自然災害科学 J. JSNDS 37 -2 191 -203（2018 ）損害保険のための日本全域洪水リ
スク評価モデルの開発（2）：リスク評価モデルの構築と適用例
長野 智絵1・津守 博通1・稲村 友彦1・佐野 肇2・小林 健一郎3・佐山 敬洋4・寶 馨5

Development of a Japan Flood Risk Model for
General Insurance (2) Development andApplication of a Flood Risk Model
Chie CHONO1, Hiromichi TSUMORI1, Tomohiko INAMURA1,
Hajime SANO2, Kenichiro KOBAYASHI3,
Takahiro SAYAMA4 and Kaoru TAKARA5
Abstract
This paper describes a framework to evaluate flood risk in terms of probabilistic
distribution of flood damage. The main characteristics of our model are the followings: (1)ﬂood risk in Japan is evaluated as an exceedance probability curve of ﬂood loss and an annual
average loss, (2) an integrated rainfall-runoff/flood-inundation model is used to estimate
the inundation depth in whole Japan, (3) uncertainties in flood hazard followed by rainfall
distribution and levee break and those in flood vulnerability of properties are considered.
The model was veriﬁed with an application to the plant assets of manufacturing industry. The
results showed that the modeled annual average loss of manufacturing industry is in good
agreement with the actual 10-year-averaged loss. This model enables quantitative assessmentof flood risk and thus it is helpful for flood risk management in government and otherindustries as well as insurance companies.
キーワード：洪水リスク評価，降雨流出・洪水氾濫モデル，確率破堤モデル，超過確率カーブ，年間期待被害額
Key words:

flood risk evaluation, integrated rainfall-runoff/flood-inundation model, probabilistic levee breachmodel, exceedance probability curve, annual average loss

1

2

3

4

SOMPO リスケアマネジメント株式会社
Sompo Risk Management & Health Care Inc.
損害保険ジャパン日本興亜株式会社
Sompo Japan Nipponkoa Insurance Inc.
神戸大学都市安全研究センター
Research Center for Urban Safety and Security, Kobe
University5

京都大学防災研究所
Disaster Prevention Research Institute, Kyoto University
京都大学大学院総合生存学館
Graduate School of Advanced Integrated Studies in
Human Survivability, Kyoto University

本論文に対する討議は平成 31 年 2 月末日まで受け付ける。

191

192

長野・津守・稲村・佐野・小林・佐山・寶：損害保険のための日本全域洪水リスク評価モデルの開発（2）：リスク評価モデルの構築と適用例

1 ．序論

目した研究では，ピーク流量を確率分布に従って

自然災害リスクは，保険契約によって個人や企

ランダムに氾濫モデルに与え，浸水範囲を確率付業から損害保険会社に転嫁されている。そのため

きで示している4）。このように，既往研究では，

損害保険会社は，稀に発生し得る大規模災害時に河川整備の観点から河川流量に着目する流出解析

備えて自己資本に対する支払い余力を定量的に把と，地域防災の観点から浸水に着目する洪水氾濫

握しておく必要がある。さらに，保険料率の設定

解析とが，別々に実施されることも多い。これにや，保険引き受け判断，再保険の検討といった損

対し，損害保険会社は，洪水による財物の浸水被害保険会社の業務のために，リスクを定量的に把害に対して保険金が支払われるため，降雨によっ握しておくことが不可欠である。リスクは，災害て引き起こされる河川への流出と氾濫を一連のも時に起こりうる損害の大きさとその発生確率とにのとして多数のシナリオ（洪水イベント）を作成

よって定量化されるため，損害保険会社では，確する必要がある。

率論的なリスク評価が必要とされている。

日本の洪水リスクを評価した研究として，気候

本研究の目的は，損害保険業界で利用できる洪変動による洪水リスクの変化量を推定することを

水リスク評価モデルを構築することである。それ目的として，現在気候と将来気候の条件下で洪水は，豪雨や堤防決壊といった自然現象の持つ不確被害額を算出しているものがある5）。その研究で実性を確率モデルで表現し，洪水による支払い保は，日本全国の確率降雨量を洪水氾濫モデルに与険金とその発生確率との関係（損害額の超過確率

えて浸水深を算出し，年平均被害期待額（＝年間カーブ）を求めるモデルである。損害保険業界で期待被害額）を推定している。別の研究では，日利用するためには，降雨の時空間分布や堤防決壊

降水量の年超過確率を全国で算出し，人口と関連の有無といった洪水災害の持つ不確実性や，様々付けた洪水被害の発生確率，GDP あたりの洪水な条件下に置かれた財物がどの程度の被害を受け

被害額関数を用いて，日本全国の年間期待被害額

るかという脆弱性の持つ不確実性を確率モデルでを算出している6）。また，一級河川水系の確率流表現することで，頻発する小規模な損害から稀に量に基づいて，その確率流量を生じさせる降雨分発生する大規模な損害までを定量化できる必要が布を洪水氾濫モデルに与えて，年平均被害期待額ある。

を推定している研究もある7）。これらの研究では，自然現象の持つ不確実性を考慮して洪水リスク

日本全国の年間期待被害額を評価することができを評価するには，外力やパラメータを様々な組みるものの，流域単位の確率水文量を用いる手法で合わせで与えて，多数のシナリオの下で流出計算あるため，流域をまたがる 1 事象の洪水による被や洪水氾濫計算を行う。既往研究では例えば，擬害額を算出することができない。損害保険会社で似発生させた数十年分の連続的な降雨データを用

