自然災害科学 J. JSNDS 42 -2 159 -169（2023 ）WRF-FALL3D 連携モデルを用いた富士山噴火の降灰分布予測計算と高速道路網への影響評価
後藤大青1・柴山知也2Prediction of Ashfall Distribution of Mt. Fuji Eruption Using
the WRF-FALL3D Linked Model and Evaluationof the Impact on the Expressway Network
Taisei Goto1 and Tomoya Shibayama2
Abstract
Volcanic eruptions are currently occurring frequently in many parts of the world. There are
111 active volcanoes in Japan, and countermeasures against eruptions are urgently needed inJapan. In this study, we performed predictive calculations of ash distribution for Mt. Fuji, which
once caused extensive damage due to the Hoei eruption (1707) during the Edo period. We use
the WRF-FALL3D model to simulate an explosion on the scale of the Hoei eruption. Based on
the results of the ash distribution forecasting calculations, the time and resources required for
highway restoration were quantitatively examined. As a result, we found the seasonal
characteristics of ash fall distribution at the eruption of Mt. Fuji. In particular, when an eruption
occurs in autumn, the ashfall axis extends toward the northeast, and the expressway connecting
Nagoya and Tokyo is found to be significantly affected.
キーワード：富士山，火山，火山噴火，火山灰，WRF-FALL3D モデル，高速道路
Key words: Mt. Fuji, Volcano, Volcanic eruption, Volcanic ash, WRF-FALL3D Linked Model, Expressway

1 ．はじめに火山の大規模な噴火（2022年）により日本でも津

近年，世界で噴火が相次いでいる。日本では海波が観測され，話題となった。日本は世界の活火底火山である福徳岡ノ場の噴火（2021年）による山のうちの約 1 割に当たる，111の活火山を有し軽石被害が注目された。国外では，トンガの海底ており1）世界でも有数の火山大国である。そのた1

早稲田大学大学院創造理工学研究科
School of Creative Science and Engineering, WasedaUniversity2

早稲田大学理工学術院
Faculty of Science and Engineering, Waseda University

本稿に対する討議は 2024 年 2 月末日まで受け付ける。

159

160

後藤・柴山：WRF-FALL3D 連携モデルを用いた富士山噴火の降灰分布予測計算と高速道路網への影響評価

め，火山活動が活発化する中で，火山の噴火に対

WRF-FALL3D 連携モデルは E.Collini et al. が本研する備えを急ぐ必要がある。過去200年で首都圏

究 と 同 様 に WRF-FALL3D 連 携 モ デ ル を 用 い てに被害を及ぼした火山噴火は発生していないが，Cordoʼn Caull の 噴 火 の 再 現 計 算 を 行 い 5）WRF-

富士山の宝永噴火（1707年）では，火山灰によりFALL3D 連携モデルの有用性を示している。日本

静岡県駿東郡，神奈川県西部を中心に甚大な被害

では服部らが FALL3D を用いた噴火の再現計算が出た。特に足柄平野では火山灰による河床上昇を行っており6,7），WRF-FALL3D 連携モデルは降により洪水が頻発し噴火から100年程度の間耕地灰分布予測計算において有用性があると認められが荒廃した記録2）が残っている。当時の記録には，ている。また，新堀らは MSM8）と移流拡散モデ

宝永噴火による火山灰は江戸とその周辺まで達し，ルを組み合わせて浅間山の噴火を再現している9）。

上総，下総（現在の千葉県）でも降灰が記録され気象庁では2022年12月時点で，桜島，薩摩硫黄島，ている。富士山は宝永噴火以降に噴火していない諏訪之瀬島について降灰予測を行っている。本研が，現代で宝永噴火規模の噴火が発生した場合，究では，宝永噴火と同規模の噴火を異なる季節に社会基盤に大きな被害が発生する と考えられて当てはめて計算を行い，各季節の降灰分布の特徴いる。そのため，本研究は富士山が噴火した場合について検討した。その計算結果から一般道や日の被害予測を行い，噴火への対策として必要な備本の陸上輸送の要である高速道路網の復旧に必要えを提言することを目的とする。

