第35回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 059-060頁 2024年

AHP 法を用いた新潟県中越地方における地すべり危険度マッピング
前田 敦* ・根本 達也* ・ベンカテッシュ ラガワン*

AHP-Based Landslide Susceptibility Mapping in Chuetsu Region ofNiigata Prefecture, Japan
Atsushi MAEDA*, Tatsuya NEMOTO* and Venkatesh RAGHAVAN**大阪公立大学大学院理学研究科 Graduate School of Science,Osaka Metropolitan University,
3-3-138 Sugimoto, Sumiyoshi-ku, Osaka 558-5858, Japan. E-mail: sg24142n@st.omu.ac.jp

キーワード： 地すべり，危険度マップ，Analytic Hierarchy Process
Key words: Landslide, Susceptibility map, Analytic Hierarchy Process

１．はじめに
日本では地震が頻繁に発生しており，それに伴った地すべりが発生することがある．被害を抑えるためには，地すべりの危険予測を行うことが重要である．河野ほか（2020）
は AHP（Analytic Hierarchy Process）法による一対比較を用いて，地すべり地形分布と評価項目の要素間の比を導入した地すべり危険度マッピングを行った．しかし，河野ほか（2020）は地すべりデータとして移動体のみを使用し，入手が容易で汎用性の高いデータを用いて評価しているが，これらのデータだけでは地すべりの発生要因を十分に考慮できていない．本研究では，地質，植生，地形に関する 17個のデータを評価項目に設定し，2004 年新潟県中越地震を誘因とした地すべりの移動体・滑落崖のポリゴンデータを使用して，AHP 法を用いた地すべり危険度マッピングを行った．

２．手法
2.1 AHP 法
AHP は，Saaty（1980）によって開発された意思決定支援システムの一つである．評価項目の関係を階層構造で表し，どの程度重要であるかを一対比較により算出された「ウェイト」と呼ばれる数値で定量的に表現する．
2.2 地すべりと評価項目の関係
評価項目における要素の区分領域に存在する移動体のセル数（以下，MA）と，要素の区分領域の面積に占める移動体の面積の割合（移動体の面積占有率：以下，MAp）を求める．同様に，評価項目における要素の区分領域に存在する滑落崖のセル数（以下，SA）と，要素の区分領域の面積に占める滑落崖の面積の割合（滑落崖の面積占有率：以下，SAp）を求める．
2.3 ウェイトの算出
要素のウェイトを算出し，次に評価項目のウェイトの算出を行う．評価項目に関する要素間のウェイトは MAp とSAp を用いた一対比較により求められる．ウェイトの算出に Saaty の固有値法を用いる．次に，評価項目間の一対比較を行い，ウェイトを算出する．本研究では，一対比較値として，要素のウェイトの標準偏差，要素のウェイトの変動係数を用いる．要素のウェイトのばらつきが多い場合は，特定の要素に地すべりが集中しており，その評価項目と地すべり分布との関連性が高いことを意味している（河野ほか，2020）．要素間の一対比較と同様に，算出した標準偏差と変動係数を用いて評価項目間で一対比較を行い，評価項目のウェイトを算出する．算出した標準偏差・変動係数を用いて評価項目間で一対比較を行い，評価項目のウェイトを算出する．
2.4 地すべり危険度マッピング
評価項目のウェイトと評価項目に関する要素のウェイトの加重和を評価得点とする．算出した評価得点をセル毎に合計したものを移動体または滑落崖の評価総得点とする．
評価総得点を等間隔に 10 のランクに分類する．ランクは大きくなるにつれて評価総得点は高くなり，地すべりが発生しやすい．また，ランク 4 以下において，地すべりはほとんど確認されない．そのため，1～4 のランクを 1 つの危険度ランクとして，7 つの危険度ランクに分類したものを危険度マップとする．

