sediment deposition was designated downstream of the house, so the site was not analyzed. The
background shows elevation tints and shading created by GIS from a Fundamental Geospatial Data
Digital Elevation Model 5-m Mesh (Geospatial Information Authority of Japan)22）. The steepest paths,
indicated by the gray drainage lines, were plotted by ESRI ArcGIS Spatial Analyst from the same data
source.

シーティングが発達し，高標高域は細粒でマイク

そして，細粒 - 中流斑状花崗岩の急斜面，およびロシーティングが発達する。土石流が，シーティ

斑状流紋岩岩脈と接触変成作用を被った結晶片岩

ングと高角節理に分離されて緩んだ大きな岩塊を類の急崖の崩壊を発端として土石流が発生し，谷巻き込んで流下したことにより，破壊力が大きく筋の岩屑を押し流して災害を引き起こしたとされなったとされる。また，ホルンフェルスの低標高

る21）。

域では硬質，高標高域では強風化を示す。ホルン
フェルス地域の下流には相対的に大きな沖積錐が3 ．調査方法

分布するが，土石流の広がった範囲は，花崗岩類

土砂災害の調査手法には，現場へ進入して行う地域に比して狭いことが指摘されている。そして，現地調査と，人工衛星リモートセンシングや航空

両地域ともに今回の土石流のほとんどが最上部に機などの遠隔観測による方法とが挙げられる。現

崩壊源を持つとされる20）。また，斎藤ほか（2015）

地調査は，得られるデータの信頼性は高いが，二21）の地質図では，本研究対象地の西側が花崗岩類，

次災害リスクが大きい場合や，立ち入り規制が行

東側は接触変成作用を被った結晶片岩類等が分布われた場合には，調査は大きく制約される。さらし，その境界には斑状流紋岩岩脈が貫くとされる。

に，得られるデータはピンポイントの情報であり，

62

内山・須貝：平成26年 8 月豪雨による広島市土石流災害の被害の特徴

面的に均質なデータの取得は難しい。これに対し精度検証点として14点を使用した。SfM 解析によて，遠隔観測による手法は，アクセス困難な場所り作成した災害前 DSM（以下，2008 DSM）およを含む広範囲のデータを，地表面の状態を乱すこびオルソモザイク画像の空間分解能は20 cm，災となく面的に取得できる。しかし，人工衛星や航害後 DSM（以下，2014 DSM）およびオルソモザ

空機を使用した調査はコストが大きく，分解能のイク画像の空間分解能は3.5 cm となった。DSM

低さや観測タイミングの不一致が課題になる23）。

の精度検証は SfM ソフトウェア上で行い，14地

このように，既存の調査手法では，災害直後の人

点の精度基準点における三次元の二乗平均平方命が関わる状況という特質も相まって，俯瞰的に根誤差（以下，RMSE: Root Mean Squared Error）

把握したり，被害全体を面的に捉えたりすることは，26.2 cm（ 災 害 前 の2008 DSM），11.5 cm（ 災は容易ではない。

害後の2014 DSM）であった。
地表面の高さ変化は，そこで，本研究では，UAV（Unmanned aerial
vehicle） に よ る 撮 影 と，SfM（Structure from

GIS のラスタ演算で次式により，2014 DSM から2008 DSM を減算して求めた（Fig. 4）。

Motion）多視点ステレオ写真測量を適用した（以下，UAV-SfM）24-28）。この手法は，必要な時にデー

地表面高さ変化＝タを取得できる適時性，空間分解能が数センチ2014 DSM（災害後）−2008 DSM（災害前）メートルに迫る高分解能性，運用が低コストで機動性が高いことによる連続的な繰り返し観測を現

GNSS 測量の機材には，二周波対応の GPS 受

実のものとし，さらに面的な三次元情報が得られ信機である Trimble 5800，SfM ソフトウェアにはることがメリットである23）。

Agisoft PhotoScan Professional Edition 1.0.4，GISには ESRI ArcGIS for Desktop 10.2を用いた。

3. 1		地表面高さ変化の把握
地 表 面 の 高 さ（ 以 下，DSM: Digital surface

3. 2		土砂堆積量の計算

model）の変化は，災害前後の 2 時期の DSM の調査対象の 6 地域について，災害後のオルソモ差分から求めた。DSM は，災害前後の各時期のザイク画像から目視により土砂堆積範囲を判読

空 中 写 真 と，GNSS（Global Navigation Satellite

し，ポリゴンデータを作成した（Fig. 5，白破線）。

System）で計測した地上基準点および精度検証点

オルソモザイク画像の判読では，下流部の土砂はを使用し，SfM 解析により求めた。災害前の空泥状に薄く広範囲に拡散しており，下限域の正確

中写真には，2008（平成20）年 5 月21日に撮影さな判定は困難であった。さらに，道路の応急復旧れた23枚のデジタル空中写真（国土地理院撮影・により，土砂が除去されている場所も多かった。

日本地図センター販売）を使用し，災害後の空中

このため，本節後半に述べる 2 時期の DSM の誤

写真には，発災から 4 日後の2014（平成26）年 8差を考慮して，また，作図上の適当な区切りとし月24日に UAV で撮影した画像のうち，約700枚て0.3 m 以上の堆積が認められる範囲を堆積域のの垂直写真を使用した（Table 1）。地上基準点お下限として認定した（Fig. 4）。また，土砂の堆積

よび精度検証点は，VRS-RTK（Virtual referenceとは無関係な地表面変化の影響を除外するため，

station and real-time kinematic）方 式 の GNSS 測

植生，一部の建物，SfM 解析不良域の 3 種類につ

量により30地点を計測し，地上基準点として10点，

いて，土砂堆積範囲のポリゴンから除外した。こTable 1

Specifications of the aerial photographs.
Groundresolution

Flight altitude

Aircraft

20 cm

1,920 m

3

23

UAV

3.5 cm

150 m

14

5,500

Date

CameraPlatform

Pre-disasterMay 21, 2008

Intergraph DMC

Post-disaster

August 24, 2014

Ricoh GR

Flight path

Number ofshots

自然災害科学 J. JSNDS 38 特別号（2019 ）Fig. 4

Fig. 563

Histogram of surface height change. Note that negative values of surface height change (leftside) correspond to erosion; positive values (right side) correspond to deposition. The twosolid black lines in the middle indicate the range of surface change that was excluded asmeasurement error (±0.3 m).