な時間や対応に必要な工事車両数を QGIS で定量3）的に評価し，東京―名古屋を結ぶ輸送路の噴火後富士山の噴火に関する被害予測は，中央防災会の機能維持の工事負荷を検討した。

議の大規模噴火時の広域降灰対策検討ワーキンググループ で検討されている。そこでは，富士山
4）2 ．WRF-FALL3D 連携モデルでの宝永噴火再計算が噴火した際の降灰分布，さらには噴火が発生した場合のインフラへの影響を予測している。しかし，交通への影響に関しては除灰対策を含めた定本研究では，WRF-FALL3D 連携モデルを用い量的な被害予測にまでは至っておらず，さらに具て富士山噴火時の降灰分布予測計算を行った。本

体的な検討が必要である。

章では富士山噴火の時期を季節的に変えた場合にそこで，本研究では WRF-FALL3D 連携モデル

降灰分布に現れる傾向について検討し，評価を行を用いて富士山宝永噴火の再現計算を行った。

う。

連携モデルの概要••• 地形データの読み込み• ｇ・・・メソスケール気象モデル
・・・非定常降下火山灰輸送評価モデル

データの読み込みで気象場の計算を行うための地形データ

モデル• ｗモデル• 気象データの読み込みをのセットアップ• 火山灰データの読み込み）

風向，風速などの気象場を計算

風向，風力などの気象データ•モデルにより噴出量を計算

緯度経度ごとの降灰量を含んだ

ファイル

火山灰の噴出量，降下分布を計算

降灰分布の作図に変換
降灰量の図

図1

（WRF-FALL3D 連携モデルを用いた降灰分布予測計算の流れ10,12）

161

割合

自然災害科学 J. JSNDS 42 -2（2023 ）

合計

北西

図2

2. 1

西

南西

月

南

南東

東

北東

北館野（100 hPa 地点：高度約15-16 km）での風向きの割合16）

WRF-FALL3D 連携モデルの概要

WRF-FALL3D 連携モデルは，米国大気研究セ割合を中心として開発された天気予報と学術研究の両相対粒子量ンター（NCAR）と米国環境予測センター（NCEP）方に対応したモデルである WRF10,11）と，降下火山灰の輸送過程を非定常 3 次元で表現する
FALL3D12,13）を組み合わせることで降灰分布予測計算を行うモデルである。具体的な計算の流れは粒径

図 1 に示す通りである。まず WRF で気象場を計

図3算し，そこに FALL3D を適応して噴出量，噴煙FALL3D に入力した粒径の割合
表1

高 さ を 付 与 す る こ と で 降 灰 分 布 を 計 算 す る。
WRF は鉛直方向に5,000 Pa（高度約35 km）まで計算領域計算可能であり，大規模噴火での計算にも対応可能である。また FALL3D は降灰分布予測計算として使用されている Tephra 等の他のモデルと比WRF
FALL3D

8/1～8/16（夏）計算期間

WRF-FALL3D 連携モデルを選択した。
WRF

前章で記載した WRF-FALL3D 連携モデルを用いて，宝永噴火規模の噴火の再現計算を行った。
WRF-FALL3D 連携モデルは，既往研究14）により
宝 永 噴 火 時 の 火 山 灰 の 噴 出 量， 噴 火 時 間 15）をFALL3D に入力することで宝永噴火規模の噴火を再現できることがわかっている。本研究では，宝永噴火が実際に発生した冬に限らず，春，夏，秋の期間でも計算を行った。これは，降灰分布は上10/1～10/16（秋）12/16～12/31（冬）各季節2018年から2020年の3 年間分を計算を可能とし，遠方への計算を得意とする6,7）ため計算方法，計算条件

