日本地震工学会論文集

第 11 巻, 第 1 号, 20112009 年駿河湾の地震における御前崎市付近を対象とした
瓦屋根被害による地震動強さ分布の推定

境有紀 1), 新井健介 2), 赤松勝之 3)
筑波大学大学院システム情報工学研究科，教授，工博
e-mail: sakai@kz.tsukuba.ac.jp
2) 学生会員 筑波大学大学院システム情報工学研究科，大学院生
e-mail: e0511266@edu.esys.tsukuba.ac.jp
3) 学生会員 筑波大学大学院システム情報工学研究科，大学院生
e-mail: s0920930@u.tsukuba.ac.jp
1) 正会員要 約2009 年駿河湾の地震における御前崎市付近を対象として，瓦屋根被害（以下，瓦被害）から地震動強さ分布の推定を行った．まず，瓦被害を航空写真により判別し，瓦被害率分布を作成した．瓦被害は航空写真から明確な判別が可能であった．次に，強震観測点周りの被害調査結果から，瓦被害と相関をもつ地震動強さ指標について検討し，瓦被害は，計測
震度と高い相関をもつことがわかった．そこで，計測震度を説明変数とする瓦被害の被害関数を作成し，その逆関数を用いて計測震度分布を推定した．その結果，数百 m 離れるだけで計測震度が 1 程度異なるところもあり，地震動強さは，地形や微地形分類から推定された一次元表層地盤特性だけでは説明できないほど局所的に大きく変化していることがわかった．以上のことから，航空写真により瓦被害を判定して，数百 m メッシュという精度で計測震度分布を推定できることがわかったが，充分な数の瓦屋根建物がなければならな
いこと，瓦被害のない建物については，瓦屋根建物とそうでない建物の判別が航空写真では難しいなど，いくつか課題も浮き彫りになった．

キーワード： 2009 年駿河湾の地震，瓦屋根被害，航空写真，計測震度，地震動強さ分布

1. はじめに1995 年兵庫県南部地震以降，強震観測網が整備され，多くの強震記録が得られるようになって，地震動の空間分布を把握するのに極めて大きな役割を果たしてきた．その一方で，地震動は，強震計が設置されている間隔よりもっと局所的に変動しているという報告も数多く例えば 1)2)，それを補う方法として，墓石の転倒率例えば 1)3)や瓦屋根被害（以下，瓦被害）例えば 4)5)を調査分析する方法などが行われている．
2009 年 8 月 11 日に発生した 2009 年駿河湾の地震（気象庁マグニチュード 6.5，最大震度 6 弱，震源深さ 23km のプレート内地震）では，多くの瓦被害が見られた．そこで，瓦被害と地震動強さの関係に- 48 -

ついて検討し，航空写真を入手することができた御前崎市付近を対象として，地震動強さ分布の推定を試みた．具体的には，1) 航空写真から瓦被害をデータ化して分布図を作成し，2) 強震観測点周りの被害調査による瓦被害データと強震記録から，瓦被害が相関をもつ地震動強さ指標について検討して，それに基づいた被害関数を構築し，3) 被害関数の逆関数を用いて，瓦被害分布図から地震動強さ指標
分布を推定した．
2. 瓦被害判定に用いた航空写真とデータ化対象としたエリアは御前崎市の中心部と牧之原市の一部で，震央から西南西に約 40km の位置にある（図 1）．瓦被害判定に用いた航空写真と位置情報を図 2 に示す．航空写真は，地震発生から 12 日後の 8 月 23 日に撮影され，周辺部のひずみを補正しオルソ化したもので，地上分解能は，12.0cm/pixel
であり，全部で 129 枚からなる．

図 1 対象としたエリアの位置

図 2 使用した航空写真- 49 -

これらの写真から次のような方法で，データ化を行った．まず，129 枚の航空写真それぞれにおいて目視によって木造建物，瓦被害木造建物の判定をし，図 3 のように手動でマーキングを行った（図 3の写真は，論文掲載のため解像度を落としているが，判定に使用した実際の写真は，もっとサイズが大きく高解像度のものである）．ただし，倉庫など人が住んでいないと思われる建物は対象外とした．
瓦被害木造建物は，屋根にブルーシートがかかっているもの，または，ブルーシートはかかっていな
いが瓦がずれている，落ちているなど被害があると判断できるものとした．瓦被害木造建物，建物構
造種別は，12.0cm/pixel 程度の地上分解能があれば明確に判定することができた．しかし，瓦被害のない木造建物については，瓦屋根建物かそうでないかの判別は難しかった．対象範囲の広さはほぼ 60km2であるが，作業時間は，作業後のチェックも含めて延べ 75 時間・人であった．