は，流域をまたがる事象も含めて 1 回 1 回の洪水いることで，洪水前の土壌水分のばらつきと降雨で発生する損害額を算出し，その発生確率を知る

量の不確実性を考慮して，ダムに流入する確率流必要がある。また，これらの研究では，ある再現量を推定する研究がある 。また，降雨の空間分

期間の洪水被害は，その再現期間の降雨量あるい

布と降雨継続時間を様々に与えることで，降雨のはピーク流量からもたらされるとみなされてい時空間分布の不確実性を考慮して洪水ピーク流量

る。これに対し，本論文では，堤防決壊の有無にの確率分布を推定する手法が提案されている2）。

よる洪水災害の不確実性や，財物の脆弱性の持つ

気候変動による河川流況への影響を推定すること不確実性によって，同一のピーク流量であってもを目的とした研究では，現在気候，近未来気候，

洪水被害は異なると考える。

1）

21世紀末気候の条件下で各25年分の流出計算を行

本論文では，確率降雨イベントモデルで作成すい，河川毎の年最大流量を算出している3）。これる多数の降雨データを利用して，日本全国の洪水らの研究では流出量に着目しているが，浸水に着リスクを算出するモデルを開発する。まず，日本

193

自然災害科学 J. JSNDS 37 -2（2018 ）全国の降雨流出と洪水氾濫を一体的に計算する降金額と損傷率から損害額を推定する損害額評価モ

雨流出・洪水氾濫モデルを開発し，洪水イベント

デルによって，評価される。洪水イベントセット

セットを作成する。次に，それを脆弱性・損害額のそれぞれについて損害額を推定することによ

評価モデルと統合し，日本における洪水損害額をり，年間期待損害額や損害額の超過確率カーブを確率的に評価するモデルを構築する。最後に，本作成できる。

モデルの適用例として，製造業の事業所資産に対本モデルに入力する保険契約データは，市区町

する洪水リスクを評価して示すことで，本モデル

村レベルの所在地，住宅・事業所の区別，事業所の有用性を示す。本モデルの特徴は，次の 3 点での業種などの情報が付随している保険金額であある。

る。本モデルは，島嶼をのぞく日本全域を対象地

a） 洪水リスクを年間期待損害額と損害額超過確域とし，豪雨による洪水（融雪洪水は除く）リス

率カーブという指標で算出できること

クを評価するものである。

b） 降雨流出と洪水氾濫を一体的に計算する降雨
流出・洪水氾濫モデルを用いること
c） 降雨の時空間分布と堤防決壊の有無による洪水災害の不確実性と，財物の脆弱性の持つ不確実性を考慮すること

3 ．確率降雨イベントモデル
3. 1 方法
ここでは，日本全国のどこかで一定規模以上の降雨が発生し，その前後の期間においても日本のどこかで降雨が発生している場合に，その全国的2 ．洪水リスク評価の概要

な一連の降雨を「降雨イベント」と呼ぶ。

洪水リスク評価モデルは，図 1 に示すように，

確率降雨イベントモデルは，過去に起きた降雨

洪水イベントセットの作成と損害額の評価というイベントと同じような様々な降雨イベントをモン

2 つのプロセスで構成される。洪水イベントセッ

テカルロシミュレーションによって模擬的に発生

トは，洪水災害の頻度・強さを決める主要因であさせるものである。降雨イベントが 1 年間に何回る降雨を確率的に生成する確率降雨モデル，降雨

発生し，どこでどのような強さの降雨が出現すると河川氾濫によって引き起こされる浸水を評価すかについて，過去のデータから発生確率分布を求る降雨流出・洪水氾濫モデル，河川堤防の破堤をめておき，それと同じ分布となるように多数の仮確率的に発生させる確率破堤モデルによって，作想降雨イベントデータを発生させる（以下，この成される。損害額は，建物や財物の種類毎に浸水

データセットを仮想降雨イベントセットと呼ぶ）。

による損傷率を推定する洪水脆弱性モデル，保険本モデルの詳細は，前報に示したとおりである。
3. 2 結果・検証
作成した仮想降雨イベントセットについて，豪雨発生回数と確率降雨量の観点から地方別に統計分析を行い，解析雨量のそれと比較することでデータを検証した。詳細は前報に示したが，地方別に見て，仮想降雨イベントセットの豪雨発生回
数と確率降雨量が，解析雨量のそれらと概ね一致することを確認した。これにより，仮想降雨イベ
ントそれぞれの持つ発生確率と降雨量が妥当であると考えられた。

図1

洪水リスク評価モデルの概要

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長野・津守・稲村・佐野・小林・佐山・寶：損害保険のための日本全域洪水リスク評価モデルの開発（2）：リスク評価モデルの構築と適用例

4 ．降雨流出・洪水氾濫モデル
4. 1 方法（7）

降雨流出・洪水氾濫モデルは，日本全域を対象とした，降雨流出と洪水氾濫を一体的に計算するモデルである。本モデルは，平面二次元で計算さここに，aL は浸透係数，aI は流出係数，bI はパラ

