気候変動を踏まえた新しい洪水リスク解析［降雨・流量編］

監修：国土交通省北海道開発局，北海道，北海道大学
発行：一般財団法人北海道河川財団

本書は，国土交通省北海道開発局および北海道が「平成 29 年度北海道地方における気候変動予測（水分野）技術検討委員会」で議論された気候変動を踏まえた治水計画に関する検討内容を，技術の共有を目的に取りまとめたものです．
また，文部科学省 SI-CAT（気候変動適応技術社会実装プログラム）および平成 29 年度地球シミュ
レータ特別推進課題の支援を受けて実施された検討内容を使用しています．
編集スタッフ山本太郎，千葉学，戸村翔（一般財団法人北海道河川財団）

吉田隆年，大村宣明，舛屋繁和，植村郁彦（株式会社ドーコン）
山田朋人，星野剛（北海道大学大学院工学研究院）

時岡真治，岡部博一（国土交通省北海道開発局）

v

はじめに

平成 28 年 8 月，1 週間に 3 個の台風が北海道に上陸し，さらに東北に上陸した台風第 10 号の影響により，道内の 74 河川が氾濫した．また，国道 274 号の大規模な被災をはじめ，多数の道路橋，鉄道橋の被災により，道内の交通網が寸断された．収穫目前であった作物は農地の表土ごと流され，
全国の野菜価格の上昇をもたらした．
この災害の期間中，報道機関から多数の問合せを受けたが，最も回答が難しかったのが，「本州並みの豪雨が北海道でも降るようになったが，堤防の大きさは今のままでよいのか」など，気候変動に対してどのような対策をとっているのかという質問であった．整備途上である治水施設の整備を進め，それを上回る洪水に対しては，「施設の能力には限界があり，施設では防ぎきれない大洪水は必ず発生するもの」へと意識改革するため，リスクの周知，事前の行動計画の策定，行動のきっかけとなる情報の発信などハードとソフトを組み合わせた対策を進めていると回答したが，質問の本質に答えたものではなかった．
タイムラインの策定，市町村へのホットラインといったソフト対策の進展により，北海道豪雨災
害時には，既往の洪水時と比較し，避難勧告の発令等は迅速に行われた．しかし，ソフト対策では，人命を救うことはできても，資産や農地を守ることはできず，北海道の使命である食料供給基地の役割を果たすことはできない．そのような中，国土交通省北海道開発局と北海道が共同で設置した「平成 28 年 8 月北海道大雨激甚災害を踏まえた水防災対策検討委員会」から，以下の今後の取組みに向けた明確なビジョンを与えられた．
・北海道は明治以降の治水事業により，順次社会を発展させてきたという歴史がある．しかし，今後は気候変動の影響により，必要な対策を講じなければ治水施設の安全度が低下していくという，これまでに経験したことのない困難な局面に直面している．
・今回，甚大な被害に見舞われ，日本でも気候変動の影響が特に大きいと予測されている北海道
から，次の時代に向けて新たな水防災対策のあり方を発信する必要がある．
・過去の降雨や水害等の記録だけでなく，気候変動による将来の影響を科学的に予測し，リスク評価をもとに治水対策を講じるべきである．
この提言を踏まえ，新たに「北海道地方における気候変動予測（水分野）技術検討委員会」を設置
し，甚大な被害が生じた十勝川と常呂川を対象に，気候変動による降雨量，洪水量の変化，それに伴うリスクの変化を算定した．委員会での検討は，国立研究開発法人海洋研究開発機構の協力をいただき地球シミュレータを用いて約 1 万ケースの力学的ダウンスケールを行い，また，数万ケースの流出計算を実施するなど，北海道の産学官の総力を挙げた成果となっている．
検討結果は，気候変動の影響評価のみならず，大規模アンサンブル実験結果を用いることにより，膨大な標本を入手することができ，観測結果からシミュレーションに基づく計画論への転換の足が

vi

はじめに

かりにもなっている．
それらの検討は，全国に先駆けたものであり，他地域の参考となるものであるとともに，改善すべき点も多く残されている．気候変動への取組みは喫緊の課題であり，本分野の研究の発展に少しでも寄与できるように検討過程を本冊子として取りまとめることとした．些少なりとも参考になれば，望外の喜びである．

国土交通省北海道局（前水政課

国土交通省北海道開発局

企画官

時岡真治

建設部河川計画課

河川調整推進官）

vii

目

次

はじめに

v

第1 章

1

気候変動シナリオの選定
11.1

気候変動シナリオ

1.2

気候変動予測実験データの選定

第2 章

予測降雨のダウンスケーリングとバイアス補正
ダウンスケーリング

2.2

ダウンスケーリング結果

2.3

バイアス補正

3.2

第4 章

12

19

大量アンサンブルデータによる将来の確率降雨量の推定3.1 確 率 評 価 手 法

5

5

2.1

第3 章

2

23

23

データのリサンプリングと将来降雨量の推定

25

予測降雨をもとにした河川洪水流量の算定

29

29

4.1

流出計算モデルの設定

4.2

流出計算の実施

参考 1

検討の経緯

35

参考 2

諸外国における気候変動適応策とリスク評価

41

31

録

67

参考文献

77

おわりに

81

謝

83

付

辞

第１章
気候変動シナリオの選定

1. 1 気候変動シナリオ
IPCC での気候変動の評価
気候変動の予測は世界各国の科学者により最新の理論に基づいた研究が進められており，これらを包括的に評価する機関として IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change，国連気候変動に関する政府間パネル）が国連環境計画（UNEP）と世界気象機関（WMO）により設立された．
IPCC は 5 〜 6 年ごとに科学的知見をまとめた評価報告書を公表しており，2013 年に出された第 5次報告書である AR5（Fifth Assessment Report: Climate Change 2013）が最新の評価報告書である．本書では 2017 年 4 月時点での最新の評価報告書に基づくものとして AR5 をもとに将来降雨量の推定やリスク評価の検討を行うこととした．なお，AR5 では「気候システムの温暖化については疑いの余地がなく，中緯度の陸域のほとんどで極端な降水が強く，より頻繁となる可能性が非常に高い」1）とされており，中緯度に位置する日本付近では気候変動によって極端現象が頻発する可能性が高い．近年の日本では台風や前線による豪雨，さらには線状降水帯による長期的および局所的な豪雨などの極端現象が多発しており，IPCC での予測である気候変動が進んでいる前提で検討を進めた．

IPCC 最悪想定シナリオ
気候変動による気温の変化は，温室効果ガス濃度などの変化の程度によって複数のシナリオで予測計算がなされており，気候変動を想定した水文量の検討を行うためには，どのシナリオでの変化に 基 づ く か を 選 定 す る 必 要 が あ る．AR5 で は こ の 温 暖 化 の シ ナ リ オ を RCP（Representative

2

第1章

気候変動シナリオの選定

表 1-1 RCP シナリオの概要と将来予測※出典：JCCCA, IPCC 第 5 次評価報告書特設ページ，2014，http://www.jccca.org/ipcc/ar5/rcp.
html，文部科学省・経済産業省・気象庁・環境省，IPCC 第 5 次評価報告書 第 1 次作業
部会報告書（自然科学的根拠）の公表について，2015. 3，http://www.env.go.jp/press/
files/jp/23096.pdf より作成．

Concentration Pathways）シナリオとしている．RCP シナリオは，将来の温室効果ガスの安定化に至る代表的濃度経路シナリオであり，表 1-1 に示すように，低位安定化シナリオ RCP 2.6，中位
安定化シナリオ RCP 4.5，高位安定化シナリオ RCP 6.0，高位参照シナリオ RCP 8.5 の 4 つがある．
RCP 2.6 は将来の気温上昇を 2℃以下に抑えるという目標のもとでの温室効果ガス排出量の最も低いシナリオであり，RCP 8.5 は 2100 年における温室効果ガス排出量の最大排出量に相当するシナリオである．本書では気候変動を想定した洪水のリスク対策を考えていくために，洪水で生じ得る最大のリスクを把握する必要性から，IPCC AR5 の最悪想定シナリオである RCP 8.5 シナリオに基づいて検討を行った．

1. 2 気候変動予測実験データの選定
d4PDF 予測実験結果の降雨の活用
これまで日本を含む領域で気候変動を想定した気象予測実験（以下，予測実験）が表 1-2 のように行われている．北海道での気候変動を想定した降雨予測を行う際，これらの予測実験結果を活用して進めることとした．これらのうち，最新の IPCC AR5 の RCP 8.5 シナリオに基づいている点，大規模アンサンブル実験であるため発生頻度の低い極端気象についての統計的な議論が可能となる点に注目し，d4PDF（database for Policy Decision making for Future climate change，地球温暖1. 2

気候変動予測実験データの選定

3

表 1-2 主な予測実験の概要

化対策に資するアンサンブル気候予測データベース）2）をもとに降雨の推定を行った．d4PDF は将
来実験と過去実験とで構成される．将来実験とは産業革命（1850 年）以前に比べて全球平均気温が4℃上昇した世界を計算したもので，実験期間（2050 年 9 月〜 2111 年 8 月）を通して温暖化の程度
は時間変化しない設定（2090 年を想定）となっている．
1850 〜 1900 年の期間平均に対する 2003 〜 2012 年（現在）の期間平均の上昇量は，0.78℃である．
過去実験とは観測された海面水温 SST（Sea Surface Temperature）と海氷，
温室効果ガス濃度変化，
硫酸性エアロゾル濃度変化，オゾン濃度変化，火山性エアロゾル濃度変化を全球モデルに与えて1950 年 9 月〜 2011 年 8 月の 60 年を計算したものである．

第2章
予測降雨のダウンスケーリングとバイアス補正2. 1 ダウンスケーリング
力学的ダウンスケーリングと統計的ダウンスケーリング
気象シミュレーションの高解像度化を行うダウンスケーリングの手法は，力学的ダウンスケーリ
ングと統計的ダウンスケーリングに大別される．力学的ダウンスケーリングは物理モデルをもとにした数値シミュレーションによるものであり，気象現象を空間的・時間的に逐次計算するため計算負荷が大きく，またモデルの系統誤差であるバイアスが含まれるが，物理過程を表したモデルに基づいた予測であり，将来の気候条件下で発生する現象の予測計算が可能である．
統計的ダウンスケー
リングは過去のデータから統計的に得られた関係性を用いる方法であり，計算負荷は小さいが，過去（現在）の観測データから導かれた関係性を将来気候に適用することとなり，気象場が変化した
状況における予測に対しては信頼性が確保できない可能性がある．本書は将来の気象場で発生する
降雨に基づく洪水リスク評価を目的としていることから，力学的ダウンスケーリングにより気象モ
デルの高解像度化を行った．
力学的ダウンスケーリングに適用できる領域気候モデルとしては，気象研究所非静力学地域気候
モデル NHRCM（Nonhydrostatic Regional Climate Model）や，防災科学技術研究所の N-RAMS（modiﬁed RAMS），アメリカ大気研究センター（NCAR）
・アメリカ環境予測センター（NCEP）のWRF（Weather Research and Forecasting）などが知られている．この中で，本書では日本周辺領域を対象にモデルが調整され，高い再現性を有している NHRCM を用いることとした．

6

第2章

予測降雨のダウンスケーリングとバイアス補正

ダウンスケーリングの水平解像度
気象現象の水平解像度は，図 2-1 に示すように，集中豪雨や前線は中規模スケール，台風などの現象は大規模スケールに含まれる．本書の契機となった平成 28 年 8 月北海道大雨豪雨災害のよ
うな北海道内の主要河川流域に大きな洪水流出をもたらす台風や集中豪雨などの解析を行う場合には，数十〜数百 km（中〜大規模）スケールの気象現象が対象となる．一般的に気象のシミュレーショ
ンでは解析対象とする気象現象の 4 〜 5 倍細かい水平解像度が必要とされており，d4PDF の水平

図 2-1 気象現象の水平解像度および時間スケール※出典：気象庁，数値予報モデルの種類，http://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/whitep/1-3-4.
html を一部改変．

図 2-2 対象とする気象現象および水平スケール※出典：高藪，d4PDF の目的と概要，2015.12，https://www.jamstec.go.jp/sousei/jp/event/others/
d4PDFsympo/pdf/1̲Takayabu.pdf より作成．佐々木ら，Reproducibility of Present Climate
in a Non-Hydrostatic Regional Climate Model Nested within an Atmosphere General
Circulation Model, 2011, https://www.jstage.jst.go.jp/article/sola/7/0/7̲0̲173/̲pdf.

