Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Fig.7 Hypocentral distribution obtained by use of S-P times at SBR, KYD, and SYW stations.

ており，前震は余震域の中にある。これからこの分布はほぼ震源域を表すと思われる。作図法による震源決定では，深さ分布は相対的にしか把握できないが，北西側に傾斜していることは明らかである。その傾斜はマグニチュードから経験的に得られる断層長さ $ ^{7)} $ 5kmと震源域の広がりを用いると，約60°となる。また前駆的な破壊はやや深く，主破壊は最も浅いところで起こったものと推定される。従って，強震動は破壊が前駆的破壊位置から主破壊位置に進む方向，即ち南南東側で観測されることが期待される。実際Fig.7でみるように，主な被害はSBRの北北東にあり，位置関係は一致する。

### 5. 地震像

Fig.8はSYWで記録された地震系列の波形をS波到達時間でそろえて示したもので，S波初動後約8秒毎に極めて顕著な位相が認められる。ここで，縦軸の番号は発生時間順の地震番号，黒丸，白丸は本震及び最大余震である。また，地震番号5，22は欠測である。この顕著な位相を堆積層内で全反射した波とし，堆積層を平均的な厚さ4km $ ^{8)} $ の水平成層であると仮定すると，平均S波速度は0.95km/sとなってほぼ関東平野のそれ $ ^{9)} $ に等しい。

次に，この値を用いてSBRのS-P時間を満足する本震の深さを求めてみる。堆積層の平均S波速度が関東平野の値にほぼ等しいことから，平均P波速度も等しいとして2.0km/s $ ^{10} $ という値を用いる。また，基盤層は花崗岩から形成されていることから $ ^{8)} $ ，P，S波速度をそれぞれ6，3.5km/sとする。この時，S-P時間を満足する震源深さは約3.5kmとなって堆積層内に主破壊が位置することになる。これが正しいとするならば，この地震は基盤層内でのM5.5クラスの前駆的破壊で始まり，M6の主破壊で基盤層を突き抜けたということを示している。震源深さの決定精度は地下構造に強く依存するものの，本震の主破壊の深さは気象庁発表値（17km）よりはるかに浅く，堆積層と基盤の境界付近に起こったものと推定される。このように震源が浅いことは，被害が極めて局所的に認められたこと，及び極く近い観測点であるSBRの記録に周期の長い表面波的な後続位相が顕著に見られることと調和的である。

この地域の地震の発震機構から示される北西一南東
Fig.8 Waveforms of the EW component at SYW.

Each trace is arranged by the S-wave arrival time.

Solid and open circles are the main shock and the largest aftershock.

方向の主圧力軸を持つ広域応力場 $ ^{[1]} $ ，本震のメカニズム解 $ ^{[1]} $ から，本震は断層の走向が北東－南西方向で，南東落ち北西上がりの長さ約5km，幅2～3kmのFig.9に示すような逆断層であると推定される。この地域の東側にある月岡断層も同じ走向をもつ逆断層であることから，本地震の発生メカニズムは，この地域の典型的なものであったと考えられる。

### 6. おわりに

新潟県北部地震の震央近傍で強震記録が得られたことから，地震動記録からみた地震の特徴等について検討を行った。本研究により得られた知見を以下に示す。

(1) 震央距離約5 kmのSBRで強震記録が得られ，その最大速度，加速度はそれぞれ約20 cm/s，200 galであった。

(2) 主破壊の前にM5.5クラスの前駆的破壊があった。

(3) SYWで得られた記録の顕著な後続位相から，堆積層の平均S波速度を約1 km/sと推定した。

(4) 走時解析から得られる震源深さは数kmで，気象庁発表値（17km）よりかなり浅く，これはSBRの記録にみられる長周期地震動や局所的な被害状況と調和的である。

(5) 震源決定結果等から推察される地震像は，西側に約60°傾斜する長さ5km，幅2～3kmの逆断層であ
Fig.9 Fault model of main shock

り，これはこの地域の典型的なものと考えられる。

(6) 将来この地域に起こる地震による短周期加速度スペクトルレベルの評価式を地震規模と震源距離の関数として与えた。

## 謝 辞

新潟県消防防災課には地震観測点の設置にあたって大変お世話になった。また，阿賀北広域消防組合水原郷消防本部，新潟石油共同備蓄新潟事業所，昭和シェル石油新潟製油所には，地震観測に対して便宜をはかっていただいた。ここに記して謝意を表する。

## 参考文献

1）気象庁：新潟県北部の地震，地震予知連絡会報，54（1995）

2) Mogi, K.: The mechanism of the occurrence of the Matsushiro earthquake swarm in central Japan and its relation to the 1964 Niigata earthquake, Tectonophysics, 159, 109-119 (1988)

3）石川有三：残された空白域，月刊海洋号外，7，102-107（1994）

4）石川有三：新潟県北部の地震と地震空白域，月刊地球，17，784-788（1995）

5）大木靖衛・他:1995年新潟県北部地震の震度分布と伏在断層について,月刊地球,17,766-773(1995)

6）北川良和：強震動とその特徴，地震災害予測の研究－特集平成7年兵庫県南部地震－，損害保険料率算定会，41-51（1995）

7）松田時彦：断層から発生する地震の規模と周期について，地震，28，269-283（1975）

8）箍神団体研究グループ：新潟平野東縁部・笹神丘陵の地質，地球科学，34（1980）

9）座間信作：東京湾岸及びその周辺で観測されるP波初動付近の位相について，消防研究所報告，69，1-8（1990）

10）嶋悦三・他：東京の基盤構造，地震研究所彙報，51，1-11（1976）

11）佃為成：新潟平野付近での大地震発生の可能性，月刊地球，17，789-796（1995）
# Features of the Earthquake in the Northern Niigata Prefecture on April 1, 1995, from Strong Motion Records