れる流出・氾濫プロセスと，河道に沿った一次元

メータ，hI は中間流の水深，qI は中間流の単位幅で計算される流下プロセス，ダム等による流量調

流量，lI は落水線に沿った軸，I は斜面勾配である。

整を表現する治水プロセスからなる。

流下プロセスでは，河道を流下する流れを 1 次

まず，流出・氾濫プロセスでは，入力された降元不定流で表し，その数値計算には，空間方向に水の一部が浸透流・中間流出となり，残りが地表

は水深と流量を交互に配置した有限体積法を，時流となる。河川からの氾濫があれば，その氾濫流

間方向には 4 次の Runge-Kutta 法を用いる9）。

も地表流に加わる。地表流の流れは次式の 2 次元

（8）

浅水流方程式で表し，その数値計算には，空間方向には水深と流量を 1 km 間隔の千鳥格子状に配（9）置した差分法を，時間方向には Leapfrog 法を用いる8）。

ここに A は流水断面積，Qr は河川流量，qf は単(1)

位長さあたり氾濫流量，hr は河道水深，g は重力
加速度，u＝Qr/A は断面平均流速，so は水路床勾配，nr はマニングの粗度係数，R は径深である。

(2)

氾濫流量は，河川流量が流下能力を超えた場合および破堤が起きた場合に，越流公式で計算される。
治水プロセスでは，ダムによる流量調整の効果(3)を計算する。ダムへの流入量が規定の洪水流量を超えた場合に余剰流量を貯留し，一定量放流方式
で下流に放流する。

ここに hs は地表湛水深，λ は建物占有率，M, N は
流量フラックス（M＝vxhs, N＝vyhs），vx, vy はそれ

4. 2 入力データ・パラメータ設定

ぞれ x 方向，y 方向流速，H は水位（H＝z＋hs, z

流出・氾濫プロセスの計算に必要な地表データ

は地盤標高），P は降水量，QL は浸透量，QI は中は，日本全域について 1 km メッシュで作成した。

間流出量，Qf は氾濫流量，Ac はメッシュ面積，n

基盤地図情報数値標高モデル10）から地盤標高を，はマニングの粗度係数である。浸透量および中間

国土数値情報土地利用細分メッシュ11）から土地利流出量はタンク型のモデルで計算し，中間流出は，用区分を作成した。他のパラメータは，キャリブ

あらかじめ設定された落水線に沿って流出するもレーションによって，土地利用区分と流域ごとののとし，kinematic 法で計算する。

値を同定した。
（4）

流下プロセスの計算に必要な河道データは，全109の一級水系の本川について作成した。流路は，（5）

国土数値情報の河川データ12）から 1 km メッシュ

（6）

Google マップで読み取った川幅とし，途中の区に対応付けた。川幅は上流端で10 m，下流端で間は線型内挿した。また，河道からの氾濫を計算するため，河道の現況流下能力を利用した。流下195

自然災害科学 J. JSNDS 37 -2（2018 ）能力は，国土交通省から資料が公開されている

ブレーションの基準とした。計算流量と観測流量

区間では現況流下能力図13）から読み取った値としを比較したハイドログラフを図 2 に，誤差関数のた。その他の区間では，河川整備の現況にばらつ

値を表 1 に示す。釧路川を除くすべての河川できがあると想定し，30年確率年最大日雨量を与え

NS＞0.36の基準を満たしており，河川流量の計

た時のピーク流量と50年確率年最大日雨量を与え算値と観測値がおおむね一致した。

た時のピーク流量との間の値をランダムに与え浸水域については，首都圏氾濫シナリオおよび，た。河道断面はすべて矩形断面とし，粗度係数は過去のいくつかの水災事象を利用した。首都圏氾

キャリブレーションによって同定した。

濫シナリオについて，中央防災会議による推定浸

治水プロセスの計算に必要なダムの諸元は，ダム諸量データベース より取得した。

水域17）と，本モデルの計算浸水域を比較して図 3に示す。計算条件として，利根川右岸136 km 地

14）

点からの氾濫流量が中央防災会議と同じになるよ4. 3 キャリブレーション

うに，ピーク時に約9400 m3/s と設定した。本モ

本モデルのキャリブレーションでは，計算対象

デルの計算結果と中央防災会議による推定結果

河川にある流量観測点の流量および，市街地の浸は，浸水面積，浸水拡大時間についてほぼ一致し水域について，本モデルの計算値が観測値とおおた。またこの他に，近年のいくつかの水災事象にむね一致するように，各モデルのパラメータを調ついて，本モデルの計算浸水域が，損害保険ジャ整した。入力した気象データは，解析雨量である。

パン株式会社（以下，SJ 社，現・損害保険ジャパ

まず，河川流量については，水系ごとに近年のン日本興亜株式会社）の保険金支払い発生地点と最大洪水事象 1 つを利用した。河川流量の計算値概ね重なることを確認した。これより，本モデルと観測値15）の誤差関数として，洪水解析の検証には，洪水時の浸水範囲についても，概ねよく再現

