2022年度
河川技術に関するシンポジウム

June 16th-17th, 2022
Tokyo, JAPAN

水害時における避難率の推定方法に関する基礎的研究

BASIC STUDYSTUDY ON
ON ESTIMATINGESTIMATINGBASIC
EVACUATION RATE
RATE ATAT FLOOD
FLOOD EVENTSEVENTSEVACUATION〇(株)開発工営社(株)開発工営社 Kaihatsu-koei
Kaihatsu-koei Co.,
Co., Ltd.
Ltd. 戸村戸村 翔
翔 Sho
Sho TOMURATOMURA〇HKVコンサルタント HKVHKV ConsultantsConsultants Bob
Bob MAASKANT
MAASKANTHKVコンサルタント(一財)北海道河川財団 River
River Center
Center ofof Hokkaido
Hokkaido 千葉
千葉 学
学 Manabu
Manabu CHIBA
CHIBA(一財)北海道河川財団(株)ドーコン Docon
Docon Co.,
Co., Ltd.
Ltd. 舛屋
舛屋 繁和
繁和 Shigekazu
Shigekazu MASUYAMASUYA(株)ドーコン北海道大学 Hokkaido
Hokkaido University
University 山田
山田 朋人
朋人 Tomohito
Tomohito YAMADAYAMADA北海道大学

Kaihatsu-koei Co.,Ltd.

背景Background2017

Kyushu2020※出典：国土交通省HP

2015

Kanto and Tohoku

2018

2016

Western Japan

KyushuHokkaido

2019

2021

Eastern Japan

Kyushu1

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日本の政策Japanese
Policy流域治水

River Basin Disaster Resilience andSustainability by All❶ハード対策(河川区域、集水域)

Tangible measures(River area, catchment)❷土地利用施策や移転等(氾濫域)

Land use policies andhouse relocation(Flooded area)❸ソフト対策(氾濫域)※出典：社会資本整備審議会: 気候変動を踏まえた水災害対策のあり方について～あらゆる関係者が流域全体で行う持続可能な「流域治水」への転換～ 答申, 2020

Intangible measures(Flooded area)
早期にリスク低減する必要がある
Early risk reduction required2Kaihatsu-koei Co.,Ltd.

蘭国の政策
Dutch
PolicyMulti-layer flood＋ risk management
個人の年間死亡率10
LIR: 10-5-5↑リスクベースが根底にRisk-based concept

重層的氾濫リスク管理

Layer 3 Preparedness for future
flooding
第3層 将来の洪水への備え(ソフト対策)
Layer 2 Prevention of damage andcasualties in case of flooding
第2層 氾濫による被害・死者の発生防止(土地利用施策等)
Layer 1 Protection against flooding
第1層 氾濫防御(ハード対策)※出典：The Ministry of infrastructure and theEnvironment and The Ministry of Economic Affairs,
Delta Programme 2015： Working on the delta,
2014.9,https://english.deltacommissaris.nl/documents/pub
lications/2014/09/16/delta-programme-2015

流域治水の効果を定量的に設定する
有効なアプローチになり得る
It can be an effective approach toquantitatively evaluate the effect of river basin
disaster resilience and sustainability by all.
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目的
Purpose

避難率は死亡リスクに直結

Evacuation rate is directly linked to loss of life

両国における避難率の設定方法 How to set evacuation rate in each country
日本 JP方法

Method1982-2004年における国内外6水害の実
績値に基づく40, 80%+最悪想定0%40,80% + worst assumption 0% basedon actual values of 6 floods in Japan andoverseas in 1982-2004

問題点 ・2005年以降に発生した水害が含まれてChallenge

いない・Does not include floods after 2005

・いくつかの水害に依存している
・Depends on limited flood events

蘭国 NL

Evacuation rate estimated using
event tree analysis
イベントツリー解析から推定された避難率
・Model parameters are not basedon actual values
・モデルパラメータが実績に基づいていない・Assumed value
・仮定値

日本の多くの水害事例に基づいて、避難率の定量化を試みる！
Attempts to quantify evacuation rates based on many flood cases in Japan!

