D18
平成 30 年 7 月豪雨災害データを用いた生産土砂量と土砂堆積域予測手法の提案
Development of a Method for Predicting the Volume of Sediment Yield and its Deposition Area byUsing Data of July 2018 Sediment Disaster in Hiroshima Prefecture〇野口新之助・山野井一輝・川池健司・中川一〇Shinnosuke NOGUCHI, Kazuki YAMANOI, Kenji KAWAIKE, Hajime NAKAGAWA

In this study, a regression model that predicts each probability of categories on sediment yield scale expressed infour stages was constructed using data of July 2018 sediment disaster in the southern part of Hiroshima prefecture.
In addition, a simple sediment transport model was constructed, and a multi-case simulation using both models wasapplied to Saka-cho, Aki-gun, Hiroshima Prefecture, to predict the sedimentation area and evaluated the risk there
quantitatively.
1.

はじめにデータの分析手法として使用される．本研究では，豪雨により生産される土砂量の予測に関しては，重回帰分析を用いた研究 1)が行われている．しか生産土砂量𝑉 (m3)を次の 4 カテゴリーに区分し，XRAIN メッシュ空間で起こりうる土砂生産規模し，実際は限定的な地域のデータを用いたものが多く，十分な精度と一般性をもって生産土砂量やその空間分布を予測可能な手法は未だ確立されてに対する 4 段階のカテゴリーを目的変数𝑌とした．
𝑌 = 1：大規模生産 n=102
6,036 < 𝑉
𝑌 = 2：中規模生産 n=204 3,241 < 𝑉 ≤ 6,036

いない．このため土石流や土砂・洪水氾濫の予測

𝑌 = 3：小規模生産シミュレーションは困難な状態にある．
そこで，本研究では広島県南部地域における平𝑌 = 4：生産なし n=2,135
𝑉=0
また，各カテゴリーへの所属現象の説明変数ベク

成 30 年 7 月豪雨の土砂災害データを対象としたトルを𝑥( 𝑥1 : 平均勾配, 𝑥2 : 最大 60 分間積算雨量，
𝑥3 : 最大土壌雨量指数)とした．ベクトル𝑥の条件下で，𝑌 = 𝑗となる確率𝑃𝑟(𝑌 = 𝑗 |𝑥)を最尤法によ順序ロジスティクス回帰分析を行い，生産土砂量を確率的に予測可能な回帰モデルを構築した．さらに簡易土砂移動モデルを構築し，両モデルを併用したマルチケースシミュレーションを広島県坂町に適用することで土砂堆積域の確率的予測手法と土砂災害の危険度評価手法を提案した．
2.とした．データセットには XRAIN メッシュスケール(約 250m)の平均勾配，最大 60 分間積算雨量，最大土壌雨量指数，生産土砂量を用いた．平均勾配は国土地理院の DEM(10m メッシュ)から，2 つの降雨指標は XRAIN 観測データ(1 分単位)から，生産土砂量は広島県提供の災害前後の標高差分と国土地理院の崩壊ライン分布から作成した．
（２） 順序ロジスティクス回帰分析
順序ロジスティック回帰モデルは順序付き離散

0 < 𝑉 ≤ 3,241

り推定した．一例として，4 カテゴリーのうち小規模崩壊(𝑌 = 3)の発生確率式を以下に示す．
𝑃𝑟(𝑌 = 3 | 𝑥1 , 𝑥2 , 𝑥3 )(1)

1=
1 + exp[−(−9.6842 + 0.0810𝑥1 + 0.0389𝑥2 + 0.0223𝑥3 )]土砂生産確率モデルの概要（１） データセット
土砂生産量予測の対象領域は，平成 30 年 7 月号で被災した広島県内の花崗岩の領域（約 210km2n=713−

3.