2. 1

ダウンスケーリング

7

図 2-3 ダウンスケーリングの概要※出典：文部科学省ほか，d4PDF 利用の手引き，2015.12，http://www.miroc-gcm.jp/~pub/d4PDF/
design.html より作成．

解像度 20 km では集中豪雨や台風が十分に表現されない可能性がある．また，佐々木ら 3）などの既往研究によれば，水平解像度 20 km の気象モデルでは時間雨量 80 mm を超えるような大雨を十分に再現できず，アメダスによる極端降雨の観測実績の再現性を確保するためには水平解像度 5 km
．これらの観点から，本書では d4PDF を水平解像度が必要であることが指摘されている（図 2-2）．
5 km へのダウンスケーリングを行った（図 2-3）

第2章

予測降雨のダウンスケーリングとバイアス補正ᶆ㧗 䠄㼙䠅

8ᶆ㧗 䠄㼙䠅

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図 2-4 水平解像度の違いによる地形表現の違い

ダウンスケーリングにおける地形表現
水平解像度 5 km のダウンスケーリングにおいては GTOPO30 の地形情報を用い，標高値を平均化した値を 5 km 解像度の各グリッドに与えた．水平解像度 20 km と 5 km それぞれで計算に用いられる標高値を図 2-4 に示す．同図より 20 km では表現されなかった地形起伏が 5 km ではより詳細に表現されていることがわかる．この地形表現の違いが後に述べる降雨分布の差に大きく影響したものと考えられる．

ダウンスケーリングの計算範囲
本書で対象とした流域は，一級水系十勝川流域のうち帯広市街地を下流端とする帯広基準地点よ．降雨継続時間は現行計画で既往降雨でのり上流域であり，流域面積は 2,678 km2 である（図 2-5）
一雨継続時間等を考慮し設定されている 72 時間として降雨を抽出した．ダウンスケーリングの計
算範囲は，今後の北海道内の他河川でも気候変動によるリスク評価が可能なデータとなるよう，北海道全域をカバーする北緯 42.75°を中心とした南北方向 800 km，東経 142.5°を中心とした東西方向．これは，北海道を対象としたの気象予測では南方から流入する水
800 km の範囲とした（図 2-6）
蒸気量が重要であることを考慮し，南側の海上を広く含めた範囲としたものである．

2. 1

図 2-5

十勝川流域図

図 2-6 ダウンスケーリング計算範囲

ダウンスケーリング

9

10

第2章

予測降雨のダウンスケーリングとバイアス補正

ダウンスケーリングの計算対象降雨
ダウンスケーリングの対象とする実験ケースは，d4PDF の将来実験 5,400 ケース，過去実験 3,000
ケースすべてとした．d4PDF の将来実験および過去実験データは通年データであり，平常時の降雨もすべて含まれる．d4PDF が有する将来実験 5,400 年分，過去実験 3,000 年分を対象としダウン
スケーリング計算を実施するには計算量が膨大になる．そこで，本書では全期間を対象としたダウ
ンスケーリング（以下，通年ダウンスケーリング）ではなく，降雨イベント期間を抽出したダウン
スケーリング（以下，抽出ダウンスケーリング）（図 2-7）により計算の効率化を図った．具体的には，降雨の確率評価に必要となる年最大となる降雨イベントを d4PDF の水平解像度 20 km の気候
モデルデータから抽出し，その降雨を含む一定期間（計算助走期間 5 日間＋ 10 日間）を対象にダウンスケーリングを実施した．

ダウンスケーリングの実施にあたって
本書のダウンスケーリング計算は膨大な計算資源を必要とする．このため，平成 29 年度地球シ
ミュレータ特別推進課題へ申請し，採択を受け，地球シミュレータを使用して計算を実施した．地球シミュレータの利用に際しては 100 を超える計算事例の並行した計算を数か月の期間実施することで過去・将来実験を合わせた 8,400 事例の計算を数か月のうちに実施することができた．
計算結果のデータ量は非常に膨大となり，15 日間のダウンスケーリングおよび１年間を通した
ダウンスケーリング（付録を参照）などを合わせると 1 ペタバイトを上回る．これは結果の妥当性を検証するために，降雨量だけでなく，気候モデルで用いる複数の物理量（気温，気圧，風速など）の高さごとのデータを保存しているからである．これらのデータは転送に数か月の期間を要するう
え，データの損失を避けるための安全性の確保が必要となる．

図 2-7 抽出ダウンスケーリングの概要

2. 1

ダウンスケーリング

11

年最大降雨のみ抽出する妥当性の確認
年最大降雨の発生期間を抽出したダウンスケーリングを実施するにあたり，同一年に降雨量の大きな降雨イベントが複数含まれる場合，最大雨量となるイベント以外は評価の対象とならないため，
大雨の頻度が適切に評価されない可能性がある．そこで，d4PDF の水平解像度 20 km メッシュデー
タから非毎年と毎年で抽出した最大降雨を比較し，毎年での最大降雨抽出の妥当性を検証した．こ
こで非毎年最大降雨とは，計算年によらない全期間の計算降雨データの大雨を降順に並べ，計算年分（過去実験 3,000 個，将来実験 5,400 個）抽出したものである．この結果を図 2-8 に示す．抽出された降雨のうち上位の雨量に大きな差は見られず，毎年と非毎年で抽出される降雨は概ね同一ものと考えられる．以上の検証により，毎年での最大雨量の抽出で問題ないことを確認した．

図 2-8 毎年最大降雨量と非毎年最大降雨量の比較

SST ごとの降雨の偏りの確認
d4PDF の将来実験は 6 種類の海面水温（SST）をもとに計算されたデータとなっている．そこで，抽出した年最大降雨に対して，SST ごとに偏りが生じていないかを確認した．各ケースの年最大
流域平均 72 時間雨量を 50 mm ごとの階級に分け，それぞれの階級に含まれるケース数を SST の種類ごとにカウントし，各階級の総ケース数に対する各 SST のケース数が占める割合を整理した（図 2-9）．SST メンバのうち，CC（アメリカ大気科学研究所の CCSM4）では 250 〜 400 mm 程度の降雨の割合が比較的小さくなっており，MR（気象庁気象研究所の MRI-CGCM3）では 450 mm を超えるような降雨が少数現れていることが特徴として確認された．しかし全体としては，抽出した降雨のうち各 SST の占める割合に大きな偏りは見られず，特定の SST による降雨が支配的となっていないことを確認した．

12

第2章

予測降雨のダウンスケーリングとバイアス補正

図 2-9 各 SST が占める割合

2. 2 ダウンスケーリング結果
ダウンスケーリングによる降雨の空間分布の明瞭化
水平解像度 20 km から 5 km へのダウンスケーリングを，過去実験 3,000 ケースおよび将来実験
5,400 ケースに対して行った．各ケースの流域平均 72 時間雨量を頻度分布として整理し，観測実績
やダウンスケーリング前と比較したものが図 2-10 である．ダウンスケーリングによって，過去実
験・将来実験ともに流域平均 72 時間雨量の中央値は大きくなり，規模の大きな降雨の頻度が増加する傾向となった．ダウンスケーリングによる降雨の空間分布の変化の一例として，将来実験
2

0

5

6

年

（MI m103）を取り上げる．図 2-11 は，計算対象とした十勝川帯広基準地点流域において流域平均
72 時間雨量が最大となる期間の積算雨量分布図である．ダウンスケーリング後の降雨の空間分布
は，ダウンスケーリング前と比べて強雨となっている地域が明瞭になり，日高山脈の影響を強く受けた降雨が発生していることが確認できる．
図 2-12 は，20 km 水平解像度での十勝川帯広基準地点流域の流域平均 72 時間降雨量が 200 mm
を上回る事例で，5 km 水平解像度への変換後の平均的な変化を示したものである．同図より，5 km
へのダウンスケーリングにより降雨の空間分布がより明瞭となり，日高山脈周辺の降雨が強化されていることがわかる．

20 km メッシュと 5 km メッシュの比較
ダウンスケーリング前（20 km メッシュ）の流域平均 72 時間雨量とダウンスケーリング後（5 km2. 2

ダウンスケーリング結果

13＝3,000＝3,000＝5,400＝5,400

図 2-10 20km データと 5km データのダウンスケーリング結果比較（上段：過去実験，下段：将来実験）

図 2-11 ダウンスケーリング前後での雨量分布の変化

メッシュ）の各ケースの流域平均 72 時間雨量の変化量を整理したのが図 2-13 である．十勝川帯広
基準地点ではダウンスケーリング後に 72 時間雨量が増加したケースが多く，変化量の平均値は過去実験で +10.5 mm，将来実験で +10.6 mm であった．過去実験・将来実験ともに流域平均 72 時間
雨量が 10 mm 程度増加した．これらは，水平解像度の向上により地形の再現性が高まり，地形性

14

第2章

予測降雨のダウンスケーリングとバイアス補正䠄㼍䠅㻌㼐㻠㻼㻰㻲 㡿ᇦᐇ㦂 䠄㻞㻜 㼗㼙 ゎീᗘ䠅㝆㞵㔞䛾ᕪ 䠄㼙㼙䠅㝆㞵㔞 䠄㼙㼙䠅

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図 2-12 水平解像度の違いによる降雨の空間分布の変化〜
n＝3,000

n＝3,000〜
n＝5,400

図 2-13 ダウンスケーリング前後での流域平均 72 時間雨量の比較

n＝5,400

2. 2

ダウンスケーリング結果

15

降雨をより正確に把握できるようになった影響などが考えられる．

過去実験ダウンスケーリング前後データと観測実績の比較
ダウンスケーリングによる観測実績降雨の再現性の変化を検証するため，ダウンスケーリング前
後の過去実験と観測実績を比較した．図 2-10 上図より，頻度分布の中央値は実績降雨 88 mm/72 hr
に対して，過去実験のダウンスケーリング前で 79 mm/72 hr, ダウンスケーリング後で 87 mm/72 hrとなり，ダウンスケーリングを実施することで実績降雨の再現性が向上することが確認された．
図 2-14 には，十勝川帯広基準地点流域における 1 時間降雨強度のダウンスケーリング前後，およびレーダーアメダス解析雨量（2006 〜 2016 年）の頻度分布を示す．同図より，5 km へのダウンス
ケーリングにより強い雨の頻度が高まり，解析雨量に近づくことが確認できる．また解析雨量では，50 mm/hr を上回る降雨は同流域の年最大 72 時間降雨イベントでは発生せず，5 km へのダウンス

図 2-14

1 時間降雨強度の頻度分布（十勝川帯広基準地点流域での年最大 72 時間を対象に緯度経度 0.05°に変換後の降雨データから流域内の全地点を集計）

ケーリング結果ではサンプル数が多いことからそれらの降雨が出現しているものと考えられる．

地域気候モデルの違いによる影響の把握
本検討にあたっては NHRCM を用い膨大なダウンスケーリングを実施したが，降雨量がどの程度地域気候モデルに依存するのかを把握するため，その他の地域気候モデル（気象庁非静力学モデ．それぞれのモデル（JMA-NHM），WRF）との比較を数事例の降雨イベントで実施した（図 2-15）
ルで設定した計算条件を表 2-1 に示す．この結果，いずれのモデルにおいても概ね NHRCM と同程度の降雨量を示すことがわかり，降雨量は使用するモデルに大きく依存しないことがわかった．

ダウンスケーリング後の過去実験と将来実験の降雨の時空間的な特徴
ダウンスケーリングの前後および実績値，過去実験，将来実験において，降雨の時空間的な特徴の違いを調べた．図 2-16 に 1 時間降雨強度を示す．同図より，将来気候においては 1 時間降雨強度の高い雨の頻度が高まることがわかり，過去実験における 50 mm/hr の頻度は将来実験において

16

第2章

予測降雨のダウンスケーリングとバイアス補正

図 2-15 地域気候モデル間での降雨量の比較（十勝川帯広基準地点流域）
表 2-1 各地域気候モデルで設定した計算条件

図 2-16 1 時間降雨強度の頻度分布（十勝川帯広基準地点流域）

2. 2

ダウンスケーリング結果

17

は 80 mm/hr と同程度になることが示された．
図 2-17 に降雨の時間的な特徴を示した．同図は流域平均のハイエトグラフから変動係数を各降
雨イベントで算出し，その頻度分布を示したものであり，値が小さいほど同程度の降雨強度が持続し，値が大きいほど短い時間に集中した大雨となることを意味する．同図より，実績降雨の時間的な特徴が 20km，5km 解像度で表現されていることがわかる．また，将来気候においてはより降雨が時間的に集中することがわかる．
図 2-18 に降雨の空間的な特徴の違いを示す．同図は流域内の各グリッドで 72 時間積算雨量を算出し，その変動係数を算出したものであり，値が小さいほどどの場所でも同程度の降雨がもたらされたこと，値が大きいほど降雨の偏在性が高いことを意味する．この図より，5 km 解像度は実績降雨の特徴をより表現していることがわかり，20 km 解像度では降雨の空間的な特徴が捉えきれていないことがわかる．また，将来気候においては空間的な偏在性が高まり，より空間的に集中した降雨がもたらされることがわかる．
これらの時間的，空間的特徴を合わせて表現する手法，およびその結果に関しては，付録を参照
されたい．

ダウンスケーリング後の過去実験と将来実験の比較
将来気候における降雨の変化を検証するため，ダウンスケーリング後のデータで過去実験と将来䠄㼍㻕 䝎䜴䞁䝇䜿䞊䝸䞁䜾๓ᚋ䛷䛾ẚ㍑ 䠄㐣ཤᐇ㦂䠅ప䛔㧗䛔᫬㛫ⓗ䛺㞟୰ᗘ䠄㼎㻕 㐣ཤᐇ㦂䛸 㻠䉝ୖ᪼ᐇ㦂 䠄㻡 㼗㼙 ゎീᗘ䠅ప䛔᫬㛫ⓗ䛺㞟୰ᗘ

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図 2-17 降雨の時間的な特徴（十勝川帯広基準地点流域）

18

第2章

予測降雨のダウンスケーリングとバイアス補正䠄㼍㻕 䝎䜴䞁䝇䜿䞊䝸䞁䜾๓ᚋ䛷䛾ẚ㍑ 䠄㐣ཤᐇ㦂䠅ప䛔㧗䛔᫬㛫ⓗ䛺㞟୰ᗘ䠄㼎㻕 㐣ཤᐇ㦂䛸 㻠䉝ୖ᪼ᐇ㦂 䠄㻡 㼗㼙 ゎീᗘ䠅ప䛔㧗䛔᫬㛫ⓗ䛺㞟୰ᗘ
図 2-18 降雨の空間的な特徴（十勝川帯広基準地点流域）

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図 2-19 実績値および 5 km データ間のダウンスケーリング結果比較（上段：観測実績と過去実験，下段：過去実験と将来実験）

2. 3 バ イ ア ス 補 正

19

実験を比較した．各ケースの流域平均 72 時間雨量を頻度分布として整理したものが図 2-19 である．
過去実験の中央値 87 mm/72 hr に対して将来実験の中央値は 101 mm/72 hr となり，気候変動後には降雨量が約 1.2 倍増加傾向になることが示された．
以上のように，20 km から 5 km への力学的ダウンスケーリングによって降雨量の精度向上が図れること，降雨の空間分布が明瞭になることを確認した．

2. 3 バ イ ア ス 補 正
バイアス補正の必要性
バイアス補正は，数値計算モデルがもつ系統誤差（バイアス）を減らすため，実験や観測結果など
による関係式を用いて計算結果を補正するものである．d4PDF の 20 km 領域モデルの過去実験のうち 30 年間（1979 年 9 月〜 2009 年 8 月）のデータを気象庁アメダス観測雨量データと比較すると，図2-20 に示すように十勝川流域が位置する NP 地域では，夏季出水期の降水量が少なくなる傾向が示された．d4PDF は単一の気候モデル（AGCM，NHRCM）を用いており，モデルの系統誤差を含んでいる可能性があることから，ダウンスケーリング後の降雨量に対してバイアス補正を行うこととした．

