<第 11 回 ITS シンポジウム 2012>

災害時と平常時の交通マネジメントのためのデータ融合と解析
金進英*1 花房比佐友*2 桑原雅夫*1 大畑長*1 堀口良太*2
浦山利博*3 佐口治*3 江藤和昭*4 家森崇文*5
櫻井康博*6 本間基寛*6 益田卓朗*7
東北大学*1 (株)アイ･トランスポート･ラボ*2
アジア航測(株)*3(株)オリエンタルコンサルタンツ*4
一般財団法人日本気象協会*6

住友電工システムソリューション(株)*5

本田技研工業株式会社*7

本稿では，自然情報，災害情報，モビリティ情報を有機的に結合したデータベースを作成し，それに基づいて災害時の避難行動支援や平常時の渋滞解消のための交通マネジメントのためのデータ融合解析を行うシス
テムについて紹介する．具体例として東日本大震災を再現するために宮城県の海岸部の一部地域を対象として，津波情報，浸水情報を収集し，それに道路ネットワークを重ね合わせて，被災道路を考慮した避難シミュレーションを構築した．本シミュレーションを用いて，迅速な避難のために必要な道路インフラの配置・容量，避難所の配置などを解析した．

Analysis System of Data Fusion for Traffic Management
in Disaster and Normal Situations
Jinyoung Kim*1

Masao Kuwahara*1 Takeshi Ohata*1 Ryota Horiguchi*2Toshihiro Urayama*3Osamu Saguchi*3 Kazuaki Etoh*4Yasuhiro Sakurai*6

Motohiro Honma*6

Hisatomo Hanabusa*2

Takafumi Yamori*5

Takuro Masuda*7Tohoku University 1*1 i-Transport Lab. Co., Ltd*2
Asia Air Survey Co., Ltd*3 Oriental Consultants Co., Ltd*4 Sumitomo Electric System Solutions Co., Ltd*5
Japan Weather Association*6 Honda Motor Co., Ltd*7In this research, we suggested an improved method of constructing database for data fusion of mobility, disaster,externals etc. And analysis system of the data fusion was developed using the database for creating information for
traffic management in disaster and normal situations. We built an evacuation simulation as one example of data fusion
analysis system. Not only network and OD data but also population and tsunami data were used as inputs. The Great
East Japan Earthquake was simulated and analyzed traffic flow. Road and shelter capacity /location were evaluatedusing the simulation results.
Keyword: data fusion, database, evacuation simulation

1. はじめに我が国は，今般の東日本大震災など甚大な自然災害を経験しており，地域防災力の向上に努める必要がある．東日本大震災の大津波においても，事前の防災対策の重要性とともに，被害を最小限にくい止める避難支援などの減災対策の重要性も認識された．
そこで，本稿では，自然情報，災害情報，モビリティ情報を有機的に結合したデータベースを構築し，それに基づいて，災害時や平常時に有効なモビリティ情報などを生成するためのデータ融合解析を行うシステムについて紹介する．適用例として仙台-石巻
地域を対象として，津波情報と交通情報，さらに被災道路を考慮した避難シミュレーションを構築し，東日本大震災を再現することで，災害時の自動車による避難行動状況の把握を行う．本研究の結果は，道路インフラの容量や避難所の配置などを考慮した避難計画の適用に期待できる．

を担う．データベースとしては，原データはそのまま原データを格納・共有でき，且つ，各々のデータを同一時空間で管理する機能を持たせるものとした．
原データをそのまま格納共有できる１次データベースについて報告する．
2-2 データベースの構成
データベースおよび関連システムとの構成を図 1に示す．データ格納領域の構成としては，自然情報・災害情報・交通情報の素因・誘因・融合解析結果，個人発情報などの原データにメタデータを付加し，原データをそのままアーカイブする１次データベー
スと，各種データを時間軸と空間軸で整合（時空間マップ処理）を図り，仮想世界上での表現や融合解析時のデータの利用性を考慮した２次データベースとの 2 段階構成とする．
外部の原データ
ポータル等

2. 多様なデータ融合のためのデータベースの構築
2-1 データベースの位置づけと課題
本研究は，限られた実空間の情報を用いて仮想空間上でデータ融合解析を行い，得られた情報を実空間に還元することを目指す．仮想空間は，地形デー
タや道路ネットワークデータ等の災害素因データ，気象データ等の災害誘因データ，プローブデータ等，および，それらを用いた災害シミュレーションや交通シミュレーション等の結果により，実空間の災害状況，交通状況等を再現・生成する．本研究のデー
タベースは，前述の多様なデータを格納・管理し，研究者やシミュレータ等とのデータ交換を行う役割データ融合解析
１次データベース
・素因×誘因結果
・地震・津波時空間マップ処理・交通流⇒避難シミュレー
ション etc
２次データベース結果起動