(Abstract)

Shinsaku Zama

(Received May 31, 1996)

Strong motion records were obtained near the epicenter of the earchquake in the northern Niigata Prefecture on April 1, 1995. There are the phases corresponding to the near-field term and pre-slip in the waveform. S-wave velocity in the sedimentary layer was estimated by use of the distinct later-phases. It is found that the depth of main event is very shallow, by considering S-wave velocity and S-P time. Distribution of aftershocks and focal mechanism show that the event is reverse faulting type with a length and width of 5 km and 2~3 km, respectively, and a dip angle of $ 60^{\circ} $ .
# 簡易型地震被害想定システムの開発

座間信作・細川直史

(平成8年5月31日受理)

1 km メッシュ毎の全国の地盤情報等及び国勢調査結果を数値化した国士数値情報と国勢調査地域メッシュデータを用いて，誰もが容易にしかもほぼ瞬時に地震被害想定を行うことができるシステムを開発した。過去の被害地震を対象として，地震動強さ，被害数について想定結果の精度を検討したところ，満足できる結果を得たことから，本システムは，地域の地震危険度を知りそれに備える事前対象，地震直後の合理的・迅速な防災活動の実施のために利用できるものと考えられる。

### 1. はじめに

地震対策の基礎となる被害想定は，東京都等，特に首都圏では多くなされており，東京都，埼玉県，神奈川県のように変貌の激しい地域を抱えている自治体では2回実施しているところもある。一方，全国に目を向けると，地震被害想定は今まであまり行われてこなかったが $ ^{1)} $ ，阪神・淡路大震災を契機に，地域防災計画の見直しを行うこととなり，そのための基礎資料を得るために被害想定を実施する自治体が増えてきた。

一般に地震被害想定では、地盤情報や建物情報などの収集・整理に極めて多大な労力、時間及び経費を要している。また、地震の設定については、過去の地震活動状況に基づいて行われているが、その規模や発生場所・時間等を限定し、2、3のケースについてのみ行われているのが現状である。しかし、実際には地震は想定されたようには起こってくれないという極めて重要な問題がある。

そこで、このような問題を克服するために、地震の諸元や発生時期に関する様々なケースに対して、誰もが容易にしかもほぼ瞬時に被害想定を行えるようなシステムを開発したので報告する。

### 2. 本システムの特徴とその活用

本システムは以下のような特徴を有している。

(1) 住民の生命・財産に直接関係する建物被害，人的被害（死者）及び火災の3つの基本的な被害の推定ができる。

(2) 国，都道府県，市町村のいずれのレベルでも使え，行政界を超えた広域の被害を推定できる。

(3) 全国を網羅する既存の国土数値情報，国勢調査地域メッシュデータを用いていることから，データを新たに作成する必要がない。

(4) 操作は極めて簡単である。

(5) 必要な機器はWindowsが作動するパーソナルコンピューターである。

(6) 推定に必要な時間は 1 都道府県あたり 10 秒程度である。

従って，地震前には，任意の場所，規模，発生時期の地震を想定し，当該地区の地震被害想定結果を得ることができ，また地震直後には今起こった地震の諸元（位置，深さ，規模）を入力するだけでおおよその地震被害の瞬時的推定ができる。

活用策としては，事前には，地域防災計画，消防計画の立案・見直しのための資料提供，2，3年で異動する防災担当者に対する地震防災意識の啓発，一般住民への防災教育などの利用が挙げられよう。また，地震直後においては，災害対策本部設置の判断材料，設置時の本部員の被害イメージの共有，広域応援のあり方の検討等のための資料を提供することができ，合理
的・迅速な初動体制の確立，防災活動の実施のために有用となろう。

### 3. 被害想定のためのデータについて

本システムで用いたデータは，国土庁，建設省国土地理院，海上保安庁，気象庁，地方公共団体等関係機関によって整備された国土数値情報，及び国勢調査結果を総務庁統計局がまとめた国勢調査地域メッシュデータである。本システムでは，国土数値情報を地震動強さの推定に，家屋倒壊・死者・出火に関する被害の推定に国勢調査地域メッシュデータを用いている。

国土数値情報 $ ^{2)} $ は，昭和49年に国土庁が発足して以来整備が進められてきている。整備された項目は，(1)自然条件に関するもの，(2)国土の骨格に関するもの，(3)法規制指定地域等に関するもの，(4)施設等に関するもの，(5)土地に関するもの，(6)沿岸域に関するもの，及び(7)経済・社会に関するものである。これらの情報は，全国約39万の約1km×1kmのメッシュ毎に，緯度・経度の情報と併せてその内容を表すコードによって与えられている。このうち，本システムで用いた情報は，海岸線，標高，地形分類・表層地質等，河川の流路位置，行政界等に関するものである。

国勢調査地域メッシュデータ $ ^{3)} $ は，最近では平成2年の国勢調査結果が，上記国土数値情報と全く同じメッシュ（但し，人口集中地区では500mメッシュ）に対して作成されている。項目は，(1)人口に関するもの，(2)労働力状況，(3)教育状況，(4)世帯に関するもの，(5)職業分類などからなっている。本システムでは，建物被害，人的被害，火災に関する被害を推定対象としたことから，項目(1)と(4)の中の人口総数，世帯総数，住宅の建て方別住宅に住む一般世帯のデータを用いた。

### 4. 手法

### 4.1 地震動強さの評価

前述したように，地震直後に被害の瞬時的推定を行うこともシステムの活用方法の一つとして掲げている。地震直後に最も早く入手できる震源情報として気象庁が公表する震源要素，地震規模がある。ここではこの情報を用いる。従って，震源断層を点震源で代表させる。