Exclusion of surface height change areas unrelated to sediment deposition (example from downstreamof Yagi 3). Left: Ground surface height change. Center: Orthomosaic image after disaster. Right:
Orthomosaic image before disaster.
A: Area where vegetation growth or removal is excluded from surface height change.
B: Changes in structures and land use are excluded from surface height change.
C: An unnatural surface height change in an area where SfM analysis could not be performed.

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内山・須貝：平成26年 8 月豪雨による広島市土石流災害の被害の特徴

れには，使用データと解析方法に起因する制約事

は，流失，一部流失・形状をとどめて流下，損壊項が関与している（3.4節で後述）。なお，侵食量の 3 種とした。実際には，土砂等が住宅内部に流は計算の対象としなかった。これは，写真測量でれ込む被害は多く生じたが，本研究では，オルソ

は樹冠下の林床のような写真に写らない場所を計

モザイク画像から判断できる場合に限りデータ測できないため，森林植生の流失と地表面の侵食化した。また，被害実態の考察に使用するため，を分離できないことが理由である。

ESRI ArcGIS Spatial analyst の累積流量ラスタの

前節で 2 時期の DSM の差分から求めた地表面作成（Flow Accumulation）ツールにより，基盤地

高さ変化データのうち，土砂堆積範囲ポリゴンの図情報 5 m メッシュ（国土地理院）から落水線を内部では，正の値を持つメッシュが災害前から災作成した。この基盤地図情報の数値標高モデルは，害後にかけて，地表面の高さが高くなったことを主に航空レーザー測量データから住宅や植生を除意味しており，すなわち土砂が堆積したメッシュ

去して作成されたものであり，人工改変された地と考えることができる。ここから，正の値を合計形を再現したデータである。

することにより土砂堆積量の合計値を求めた。これには，ESRI ArcGIS Spatial Analyst の「サーフェ3. 4		使用データ・解析手法に起因する制約事項

イスの体積」ツールを使用した。土砂堆積量を求

地表面高さ変化を求めるにあたり，災害前後のめるにあたり，次のように 2 時期の DSM の誤差

撮影時期が 6 年 3 か月離れた DSM を使用したこを考慮した。前項で得た各時期の RMSE（災害前とから，これに起因する以下の 3 点の制約事項が26.2 cm，災害後11.5 cm）の二乗和平方根（28.6存在する。

cm）を求め，これより高さ変化が大きいメッシュ

・地表面高さの変化には，災害による変化以外のを対象として土砂堆積量を求めた。

現象を含む本研究で使用した災害後の UAV 撮影画像や土砂堆積にみえる現象として，植生の生長，建GNSS 測量データは，この場所で行われていた捜物の新築等，駐車場の車や災害対応車両の存在な

索救助活動を支援する目的で取得したものであどが挙げられる。これに対処するため，3.2節でる。災害直後に，これらのデータを「捜索支援地図」

述べたように，土砂堆積量への影響が大きいと考として図化し，現場で実際の捜索救助活動に活用えられる植生，建物の新築等の範囲について，オ

された29）。このためデータの取得や解析時の緊急

ルソモザイク画像の判読により土砂堆積範囲のポ性が高く，堆積土層厚のグランドトゥルースなど，

リゴンデータから除外した（Fig. 5）。

研究目的での検証用データ取得の機会は得られな・UAV の撮影は，発災から 4 日後に行ったため，かった。こうしたことから，土層厚の検証を行う

災害直後の状況とは異なる目的で，八木 3 丁目阿武の既往調査報告30）に記載された堆積土砂の高さとの比較を行った。

下流部の大きな道路や，災害対応車両が駐車している梅林小学校のグラウンド（Fig. 8の D）など，応急復旧のために優先的に土砂が撤去された場所

3. 3		人的被害発生位置の把握が存在する。このため，今回の土砂堆積範囲は，人的被害について，当時のニュース記事，慰霊

災害直後の土砂堆積範囲に比して，下流側が小さ

碑，住宅地図を突合することにより，全員の氏く判定されたと考えられる。このほか，判読され名，住居，被災状況を確定した。移動中に被災した土砂堆積範囲内でも，一部で土砂の除去，整地

た 1 名を除き，被災家屋の位置をポリゴンデータが進んだ場所があり，そのような地点での DSMとして作成した。加えて，災害前後のオルソモザの高さ変化量は，災害直後の土砂堆積量とは異なイク画像を比較判読し，人的被害が生じていなる値を示すと考えられる。

いが住宅被害が発生した家屋も，同様にポリゴ・土砂堆積厚さは，土石流サージの最大浸水高でンデータ化した。データ化した住宅被害の分類

はない

65

自然災害科学 J. JSNDS 38 特別号（2019 ）土石流は流下開始から徐々に流量が増加し，ルソモザイク画像で判読された。上流域の区間土

ピークを迎えたのちに，流量が低下して現象が収砂量は流域の土砂生産量に，下流域の区間土砂量束する。このため，建物の壁に残された浸水痕跡は堆積した土砂量に相当する。これらの値のうち，は，最終的に堆積した土砂の厚さよりも高い位置

上流域の区間土砂量は，本災害の検証調査や土石に残され，これは土石流サージにおける最大浸水

流シミュレーションで使用されている17, 31, 32）。ま高を示す。しかしながら，災害後の UAV 写真はた，下流域の区間土砂量の一部については，複数

土石流が停止した後に撮影されたため，土石流シの流域が合算されているため，流域の個々の比較

ミュレーションや現地踏査で記録される最大浸水ができない。また，合算した理由は説明されてい高よりも低い値を示す。

ない。そして，上流域と下流域のそれぞれの区間
土砂量に差がある場合，撤去や流出等により失わ4 ．結果れた土砂量と説明されている。

4. 1		土砂堆積量と各地域の被害分布

土砂量については，ほかに同類のデータがない

計測した土砂堆積量を Table 2に示す。この表ことから，この文献が，本災害における土砂生産の右側には，本研究との比較のため，既存文献30）量，および土砂移動量を定量的に示した唯一の資で示されている上流域の区間土砂量を併せて示し料である。このため，本研究でも比較のために引た。最初に，土砂堆積厚の検証結果について述べ，用するが，次の 4 点の問題があり，必ずしも単純

