自然災害科学 J. JSNDS 37 -2 177 -189（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（1）：確率
降雨イベントモデルの開発
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 (1) Development of a Stochastic
Rainfall Event Model
Chie CHONO1, Hiromichi TSUMORI1, Tomohiko INAMURA1,
Hajime SANO2, Kenichiro KOBAYASHI3,
Takahiro SAYAMA4 and Kaoru TAKARA5
Abstract
This paper presents a stochastic rainfall event model, which generates a long-term
synthetic rainfall series (or distributions), as a component of a ﬂood risk model for the whole
Japan. Annual frequency of rainfall event, accumulated volume of rainfall, and spatiotemporal
distribution of rainfall are statistically modelled, and then synthetic rainfall events are
generated by a Monte Carlo simulation. The model was veriﬁed with the observed rain datain terms of frequency of heavy rain and return period of annual maximum 72-hour/24-hour
rainfall. The annual maximum rainfalls at 100 year return period that was estimated fromthe synthetic rainfall events were in good agreement with those estimated from the observed
rainfall data. Thus, the synthetic rainfall events were thought to be valid for a ﬂood risk model.
キーワード：確率降雨イベントモデル，疑似降雨時系列の発生，100年確率降雨量マップ，洪水リスク評価
Key words:

stochastic rainfall event model, synthetic rainfall generation, 100 year rainfall map, flood risk
evaluation

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。

177

178

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（1）：確率降雨イベントモデルの開発

1 ．序論

リスク評価のためには，日本全域の空間分布をも従来，水文解析や洪水氾濫解析の研究は，流域

つ降雨時系列が多数必要である。空間分布を有すの治水計画や自治体の防災対策のために行われてる時間解像度の高い観測降雨データとしては解析きた。そのため，日本であれば，対象とする空間

雨量があるものの，このデータは約20年間の長さ

領域は流域や自治体といった比較的狭い範囲であしかなく，数千年に一度の洪水を検討するには不り，降雨の時空間分布を考慮せずに解析されるこ十分と言わざるを得ない。そこで本論文では，過とも多い。また，治水計画を現実的なものとする

去の降雨の発生確率分布に従うように様々な降雨ため，再現期間数十年から200年程度の洪水規模を模擬的に発生させる，確率降雨イベントモデル

を検討対象としている。

を開発する。

これに対し，日本全国で保険を引き受けている

降雨の時系列を模擬的に発生させる手法の一つ

損害保険会社の実務のためには，空間領域としてに，Poisson cluster process を用いる方法がある1）。

日本全域を対象とする必要があり，降雨の時空間

この方法では，降雨の発生と降雨量の決定を確率分布が重要となる。また，損害保険会社としての分布モデルで表現し，間欠的に発生する降雨事象

リスクマネジメントのためには，数千年に一度程の発生過程をそのまま疑似作成できる。Poisson

度発生する規模までの損害を把握しておく必要が

cluster process を用いる方法は，モデルで作成しある。そのため，損害保険会社では，小規模からた確率水文量が観測データから得られる確率水文

大規模までの様々な洪水を検討対象とする必要が量とよく一致するような手法の改良2）など，このある。

方法に関する多くの研究例がありその有用性が示

たとえば火災のように高い頻度で保険支払いがされている。さらに，降雨の時系列だけでなく空発生するような種類の事故であれば，過去のデー間分布をも同時に作成するモデルへ拡張され，数タから，事故の発生確率と支払い保険金との関係

10〜数100 km 規模であるメソスケールの降雨場

を統計的に推定することができる。しかし，自然を，空間内で降雨セルがランダムに発生するよう災害の場合には，統計的に扱えるほど十分な数のにモデル化し，降雨の時空間分布を確率的に発過去データは存在しない。そのため，損害保険会

生させている3-5）。ただし，これらの手法は，い社では，これまで，地震や台風のリスクについて

ずれも降雨セルの発生に着目したモデルであるたは自然災害モデルと呼ばれるリスク評価モデルにめ，メソスケール以下への適用に限られている。

よって確率論的に推定してきたが，洪水リスクにより大きなスケールに適用可能な方法として，佐ついては簡易な経験式による見積りにとどまって山ら6）は，Chain-Dependent Process モデルを改良いた。

