自然災害科学 J. JSNDS 36 特別号 1 -13（2017 ）

地形的要因を取り入れた津波による人的被害予測式の構築
四井 早紀1・清野 純史2

Fatality Modeling of Tsunami Disaster Taking into AccountGeographical Factors under the Great East Japan Earthquake
Saki YOTSUI1 and Junji KIYONO2
Abstract
Fatality model can help with risk communication to the local communities and disastermanagement. Although there are many models of tsunami disaster at present, certainly noneof them take into account characteristics of region. This study develops new explanatory
variables to model based on equation of Central Disaster Management Council and UNDP.
New explanatory variables indicate local features such as distance of evacuation route andelevation trend of evacuation route. We analyzed characteristics of distance and elevation trendof evacuation route in the case of Fukushima prefecture under the Great East Japan Earthquake
as the first step. We carried out multiple regression analysis against new eight explanatory
variables. This study proposes deaths in each 500 m grid using geographical factors based on
new explanatory variables and demographic factors.
キーワード：東日本大震災，福島県，人的被害，ArcGIS
Key words： the Great East Japan Earthquake,Fukushima prefecture,Fatality model,ArcGIS

1 ．はじめにられていた地域においてすら，様々な自然災害が国・社会・地域が自然災害の「リスク」を判断

発生している現状を考えると，人的被害予測式にする際には，その自然災害によって生じる「死者関する検討は，安心安全な社会を構築する上で不数」が有用な指標の一つとして用いられる。この可欠な課題である。

死者数を算出するためには，被害を予測する地域

現在，日本では津波災害に関する被害予測手法の状況を正確に表現できる予測式が必要となる。

は複数提案されてはいるものの，それぞれ一長一

これまで地震や津波が起きる可能性が低いと考え短があり，統一された予測手法が存在するとは言1

2

京都大学大学院地球環境学舎
Graduate School of Global Environmental Studies, Kyoto
University1

京都大学大学院工学研究科
Graduate School of Engineering, Kyoto University

2

四井・清野：地形的要因を取り入れた津波による人的被害予測式の構築えない。また，被害に影響を及ぼす地形の特徴やから2000年までに，世界人口の約75％の人々が，社会的要因それぞれに着目した式は提案されてい地震，台風，洪水または干ばつに見舞われた地域

るものの，双方を組み込んだ予測式の研究例は少に居住していたと記述されている。ただし，このない。さらに，国や県単位の予測式はあっても，ような災害リスクに対して，必ずしも回避不可能

地域レベルでの予測式はほとんど見当たらないのではないとの主張も加えられている。このように，が現状である。これは，前述のような予測手法や日本だけではなく，世界においても国際的なリス

予測式に組み込む変数が統一されていないこと，

クアセスメントの重要性が述べられている。So5）

さらにこのような分析を行う際のデータの質・量は，人的被害の観点から，2011年東日本大震災のがそれぞれの予測式によって大きく異なることもように，地震による直接的な人的被害は相対的に原因の一つである。

少なく，津波，地すべりなどの 2 次災害によって

しかし，このような状況下においても，地域資発生する人的被害の分析の必要性を述べている。

料の整備が遅れているような国や社会に対して，

たとえば，東日本大震災では，死因の約90％は，他の地域の資料を用いることにより，その地域が津波による溺死であった6）。これまでは，主に地有する危険度が推定できるような予測手法が必要

震・火山などの直接的な災害に対する検討が多くであることは論を俟たない。ここに，被害を予測行われてきたが，今後は 2 次災害に対する被害分する地域の状況を表現でき，人的被害をできるだ

析も急務となるであろう。

け正確に予測できる式を構築する意義が存在する。

本研究の目的は，津波による人的被害低減に向けた検討を推進し，そのグローバルモデルの構築

著者らはこれまで，死亡率が地形によって変動を目指すことであるが，ここではその第一段階とする要因を明らかにするために，死者の居住地がして，データが揃っている日本の代表的な津波被番地レベルで得られている福島県を対象として分害，すなわち2011年東北地方太平洋沖地震を対象析を行った1）。平野部の地形であれば死亡率が高とした人的被害予測式の提案を行う。まず，福島

く，急峻な地形を有していれば，死亡率が低い傾

県の市町村の死者を対象とした「避難経路別距離・向を示すことにより，地形すなわち標高分布によ標高推移の特性分析」を行い，その特性を地形的り，死亡率に特徴があることを明らかにした。本要因として定量表現する。さらに上述の特性分析論ではこの結果に基づき，標高の特性を地域の状で得られた地形的要因に加え，個人属性を表す年

