自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号 1-20（2023 ）令和 4 年の大雨事例における雨量と人的被害発生の関係性
本間基寛1・牛山素行2

Verification of the Relationship Between Precipitation andVictims in Heavy Rainfall Events Occurred in 2022
Motohiro Honma1 and Motoyuki Ushiyama2
Abstract
In 2022, 14 people died due to wind and flood damage. At locations where casualties werecaused by floods, rivers, and landslides, any or all of the seven rainfall indicators exceeded
100%. Based on the past 4 heavy rain events from 2018 to 2021, we created an evaluation
function for the number of casualties per population using 7 indicators of heavy rain. In doing
so, the use of disaster risk population, which uses disaster risk information such as estimatedflood inundation areas, has improved the accuracy of the estimates. As a result of the estimation
using this evaluation function, the estimated results for three cases were roughly consistent withthe actual values. In the cases of heavy rain from August 3 and Typhoon No. 15, the estimatedresults were slightly overestimated compared to the actual values.
キーワード：大雨災害，犠牲者，既往最大比，被害推計，災害リスク区域
Key words: Heavy rain disaster, Victim, Ratio to historical record, Estimation of damage, Disaster risk area

1 ．はじめにを算出することで豪雨災害における犠牲者の発生

大雨による災害発生の可能性がある際，各関係数を大局的に推計できる可能性があることを示し

機関や住民に対して防災対応行動を促すためにはている 1,2）。また，共著者は，1999年以降の日本

降雨予測に留まらず，発生し得る被害規模についの風水害による人的被害（死者・行方不明者，以ての情報提供も重要である。筆頭著者らはこれま下では犠牲者と総称）の発生状況，属性などに関でに，平成30年 7 月豪雨，令和元年台風19号，令しての定量的・実証的な解析を継続的に行ってい和 2 年 7 月豪雨や令和 3 年 8 月の大雨を対象に，

る3,4）。

過去の雨量観測最大値との比である「既往最大比」
1

こうした中，令和 4 年においても風水害によっ日本気象協会Japan Weather Association2

1

静岡大学防災総合センター
Center for Integrated Research and Education of Natural
Hazards, Shizuoka University

2

本間・牛山：令和 4 年の大雨事例における雨量と人的被害発生の関係性て犠牲者が発生した。本報告では，令和 4 年の一事例を抽出した。分析対象とした大雨事例とその連の大雨によって生じた犠牲者の遭難状況の概略

概要及び被害状況を表 1 に示す。調査対象となっを報告するとともに，大雨期間中における雨量のた令和 4 年の風水害による犠牲者は14人であった。

特徴を整理する。その上で，筆頭著者らが取り組

なお，犠牲者の遭難状況に関する説明は，共著

んでいる雨量の既往最大比と犠牲者発生の関係性

者が日本災害情報学会で口頭発表した内容6）を大について，これらの大雨事例でも分析し，過去の幅に加筆したもの，令和 4 年台風15号に関しては研究事例での傾向と比較することでその妥当性に既報7）の内容から一部引用したものである。

ついて検証を行うことを本報告の目的とする。
2. 1

令和 4 年 7 月14日からの大雨

2 ．令 和 4 年に犠牲者が生じた大雨事例と犠牲者発生状況の概略に停滞し，前線に向かって暖かく湿った空気が流

本章では，令和 4 年に犠牲者が生じた大雨事例

れ込んだため，西日本から北日本の広い範囲で大と主な犠牲者の遭難状況について説明する。犠牲気の状態が不安定となり，九州や東北地方を中心

者の遭難状況についての調査手法は，共著者の牛に大雨となった。とりわけ， 7 月15日から16日に山が1999年以降の日本の風水害犠牲者について継かけて九州と東北地方で大雨となり8），東北太平

続的に行ってきた調査3,4）などと同様である。犠

洋側では宮城県の東松島市，松島町，大郷町で記

7 月14日以降，大陸からのびる前線が日本付近牲となった事例について，その発生原因外力を録 的 短 時 間 大 雨 情 報 が 発 表 さ れ た。 気 象 庁

「洪水」
「河川」
「土砂」
「強風」
「その他」に分類しAMeDAS の大崎市古川観測所では 1 ， 3 ， 6 ，ている。ここで「洪水」とは，河川から溢水した

12，24，48，72時間雨量が，栗原市築館観測所で水で流されるなどの犠牲者であり，「河川」とはは12，24，48，72時間雨量が統計開始1976年以降溢水はしていないが増水した河川や水路等に何らの観測 1 位を更新した9）。この大雨により，大崎かの形で接近して河川等に転落などした犠牲者で市の名蓋川や涌谷町の出来川の決壊など，宮城県ある。

北部を中心に河川の氾濫，土砂災害や浸水害が発総務省消防庁が大雨等による被害及び消防機関

生し，多くの住家被害等が発生した。宮城県で発等の対応状況について掲載している「令和 4 年災

生した住家被害は，全壊，半壊，床上浸水を合わ

害情報一覧」5）を参照し，犠牲者が発生した大雨

せると399棟であり，この大雨では宮城県内の住表1

分析対象とした令和 4 年の大雨事例
犠牲者数 全半壊・床上（人） 浸水家屋数（棟）

豪雨事例

期間

概要

令和 4 年 7 月14日からの大雨

7 月14日～20日

前線の影響で，九州や東北地方を中心に大雨。宮城県では，河川の氾濫，土砂災害や浸水害が発生し，多くの住家被害等が発生。

1399

令和 4 年 8 月 3 日からの大雨

8 月 3 日～18日

前線の影響で，北日本及び北陸地方を中心に大雨。3 日
夜には新潟県と山形県で線状降水帯が発生し，大雨特別警報が発表。土砂災害や河川の増水や氾濫，低地の浸水による被害が発生。

3

2,338

2

27

令和 4 年台風11号及
台風の接近に伴い，西日本を中心に雷を伴った非常に激8 月29日～ 9 月 8 日
び前線に伴う大雨
しい雨が降り，局地的には猛烈な雨が降って大雨となる。
令和 4 年台風14号

令和 4 年台風15号

9 月16日～20日

九州や四国地方を中心に，大雨による土砂災害や河川の増水や氾濫，低地の浸水による被害のほか，暴風や高潮による被害が発生。宮崎県には大雨特別警報が発表。

5877

9 月22日～24日

静岡県で猛烈な雨が降り，記録的短時間大雨情報が16回発表されるなど記録的な大雨。静岡県を中心に土砂災害や浸水害，河川の氾濫が発生し，人的被害や多数の住家被害が発生。

3

6,870

3

自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号（2023 ）写真 1

滋賀県近江八幡市の犠牲者発生現場のアンダーパスに至る通路。この付近は浸水していない。2022年 9 月17日，牛
山撮影。

写真 2

滋賀県近江八幡市の犠牲者発生現場付
近。2022年 9 月17日，牛山撮影。

安定となり，北海道地方や東北地方及び北陸地方
を中心に大雨となった12）。

家被害が最も多かった10）。一方で，犠牲者は滋賀県内で発生した 1 人のみであった。

一連の大雨では，まず 3 日の朝に低気圧近傍の青森県や秋田県で線状降水帯が発生し，東北北部

犠牲者が生じた滋賀県内では， 7 月18日～19日

では昼過ぎにかけて断続的に猛烈な雨が降り記録にかけて大気の状態が不安定となって大雨となり，的な大雨となった。青森県や秋田県では， 3 日に19日12：18には近江八幡市付近に記録的短時間大顕著な大雨に関する気象情報が発表されたほか，

雨情報が発表されるなどした 。滋賀県全体で床記録的短時間大雨情報が 3 回発表された。 3 日夜

上浸水 2 棟，床下浸水31棟10）と被害は限定的だっから 4 日午前にかけては新潟県と山形県で線状降たが，近江八幡市安土町では70代女性が徒歩移動

水帯が発生し，雷を伴った猛烈な雨が断続的に降中に洪水に巻き込まれ死亡した。現場は，JR 線

り続いた結果，記録的短時間大雨情報が20回発表

を横断方向に潜る歩道専用のアンダーパスで 4 方され，大雨特別警報が発表された。その後，前線向から入口があり（写真 1 ，写真 2 ），犠牲者はは次第に南下し， 4 日は石川県や福井県で， 5 日