して自己相関性を持たせることで，地域気候モデ

本研究の目的は，損害保険業界で利用できる洪ルの日降水量データから時間降水量データを作成

水リスク評価モデルを構築することである。洪水する方法を示した。この手法は，物理モデルであリスク評価モデルは，様々な強さと時空間分布をる地域気候モデルの時空間分布を元にしながら，有する多数の洪水イベントと，財物の損害額を評

時間解像度の高い時空間分布を作成できることが価する脆弱性・損害額評価モデルで構成される。

特徴である。日本全域の空間分布を持つ降水量

洪水イベントは，洪水を引き起こす降雨イベント

データとしては，創生プログラムのもとで気候モと，浸水エリアと浸水深を算出する流出・氾濫モ

デルを用いて約3000年分の日本域降水量データがデルを組み合わせて作成される。本研究について，作成され，地球温暖化施策決定に資する気候再現・

降雨イベント作成までを（1）確率降雨イベントモ

予測実験データベース（d4PDF）として公開されデルの開発，それ以後を（2）リスク評価モデルのている7）。ただし，その成果はいまだ研究・検証

構築と適用例，として 2 編で述べる。

途上であり，広く利用されているわけではない。

上述のように，損害保険会社で利用できる洪水

本論文では，日本全国のどこかで一定規模以上

179

自然災害科学 J. JSNDS 37 -2（2018 ）の降雨が発生する期間の降雨（以下，「降雨イベ

的に発生させるものである。降雨イベントが 1 年ント」と呼ぶ）データを作成する。まず，Poisson

間に何回発生し，どこでどのような強さの降雨がcluster process と同様に，降雨の発生と降雨量の出現するかについて，過去のデータから発生確率

決定を確率分布で表現する。さらに，日本全域の分布を求めておき，それと同じ分布となるように空間分布を持つ降雨時系列を作成するため，佐山

降雨イベントを発生させる。本研究では，一暖候

ら6）の方法を応用し，全球気候モデル（GCM）の期（ 4 〜10月）中に発生する降雨イベントをそれ

日降水量データを元に 1 時間解像度の時空間分布

ぞれ独立して模擬発生させ，それを10,000回繰りを作成する。本論文で作成される降雨イベント

返す。ここで発生させる降雨イベントを，以下でデータは，日本全域の空間分布を持つ降雨量デー

は「仮想降雨イベント」と呼ぶ。

タとしては d4PDF に次ぐものと言えるが，その本モデルの概要を図 1 に示す。仮想降雨イベン

作成方法は大きく異なる。d4PDF は物理モデル

トデータを作成するプロセスは，はじめに降雨イである気候モデルのシミュレーション結果であ

ベントをポアソン分布で発生させ，次に一雨降水り，本論文は統計モデルで作成されたものである。

量（以後，イベント総降雨量と呼ぶ）を決め，最

この降雨イベントデータが，洪水リスク評価のた

後に降雨量の時空間分布を決定する。ここでは，めの基礎的データとなる。

降雨発生のモデルを Frequency モデル，イベン
ト総降雨量決定のモデルを Severity モデル，降雨

2 ．方法

量の時空間分布決定のモデルを Distribution モデ

2. 1 降雨イベントの定義

ルと呼ぶ。各モデルについて，2.4から2.6で詳述

ここでは，日本全国のどこかで一定規模以上のする。既往の Poisson cluster process を用いる方

降雨が発生し，その前後の期間においても日本の法とは異なり，年間を通した降雨時系列ではなく，どこかで降雨が発生している場合に，その全国的一雨（降雨イベント）単位で降雨時系列を作成すな一連の降雨を「降雨イベント」，その期間を「降る。

雨イベント期間」と呼ぶこととする。ただし，降雪・融雪による洪水災害は本モデルの対象外であるため，冬季を除外して暖候期（ 4 〜10月）の降
雨のみを対象とする。
具体的には，全国の暖候期の日降水量データを用いて，次の手順で，過去に起きた降雨イベント
期間を抽出する。
1 ）日降水量100 mm 以上のセル（ 5 km 格子で囲まれた範囲）が日本の陸域のどこかで存在する日を探索する。
2 ）1 ）の日の前後で日降水量20 mm 以上のセルが存在する期間を， 1 つの降雨イベント期間として抽出する。
3 ）このうち，降雨イベント期間の総雨量が日
本全域平均で20 mm 以上であるものを抽出する。
2. 2 確率降雨イベントモデルの概要
確率降雨イベントモデルは，過去に起きた降雨イベントと同じような様々な降雨イベントを模擬

図1

確率降雨イベントモデルの概要

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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（1）：確率降雨イベントモデルの開発