※出典：日本→池内幸司ら: 大規模水害時の氾濫形態の分析と死者数の想定, 土木学会論文集 B1(水工学), Vol.67, No.3, 2011.
蘭国→Maaskant, B. et al.: Evacuatieschattingen Nederland, 2009.

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方法Method

下記の方法で避難率の定量化を試みる

Try to quantify the evacuation rate by the following method
STEP2 必要な情報の抽出、整理
Extract necessary information
発生年
Year

災害名
Disaster name

避難率
Evacuation rate

有効回答数
(避難率の母数)
Number of validresponses

避難要因
Evacuation
factors

リードタイム
Lead time for
evacuate…

STEP1 アンケート調査結果等の収集、整理Collect and organize
questionnaire survey results,etc.

STEP3 リードタイム(発災時間-避難情報発令時間)に着目し、イベントツリー解析
Event tree analysis focusing on lead time
(between disaster occurrence-evacuation
information)

1982-2021年までの計86事例
86 cases from 1982 to 2021

リードタイムなし, ?%
避難情報発令リードタイム〇時間未満, ?%リードタイム〇時間以上, ?%避難率？?％

避難率？?％

避難率？?％

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着眼点
避難率に影響を及ぼす要因とは？
Viewpoints Which factors affect the evacuation rate?
環境要因 Environmental factor

具体例：雨の強さ、河川のにごり、河川氾濫発生
表現可能パラメータ：降雨強度、継続時間、河川水位や河川水位の上昇速度、等

経験要因 Experience factor

具体例：被災経験、避難経験
表現可能パラメータ：既往水害での被災・避難経験割合，洪水ハザードマップの理解度、等

情報要因 Information factor

本研究で着目

具体例：大雨警報・土砂災害警戒警報発表、避難情報発令、声掛け表現可能パラメータ：リードタイム（大雨警戒情報や土砂災害警戒情報発表から発災までの時間、避難情報発令から発災までの時間）、等

・既往報告で住民が回答した「避難のきっかけ」は、避難情報発令や家族隣人等からの声掛け等の“情報要因”が主であった。
・避難勧告等の発令の基準となる氾濫危険水位は、越水や溢水が発生しうる水位に情報伝達及び避難に要する時間が考慮されている。
※出典：加藤雅・松田磐余:災害時の避難に関する調査研究, 総合都市研究, 第21号, 1984.

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定義
Definition

下記の定義の下で避難率を定量化

Quantify evacuation rates under the definitions below＜避難率 Evacuation rate＞＜リードタイム Lead time＞
WL

越水等

overtopping, etc.

orリードタイム
Lead time
堤防Dike

避難勧告発令Issuance of evacuation
advisories, etc.

リードタイム
Lead time

避難率は水平避難(立ち退き避難)の割合
Evacuation rate is the rate of horizontal
evacuation (eviction evacuation)

対象は水平避難Target is horizontal evacuation

Time

発災時間-避難情報発令時間＝リードタイム

disaster occurrence-evacuation information issuance＝Lead time

リードタイムは事後整理
Lead time is determined after the flood

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定義
Definition

住民の安全な避難に必要なリードタイムとは？
Lead time required for residents to evacuate safely?

避難に必要な時間の設定条件 Setting conditions for the time required for evacuation
分類Classification

日中Daytime

Elderly people(people who need more time to walk)

People except for the above

Night

Distance fromresidents' homes

高齢者等(歩行に時間を要する人)

上記以外の人

夜間

住民の自宅からの距離※1

高齢者等(歩行に時間を要する人)

Elderly people(people who need more time to walk)

上記以外の人People except for the above

2km

避難速度※2

Evacuation speed※2※2 夜間は半減※2 Half at night

避難に必要な時間
Time required forevacuation

0.4m/s※3※3 下記の4割と仮定
Assuming 40%
below

1.4時間

1.0m/s0.6時間

0.2m/s※3※3 下記の4割と仮定
Assuming 40% ofbelow

2.8時間

0.5m/s

1.2時間

住民の安全な避難に必要なリードタイムを3時間程度と仮定

Assuming that the lead time required for residents’ safe evacuation is 3 hours※出典：※１国土交通省都市・地域整備局都市防災対策室: 改訂 都市防災実務ハンドブック -震災に強い都市づくり・地区まちづくりの手引き, 2005. ※2国土交通省 都市局 都市安全課・街路交通施設課: 津波防災まちづくりの計画策定に係る指針(第1版), 2013. ※3水野力斗ら: 様々な環境条件下における水害避難時の歩行速度に関する実験的検討, 土木学会論文集B1(水工学), Vol.72, No.4, 2016.