メタDBサーバ

2-3 メタデータ方式による１次データベース
1 次データベースは，以下を基本方針として設計・試作した．利用フローを図 2 に示す．
【メタデータインデックスＤＢ】
メタデータからインデックスＤＢを構築・更新し、ディレクトリ検索、キーワード検索、全文検索等を可能にする。

場所
検索

KML

URL

Ａ

B

Google Earth

メッシュ
アイコン
クリック

Google Earthの機能

モビリティ情報提供
・自治体向け・住民向け・要求対応
・・・・

図 1 データベース構成と融合解析システムとの関係

ＵＲＬ

トップページ

国・県等の情報
近隣市町村情報

収集 受信 受信 収集

研究参加者
Login

素因 誘因 SNS等
データ データ データ

２次メッシュ
Google Earth

B

・地図の拡大・縮小・スクロール・ジャンプ（住所）、※DRMリンクのデータ量が大きいためメッシュ単位に表示する。
※プローブ（生）等、点位置を示しにくいデータは、トップページ、
メタデータインデックスDB、メッシュ等から検索する。

ポップアップビジネス（スポット）名、

トラカン

URL

ルート（出発～到着）検索

当該POI／リンク
（時系列）
トラカン
メタデータ
リスト

※データ仕様等を含む。
メタ
選択
URL

実データ

ダウン
ロード

人口

・コンテンツレイヤの時間指定

URL

人口
メタデータ
リスト

メタ
選択
URL

実データ

ダウン
ロード等

プローブ

Google EarthURL

プローブ
メタデータ
リスト

Ａ
個々位置表示メタDBサーバ

図 2 1 次データベースの利用フロー

メタ
選択
URL

実データ

ダウン
ロード

利 用 者

・場所（お気に入り）検索
・コンテンツレイヤの表示・非表示

・原データの提供・収集促進のため，原データにメタデータ 1）を付加し格納．
・地図からの検索，および，インデックスからの検索・位置参照が可能．
・データベース管理と利用のし易さ（簡便な操作，応答性，継続性，汎用性等）に配慮．
・地図プラットフォームは， Google Earth を利用．
簡易ビューアとしても利用可能．
・融合解析結果の登録と二次的利用も可能．
3. 災害時のデータ融合解析システム
本研究では，桑原ら 2)によって提案されたデータ融合解析システムの概要に基づき，避難シミュレーションを構築した．避難シミュレーションを用いたデータ融合解析フローは図 3 のようである．災害時の交通状況情報や，道路インフラの容量，避難所の配置などが避難行動にどのような影響を及ぼすかなどの分析することで，避難行動を支援する情報の生成が可能になる．
データ融合解析システム（避難シミュレーター）の構築
東日本大震災
避難シナリオの設定