図 2-20 地域ごとのバイアス※出典：文部科学省ほか，d4PDF 利用の手引き，2015.12，http://www.miroc-gcm.
jp/~pub/d4PDF/design.html．

20

第2章

予測降雨のダウンスケーリングとバイアス補正

バイアス補正手法の選定
バイアス補正に関しては様々な手法が提案されている．気象研究所技術報告第 73 号 4）では，バ
イアス補正手法として，最小二乗法によって 1 次関数（ ＝＋ ）の関係式を求めて補正するピア

5）．
ニの手法 ，累積密度関数によって補正するクオンタイルマッピング法が示されている（表 2-2）
本書では，大量アンサンブル実験データを用いることで得られる年最大降雨の頻度分布が重要となるため，補正前後でのケースごとの降雨量の大小関係が維持される手法としてピアニの手法を参考．
とし，回帰式を作成しバイアス補正を実施した（図 2-21）
表 2-2 バイアス補正手法の比較

図 2-21 ピアニの手法を参考としたバイアス補正の概要

2. 3

バイアス補正21

バイアス補正式
バイアス補正を行うための関係式作成の対象データは，過去実験 3,000 年分の年最大雨量と観測実績データの対応期間 60 年（1951 〜 2010 年）とした．観測実績データについては，観測所の時間
雨量データからティーセン分割法によって流域平均時間雨量を算出し，降雨継続時間（72 時間）内の年最大流域平均雨量を整理したものを用いた．
過去実験 50 メンバ各々について関係式を作成し，50 個の定数正の関係式を作成した．なお，関係式の定数項
うの平均値を算出してバイアス補については，降雨量が負の値となることがないよ＝ 0 とした．補正係数が 1.00 に近いほど，モデルが有するバイアスが小さいことを示している．

バイアス補正結果
補正係数の算出の結果，十勝川帯広基準地点では＝ 0.99 となった（図 2-22）．この補正係数を用いバイアス補正を実施した結果，補正係数が 1.00 に近いため補正前後で大きな変化はないものの，
流域平均 72 時間雨量の頻度分布の累積度数は補正後の過去実験がより観測実績に近づくことを確．
認した（図 2-23）䠄㼍䠅 㻡㻜 䝯䞁䝞 㽢㻢㻜 ᖺศ䛾㐣ཤᐇ㦂䛚䜘䜃ᐇ⦼㞵㔞䛾䝥䝻䝑䝖ᅗ䠄㼎䠅 㻡㻜 䝯䞁䝞䛤䛸䛻సᡂ䛧䛯⿵ṇᘧ䛾ಀᩘ a 䛾ศᕸ䠄ಀᩘ a 䛾᭱ᑠ್䛿 㻜㻚㻤㻢䠈᭱኱್䛿 㻝㻚㻞㻜䠈୰ኸ್䛿 㻜㻚㻥㻥䠅ಀᩘ a 䛾ศᕸ⿵ṇᘧ y䠙㻜㻚㻥㻥 x
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図 2-22 バイアス補正係数の算出

22

第2章

予測降雨のダウンスケーリングとバイアス補正

補正式 䠙㻜㻘㻥㻥䠙㻢㻜䠙㻟㻘㻜㻜㻜
䠙㻟㻘㻜㻜㻜

補正式 䠙㻜㻘㻥㻥䠙㻡㻘㻠㻜㻜
䠙㻡㻘㻠㻜㻜

図 2-23 バイアス補正前後の比較

第3章
大量アンサンブルデータによる将来の確率降雨量の推定

3. 1 確 率 評 価 手 法
確率評価手法
これまでの治水計画における確率降雨量は過去の観測雨量の年最大値を用いて設定されてきたが，気候変動を考慮した治水リスクを評価するには将来の降雨予測データを使用する必要があるため，d4PDF をダウンスケーリングしたデータを使用した．d4PDF は，大量アンサンブル実験デー
タであり，観測データからは数十年分しか得られなかった年最大降雨事例が大量アンサンブル実験
データでは多数得られることから，
確率評価を行うことで年超過確率降雨のとり得る幅が表現され，．
統計的に信頼性の高い結果を得ることが可能となる（図 3-1）
d4PDF の大規模アンサンブル実験データは，将来実験の場合 2050 年 9 月から 2111 年 8 月の 60
年を 1 単位として，6 種類の SST 昇温パターンに 15 種類の摂動を組み合わせた 90 メンバの降雨デー
タがある．つまり 60 年の毎年連続データが 90 種類あり，年最大値を確率評価する場合には 90 通
りの確率評価が可能となる．過去実験は 1 通りの観測 SST に 50 の摂動を組み合わせて計算した 50
通りである．

確率評価結果
確率評価に用いる分布関数は，一般極値分布である Gumbel 分布（2 母数），GEV 分布（3 母数）の 2 通りとして，確率評価を行った．
十勝川帯広基準地点の過去実験（1951 〜 2010 年，50 メンバ）に加え実績降雨（1951 〜 2010 年，
1 メンバ）の結果を併せて図 3-2 に示す．年超過確率 1/150 確率雨量で見ると，Gumbel 分布では

24

第3章

大量アンサンブルデータによる将来の確率降雨量の推定

図 3-1 降雨の評価イメージ
㻳㼡㼙㼎㼑㼘 ศᕸ㻳㻱㼂 ศᕸ
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図 3-2 過去実験降雨および実績降雨の確率評価結果（着色線：過去実験 50 メンバ，
黒線・黒点：実績降雨 1 メンバ）

過去実験（50 メンバ）が 183 〜 296 mm，実績降雨（1 メンバ）が 226 mm となった．GEV 分布では過去実験が 180 〜 411 mm，実績降雨が 266 mm となった．大量アンサンブルデータを用いることで，1 つの年超過確率に対して確率雨量のとり得る幅を示すことが可能となった．また，実績降雨での確率雨量の評価値がこの幅の中に含まれていることが確認された．

3. 2

データのリサンプリングと将来降雨量の推定

25

3. 2 データのリサンプリングと将来降雨量の推定
リサンプリングを行う理由
大量アンサンブル実験データによる年超過確率 1/150 確率雨量を分布図で表すと図 3-3 となる．
大量のアンサンブル実験データを用いたにも関わらず，分布にばらつきが見られる．
これは元のデー
タが大量にあっても，年最大値のメンバ数が 50 しかなく確率降雨量の分布を示すには標本数が十分ではないためである．後の検討において将来の気候における確率降雨量の起こり得る幅を用いるにあたり，特に 95% タイル値など分布の端部の値を使用する場合もあることを考えれば，分布のばらつきを解消させることが望ましい．このためデータのリサンプリングを行った．
㻳㼡㼙㼎㼑㼘 ศᕸ㻳㻱㼂 ศᕸ

図 3-3 リサンプリング前の雨量度数分布

リサンプリングの方法
リサンプリングの方法は，過去実験（60 年間× 50 メンバ）を例にすると，各年 50 通りの値から．
無作為に 1 個抽出して連続させ 60 年データにしたものを 1 つの標本（1 メンバ）とした（図 3-4）
リサンプリングの標本数は感度分析により決定した．リサンプリングの標本数を1.0 ×102，1.0 ×103，
1.0 × 104，1.0 × 105，1.0 × 106 とした確率評価を複数回試行し，1/150 確率雨量の 95% 信頼区間を算出した．試行回数を 10 回とした場合の 95% 信頼区間の試行ごとの変動を整理したのが図 3-5 である．このとき，標本数 1.0 × 105 以上で 95% 信頼区間の変動が 1.0mm 以内となったことから，これをリサンプリングの標本数とした．

リサンプリングの効果
リサンプリング結果を図 3-6 に示す．標本数は 1.0 × 105 個とし，将来実験は 5,400 ケースから 60
ケースを無作為抽出し 1 つの標本とした．リサンプリング前後を比較すると，Gumbel と GEV い
ずれの分布形においても 95% 信頼区間の幅は概ね一致している．標本数 1.0 × 105 個のリサンプリ

26

第3章

大量アンサンブルデータによる将来の確率降雨量の推定

図 3-4 リサンプリング方法

図 3-5 リサンプリングの感度分析結果（リサンプリング回数と 95% 信頼区間中央値からの差）㻳㼡㼙㼎㼑㼘 ศᕸ㻳㻱㼂 ศᕸ

図 3-6 リサンプリング結果

3. 2

データのリサンプリングと将来降雨量の推定

27

ングの実施によって，95% タイル値が収束し，分布の端部を評価できるようになった．

確率評価による将来降雨量の推定
リサンプリングした過去実験および将来実験データを用いた十勝川帯広基準地点での過去実験降雨および将来実験降雨の確率評価結果を図 3-7 に示す．GEV 分布では，1/150 確率雨量の過去実験の 95% 信頼区間は 188 〜 360 mm となった．一方，将来実験の 95% 信頼区間は 252 〜 517 mm となり，将来気候では降雨が大きくなる傾向が示された．度数分布で見ると，GEV 分布では，将来㻳㼡㼙㼎㼑㼘 ศᕸ㻳㻱㼂 ศᕸ


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図 3-7 過去実験降雨および将来実験降雨の確率評価①
㻳㼡㼙㼎㼑㼘 ศᕸ㻳㻱㼂 ศᕸ

図 3-8 過去実験降雨および将来実験降雨の確率評価②

28

第3章

大量アンサンブルデータによる将来の確率降雨量の推定

実験の中央値 353 mm が過去実験の 95% 信頼区間内に含まれる．中央値では，年最大 72 時間雨量．
は，256 mm から 353 mm へと 1.38 倍増加する結果となった（図 3-8）
1/150 確率雨量のとり得る幅として 95% 信頼区間を見ると，将来実験での降雨量が小さな部分と過去実験での降雨量が大きな部分が重なっており，現在気候でも将来の降雨量が生じる可能性があることが示された．
表 3-1 将来降雨量の推定結果

第4章
予測降雨をもとにした河川洪水流量の算定

4. 1 流出計算モデルの設定
流出計算モデルの選定
流出計算は，ダウンスケーリングにより得られた降雨の詳細な空間分布を活かすために分布型流出モデルによって行った．流出モデルは北海道の水文データをもとに星ら 6）により構築され，道内河川の洪水予測に使用される分布型 2 段タンク貯留関数モデルを使用した．

流出計算モデルメッシュサイズの決定
流出計算モデルのメッシュサイズは，ダウンスケーリングした 5 km メッシュデータの解像度を活かせることを基本とし，地形勾配や流域形状，河道網を勘案し，現在配信されているレーダー雨．各メッシュの標高データは，国土地理院
量のメッシュサイズと同様に 1 km 分割とした（図 4-1）の基盤地図情報数値標高モデル 10 m メッシュ（標高）を用いて，1 km メッシュに該当する 10 m メッ
．分布型流出モデルの落水線は，各メッシュの地盤高をもシュ標高の平均値を設定した（図 4-2）とに設定したが，流域内すべてのメッシュの流出量が河川に流入するよう調整を加えている．河道（図 4-3）．等価粗度は，国追跡計算に用いる粗度係数は，山地流路の粗度係数 0.030 を採用した 7）
土数値情報等の土地利用データをもとにした各メッシュの代表土地利用状況から，表面・中間流出．なお，等価粗度の設定は水理公式集（平成 11 年版）8）に基の算出に必要な値を設定した（図 4-4）
づいている．

30

第4章

予測降雨をもとにした河川洪水流量の算定䈜䚷㼐㻠㻼㻰㻲 䛻䛚䛡䜛䝯䝑䝅䝳䝕䞊䝍䛿⦋ᗘ⤒ᗘ䜢ᇶ‽䛻タᐃ䛥䜜䛶䛔䜛䠊 㻡 㼗㼙 䝯䝑䝅䝳䛿䠈⦋ᗘ䞉⤒ᗘ᪉ྥ䛸䜒䛻 㻜㻚㻜㻡 ᗘ䠄㻩㻝㻤㻜 ⛊䠅䛸䛺䛳䛶䛔䜛䛯䜑䠈 ᐇ㝿䛻䛿⦪ 㻢 㼗㼙㽢 ᶓ 㻠 㼗㼙 䛾ᙧ䛻㏆䛔䛜䠈 䛣䛣䛷䛿౽ᐅୖ 㻡 㼗㼙 䝯䝑䝅䝳䛸⾲⌧䛧䛶䛔䜛䠊 ୍᪉䛷䠈 ὶฟ䝰䝕䝹䛾 㻝 㼗㼙䝯䝑䝅䝳䛿ᆅᇦᶆ‽ 㻟 ḟ䝯䝑䝅䝳䜢౑⏝䛧䛶䛔䜛䠊 ᆅᇦᶆ‽䝯䝑䝅䝳䛿䠈 䛷䛝䜛䛰䛡⦪ᶓ䛾㊥㞳䛜➼䛧䛟䛺䜛䜘䛖䛻タᐃ䛥䜜䛶䛚䜚䠈 ⦋ᗘ᪉ྥ 㻠㻡 ⛊䠈 ⤒ᗘ᪉ྥ 㻟㻜 ⛊䛷タᐃ䛥䜜䛶䛔䜛䠊 䛭䛾䛯䜑䠈 㻡 㼗㼙 䝯䝑䝅䝳 䠄㻝㻤㻜 ⛊ 㽢㻝㻤㻜 ⛊䠅ෆ䛻䛿䠈㻝 㼗㼙 䝯䝑䝅䝳䠄㻠㻡 ⛊ 㽢㻟㻜 ⛊䠅䛿䠈 ⦪ 㻢 䝯䝑䝅䝳䠈 ᶓ 㻠 䝯䝑䝅䝳䛜ྵ䜎䜜䜛䛣䛸䛻䛺䜛