広く利用される Nash-Sutcliffe 係数（NS）を利用できていると言える。

し，既往研究16）を参考にして NS＞0.36をキャリ

図2

河川流量の観測値と計算値

196

長野・津守・稲村・佐野・小林・佐山・寶：損害保険のための日本全域洪水リスク評価モデルの開発（2）：リスク評価モデルの構築と適用例

表1

流量推定の誤差関数

検証に利用した
洪水事象

対象水系

NS

2001 Sep10-11

後志利別川，鵡川，沙流川

0.49-0.90

2002 Jul12-13

子吉川

0.87

2007 Jun28-29

荒川（北陸）

0.66

2007 Jul12-13

肝属川

0.92

2007 Sep14-18

高瀬川，米代川，雄物川

0.57-0.82

2008 Aug28-31

多摩川，

0.42

2009 TY9

名取川，阿武隈川，阿賀野川，仁淀川，渡川

0.40-0.91

2009 Jul19-27

佐波川，山国川，松浦川，六角川

0.52-0.92

2010 Jul11-16

江の川，高津川，芦田川，太田川，梯川，遠賀川，嘉瀬川

0.56-0.93

2011 TY2

神通川

0.61

2011 TY12

天塩川，渚滑川，湧別川，常呂川，留萌川，石狩川，尻別川，十勝川，櫛田川，宮川，大和川，円山川， 0.51-0.97
加古川，紀の川，新宮川，千代川，天神川，日野川，斐伊川，吉井川，旭川，高梁川，那賀川，土器川，菊川，天竜川

2011 TY15

網走川，岩木川，馬淵川，北上川，鳴瀬川，最上川，久慈川，那珂川，利根川，荒川（関東），鶴見川， 0.38-0.91
相模川，雲出川，由良川，淀川，揖保川，北川，吉野川，重信川，肱川，富士川，庄川，小矢部川，
手取川，狩野川，安倍川，大井川，豊川，矢作川，庄内川，木曽川，大分川，大野川，番匠川，五ヶ瀬川，小丸川，大淀川

2011 Jun10-16

川内川

0.76

2011 Jun22-29

赤川，姫川，信濃川

0.48-0.73

2011 Jul6-7

九頭竜川

0.87

2012 Jun22-Jul8 小瀬川，黒部川，常願寺川，本明川，緑川

0.49-0.85

2012 Jul11-17

物部川，筑後川，矢部川，菊池川，白川，球磨川

0.39-0.87

2013 TY18

鈴鹿川，関川0.82-0.83

5 ．確率破堤モデル

わち，本モデルでは，流下能力に対するピーク流

5. 1 方法

量の比，洪水継続時間，堤防特性の 3 つを変数と確率破堤モデルでは，河川が任意の流況にあるする二項ロジットモデルとして破堤確率を算出す

ときに，確率的に破堤が発生すると考え，複数のる。

破堤イベント（破堤地点と発生確率）が作成され(10)る。本モデルの概要を，図 4 に示す。
まず，河川に沿った一定区間（河道流下計算の要素に合わせた区間）ごとに堤防の破堤しやすさ

ここに pi は区間 i の破堤確率（ 0 ≤ pi ≤ 1 ），X はを設定する。実際の破堤事例を調査した研究18-20）

堤防の特性要因（X1＝ピーク流量 / 流下能力，X2によれば，破堤確率に大きく影響するパラメータ
は，堤防天端幅，堤体断面積，堤防裏法高，堤体＝洪水継続時間，X3＝堤防特性（ 0 ≤ X3≤10）），θ,

α はパラメータである。X1, X2は，洪水氾濫モデ

土質，河道状況（凸部），漏水の有無，流下能力

ルから計算される。X3は，河川ごとに公表されてと流量の比であった。このうち前 5 つの項目は河いる重要水防箇所一覧表の「堤防断面」「法崩れ，道および堤防の時間的に変化しない特徴と言える

すべり」
「水衝」
「漏水」
「旧川跡」の各項目のラン

ので，本研究では，これを「堤防特性」と考える。

ク（A, B）を A＝2，B＝1，無印＝0として合計し次に，洪水継続時間が約15時間を超えると漏水箇た数値とする。

所が比例的に増加することから21），漏水の有無を次に，一河川（ここでは，分合流点から分合流

洪水継続時間の関数と考える。最後に，流下能力点までの一本とみなせる区間）で見た場合の破堤と流量の比の代わりに，洪水氾濫モデルで計算さ確率を考える。一河川で見れば， 1 か所で破堤がれるピーク流量と流下能力の比を利用する。すな

起これば，その地点より下流側では河道内の流量

197

自然災害科学 J. JSNDS 37 -2（2018 ）最大浸水面積：約540 km2
浸水拡大時間：約120時間（a）中央防災会議の想定値16）
図3

最大浸水面積：約556 km2
浸水拡大時間：約139時間（b）本モデルの計算値

首都圏広域氾濫シナリオの最大浸水深の比較

図4

確率破堤モデルの概要

198

長野・津守・稲村・佐野・小林・佐山・寶：損害保険のための日本全域洪水リスク評価モデルの開発（2）：リスク評価モデルの構築と適用例が少なくなるために破堤確率が小さくなると言えの web サイトからダウンロードした。都道府県る。前述の破堤確率は，破堤しない条件下での流や市町村の管理区間については，情報の入手が困