地震動強さとしては，被害が最大加速度より速度との方が相関が高いことが指摘されている $ ^{4)} $ ので，まず次式 $ ^{5)} $ を用いて硬質地盤での最大速度（Vh）を評価する。

$$ \begin{array}{r l r}{\log\mathrm{V h}=-0.22\mathrm{M w}^{2}+3.94\mathrm{M w}-\log\left(\mathrm{X}+0.01\cdot10^{0.45\mathrm{M w}}\right)}&{{}}&\\ {-0.002\mathrm{X}-13.88}&{{}}&{(1)}\end{array} $$

ここで，Mwは地震断層の面積と食い違い量の積に比例する地震モーメントから得られるモーメントマグニチュード $ ^{(6)} $ で，地震の規模を表現するものとしては最適であるとされている $ ^{(7)} $ 。一方，日本で用いられている気象庁マグニチュードMは，固有周期5～6秒の地震計による最大振幅から求められているため，大きな地震になると飽和してくる。しかし飽和し始めるのがMw7.5程度からであることから $ ^{(8)} $ ，ここではM=Mwとした。またXは震源距離を表す。

このVhは硬質地盤の値であるので，表層地盤の影響を考慮する必要がある。松岡・翠川（1994）は，国土数値情報を用いた表層地盤の増幅度特性評価手法を提案し，良好な結果を得ている。そこで，本システムでもこの手法によって表層地盤の影響を取り込むことにした。即ち，深さ30mまでの平均S波速度Vs (m/s)を持つ地盤については，次の式で与えられる増幅度R $ ^{5)} $ をかけることによって，表層地盤の影響を考慮する。

$$ \log\mathrm{R}=1.98-0.71\log\mathrm{Vs} $$

$$ \log\mathrm{Vs}=\mathrm{a}+\mathrm{b}\log\mathrm{h}+\mathrm{c}\log\mathrm{D} $$

ここで, h, Dは各メッシュの標高(m)と主要河川からの距離（km）, a, b, cは国土数値情報にある微地形分類等から決まる値で, 松岡・翠川（1994） $ ^{9)} $ に示されている。

(1)～(3)式から，各1 kmメッシュ毎の最大速度Vmaxは次式によって評価できる。

$$ Vmax=Vh\cdot R $$

### 4.2 被害の評価

ここでは，前項で得られた最大速度値から木造家屋被害，死者数，出火件数を推定する。これら3項目に絞ったのは，住民の生命・財産に直接関係し，被害の大きさをイメージするのに最も適切であると考えられること，消防力の効率的運用をも検討可能とすること及びシステムの操作性や瞬時的推定が重視されるべきであると判断したこと等による。

被害の評価式は数多く提案されているが $ ^{10)} $ ，その中から最大速度に基づく木造家屋被害に関する最新の研
究成果を取り上げ，更に木造家屋被害から出火件数，死者数が推定できる評価式を選択した。

## (1) 木造家屋被害の推定

童・他（1995） $ ^{11} $ はSI値と家屋被害率rとの関係を次のように示している。

$$ \mathrm{r}\sim1.21\cdot10^{-1}\quad(\mathrm{SI}-30)\quad^{1.51}\quad\mathrm{SI}>30 $$

$$ 0\quad SI\leqq30 $$

$$ SI=1.18Vmax $$

従って、前項で求めたVmaxから被害率 r を得ることができる。なお、ここでいう被害率とは全壊家屋数と半壊家屋数の和の全体家屋数に対する割合である。

木造家屋数(N)は，国勢調査の地域メッシュデータの「住宅の建て方別住宅に住む一般世帯」に関する項目中，一戸建て世帯数，長屋建て世帯数，及び1・2階共同住宅世帯数の合計値とした。従って，木造被害数は（N×r）で与えられる。

## (2) 出火件数の推定

出火予測式としては，家屋被害率と全壊率とを等しいとみなして，水野・堀内（1976） $ ^{12)} $ による次式を用いた。

$$ \mathbf{y}=\mathbf{N}\alpha_{i}3\mathbf{B}\mathbf{r}^{a} $$

ここで，ｙ：炎上火災件数，Ｎ：世帯数，ａ：発生時刻の影響を補正する係数，ｃ：季節の影響を補正する係数，Ｂ，ａ：回帰係数でそれぞれ0.003152，0.6041である。なお，家屋被害率と全壊率とを等しいとみなしているので，出火件数は過大評価されることになる。

## (3) 死者数の推定

死者数の推定には，田村・他（1995） $ ^{13)} $ によって提案されている木造家屋倒壊数(H)のみによる死者(D)算定式を用いた。

$$ \mathrm{D}=0.068\gamma\mathrm{H Q_{2}/Q}, $$

ここで，$\gamma$：在宅率，$Q_{1}$：関東地震での1棟当たりの屋内人口（=4.2人），$Q_{2}$：地震時の1kmメッシュ内の平均屋内人口（～人口総数／世帯数）である。在宅率については安全側に評価するために$\gamma=1$としている。また，木造家屋倒壊数は家屋被害数と等しいとしており，死者数は過大評価されることになる。

### 5. 機能

本システムは，前述したようにWindowsが作動するパーソナルコンピュータ上で稼働するソフトウェアの一つである。これを誰でも簡単に利用できるようにするためには，操作性が高く，出力結果が分かり易いことなどが要求される。

Fig.1は，本システムが立ち上がった後，表示ボタンをクリックしたときの画面で，複数のウィンドウからなり，全ての操作はこの画面上でできる。以下にFig.1に基づいてそれぞれの機能を示す。