況を表現できる重要な変数として捉え，人的被害

齢と性別を組み込んだ式を新たに提案する。

予測式に組み込む。
一方，阿部ら2）は，自然災害は多様であり，社

2 ．データと人的被害予測式の手法論

会的要因や経済状況にも依存する複雑な様相であ2003年の中央防災会議の被害想定手法 7, 8）は，ると考え，日本国内の分析に留まらず，国際統計式（ 1 ）に示すように死者数を浸水域内におけるを用いて災害に関わるリスクを評価している。こ

滞留人口と浸水深の関係から算出するものであれより，人的被害予測式の提案に際しては，地形る。滞留人口は，浸水深が 1 m 以上となるエリ的要因だけでなく，地域を構成する社会的要因も

ア内の人口であり，これを津波影響人口と定義し組み込んだ式が求められていることが窺える。

ている。

世界に目を向けると，それぞれの国によって直面している災害が異なることは明らかであるが，EM-DAT3）によると，2000年から2015年の間の地

死者数＝津波影響人口×0.0282
× exp（0.2328×浸水深）（1）

震と津波被害による死者は，自然災害の全死者数

河田9）は，マルチシナリオ型の被害想定の中核のうち53％を占めることが報告されている。国際となるものが，人的被害の予測であると述べてい

連合国際防災戦略（UNISDR） の中にも，1980年

る。津波災害の人的被害予測には，津波高さと死4）

3

自然災害科学 J. JSNDS 36 特別号（2017 ）亡率との関係のグラフを用い，氾濫水深毎に住民数に死亡率をかけることで死者数を算出している。Suppasri ら10）は，過去の津波被害のデータと比較しながら，津波そのものの特徴，地形的特徴，
地域の特徴と人間の特徴を考慮した分析を行っている。また今井ら11）は，津波による人的被害，物的被害などの各種被害発生条件を整理し，合成地
形モデルによる津波氾濫解析を行っている。人的被害について，津波以外の不確実性を考慮した確率的な評価も行い，犠牲者の居住地とその周辺の平均的な津波浸水深と人的被害の関係性を式で表現している。世界レベルで死者数を考慮できる分析結果として，Peduzzi12）らは式（ 2 ）に示すように，地震の人的被害予測式を各国の地震に対する曝露人口（PhExp40），都市群の成長率（Ug），国を占める森林の割合（WoodPc）の 3 つの指標を用
い，全世界を対象にした回帰式で地震の死者数

図1（K）を算出している。
log(K) ＝10.97ln(PhExp40Eq.)＋25.696Ug−0.425ln(WoodPc)−17.344（2）

本研究では，これらの背景も踏まえながら津波

地域名
死者数（人）

研究のフローチャート

表1

死者数

新地町

相馬市

76

397

南相馬市 いわき市
462

262に着目した新たな人的被害予測式を構築する。本
研究で提案する式は，中央防災会議の被害想定手に向けて，空間的な分析には，ArcGIS10.2（ESRI）の考え方と Peduzzi らの式の回帰分析の方（以下 ArcGIS と呼称）を用い，避難経路分析には，法を応用したものである。図 1 に研究のフロー

ArcGIS Network analyst（ESRI）を用いた。以下，

チャートを示す。2011年東北地方太平洋沖地震の使用したデータの概要を示す。

被災地である福島県の浸水域内を対象として，さ1 ）福島県の平成22年国勢調査500 m メッシュ人らに浸水域を死者が存在した地域と死者が存在し

口13）（以下，500 m メッシュ人口と呼称）なかった地域の 2 つに分割し，分析を行う。各死

国勢調査における人口は「常住人口」であり，者から非浸水地域に至るまでの避難経路別距離・

すなわち，夜間人口と同等のものであり，昼

標高推移の特性については，死者の具体的な情報

間人口ではない。本データは，標準地域メッが必要になるために，死者の住所が把握できていシュに基づく1/2地域メッシュ単位14）ごとにる福島県を対象とした。具体的には，福島原子力性別別 5 歳階級別の人口を集計したものであ

法

7, 8）

12）

発電所の事故による影響で福島県沿岸部の被災建物状況が把握されている地域である新地町，相馬る。
2 ）2012年 3 月末までの福島県警による安否確認

市，南相馬市およびいわき市を対象とした。対象

情報（以下，安否確認情報と呼称）とした各市町村の死者数を表 1 に示す。

福島県警が web サイト上で公開していた安否確認情報は，亡くなった方の名前，詳細な

2. 1

人的被害予測式の構築に用いたデータ

本研究では，津波による人的被害予測式の構築

住所が含まれている。
3 ）国土交通省による浸水域ポリゴン 15）
（以下，

4

四井・清野：地形的要因を取り入れた津波による人的被害予測式の構築

浸水域ポリゴンと呼称）
国土交通省の浸水域ポリゴンは，国土交通省
都市局が作成したデータで，国土地理院によ表2

死者が存在する地域の対象メッシュ数

地域名
対象メッシュ数

新地町

相馬市

18

21

南相馬市 いわき市
75

34

る津波浸水範囲図や震災後の航空写真を参考に，どこまで津波が到達したのか（浸水範囲）について，現地確認に基づいて作成されたもす。
手順 A1： 福島県の安否確認情報を基に浸水域内で死者が存在した500 m メッシュのである。