線路横断方向と直行する方向の入り口から進入しから 6 日にかけては福井県や滋賀県及び三重県なたとみられている（ 9 月 1 日 NHK）。現地で計測

どで大雨となり，北日本や北陸地方を中心に，土したところ，アンダーパス部分は高さ約2.7 m で，砂災害や河川の増水や氾濫，低地の浸水による被現地に示された掲示物によるとピーク時には完全害が発生した。全国で生じた全壊・半壊・床上浸に水没していた。この場所は，洪水浸水想定区域

水家屋数は，2,338棟に上った 13）。これらの大雨（計画規模）の範囲外だが，想定最大規模の範囲

により，岩手県，山形県，長野県のそれぞれで 1の近傍で，地形的には洪水の可能性がある「低地」

人ずつ，計 3 人の犠牲者が発生した。

11）にあたる。この事例では，河川ではないが浸水し岩手県では，一戸町宇別の70代男性が 3 日18時ているアンダーパスに接近して遭難した可能性が頃に自宅近くの農業用ハウスの様子を見に行ったあることから，原因外力の分類は「河川」とした。

後，行方不明となった。農業用ハウスのすぐそばを流れる宇別川が増水し，川に流されたとみられ2. 2

令和 4 年 8 月 3 日からの大雨る。原因外力は「河川」と分類した。男性は川の8 月 1 日から 6 日にかけて，日本海から東北地下流にある大志田ダムで遺体として発見された

方・北陸地方にのびる前線に向かって暖かく湿っ（ 8 月30日 NHK）。遭難場所は，洪水浸水想定区

た空気が流れ込んだため，大気の状態が非常に不域の計画規模，想定最大規模のいずれも範囲外で

4

本間・牛山：令和 4 年の大雨事例における雨量と人的被害発生の関係性部に最接近し，韓国南東部に上陸した後， 6 日に日本海を北上した。台風の接近に伴い，西日本を中心に雷を伴った非常に激しい雨が降り，局地的には猛烈な雨が降って大雨となった14）。この大雨により，全壊・半壊・床上浸水の家屋被害は全国で合わせても27棟であり，被害は限定的であったが，奈良県と佐賀県で計 2 人の犠牲者が発生した15）。
奈良県で発生した犠牲者事例は， 9 月 2 日に同
県桜井市で70代女性が田んぼの様子を見に行き，
写真 3

山形県飯豊町の犠牲者発生現場付近。
2022年10月18日，牛山撮影。

用水路に転落したものである（ 9 月 3 日 NHK）。
したがって，原因外力は「河川」と分類している。
遭難した場所の位置が不詳なため，当該地点が洪あったが，地形的には低地に分類されるところで水浸水想定区域の内外なのか，地形的に低地に該ある。

当するかは定かではない。なお，当該事例での奈

山形県では，飯豊町小白川で県道の橋が洪水の良県内での家屋被害は床下浸水 1 棟となっている

影響により崩落し（写真 3 ），車ごと流されたとことから，広い範囲で浸水被害が生じているようみられる80代男性が行方不明となった。 3 日17時

な状況ではなかったと推察される。

頃に男性の実家が浸水し始めていたことから土嚢

佐賀県での犠牲者は， 9 月 5 日に同県白石町でを届けようと車で移動中に遭難したとみられる

自宅の屋根で作業していたとみられる70代男性が（ 8 月10日付朝日新聞）。原因外力の分類は「河川」

転落して死亡したものである（ 9 月 6 日 NHK）。

とした。遭難場所は洪水浸水想定区域の計画規模，

台風の接近に備えた作業中の転落とみられる。当

想定最大規模のいずれも範囲外だが，河川の直上

該地点に近い気象庁 AMeDAS 白石観測所の10分で地形的には低地である。遭難場所付近に堤防はごとの風速をみると， 5 日18時以降に最大瞬間風

なく，緩い下り坂の先に橋があるという道路断面

速が10 m/s を超える強風が吹き始めているが，だった。橋梁流失に車が巻き込まれ犠牲者が出た

日中の時間帯は最大瞬間風速が大きくても 8 m/s

ケースと思われる。

程度であった。強風が原因で転落となったかは定

長野県では， 6 日夜に長野市中条地区で90代女

かではないが，原因外力としては「強風」または

性が外出中に足を滑らせるなどして田んぼ脇の水「その他」に該当し，水害によるものではない。

路に転落し，溺れて死亡した（ 8 月18日 NHK）。
翌日 7 日に水路で遺体として発見された。原因外2. 4

力は「河川」と分類した。遭難場所は，洪水浸水

9 月14日03時に小笠原近海で発生した台風14号

令和 4 年台風14号

想定区域の計画規模，想定最大規模ともに範囲外

は，日本の南を北西に進み，17日03時には大型でで，地形的にも山地に該当するが，水路への転落

猛烈な強さにまで発達した。台風は18日19時頃にとみられており，特異な状況ではない。

は，大型で非常に強い勢力で鹿児島県に上陸し，19日朝にかけて九州を縦断した。その後，進路を2. 3

令和 4 年台風11号及び前線に伴う大雨

東寄りに変え，中国地方から日本海を進み，20日

8 月28日に南鳥島近海で発生した台風11号は，04時過ぎに新潟県に再び上陸した後，20日09時にしばらく西進したのち，沖縄県の先島諸島を通過

日本の東で温帯低気圧に変わった。九州・四国・した後，東シナ海を非常に強い勢力で北上した。

中国地方では，台風周辺や台風本体の発達した雨

台風は， 9 月 5 日夕方から 6 日朝にかけて九州北雲が長い時間かかり続けたことにより大雨となり，

5

自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号（2023 ）気象庁 AMeDAS 観測所の13地点で24時間雨量が観測史上 1 位を更新する記録的な大雨となった。
台風は数十年に一度の強さで九州にかなり接近する見込みとなったことから，17日夜に鹿児島県（奄美地方を除く）に特別警報（暴風，波浪，高潮）を発表した。また，18日午後から19日未明にかけて，宮崎県内の15市町村に大雨特別警報が発表されたほか，宮崎県と熊本県に顕著な大雨に関する気象情報が発表された。これらにより，九州や四国地方を中心に，大雨による土砂災害や河川の増水や氾濫，低地の浸水による被害のほか，暴風や高潮による被害が発生した16）。
この台風により，広島県で 1 人，高知県で 1 人，

写真 5

宮崎県三股町の犠牲者発生現場付近。
2022年 9 月22日，牛山撮影。

宮崎県で 3 人，計 5 人の犠牲者が発生した。また，低地である。当時，付近を流れる大淀川は破堤や全国で合わせて877棟の全壊・半壊・床上浸水の越流は確認されていないが，同市内の岳下水位観

家屋被害が発生した17）。

測所，樋渡水位観測所では氾濫危険水位を超過し19日朝，宮崎県都城市高城町では水没した乗用ており，遭難場所周辺は内水氾濫によって道路が車内で60代男性が死亡して発見された（写真 4 ）。

冠水していたものとみられる。原因外力の分類は

18日17時頃に自宅を出て以降，行方が分からなく「洪水」とした。

なっており，発見時には乗用車の高さ程度まで浸宮崎県三股町では，林業関係者の40代男性が勤水していたとのことである（ 9 月19日 NHK）。発

務先により設けられた小屋の中，すなわち非住家

見場所は水田だが脇に道路があり，通行中に流さの建物内で土砂崩れに巻き込まれて死亡した（ 9れたと推察される。発見場所に至る道路は 2 方向

月20日宮崎日日新聞）（写真 5 ）。原因外力は「土あり，いずれも非浸水域から緩い下り坂で浸水域砂」とした。被災した建物が非住家だったことかに向かう道路断面だった。共著者のこれまでの調ら土砂災害警戒区域等の指定対象外の場所であっ査において，車で移動中の遭難としてよく見られたと思われる。現地での観察及び地形図からの読た形態である。遭難場所は計画規模及び想定最大図では，崩壊箇所付近は勾配30度以上の斜面もみ

