Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
火階開口部の風速は、点火後2分では開口部下端から0.39mの高さまでほぼ0.3m/sであり、その後時間経過とともに増加した。

Fig.4にFig.3と同様に発熱速度21kWの地下2階の実験、地下3階の実験における地上階、出火階開口部での垂直温度分布を示す。Fig.4では階段内へ流入する空気の温度と階段から流出する熱気流温度の境界が、地下2階の実験、地下3階の実験ともに開口部のほぼ中央部の高さに示されたことから、中性帯が開口部の中央部にあると推定できる。

### 3.2 開口部での流入空気量の経時変化

Fig.5に、発熱速度21kWの地下2階の実験、地下3階の実験で、地上階および出火階開口部の流入空気量の経時変化を示した。3.1（項）で述べたように、中性帯の高さが開口部中央部にあるものとし、ここでの流入空気量は、開口部下端より0.04～0.39m高さの各測定点の風速を平均した値に、開口部の半分の面積と流入空気の密度を掛け求めた。

地上階、出火階開口部の流入空気量は、時間経過とともに増加した。地上階開口部の流入空気量は、地下2階の実験の方が、地下3階の実験より約17％大きかった。出火階開口部の流入空気量も、地下2階の実験の方が、地下3階の実験より約8％大きかったが、地上階開口部よりも大きな違いは見られなかった。

### 3.3 地下2階と地下3階の流入空気量の違い

点火後60分の地上階、出火階開口部の流入空気量を発熱速度ごとにFig.6に示した。流入空気量は、発熱速度が大きくなるにつれて増加した。

地上階開口部の流入空気量は、地下2階の実験、地下3階の実験を比べると、地上階出入り口の幅0.36mにおいて、すべての発熱速度で前者の方が約16％大きかった。地上階開口部を半開の0.18m幅とすると、流入空気量はほぼ半分となった。

出火階開口部の流入空気量では、地下2階の実験と地下3階の実験で、流入空気量に大きな差は見られなかった。

地上階と出火階開口部の流入空気量を比べると、発熱速度が大きくなるほど、前者の方が後者の流入空気量より小さくなる傾向を示した。これは出火階開口部から流出した熱気流が、階段室内をそのままの風量を維持して地上階開口部から流出するのではなく、途中で熱気流の一部が火災室へ逆流したためと考えられる。

### 3.4 地下2階と地下3階の地上階と火災室温度の違い

点火後60分後の地上階中央部D1地点の天井下0.1mの温度変化および火災室内壁際A地点の天井下0.1mでの熱気流の温度変化を発熱速度ごとにFig.7に示す。

地上階の上昇温度は、地下3階の実験の方が地下2階の実験より約70%低くなった。地上階階段室内の温度は地下階数が深くなるに従い、階段室壁面への失熱により

(1) Ground floor

(2) Fire floor

Fig.4 Vertical temperature distribution at opening at 60min after firing Heat release rate is 21 kW. Width of opening is 0.36m.
(1) Ground floor.

(1) Ground floor.

(2) Fire floor

(2) Fire floor

Fig.5 Time history of air inflow of ground floor opening and fire floor opening. Heat release rate is 21kW. Width of opening is 0.36m.

(1) Ground floor.

Fig.6 Inflow of air of ground floor opening and fire floor opening by heat release rate at 60min after firing.

(2) Fire floor

Fig.7 Temperature changes at 0.1m under the ceiling in fire room and in staircase of ground floor at 60min after firing.
(1) Experiment of the second basement Width of opening is 0.36m.

(2) Experiment of the third basement Width of opening is 0.36m.

(3) Experiment of the second basement Width of opening is 0.18m.

(4) Experiment of the third basement Width of opening is 0.18m.

Fig.8 Vertical temperature distribution staircase of ground floor. Heat release rate is 21 kW.

低くなる傾向を示した。火災室内の温度は、地下2階の実験、地下3階の実験による大きな差はなかった。

地上階と火災室温度は、発熱速度にほぼ比例し上昇した。地上階開口部を全開、半開にしても、地上階階段室と火災室の熱気流の温度上昇に大きな違いは見られなかった。

### 3.5 地下2階と地下3階の地上階の垂直温度分布

発熱速度が21kWの地上階中央部D1地点の熱気流の垂直温度分布の時間変化を、地下2階、地下3階の実験別にFig.8に示す。

地上階の上昇温度は、階段室の壁面への失熱によって地下3階の方が地下2階の実験より点火後60分で約30%低いが、両者の温度分布は、点火後まもなく床から天井までほぼ一様な分布となった。これは最下階からの熱気流が最上階の階段室でとどまるような状況となるため、一様な分布になると考えられる。

地上階開口部を半開にした時の垂直温度分布では、上昇温度は全開の時と比べて点火後60分で約15%高かった。
Fig.9 Change of oxygen concentration at opening of fire room by heat release rate at 60min after firing.

### 3.6 出火階開口部の酸素濃度

点火後60分の出火階開口部での酸素濃度を発熱速度ごとにFig.9に示した。酸素濃度は、発熱速度が大きくなるにつれてほぼ直線的に減少した。同じ発熱速度での酸素濃度は、地下3階の実験の方が地下2階の実験より、また地上階開口部を半開とした方が全開の時より約3～5％低かっただけで大きな違いは見られなかった。

