論説頁

2020 年 7 月 28-29 日の山形県最上川水系における洪水被害 …………………………………………… 川辺孝幸

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深層学習による高速道路斜面の豪雨時崩壊確率の推定－東北地方における令和元年台風 19 号
および 21 号の事例－ ……………………………… 加村晃良・大塚智貴・風間基樹・長尾和之・澤野幸輝
阿賀野川上流域の融雪出水に対する積雪・融雪の寄与

7……………………………… 神戸智志・朝岡良浩 11

インドネシア Citarum 川 上流域の降雨・流出解析に関する基礎的検討 神谷青佑・朝岡良浩・若林裕之 17
破堤氾濫域における土砂堆積と湛水の状況から概算される氾濫水密度
流木モデルを用いた樹皮の剥離過程に関する水理実験…… 佐藤…………… 松冨英夫・鎌滝孝信 23

丈・谷口隼也・齋藤憲寿・渡辺一也 29

馬場目川における鉛直方向の粒度分布変化と河床変動計算に関する検討…………………………………………………………………… 中川

遥・谷口隼也・渡辺一也・齋藤憲寿 35

Prediction of sediment production in the Abukuma River basin due to rainfall sensitivity………………………………………………………………………………… Edea LOA・Seiki KAWAGOE 41
水平床の貯水部を持つダム破壊流れの斜面遡上…………………………………………………… 松冨英夫 47

Long-term morphological evolution of the Volta-Delta River mouth in Ghana using satellite images……………………………………………………… Stephan LAWSON・Nguyen Trong HIEP・田中

仁 53

秋田県白雪川における津波の河川遡上に関する検討……………………………………………………… 谷口隼也・渡辺一也・齋藤憲寿・鎌滝孝信・田中

仁 59

土砂を含む河川遡上津波が構造物に与える影響 …………… 小太刀旬哉・鎌滝孝信・齋藤憲寿・渡辺一也 65
OpenFOAM を用いた構造物に加わる流体力に関する研究 … 立花郁巳・工藤真裕・橋本憲二・高瀬慎介 71
強い段波の平面二次元挙動特性……………………………………………………………………… 松冨英夫 75

新たな底面摩擦算定法を用いた津波の数値計算…………… 西脇

圧力センサを用いた漂流物に作用する波力の測定

遼・田中

傾斜堤の港内側被覆ブロックの耐津波特性に関する水理模型実験
透過構造物に滞留する津波漂流物に関する基礎的研究………………… 髙橋研也・田中

仁 93…… 橋本憲二・高瀬慎介・野島和也・桜庭雅明 99

ニューラルネットワークを利用した既存一戸建て住宅の建築年代予測
北海道雌阿寒岳における深部・浅部低周波地震活動

仁・Nguyen Xuan TINH 81……………………… 石塚大智・齋藤憲寿・渡辺一也 87…………… 潘蒋杰・片岡俊一 103…………………… 松野有希・小菅正裕・前田拓人 109

1943 年会津田島地震の被害に関する文献調査 ………………………………………… 水田敏彦・鏡味洋史 115
令和 2 年 7 月豪雨災害時の学校の対応－山形県内小中学校－…………………………… 村山良之・佐藤健・桜井愛子・北浦早苗・小田隆史・林田由那・熊谷

文 部 科 学 省 研 究 開 発 局
自 然 災 害 研 究 協 議 会 東 北 地 区 部 会
日 本 自 然 災 害 学 会 東 北 支 部
東 北 地 区 自 然 災 害 資 料 セ ン タ ー

誠 121

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ARTICLES

Flood damage in the Mogami River system in Yamagata Prefecture on July 28-29, 2020……… Takayuki KAWABE

1

Prediction of failure probability of cut slope on expressway due to heavy rainfall via deep learning…………………… Akiyoshi KAMURA, Tomoki OTSUKA, Motoki KAZAMA, Kazuyuki NAGAO and Koki SAWANO

7

Contribution of snow cover and snowmelt to the river discharge in the upstream area of the Agano River basin……………………………………………………………………………………………Satoshi GODO and Yoshihiro ASAOKA

11

A fundamental study on runoff analysis with a numerical simulation in the upstream area of the Citarum Riverbasin, Indonesia……………………………… Seisuke KAMIYA, Yoshihiro ASAOKA and Hiroyuki WAKABAYASHI

17

Density of inundation water roughly estimated from the state of sediment deposit and ponding in flooded area dueto the breaking of river embankment ……………………………… Hideo MATSUTOMI and Takanobu KAMATAKI

23

Experimental study on the process of bark exfoliation using driftwood model……………………………………………… Jo SATO, Junya TANIGUCHI, Noritoshi SAITO and Kazuya WATANABE

29

Study on vertical change of particle size distribution and calculation of river topography at the Babamegawa River……………………………… Haruka NAKAGAWA, Junya TANIGUCHI, Kazuya WATANABE and Noritoshi SAITO

35

Prediction of sediment production in the Abukuma River basin due to rainfall sensitivity…………………………………………………………………………………………………

Edea LOA and Seiki KAWAGOE

Run-up of inundation flow due to breaking of dam with a horizontal bottom………………………

Hideo MATSUTOMI

41
47

Long-term morphological evolution of the Volta-Delta River mouth in Ghana using satellite images………………………………………………………………… Stephan LAWSON, Nguyen Trong HIEP, Hitoshi TANAKA

53

Study on river run-up of tsunami at the Shirayukigawa River in Akita Prefecture……… Junya TANIGUCHI, Kazuya WATANABE, Noritoshi SAITO, Takanobu KAMATAKI and Hitoshi TANAKA

59

Influence of tsunami run-up including sediments to river on a structure……………………………… Shunya KODACHI, Takanobu KAMATAKI, Noritoshi SAITO and Kazuya WATANABE

65

A study on fluid force acting on a structure using OpenFOAM…………………………………………Ikumi TACHIHANA, Masahiro KUDO, Kenji HASHIMOTO, Shinsuke TAKASE

71

Two-dimensional behavir characteristics of a strong bore over a sloping beach…………………… Hideo MATSUTOMI

75

Numerical simulation of tsunami using a new bed shear stress calculation method……………………………………………………………… Ryo NISHIWAKI, Hitoshi TANAKA and Nguyen Xuan TINH

81

Measurement of wave force acting on drifting objects using a pressure sensor……………………………………………………………… Daichi ISHIZUKA, Noritoshi SAITO and Kazuya WATANABE

87

Hydraulic model experiment on structural resistiveness against tsunami action of port side armor block of sloping
breakwater……………………………………………………………………… Kenya TAKAHASHI and Hitoshi TANAKA

93

Basic study of tsunami with drifting debris staying in permeable structures……………………………………… Kenji HASHIMOTO, Shinsuke TAKASE, Kazuya NOJIMA, Masaaki SAKURABA

99

A neural networks model for predicting the age of housings………………… Pan JIANGJIE and Shunichi KATAOKA 103
Deep and shallow low-frequency seismic activity at Meakan-dake volcano in Hokkaido………………………………………………………………………… Yuki MATSUNO, Masahiro KOSUGA and Takuto MAEDA 109
Literature survey on damage due to the 1943 Tajima earthquake, Aizu district of Fukushima Prefecture……………………………………………………………………………………… Toshihiko MIZUTA and Hiroshi KAGAMI 115
Response to the heavy rain in July 2020 - Some cases of elementary and junior high schools in Yamagata Prefecture…………………………………… Yoshiyuki MURAYAMA, Takeshi SATO, Aiko SAKURAI, Sanae KITAURA, Takashi ODA,
Yuna HAYASHIDA and Makoto KUMAGAI 121

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東北地域災害科学研究 第57巻（2021） ᖺ  ᭶  ᪥ࡢᒣᙧ┴᭱ୖᕝỈ⣔࡟࠾ࡅࡿὥỈ⿕ᐖ 㸨 ඖᒣᙧ኱Ꮫᆅᇦᩍ⫱ᩥ໬Ꮫ㒊 ᕝ㎶ Ꮥᖾ
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東北地域災害科学研究 第57巻（2021）

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by Akiyoshi Kamura

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3) M. Kazama, Y. Yamakawa, A. Yamaguchi, S. Yamada, A. Kamura, T. Hino and S. Moriguchi㸸Disaster
report on geotechnical damage in Miyagi Prefecture, Japan caused by Typhoon Hagibis in 2019, Soils
and Foundations, 2021(in press).
4) 㛗ᑿ࿴அ㸪⃝㔝ᖾ㍤㸪ᯇᓮᏕử㸪ຍᮧ᫭Ⰻ㸪㢼㛫ᇶᶞ㸸⿕⅏ࡢࡾ㠃ࢹ࣮ࢱ࡟ᇶ࡙ࡃᮾ໭ᆅ᪉
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東北地域災害科学研究

11

第57巻（2021）

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3)Ẽ㇟ᗇ: Ẽ㇟ᗇᆅ⌫

4)᪥ᮏἙᕝ༠఍: Ἑᕝ౽ぴ, 1993.