次に既存文献 での土砂量の求め方とデータの特比較はできない。 1 点目は，既存文献30）では，計徴について，最後に 6 地域における土砂堆積量と測誤差の扱いが説明されていないことである。対

被害分布の調査結果について，それぞれ述べる。

して，本研究では災害前後の各時期の計測誤差を30）考慮して，堆積厚が28.6 cm より小さいメッシュ（1）土砂堆積厚の検証結果は除外して土砂堆積量を求めた（3.2節）。このた

土砂堆積厚を検証する目的で，八木 3 丁目阿武め，本研究で示した土砂堆積量は，既存文献30）にの既往調査報告30）に記載された堆積土砂の高さと比して小さく見える。 2 点目は，既存文献30）におの比較を行った。この結果，谷出口（Fig. 9の B

ける下流域の土砂量計測データが，複数地域で合付近）では，同文献 で3.0 m，本研究では2.8 m

算されていることである。本研究の対象地域でから3.2 m であり，既往調査と調和的な値が得らは， 4 地域（緑井 8 丁目，八木 3 丁目，八木 3 丁れた。ただし，同文献 には，計測場所，計測手法，

目東，八木 3 丁目梅林）が合算されていた。 3 点

および計測誤差についての詳細な説明はなく，厳目は，谷出口の位置の設定が本研究とは異なる密な比較ではない。

ことである。特に，八木 3 丁目阿武の谷出口は，

30）

30）

本研究のそれよりも125 m 上流側に設定されてい（2）既存文献における計測土砂量の特徴た。 4 点目は，下流域に設定された堆積域の範囲

既存文献30）では，航空レーザー測量によって計が，本研究とは異なることである。しかしながら，測された 2 時期の地形面データを用いて 1 m メッ

既存文献30）では，谷出口の位置および下流域の堆シュごとに比較を行い，土砂量が計測された。災積域の範囲ともに，小縮尺図にごく小さく示され害前は2009（平成21）年度後半，災害後は2014（平ているため，正確な比較は難しい。これらの点か

成26）年 8 月25日（災害後）に計測された。土砂ら，Table 2には既存文献30）の値のうち，既往研量の計測は，保全対象（住家等）の上流側に設定

究17, 31, 32）で使われている上流域の区間土砂量の値

された谷出口を境として，上流域と下流域のそれを示すこととした。

ぞれについて，流域ごとの区間土砂量（区間内の堆積と侵食の合計値）が計測された。下流域の堆積範囲は，航空レーザー測量と同時に撮影したオ（3）緑井 8 丁目
緑井 8 丁目地区では，土砂堆積量のボリューム

66

内山・須貝：平成26年 8 月豪雨による広島市土石流災害の被害の特徴は大きいが，流域面積も広いため，単位流域面積

2014（平成26）年 4 月に完成したばかりの新しい当たりの堆積量としては最小を示した（Table 2）。

アパートが存在したが，土石流により流失した。

土石流の流路となった道路は侵食され，道路縁にしかし，災害前の空中写真では空き地であったた

土嚢が積まれて水路となった（Fig. 6の A）。また，

め，DSM の高さ変化の見かけ上は，堆積にみえ流路沿いに上下に並ぶ住宅 2 棟（犠牲者は各 1 名）た（Fig. 7の B）。落水線上に位置する県営住宅でが破壊され，その瓦礫の一部は，すぐ下流側の住は，建物の流失や移動は生じなかったが， 1 階に宅にせき止められた（Fig. 6の B）。東側に分岐し土砂等が流れ込み， 1 名の犠牲者を生じた（Fig.

た土石流の流路に着目すると，犠牲者 1 名を生じ

7の C）。主流路に隣接する植生域のうち，流路にた住宅は，オルソモザイク画像上では損壊として近い側の一部が侵食されたが，流路から遠い部分判定されたが，屋内に土砂等が流入したことによは残存した（Fig. 7の D）。主流路における泥流のり被害を生じた。この住宅のすぐ上流側には，災流下経路では，土砂の堆積厚が薄いエリア（DSM

害前は 5 段の水田と 1 段の畑が広がっており，その高さ変化の凡例が無着色のエリア）があったの開けた土地に層厚 2 m を超える土砂が堆積し（Fig. 7の E）。主流路の突き当りにあるアパート

た（Fig. 6の C）。泥流は谷出口から600 m 下流まの駐車場には，層厚 2 m を超える土砂が堆積した。

で流下した。下流部の一部は，重機で整地された

オルソモザイク画像では，下流部の堆積物に礫は部分も含まれるが，層厚 1 m 近い土砂が堆積し少なく，泥状のテクスチャーを示した（Fig. 7のた（Fig. 6の D）。

F）。

（4）八木 3 丁目（5）八木 3 丁目東八木 3 丁目地区では，土砂堆積量および単位

八木 3 丁目東地区では，土砂堆積量は少ないが流域面積あたりの堆積量ともに，対象地域内で流域面積が小さいため，単位流域面積あたりの堆最大級の値を示した（Table 2）。中央部に落水線

積量は比較的大きな値を示した（Table 2）。谷出が近接して 2 本あり，約25 m 幅の広い主流路と口から50 m の距離にある住宅が流失し，犠牲者なった。上下70 m の区間に分布する 7 棟が流失

1 名を生じた（Fig. 7の G）。破壊され，流失した

し，20名の犠牲者を生じた（Fig. 7の A）。このう

家屋は，土砂，流木とともに直下の駐車場に堆積

ち 1 名は，住宅から50 m 下流で発見された。こした（Fig. 7の H）。主流路沿いの単木と思われるの並びの最下流部にある住宅では，建物の一部が植生が流失した（Fig. 7の I）。下流側の堆積範囲

形状をとどめたまま下方に移動し， 2 名の犠牲者

は，八木 3 丁目の堆積範囲と隣接した（Fig. 7のを生じた。また，この住宅の並びの中間部には，J）。

Table 2 Comparison of sediment deposition volumes measured from the sur face height change andsedimentary volumes provided in the literature.
Catchment
area (m2)sedimentaryarea (m2)

Measuredsedimentaryvolume (m3)Midorii 8

629,342

36,582

11,303

17,960

11,200

Yagi 3238,956

36,281

14,26959,71533,000

Yagi 3 East

29,603

8,115

987

33,324

3,100

Yagi 3 Bairin

35,60916,397

1,947

54,683

7,900

Yagi 3 Abu

202,152

20,683

4,095

20,258n/a

Yagi 4

288,227

50,6129,460

32,821

10,400District

Sediment volume perunit catchment area
(m3/km2)

Sedimentary volume
upstream (m3)
(CRDB, 2014)

Note: Sedimentary volumes cited from the literature (Chugoku Regional Development Bureau, 2014)30）correspond to the volumeof sediment production upstream.
n/a: The value depends greatly on where the fan apex is set.

