Annual Review No.23

鉄道を軸とした都市における災害リスクとの共生を考慮した環境負荷シミュレーション【2020 年度KR-072】

高知大学 教育研究部自然科学系理工学部門講師 坂本淳

１．はじめにるプレ調査の結果を参考とし、直交表によって作成した 16 パターンのプロファイルのそれぞれについ東日本大震災以降、全国の津波災害リスクが高いて、「住みたい～住みたくない」の 5 段階評価方式

都市において津波防災対策が行われている。対策のにて回答してもらった。

実現によって津波災害リスクが減少し、人々の居住地選択が利便性の高い場所へ回帰する可能性も考え(2) 居住選択モデルの開発・パラメータ推定られる。津波防災対策事業を一層進めるためには、居住選択モデルは従属変数の回答方法（「住みたいその必要性・有効性等を評価・提示することが重要～住みたくない」の 5 段階評価方式）から、オーダーである。仮に事業の実施が、自動車に頼らない環境ド・ロジットモデルで構築し、住みたい度合いを交負荷の低い都市の実現に寄与するのであれば、評価通利便性と津波災害リスクから評価するものである。

項目に含めるべきである。

設定する変数について、従属変数は、16 パターン

そこで本研究は、津波防災対策の実現が環境負荷のプロファイルのそれぞれの回答結果を、順序尺度の低減に及ぼす影響を明らかにする。中心市街地の「0：住みたくない、1：あまり住みたくない、2：ど大部分が津波浸水想定区域となる地方中核都市の高ちらともいえない、3：やや住みたい、4：住みたい」

知市をケーススタディ地域として、まず住民に対しで数量化した結果である。独立変数は、はりまや橋てアンケート調査を実施し、将来の居住地選好に関までの所要時間（車）、最寄り駅までの所要時間（徒する回答結果からモデルを開発する。次に、そのモ歩）、津波浸水想定、居住形態とする。推定されたデルを用いて津波防災対策の実施有無別の将来の人パラメータを用いたモデルに各プロファイルの値を口分布の推計を行う。さらに、対策実施有無別の代入すれば、「住みたい～住みたくない」それぞれCO2 排出量を推計した結果を比較する。の確率が算出され、ここから居住選択確率を算出する。

２．研究方法(3) 津波防災対策シナリオの検討(1) アンケート調査

津波防災対策の実施が後述する各メッシュの津波居住選択モデルの開発とパラメータ推定のための浸水想定に及ぼす影響を検討する。すなわちここでデータ収集を目的としたアンケート調査を行う。高想定している対策はハード対策（対策の実施により知市を研究対象地域として配布した調査の概要を以津波浸水想定深が軽減、面積が減少）である。高知

下に述べる。

港における地震津波防護の対策検討会議によると、質問項目については、「①将来の転居意向（今後の前述した三重防護による対策の実施で浸水面積が大引越し予定有無）」、「②居住選択意識」である。①きく減少するとしている。本研究では、当該ハードについては 2 項選択で回答してもらっており、後述対策の実施を「津波防災対策シナリオ」とし、津波のモデル開発のサンプルには、転居意向ありの者のシミュレーションの結果が公表されている「発生頻みの結果を用いる。②については、小サンプルによAnnual Review 2021.5 No.233度の高い津波」について、津波防災対策の実施有無比較することで、津波防災対策の実現が環境負荷の別の津波浸水想定を整理する。

低減にもたらす効果を評価する。
まず 500m メッシュ別自動車保有台数を算出する(4) 将来の人口分布の推計が、これは例えば 2030 年であれば、メッシュ毎の将来（2030、2040、2050 年）の人口分布を津

推計人口に自動車分担率を乗じることで、自動車保波防災対策の実施有無別に推計する。推計方法を以有台数を算出する。これを、高知市の運輸部門（自下に述べる。

動車）CO2 排出量推計データを用いて、運行率（%）、2030 年 の 人 口 分 布 で は、 ま ず、 既 に 整 理 し た

運行台数あたりトリップ数（Trip/ 台）、人口あたり2030 年の世帯構成別世帯数のデータを用いて、メットリップ数（Trip/ 人）トリップあたり距離（km/シュ別・世帯構成別に転居意向率を乗じて転居意向Trip）、排出係数（g-CO2/km）の値（全メッシュ一世帯数を求め、当該メッシュからその値を差し引く。