図 4-1 各流域のメッシュ分割図（青線 1 km メッシュ）

図 4-2 地盤高図（十勝流域の一部を例に）

4. 2

流出計算の実施31

図 4-3 河道追跡に用いる粗度係数の設定（m−1/3 • s）
Ἑᕝ†἟䠈Ỉ⏣᳃ᯘୣ㝠䠈⏿ᆅ䠈
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図 4-4 等価粗度の設定

4. 2 流出計算の実施
定数設定
流出計算モデルの定数設定にあたり，既往の大規模出水に最適化した定数では小規模な降雨を過大評価する傾向が確認された．そこで本書では，過去実験および将来実験の各ケースの降雨量に応じて流出モデルの定数 C11 および C12 を調整する方法を採用した．具体的には，降雨量の異なる既

32

第4章

予測降雨をもとにした河川洪水流量の算定

往出水数例に対して再現計算を実施し，降雨量と定数の関係式を作成した（図 4-5）
．作成した関ŻŦ ¼ Ż  ¼ Ť

係式から，各ケースの流域平均 72 時間雨量に応じて定数を設定した．

図 4-5 モデル定数を設定するための関係式（芽室太〜帯広地点残流域の例）

流出計算結果流出計算より得られたピーク流量の頻度分布を作成した（図 4-6）
．流域平均 72 時間雨量とピー
ク流量の関係を整理し，年超過確率 1/150 雨量の 95% 信頼区間内に含まれる実験ケースのピーク．その結果，
過去実験で 2,900 m3/s，将来実験で 4,900 m3/s となり，流量の中央値で評価した（図 4-7）
約 1.6 倍に増加した．
これまで，大規模な降雨の観測データは限られており，治水計画において観測値を超える降雨量を扱う場合には，実績降雨波形を引き延ばす手法が用いられてきた．一方で，本書では大量アンサンブル実験データを用いることで，多数の降雨の時空間分布が得られ，引延しを行わなくとも大規
模な降雨事例を複数得ることが可能となった．

4. 2

流出計算の実施䠙㻡㻜㻌㻝㻥㻢㻝ࠥ㻞㻜㻝㻜䠙㻟㻘㻜㻜㻜

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図 4-6 ピーク流量の頻度分布䠙㻟㻘㻜㻜㻜

図 4-7 気候変動による洪水流量の変化

䠙㻡㻘㻠㻜㻜

33

34

第4章

予測降雨をもとにした河川洪水流量の算定

表 4-1 予測降雨をもとにした河川洪水流量算定結果

参考 1
検討の経緯

1. 1 平成 28 年 8 月北海道大雨激甚災害と本検討の始動背景
平成 28 年 8 月，北海道に観測史上初めて 1 週間に 3 個の台風が上陸し，さらにその 1 週間後には
台風第 10 号が接近した．全道各地に記録的な大雨をもたらし，堤防決壊による大規模な浸水，幹．こ線道路や橋梁・鉄道の被災，広範囲に及ぶ農業被害など，甚大な被害が発生した（図参 1-1）の平成 28 年 8 月北海道大雨激甚災害では，多くの地点で月降水量が観測 1 位を更新し，年間降水量に匹敵する地域もあるなど全道各地で記録的な豪雨になったこと，連続する豪雨で流域が湿潤状態となり，流出率が高い状況が発生したことなどが特徴的であった．
河川では，全道各地で計画高水位を超過した．国管理河川 4 河川で堤防が決壊し 5 河川で氾濫が発生するとともに，北海道管理河川においても 5 河川で堤防が決壊し 79 河川で氾濫が発生した．
特に上流部や支川で甚大な被害を生じ，中小河川では河岸決壊などによる家屋や橋梁の流出といった被害が発生した．また幹線道路や鉄道の被災，多数の橋梁流出などにより，長期的・広域的に人流・物流を担う重要交通網が分断され，社会・経済に深刻な影響が発生した．さらに広範囲にわたる農業被害および食品加工場等の被災により，全国の市場で野菜価値が高騰するなど日本の食料供給へ大きな影響を与えた．死者・行方不明者 6 名，重軽傷者 15 名の人的被害があったほか，住宅の被害は全半壊 126 棟，一部損壊 963 棟，床上・床下浸水は 1,262 棟に及ぶ激甚災害となった．
この災害について，気象，治水，防災の観点から検証を行い，今後の水災害対策のあり方を検証するため，国土交通省北海道開発局と北海道は「平成 28 年 8 月北海道大雨激甚災害を踏まえた水防災対策検討委員会」を設置した．同委員会は次の時代に向けた先導的な水防災対策のあり方を検討
し，「特に，日本の中で降雨量が少なかった北海道においては，過去の降雨や水害等の記録だけではなく，気候変動による将来の影響を予測・評価し，具体的なリスク評価をもとに，治水対策を講

36

参考 1

検討の経緯

図参 1-1 平成 28 年 8 月北海道大雨激甚災害での台風経路図と主な被害状況（平成 28 年
8 月北海道大雨激甚災害を踏まえた水防災対策のあり方［概要］より）じるべきである」とする平成 28 年 8 月北海道大雨激甚災害を踏まえた今後の水防災対策のあり方を取りまとめた．この「あり方」を踏まえ，平成 29 年 6 月に国土交通省北海道開発局と北海道は「北海道地方における気候変動予測（水分野）技術検討委員会（以下，技術検討委員会）」を設置した．
技術検討委員会の目的は，北海道地方における気候変動の影響（降雨量，洪水流量の変化）を最新の知見に基づいて科学的に予測し，気候変動の影響によるリスクの変化（規模・形態・頻度の変化など）を算定し，社会と共有することであった．

1. 2

近年の北海道の気象状況

37

1. 2 近年の北海道の気象状況
近年の北海道の気象変化として，時間雨量 30 mm を超える短時間雨量が約 30 年前の約 1.9 倍（図，極端な雨の降り方が既に顕在化して
参 1-2），線状降水帯の発生回数が増加するなど（図参 1-3）
いること，台風の経路について，勢力が減衰しにくい太平洋側からのルートで北海道に接近・上陸する割合が増加していること（図参 1-4）などが現れている．

図参 1-2 道内アメダス 100 地点当たりの時間雨量 30mm 以上の降雨発生回数（一般
財団法人日本気象協会北海道支部資料を一部改変）

図参 1-3 北海道における線状降水帯の発生回数と各年の月別積算回数（1990 〜 2011）（山田朋人（北海道大学）作成資料より）

38

参考 1

検討の経緯

図参 1-4 北海道に接近する台風の特徴（山本太郎（北海道河川財団）および山田朋人（北海道大学）作成資料より）

1. 3 気候変動の影響予測
気候変動に関する政府間パネル（Intergovernmental Panel on Climate Change，以下「IPCC」）
が取りまとめた第 5 次評価報告書（Fifth Assessment Report: Climate Change 2013，以下「AR5」）では，気候システムの温暖化については疑いの余地がなく，中緯度の陸域のほとんどで極端な降水が強く，より頻繁となる可能性が非常に高いことが示されている．
IPCC AR5 の最悪想定シナリオに基づいた気象庁の最新の予測である「地球温暖化予測情報（第9 巻）」によれば，全国の将来気候における短時間強雨（降水量 30 mm/h 以上，50 mm/h 以上）の発生頻度は，ほぼすべての地域および季節で増加し，このうち，滝のように降る雨（50 mm/h 以
上の短時間強雨）の年間発生回数は全国平均で 2 倍以上となる．将来気候（2076 〜 2095 年）における年最大日降水量は全国的に増加し，ほとんどの地域で将来変化量が現在気候の年々変動幅より大きいことから，現在ほとんど観測されないような年最大降水量が将来気候では毎年のように出現す
る，と示されている．年降水量や季節ごとの 3 か月降水量の将来変化（図参 1-5）を見ると，北海
道や東北地方では，全国的に将来変化率が高いことがわかる．
北海道の将来気候を示した『北海道の気候変化』によれば，北海道の年降水量は 21 世紀末に概ね

1. 3

気候変動の影響予測

39

10% 増加すると予測されているが，地域ごとに見ると日本海側で増加する．降水量 50 mm/h 以上，
100 mm/h 以上の年間発生日数および 30 mm/h 以上，50 mm/h 以上の年間発生回数も増加し，地域ごとに見ても各地域で増加傾向となり，21 世紀末には大雨や短時間強雨の頻度が増加することが予測されている．
（図参 1-6）以上のことから，全国で気候変動の影響が大きいと予測される北海道において，先導的に気候変動の適応策に取り組むことが必要となった．

図参 1-5 年降水量や季節ごとの 3 か月降水量の将来変化（単位：％，『地球温暖化予測情報第 9 巻』より）※将来変化率とは，現在気候に対する将来気候の変化率を指し，4 メンバの平均となっている．

図参 1-6 気象庁による北海道の気候変動予測（『北海道の気候変化（第 2 版）
』より）

参考 2
諸外国における気候変動適応策とリスク評価「世界は神が作ったが，オランダはオランダ人が作った」と俗にいわれるとおり，オランダは国際河川ライン川の河口デルタ地帯を次々と干拓し，河川氾濫や高潮による水害リスクと背中合せでその国土を広げてきた．このため歴史的に治水に対する意識が高く，早い段階から自らの国土を守るために気候変動適応への取組みが進められ，将来予測からリスク評価，計画立案および事業実施に至るまで体系的に適応策が展開されている．
一方，日本の治水分野では気候変動適応策の重要性は議論されているものの，具体的な取組みが十分になされるまでに至ってはいない．海外では各国で将来の気候変動予測に基づく計画や対策が試みられており，我々は，国家的な気候変動への取組みが見られ，先進的なリスクベースの治水対策を進めているオランダの気候変動適応策とリスク評価手法について調査を進めており，現時点でわかったことを整理する．

2. 1 諸外国の気候変動適応への取組みとリスク評価事例
日本の気候変動適応策
我が国では，2008 年 6 月に社会資本整備審議会（河川分科会

気候変動に適応した治水対策検討

1）小委員会）において，2007 年の IPCC AR4 を踏まえた「水災害分野における地球温暖化に伴う気候変化への適応のあり方について」2）が答申され，その後，気候変動の影響評価などに関する調査研究が進められてきたが，治水計画や施設整備へ反映された事例は乏しく，水災害分野における気

42

参考 2

諸外国における気候変動適応策とリスク評価

表参 2-1 治水事業の責任者と治水事業の内容（参考文献 3）をもとに作成）

治水事業の
責任者

日本

アメリカ

イギリス

フランス

ドイツ

オランダ

国

州政府
地方自治体

沿川の
土地使用者

河岸所有者

州
郡
自治体

国（政府）
水委員会

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洪水の氾濫を
洪水の氾濫を
氾濫防御が中ら，構造物にの洪水の氾濫
の市街化した
許容しないと許容しないと心であった
よる対策を主を許容しない
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氾濫防御対策では，構造物るが，市街化るが，加えて
用規制によるが中心と非構造物対の進んでいな
土地利用規制
非構造物対策策が併用されい氾濫原内のによる施策もも併用されるる
開発規制によ推進される
る流出抑制も実施される
日本との類似

-

×

×

×

△

〇

※ 「治水事業の責任者」および「治水事業の内容」が同様・類似の場合は〇，どちらか一方の場合は△，どちらも異なる場合は×とした．

候変動適応策の十分な実現には至っていない．

諸外国における気候変動適応への取組み
諸外国では，特にイギリス，オランダ，アメリカなどを中心とする欧米諸国で，2007 年の IPCC
AR4 および 2013 年の IPCC AR54) を受けて先進的な気候変動適応策が展開されている．
表参 2-1 は，諸外国における治水事業の責任者と治水事業の内容を示している．歴史的に州政府や沿川の土地所有者が治水事業の責任者となっている例が多いが，オランダは国が責任者となっている点や構造物主体の治水事業を実施している点で日本と類似している．
また，図参 2-1 に示すように，過去の大災害の経験からこれまで治水安全度を高め続けている点，
気候変動予測から河川流量予測，対策の計画，リスク評価，適応策まで体系的に取り組まれている点などから，オランダに着目し調査を進めた．

ヨーロッパにおける気候変動適応への取組み
ヨーロッパでは，2007 年 EU 洪水指令 6）で，洪水リスク管理対応を加盟国に求め，頻度の低い・
中程度・高い 3 つのシナリオについての洪水ハザードマップと，洪水により影響を受ける可能性がある人数や地域の経済活動等を記載した洪水リスクマップの作成を指示した．EU 加盟国では洪水ハザードマップと洪水リスクマップを明確に区別して作成・公表している．洪水ハザードマップは洪水による状況とその可能性を示し，洪水リスクマップはその影響や被害を示すものである 8）．

2. 1

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諸外国の気候変動適応への取組みとリスク評価事例

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43

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図参 2-1 諸外国における気候変動の検討経緯（参考文献 5）をもとに作成）

さらに 2009 年 EU 白書において，「後悔しない適応策を優先するべき」と位置づけ，リスク評価と適応策を具体的に展開している．

図参 2-2 EU 洪水指令（2007 年）6）

図参 2-3 EU 白書（2009 年）7）

44

参考 2

諸外国における気候変動適応策とリスク評価

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図参 2-4 洪水ハザードマップと洪水リスクマップ（参考文献 8）を一部改変）

2. 2 オランダにおける治水対策と気候変動適応策検討の経緯
本検討での調査実施状況
前述したように，過去の大災害からこれまで治水安全度を高め続けている点，気候変動適応策に体系的に取り組まれている点から，我々はオランダに着目し調査を進めた．国内外の文献調査とともに，さらなる情報収集のため，当該国の気候変動予測やリスク評価の専門家あるいは論文の著者らに直接問い合わせ，オランダでのヒアリングを実施し，適宜必要な情報を付加した．その後も，
フォローアップ調査によってさらに情報を付加している．ヒアリングの訪問機関を表参 2-2 に示す．