### 4. 地上階の階段室内温度からの流入空気量の推定

点火後60分の地上階D1地点の開口部の高さにおける平均上昇温度をTable1に示す。3.5（項）で示したように地上階の温度分布がほぼ一様であったので、ここでは地上階の階段室内の熱気流温度Tが一様温度分布として、地上階開口部からの流入空気量 $ m_{a}(kg/s) $ について、室内温度を基にした流量の式(1) $ ^{8)} $ で計算した結果と地下2階、地下3階の火災実験で測定した結果との関係をFig.10に示す。開口部の流量係数 $ \alpha $ は、0.6～0.8程度 $ ^{9)} $ とされているが、ここでは流量係数として0.63を使用して地上階の温度から計算した結果、計算で求めた流入空気量と測定による流入空気量が最も一致した。

$$ m_{a}=\frac{2}{3}\alpha B H^{3/2}\rho_{\infty}\sqrt{2g}\left[\frac{1-T_{\infty}/T}{\{1+(T/T_{\infty})^{1/3}\}^{3}}\right]^{1/2} $$

T: 地上階の階段室内温度（K）、 $ T_{\infty} $ ：外気温度（K）

$$ B: 開口部の幅 (m)、H: 開口部の高さ (m) $$

$ \rho_{\infty} $ : 密度 $ (\mathrm{kg}/\mathrm{m}^{3}) $ 、g : 重力加速度 $ (\mathrm{m}/\mathrm{s}^{2}) $

α：開口部の流量係数

同じ発熱速度では、地下3階の実験の方が地下2階の実験より1階層多い分、地上階の温度が階段室内の壁面への失熱によってさらに低くなり、流入空気量は小さく

Fig.10 Relationship between measured inflow of air from opening on ground floor and inflow of air calculated from the temperature on ground floor.

なった。Fig.10から、地上階の開口部が1箇所の場合、地上階開口部からの流入空気量は式(1)によって地下階数によらず地上階階段室内の温度から推定できた。このことから地下階数が増加するに従い、地上階開口部からの流入空気量は少なくなり、換気支配による燃焼速度は小さくなることが推定される。

### 5. 化学量論的空気量と流入空気量との関係

本報では、地上階から階段室への流入空気量の測定を行った。そこで最下階の火災室の燃焼に対して、実際にどのくらいの空気の流入が関わっているかを調べるため、燃焼に必要な化学量論的な空気量と地上階からの流入空気量との関係について検討を行った。ここでは化学量論的な必要空気量に対する実測による流入空気量の比をnとし、この値が大きい程完全燃焼し易いことを表す。

都市ガスの完全燃焼に必要な化学量論的な空気量は、簡易的に単位空気重量あたりの発熱量を2.98(kJ/g) $ ^{10)} $ として実験条件で設定した発熱速度から換算した。地下2階、地下3階の実験について、点火後60分の地上階開口部からの流入空気量と実験条件の発熱速度からnを推定しFig.11に示した。

地上階からの流入空気量が発熱速度に比例して増加しないために、nは発熱速度が大きくなるに従い小さくなった。3.3（項）で示したように、地上階開口部からの流入空気量は、地下2階の実験の方が地下3階の実験より約16%増加したので、前者の方がnは大きくなった。地上階開口部を半開にした時は、全開と比べ実際の流入空気量がほぼ半分となるため、nもほぼ半分となった。今回の実験条件では、発熱速度が小さい方ほど、燃焼量に対し
Fig.11 Inflow rate / stoichiometric air inflow rate air ratio of opening on ground floor at 60min after firing.

てより多くの空気量が階段室に流入していることが示された。いずれの場合でも、nは通常火災が燃焼するに必要な4程度の空気過剰率より大きく、本実験条件では換気支配型の燃焼が継続していることが確認された。

### 6. まとめ

地下建物の地下階数により、地上階開口部からの階段内への流入空気量が、どのように変わるかを調べるため、地上階開口部が1箇所の中型地下模型を用いて、出火階を最下階とし地下2階、地下3階の火災実験を行い、流入空気量を測定し比較した。その結果、本実験条件では以下のことがわかった。

(1) 地上階開口部が1箇所の場合、地上階開口部からの流入空気量は、地下階数によらず地上階の階段室内の温度によって定まる。

(2) 地上階の階段室内の温度は、地下階数が深くなるに従い壁面への失熱により低くなり、地上階開口部からの流入空気量は少なくなった。

## 参考文献

1）深層化した防火対象物の地下階に係る防火安全対策のあり方に関する調査研究委員会：深層化した防火対象物の地下階に係る防火安全対策のあり方に関する調査研究報告書（平成12年度）、(2001)

2）渡部勇市、松島早苗、山田常圭：深層地下駐車場内における自然換気時の煙濃度分布推定に関する実験的研究　－出火階、地上階のみ開放の場合－、日本火災学会論文集、Vol.46、No.1-2,pp33-43（1997）

3）平池康一郎、松下敬幸、小椋大輔、中島大輔、西畑雄介、若林 誠：深層地下空間における煙流動性状と制御に関する実験的研究、日本建築学会大会学術講演梗概集、3074、pp167-168（2001）

4）渡部勇市、松島早苗：地下鉄火災における自然換気時の駅構内の煙流動シミュレーション一韓国大邱市の地下鉄中央路駅の場合一、日本火災学会研究発表会概要集、pp94-97（2004）

5）松島早苗、渡部勇市：地下1階建物における自然換気時の火災性状に関する実験的研究、消防研究所報告、94、pp1-10（2002）

6）松島早苗、渡部勇市：地下3階建物における火災時の階段内の温度分布に関する実験研究、消防研究所報告、96、pp8-15（2003）

7）渡部勇市、松島早苗、山田常圭：中型火災室模型を用いた加压防排煙に関する実験的研究、日本火災学会論文集、Vol.51, No.2, pp29-40、(2001)

8）田中哮義：建築火災安全工学入門、p189、日本建築センター（2002）

9）日本建築学会編：建築学便覧 I 計画 第 2 版、p 1207、丸善（1980）

10）田中啓義：改訂版 建築火災安全工学入門、p107、日本建築センター（2002）
# Difference of Inflow of Air from Ground Floor by Depth of Underground Building in a Fire - In Case of One Opening on Ground Floor -

(Abstract)

MATSUSHIMA Sanae, WATANABE Yuichi

(Accepted August 19, 2004)

To examine the change of inflow of air from the ground floor opening to the staircase by the depth of underground building, the fire experiments were carried out using a 2/5 scale model of the underground building with staircase of one story aboveground, two stories underground and one story aboveground, three stories underground. Only one ground floor opening was opened and the bottom floor was made to be the fire floor.