律の値）を代入し、パラメータを乗じて年間排出量

次に転居先メッシュを決定する。候補となる「世帯（t-CO2/year）を算出する。ここでパラメータとは、数の上限以下」のメッシュを対象として、転居先の市町村別運輸部門（自動車）CO2 排出量推計データ不確実性を考慮し、各メッシュの居住選択確率に乱（高知市）で示されている自動車保有台数と、前述数を乗じた値が最大値となるものの世帯構成に「世のキャリブレーションの項で算出したメッシュ別人帯構成別の転居意向世帯数」を加える。次に、この口に自動車分担率を乗じて求めた自動車保有台数の計算を 777（メッシュ数）× 2 区分の世帯構成の回比率とする。

数分繰り返して算出した「メッシュ別世帯構成別世３．結果帯数」を 100 パターン算出し、その平均値をとったものを世帯分布とする。100 パターンの意味は前項(1) アンケート調査で述べた通りである。最後に、メッシュ別・世帯構アンケート調査票は 1,081 部回収し（配布回収率：成別に整理された世帯数に、前項（キャリブレーショ22%）、本研究の質問に回答している者は 938 部でン）で算出したメッシュ別・世帯構成別の比率を乗あった。回収部数と大きな乖離（1,081 部に対してじて、合計の世帯数に合致するように世帯数を割り938 部）があった理由としては、「居住選択意識」

振り、人口と世帯数の割合を用いて、世帯を人口にの質問が一部の回答者にとってわかりづらかったた変換する。

めである（アンケート調査票の自由意見から把握）。

2040 年の人口分布については、まず、先に算出

このうち、本研究で用いる「転居意向あり」は 124

した 2030 年のメッシュ別・世帯構成別世帯数の分部（回収部数の 11%）であり、年齢別転居意向率の布を用いて、2040 年世帯数に合致するように世帯集計結果（表 -1）を見てもわかるように、熟年層と数を割り振る。つまり、将来の世帯数の減少率は各なるにしたがって転居意向率は低下する傾向にある。

メッシュで一律と仮定している。次に、このデータ

その他、性別では男性が 41%、女性が 59% であった。

を用いて、上記と同様の手順で世帯数を推計し、前項（キャリブレーション）で算出したメッシュ別・

表1

世帯構成別の比率を乗じて、合計の世帯数に合致するように世帯数を割り振る。最後に、人口と世帯数の割合を用いて、人口に変換する。2050 年については 2040 年と同様である。
(5)CO2 排出量の推計
以上の手順で計算した津波防災対策実施有無別の2030、2040、2050 年の将来推計人口分布を用いて、環境省が公表している市町村別運輸部門（自動車）CO2 排出量推計データ（高知市）と計算方法を参考として CO2 排出量を推計し、対策実施有無でAnnual Review 2021.5 No.23

4

年齢別転居意向率

(2) 居住選択モデルの開発・パラメータ推定の青色のメッシュ）。一方、津波防災対策がある場

居住選択モデルによりパラメータ推定を行った結合（図中右）は、市内の総人口が減少する中で、中果を表 -2 に示す。自由度調整済み尤度比は 0.112

心市街地やその付近の鉄道沿線の人口が増加していと高くはないが、3 項目の独立変数の t 値が 1% 有る（図中の赤色のメッシュ）。この背景には、津波意となった。有意となった各変数のパラメータの符