オランダの国土とインパクト・レスポンス
オランダは，4 つの河川（ライン川，マース川，スヘルデ川，エムス川）がヨーロッパを流れ，
北海にたどり着くその三角州にできた低平地の国である．国土の 1/4 が標高 0 m 地帯であり，そこに総人口 1,700 万人の約半数が居住している．オランダ人自ら行ってきた干拓による国土の確保・拡大とそのために必要であった合意形成の歴史がある．これが「世界は神が作ったが，オランダはオランダ人が作った」といわれる所以である．
オランダではこれまで数多くの大洪水の被害を受け，そのたびに大規模な治水事業を実施してき2. 2

オランダにおける治水対策と気候変動適応策検討の経緯

45

た歴史がある．1953 年の北海高潮 9）では，オランダやイギリスで甚大な被害が発生した．オランダ．
では 175,000 ha が浸水，4,500 戸の家屋が損壊，1,800 人が死亡した（図参 2-5，2-6）
北海高潮による災害を受け，公共事業局担当大臣はデルタ委員会を設立し（2010 年以降，デルタ

表参 2-2 訪問機関およびヒアリングの主な内容

図参 2-5 北海高潮による決壊および浸水状況 9）

図参 2-6 北海高潮災害氾濫区域図（参考文献 10）をもとに作成）

46

参考 2

諸外国における気候変動適応策とリスク評価

プログラムの検討・更新に当たる，後のデルタ委員会と区別するために「第 1 次デルタ委員会」とも呼ばれる），1958 年には河口域の締切りと堤防・砂丘の補強のための原則を規定したデルタ法が国会で可決され，デルタプラン 3）が開始された（プロジェクト名：Delta Plan，事業名：Delta
Works）．
デルタプランでは 40 年間で総額 55 億ユーロ（約 6,800 億円）の巨費が投じられた．デルタワーク
スにより，マエスラント高潮堰（Maeslantkering）やハーリングフリート水門（Haringvlietdam），
ブロウェルス水門（Brouwersdam），東スヘルデ防潮水門（Oosterscheldekering）などの大規模な（図参 2-7，2-8，2-9）．
構造物に代表される数多くの水門や堰が建設された 10）

図参 2-7 デルタワークスで建設された代表的な構造物（参考文献 10）をもとに作成）

図参 2-8 マエスラント高潮堰（2018 年 1 月 10 日撮影，片翼の幅 210 m，回転半径 250 m）

図参 2-9 マエスラント高潮堰 11）

2. 2

オランダにおける治水対策と気候変動適応策検討の経緯

47

図参 2-10 東スヘルデ防潮水門（2018 年 1 月 10 日撮影，延長 9 km）

図参 2-11 ハーリングフリート水門（2018 年 1 月 10 撮影，延長 1 km）

デルタプランを契機として，オランダ全土を網羅する範囲で目標とする氾濫防御基準が設定された．原則として，背後地の土地利用状況や経済性，確率論的観点も考慮したうえで，年間確率1/250 〜 1/10,000 という高い水準で氾濫防御基準が設定された 12）．氾濫防御基準は，堤防から越水を生じさせない水位の超過確率として表現され，法的に位置づけられた．
1993 年の洪水では継続的な降雨によってマース川の水位が上昇し，浸水面積は約 17,000 ha，
10,000 人が避難し，被害額は 1 億ユーロ（約 120 億円）以上となった 13）．1995 年洪水でも，13,000戸の家屋が浸水，堤防決壊が予想されたため 250,000 人が避難，被害額は 4 億ユーロ（500 億円）となった 14）．
これらの洪水を受けて，特別法として主要河川デルタ法が可決され，主要河川において 150 km

48

参考 2

諸外国における気候変動適応策とリスク評価

図参 2-12 氾濫防御基準（参考文献 12）を一部改変）

図参 2-13 Room for the River の 2016 年 4 月時点整備状況（参考文献 16）をもとに作成）

にわたる堤防強化がなされることとなった．また，今後の気候変動影響による水位上昇に対応するために，堤防強化のほかに河道断面積を増やすことが考えられ，新しい水管理のアプローチとして
河川空間拡張プロジェクト（Room for the River15））が開始され，2016 年 4 月時点で整備はほぼ完了している 16）．プロジェクトの総費用は約 22 億ユーロ（約 2,700 億円）であり，39 の事業が実施された 17）．
ドイツ国境付近のレントは，ライン川派川のワール川の蛇行箇所に位置する．1995 年洪水では，対岸の街ナイメーヘンで 250,000 人が避難した 16）．Room for the River では，350 m の引堤が実施され，工事費のみで約 3 億 5,800 万ユーロ（約 440 億円）の費用が投じられた．

2. 2

オランダにおける治水対策と気候変動適応策検討の経緯

49

図参 2-14 具体的な河川整備実施内容（参考文献 15）を一部改編）

図参 2-15 引堤事業実施後のイメージ図 16）

オランダの気候変動への取組みの始まり「デルタプログラム」
2007 年の EU 洪水指令では，洪水リスクの評価・管理に関して法的枠組みが与えられ，気候変動影響を考慮することが明確に求められた．これを受け，オランダでは 2007 年内閣が Water
Vision を発表し，持続可能な気候耐性の水管理を追求することを規定し，（第 2 次）デルタ委員会．
が設置され，2010 年からデルタプログラム 17），18）が開始された（図参 2-16）
デルタプログラムは，現在および将来のためにオランダを安全で魅力的な場所とし続けることを目的として具体的な施策を示した計画である．デルタプログラムでは，EU 洪水指令で求められた洪水リスク管理と水資源維持のための淡水確保の 2 つを目標としている．デルタ委員は，2 つの目
標に関するガイドラインであるデルタ決定を内閣に提出し，内閣は国家水計画 19）に組み込んだ．
2017 年 1 月，政府は新しい氾濫防御基準を導入し，2050 年までに新しい氾濫防御基準を満たすよ
うに氾濫防御システムが設計されることとなっている．
．オランダ王デルタ委員は，デルタプログラムを毎年更新し，議会に提出している（表参 2-3）
立気象研究所 KNMI（日本の国土交通省に相当）が予測する最新の気候変動シナリオをもとに検討

50

参考 2

諸外国における気候変動適応策とリスク評価

図参 2-16 デルタプログラム 201117）（左），同 201918）（中央），国家水計画 19）（右）表参 2-3 デルタプログラムの変遷※表中のデルタプログラム 2015 22）によれば，KNMIʼ14 は KNMIʼ06 と比較して海面上昇の最大値の予測が若干異なるもののほとんど違いがないシ
ナリオである．

2. 2

オランダにおける治水対策と気候変動適応策検討の経緯

51が行われており，デルタプログラム 2011 は KNMIʼ06 20）の最悪シナリオをもとに検討されているが，デルタプログラム 2014 からは KNMIʼ14 21）が考慮されている．デルタプログラムおよびヒアリング
結果によれば，KNMIʼ06 と KNMIʼ14 を比較すると，海面上昇の最大値の予測が若干異なるものの，ほとんど違いがないシナリオであるため，KNMIʼ06 の最悪想定シナリオを元に検討が続けられた．
仮に，2 つの予測結果が大きく異なった場合，最新の KNMIʼ14 をベースに検討を進めていたようである．KNMI は気候変動予測および将来流量予測を実施しているが，デルタプログラムは 2100
年あるいは 2085 年の予測値を参考に，2050 年までに事業を実施し，「too little, too late」（少なすぎ，
遅すぎ）とならないよう，リスクを低減させることを目指している．
デルタプログラムでは，リスクベース・アプローチが適用されている．リスクベースの「リスク」とは，特定事象の発生の可能性（氾濫が発生する確率）とそれによって引き起こされる被害のかけ合せである．リスクベース・アプローチを適用し，対策を講じることで，洪水による国民の死亡率を年間 10 万分の 1 以下にすることを目標としている．
年間死亡率 10 万分の 1 以下の目標を達成するために必要な対策は，重層的洪水リスク管理 23）に．重層的洪水リスク管理とは 3 段階でリスクを低減していく
より講じられる（表参 2-4，図参 2-17）
リスク管理手法である．堤防の氾濫防御基準を満たすために最優先は第 1 層（予防策による氾濫防御）であり，基準を満たすためハード対策が行われている．デルタプログラムは 2010 年 9 月から毎年更新され，前述のように具体的な死亡率の目標値を定め，リスクを低減することを目指してきた．
2015 年，国会に提出されたデルタ決定を受け，国家水計画が決定され，その中で，2050 年までに洪水による国民の死亡率を年間 10 万分の 1 以下にすることを目標として，堤防の氾濫防御基準．従来の基準は，堤防からの越水を生じさせない基準水位の年超過確率が適用された（図参 2-18）
として表現されていたが，新基準では堤内地の人的・経済的リスク，洪水・高潮の予測精度や避難表参 2-4 重層的洪水リスク管理（参考文献 22）をもとに作成）

52

参考 2

諸外国における気候変動適応策とリスク評価

図参 2-17 リスクベース・アプローチ概略図（上），重層的洪水リスク管理概要図（下）（参考文献 19），22）を一部改変）の可能性を考慮して地域ごとに設定された．つまり，これはオランダの治水が本格的にリスクベースに移行し始めたことを示している．
例として，オランダ北部の島々における氾濫防御基準の設定を示す．図参 2-19 に示すように，堤防区間 4-1（フリーラント島），堤防区間 2-1（アーメラント島），堤防区間 3-1（テルスヘリング島）
は，人口が少ないほど氾濫防御基準が高く設定されており，人口と洪水防御基準が反比例している
ことがわかる．相対的に低い基準が設定された場合には，重層的氾濫リスク管理の第 2 層土地利用
あるいは第 3 層により，許容リスクを満たしていくものと考えられる．
ハード整備を実施し，新しい氾濫防御基準を満たすことができれば，人的リスクは大きく低減できる（図参 2-20）．オランダの治水分野における個人の許容リスクは，産業分野の危険に関する国家政策をもとに決定されている．産業分野における個人の許容リスク（許容される死亡リスク）は年間 100 万分の 1 以下となっており，非常に低いリスクレベルとなっている 22）．
治水分野の許容リスクは，年間 10 万分の 1 以下となっている．年間 100 万分の 1 以下とした場合，50 億ユーロ（6,200 億円）の追加費用が必要となることから，費用便益分析を踏まえた最適な安全基準として，個人リスクを年間 10 万分の 1 以下に設定したものである．
1 ha 当たりの年間経済損失を図参 2-21 に示す．新しい氾濫防御基準を満たすようハード整備が実施された場合，2050 年には経済的リスクの総額を 1/20 に低減することができる 28）．

2. 2

オランダにおける治水対策と気候変動適応策検討の経緯

53

図参 2-18 新しい氾濫防御基準（参考文献 19）を一部改変）

図参 2-19 新しい氾濫防御基準：オランダ北部の例（参考文献 19）をもとに作成）

以上のように，オランダでは大洪水が発生し被害を受けるたびに，大規模事業を計画し，ハード整備を実施することで国土を守ってきた．
そして，2007 年の EU 洪水指令を契機に，
ヨーロッパでは「洪水リスク管理」をキーワードとして，統合的な治水対策が行われ，オランダでは政府が主体となって先進的な氾濫リスク管理を行い，具体的な数値目標（許容リスク：年間 10 万分の 1 以下の死亡率）を決定し，「too little，too late」を避けるため早期に対策を講じている．

54

参考 2

諸外国における気候変動適応策とリスク評価

表参 2-5 新しい氾濫防御基準：オランダ北部の例（参考文献 22）を一部改変）

我が国の災害対策あるいは治水対策は，想定される災害の「ハザードの大きさ」に焦点を当てる
ハザードベースである．我が国の今後の治水対策検討にあたり，オランダをはじめとするヨーロッパのリスクベースの考え方は重要な示唆を含んでいる．

図参 2-20 国民 1 人 1 人の死亡リスク（左：現状のままの 2020 年，右：新しい氾濫防御基準を満たした場合の 2050 年）（参考文献 24）を一部改変）

2. 3

図参 2-21

オランダのリスク評価事例

55

1 ha 当たりの経済的リスク（左：現状のままの 2020 年，右：新しい氾濫防御基準を満たした場合の 2050 年）（参考文献 24）を一部改変）

2. 3 オランダのリスク評価事例
オランダの気候変動予測
オランダ王立気象研究所 KNMI は，IPCC AR5 に基づいて 2014 年に気候変動予測 KNMIʼ14 を公表した．第 5 期結合モデル相互比較計画 CMIP5 における各国の予測 245 アンサンブルを用い，2050 年時点の温度上昇および大気循環の強弱によって独自の 4 つの気候変動シナリオに分類した．

図参 2-22 KNMIʼ14 独自の 4 シナリオ（参考文献 21）を一部改変）

56

参考 2

諸外国における気候変動適応策とリスク評価

ǻT
g

ǻT
g
lo

b

=

1‒

lo

b

=

1.