①では表示メニューに示されている項目に関して地図上に色分けして表示する。

②の日本地図が描かれているウィンドウでは，表示したい領域や震源の位置をマウスで指定する。但し，地図自体が小さいので細かい指定はできない。このため，最終的には①のスクロールバーで調整する。

③は震源要素や発生時間を手入力で行う部分である。

④は表示項目に関する凡例を示す部分である。

⑤では①のウィンドウ上をマウスで指定した点あるいは領域のメッシュ内の属性や想定結果を表示する。

⑥はプルダウンメニュー形式になっている。主な項目は、人口、地表地質、地盤の増幅度、最大速度、家屋被害、出火件数、死者数、①に示す地図の縮率（0.25、0.5、1、2、4倍）、行政界、断層位置などである。ここで縮率の1倍は40km×40kmの範囲である。

このシステムでは，一つの画面だけで全てのことができるので操作性は極めて高い。基本的な使い方は以下の通りである。

## (1) 領域の設定

②で想定したい領域をマウスで指定し，表示範囲の微調整を①のスクロールバーで行う。

## (2) 地震の設定

指定した領域内で震央を指定する場合は，①の画面上の当該位置をマウスで指定し③にあるPOSボタンを押す。①の範囲外に震央を設定する場合には，②の中で同様に指定する。

震源位置が数値で与えられている場合には③に入力する。マグニチュードや発生時間も同様である。但し現在時刻に設定する場合にはnowボタンを押すだけでよい。

## (3) 被害想定結果の表示

表示メニューから該当項目を選択すると，①内に④の凡例に従って該当項目の被害想定結果が色分けされる。地図の表示範囲は上述したようにメニューの倍率設定で変える。また，①の画面上でマウスをドラッグすると，ドラッグの始点・終点を対角線とする矩形領域内の被害総数が⑤に表示される。市町村毎の被害数
Fig.1 Opening windows of the earthquake damage estimation system

In ③, hypocenter, earthquake magnitude, and occurrence time can be input.

⑥ shows the menu, in which we select a kind of damage and displaying conditions, etc.

の集計も別のウィンドウを開くことでみることができる。

CPUがPentium100MHz のパーソナルコンピュータを用いた場合，表示倍率1で示される領域に対する想定結果はほぼ瞬時に，倍率2に対しては数秒程度で得られる。

### 5. 想定結果の検証

### 5.1 地震動強さ

過去の幾つかの地震についてアンケート調査等による震度分布が求められている。その結果と本システムで得られた最大速度の分布とを比較したものの一部をFig.2に示す。上段から1983年日本海中部地震 $ ^{14} $ ，1993年釧路沖地震 $ ^{15} $ ，1994年三陸はるか沖地震 $ ^{16} $ の結果である。凡例で挙げたVmaxは，4.1で示した手法による最大速度で，Muramatsu（1966） $ ^{17} $ による最大速度の震度(I)への変換式に基づいた区分がなされている。これをみると，日本海中部地震や釧路沖地震についてはかなり良い一致が認められる。

一方，三陸はるか沖地震では，八戸市で震度6であったのに対して，本システムによる推定値は震度4となって大きくくい違っている。この地震の震央及び余震分布はFig.3 $ ^{18} $ のようで，震源は余震域の東端に位置する。本システムではこの位置情報を入力して推定
(a)

Fig.2 Comparison of the seismic intensity evaluated by the present system with the one due to questionnaire

(a) 1993 Nihonkai-Chubu earthquake (b) 1993 Kushiro-Oki earthquake (c) 1994 Sanriku Haruka-Oki earthquake

Fig.3 Epicentral distribution of the main shock and aftershocks of the 1994 Sanriku Haruka-Oki earthquake (after JMA, 1995)

している。今西・他（1995） $ ^{19} $ ，菊池・他（1995） $ ^{20} $ によれば，本震は3～5のサブイベントからなっており，余震域の西端付近すなわち八戸市のごく近くで起こったM6クラスの地震が八戸市に強震動をもたらしたとしている。このように本システムでは，破壊の始まりの点である震源座標を入力情報としているため，この地震のように震源から100km以上離れたところで大きな破壊がある場合の影響は考慮されないことに留意する必要がある。

これに関しては，市町村に最低1台整備されつつある計測震度計からの出力値を利用することによって，震源情報によらずに市町村内の面的な地震動強さを求めることで対処できると考えている。

### 5.2 被害

Fig.4は，1995年兵庫県南部地震に対する検証を行った例で，(a)家屋被害，(b)出火件数，(c)死者数の出力例である。本システムでは，マウスを任意地点でクリックすることで，該当するメッシュ毎の被害想定結果を表示することができると同時に，マウスをドラッグすることで任意の矩形内の被害数の集計も可能となっている。表示された領域の集計値は，家屋被害約4万2千棟，出火約200件，死者約2千名となっており実際よりは過小評価となっている。これは，本システムのデータには，今回問題となった築年数の古い老朽化した家屋についての情報が入っておらず，全国の平
均的な家屋を対象とした推定方法となっているためであり，この地域の家屋の耐震性が平均のそれより脆弱であったことを示していると解釈できる。一方，例えば1993年釧路沖地震に対する被害推定を行うと，過大評価となるという逆のケースもでてくる。