瓦被害木造
木造

0

40m

図 3 マーキングの例
次に，判定した建物の位置情報を抽出する．抽出の流れを図 4 に示す．まず，129 枚の写真それぞれにおいて左下を原点とし，ピクセル単位で写真内の建物の位置を抽出する．写真は横 6667 ピクセル，
縦 5000 ピクセルである．次に，それぞれの写真の左下の平面直角座標系第 8 系（世界測地系）における座標値を得る．さらに，1 ピクセル 12cm であることを利用し，ピクセル単位で抽出した写真内の建物の位置を平面直角座標系第 8 系（世界測地系）の座標値に変換する．そして，最後に，作成する地
震動強さ分布を J-SHIS で公開されている表層地盤データ 6)と比較するために，個々の建物の平面直角
座標系第 8 系（世界測地系）での座標値を世界測地系の緯度経度，更に，日本測地系の緯度経度へと変換した．
最後に，日本全国を対象に設定されている標準地域メッシュ 7)を用いて，個々の建物の座標値から建物がどのメッシュに含まれるか判断してメッシュに振り分ける．メッシュサイズは，500m, 250m, 100m
四方の 3 通りとした．そして，メッシュ内の瓦被害率を瓦被害木造棟数／木造棟数としてメッシュごとに算出した．なお，瓦被害率の分母は，木造棟数ではなく，瓦屋根建物数とすべきであるが，瓦被害のない建物について，瓦屋根建物かそうでないかの判別が難しかったため，便宜的に木造建物とした．マーキングは手動によったが，それ以降の作業は，全てコンピュータプログラムにより行った．

- 50 -

ピクセル単位の座標値

平面直角座標系第８系（世界測地系 ）(847.59,655.53)での座標値 (-35098,-149921)

原点

原点の平面直角座標系第８系（世界測地系 ）での座標値 (-35200,-150000)① 写真左下を原点としてピクセル② 写真左下の平面直角座標系第８系（世界測地系 ）での座標値より，建物の座標値を求める

単位の座標値を求める

緯度経度（世界測地系 ）緯度経度（日本測地系 ）(34.648,138.117)(34.645,138.120)③ 世界測地系の緯度経度に変換④ 日本測地系の緯度経度に変換

図 4 位置情報抽出の手順
3. 瓦被害分布図の作成
2 章で得たデータを用いて，500m メッシュ，250m メッシュ，100m メッシュそれぞれについて，瓦被害分布図を作成した（図 5）．なお，図中の黒い点は木造建物を表すが，100m メッシュのときは，図が見にくくなるので省略した．また，木造建物がないメッシュに関しては，被害率を算出できないため，図 5 からは除いてある．一見すると，100m といった非常に細かいメッシュで被害率が描けているように見えるが，実際には，1 つのメッシュの中に統計的に意味のある被害率を算出できるのに充分な数の木造建物がないケースも含まれている（例えば，2 棟中 1 棟被害を受けていて被害率 50%となっているものもある）．
そこで，木造建物棟数が 10，50，100 棟未満のメッシュを除いた分布図をそれぞれ図 6, 7, 8 に示す．
100m メッシュでは，図 5 と同様に，見やすくするため黒点を除いており，また，250m メッシュについても，図 7(b)，図 8(b)の黒点を除いたものを同様の理由でそれぞれ図 7(c)，図 8(c)に示している．ただし，100m メッシュにおいては，木造建物棟数が 50 棟以上のメッシュが存在しなかったので，図 7, 8の分布図は作成できなかった．図 5 から図 8 と見ていくと，当然のことながら，被害率を算出するのに充分な母数のあるものに絞っていくにつれ，メッシュサイズが細かいほど被害率を算出できるメッシュが減っていく．被害率を算出するのにどれだけの分母が必要かは判断が難しいが，今回のケース
では，母数 10 棟以上なら 250m メッシュ，50 棟以上なら 500m メッシュでほぼ分布図を描けることになる．そして，例えば，木造棟数 50 棟未満のメッシュを除いた図 7 を見ると，対象範囲は，震央から西南西に約 40km の位置にあるが，大きく被害率が異なるメッシュが隣り合っているなど，被害の変化は局所的で，数百 m 違うだけで被害の大きさは大きく異なることがわかる．ただ，瓦被害率分布では，地震動強さが具体的にどのくらい違うのかは判断できない．