34.4 N～36.8 N，137.9 E～140.8 E
4/1～4/16（春）較し，様々な噴火規模・火砕物を対象とした評価

2. 2

計算条件

FALL3D

水平解像度

3 km

頂上気圧

5,000 Pa

鉛直層数

36

計算間隔18 s

気象データ

FNL（ds083.2: 1deg, 6 h）

地形データ

USGS（30 s）

水平解像度3 km

頂上高度30 km

鉛直層数30

計算間隔

60 min噴出率
噴火継続時間噴煙柱モデル

表 2 参照BPT17）

162
表2後藤・柴山：WRF-FALL3D 連携モデルを用いた富士山噴火の降灰分布予測計算と高速道路網への影響評価

空の風が降灰分布に大きな影響を与えることから，噴火継続時間と噴出率（N. Miyaji et al., 2011を元に著者が作成）

計算開始時刻からの経過時間［h］

噴火継続時間［h］

噴出率［×107 kg/s］

10-11.5

1.5

2.3

11.5-15.5

40.64

17-25

8

1.83

25-30

5

1.03

30-45.5

15.5

0.68

45.5-61

15.5

0.08

宝永噴火が発生した冬の時期以外の時期についても降灰分布予測計算を行うべきと思われるためである。図 2 に示す通り，基本的に日本の上空は偏西風により西からの風が卓越しているが，季節ごとに風向きの傾向には特徴を有している16）。気象場の初期値・境界値データには NCEP によって作成されている天候予測データ FNL（ds083.2: 161-78.5

17.50.49度間隔， 6 時間間隔）を用いた。また，FALL3D

78.5-94.5

160.25111.5-127

15.50.42の噴煙柱モデルは BPT（浮力噴流）モデル17）であ

141.5-142.5

10.44

164-172.5

8.5

1.19

187.5-196.5

90.31

他の計算条件の詳細は以下の表 1 ，表 2 に記した

228.5-236.5

81.39236.5-241

4.50.24通りである。

241-274.5

33.50.6286-343

570.2る。粒形分布については 6 クラスを一様分布で入力した。実際の粒径の割合を図 3 に示した。その2. 3計算結果を図 4 に示す。季節ごとに降灰軸に特夏春計算結果

秋年年年

図4

季節ごとの降灰分布予測計算の結果

冬

163

自然災害科学 J. JSNDS 42 -2（2023 ）表3

各季節の降灰分布の特徴

計算季節

火山灰の堆積が集中する地域

東京都心での降灰厚

春，冬

静岡県駿東郡，神奈川県西部

最大で10 cm ほど

夏

伊豆を除く静岡県東部，山梨県東部，神奈川県西部

少量

秋

神奈川県・山梨県の県境と東京都最大で30 cm ほどあると考えられる。また，季節ごとの計算結果と異なる年の結果であっても，季節ごとの計算結果にある程度同じような傾向がみられる。そのため，富士山の噴火の対策を行う際は，季節ごとの噴火の特徴を踏まえて行うべきであることがわかった。
一方で各モデルの初期条件が結果に与える影響に関して，考察が必要である。上述の通り本研究では，FALL3D にて噴煙高さの概算に BPT モデ

徴がみられ，宝永噴火が発生した冬と比較し夏，ルを用いている。BPT（浮力噴流）モデルは既往

秋は異なる特徴を持つ降灰分布となった。

研究により，噴煙高さから噴出量を概算する際に各季節の結果の特徴を表 3 にまとめた。春，冬過大評価になることが報告されている6,7）。そののケースは富士山から東に向かって降灰軸が伸びため宝永噴火時より噴煙高さが過小評価となってている。これは宝永噴火時と同じ傾向であり，現おり，降灰分布に影響を及ぼしている可能性があ在行われている富士山噴火への被害想定は春，冬る。また本研究では，計算の簡易化のためテフラのケースを想定しているといえる。春，冬のケーの凝集について考慮していない。新堀ら18）による

スでは降灰軸が東に向かっているため，降灰が集と，凝集効果により単独では地表まで到達しえな

中するのは静岡県駿東郡，神奈川県西部であり，

い細粒火山灰の落下を促進させるため凝集効果を東京都心では最大で 1 cm ほどの降灰である。夏考慮していないモデルの計算結果は，火口から近のケースでは降灰軸が日によって変化し，富士山地の降灰量が過少，大気中の火山灰濃度と遠地のから全方位に向けて降灰が広がっているという傾降灰量が過多の傾向になる。本研究での計算も上向がみられる。夏のケースは伊豆を除く静岡県東記の初期条件の不確定さが降灰分布に影響を与え部，山梨県東部，神奈川県西部を中心に火山灰がていることに留意しておく必要がある。