Fig.5は，1948年福井地震以降の主な地震による被害数（津波によるものは除く）と本システムによる推定値とを比較したもので，概ね被害数のオーダーは一致していると言える。但し，ここでは簡単のために地震当時の人口等を平成2年国勢調査結果と等しいとしている。この簡単化による評価誤差は，人口，家屋数の変遷 $ ^{21} $ から推察すると，新潟地震以前の地震に対しては約40％の過大評価，それ以降で宮城県沖地震までは10～20％程度の過大評価となり，この影響を考慮すると両者の一致度はやや良くなる。中には大きく異なっているケースも認められるが，それは震源の拡がりが考慮されていない，極めて短周期の地震波が放出され構造物に影響がなかった等の理由による。出火件数においても，本来ならば出火していてもおかしくない状況で，やけどをしながらもストーブを抑え出火防止した例が相当数挙げられている $ ^{15} $ 。このように地震時には様々な予測困難な事象が起こることを考えれば，満足すべき推定結果が得られているものといえる。

### 6. おわりに

上述のように，被害想定結果は実際の被害数とはやや離れたケースも認められる。しかし，これは本システムのみが抱えている問題ではなく，一般の被害想定においても同じことがいえる。例えば広域にわたる地震動強さの評価は，現在の地震学・地震工学の知見をもってしても倍・半分程度の精度でしかない。また，被害の評価はそれ以上のばらつきのある過去のデータに基づいているのが現状である。従って，本システムで一応は算出される数値に関する詳細な議論をすることは，あまり意味のないことのように思える。それよりも，例えば阪神・淡路大震災に対しては，死者が10人などといった程度ではなく，1000人才一ダーの被害をもたらすものであるという認識を持つことができることに意味を見いだすべきであろう。

## 謝 辞

国土庁には国土数値情報の利用を認めていただいた。また，A.M.I.E(株)遠藤真氏には本システムの構

Fig.4 Estimated damage for the 1995 Hyogo-ken Nanbu earthquake (a) Collapsed wooden houses (b) Fires (c) Deaths
Fig.5 Comparison of damage estimated by the present system with the one observed for the past earthquakes in Japan.

築において大変お世話になった。ここに記して謝意を表する。

## 参考文献

1）自治省消防庁震災対策指導室：震災対策の現況(1996)

2）国土庁計画・調整局，建設省国土地理院編：国土数値情報（改訂版）（1992）

3）統計情報研究開発センター：データファイル説明書－地域メッシュ統計 平成2年国勢調査－(1996)

4) The Architectural Institute of Japan ed.: Earthquake motion and ground conditions (1993)

5) Midorikawa, S.: Preliminary analysis for attenuation of peakground velocity on stiff site. Proc. Int. Work, on Strong Motion Data, 2, 39-48 (1993)

6) Kanamori, H.: The energy release in great earthquakes, J. Geophys. Res., 82, 2981-2987 (1977)

7）宇津総編集：地震の事典，朝倉書店（1987）

8）宇津：各種マグニチュード間の関係，東京大学地震研究所彙報，57，465-497（1982）

9）松岡・翠川：国土数値情報とサイスミックマイクロゾーニング，第22回地盤震動シンポジウム，23-34（1994）

10) 例えば，消防科学総合センター：地域防災診断ハンドブック（1983）を参照

11) 童・他：被害事例に基づく地震動強さと家屋被害率の関係，第9回地震工学シンポジウム，2299-

2304 (1995)

12）水野・堀内：地震時の出火件数の予測に関する研究，日本建築学会論文報告集，250，81-90（1976）

13) 旧村・他：人的被害の発生に及ぼす地震発生時刻の影響—木造建物の震動被害による死者を例として—，第9回地震工学シンポジウム，2335-2340(1995)

14）応用地質調査事務所：1983年5月26日日本海中部地震被害調査報告（1984）

15) 銅路市：平成5年銅路沖地震記録書（1993）

16）三陸はるか沖地震災害調査委員会：1994年三陸はるか沖地震災害調査報告書（1995）

17) Muramatsu, I.: Expectation of maximum velocity of earthquake motion within 50 years throughout Japan. Sci. Rep. Gifu Univ., 3, 470-481 (1966)

18）気象庁：災害時地震・津波速報 平成6年（1994）

三陸はるか沖地震（1995）

19) 今西和俊・他：1994年三陸はるか沖地震の破壊過程，地球惑星科学関連学会 1995年合同大会予稿集，34（1995）

20) 菊地正幸・他：広帯域地震記録を用いた震源過程の早期決定(1)，地球惑星科学関連学会 1995年合同大会予稿集，34（1995）

21）総務庁統計局監修：日本長期統計総覧 第5巻(1988)
# A Simplified Earthquake Damage Estimation System

(Abstract)

Shinsaku Zama and Masafumi Hosokawa

(Received May 31, 1996)

We have developed a system that anyone can estimate earthquake damage easily and immediately for an earthquake with arbitrary location, magnitude, and occurrence time. Used data are Digital National Land Information and National Census data, which are nationwide databases consisting of surface geology, geomorphology, and population etc. in an each 1 km square area.

This system can predict numbers of the collapsed wooden houses, fires, and deaths caused by an earthquake. In order to confirm the accuracy of the prediction, the estimated damage were compared with the observed damage for the past earthquakes. As results were satisfying, it was judged that this system is valid for the pre- and post-earthquake countermeasures.
# 火災性状把握システムのフィールド試験と 遺伝的アルゴリズムによる ファジイルールのチューニング

細川直史，河関大祐，田村裕之

(平成8年5月31日受理)

火災性状把握システムのフィールド試験を目的に，消防大学校調理室に熱，煙，COセンサーからなる三素子センサーを設置してデータの収集を行い，収集されたデータについて火災性状把握システム中で用いられたファジイ推論ルールに基づき火災・非火災の判別を行った。その結果，煙センサーからのデータに関してはほぼ正確な判別結果が得られたが，熱センサー，COセンサーからのデータに関しては誤判別するケースが多く発生するという結果が得られた。そこで，センサーの設置環境に適合したファジイ推論ルールを得るために，遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm）を適用し，ファジイルールのチューニングを試みたところ，火災・非火災の判別率向上に対して良好な結果が得られた。