を抽出し，メッシュ内の人口を抽出

4 ）復興支援調査アーカイブによる浸水 5 m メッする。

シュ （以下，浸水 5 m メッシュと呼称）
16）

国土交通省の都市局が，国土地理院の津波浸手順 A2： 死者の住所を避難のスタート地点と水範囲図や震災後の航空写真を基に現地確認定義する。さらに，道路ネットワー

を行い，どこまで津波が到達したかを把握しクを用い，浸水域と道路ネットワー

たものを復興支援調査アーカイブに掲載してクの重なるポイントを抽出する（浸いる。

水域から抜け出す道路上の地点を意
味し，すなわちゴール地点と考え

5 ）国土地理院による数値地図（国土基本情報）

る）。これを図 2 （a） に示す。

の道路中心線17）（以下，道路ネットワークと手順 A3： 福島県の安否確認情報と浸水域ポリ呼称）

ゴンを基に，死者の住所における浸地図情報の位置精度は，都市域では縮尺2500

水深を特定する。

分 の 1 相 当 以 上， そ の 他 の 地 域 で は 縮 尺
25000分の 1 相当以上である。道路中心線は

手順 A4： 道 路 ネ ッ ト ワ ー ク を 通 じ て，

ポリラインデータとして提供されているが，

ArcGIS Network analyst の最寄りのこれを ArcGIS Network Analyst によってネッ

施設検出ツールを使用し，スタート

トワークデータに変換して利用した。

地点からゴール地点に至るまでの避6 ）国土地理院による基盤地図情報数値標高モデ

難経路の距離を算出する。また各死ル10 m （以下，標高モデル10 m メッシュと者に対応する避難経路に対して，標呼称）

高モデル10 m メッシュを用い，標国土地理院が基本測量として作成し，5000分

高分布を抽出する。これを図 2 （b）の 1 及び10000分の 1 火山基本図の等高線か

に示す。

18）

ら約10 m メッシュの中心点の標高地を内挿

手順 A5： 2010年国勢調査を基に，死者が存在したメッシュ内の年齢と性別を整理処理により作成されたものである。

する。
2. 2

死者が存在した地域での分析

死者の情報としては，安否確認情報を用いた。

2. 3

死者が存在しない地域での分析

福島県警が web サイト上で公開していた安否確

2.2節の分析では死者を対象としたが，実際に認情報は，亡くなった方の名前，詳細な住所が含は浸水域内であっても死者が存在しない地域も存まれているため，これを用いて死者の住所に基づ在する。今回は，津波による人的被害予測式を構く地形的な分析を行った。これは，福島県の新地築することを目的としているので，福島県の新地町，相馬市，南相馬市およびいわき市の死者を対町，相馬市，南相馬市およびいわき市の浸水域全象とした標高に基づく避難経路別の距離・標高推体を対象とし，浸水した地域で死者が存在しな移の特性分析を行ったものである。分析に使用しかった地域でも2.2節と同様な分析を行う。図 3

たメッシュ数を表 2 に示す。以下に分析手順を示に ArcGIS 上の例を示し，分析に使用したメッシュ

5

自然災害科学 J. JSNDS 36 特別号（2017 ）数を表 3 に示す。以下に分析手順を示す。
手順 B1： 福島県の安否確認情報を基に浸水域内で死者のいない500 m メッシュを抽出し，メッシュ内の人口を抽出する。
手順 B2： 2010年国勢調査と浸水域ポリゴンの重なる部分を抽出し，浸水域ポリゴンによって切り取られた500 m メッ
シュに対して，重心ポイントを求め，

図 2 （a）ArcGIS による浸水域と平成22年
国勢調査500 m メッシュ人口の位置関係の例と（b）ArcGIS による死者
住所からゴール地点までの避難経路
上の標高分析例