防災対策の実施と世帯数の上限がある。具体的には、号に注意しながら考察すると、はりまや橋、最寄り

津波防災対策の実施で中心市街地が浸水想定区域外駅までの所要時間が短いほど、津波による浸水リスとなり、当該地域の居住選択確率が高くなっている。

クが低いほど、居住地として選択されやすい傾向に

また、中心市街地は「用途地域別の建ぺい率・容積率」あると解釈できる。

を考慮した「供給面積」が大きいため、移転を希望表2する人口を受け入れる容量が確保されているという

居住選択モデルによるパラメータ推定結果
変数

パラメータ 標準誤差ことである。

t値

はりまや橋までの所要時間（車）-0.2230.397-5.62**

最寄り駅までの所要時間（徒歩）-0.2890.040-7.24**

津波浸水想定-1.008

0.045-22.48**

居住形態-0.096

0.088

-1.10

第1の閾値

-2.909第2の閾値-2.085

第3の閾値-1.146第4の閾値サンプルサイズ
自由度調整済み尤度比

0.011
1872(=117×16)
0.112**1%有意(4)CO2 排出量の推計
CO2 排出量を津波防災対策の実施有無で比較した結果を表 -3 に示す。表中の「削減率」は、対策の実施により CO2 排出量が削減された割合（=1- 対策有りの結果／対策無しの結果）を示している。なお、将来の転居意向の不確実性を反映するため、表中には転居意向の割合を減じた値も掲載している。
表より、転居意向率をそのまま用いて計算した場
合（100%）における CO2 排出量の削減率は、10年毎に 3 ～ 4% 拡大し、2050 年には年間 11% となった。また、転居意向率を一定の割合で減少させても(3) 将来の人口分布の推計
津波防災対策の実施有無別に人口分布の増減を示（50%、75% の転居意向率）、少なからず削減されてしたものを図 -1 に示す。以下、対策有無で比較する。

いることがあわせて確認できた。この削減効果が大津波防災対策がない場合（図中左）は、将来の人きいといえるかどうかは議論の余地があるが、ハー口減少に伴って、はりまや橋を中心とした人口が集ド対策によって津波浸水リスクを低下させることで、中している中心市街地で減少が目立っている（図中

都市の環境負荷に及ぼす影響が低減されれば、これ

図1
Annual Review 2021.5 No.23

将来人口推計結果
5

はこれまで考慮されていなかった津波防災対策の副決定する住民の選択肢が少なくなり、その結果とし次的な効果として位置づけられるといえよう。て都市の拡散を免れず、非効率な都市運営をせざる表3を得なくなる可能性を提示することを目的としたも

CO2 排出量推計結果のである。

削減率
年間排出量
対策無（t-CO2/year） 1－

一人あたり削減率
排出量
対策無
1－
対策有 （t-CO2/year）
対策有

対策無

2050年

対策有
(25%転居)※対策有(50%転居)※対策有(75%転居)※150,3390.573－

今後の課題として、居住選択モデルと CO2 排出量の推計の改良が挙げられる。居住選択の理由として－

は、土地の価格、環境など、多様な項目が想定され

148,7151%

0.567

1%るが、本研究ではプロファイル数の限界から考慮し143,877

4%

0.549

4%ていない。これらが居住選択に及ぼす影響を将来人

138,6798%

0.529

8%

口推計と CO2 排出量推計に反映した結果と比較することで、本研究の推計結果の妥当性を検証する必対策有133,11811%
0.508
11%
(100%転居)※※〇%転居とは転居意向率のうち〇%が転居するとした場合の推計結果要がある。また CO2 排出量については、1 時点（2010年）のメッシュ別の自動車分担率から自動車保有台４．おわりに数を算出した値を用いているが、より推計値の精度を高めるため、将来の高齢化等に伴うメッシュ別の本研究では、中心市街地の大部分が津波浸水想定

自動車分担率の変化を考慮した値を用いる等の処理区域となる高知市を対象とし、津波防災対策の実現を行う必要がある。□

が環境負荷低減に及ぼす影響を、居住選択モデル、参考文献

統計データ、および将来人口推計に基づき計算した
CO2 排出量から簡易的に明らかにした。対策実施

1) 国土交通省、津波防災地域づくりに関する法律有無の比較分析の結果、対策の実施によって中心市に つ い て、http://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/

街地やそこに近い鉄道の沿線へ居住する者は増加し、point/tsunamibousai.html

都市全体の CO2 排出量は減少する結果を得た。

2) 国土交通省、立地適正化計画の意義と役割～コ

未だ記憶に新しい東日本大震災の岩手県宮古市田

ンパクトシティ・プラス・ネットワークの推進

老地区で見られたように、ハード面での防災対策の～、https://www.mlit.go.jp/en/toshi/city_plan/

効果を過信することは望ましくない。本研究は防災

compactcity_network2.html

対策による住民の危機管理意識の低下の助長を促す

3) 上田孝行編著：Excel で学ぶ地域・都市経済分析、

ものではなく、ある程度の規模の津波防災対策を計

コロナ社、2010.

画的に実施しなければ、防災面を意識して居住地をAnnual Review 2021.5 No.236