- 51 -

(%)
30
15
10
5
1

0

4km

(a) 500m メッシュ
(%)
30
15
10
5
1

0

4km

(b) 250m メッシュ

(%)
30
15
10
5
1

0

(c) 100m メッシュ
図 5 瓦被害率分布- 52 -

4km

(%)
30
15
10
5
1

0

4km

(a) 500m メッシュ
(%)
30
15
10
5
1

0

4km

(b) 250m メッシュ

(%)
30
15
10
5
1

0

4km

(c) 100m メッシュ
図 6 瓦被害率分布（木造棟数 10 棟未満のメッシュ除く）- 53 -

(%)
30
15
10
5
1

0

4km

(a) 500m メッシュ
(%)
30
15
10
5
1

0

4km

(b) 250m メッシュ
(%)
30
15
10
5
1

0

4km

(c) 250m メッシュ（木造建物の黒点を除いたもの）
図 7 瓦被害率分布（木造棟数 50 棟未満のメッシュ除く）- 54 -

(%)
30
15
10
5
1

0

4km

(a) 500m メッシュ
(%)
30
15
10
5
1

0

4km

(b) 250m メッシュ
(%)
30
15
10
5
1

0

4km

(c) 250m メッシュ（木造建物の黒点を除いたもの）
図 8 瓦被害率分布（木造棟数 100 棟未満のメッシュ除く）- 55 -

4. 瓦被害に基づく地震動強さの推定
そこで，瓦被害率分布から地震動強さ分布の推定を行う．手順としては，まず，強震観測点周りの被害調査による瓦被害率データと強震記録を分析し，瓦被害がどのような地震動強さ指標と相関があるのか検討する．次に，相関を持つ地震動強さ指標を説明変数とし，瓦被害を対象とした被害関数を構築する．そして，強震観測点周りの被害調査結果と航空写真からの判定を比較検証して，航空写真
による瓦被害率分布から地震動強さ分布図を作成する．
4.1 強震観測点周りの被害調査の概要
まず，強震観測点周りの被害調査について簡単に説明する．調査は地震発生翌日，翌々日の 2009 年
8 月 12-13 日に実施し，図 9 に示す計 12 点の観測点について行った．観測点を中心に半径 200m の円内にある建物（倉庫，車庫，プレハブなどは対象外）の全数調査を行い，建物の被害度と構造種別などを判定した．対象範囲内にある JMA 御前崎市御前崎，御前崎市白羽震度計の両観測点について，木造建物，瓦被害建物分布を図 10 に，強震観測点と周辺の様子を写真 1～8 に示す．両観測点とも強震計は適切な設置状況にあり，また，半径 200m 以内に大きな地形の変化もなく，地震動とそれに対応す
る被害データとして使用可能と判断した．調査結果と発生した地震動の概要を表 2 に示す．また，対象範囲内にある JMA 御前崎市御前崎，御前崎市白羽震度計の両観測点について，加速度波形を図 11に，各観測点で記録された強震記録による弾性加速度応答スペクトルを図 12 に示す．強震記録は，牧之原市相良震度計を除いていずれも 0.5 秒程度以下の極短周期が卓越していて，震度や加速度は大きくなるが，建物の大きな被害は生じない性質の地震動であることがわかる．
調査した強震観測点周りには，全壊・大破した建物は 1 棟もなかったが，瓦被害を受けた木造建物が多く見られたためこれをカウントして定量的データを収集し，瓦被害率を瓦被害棟数／木造棟数として算出して表 2 に示している．なお，瓦被害率の分母は，調査した地域の木造建物の大部分が瓦屋根を有していたことと，屋根瓦が被害を受けていない木造建物については，航空写真から瓦屋根建物
かそうでないかの判別が難しかったことから航空写真による被害率と分母を同じにするために木造棟数としている．

図 9 調査を行った強震観測点位置- 56 -

(a) JMA 御前崎市御前崎(b) 御前崎市白羽震度計
図 10 強震観測点周辺の瓦被害建物分布- 57 -

写真 1 JMA 御前崎市御前崎が設置してある
御前崎測候所建物

写真 2 JMA 御前崎市御前崎観測点の設置状況

写真 3 JMA 御前崎市御前崎周辺の様子

写真 4 JMA 御前崎市御前崎周辺の瓦屋根が被害を受けた木造建物

写真 5 御前崎市白羽震度計が設置してある
御前崎市役所御前崎支所建物

写真 6 御前崎市白羽震度計の設置状況- 58 -

写真 7 御前崎市白羽震度計周辺の様子

写真 8 御前崎市白羽震度計周辺の瓦屋根が被害を受けた木造建物

表 2 調査結果の概要と地震動強さ指標
観測点名
JMA御前崎市御前崎
御前崎市白羽震度計
牧之原市相良震度計
牧之原市静波震度計
K-NET榛原焼津市宗高震度計
K-NET焼津
K-NET静岡
KiK-net静岡南計測
震度