5‒

2℃

4℃

ǻTglob = 1 ‒ 2 ℃
㝆

Ỉ

㔞

ኚ

໬

᫬㛫
図参 2-23 KNMIʼ14 におけるシナリオ分類方法（参考文献 21）を一部改変）

KNMI は気候変動予測だけでなく，将来流量予測も行っている．4 つの気候変動シナリオについて，ライン川の将来流量（＝ 1/1,250）を予測している．2050 年予測では，シナリオによる差は小さいが 2085 年ではシナリオによって異なる予測となっており，すべてをカバーできる 18,000 m3/s
を採用している．なお，この流量はライン川上流にあるドイツでの氾濫を考慮し，流量が低減している．

22,00020,00018,00016,00014,00012,00010,000
8,000
6,000
4,000

10
T=

10
T=

0

1, 2
T=

50

10
T=

,0

00

3
T=

0, 0

00

2,000

図参 2-24 ライン川ロビス地点の流量確率の 2050 年将来予測（灰色はドイツでの越流がない場合）（参考文献 25）を一部改変）

2. 3

オランダのリスク評価事例

57

22,00020,00018,00016,00014,00012,00010,000
8,000
6,000
4,000
2,000

10
T=

10
T=

0

1, 2
T=

50

10
T=

,0

00

3
T=

0, 0

00

図参 2-25 ライン川ロビス地点の流量確率の 2085 年将来予測（灰色はドイツでの越流がない場合）（参考文献 25）を一部改変）※出典：KNMI, Deltares, Wat betekenen de nieuwe klimaatscenarioʼsvoor de rivierafvoeren van Rijn en Maas?, https://cdn.knmi.nl/
system/data̲center̲publications/files/000/069/858/original/
samenvatting̲grade̲knmi14̲definitief2.pdf? 1495622007．

オランダの人的リスク評価
参考 2.2 節に示したように，オランダでは将来の人的・経済的リスクを算定し，公表している．
人的リスクは想定される死者数を示し，想定死者数の算定には「氾濫リスク分析 26）」という定量的なリスク分析が行われている．我が国と大きく異なる点として，避難率の決定方法および死亡率の算定方法が挙げられる．本検討では，死亡率の算定方法に関して調査することとした．オランダでのヒアリング調査は下記の人物に実施した．

ヒアリング対象者：
・デルフト工科大学
S.N（Bas）Jonkman 教授
・HKV コンサルタント リスク災害管理部門部長（兼デルフト工科大学 研究コーディネーター）
Bas Kolen 氏
・HKV コンサルタント リスク災害管理部門
Bob Maaskant 氏・ヨンヘヤン RMC 代表取締役
Ruben Jongejan 氏

58

参考 2

諸外国における気候変動適応策とリスク評価

特定の地域で洪水が発生した場合の死者数は，危険にさらされている地域にいる人口（かつての「輪中」内の人口，現在は「堤防リング」と表現される）と避難率から，危険にさらされている人口（エクスポージャ，浸水区域内人口）を求め，領域ごとの死亡率を考慮し，想定される死者数を算定する．

図参 2-26 氾濫リスク分析（参考文献 26）を一部改変）

氾濫による死亡率は，
2007 年に S.N Jonkman が提案した「人命損失の推定 理論と応用 27）」がベースとなっており，Jonkman の方法を 2009 年に Bob Maaskant ら 28）が更新した方法が研究されている．
Jonkman はアメリカやイギリス，オランダ，日本の過去の洪水データを用いて，流体力・流速・
水位上昇率・浸水深などから 3 領域に分けて死亡率を算定した．3 領域は決壊箇所付近の高速流を特徴とする【領域 1】，水位上昇率が高い【領域 2】，水深が支配的な【領域 3】では，下記の算定式および死亡率関数により，推定することができる．なお， ＝浸水深さ（m）， ＝流速（m/s），
水位上昇率（m/hr），＝氾濫による死亡率，ĭ は累積正規分布関数である．

【領域 1】高速流を特徴とする領域：･ 侒 7 m2/s

かつ

侒 2 m/s（ ）＝1【領域 2】水位上昇率が高い領域：
侒 0.5 m/hr
ln
（ ）
−μ
（ ）
＝ ĭ ( ───── )σ
なお，μ＝ 1.46，σ＝ 0.28
【領域 3】水深が支配的な領域：
ln（ ）
−μ
（ ）
＝ ĭ ( ───── )σ
なお，μ＝ 7.6，σ＝ 2.75

図参 2-27 領域イメージ（参考文献 27）をもとに作成）

＝

2. 3

オランダのリスク評価事例

59

高速流を特徴とする【領域 1】では，Jonkman は水深や流速と死亡率を直接結び付けることは難し
いし，建物が倒壊した場合には屋内にいる人が死亡するとして，L.Clausen ら（1990 年）35）の家屋の倒壊基準を用いている．この基準によれば，流体力（水深×流速）が 7 m2/s 以上のときに建物が倒壊し，流速が 2 m/s のときに一部破損あるいは全壊が起きることが示されている．この基準はレンガおよび石造りの家屋の倒壊基準であり，現在の基準に合わせる必要があることが示唆されている．

㻡

水深 （m）

㻠
全壊
㻟
㻞

浸水

一部破損

＝ 㻣 m²/s㻝＝ 㻟 m²/s㻜㻜㻞㻠
流速 （m/s）㻢

図参 2-28 建物の倒壊基準（参考文献 29）を一部改変）

水位上昇率が高い【領域 2】では，水位上昇率に注目している．急激な水位上昇は建物の低層階にいる人が閉じ込められたり，高層階やシェルターまで水位が到達する時間がほとんどないため危険である．P.H. Waarts（1992 年）30) によれば，北海高潮での 8 地点での目撃情報から水位上昇率が高い【領域 2】の閾値は 0.5 〜 4.0 m/hr から決定されている．死亡率関数の算定には，1953 年北海高潮（オランダ・イギリス），1959 年伊勢湾台風（日本）のデータが用いられている．死亡率 0.6 以
上では，ダムの決壊での水深と死亡率の変化 31）を考慮している．課題として，水位上昇率が高い【領域 2】での死亡率関数の適用のための閾値の根拠となる事例が少なく，情報の正確性が乏しい．

図参 2-29 北海高潮での 8 地点の死亡率と水位上昇率（参考文献 27）を一部改変）

60

参考 2

諸外国における気候変動適応策とリスク評価

図参 2-30 水位上昇率（0.5 m/hr）が高い【領域 2】での死亡率関数（参考文献 27）を一部改変）

水深が支配的な【領域 3】では，水位の上昇率は 0.5 m/hr よりも低いため，高層階あるいはシェ
ルターにたどり着く可能性が高くなる．死亡率関数の算定には，1934 年室戸台風（日本），1950 年
ジェーン台風（日本），1959 年伊勢湾台風（日本），1953 年北海高潮（オランダ・イギリス），1965
年ハリケーンベッツィ（アメリカ）の洪水データが用いられている．データを見ると，死亡率 0 か
ら 0.02 の間に集中しており，死亡率が算定されているものの，課題として観測値と関数の相関は低いことが挙げられている．

図参 2-31 水深が支配的な【領域 3】での死亡率関数（参考文献 27）を一部改変）

以上のように，オランダでは流体力・流速・水位上昇率・浸水深が考慮された Jonkman の方法（Flood risk andが使われてきた．2001 年から公共事業局が実施した Floris プロジェクト 32），33）
safety in the Netherlands）での人的なリスクの算定の際には，Jonkman の方法によって使用され，想定死者数が算定された．

Floris プロジェクトと人的リスク評価手法の更新
2001 年堤防の弱部を見極め，氾濫確率（堤防の決壊確率）と氾濫の影響を把握することを目的に，

2. 3

オランダのリスク評価事例

61

公共事業局は「Flood Risks and Safety in the Netherlands」33）（通称 Floris，オランダの氾濫リスクと安全性）プロジェクトを開始し，評価結果を 2005 年に公開した（第 2 期：2009 年開始，2014 年
結果公開）．
2001 年以前は水位・流量の超過確率のみの評価だったが，Floris プロジェクトでは堤防決壊メ
カニズムとして越流・越波，侵食，すべり，パイピングの 4 パターンを考慮して，堤防の決壊を確率的に評価し，各堤防区間における氾濫確率を決定した．Floris プロジェクトでの公表結果を参考
まで以下に示す（ベートゥヴェ / ティーレル - クレムボルガー地区）．

図参 2-32 堤防区間ごとの年間氾濫確率（決壊確率）（参考文献 33）を一部改変）

図参 2-33 年間個人リスク（参考文献 33）を一部改変）

Floris プロジェクトの結果をもとに，2009 年 Maaskant ら 32) は Jonkman の方法の課題を明らかにした．高速流を特徴とする【領域 1】では死者は発生せず，実際には，水位上昇率が高い【領域 2】と水深が支配的な【領域 3】で想定死者が算定された．特に，水位上昇率が高い【領域 2】の死亡率が高いと示されている．高速流を特徴とする【領域 1】の閾値の流速を小さくしても，何ら変化はなかったため，水位上昇率が高い【領域 2】の死亡率関数を更新することとした．水位上昇率が高

62

参考 2

諸外国における気候変動適応策とリスク評価

い【領域 2】を細分化し，水位上昇率が高い【領域 2】と水深が支配的な【領域 3】の間に遷移領域を設け，4 領域の方法を提案した．なお，今後の課題として，現在の家屋の倒壊基準や倒壊確率などを見直すことが挙げられている．水位上昇率が高い【領域 2】と水深が支配的な【領域 3】の死亡率関数を重ねた場合，水深 2.1 m で関数が交差する．2.1 m より小さな水深では水位上昇率が高い【領域 2】の死亡率関数は水深が支配的な【領域 3】よりも低い死亡率を示す．よって，水深 2.1 m 以上
かつ水位上昇率が 4.0 m/hr 以上のときを水位上昇率が高い【領域 2】とする．そして，水深 2.1 m 以
上 0.5 m/hr 以上 4.0 m/hr 未満の場合に遷移領域【領域 2 〜 3】，
水深 2.1 m 以下かつ水位上昇率 0.5 m/
hr 未満の場合に水深が支配的な【領域 3】とした．遷移領域【領域 2 〜 3】の死亡率関数は，過去の洪水データから求めるのではなく，
Maaskant らは水位上昇率が高い【領域 2】と水深が支配的な【領域 3】の死亡関数の線形補間により算定した．

図参 2-34 水位上昇率が高い【領域 2】と水深が支配的な【領域 3】での死亡率関数の比較（右図は水深 1.0 〜 3.0 m，（参考文献 32）を一部改変）
死亡率 0 〜 0.1 の範囲に拡大したもの）

Maaskant らが提案した浸水域を 4 領域に分類することで死亡率を推定する方法を示す．なお，＝浸水深さ（m）， ＝流速（m/s），
積正規分布関数である．

【領域 1】高速流を特徴とする領域：･ 侒 7 m2/s，

かつ

侒 2 m/s＝1【領域 2】水位上昇率が高い領域：･ ＜7 m2/s
侒 2.1 m，または

かつ＜2 m/s侒 4 m/hrln（ ）−μ（ ）＝ ĭ ( ────── )σ

μ ＝ 1.46，σ ＝ 0.28

＝水位上昇率（m/hr），＝氾濫による死亡率，ĭ は累2. 3

オランダのリスク評価事例63【領域 3】遷移領域：･ ＜7 m2/s
侒 2.1 m
＝

，

または

かつ

＜2 m/s

0.5 m/hr 侑＜ 4 m/hr− ，，＋（ − 0.5）────────3.5【領域 4】水深が支配的な領域：＜ 0.5 m/hr または（ ＜ 0.5 m/hr かつ，＜ 2.1 m）かつ（ ･ ＜7 m2/s または ＜2 m/s）

ln
（ ）
−μ
（ ）＝ ĭ ( ────── )σ

μ ＝ 7.60，σ ＝ 2.75

図参 2-35 領域イメージ（図参 2-27 をもとに作成）

現状として，4 領域ごとに死亡率を算定する Maaskant らの方法はオランダの研究成果として最新のもの（2018 年 1 月ヒアリング時）となる．しかし，政府が想定死者数の際に 4 領域の方法を使用している事実は得られなかった．今後フォローアップとして，引き続き調査していく必要がある．
また，氾濫リスク分析における避難率の算定には，考え得るすべてのケースの発生確率を定量的に推定するイベントツリー解析が用いられており，確率論的避難モデルなどの研究も進められてい．これに関しても，今後フォローアップとして，引き続き調査していく必要がある．
る（図参 2-36）

洪水予測

₀

予想できない
洪水

準備

₁

避難率
避難しない

1 ₁ 組織されていない避難

₂
1 ₀ 予想される
洪水

組織されて
いない避難

1 ₂ 組織されて
いる避難

％
％
％

％

図参 2-36 イベントツリー解析（参考文献 33）を一部改変）

64

参考 2

諸外国における気候変動適応策とリスク評価

以上を踏まえ，本検討のリスク評価では，国家プロジェクトである Floris プロジェクトにも実際に使用されている流体力・流速・水位上昇率・浸水深を考慮したオランダの 3 領域の手法を用いて死亡率関数から，想定死者数を算定した．
な お，Jonkman の 方 法 を 日 本 で 使 用 す る う え で の ア ド バ イ ス と し て， 以 下 に 示 す 提 案 を
Jonkman より受けた．
・試験的にオランダの手法を導入してみて，その結果がどうなのかを検証してみるのが良い．
・最終的には，日本における洪水のデータから死亡率関数を算定した方が良い．
・死亡率関数は新しいデータを取り入れ，随時更新していく方が良い．
今後，日本で死亡率関数を採用する場合には検証と更新が必要であるが，本検討ではオランダの手法をそのまま使用し，試験的に想定死者数を算定することとしている．

２つの手法による想定死者数の比較
将来の気候変動により洪水流量が増加し，それに伴い氾濫・人的被害（想定死者数）が増加する
ことが考えられる．現在，日本で用いられている想定死者数の算定手法としては『水害の被害指標
分析の手引き（H25 試行版）26）』に示されている手法をもとに死者数を推定するものである．この手法は，LIFESim モデルをベースにアメリカ陸軍工兵隊がハリケーン・カトリーナ災害後の施設整（以下，「日本の手法」）である．
備などの評価に用いたモデル 34），35）
日本の手法は，被災者の年齢を考慮し，65 歳以上である場合には最上階までの垂直避難が可能
であり，65 歳未満の場合には天井までの垂直避難が可能であると仮定して，死亡率を算定するも．つまり，水理条件としては浸水深のみを考慮する手法である．
のである（図参 2-37）

図参 2-37 日本の手法の概要 34），35）

2. 3

65

オランダのリスク評価事例

一方で，近年の日本での災害事例を見ると，浸水深だけではなく，決壊箇所付近などで速い流速
によって家屋や人が支持力を失ったことが窺われる例も散見される．
古くから水害を頻繁に受けてきた低平地オランダでは，前述のように世界各国の洪水データを用
い，死亡率関数を導き，また，流体力や流速，水位上昇率なども考慮した手法により死亡率を推定．
している．前述のオランダの手法を以下に概説する（図参 2-38）
まず領域区分を設定する．流体力・流速・水位上昇率・浸水深によって，浸水域を 3 領域に区分
し，領域ごとに死亡率を推定する．避難率は，考え得るすべてのケースの発生確率を定量的に推定できるイベントツリー解析が用いられている．近年，オランダでは予防避難および垂直避難の効果などを時間の関数として死者数を算定する確率論的避難モデル（2013 年 Kolen ら 36））などの研究もなされている．