5)⤒῭⏘ᴗ┬㈨※࢚ࢿࣝࢠ࣮ᗇ: ᪥ᮏࡢỈຊ࢚ࢿࣝࢠ࣮㔞 Ⓨ㟁Ỉຊㄪᰝᬮ໬ண᝟ሗ 9 ᕳ, 2017.

https://www.enecho.meti.go.jp/category/electricity_and_gas/electric/hydroelectric/database/energy_japan001/㸦2020/01/14 㜀ぴ㸧
6)JA ඲㎰࡟࠸ࡀࡓ㸸᪂₲⡿࠾࠸ࡋࡉࡢ⛎ジ㸪https://www.nt.zennoh.or.jp/eat/reason/㸦2020/01/14 㜀ぴ㸧㸬

7)

Abdul Haseeb Azizi and Yoshihiro Asaoka: Assessment of the Impact of Climate Change on SnowDistribution and River Flows in a Snow-Dominated Mountainous Watershed in the Western
Hindukush–Himalaya, Afghanistan, Hydrology, Vol.7, No.4, 74, 2020.

8)⬟Ⓩᩥ࿴, ୸ᒣ฼㍜, ᪩℩ྜྷ㞝, ℧ᮏ⿱ኈ, ୰ᮧබே: ᡭྲྀᕝᒣᆅὶᇦ࡟࠾ࡅࡿࢱࣥࢡࣔࢹ
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9) ᯽ಇ㍜, ᮅᒸⰋᾈ, 㢼㛫⪽: ✚㞷῝ࢹ࣮ࢱྠ໬࡟ࡼࡿ⼥㞷ฟỈゎᯒ, ᅵᮌᏛ఍ㄽᩥ㞟 B1㸦ỈᕤᏛ㸧Vol.67, No.4, I_403-I_408, 2011.
10) 㜿㈡㔝ᕝỈ⣔ࡢὶᇦཬࡧἙᕝࡢᴫせ㸦᱌㸧: ᅜᅵ஺㏻┬Ἑᕝᒁ, pp.50, ᖹᡂ 19 ᖺ 7 ᭶ 11 ᪥11) ᶓᒣᏹኴ㑻, ኱㔝ᏹஅ, ᑠ༡㟹ᘯ, ஭ୖ⪽, ᕝ᪉ಇ࿴: ෤Ꮨ࡟࠾ࡅࡿ㝆Ỉ㔞ࡢᤕᤊ≉ᛶ, ᪥ᮏ㞷ịᏛ఍ㄅ, Vol.65, pp303-316, 2003.
12) ㏆⸨⣧ṇ, ᮏ㇂◊, ᯇᓥ኱: ᪂ࣂࢣࢶࣔࢹࣝࢆ⏝࠸ࡓὶᇦࡢᅵተỈศ㔞, ὶฟ㔞, ✚㞷Ỉᙜ㔞, ཬࡧἙᕝỈࡢ◊✲, ኳẼ, Vol.42, pp.821-831, 199513) ᅵᮌᏛ఍: Ỉ⌮බᘧ㞟㹙ᖹᡂ 11 ᖺᗘ∧㹛, ୸ၿ, pp.40, 1999.
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東北地域災害科学研究

17

第57巻（2021）࢖ࣥࢻࢿࢩ࢔ Citarum ᕝୖὶᇦࡢ㝆㞵࣭ὶฟゎᯒ࡟㛵ࡍࡿᇶ♏ⓗ᳨ウ 㸨᪥ᮏ኱ᏛᕤᏛ㒊ᅵᮌᕤᏛ⛉ ⚄㇂㟷భ᪥ᮏ኱ᏛᕤᏛ㒊ᅵᮌᕤᏛ⛉ ᮅᒸⰋᾈ
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*A Fundamental Study on Runoff Analysis with a Numerical Simulation in the Upstream Area of the Citarum
River basin, Indonesia by Seisuke Kamiya, Yoshihiro Asaoka and Hiroyuki Wakabayashi

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1) Naylor, R. L., Battisti, D. S., Vimont, D. J., Falcon, W. P., & Burke, M. B. (2007). Assessing risks ofclimate variability and climate change for Indonesian rice agriculture. Proceedings of the National
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3) ➉⏣⛱┿, Ἑᮧᘯோ, ᮅᒸⰋᾈ, ⱝᯘ⿱அ. 䜲䞁䝗䝛䝅䜰 Citarum ᕝὶᇦ䛾Ỉ⏣⪔༊䛻䛚䛡䜛ỏ
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4) బᒣᩗὒ, ᘓ㒊♸ဢ, ⸨ᒸ㻌 ዡ, ∵ᒣ᭸౗, ⴙ▮ᩔၨ, ⏣୰ⱱಙ. 2011 ᖺ䝍䜲ὥỈ䜢ᑐ㇟䛻䛧䛯⥭ᛴᑐᛂ䛾㝆㞵ὶฟỏ℃ண

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東北地域災害科学研究23

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* Density of inundation water roughly estimated from the state of sediment deposit and ponding in flooded area
due to the breaking of river embankment by Hideo MATSUTOMI and Takanobu KAMATAKI

24

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28.4
1
St.2
ሐ㜵⿬ἲ㠃
㧗Ỉᩜ
Ἶ
7.65
14 (w)
1.83
3,750
21.7*
1
St.3
ୗỈฎ⌮ሙᘓᒇቨ㠃
ฎ⌮ሙෆ
Ἶ
2.48
2.7~3.0 (d)1.09~1.21
2,510
19.1
3
St.4
ୗỈฎ⌮ሙᘓᒇቨ㠃
ᯝᶞᅬෆ
Ἶ
3.02
1.0~1.3 (d)0.33~0.43
2,370
14.6
1
St.5
ሐ㜵ኳ➃
㧗Ỉᩜ
Ἶ
5.78
10 (w)
1.73
2,210
27.1*
1
St.6
ᖹᒇᅵቨఫᐙቨ㠃ᶞᅬ✵ᆅ ◁㸩Ἶ
1.83
8.5 (w)
4.64
380
100.0*
3
St.7
ሐ㜵ኳ➃
㧗Ỉᩜ
◁
6.17
9.5 (w)
1.54
390
109.6*
2
St.8≀⨨ᑠᒇቨ㠃
ᶞᅬ✵ᆅ
Ἶ
0.97
5 (w)
5.15
880
28.4
3
St.9
ሐ㜵⿬ἲ㠃
㧗Ỉᩜ
◁㸩Ἶ
5.39
7 (w)
1.30
850
57.1*
2
St.10
಴ᗜቨ㠃
Ỉ⏣ෆ
Ἶ
3.59
2.8 (w)
0.78
1,330
12.5
3
St.11
JA಴ᗜቨ㠃Ỉ⏣ෆἾ
2.15
1.5 (w)
0.70
1,500
7.6
3
St.12
〇సᡤᘓᒇቨ㠃ఇ⪔ᆅෆἾ
3.36
5~14 (w)
1.49~4.17
850
18.8
1
St.13
ᶫ᱆⭡ᯈ㠃
Ỉ⏣ෆ
Ἶ
4.94
4 (w)
0.81
1,590
17.2
1
St.14
㛗἟᤼Ỉᶵሙᘓᒇቨ㠃 ᶞᅬ✵ᆅἾ
4.25
0.7 (d)
0.16
2,160
13.2
3
St.15
2㝵ᘓ࡚ఫᐙቨ㠃
ᶞᅬ✵ᆅ
Ἶ
4.36
1.5~3 (d)0.34~0.69
3,480
13.1
2
St.16
JR㕲㐨㊰┙ἲ㠃Ỉ⏣ෆἾ
4.38
0.7~0.9 (w)0.16~0.21
2,410
6.1
1
St.17
ᯝᶞᅬෆ಴ᗜෆഃቨ㠃 ᯝᶞᅬෆ
Ἶ
2.81
1.5~2 (w)
0.53~0.71
1,750
8.2
3
St.18
ఫᐙቨ㠃
Ỉ⏣ෆ
Ἶ
2.86
3.3 (w)
1.15
740
4
St.19
ఫᐙቨ㠃
ᶞᅬ✵ᆅ
Ἶ
3.19
6 (w)
1.88
1,040
1