データベース（１次，２次）
道路データ
交通データ

データ融合解析

津波データデータ
データ

データ

オンライン利用

オフライン利用・車両制御，避難誘導のための情報等

・道路インフラ容量
や避難所配置計画

避難人口データ
避難先データ図 3 データ融合解析フロー
図 3 データ融合解析フロー
3-1 避難シミュレーション
図 4 に避難シミュレーションのフレームワークを示す．本研究における避難シミュレーションは，交通流シミュレータ SOUND3)を基本として，①災害イベントモデル，②避難行動モデルの機能を加えることで，車両による避難行動が再現できる避難シミュレーションを構築した．
① 災害イベントモデル：地震による道路閉鎖，津波による道路浸水等のシナリオを受けて，各時刻における道路閉鎖をシミュレーションへの与件として設定する．
② 避難行動モデル：発災時以降の避難行動開始割合の時間変化をシナリオとして指定し，各ゾーンで発生する避難者を，付近の緊急避難所や高台などの一次避難場所へ目的地を設定し，シミュレーションへの与件とする．
3-2 対象ネットワーク及びデータ
本研究では，東日本大震災の再現を試みるため，
図 5 の色塗りで表すように宮城県の海岸部の一部（10 個の市町村）を分析対象とした．この地域内の避難所データは，各市町村のホームページを参考にしている．本研究は車両による避難を考慮しているため，避難可能な場所のうち，主に「避難所」や「指定避難所」として区分されているものを対象にしている．避難所の分布は図 5 の三角形で表示されており，各市町村の避難所の数は表 1 のようである．
また，本研究で使われる津波データは，津波シミュレーション 4), 5), 6)を用いて，対象地域における浸水状況を再現した結果である．今回の陸上域は約50m メッシュで設定をして，1 分間隔の津波浸水深(m)及び流速(m/s)を算出した．
3-3 避難シミュレーションのシナリオ本研究では，「東日本大震災の避難被災現況調査結果（平成 23 年 12 月 26 日，第 3 次報告）」7)に基づいて，避難シミュレーションのシナリオ設定を行った．
まずは平常時の OD 交通量を用いてシミュレーションを行う．ある時刻から災害が発生すると，平常時の OD 交通量の発生は中止にして，ネットワーク上に通行していた車両が避難車両になり（以下，残留避難交通量と称する），「避難行動開始割合」によって目的地を平常時の目的地から避難所又は高台に変更する．
一方，通常は発生しないが，避難をするために新たに発生する交通量（以下，潜在避難交通量と称する）も考慮しなければならない．今回の東日本大震災は午後
2 時 46 分に発災したため，昼間人口を用いることにした．上記の調査結果 7)によると，車を利用して避難した人は約 50％であることが分かっているので，昼間人口の 50％が車で避難をし，1 台には平均 3 人が乗車すると仮定した．その他，シミュレーションに必要なシナリオ内容をまとめたのが以下の表 2 である．
また，避難行動モデルにおける，発災時以降の時間変化による避難行動開始割合も上記の調査結果 7)に基づき，図 6 のように 5 分おきに更新されるように設定した．潜在避難交通量は 5 分間でランダムに発生して避難所に向かい，残留避難交通量は 5 分間隔で一斉に目的地を変更するように設定をした．発生から 1 時間 5 分後（15:51）には全車両が避難所へ向かうようになっている．

図 4 避難シミュレーションのフレームワーク
表 1 対象地域の避難所数
地名（市町村）

避難所数（ヶ所）

石巻市
女川町
東松島市
松島町
利府町
塩竈市
七ヶ浜町
多賀城市
宮城野区
若林区

271
80
109351453664444333

計860

図 5 シミュレーションの対象地域と避難所位置
表 2 避難シミュレーションのシナリオ
設定項目

シナリオ

100%

発災遅刻

14：46（この時刻から避難開始）

80%

避難発生
交通量

発災前：平常時の OD 交通量によるネットワーク上の残留交通量／発災
後：対象地域（昼間）人口の 50％が車両を利用して避難し，1 台には平均3 人が乗車

避難地選択モデル

表 1 で表した避難所又は海抜 30－50m の高台のうち近いところ

経路選択
モデル

発災前／発災後：最短経路選択

3-4 避難シミュレーションの結果
まずは，災害が発生してから，各車両が避難所に向かって避難を開始した時刻と，避難所まで着くのにかかった所要時間を集計したのが図 7 である．グ60%
40%
20%