規模の洪水浸水想定区域の範囲内で，地形的にはられ，土砂災害が起こり得ないような場所とは思えなかった。
宮崎県延岡市では19日午前 4 時すぎに，市内北方町曽木の冠水した道路で近くに住む70代男性が死亡して発見された（ 9 月21日 NHK）
（写真 6 ）。
遭難場所は，洪水浸水想定区域の計画規模では範囲外であるが，想定最大規模の範囲内ではあった。
また，地形的には山地である。ここのすぐ近くには，五ヶ瀬川の支流である曽木川が流れており，曽木川からの溢水または内水氾濫により浸水したと推察される。原因外力は「洪水」と分類した。
広島県廿日市市では，19日10時半ごろに同市浅写真 4

宮崎県都城市の犠牲者発生現場付近。
2022年 9 月22日，牛山撮影。

原で市内に住む80代男性が鶏小屋の様子を見に行って行方不明となり，22日午前に付近を流れる6

本間・牛山：令和 4 年の大雨事例における雨量と人的被害発生の関係性

写真 6

宮崎県延岡市の犠牲者発生現場付近。
2022年 9 月23日，牛山撮影。

小瀬川の近くで死亡して発見された。遭難場所は，

写真 7

静岡県掛川市の犠牲者発生現場付近。
2022年 9 月26日，牛山撮影。

県所管）では，最大24時間雨量で544 mm，最大

洪水浸水想定区域の計画規模，想定最大規模とも

1 時間雨量で125 mm が記録された。特に短時間に範囲外で，地形的にも山地に該当する。当時，の雨量が多く，静岡県内の気象庁観測所28箇所の小瀬川は氾濫し道路が冠水，床下浸水の家屋被害

うち 5 箇所で 1 時間雨量が， 8 箇所で 3 時間雨量が発生していたが，家族から消防への通報によるが1976年以降の最大値を上回った7）。

と「鶏小屋での作業中に水路へ転落したかもしれこの大雨により，全国で生じた全壊，半壊，床ない」（ 9 月19日中国新聞）とのことであり，原因

上浸水の家屋被害の合計は6,870棟に上り，その外力は「河川」と分類した。

ほぼ全てが静岡県内で発生したものである19）。犠

高知県宿毛市では，18日23時頃に同市内に住む

牲者は 3 人であり，いずれも静岡県内の掛川市，60代男性が徒歩で買い物に出かけた後に行方不明

袋井市，川根本町で各 1 人である。以下では，共となり，20日朝に同市押ノ川の道路脇の斜面で発

著者らの既報7）を引用し，犠牲者発生状況の概略見された（10月 3 日 NHK）。台風の接近による強を述べる。

風によってあおられ，斜面を転落したことによる

掛川市遊家では24日 0 時55分頃，住宅が倒壊しショック死とみられているため，原因外力は「強たとの119番通報があったとのことである（ 9 月

風」と分類した。

24日静岡新聞）。現場は同一敷地内に複数の建物があり，建物の裏山斜面が崩壊し， 2 階建ての離2. 5

令和 4 年台風15号

れの 1 階部分が倒壊していた（写真 7 ）。この建9 月23日 9 時頃に室戸岬の南約300 km で発生物内で40代男性が亡くなった。原因外力は「土砂」

した台風第15号は北から北東へと進路を変えながと分類した。普段からこの建物の 2 階で寝泊まりら進み，24日 9 時には東海道沖で温帯低気圧に変しており，被災当時は外で物音がしたので様子をわった。静岡県では，台風の接近により非常に見に下りたところ巻き込まれた模様である（ 9 月

湿った南風が強まって大気の状態が非常に不安定

24日中日新聞）。倒壊した建物は土砂災害特別警となり，さらに沿岸に沿って発生した局地的な前

戒区域（急傾斜地の崩壊）の範囲内にあった。

線で雨雲が発達し，猛烈な雨となった。静岡県西袋井市大谷では，冠水した軽トラックの近くで部では23日夜のはじめ頃から24日未明にかけて，運転していたと見られる70代男性が死亡している

同県中部では23日夜遅くから24日明け方にかけてのが発見された（ 9 月25日静岡新聞， 9 月24日

猛烈な雨が降り，記録的短時間大雨情報が16回発

NHK ニュース）。犠牲者が通行したと思われる道表された 。静岡県島田市の伊久美観測所（静岡路は敷地川とその堤防を越える形で東西に延びて

18）

7

自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号（2023 ）写真 8

静岡県袋井市の犠牲者発生現場付近。
2022年 9 月26日，牛山撮影。

写真 9

静岡県川根本町の犠牲者発生現場付近。
2022年 9 月26日，牛山撮影。

いる。敷地川に架かる大谷橋の西側には明瞭な浸が高いように思われるため，原因外力は「河川」

水痕跡があり，道路面上1.4 m 程度のところに浸と分類した。被災現場付近は，洪水浸水想定区域

水痕跡が認められた（写真 8 ）。この付近は，計や土砂災害警戒区域の範囲外であり，地形的には

画規模および想定最大規模の洪水浸水想定区域の山地である。下泉河内川沿いは本川である大井川範囲内で，計画規模の想定浸水深0.5～3.0 m と3.0の合流部付近以外は洪水浸水想定区域となってお～5.0 m の境界部付近と読み取れることから，今らず，洪水浸水想定区域の指定作業の対象となっ回の豪雨による浸水深は計画規模の範囲内と考えていなかった可能性がある。地形的には土砂災害られる。現場下流側2.3 km にある笠梅橋水位観警戒区域（急傾斜地の崩壊）に指定されてもおか測所で氾濫危険水位に達したのが23日21時30分，

しくないと思われたが，付近には住家がなく土砂

ピーク水位は24日 0 時15分とのことである 。犠

災害警戒区域の指定対象とならない場所と考えら

牲者の遭難時刻は明確にはわからないが，敷地川れる。いずれにせよ，河川に直面した道路であり，の水位が上昇し支流側が氾濫したと考えられるこ

地形的に安全とは言い難い場所である。

20）とと笠梅橋の水位から，浸水が生じたのは23日夜
遅くの時間帯だったと思われ，被災時刻はこの頃2. 6以降で発見時刻である翌朝以前と考えられる。

令和 4 年の風水害犠牲者を原因外力別に分類しよって，原因外力は「洪水」に分類した。

犠牲者発生状況のまとめたものをまとめると，「洪水」3 人，「河川」7 人，

川根本町下泉では，24日 2 時50分頃に「陥没し「土砂」2 人，「強風」2 人となる。全体で14人とた道路に軽トラックが転落し，脱出した70代男性

少数のため明言はできないが，これまでの調査結が近隣住民に助けを求めた」とのことである（ 9果と比較すると「河川」がやや多かったとも言え月24日静岡新聞）。脱出した男性の他に運転してる。

いた70代男性がおり，行方不明となった。その後「強風」以外の原因外力による犠牲者についての捜索活動により10月 4 日に道路陥没部付近で遺遭難場所の災害リスク情報等をまとめたものを表体が発見され（10月 5 日朝日新聞）， 6 日に行方

2 に示す。「洪水」「河川」の犠牲者10人中，洪水不明となっていた男性であると確認された（10月

浸水想定区域の範囲内が 4 人，範囲外が 5 人，位

7 日朝日新聞）。被災現場の道路は下泉河内川の置不詳が 1 人であった。地形は「低地」が 5 人，

左岸に位置しており，長さ約40 m，広いところ「山地」が 4 人であった。「土砂」の犠牲者のうち，

で幅 3 m ほど陥没していると見られた（写真 9 ）。

宮崎県三股町の事例は土砂災害警戒区域等の範囲

道路の陥没に気がつかず，河川に転落した可能性

外だが，土砂災害警戒区域の対象とならない非住8

本間・牛山：令和 4 年の大雨事例における雨量と人的被害発生の関係性

表2

No.