By changing the heat release rate, the inflow of air from the ground floor opening was measured. The difference between the inflows of air by the number of underground stories was compared with measurement results and discussed.

As the result, in the experimental condition, the following were found.

(1) When the ground floor opening is one, the inflow of air from the ground floor opening to the staircase is determined by not the number of underground stories but the temperature in the staircase of the ground floor.

(2) The ground floor temperature was lower by a heat loss to the wall as the underground stories deepened, and the inflow of air from the ground floor opening to the staircase decreased.
論文

# ソウル市の地震被害想定システムに関する研究 ーその1、DEMに基づく地形分類及び地盤増幅度の推定一

鄭炳表、座間信作、細川直史、畑山健、尹明悟 $ ^{*} $ 、宋哲鎬 $ ^{*} $

(平成16年8月23日受理)

地震被害想定に必要とされる基盤データの整備が遅れている地域への適用を目的に、数値標高モデル（DEM）に基づく地形分類手法を提案した後、ソウル市を対象都市として選び、提案手法に基づく地形分類を行った。また、既存のボーリングデータのN値と深さを関数として用いることでS波速度を求め、S波速度とDEMに基づく地形分類結果との対応関係を求めた。それに基づき、地形ごとの増幅度を推定し、空間的に詳細な地盤データを得た。地震被害想定に必要な基盤データの整備が遅れている地域においても、本研究で提案した手法を適用することで、地形分類や地盤の増幅度の推定が可能であることが確認できた。

### 1. はじめに

近年、アジアの人口の約半分が都市部に集中しているといわれ、急速な都市化は今後も進むであろう。しかし、社会基盤が整わない無秩序な都市開発は、地震や洪水、その他の自然災害に対して極めて高い確率で脆弱性をもたらすと考えられる。地震に限ってみても、最近だけでも、モロッコの北部、イランのバムなどで発生した地震で、数万人規模の人々が被害を受けている。アジア地域の開発途上国での持続可能な開発は、自然災害に対する都市部の脆弱性をどのように克服するかにかかっていると考えられる。

自然災害による被害を防止・軽減するためには、事前に災害危険度を評価し、その結果を地域及び都市の開発計画、防災計画、消防計画などに反映する必要がある。災害危険度評価としては、水害危険度評価、地震被害想定などが上げられるが、その中でも地震被害想定は代表的なものである。

地震被害想定を実施するためには、人口分布、建物分布のような社会条件を調査した基本的なデータベース以外に、地盤の特性を把握できるベータベースが必要となる。地震防災において先進国である日本においては、全国にわたって整備されている国土数値情報を用いて地盤の特性を推定する手法が提案され $ ^{1)} $ 、既存のデータベース(例えば、国勢調査地域メッシュデータなど)を用いることで、地震発生前の事前対策に役立てたり、地震直後の合理的且つ迅速な防災活動を実施するための、リアルタイム地震被害想定システムが構築されたりしている $ ^{2),3)} $ 。

しかし、多くの開発途上国においては、地震被害想定に必要される地盤、建物に関する基礎的な基盤データの整備が遅れ、地震被害想定が全くなされておらず、これらの地域への技術援助は喫緊の課題でもある。

そこで、本研究は基盤データが存在していない地域においても、リモートセンシングによって得られたデータに基づき、空間的に詳細な地震被害想定を容易に行えるようにすることを最終的な目標としている。

本稿では、研究全体の枠組みを示すとともに、その最初のステップとして、地震被害想定のために必要な地形情報を得ることと、得られた地形情報に基づき地盤の増幅度を推定することで、地形分類や地盤の増幅度の推定が可能であることを示す。具体的には地震被害想定に必要な基盤データの整備が遅れている地域である韓国のソウル市を対象とし、数値標高データ（DEM：Digital Elevation Model、以下DEMと呼ぶ） $ ^{注1} $ を用いた地形分類手法を提案した後、提案手法に基づいて地形分類を行う。また、地形分類結果と既存のボーリングデータなどを用いて、地盤の増幅度を推定する。

## 2 ．本研究の枠組みと本稿で扱う範囲

地震が多発している地域・国に、地震防災、特に地震被害想定や被害想定システムに関する技術援助を行う際に、
① 地盤特性に係るデータベース

② 地震動の距離減衰式、建物の被害関数のような基礎的な研究成果

③ 人口分布、建物分布のような社会条件を調査したデータベース

などの資料等が要求される。

①は、地震動を求めるために必要なものであり、内閣府が公開している地震被害想定ツールや消防庁が運用している簡易型地震被害想定システムでは、全国にわたって整備されている国土数値情報の土地分類を地盤情報として与え、標高データ等から経験的に地盤の増幅度を求めている。この経験的な増幅度の求め方は非常に簡便ではあるが、一部の地域を除き、多くの開発途上国では、①のデータベースを期待できないのが現状である。

また、地震被害をイメージするのに最も重要な建築物の被害量や死傷者数などは、①及び②の距離減衰式を用いて推定した地震動に基づき、③に対して被害関数などを適用させることにより推定することができる。しかし、三浦ら $ ^{4} $ も指摘しているように、③は開発途上国では構築されてないか、構築されていたとしても市街地の成長に合わせた更新などが行われていない場合が多いと考えられる。一方、②の距離減衰式、被害関数などに関する基礎的な研究は多かれ少なかれ行われている（例えば、韓国に限ってみると文献5）、6）など)。