2. 3 降雨データの準備

表1

本研究で利用する降雨データは，解析雨量（1989〜 2010 年 分 ）8）お よ び，Hadley Centre Coupled
Model, version 3（HadCM3） の過去再現シナリ
9）

オと A2シナリオである。後者は，解析雨量のデー
タ長を補うために利用するが，本研究は現在気候下の条件であるから，現在から前後30年程度の期間（1979〜2043年分）のみを利用する。また，利用前に空間ダウンスケーリングとバイアス補正を行い，空間解像度を解析雨量と合わせておく。
まず，HadCM3データの空間ダウンスケーリングを行う。経度3.75度，緯度2.5度の解像度（以下，空間ダウンスケールに用いる GCM の説
明変数

変数

説明

mslpasMean sea level pressure

p__fasAir flow velocity（sfc）

p__uas

Zonal velocity（sfc）

p__vasMeridional velocity（sfc）

p__zasVelocity（sfc）

p_thasWind direction（sfc）

p_zhasDivergence（sfc）

p5_fasAir flow velocity（500hPa）

p5_uas

Zonal velocity（500hPa）

p5_vasMeridional velocity（500hPa）

p5_zasVorticity（500hPa）

p5thasWind direction（500hPa）

p5zhasDivergence（500hPa）

ら，解析雨量の空間解像度（ 5 km 格子で囲まれp8_fasAir flow velocity（850hPa）

たセル。以下，解析雨量セルと呼ぶ）の降水量デー

p8_uas

Zonal velocity（850hPa）

p8_vasMeridional velocity（850hPa）

p8_zasVorticity（850hPa）

p8thasWind direction（850hPa）

GCM セル）で表現される HadCM3の出力結果かタに変換する。ここでは，水岡 によって開発さ10）れた GCM 空間ダウンスケーリング手法に改良を加えた手法を用いる。
まず， 1 つ 1 つの解析雨量セルに対して，その日降水量を目的変数，GCM セルの気象要素を説明変数とした多変量回帰モデルを次式のように作
成する。
(1)

p8zhasDivergence（850hPa）

p500asGeopotential height（500hPa）

p850asGeopotential height（850hPa）

r500asRelative humidity（500hPa）

r850asRelative humidity（850hPa）

rhumasNear surface relative humidity

shumasNear surface specific humidity

tempasMean temperature at 2m

splines（MARS 法）11）により，1989〜2010年の解ここに，r は解析雨量セルの日降水量（mm），xi

析雨量を目的変数，NCEP 再解析データ12）を説明

は解析雨量セルを包含する GCM セルの気象要変数とした重回帰分析により同定する。このとき，素（i＝1, .., 26，表 1 に示す26個の要素），yi はそ

NCEP 再解析データを利用する理由は，HadCM3の隣の GCM セル（包含している GCM セルを除は360日カレンダーで計算が行なわれており，現いて解析雨量セルに最も近い GCM セル）の気象

実のカレンダーに基づく解析雨量と日付が一致し要素（xi と同じ気象要素），ai，bi はパラメータでないためである。

ある。ここで，既往研究10）では解析雨量セルを包作成した多変量回帰モデルを用いて，HadCM3

含する 1 つの GCM セルの気象要素 xi のみが説の気象要素から解析雨量セルにおける日降水量を明変数に用いられているが，本研究ではその隣求めた。本モデルで空間ダウンスケーリングしたの GCM セルの気象要素 yi も合わせて用いる。こ日降水量（以下，GCM 日降水量と呼ぶ）と解析

れは，GCM の 1 セルのみを用いて作成した回帰

雨量の日降水量（以下，レーダ日降水量と呼ぶ）

モデルを適用した場合，GCM セルの境界で降雨から算出した，1989〜2010年の暖候期の合計降水

分布が不連続になってしまうためである。解析量を図 2 に示す。両者を比較すると，三重県南部

雨量セル近傍 2 つの GCM セルを説明変数とする

で降雨量が多く瀬戸内側で降雨量が少ないということで，この不連続は解消された。回帰モデル

分布を本モデルでも表現できていることが分かのパラメータは，Multivariate adaptive regression

る。ただし，GCM 日降水量は，レーダ日降水量

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自然災害科学 J. JSNDS 37 -2（2018 ）

(2)

