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令和４年度砂防学会研究発表会概要集

大規模土砂災害発生後の警戒・避難における未経験降雨指数の活用について
ー 平成 23 年紀伊半島大水害後の事例分析 ー
京都大学大学院農学研究科○
小杉賢一朗・福田 幹
はじめに自然斜面や渓流において雨水流動や土砂移動に係る物理特性を正確に把握することは困難であり，土砂災害の予測精度向上には未だ多くの課題が残されている。現状の土砂災害に対する警戒・避難技術においても，見逃しを軽減しようとして土砂災害発生危険基準線（CL）を低く設定することにより空振りが増えてしまう問題が指摘されている。このため警戒・避難技術では，たとえ空振りしてもその後の住民の避難行動に負の影響を与えないことが重要になると考えられる。具体的には，空振りにより得られた「この規模の降雨では災害が発生しないであろう」という知見が直ちに活用され，次回以降の空振りの減少に直結することが重要になろう。
しかしながら現行の方法では，一般に，一度設定された CL の見直しに時間と手間がかかることが多い。
近年筆者らは，土砂災害発生危険度を評価するための新たな指標である未経験降雨指数 TP を提案した（小杉ら，2021；小杉，2022）。未経験降雨指数は，「現在時刻の雨は，時刻 TP より後の期間における最大規模になっている」という客観的事実を示す指標であり，その計算に当たっては常に最新の雨量データが用いられる。
よって未経験降雨指数を用いた土砂災害危険度判定技術においては，空振りが発生した場合でもその知見が直ちに活用される仕組みが自ずと整っている。本研究では，大規模土砂災害発生後の警戒・避難における未経験降雨指数の活用について，現行手法との比較に基づき検討を行った。
2. 未経験降雨指数 TP
小杉（2022）は，スネーク曲線図において「現在時刻から過去2001/9/30 23:00に遡ったときに，『既往最大値超過ではない』という状況が初めて2004/7/4 2:00
2001/10/1 0:00出現する時刻」を未経験降雨指数 TP と定義した。TP は雨量の時系
2004/7/4 3:00
列データを用いて算定され，各時刻においてその値が定まる。あ1995/7/8 7:00
る現在時刻における TP の具体的な算定手順は次のとおりである。
① 観測開始から現在時刻までの全期間の雨量データを用いて，半減期がそれぞれ M1，M2（ただし M1  M2 とする）の 2 種類の実効雨量 X(M1,t)，X(M2,t)を算定し，X(M1,t)を横軸に X(M2,t)
長期雨量指標を縦軸にとって，図-1 に示したスネーク曲線図を描く。図上
過去の降雨イベント中のプロットに落とされた個々の点を，以下ではプロットと呼ぶ。
現在の降雨イベント中のプロット
現在時刻のプロット② スネーク曲線図上の「過去の降雨イベント中のプロット」全
図-1 未経験降雨指数 TP の候補の算定手法に関てを対象として，現在時刻のプロットからみて右上の領域（図する模式図（小杉（2022）の図-2 を引用）
-1 中の灰色四角で示した領域。但し，境界線を含む。）にあるものを全て抽出する。なお本研究では，過去 24 時間の雨量がゼロより大きい場合を降雨イベント中と判断し，24 時間以上の無降雨期間によって降雨イベントが区切られるとした。
③ ②で抽出したプロットのうち，「時刻が最も新しいプロット」の時刻を未経験降雨指数 TP の候補とする。
図-1 に示した例の場合，TP の候補は「2004/7/4 3:00」となる。
④ M1 と M2 の組合せを①とは異なる組合せに設定した上で，全期間の雨量データを用いて図-1 と同様の新たなスネーク曲線図を描き，上記②～③を行って新たな TP の候補を定める。この作業を，種々の M1 と M2の組合せについて繰り返し，種々のスネーク曲線図の各々について TP の候補を定める。
⑤ 以上により得られた TP の候補のうち，最も過去に遡ったものを未経験降雨指数 TP とする。
上記の TP 算定プロセスにおいて種々のスネーク曲線図を用いることは，「土砂災害の発生予測に有効と考えられる種々の見方」で降雨の特徴を分析することに対応している。そして，種々の候補のうち最も過去に遡った時刻を採用する（上記⑤）ことによって，TP は「遡り期間の設定において TP まで遡らなければ，少なくとも一つの見方において，現在時刻の雨が過去に経験したことのない規模になっている（既往最大値超過の状況にある）」ことを表している。換言すれば，「遡り期間の設定において TP まで遡れば，分析に用いたいずれの見方をした場合でも，現在時刻の雨が過去に経験したことのある規模以下である」ことを表している。以上の意味合いにおいて，「現在時刻の雨は，時刻 TP より後の期間における最大規模になっている」と考えることが短期雨量指標1.