䚷㡿ᇦ㻝䡚㡿ᇦ㻟䛾ྛ㡿ᇦ䛻䛚䛡䜛Ṛஸ⋡㛵ᩘ䜢䜒䛸䛻䠈ỏ
℃ᇦෆྛᆅⅬ䛾Ṛஸ⋡䜢᥎ᐃ：ὥỈṚஸ⋡䠈 ：ᾐỈ῝䛥（m）
₁

・ 侒7 m²/s䛛䛴侒 2 m/s：ᾐỈ῝䛥（m），：ὶ㏿（m/s）（ ）＝ 1

％

₀
1 ₁

ln（ ）
−μ
（ ）＝ ĭ (─────)㻌䛺䛚䠈μ＝1.46，σ＝ 0.28
σ₂

侒0.5 m/hr

％
％

1 ₀

：Ỉ఩ୖ᪼⋡（m/hr）

1 ₂

％

FEXP
ln（ ）
−μ
（ ）＝ ĭ (─────)㻌䛺䛚䠈μ＝7.6，σ＝2.75
σ

FEXP

NPAR

NPAR

PAR EXP図参 2-38 オランダの手法の概要※出典：S.N. Jonkman, Loss of life estimation in flood risk assessment: Theory and applications, 2007.1,
https://repository.tudelft.nl/islandora/object/uuid%3Abc4fb945-55ef-4079-a606-ac4fa8009426．

オランダに学ぶ
本検討を進めていくために，国家的な気候変動への取組みが見られ，先進的なリスクベースの治
水対策を進めているオランダの取組みを調査した．4 河川のデルタに位置する低平地オランダには，
過去の大災害からこれまで治水安全度を高め続けてきた長い長い歴史があった．
「世界は神が作ったが，オランダはオランダ人が作った」との言葉に代表されるように，オランダ人にとっての治水は自らの国土を守るためには当たり前のことだった．気候変動適応における取組みに関しても同様に，国土の約 1/4 が海抜 0 m 以下である自らの国土を守るために早い段階から着手したものと考え
られる．

66

参考 2

諸外国における気候変動適応策とリスク評価

オランダは，気候変動予測から適応策まで体系的に取り組んでいる．オランダと日本の治水事業の責任者と事業の内容は類似するため，オランダを模範とすることは難しくはないように思える．
我が国でも「リスクでものを見ること（リスクベース）」を実施していくことが，より具体的な目標設定（年間死亡率 10 万分の 1 以下にするなど）につながる．想定死者数の算定においても，より多くの水理条件を考慮することで死者数を想定することは，1 つの水理条件に頼るよりも信頼性が上がる可能性がある．

付録

地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース
d4PDF
d4PDF は，文部科学省・気候変動リスク情報創生プログラムのもとで，防災等への研究利用，国・自治体，産業界への影響評価や温暖化対策策定への活用を目的として作成されたものである．気象庁気象研究所の全球気候モデル AGCM（Atmospheric Global Climate Model，水平解像度：60 km）と領域気候モデル NHRCM（Non-hydrostatic Regional Climate Model，水平解像度：日本域 20 km）
を用いた大規模な気候変動アンサンブル実験のデータが利用可能である．
将来実験の場合，世界各国の気候モデルによる予測が集約された第 5 次結合モデル相互比較プロ
ジェクト CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5）の全球大気海洋結合モデルの
RCP8.5 実験結果をもとに，SST の将来変化をクラスター分析し，6 種類の代表 SST が選定されている（図付 1）．6 種類の SST 昇温パターンに 15 種類の摂動を組み合わせた 90 メンバの 2050 年 9
月〜 2111 年 8 月の 60 年分のアンサンブルメンバ（6 SST × 15 摂動× 60 年分＝ 5,400 アンサンブルメンバ）がある）．
過去実験の場合，観測された SST に 50 の摂動を組み合わせて，50 メンバの 1950 年 9 月〜 2011年 8 月の 60 年分のアンサンブルメンバ（50 メンバ× 60 年分＝ 3,000 アンサンブルメンバ）がある．

68

付

録

図付 1 将来実験で使用する SST モデル（6ɣ ×15δ ）図付 2 d4PDF における利用可能データ※出典：地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース
d4PDF,http://www.miroc-gcm.jp/~pub/d4PDF/index.html．
文 部 科 学 省 ほ か ,d4PDF 利 用 の 手 引 き ,2015.12,http://www.
miroc-gcm.jp/~pub/d4PDF/design.html

通年ダウンスケーリング結果と抽出ダウンスケーリング結果の比較

69

通年ダウンスケーリング結果と抽出ダウンスケーリング結果の比較
降雨期間のみを抽出したダウンスケーリング（抽出 DS）の妥当性を確認するため，d4PDF の
20 km 領域モデル実験から，十勝川帯広基準地点の年最大 72 時間雨量が大きいケースのうち，過．
去実験 629 ケースを対象に通年期間でのダウンスケーリング（通年 DS）を実施した（図付 3）
通年 DS および抽出 DS により作成した領域モデル実験データから整理した流域平均 72 時間雨量を同一ケースで比較すると，雨量の差は平均で約 3 mm，降雨の発生時刻は同一となるケースが約
8 割，6 時間以内となるケースが約 9 割となった．
通年 DS と抽出 DS とで年最大降雨が異なるケースは約 1 割程度であり，降雨量の変化の平均が0 mm 付近であることから，降雨期間を抽出してダウンスケーリング計算を実施したことによる年最大降雨量の算出への影響は小さいと考えられる．

図付 3 72 時間雨量の差と降雨の発生時刻の差

70

付

録

流域平均雨量の算定方法
流域平均雨量は d4PDF の 20km または 5km メッシュを対象流域に重ね，流域に対する各メッシュの寄与率（面積割合）により重みづけをして算出している．具体的には，各メッシュの時間雨量に．
対象流域に該当する面積を乗じたものの総和をとり，対象流域面積で割ることで求める（図付 4）

十勝川流域と d4PDF20km メッシュ

十勝川 5‒7 番流域の例
時間雨量算定式

5‒7 番流域=（ 45129× 45129＋
＋

45130

45450× 45450＋

× 4513045771

× 45771 ）/ 5‒7 番流域：時間雨量
添字：d4pdf メッシュ番号

または

十勝川流域番号

図付 4 流域平均雨量の算出

降雨の時空間特性の算出方法（1）流域内各格子点上のハイエトグラフの作成
初めに図付 5 38）右上に示すような流域内の各格子点上でのハイエトグラフを作成する．なお，図付 5 右上は十勝川流域における豪雨例を示しており，十勝川流域の格子点は合計で 110 点であり，同図の色付き線は 110 本描かれている．

71

降雨の時空間特性の算出方法（2）対象時間 ，対象格子点数
次に，1 から計画降雨継続時間

max，検出開始時間 の設定の間で対象時間を設定する．ここで設定したる時間スケールを意味する．また，1 から流域内格子点数
このmaxの間で対象格子点数

格子点は着目する空間スケールを意味する．同様に 1 から設定する．この は連続した

max-

が着目す

を設定する．

の間で検出開始時刻 を時間を設定する際の開始時間となり，1 からmax-の間で動かすことで全期間内を対象に累積降雨量が最大となる事例を検索する．

（3）所定の時間・面積における累積降雨量の最大値
時間累積降雨量の上位格子点での平均値

した． を 1 から 1 ずつ増加させ，
個の

max-

を算出する．図中央に（ ， ，）

の算出

max
（ ， ）

の算出例を示（ ， ，）

まで繰り返し算出する．算出された同一 ， でののうち，最大値を対象時間 ，
対象格子点数 （対象面積）での最大の降雨量

max-

とする．

max（ ， ）（4）繰返しを 1 からmax

まで 1 ずつ増加，ることですべての ， でを 1 からmax

まで 1 ずつ増加させてこれを繰り返し計算すが計算され，
対象の降雨イベントの時空間的な特性（累積降雨量，max（ ， ）対象時間，対象面積の関係性）が計算できる．

図付 5 降雨の時空間特性の算出手法（対象の降雨イベントにおける，ある期間，ある面積における累積降雨量の最大値を算出）

72

付録

確率密度関数（1）Gumbel 分布
Gumbel 分布として知られている最大値分布の第 1 型式は年最大洪水流量の分布関数としての有用性が知られて以来，水文統計解析で数多く適用されている．
Gumbel 分布の確率密度関数と分布関数は次式で与えられる．
1（ ）＝ ─（ ）＝ここに， と−[ −───−[−−(−─── )]（−∞＜ ＜∞）−(−─── )]

はそれぞれ，位置母数と尺度母数である．

（2）GEV 分布（一般極値分布）
Jenkinson（ジェンキンソン）
は 3 種の極値極限分布を 1 つの式形に統一して，一般化極値分布（GEV分布）の導入を図った．イギリスの Natural Environment Research Council は，年最大日雨量の確率モデルにつき検討を行い，GEV 分布を基準法として推奨している．
GEV 分布の分布関数は次式で定義される．
（ ）＝（ − ） 1/
− [1 −──── ]{}（ ≠ 0）

ここに， ＞ 0 のとき，−∞＜ ≦ ＋（ / ）であり， ＜ 0 のときは， ＋（ / ）≦ ≦∞となる．
とはそれぞれ，位置母数と形状母数である．特に， ＝ 0 のとき，Gumbel 分布に一致する．な

お，GEV 分布の確率密度関数は上式から，（ ）＝ （ ）で求められる．

降水強度の頻度分布の変化および降雨の時空間的な集中化
降雨の時空間的な特性を調べると，対象時間および対象面積を小さくするにつれ，将来実験にお．流域平均 72 時間降雨量では 1.2 倍であったのに対ける増加率は大きくなることがわかる（図付 6）
し，対象時間が 1 時間，対象格子点が 1 点の降雨量は 1.7 倍となる．このような降雨の時空間的な集中化は洪水ピーク流量や洪水被害の形態の変化を招く可能性がある．

要因別の降雨量変化

73

図付 6 過去実験と将来実験における降雨の時空間特性

要因別の降雨量変化
十勝川帯広基準地点流域において台風に起因するか否かで分類し，降雨量の頻度分布を作成した（図付 7）．年最大 72 時間降雨量をもたらす際に台風の中心が日本周辺域（東経 130 〜 150°，北緯 30䠄㼍䠅 ྎ㢼⏤᮶䛾኱㞵䠄㼎䠅 㠀ྎ㢼⏤᮶䛾኱㞵

図付 7 要因別の降雨の頻度分布（十勝川帯広基準地点流域）

74

付

録

〜 46.4°）を通過したものを台風由来の大雨，その他を非台風由来の大雨とした．なお，台風の経路は Murakami et al. 2012 の基準により，抽出されたデータを使用した．降雨量は 5 km にダウン
スケーリングした結果である．同図より，要因によらず実績値と過去実験の降雨の頻度分布は近い傾向を示すことがわかり，5 km へのダウンスケーリングにより降雨要因によらず観測実績に近い降雨量が得られることがわかる．また，将来気候においてはどちらとも降雨量が増大しており，降雨要因によらず降雨量が増大することがわかった．

分布型 2 段タンク貯留関数モデル
本検討で用いた 2 段タンク貯留関数モデルの概要を図付 8 に示す．モデルは，表面流出および中間流出成分を非線形貯留方程式で表す上段タンク，地下水流出成分を線形貯留方程式で表す下段タンクにより構成される．雨水の流れ（河道追跡）には Kinematic wave 法が用いられる．
モデル定数

11

，

12

，

13

および分離時定数の値の変化により，算出される流量は図付 9 のよ

うに変化する．

：1 段目タンク貯留高（mm）， 2：2 段目タンク貯留高（mm）， ：観測雨量（mm/h）， ：全流出高（mm/h），：表面・中間流出高（mm/h）， 2：地下流出高（mm/h），：1 段目タンクから 2 段目タンクへの浸透供給量（mm/h）， 11， 12， 21， 22：貯留係数， 13：浸透係数， 1， 2：貯留指数， ：流域面積（km2），−：平均雨量強度（mm/h）， 11， 12， 13：モデル定数（未知定数）， ：流域粗度， ：等価粗度（s/m1/3）， ：平均斜面勾配， 1=0.6，， ：河道幅（m）， ：河道粗度， ：河道勾配
2=0.4648，δ=2.1， ：未知定数， ：水深（m）
1

1

図付 8 2 段タンク貯留関数モデルの概要

分布型 2 段タンク貯留関数モデル

図付 9モデル定数および分離時定数と計算結果の関係※出典：北海道開発局洪水予測システム【解説書】より（北海道開発局 , 平成 19 年 3 月）

75

参考文献本

編1）Intergovernmental Panel on Climate Change, Summary for Policymakers. The Physical Science
Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report, 2013.
2）文科省・気候変動リスク情報創生プログラム：地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データ
ベース，http://www.miroc-gcm.jp/~pub/d4PDF/index.html．
3）Sasaki, H. et al.: Reproducibility of Present Climate in a Non-Hydrostatic Regional Climate Model
Nested within an Atmosphere General Circulation Model,, vol.7, 173‑176, 2011.

4）気象研究所：気象研究所非静力学地域気候モデルによる日本付近の将来気候変化予測について，気象研究所技術報告，第 73 号，2015．
5）Piani, C. et al.: Statistical bias correction for daily precipitation in regionalclimate models over
Europe,, vol.99, 187‑192, 2010.

6）（財）北海道河川防災研究センター・研究所：実時間洪水予測システム【解説書】，2004．
7）土木学会水理委員会，水理公式集（平成 11 年版），1999．
8）国土交通省水管理・国土保全局，国土交通省河川砂防技術基準調査編および参考となる資料（平成 24
年 6 月改定版），2012．
9）山田朋人，星野剛，舛屋繁和，植村郁彦，吉田隆年，大村宣明，山本太郎，千葉学，戸村翔，時岡真治，佐々木博文，濱田悠貴，中津川誠：北海道における気候変動に伴う洪水外力の変化，土木学会河川技術論文集，第 24 巻，391‑396，2018．
10）星野剛，山田朋人：大量アンサンブル気候予測データを用いた年最大降雨の時空間特性の将来変化の把握─十勝川流域を対象として─，土木学会論文集 G（環境），Vol. 74，I̲25-I̲31，2018．
11）H. Murakami, R. Mizuta, E. Shindo: Future changes in tropical cyclone activity projected by multiphysics and multi-SST ensemble experiments using the 60-km-mesh MRI-AGCM,
2569‑2584, 2012.