建物棟数 屋根瓦
全壊大破 屋根瓦*1 木造全壊 *1 PGA*2 PGV*3
全体 木造 被害棟数 全体 木造 被害率(%) 率(%) (cm/s2) (cm/s)

震度計から半径200mの円内での被害状況

5.7 屋根瓦の被害
5.9 屋根瓦の被害多数、外壁の損傷，ブロック塀のひび割れ
5.9 屋根瓦の被害多数
5.5 屋根瓦の被害多数
5.4 屋根瓦の被害
5.6 屋根瓦の被害多数
5.4 屋根瓦の被害
5.1 屋根瓦の被害
屋根瓦の被害、公営プールの内装被害，川の脇の土手の
5.6
ひび割れ

131
102
112
192
111
56
275
553

124
94
84
150
87
45
228
333

7
29
23
18
12
9
5
1

0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0
0
0
0

5.6
30.9
27.4
12.0
13.8
(20.0)
2.2
0.3

0 593.8
0 834.2
0 545.00 (417.4)
0 423.9(0) 519.2
0 328.8
0 364.2

22

14

1

0

0

(7.1)

(0)

538.7 21.9

62
1
82

34
1
63

0
0
2

0
0
0

0
0
0

(0)
(0)
(3.2)

(0)
(0)
(0)

232.4 23.2
452.5 39.8
307.6 22.3

20

30
時刻(秒)
JMA御前崎市御前崎

4050

加速度(cm/s2)

加速度(cm/s2)

K-NET清水
5.2 被害なし
KiK-net修善寺
5.7 被害なし
伊豆市市山震度計
5.5 屋根瓦の被害*1 木造全壊率，瓦被害率の( )は建物棟数が不足のため参考値*2 PGA：地動最大加速度（水平2方向合成）．ただし，( )は気象庁発表の3方向合成の値*3 PGV：地動最大速度（加速度波形に0.1-10Hzのバンドパスフィルタをかけて積分したものを水平2方向ベクトル合成したものの最大値）

1000
500
0
-500
-1000
10

40.6
52.8
57.6
36.1
32.5
33.3
20.3

1000
500
0
-500
-1000
10

20

30
時刻(秒)
御前崎市白羽震度計4050

図 11 加速度波形（水平 2 方向ベクトル和の最大方向）

3.0

2.5

御前崎市白羽震度計

2.0

JMA御前崎市御前崎

1.5

牧之原市相良震度計

1.0

K-NET榛原焼津市宗高震度計
K-NET焼津0.50.00弾性加速度応答(G)弾性加速度応答(G)

3.0

0.5

1

1.5
2
周期(秒)

2.5

3

2.5

KiK-net静岡南2.0

KiK-net修善寺

1.5
伊豆市市山震度計

1.0

K-NET清水

0.5
0.0
0K-NET静岡
0.5

1

1.5
2
周期(秒)

2.5

(b) 静岡市，伊豆市(a) 御前崎市，牧之原市，焼津市
図 12 弾性加速度応答スペクトル（減衰定数 5%, 水平 2 方向ベクトル合成）- 59 -

3

4.2 瓦被害率を対象とした被害関数の構築
瓦被害率分布から地震動強さ分布を作成するためには，両者の関係，即ち，被害関数が必要になる．
そこでまず，瓦被害と相関をもつ地震動の周期帯について検討し，この結果に基づいて，瓦被害を対象とした被害関数の説明変数となる地震動強さ指標を決定する．
調査を行った 12 観測点のうち波形の得られなかった牧之原市静波震度計と木造棟数が瓦被害率を算出するのに充分な数がなかった点（表 2 で屋根瓦被害率に()が付いたもの）を除いた 6 観測点の弾性加速度応答スペクトルの周期と，
表 2 に示した瓦被害率と弾性加速度応答スペクトルの相関係数の関係，
即ち，弾性加速度応答スペクトルのどの周期のスペクトル値が瓦被害率と相関をもつかについて図 13に示す．ここで，瓦屋根被害は，上下動の影響も大きいと考え，弾性加速度応答スペクトルは，水平 2
成分をベクトル合成したものに加え，水平上下 3 成分をベクトル合成したもの，上下方向の 3 通り（いずれも減衰定数 5%）を用いた．
全体に 0.5 秒前後の短周期で相関が高くなっていることがわかる．水平 2 方向と 3 方向を比べるとほとんど違いが見られないが，これは，上下方向が水平方向の 1/3 程度と値が小さいためである．そこで，
上下方向のみによる結果を見ると，0.2～0.5 秒の周期帯において非常に相関が高くなっていることがわ
かる．よって，0.2～0.5 秒の上下方向成分が瓦屋根被害と相関が高いと見ることができるが，地震動の水平方向と上下方向の周期特性がある程度相関をもつと考えられ，完全に上下方向のみを独立に検証したものとなっていない可能性もある．また，推定する地震動強さ指標は，より一般的なものが望ましい．
そこで，瓦被害は，0.1-1 秒という短周期と相関が高く 8)9)，上下方向も含んだ計測震度と相関があるのではないかと考えた．計測震度と瓦被害率の関係を，6 観測点に波形はないものの計測震度は得られている牧之原市静波震度計を加えて図 14 に示す．両者の間には，高い相関があることがわかる．よって，瓦被害を対象とした被害関数の説明変数となる地震動強さ指標として計測震度を採用した．そして，計測震度と瓦被害の関係を正規分布の累積確率で近似して被害関数を構築した（式(1)）．なお，図14 の下の図で S 軸とは，被害率を正規分布の累積確率に置き換えて標準偏差で基準化したもので，例
えば，-2.0, -1.0, 0.0 がそれぞれ平均－2*標準偏差，平均－標準偏差，平均に対応，被害率にして 2.28%,
15.9%, 50.0%に対応する．
(1)