図3

死者が存在しない地域の ArcGIS 上での分析例

表3

死者が存在しない地域の対象メッシュ数

地域名
対象メッシュ数

新地町

相馬市

16

61

南相馬市 いわき市
87

92

6

四井・清野：地形的要因を取り入れた津波による人的被害予測式の構築

スタート地点と定義する。また，道（3）路ネットワークを用い，浸水域と道路ネットワークの重なるポイントを抽出する（浸水域から抜け出す道路

ここに，yn は標高（m），vn は N（0,1）のホワイト上の地点を意味し，すなわちゴール

ノイズ，m，ai はそれぞれ自己回帰の次数と自己地点と考える）。ここで，ArcGIS 上

回帰係数，l，bi はそれぞれ移動平均の次数と移の分析により浸水域外に重心が設定

動平均係数である。この他に ARMA 過程の係数されている箇所が数箇所あることに算出時に Intercept 値（切片：不動値）も算出され留意されたい。

る。今回は，自己回帰の次数を 2 ，移動平均の次

手順 B3： 手順 B2の結果を基に，浸水 5 m メッシュを用いスタート地点の浸水深を抽出する。

数を 2 とし， 2 次の AMRA 過程を用いる。
手順 C3： 手順 C2で得られた結果を 1 自由度の振動系でモデル化し，式（ 4 ）を

手順 B4： 道 路 ネ ッ ト ワ ー ク を 通 じ て，

用いて線形 1 自由度系の周期に対応

ArcGIS Network analyst の最寄りのする波長 L と減衰定数 h を定める。

施設検出ツールを使用し，スタート
地点からゴール地点に至るまでの避（4）

難経路の距離を算出する。各避難経路に対して，標高モデル10 m メッシュを用い，標高分布を抽出する。

ここで，a1，a2 は式（ 3 ）によって得られた自己手順 B5： 2010年国勢調査を基に、死者が存在

回帰のパラメータ，x はデータサンプリング間隔

しないメッシュ内の年齢と性別を整理する。

（10 m），λ，λ＊は共役複素数を示す19）。
手順 C4： 死者が存在する地域では，人口，浸水深，避難距離，波長 L，減衰定数2. 4

統計的な分析

h および 2 次の ARMA 過程による

ここでは，2.2節と2.3節で得られた避難経路別

Intercept 値に対して，各500 m メッ

標高推移を，時系列解析で用いられている自己回

シュ内の平均値を求める。死者が存帰移動平均（ARMA）過程を用いたモデルで定量

在しない地域においては，死者が化する。この避難経路別標高推移パターンに着目存在した地域と同様に，波長 L とすることで，標高特性の違いについて定量的に分減衰定数 h，人口，浸水深，避難距

類することが可能となる。さらに，この ARMA

離，波長 L，減衰定数 h および 2 次過程を用いたモデルで表現した避難経路別標高推の ARMA 過程による Intercept 値を移は，等価な線形 1 自由度の振動系に置換できる整理する。図 4 に実際の避難経路，

ので，物理的な意味がわかりやすい線形 1 自由度

ARMA により実際の避難経路を数系の周期（本研究では空間を扱うので波長 L）と値化した結果と避難経路の特徴を示

減衰定数 h で表現する。以下にこの手順を示す。

す。ここで，算出された波長 L と

手順 C1： 2.2節と2.3節で得られた結果を基に，減衰定数 h は，具体的には，避難経非浸水地域に至るまでの避難距離，

路の起伏の激しさと地形の上り下り

標高を整理する。

に対応すると考えられる。Intercept

手順 C2： 各避難経路に対応する標高分布を次値は陸地の方が海岸の標高よりも高式（ 3 ）の ARMA 過程でモデル化す

い傾向にある場合に正の値を取る場

る。

合が多い。

7

自然災害科学 J. JSNDS 36 特別号（2017 ）3 ．結果と考察
3. 1

人的被害予測式について（1）手法について
本研究では，まず死者全員が自宅にいて亡くなったと仮定し，非浸水域に至るまでの分析から得られた結果を基に回帰式を構築した（表 4 ）。
しかし，実際には全員が自宅で亡くなったとは限らない。特に死亡率の高かった高齢者に関しては，小山ら20）は内閣府の国民生活白書による時間帯および属性別起床在宅率における平日14時ごろの専業主婦の在宅率から，高齢者の在宅率が専業主婦と同様かそれ以上である可能性を指摘している。また金井ら21）は，岩手県釜石市の全世帯を対
図4

統計的な分析によって求めた避難経路の特徴象としたアンケート調査で，自宅外へ避難することなく，自宅で被災した人が約58％であったと述べている。すなわち，実際の死者数とは，異なる

手順 C5： 各市町において，各500 m メッシュ

場合も考えられるという点には留意する必要があに定まる平均人口，平均浸水深，平ろう。また，今回使用した国勢調査における人口

均避難距離，波長 L，減衰定数 h，は「常住人口」であり，すなわち，夜間人口と同2 次 の ARMA に よ る Intercept 値，

等のものであり，昼間人口ではない。しかし，東

500 m メッシュ内の男性の割合およ

日本大震災は実際には日中に発生したため，本来び500 m メッシュ内の65歳以上の割ならば昼間人口を利用して死亡率を算出するべき合の 8 つの変数に対して重回帰分析である。そのため，平成22年国勢調査による市区を行う。

