特 集

気候リスク情報開示への広域洪水モデルの活用と流域治水への展開
Use of Global Flood Models for Climate-related Risk Disclosureand Its Potential Application to River Basin Management

やまざき山崎だいひらばやし ゆ大＊１

YAMAZAKI Dai

１．はじめにきこ

平 林 由 希 子＊２
HIRABAYASHI Yukiko

本稿では、民間事業者が気候変動を踏まえた洪水リスクを把握する機会として、流域治水とは別の枠組みであるが近年注目が集まっている「気候リスク情報開示」の枠組み

現在進行中の人為起源の地球温暖化により、日本を始めに焦点を当てる。これは、金融機関や民間事業者に各々のとする東アジア域では洪水の頻度および強度が増大するこ保有する気候変動関連のリスクを情報開示し、適切な対策とは確実である。気候変動による水災害の激甚化などに対を求めることによって、気候変動対策と金融システム安定応するため、河川だけでなく氾濫域も含めてあらゆる対策化の双方を進めるという画期的な試みである。その背景にを行う新たな治水計画である「流域治水」が提案されていは、激甚化する気象災害による損失額の増加や低炭素社会る。流域治水を推進して水害に強い社会を築くためには、への移行にかかるコストなどによって、気候変動問題が企流域内の浸水リスク分布を適切に把握した上で、河川管理業の経済活動の安定性に深刻な影響を与えるという懸念者によるハードウェア対策でリスクを低減させるだけでながある。代表的な枠組みとしては、G２０の要請を受けて金く、流域内の企業や住民、あるいは金融保険業界なども連融安定理事会が設立したTCFD（Task force for Climate-

携して、リスクの分散や保障も含めた多角的なアプローチ

related Financial Disclosure：気候関連財務情報開示タをとる必要がある。また、流域治水が掲げる対策を実現すスクフォース）によるTCFD提言が挙げられる。TCFD提るには、制度整備や合意形成にある程度長期の時間を見込

言では、企業などに対し気候変動関連のリスクおよび機会んでおく必要があることを踏まえると、気候変動による洪を分析し、投資家に向けて保有するリスクや対策について水リスク変化を現在の段階で考慮することも重要になる。

情報開示を行うことを推奨している。日本でも東証が２０２２

流域治水における対策を効率的に計画し実施する上で、年から、プライム市場上場企業に対してTCFD提言に沿っ将来気候までを考慮した洪水リスクを、流域内の様々なスた情報開示を義務付けるなど、気候リスク情報開示が浸透テークホルダーが適切に認識していることが重要になるでしつつある。（より詳しい解説は、山崎ら、２０２２を参照）

あろう。これまでは、行政による整備計画の費用対効果分

気候リスク情報開示への対応の一つとして将来洪水リス

析によって事業の妥当性を評価するアプローチが中心であク分析の需要は高まっているものの、それを実施するのはったが、流域治水においては住民や民間事業者が主体的に容易ではない。その理由として、リスク分析を行うための各々の保有する洪水リスクを認識することで、より効果的データやツールが不足している点が挙げられる。洪水のかつ多様な対策オプションの検討が進むと期待できる。

リスク（想定被害額）を算定するためには、分析対象地点現在および将来の浸水発生頻度や想定被害額を把握できれの想定浸水深と被害関数（浸水深さに対する資産額の被ば、止水版設置や嵩上げといった対策の経済的効果や、遊害割合など）を用いる手法が一般的である（国土交通省、水池として浸水を許容する地区での水災保険の制度設計と２０２３）。日本の主要河川においては、水防法に基づき国・いった具体的な議論を進めることができるだろう。