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St.1
St.2
St.3
St.4
St.5
St.6
St.7
St.8
St.9
St.10
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Ἶ
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1.10
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Ỉ⏣ෆ
Ἶ
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1,810
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3.17
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0.19
3,060

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25

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࡟㉮ࡿ┴㐨146ྕࡀపሐ㧗ࡢሐ㜵ࡢᙺ๭ࢆᯝࡓࡍ࡜ุ᩿
(2) ྜྷ⏣ᕝࡋ࡚஧ศࡋࡓࡀ㸪ᅵ◁ሁ✚ཌࡢഴྥࡶ஧ศࡉࢀࡓࠋࡇࢀ ྜྷ⏣ᕝࡣ୍⣭Ἑᕝ㬆℩ᕝࡢྑ୍ḟᨭᕝ࡛㸪ᖿᕝὶ㊰ᘏ ࡟ࡣ┴㐨ࡢᏑᅾࡸ⣽㛗࠸⦆໙㓄㸦⣙1/3,000 11)㸧ࡢᆅᙧ㸪
㛗53 km㸪ὶᇦ㠃✚350 km2ࢆ᭷ࡍࡿࠋἙᕝᩚഛᇶᮏ᪉㔪 ᤼Ỉ࡟11᪥༙ࡶせࡋࡓࡇ࡜㸦ᚋ㏙ 㸪St.9ࡢ㏆㎶࡟᤼Ỉᶵ࡟࠾ࡅࡿ἞ỈᏳ඲ᗘࡣ1/100㸪ィ⏬㝆Ỉ㔞ࡣ335 mm/2᪥㸪 ሙࡀ࠶ࡾ㸪ᅵ◁ࡀ㞟ࡲࡾ᫆࠸ࡇ࡜ࡀ㛵ಀࡋ࡚࠸ࡼ࠺ࠋ

26

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Richmond, B., Sugawara, D., Szczuciński, W., Tappin, D.R., Witter, R. andYulianto, E.: New insights of tsunami hazard from the 2011 Tohoku-oki
event, Marine Geology, 290, pp.46-50, 2011.
10) ᅜ஺┬Ἑᕝᒁ㸸㬆℩ᕝỈ⣔Ἑᕝᩚഛᇶᮏ᪉㔪㸪p.13, 2006.
11) ᅜ஺┬ᮾ໭ᆅ᪉ᩚഛᒁ㸸➨2ᅇ㬆℩ᕝሐ㜵ㄪᰝጤဨ఍㈨ᩱ㸪௧࿴ඖᖺ11᭶7᪥㸪2019/11/13ཧ↷㸬12) ௝ྎ⟶༊Ẽ㇟ྎ㸸ᐑᇛ┴⅏ᐖ᫬Ẽ㇟㈨ᩱѸ௧࿴ඖᖺྎ㢼➨19ྕ࡟ࡼࡿ኱㞵࡜ᭀ㢼࣭㧗ἼѸ㸪p.34, 2019.
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No.4, pp.1165- 1170, 2018.
14) ᅜᅵᆅ⌮㝔㸸ᇶ┙ᆅᅗ᝟ሗ㸪https://fgd.gsi.go.jp/download/map
Gis.php, 2020/1/8ཧ↷㸬15) ᅜ஺┬໭㝣ᆅ᪉ᩚഛᒁ㸸ྎ㢼➨19ྕ㸦௧࿴ඖᖺ10᭶17᪥㸧ࡢᑐᛂ࡟ࡘ࠸࡚㸦➨18ሗ 㸪2019/10/31ཧ↷࠾ࡼࡧ⚾ಙ㸬16) ᅵ㉁ヨ㦂ἲᨵゞ⦅㞟ጤဨ఍㸸ᅵ㉁ヨ㦂ἲ㸪ᅵ㉁ᕤᏛ఍㸪
p.675, 1969.

東北地域災害科学研究

29

第57巻（2021）ὶᮌࣔࢹࣝࢆ⏝࠸ࡓᶞ⓶ࡢ๤㞳㐣⛬࡟㛵ࡍࡿỈ⌮ᐇ㦂㸨  ⛅⏣኱Ꮫ⌮ᕤᏛ㒊      బ⸨  ୔⛅⏣኱Ꮫ኱Ꮫ㝔⌮ᕤᏛ◊✲⛉ ㇂ཱྀ 㞙ஓ⛅⏣኱Ꮫ኱Ꮫ㝔⌮ᕤᏛ◊✲⛉ 㰻⸨ ᠇ᑑ⛅⏣኱Ꮫ኱Ꮫ㝔⌮ᕤᏛ◊✲⛉ Ώ㎶ ୍ஓ
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*Experimental study on the process of bark exfoliation using driftwood model by Jo SATO, Junya
TANIGUCHI, Noritoshi SAITO and Kazuya WATANABE

30

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東北地域災害科学研究35

第57巻（2021）㤿ሙ┠ᕝ࡟࠾ࡅࡿ㖄┤᪉ྥࡢ⢏ᗘศᕸኚ໬࡜
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*Study on vertical change of particle size distribution and calculation of river topography at the Babamegawa
River by Haruka NAKAGAWA, Junya TANIGUCHI, Kazuya WATANABE and Noritoshi SAITO

36

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37

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<http://www.pref.akita.lg.jp/pages/arghive/10601> 㸦2020/7/5 ࢔ࢡࢭࢫ㸧2) ᪥ ᮏ ⏘ ᴗ つ ᱁ JIS A1204:2020 ᅵ ࡢ ⢏ ᗘ ヨ 㦂 ᪉ ἲ <https://www.kikakurui.com/a1/A12042020-01.html> (2020/10/5 ࢔ࢡࢭࢫ)3) 㛵᰿ṇே㸸⛣ືᗋὶࢀࡢỈ⌮Ꮫ, ඹ❧ฟ∧ᰴᘧ఍♫㸪161p., 2005.
4) ⴗཎ↷㏻㸪఍⏣ಇ௓㸪㢼㛫⪽㸸᰿ᅛࡵ⏝⿄ᮦࡀἙᗋኚື࡟ཬࡰࡍᙳ㡪࡟ࡘ࠸࡚㸪ᅵᮌᏛ఍ᮾ
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東北地域災害科学研究41

第57巻（2021）

Prediction of sediment production in the Abukuma River basin due torainfall sensitivity
Edea Loa Graduate School of Symbiotic Systems Science and Technology, Fukushima University
Seiki Kawagoe Faculty of Symbiotic Systems Science, Fukushima University
1.