町村別昼夜間人口について検討を行った。昼間人

手順 C6： 最終的に，以下の式（ 5 ）に示す回を加えたものである。福島県新地町，相馬市，南D＝a1P＋a2x1＋a3x2＋a4x3＋a5x4＋a6x5＋a7x6＋a8x7＋C

口とは，常住市区町村人口から他市町村への通勤
通学人口を除き，他市区町村からの通勤通学人口

帰式が提案できる。

（5）

相馬市およびいわき市の夜間人口に対する昼間人
口の比率は，新地町（89.3％），相馬市（100.1％），

こ こ で，D は500 m メ ッ シ ュ 内 の 死 者 数，P は

南相馬市（99.5％），およびいわき市（99.5％）と500 m メッシュ内人口を示し，x1は500 m メッシュ

なり，100％以下の市区町村が多いものの，100％

内の平均浸水深（m），x2は500 m メッシュ内の平を超えている地域も存在し，全体的に見るとその均避難距離（m），x3は500 m メッシュ内の平均波

差はそれほど大きくはない。これを踏まえると，

長（L），x4は500 m メッシュ内の平均減衰定数（h），

多くの地域で夜間人口より昼間人口の方が少ない

x5は500 m メッシュ内の平均 Intercept 値（切片：ため，本研究で使用した人口は，昼間人口で算出不動値），x6は500 m メッシュ内の男性の割合，x7

したものよりも若干低く見積もられているものとは500 m メッシュ内の65歳以上の割合，C は定数考えられる。

を示す。

今回の回帰分析によって提案する式は，中央防災会議の被害想定手法と Peduzzi らの式を応用したものである。500 m メッシュ内の死者数を，地形的特徴の指標として取り上げた避難経路別の波8四井・清野：地形的要因を取り入れた津波による人的被害予測式の構築

長，減衰定数および Intercept 値と避難経路の距害予測式で算出した死者数にどれほどの差異が存

離，浸水深，500 m メッシュ内人口，また，地域

在するのかを評価するために，平均予測誤差（人）の人口構成を示す指標として取り上げた性別の割

Ea を求める式を以下のように定義する。

合と65歳以上の割合の 8 つの変数で表現した。福
（6）

島県の浸水地域である新地町，相馬市，南相馬市
およびいわき市において，式（ 5 ）を用いた人的被害予測式の結果を表 4 に示す。また，本研究

ここで，N はメッシュ数，Yai，yei はそれぞれ500で構築した人的被害予測式で算出した500 m メッm メッシュ内における実際の死者数と本研究でシュ内の死者数（●印と■印）と中央防災会議の構築した人的被害予測式で算出した死者数を示式を用いて算出した500 m メッシュ内の死者数す。図 5 中の表は，Ea は式（ 5 ）を用いた予測死（×印）を比較した結果を図 5 に示す。まず図 5

者数と実値の平均予測誤差，Eac は中央防災会議の●印は，表 4 の式を基に500 m メッシュ内の死を用いた死者数と実値の平均予測誤差を示す。各者数を算出したものであるが，どの地域において地域の結果も，福島県全域（ 4 市町）の結果も，も予測死者数が10人程で予測値が頭打ちになってともに中央防災会議の式で算出した予測誤差を大いることが分かる。この原因として，死者10人以きく下回っていることがわかる。中央防災会議の上のデータ数が充分に揃っていないことや，死者式は，東北地方太平洋沖地震の死者数において，発生の傾向がここを境に異なってくる可能性があ

被災地全体で約2,700人と想定していたが，実際ることなどが考えられる。したがってここでは，にはその約7.6倍にあたる死者が発生し，実際の各地域において，予測死者数が10人超のデータの災害のレベルとは大きく異なっていたという事

みを取り出し，再度重回帰分析（式（ 5 ）と同じ形）

実23, 24）からも判断できるように，今回提案する式を行った。最終的に D ≦10の結果と D ＞10の結は，中央防災会議の式よりも高い精度で死者数を果を合わせて死者数を算出したものが図 5 の■印

評価できるものと考えられる。

である。その結果を示したものが表 5 である。すなわち，予測された死者が10人以下の場合は表 5（2）人的被害予測式と地形的特徴の関係の各地域の上段の係数を用い，予測された死者がさらに，上記の結果より，地域によって人的被10人超の場合は表 5 の各地域の下段の係数を用い

害予測式（表 4 と表 5 ）に差異がみられる。このることになる。また，表 4 と表 5 に関して，想定違いの原因として，地形の差異が考えられる。こした有意水準を超える P 値を有する説明変数がこでは，地形の影響を考える際に，著者らの論文1）散見されるが，全体を通してみた場合には， 9 つで取り上げた「地形による地域区分」を基に考察の説明変数のうち地形要因を含む 5 つの説明変数を加える。地形による地域区分とは，ArcGIS 場が有意として判断されており，またこれらはわず

