大規模災害を想定した避難シミュレーションの現状と課題

大阪大学サイバーメディアセンター
安福健祐
第17回 計算工学講演会 シンポジウム２「防災・減災－計算工学の現状と課題－」
京都教育文化センター 2012年5月29日

講演概要
 大規模災害時の避難計画
東日本大震災時の避難行動調査、その後の避難計画
避難シミュレーションの有効性

 避難シミュレーションの現状
避難シミュレーション事例
モデリング手法

 大規模災害を想定した避難シミュレーションの開発
地図データベースの利用
GPUコンピューティングの利用

 まとめ・今後の課題

大規模災害時の避難計画

東日本大震災の津波避難調査報告（国交省）

津波が来る前に避難行動を開始した人は全体の約63%
そのうち約80%の人は30分以内に避難を開始

出典：国土交通省：東日本大震災の津波被災現況調査結果（第３次報告）～津波からの避難実態調査結果～
調査対象：9574件

東日本大震災の津波避難調査報告（国交省）
 避難行動の特徴
徒歩と車による避難はほぼ半々（若い世代は車が多い）
車の約１８％は５００ｍ以内の短距離の利用「信号が点灯していなかった」「渋滞して動けなかった」などの問題

 津波（最大波）到達までの行動
避難行動以前の行動は、家族・友人等の安否確認が約32%で最も多い

出典：国土交通省：東日本大震災の津波被災現況調査結果（第３次報告）～津波からの避難実態調査結果～
調査対象：9574件

東日本大震災の津波避難調査報告（中央防災会議）

出典：中央防災会議「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」

東日本大震災の津波避難調査（ウェザーニュース）

生存者

亡くなった人

避難開始時間

平均19分

平均21分

避難した高さ

平均2.9階平均1.7階出典：株式会社ウェザーニューズ：東日本大震災 津波調査 2011.9.8
調査対象：5296件（自身：3298件、亡くなられた方：1998件）

東日本大震災の津波避難調査（ウェザーニュース） 避難行動の有無
亡くなった方の5人に1人が避難をしていない
避難しなかった理由で多いのは「安全だと思っていた」

 避難場所について避難した人の40%は高台に避難できていない
約半数が指定されて場所以外に避難 避難先からの移動
亡くなった方の60%が避難場所から再び危険地域へ
理由は「家族を探しに」が最多

出典：株式会社ウェザーニューズ：東日本大震災 津波調査 2011.9.8
調査対象：5296件（自身：3298件、亡くなられた方：1998件）

東日本大震災を踏まえた防災基本計画の見直し

津波対策は，最大クラスと従来の想定レベルの２段階を考える
避難を軸にハード・ソフト両面の対策を確立する
シミュレーションや訓練の実施などを通じて、具体的かつ実践的な津波避難計画
策定

ハザードマップの内容充実や防災教育を通じ防災意識を向上させる
徒歩で５分以内を目安に避難できるまちづくりを目指す
出典：中央防災会議「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」

東日本大震災を踏まえた地域防災計画の見直し

出典：消防庁「地域防災計画における地震・津波対策の充実・強化に関する検討会」

大阪府の場合
従来計画よりも津波高さが２倍になる想定
梅田や難波の地下街もエリアに入る
避難を中心とするソフト対策

出典：大阪府ホームページ
http://www.pref.osaka.jp/attach/14031/00000000/tsunami-eikyo.pdf

防災教育におけるシミュレーションの役割
 釜石の防災教育事例（群馬大 片田教授）「地震発生から逃げる時間が早ければ早いほど死者が減少するというシミュレーション動画を見せるなど視覚的に訴えた」「例えば算数や数学の時間に、物の長さを測る授業で津波の高さを実感させたり、津波が自分の家に到達する時間を計算させたりした。これは、新たに防災授業の立案をする手間を省く狙いもあった」「ハザードマップを信じるな」「地震・即避難」

「避難地形時間地図」（通称：逃げ地図）
日建設計有志の震災復興ボランティアチームが、震災復興での街づくりにおける合意形成ツールとして開発
従来のハザードマップのように浸水エリアを領域として表現するのではなく、安全な場所までの避難時間を伴った距離を可視する
後期高齢者が避難できる時間
避難ビルの配置検討
コンピューターによる評価検証を行うことで、より高度な合意形成に基づく街づくりを可能にしようという試み
避難時間の算出には避難シミュレーション「SimTread」を利用

出典：「縮退時代における都市の記述法(ノーテーション)へ」
http://www.ozone.co.jp/event_seminar/event/detail/1275.html