### 1. はじめに

感知器からの信号を基に火災の発生を知らせる自動火災報知設備は生命と財産を守るために重要であるが，火災以外の要因に対しても動作する場合がある。そこで，信頼性の高い火災報知設備の研究開発を目的に，熱，煙，COセンサーを組み込んだ三素子センサーとファジイ推論により火災・非火災を判別する火災性状把握システムの試作を行ってきた $ ^{1,2} $ 。本報告は，まず，試作された火災性状把握システムを実環境に設置した場合のフィールド試験結果について報告する。次に，一部のデータにおいて判別結果が思わしくなかったことから，実環境により適合したファジイルールを得るために，遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm：以下GAと呼ぶ）を用い，ファジイルールのチューイングを試みたところ，火災・非火災報の判別率向上に対して良好な結果が得られたので報告する。

### 2. 調理室環境におけるフィールド試験

試作された火災性状把握システム $ ^{1)} $ は表示部となる受信機，電話自動応答システムと赤外線センサーからなる在室者検知装置，三素子センサー（松下電工試作品）とセンサー信号の取得と推論を行う中継機などからなる。システム全体を持ち込むことは設置場所の広さの面で困難であったことから，三素子センサーと中継機を独立させた簡略化したシステムを設置したセンサー出力の上昇をデータファイルとしてシステム内に収集し，後にファジイ推論部で処理して火災・非火災の判定を行うことでシステムの試験を行った。

### 2.1 設置環境とデータ収集方法

消防大学校調理室では研修中の消防職員のために朝食，昼食，夕食の三食の調理が行われている。システムの設置環境をFig.1に示す。三素子センサーの設置位置はFig.1に示すとおり大釜の近傍で，高さおよそ2.5mの天井面に固定した。データ収集の方法は，煙，
Fig.1 Environment for setting three elements sensor.

温度，COとも，予めデータ保存を開始する<開始レベル>と終了する<終了レベル>を設け，センサ出力が<開始いベル>を越えた時点で，その前3分間のデータから保存を始め，センサ出力が<終了レベル>を下回る時間が連続して1分を越えた時点で，保存を終了するというものである（Fig.2参照）。なお，温度は3分以内に10℃上昇した時点を保存開始点とし，開始点から3分さかのぼった温度に5℃足した値より下まわった時点を保存終了点とする。センサーの監視は24時間行われ，煙，温度，COいずれかのセンサが反応していると判断した期間だけ3素子データが同時にファイル中に保存されることから，各センサの起動別に3種類のデータファイルが作成される。それぞれのファイルに蓄えられるデータをそれぞれ煙起動データ，温度起動データ，CO起動データと呼ぶこととする。データ保存レベルとしてはTable 1に示す値が用いられている。

### 2.2 データ収集結果

データ収集期間は平成7年1月12日から平成8年1月18日までの間で，収録されたデータの件数は総数876件で，煙起動データが312件，温度起動データが50件，CO起動データが514件であった。収録データの時間帯別件数をグラフにしたものをFig.3に示す。これらの図が示すように，センサーレベルの上昇が見られる

Fig.2 Method to store three elements sensor output.

Table 1 Sensor level to start storing data.

data name	start level	stop level
smoke data	3%/m	1%/m
temperature data	10℃/3 minutes	5℃ + temperature of 3 minutes before starting point
CO data	15 ppm	7.8 ppm

れたのは，朝食，昼食，夕食の調理を行っている時間帯がほとんどであった。これらデータの特徴として，Fig.4の1のデータのように煙濃度とCO濃度の上昇があるが30秒程度で収まる場合，Fig.4の2のデータのように煙濃度だけが上昇し，30秒程度で収まる場合などがあげられる。煙起動データの場合，ほとんどすべてのデータにおいて，基準レベル（ここでは0％/m）から上昇してまた戻るまでの時間（継続時間）は1分以内であった。温度起動データとCO起動データはFig.4の3のように，計測が始まると温度とCO濃度は徐々に上昇し，20分程度から2時間程度の間元のレベルまで下がらないものが多かった。ガスコンロ上には大型のレンジフードが設置されているが，排気が間に合わないような場合は，COを含んだ気流が天井付近に滞留することからこのような結果になったものと思われる。

### 2.3 フィールド試験結果

収集されたデータを火災性状把握システム中で用いられたファジイ推論部で処理し、火災・非火災の判定を行うことでシステムの性能実証試験を行った。火災
Fig.3 The number of stored data hourly in day.

性状把握システム中で用いられているファジイ推論では、くん焼火炎、発炎火炎、たばこ等、湯気等の判断結果を得るために、IF・THENルールと呼ばれるファジイルールが複数のメンバーシップ関数により記述されている $ ^{1} $ 。それぞれの関数出力は確信度と呼ばれ、MIN・MAX関数でファジイ合成され、非ファジイ化処理を経て監視室内の火災性状の推論結果が得られる $ ^{1} $ 。火災性状把握システムで用いられているファジイ

2. Smoke data (k32.22 1995/05/29 08:30:37 start)

3. Temperature and CO data (c29.9 1995/04/12 05:50:34 start)

Fig.4 Examples of three elements sensor output.

推論部中のファジイルールをFig.5.1からFig.5.5に，火災判定と非火災判定の非ファジイ化処理の手順をFig.6にそれぞれ示す。なお，その他非火災とは火災と判断されず，湯気やタバコ等と推測されるほどセンサーレベルが上昇しなかった場合の判断結果である。また，「タバコ」という名のファジイルールは，この設置環境下では調理による煙の発生が考えられ，必ずしも妥当な表現とはいえないことからから，タバコ等
(1) Flaming fire rule 1

(2)Flaming fire rule 2

Grade of flaming fire = (MIN(fond, fco), fond)

Fig.5.1 Fuzzy rules for flaming fire.