での標高と基本単位区の領域から，目視によってか 4 つのサンプル地域を対象とした結果である。

4 市町をさらに小さい地域区分に分割したものでさらに，Yun らの論文では，東日本大震災で得ある。それを，福島県における「地形による地域

られた情報を基に，津波による死因に影響を及ぼ区分」として，北から新地町 2 ，新地町 1 ，相馬

す要因について分析を行っており，年齢と避難市 2 ，相馬市 1 ，南相馬市 6 ，南相馬市 5 ，南相

開始時間が大きな影響を及ぼすとの指摘がある。

馬市 4 ，南相馬市 3 ，南相馬市 2 ，南相馬市 1 ，

よって本研究では，現時点では有意と判断されな

いわき市12，いわき市11，いわき市10，いわき市 9 ，い説明変数を含め，当初より想定していた説明変

いわき市 8 ，いわき市 7 ，いわき市13，いわき市 6 ，

数 9 つで回帰式を構成することとした。予測死者

いわき市 5 ，いわき市 4 ，いわき市 3 ，いわき市 2 ，算出のフローを図 6 に示す。

いわき市 1 の23地域に区分した。図 7 に上記の2322）

次に，実際の死者数と本研究で構築した人的被地域の地形を示す。横軸は「地形による地域区分」

9

自然災害科学 J. JSNDS 36 特別号（2017 ）

図5

人的被害予測式の結果

10

四井・清野：地形的要因を取り入れた津波による人的被害予測式の構築

表4

人的被害予測式（式（ 5 ）の結果）

新地町

相馬市

Estimate Std. Error t value

Estimate Std. Error

Pr(>|t|)人口0.030150 0.005623 5.363000 0.000017 ***

平均浸水深0.695800 0.238100 2.923000 0.007450 **

人口
平均浸水深

t value

Pr(>|t|)0.054310 0.010750 5.052000 0.000004 ***0.533500 0.499100 1.069000 0.288970

平均避難距離 0.000663 0.003701 0.179000 0.859290

平均避難距離 0.021580 0.006413 3.365000 0.001270 **平均 Intercept 値 -0.030340 0.139900 -0.217000 0.830100

平均 Intercept 値 -0.226400 0.288100 -0.786000 0.434870

平均波長0.000030 0.000015 2.053000 0.051140 +

平均減衰定数 -0.085590 0.117800 -0.727000 0.474510
男性の割合

0.001148 0.006762 0.170000 0.866580

男性の割合

65歳以上の割合 0.032870 0.035190 0.934000 0.359650
定数

平均波長

定数

南相馬市
人口

-15.740000 8.919000 -1.765000 0.082120 ＋
いわき市

t value

Estimate Std. Error

Pr(>|t|)Pr(>|t|)0.001476 0.002158 0.684000 0.495390

平均浸水深1.359000 0.477000 2.849000 0.005290**

平均避難距離 -0.000086 0.002423 -0.035000 0.971780
平均 Intercept 値 -0.378500 0.249400 -1.518000 0.132120
平均波長0.000495 0.000523 0.947000 0.345200

t value

人口0.033529 0.007930 4.228000 0.000043 ***

平均浸水深 0.462083 0.180806 2.556000 0.011700 *
平均避難距離 0.001875 0.002047 0.916000 0.361300
平均 Intercept 値 -0.011047 0.089265 -0.124000 0.901700
平均波長0.121700 0.171700 0.709000 0.480820

65歳以上の割合 0.105700 0.103600 1.020000 0.311380-4.517000 1.711000 -2.640000 0.014360 *Estimate Std. Error-0.000026 0.000153 -0.171000 0.864840

平均減衰定数 -0.060480 0.207100 -0.292000 0.771190-0.000004 0.000362 -0.012000 0.990670

平均減衰定数 0.000349 0.000998 0.350000 0.727100
男性の割合 -0.018507 0.050049 -0.370000 0.712100

平均減衰定数

0.042710 0.056310 0.759000 0.449860

男性の割合-0.126600 0.149500 -0.847000 0.399040

65歳以上の割合 0.009574 0.008494 1.127000 0.261700
定数-0.810978 2.743391 -0.296000 0.768000

65歳以上の割合 -0.000129 0.028850 -0.004000 0.996440
定数7.105000 7.552000 0.941000 0.348970

福島県全域（ 4 市町）
Estimate Std. Errort value

Pr(>|t|)人口0.005791 0.001931 2.999000 0.002900**

平均浸水深0.704900 0.174200 4.047000 0.000064***

平均避難距離0.003337 0.001758 1.898000 0.058400＋

平均 Intercept 値 -0.242800 0.092700 -2.619000 0.009200**
平均波長0.000001 0.000040 0.029000 0.976900