Introduction

Japan's economic activities and population growth since the mid 19th century have contributed to significant
developments that have resulted in land cover and land-use changes. The country is also prone to several
natural disasters, which also significantly impact land cover and land-use changes. Two of the recent disasters
are the Great East Japanese Earth Quake on March 11, 2011 (GEJE2011) and the Typhoon-Hagibis on October
2019 (Typhoon 201919). These ongoing land-use changes due to natural disasters and other human-madeactivities have led to land degradation and massive soil erosion, which may have significant environmental
concerns especially in vulnerable areas such as hilly terrain areas and the flood plain areas. Evaluating the soil
erosion within the basin environment is an important task that would assist decision-makers in the land andwater resource management and planning areas for predicting future disasters, proposing countermeasures andmonitoring of basin outlets. The average annual soil loss of the basin, together with a large impact event of theyear 2019, was analysed using the USLE equation. The USLE is an erosion model designed to predict the
average rate of soil erosion for each feasible alternative combination of crop system and management practicein association with a specified soil type, rainfall pattern, and topography (Wischmeier and Smith 1978) [1].
The main objective of this paper is to analyse the Abukuma Basin average yearly soil loss for the year 2019,
together with a large impact rainfall event and map out an impact map with based on sub-basins and evaluate
the soil production factors and make projections for future soil losses within the impacted sub-basins.
2.

Study area

The study area is approximately 5390 km2 of watershed area and a total river length of 234km whichruns from Fukushima prefecture to Miyagi prefecture (Fig.1). Abukuma River Basin is the second-longest
river in the Tohoku region and sixth in the whole of Japan which consists of a mixture of steep and flat
conditions with irregular changes in surface water runoffs and soil erosion. It collects its water from theaffluent in the high mountains and discharges into the Pacific Ocean. The basin has some small to
medium-sized metropolitan areas which are scattered across the study basin.
Japan

Abukuma Basin

Miyagi Pref.

Fukushima Pref.

Fig.1: Study area

Keyword㸸USLE, vegetation, landcover, rainfall sensitivity, soil production.
Kanayagawa1, Fukushima city, Fukushima. Fukushima University
Tel and Fax 024-548-5261

42

3.

Methodology

The widely used model for estimating soil loss referred to as the Universal Soil Loss Equation (USLE)
was used to analyse the mean annual soil loss in the study area. The equation uses the product of five (5)different factors as follows;‫ ܣ‬ൌ ܴ‫ܲܥܵܮܭ‬(1)

Where, A is the mean annual soil loss per unit area, R is the rainfall erosovity factor, K is the soil
erodibility factor, LS is slope length and steepness factors respectively, C is the land cover management
factor and the support practice factor denoted by P. The rainfall erosivity factor (R)is the rainfall erosive
force specifically for all the rainfall events in a year. The R-factor derived from 60 minutes rainfall
intensity developed for Japan conditions by Hosoyamada & Fujiwara, (1984 a) [3] was adopted to (Eq.
(2)).
ܴ ൌ ‫଺ܫܧܭ‬଴‫ ܧܭ‬ൌ ሺͻͳ͸ ൅ ͵͵ͳሻ݈‫݃݋‬ଵ଴ ‫ܫ‬ሻͲǤ͹ͷ͵

(2)
(3)

The soil erodibility factor (K) is the measure of the susceptibility of soil particles to detach andtransport due to the impact of the raindrop and surface runoff. The K-factor for this study is the averagevalue from the standard experimental results of sediment model user guide. From Clay to very fine sandy
loam with the average K value of 0.78. The LS-factor (LS) or topographic factor is the combined outcomeof the slope length and slope steepness represented by L and S, respectively. The LS-factor for each land
cell may be evaluated using the equation derived from Moore and Burch (1986) [4] was adopted (Eq.
(4)):‫ ܵܮ‬ൌ  ቀி௟௢௪஺௖௖Ǥା஼௘௟௟௦௜௭௘ ଴Ǥସௌ௜௡ௌ௟௢௣௘ ଵǤଷቁ  ቀͲǤͲͺͻ͸ቁ ͳǤͶ ଶଶǤଵଷ଴Ǥ଴଼ଽ଺

(4)

The C-factor (C) is the crop or vegetation management factor. It represents the ratio comparing thesoil loss from the land under a specific crop and vegetation to the corresponding loss from the standard
soil plot. The C-factor was determined from remote sensing data. The Normalised Difference Vegetation
Index (NDVI) (Eq.(5)) was used to produce the C -factor map:ܰ‫ ܫܸܦ‬ൌ ሺேூோିோ௘ௗሻ
ሺேூோାோ௘ௗሻ

(5)

The method proposed by Durigon et al. (2014) [5] was used to estimate the C-Factor map (Eq.(6)).
ିே஽௏ூାଵ
ቁ
ଶ

‫ܥ‬ൌቀ

(6)

The support factor denoted by P is the effect and impact of support practices that reduce the amount oferosion. In the study basin case with huge natural forest catchments, urban centres where these practices
are not done; hence, P's value is kept as 1.0.
4.

Results and discussions

From the analysis of each of the USLE factors, the average value for the R-factor in the year 2019 was
3,639 ton/ha/hr/yr (Fig. 5). The R-factor value from the impact of typhoon192019 was obtained as 2354
ton/ha/hr/yr. The K-factor value was obtained as the average value from the standard experimental results of
sediment model user guide with the value of 0.78. The LS-factor in the study area ranged from 0 to 115, withthe average values of 0.26. The C-factor values for the study area ranged from 0.16 to 0.62.

43< 20002000 - 3000
3000 - 4000
4000 - 5000
5000 - 6000
6000 - 7000
7000 - 8000
8000 - 9000

9000 - 10000
10 000 >Fig.2: R-factor Map (2019)
From the soil loss analysis, the average soil loss volume for the year 2019 was estimated to be around5.6x107m3. The impact from Typhoon 201919 alone on October 12, 2019 is estimated to an average of
3.7x107m3. The average soil loss based on the annual soil loss and the impact of the Typhoon 201919
indicate that Shirashikawa (78,775 ha) towards the northern and downstream end of the basin produced
the highest soil followed by Yashirogawa (43,563 ha) and Abukumagawajōryū (30,954 ha) sub basin
towards the southern end or the upstream sub-basins (Fig.3-Map A and B). The main factor contributing
to the high volumes of soil losses in these three basins is due to the larger catchment areas compared tothe smaller catchment. The soil loss impact map Fig.3-Map C was produced from dividing the soil lossesof each of the sub basins from the Typhoon201919 impact and the potential average impact. The results
indicate that Uchigawa (10,703 ha), Nigorikawa (3,479 ha), Omorikawa (1,933 ha) and Hirosegawa(23,968 ha) were the highly impacted sub basins from the Typhoon 201919. These impacted sub-basins
are located towards the mid to downstream end of the Abukuma basin (Fig. 3-Map C). The average soil
loss projection shows that by year 2050 Uchikawa will have produced an average of 4.7x105m3 by year
2050 (Fig.4). One of the major causes of which has caused the more significant impacts are due to the low
NDVI and land use changes, and the geographical steepness of the sub-basins observed from these four subbasins.

44

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1

18

18

B

C

Fig.3: Abukuma – Sub basin soil loss distribution Maps. (A) Typical Potential Average Soil
Loss, (B) Large Impact Event (C) Impact Map

Fig.4: Impacted Sub-basin Avg Soil Loss estimated projection.
5.

Conclusion

The USLE model was carried out in the GIS environment to estimate the soil loss in the Abukuma
River basin, Fukushima Prefecture, Japan, for 2019. The results of the estimates of a potential rainfall
erosivity impact and the impact of the large impact event (typhoon 201919) erosivity impact wereanalysed to identify the impact of the typhoon on each of the sub-basins. The soil loss production is
generally caused by the naturally occurring agents such as the climate, topographical and land use
characteristics in the impacted sub-basins were studied. Apart from the naturally occurring force behindthe soil loss processes, human activities also contribute extensively to accelerating the process. The

45

outputs of this study were based on historical and with limited data inputs. Further studies should be
carried out to verify the model in terms of site survey and confirmation of the land surface changes.