３．対象地域と使用データ
対象地域は新潟県中越地方の東西約 14 km・南北約 11km の範囲である．ただし，沖積層及び水域を解析対象外とした．解析に，新潟県中越地震発生前に作成された 10m
メッシュ DEM（北海道地図作製 GISMAP），産業技術総合研究所が公開している５万分の 1 地質図幅「小千谷」（柳沢ほか，1986）および「長岡」（小林ほか，1991），生物多様性センターが公開している 5 万分の１現存植生図（昭和 54年度～平成 10 年度整備）を用いた．また，DEM から傾斜角，傾斜方位，Profile Curvature，Tangential Curvature，Geomorphon，TPI，TRI，起伏量図，粗度，ConvergenceIndex，TWI，集水度，地質図に含まれていた褶曲軸のラインデータから背斜軸からの距離，向斜軸からの距離を作成した．地すべりデータとして，2004 年新潟中越地震にともなう地すべり・崩壊分布図（Yagi et al. ，2007）に含まれる移動体と滑落崖のうち．それらの面積合計が 900m2 より大きいデータを使用した．該当する地すべりは 515 個である（第１図）．

60

東山背斜地すべり

標高（m）
750

危険度ランク

76543210

危険度
ランク7654321
第２図

標準偏差を用いた移動体の危険度マップ．

移動体の面積占有率（%）

第３図

対象範囲における地すべり分布．

移動体
4標準偏差を用いた危険度マップ

3

変動係数を用いた危険度マップ

2

要素数を考慮した危険度マップ

10

1５．おわりに新潟県中越地震を誘因とした地すべりの移動体・滑落崖を対象として，AHP 法により地すべりの危険度マップを作成した．その結果，地すべりと危険度ランクの間に良好な対応関係が見られた．しかし，他地域の地すべりでも234567567

滑落崖
2
標準偏差を用いた危険度マップ

1.5

変動係数を用いた危険度マップ
要素数を考慮した危険度マップ

10.501234

危険度ランク４．結果
移動体と滑落崖で，危険度ランクの分布に違いが見られた（第２図，第３図）．移動体の危険度ランクは尾根で低いが，滑落崖は尾根やその周辺で危険度ランクは高い．これは移動体・滑落崖でともにウェイトが高い Geomorphon
や Convergence Index の影響である．これらの評価項目を用いることで地形要素を十分に考慮し，移動体と滑落崖の分布する地形の違いを適切に表現できた．第４図の移動体と危険度ランクの関係を見ると，要素数を考慮した危険度マップ（以下，pn）は危険度ランクが 1～6 の範囲では値が大きくなるにつれて MAp が増加し，危険度ランク 7 ではMAp が減少している．一方，標準偏差を用いた危険度マップ（以下，pstd）と変動係数を用いた危険度マップ（以下，pCV）は危険度ランクが大きくなるにつれて MAp が増加する傾向がある．このため，pn よりも pstd，pCV で危険度ラン
クと MAp の間に適切な対応関係があると言える．しかしながら，pstd と pCV の MAp の間にはほとんど変化は見られない．滑落崖と危険度ランクを見ると，危険度ランクが大きくなるにつれて SAp は大きくなる傾向があり，いずれの手法においても大きな差は見られない．

標準偏差を用いた滑落崖の危険度マップ．

危険度ランク

滑落崖の面積占有率（%）

第１図

第４図

移動体・滑落崖と危険度ランクとの関係．

発生要因を考慮できているかを検証する必要がある．また，複数の手法を組み合わせたモデルの高度化，多変量解析などを用いた評価項目の検討，地下構造を考慮する必要がある．

文献

小林巌雄・立石雅昭・吉岡敏和・島津光夫（1991）5 万分の 1 地質図幅「長岡」．https://www.gsj.jp/Map/JP/geology4-7.html（2024 年 5 月 29 日に確認）
河野勝宣・野口竜也・西村 強（2020）AHP 法およびGIS を用いた中国地方における地すべりハザードマッピ
ングの試み．日本地すべり学会誌，vol..57. no.1, pp.3-11．
Saaty, T. L. （ 1980 ） The Analytic Hierarchy Process,
McGraw-Hill Intt, Book Co., pp. 119-129.
Yagi, H., Yamasaki, T. and Arsumi, M．（2007）．Featureand distribution of landslides induced by the Mid
Niigata Prefecture Earthquake in 2004, Japan．
https://www.sciencebase.gov/catalog/item/5b5a0840e4b
0610d7f4dcb5b（2024 年 5 月 29 日に確認）
柳沢幸夫・小林巌雄・竹内圭史・立石雅昭・茅原一也・加藤 碵 一 （ 1986 ） 5 万 分 の 1 地 質 図 幅 「 小 千 谷 」．
https://www.gsj.jp/Map/JP/geology4-7.html（2024 年 5月 29 日に確認）