2024年3月9日
東日本大震災メモリアルシンポジウム

インクルーシブ防災と数値シミュレーション
野村怜佳，森口周二，寺田賢二郎
災害科学国際研究所 計算安全工学研究分野

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はじめに
• インクルーシブ防災と“数値シミュレーション”– 「個別避難計画の作成」が市町村の努力義務化1)• 個別避難計画作成の優先度（＝どのような方から作成する?）2)
1. ハザード状況の確認
2. 本人の心身の状況等
3. 本人の社会的孤立の状況– 「基本的には、精度の高い浸水深や流速、浸水開始時間等の時
系列の情報を得ることができる数値シミュレーションによることが望ましい。」3)

1) 内閣府HP, 避難行動要支援者の避難行動支援に関すること，令和３年災害対策基本法の改正
2) 「個別避難計画の作成に取り組むみなさまへ」内閣府（防災担当）避難生活担当
3) 津波・高潮ハザードマップマニュアルの概要，内閣府（防災担当）他，

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はじめに
• インクルーシブ防災を叶えるために…

数値シミュレーションが提供する情報は– 正確な情報であるべき– 不確かさを考慮した情報であるべき– あらゆる人にわかりやすいかたちで提示されるべき• 本日のお話:

上記3点を実現するために専門家が努力していること– より高度な数値シミュレーション手法の開発– データ科学技術の利用– より良い「見える化」 （可視化）3より高度な数値シミュレーション手法の開発• 土砂流動シミュレーションでの例– 2016年 熊本地震
– 土砂災害発生，阿蘇大橋が崩落4)4)https://blogs.agu.org/landslideblog/2016/04/18/kumamoto-earthquake-1/

一見，実災害と似た結果だが．．．
防災に役立てるためには衝撃力の正確な評価が必要

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より高度な数値シミュレーション手法の開発• 数値シミュレーション結果と実験結果の比較– 実際（実験結果）よりも衝撃力を過剰評価

数値シミュレーション結果

実験結果5)

衝撃力を測定実験4)の様子

シミュレーションをより高度化する必要性
5) Estimating the impact force generated by granular flow on a rigid obstruction, Shuji Moriguchi Ronaldo I. Borja Atsushi Yashima Kazuhide Sawada

5より高度な数値シミュレーション手法の開発• 土の流動の表現方法（構成則）
従来モデル:
ある大きさを超える力を加えられると元の形に戻らなくなる

有効摩擦

固まっている状態

改良モデル6),7),8)
固体

遷移領域

移り変わっている状態

流体

流れ出す状態

6) Kamrin, K. (2010). Nonlinear elasto-plastic model for dense granular flow. International Journal of Plasticity, 26(2), 167–188.
7) Jop, P., Forterre, Y., & Pouliquen, O. (2006). A constitutive law for dense granular flows. Nature, 441(7094), 727–730.
8) Dunatunga, S., & Kamrin, K. (2015). Continuum modelling and simulation of granular flows through their many phases. Journal of Fluid Mechanics, 779, 483–513.

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より高度な数値シミュレーション手法の開発• 土の流動の表現方法（構成則）

高度化により衝撃力の予測がより正確に
発災前のアセスメントや崩落のメカニズム解明へ
5) Kamrin, K. (2010). Nonlinear elasto-plastic model for dense granular flow. International Journal of Plasticity, 26(2), 167–188.
6) Jop, P., Forterre, Y., & Pouliquen, O. (2006). A constitutive law for dense granular flows. Nature, 441(7094), 727–730.
7) Dunatunga, S., & Kamrin, K. (2015). Continuum modelling and simulation of granular flows through their many phases. Journal of Fluid Mechanics, 779, 483–513.

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データ科学技術の利用• 不確かさを考慮するためのデータ科学技術の利用– 入力条件（初期条件・境界条件）の違いによって予測情報が大
きくばらつく8)

A

B

水際線

水際線

津波

津波

A

B

8) Behrens, J., Androsov, A., Babeyko, A. Y., Harig, S., Klaschka, F., & Mentrup, L. (2010). A new multi-sensor approach to simulation assisted tsunami early warning. Natural Hazards andEarth System Sciences, 10(6), 1085-1100.