都道府県が作成している想定最大規模および計画規模の想＊１ 東京大学 生産技術研究所 准教授
Associate Professor, Institute of Industrial Science, The University of Tokyo＊２ 芝浦工業大学 工学部 土木工学科 教授
Professor, Department of Civil Engineering, Shibaura Institute of Technology
河川 May ２０２３19定浸水深分布図（本稿ではこれを「行政整備ハザードマップ」と呼ぶ）の整備が進んでいる。しかし、これらは現在気候下における想定浸水深を示すものであり、行政整備のハザードマップだけから将来の激化する洪水によるリスク増分を算定することは難しい。また、一級河川など比較的規模の大きい河川から整備が進んでいるが、中小河川を中心に、情報が未整備または不確実性の大きい河川が多数存在することなどが問題である。
既存の洪水防護設備も考慮に入れた、洪水規模の異なる複数の水害リスクマップの構築など、行政整備ハザードマ
ップの高度化は進んでいる。しかし、気候リスク情報開示の枠組みでは早急な対応が要求されており、公的な洪水リスク情報の整備完了を待っていられない状況である。特に、民間企業の活動に重要な海外拠点の洪水リスクや、気候リスク開示で求められる将来リスク分析へのニーズが高まっている。こうした行政整備ハザードマップだけでは対応できないニーズに答えるため、グローバル洪水モデルのシミュレーションに基づく「広域洪水ハザードマップ」に〈図─１〉広域洪水ハザードマップの例。メコンデルタ地域をクローズアップ し た も の。（a）EC-JRCに よ る ハ ザ ー ド マ ッ プ、（b）World Resources
InstituteのAqueductハザードマップ、（c）UNDRRのGARレポートのハザー
ドマップ、（d）東京大学CaMa-Floodのハザードマップ。各プロダクトの詳しい説明は（平林ら、２０２２）でまとめられている。図は（平林ら、２０２２）をもとに改変。

期待が寄せられている。本稿では、グローバル洪水モデル

洪水ハザードマップのスペック比較については、（平林ら、の仕組みと広域洪水ハザードマップの特徴を、行政整備ハ２０２２）を参照されたい。

ザードマップと比較しながら紹介することで、その有効性と利用における注意点を整理する。

２．グローバル洪水モデルによる広域洪水ハザードマップ開発

グローバル洪水モデルは学術的にも比較的新しい研究分野であり、２０１０年ごろから活発に研究開発が始まり、現在でも物理プロセスや入力データセットの高度化が進んでいる。モデル要素ごとの開発状況を〈表─１〉で比較した。
河川および氾濫原の流れを表現する物理方程式については、グローバルモデルでは計算が簡易なキネマティックウ

グローバル洪水モデルは、地球全域といった広域を対象

ェーブ式を用いるモデルが多かったが、河川合流部の洪水とした河川氾濫シミュレーションを実行できるモデルの総流の背水効果や河道分岐などを考慮できるより物理的に妥称である。地球上の任意地点における洪水ハザード計算を当な浅水波方程式を用いるモデルも登場している。標高や実現するために、［１］衛星観測データや気候/気象モデル

河川網などの流域地形データについても、グローバルに利データなど広域をカバーするデータセットを用いる、［２］用できる衛星標高データに含まれる誤差が大きな課題とな河川と氾濫原における水動態を効率よく計算するために、っていたが、近年は誤差低減を施した高精度な地形データ

河川流れの物理プロセスの簡略化や河道断面のパラメータが登場し、広域洪水氾濫モデルの高精度化に大きく貢献し化といった工夫を実施している、という点が特徴である。ている。〈図─１〉に例示した広域洪水ハザードマップでそのため、行政整備ハザードマップの構築に用いられる、は、CaMa-Floodが高精度地形データを採用しており、他特定の河川流域や河川区間を対象として詳細な地形情報やプロダクトでは縞状のノイズの影響が見られる。また、ダ物理プロセスを表現する精緻なモデルに比べると精度はム・堤防・遊水池などによる洪水防護を直接的・間接的に低くなる。しかしながら、地球上のあらゆる地域においモデル計算に反映させる取り組みも行われている。グローて、モデル構築・外力データ整備・シミュレーション実行

バル洪水モデルはまだ発展途上ではあるものの、河川流れという一連の流れを、システマティックに効率よく行えるを記述する方程式系や流域地形データについては、行政整点や、比較的均質な情報を得ることができる点が強みであ備ハザードマップと比較しても大きく見劣りしないものがる。この利点を生かして、地球全域をカバーする広域洪水採用されているモデルが登場しつつある。

ハザードマップがグローバル洪水モデルを用いて構築され一方で、ほとんどのグローバル洪水モデルに共通して大ている〈図─１〉。中小河川や海外の河川も対象に複数再きな不確実性が残っているモデル要素も存在する。降雨や起確率の想定浸水深データを推計できるため、行政整備ハ上流端流量などの外力データは、限られた観測情報の統計

ザードマップの開発が追いついていない地域での洪水リス分析と気候/気象モデル出力を組み合わせて準備することク分析に活用できる。グローバル洪水モデルの解説や広域が多いため、十分な観測データを基に想定降雨量や計画流20