以上のことを考えると、最優先の課題として、地盤データ、人口・建物データの整備が挙げられる。ただし、日本で行われているような精度が高く、きめ細かい地震被害想定を目指すには余りにも多くの時間が必要となる。従ってある程度の精度を有しながらも、都市又は地域の凡その地震被害イメージをとらえることができる事を先ずは目指す必要がある。

ここでは、広域の情報を短時間的に取得できる利点がある衛星によるリモートセンシングデータを利用することを考え、1995年阪神・淡路大震災の後、開発された簡易型被害想定システム $ ^{2)} $ を参考に、Fig.1のようにリモートセンシングに基づく地震被害想定手法（流れ）を提案する。この手法は大きく分けて二つのステップに分けることができる。

第1ステップは、「リモートセンシングデータに基づく地形分類と地盤増幅度の推定」である。経験的に増幅度を求めるためには国土数値情報の土地分類のようなデータベースが必要であるが、土地分類は航空写真の判読や見地調査などにより作成する方法が最も一般的である $ ^{7} $ 。しかし、筆者らを含む幾つかの研究ではDEMを用いて地形情報の抽出する試みがなされていること $ ^{8-11} $ 、また、DEMは合成開口レーダ（SAR：Synthetic Aperture Rader）の干渉を用いることなどで作成可能なこと $ ^{2} $ から、このステップではリモートセンシングデータを用いてDEMを作成した後、作成したDEMに基づく地形分類を行う。また、最終的に既存のボーリングデータやPS検層などの実測値を用いて、地震被害想定に欠かせない地盤の増幅度を推定する。

第2ステップは、「リモートセンシングに基づく建物データベースの構築」である。多くの開発途上国においては、人口分布、建物分布のようなデータベースの整備が遅れていることから、第2ステップでは、建物などのデータベースをリモートセンシングデータにより構築する。これについては、若干の試みがなされているが $ ^{4)} $ 、 $ ^{12)} $ 、 $ ^{13)} $ 、まだ十分とは言えず今後の課題とし、本稿では、最初のステップとして、DEMによる地形分類と地盤増幅度の推定に関して報告する（Fig.1の太い破線の部分）。

### 3. DEMに基づくソウル市の地形分類

地形分類とは、土地の性格を明確に把握するために、形態、構造、成因、形成年代などが同じである地域を他の地域と区分し類型化したものであり、その分布を地形分類図という形態の主題図で表現することができる $ ^{7} $ 。応用分野としては、水害予測、地震被害想定などがあげられる。

地形分類関連の韓国での研究は、1960年代まで遡るが $ ^{14} $ 、都市開発計画策定、水害予測及び調査、地震被害想定などへの応用が発達した日本と比べると、航空写真利用の制約などのために、不十分である $ ^{15} $ 。

### 3.1 分析に用いるデータセット

地形によって、周囲との比高が数十cmで地形が変わる場合もあり $ ^{16} $ 、DEMを用いて地形分類を行う際、可能であれば高さの誤差が小さいデータを用いることが望ましい。Fig.1ではDEMをリモートセンシングデータより作成することとしているが、衛星SPOTやJERS-1などでDEMを作成した場合、高さの誤差は30m程度になるという報告があること $ ^{17} $ から、本研究ではソウル市がGIS事業の一環として1996年から2000年にかけて、ソウル市全域を対象として整備した1/1000の数値基本図（Digital Map: DM）を用いることにした。なお、横浜市を対象とした分析で用いた50mメッシュのデータの誤差が約7mであったのに対して、ソウル市のデータの誤差は約1m以下である $ ^{注3} $ 。

### 3.2 分析のための地形モデル

工学的な利用目的、即ち、地盤増幅度評価などを考えた地形分類は、簡単な地形モデルあるいは、簡略に纏まった特徴だけが必要と考えられ、文献15)、16)などを参考に、8つのカテゴリに地形の特徴をまとめた。以下は地形ごとの特徴を整理し、モデル化したものである。

山地：傾斜地である地形

台地：傾斜が殆どなく、一方以上が急崖で囲まれた平坦地であり、その平坦面は百年に一度発生する程度の出水（洪水）でも冠水しない。また、このことから判断して、
Fig. 1 Outline of the proposed method for Earthquake damage estimation using remote sensing data
河川は存在しない地形。後背低地、扇状地及び谷底低地とつながっている場合もある。

河川：水が陸地表面の相対的な低所に沿って線上に流れている流路。

自然堤防：河川に沿って、その両側または片側の河畔に、帯状にのびる頂部の平滑な微高地。

堤防：人工的な地形であり、自然堤防に類似する地形。道路として使われる場合が多い。

後背低地：自然堤防の外縁線（河川を中心として）と台地や扇状地末端などの高い地形との間にひろがる低平地。高水敷：洪水のような高水時にのみ流路となる部分。

扇状地・谷底低地：谷口を中心に河川の上流に分布する幅の狭い低地を谷底低地とし、谷口を頂点として下流の低地に扇形に広がり低下する地形を扇状地とする。しかし、本研究では、特に区分しない。

### 3.3 提案手法

前節を踏まえて、地形モデルに基づく地形分類手法をFig.2のように提案する。

①まず、DMデータの等高線の情報を正規形の地理的な単位であるグリッドデータに変換する。②変換されたグリッドを平坦であるか否かにより、山地と平坦地と分類し、③平坦地と分類されたグリッドから、河川による堆積地形か否かにより、低地と台地を分類する。④低地と分類されたグリッドから、河川との位置関係を判断し、自然堤防、堤防、後背低地及び高水敷を分類し、⑤河川沿いに自然堤防が発達してない地形を谷底低地・扇状地と分類する。具体的には、次節のような解析手順を実施する。

