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2020/3/9

茅ヶ崎市沿岸部を対象とした津波避難行動シミュレーションシステムの開発
桑名祐弥１

瀬戸直也１

増田光咲１

海津ゆりえ１

川合康央１

概要：本研究では, ゲームエンジンと国土地理院のオープンデータを用いて, 津波避難行動シミュレーションシステムを構築し, 神奈川県の茅ヶ崎市を対象地区としたシミュレーションを行った．避難行動を行うエージェントを自動生成し，避難先を自律的に検索し指定された速度で避難行動することによって，避難場所の再設置など現在の課題を明らかにする．このエージェントは，歩行速度や被災条 件の異なる 3種類と，避難行動の異なる 2 種類のものを用意し，その数や比率を自由に可変できるものとした．

1. はじめにアルタイムにレンダリングを行うことは難しい．
本システムは，ゲームエンジンと国土地理院が公開して津波などの災害時に避難個所を示すものとして，ハザーいるオープンデータの標高データ，建物データ，道路データ

ドマップが挙げられる．地方自治体がこのハザードマップを組み合わせ，これにごく僅かな傾斜を持った広大な面モの作成などの津波被害に対する防災計画の検討を行う際，デルを差し込むことによって，津波を再現するものである．

避難場所の選定や避難経路の検討などにおいて，住民との傾斜平面を地形モデルに挿入することで，簡易的に津波を協働による合意形成が必要となる．本研究は，津波に対する表現し，これに種々の条件を変更したシミュレーションを防災計画策定時に，地方自治体と地域住民が協働して計画リアルタイムで行うことが可能となる．

を策定する際に用いられることを想定した，津波避難行動

この津波を再現したモデルに，ゲームエンジンを用いてシミュレーションシステムの開発を行うものである．本シ

自律的に避難するエージェントを数万人規模で用意し，津ステムは，地理情報データとしてオープンデータを，開発環

波避難経路についての検討を行う．エージェントは，津波発境としてゲームエンジンを用いることとし，また，特にエー生後にエージェント自身の座標から最も近い高台または津ジェントによる避難行動に着目することにより，現状の防波避難ビルを検索し，そこに向かって定められた速度で移災計画における課題を発見するためのシミュレーションシ動するものである．マルチエージェントによる津波避難にステムを作成することとした．地方自治体によるハザード

関する研究は，避難行動の開始，避難経路の選択，災害によマップ作成の基準となる国や県の津波予測シミュレーショ

る道路状況などのシミュレーションモデルに関する研究がンは，大規模なシミュレーションによって正確に検討され行われている[5.6]．これらは，地理情報システム（GIS）をたものである．しかし，都道府県ごとなどのマクロな視点で用いた大規模で正確なものであるが，専用のシステムを必検討されているため，自治体が避難計画を策定する際に利要とし，地方自治体が独自に運用することは難しい．また出用するものとしては，避難場所の設定や避難経路の選定の力されるシミュレーション結果についても，事前に計算が細部の検討が不十分なものとなっている．だが，地方自治体必要なものであり，種々の条件変更をリアルタイムで検証レベルでのハザードマップ作製や防災計画策定が求められすることは困難である．ているにも関わらず，これらの津波予測シミュレーション

本研究は，津波ハザードマップなどの防災計画策定主体を自治体レベルで独自に開発し運用することは費用などのである地方自治体が自律的に運用可能な，津波と避難行動面から非常に困難である．これまでの津波シミュレーショ

をリアルタイムで視覚化した津波避難行動シミュレーショ

ンでは，津波の予測に対して格子法[1,2]や粒子法[3,4]などのンシステムを開発し，シミュレーションによる防災計画の流体シミュレーションによる津波の予測が多く行われてき評価を行うものである．国や公的機関のオープンデータをた．これらの手法は，地形や建物などを考慮した津波による活用し，ゲームエンジンやフリー・オープンソースソフトウ