（3）
ここで，rj は GCM 日降水量（j＝1, .., 30，当月の日降水量を降順に並べた順位），rj はバイアス補

正後の GCM 日降水量，r～obs はレーダ日降水量で決める閾値，r～GCM は ～robs が現れる累積分布に対応する GCM 日降水量，F−1GCM は GCM 日降水量の累積分布逆関数，Fobs はレーダ日降水量の累積分
布関数，FI,GCM は ～rGCM 以上の GCM 日降水量の累

積分布関数，F−1I,obs は ～rGCM 以上のレーダ日降水（a）空間ダウンスケーリング後の GCM 日降水量の暖候期合計（mm）

量の累積分布逆関数である。
バイアス補正前後の GCM 日降水量の日本全域合計値を，1989年を例として図 3 に示す。比較のため，レーダ日降水量の日本全域合計値も合わせて示す（図 3 （c））。前述のように HadCM3は現実のカレンダーではないため両者の降雨発生は一致
しないものの，バイアス補正により，日降水量ゼロの日が多く発生するなど，より現実的な日降水量データとなっていることがわかる。
以上の方法で空間ダウンスケーリングとバイア
ス補正を行った GCM 日降水量とレーダ日降水量から，2.1節に示した手順で，降雨イベント期間を抽出する。以下では，GCM 日降水量から抽出した降雨イベント期間の一連のデータを「GCM
降雨イベントデータ」，レーダ日降水量から抽出（b）レーダ日降水量の暖候期合計（mm）
図2

した降雨イベント期間の一連のデータを「レーダ降雨イベントデータ」と呼ぶ。

暖候期合計の降水量分布2. 4 Frequency モデル
よりも全体的に大きくなっていた。これは，回帰

はじめに，Frequency モデルで仮想降雨イベン

モデルを作成する GCM（＝NCEP 再解析データ）

トを発生させる。ここでは，ポアソン分布に従うと回帰モデルを適用する GCM（＝HadCM3）が異乱数を発生させ，降雨イベントの年間発生回数をなることが原因であると考えられた。

決定する。ポアソン分布のパラメータは，GCM

そこで，CDF mapping 法 を用いて，月別に
13）

降雨イベントデータから予め同定しておく。

バイアス補正を行う。この方法は，式（2）−（3）

GCM 降雨イベントデータから，降雨イベントに示すように，レーダ日降水量と GCM 日降水量の年間発生回数の度数分布を作成し，確率分布をそれぞれの累積分布関数から，順位統計量ごとに当てはめる。降雨イベントの年間発生回数は自然

日降水量の補正量を決めるものである。

数であるため，離散型確率分布であるポアソン分

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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（1）：確率降雨イベントモデルの開発

布と負の二項分布を当てはめる。図 4 に各分布を

も SLSC の値は0.001〜0.002と十分に小さく，デー

当てはめた結果を示すが，いずれも RMSE の値

タへの適合度は同程度となった。ただし，ガンマは0.017であり，十分に小さく，データへの適合分布の方が広がる分布形となり，総降雨量の大き度は同程度であった。ここでは，降雨発生によくい領域で確率密度が大きくなった。ここでは，総利用されるポアソン分布を採用する。同定された

降雨量の大きい降雨イベントを過小評価すること

ポアソン分布のパラメータは，λ＝23.91である。

を避けるため，ガンマ分布を採用する。同定されたガンマ分布のパラメータは，形状母数＝1.98，

2. 5 Severity モデル

尺度母数＝28.7である。

Severity モデルは，ガンマ分布に従う乱数を発生させ，仮想降雨イベントごとにイベント総降雨

2. 6 Distribution モデル

量を決定するものである。ここで言うイベント総Distribution モデルは，仮想降雨イベントごと

降雨量は，日本全域の平均雨量である。ガンマ分に，降雨量の時空間分布を決定するものである。

布のパラメータは，GCM 降雨イベントデータか

降雨量の時空間分布は，降雨量の地域分布や降雨

ら予め同定しておく。

継続時間が過去の降雨データに見られる傾向と類

GCM 降雨イベントデータから，イベント総降

似するように，作成する。ここでは，既往研究6）

雨量の度数分布を作成し，確率分布を当てはめの方法を応用し，GCM 降雨イベントデータの日る。連続型確率分布であるガンマ分布と平方根指数型最大値分布（SQRT-ET 分布）を当てはめる。
図 5 に各分布を当てはめた結果を示すが，いずれ（a）バイアス補正前の GCM 日降水量
図4