### 3.4 地理情報システムを用いた地形分類

提案した手法に基づき、地理情報システムの空間データ分析機能を用いて、地形分類を行った。

1）まず、前作業として、数値基本図から等高線を抽出し、等高線からVertex（頂点）を抽出した後、Natural Neighbors法 $ ^{注4} $ を用いて内挿し、標本地点間隔を50mとするDEMを作成してから、グリッドに変換した。

2）地表面が平坦か否かを判断するために、標高グリッドの各セルから8つの隣接セルまでの値の最大変化率を表す傾斜角を計算した。単位地表面は、傾斜角（Gradient）により、平坦面、緩斜面、急斜面、崖、懸崖などに区分が可能であるが、これらの境界の角度は、研究者や研究分野によって異なる $ ^{16} $ 。しかし、低地の微高地である扇状地の傾斜角が3°以上になっていること $ ^{18} $ や緩急の基準を傾斜角5°とする研究などがなされていること $ ^{9,16} $ から、本研究では平坦面か否かの判定基準を5°とし、5°以上の傾斜地を山地（Mountain）、5°以下を平坦地（Plain）として見なして、分類を行った。

3）2）の山地以外の平坦面として分類された地域には、宅地開発による平坦化地、台地、自然堤防、後背低地、谷底低地などが含まれる。この地域を大きく分けると、平坦化地、台地と後背低地、自然堤防、扇状地などを含む低地に分けることが可能であり、台地と低地の違いは河川からの比高 $ ^{16} $ である。低地は、そこを流れている主要河川と殆ど同じ高さであり（標高差は、数m以下）、河川の影響で作られる地形である。また、台地は周辺を流れる河川、または低地より一段高い地形であり、河川の影響を受けない地形でありながら、緩やかな傾斜をなしている地形である。本研究では、2°から5°までの傾斜角を有しながら幾何学的に最短距離にある河川の絶対標高差が4m以上の地域を台地（Plateau）として分類し、他を低地（Lowland）として分類した。

4）また、3）で抽出した低地の中には、Fig.3のように、河川、高水敷、自然堤防及び堤防、沼盪源である後背低地、谷底低地などが含まれる。それぞれの地形を区分するためには、河川との位置関係が重要であり、DMから河川の情報を抽出し、分析に用いた。自然堤防又は堤防は、河川に沿い両側あるいは片側に帯状にのびる頂部の平滑な微高地であり、平水位の比高（Lh）

Fig 2 Block diagram of the proposed method for landform classification
は、数十cmから十数mにも及ぶ。本研究では、河川に沿って帯状にのびている地形の中から、幾何学的に最短距離にある河川との絶対標高差が1.5m以上4m以下のものを自然堤防（Natural levee）として分類した。また、自然堤防を中心として、河川の反対側に広がる低地を後背低地（Back marsh）とし、自然堤防と河川に挟まれる低地を高水敷（High-water channel）として分類した。但し、都市化が進行した地域では、河川改修などで人工的に作られた人工堤防や川沿いの道路が自然堤防として分類され、自然堤防が自然に生成されたか、人工的に生成されたか、判断が難しいため、本研究では自然堤防を堤防として分類し、漢江上流の南側は文献14）、15）を参考に自然堤防として分類した（Fig.4参考）。

5）なお、3）の低地の中、4）で河川沿いに堤防・自然堤防が分類されない低地を、谷底低地・扇状地（Valley bottom plain Alluvial fan）として分類した。

Fig.3 Cross profile of lowland (simplified after Suzuki) $ ^{16)} $

P : Pediment B : Back Marsh L : Natural Levee or Levee

H : High-water channel

Lh : Relative height of Levee

Fig. 4 Result of landform classification in Seoul city
### 3.5 分類結果

Fig.4は、提案した手法（Fig.2）に基づき、ソウル市を対象として分析した結果を示したものである。本研究は韓国においてDEMによる地形分類を試みた最初のものであり、地形分類図あるいは土地条件図のような比較ができる主題図が殆ど存在しない。そこで、間接的な比較にならざるを得ないが、Fig.5のソウル市の表層地質図（1/25、000） $ ^{19} $ と比較すると、地形分類の境界と表層地質の境界が全体的に似た傾向を示すことが分かる。また、小さい谷地形が表層地質図では、表現できていない。しかし、本研究の結果においては、谷底低地あるいは前述した谷地形がよく表現されていながらも、低地と台地などとの境界が表層地質図と類似していることが判読できる。

### 4. 地盤のS波増幅度の推定

任意の地点の地震動の強さを予測するためには、その地点での地盤による地震波の増幅度を評価する必要がある。地盤のS波速度構造が分かれば、地盤による地震波の増幅特性を解析的に周期の関数として評価できる。提案手法により得られた分類結果の有効性を示すために、ここでは地震動強さとして最大速度を採用した簡易型地震被害想定システム等に倣い、地盤の増幅度Rの推定を試みる。

### 4.1 ボーリングデータのデータベース化

地盤のS波速度は近似的にボーリングデータのN値と深さを関数として用いることで求めることが出来るため $ ^{20} $ 、ボーリングデータを収集した。ボーリング調査は、建築物や橋などの色々な建造物の設計・施工を実施する前に建設地点の地盤の様々な情報を得るために行う調査であり、例えば、土砂地盤では1m毎に標準貫入試験を行うのが普通である。標準貫入試験で作成される土質柱状図は、深さごとのN値と土質に関する情報を与える。