河川 May ２０２３

特集：TCFDと流域治水量を求める特定河川を対象としたモデルよりも多くの誤差データに差し替えることで、気候変動影響を考慮した河川を含んでいる。また、河道断面形状といったローカルな地氾濫シミュレーションを実施することができる。ただし、形情報が得られない地域がほとんどであるため、グローバ気候モデルが計算する降雨量や流出量には依然として大き

ル洪水モデルでは年平均流量を用いた経験式などで河道幅なバイアスが含まれており、それを補正しなければ現実的や河道深さを求めており、洪水氾濫計算における大きな不な浸水深さ分布を得ることは難しい。近年では、気象再解確実性となっている。

析データと気候モデル予測データを組み合わせることで、現在のところ、各グローバル洪水モデルには長所と短所物理的に妥当な将来の広域洪水ハザードマップの作成が実があり、ある特定モデルのシミュレーション結果のみを用現しつつある（Kimura et al. ２０２３）。例えば、将来の１００いることは推奨できない。例えば、東京大学で開発されて年洪水によるリスク評価を簡単に実施する場合には、〈図いるCaMa-Floodモデルは、サブグリッド地形表現や高精

─２〉aのような現在気候の１００年確率洪水の頻度変化の度河川地形データの活用などにより、グローバル洪水モデみ、すなわち洪水が生じる場所は固定でその頻度変化を考ルの中では比較的高いスペックを持っていることが〈表─慮することでリスク増加を概算することもできる。しか１〉からも読み取れる。しかしながら、河道断面形状・入し、将来の洪水シミュレーションに基づく浸水で、〈図─力流出量データ・洪水防護の表現にはまだ大きな不確実性

２〉c，dのように浸水深も浸水範囲も現在のハザードマが残されている。〈表─１〉にあげたモデル要素の全てがップより大きくなっている場合には、現在気候のハザード

高精度な河川氾濫シミュレーションを実施するのに求められており、一つでも誤差が大きいモデル要素があると、モデルが得意とする他要素の利点が打ち消されてしまう可能性があることに注意が必要である。例えば、河道深さパラメータが現実よりも非常に大きい場合、他の全てのモデル要素に誤差がなくても推定される浸水リスクは小さくなる。
〈表─１〉のような比較表で優れた点が多いからと言って、そのモデルが任意の地点で他モデルよりも精度が高いとは限らない。そのため、グローバル洪水モデルを用いたリスク分析では、分析対象地点において用いるグローバル洪水モデルによる浸水深推定が妥当であるかを、都度精査することを推奨する。
グローバル洪水モデルのもう一つの強みとして、将来の広域洪水ハザードマップの構築を比較的簡単に行えることが挙げられる。特にカスケード形と呼ばれる気候/気象モデルの降雨量や流出量を入力データとするグローバル洪水モデルの場合は、入力データを気候モデルによる将来予測（Webカラー版を参照すること）〈図─２〉CaMa-Floodによる現在および将来の広域洪水ハザードマップ。
メコン支流のMum川流域の１００年確率洪水の想定浸水深を示した。（a） 現
在気候のハザードマップ、（b）将来気候RCP８．５シナリオ２１世紀末のハザードマップ、（c）将来の想定浸水深の変化、（d）将来の想定浸水域の広がり。
（Kimura et al. ２０２３より改変）〈表─１〉広域洪水ハザードマップ比較表※（国土交通省，２０２３）の比較表をもとに改変

河川 May ２０２３21

マップに基づくリスク評価ではリスクの見落としが生じう域などの観測データを用いて、地点ごとに検証されている〈図─２〉。将来ハザードマップを整備することによっる。また、行政整備ハザードマップとの一致度の比較によて、頻度変化分析だけでは把握できない洪水規模の変化にって広域洪水ハザードマップの利用可能性を議論する研究よるリスクの分析が可能になると期待される。

も行われている（北と山崎、２０２２）。

また、長期間の連続シミュレーションデータの極値分析

しかしながら、モデル検証に用いる観測データがない地によって発生確率ごとの洪水規模（流量や浸水深）を推計点において、グローバル洪水モデルによる浸水深の推定値するため、任意の再起確率の広域洪水ハザードマップを効がどの程度の精度を持ちうるかを定量的に評価することは率よく構築できる点もグローバル洪水モデルの強みであできていない。つまり、現状のグローバル洪水モデルは、る。複数再起確率の浸水深データと被害関数を用いて発生任意地点において洪水氾濫計算を実行することはできる

確率と被害額の関係を表すリスクカーブを作成し、それをが、各地域における精度を担保することができていないの積分することで洪水による年間被害額の期待値を求めるこが現状である。これを克服するために、複数のグローバルともできる〈図─３〉。行政も複数再起確率のハザードマ

洪水モデルによる広域洪水ハザードマップの相互比較にップの整備に取り組んでいるので期待値ベースのリスク分よ る 不 確 実 性 評 価（Trigg et al., ２０１６; Bernhofen et al.