16% 13%2%

23%
6% 10% 7% 10% 5% 3%

1% 2% 1% 1%0%

累積

避難行動開始割合

図 6 避難行動開始割合

ラフのプロットは 1 秒ごと，折れ線は 1 分ごとの避難開始時刻（横軸）と避難所までの平均所要時間（縦軸）を表している．図によると，対象地域内では平均 5 分以内に避難できるような場所に避難所が分布されていることが分かる．しかし，発災から時間が経つにつれて避難所までの所要時間が長くなってばらつきも大きくなっている．今回のシミュレーショ
ン結果で無事に避難所まで避難できた 120,356 台の車両のうち，所要時間が 20 分以上かかった車両が2.2%（2,637 台）と 25 分以上が 1.8%（2,212 台）であることが分かった．ここで 20 分以上かかった車両が向かった避難所は，図 5 の避難所のうちピンク色で，25 分以上は紫色で示しており，それぞれが 22ヶ所と 8 ヶ所である．図をみると，渋滞が起きている避難所は何カ所かの地域に偏っていることが分かる．それゆえ，車を考慮した避難計画を行う際には，このような地域を区分する必要があると考えられる．
避難シミュレーションでは，1 分間隔の津波浸水状況を与件として設定した．したがって，津波の浸水によって被災された車両が発生する．本シミュレーションの結果から津波による被災台数を表したのが図 8 である．左縦軸は各時刻の被災車両台数を，右縦軸はそれの累積台数を示しており，合計 7,146台が被災されたという結果が得られた．一方，宮城県から公表されたデータによると，2012 年 9 月 30
日現在の東日本大震災における死者及び行方不明者
は 11,725 人 8)，津波による被災自動車の台数（推計）9)は 14 万 6 千台である．これらの数値とシミュレーション結果を合わせると，死者及び行方不明者の半分以上が車両による移動中に被災されていることになる．本結果の妥当性を議論するためには，まずシミュレーションの再現精度について検討する必要があり，今後の課題とする．
図 9 の（a）は地震発災（14:46）直後の 15 分間の平均リンク速度を，（b）から（c）は道路上に被災された時点の車両の位置（黒い点）と，その時間帯のリンクの平均速度を示したものである．図によると，災害直後はネットワーク全般において渋滞が始まろうとしており，凡例をみると 15-30km/h のリンクも多くみられる（ここで，-1-0 は利用されていないリンクを示す）．一方，発災からの約 1 時間後の 15:30
からは主に石巻市で車が被災され，15:45 から 16:00
までは石巻市，東松島市と仙台市に渡って被災の範囲が広がって，全被災者量の 71％がこの 30 分間で被災されたことが分かった．その後，16:00 からは仙台市の方に被災が大きくなっており，16:00 から16:15 まで被災された車両は 1,666 台（18:00 まで2,064 台）であると推計された．被災車両があるリンクは赤くなっているところが多く，渋滞に巻き込まれている間に被災された車両が多いと思われる．これらの渋滞の原因については車両の軌跡を用いたより詳細な分析が必要であり，今後の課題とする．

40:00

避難所までの所要時間

35:00
30:00
25:00
20:00
15:00
10:00
05:00
00:00
14:45

14:55

15:05

15:15

15:25

1秒間平均

15:35

15:45

15:55
避難開始時刻

1分間平均

1,000

8,000

900

7,000

津波による被災台数

800

6,000

700
600

5,000

500

4,000

400

3,000

300

2,000

200

1,000

100
0
14:45

0
15:05

15:25

15:45

16:05

16:25

16:45

17:05

17:25

時刻

図 8 避難による被災台数

17:45

18:05

津波による被災台数（累積）

図 7 避難開始時刻別の避難所までの平均所要時間

（a）14:45-15:00（災害直後）（b）15:30-15:45（1,227 台）（c）15:45-16:00（3,855 台）（d）16:00-18:00（2,064 台）
図 9 被災された車両の位置とリンク平均速度
4. おわりに本研究では，自然情報，災害情報，モビリティ情報を有機的に結合したデータベースを構築し，新たな情報を生成するためのデータ融合解析の一例として，避難シミュレーションを用いたネットワーク解析を行った．今回は，実際の道路データ，津波データ，交通，人口データを用いて東日本大震災の再現を試みた．津波データから津波によって閉鎖された道路やその道路上の被災された車両の再現は可能になったものの，より現実的なシミュレーションの結果を得るためにはシナリオの再検討や，歩行による避難者との混在状況の考慮，経路及び避難所選択行動の改良などが必要であると考えられる．
本研究では，避難シミュレーションの再現性についてはまだ検討が行われておらず，プローブデータ等を用いた再現精度の検証が必要である．また，研究結果を避難行動支援情報の生成や避難計画等への適用するためのより詳細な分析も今後の課題とする．
[参考文献]
1) Marc Miska, Alexandre Tarday, Hiroshi Warita,
Masao Kuwahara: The International traffic databaseproject, 2009．
2) 桑原雅夫（他 13 名）：データ融合による災害時および平常時のモビリティ情報の生成，日本災害情報学会，2012．
3) 小出勝亮，白石智良，飯島護久，堀口良太，田中伸治：グリッドコンピューティングによる日本全国交通シミュレーションシステムの開発，
第 9 回 ITS シンポジウム 2010 予稿集，354-358，
2010.12．
4) 後藤智明，小川由信：Leap-frog 法を用いた津波の数値計算法，東北大学工学部土木工学科資料，1982．
5) 藤井雄士郎，佐竹健治：2011 年 3 月 11 日東北地
方太平洋沖地震の津波波源（暫定結果，Ver. 4.2と Ver. 4.6），2011．
6) 小谷美佐子，今村文彦：GIS を利用した津波遡上計算と被害推定法，海岸工学論文集，
第 45 巻，356-360，1998．
7) http://www.mlit.go.jp/common/000186474.pdf8) http://www.pref.miyagi.jp/kikitaisaku/higasinihondai
sinsai/pdf/10051600.pdf9) http://www.pref.miyagi.jp/kohou/kenseidayori/backn
umber/201107/topics/car.htm