ソウル市は、効率的な土地利用などを目的に約6000点のボーリングデータを収集し、地盤情報管理システム（Geo-Seoul）を構築している $ ^{21} $ 。しかし、このシステムの情報はイメージデータであるため、ごく近い点を除いた1329点のデータを紙に出力し、位置座標、N値及び土質情報などを電子化してデータベースを構築した。Fig.6にボーリングデータの分布を示す。

### 4.2 ボーリングデータに基づく深さ30mまでの平均S 波速度の推定

N値とVsとの関係については、多数の提案がなされており $ ^{20} $ 、深さ30mまでの平均S波速度を求めるため、ここでは文献22)と同様に、次式に基づいて推定することとした。

$$ l o g V s{=}a{+}b l o g N{+}c l o g H $$

ここで、a、b、cは、土質ごとの係数であり、NはN値、Hは土質の層厚である。

文献22）では、土質を、粘性土、表土、埋立・盛土、礫、礫質土、シルト、有機質土、高有機質土、岩盤、砂、砂質土、火山灰質粘性土の12の土質に分類している。しかし、ソウル市のボーリングデータの土質の分類では、火山灰質粘性土がないこと、有機質土と高有機質土との判別が困難なことから、粘性土・シルト、砂、礫、砂礫土、表土・埋立土、有機質土、岩石、砂質土の8種類に簡略化し、文献22）に基づいたTable 1と式(1)を用いてS波速度を推定することにした。ここで、岩石のS波速度を600m/sに固定したのは、韓国の基盤岩の地質年代が古く固いことや2回の常時微動測定の結果、日本の工学の基盤岩以上にS波速度が大きいと判断したからである。

ボーリングの深さは、Fig.7から分かるように全体の半分以上が20m以下であり、式(1)とTable 1を用いて推定したS波速度は、深さ30mの平均S波速度ではない。そのため、久保ら $ ^{23)} $ と同様、最下層の値を深さ30mまで外挿してSvel(30)を推定した。

### 4.3 推定したSvel(30)と測定データとの比較

ボーリングデータを用いて推定したSvel(30)の精度を把握するため、PS検層などの実測値との比較を行う必要がある。しかし、ソウル市における地盤のS波速度の実測例は少なく、また実測していたとしても必ずしも公開されていないのが現状である。そこで、ソウル市の中央部を東から西へと流れる漢江（Han river）沿いの2箇所で、常時微動を測定し、深さ30mまでのS波速度構造を求めた。また、1箇所の実測値（SASW $ ^{注5} $ ）によるの提供を受けた。

Fig.8は、それぞれの実測地点から一番近いボーリングデータを抽出し（平均500m）、推定したS波速度の推定値と実測値とを比較したものである。盤浦（バンボー）においては、殆ど両者は一致するが、他の2点においては、ボーリングデータを用いた推定値と常時微動による推定値とは差が見られる。これはS波速度構造が数十m離れた場所でも大きく変わる場合があることや、4.2でSvel(30)を求める際、岩石のS波速度を600m/sに固定したことなどに起因するものと考えられる。今後より正確なデータを得るため、多くの現場での実測が必要であると考えられる。

### 4.4 面的地盤情報の推定

文献1）によると、深さ30mまでの平均S波速度Svel(30)は式(2)より、求めることができる。

$$ l o g S v e l(30)=a+b l o g H\pm\sigma $$

ここで、Hは標高（m）、σは標準偏差、a、bは地形ごとに与えられる回帰係数である。

しかし、日本を対象とした最近の研究 $ ^{24} $ によると、同一地形でも地盤の平均S波速度は、中央日本、東北日本及び西南日本で差があることが報告されている。従って、日本における式(2)の回帰係数をソウル市にそのまま適用
Fig. 5 Distribution of geology in Seoul city

Fig. 6 Distribution of borehole data in Seoul city
Fig. 7 Distribution of depth of borehole data

することは難しいと判断した。そこで、4.3で推定したSvel(30)を用い、各ポーリング地点の座標、標高、地形に関して回帰分析を行い、式(2)の回帰係数を求めた。その結果をTable2に示す。

また、地盤増幅度Rの推定のため、翠川ら $ ^{1)} $ の地盤の増幅度Rと深さ30mまでの平均S波速度Svel(30)との関係式(3)を用いることとする。

$$ l o g R{=}1.83{-}0.66l o g S v e l(30) $$

ここで、Rは地盤の増幅度、Svel(30)は深さ30mまでの平均S波速度である。

Fig.9に式(2)とTable2を用いて地形ごとのSvel(30)求めた後、最大速度に対する地盤の増幅度Rを推定した結果を示す。ここで、基盤のS波速度は600m/sを採用している。また、Table3 $ ^{19} $ は、ソウル市が地震対応モデルを開発

Table1 Coefficients in the regression equation (1) for soil classification $ ^{22)} $

Soil Classification	a	b	c
Clay·Silt	1.99	0.11	0.23
Sand	1.91	0.22	0.20
Gravel	1.95	0.28	0.20
Gravelly Soil	2.00	0.28	0.17
Fill Soil·Surface Soil	2.13	0.08	0.11
Organic Soil	1.84	0.07	0.33
Sandy Soil	1.96	0.17	0.22
Rock	600m/s

$$ logV_s = a + b\logN + c\logH $$

Fig.8 Comparison between measured and estimated Vs profiles

( L : Yeoido Park “Micro tremors, M : Ttuksom Park - Micro tremors, R : Near Panpo Apartment complex ” SASW)
Table2 Coefficients in the regression equation (2) for the soil classification of Land Condition