, Vol.39,

78

参考文献

参考 2
1）Intergovernmental Panel on Climate Change: Climate Change 2007 Synthesis Report, 2008, https://www.ipcc.ch/report/ar4/syr/.
2）社会資本整備審議会：水災害分野における地球温暖化に伴う気候変化への適応策のあり方について（答申），2008.6, http://www.mlit.go.jp/river/basic̲info/jigyo̲keikaku/gaiyou/kikouhendou/pdf/toshintext.pdf.
3）（財）国土技術研究センター：欧米諸国における治水事業実施システム，280‑283（※ 3），pp200（※ 10），202（※ 11），2001.2，http://www.jice.or.jp/cms/kokudo/pdf/reports/autonomy/river/autonomy̲kasen̲01.pdf.
4）Intergovernmental Panel on Climate Change: Climate Change 2014 Synthesis Report, 2015, https://archive.ipcc.ch/report/ar5/syr/.
5）国土交通省国土技術政策総合研究所：国総研プロジェクト研究報告，第 56 号，150‑151，2017.4，
http://www.nilim.go.jp/lab/bcg/siryou/kpr/prn0056pdf/kp005607.pdf．
6）THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL: DIRECTIVE 2007/60/EC OF THE
EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL of 23 October 2007 on the assessment andmanagement of ﬂood risks, 2007.10, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:
32007L0060.
7）COMMISSION OF THE EUROPEAN COMMUNITIES: WHITE PAPER Adapting to climate change
Towards a European framework for action, 2009, http://www.europarl.europa.eu/meetdocs/2009̲
2014/documents/com/com̲com(2009)0147̲/com̲com(2009)0147̲en.pdf.
8）de Moel, H. et al.: Flood maps in Europe‒methods, availability and use, 291 , 2009.3, https://www.nathazards-earth-syst-sci.net/9/289/2009/nhess-9-289-2009.pdf.
9）Rijkswaterstaat: Watersnoodramp 1953，https://www.rijkswaterstaat.nl/water/waterbeheer/bescherming-tegen-het-water/watersnoodramp-1953/index.aspx.
10）Rijkswaterstaat: De Deltawerken, https://www.rijkswaterstaat.nl/water/waterbeheer/beschermingtegen-het-water/waterkeringen/deltawerken/index.aspx#217541.
11）Rijkswaterstaat: Maeslantkering，https://www.rijkswaterstaat.nl/water/waterbeheer/beschermingtegen-het-water/waterkeringen/deltawerken/maeslantkering.aspx.
12）Kind,J.M.: Economically eﬃcient ﬂood protection standards for the Netherlands,, 7, 104, 2014, https://www.deltares.nl/app/uploads/2014/12/kind2014̲JFRM1.pdf.
13）Rosenthal, U. et al.: Flood Emergency Management in Developed Countries: The experience of 1993,
1995 and 1997 in Europe.
14）van Duin, M.J. et al.: Evacuation in case of extreme water levels, self reliance and care of authorities, 1995.
15）Rijkswaterstaat: Room for the River for a safer and more attractive river landscape，https://www.
ruimtevoorderivier.nl/english/.
16）Gemeente Nijmegen ＆ i-Lent: Ruimte voor de Waal Nijmegen, http://www.ruimtevoordewaal.nl/en/
room-for-the-river-waal.
17）The Ministry of infrastructure and the Environment and The Ministry of Economic Aﬀairs: The 2011
Delta Programme, 2010.9, https://english.deltacommissaris.nl/documents/publications/2010/09/14/
2011-delta-programme.
18）The Ministry of infrastructure and the Environment and The Ministry of Economic Aﬀairs: Delta

79

Programme 2019, 2018.9, https://english.deltacommissaris.nl/delta-programme/delta-programme-2019.
19）The Ministry of infrastructure and the Environment and The Ministry of Economic Aﬀairs: National
Water Plan 2016‑2021, 表 紙（ ※ 21），14（ ※ 26），2015.12, https://www.government.nl/documents/
policy-notes/2015/12/14/national-water-plan-2016-2021.
20）KNMI: KNMI Climate Change Scenarios 2006 for the Netherlands, 2006.5, http://www.klimaatscenarios.
nl/knmi06/WR23mei2006.pdf.
21）The ministry of infrastructure and the environment: KNMIʼ14 Climate Change scenarios for the 21stCentury̶A Netherlands perspective, 表 紙（ ※ 23），16（ ※ 30）2014.5, http://bibliotheek.knmi.nl/
knmipubWR/WR2014-01.pdf.
22）The Ministry of infrastructure and the Environment and The Ministry of Economic Aﬀairs: Delta
Programme 2015, 17&23（※ 28），136（※ 24），152‑167（※ 27），2014.9, https://english.deltacommissaris.
nl/documents/publications/2014/09/16/delta-programme-2015.
23）The Ministry of infrastructure and the Environment and The Ministry of Economic Aﬀairs: Delta
Programme 2014, 83, 2013.9, https://english.deltacommissaris.nl/delta-programme/documents/
publications/2013/09/17/delta-programme-2014.
24）van Alphen, J.: The Delta Programme and updated ﬂood risk management policies in the Netherlands, 9, 2016.7.
25）Deltares & KNMI: Wat betekenen de nieuwe klimaatscenarioʼs voor de rivierafvoeren van Rijn en
Maas? Samenvatting van onderzoek met GRADE naar implicaties van nieuwe klimaatprojecties
voor rivierafvoeren, 15, 2015.9.
26）Jongejan,R.B. et al.: The potential use of individual and societal risk criteria within the Dutch ﬂood
safety policy (part 1): Basic principles, 2093（※ 32），2094（※ 42），2010.
27）Jonkman,S.N.: Loss of life estimation in ﬂood risk assessment Theory and applications, 198（※ 33），
206（※ 38）
，209（※ 39），
2007.6.
28）Maaskant,B. et al.: Analyse slachtofferaantallen VNK-2 en voorstellen voor aanpassingen vanslachtoﬀerfuncties, 4‑40, 2009.1.
29）Clausen, L. et al.: The development of criteria for predicting dambreak ﬂood damages using modellingof historical dam failures, 369‑380, 1990.
30）Waarts, P.H.: Methoden voor de bepaling van het aantal doden als gevolg van inundatie, 1992.
31）McClelland, D.M. et al.: Estimating life loss for dam safety risk assessment ‒ a review, 2002.
32）Ministerie van Verkeer en Waterstaat: Flood Risks and Safety in the Netherlands (Floris) ‒ Fullreport, 2005.11, https://repository.tudelft.nl/islandora/object/uuid:60751ba9-2271-404a-8fdd-518cd7af0
715?collection=research.
33）Rijkswaterstaat VNK Project Oﬃce: The National Flood Risk Analysis for the Netherlands FINALREPORT, 100‑101, 2016.4, https://staticresources.rijkswaterstaat.nl/binaries/Eindrapport%20
Veiligheid%20Nederland%20in%20Kaart̲tcm21-63921.pdf.
34）国土交通省水管理・国土保全局：水害の被害指標分析の手引き（H25 試行版），23‑25，2013.7．
35）池内幸司ら：大規模水害時の氾濫形態の分析と死者数の想定，139，2011．
36）中央防災会議「大規模水害対策に関する専門調査会」：第 11 回専門調査会資料 1，2，2008．
37）Kolen, B. et al.: Time needed to evacuate the Netherlands in the event of large-scale ﬂooding̶Strategies
and consequences, 2012.

80

参考文献

付

録

38）星野剛，山田朋人：大量アンサンブル気候予測データを用いた年最大降雨の時空間特性の将来変化の把握─十勝川流域を対象として─，土木学会論文集 G（環境），Vol. 74，I̲25-I̲31，2018．

81

おわりに

近年，大雨に起因する洪水，土砂災害が全国的に毎年発生している．北海道では線状降水帯や台風による豪雨が頻発しており，その傾向の変化も指摘されている．この一方で，地球温暖化が進行した際の年最大クラスの降水量は全国的に増加し，その増加率は北日本においてより大きいことが複数の予測結果から示されており，北海道は気候変動下に適応した洪水対策の必要性の高い地域であるといえる．このため今後の洪水対策を考える上で，将来の洪水リスクをいかに評価するかが重要かつ喫緊の課題である．
近年，膨大な気候シミュレーションにより作成された大量アンサンブル気候データベース（d4PDF）が文部科学省の研究プロジェクト（SOUSEI, TOUGOU, SI-CAT, DIAS）や JAMSTEC 地
球シミュレータ特別推進課題によって作成され，過去の気候や温暖化進行時の気候における数千年分の気象データに基づき災害につながる低頻度の気象現象の発生頻度を評価することが初めて可能となった．これは，非線形力学系において有界性（boundedness）を踏まえた検討と解釈できる．
洪水リスクの評価にこのデータを用いる利点は大きく分けて 2 つある．
1 つは確率雨量の不確実性の評価を可能とすることである．大量のアンサンブルデータを用いる
ことで，気候システムの自由度を力学モデルに基づいて考慮した確率雨量の推定が可能となる．これを過去の気候と温暖化進行時に予測される将来の気候での確率雨量の推定に適用することで，将来の洪水リスクが従来の気候の中でどのような意味を有するのか評価できる．
もう 1 つの利点として，降雨の時空間パターンを踏まえた洪水リスクの評価を可能とする点が挙げられる．大量のアンサンブルデータ内には同程度の流域平均雨量であっても様々な降雨の時空間分布が含まれており，それらは洪水被害の程度に甚大な影響をもたらすことから，洪水リスクの評価において重要となる．また，これは様々な被害形態の想定を可能とすることから，具体的な洪水対策を考える上でも不可欠である．
このように大量アンサンブルデータの利用は洪水リスク評価に新たな視点を加えうるものである．これは気候変動後の洪水リスクのみならず，観測実績に基づいて設定される確率雨量の不確実性の評価をも可能とするものであり，確度を有する膨大な情報を利活用できれば専門家による判断を押し上げるものとなろう．本書に記載した検討内容は大量アンサンブルデータを用いた洪水リス
クの評価手法を提案し，過去と温暖化進行時の気候条件下で同手法を適用することで洪水リスクの将来変化を把握するものである．これにより，過去の大雨事例からの洪水外力に加えて，最新の気候シミュレーションに基づく科学的知見に立脚した洪水外力の設定を可能とする．本書には記載していないが，力学的手法による確率雨量の不確実性は新しい極値統計理論によっても支持される結果が得られている．また，本書は平成 29 年度時点で実施した際の検討内容を記すものであるが，同検討は令和元年 7 月現在も前進しており，平成 30 年 4 月より開始された国土交通省「気候変動を

82

おわりに

踏まえた治水計画に係る技術検討会」においても結果の一部が紹介されている．
最後に，本検討は過去の観測実績という決定論的情報（観測実績にも観測場所・観測手法等の確率論的性質は存在するが）とアンサンブル力学的手法による確率論的情報が融合されたものであり，考え方の本質はアインシュタインとボーアの論争に端を発する．本書に記載の考え方を推し進めつ
つ，今後の治水・地域づくりの在り方を前進させることができたら幸いである．

北海道大学大学院工学研究院

山田朋人

83

謝

辞

本書に記載した内容の検討を進める過程で、技術検討委員会をはじめ多くの方々の技術指導・協力をいただきました。また、本検討は文部科学省 SI-CAT（気候変動適応技術社会実装プログラム）
および平成 29 年度地球シミュレータ特別推進課題の支援を受けて実施された検討内容を使用させていただきました。ここに記して感謝の意を表します。

技術指導・協力をいただいた方々〈平成 29 年度

北海道地方における気候変動予測（水分野）技術検討委員会〉

委員長
中津川誠
委

員

稲津

將

室蘭工業大学

関

克己

京都大学

東京工業大学

立川康人

京都大学

船木淳悟

寒地土木研究所

山田朋人

北海道大学

鼎信次郎

北海道大学

佐々木秀孝
佐藤友徳

気象研究所
北海道大学

アドバイザー山田正

中央大学

オブザーバー
藤川典久

気象庁

岡下

淳

北海道開発局

服部博和

気象庁

石塚宗司

北海道開発局

榎本

気象庁

大束淳一

北海道開発局

弘〈意見交換会等〉
中北英一

京都大学防災研究所

柳澤修

国土技術研究センター

野田徹

国土技術研究センター

岡部真人

国土技術研究センター

湧川勝己

国土技術研究センター〈オランダ技術交流〉
Jos van Alphen

デルタ委員会事務局

Van Mulligen

Martijn Looijer

デルタ委員会事務局

Eric Sprokkereef

Ruud Staverman

オランダ公共事業局

オランダ公共事業局

Bart van den Hurk

オランダ公共事業局
オランダ気象庁 KNMI

84

謝

辞

Jules Beersma

オランダ気象庁 KNMI

Bob Maaskant

HKV コンサルタント

Rob van DorLand

オランダ気象庁 KNMI

Ruben Jongejan

ヨンヘヤン RMC

S.N. (Bas) Jonkman

デルフト工科大学

Assela Pathirana

IHE デルフト水教育研究所

Bas Kolen

HKV コンサルタント

〈翻訳〉
正城麻紀

オランダ在住通訳

サムナー圭希株式会社水工リサーチ※所属・職位は平成 29 年度時点

気候変動を踏まえた新しい洪水リスク解析［降雨・流量編］
2019 年 8 月 31 日
監

修

発

行

国土交通省北海道開発局，北海道，
北海道大学

発行所

北海道河川財団〒 060‑0807 北海道札幌市北区北 7 条西 4 丁目 5‑1
伊東 110 ビル
電 話（011）729‑8141
http://www.ric.or.jp/