自然災害科学 J. JSNDS 38 特別号（2019 ）Fig. 6

67

Damage distribution in Midorii 8. A: An eroded road that became a waterway. B: There were threehouses along the flow path. C: Thick sediment accumulation upstream of a house, causing casualties
with sediment influx. D: Thick sediment deposition downstream.

68

内山・須貝：平成26年 8 月豪雨による広島市土石流災害の被害の特徴

Fig. 7

Damage distribution on Yagi 3 and Yagi 3 East. Note that on Yagi 3, A: The area close to
the fan apex, where casualties were concentrated. B: A newly built apartment in the vacant
lot shown here was lost in the disaster. C: This building situated on a steep path survived,
but a person inside the house died because of sediment inflow. D: Vegetation several
meters in height, in which the portion close to the main flow path side was eroded. E: A
zone characterized by thin sediment deposition on the main flow path. F: Thick sedimentaccumulation in a parking lot at the end of the main flow path. While on Yagi 3 East, G: A
building destroyed by debris flow, which killed a person. H: Debris flow carried the house at
G to a vacant lot downstream. I: Shrubs or trees lost along the main flow path. J: Downstream
adjacent to the sediment area of Yagi 3.

69

自然災害科学 J. JSNDS 38 特別号（2019 ）（6）八木 3 丁目梅林
八木 3 丁目梅林地区では，単位流域面積あたは二股に分岐して流下した。いずれも住宅密集地に流れ込み，住宅に被害を生じた。破壊された建り の 土 砂 堆 積 量 は， 6 地 域 中 で 最 大 を 示 し た

物を含む土砂は，周囲の住宅にせき止められた（Table 2）。災害前には，谷出口の直下に広がっ（Fig. 10の B と C）。分岐した土石流のうち，西ていた森林が土石流により流失し，広い範囲で地側の落水線上では， 4 棟の住宅が流失し 5 名の犠表が露出した（Fig. 8の A）。上下125 m の区間で，牲者を生じた。流失した住宅の下流側にあった住落水線上に位置する 6 棟が流失・移動した。上流

宅は，形状をとどめたまま下方へ移動し，さら側の 3 棟は流失し， 7 名の犠牲者を生じた（Fig.

に下流側の住宅にせき止められた（Fig. 10の B）。

8の B）。下流側の 3 棟のうち，上流側の 2 棟が移東側に分岐した土石流により，落水線上に位置す

動し， 3 名の犠牲者を生じた。その並びの最下流

る 3 棟で 5 名の犠牲者が生じた。上流側と下流側部の 1 棟が流失し， 2 名の犠牲者を生じた（Fig.

の 2 棟が流失し，中間の位置にある 1 棟では，住8の C）。堆積域の下流側に位置する梅林小学校と宅の一部が流下した。この被害域の周囲には，大そのグラウンドにも土砂が堆積したが，撮影時に量の礫が厚く堆積した（Fig. 10の C）。土石流のはその大半が除去されていた（Fig. 8の D）。この主流路以外の場所，例えば Fig. 10の D や，標高ため，災害直後の土砂堆積量や流下距離は，ここ60 m より低い地域では，礫や流木の堆積はほぼで示した計測値（Table 2）よりも大きいと考えらみられなかった。

れる。
4. 2		被害分布と地形的特徴（7）八木 3 丁目阿武八木 3 丁目阿武地区では，上流の小河川から土

（1）土石流の流路と人的被害発生位置，および住宅被害との関係

石流があふれて直線的な流路が形成され，樹林帯

土石流の主流路は，落水線上を流下した。落水を押し流して住宅地に流入した（Fig. 9の A）。谷線は，基盤地図情報数値標高モデル 5 m メッシュ

出口直下かつ落水線上に位置する住宅 2 棟が移（国土地理院）から作成したものであり，地形改

動，流失し，犠牲者 3 名を生じた（Fig. 9の B）。

変の影響を反映した地形標高モデルである。落水

屋内への土砂等の流入により，犠牲者 1 名を生じ線は，自然の小河川，人工水路，道路などに分布た。しかし，オルソモザイク画像上では建物の被した。また，いずれの地域でも谷出口に近い上流

害が判読できなかった（Fig. 9の C）。主流路に直側の主排水路は暗渠化されていた。

交する道路へ，土砂の堆積が生じた。しかし，災犠牲者を生じた住宅被害について，谷出口から

害前写真で SfM の解析不良が生じており，正常の流路長の最大値を求めた。この結果，谷出口かな高さ変化量を求めることができなかったため，

ら平均132 m の流路沿いに人的被害が生じた住宅

この住宅地一帯を計測から除外した（Fig. 9の D）。

が分布した（Table 3）。人的被害を生じた住宅のまた，オルソモザイク画像上では，より下流側の被害の類型は，流失型と土砂流入型の 2 つに大別

遠方まで泥の拡散がみられるが，計測可能な厚さされた。流失型はさらに，住宅全体が破壊され，を持って堆積していなかったため，堆積域には含原型をとどめずに流下したもの，および，住宅のめなかった（Fig. 9の E 周辺）。

全体または一部が，原型をとどめたまま下方へ移動したものとの 2 つに細分された。土砂流入型で（8）八木 4 丁目

は，住宅は原位置のまま，かつ原型をとどめてい八木 4 丁目地区では，土砂堆積量，単位流域

るが，屋内への土砂等の流入により人的被害を生面積あたりの堆積量ともに中間的な値を示した

じた。人的被害を生じた家屋の総数は29棟で，う（Table 2）。谷出口の上流側には二本の落水線がち流失型は27棟（93％），土砂流入型は 2 棟（ 7 ％）存在した（Fig. 10の A）。谷出口を出ると土石流であった（Table 3）。流失型被害の特徴は，被災

70

Fig. 8

内山・須貝：平成26年 8 月豪雨による広島市土石流災害の被害の特徴

Damage distribution in Yagi 3 Bairin. A: A run-down forest, with the surface terrain exposed. B: Three
destroyed upstream houses, with loss of life. C: Two houses moved downstream, the lower of which
was destroyed. D: Sediment accumulation in the schoolyard of Bairin elementary school, which had
been removed at the time of aerial observation.