影響を詳細に検討することが可能であるが，一方で大規模ェアを活用することによって，簡易な地域ごとの津波避難な処理，計算を必要とするため，高速な演算が可能な計算機行動シミュレーションシステムが低コストで導入可能となが必要であり，またその範囲も小さいものとなるため，都市る．また，本システムを用いることによって，これまで 詳レベルでの防災計画検討のために条件を何度も変更してリ細な検討が十分行うことが困難であった街路レベルでの

1 文教大学
Bunkyo University© 2020 Information Processing Society of Japan583

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災害箇所の予測や避難場所選定の検証が可能となると考えータとして書き出した．加工された 3 次元地理情報データ

られる．

は，3DCG ソフトウェアである blender[14]上に読み込んだ．
道路縁データは，路面にポリゴンを生成し，市街地の道路面2. システムの開発を詳細に作成した．道路面を表すポリゴンは，オープンデー
タの地形モデルの高さ情報と値が異なる箇所があったため，本研究では，対象地区として神奈川県茅ケ崎市沿岸部をblender の cloth モディファイアを用いて，道路面を地形モデ選定した（図 1）．茅ヶ崎市では， 2012 年に神奈川県によっルに沿って落とし込んだ．建築物の外周線は，対象地域の都て示された震源の異なる 12 地震の津波浸水予測図のうち，市計画地図の用途地域を参照し，容積率から想定される建茅ヶ崎市に最も大きな被害をもたらすと考えられる，慶長物 高 を ， 街 区 全 体 の 建 物 高さ と し て 入 力 し た ． こ れ ら型地震，元禄型関東地震と神縄・国府津－松田断層帯地震のblender 上で生成された 3 次元モデルデータは，FBX 形式

連動地震，南関東地震の 3 つの地震における浸水予測図をのデータとして書き出し，これをゲームエンジン UNITY[15]基に，津波ハザードマップの改訂が行われた．地方自治体にに読み込み，避難行動のためのアルゴリズムを施すこととよる津波ハザードマップは，国や県からのデータを基に作した（図 2）．

成されているため，東日本大震災など，大規模災害に基づく災害リスクの大規模な見直しが行われた際，その都度ハザードマップを更新している．本ハザードマップでは，相模湾沿岸及び相模川流域から最大 500m の範囲での浸水が予測されている[7]．

図2

本システムの開発フロー図

内閣府等によって作成された津波・高潮ハザードマップ
マニュアル[16]によれば，浸水予測手法の考え方として，作成目的・評価対象に応じた精度が求められるとされている．
浸水予測手法として，時系列を考慮した数値計算シミュレーションによる設定は，浸水の時間的経過に関するデータや地点ごとの浸水深データなど，ハザードマップ作成に必図1

茅ヶ崎市を対象とした提案システムの動作画面

要なデータを精度よく得られるとされているが，技術力と費用を要するため高コストのものとなる．一方で，簡便な手本システムでは，地理情報として国土地理院の基盤地図法として地盤高による設定手法も挙げられており，これは情報を使用した[8]．これは，Web 上から任意の地域のメッ低コストで実施できるが，正確な流速や浸水開始時刻，地形シュにおける，様々な種類の基盤地図情報を，XML データによる津波遡上の時系列的な影響が予測されないものとな形式で取得することが可能である．ダウンロードした XMLっている．本システムでは，津波・高潮ハザードマップによ

データは，基本項目と数値標高モデルの専用表示ソフトウる浸水予測手法のうち，地盤高による設定手法をベースとェアである基盤地図情報ビューア[9]によって読み取られ，し，これに津波モデルを一定速度で移動させることによっこれを Shape 形式のデータに変換して書き出すこととする．て，浸水開始時刻等の時系列を部分的に考慮したモデルを次に，これらのデータをフリーオープンソースの地理情報採用する．ここでは，津波を表すモデルとして，0.1 度回転システムである QGIS[10]へ，変換した Shape ファイルをさせた傾斜平面を用意し，これを地形モデルに挿入するこベクターレイヤとして読み込んで表示させた．QGIS 上では，とによって，標高に応じた時系列浸水を再現した．地形や建マップキャンバスにタイルマップを追加するためのプラグ物による流速の変化や施設等の破壊条件は設けていないたインである TileLayerPlugin[11]と，3D 視覚化プラグインであめ精度は劣るが，簡易な計算で表すことができるため，軽量る gis2threejs[12] を使用し，高度情報を持った 3 次元の地理な津波モデルとして採用した．