堆積した。この場合は東京都心への影響は少ないと考えられる。秋のケースは降灰軸が富士山から北東に向けて広がっている。そのため，神奈川

3 ．道路網に与える影響の定量的評価

富士山が噴火した場合，降灰により日本の交通県・山梨県の県境と東京都を中心に火山灰が堆積網に多大な影響が出ることが危惧される。大規模する結果となった。秋のケースでは東京都心でも噴火時は一般道を含め，火山灰の堆積により通行最大で30 cm ほどの火山灰が堆積する可能性があ不能になる道路が多く発生する。富士山が噴火しることも計算結果は示している。

た場合，名古屋―東京を結ぶ輸送路である東名高速道路が使用不可能になる可能性が高い。名古屋

2. 4

降灰分布の考察―東京を結ぶ東名，新東名以外の輸送路のう回路

以上の結果より，富士山が噴火した場合の降灰としては，中央自動車道や関越自動車道が考えら

分布は季節ごとに特徴を有していることを確認しれる。本研究では，富士山が噴火した際に一般道た。特に秋のケースでは降灰軸が東京都心から埼に加え，これらの高速道路に堆積する火山灰の量玉方面に向けて，富士山から北東の方向に広がるを計算した。降灰の除去に必要な車両の台数や時傾向があることが明らかになり，その場合，首都間を明らかにすることで一般道の降灰除去が現在圏に火山灰が30 cm ほど堆積する可能性があるこの体制で十分かどうかや高速道路が輸送路としてとがわかった。宝永噴火と同時期の想定では東京機能するかを検討する。

都心に堆積する火山灰は最大で10 cm ほどだった
ため，秋のケースは冬に発生した宝永噴火の気象

3. 1

計算手法

条件と比較し，東京都心に被害が集中する恐れが本研究では前章で計算した降灰分布予測の結果

164

後藤・柴山：WRF-FALL3D 連携モデルを用いた富士山噴火の降灰分布予測計算と高速道路網への影響評価

座標ごとの降灰厚

高速道路に堆積する降灰厚（ ）重ね合わせ降灰厚を内挿
高速道路に道路幅を付与
高速道路に堆積する降灰厚（ ）×

高速道路に堆積した火山灰の量（㎥）÷ （㎥ ）

図5
表4

高速道路の面積（㎡）

火山灰の除去速度

0.01 ≤ h < 0.1
0.1 ≤ h

作業量
Q m3/h

実際の作業量

ロードス 3,600×q×E （ 1 ）116.775 m3/h
イーパー
Cm
ホイールyr×w×h
ローダー

（2）

＝

高速道路に堆積した火山灰の量（㎥）
火山灰の除去に必要な車両の台数，時間

本研究での高速道路への影響評価の流れ

ロードスイーパー，ホイールローダーの作業能力

降灰堆積厚 使用するh（cm）
機種＝

高速道路の面積（㎡）

yr に依存するた
め一定でない作業能力：Q m3/h， 1 サイクル当たり掘削積込量：q m3，作業効率：E， 1 サイクルの所要時間：Cm s，実質走行速度：yr m/h，清掃幅：w m，降灰厚：h m

それぞれ， 1 サイクル当たり掘削積込量 q＝1.73 m3，作業率 E＝0.75， 1 サイクルの所要時間
Cm＝40 s と仮定する20）。上記の値を式（ 1 ）に代入し，1.17×102 m3/h を得る。そのため，ロードスイーパーの実際の作業量は1.17×102 m3/h として降灰除去に必要なロードスイーパーの台数を計算する。
また，ロードスイーパーの実質走行速度
yr m3/h は，を使用し，富士山が噴火した場合の一般道と高速yr＝道路網への影響を定量的に評価した。計算フローv

