気候変動適応戦略イニシアチブ
気候変動適応研究推進プログラム（都市領域）

気候変動適応に向けた水害ハザード・リスク評価
大楽浩司1・平野淳平1 ・常松展充2
山形与志樹3・村上大輔3 ・瀬谷創4、中道久美子5

1防災科学技術研究所、2東京都環境研究所
3国立環境研究所、4広島大学、5東京工業大学

第12回環境研究シンポジウム

背景人間活動に起因する気候変動の影響は数世紀にわたって続く。緩和策が効果を示すまで少なくとも数十年。適応策と併せた検討が急務。

トップダウンアプローチ
気候モデルによる正確な予測に基づく影響評価。現在の主流。
全球気候モデル、地域気候モデルまたは統計的手法によるダウンスケー
リングによって将来の全球・地域における気候変動の潜在的影響を評価。

ボトムアップアプローチ
資源（水・食料・エネルギー・健康・生態系）の潜在的な脆弱性を評価。気
候変動は多くの要因の一つ。
リスク評価や防災に重点。脆弱性を軽減させる適応・緩和策の評価に注目（Pielke Sr. et al., 2009）。
「正確な予測」ではなく「あり得るシナリオ」に対して頑健な適応戦略。

→ 現在主流のトップダウンアプローチを補完する新たな研究提案高解像度気候変動シナリオを用いた大都市圏の風水害脆弱性評価に基づく適応に関する研究
東京都市圏の大楽 浩司 （防災科学技術研究所）
風水害
概要

低炭素化社会と気候変動へ適応した社会の実現のために、大都市圏特に東京都市圏を対象として、自治体の適応戦略の策定・検討に資する科学的知見を提供するためのシミュレーション技術の研究開発を行います。
対象地域
東京都市圏（東京都・神奈川県・埼玉県・千葉県・茨城県南部）

共同研究参画機関： 国立環境研究所
協力連携機関： 気象研究所、コロラド大学、海洋研究開発機構、損害保険料率算出機構、茨城大学、筑波大学、
国際応用システム分析研究所、東京都市圏の自治体
気候変動に伴う異常気象が海面上昇等と重複して発生すると、これまでの危険度評価に基づく地域計画では対処できない可能性があるため、気候変動影響の特性および社会システムの脆弱性変化を考慮して、気候変動への適応策を検討する必要があります。本研究では、東京都市圏を対象として、自治体の適応戦略の策定・検討に資する科学的知見の提供に必要な、土地利用変化シナリオを用いた地域気候シミュレーション技術、および風水害脆弱性評価に基づく適応シミュレーション技術の開発を行います。
実施体制

気候シナリオに関するプロジェクト等

連携
リスク情報創生プログラム（SOUSEI）
環境省プロジェクト（S-8）
DIAS（国家基幹技術）
災害リスク情報プラットフォーム
JST低炭素社会戦略センター

研究テーマ1：土地利用変化シナリオを用いた地域気候シミュレーション技術の開発■ 研究テーマ3：風水害脆弱性評価に基づく適応シミュレーション技術の開発•水平格子間隔5㎞の地域気候変動ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ技術の開発•高解像度土地利用変化ｼﾅﾘｵの作成手法と不確実性の検討
地域気候モデルによるダウンスケーリング•東京都市圏における風水害脆弱性評価•脆弱性評価を考慮した応用都市経済ﾓﾃﾞﾙによる適応ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ

社会・経済シナリオ

協力

・地域気候シナリオを用いた風水害脆弱性評価
・評価に必要なデータの整備・評価モデルの改良

全球気候モデル

詳細な土地利用情報を組み込んだダウンスケーリング手法の開発

土地利用・土地被覆変化

都市の3次元構造・人工排熱モデルの構築に必要な土地利用情報の整備・分析

応用都市経済モデルによる適応シミュレーション
効用を最大化する立地選択を行う土地利用ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ

自治体担
当者との検討会

土地利用としての適応シナリオの検討・構築に必要な適応シミュレーション技術の開発

自治体レベルにおける風水害などの防災・環境対策にかかわる適応戦略の検討に資する科学的知見を提供し、気候変動に適応した持続可能な大都市圏のあり方の検討に貢献ダウンスケーリングとは何か？
ダウンスケーリングとは、より格子間隔の粗いモデルや客観解析データ（さまざまな時間・場所で観測されたデータから規則的な格子点での大気の最適な推定値を計算したもの）から局所／地域スケールの情報を導く手法のこと (Glossary in the IPCC AR4 WG1 Annex1, 2007).