量計算値を用いて算出するため，この効果を考慮難であったため，本モデルでは X3＝5とした。

できていない。そこで，一河川では複数地点の破堤は起きないものと仮定し，上流ほど高い破堤確

5. 3 キャリブレーション

率で 1 地点のみ破堤するようにモデル化する。こ過去の破堤事例を調査した既往研究から，中の際，破堤イベントが無数に多くなるのを防ぐた

小河川堤防のピーク水位と破堤確率の関係22），洪め，破堤確率の低い区間での破堤を無視すること

水継続時間と破堤確率の関係21）等を参考に，パラとし，破堤確率の高い区間（ここでは pi ≥0.5の区

メータを調整した。

間とする）のみを破堤候補地点と考える。そこで，破堤確率に関する研究例は少なく十分とは言えないものの，既往研究から本モデルの妥当性を検破堤確率を以下の式で補正する。

証した。既往研究によれば，堤防からの越水が起(11)きても，越流水深が浅く越水時間が短い場合には，破堤しない例が相当数ある23）。本モデルで，pi ≧ここに Pi は区間 i の一河川での破堤確率（ 0 ≤ Pi ≤1 ），Ωu は区間 i よりも上流の破堤候補地点であ0.5を破堤あり，pi ＜0.5を破堤なしと考え，ピー

ク流量と洪水継続時間と破堤有無の関係を図 5 にる。また，一河川で見た場合に， 1 か所も破堤し示す。図 5 で，破堤ありと破堤なしのプロットがない確率（＝破堤なし確率）Pn を，以下で与える。

重なっているケースでは，堤防特性によって破堤(12)している。流下能力に対するピーク流量の比が 1

確率が0.5以上にも0.5未満にもなりえる場合を示
以上（つまり越水が発生）であっても，洪水継続
時間が30時間よりも短い場合には破堤しないケー

ここに，Ω は一河川の全区間である。
最後に，異なる河川間では独立に破堤が起きる

スもあり，吉川23）の図 3 と整合的であった。

と考え，すべての河川から 1 か所もしくは 0 か所ずつの破堤区間を組み合わせることで，破堤イベ
ントを作成する。このとき，各破堤イベントの発生確率は，同時確率で与える。
(13)
ここに，Rk は破堤イベント k の発生確率，Pr,i は
河川 r の i 区間破堤確率，Pnq は河川 q の破堤なし確率，Ωr は破堤する河川，Ωq は破堤しない河川である。
5. 2 入力データとパラメータ設定
計算に必要なデータは，河川の流路に沿った流下能力と，重要水防箇所あるいは堤防詳細点検結果に記載されている堤防の安全性に関する情報である。堤防安全性に関する情報は，国直轄区間については，国土交通省や地方整備局，河川事務所

図5

ピーク流量と洪水継続時間に対する破堤
有無の関係

199

自然災害科学 J. JSNDS 37 -2（2018 ）6 ．損害額の評価

本モデルを用いて損害保険金を推定した。損害保6. 1 方法

険金は，損傷率のばらつきに由来して，ベータ分

洪水脆弱性モデルは，浸水による損傷率（＝被布をもつ確率変数として推定される。表 2 に，本害額 / 資産額）を浸水深の関数で表すものである。

モデルで推定された損害保険金と SJ 社填補金を，本研究では，過去の水災発生時の保険金支払い

填補金を 1 となるようにスケーリングして示す。

データと降雨流出・洪水氾濫モデルの計算浸水深

いずれも，損害保険金の90％信頼区間に填補金がを用いて，損傷率 D を次式で表す。

入っており，計算値が実績値をよく再現できた。
（14）

これにより，本モデルで 1 事象ごとの洪水損害額をよく推定できると言える。

ここで，a，b はパラメータ，ε はベータ分布
β(p,q|hs) に従う乱数で，p，q はベータ分布の形状母数である。個々の財物が持つ洪水脆弱性の不確

7 ．洪水リスク評価結果
7. 1 再現期間別の浸水深分布

実性を考慮して，損傷率にばらつきを持たせるこ

本モデルで作成された洪水イベントセットかとで，幅を持って被害額を推定する24）。ここでは，

ら，日本全域の洪水による浸水深の超過確率を推

ばらつきをベータ分布で与えているため，損傷率定した。図 6 に，再現期間100年および1000年のの分散はで表される。これらの

年最大浸水深分布を示す。本図は，場所（ 1 km
メッシュ）ごとに浸水深の再現期間を推定した結パラメータの値は，財物の種類，例えば住宅や商果であるから，特定の 1 回の災害によって起こり

業ビルといった建物の種類，家財や工場の機械設

うる浸水深ではないことに，注意が必要である。

備といった動産の種類によって異なる値を設定す

再現期間100年では，豪雨の多い九州，四国地る。それらの値は，過去の保険金支払いデータや，方で浸水深が比較的大きくなっており，この点で文献を参考に同定する。

は既往研究7）の結果と同様の傾向と言える。再現

損害額評価モデルは，保険会社特有のモデルである。保険金額と損傷率から被害額を算出した後期間1000年では，関東平野で広域にわたって浸水深が大きくなっている。

に，免責や補償限度額といった保険条件を適用して損害保険金を算出する。まず，メッシュごとの7. 2 洪水リスク評価モデルの適用例

被害額を，損傷率のばらつきに由来してベータ分

本モデルの適用例として，製造業の事業所資産

布をもつ確率変数として算出する。その被害額かに対する洪水リスクを評価し，水害統計調査25）のら，メッシュ間に相関があるとみなして全国の被被害額と比較検討した。水害統計調査では，産業害額を合計する。これにより，洪水イベントごと