D = Φ (2.33I j − 14.36)

ここで D: 瓦被害率(%)，Ij: 計測震度，Φ: 正規分布の累積確率である．
なお，式(1)は，その基になったデータが計測震度 5.0～6.0 の範囲であるため，これが適用範囲となる．ただし，計測震度 5.0 で被害関数による被害率がほぼ 0%となるため，被害がなければ計測震度が5.0 以下という適用は可能だと考えられる．
1.0
2方向
3方向
上下方向

相関係数

0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
0.0

0.5

1.0

1.5
2.0
周期(秒)

2.5

3.0

図 13 弾性加速度応答の周期と瓦被害率との相関係数の関係- 60 -

瓦被害率(%)

80
実被害データ
被害関数

60
40
20
0
5.0

5.5

6.0

6.5

計測震度
0.0

瓦被害率(S軸)-0.5

y=2.33x-14.36

-1.0
-1.5
-2.0
-2.5

相関係数 0.85

-3.0
5.0

5.2

5.4
5.6
計測震度

5.8

6.0

図 14 計測震度と瓦被害率の関係
4.3 被害調査と航空写真の対応
4.2 で構築された被害関数は，強震観測点周りの被害調査結果を基にしているため，航空写真による瓦被害率との対応について検証しておく必要がある．図 10 には，被害調査によって木造建物，瓦被害
木造建物と判定したものと，航空写真によって同様の判定を行ったものを区別して示してある．これを基にした両者による判定の対応を図 15 に示す．
まず，被害率の分母となる木造建物の判定（図 15(a)，図 10 では，被害調査が丸の中が茶色，航空写真が丸の枠が黒）については，被害調査では，木造建物と倉庫を明確に区別できるのに対し，航空写真では区別が難しいため判定に食い違いが生じているものの，両者は概ね対応しており，木造建物数はほぼ一致している．次に，瓦被害建物の判定（図 15(b)，図 10 では，被害調査が丸の中が青，航空写真が丸の枠が赤）については，被害調査が地震発生直後の
8 月 12-13 日に行われたのに対して，航空写真が撮られたのが地震発生から 12 日後の 8 月 23 日である
ことであったことから，その間に修復が行われたものがあって，やや被害調査の方がやや数が多くなっているが，地上からの調査ではわからなかったものの上空から判別できたものも若干あり，瓦被害
木造建物数にそれほど大きな違いはない．よって，多少の差はあるものの，航空写真から瓦被害建物，
瓦被害率を算出する分母となる木造建物はほぼ判定できており，4.2 で構築された被害関数を用いて，航空写真による瓦被害率から計測震度の推定を行った．ただし，被害調査と航空写真による木造建物
数，瓦被害建物数は，結果的にほぼ一致しているが，その判定の間には，上記のような誤差があり，推定する計測震度には，その誤差が含まれていることに注意する必要がある．