平均減衰定数

0.000451 0.001584 0.284000 0.776200

男性の割合-0.009686 0.012610 -0.768000 0.443000

65歳以上の割合

0.003878 0.011640 0.333000 0.739200

定数0.766400 1.303000 0.588000 0.556000

表5

＊＊
＊
P＜0.001，
P＜0.01，
P＜0.05，＋P＜0.1＊＊＊

各地域における係数

a1
a2
a3
a4
a5
a6
a7
a8
C
（人口） （平均浸水深）（平均避難距離）（平均 Intercept 値）（平均波長）（平均減衰定数）（男性の割合）（65歳以上の割合） （定数）-0.0303-0.0856-4.5170＊0.00003＋0.00110.0329
D ≦10 0.0302＊＊＊ 0.6958＊＊＊ 0.0007＊＊
新地町-2.6650D ＞1097.6240＊-0.2264 -0.00003＋-0.0605
D ≦10 0.0543＊＊＊ 0.5335＊＊＊ 0.0216＊＊
0.12170.1057 -15.7400＋
相馬市-99.7969-0.0140＋
D ＞10 0.1782＊＊＊ -40.6152＊＊＊ -0.0619＊＊
0.26623.81222.3065 -133.4540＊-0.0185-0.8110＊-0.01100.00030.0096
D ≦10 0.0335＊＊＊ 0.4621＊＊＊ 0.0019＊＊
0.0005＋南相馬市-0.0025＋-0.8617
D ＞10 0.2411＊＊＊ 0.8168＊＊＊ -0.0219＊＊
1.08421.1306
0.0381 -59.5698＊-0.1266-0.0001-0.3785 -0.000004＋
1.359＊＊＊ -0.0001＊＊
0.04277.1050＊D ≦10 0.0015＊＊＊いわき市-39.2030＊＊＊ -0.4111＊＊-0.0912＋D ＞1042.088043.9320
23.1737 -733.7588＊-0.0097-0.2428 0.000001＋
0.00050.00390.7664＊福島県全域 D ≦10 0.0058＊＊＊ 0.7049＊＊＊ 0.0033＋＋（ 4 市町村） D ＞10 0.0099＊＊＊ -1.8641＊＊＊ 0.0386＊＊-0.0017＋-2.2986-0.1067-0.01110.171333.1758＊＊＊＊
P＜0.001，＊＊P＜0.01，＊P＜0.05，＋P＜0.1
係数11

自然災害科学 J. JSNDS 36 特別号（2017 ）

図6

予測死者数算出のフローの標高モデル10 m メッシュを低い方から昇順に

図7並べたものであり，縦軸は標高を示す。ここで横地形による地域区分ごとの標高特性

軸は，ある特定の断面図を示したものではないも地形要因を定量化するとともに，個人属性を表すのの，「地形による地域区分」の地域全体を対象と年齢と性別を組み込んだ式を提案することができした標高特性を示したものと位置づけられる。図た。

中で示された線の傾きが小さければ，海岸から平死者数を算出できる精度の高い式が構築されれ坦な地形で高台に向かうような地形であることをば，被害を予測し , 災害に対してどこが弱点とな意味し，傾きが大きければ海岸から急激な標高上るのか，それをどのように克服すれば災害に対す

昇で高台に向うような，急峻な地形を有しているる強靭な社会が築けるのかを明らかにすることにことを意味する。したがって，地形特性と今回の繋がる。今回提案した式は，人口，浸水深，道路

津波による人的被害予測式の関係は，新地町は，

ネットワーク情報および標高データを入力するこ緑線で示すように，リアス式海岸のような地形をとで，県レベル，または市町村レベルで各500 m

有している地域での人的被害予測が可能であるとメッシュ内の死者数を算出することができる。こ考える。一方で，赤線で示す相馬市は，比較的にれまでより，地域の状況を具体的に表現できる指海岸線から遠くなるにつれて，徐々に標高が上昇

標を取り入れた式で，人的被害を予測することがする地域を有する場所において人的被害予測が可可能になったものと考えられる。すなわち，表 5能である。さらに，南相馬市といわき市（図 7 ：と図 7 から，県レベル，市町レベルで各地域の地

それぞれ青線と橙線）の人的被害予測式は，リア形特性ごとに人的被害予測式を使い分けることがス式海岸のような地域と平野を有する地域の両方可能となり，この結果を利用することで，他の地を含んだ地域の式として利用できるものと考えら域に対しても，人的被害が推定できるような予測れる。

手法が提案できた。今後はさらにその精度を高めるべく，東北地方太平洋沖地震で被害を受けた岩4 ．おわりに既往の研究では取り上げられていなかった，各死者の住所と非浸水地点に至るまでの避難経路に対する標高と距離分析を行い，時系列解析で用いられている ARMA 過程を採用することにより，