令和 4 年の大雨事例における犠牲者遭難場所の災害リスク情報と 7 指標既往最大比。既往最大比の単位は％。太字斜字は，既往最大比100％以上を示す。

被災月日

都道府県
市町村

年齢

遭難場所の災害リスク情報
原因
外力 土砂災 洪水浸害警戒 水想定 地形区域等 区域

遭難場所の既往最大比
R03

R06

R12

R24

R48

R72

SWI

1

2022/07/19 滋賀県近江八幡市

70代

河川

－

範囲内 低地

65.7

58.8

50.2

48.5

44.9

41.4

63.4

2

2022/08/03

岩手県一戸町

70代

河川－

範囲外 低地 117.7

127.2

103.2

75.9

73.9

81.6

101.7

3

2022/08/03

山形県飯豊町

80代

河川－

範囲外 低地 239.7

262.6

309.9

252.5

220.1

199.9

158.4

4

2022/08/06

長野県長野市90代

河川－

範囲外 山地 173.9

127.8

89.8

75.2

61.5

57.6

86.0

5

2022/09/02

奈良県桜井市

70代

河川

47.0

47.0

34.8

31.8

36.0

37.8

44.4

6

2022/09/18

宮﨑県都城市

60代

洪水

40.7

54.1

82.5

102.8

111.6

76.5

89.2

107.3

位置不詳
－

範囲内 低地7

2022/09/19

宮﨑県三股町40代

土砂 範囲外

－

70.5

86.6

133.1

130.9

138.5

92.5

8

2022/09/18

宮﨑県延岡市70代

洪水－

範囲内 山地

68.3

74.5

100.4

112.4

103.4

90.0

95.6

9

2022/09/19

広島県廿日市市

80代

河川

－

範囲外 山地 112.4

114.9

163.1

153.0

113.8

96.3

101.9

10 2022/09/24

静岡県掛川市

40代

土砂 範囲外

124.5

206.2

170.2

131.0

121.1

117.8

122.7

11 2022/09/24

静岡県川根本町

70代

河川

－

範囲外 山地 143.5

126.2

134.0

118.3

86.4

73.7

112.7

12 2022/09/24

静岡県袋井市

70代

洪水－

範囲内 低地 196.3

202.0

184.3

134.9

108.6

91.8

127.0

－

－

－

家での遭難だった。地形的には土砂災害が起こり既往最大比を図 1 ～図 5 に示す。なお，既往最大得ないような場所ではなかった。全体的に，遭難値の算出期間は，解析雨量が 1 km メッシュ化さ場所と洪水浸水想定区域等の災害リスク情報を対れた2006年 5 月から分析対象年の前年末である

照すると，水関連及び土砂関連の犠牲者はいずれ2021年12月までの期間である。また， 3 ， 6 ，12，も何らかの災害リスク情報が示されている箇所，

24，48，72時間雨量及び土壌雨量指数のそれぞれまたは地形的に災害リスクが考えられる箇所で遭の既往最大比について，メッシュ別に 7 指標の最難しており，起こりうる場所で起こりうることが大値を抽出したものを図 6 に示す。図 6 には 2 ．

発生している傾向はこれまでの調査結果と整合的で示した犠牲者発生の推定位置もプロットしていであった。

る。犠牲者発生位置における各指標の既往最大比

3 ．令 和 4 年に発生した大雨事例における雨量の特徴本 章 で は， 国 土 交 通 省 解 析 雨 量（ 1 km メ ッシュ）を用いて，犠牲者発生地点以外も含めた広域での雨量の状況を確認する。筆頭著者らはこれまでに，複数の雨量指標（ 3 ， 6 ，12，24，48，
72時間最大雨量及び土壌雨量指数）について，大雨期間の最大値やその既往最大比と犠牲者発生位置の関係性を調べている1,2）。ここではまず， 2 ．
で抽出した令和 4 年の 5 つの大雨事例について，
短時間雨量の一例として 3 時間雨量，長時間雨量の一例として24時間雨量を取り上げ，それぞれの雨量と既往最大比を確認する。分析対象の 5 つの大雨事例について，表 1 に示した月日の期間における 3 時間雨量，24時間雨量の期間最大値とその図1

令和 4 年 7 月14日からの大雨での 3 ，24
時間雨量とその既往最大比

9

自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号（2023 ）

図2

図4

令和 4 年台風14号での 3 ，24時間雨量とその既往最大比図5

令和 4 年台風15号での 3 ，24時間雨量とその既往最大比令和 4 年 8 月 3 日からの大雨での 3 ，24
時間雨量とその既往最大比

比では，局所的に 3 時間雨量で120～150％となっ図3

令和 4 年台風11号での 3 ，24時間雨量とその既往最大比を表 2 に示す。

たところがあったがその範囲は限定的であった。
24時間雨量では既往最大比が100％を超えたとこ
ろはなかった。15日夜から16日午前にかけては，
東北地方太平洋側，とりわけ宮城県を中心に大雨となり，多いところで 3 時間雨量が150 mm，24

3. 1

令和 4 年 7 月14日からの大雨

時間雨量が300 mm となり，既往最大比が大きい

7 月14日からの大雨における 3 時間雨量，24時

ところで 3 時間雨量150～200％，24時間雨量120

間雨量の期間最大値とそれらの既往最大比を図 1～150％となったところがあった。18日夕方からに示す。この大雨では，15日未明から16日未明に

19日昼頃にかけては九州北部，山口県で大雨となかけて九州南部では断続的に大雨となり，多いとり，多いところで 3 時間雨量が150 mm，24時間

こ ろ で 3 時 間 雨 量 150 mm 前 後，24 時 間 雨 量

雨量が200～300 mm となった。ただし，既往最300 mm 前後となったところがあった。既往最大

大比では大きいところで120％を超過したところ

10

本間・牛山：令和 4 年の大雨事例における雨量と人的被害発生の関係性

7月14日からの大雨

８月３日からの大雨

台風14号の大雨

台風15号の大雨

図6

台風11号の大雨

令和 4 年のそれぞれの大雨事例における 7 指標既往最大比最大値と犠牲者発生位置があったがその範囲は限定的で，広い範囲で被害

歩行者がアンダーパスを歩行中に洪水に巻き込まをもたらす雨量ではなかった。

れたものである。共著者が調査対象としている

これらの大雨で生じた全半壊及び床上浸水の家

1999年～2022年の風水害犠牲者1,521人中，アン屋被害の約 9 割は宮城県に集中していた。図 6 のダーパスでの浸水によるケースは本事例以外では

7 指標既往最大比最大値を見ると，宮城県では既4 事例 7 人，調査対象外事例でも 2 事例 2 人ある

往最大比が120％超の範囲が広がっていた。ただが，これらはすべて車で移動中の遭難であり，徒し，宮城県では犠牲者は生じていない。

歩移動中の例は本事例が初めてである。このよう一方で，犠牲者が生じた近江八幡市では，19日

なアンダーパスでの遭難というのは，局所的で既12時から15時にかけて短時間強雨となった。しか往最大値を超えない規模の雨でも生じ得る事例でし，解析雨量でみても 3 時間雨量は100 mm 以下，あると解釈するべきかもしれない。

24時間雨量も150 mm 以下であり，既往最大比もごく一部のメッシュで， 3 時間雨量の既往最大比が100％を超えているが記録的な雨ではなかった。

3. 2

令和 4 年 8 月 3 日からの大雨

8 月 3 日からの大雨における 3 時間雨量，24時

なお，この雨による滋賀県内の家屋被害は，床上間雨量の期間最大値とそれらの既往最大比を図 2

浸水 2 棟，床下浸水31棟にとどまっており，広くに示す。

被害が生じるような大雨ではなかった。実際， 2 ．

青森県，秋田県，岩手県では， 3 時間雨量がで説明したように，近江八幡市での遭難事例は，

100 mm を超えたところが拡がっている。この 311

自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号（2023 ）

時間雨量100 mm は，普段から雨が多い九州のよが150 mm に達し，既往最大比が120％超となっうな地域では特段の雨ではないが，東北地方北部

たところがあったが，範囲は極めて限定的であっではこのような雨量でも既往最大比が120％超とた。24時間雨量では既往最大比が50％超となったなる。岩手県一戸町で犠牲者が発生した地点では，

ところはなかった。

3 ， 6 ，12時間雨量，土壌雨量指数で既往最大比

この事例では奈良県桜井市で70代女性が田んぼが100％を超えており， 6 時間雨量では既往最大の様子を見に行き，用水路に転落したが， 7 指標比が120％を超えていた（表 2 ）。