Acknowledgment: This research was supported by the Environment Research and Technology
Development Fund (2-1907) of the Environmental Restoration and Conservation Agency of Japan, andPacific Leads Program, JICA.
References[1] Wischmeier, W.H., Smith, D.D.: Predicting rainfall erosion losses – a guide to conservation planning.
U.S. Department of Agriculture, Agriculture handbook No. 537 (1978)[2] Dhakal, A. TSUCHIYA, S. OHSAKA, O. (2006): Application of the USLE and sediment delivery
models in a mountainous catchment, p 44
[3] Hosoyamada, K., and Fujiwara, T. (1984 b): Application of the USLE for predicting the amount ofsoil erosion (II): Soil erodibility factor, slope length factor and support practice factor of the LISLE,
Journal of the Japanese Society of Irrigation Drainage and Reclamation Engineering, Vol. 52, p. 497502. (in Japanese)[4] Moore, I.D., Burch, F.J., 1986. Physical basic of the length–slope factor in the Universal Soil Loss
Equation. Soil Sci. Soc. Am. J. 50, 1294–1298.
[5] Durigon, V. L., Carvalho, D. F., Antunes, M. a H., Oliveira, P. T. S., & Fernandes, M. M.(2014).
NDVI time series for monitoring RUSLE cover management factor in a tropical watershed.
International
Journalof
RemoteSensing,35,441e453.
https://doi.org/10.1080/01431161.2013.871081.

東北地域災害科学研究47

第57巻（2021）

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10) ᯇ෠ⱥኵ㸪᭷ᕝኴ㑻㸸ὠἼ㐳ୖ࡬ࡢỏ℃Ỉᐦᗘࡢᙳ㡪㸪ᅵᮌᏛ఍ㄽᩥ㞟B2㸦ᾏᓊᕤᏛ 㸪Vol.76, No.2, pp.391-396, 2020.
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東北地域災害科学研究第57巻（2021）

53

Long-term morphological evolution of the Volta-Delta River mouth in
Ghana using satellite images
Stephan Lawson1, Nguyen Trong Hiep2, Hitoshi Tanaka3
Abstract
The Volta-Delta River mouth at Ada, Ghana drains one of the largest river basins in West Africa.
The river mouth sandspits have undergone enormous morphological changes due to both natural andhuman activities. Before the construction of a groyne system from 2012-2017 on the western side of theriver mouth, cyclic sandspit elongation and breaching events were observed. To fully understand these
cyclic events, satellite imagery from Landsat, Sentinel-2 and Google Earth were acquired from 19842020 and analyzed to depict the morphological processes occurring at the river mouth. The study
examined the river mouth morphology before and after the construction of the groyne system.
Keywords: Breaching, Elongation, Erosion, Groyne system, Sandspit, Volta River mouth.
1. INTRODUCTION
Globally, deltaic coastlines are subjected to alarming rates of vulnerability with respect to erosion
and shoreline retreat. Human engineering works in the drainage basin of deltas have influenced thedestabilization of deltaic coastlines by impeding sediment supply to these areas (Syvitski et al., 2009).
The presence of well-developed sandspits at the mouth of river deltas provides massive benefits withregards to urbanization, floodplain inundation prevention and biodiversity which requires the study ofchanges ensuing at such locations (Pradhan et al., 2015). Inadequate studies in relation to morphologicalchanges at river mouths exposes them to huge vulnerabilities.
The Volta River mouth is geographically located at Ada in the Greater Accra Region of Ghana
between latitudes 5°46'15.06" to 5°46'28.44" North and longitudes 0°39'46.03" to 0°41'31.46" East. The
river mouth drains the Volta basin with a catchment area of approximately 400,000 km2 and a total river
network of about 1,500 km (Fig. 1(a)). The river mouth is characterized by two well defined sandspits
which are highly morphological in nature (Fig. 1(b)).

Figure 1: Map of study area (a) Volta River basin (b) Volta River mouth, Ada, Ghana.

1MSc. Student, Department of Civil and Environmental Engineering, Tohoku University, 6-6-06 Aoba,
Sendai 980-8579, Japan.
2
PhD. Student, Department of Civil and Environmental Engineering, Tohoku University, 6-6-06 Aoba,
Sendai 980-8579, Japan.
3
Professor, Department of Civil and Environmental Engineering, Tohoku University, 6-6-06 Aoba,
Sendai 980-8579, Japan.

54

Upstream of the river mouth are two hydro-electricity dams which have influenced the reduced
river discharge and sediment load by 23.23% and 92.32% respectively (Amenuvor et. al., 2020). Anotherengineering structure in the vicinity of the river mouth is a groyne system on the western side of the rivermouth which was constructed between 2012-2017. The groyne system protects a total stretch of 16km of
the coast against the intense erosion rates and displacement of coastal communities (Roest, 2018). Before
the two-phased construction of the groyne system, erosion rates were estimated at about 6m/year which
justified the urgent need for protection measures for Ada and its environs (Bollen et al., 2010). The goalof this study is to analyze observed morphological trends at the Volta River mouth using remote sensing
images and highlight the driving forces for these processes.
2. MATERIALS AND METHODS
2.1 Data Collection
In this study, historical satellite imagery was acquired from Landsat (5, 7, & 8) and Sentinel-2
satellite missions from 1984-2020 which served as the main source of images. These images were
supplemented with Google Earth images to fill the no-data gaps from the Landsat and Sentinel-2 sources.
A total of 164 images were acquired for the study period and used to perform the long-term morphologicalanalysis. The Landsat and Sentinel-2 images which originally have a spatial resolution of 30m/pixel and20m/pixel respectively, were down-sampled to 15m/pixel and 10m/pixel respectively using bilinear
interpolation to improve the accuracy of detected shorelines (Vos et. al., 2019). Furthermore, theresolution of supplementary images from Google Earth were 2m/pixel and 20m/pixel. A summary ofimages acquired for the study are presented in Table 1 below.
Table 1: Details on acquired satellite images for the study area.
Image Source

No. of Images

Resolution

Landsat (5,7 & 8)
Sentinel-2
Google Earth

50
80
34

30m/pixel
20m/pixel
2m/pixel & 20m/pixel

Down-sampled
Resolution
15m/pixel
10m/pixel-

2.2 Image Processing
Shoreline detection was carried out using two approaches for the main and supplementary sourcesof images. For the Landsat and Sentinel-2 images, the water-land boundary was defined using theModified Normalized Difference Index (MNDWI) developed by Xu (2006). The MNDWI values range
between -1 and 1 with negative values corresponding to water pixels and positive values corresponding
to land pixels. In the case of the Google Earth images, all images were rectified into a single coordinate
system (World Geodetic System-84) using an affine transformation with the baseline 271 degrees fromthe North. The shorelines were then detected using the difference in colour intensity of the wet and drysand.
2.3 River Mouth Sandspit Analysis
To conduct detailed studies on the morphological evolution of the of the Volta River mouth,
quantitative analysis was conducted using the acquired satellite images. Parameters of the sandspit used
to achieve this include the alongshore coordinate of the updrift (x1) and downdrift (x2) sandspits and theircorresponding y-coordinate values (y1 and y2 respectively). The areas of the updrift (A1) and downdrift(A2) sandspits were also defined. Definition of these parameters are shown in Fig. 2.