- 61 -

被害調査のみ一致
航空写真のみ
被害調査
航空写真

23

36

被害調査のみ一致
航空写真のみ
被害調査
航空写真

14
38

80

101

JMA 御前崎市御前崎

御前崎市白羽震度計(a) 木造建物判定の対応

被害調査のみ一致
航空写真のみ
被害調査
航空写真

3

被害調査のみ一致
航空写真のみ
被害調査
航空写真

2

9

4

19

2

JMA 御前崎市御前崎

御前崎市白羽震度計(b) 瓦被害木造建物判定の対応
図 15 被害調査と航空写真による判定の対応

4.4 推定計測震度分布図の作成
計測震度による瓦被害率の被害関数（式(1)）の逆関数（式(2)）を用いることにより，瓦被害率から
計測震度を推定し，瓦被害率分布（図 5～8）から推定計測震度分布を作成することができる．

I j = (Φ −1 ( D ) + 14.36) 2.33

(2)

ここで D: 瓦被害率(%)，Ij: 計測震度，Φ: 正規分布の累積確率である．
確認のため，対象範囲内にある JMA 御前崎市御前崎，御前崎市白羽震度計について，観測点から半径 200m 以内を対象として，
式(2)を用いて被害調査と航空写真よる瓦被害率から計測震度を求めると，
JMA 御前崎市御前崎が，被害調査と航空写真いずれも 5.5（強震記録では 5.7），御前崎市白羽震度計は，
被害調査，航空写真によるものがそれぞれ 5.9，5.8（強震記録では 5.9）と両者はほぼ対応しており，また，強震記録による計測震度ともほぼ対応している結果となった．
瓦被害率分布（図 5～8）を基に，これ同様の形で，推定した計測震度分布を図 16～19 に示す．瓦被害率分布（図 5～8）と同様の傾向となっているが，物理的な地震動強さとして，その分布状況を見ることができる．例えば，木造棟数 10 棟あるいは 50 棟未満のメッシュを除いた 250m メッシュの分布図（図 17(b), 18(b)(c)）を見ると，赤（計測震度 5.75～6.0）のメッシュに隣接する位置に緑（5.0 以下）のメッシュがあるところもあり，地震動強さは，数百 m 離れると計測震度で 1 程度異なるなどかなり局所的に変化していることがわかる．河角式（式(3)），あるいは，計測震度とほぼ対応する 0.1-1 秒平- 62 -

均加速度応答（水平 2 方向ベクトル和，減衰定数 5%）と計測震度の関係式（式(4)）8)によると，計測
震度 5～6 程度でその値が 1 程度異なると，地動最大加速度，0.1-1 秒平均加速度応答でいずれも 3 倍程
度の変化に対応する．

I j = 2 ⋅ log( PGA) + 0.94

(3)

I j = 2.03 ⋅ log( A0.1−1 ) + 0.05

(4)

ここで Ij: 計測震度，PGA: 地動最大加速度(cm/s2)，A0.1-1: 0.1-1 秒平均加速度応答（水平 2 方向ベクト
ル和，減衰定数 5%）である．
推定した計測震度分布と表層地盤や地形との対応を見るために，J-SHIS で公開されている国土数値
情報に基づく微地形分類から推定された 250m メッシュの表層 30m の平均 S 波速度（AVS30）6)分布を
図 20 に，国土地理院発行の地形図 10)を図 21 に示す．まず，図 20 の推定 AVS30 分布と，例えば，図17(b)を比較すると，推定 AVS30 が同じところでも推定した計測震度が大きく変動している箇所が多々見られる．図 17(b)と図 21 の地形図を見比べても，標高が急変する崖地で推定した計測震度が大きく変動しているという傾向も見られない．例として，図 17(b)の青枠部分を拡大し，推定 AVS30，地形図と比較して図 22 に示す．計測震度は，大きく変動しているものの推定 AVS30 や地形はほとんど変化がないことがわかる．
木造棟数 50 棟以上の 500, 250m メッシュ，100 棟以上の 500m メッシュにおける推定 AVS30 と計測
震度の対応を図 23 に示す．なお，500m メッシュでの AVS30 は，そこに含まれる 4 つの 250m メッシ
ュの平均値とした．これを見ても，推定 AVS30 と推定した計測震度の間には明確な対応関係は見られない．以上のことから，計測震度分布は，推定 AVS30 や地形だけでは説明が難しいことがわかる．
対象地震は，気象庁マグニチュード 6.5，震源深さ 23km のプレート内地震で，対象範囲は，震央から約 40km の位置にあることから，震源特性の影響もさほどあるとは考えられず，地形や微地形分類から推定された一次元表層地盤特性以外の要因によって数百 m といった局所的な地震動強さの変動が生じていると考えられる．
以上のことから，瓦被害は，上空から明確に判別が可能で，数百 m というメッシュサイズで計測震度分布を推定する有効な手段であることがわかった．しかしながら，いくつか問題点や解決すべき点もある．まず，瓦屋根建物が被害率を算出するのに充分な数存在しなければならない．従って，東北，北海道地方のように瓦屋根建物が少ない場合は，適用が難しいかもしれない．また，瓦被害率を求める際の分母は，本来は，木造建物ではなく，瓦屋根付きの木造建物とすべきであるが，瓦被害のない
建物については，航空写真から瓦屋根建物かそうでないかの判別は難しく，便宜的に分母を木造建物としなければならなかった．即ち，木造建物のある一定割合が瓦屋根建物であることが前提となる．
4.2 で作成した被害関数は，2009 年駿河湾の地震の静岡県地方での被害データに基づいたものであり，
これを瓦屋根施工レベル 11)や瓦屋根建物の存在割合が異なる他の地方にも適用するには，更なるデー
タ収集や検討が必要になる．