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データ科学技術の利用• 不確かさを考慮した津波リスク評価9),10)– 事前に多くのシナリオをシミュレーションし、津波発生時には観測データと一致度が高いシナリオを絞り込むことでリスク評価

データ科学技術

リアルタイム観測

波高 [m]

津波シミュレーション

時間 [h]
9) Nomura et al. Sequential Bayesian Update to Detect the Most Likely Tsunami Scenario Using Observational Wave Sequences. Journal of Geophysical Research: Oceans, 127(10), e2021JC018324.
10) Fujita et al. (2024). Optimization of a tsunami gauge configuration for pseudo‐super‐resolution of wave height distribution. Earth and Space Science, 11(2), e2023EA003144.

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データ科学技術の利用• 不確かさを考慮した都市規模地震リスク評価
仙台市を対象とした建物の地震応答シミュレーション– 入力データにまつわる不確かさ– 観測データの利用による不確かさの低減• 地震発生少数の観測点の情報から都市全体の地震リスクを即時評価

11) 湯東暘，“Sequential Updating of Fragility Function in Large Scale Seismic Risk Assessment Using City Scale Numerical Simulation” ，2023年度東北大学大学院工学研究科

修士学位論文，指導:森口周二，寺田賢二郎，2024年2月

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より良い見える化（可視化）• 見える化（可視化）:
コンピュータから出力される情報を人間にわかりやすく
動画・画像にする作業

12) 石澤修司，“”慣性力を考慮した 2 次元浅水⾧波解析による防潮林の減災効果評価，卒業論論文，東北大学（工学部建築社会環境工学科），指導:野村怜佳，寺田賢二郎，2024年2月

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より良い見える化（可視化）• 見える化（可視化）:
コンピュータから出力される情報を人間にわかりやすく
動画・画像にする作業

12) 石澤修司，“”慣性力を考慮した 2 次元浅水⾧波解析による防潮林の減災効果評価，卒業論論文，東北大学（工学部建築社会環境工学科），指導:野村怜佳，寺田賢二郎，2024年2月

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より良い見える化（可視化）• 地すべり津波のシミュレーション技術での例13)– 直感的にわかる• 英語の文書が読めずとも，専門用語を知らなくとも，論文検索エンジンを知らずとも，色の知覚に問題があっても，

13) Pan, S., Nomura, R., Ling, G., Takase, S., Moriguchi, S., & Terada, K. (2024). Variable passing method for combining 3D MPM–FEM hybrid and 2D shallow water simulations of landslide‐induced tsunamis. International Journal for Numerical
Methods in Fluids, 96(1), 17-43.

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まとめ
インクルーシブ防災実現のために
数値シミュレーションができること– 正確な情報を提供する– 様々な不確かさを考慮した情報を提供する– あらゆる人にわかりやすい形で情報を提供する

数値シミュレーションの専門家たちが努力していること– より高度な数値シミュレーション手法の開発• 土砂流動シミュレーションによる建物への衝撃力を正確に評価の例– 不確かさを考慮できるデータ科学技術の利用• 断層シナリオの不確かさを考慮できる津波リスク評価• 建物に設置したセンサーを利用する都市規模地震リスク評価の例– より良い「見える化」 （可視化）

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謝辞
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越村俊一先生（東北大学災害科学国際研究所）
大竹雄先生 （東北大学工学研究科）
高瀬慎介先生 （八戸工業大学）
郭佳先生（京都大学，元:東北大学災害科学国際研究所）
日本工営株式会社様
日本工営レジリエントシティ技術実装共同研究部門の皆様– 江川新一先生，大野晋先生，
櫻庭 雅明先生，野島 和也先生，Sukulthanasorn Naruethep先生，凌国明先生– 佐藤誠一様，森篤史様，小谷拓磨様•

計算安全工学研究室の学生・卒業生の皆様– 山口裕也さん，吉田昴平さん，Pan Shaoyuanさん，
宇佐美秀和さん，飛彈野壮真さん，藤田真粹君，Tang Dongyanさん，
木村凌一さん，山岸 広祐さん，石澤修司さん••

京都大学スーパーコンピュータ共同利用制度
日本学術振興会 科学研究費助成事業– 23K13529，22H00507，21K20441，19H01094

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