手県，宮城県や2004年スマトラ沖地震などの海外の事例に対しても同様な方法で分析を行う予定で
ある。

12

四井・清野：地形的要因を取り入れた津波による人的被害予測式の構築

参考文献
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日4 ）国 際 連 合 国 際 防 災 戦 略（UNISDR）， ＜ 概 要 ＞
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npa.go.jp/archive/keibi/syouten/syouten281/
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害・人的被害の被害想定項目及び手法の概要
http://www.bousai.go.jp/jishin/nankai/taisaku/
pdf/2_2.pdf，2017年 3 月 1 日
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B2（ 海 岸 工 学 ），Vol.69，No.2，pp.1351-1355，
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Earthquake Engineering, a section of the Journal,
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11）今井健太郎・今村文彦・岩間俊二・サッパシー
アナワット：人的・物的軽減に向けた実用的な
津波ハザード・被害予測評価手法の提案，自然災害科学 J.JSNDS33特別号1-12，2014．
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towards natural hazards: the Disaster Risk Index,
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kokusei/2010/，2017年 3 月 1 日
14）総務省統計局，地域メッシュ統計の特質・沿革，標準地域メッシュに基づく1/2地域メッシュ
単 位，http://www.stat.go.jp/data/mesh/pdf/
gaiyo1.pdf，2017年 3 月 1 日
15）復興試験アーカイブ，国土交通省による浸水
域 ポ リ ゴ ン，http://fukkou.csis.u-tokyo.ac.jp/
dataset/show/id/1110，2017年 3 月 1 日
16）復興支援調査アーカイブ，浸水5m メッシュ，
http://fukkou.csis.u-tokyo.ac.jp/，2017年 3 月 1
日17）国 土 地 理 院， 数 値 地 図（ 国 土 基 本 情 報 ）の 道
路 中 心 線，http://www.gsi.go.jp/kibanjoho/kibanjoho40027.html，2017年 3 月 1 日18）国土地理院，基盤地図情報数値標高モデル10m，
http://fgd.gsi.go.jp/download/menu.php#，2017
年3月1日19）土岐憲三・佐藤忠信・清野純史・若林治郎：統計的手法による模擬地震波の最大加速度と断層の位置との関係について，京都大学防災研究所
年報．B，京都大学防災研究所，pp.1-11，1985
20）小山真紀・石井儀光・三谷智子・吉村晶子：東北地方太平洋沖地震における浸水域と死者発生
状況について，地震工学研究発表会講演論文集
31巻，論文番号5-130，2011．
21）金井昌信・片田敏孝： 津波から命を守るための教訓 の検証〜岩手県釜石市を対象とした東
日本大震災における津波避難実態調査から〜，
災害情報 No.11，pp.114-124，2013．
22）N.Y. Yun and M. Hamada: Evacuation Behavior
and Fatality Rate during the 2011 Tohoku-Oki
Earthquake and Tsunami，Earthquake Spectra,
Volime 31, No.3, p1237-1265, August 2015．
23）イ ン タ ー リ ス ク 総 研， 東 日 本 大 震 災 特 集＜ No.13＞ 東日本大震災を教訓とした地震，
津波対策の見直しについて−中央防災会議専門
調査会報告から−，2011．
24）東北地方太平洋沖地震を教訓とした地震・津波対策に関する専門調査会，従来の被害想定と東
日本大震災の被害（概要），資料 5 ，2011．
（投 稿 受 理：平成29年 4 月 6 日
訂正稿受理：平成29年 7 月13日）

13

自然災害科学 J. JSNDS 36 特別号（2017 ）

要

旨

国・社会・地域が自然災害の「リスク」を判断する際には，その自然災害によって生じる「死者数」
が有用な指標の一つとして用いられる。この死者数を算出するためには，被害を予測する地域の状況を正確に表現できる予測式が必要となる。これまで地震や津波が起きる可能性が低いと考えられていた地域においてすら，様々な自然災害が発生している現状を考えると，人的被害予測式に関する検討は，安心安全な社会を構築する上で不可欠な課題である。本研究の目的は，津波による人的被害低減に向けた検討を推進し，そのグローバルモデルの構築を目指すことであるが，ここではその第一段階として，データが揃っている日本の代表的な津波被害，すなわ
ち2011年東北地方太平洋沖地震を対象とした人的被害予測式の提案を行う。まず，福島県の市
町村の死者を対象とした「避難経路別距離・標高推移の特性分析」を行い，その特性を地形的要因として定量表現する。さらに上述の特性分析で得られた地形的要因に加え，個人属性を表す
年齢と性別を組み込んだ式を新たに提案する。最終的に，地形的特徴の指標として取り上げた
避難経路別の波長，減衰定数および Intercept 値と避難経路の距離，浸水深，500 m メッシュ内
人口，また，地域の人口構成を示す指標として取り上げた性別の割合と65歳以上の割合の 8 つの変数で，500 m メッシュ内の死者数算出することができた。