降雨イベント年間発生回数のモデル化（Frequency モデル）

図5

イベント総降雨量のモデル化（Severity
モデル）（b）バイアス補正後の GCM 日降水量（c）解析雨量から求めたレーダ日降水量
図3

日降水量の日本全域合計の年間時系列

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自然災害科学 J. JSNDS 37 -2（2018 ）

降水量データを元に 1 時間解像度の時空間分布をデータに基づいて作成する。まず，GCM 降決定する。Distribution モデルの概要を図 6 に示雨イベントデータから，降雨継続時間 D をし，以下の a）から d）は図 6 中の記号と対応する。

イベント総降雨量 R の関数としてモデル化

a） まず，総降雨量の地域分布を，レーダ降雨イ

する（次式）。

ベントデータに基づいて作成する。まず，レー（4）

ダ降雨イベントデータから，イベント総降雨量の地方（北海道，東北，関東，東海甲信，

ここで，a，b はパラメータ，ε は対数正規

北陸，近畿，四国，中国，九州，沖縄）別割

分 布 LN(μ, σ2|R) に 従 う 乱 数 で，μ，σ2 は 対合を算出し，全イベントの平均値を算出する

数正規分布の母数である。図 8 に示すとお（図 7 ）。この値と，仮想降雨イベントの総降り， 同 定 さ れ た パ ラ メ ー タ は，a＝0.537，

雨量の地方別割合の全イベント平均値とが等

b＝0.584，μ＝0.238で あ る。σ2 は， こ の 対 数

しくなるように，イベント総降雨量の地方別

正 規 分 布 の 期 待 値 が aRb で あ る こ と か ら，

割合をランダムに決定する。

σ2＝ 2 (ln(aRb)-μ) で計算される。先に決めたb） 次に，降雨継続時間を，GCM 降雨イベント

図6

イベント総降雨量を上式にあてはめ，（4）式

降雨の時空間分布の決定方法（Distribution モデル）

図7

イベント総降雨量の地方別割合

184

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（1）：確率降雨イベントモデルの開発の分布に従うように，仮想降雨イベントの降から， 1 次マルコフ連鎖により降水有無時系

雨継続時間をランダムに決定する。

列を，AR（1）過程により時間降水量系列をc） 次に，ここで仮に決めた降雨量の地方別降雨作成する。

量と降雨継続時間，Severity モデルで決めた

3）作成した時間降水量の 1 日の総量がもとのイベント総降雨量に基づいて，それらの属性

日降水量と一致するように，係数をかけて調が似ている GCM 降雨イベントを選択する。

整する。ここで作成される時間降水量系列は，そのために予め，イベント総降雨量，降雨継

日本全域平均の降水量である。

続時間，地方別降雨量の 3 つを属性値として，

4）その日の GCM 日降水量のもつ空間分布を

GCM 降雨イベントデータをクラスタリング

保持したまま，3）で作成した日本全域平均しておく。ここでは，自己組織化マップモデの時間降水量となるように， 1 日分の時間降ルを用いて教師なし学習を行い，GCM 降雨

水量データを作成する。

イベントデータが15のクラスタに分類されて

5）GCM 降雨イベントの持つ日数分だけ1-4をいる。このクラスタ分類に従って，各仮想降

繰り返して，全ての日数分の時間降水量デー

雨イベントに対応する GCM 降雨イベントがタを作成する。

復元ランダムサンプリングにより選択され

6）最後に，全ての日数分の合計降水量が，仮想降雨イベントのイベント総降水量（Severity

る。
d） 最後に，選択された GCM 降雨イベントの持
つ時空間分布を元に， 1 時間解像度の時空間モデルで決定した値）と一致するように，係数を掛けて調整する。

分布データを作成する。具体的な手順を以下

ここで，上記 2 について詳述する。まず，降水あり・に示す。

なし間の遷移確率（P11＝降水ありから降水あり，

1）GCM 降雨イベントの日データごとに，日本

P01＝降水なしから降水あり，P10＝降水ありか

全域平均の日降水量から，10のクラス（3.75

ら降水なし，P00＝降水なしから降水なしへの遷

mm/day 未満，3.75-7.5 mm/day，7.5-15

移確率）を用いて， 1 次マルコフ連鎖により24時

mm/day，15-22.5 mm/day，22.5-30 mm/

間の降水有無時系列を作成する。次に，対数正規

day，30-37.5 mm/day，37.5-45 mm/day，分布に従う AR（1）過程による時間降水量を，次45-52.5 mm/day，52.5-60 mm/day，60 mm/式で作成する。