の既往最大比はいずれも50％未満であった（表 2 ）。

3 日夜から 4 日かけて新潟県と山形県で複数のこの事例では奈良県内全体でも家屋被害が床下浸線状降水帯が発生し，解析雨量による総雨量が水 1 棟のみであり，広く浸水した中で水路に転落

600 mm を超える記録的な大雨となった12）。解析したような状況ではなかったものと推定される。

雨量によると，新潟県村上市付近では 3 時間雨量が300 mm を超え，24時間雨量も500 mm を超え

3. 4

令和 4 年台風14号

る記録的な大雨となったほか，山形県，新潟県，

台風14号での 3 時間雨量，24時間雨量の期間最福島県の県境周辺を中心に広い範囲で 3 時間雨量

大値とそれらの既往最大比を図 4 に示す。 3 時間

が150 mm 超，24時間雨量が300 mm 超となり，

雨量分布を見ると，宮崎県，鹿児島県，大分県，

既往最大比が150％超となった（図 2 ）。この大雨

熊本県で120 mm 超の範囲が拡がり，山口県，広では， 2 ．で説明したように山形県飯豊町で河川

島県の県境付近でも100 mm 超のところがあった。

による犠牲者が 1 人発生しており，遭難場所では

3 時間雨量の既往最大比が120％超となったとこ

多くの雨量指標で既往最大比が200％超となってろもあったが，その範囲は限定的であった。一方，

いて，記録的な雨量であったことがわかる（表 2 ）。

24時間雨量分布を見ると，九州南部の広い範囲で前線は次第に南下し， 4 日は石川県や福井県で，500 mm 超， 山 口 県， 広 島 県 の 県 境 付 近 で も5 日から 6 日にかけては福井県や滋賀県及び三重300 mm 超の範囲が拡がり，これらの地域では既県などで大雨となり， 3 時間雨量で120 mm 超，

往最大比150％超となったところが多かった。四24時間雨量で200 mm 超のところが拡がり，既往

国（主に高知県）では24時間雨量が山口県，広島

最大比が120％超となるところが拡がった。この県よりも多いところが拡がっていたが，既往最大

大雨により，北陸道，国道 8 号，JR 北陸線が土

比が120％超となったところは限定的で，四国地砂災害で通行止め，運転見合わせとなったが，人方にとっては記録的な大雨ではなかった。この大的被害は発生していない。

雨では気象庁から記録的短時間大雨情報は発表さ長野県長野市で90代女性が田んぼ脇の水路に転れておらず，短時間強雨よりも24時間雨量といっ

落し，溺死しているが，遭難場所での 3 時間雨量

た長時間の雨量が九州南部，山口県及び広島県周は100 mm 前後ではあるものの，長野県内は雨量

辺で記録的となったことがわかる。

の多くない地域でもあり， 3 時間雨量の既往最大比は170％に達していた（表 2 ）。

表 2 で示した台風14号での大雨による犠牲者 4
人の遭難場所における既往最大比を見ると，いずれも 7 指標のどれかで既往最大比100％超となっ

3. 3

令和 4 年台風11号及び前線に伴う大雨ており，とくに24時間雨量や48時間雨量で既往最

台風11号での 3 時間雨量，24時間雨量の期間最大比の値が大きくなっていた。したがって，台風

大値とそれらの既往最大比を図 3 に示す。台風1114号の大雨による遭難場所では，記録的な大雨と号では，西日本を中心に雷を伴った非常に激しいなっていたことがわかる。

雨が降り，局地的には猛烈な雨が降ったところがあったが，長時間にわたって雨が降り続いたとこ

3. 5

令和4年台風15号

ろはほとんどなかった。三重県北部で 3 時間雨量

台風15号での 3 時間雨量，24時間雨量の期間最12本間・牛山：令和 4 年の大雨事例における雨量と人的被害発生の関係性

大値とそれらの既往最大比を図 5 に示す。台風15とづいて令和 3 年 8 月の大雨における犠牲者数の号では， 9 月23日夜から24日未明にかけて，静岡推定を行った。本章ではこの成果をもとに，令和県の西部・中部を中心とした大雨となり，広い範

4 年の一連の大雨における犠牲者発生数の推計を囲で 3 時間雨量が200 mm を超え，250 mm 超と行った。犠牲者発生数の推計値は，各 1 km メッ

なったところもあった。 3 時間雨量の既往最大比

シュにおける雨量既往最大比と評価関数から算定も広い範囲で120％を超え，200％に達したところされる「人口あたり犠牲者数」と「当該メッシュもあった。24時間雨量で見ると雨量300 mm 超，の人口データ」の積を日本全メッシュで積算する

既往最大比120％超が広い範囲に拡がっている。

ことで推計される。

この大雨では，静岡県内で 3 人が犠牲となって本稿で使用する犠牲者発生数推計の評価関数は，

いるが，遭難場所での 7 指標既往最大比最大値は

過去 4 事例の豪雨（平成30年 7 月豪雨，令和元年

いずれも120％を超えており，掛川市，袋井市の台風19号，令和 2 年 7 月豪雨，令和 3 年 8 月の大遭難場所では 6 時間雨量で既往最大比が200％超

雨）をもとに 7 指標既往最大比最大値のランク別と，まさに記録的な大雨となっていた。

の人口あたり犠牲者発生数を集計して作成している。人口あたり犠牲者発生数の集計方法は既往研

3. 6

犠牲者発生場所の雨量状況のまとめ

究2）とほぼ同様であるが，改めて説明する。先述

本稿で調査対象とした令和 4 年の大雨事例におの 4 つの豪雨事例それぞれにおいて，日本全国のける，洪水，河川，土砂を原因外力とした犠牲者

1 km メッシュ別に 7 指標既往最大比最大値を算の遭難場所における雨量状況をまとめる。 7 月14出する（既往研究2）の 5 km メッシュを詳細化）。

日からの大雨での滋賀県近江八幡市，台風11号で次に 4 つの豪雨事例について犠牲者が発生したとの奈良県桜井市の遭難地点では雨量 7 指標既往最推定される位置をもとに， 7 指標既往最大比最大

大比がいずれも100％未満であった。近江八幡市

値の各ランク（例えば100％以上～110％未満）のの事例は人工的な低所（アンダーパス）の局所的犠牲者発生数を集計する。そして， 7 指標既往最な浸水に伴う遭難，桜井市の事例は自ら増水した

大比最大値のランク別に当該 1 km メッシュの人

水路に接近した遭難とみられ，いずれも大雨によ

口データを集計（全国・ 4 事例）し，先に算出しる外力規模が相対的に小さくても生じうる被災形

た同一ランクでの 4 豪雨事例の犠牲者発生数から態と考えられる。一方で，残りの10人の遭難地点

人口データで除する。すると， 7 指標既往最大比

では，雨量 7 指標既往最大比のいずれか，または最大値のランク別に人口あたりの犠牲者発生数がすべてが100％超となっており，人的被害が発生得られる（ここでは人口 1 万人あたりに変換してしてもおかしくない状況下での遭難であったと言いる）。これを 0 ％，30％，50％，70％，90％，える。この結果は，筆頭著者ら分析した過去 4 事

100 ％，110 ％，120 ％，130 ％，140 ％，150 ％，例

160 ％，170 ％，180 ％，190 ％，200 ％，220 ％，の豪雨と同様の傾向である。

1,2）

240％，260％，400％の各区間（計19ランク）のそ

4 ．令 和 4 年の大雨事例における雨量規
模と犠牲者の発生規模の関係性分析

れぞれで集計したものが，図 7 の○プロットであ犠牲者発生数の推計評価関数の再検討ことで作成したものが評価関数となっている。図筆頭著者ら2）は平成30年 7 月豪雨及，令和元年

7 の a）が全人口データで作成したものである。

4. 1

る。これをロジットモデルの近似式に当てはめる

台風19号，令和 2 年 7 月豪雨の 3 つの事例をもと

ここで，評価関数の改良に向けた工夫を検討すに， 7 つの雨量指標（ 3 ， 6 ，12，24，48，72時

る。既往研究2）では，例えば平成30年 7 月豪雨で間雨量及び土壌雨量指数）既往最大比の最大値には犠牲者推計数が過大評価となっていた。その理応じて人口あたりの犠牲者発生数を集計して「犠由として，大都市部のような人口集中地域におい牲者発生数推計の評価関数」を作成し，それにもては，人口密集地近傍には土砂災害警戒区域等が13