を図 5 に示す。
ま ず， オ ー プ ン ソ ー ス の 地 理 情 報 シ ス テ ム

11＋t×h×w
60Mと定義し，平常時のロードスイーパーの速度 v＝QGIS を用いて，WRF-FALL3D 連携モデルにて3 m/s，たまった灰をダンプカーに積み替える時計算した緯度経度ごとの降灰厚を，計算格子の間間 t＝10 min，ホッパ容量 M＝2.2 m3， 1 回の清を距離で内挿して求める。その後，道路幅を付与

掃可能幅 w＝3.2 m と仮定した21）。ロードスイー

した高速道路に重ね合わせることで高速道路に堆パーの実質走行速度 yr m3/h は，降灰厚に依存す積する降灰厚を算出する。算出された区域ごとのる。そのため地点によって走行速度によりロード高速道路に堆積する降灰厚と，その区域の高速道スイーパーの速度が決まり，最終的に作業量が算路の面積の積が高速道路に堆積した火山灰の量と定されることになる。また，降灰除去は降灰厚なる。さらに火山灰の量を火山灰の除去速度で除0.1 cm 以上の場合は降灰厚が0.1 cm になるまですると火山灰の除去に必要な車両の台数や時間をホイールローダーで降灰除去を行い，その後残っ算出することが出来る。

た0.1 cm 分をロードスイーパーで除去するとい19）

ここで，火山灰の除去速度を定義する。火山灰う作業手順で行うものとする。ホイールローダー，の除去手法は，中央防災会議4）にて示された手法，ロードスイーパーの稼働時間は 1 日10時間として基準を用いた。また，火山灰の除去に使用される計算を行う。

ホイールローダー，ロードスイーパーの作業能力は表 4 のように定義した。

まず，一般道に堆積した火山灰の除去に必要な時間を算出した。本計算は16日間の噴火期間が終165

自然災害科学 J. JSNDS 42 -2（2023 ）

表5

表6

降灰除去計算に用いた計算期間と対象とする
高速道路
計算期間

2018/10/01～2018/10/16（秋），2019/12/16/～2019/12/31（冬）対象とする高速道路

東名高速道路，中央自動車道，関越自動車道

一般道の降灰除去に必要な日数

降灰除去に投入する車両数

ホイールローダー
1000台

ロードスイーパー100台

計除去に必要な日数（日）

12.5

32.9

45.4

ホイールローダー
中央

関越

使用可能台数

台数

東名

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

経過日数

ロードスイーパー
中央

関越

使用可能台数

台数

東名

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

経過日数

図6

冬のケースでの降灰除去に必要なホイールローダー，ロードスイーパーの台数了した後，除灰を開始すると仮定し計算を行った。

は計算対象としない。計算に用いる噴火時期は，一般道への降灰量はケースごとに大きく差が出な宝永噴火と似たような降灰分布の傾向を有していいため，宝永噴火と同じ冬のケースで計算を行っる冬（2019年）のケース，降灰軸が富士山から北た。

東に向けて広がっているため，東名高速道路のうまた，高速道路への影響調査を行った。本研究回路としての機能が期待される中央自動車道に多では対象とする高速道路を，東名高速道路，中央くの火山灰が堆積すると考えられる秋（2018年）

自動車道，関越自動車道の東京から名古屋までののケース，上記 2 ケースの計算結果を用いて高速区間とし，計算を行う。東名第二高速道路は秋，道路への影響を評価した。表 5 に降灰除去計算に冬のケースの降灰分布と重なっていないため今回用いた計算期間と対象とする高速道路をまとめた。

166

後藤・柴山：WRF-FALL3D 連携モデルを用いた富士山噴火の降灰分布予測計算と高速道路網への影響評価

ホイールローダー
中央

関越

使用可能台数

台数

東名

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

経過日数

ロードスイーパー
中央

関越

使用可能台数

台数

東名

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

日目

経過日数

図7秋のケースでの降灰除去に必要なホイールローダー，ロードスイーパーの台数

一般的に灰が終了したのち除灰作業を開始するこ

1 日に稼働可能なホイールローダーについてはとが一般的である。しかし，大規模噴火時は除灰

内閣府が公表している建設機械動向調査を参照にすべき火山灰の量が多く，噴火の終了を待ってか評価を行う。建設機械動向調査22）によると，関東，ら除灰を行うと道路の復旧に多くの時間が必要と中部地方に23,194台のホイールローダーが存在し，なる。大規模噴火時のワーキンググループ では