自然災害科学 J. JSNDS 38 特別号（2019 ）Fig. 971

Damage distribution in Yagi 3 Abu. A: Debris overflow from a small stream created a new flow path.
B: Two buildings on the steep path moved downslope, with loss of life. C: Sediment inflow thatcaused casualties where damage to the building cannot be interpreted in the image. D: Althoughsediment accumulated here, it is excluded from this study owing to failure of area analysis via SfM. E:
Downstream mud deposition of ＜0.3 m, excluded from volume measurement.

72

内山・須貝：平成26年 8 月豪雨による広島市土石流災害の被害の特徴

Fig. 10 Distribution of damage in Yagi 4. A: Area of two steep paths near the fan apex before the disaster. B:
Area where casualties occurred on the west-side flow path at the point of debris flow divergence. C:
Area where casualties occurred on the east-side flow path at the point of debris flow divergence; thicksediment accumulation is visible in the immediate vicinity. D: Almost no deposition of boulders anddriftwood in places far from the main flow path.

73

自然災害科学 J. JSNDS 38 特別号（2019 ）Table 3

Building damage and human casualties.

Number of casualties in the building
District

Loss

Flowdown*

Building

VictimBuilding

Midorii 82

2

0

Yagi 3

7

20

1

Yagi 3 East

1

1

0

Yagi 3 Bairin

4

9

2

VictimTotal number of buildings

DamageDistance fromdamaged in the district

Building

Victimfan apex (m)LossFlowdown*

1

1

195

9

7

Damage
12

2

1

1

140

14

8

11

0

45

2

1

0

3

0

154

5

7

0

Yagi 3 Abu

1

1

1

2

0

55

1

1

7

Yagi 4

6

8

1

2

0

200

14

6

10

21

41

5

9

2

Average 132

45

30

40

Total

2

*Partially washed away.
Note: In total, 29 buildings had casualties, including 1 on the east side of Midorii 8 which was not analyzed in this study (refer tothe description of Fig. 3) and is not listed here. There were 54 human victims, including 2 not included here. In addition to thedamage listed here, the extent of damage to 1 building at Yagi 3 Abu was not confirmed in the orthomosaic image, but 1 humancasualty was recorded; and another human casualty due to partial building damage on the east side of Midorii 8 was recorded.

家屋が落水線上，あるいは落水線に挟まれた細い

八木 3 丁目，八木 3 丁目東，八木 3 丁目梅林の 4

土地に位置しており，ほぼ例外はなかった。これ

地域について，その堆積域の下端付近の平均勾配に対して，土砂流入型の 2 例は，それぞれ次の特は 2 度，八木 3 丁目阿武および八木 4 丁目地区で徴がみられた。八木 3 丁目地区の県営住宅建物は，は 4 度であった。後者の 2 地域の平均勾配が少し

落水線上に位置するものの，建物が丈夫で流失し大きい原因は，本研究で設定した土砂堆積範囲がなかったと考えられるケースであり（Fig. 7の C），

扇状地の下端に達していないため，堆積域の下限

緑井 8 丁目地区では，住宅の上流側にあった水田

標高が他の地区よりも20 m ほど高いことが関係と畑に大量の土砂が堆積したことにより，土石流している。

が減速して家屋の流失を免れた（しかし住宅内に堆積物として0.5 m から 1 m 径の巨礫，および土砂は流入した）と考えられるケースである（Fig.

流木に着目すると，流木のほうが巨礫よりも上流

6の C）。

側で停止する傾向を示した（Table 4）。これとはオルソモザイク画像で判読可能な， 6 地域の全別に，土砂の堆積厚に着目すると，緑井 8 丁目地ての住宅被害に着目すると，115棟の住宅被害が区や，八木 3 丁目地区では，幅の広い主流路が下確認された（Table 3）。このうち，流失が45棟，流側まで続き，下流側にも厚い土砂堆積が生じた。

一部流下が30棟，損壊が40棟であった。115棟のなお，オルソモザイク画像では，泥流はかなり遠

住宅被害のうち，78棟（68％）が，人的被害発生

方まで流下したことが読み取れるが，厚さをもっ位置の周辺50 m 以内，またはその上流側に分布て堆積したのか，薄く泥水が覆った状態なのかました。

では判定できなかった。

（2）堆積域の地形的特性

4. 3		地質と被害実態との関係

災害発生前の勾配に着目するため，基盤地図情本研究対象地域では，西側が花崗岩類，東側に報数値標高モデル 5 m メッシュ（国土地理院）か

ホルンフェルスが分布している（2.2節）。地質に

ら傾斜角を求め，そこからさらに計算窓サイズをよる被害実態の差異に着目するため，各地域につ5 メッシュ（25 m）とした移動平均による平均勾いて傾斜分布図を作成し，そこに人的被害，建配を求めた。人的被害を生じた30棟の家屋の中心

物被害，土砂堆積域をプロットした。これらの位置について，その平均勾配は10.0度，標準偏差

うち，八木 4 丁目の例を Fig. 11に示した。次に，は2.4であった。同データを用いると，緑井 8 丁目，

土石流の流路のうち，流失型の建物被害（4.2節）

74

内山・須貝：平成26年 8 月豪雨による広島市土石流災害の被害の特徴

Table 4

Topographic features of sedimentary areas.
Elevation (m)Fan apex

Lower limitof driftwoods

Lower limit
of boulders

Lower limit ofsedimentary area

Flowdown
distance along
flow path (m)Midorii 8

65

45

20

10

619

Yagi 3

65

15

25

10

416

Yagi 3 East

55

25

30

10

307

Yagi 3 Bairin

45

25

25

10

305

Yagi 3 Abu

80

50

25

25

355

Yagi 4

100

60

50

30

511

District

Note: Drainage from each fan apex in all districts is run in culverts.