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結果
ResultリードタイムVS避難率

Lead time VS Evacuation rate

リードタイム長い：避難率が総じて高い
Long lead time: Evacuation rate is generally highn=53（リードタイム3時間未満:n=27,リードタイム3時間以上:n=26）

100

約15%高い

最大値

80
R1台風19号,
埼玉県東松山市

60

リードタイム3時間未満
リードタイム3時間以上

R2.7豪雨,熊本県八代市

避難率(％)

Evacuation rate(%)

3時間未満 3時間以上

H12東海豪雨,
愛知県西枇杷島町

40

約3%高い

平均値
R1台風19号,
東京都調布市

20x=15.3, y=17.3

最小値

約10%高い
00

1

23

4

5

リードタイム(時間)Lead time(hour)

67

8

99

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結果
Resultリードタイムに着目したイベントツリー
Event tree focusing on lead time
リードタイムなし
分岐確率：40％（33/86事例）

避難率

Evacuation rate

0％（仮定）

No lead time

避難情報発令Evacuation
information issued

リードタイム3時間未満
分岐確率：30％（27/86事例）

平均避難率

Ave. Evacuation rate

41％

Lead time less than 3h

リードタイム3時間以上
分岐確率：30％（26/86事例）

平均避難率

Ave. Evacuation rate44％

Lead time 3h or more

避難率の期待値 26%
Expected evacuation rate 26% 10

Kaihatsu-koei Co.,Ltd.

まとめ
避難率の定量化を試みたConclusions Tried to quantify the evacuation rate
• イベントツリー解析から避難率の期待値26%を推定、現行の避難率40%よりも低い結果となった• この要因は、本研究では「リードタイムなし」の避難率を0%と仮定している点や避難率の母数による影響(本研究で収集した事例は浸水被害のない住民も含めた地域，即ち避難情報発令地域等も対象とした事例も一部含んでいる点)等が挙げられる。
• The evacuation rate 26%(expected value) was derived
from the event tree analysis, and the result was lower
than the current evacuation rate of 40%.
• This is due to the fact that the evacuation rate of "no leadtime" is assumed to be 0% in this study and the effect of
the evacuation rate parameter (the cases collected in thisstudy are areas including residents without inundation
damage. In other words, those cases without serious
evacuation urgency are also included).

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今後の展望 リードタイム以外の要素を考慮
FutureConsider other factors than lead time
• さらなる情報収集• 安全な避難に必要なリードタイムの設定条件の検証、再検討• アンケート調査結果等から判読できるリードタイム以外の要素(居住環境や被災・避難経験、洪水ハザードマップの理解度等)と避難率の関係性を把握• 上記を考慮したイベントツリー解析の実施• 避難先(親戚・友人宅、高台、避難所等)の考慮• Collect further information• Verify and reexamine lead time setting conditions required
for safe evacuation• Understand the relationship between evacuation rates andother factors than lead time that reveals from thequestionnaire survey results (living environment, disaster /evacuation experience, understanding of flood hazard maps,etc.)• Implement event tree analysis including the above• Consider different evacuation destinations (relatives /friends' homes, hills, shelters, etc.)
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謝辞

Acknowledgments

本研究は、オランダ企業庁が提供する補助金制度「水のパートナー」における「北海道における洪水リスクと気候変動プロジェクト」の下で実施された。
RVO及び関係機関に謝意を表す。
This study is called "Climate Change and Flood Risk in Hokkaido"
subsidized by "Partners for Water 2016 – 2021", a programprovided by the Netherlands Enterprise Agency (RVO). We would
like to extend our gratitude to RVO and relevant organizations.

13Kaihatsu-koei Co.,Ltd.

Thank you!

s729_tomura@kai-koei.co.jp
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