## (1) Smoldering fire rule 1

(2) Smoldering fire rule 2

(3) Smoldering fire rule3

Mean of moke density for one minute (\%/m)

Grade of smoldering fire

= MAX( MIN(f ond, f col, f s1),

MIN(f s2, f s_m), f co3)

Fig.5.2 Fuzzy rules for smoldering fire.

Grade of other fire

= MIN(f ond, f s, f s_t)

Keeping time which smoke density excesses 10%/m for three minute (sec)

Fig.5.3 Fuzzy rules for other fire.

Grade of steam = MIN(f s x, f co max, f ond, f s t, f t m)

Fig.5.4 Fuzzy rules for steam.

という表現を用いている。

煙起動データ，温度起動データ，CO起動データをそれぞれファジイ推論で処理して得られた判別結果をTable 2に示す。煙起動データに関しては文献1)で示されたファジイルールのままで，火災と誤判別されたデータは4件だけであり，湯気101件，タバコ等73件，その他非火災134件という判別結果が得られた。今回調理室環境では実際の火災は発生しておらず，得られたデータは非火災報要因により発生したセンサー出力の上昇と考えられる。ここで誤判別とは本来非火災であるところを火災と判断した場合のことである。これらの結果より，煙センサーレベルの異常に起因する非火災報はおおむね回避できることが分かった。
Fig.5.5 Fuzzy rules for cigarette.

Table 2 Result of fuzzy reasoning (before tuning).

Reasoning result data name	flaming fire	smoldering fire	other fire	steam	cigarette	other	total
smoke data	3	1	0	101	73	134	312
temperature data	39	0	0	2	0	10	51
CO data	153	43	0	2	14	302	514

かしながら，温度起動データ，CO起動データは，このルールをそのまま適用した場合，殆ど発炎火災もしくは燻焼火災に誤判別された。Fig.5.1の発炎火災ルール2とFig.5.2の燻焼火災ルール3に記述されているように，温度が15℃以上上昇するか，若しくはCO濃度が40ppm以上になった場合は火災の確信度が上昇するようになっている。CO起動データ中のそれぞれのデータにおける温度センサー出力の最大値とCOセンサー出力の最大値をグラフ化したものをFig.7に示す。これによると，調理室環境ではCO濃度が高い時，温度も高い状態であることがわかる。用いたファジイルールは，主にホテル客室を想定した実験室において

Fig.6 Rule of defuzzification.

Fig.7 Relationship between maximum CO concentration and maximum temperature.

得られた標準非火災データ $ ^{1)} $ から作成されたことから，実際の環境で発生する非火災報要因によるセンサー出力のレベルに対応していないことが誤判別の原因と考えられる。これらの結果より火災性状把握システムを実際の調理室環境に適用する場合にはファジイルールの一部修正（チューニング）が必要であることがわかった。
### 3. GAによるファジイルールのチューニング

火災性状把握システム中に用いられているファジイ推論ルールは，実験室で測定したISO準拠の標準火災データと標準非火災データを基に，人がセンサー出力の特徴を解析することで作成されている。実験室以外の環境で火災性状把握システムを適用するにあたって，ファジイルールのチューニングを行うことは，改めて多大な労力を必要とするため，ここではGAを用いたファジイルールの自動チューニング手法 $ ^{3)} $ を適用する。

### 3.1 手法

GAは生物の進化過程をシミュレートすることによって最適化問題の近似解を求めるための確率論的手法で，例えば，網羅的な探索では大局的な最適解を見いだすことが困難な最適組み合わせ問題（巡回セールスマン問題など）に応用され，その有効性を示す報告がされている $ ^{4-6} $ 。GAは最適化問題における変数を染色体に割り当て，集団と呼ばれる複数の染色体の集まりを用意する。その集団内で選択，交叉，突然変異等の遺伝的操作を一定の確率で繰り返し施し，問題に対して良い結果を与える染色体を求めることで解が求められる（Fig.8）。ここではファジイルールのチューニング問題をメンバーシップ関数の組み合わせ最適化問題に帰着し，GAにより解を求めるという手法 $ ^{3)} $ を適用した。

Fig.8 Outline of genetic algorithm.

チューニングはFig.9に示すように，標準火災データと標準非火災データの特徴を解析することで作成されたこれまでのファジイルールに対するチューニングが，消防大学校で収録されたデータに基づいてGAによって行われる。Fig.5で示すファジイルールのうち，火災ルールを記述したメンバーシップ関数のパラメータ（ $ x_{1} $ から $ y_{9} $ の18個：Fig.5中のメンバーシップ関数の横軸の値）をFig.10に示すような染色体に割り当てた。実験室データの解析結果をも活かすためにメンバーシップ関数やファジイ合成などのルールの骨組みはそのままに，メンバーシップ関数の出力を左右するパラメータのみを変数とした。火災ルールのみをチューニングの対象にしたのは，非ファジイ化のルールの中で，センサー出力が十分下がるまでに火災判定がなされなかった場合にのみ，湯気等，タバコ等の判断が出るため，火災ルールが火災・非火災の判定率向上に重要であるからである。染色体内の変数は全て実数型，染色体の集団数は64個とした。遺伝的操作において，交叉は一様交叉で，突然変異は乱数を遺伝子に加算することで行われることとした。適応度（得られた染色体が最適解にどの程度近いかを示す尺度）が，十分小さくなるまで遺伝的操作は繰り返される $ ^{4-6} $ 。

Fig.9 Method to obtain fuzzy rules adjusted to kitchen environment.
Fig.10 Coding the membership functions to chromosome.