そのうち，官公庁が所有している台数は1,033台

富士山の大規模噴火時は降灰中も除灰を行うことである。噴火直後に使用可能で，かつそれぞれのを想定している。そのため本研究では，降灰除去高速道路に手配できるホイールローダーの台数をを降灰発生と同時に行うと仮定した。

1 割ほどと考えると，噴火直後に高速道路に使用

4）できるホイールローダーの台数は100台ほどとな
3. 2

計算結果

る。また，噴火から 1 週間で手配できるホイールまず，一般道に堆積した火山灰の除去に必要なローダーの台数が増加すると考え，噴火 8 日目か日数を表 6 に示す。完全に除灰が終了するまで 1らは150台のホイールローダーが使用可能と考えカ月以上を要することが分かった。

る。

降灰除去に必要なホイールローダー，ロードスさらにロードスイーパーについては，東京都道

イーパーの台数の計算結果を図 6 ，図 7 に示す。

路清掃協会が68台所有していることを考慮し，そ167

自然災害科学 J. JSNDS 42 -2（2023 ）表7

れぞれの高速道路に使用可能なロードスイーパーは30台として評価を行った。
以上を踏まえた計算結果を図 5 ，図 6 に示す。

噴火期間

2018/10/01～
2018/10/16

東名

日によっては可＊

中央

不可

可

関越

日によっては可可し，冬のケースでは東名高速道路で降灰の量が卓越していたため，除灰に必要な車両数もその傾向
冬のケースの方が 1 日当たりに必要な車両数が多2019/12/16/ ～2019/12/31

降灰中の使用秋のケースでは，中央自動車道で降灰の量が卓越を反映した結果となった。秋のケースと比較し，降灰による高速道路網への影響＊

不可

東名高速道路は富士山の直下を通過するため降灰以外の理由で通行できない可能性がある。

くなっており，冬のケースでは東名高速道路に降灰が集中する可能性があることがわかった。

輸送の高速道路の代替案として，高速道路を迂回させるほかに海上輸送や鉄道輸送を活用するこ

3. 3

高速道路網への影響の考察とが挙げられる。日本の輸送の約55％が陸上輸送

一般道に堆積した火山灰の除去に必要な時間はで，約40％が海上輸送であり，鉄道輸送が約 5 ％

1 カ月以上必要であることが分かった。そのため，である23）ことを考えると海上輸送を活用すること道路の降灰除去は優先順位をつけて行う必要があも視野に入れるべきである。一方で，大規模噴火る。まずは高速道路や緊急輸送路といった重要な時のワーキンググループ4）では，富士山の大規模道路に降灰除去に必要な車両を集中配置させる必

噴火時，降灰による視野の低下により東京湾の要がある。したがって，富士山の大規模噴火時にフェリーの運航は不可能と想定している。本研究は高速道路の降灰除去に必要な時間や車両数を把の富士山から東に降灰が広がる冬のケースでは海握しておくことが非常に重要であると考えられる。に降灰範囲が重なることからフェリーの運航が難

秋のケースは降灰軸が富士山から北東に向けてしいと考えられるが，富士山から北東に降灰が広伸びているため中央自動車道に降灰が集中する結がる秋のケースでは，降灰範囲がほとんど内陸で果になったと考えられる。東名高速道路は富士山あるため海上輸送が可能である可能性が高い。の近くを通っており降灰以外の要因で通行が不可

従って富士山の大規模噴火が冬に発生した場合能になる可能性が高い。そのことを考慮すると秋は，東名高速道路のう回路として中央自動車道をのケースでは中央自動車道，東名高速道路ともに使用し，秋に噴火した場合は，関越自動車道をう噴火期間中及び噴火終了直後も通行不能になるこ回路として使用しながら，海上輸送を活用することが予想される。その場合，名古屋―東京を結ぶとで降灰による輸送能力の低下に対応可能である輸送路として，関越道がう回路として機能すること考えられる。とが期待される。関越道では 1 日当たりに必要なまた，以上の結果からロードスイーパーが必要車両の数が，噴火発生時に手配可能と想定されるな車両数に対し，使用可能なロードスイーパーが車両数を下回っているため，噴火後に堆積する火少なく，ロードスイーパーの不足により作業が円山灰は即日除去することが可能である。