大楽, 地球温暖化の事典 4.5章, 2014

ダウンスケーリングとは何か？
主に力学的ダウンスケーリングと経験的／統計的ダウンスケーリングの2つの手法に分類。
力学的ダウンスケーリング
地域気候モデル、格子間隔可変の全球大気モデル、または高解像度の全球大気モデルを用いる。

経験的／統計的ダウンスケーリング
大きなスケールの大気変数と局所／地域スケールの変数間の統計的関係を導く。
→ 全球気候モデルをダウンスケーリングするツールとしては、地域気候モデルと統計的モデルが用いられることが多い。

マルチモデルアンサンブル実験
気候シナリオ情報創出のためのアンサンブル実験• 出来る限り主要な要因による不確実性の「幅」を捉えるためのアンサンブル実験の最適化• 複数の地域気候モデルによるアンサンブルダウンスケーリング実験

NS

NS

NP

ES

NP

ES

WS

EP

20C3M: 1981-2000 A1b: 2081-2100a) Mean Bias JJAOKb) 95th Bias JJA

NP

ES

ES

EP

EP

WS

WS

WP

WP

OK

OK
T-WRF

NP

NRAMS

NS

NHRCM

NS

平均降水量のバイアス
・T-WRFでは北日本と東日本で過大評価。
・NHRCMは、北日本を除いて過大評価傾向。
・N-RAMSのバイアスは、東日本、西日本で10%以下。
 95パーセンタイルのバイアス
T-WRF

WP

EP

NRAMS

WP

 MIROC3.2-hires(A1b)を境界条件にした３つの地域気候モデ
ルとAMeDASによる夏季降水量バイアス評価

NHRCM

WS

地域気候モデルのバイアス

・全RCMsで過小評価（NHRCMは相対的に良い）。
Tsunematsu, Dairaku, Hirano, JGR, 2013

日本列島における夏季降水量の将来変化
a) NHRCM JJAb) NRAMS JJAc) T-WRF JJA

NHRCM

N-RAMS

T-WRF※陰影：両者の差が信頼度95%で統計的に有意

MIROC3.2

 夏季（JJA)日降水量の将来変化:
・ 降水の増加は、現在気候において降水量が多い山岳地域の西側と南側で顕著。
・ 降水変化と地形の関係は、水平格子間隔の粗い全球気候モデルでは、不明瞭。
ダウンスケーリングによる付加価値
Tsunematsu, Dairaku, Hirano, JGR, 2013

標高帯別の夏季降水量の将来変化

a)

b)

NHRCM

c)

N-RAMS

T-WRF-300 m
300-600 m
600-900 m
900-1200 m
1200-1500 md) 地形性降水の変化: >3mm/day（約90mm/month)e)f)

2081-2100年JJA
1981-2000年JJA
標高帯別に分類 (300m毎)
平均日降水量の差が 5mm/day
 山地の西側及び南側の比較的標高が低いところ(<600m) で3mm/day以以上。標高帯別。

上増加-> 人間社会への影響 （都市等）

山地の西側および南側で、豪雨頻度（>100mm/day）も増加（図略）
 北太平洋高気圧の強化と水蒸気量の増加-> 水蒸気フラックスの増加と地形性降雨の強化

Tsunematsu, Dairaku,
Hirano, JGR, 2013

確率的水害リスク評価
気候変動、人口変化、土地利用変化、資産価値・分布の変化が水害リスクにおよぼす相対的影響を確率的に評価する新手法を開発→ 災害リスクに基づく水害対策・土地利用計画の基盤的情報

＜水害脆弱性評価モデル＞

内水氾濫の水害リスクカーブの構築

AICを基準として罹災率，損傷率に分布関数を当てはめ*有意水準1%で検定

大楽・平野（水工, 2013）
Hirano and Dairaku, Impacts World 2013

東京都市圏の水害リスクの時間変化（10年毎）※評価単価は1981年以降の水害統計に掲載※過去の資産価値は評価単価をデフレータ（治水経済マニュアル）によって平成1７年相当の額に補正。