55

Figure 2: Definition of sandspit parameters used in sandspit analysis.
3. RESULTS AND DISCUSSIONS
3.1 Pre-Groyne Construction Morphological Trends (1984 – 2012)
Visual inspection of remotely acquired images in the pre-groyne construction period gives anindication of the morphological processes at the Volta River mouth (Figs. 3 and 4). As shown in Figs.
3(a) and 3(b), development of the western sandspit (updrift) is sustained by the accumulation of thelongshore sediment transport and elongates in the eastward direction. This confirms the direction oflongshore sediment transport coming from the west to the east and makes the western sandspit thedominant sandspit at the river mouth.
Upon reaching an equilibrium length, the western sandspit undergoes breaching events whichleads to the transfer of sediment from the breached sandspit to the eastern sandspit (downdrift) and other
downdrift areas (Figs. 3(c) to (d)). Once this cycle ends, the natural morphological process is repeated(Figs. 3(e) to (g)). This natural process has been halted through the stabilization of the western sandspit.
This was done by the construction of the groyne system to ensure efficient tidal exchange, facilitate
navigation through the channel and trap the incoming longshore sediment transport to alleviate the intense
erosion experienced at coastal communities around the river mouth.

Figure 3: Pre-groyne construction morphological period (1984 – 2012).

56

Figure 4: Volta River mouth shoreline variation (1984 – 2012).
3.2 Post-Groyne Construction Morphological Trends (2013– 2020)
Figures 5 and 6 show a change in morphological trends from the pre-groyne construction periodwith the most influential factor being the presence of the groyne system. Figures 5(a) and 5(c) shows theriver mouth sandspit conditions after the first and second phases of groyne construction, respectively.
Owing to the stabilization of the western sandspit, the formation and landward migration of shoals in theebb delta is observed and its subsequent attachment to the eastern sandspit (Fig. 5(b) to (f)). Thisphenomenon has led to the intrusion of both sandspits into the estuary area of the river mouth.

Figure 5: Post-groyne construction morphological period (2013 – 2020).

Figure 6: Volta River mouth shoreline variation (2013 – 2020).

57

3.3 River Mouth Sandspit Features
From the quantitative analysis of sandspit properties, a detailed explanation of the morphologicalprocesses at the river mouth can be performed. In Fig. 7(a), the elongation of the western sandspit isobserved up until a maximum length of x1 = 9672m (1988) where the sandspit was breached (BR-01).
This cyclic process was once again repeated with the sandspit elongating to a length of x1 = 5013m (2008)
where it was breached (BR-03). With respect to the eastern sandspit, it is observed that no appreciablechanges in terms of elongation trends occurred making it the non-dominant sandspit at the river mouth.
However, a breach (BR-02) occurred after reaching a length of x2 = 2810m (2003) (Fig. 7(b)).

Figure 7: Alongshore x-coordinates of updrift and downdrift sandspits.
Analysis of the alongshore sandspit y-coordinates (y1 and y2) revealed sandspit intrusion trends
in the post-groyne construction period (2013-2020). As shown in Figs. 8(a) and 8(b), intrusion of bothsandspits into the upstream section of the river mouth can be observed. This trend may tend to pose
futuristic problems such as narrowing of the river mouth and hence, leading to an inefficient tidal
exchange between the estuary and the ocean.

Figure 8: Alongshore y-coordinates of updrift and downdrift sandspits.
The final quantitative parameter investigated was the area of sandspits (A1 and A2). In Fig. 9(a),the area changes of the western sandspit follows a similar trend as the elongation trends which further
supports the dominance of the western sandspit at the river mouth. Pertaining to the eastern sandspit, its
unstable nature is depicted in Fig. 9(b). This is because of the deposition of sediment from the westernsandspit when breaching events occur. This condition also leads to the formation of a small lagoon on theeastern sandspit.

58

Figure 9: Sandspit area changes of updrift and downdrift sandspits.
4. CONCLUSION
From this study, the morphological evolution of the Volta River mouth has been outlined byutilizing freely available remote sensing images from 1984-2020. Analysis of river mouth morphologicalvariations before and after the construction of the groyne system was performed. Results from image andsandspit analysis showed the natural morphological condition of the river mouth from 1984-2012 where
the dominant sandspit was characterized by elongation and breaching events. After groyne construction(2013-2020), a new trend of morphology was observed with both sandspits intruding into the estuary.
The sudden change in river mouth behaviour clearly highlights the response of a river mouth sandspit
when the longshore sediment transport is trapped through engineering activities.
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東北地域災害科学研究

59

第57巻（2021）⛅⏣┴ⓑ㞷ᕝ࡟࠾ࡅࡿὠἼࡢἙᕝ㐳ୖ࡟㛵ࡍࡿ᳨ウ 㸨 ⛅⏣኱Ꮫ ㇂ཱྀ㞙ஓ࣭Ώ㎶୍ஓ࣭㰻⸨᠇ᑑᒸᒣ⌮⛉኱Ꮫ 㙊⁪Ꮥಙᮾ໭኱Ꮫ ⏣୰ ோ
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Kazuya WATANABE, Noritoshi SAITO, Takanobu KAMATAKI, and Hitoshi TANAKA

60

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5)iRIC Software Changing River Science <https://i-ric.org>㸦2020/12/15 ࢔ࢡࢭࢫ㸧6)┦⏣ ຬ㸸1983 ᖺ᪥ᮏᾏ୰㒊ᆅ㟈ὠἼࡢἼ※ᩘ್ࣔࢹࣝ , ᆅ㟈◊✲ᡤᙡሗ, ➨ 59 ྕ,
pp.93-104, 1984.

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東北地域災害科学研究

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2.20

2.20

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68

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69

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70

Case2 ࡟࠾ࡅࡿᒙཌ

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東北地域災害科学研究71

第57巻（2021）

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Hashimoto, Shinsuke Takase

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東北地域災害科学研究75

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2.802 2.790 2.755 2.580 0.8840 0.8895

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1) Matsutomi, H.: Two-dimensional Behavior of a Strong Bore over a Sloping
Beach, J. Hydrau., Coast, Environ. Eng., JSCE, No.740/II-64, pp.197-208,
2003.
2) Shuto, N.: The Nihonkai-Chubu earthquake tsunami on the North Akita
Coast, Coastal Eng. in Japan, JSCE, Vol. 28, pp.255-264, 1985.
3) ᯇ෠ⱥኵ㸸⛣ື㊴Ỉ㸦Ἴ≧ẁἼ㠀㸧Ⓨ⏕᮲௳ࡢ᳨ウ㸪➨33ᅇỈ⌮ㅮ₇఍ㄽᩥ㞟㸪pp.271-276, 1989.
4) Arthur, R. S.: Refraction of water waves by island and shoals with circularbottom-contours, Transactions, AGU, Vol. 27, No. 2, pp.168-177, 1946.
5) బᒣ㡰஧㸪ᚋ⸨ᬛ᫂㸪㤳⸨ఙኵ㸸ᒅᢡ࡟㛵ࡍࡿὠἼᩘ್ィ⟬ࡢㄗᕪ㸪➨33ᅇᾏᓊᕤᏛㅮ₇఍ㄽᩥ㞟㸪pp.201-205, 1986.

東北地域災害科学研究81

第57巻（2021）

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pp.65-68, 1975㸬
2) Lacy, J.R., Rubin, D.M. and Buscombe, D㸬:Currents, drag, and sediment transportinduced by a tsunami, Journal ofGeophysical Research, Vol.117, No.C9,
2012.
3) Williams, I.A. and Fuhrman, D.R.:
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4) Nguyen Xuan TINH, ⏣୰ ோ㸪す⬥ 㑈㸪
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5) Kamphuis, J.W.: Determination of sandroughness for fixed bed, Journal of HydraulicResearch, Vo.12, No.2, pp.193-203, 1974.
6) ᮾ໭ᆅ᪉ኴᖹὒἈᆅ㟈ὠἼྜྠㄪᰝࢢࣝ
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東北地域災害科学研究87

第57巻（2021）

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Noritoshi SAITO and Kazuya WATANABE

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h:35cm1000

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0
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2.5