day 以上）のうちどのクラスに属するかを調

（5）

べる。
2）各クラスのパラメータを用いて，日降水量（6）
ここで，rh は時間降水量，zh は対数領域における時間降水量の時系列，μy，σy は対数領域における時間降水量の正規分布 N（μy，σy）の母数，εh は標準正規分布 N(0,1) に従う乱数，ρy は時間降水量の対数領域の自己相関係数である。
1 次 マ ル コ フ 連 鎖 の パ ラ メ ー タ（P11，P10，
P01，P00），時間降水量の確率分布に関するパラメータ（μy，ρy），AR（1）過程に関するパラメータ（ρy）
は，解析雨量の日本全域平均時間降水量を用いて同定する。このとき，日本全域平均の日降水量

図8

イベント総降雨量と降雨継続時間の関係に応じて，降水日を10のクラス（3.75 mm/day 未185

自然災害科学 J. JSNDS 37 -2（2018 ）満，3.75-7.5 mm/day，7.5-15 mm/day，15-22.5示す。レーダ降雨イベントの極値分布にはガンマmm/day，22.5-30 mm/day，30-37.5 mm/day，分布を当てはめ，確率降雨量の推定幅（90％信頼37.5-45 mm/day，45-52.5 mm/day，52.5-60区間）を Bootstrap 法によって算出した。図11をmm/day，60 mm/day 以上）に分類し，クラスご

見ると，各地方で，仮想降雨イベントから推定しとにパラメータを同定する。

た確率降雨量は，レーダ降雨イベントによる確率
降雨量の推定幅内にほぼ入っている。とくに確率3 ．結果と検証

降雨量の大きい四国と九州では，100年再現期間

3. 1 地方別の豪雨発生回数の年最大降雨量はそれぞれ，レーダ降雨イベント

まず，作成した仮想降雨イベントについて，豪の推定値が600 mm，350 mm 前後，仮想降雨イ

雨の年間発生回数が地方別に見て偏りがないかをベントの推定値は581 mm，323 mm であり，概調べる。ここでは，日降雨量100 mm 以上を「豪雨」

ね一致していると言える。

とし，その発生した地方を特定する。図 9 に，仮これらより，仮想降雨イベントから推定した豪想降雨イベントとレーダ降雨イベントから推定し雨年間発生回数，年最大72時間降雨量の超過確率

た豪雨の平均年間発生回数を，地方別に比較してが，地方スケールで見て妥当であると言える。つ示す。豪雨の発生回数は，両データとも，九州，

まり，仮想降雨イベントの持つ発生確率と降雨量

四国，近畿，東海・甲信で年15〜20回程度，それが地方スケールで妥当であり，降雨発生の地域性

以外の地域では10回程度となり，おおむね一致しをよく再現できていると言える。

ていると言える。
次に，作成した仮想降雨イベントについて，地3. 2 確率降雨量マップ

方別に年最大降雨量の超過確率を調べる。仮想降

次に，地方よりも詳細なスケールで降雨量の空

雨イベントとレーダ降雨イベントから，地方別に間分布を確認する。外水氾濫のリスク評価のため

年最大域内平均72時間降雨量の超過確率と確率降には，流域スケールに応じた時間積算雨量の推定

雨量を推定し，両者を比較する。まず図10に，両が重要である。本来であれば流域ごとの流出時間データから推定した年最大72時間降雨量の超過確に応じた積算雨量の推定値を検証するべきである率を示す。レーダ降雨イベントの超過確率推定にが，ここでは簡単のために，日本の多くの河川のは，カナンプロットを用いた。図10を見ると，各流出時間が数時間から数日であることから24時間

地方で，仮想降雨イベントから推定した超過確率

雨量の推定値について検証する。検証データとは，10年までの短い再現期間の範囲ではレーダ降して，AphroJP 14, 15）を利用する。AphroJP は，地雨イベントのそれとおおむね一致している。また，

上観測雨量データから補間し作成された降雨量グ

図11に，50年，100年再現期間の年最大降雨量をリッドデータで，1900年から2011年までのデータ
年数がある。データ年数の短い解析雨量では空間分布に偏りが大きいと考えられるため，詳細な空間分布で確率雨量を算出するためには AphroJPを利用する。
まず， 5 km メッシュごとの年最大24時間降雨
量の確率雨量を，仮想降雨イベントと AphroJPで比較する。ただし，AphroJP は日雨量データであるため日降雨量を24時間降雨量とみなし，一般
化極値分布を当てはめて確率雨量を推定した。また，本研究の仮想降雨イベントと合わせるために，