Soil Classification	a	b	$ \sigma $
Plateau	2.58	0.09	0.15
Levee	2.54	0.01	0.14
Natural Levee	5.64	-0.15	0.04
River	2.63	0.01	0.28
High-water channel	2.56	0.02	0.17
Mountain	2.65	0.04	0.30
Back marsh	2.54	0.09	0.09
Alluvial fan	2.56	0.04	0.17

$$ \log Vs = a + b\log N + c\log H $$

Fig.9 Distribution of amplification factor of soil in Seoul City

する際に、表層の深さを5m、10m、15mに分け、地震規模（M）4、M6.5の場合の増幅度を推定したものであり、Fig.10 $ ^{19)} $ は表層の増幅を考慮し、50年の再現周期を持つ最大加速度の分布図である。

増幅度の定義が異なるため相対的な比較にならざるを得ないが、本研究で得られた増幅度は1−1.7であるのに対し、ソウル市の結果（Table3）は1.1−2.1となり、それほど大きな差は見られない。しかし、Fig.9とFig.10を比較すると空間分布が大きく違うことが分かる。具体的に、西部や中央から北部の延びている低地では様相を異にしていることが見てとれ、特に、都市化とともに地下化された清渓川（Cheong-gye-cheon river）などがソウル市の結果は全く表現されていないのに対し（Fig.10参照）、Fig.9にはよく表現されていることが分かる。このように、提案手法の分析結果を用いることで、きめ細かい谷筋や低地についての増幅度の推定が可能であることが分かる。
Table 3 Amplification factors by the depth of surface soil and magnitude $ ^{19)} $

Magnitude 4	Magnitude 6.5
Depth of surface soil	5m	10m	15m	5m	10m	15m
Amplification factor	1.4	1.5	2.1	1.1	1.3	1.4

$$ \log\mathrm{Svel}(30)=a+b\log H\pm\sigma $$

Fig.10 Peak acceleration with 10% probability of exceedance in 5 years (Considering of amplification factor of surface soil) $ ^{19)} $

なお、地形分類と増幅度の関係に関する幾つかの最近の研究結果の比較からは、同じ地形分類でも場合によっては2倍程度増幅度が異なることもあり $ ^{22} $ 、地形分類と増幅度の関係については、今後更なる検討を要する。

### 5. まとめと今後の予定

本研究では、地震被害想定に必要とされている基盤データの整備が遅れている地域への適用を主眼として、リモートセンシングに基づく地震被害想定手法を提案するとともに、その最初のステップとして、地震被害想定に適用可能な地形情報や地盤の増幅度を推定することを目的に、DEMに基づく地形分類と地盤増幅度の推定を行った。その結果をまとめると以下のようになる。

1）地震被害想定がなされていない地域・国において、地震被害想定に必要とされる地盤情報や建物データベースをリモートセンシングデータから取得する地震被害想定手法（流れ）を提案した。

2）1）の可能性を示すために、最初のステップとして、地震被害想定に必要なデータの整備が遅れている韓国のソウル市を対象都市として選び、DEMに基づく地形分類手法を適用し地形分類を行った。その結果、詳細な地形分類データを得ることができた。

3）2）の結果と既存のボーリングデータを用いてS波速度を求め、地形ごとの増幅度を求めた結果、既存の手法による結果より、空間的に詳細な地盤データが得られたことから、地震被害想定に必要な地盤データの整備が遅れている地域においても、本研究で提案した地形分類手法を適用することで、地形分類や地盤の増幅度の推定が可能であることが確認できた。

今後は、より多くの地域におけるケーススタディーを通じ、DEMによる地形分類の精度を高めると共に、Fig.1で提案したリモートセンシングによる地震被害想定手法の第2ステップである建物情報の抽出について検討する予定である。
## 謝辞

ここに用いたバンポー団地のSASWの計測結果は、韓国中央大学のJoh Sung-ho先生から提供していただきました。ここに記して感謝いたします。

## 注

1）標高を3次元座標でディジタル表現するモデルであり、等間隔格子点ごとに標高値を与えて標高を表現するデータ形式。特徴として、勾配や方位の計算などを容易に行うことができる。

2）DEMは、空中写真から直接作成する手法と数値等高線データから内挿して作成する手法のいずれかで作られることが多い。最近は、合成開ロレーダ(SAR:Synthetic Aperture Rader)の干渉を用いるリモートセンシングやレーザスキャナを用いてDEMを作成する方法が開発されている $ ^{25} $ 。また、レーザー観測による分解能90mのSRTM（The Shuttle Radar Topography Mission）というDEMは地球の殆どを網羅するだけではなく、無料配信されている $ ^{26} $ 。

3）1999年、国土地理院が刊行した「数値地図50mメッシュ（標高）」の精度は、地形図（1/25000）の高さ精度5m以内、スキャナ読み取りの際の平面位置の誤差による高さの誤差を1.25m以内、標高データ作成ルーチンに伴う誤差を5m以内と仮定した場合、7.2m以内であると考えられ $ ^{27)} $ 、同じ計算をするとソウルのDMは1m以内になる。

4）Natural Neighbor法：この補間法は加重平均内挿法で逆距離加重補間法（IDW：Inverse Distance Weighted）に似た内挿法であり、距離によって入力ポイント全体の中から補間を行なうポイントの値を見つける代わりに、入力ポイントのドロネイ三角形を作成して、補間ポイントを覆うような凸型の覆いを形成する直近のノードを選択し、その比例面積によって加重する内挿法である $ ^{28} $ 。

5）SASW(Spectral Analysis of Surface Waves)手法は、地表面に沿って伝播する表面波（レイリー波）を測定し、その分散特性を利用して地盤構造、特にS波速度の地盤内の変化を推定する手法である $ ^{29)} $ 。

## 参考文献

1）翠川三郎、松岡昌志：“国土数値情報を利用した地震ハザードの総合的評価”、物理探査、8巻第6号、pp.519-529、(1995)