情報データを作成した．また，テクスチャデータとして，国本システムでは，津波から自律的に避難するエージェン

土地理院の地図・空中写真閲覧サービス[13]を利用し，前掲トを作成した．避難行動アルゴリズムを改良することによの TileLayerPlugin を用いて，航空写真を地形モデルに投影り動作の軽量化をはかることで，同時に 2 万体のエージェした．QGIS 上で加工された 3 次元データは，地形，道路ントが，自律的に動作するものとして開発を行った．避難す縁，建築物の外周線の 3 つのレイヤとして，STL 形式のデるエージェントは，2 種類の避難行動パターンと，3 種類の© 2020 Information Processing Society of Japan584

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年齢属性を持つものとした．本システムでは，避難行動パターンとして，在住者と来街者の 2 種類を想定している．在住者は，基本的に避難場所を予め知っているエージェントとして設定されている．在住者エージェントは，津波発生後に，
図4

自らの座標から最も近い位置にある高台または津波避難ビ

避難エージェントの構成ルに向かって，定められた速度で移動することとした．津波
避難ビルには収容定員が設定されているため，避難したエ本システムでは，シミュレーション開始後，設定画面で登ージェントが到着した時に，津波避難ビルが収容定員を超録した数と特質を持ったエージェントが，範囲内にある道えていた場合，そのエージェントは津波避難ビルには入れ路面上にランダムに配置される．在住者エージェントは，自ない．そのため，収容定員を超えていたことを確認したエーらの座標から最も近い位置にある高台または赤色で表されジェントは，現在の座標から最も近い避難先を検索し，再度た津波避難ビルを目指して移動し，来街者エージェントは避難行動を始める．一方で来街者は避難先を知らないエー

最も近いエージェントに従って移動する．設定された津波ジェントとして設定されており，津波発生後，自らの座標に高さ以上の高台または津波避難ビルに収容されたエージェ最も近いエージェントに従って難行動するものとした（図ントは，避難完了者としてオレンジ色のバーで表され，どの3）．

津波避難ビルに避難者が集中しているのかを表す．一方で，津波を表す傾斜平面が，エージェントに設定された被災津波高さ以上の値となった際には，被災したエージェントとして判定される．この被災したエージェントは，その場でピンク色のバーとなり固定される．ピンク色のバーが集中している地域が，被災者が多く発生する位置であると考えられる（図 5）．

図5シミュレーション実行時の画面

シミュレーション終了後，結果画面が表示される．ここでは，在住者，来街者と年齢属性別の被災者の数が表示される
図3

避難エージェントの行動アルゴリズムとともに，その結果を CSV ファイルとして出力を行う．エージェントは毎回ランダムに道路上に生成，配置されるた

また，年齢属性として，成人エージェント，児童エージェ

め，シミュレーションの初期条件によって結果に差異が生ント，高齢者エージェントの 3 種類を用意した．成人エー

じる．そのため，条件を設定した後，繰り返し試行してデー

ジェントは，移動速度 1.5m/s，被災津波深さ 0.6ｍ，児童エタを収集し，分析することが可能なものとした．本システム

ージェントは，移動速度 1.2m/s，被災津波深さ 0.3m，高齢によってシミュレーションを複数回実施し，そこから出力者エージェントは移動速度 1.0m/s，被災津波深さ 0.6ｍとされた結果を分析することによって評価を行う．

した．このエージェントは，システム上では立方体であらわされるものとし，在住者は青色，来街者は緑色，年齢属性は明度で，その性質に応じて 6 種の色分けを行い，シミュレーション時の避難行動をわかりやすく可視化することとしている（図 4）．