✓水害被害の年超過確率は上昇傾向✓罹災率（F）は低下傾向✓平均損傷率（D）は増加傾向→ 被害額の顕著な増加：資産の増加と集中化
平野・大楽（投稿準備中）

降水頻度分布にもとづく被害額推定と水害リスクカーブ
東京23区

東京都

平野・大楽（水工, 2014）

降水量頻度分布とF-D法にもとづいて作成した水害リスクカーブ

S8共通シナリオ第1版補遺気候シナリオ（T-WRFをバイアス補正）を用いて作成・罹災率（F）を日降水量（P）で置換することによって、 F-D法とほぼ同様の不確実性の範囲で、水害リスクの変化を確率的に評価分析することが可能に・推定誤差の範囲内であるが、将来気候シナリオでは水害リスクが高まる傾向→ 気候変動シナリオ・社会経済シナリオを考慮したリスク評価実施中

適応シナリオ分析・検討の考え方

山形・中道・瀬谷(2012) 東京都市圏の気候変動緩和・適応策の相互作用に関する土地利用シナリオ分析評価，土木計画学研究・講演集 ．

緩和策なし

緩和策あり

•用途混合、職住近接等の意図をもたない都市コンパ
クト化 （放置）•臨海地域を含めた都心地区全体の開発継続•技術革新･普及（PV,電気自動車,蓄電池等）

適応策なし©LIXIL©MLIT•高台等の浸水リスクの低い地区への集約•臨海地域等を除く浸水リス
クの低い都心部への集約（低炭素化の意図はもたない） •技術革新・普及

適応策あり（PV,電気自動車,蓄電池等）©LIXIL

都市サービス（QOL）やインフラ整備のコストなど総合的に評価する必要あり→ これらをベースに、それぞれのトレードオフ、シナジーを考えてシナリオを検討 14気候変動への緩和と適応を考慮した
土地利用シナリオの構築と評価

中道ら（土木学会論文集, 2013）

応用都市経済モデルによる土地利用規制分析
浸水深5.5m以上規制

5.0m以上規制

緩和と適応を考慮した多面的評価
適応策なし

適応策あり

緩和策 BAU(分散都市) 水害リスクの低い地区へ誘導なし
コンパクトシティ 水害リスクの高い緩和策（都心・駅周辺へ 地区から撤退し、あり集約）
都心・駅周辺へ集約＋PV・EV
導入
 技術による緩和策
 分散型電源→適応策

CO2評価結果
2050年BAU比

BAU比で見た人口変化（2050年）（兆円）
b 期待被害減少便益
c 不便益（効用・利潤変化）
b/c0.5m規制 2m規制
5m規制
5.5m規制
17.07
15.18
11.35
2.28-2.76
-1.62
-0.8
-0.04
6.184783 9.37037 14.1875
57

・浸水想定区域図5m以下も規制対象とすると東京東部など洪水氾濫危険地域の人口が少なくなり被害軽減が期待。ただし、規制対象地域が広がり、効用低下が著しくなり費用対効果が大きく低下
・移転，嵩上げ（建築規制），保険による適応の便益額を比較（次のステップ）

都市コンパクト化(緩和) ＋適応＋PV・EV導入
結果の例
PV・EV導入ありの場合，緩和の場合はBAUよりもCO2排出量が削減されるが，適応を加えた場合は緩和単独よりもCO2排出量が多くなってしまう可能性
・ 水害リスクの高い地域で土地供給可能面積を縮退させているため、結果として土地面積が減り，戸建て住宅が減り（集合住宅が増え），それに伴ってPV発電可能量が減り，CO2排出量が増えたため．
⇒緩和と適応の両立を考えていく 意義は大きい．

レジリエントな都市デザインを支援する
気候変動適応シミュレーション技術の開発・高度化
適応計画の策定（平成27年夏）
地域ステー
クホルダ/
研究機関

「国土のグランドデザイン2050」で示された多極ネットワーク型コンパクトシティ
・改正都市再生特別措置法

共同設計

Data

・高解像度地域気候アンサン
ブルシナリオによる確率的ハザード評価（豪雨、熱波等）
・確率的リスク評価（社会基盤施設整備の設計基準となる低頻度大規模災害も考慮）
・都市モデルの動学化による資産ストック/世帯タイプ別世
帯数の経年変化分析、空間詳
細な時系列資産ストックデータ
ベース構築

・インフラ・土地利用マネジ
メントと一体となった効率的・効果的な治水対策、グリーンインフラ、自治体の立地適正化計画の作成等の支援ツール開発

Urbanresilience
ModellingAssessment

・複合都市災害を考慮したレジリエンス指標の開発と評価・空間社会ネットワーク情報（消費者実態調査、SNS情報）を用いた社会レジリエンス分析

適応シミュレーション技術の社会実装に向けて地域ステークホルダーと、データ整備・モデル分析・評価指標作成等を共同実施し、気候変動リスク管理を支援。