滑に進まない可能性があることがわかった。本研

一方で冬のケースは東名高速道路で降灰の量が究により，季節による降灰の傾向明らかになった。

卓越しており，処理に必要な車両の台数が多くそのため，噴火が予知されていた場合は除灰に必なっている。しかしながら，中央道や関越道に堆要な車両を降灰が集中するエリアや高速道路や緊積する火山灰の量は少量であり，中央道が名古屋急輸送等の重要な道路にあらかじめ移動させてお―東京を結ぶ輸送路のう回路として機能することくなどの対応をすることで，対処していく必要ががわかった。冬のケースでは，秋のケースと比較あると考える。

してう回路が確保しやすく，交通網への影響は少本研究では，定量的な評価は一般道，高速道路ないと考えられる。以上の結果を表 7 に整理した。

への影響に留まっている。そのため，高速道路以168

後藤・柴山：WRF-FALL3D 連携モデルを用いた富士山噴火の降灰分布予測計算と高速道路網への影響評価

外の海上輸送や鉄道輸送，航空輸送など各分野の定量的な影響を含めた包括的な議論が今後の課題である。

4 ．まとめ本研究では，WRF-FALL3D 連携モデルを用いた季節ごとの降灰分布予測計算と，降灰が高速道路網に与える影響の定量的評価を行った。
その結果，宝永噴火が発生した冬以外のケースで東京都心に被害が集中する可能性があることがわかった。特に秋のケースは富士山から北東に向けて降灰軸が伸びていき，東京都心にも最大で30 cm 程の降灰が発生することがわかった。このように季節ごとの上空の風の傾向により，季節ごとの降灰分布にも傾向がある。そのため，今後は富士山噴火季節ごとの傾向を踏まえ，ケースごとに噴火への対策を講じる必要があると考えられる。
また，本研究では，降灰が道路網に与える影響の定量的評価を行った。一般道の降灰除去には 1カ月半ほどを要するため，現状の体制では不十分であることが分かった。そのため，高速道路や緊急輸送路などの重要な道路を優先的に降灰除去するなど，優先順位をつけて対応する必要がある。
また，冬のケース，秋のケースで計算を行い，高速道路に堆積した火山灰の量から降灰除去に必要な車両数を検討した。その結果，冬のケースでは東名高速道路に，秋のケースでは中央自動車道に降灰が集中し，上述の高速道路の使用の維持が出来なくなる可能性があることがわかった。その場合は関越自動車道や海上輸送を用いることで影響を最小限に留めることが出来ると考えられる。
さらに，降灰除去作業を行う際にロードスイーパーが不足する可能性が高いことが明らかになった。噴火の時期により降灰除去に必要な車両を降灰が集中するエリアや高速道路や緊急輸送路等の重要な道路に集中配置するなどの対策が必要であると考えられる。

参考文献
1 ）内閣府：防災情報のページ，https://www.bousai.