2）座間信作、細川直史：“簡易型地震被害想定システムの開発”、消防研究所報告、第82号、pp.26-33、(1996)

3）内閣府：“内閣府地震被害想定支援マニュアル（2001改訂版）”、http://www.bousai.go.jp/manual/manual.html

4）三浦弘之、翠川三郎：建物GISデータの更新を目的とした高分解能衛星画像からの建物の自動検出手法、地域安全学会論文集、No.5、pp.37-44、(2003)

5) Myung-yun Noh and Kie-hwa Lee: “Estimation of Peak Ground Motions in the Southeastern Part of the Korea Peninsula(II): Development of Predictive Equations, Jour. Geol. Soc. Korea, Vol.31, No.3, pp.175-187, (1995)

6) Jae-kwan Kim、Chang-eob Baag、Eui-taek Yoon and Tae-seob Kang：“A Study on the Seismic Damage Scenario in the Model District of Seoul City”、韓国地震工学1999年度会学術大会論文集、Vol.4、No.1、pp.223-230、(1999)

7）大矢雅彦他9人：“地形分類図の読み方・作り方”、古今書院、(1998)

8）鄭炳表、細川直史、畑山健、座間信作、“リモートセンシングに基づく面的基盤データの抽出と地震被害想定への適用に関する研究一その1 広域の地震増幅度の推定に向けたDEMによる地形分類”、日本地域安全学会、No13、pp.175-178、(2003)

9) Toshiya Matsuura, Masamu Aniya and Makoto Yokohari: “Automated identification of Yatsu Valleys based on a semantic modeling of landforms using digital elevation models”、Science Reports of the Institute of Geoscience, University of Tsukuba, Vol.25, pp.17-33, (2004)

10）細川直史、座間信作、星仰：“ニューラルネットワークを用いた地形の教師付き分類手法と地震動推定への応用”、日本建築学会構造系論文集、第555号、pp. 69-76、(2002)

11）神谷泉、黒木貴一、田中耕平：“傾斜量図を用いた地形・地形地質の判読”、情報地質、第11巻、第1号、pp. 11-24、(2000)

12）細川直史、伊藤陽介、星仰：“自己組織化マップによる多届波SARデータからの市街地特性の抽出”、電子情報通信学会論文誌、Vol.J84-B、No.6、pp. 1043-1051、(2001)

13）北澤秀吉、高木直樹：“リモートセンシング画像のテクスチャを利用した市街地形態の推定”、日本建築学会学術講演梗概集、pp. 685-686、(1999)

14）姜大玄：“漢江下流氾濫減集落の特質”、大韓地理学会、第2巻、pp.14-26、（1966）（韓国語）

15）大矢雅彦、金萬亭、“地形分類を基礎とした日本と韓国の河成平野の比較研究”、地理学評論、第62巻第2号、pp.75-91、(1988)

16）鈴木隆介、“建設技術者のための地形図読図入門-1、2”、古今書院、(1997)

17）政春尋志、勝田啓介、下地恒明、田村栄一、大塚健
二：“人工衛星画像処理技術の地図作成等への応用に関する研究”、国土地理院時報、No.84、(1995)

18）丹羽俊二、市川清次、木佐貫順一、石川弘美：“水害調査とハザードマップ基礎情報整備”、国土地理院時報、No.102、pp.49-61、(2003)

19）ソウル特別市：“ソウル市の地震対応モデルの開発”、pp.25、（1999）（韓国語）

20) N値の話編集委員会：“N値の話”、理工図書、(1999)

21）ソウル市立大学地震・防災研究所：“都市と防災”、Vol.1、pp.189-213、2000（韓国語）

(22) 座間信作、遠藤真、細川直史：“土地条件図に基づく地盤の増幅度の推定”、消防研究所報告、第92号、pp.16-26、(2001)

(23) 久保智弘他6人：“全国地形分類図による表層地盤特性のデータベース化、及び、面的な早期地震動推定への適用”、地震、第2輯、第56巻、pp.21-37、(2003)

24）藤本一雄、翠川三郎：“日本全国を対象とした国土

数値情報に基づく地盤の平均S波速度分布の推定”、日本地震工学会論文集、第3巻、第3号、pp. 13-27、(2003)

(25) 水越博子、安仁屋政武：“数值等高線データを用いた斜面計測手法”、国土地理院時報、No.99、pp. 77-87、(2002)

26) NASA: http://www2.jpl.nasa.gov/srtm

(27) 山下泰志、飯田繁、川瀬和重、松本浩明：“50mメッシュ標高データの精度検証に関する研究”、国土地理院時報、Vol.84、pp. 64-72、(1995)

28) Bob Booth: Using ArcGIS 3D Analyst, Environmental Systems Research Institute, Inc. pp.51、(2000)

29) Dong-soo Kim and Jong-gu Yoon: “Numerical Studies for Application of the SASW Method in an Inclined Soil Layer”、韓国地震工学2001年度会学術大会論文集、Vol.5、No.1、pp. 108-119、(2001)（韓国語）
# Development of the Earthquake Damage Estimation System of Seoul City - Part 1. A study on Classification of Landform using DEM and Estimation of Soil Amplification Factors -

(Abstract)

Byeong-pyo Jeong, Shinsaku Zama, Masafumi Hosokawa, Ken Hatayama, Myong-o Yoon, and Cheol-ho Song

(Accepted August 23, 2004)

This study presents a method for classification of typical topography based on Digital Elevation Model and Spatial Analysis using Geographic Information System. The proposed method was applied to the classification of Landform of Seoul city in Korea into mountain, levee, natural levee, back marsh, pediment, alluvial fan, river and high-water channel. Furthermore, we adopted these classified topography for estimation of soil amplification factors and could obtain the data of detailed soil amplification factors.