の上流端から下流端までの区間を建物被害区間と沖積錐の地形発達範囲≧本イベント土石流の到達して，GIS でその水平距離，および平均勾配を求範囲＞本土石流による人的被害発生範囲

めた（Table 5）。Fig. 6から Fig. 11の図中に，表ホルンフェルス分布域では，急勾配が続く斜面に集計した建物被害区間の上流端と下流端を図示の途中であっても，建物により土石流が停止した

した。この表には，Table 3に記載した，人的被が（Fig. 10，Fig. 11），花崗岩類分布域では細粒害が生じた流路の谷出口からの最大距離も併記し分が建物の隙間を縫って，より下流へ到達した

た。なお勾配の GIS データには，4.2節で作成し（Fig. 7，Fig. 8など）。このことから，本イベンたデータを用いた。

トにおける土石流の到達範囲の関係性には，建物

この結果，花崗岩類地域では，建物被害区間はなどの人工構造物が与えた影響が示された。

堆積域の下限近くまで分布した。ホルンフェルス
地域では，地形は堆積域の下流部まで急勾配が続

5. 2		土石流流下経路における被害実態の差異

くが，建物被害区間は，堆積域の上部のみに分布

ここまでの結果から，扇状地上の土石流の流路した（Fig. 11）。つまり，マサ化した細粒の花崗を決める要素として，地形改変後の落水線，建物岩類を崩壊源に持つ西側 4 地域では，ホルンフェなどの人工物を挙げることができる。河川が暗渠

ルス分布域の東側 2 地区に比して，建物被害区間化された住宅地の場合，谷出口に近い道路はしばが相対的に長かった。これは，建物被害区間の水

しば落水線となり，これは主要な土石流の流路と平距離の絶対値の違いとしても現れた（Table 5）。

なった。また，八木 3 丁目阿武では，谷地形の元

また，建物被害区間の平均勾配は，花崗岩類地域の流路が侵食され，新たな流路で土石流が流下しでは9.0度，ホルンフェルス地域では11.8度であった（Fig. 9の A）。建物の影響として，上流側で建た。なお，人的被害が生じた最大流路長の平均は，物の流失，その下流で建物流下，さらに下流側で前者が134 m，後者は128 m で，類似した値を示

は建物内への土砂流入のように，上流から下流にした（Table 5）。

向かって，建物被害の実態が軽減される場合がみられた。Fig. 11のように地形勾配が縦断方向に

5 ．考察

大きくは変化しない場合，建物を破壊し流下した

5. 1		被害実態と地質との関係

土石流は，最終的に周囲の建物によってせき止め

ここまでの結果から，土石流発生域の地質，つられたことが示唆される。加えて，人工物の隙間まり土石流構成堆積物の粒度特性の違いと，災害を縫って流下する場合がみられた。これは，土石前の地形である縦断勾配変化に注目することによ流の源頭部の地質の違いが，被害実態の違いとしり，本イベントによる土石流の到達範囲について，て，ここでは特に到達距離と堆積土砂の粒度の違次式で表される特徴が示された。

いとして表出したものと考えられる。

75

自然災害科学 J. JSNDS 38 特別号（2019 ）Fig. 11

Slope gradient map (example from Yagi 4).

76

内山・須貝：平成26年 8 月豪雨による広島市土石流災害の被害の特徴

Table 5

Slope gradient and geology.

Areas of building damage

District

Slope gradient(degrees)Standard
deviation

Ave. gradientby geology(degrees)

Areas of human casualties

Max.
Ave. horizontal
Horizontal
horizontal
distance ofdistance of flow
distance of flow
flow path bypath (m)path from fangeology (m)apex (m)Midorii 8

9.0

2.6

335

Yagi 3

9.0

3.0

375

Yagi 3 East

10.4

1.2

Yagi 3 Bairin

7.6

1.8

Yagi 3 Abu

12.4

1.0

Yagi 4

11.1

2.6

9.0

140

5. 3		建物被害による土石流運動エネルギーの
指標

50
65

Geology(Chigira et. al.,
2015)

134

Granite128

Hornfels

195
266

213
11.8

Ave. max.
horizontal
distance offlow path bygeology (m)

140
45
154

58

55
200

m メッシュ）を使用して落水線を求めることにより，土石流の流下しやすい経路や， 0 次谷の位置

建物被害の発生は，到達時の土石流の運動エネを可視化できる可能性がある。落水線は，累積流

ルギーの大きさに影響を受けると考えられる。本

量ラスタをベクター化した GIS データだが，既研究では，外見上明らかな建物被害を，その被害存研究33）では，この累積流量の分析により，落水の大きさ応じて 3 分類した。これは，定性的では線の水量を定量的に扱える可能性を指摘していあるが，土石流の運動エネルギー量の大小の指標る。落水線の解析は屋内作業で完結でき，かつ，として対応するものと思われる。また，土石流が既存データの解析だけで結果が得られるため，調地物に到達した時，建物に与えた影響に応じて土査に要するコストも小さく，活用しやすい分析

石流の運動エネルギーは減衰するであろう。例え

ツールになりうる。

ば，八木 4 丁目地区のように住宅が密集した地域

折しも，地球温暖化による気候変動により，豪へ流入した土石流は，住宅に被害をおよぼした後，雨頻度の増加，雨の降り方の局地化，激甚化が指下流側に流下経路と同等の勾配が続く場合であっ摘されている34）。こうした「新たなステージ」34）ても停止した（Fig. 10の B）。このことから，土に対応するために，災害リスクを踏まえた住まい

石流の到達時，対象物の破壊に至らない場合，建方への転換も議論され始めた34）。そのような中，物の存在は土砂をせき止め，下流側を保護する機

人的被害の分布傾向をはじめとした詳細な被害実能を発揮する場合があると考えられる。

態分析例の蓄積は，土石流被害が起きやすい空間
的条件の一般化に寄与しうる。これは，土石流に6 ．課題と展開
6. 1		土砂災害の減災に向けた被害分析結果の活用（1）分析結果の活用
本研究により，土石流は落水線を流下し，谷出より生じる被害の一般論として，防災教育や都市開発などで活用可能な知見となりうる。また，災害発生直後の，被災現場の情報が少ない中での捜索救助活動における要救助者の位置推定において，有効な着眼点ともなる35）。