図9

地方別の豪雨の平均年間発生回数

AphroJP の暖候期（ 4 〜10月）のデータのみを利186

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（1）：確率降雨イベントモデルの開発

図10

地方別の年最大72時間降雨量の超過確率用した。
図12に両者の100年確率年最大24時間降雨量

すとおり，多くの市区町村で仮想降雨イベントの確率降雨量の方が大きな値で，大きいところで約マップを比較して示す。全体的に，仮想降雨イベ

2 倍程度大きい。しかし，全市区町村の相関係数

ントの確率降雨量の方が大きな値となっている。

は年最大50年確率年最大降雨量で0.75，100年確

しかし，両者とも，太平洋側，とくに三重県や高率年最大降雨量で0.71と高く，全体的な傾向は似知県，九州南部で確率降雨量が多いという空間分ている。

布の傾向はよく似ている。

図12，図13から，仮想降雨イベントの確率降雨

さらに，市区町村別に算出した年最大24時間降量は，AphroJP のそれと比較して，絶対量がやや雨量の確率降雨量を，両者で比較する。図13に示大きい傾向があるものの，空間分布はよく似てい187

自然災害科学 J. JSNDS 37 -2（2018 ）（a）50年確率雨量
図11（b）100年確率雨量
地方別の年最大72時間降雨量の確率雨量（a）100年再現期間の24時間降雨量（本研究）
図12（b）100年再現期間の日降雨量（AphroJP）

100年確率年最大24時間降雨量マップ

ると言える。24時間降雨量は日界をまたぐ場合に4 ．結論

日降雨量より大きくなるため，絶対値の違いはあ本研究では，気象観測データである解析雨量とるが仮想降雨イベントの推定値が必ずしも過大評

GCM の一つである HadCM3の計算結果を用い価とは言えない。今後も検証が必要であるものの，て，統計的なモデルとして確率降雨イベントモデ

仮想降雨イベントの持つ発生確率と降雨量が，市ルを構築した。これにより，強さや分布の異なる

区町村スケール， 5 km メッシュスケールで見て多数の仮想降雨イベントデータが作成された。作も概ね整合性があり，降雨発生の空間分布を再現成された仮想降雨イベントについて，地方別の豪できていると言える。

雨発生回数や確率降雨量の観点から，過去の気象
観測の傾向と良く整合していることを確認した。
この仮想降雨イベントが，洪水リスク評価の基188

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（1）：確率降雨イベントモデルの開発（a）50年再現期間
図13（b）100年再現期間

市区町村別の年最大24時間降雨量。本研究結果と AphroJP との比較。

礎的データとなる。同時に，3.2節で示したような確率降雨量マップは，特定の場所の豪雨リスク
を知りたい場合には，一般に広く有用と考えられる。
今後，さらに発展的な洪水リスク評価にむけて，季節性を取り込んだ確率降雨モデルや，地球温暖化による降水量の増加といった影響を考慮した確率降雨モデルの開発が課題である。

謝辞
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。NCEP 再解析データ12）は，NOAA/OAR/ESRL PSD, Boulder,
Colorado, USA（http://www.cdc.noaa.gov/）よ り
提供を受けた。

引用文献
1 ）Maraun, D., F. Wetterhall, A.M. Ireson,R.
E. Chandler, E.J. Kendon, M. Widmann, S.
Brienen, H.W. Rust, T. Sauter, M. Themeßl,
V.K.C. Venema, K.P. Chun,C.M. Goodess, R.G.