実験室で収録したISO準拠標準火災データ5件と標準非火災データ2件，消防大学校調理室で収録されたデータ16件の計23件についてファジイ推論を行い，誤判別が行われるごとにTable 3に示すペナルティ値を加算することで適応度が与えられる。

Table 3 Penalty number for providing fitness.

result cause	flaming fire	smoldering fire	steam	cigarette
flaming fire	0	10	20	20
smoldering fire	10	0	20	20
steam	5	5	0	1
cigarette	5	5	1	0

Table 4 Chromosome obtained by GA.

Before turning	After turning
X1	1.25	22.175
Y1	10.00	52.935
X2	12.50	18.617
Y2	5.00	48.748
X3	1.25	42.03
Y3	15.00	62.329
X4	2.50	32.985
Y4	20.00	34.855
X5	1.25	16.274
Y5	20.00	27.307

Before turning	After turning
X6	1.25	12.253
Y6	10.00	60.462
X7	10.00	4.459
Y7	15.00	9.133
X8	1.25	33.931
Y8	5.00	81.533
X9	1.25	3.035
Y9	40.00	44.032

Table 5 Result of fuzzy reasoning (after tuning).

Reasoning result data name	flaming fire	smoldering fire	other fire	steam	cigarette	other	total
smoke data	0	0	0	101	73	138	312
temperature data	0	5	0	2	0	43	50
CO data	0	34	0	2	16	462	514

### 3.2 チューニング結果

およそ1000回の遺伝的処理の後，23件のデータに対して火災・非火災の誤判別がなくなった時の染色体をTable 4に示す。この染色体を基にしたファジイルールを用いて，再度，煙起動データ，温度起動データ，CO起動データの火災・非火災の判別を行った結果がTable 5である。Table 2の結果と比較して，煙起動データで4件あった誤判別が無くなり，温度起動データ，CO起動データにおいても多く発生していた誤判別が大幅に減少していることがわかる。

### 4. おわりに

火災性状把握システムの調理室環境における性能試験とGAによるメンバーシップ関数のチューニングを行った。結果として，三素子センサー設置環境で収録された出力データとGAによるチューニング手法により，実験室で作成されたファジイルールがその環境に対応したファジイルールへと調整可能であることがわかった。調理室という非火災報の出やすい環境においても判別精度が向上したことは，火災性状把握システムが様々な設置環境に対して柔軟に対応できるシステムになりうることを示している。また，火災性状把握システムの実建物への設置に関して，今回はデータ収集の初期の段階で得られた一部のデータを基にチューニングが行われていることから，システムの設置直後の短い時間をチューニング（学習）期間として運用しその後本稼働を始めるということが考えられる。

## 謝 辞

三素子センサーの提供等にご協力頂いた松下電工株式会社の草薙繁量氏，栗尾孝氏，中西慎治氏，また，1年間以上にわたって装置の設置に関して協力していただいた消防大学校の関係諸氏に対して感謝の意を表する。
## 参考文献

1）佐藤晃由，河関大祐，田村裕之，細川直史：“火災性状把握システムに関する研究（2次）”，消防研究所資料第28号（1993）

2) M. Hosokawa, K. Satoh, D. Kouzeki, H. Tamura, Y. Okuda, S. Kusanagi, T. Fujioka, Y. Watabe, T. Kurio and S. Nakanishi: “Study of Fuzzy-Reasoning Fire Detection System”, 12th Joint Meeting of the UJNR Panel on Fire Research and Safety, (1992)

3）細川直史：“ファジイ推論による火災判断機構について一遺伝的アルゴリズムによるメンバーシップ関数の生成についてー”，平成7年度電子情報通信学会ソサエティ大会p.211，(1994)

4）「特集，遺伝的アルゴリズム」，計測と制御，32(平5·1)

5）北野宏明編：遺伝的アルゴリズム，産業図書(1993)

6）L.デービス編：遺伝的アルゴリズムハンドブック，

森北出版（1994）
# Field Test of Intelligent Fire Detection System and Tuning of Fuzzy Rules Using Genetic Algorithm

(Abstract)

Masafumi Hosokawa, Daisuke Kozeki, and Hiroyuki Tamura

(Received May 31, 1996)

An important problem of conventional fire detection systems is the high incidence of false alarms caused by steam in bathrooms, dust, tobacco smoke, gases produced in cooking and spray mist. In these circumstances, we have developed a new intelligent fire detection system including a new fire detector with three sensors of smoke, heat, and CO gas. In addition, a new signal processing technology called Fuzzy Reasoning is introduced into the system. In order to prove the ability of discrimination between fire and non-fire, we set up our new system to the kitchen of Fire and Disaster Management College. The result indicates that it is necessary to improve the fuzzy rules. In this paper, to obtain fuzzy rules adjusted to this environment, we propose a new method using Genetic Algorithm. The fuzzy rules improved by new method was adapted to kitchen environment, and provided better discrimination result than ordinary fuzzy rules.
# 所外発表論文

## 目次

Derivation of the self-accelerating decomposition temperature for self-reactive substances using isothermal calorimetry

Yuhua Yu, Kazutoshi Hasegawa .....45
# Articles of Staff of NRIFD Published by Outside Organizations

## Contents

Derivation of the self-accelerating decomposition temperature for self-reactive substances using isothermal calorimetry
Yuhua Yu, Kazutoshi Hasegawa .....45
___ 消防研究所报告 ___

通 卷 82 号

平成8年9月30日発行

编 集 行 自治省 消防厅 消防研究所

東京都三鷹市中原3丁目14番1号

電話（0422）44-8331（代表）