避難シミュレーションの現状

建築基準法での避難シミュレーションの位置づけ
性能規定化された建築基準法における避難安全性の確保
仕様設計（ルートA）

簡易な性能設計（ルートB）

高度な性能設計（ルートC）

避難関係規定の仕様基準に適合告示による検証
・階避難安全検証法
・全館避難安全検証法

告示以外の方法による検証法
・国土交通大臣による認定が必要

階避難安全性能：
避難施設（廊下の幅、階段までの歩行距離等）、排煙設備、内装制限の仕様の適用が除外される
全館避難安全性能：
上記に加えて、防火区画などの仕様の適用が除外される。

東京消防庁 優良防火対象物認定表示制度（「優マーク」）
優良防火対象物認定表示制度

概 要

防火対象物の管理権限者が申請する消防署が審査、検査し認定を行う認定を受けると、東京消防庁HPで公表建物の玄関、受付、ホームページ、パンフレットなどに「優マークを表示」

審査項目【法令適合状況】
・ 消防法令に適合しているか
・ 建築法令に適合しているか【その他】
・ 避難安全性が検証されているか
・ 自衛消防隊の編成及び活動能力が適切に確保されているか
・ 自主的、意欲的な各種防火対策を実施しているか・ 過去2年以内に消防法令違反による命令又は警告等を受けたことがな
いか
火災避難シミュレーション、階避難安全検証法（建基令第129条の2の2）、新・建築防災計画指針の計算手法等を活用し、各階において階避難完了時間が階避難限界時間を超えないことを確認東京消防庁の避難算定法に認定された避難シミュレーション
SimTread

LEGION STUDIO

buildingEXODUS

避難シミュレーションの国内研究（1970年代～1990年代）
開発者

機関

空間モデル

対象

専門分野

年代

堀内

京都大

ネットワーク建築物

建築

1977～

岡田

大阪大

メッシュ都市（大阪市）

建築

1979～

岡崎

京都大

連続建築物

建築

1979～

渡辺

早稲田大

メッシュ建築物

建築

1980～

海老原

東京理科大

連続＋ネットワーク 建築物

建築

1995～

…

…

…

…

…

 計算機の性能の問題から、大規模かつ詳細な避難計算は困難
 空間が大規模になると、ある範囲における避難者の流入出量により群集を表現するものが多い。

避難シミュレーションの国内研究（2000年代～）
研究者

研究機関

モデル

対象

専門分野 年代野田産総研

メッシュ

都市情報

西成

東京大

メッシュ

建物部分

複雑系
2004～
数理科学

後藤

京都大

連続建物部分、都市土木

2004～

安福

大阪大

メッシュ＋連続建物、地下

建築

2005～

目黒

東京大

メッシュ

建物、都市土木

2007～

木村

早稲田大

メッシュ+連続建物

建築

2009～

…

…

…

…

…

 複雑系科学の立場から数理モデルを用いて群集流の現象を解明
 マルチエージェント手法が定着

2003～

主な市販のパッケージソフト
名称

開発元

国

SimTread

A&A, 早稲田大学

日本

artisoc3.0

構造計画研究所, 東京大学

日本

避難シミュレーション（津波）NEWJEC, 京都大学

日本

buildingEXODUS

Fire Safety Engineering Group (FSEG),
University of Greenwich

イギリス

STEPS

Mott MacDonald / Hoffmann &Henson

イギリス

Legion Studio

Legion Limited

イギリス

Myriad II

Keith Still

イギリス

Mass MotionArup

イギリス

FDS + Evac

VTT, NIST, Helsinki University ofTechnology, University of Helsinki

フィンランドPathfinder

Thunderhead Engineering

アメリカ

VISSIMPTV Planung Transport Verkehr AGドイツ避難シミュレーションにおけるモデル化

空間モデル

避難者モデル

災害モデル

初期の避難シミュレーションに多くみられる空間モデル
 大きいメッシュ、ネットワークモデル
Coarse Network（粗ネットワーク）
一つのノードに避難者が複数配置される空間の形状を反映できない

階段１
Ａ室
廊下

廊下

Ｂ室

階段２
：避難経路

都市空間規模のモデル化

建築空間規模のモデル化

Ｃ室コンピュータ性能向上に伴う空間モデルの変化
 小さいメッシュ、ネットワーク
Fine Network（微細ネットワーク）
一つのノードに避難者が一人（一部）配置される空間の形状を反映できる

50cm正方形ネットワーク

20cmメッシュコンピュータ性能向上に伴う空間モデルの変化
 建物の形状をそのままモデル化
Continuous Network（連続ネットワーク）
エージェントが認識するための環境データが必要
ネットワーク、ナビゲーションメッシュ