- 63 -

(Ij)
6.00
5.75
5.50
5.25
5.00

0

4km

(a) 500m メッシュ
(Ij)
6.00
5.75
5.50
5.25
5.00

0

4km

(b) 250m メッシュ
(Ij)
6.00
5.75
5.50
5.25
5.00

0

(c) 100m メッシュ
図 16 推定した計測震度分布- 64 -

4km

(Ij)
6.00
5.75
5.50
5.25
5.00

0

4km

(a) 500m メッシュ
(Ij)
6.00
5.75
5.50
5.25
5.00

0

4km

(b) 250m メッシュ
(Ij)
6.00
5.75
5.50
5.25
5.00

0

4km

(c) 100m メッシュ
図 17 推定した計測震度分布（木造棟数 10 棟未満のメッシュ除く）- 65 -

(Ij)
6.00
5.75
5.50
5.25
5.00

0

4km

(a) 500m メッシュ
(Ij)
6.00
5.75
5.50
5.25
5.00

0

4km

(b) 250m メッシュ
(Ij)
6.00
5.75
5.50
5.25
5.00

0

4km

(c) 250m メッシュ（木造建物の黒点を除いたもの）
図 18 推定した計測震度分布（木造棟数 50 棟未満のメッシュ除く）- 66 -

(Ij)
6.00
5.75
5.50
5.25
5.00

0

4km

(a) 500m メッシュ
(Ij)
6.00
5.75
5.50
5.25
5.00

0

4km

(b) 250m メッシュ
(Ij)
6.00
5.75
5.50
5.25
5.00

0

4km

(c) 250m メッシュ（木造建物の黒点を除いたもの）
図 19 推定した計測震度分布（木造棟数 100 棟未満のメッシュ除く）- 67 -

(m/s)
460
400
340
280
220

0

4km

図 20 推定された表層 30m の平均 S 波速度分布 6)

図 21 国土地理院発行の地形図 10)

図 22 図 17(b)青枠の部分の推定した計測震度，推定 AVS30，標高の対応関係- 68 -

推定した計測震度

6.00
5.80
5.60
5.40
5.20
5.00
100

200
300
400
推定された表層30m平均S波速度(m/s)

500(a) 木造棟数 50 棟以上の 500m メッシュ

推定した計測震度

6.00
5.80
5.60
5.40
5.20
5.00
100

200
300
400
推定された表層30m平均S波速度(m/s)

500(b) 木造棟数 50 棟以上の 250m メッシュ

推定した計測震度

6.00
5.80
5.60
5.40
5.20
5.00
100

200
300
400
推定された表層30m平均S波速度(m/s)

