令和6年度砂防学会研究発表会概要集

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土石流氾濫領域の確率的予測モデルを用いた気候変動影響評価
京都大学大学院 工学研究科 社会基盤工学専攻 〇鹿倉佳央梨
京都大学 防災研究所 山野井一輝，川池健司，小柴孝太

１．はじめに気候変動下において土石流による被害がどのように変化するかを評価することは，重要な課題である．一方で，直接降雨条件を入力する土石流の数値シミュレーション方法は確立しておらず，例えば流下する土砂量（生産土砂量）等，何らか入力条件に対し間接的に降雨条件を反映することが必要である．
これを目的に，野口ら 1)は，2018 年 7 月豪雨を対象に，降雨条件から推定可能な最大 60 分間積算雨量と土壌雨量指数
および平均地形勾配をもとに，小～大規模の土砂生産が発生する確率を算出可能な土砂生産量推定モデルを構築した．これにより，降雨条件を入力として，土砂の生産量を予測すること，生産された土砂の移動を予測することで土砂が到達する確率を推定することを実現した．一方で，土砂生産量を予測する際に用いる地形や降雨の指標は何が最適か，という部分はこれまで十分に検討されていない．そこで，そこで本研
究では，野口らのモデルをもとに，2018 年 7 月豪雨で被災した広島県南部を対象に，降雨指標，地形指標を複数使用して土砂生産確率モデルを構築し，その指標の妥当性について検討した．また，その確率モデルを将来降雨に適用することで，現在の降雨条件と将来の降雨条件で推定される土石流被害領域がどのように変化するかを考察した．
２．規模別土砂生産確率モデルの構築とその性能評価
2.1 データセットの作成
2018 年に広島県で発生した土砂災害における降雨データと地形データから，土砂生産の規模別発生確率を予測するモデルを構築した．対象領域は，広島県南部領域における花崗岩地質，土地利用が山地の部分であり，作成する指標のメッシ
ュサイズは 100m 四方とした．
降雨データには短期降雨指標と長期降雨指標を組み合わせて用い，短期降雨指標に，最大 30 分，60 分雨量を考え，長期降雨指標に，短期降雨指標と同時刻の，24 時間雨量，48時間雨量，72 時間雨量を考えた．降雨には約 250m 解像度 1分間隔の降雨データである XRAIN を用いた．
地形指標として国土地理院の DEM（10m メッシュ）から平均勾配，集水面積，断面曲率，平面曲率を算出した．土砂生産の発生場所と規模について， LiDAR 標高の災害前後における差分（1m メッシュ）から，差分が負である領域を侵食領域とみなし，メッシュ内で積算し絶対値を取ることで，それを土砂生産量とした．
2.2 順序ロジスティック回帰分析
作成したデータをもとに順序ロジスティック回帰分析によって，土砂生産の規模別確率を算出する回帰モデルを作成した．

作成した土砂生産量を 0 を除き降順に並べた際の上位10%(𝑉1 = 716.55[m3])及び上位 30%（𝑉2 = 313.90[m3]）にあたるデータを閾値とし，土砂生産量𝑉(m3 )の規模 Y を大規模𝑌 = 1(𝑉 ≥ V1 )，中規模𝑌 = 2(V2 ≤ 𝑉 < V1 )，小規模𝑌 = 3(0 < 𝑉 < V2 )，生産なし𝑌 = 4(𝑉 = 0)の 4 段階に分類した．このとき，𝑌 = 𝑗となる確率𝑃𝑟 は式(1)で表される．
exp(−α𝑗 − β𝑗 𝒙)(1)
𝑃𝑟(𝑌 = 𝑗 | 𝒙) =∑𝑗 exp(−α𝑗 − β𝑗 𝒙)
ここで，𝒙(𝑥1 , 𝑥2 , 𝑥3 , … , 𝑥𝑚 )は説明変数ベクトル，α𝑗 は線形
𝑗𝑗𝑗𝑗
式の定数項，𝛃𝒋 (𝛽1 , 𝛽2 , 𝛽3 , … , 𝛽𝑚 )は，各説明変数の係数である．これらのパラメータは最尤法によって算出した．
2.3 土砂生産確率モデルの性能評価作成したデータをもとに，降雨指標の組み合わせにより6ケースで順序ロジスティック回帰分析を行った．
算出された回帰式に，災害時のデータを代入することで確率を計算し，その確率に対して，閾値を 0 から 1 まで変化させ，それぞれの閾値において発生・非発生に分類した．予測結果と実際の土砂生産状況を比較し，表 1 のように分類し，縦軸に捕捉率，横軸に空振り率(式(2))をとり，それぞれの閾値における結果をプロットすることで図 1 のように ROC 曲線を描いた． ROC 曲線同士を比較するため，曲線の下の面積(AUC)を算出し，比較した．図 1 内の各規模での値が AUC である．それぞれのケースにおいて各規模の AUC の和が最も大
きい最大 30 分雨量・24 時間雨量を用いたモデルが最適であると判断し，これを将来降雨に適用した．