階段１

階段１

Ａ室
廊下

Ａ室
廊下

廊下

Ｂ室

Ｃ室

廊下

Ｂ室

階段２
：避難経路階段２：避難経路

Ｃ

空間モデルに応じた避難者モデル
 粗ネットワーク
ある範囲（ノード）における避難者の流入出量によりモデル化
10人

10人

10人

10人

6人

10人

9人

10人

2人

10人

8人

10人

10人

10人

10人

10人

10人

9人

11人

11人

10人

8人

12人

12人

10人

10人

10人

9人

12人

11人

2人

8人

14人

12人

4人

 微細ネットワーク、連続ネットワーク
個々の避難者をエージェントと呼び、その集合によりモデル化

マルチエージェントモデルの避難行動
 大域的（Macroscopic）避難行動
経路選択モデル（最短距離経路、最短時間経路、誘導灯、標識）
集団行動モデル（グループ行動、介助行動）

AIモデル（探索アルゴリズム） ルールベース

 局所的（Microscopic）避難行動
他のエージェントとのインタラクション
障害物とのインタラクション

力学モデル

ルールベースExit

Verification and Validation (V&V) 検証と妥当性確認
 過去の災害調査との比較
事例の数に限りがある
亡くなった人の意見は聞けない 避難行動実験との比較
災害の臨場感の問題
安全上の問題
コストの問題Verification and Validation (V&V) 検証と妥当性確認
 群集流動係数
戸川喜久二氏「群衆流の観測にもとづく避難施設の研究」に基づく値
避難安全検証法での群集流動係数：1.5人／m・秒 実測・実験に基づく歩行速度と群集密度の関係との比較
木村・伊原式（べき乗モデル）
戸川式（反比例モデル）
フルーイン式（直線モデル）
戸川

1.40

歩行速度（m/s）

1.20

木村・伊原

1.00
フルーイン

0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
0.00

1.00

2.00

3.00

群集密度（人/㎡）

群集流動係数（戸川喜久二氏による）群集密度と歩行速度の関係

4.00

大規模災害を想定した避難シミュレーションの開発

大規模災害を想定した避難シミュレーション
 特徴
複数の避難行動モデルを扱うことができる
群集流動を3D-CGにより可視化
広域避難のための地図データベースの利用
GPUによる大規模避難計算
項目種別空間モデル

メッシュ（20cmグリッド） + ネットワーク

避難者モデル

連続座標系

大域的避難行動

最短経路（ダイクストラ法、A*探索）

局所的避難行動

Social Force, RVO, 楕円型RVO
Temporary
Destination
Shortest Path
Evacuation Route

Destination
AgentWall避難行動モデル（１） Social Forceモデル
社会心理学的な要素と物理的な力を結びつけた力学モデル
エージェントを一定の質量と大きさを持つ粒子で近似
他のエージェント，壁などの障害物，移動目標から受ける力の相互作用で運動方程式を解く

Helbing, D., Farkas, I., Vicsek, T. “Simulating Dynamical Features ofEscape Panic”, Nature. 407(2000), pp.487-490

避難行動モデル（２） RVOモデル
Velocity Obstaclesという概念をベースに群集シミュレーションに拡張
Velocity Obstacles：ロボッティクスの分野で開発された移動物同士の衝突回避を行うアルゴリズムの一つ

Velocity Obstacles

Reciprocal Velocity Obstacles

Jur van den Berg, Ming Lin, Dinesh Manocha, “Reciprocal Velocity
Obstacles for Real-Time Multi-Agent Navigation”, Proc. IEEE Int. Conf. onRobotics and Automation - ICRA'08(2008), pp. 1928-1935

検証方法
 各種避難行動モデルの比較分析
Social Forceモデル
RVOモデル
楕円型RVOモデル

安福健祐：避難行動フレームワークを用いた群集歩行モデルの比較分析と避難安全検証への適用性, 日本建築学会計画系論文集 第75巻 第655号, pp.20812088, 2010.9