1
1 + exp[−(−11.3731 + 0.0810𝑥1 + 0.0389𝑥2 + 0.0223𝑥3 )]簡易土砂移動モデルの概要

多数ケースのシミュレーションを行うため，本研究では土石流の堆積勾配式 2)の𝜃𝑒 (°)を一定と仮定した簡易な 2 次元土砂移動モデルを構築した．
𝑥 ，𝑦軸方向におけるメッシュ番号を𝑖，𝑗，位置
𝑖，𝑗にあるメッシュにおける元の地盤高をℎ𝑜 𝑖,𝑗 ，土砂の堆積厚をℎ𝑖,𝑗 とすると，地盤高𝐻𝑖,𝑗 は，𝐻𝑖,𝑗 = ℎ𝑜 𝑖,𝑗 + ℎ𝑖,𝑗(2)と表される．計算ステップ𝑛において，対象メッシュがℎ𝑖,𝑗 > 0のとき，同メッシュと隣接する 8 メッ

シュ間で勾配を計算し，最急勾配が形成されるメッシュに向かって，ℎ𝑖,𝑗 の一定微小量に相当するュにおいて 100 ケース中の土砂の通過回数を確率として算出したものである．同図は総頭川上流域∆ℎ分の土砂が輸送される．ℎ𝑖,𝑗 = 0のとき，または最急勾配がtan 𝜃𝑒 以下のときは，そのメッシュから～中流域の結果を示している．土砂通過確率が90%を超える結果となったほとんどの地域では，隣接するメッシュへの土砂の輸送は行われない．

実際にその地域や周辺において土砂の流出を空中計算ステップ𝑛における各メッシュ間での土砂の交換が全て終了すると，計算ステップ𝑛 + 1へと移写真から確認することができた．このことから，
本研究で構築した 2 つのモデルを用いることによ行する．計算領域の全メッシュで土砂の移動が行われなくなった時点で，計算を終了する．

り，大きな矛盾なく妥当性をもって土砂災害の危険度を詳細に評価できたと言える．

4.

マルチケースシミュレーションの適用
広島県総頭川流域を対象に，上述の両モデルを以下のように適用した．
まず，2.で構築した土砂生産確率モデルに対象領域の地形データと降雨指標データを入力し，対象領域内の各カテゴリーの発生確率を XRAIN メッシュスケールで得た．次に，それぞれのメッシュに疑似乱数を発生させ，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生産土砂量として与えた．各カテゴリーの代表量は大規模：11,000 m3, 中規模：4,400 m3, 小規模：1,400 m3,とした．得られた生産土砂量は各メッシ
ュ領域内の 12,500 m2 の範囲に集約させ，これを 3.
で構築した簡易土砂移動モデルの入力とし，堆積厚分布を 10m 解像度で推定した．ここまでの処理

図 1 堆積厚の平均値(左)と標準偏差(右)を 1 ケースとし，確率的不確実性を評価するために，異なる疑似乱数を用いて 100 ケース実施した．
最後に，100 個の結果を用いて堆積厚の統計量や確率値等を算出した．
5.

結果及び考察災害前後の標高差分データに基づいて算出された対象領域における総生産土砂量は，20 万 m3 であった．これに対し，当シミュレーションにおける 100 ケースの総生産土砂量の平均は 15.6 万 m3となり，標高差分データにから得られる実測値 20万に対してやや小さい値となった．また平衡勾配

図 2 土砂通過確率(左)と災害後空中写真(右)を実測に基づき 5.5°としたときの堆積厚の平均値及び標準偏差を図 1 に，土砂通過確率及び災害後空中写真 3)を図 2 に示す．図 1 の通り，総頭川上流域で生産された土砂は中流域を先端として堆積する傾向を示す結果となった．これは土石流として土砂がその付近まで到達する可能性があることを示唆しており，災害報告 4)でその付近まで巨礫の到達が確認されていることからも大きな矛盾はないと言える．図 2 の土砂通過確率は，各メッシ

参考文献
1) 例 え ば ， 荒 木 義 則 ら , 土 木 学 会 論 文 集 ,No.522/Ⅵ-28, pp.133-142, 1995
2) 江頭ら 水理講演会論文集, 第 32 巻, pp.485490,1988
3) 国土地理院, 平成 30 年 7 月豪雨に関する情報(
https://www.gsi.go.jp/BOUSAI/H30.taihuu7gou.html)
4) 奥野ら: 平成 30 年 7 月豪雨災害調査報告, 清
水建設研究報告, 第 69 号, 2018