go.jp/kazan/taisaku/k101.htm，2022年 7 月 2 日．
2 ）永原慶二：富士山宝永大爆発，吉川弘文館，2015．
3 ）鎌田浩毅：富士山噴火と南海トラフ，講談社，2019．
4 ）大規模噴火時の広域降灰対策検討ワーキンググ
ループ：大規模噴火時の広域降灰対策について，首都圏における降灰の影響と対策，富士山噴火をモデルケースに（報告），2019．
5 ）E. Collini, M.S. Osores: Volcanic ash forecast
during the June 2011 Cordoʼn Caulle eruption, Nat
Hazards（2013）66 pp389-412, 2012.
6 ）服部康男・須藤仁・土志田潔・平口博丸：数値シミュレーションによる降下火山灰の輸送・堆積特性評価法の開発（その 1 ），新燃岳噴火の降灰挙動における気象影響評価，電力中央研究所
報告：N14004，2014．
7 ）服部康男・須藤仁・土志田潔・平口博丸：数値シミュレーションによる降下火山灰の輸送・堆積特性評価法の開発（その 2 ），気象条件の選定
法およびその関東地方での堆積量・気中濃度に対する影響評価，Nuclear Risk research CenterRep.No.O15004，2016．
8 ）気象庁，令和 3 年度数値予報解説集 1.7.5メソモ
デル，https://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/
nwpkaisetu/latest/1_7_5.pdf，2022年12月26日．
9 ）新堀敏基・相川百合・福井敬一・橋本明弘・清野直子・山里平：火山灰移流拡散モデルによる量的降灰予測，2009年浅間山噴火の事例，気象研究所研究報告，第61巻，pp.13-29，2010．
10）Skamarock, W.C., Klemp, J.B., Dudhia, J., Gill,D.O., Barker, D.M., Duda, M.G., Huang, X.-Y.,Wang, W. and Powers, J.G.: A description of theadvanced research WRF version 3. NCAR/TN475+STR, 113p, 2008.
11）日下博幸：領域気象モデル WRF の都市気候研
究への応用と課題，地学雑誌（Chigaku Zasshi）
Journal of Geography 120（2），pp285-295，2011．
12）Folch A., Coast A., Macedonio G.: FALL3D7.0
USERʼS MANUAL, 2014.
13）Folch A., Costa A., Macedonio G.: FALL3D: A
computational model for transport and depositionof volcanic ash, Comput. Geosci., 35, 1334-1342,
2009.
14）Y. Tomii, T. Shibayama: Estimation of volcanic
ashfall deposit and removal works based on ash
dispersion simulations, Natural Hazards（2020）

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自然災害科学 J. JSNDS 42 -2（2023 ）

103, pp3377-3399, 2020.
15）N. Miyaji, A. Kanʼno, T. Kanamaru, K. Mannen:
High-resolution reconstruction of the Hoeieruption（AD 1707）of Fuji volcano, Japan，Journalof Volcanology and Geothermal Research 207，
pp113-129，2011.
16）気象庁：過去の気象データ検索，https://www.
data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/index.php，2021
年 2 月10日．
17）Bursik, M.: Effect of wind on the rise height ofvolcanic plumes. Geophys. Res. Lett., 28, 36213624, 2001.
18）新堀敏基：火山灰輸送，モデルと予測火山，第61巻（2016）第 2 号，pp.399-427，2016．
19）QGIS：QGIS フリーでオープンソースの地理情報 シ ス テ ム，https://qgis.org/ja/site/，2022年

要5 月30日．
20）藤田修照：建設機械経費の積算入門，経済調査会出版部，1985．
21）玉木哲也・多々納裕一：降下火山灰による道路機能障害評価とその復旧順序決定手法の提案，
日本自然科学 J. JSNDS 33 特別号，pp165-175，2014．
22）内閣府：e-Stat 建設機械動向調査，https://www.
e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=006
00080&result_page=1，2022年 6 月30日．
23）総務省統計局：日本の統計第13章 運輸・観光，
https://www.stat.go.jp/data/nihon/13.html，2022年12月28日．
（投 稿 受 理：2022年 9 月30日
訂正稿受理：2023年 1 月10日）

旨

日本には111の活火山が存在し，火山噴火への対策が急務となっている。1707年の宝永噴火によって大きな被害を出した富士山噴火についての降灰分布予測計算を行った。降灰分布予測計
算には WRF-FALL3D 連携モデルを用いて季節ごとに宝永噴火規模の噴火を再現した。降灰分
布予測計算の結果から，一般道や高速道路の復旧に必要な時間や対応に必要な車両などを定量的に検討した。その結果，富士山噴火時の降灰分布は季節ごとに特徴を有して，特に秋期に噴火が発生した場合には降灰軸が北東に向かって関東北部にまでに到達し，名古屋―東京を結ぶ高速道路に多大な影響が出ることがわかった。