500(c) 木造棟数 100 棟以上の 500m メッシュ
図 23 推定された表層 30m の平均 S 波速度と計測震度の関係- 69 -

5. まとめ2009 年駿河湾の地震における御前崎市付近を対象として，瓦被害から地震動強さ分布の推定を行った．まず，瓦被害を航空写真により判別し，瓦被害率分布を作成した．瓦被害は航空写真から明確な判別が可能であった．次に，強震観測点周りの被害調査結果から，瓦被害と相関をもつ地震動強さ指標について検討し，瓦被害は，計測震度と高い相関をもつことがわかった．そこで，計測震度を説明変数とする瓦被害の被害関数を作成し，その逆関数を用いて計測震度分布を推定した．その結果，数百 m 離れるだけで計測震度が 1 程度異なるところもあり，地震動強さは，地形や微地形分類から推定された一次元表層地盤特性だけでは説明できないほど局所的に大きく変化していることがわかった．
以上のことから，航空写真により瓦被害を判定して，数百 m メッシュという精度で計測震度分布を推定できることがわかったが，充分な数の瓦屋根建物がなければならないこと，瓦被害のない建物については，瓦屋根建物とそうでない建物の判別が航空写真では難しいなど，いくつか課題も浮き彫りになった．
謝辞
航空写真は中部電力より，強震記録は防災科学技術研究所，気象庁より提供していただきました．
被害調査の際，現地の方々には被災されていたにもかかわらず，様々なご協力をいただきました．気象庁計測震度を求めるプログラムは，参考文献 12）の巻末のリストを基に早稲田大学山田真氏，中村操氏らがコーディングし東京電力植竹富一氏が修正したものに手を加えて使わせていただきました．
分布図作成には埼玉大学教育学部谷謙二先生が開発された地理情報分析支援システム MANDARA を使用させて頂きました．航空写真のデータ化，被害調査の準備，道路状況の調査，図の作成などで，飯塚裕暁氏，中川文寛氏はじめ研究室メンバーの支援を受けました．
参考文献および URL
1) 翠川三郎，藤本一雄, 墓石の転倒調査から推定した兵庫県南部地震の際の神戸市およびその周辺での震度分布, 日本建築学会大会構造系論文集, 第 490 号, 1996, 111-118.
2) 源栄正人, 大野晋, 佐藤健, 落合衛, 真鍋俊平: 2003 年宮城県北部の地震における面的調査に基づく
震源域の地震動と被害の関係, 2003 年宮城県北部地震シンポジウム, 2004, 41-48.
3) 諸井孝文, 武村雅之, 1995 年兵庫県南部地震による気象庁震度と住家全壊率の関係, 地震 2, 第 52 巻,
1999, 11-24.
4) 林康裕，鈴木祥之，後藤正美，小嶋伸仁: 2001 年芸予地震における木造家屋被害の分析, 日本建築学会大会構造系論文集, 第 556 号, 2002, 35-42.
5) 松裏眞佐代, 石田寛, 鳥澤一晃: 2000 年鳥取県西部地震被災地の航空写真に基づく瓦屋根被害分布に関する検討, 日本建築学会大会学術講演梗概集, B-2 分冊, 2003, 73-74.
6) 藤原広行他, 「全国地震動予測地図」作成手法の検討, 防災科学技術研究所 研究資料, No.336,
2009.11, 4-17-20.
7) 統計に用いる標準地域メッシュおよび標準地域メッシュ・コード, 昭和 48 年７月 12 日行政管理庁告示第 143 号.
8) 境有紀，神野達夫，纐纈一起: 建物被害と人体感覚を考慮した震度算定方法の提案，第 11 回日本地震工学シンポジウム論文集, 2002, CD-ROM.
9) 境有紀，神野達夫，纐纈一起: 震度の高低によって地震動の周期帯を変化させた震度算定法の提案，
日本建築学会構造系論文集，第 585 号, 2004, 71-76.
10) 国土地理院: 基盤地図情報ダウンロードサービス, http://fgd.gsi.go.jp/download/11) 岡田恒, 喜々津仁密: 工法の実態調査及び引き上げ試験に基づく瓦屋根の耐風性能評価, 日本建築学会構造系論文集，第 596 号, 2005, 9-16.
12) 気象庁: 震度を知る 基礎知識とその活用, ぎょうせい, 1996.

（受理: 2010年 7月14日）（掲載決定: 2010年11月10日）- 70 -

Estimation of Seismic Intensity Distribution around Omaezaki-cityfrom the Roof Tiles Damage by the 2009 Suruga Bay Earthquake
SAKAI Yuki1）, ARAI Kenshuke2）and AKAMATSU Katsuyuki2）
1）Member, Professor, Graduate School of Systems and Information Eng., Univ. of Tsukuba, Dr. Eng.
2）Student Member, Graduate Student, Graduate School of Systems and Information Eng., Univ. of Tsukuba,

ABSTRACT
Seismic intensity distribution around Omaezaki-city was estimated from the roof tiles damage by the 2009
Suruga Bay Earthquake. First, roof tiles damage rate distribution was made using air photographs. We could
easily distinguish roof tiles damage by air photographs. Next, period range of strong ground motions whichcorrelates with roof tiles damage was investigated. We found that roof tiles damage correlate with JMA seismic
intensity. Then, vulnerability function of roof tiles damage by JMA seismic intensity was made, and JMA
seismic intensity distribution was estimated using this function. The JMA seismic intensity varies very locally.
We found that JMA seismic intensity distribution can be estimated from roof tiles damage data by air
photographs, but some problems were found such that we need sufficient number of wooden houses with roof
tiles and that we could hardly distinguish wooden houses with roof tiles from house with no roof tiles.
Keywords

The 2009 Suruga Bay Earthquake, roof tiles damage, air photograph,
JMA seismic intensity scale, seismic intensity distribution- 71 -