析は今後進んでいくと考えられるが、グローバル洪水モデ２０１８）や、大規模アンサンブル気候実験を用いた入力デー

ルを用いると将来の広域洪水ハザードマップを用いて気候タに起因する不確実性の定量化（Kita et al. ２０２３）といっ変動が進展した場合の年間被害額の期待値も算定することた研究が進んでいる。また、衛星による浸水域や水面標高が可能になる。リスクカーブを用いたアプローチは、企業の観測データを用いて、広域でモデル性能を評価する研究にとっては将来気候までを考えた経営安定戦略を練る際のも進んでおり（Zhou et al. ２０２１）、これが実現すると河川参考にできると考えられる。

サイズや気候帯といった特徴ごとにグローバル洪水モデルがどの程度の精度を持つのかを客観的に示すことが可能になると考えられる。

４．今後の方向性
グローバル洪水モデルの発展により広域洪水ハザードマ
ップの整備が進んだことで、気候リスク情報開示の要請に基づいた企業主体の洪水リスク分析が進んでいくと期待される。国土交通省が２０２２年３月に「TCFD提言における物理的リスク評価の手引き」を公開したのち、現在および将〈図─３〉リスクカーブを用いた年間被害額の期待値算定のイメージ図。各長方形は各規模の洪水による被害額期待値に相当し、それを足し合わせたものが年間被害額の期待値に相当する。図は（国土交通省，２０２３）から引用。

３．広域洪水ハザードマップの精度は？

来の広域洪水ハザードマップにアクセスできるWebGISも公開されている１。各企業が保有する現在および将来の洪水リスクを評価するためのツールは揃いつつあると言えるだろう。ただし、どのシナリオを適用するかには、事業形態や規模によって異なるため、各企業が状況に応じて判断する必要がある。このような判断をサポートするための洪世界各地に拠点を持つ企業が海外における現在および将水リスク評価の専門的知識をもつコンサルタント企業も存

来の洪水リスクの把握をする際には、広域洪水ハザードマ在し、洪水リスクを含めた気候リスク評価を実施するためップが用いられるようになってきた。しかし、より積極的のサービスが充実しつつあると言える。にグローバル洪水モデルの出力結果を利用していくには、しかしながら、現在の広域洪水ハザードマップはまだ精いくつかの課題を克服する必要がある。現時点で広域洪水度が十分ではなく、グローバル洪水モデルのさらなる高度ハザードマップへの要望としてよく挙げられるのは、グロ化も必要である。特に、ダム・堤防・遊水池などの洪水防ーバル洪水モデルの計算結果がどの程度信頼性を持つかを護を反映して、洪水リスクの実態を適切に反映させた広域客観的に評価することである。もちろん、グローバル洪水洪水ハザードマップの開発は大きな挑戦の一つである。特モデルによるシミュレーションは、河川流量・水位・浸水に、日本は世界と比較しても洪水対策が進んでいることか

１ CaMa-Floodを用いた将来の広域洪水ハザードマップが、東京大学・芝浦工業大学・MS＆ADインターリスク総研との共同研究LaRC-Floodプ ロ ジ ェ ク ト のWebPage（https://www.irric.co.jp/risksolution/sustainability/prediction_map/）お よ び、株 式 会 社GaiaVisionのWebPage（https://www.gaia-vision.co.jp/service/）にて、無償公開されている。

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河川 May ２０２３

特集：TCFDと流域治水

ら、洪水防護が十分に反映されていない現状の広域洪水ハ謝辞

ザードマップではリスクが過大評価されていると想定でき広域洪水ハザードマップのプロダクト比較は、東京大学る。これまで行われてきた洪水対策事業の効果を広域洪水生産技術研究所の山崎研究室が主催している「洪水リスクハザードマップに反映させることで、欧米などで作成され研究会」のメンバーを交えた研究成果です。本稿でとりあた既存プロダクトでは過大評価されていた日本の洪水リス