自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号（2023 ）広がっていないこと，高層階に居住している，またはそこへ避難することが可能な人が多いため，a)

雨量既往最大比が大きくなったり，浸水が発生したりしてもただちに犠牲者が発生する状況にはな
りにくいことを挙げた。そこで本稿では，使用する各 1 km メッシュの人口データについて，災害発生リスクがあるところの居住者以外を除外した
人口データを作成することで，評価関数の改善を試みる。
災害リスク人口データの作成フローを図 8 に示b)す。使用した災害リスク情報は，国土交通省の国
土数値情報から提供されている洪水浸水想定区域
データ21）と土砂災害警戒区域データ22），防災科学技術研究所の地形・地盤分類250 m メッシュマッ
プ23）である。
洪水浸水想定区域データは，計画規模の降雨を対象とした浸水想定区域データを使用することとした。想定最大規模降雨による浸水想定区域図は，

c)

最悪の事態を想定したものであり，危機管理としては重要であるものの，浸水範囲が非常に広くなり，発生頻度も低い24）。災害リスクが高い人口を抽出するという観点から，ここでは計画規模降雨を想定したハザードレベルが適切であると考えた。
なお，データ作成年度が2021年度までのデータを利用しているが，河川管理者の種別によって扱い方を変えている。具体的には，国管理河川については，データ作成年度が2020年度のものをベース

図7にしつつ，2021年度に追加作成されたものをマージしている。都道府県管理河川については，2012
年度，2020年度，2021年度とデータが順次追加されているので，それぞれの年度で作成されたもの

構築した犠牲者推計の評価関数。a）が全人口，b）が災害リスクのみの人口，c）が共同住宅の 3 階以上の居住者を除外した災害リスク人口を使用した結果。

地形・地盤分類データ
メッシュ

洪水浸水想定区域
計画規模 データを全てマージしている。
び都道府県）によって作成されたものであるが，メッシュ

洪水予報河川又は水位周知河川に指定されていな住まいが 階以上の居住者割合（市区町村別・把握されていないところがある25）。そこで，本稿
では洪水浸水想定区域データに加えて，地形分類のデータを利用した。牛山（2020）26）によると，「洪水」および「河川」の犠牲者270人のうち，洪水浸水想定区域（計画規模）付近での犠牲者は全

①

（

②

年国勢調査）③

い小規模河川においては水害リスク情報が十分に

メッシュ

データ

災害リスク区域

なお，洪水浸水想定区域は，河川管理者（国及次メッシュ

土砂災害警戒区域等

メッシュ人口

年国勢調査）

メッシュ

災害リスク人口メッシュ

災害リスク人口階以上居住者除外

図8

評価関数に使用する人口分布データのう
ち，災害リスク人口の作成フロー14

本間・牛山：令和 4 年の大雨事例における雨量と人的被害発生の関係性

体の42％にとどまった一方，地形分類図の情報をにして作成した 2 種類の250 m メッシュ災害リス

利用すると，犠牲者の93％が地形的に洪水等の被ク人口データを解析雨量と同じ解像度の 1 km

害が生じうる「低地」で発生していると判読してメッシュ（ 3 次メッシュ）のデータに集計した。

いる。したがって，本稿でも地形分類のデータで以上をまとめると，犠牲者推計評価関数の作成「低地」に相当するところも災害リスク地点としに利用する人口分布データとして，「① 1 km メッて扱うこととした。使用した防災科学技術研究所

シュ人口データ」「②①のうち，災害リスク区域の地形・地盤分類250 m メッシュマップでの微地

のみの人口を抽出した 1 km メッシュ人口デー

形分類のうち，コードが10～24の「谷底低地」「扇タ」「③②のうち，共同住宅の 3 階以上の居住者

状地」「自然堤防」「後背湿地」「旧河道・旧池沼」を除外した 1 km メッシュ人口データ」の 3 種類

「三角州・海岸低地」「砂州・砂礫州」「砂丘」「砂を作成した。そして，それぞれの人口データを利丘・砂州間低地」
「干拓地」
「埋立地」
「磯・岩礁」

用した評価関数を構築した後，分析対象の大雨事

「河原」
「河道」
「湖沼」を本稿では「低地」とみな例における犠牲者発生数の推計を行って，実績

して解析を進めた。

データとの比較を行った。構築した 3 種類の評価

土砂災害警戒区域データは，土砂災害警戒区域

関数を図 7 に示す。全人口を利用した結果（a）に（イエローゾーン）と土砂災害特別警戒区域（レッ

比べて，災害リスク区域のみの人口（b）や共同

ドゾーン）を使用しており，いずれかが含まれれ住宅の 3 階以上の居住者を除外した災害リスク人ば土砂災害リスクがあるものとみなす。現象の種

口（c）の方が既往最大比の値が大きい場合の人口類としては「急傾斜地の崩壊」
「土石流」
「地すべ

あたり犠牲者数が多くなっている傾向にあり，災り」があるが，これらを区別して使用はしていな

害リスクが高くない人口を除去した効果が出ていい。データ基準年度は，2021年度のものを使用しることがうかがえる。

ている。
以上の洪水浸水想定区域データ，土砂災害警戒区域データ，地形分類データを地域メッシュコー
ドの 5 次メッシュ（250 m メッシュ）と重畳し，

4. 2

令和 4 年の大雨事例における犠牲者発生数の推計

前節で構築した評価関数をもとに推計した令和

メッシュ内に少しでも洪水浸水想定区域や土砂災

4 年の大雨事例における犠牲者発生数が使用した

害警戒区域等が重なっていれば，そのメッシュを

人口分布データによってどのように変わったのか「災害リスク区域」とみなして，その250 m メッを表 3 に示す。なお，令和 4 年の検証事例だけでシュ人口（2015年国勢調査）27）を「災害リスク人

はなく，学習事例とした過去 4 事例の推計結果に口」とした。

ついても示す。過去学習事例と令和 4 年の大雨事

さらに，都市部のように高層階の建物が多い地

例の計 9 事例における犠牲者発生数推計値の精度域では，洪水による浸水が発生したとしても，高指標を表 4 に示す。表 4 を見ると，使用した人口層階（ 3 階以上など）に居住している住民は必ず

分布データを全人口データから災害リスク人口に

しも立ち退き避難をする必要がなく，「屋内安全変更したことによって， 9 事例全体の推計精度が確保」でもよい場合が多い28）。そこで，国勢調査

向上していることがわかる。事例別に誤差の変化（2015年）の「人口等基本集計」を利用し，「住宅を確認すると，平成30年 7 月豪雨では誤差が－に住む一般世帯人員」のうち「共同住宅の 3 階以

104.9から－87.5までと誤差が17％削減，令和元年

上に居住する一般世帯人員」の割合を市区町村別

台風19号では誤差が＋51.0から＋24.2までと誤差に 算 出 し， 1 か ら そ の 割 合 を 引 い た 数 値 を 各が53％削減され，推計精度が大きく向上している。