3

3.5
4
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東北地域災害科学研究

93

第57巻（2021）

傾 斜堤の港内側被覆ブロックの耐津波特性に関する水理模型実験 ＊五洋建設株式会社

髙橋

東北大学大学院工学研究科

研也

田中

仁

1． はじめに
平成 23 年 3 月 11 日に発生した東北地方太平洋沖地震津波によって防波堤などの港湾構造物の多くが被災したが，その原因としては，防波堤に作用した巨大な水平力に加え，防波堤の天端を越流した津波が防波堤背後で強い流れとなり基礎マウンドや海底地盤を洗掘して防波堤の安定性を低下させたためであるものと考えられている。これを踏まえ，国土交通省港湾局 1)は「防波堤の耐津波設計ガイドライン」において防波堤を設計するための基本的考え方をとりまとめているが，その構造形式としては主に混成堤および消波ブロック被覆堤を対象としており，他の構造形式についてまでは言及されていないのが現状である。
一方，砕波帯内などの水深が比較的浅い位置においては，石やコンクリートブロックを台形状に捨て込んだ構造形式である傾斜堤が用いられることもあるが，我が国においては混成堤などと比較して適用事例が少なく，耐津波特性に係る調査研究も未だ十分に進んでいないようである。例えば，片山ら 2) は太平洋に面する発電所取水専用港湾の傾斜堤が東北地方太平洋沖地
震津波により被災したことを報告しているが，大規模な被災事例は他に見当たらない。また，
松本ら 3)，ᴬ山 4)，三井ら 5)は水理模型実験により津波に対する傾斜堤の捨石およびブロックの安定性について検討しているものの，上部工の有無やブロック形状の違い等により防波堤形状が三者三様であり，傾斜堤の耐津波設計に向けてはさらに知見を積み重ねていく必要がある。
本研究においては，上部工を有する消波ブロック 1 層被覆式傾斜堤の港内側被覆ブロックの耐津波特性に着目した水理模型実験をおこない，今後の耐津波設計に資することを目的とした。
止水板(単位 : mm) 凡例

港外側

容量式波高計
流速計
間隙水圧計

港内側

46 46

348

66

139

284

15 46

750

750

54

3

4/
1:

ブ

被

53

覆

ブ

ク

ロ

ッ

ク

3

図-1

H3

H2
p1

3g

被

p2

p3
覆

ブ

ロ

ッ

u3,4
p4 u2
ク

33

g

砕石（4.75-9.5mm/個）

止水シート

15

96

波

ッ

上部工

砕石（4.0-6.5mm/個）

1:
4

/3

越
流
堰

192

消

u1

ロ

0g
16

53

96

L.W.L.

M.S.L. H.W.L.

207

H1

46

54

津波（定常流）1/50

消波ブロック 1 層被覆式傾斜堤模型断面図（実験縮尺：1/64.8）*Hydraulic model experiment on structural resistiveness against tsunami action of port side armor block ofsloping breakwater by Kenya Takahashi and Hitoshi Tanaka

94

2．
． 実験方法図-1 に消波ブロック 1 層被覆式傾斜堤模型断面図を示す。実験縮尺を Froude の相似則に準じた 1/64.8 とし，46.0 t 型消波ブロックを 160 g，9 t 型被覆ブロックを 33 g のモルタル製模型（比重 2.3）として再現した。なお，縮尺効果によって，ブロックの安定性は実機に比べて保守的な結果になりうるものと考えられる。堤体を長さ 50 m，幅 0.6 m，高さ 1.2 m の断面還流水槽内に設置して還流ポンプにより津波を模擬した流れを作用させ，ブロックの移動および砕石の吸出しなどを目視によりよく観察しながら水位，流速をサンプリング周波数 20 Hz にて，間隙水圧を 1,000 Hz にて計測した。なお，還流ポンプのモーターの出力は 60 秒かけて立ち上げ，
その後定常流を 120 秒（実機スケールで約 16 分）以上作用させた。そして，模型の被災が観察されなかった場合には還流ポンプを停止し，上部工前趾天端上の越流水深が 5 mm 深くなるまでモーターの出力を上げた実験を再度おこない，この手順を模型が被災するまで繰り返した。
その間，ブロック模型単体がロッキングなどにより微動する状況であったとしても，ブロックが群体として移動するなどの顕著な被災が発生するまでは積み直しをせずに実験を継続した。
表-1 に実験条件を示す。港内側水位の変化によって港内側被覆ブロックの被災形態に違いが現れるのかを確認するために，H.W.L. (+1.0cm)，M.S.L. (±0.0cm)，L.W.L. (-1.3cm)の 3 潮位を設定した。なお，堤体背後に設けた越流堰の堰高を事前におこなった流量検定に基づいて調整することによって，港内側水位を固定した実験をおこなった。三井ら 5)と同様に，津波が堤体を越流および浸透する通常の実験ケースに加えて，港外側の消波ブロックと被覆ブロックとの間に止水シートを敷設して越流のみを発生させたケース，および上部工後趾上に止水板を設置
して浸透流のみを発生させたケースも実施した。ケース 1 のみ 2 回実施して再現性を確認した。
写真-1 に防波堤模型設置状況を示す。著者ら 6)が別途おこなった耐波浪特性に関する水理模型実験と同様に，施工実績に合わせて L.W.L.以深を二層乱積，以浅を二層整積として設置した。
3． 実験結果(1)

被災形態

写真-2 に実験状況および港内側被覆ブロックの実験後の状況を示す。港内側被覆ブロックの表-1

実験条件（実験縮尺：1/64.8）

ケース

潮位

1
2
3
4
5
6
7

H.W.L.(+1.0cm)
M.S.L.(±0.0cm)
L.W.L.(-1.3cm)
H.W.L.(+1.0cm)
M.S.L.(±0.0cm)
L.W.L.(-1.3cm)
H.W.L.(+1.0cm)

止水 止水
シート 板
無

無

港外側

上部工

港内側

実験
状況
越流 整積 ▽L.W.L.
浸透流

被覆ブロック
砕石

砕石
有

無

越流

無

有

浸透流

乱積

写真-1

防波堤模型設置状況

95

写真-2

実験状況および港内側被覆ブロックの実験後の状況（破線：落水位置，L.W.L.）

96

群体移動または砕石の吸出しが観察されて被災と判断された場合の状況を示している。越流水
深は波高計 H 1 における上部工天端からの定常時の値である。なお，写真中の破線は越流水脈の落水位置および L.W.L.（整積・乱積境界）をケース間の位置やスケールを合わせて示している。
まず，通常の実験であるケース 1～3 を見ると，港内側水位が H.W.L.の場合においては越流
水脈が水面に落水して整積・乱積境界の被覆ブロックがわずかに被災するのみであるが，M.S.L.
および L.W.L.の場合においては越流水脈が被覆ブロックを直接叩きながら勢い良く流下して，被覆ブロックの被災位置が下側にずれるとともにその程度も大きくなっていることが分かる。
次に，越流のみを発生させたケース 4～6 を見ると，港内側水位の変化による影響はケース 1～3 と同様の傾向であるが，被覆ブロックに浸透流による流体力が作用しなくなる分だけ，被災時の越流水深がケース 1～3 と比較して深くなっていることが分かる。
最後に，浸透流のみを発生させたケース 7 を見ると，他のケースと比較して大きな浸透流が堤体に作用するために，被覆ブロックの移動の前に砕石の吸出しが発生していることが分かる。
(2)

越流および浸透流の影響

図-2 に港内外水位差 H 1-H3 と単位幅当たり流量との関係を示す。ここに，単位幅当たり流量とは還流管に設置された電磁流量計による計測値を水路幅 0.6 m で除したものである。図中にはロッキングまたはブロック単体移動開始時と，ブロック群体移動被災時の位置も示した。被災時の流量は港内側水位が高い場合の方がわずかに小さくなっていることから，津波来襲時のケース1（H.W.L.，越流・浸透流）

ケース2（M.S.L.，越流・浸透流）

ケース3（L.W.L.，越流・浸透流）

ケース4（H.W.L.，越流）

ケース5（M.S.L.，越流）

ケース6（L.W.L.，越流）

ケース7（H.W.L.，浸透流）

単位幅当たり流量 (m2/s)

0.025
0.020
0.015
0.010
0.005
0.000
0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