げた広域洪水ハザードマップの構築や精度分析にあたり、クをより実態に即して示すことができる。これと水災害かMS＆ADインターリスク総研株式会社の木村雄貴氏およびらのきわめて迅速な復興などの情報等とセットで海外向け株式会社Gaia Visionの北祐樹氏に多大な助力をいただきに発信すれば、国際的な投資の呼び込みなどに繋がる可能ました。

性もある。
広域洪水モデルの基本的な地形パラメータなどの改善も参考文献重要となる。とくに、河道断面形状のパラメータには大きBernhofen, M. V., et al. (2018). A first collectiveな不確実性が含まれており、広域洪水ハザードマップの精

validation of global fluvial flood models for major

度向上における大きな障壁となっている。河道断面形状はfloods in Nigeria and Mozambique. Environmental

河道の計画・施工・管理の際に情報としては取得されていResearch Letters, 13(10), 104007.

るはずであり、これら河川管理のための情報を洪水シミュ

平林 由希子, 山田 果林, 山崎 大, 石川 悠生, 新井 茉莉, 犬レーションモデルといった危機管理のためのツールと共有

塚 俊之, 久松 力人, 小川田 大吉. (2022). 広域洪水ハザするDX的な取組みが実施されれば、ハザードマップや洪ードマップの比較評価と企業実務活用への提言. 水文・

水予測の高度化が進むだろう。

水資源学会誌, 35(3), 175-191.

また、研究機関や民間企業によって様々な広域洪水ハザ

Kimura Y., Y. Hirabayashi, Y. Kita, X. Zhou, and D.

ードマップや氾濫シミュレーションツールが開発されつつYamazaki. (2023). Methodology for constructing a

ある中、それぞれのプロダクトの信頼性を客観的に評価す

flood-hazard map for a future climate. Hydrology

るような仕組みも求められる。氾濫シミュレーションに用and Earth Systen Sciences, 27, 1627-1644.

いられるモデルやデータの透明性を高めると共に、共通の北祐樹, 山崎大. (2022). グローバル河川氾濫モデル出力の観測データや性能指標を用いた精度評価のベンチマークを日本国内ハザードマップとしての利用可能性の検証. 水

行えるような枠組みがあれば、ユーザーにとってもプロダ

文・水資源学会誌, 35(4), 267-278.

クト開発者にとっても有益であると考えられる。

Kita, Y., and D. Yamazaki (2023). Uncertainty of

さらに、TCFDなどの気候リスク情報開示の枠組みを、internal climate variability in probabilistic flood

流域治水といった河川計画と連携させるアイデアも求めら

simulations using d4PDF. Hydrological Researchれる。TCFD対策により各企業が自主的に洪水リスクを把Letters, 17(2), 15-20.

握して止水版設置などの対策を進めることはできるが、個国土交通省. (2023). TCFD提言における物理的リスク評々の企業が取れる対策オプションには限界があり、河川管価の手引き ～気候変動を踏まえた洪水による浸水リス

理者および流域内の複数ステークホルダーとの連携が洪水

ク 評 価 ～ , https://www.mlit.go.jp/river/shinngikai_

リスクの低減には必要だろう。ここで、流域内の多数の民

blog/tcfd/間企業が気候リスク分析に取り組むことで、これまでの治Trigg, M. A., et al. (2016). The credibility challenge

水事業の費用便益分析だけでは十分見えてこなかった「誰for global fluvial flood risk analysis. Environmental

がどこにどれだけのリスクを保有しているか」という情報

Research Letters, 11(9), 094014.

が可視化される。気候リスク情報開示を個々の企業の対応

山崎 大, 北 祐樹, 木野 佳音, 坂内 匠, 野村 周平, 神戸 育として終わらせるのではなく、流域スケールで気候リスク

人, 庄司 悟, 金子 凌, 芳村 圭. (2022). 世界はなぜ脱炭素

情報開示に取り組んで情報共有する仕組みを作ることがでに向けて舵を切ったのか?. 水文・水資源学会誌, 35(3),

きれば、どのように洪水リスクを分散・低減させることが202-232.

望ましいかという流域治水に必要な議論のきっかけになる

Zhou, X., C. Prigent, C., and D. Yamazaki. (2021).

だろう。金融分野主導で始まった気候リスク情報開示を、

Toward improved comparisons between land‐surface

河川管理による防災減災といったより身近なテーマと融合‐water‐area estimates from a global river model and

することができれば、世界的にも着目される取り組みにな

satellite observations. Water Resources Research,ると期待できる。

57(5), e2020WR029256.

河川 May ２０２３23