安福健祐：楕円型RVOモデルを用いた高密度群集流動の再現, 日本建築学会技術報告集, 第17巻, 第35号,
pp.187-190, 2011.2

検証方法
 告示の避難安全検証法との比較分析
90

会議室80

事務室１

70

事務室３60階5040302010001020304050

6070経過時間（秒）経過時間 15 秒

経過時間 15 秒

避難安全検証法
100

10090

会議室

9080

事務室１8070

事務室２7060

階

避難者数（人）

避難者数（人）

避難者数（人）100

5040

事務室１事務室２60

階

50403030202010100

会議室

001020304050

60

経過時間（秒）Social Forceモデル

70

010203040

経過時間（秒）RVOモデル

506070

検証方法
 災害状況の再現（福岡水害）(a) 地上浸水から 1429 秒後

1999年 福岡水害

出典：国土交通省「水害レポート’99」(d) 地上浸水から
1734 秒後

図７ 浸水事故の起こった地階平面図

改修前(b) 地上浸水から 1570 秒後(e) 地上浸水から 1806 秒後(a) 地上浸水から 1429 秒後(d) 地上浸水から 1734 秒後

事故当時

図８ 事故当時と改修前

安福健祐, 阿部浩和, 山内一晃, 吉田勝行：メッシュモ
デルによる避難シミュレーションシステムの開発と地下空間浸水時の避難に対する適用性, 日本建築学会計画系論文集 第589号, pp123-128, 2005.3（c）地上浸水から 1624 秒後(f) 地上浸水から 2052 秒後(b) 地上浸水から 1570秒後(e) 地上浸水から 1806 秒後
避難シミュレーション

図９

事故当時の浸水事例のシミュレーション画面

可視化

上記の動画：
http://www.youtube.com/user/kensukeyasufuku/videos

地図データベースを利用した広域避難への適用

地図データ

空間の階層モデルによる避難経路探索

衛星写真データ

避難経路データ

広域避難シミュレーション（2000人規模）

研究代表者 中澤篤志、研究分担者 安福健祐
「三次元データ認識による災害状況自動計測システムの研究開発」
総務省SCOPE 若手ICT研究者育成型研究開発（ICT安心・安全技術）, H19～H21

GPUコンピューティングを利用いた大規模避難シミュレーション
 GPUコンピューティング
1.00E+06

1.00E+08

1.00E+05

トランジスタ数

1.00E+07

1.00E+04

1.00E+06

1.00E+03

1.00E+05
1.00E+02
1.00E+04
1.00E+01

1.00E+03

1.00E+00

1.00E+02

1.00E-01

1.00E+01

NVIDIA社製GPU

1.00E+00
1970

1.00E-02
1980

1990

年代

GPUによる大規模並列計算

クロック周波数

2000

2010

クロック周波数（MHz）

トランジスタ数
1.00E+09

GPUコンピューティングを利用いた大規模避難シミュレーション
 CUDAを用いたSocial Forceモデルの並列計算処理(C)
Agent j

目的地

(A)
Agent i(B)
壁GPU

CUDA
threadID

OpenGL

12

3

4

5… n
Vertex Operation

Update Agent- Neiborhood Agent- Attracting Force- Repulsive Force- Velocity- Position

Video
MemoryVertex Buffer Object
Global Memory

Rasterization

Fragment
Operation

TextureMemoryFrame
BufferGPUコンピューティングを利用いた大規模避難シミュレーション

避難シミュレーションの設定
対象：
大阪梅田地下街
エージェント数：2万5000人
シナリオ：
一斉に最寄りの階段まで避難PCスペック
CPU: Intel Core i7 930 2.80 GHz
GPU: NVIDIA GeForce GTX 460

避難シミュレーション画面

上記の動画：
http://www.youtube.com/user/kensukeyasufuku/videos

性能比較
40

CPU

35

GPU

Time (ms)

30

25
20
15
10
500

2000

4000

6000

8000

10000

Number of Agents

 GPUのほうががよりスケーラビリティが向上 1万人のエージェントを計算させる場合、GPUのほうが約7倍高速に処理できているまとめと課題

まとめ 避難シミュレーションの役割
避難安全性の検証と問題発見

ハード対策

経過時間 15 秒

様々な条件設定の元での避難計画立案
防災教育（可視化）

ソフト対策

経過時間

大規模避難シミュレーションの課題
 人間の正確な避難行動予測の困難さ
避難行動データの収集
避難行動実験
統計データ
VR空間での避難行動実験

建物に慣れていない人

追従性

回帰性

建物に慣れている人

日常動線志向性
安全志向性

建築空間の特徴に応じて危険が迫った場合

至近距離選択性

危険回避性

易視経路選択性

不和雷同性

直進性

向光性

向開放性

大規模避難シミュレーションの課題
 災害シミュレーションとの連携
火災シミュレーション
地震シミュレーション
津波シミュレーション
浸水シミュレーション
建物破壊シミュレーション

 大規模かつ精緻な避難シミュレーション
建物～街区～都市スケールで避難シミュレーション