Jones, C. Onof, M. Vrac, and I. Thiele-Eich:
Precipitation downscaling under climate change:
Recent developments to bridge the gap between
dynamical models and the end user, Rev. Geoph.,
48, RG3003, 2010.
2 ）Mondonedo, C.A., Y. Tachikawa, and K. Takara:
Quantiles of the Neyman-Scott Rectangular Pulse
Rainfall Model for Hydrologic Design, Annualsof Disas. Prev. Res. Inst., Kyoto Univ., No. 49 B,
2006.
3 ）Waymire, E., V.K. Gupta, I. Rodriguez-Iturbe:
A Spectral Theor y of Rainfall Intensity at theMeso-β Scale, Water Resour. Res., 20(10), 14531465, 1984.
4 ）Cowpertwait, P.S.P.: A generalized point processmodel for rainfall. Proc. Roy. Soc. Lond., A447,
23-37, 1994.
5 ）Wheater, H.S., R.E. Chandler, C.J. Onof, V.S.
Isham, E. Bellone, C. Yang, D. Lekkas, G.
Lourmas, M.-L. Segond: Spatial-temporal rainfall
modelling for flood risk estimation, Stoch.
Environ. Res. Risk Assess., 19, 403-416, 2005.
6 ）佐山敬洋・立川康人・寶馨・増田亜美加・鈴木琢也：地球温暖化が淀川流域の洪水と貯水操作に及ぼす影響の評価，水文・水資源学会誌，Vol. 21, 196-313, 2008.
7 ）Mizuta, R., A. Murata, M. Ishii, H. Shiogawa,K. Hibino, N. Mori, O. Arakawa, Y. Imada, K.

189

自然災害科学 J. JSNDS 37 -2（2018 ）Yoshida, T. Aoyagi, H. Kawase, M. Mori, Y.
Okada, T. Shimura, T. Nagatomo, M. Ikeda, H.
Endo, M. Nosaka, M. Arai, C. Takahashi, K.
Tanaka, T. Takemi, Y. Tachikawa, K. Temur,
Y. Kamae, M. Watanabe, H. Sakaki, A. Kitoh.
I. Takayabu, E. Nakakita, and M. Kimoto:Over 5,000 years of ensemble future climate
simulations by 60-km global and 20-km regional
atmospheric models, Bull. Am. Meteorol. Soc.,
98(7), 1383-1398, 2017.
8 ）気象業務支援センター：解析雨量，1989-2010.
9 ）Gordon, C., C. Cooper, C.A. Senior, H. Banks, J.M.
Gregory, T.C. Johns, J.F.B. Mitchell, R.A. Wood:
The Simulation of SST, Sea Ice Extents andOcean Heat Transports in a version of the Hadley
Centre Coupled Model without Flux Adjustments,
Climate Dynamics, 16, 147-168, 2000.
10）水岡 慎：日本域における再解析データを用いた降水量の統計的ダウンスケーリングに関する研究，京都大学大学院工学研究科修士論文，
2012.
11）Friedman, J.H.: Multivariate adaptive regression
splines, The Annals of Statistic, Vol. 10, pp. 1-141,
1991.

要

12）Kalnay, E., M. Kanamitsu, R., R. Kistler, W.
Collins, D. Deaven, L. Gandin, M. Iredell, S. Saha,
G. White, J. Woollen, Y. Zhu, M. Chelliah, W.
Ebisuzaki, W. Higgins, J. Janowiak, K. C. Mo, C.
Ropelewski, J. Wang, A. Leetmaa, R. Reynolds, R.
Jenne, and D. Joseph: The NCEP/NCAR 40-year
reanalysis project, Bull. Amer. Meteor. Soc., 77,
437-470, 1996.
13）Ines, V.M.A. and J.W. Hansen: Bias correction ofdaily GCM rainfall for crop simulation studies,
Agr. Forest Meteorol., 138, pp. 44-53, 2006.
14）Kamiguchi, K., O. Arakawa, A. Kitoh, A. Yatagai,
A. Hamada, and N. Yasutomi: Development of
APHRO_JP, the first Japanese high-resolution
daily precipitation product for more than 100
years, Hydrol. Res. Lett., 4, 60-64, doi:10.3178/
HRL.4.60, 2010.
15）Kamiguchi, K., O. Arakawa, and A. Kitoh: Longterm Changes in Japanese Extreme Precipitation
Analyzed with, Global Environ. Res., 15(2), 91-99,
2011.
（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，日本全域を対象とする洪水リスク評価モデルの一部として，降雨時系列と空間分布を模擬的に発生させる確率降雨イベントモデルについて示す。降雨イベントの年間発生頻度とイベント総降雨量，降雨の時空間分布を統計的にモデル化し，モンテカルロシミュレーショ
ンによって降雨イベントを模擬的に発生させる。地方別の豪雨発生回数や年最大72時間降雨量の再現期間について，観測データと本モデルの結果が整合することを確認した。例えば，10 0
年再現期間の年最大72時間降雨量は，本モデルで疑似発生させた降雨イベントと観測雨量とでよく一致した。したがって，本モデルで作成された疑似降雨イベントは，洪水リスク評価に利用する上で有用であると考えられる。