3. システムによるシミュレーション
本システムを用いて，神奈川県の茅ヶ崎市の沿岸部を対象地区とした避難行動シミュレーションを行った．
20,000 体の避難エージェントを，対象地区の道路上にランダムに配© 2020 Information Processing Society of Japan585

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置して，避難行動を行わせる．本システムではエージェントの年齢属性を 3 種類用意し，5~14 歳を児童，15~64 歳を成人，65 歳以上を高齢者とした．また，5 歳未満のエージェン
トについては成人とともに避難するものとした．
今回の実験では対象地区である，茅ヶ崎市の国政調査を基にした住民基本台帳による 2019 年 12 月の年齢別人口[17]を参考にし，児童 13%，成人 61%，高齢者 26%とした．また，在住者と来街者の比率を資料[18]の茅ヶ崎市平成 29 年の入込観光客調査結果から 1 日当たりにおける平均観光者数を計算し，それぞれの比率を在住者 99%，来街者 1%と設定した．本シミュレーションでは，エージェント数を 2 万体とした．また，津波の高さとしては 5m，10m，15m を用意し，それぞれの設定で 10 回のシミュレーションを行った．
3 種類の津波高さ時における茅ヶ崎市の最大津波浸水域を示す（図 6-8）．

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4. 結果と考察本システムを用いて，茅ヶ崎市における津波避難行動のシミュレーションを，エージェント数 2 万体を用いて行った（表 1，図 9）．津波高さ 5m の時，対象範囲内の被災率は全体で 0.07%となった．
平均被災率は，在住者が児童 0.08%，成人 0.06%，高齢者 0.08%，来街者が児童 0.12%，成人 0.08%，高齢者 0.12%となった．被害は少ないが，逃げ遅れた避難者が被災することが分かった．また，成人エージェントに比べて被災浸水深さの低い児童エージェントと移動速度の遅い高齢者エージェントの被災が高いものとなった．さらに，避難先を知らない来街者の被災率もそれぞれ高いものとなっている．次に，津波高さ 10m の時，平均被災率は 10.60%となった．エージェントの属性別に見ると，在住者は，児童11.40%，成人 10.28%，高齢者 10.93%，来街者は，児童 10.38%，成人 11.11%，高齢者 12.02%となった．エージェント間の被災の差については，5m の時の同様であるが，被災者数の数は飛躍的に増加している．茅ヶ崎市ハザードマップで想定されている津波高さで最大のものは，元禄型関東地震と神縄・国府津－松田断層帯地震の連動地震で，約 8m である[19]．本シミュレーションによる 10m の津波は，市の最大想定津波より高いものであるが，対象地区全体で 1 割以上の被害が発生することが分かった．特に河川を遡上する津波によって，市街地の奥深くまで津波が浸水したことによって被災したケースが多く見られた．平坦な地形が市街地内

図6

津波高 5m 時の最大浸水域部まで続くこのような土地では，内陸部にも適切な避難場所の計画が必要である．最後に，津波高さ 15m の時であるが，全体の被災率は平均で 32.78%となり，特に被災判定津
波高さの低い児童エージェントは在住者児童が 42.64%，来街者児童が 42.69%と 4 割以上の被災率となった．このクラスの津波は防災計画の上で発生することを想定していないが，発生した際は甚大な被害となる．
表1
津波高さ

図7

図8

津波高 10m 時の最大浸水域

茅ヶ崎市における津波被災率
510

15在住者児童0.08%

11.40%

42.64%

在住者成人

0.06%

10.28%

29.80%

在住者高齢

0.08%

10.93%

34.92%

来街者児童

0.12%

10.38%

42.69%

来街者成人

0.08%

11.11%

27.91%

来街者高齢

0.12%

12.02%

34.42%

総計

0.07%

10.60%

32.78%

津波高 15m 時の最大浸水域© 2020 Information Processing Society of Japan586

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今後，本システムで再現された津波の動きは限定的なものであるため，格子法などの手法を取り入れ，津波の時系列的変化について再現を行う．また，避難エージェントのアルゴリズムについても，避難距離や避難者密度，道路勾配など，各種条件に応じた避難速度の検討，エージェント間での情報交換などの改良を行っていくこととする．また，津波とともに，台風などによる浸水と避難についても，浸水時間軸や避難アルゴリズムを改良することによって，実装可能であると考えられる．
謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP19K12665 の助成を受けたものです．