口に近い場所に人的被害が集中したこと，また，流路沿いで被害が生じたこと，そして，土石流が（2）分析手法の制約と課題

上流側の建物へ衝突し，下流側への被害の程度に

本研究では，オルソモザイク画像から判読され影響をおよぼしたことが示された。こうした被害

た被害実態をもとに分析を行っているため，オル

実態の分析により得られた知見は，今後の防災対

ソモザイク画像から読み取ることのできない被策に活用することができるものと考えられる。

害，例えば，住宅内部への土砂等の流入による被一つは，人工地形を反映した地形データ（例え

害は評価されていない。しかし，巨礫や流木は単ば，国土地理院の基盤地図情報数値標高モデル5体であってもその衝突の被害が大きいため，これ

77

自然災害科学 J. JSNDS 38 特別号（2019 ）らの挙動の理解や評価は，今後の課題である。

人的被害を生じた家屋30棟が位置する地表面の平均勾配は10.0度，標準偏差は2.4であった。また，

6. 2		減災の実現に求められるハザード・リス
ク情報の活用改変後地形をあらわす基盤地図情報数値標高モデ
ル 5 m メッシュ（国土地理院）から算出した落水

本研究に限らず，防災減災に関する研究の最終線が土石流の流路となり，流路沿いに被害を生じ的な目的は，言うまでもなく，生命財産を守り地た。土石流の流路上に位置する人工物の被害実態

域社会の存続発展に貢献することにある。そのよとして，下流側に向かって被害が小さくなること

うな一段大きな観点からも，本研究の知見の活用が示された。このことから，建物の分布が被害実について検討を加えたい。

態に影響を与えることを示した。また，人工改変減災の実現を視野に入れた具体的な対応を検討

地形を反映した地形標高データから算出した落水する場合，ハザード・リスク情報の作成と提供の線は，潜在的な土石流の流路の判断に活用できる

みで終わることなく，自然災害の危険が迫った際こと，また， 0 次谷の位置を求める際に有効であに，住民自身による判断によってハイリスク地域ることを指摘した。被害実態の空間分布から得らから避難を行うことが，減災の実現につながるもれたこれらの知見は，土石流のハザード・リスクのと考えられる。ハザードマップによる土地リス

情報の高度化や，土石流被害が起きやすい空間的

クや，自治体による避難情報が提供されても，そ条件の一般化と，それによる防災教育や避難計画の意味や重要性が理解されず，避難行動に結びつなどの防災対策，都市計画への活用，また，災害

かないことが課題として指摘されている（例えば，発生直後の被害家屋の早期把握などに有用と考え

国土交通省社会資本整備審議会（2018） など）。

られる。さらに，住民が住まう地域の災害リスク

このことから，減災の実現には，ハザード・リス

を理解し，実際の避難行動に結びつくためには，

ク情報の構築と提供に加えて，その内容を住民自関係者が学際的な視点を持って総合的に取り組む

身が理解することも求められる。これには，自分必要性を指摘した。

36）の住む地域で何が起こりうるのか，その時，どのような行動をとらなくてはならないのかといっ

謝辞

た，「減災において宿命的に含まれる個人や地域

3 名の匿名の査読者により，本論文の質が向上の自主的な判断」37）を養う取り組みが相当する。

した。本研究の一部は，JSPS 科研費 JP17H02031

防災減災の実現には，それに関わる関係者が，個々の助成を受けたものである。また，土砂災害警戒の分野における専門的な貢献を生かしつつ，学際区域等の英訳は，法務省の日本法令外国語訳デー的な視点を持って，住民とのリスクコミュニケー

タベースシステムを参考にした。記して感謝を申

ションに積極的に取り組む必要があると考える。

し上げる。

7 ．まとめ2014（平成26）年 8 月広島市土石流災害を対象として，災害前後の 2 時期の DSM の差分から土砂堆積の厚さと範囲をマッピングし，土砂堆積量の計測と被害実態の把握を行った。この結果，沖積錐の縦断勾配や曲率が，地質に起因する粒径によって異なることが示唆された。また，人的被害の発生範囲は，上流側に局所的に分布することが示された。人的被害の発生位置および建物被害は，
谷出口から平均で132 m の流路沿いに集中した。

参考文献
1 ）砂防法（明治30年 3 月30日法律29号）
2 ）地すべり等防止法（昭和33年 3 月31日法律第30号）
3 ）急傾斜地の崩壊による災害の防止に関する法律（昭和44年 7 月 1 日法律第57号）
4 ）中央防災会議（1963）防災基本計画 昭和38年
6月
5 ）国 土 交 通 省（2018a）土 砂 災 害 防 止 法 の 概 要．
http://www.mlit.go.jp/river/sabo/linksinpou.
htm，2018年12月 5 日閲覧．