250 m メッシュの災害リスク人口に掛け合わせる

例として，令和元年台風19号における 1 km メッ

ことで「250 m メッシュ災害リスク人口（ 3 階以

シュ別の犠牲者発生数推計分布と実際に犠牲者が上居住者除外）」のデータを作成した。このよう発生した位置を図 9 に示す。全人口分布データを

15

自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号（2023 ）表3

過去学習事例と令和 4 年の大雨事例における犠牲者推計の結果。なお，犠牲者数の実績値は「洪水」「河川」「土砂」の合計数。
推計値
豪雨事例

実績値

全人口

誤差

災害リスク人災害リス
口（ 3 階以上 全人口
ク人口
居住者除外）

災害リスク人災害リス
口（ 3 階以上
ク人口
居住者除外）

学習事例

平成30年 7 月豪雨

223

118.1

135.5

125.6

－104.9－87.5

令和元年東日本台風

80

131.0

104.2

104.9

51.0

24.2

－97.4
24.9

令和 2 年 7 月豪雨

80

20.9

19.4

19.5

－59.1

－60.6

－60.5
14.3

検証事例

令和 3 年 8 月の大雨

14

27.9

28.4

28.3

13.9

14.4

令和 4 年 7 月14日からの大雨

1

4.1

4.0

3.9

3.1

3.0

2.9

令和 4 年 8 月 3 日からの大雨

3

14.9

15.4

16.1

11.9

12.4

13.1

令和 4 年台風11号及び前線に伴う大雨

1

1.9

1.9

1.8

0.9

0.9

0.8

令和 4 年台風14号

4

4.6

4.5

4.4

0.6

0.5

0.4

令和 4 年台風15号

3

14.8

16.2

16.7

11.8

13.2

13.7

表4

a)全人口

図9

過去学習事例と令和 4 年の大雨事例の計 9 事例における犠牲者発生数推計値の精度指標。RMSE は二乗平均平方誤差，MAE は平均絶対値誤差。

精度指標

全人口

RMSE

44.2

災害リスク人口 災害リスク人口（ 3 階以上居住者除外）
37.2

39.9

MAE

28.6

24.1

25.3

決定係数

0.63

0.79

0.76

b)災害リスク人口c)災害リスク人口(3階以上居住者除外)

令和元年台風19号における 1 km メッシュ別犠牲者発生数の推計結果と実際に犠牲者が発生した位置。
使用した人口分布データで比較。

利用した場合，東京都と埼玉県の県境付近でまと一方で，令和 2 年 7 月豪雨や令和 3 年 8 月の大雨

まった数の犠牲者数が発生する可能性が示されてでは推計値の変化はほとんどなかった。また，災

いるが，災害リスク区域の人口を使用した結果で害リスク人口からさらに共同住宅の 3 階以上の居は洪水浸水想定区域や低地の外であるこれらの地住者を除外した人口での推計結果を見ると， 4 事域での犠牲者発生数の推計が削減され，全体とし例とも災害リスク人口での推計とほとんど変わらても犠牲者数推計の過大評価が解消されている。

ない結果であった。この背景として，本研究で取16

本間・牛山：令和 4 年の大雨事例における雨量と人的被害発生の関係性

図10

令和 4 年のそれぞれの大雨事例における 1 km メッシュ別犠牲者発生数の推計分布と犠牲者発生位置。
人口分布，評価関数は「災害リスク人口」を用いたもの。

り上げた豪雨事例では，共同住宅等が多いと見らり，雨量指標の既往最大比も大きな値となっていれる都市部での災害ではなかったことが可能性となかった。そのため，当該地域周辺では犠牲者発して考えられる。災害リスク人口として共同住宅

生推計値がほぼ 0 であった。図 6 で示したように，の 3 階以上の居住者を除外する必要性の有無につ全国的に見ても雨量の既往最大比が大きかったの

いては，今後の分析事例の蓄積を待ち，改めて評は宮城県や山口県の一部と限定的だったこともあ

価していきたい。

い，全国的に犠牲者が多数発生するような大雨で以上のことから，人口分布データとして災害リ
スク人口を使用した場合の令和 4 年のそれぞれのはなかったことが，本手法による推計に反映されていると言えよう。

大雨事例における 1 km メッシュ別犠牲者発生数

8 月 3 日からの大雨の事例では，全国での犠牲の推計分布について詳しく見てみる。実際に犠牲者発生数の推計値は15.4人であったが，実際は 3者が発生した位置も重ねた結果を図10に示す。

人の犠牲者が発生した。犠牲者が発生した 3 箇所

7 月14日からの大雨の事例では，全国での犠牲のうち，山形県飯豊町と長野県長野市の遭難場所

者発生数の推計値は4.0人であったが，実際は滋付近では， 1 km メッシュ別の犠牲者発生数推計

賀県近江八幡市の 1 人であった。 3 ．で示したよ

値で「0.01～0.1人」と周辺よりやや高い値が出てうに，この事例では徒歩移動中にアンダーパスでおり，犠牲者が発生するリスクがあり得る地域での浸水に巻き込まれたことが原因で亡くなっておあったことがうかがえる（図10）。岩手県一戸町

17

自然災害科学 J. JSNDS 42 特別号（2023 ）の犠牲者発生地点周辺は，雨量の既往最大比がを超えたところは中間山地など人口が少ない地域

100％を超えていたものの，周辺人口はさほど多に限られていたこともあって，被害の発生は限定

くないこともあって，犠牲者発生数の推計値は大的となったと考えられる。

きな値とはなっていなかった。一方で，実際に犠

台風15号の大雨の事例では，全国での犠牲者発牲者は発生しなかったものの，新潟県村上市周辺

生数の推計値が16.2人となったが，実際は 3 人でや石川県小松市周辺などでは， 1 km メッシュ別あった。図10の 1 km メッシュ別の犠牲者発生推の犠牲者発生数推計値で「0.01～0.1人」と周辺よ計分布を見ると，静岡市や浜松市などの都市部でりやや高い値が出ており，犠牲者が発生するリス「0.01～0.1人」の値が拡がっており，一部では「0.1

クが相対的に高かったことがわかる。繰り返しに～1.0人」という地点もあった。この事例では静岡

なるが，犠牲者数について，本手法での推計値

市内を中心に洪水氾濫によって数千棟規模の家屋

15.4人に対して実際は 3 人であり，犠牲者が生じ被害が発生したが，既報7）では主な家屋被害の規たものの限定的であったと見ることもできる。実模に対し犠牲者数（ 3 人）は比較的少なかった可際，新潟県や石川県，東北北部では雨量の既往最能性があることを指摘している。この要因として，

大比が大きかったところが拡がっており，被害が1 ）主に都市部での浸水による被害が多かった風

さらに発生するリスクは十分にあったと言える。

水害事例では家屋被害が多くなりやすいが，それそういった中，犠牲者の発生を最小限に抑えるこに対して犠牲者数が大きくならない場合があることができた理由は定かではないが，このような推と， 2 ）共著者のこれまでの調査では風水害犠牲計値と実績値とのギャップから，被害軽減の成功

者の概ね半数が屋外で遭難していることがわかっ理由を探るという考え方もあり得るだろう。

ているが4），今回の豪雨は深夜の発生であり，屋

台風11号の大雨の事例では，全国での犠牲者発外で行動している人が少なかった可能性が高いこ

生数推計値は1.9人とごくわずかで，実際には奈と， 3 ）今回の浸水では家屋の全壊が県内の合計

良県桜井市で用水路に転落した方が 1 人亡くなっで10棟前後であり，外観上明らかに大きく倒壊・ている。図 6 の雨量の既往最大比を見てもほとん

流失した， 1 階が完全に水没したといった，人的

どが100％未満で，犠牲者が発生するほどのリス

被害につながりやすい被害規模の家屋はかなり限クが高い状況が拡がっていたわけではない。

定的だった可能性が高いことの 3 つを挙げている。

台風14号の大雨の事例では，全国での犠牲者発

つまり，雨量規模に比して本事例での実際の犠牲生数の推計値は4.5人であり，実際の発生数も 4

者発生数は比較的少ない結果であり，本手法によ人とほぼ一致する結果であった。九州や中国地方

る推計が過大であったこととも一致している。こで雨量の既往最大比が100％を超えるところが拡の点については，洪水の浸水による被害での犠牲がっていたが，これらは人口の少ない中山間地が者発生数の推計手法に改良の余地があることを示中心だったということもあり，本手法による犠牲していると言える。関連して，ここまで説明して者発生数の推計値も限定的な値となった。当初，

きたように，本研究で用いている犠牲者発生数推

この台風14号は，九州南部への接近時の中心気圧計の評価関数は， 1 km メッシュで算出された 7が930 hPa 以下となるおそれがあったために暴風

指標既往最大比最大値を説明変数としており，そ等の特別警報が発表され，西日本を中心に大雨での上流域を対象とした流域平均雨量での降雨指標

甚大な被害が出ることが懸念されていたが，実際や洪水危険度指標とはなっていない。洪水事例での被害は限定的であった。本手法による推計結果の被害推計精度を高めていく上では，やはり「流をもとに考察するならば，たしかに九州南部では域」の概念を取り入れた推計手法を検討する必要