港内外水位差H1-H3 (m)
図-2

港内外水位差 H 1-H 3 と単位幅当たり流量との関係（〇：ロッキングまたはブロック単体移動開始時，×：ブロック群体移動被災時）

97

潮位が高い場合の方がより浅い越流水深（すなわち，より低い津波高さ）で被災が開始するものと考えられる。また，越流のみを発生させたケース 4～6 の被災時の流量は通常のケース 1～
3 よりもやや小さくなっていることから，港内側被覆ブロックの安定性に対しては浸透流よりも越流の方がやや支配的であるものと考えられる。一方，浸透流のみを発生させたケース 7 の被災時の流量はケース 1 と 4 の間となってはいるもののほぼ同程度であり，三井ら 5)が指摘しているように，越流量と浸透流量の合計により安定性を評価できる可能性が示唆される。
(3)

越流量および浸透流量の簡易推定

通常の実験であるケース 1～3 における越流量および浸透流量の推定を試みた。図-3 に越流のみを発生させたケース 4～6 における単位幅当たり越流量 q1 と波高計 H 1 における越流水深 h1の関係を，図-4 に浸透流のみを発生させたケース 7 における単位幅当たり浸透流量 q2 と港内外水位差 H 1-H 3 の関係を示す。本実験条件の範囲内において，q1, q2 は式(1), (2)により表わされる。
‫ݍ‬ଵ = 0.3228݄ଵ ඥ2݄݃ଵ + 0.0023(1)‫ݍ‬ଶ = 0.0496(‫ܪ‬ଵ െ ‫ܪ‬ଷ ) + 0.005(2)

ここに，g は重力加速度である。なお，本間

7)が提案した台形せきの完全越流における流量係

数は m = 0.35 であることから，本実験断面においても同程度の流量係数が得られたことになる。
図-5 にケース 1～3 における単位幅当たり越流量 q1，浸透流量 q2 の推定値と実験流量との比較を示す。式(1), (2)による推定合計流量 q1+q2 はやや過大評価するようであるが，概ね実験流量を再現している。また，流量が小さく津波高さが低い場合は浸透流が支配的であるが，流量が増加しても浸透流量は微増に止まり，越流量が浸透流量を上回った所で被災が発生している。
(4)

港内側被覆ブロックに作用する表面流速および間隙水圧

図-6 にケース 1～3 における u2 での法先方向最大流速と p2 での最大間隙水圧を示す。落水位
置が近い場合に流速・間隙水圧とも大きくなっており，落水位置近傍で被災したと考えられる。

0.025

0.020
0.015
0.010
y = 0.3228x + 0.0023
R² = 0.9967

0.005

0.020
0.015
0.010
y = 0.0496x + 0.005
R² = 0.9898

0.005
0.000

0.000
0.00

図-3

単位幅当たり浸透流量q2 (m2/s)

単位幅当たり越流量q1 (m2/s)

0.025

0.02
0.04
1/2
h1(2gh1)

0.0

0.06

単位幅当たり越流量 q1（ケース 4～6）

図-4

0.1
0.2
港内外水位差H1-H3 (m)0.3

単位幅当たり浸透流量 q2（ケース 7）

q1

q2

u2 (H.W.L.)

被災

0.020
0.015
0.010
0.005
0.000
0.000 0.005 0.010 0.015 0.020 0.025

単位幅当たり流量（ケース 1～3）

u2 (L.W.L.)

p2 (H.W.L.) p2 (M.S.L.) p2 (L.W.L.)
0.9
300
0.8
250
0.7
200
0.6
0.5
150
0.4
100
0.3
0.2
50
0.1
0
0.0
0.000 0.005 0.010 0.015 0.020 0.025

単位幅当たり実験流量 (m2/s)
図-5

u2 (M.S.L.)

最大間隙水圧p2 (N/m2)

q1+q2
0.025

法先方向最大流速u2 (m/s)

単位幅当たり推定流量q1, q2 (m2/s)

98

単位幅当たり実験流量 (m2/s)
図-6最大流速と最大間隙水圧（ケース 1～3）

4． おわりに本研究では，上部工を有する消波ブロック 1 層被覆式傾斜堤の港内側被覆ブロックの耐津波特性に着目した水理模型実験をおこない，耐津波設計に資する基礎データを取得した。その結果，津波来襲時の潮位により被災の位置や程度が変化すること，傾斜堤の場合は浸透流を考慮する必要があることが分かった。今後は数値解析なども通してさらに検討を進める予定である。
参考文献
1） 国土交通省港湾局：防波堤の耐津波設計ガイドライン，37p，2013.
2） 片山裕之，石井敏雅，藤田純一，古川園健朗，緒方ゆり：数値波動水槽と３次元海浜変形
モデルを用いた港内堆砂予測，土木学会論文集 B2（ 海岸工学），Vol.75，No.2，pp.I_523-I_528，
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3） 松本和記，泉宮尊司，石橋邦彦：波および流れによる捨石堤および消波ブロック堤の安定性に関する実験的研究，土木学会論文集 B3（海洋開発），Vol.70，No.2，pp.I_259-I_264，
2014.
4） ᴬ山

勉：津波に対する傾斜堤消波ブロックの所要質量算定式に関する一考察，電力中央研究所報告，O15001，28p，2015.
5） 三井順，久保田真一，松本朗：マウンド天端が干出する防波堤における被覆ブロックの耐津波安定性，土木学会論文集 B2（海岸工学），Vol.74，No.2，pp.I_295-I_300，2018.
6） 高橋研也，佐貫田中宏，菅原弘貴，高土居剛，中村友邦，熊田広幸，千葉直樹，寺嶋修平，

仁：消波ブロック 1 層被覆式傾斜堤の港内側被覆ブロックの耐波浪特性に関する実験的研究，土木学会論文集 B2（海岸工学），Vol.76，No.2，pp.I_811-I_816，2020.
7） 本間
1940.

仁：低⁄流堰堤の流量係数（第二編），土木学会誌，第 26 巻，第 9 号，pp.849-862，

東北地域災害科学研究

99

第57巻（2021）㏱㐣ᵓ㐀≀࡟⁫␃ࡍࡿὠἼ⁻ὶ≀࡟㛵ࡍࡿᇶ♏ⓗ◊✲ 㸨ඵᡞᕤᴗ኱Ꮫ኱Ꮫ㝔 ᶫᮏ ᠇஧ඵᡞᕤᴗ኱Ꮫ኱Ꮫ㝔 㧗℩ ៅ௓᪥ᮏᕤႠᰴᘧ఍♫ 㔝ᓥ ࿴ஓ᪥ᮏᕤႠᰴᘧ఍♫ ᱜᗞ 㞞᫂1㸬 ࡣࡌࡵ࡟
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東北地域災害科学研究103

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*A Neural Networks Model for Predicting the Age of Housings by Pan Jiangjie and Shunichi Kataoka

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Res. Vol82㸪 No.5㸪 pp. 282-286.

東北地域災害科学研究

109

第57巻（2021）

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Prefecture- by Yoshiyuki Murayama, Takeshi Sato, Aiko Sakurai, Sanae Kitaura, Takashi Oda, Yuna
Hayashida and Makoto Kumagai.

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日本自然災害学会東北支部役員（令和 2 年度）
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山

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会計監査員

哲（東北大学・理）中村晋（日本大学・工）佐藤健（東北大学・災害研）

飯

藤

將

之（仙台高等専門学校）

令和３年３月１日

発行

東北地域災害科学研究 第 57 巻
（令和２年度）編

集者

自然災害研究協議会東北地区部会
部

会

長

三

浦

哲

日本自然災害学会東北支部
支
発

行

者

部

長

三

浦

哲

東北大学災害科学国際研究所
東北地区自然災害資料センター
センター長

今

村

文

彦

〒 980-8572 仙台市青葉区荒巻字青葉 468-1
TEL 022（752）2099
印

刷

所

有限会社

明

〒 983-0842
TEL

倫

社

仙台市宮城野区五輪二丁目９－５022（295）8211