78

内山・須貝：平成26年 8 月豪雨による広島市土石流災害の被害の特徴

6 ）内閣府（2017）付属資料21土砂災害の発生状況の推移．平成29年版防災白書．
7 ）土砂災害警戒区域等における土砂災害防止対策の推進に関する法律（平成12年法律第57号）
8 ）内閣府（2014）平成26年 8 月20日に発生した広島市土砂災害の概要．総合的な土砂災害対策
検討ワーキンググループ，第 1 回ワーキンググ
ループ資料 2 ．
9 ）山越伸浩（2014）広島市の土砂災害を受けた土
砂災害防止法の改正−今後の土砂災害対策の推進に当たっての留意点−．立法と調査，No.
359，pp. 19-31．
10）国土交通省（2018b）土砂災害警戒区域の検証．
実効性のある避難を確保するための土砂災害対策検討委員会資料 4 ，http://www.mlit.go.jp/
river/sabo/committee_jikkousei.html，2018年12月 5 日閲覧．
11）広島県（2017）土砂災害警戒区域・土砂災害特別警戒区域図，箇所番号 I-2-3-61．
12）菊池 聡（2018）災害における認知バイアスをどうとらえるか−認知心理学の知見を防災減災に応用する−．日本地すべり学会誌，Vol. 55，
No. 6，pp. 286-292．
13）江頭進治・伊藤隆郭（2004）土石流の数値シミュ
レーション．日本流体力学会数値流体力学部門
Web 会誌，Vol. 12，No. 2，pp. 33-43．
14）糸数 哲・中谷加奈・山野井一輝・長谷川祐治・
藤田正治（2016）土石流シミュレータを用いた土石流発生時の避難経路の検討．京都大学防災研究所年報，Vol. 59（B），pp. 420-425．
15）中谷加奈（2016）土石流シミュレーション．土
砂災害と防災教育 , 朝倉書店，pp. 123-127．
16）中谷加奈・小杉 恵・内田太郎・里深好文・水山高久（2014）土石流の氾濫・堆積に及ぼす家屋の影響−平成24年 7 月熊本県阿蘇市土井川で発生した土石流を対象として−．第 7 回土砂災
害に関するシンポジウム論文集，pp. 85-90．
17）中谷加奈・小杉 恵・里深好文・水山高久（2017）
家屋や道路が土石流の氾濫・堆積に及ぼす影響−2014年 8 月に発生した広島土砂災害を対象として．砂防学会誌，Vol. 69，No. 5，pp. 3-10．
18）水原邦夫（2016）土石流に伴う流木による災害とその防止軽減対策に関する考察 . 水利科学，
Vol. 60，No. 352，pp. 1-46．
19）久 保 田 哲 也・ 武 田 剛・Andang Suryana
Soma・水野秀明（2018）平成29年九州北部豪雨による林地荒廃と流木発生の特徴．平成30年度

砂防学会研究発表会概要集，pp. 23-24．
20）千木良雅弘・松四雄騎・ツォウ チンイン（2015）
平成26年 8 月広島土砂災害の実態．日本地すべり学会関西支部シンポジウム 土砂災害が迫る中での避難指示・勧告−平成26年 8 月の西日本災
害を例に−，pp. 1-11）
21）斎藤 眞・川畑大作・佐藤大介・土志田正二・
新井場公徳（2015）2014年 8 月20日広島豪雨による土石流発生地域の地質．地質学雑誌，Vol.
121，No. 9，pp. 339-346．
22）国土地理院（2018）基盤地図情報数値標高モデル（ 5 m メッシュ）．https://fgd.gsi.go.jp/download/
mapGis.php?tab=dem，2018年12月 5 日閲覧．
23）内 山 庄 一 郎（2019）新 た な 観 測 手 法 と し て の
SfM 写真測量の活用．地震ジャーナル，Vol. 67，
pp. 58-62．
24）Snavely, N., Seitz, S. M. and Szeliski, R. (2007)
Modeling the world fr om Inter net photocollections. International Journal of Computer
Vision, Vol. 80, pp. 189-210. doi:10.1007/s11263007-0107-3
25）Fur ukawa, Y. and Ponce, J. (2010) Accurate,dense, and robust multiview stereopsis. IEEE
Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence, Vol. 32, pp. 1362-1376. doi:10.1109/
TPAMI.2009.161
26）満上育久（2011）Bundler: Structure from motion
for unordered image collections. 映像情報メディア 学 会 誌，Vol. 65，pp. 479-482．doi:10.3169/
itej.65.479．
27）内山庄一郎・井上 公・鈴木比奈子（2014）SfMを用いた三次元モデルの生成と災害調査への活用可能性に関する研究．防災科学技術研究所研究報告，No. 81，pp. 37-60．
28）早川裕弌・小花和宏之・齋藤 仁・内山庄一郎（2016）SfM 多視点ステレオ写真測量の地形学的応用，Vol. 37，No. 3，pp. 321-343．
29）内山庄一郎・井上 公・後藤秀昭・中田 高・
井田康之・梅田 篤（2014）平成26年 8 月豪雨
による広島土石流災害における空撮写真を用いた捜索支援地図の作成．CSIS DAYS 2014研究ア
ブストラクト集，p. 16．
30）中国地方整備局（2014）平成26年 8 月豪雨災害（広島豪雨災害）主要被災エリア崩壊土砂量等算
出．
31）土木学会・土木学会中国支部・地盤工学会（2014）
平成26年広島豪雨災害合同緊急調査団調査報告

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自然災害科学 J. JSNDS 38 特別号（2019 ）

書．
32）三浦弘之・弓真由子（2015）非線形写像法による航空レーザ測量データの幾何補正とそれに基づく2014年広島豪雨災害での崩壊土砂量の推定．地域安全学会論文集，No. 27，pp. 283-291．
33）沢野伸浩・千川剛史・小島誠一郎・石尾志保美（2010）Flow Accumulation を用いた中山間地における豪雨災害の被害予測に関する考察．日本
災害情報学会第12回学術大会予稿集，pp. 141146．
34）国土交通省（2015）新たなステージに対応した
防災 ･ 減災のあり方．新たなステージに対応
した防災・減災のあり方に関する懇談会，pp.
1-22．
35）村上 圭・松上倫也（2016）土砂災害時におけ要る災害対応の標準化．都市政策，No. 164，pp.
63-68．
36）国土交通省社会資本整備審議会（2018）大規模
広域豪雨を踏まえた水災害対策のあり方について〜複合的な災害にも多層的に備える緊急対策〜．大規模広域豪雨を踏まえた水災害対策検討小委員会答申，pp. 1-29．
37）宮城豊彦（2012）ミレニアムクラスの複合災害を克服するための新しいパラダイムの構築．地
域災害と環境脆弱性の克服に関する報告書（概要版），pp. 8-9．
（投 稿 受 理：2019年 4 月 1 日
訂正稿受理：2019年 7 月 3 日）

旨2014（平成26）年 8 月20日に広島県広島市で発生した土石流災害について，無人航空機（UAV）
撮影と SfM 写真測量により土砂堆積量を計測し，地質による被害特性の差異を明らかにした。
人的被害は，谷出口から平均132 m の範囲で発生し，これは建物被害域よりも小さかった。建物被害域は，ホルンフェルス地域よりも花崗岩地域のほうが範囲が大きかった。また，ホルンフェ
ルス地域では，建物が土石流を停止させる働きを示したが，花崗岩地域では，細粒な土砂が建物の間を通って，より遠方まで到達した。これらの結果は，このイベントにおける土石流の到達範囲が，沖積錐の地形発達範囲と同等か，それよりも小さいことを示している。