分類別の事業所資産被害額が示されており，製造に，全国合計被害額および損害保険金の期待値と業で評価対象となっている資産は，従業員30人以分散が算出される。このばらつきもベータ分布で上の事業所の償却資産（有形固定資産から土地とあると見做して，全ての洪水イベントに対する全建物を除いたものとされている）と在庫資産であ

国合計損害保険金をもとにモンテカルロシミュ

る26, 27）。そこで，これと同等の事業所資産額を本レーションを行うことで，年間期待損害額と損害モデルに入力するため，平成26年度工業統計表「産額超過確率カーブを算出する。
6. 2 結果
近年に発生した水災で保険金支払額の多かった
上位 3 つの2011年台風12号（1112），同年台風15号（1115），2012年 7 月九州豪雨（1235）について，

表2

過去水災の損害保険金推定結果

水災イベントSJ 社填補金

損害保険金の期待値（90％信頼区間）

1112

10.82（0.34-1.46）

1115

1

2.16（0.86-3.39）

1235

1

1.08（0.34-2.14）

200

長野・津守・稲村・佐野・小林・佐山・寶：損害保険のための日本全域洪水リスク評価モデルの開発（2）：リスク評価モデルの構築と適用例（a）100年確率浸水深（m）
図6（b）1000年確率浸水深（m）

再現期間100年，1000年の年最大浸水深分布業編」表3220の産業中分類別・都道府県別の在庫
資産額，有形固定資産額を利用した28）。具体的には，有形固定資産額の年末現在高（土地以外のもの）のうち建物以外を約80％と見なして，これを償却資産額とした。建物以外の割合は，製造業の有形固定資産の取得額（土地以外のもの）のうち建物及び構築物の割合が全国平均で約20％である28）ことから，仮定した。在庫資産額は， 3 区分（製造品，半製造品及び仕掛品，原材料及び燃料）合計の年末在庫額を利用した。なお，秘匿処理の施されているデータは，ゼロとした。これより，

図7

製造業の2014年末事業所資産額に対する
洪水被害額の超過確率カーブ

製造業の2014年末事業所資産額（償却資産額と在庫資産額の合計）は，沖縄県を除く46都道府県合計で約63兆円と見積もり，これを産業中分類別・都道府県別に本モデルに入力した。ここでは，保険条件は適用せず，実被害額を評価した。
表 3 と図 7 に，本モデルで評価された製造業の2014年末事業所資産額に対する洪水被害額を示す。年間期待被害額は約63億円となった。再表3

製造業の2014年末事業所資産額に対する年間
期待被害額，再現期間別被害額

超過確率
（％）

再現期間
1 事象当たり（年） 被害額（百万円）

年間被害額
（百万円）

99.95

2,000

97,102

111,147

99.90

1,000

89,932

100,779

99.80

500

82,75591,001

被 害 額（ 図 7 で は OEP, Occurrence Exceedance

99.50

200

71,941

78,13699.00

100

59,401

65,329Probability と示す）と， 1 年間合計で見る被害額

98.00

50

43,401

48,442

現期間別の被害額は， 1 事象当たりで見る期待（図 7 では AEP, Annual Exceedance Probability と示す）でそれぞれ示している。 1 事象当たり期待

95.00

20

21,207

25,69890.00

10

11,136

14,718

80.00

5

5,688

7,997

被害額で見ると，再現期間10年の期待被害額は約年間期待被害額

6,287

111億円，再現期間100年の期待被害額は約594億

標準偏差11,723

201

自然災害科学 J. JSNDS 37 -2（2018 ）

表4

洪水による製造業の事業所資産被害額

2006年から2015年の最大年間被害額は2011年の約226億円であるが，これは本モデルの結果（表 3製造業事業所
資産被害額（千円）1）

洪水の割合
（％）2）

洪水による製造業事業所資産被害額（千円）

6,720,598

97.6

6,559,304

2014年

3,077,856

70.6

2,172,966

り，製造業の事業所資産に対する洪水リスクを，2013年

12,124,854

84.4

10,233,377

2012年

4,266,22086.2

3,677,482

過去の実績と比べて妥当な金額で推定できたと言2011年

27,071,656

83.3

22,550,689

2010年

10,171,112

89.7

9,123,487

2009年

7,233,491

92.4

6,683,746

は，保険契約でいえば工場物件として扱われる分

2008年

2,948,597

94.8

2,795,270

2007年

2,639,999

86.9

2,294,159類である。この他に，住宅物件や工場以外の事業

2006年

4,305,587

80.6

3,470,303

2015年

10年平均

6,956,0781 ）水害統計調査「表 7 資産別等被害 - 産業区分別事業
所資産被害額」の製造業の全国合計額（沖縄県を除く）。
2 ）水害統計調査「表20 水害原因別被害額」の一般資産・営業停止損失額についての破堤，有堤部溢水，無堤部溢水，内水の構成比の合計。

の年間被害額，図 7 の AEP）によれば再現期間約17年であったと言える。これより，本モデルによえる。
ここで示した製造業の従業員30人以上の事業所所物件があるが，これらについても，ここでは示さないが確認している。以上により，本モデルが，日本全域で抱える洪水リスクを評価するために有用であると言える。

8 ．結論

円，再現期間1000年の期待被害額は約899億円と日本全域を対象とする洪水リスク評価モデルをなった。再現期間が長くなると，当然ながら期待開発した。本モデルは，疑似発生させた多数の降被害額は大きくなり，再現期間1000年の洪水の期