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表 1：実際の土砂生産状況と予測結果の判定
予測結果
実際発生
TPFP

発生
非発生

𝑇𝑃𝑅 =

TP
TP + FN，𝐹𝑃𝑅 =非発生
FN
TNFP
TN + FP

図 1：各ケースの ROC 曲線と AUC(2)3．土砂生産確率モデルの将来降雨への適用
将来気候に対する降雨指標の作成にあたり，全国 5km メッシュアンサンブル気候予測データから坂町周辺の 1 点のデータを抽出したものを将来実験，過去実験ともに 720 年分用いた．この降雨データから最大 30 分雨量と 24 時間雨量の 100年確率降雨を算出した．それを土砂生産確率モデルへ入力し，規模別の確率をメッシュごとに算出した．各メッシュに疑似乱数を与え，どの規模で土砂生産が発生するかを決定し，それぞれの規模の代表値を土砂生産量として与えた．各カテゴリ
ーの代表量は大規模：1192.6 m3, 中規模：469.5 m3, 小規模：
109.1 m3 とした．得られた生産土砂量は各メッシュ領域内の中心 20m 四方の範囲に集約させ，流動化した状態で設置した．
これを入力として Yamanoi et al.2)のモデルを用い，侵食なしの条件でその流下・堆積を 5m 解像度で推定した．確率的不確実性を評価するために，1 つの降雨パターンに対して 100 ケースの異なる疑似乱数を用い，それぞれ算出した．

ケース
過去条件
将来条件

図 2：600 秒後の土砂堆積厚のアンサンブル平均

表 3：各ケースの降雨指標
30 分雨量[mm]24 時間雨量[mm]
71.7
141.7
86.19
174.4
図 3：600 秒後の土砂堆積厚が 10 ㎝以上の確率

4．結果及び考察
4.1 過去条件と将来条件での土砂堆積厚の比較
600 秒後の土砂堆積厚のアンサンブル平均は図 2 のようになった．将来条件では過去条件より全域的に土砂堆積の横幅が広くなっている．また，将来条件では北部の避難所周辺まで土砂が到達していることが分かる．次に 600 秒後の土砂堆積厚が 10cm 以上の確率を図 3 に示す．ここでの確率とは 100 アンサンブルでの回数を算出したものである．将来条件では全域的に 80%以上の範囲が広くなっている．また，将来条件において総頭川下流での確率が高くなっていることが分かる．
4.2 過去条件と将来条件での流動深の比較
最大流動深のアンサンブル平均は図 4 のようになった．将来実験では過去実験よりも避難所周辺の流動深が 20cm ほど高くなっていることが分かる．次に，最大流動深が 20cm 以上となる確率を図 5 に示す．将来条件においてほぼすべての避難所で 80%以上となり，流動深の到達確率が上昇していることが分かる．

図 4：最大流動深のアンサンブル平均

5．結論と今後の課題
本研究の結果から，広島県南部において土石流による土砂生産量を規模別に確率予測する場合，降雨指標として最大 30分積算雨量と，それと同時刻までの 24 時間積算雨量を，地形的指標として平均勾配，集水面積，曲率を用いたモデルが適切であると示された．また，そのモデルから気候変動による降雨の変化を考慮し土石流シミュレーションを行った結果，将来の土石流による被害は拡大し，現在避難所として指定されている場所においても被害が及ぶ可能性が高くなることが分かった．課題として，花崗岩以外のエリアへのモデルの適用や，用いた確率降雨のバイアス補正を行う必要がある．

図 5：最大流動深が 20 ㎝以上の確率
参考文献
1)野口ら，土木学会論文集 B1(水工学) Vol.76, No.2, I_877-I_882,
2020.
2) Yamanoi et al., Journal of Flood Risk Management, 15(2), e12776,2022- 748 -