24時間雨量が800 mm を超えたところもあり記録がある。これらについては，今後の課題としたい。

的な大雨となったものの，これらの地域はこれまでにも大雨を経験しており，既往最大比が150％

18

本間・牛山：令和 4 年の大雨事例における雨量と人的被害発生の関係性

5 ．まとめる犠牲者発生数の推計精度が向上することがわ

大雨によって生じた犠牲者の遭難状況の概略を報

月14日からの大雨，台風11号，台風14号の 3 事例

告するとともに，大雨期間中における雨量の特徴

では実績値と概ね一致する推計結果が得られた。

本稿では，令和 4 年の 5 つの大雨事例を対象に，を整理した。

かった。この評価関数を用いて推計した結果， 7

8 月 3 日からの大雨や台風15号の事例では，実績

風水害犠牲者の原因外力別に分類したものをま値に対してやや過大となる推計結果が得られた。

とめると，「洪水」3 人，「河川」7 人，「土砂」2

これらの事例では，屋外で行動している人が少な人，「強風」2 人となる。「洪水」「河川」の犠牲者

い夜間での大雨の発生であったこと，家屋の全壊

10人中，洪水浸水想定区域の範囲内が 4 人，範囲

といった人的被害につながりやすい被害規模の家

外が 5 人，位置不詳が 1 人であった。「土砂」の屋はかなり限定的だった可能性が高いことなどが犠牲者のうち，宮崎県三股町の事例は土砂災害警考えられる。台風15号のような洪水の浸水による戒区域等の範囲外だが，非住家での遭難であり，被害での犠牲者発生数の推計では手法の改良が必

土砂災害警戒区域等の指定対象外の場所で，土砂要であり，今後の課題としたい。

災害が起こり得ないような場所での災害ということではない。全体的に，遭難場所と浸水想定区域
等の災害リスク情報を対照すると，水関連及び土砂関連の犠牲者はいずれも何らかの災害リスク情

謝辞

本研究の一部は科学研究費補助金の研究助成によるものである。

報が示されている箇所，または地形的に災害リスクが考えられる箇所で遭難しており，起こりうる場所で起こりうることが発生している傾向はこれまでの調査結果と整合的であった。
洪水，河川，土砂を原因外力とした犠牲者の遭
難場所における雨量状況をまとめると， 7 月14日からの大雨での滋賀県近江八幡市，台風11号での奈良県桜井市の遭難地点では雨量 7 指標既往最大比がいずれも100％未満であったが，遭難状況から推察するに，大雨による外力規模が相対的に小さくても生じうる被災形態と考えられる。一方で，残りの10人の遭難場所では，雨量 7 指標既往最大比のいずれか，またはすべてが100％超となっており，人的被害が発生してもおかしくない状況下での遭難であったと言える。この結果は，筆頭著者ら分析した過去 4 事例の豪雨と同様の傾向であった。
過去 4 事例の大雨事例をもとに， 7 指標既往最大比最大値別の人口 1 万人あたり犠牲者発生数の評価関数を作成し，令和 4 年の一連の大雨に適用した。その際，人口分布データとして，洪水浸水想定区域（計画規模）などの災害リスク情報を利用し，災害リスクのある人口のみを対象とした評
価関数としたことで，従来よりも学習事例におけ

引用文献
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20220722miyagi.pdf（2023年 3 月31日参照）
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20220822/jyun_sokuji20220801-0806.pdf（2023 年
3 月31日参照）
13）総務省消防庁：令和 4 年 8 月 3 日からの大雨及び台風第 8 号による被害及び消防機関等の対応
状況（第32報），消防庁ホームページ，2023．
https://www.fdma.go.jp/disaster/info/items/
20220803ooame32.pdf（2023年 3 月27日参照）
14）内閣府：令和 4 年台風第11号等による被害状況
等 に つ い て， 内 閣 府 ホ ー ム ペ ー ジ，2023．
https://www.bousai.go.jp/updates/r4typhoon11/
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15）総務省消防庁：令和 4 年台風第11号及び前線に伴う大雨による被害及び消防機関等の対応状況（第10報），消防庁ホームページ，2023．https://www.fdma.go.jp/disaster/info/items/20220831
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及び消防機関等の対応状況（第19報），消防庁
ホ ー ム ペ ー ジ，2023．https://www.fdma.go.jp/
disaster/info/items/20220918taifu14gou19.pdf（2023年 3 月27日参照）
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2022．https://www.data.jma.go.jp/obd/bsdb/

19
data/files/sg_history/22000/2022/22000_2022_4_3_1.pdf（2023年 3 月31日参照）
19）総務省消防庁：令和 4 年台風第15号による被害
及び消防機関等の対応状況（第11報），消防庁
ホ ー ム ペ ー ジ，2023．https://www.fdma.go.jp/
disaster/info/items/20220926taifu15gou11.pdf（2023年 3 月27日参照）
20）袋井市：台風15号の被害状況と復旧に向けた対応について（ 9 月26日17：00現在），袋井市ホーム ペ ー ジ，2022．https://www.city.fukuroi.
shizuoka.jp/material/files/group/1/taiduu15gou_9.pdf（2022年10月28日参照）
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データ．https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-A31-v3_0.html（2023年 2 月 1 日参照）
22）国土交通省：国土数値情報 土砂災害警戒区域
データ．https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-A33-v2_0.html（2023年 2 月 1 日参照）
23）防 災 科 学 技 術 研 究 所： 地 形・ 地 盤 分 類250m
メッシュマップ（2020年更新版），2020．https://www.j-shis.bosai.go.jp/labs/wm2020/（2023 年 1
月24日参照）
24）秦康範・前田真孝：全国ならびに都道府県別の
洪水浸水想定区域の人口の推移，災害情報，
No.18-1，pp.107-114，2023．
25）国土交通省：小規模河川の氾濫推定図作成の手引き，国土交通省ホームページ，2020．https://www.mlit.go.jp/river/shishin_guideline/pdf/
syokibo_tebiki.pdf（2023年 4 月 5 日参照）
26）牛山素行：豪雨による人的被害発生場所と災害
リスク情報の関係について，自然災害科学，
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27）総務省統計局：政府統計の総合窓口（e-stat） 国
勢調査 2015年 5 次メッシュ 人口等基本集計に関する事項．https://www.e-stat.go.jp/gis/statmap-search?page=1&type=1&toukeiCode=00200521&
toukeiYear=2015&aggregateUnit=Q&serveyId=Q
002005112015&statsId=T000876（2023 年 3 月 13日参照）28）内閣府：避難情報に関するガイドライン（令和3 年 5 月改定）
，内閣府ホームページ，2021．
https://www.city.komoro.lg.jp/material/files/
group/6/hinanguideline.pdf（2023年 4 月 5 日 参照）（投 稿 受 理：2023年 4 月 6 日
訂正稿受理：2023年 6 月26日）

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本間・牛山：令和 4 年の大雨事例における雨量と人的被害発生の関係性

要旨

令和 4 年は，風水害によって14人の犠牲者が生じた。洪水，河川，土砂による犠牲者の遭難
場所では，一部の事例を除いて，雨量 7 指標既往最大比のいずれか，またはすべてが100％超となっており，人的被害が発生してもおかしくない状況下での遭難であった。平成30年から令和3 年までの過去 4 事例の大雨事例をもとに， 7 指標既往最大比最大値別の人口あたり犠牲者発生数の評価関数を作成し，令和 4 年の一連の大雨に適用した。その際，洪水浸水想定区域などの災害リスク情報を利用した「災害リスク人口」を適用することで，従来よりも犠牲者発生数の推計精度が向上した。この評価関数を用いて推計した結果， 7 月14日からの大雨，台風11号，
台風14号の 3 事例では実績値と概ね一致する推計結果が得られた。 8 月 3 日からの大雨や台風
15号の事例では，実績値に対してやや過大となる推計結果が得られた。これらの事例では，屋外で行動している人が少ない夜間での大雨の発生であったこと，家屋の全壊といった人的被害につながりやすい被害規模の家屋はかなり限定的だった可能性が高いことなどが考えられる。