雨イベントから，流出・氾濫モデルと確率破堤モ

待被害額は年間期待被害額の約14倍となった。広デルによって多数の洪水イベントを作成し，そこ範囲に豪雨が降り河川堤防が決壊すれば，大きなに脆弱性・損害額評価モデルを統合することによ被害となる可能性があると言える。

り，洪水損害額を確率的に評価するものである。

表 4 には，水害統計調査から推計した，洪水による製造業の事業所資産被害額を示す。これは，本モデルの特徴は，次の 3 点である。
a） 洪水リスクを年間期待損害額と損害額超過確

水害統計調査の「表 7 資産別等被害 - 産業区分別率カーブという指標で算出できること

事業所資産被害額」の製造業被害額の沖縄を除く

b） 降雨流出と洪水氾濫を一体的に計算する降雨

全都道府県合計に，「表20 水害原因別被害額」の流出・洪水氾濫モデルを用いること

一般資産・営業停止損失額についての洪水の割合c） 降雨の時空間分布と堤防決壊の有無による洪（破堤，有堤部溢水，無堤部溢水，内水の合計割合）

水災害の不確実性と，財物の脆弱性の持つ不を掛けたものである。この推計は厳密ではないも確実性を考慮することのの，本モデル結果と比較するため，対象を合わ

流出・氾濫モデルに関しては，河川流量の計算せるために行った。つまり，本モデルの対象が，値が観測値とよく一致すること，浸水域の計算値

沖縄など島嶼を除く地域であること，水害の種類

が中央防災会議による推定浸水域や過去の保険金として高潮や津波，土砂災害を除く洪水であるこ支払い発生地点と概ね一致することを示した。確とから，これと同等の被害額を推計したものであ率破堤モデルに関しては，ピーク水位と洪水継続る。表 4 を見ると，2006年から2015年の10年間平時間によって破堤確率が異なるという既往研究と均の洪水による製造業事業所資産の被害額は，約本モデルの計算値が整合的であることを示した。

70億円である。

脆弱性・損害額評価モデルに関しては，過去の保本モデルで算出された製造業年間期待被害額の険金支払額を計算値が再現できることを示した。

約63億円は，水害統計調査による10年間平均被害

また，本モデルを適用して製造業の事業所資産に額に近い数字であった。また，水害統計調査で対する年間期待被害額を推定した結果は，水害統202

長野・津守・稲村・佐野・小林・佐山・寶：損害保険のための日本全域洪水リスク評価モデルの開発（2）：リスク評価モデルの構築と適用例

計調査から推定した製造業事業所資産の10年間平参考文献

均被害額と概ね一致することを示した。これより，

1 ）Paquet, E., F. Garavaglia, R. Garçon, and J.
Gailhard: The SCHADEX method: A semicontinuous rainfall-runoff simulation for extreme
flood estimation, J. Hydrology, 495, 23-37, 2013.
2 ）田中智大・立川康人・椎葉充晴・萬 和明：降雨継続時間に応じた総降雨量の条件付き分布関数による総合確率法の改良，土木学会論文集 B1（水工学），71（2），63-71，2015．
3 ）滝野晶平・立川康人・椎葉充晴・山口千裕・萬和明：地球温暖化に伴う日本の河川流況変化の水系，水工学論文集，54，475-480，2010．
4 ）Kalyanapu, A.J., D.R. Judi, T.N. McPherson, and
S.J. Burian: Monte Carlo-based flood modelling
framework for estimating probability weighted
flood risk, J. Flood Risk Management, 5, 37-48,
2012.
5 ）佐藤 歩・川越清樹・風間 聡・森杉壽芳：気候モデルを利用した日本列島洪水リスク評価，
水工学論文集，53，847-852，2009．
6 ）Bhattarai, R., K. Yoshimura, S. Seto, S. Nakamura,and T. Oki: Statistical model for economic damage
from pluvial flood in Japan using rainfall data andsocio-economic parameters, Nat. Hazards Earth
Syst. Sci. Discuss., 3, 6075-6116, 2015.
7 ）手 塚 翔 也・ 小 野 桂 介・ 風 間 聡： 極 値 降 雨と極値流出の関係に基づいた洪水被害分布
推 定， 土 木 学 会 論 文 集 B1（ 水 工 学 ），69（4），I_1603-I_1608，2013．
8 ）小林健一郎・寶馨・佐野 肇・津守博通・
関井勝善：損害保険に応用可能な国土基盤情報準拠型の分布型降雨流出・洪水氾濫モデルの開発，土木学会論文集 B1（水工学），68（4），I_1069-I_1074，2012．
9 ）土木学会：水理公式集例題プログラム集平成13年版，河川編，例題2-9，2002．
10）国 土 地 理 院， 基 盤 地 図 情 報・ 数 値 標 高
モ デ ル，http://fgd.gsi.go.jp/download/
GsiDLSelFileServlet，2013年 4 月10日．
11）国土交通省，国土数値情報・土地利用細分メッシ ュ（JPGIS2.1 型 式 ），http://nlftp.mlit.go.jp/
ksj/gml/datalist/KsjTmplt-L03-b-u.html，2013 年
6 月20日．
12）国土交通省，国土数値情報・流路（統一フォー
マ ッ ト 型 式 ），http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/old/
old_datalist.html，2013年 6 月20日．
13）国土交通省中部地方整備局：木曽川水系河川整本モデルが，日本全域で抱える洪水リスクを評価するために有用であると言える。今後も，河川や堤防，治水に関する詳細な情報や，関連する最新の研究を参照して，モデルの改良と検証を行っていく予定である。
本モデルを利用することで，損害保険会社では，水災を補償する火災保険の保険料の見直しや引き受け判断のために，経験則ではなく科学的手法に基づいて算出される洪水リスク量を参照できるよ
うになり，利益率の向上につながることが期待される。また，再保険の検討など損害保険会社としてのリスクマネジメントのためにも，本モデルで算出される損害額超過確率カーブは，重要な指標となる。
なお，本モデルの利用は，保険損害に限るものではない。7.1節で示した再現期間別の浸水深は，
特定の場所の洪水リスクを知りたい場合に，一般に広く有用と考えられる。また，7.2節で示した
ように，一般資産額を入力すればそれに応じた洪
水被害額を推定でき，その年間期待被害額や特定の再現期間の被害額を知ることができる。このよ
うに洪水被害額を確率評価する手法は，自治体や企業の災害対策，リスクマネジメントにとっても，経済価値に基づく意思決定のために活用できるも
のである。