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基準値超過イベント数

避難が呼びかけられたｲﾍﾞﾝﾄ数

RBFN

未経験降雨指数TP
未経験降雨指数2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
できる（以上，小杉（2022）より引用）。
「土砂災害の発2011
生予測に有効と考えられる種々の見方」に関して，本研
2012
2015
究では 1326 種類のスネーク曲線図を用いて降雨の特徴
2016 紀伊半島大水害を分析した。すなわち，半減期 M1，M2（ただし M1  M2）
2011年8月30日～9月6日
2019
を 0.1～3000 h の範囲で，その対数値の変化量が一定にな2020
aるようにして計 51 通りに設定し，考えられる全ての M1，-0.1
bM2 の組合せから成るスネーク曲線図を用いた。
-0.3
3. 検討事例と結果-0.5
和歌山県那智勝浦町の市野々地区，井関地区，川関地-0.7 0.965-0.9
区では，2011 年 8 月 30 日～9 月 6 日の紀伊半島大水害時-1.1に斜面崩壊や土石流が多発し甚大な被害が発生した。こ2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
7
こでは，市野々地区にある観測局の時間雨量データ（2003c6
年 1 月 1 日～2020 年 7 月 31 日）および和歌山県土砂災
54
害啓発センターの敷地内に設置された観測局の時間雨量3データ（2020 年 8 月 1 日～12 月 31 日）を使用し，前述
21の方法で TP を算定した。なお国交省砂防部と国総研土砂
02011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
災害研究部による土砂災害データベース（非公開）には，
RBFN
未経験降雨指数 T
未経験降雨指数紀伊半島大水害よりも後の期間（2020 年 12 月 31 日まで）
図-2 TP と RBFN 値の時系列および避難が呼びかけられたにおいて災害発生の記録はみられなかった。
降雨イベント数（小杉ら（2022）の図 6.2-2 を改変）
図-2a には，各降雨イベントにおける TP（イベント中に最も過去まで遡った値）を時系列で示している。紀伊半島大水害直後の 2011 年 9 月 19 日に発生した積算雨量 183 mm の降雨イベントでは，紀伊半島大水害の際に大きく増加した半減期の長い実効雨量が十分に低下しないうちに再び大きく増加した。これが効いて TP は 1998 年 9 月 24 日まで遡った。この降雨イベントを除けば，それ以降の約 9 年間に発生した全ての降雨イベントにおいて，TP はどんなに遡っても紀伊半島大水害までである。つまり，紀伊半島大水害を引き起こした降雨イベントを含め，それ以降に発生した降雨イベントにより既に経験した規模の降雨であることを表している。
もし TP が紀伊半島大水害を引き起こした降雨イベント時より昔に遡るようなことになれば（すなわち，紀伊半島大水害を引き起こした降雨イベントを超過する規模の降雨であるとしたら），甚大な被害が発生する可能性が極めて高いことから，避難行動が必要なことは明白であろう。一方，TP が紀伊半島大水害を引き起こした降雨イベント時まで遡ったとしたら，それは紀伊半島大水害より後の期間において初めて経験する規模の降雨になっていることを意味している。市野々地区，井関地区，川関地区では，紀伊半島大水害時に多くの斜面崩壊や土石流が発生し流域が大きく荒廃したことによって，斜面崩壊や土石流の発生に対する抵抗力が低下したことが考えられることから，「紀伊半島大水害より後の期間において初めて経験する規模の降雨である」
ことは避難行動を起こす適切な根拠になる可能性が考えられる。以上に基づき「TP の紀伊半島大水害時以前への遡り」を避難の根拠とした場合，図-2a に示した期間において避難が呼びかけられた降雨イベントの総数は 31 であった。
図-2b は同期間における RBFN 値の時系列である。閾値を 0.965 に設定した場合，期間全体で閾値を超える降雨イベントの総数が図-2a と同じ 31 となった。すなわち総数でみた場合，「TP の紀伊半島大水害時以前への遡り」を根拠にすることは，RBFN の閾値を 0.965 に設定することと同等であったことになる。さらに図-2cでは，TP と RBFN の各々を用いた場合に避難が呼びかけられた降雨イベントの数を年ごとにまとめている。
総数は同じであるが，TP を用いた場合の方が期間前半で多く，後半で少なくなっていることがわかる。すな
わち TP を用いると，紀伊半島大水害の直後はより頻繁に避難の呼びかけをすることになるが，時間の経過とともにその回数が相対的に減少している。これは空振りを繰り返すたびに知見が自然と蓄積されていくからであり，理に適った手法になっている可能性が考えられる。
雨量データや被災状況，避難状況等に関するデータを提供いただいた和歌山県，那智勝浦町，国交省，紀伊山系砂防事務所，国総研に謝意を表す。本研究は国交省河川砂防技術研究開発公募制度の補助を受け実施した。
P

小杉賢一朗ら（2021）スネーク曲線の既往最大値超過に基づく土砂災害発生予測，令和 3 年度砂防学会研究発表会概要集，p.15-16
小杉賢一朗（2022）土砂災害に対する警戒・避難のための未経験降雨指数の提案，砂防学会誌，Vol.75，No.1（印刷中）小杉賢一朗ら（2022）令和三年度 降雨の既往最大値超過を基軸とした革新的な警戒避難情報提供技術の開発 報告書，京都大学，pp.219－ 148 －