参考文献
[1]

図9

茅ヶ崎市における津波被災率

5. 結果と考察
本研究では，オープンデータとゲームエンジンを活用した津波避難行動シミュレーションを開発し，神奈川県茅ヶ崎市を対象としたシミュレーションを行ったものである．
開発環境として，フリー・オープンソースソフトウェアやゲームエンジンなどの低コストで実現できる環境を用い，またデータセットとして，国土地理院の地理情報データや，地方自治体の人口データ，観光客数データなどのオープンデータを活用することで，地方自治体レベルでの運用が可能なシステムの開発を行うことができた．また，茅ヶ崎市におけるシミュレーションの結果，津波高さ 5m の際には，0.07%の被災率であったものが，津波高さ 10m となると 10.60%もの大きな被災が発生する可能性があることが分かった．本地区の想定する最大津波高さは 8m であるが，津波は波高の高さに対して等比級数的に被災率が高くなることがあるた
め，注意が必要である．特に，本地区では河川を遡上する津波による内陸部での被災も多く見られたため，市街地における河川沿いの地域においての防災計画を行う必要があると思われる．

© 2020 Information Processing Society of Japan福井貴也, 越村俊一, 松山昌史. 格子ボルツマン法による津波氾濫流の 2D-3D ハイブリッド・シミュレーション.
土木学会論文集 B2 (海岸工学), 2010, vol.66, no. 1, pp.61-65.
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ムを用いた津波からの避難シミュレーション その 2. 日本建築学会計画系論文集, 2007, vol.72, no.612, pp.87-91.
[7] “茅ヶ崎市津波ハザードマップ”.
https://www.city.chigasaki.kanagawa.jp/_res/projects/default_project/_page_/001/001/268/tsunamihazardmap.pdf , (参照 201912-22).
[8] “基盤地図情報ダウンロードサービス - 国土地理院”.
https://fgd.gsi.go.jp/download/menu.php（参照 2019-12-22）.
[9] “基盤地図情報ビューア”.
https://fgd.gsi.go.jp/otherdata/tool/FGDV.zip（参照 2019-1222）.
[10] “QGIS プロジェクトへようこそ!”.
https://www.qgis.org/ja/site/（参照 2019-12-22）.
[11] “TileLayerPlugin”.
https://github.com/minorua/TileLayerPlugin（参照 2019-1222）.
[12] “Qgis2threejs”. https://github.com/minorua/Qgis2threejs（参照 2019-12-22）.
[13] “地図・空中写真閲覧サービス”.
https://mapps.gsi.go.jp/maplibSearch.do#1（参照 2019-1222）.
[14] “Blender”. https://blender.jp（参照 2019-12-22）.
[15] “Unity”. https://unity.com/（参照 2019-12-22）.
[16] “津波・高潮ハザードマップマニュアルの概要“.
https://www.mlit.go.jp/common/000054428.pdf（参照 201912-22）.
[17] “茅ヶ崎市の人口と世帯”．

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https://www.city.chigasaki.kanagawa.jp/_res/projects/default_project/_page_/001/032/997/r01-12kakutei.xls（参照 2019-1222）.
[18] “平成 29 年入込観光客調査結果”
https://www.city.chigasaki.kanagawa.jp/_res/projects/default_project/_page_/001/029/098/kanko_chosah29.pdf（参照 2019-1222）.
[19] “茅ヶ崎市津波ハンドブック”.
https://www.city.chigasaki.kanagawa.jp/_res/projects/default_project/_page_/001/001/268/tsunamihandbook.pdf（参照 201912-22）.

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