謝辞
国土交通省には水文データ，ダムや河川に関する資料等をご堤供いただいた。岐阜大学宇野尚雄
名誉教授には貴重なご示唆をいただいた。ここに記して謝意を表する。降雨流出・洪水氾濫モデルの計算は，京都大学学術情報メディアセンターのスーパーコンピュータを利用して実施した。本研
究は，国立大学法人京都大学と SOMPO リスケ
アマネジメント株式会社による民間等との共同研
究および，国立大学法人神戸大学と SOMPO リ
スケアマネジメント株式会社による共同型協力研
究として実施されたものである。

203

自然災害科学 J. JSNDS 37 -2（2018 ）

備計画，2008．ほか
14）国土交通省，ダム諸量データベース，http://dam5.nilim.go.jp/dam/，2014年 7 月12日．
15）国 土 交 通 省 河 川 局， 水 文 水 質 デ ー タ ベ ー ス，
http://www1.river.go.jp/，2014年 8 月22日．
16）Motovilova, Y.G., L. Gottschalka, K. Engelanda
and A. Rodhe: Validation of a distributedhydrological model against spatial observations,
Agricultural and Forest Meteorology, 98-99, 257277, 1999.
17）中央防災会議大規模水害対策に関する専門調査
会：大規模水害対策に関する専門調査会報告，
p.28，2010．
18）Uno, T., H. Morisugi, T. Sugii and K. Ohashi:
Application of a logit model to stability evaluationof river levees, Natural Disaster Science, 9(1),61-77, 1987.
19）宇野尚雄・森杉壽芳・杉井俊夫・中野雄治：被災事例に基づく河川堤防の安全性評価，土木学
会論文集，400，Ⅲ-10，161-170，1988．
20）Uno, T., T. Sugii and M. Hayashi: Logit model forriver levee stability evaluation considering theflood return period, Stractural safety, 14, 81-102,
1994.
21）宇野尚雄・杉井俊夫：河川堤防の被災対策と安要

全性評価−被災確率モデルの効用−，土と基礎，
38（9），129-135，1990．
22）森 寛典・高木朗義：堤防の破堤確率を考慮した洪水被害額の算定方法に関する基礎的考察，
河川技術論文集，13，297-302，2007．
23）吉川勝秀：河川堤防システムの整備・管理に関する実証的考察，水文水資源学会誌，24（1），21-36，1990．
24）Kobayashi, K., K.Takara, H. Sano, H. Tsumori
and K. Sekii: A high-resolution large-scale
flood hazard and economic risk model for theproperty loss insurance in Japan, J. Flood Risk
Management, 9, 136-153, 2016.
25）国土交通省水管理・国土保全局河川計画課：平
成18年〜平成27年水害統計調査，2006-2015．
26）国土交通省河川局：治水経済調査マニュアル（案），2005．
27）国土交通省水管理・国土保全局河川計画課：治水経済調査マニュアル（案）各種資産評価単価
及びデフレーター，2015．
28）経済産業省大臣官房調査統計グループ：平成26
年工業統計表「産業編」，表3220，2015．
（投 稿 受 理：平成29年 6 月22日
訂正稿受理：平成30年 2 月26日）

旨

本論文では，洪水リスクを確率論的に評価する枠組みについて示す。本モデルの特徴は，次の 3 点である。a）洪水リスクを年間期待損害額と損害額超過確率カーブという指標で算出できること，b）降雨流出と洪水氾濫を一体的に計算する降雨流出・洪水氾濫モデルを用いること，c）
降雨の時空間分布と堤防決壊の有無による洪水災害の不確実性と，財物の脆弱性の持つ不確実性を考慮すること。本モデルの適用例として，製造業の事業所資産に対する洪水リスクを評価し，モデルの有用性を示した。本モデルで推定した製造業事業所資産の年間期待被害額は，水害統計調査から推定した製造業事業所資産の10年間平均被害額と概ね一致することを示した。本モデルは洪水リスクを定量的に評価することができるため，損害保険会社だけでなく自治体や企業の洪水リスクマネジメントにも活用できるものと考えられる。