# 【原著論文】
# 南海トラフ巨大地震の津波を起因とした 化学物質流出の防止対策と仮想流出時のリスク評価*
## Risk Assessment of Virtual Chemical Release due to the Tsunami Triggered by the Nankai Megathrust Earthquake and Measures to Prevent Accidents

\author{
小林諒真 ${ }^{* *}$, 伊藤理彩**, 東海明宏**
}

Ryoma KOBAYASHI, Lisa ITO and Akihiro TOKAI

\begin{abstract}
In case the Nankai megathrust earthquake occurs, there is a risk that a tsunami has the tanks move or buckle on the premises of chemical factories on the Pacific Ocean side, resulting in the chemical release. This study aims to evaluate the measures to prevent chemical release by the tsunami caused by the Nankai megathrust earthquake and to assess the human health effects caused by this chemical accident. For the former, we used the method of release probability to evaluate two measures: keeping the storage rate of the tank high and raising the storage floor of the tank. For the latter, we assumed seven release cases with different storage rates and different raised heights of floor, and calculated atmospheric concentration after the accident. The results showed that the combined risk of release probability and human health effects is smallest when storage rate is $60 \%$ and raised height is $1.5 \mathrm{~m}$.
\end{abstract}

Key Words: Chemical release, Nankai megathrust earthquake, Tsunami, Countermeasure, Risk assessment

## 1.はじめに

自然災害が発端となって起こる産業事故は Natural-hazard triggered technological accidents (Natech) と呼ばれ，多くの研究が進められている。地震や津波，洪水といった自然災害によって，化学物質が流出する事故も Natechの一種である。2011年3月 11 日 14 時 46分に発生したマグニチュード 9.0 の東北地方太平洋沖地震やその余震においても，地震動により球形タンクから LPGが漏洩・拡散し, さらに着火したために火災・爆発が起こるという事故が発生した（濱田， 2017）。また，同地震の津波により，太平洋岸に位置していた屋外タンク貯蔵所において, 石油夕ンク本体および配管の浮上り, 移動に伴う破損,基礎・地盤の洗掘, 防油堤の損傷などの被害が認められた (座間，2014）。このように，自然災害のリスクには菼害そのものだけでなく，地震や津波, 洪水によって有害化学物質が環境中に流出するという2次贸害も含まれている。

今後起こると予想されている自然災害のひとつに南海トラフ巨大地震がある。南海トラフでマグニチュード $8 \sim 9$ クラスの地震が 30 年以内に発生する確率は 70～80\%（2020 年1月 24 日時点）とされている（国土交通省，2020）。さらに, 政府の地震調查委員会は，2022年 1 月 13 日に，南海卜ラフで今後 40 年以内にマグニチュード $8 \sim 9$ クスの地震が発生する確率を，前年の「80〜90\%」から「90\%程度」に引き上げた（読売新聞, 2022）。


このように，南海トラフ巨大地震の発生確率は年々増加傾向にあり, より一層対策が求められる。

南海トラフ巨大地震が発生すれば, 関東地方から九州地方まで太平洋側の広範囲で $10 \mathrm{~m}$ 超える大津波の襲来が予想されている（国土交通省， 2020)。津波の襲来が予想され，化学物質を取り扱う事業所においては, 津波によりタンクが移動・座屈し, 化学物質が流出するというリスクが潜在している。すでに, 想定される津波の高さは公表され（内閣府政策統括官，2019），大阪べイエリアNatech防災研究が開始され現象を精度よく解明するための数値シミュレーションについての視点がまとめられている（青木，2019）。本論文では, 立地事業者が前述の研究成果を生かし,事業所として可能な対策の事前評価を, 比較的入手しやすいデータを活用した評価方法として提案し，ケーススタディを通じて，本手法の適用性を検討することを目的とした。したがって，現象の解明よりも，対策に関するシナリオを与えて，事前に対策に関する効果等を明らかにすることに重点を置いたものである。

このような目的のもとで, 津波によって屋外夕ンクから化学物質が流出するという事故を想定し, 流出防止対策の評価と流出時のヒト健康影響評価を行う。そして, 流出の発生確率と流出時のヒト健康影響の両方を踏まえた定量的なリスク評価の方法論を構築する。

## 2. 対象地域

本研究では, 国内都市の人口集積領域の中で,次の2つの条件を満たす領域を選んだ。1つ目は,沿岸部に位置し, 南海トラフ巨大地震が発生した際に津波の被害が大きいことである。2つ目は化学物質の貯蔵量が多いことである。前者については内閣府が公表している都府県別市町村別最大津波高一覧表（内閣府政策統括官，2019）を用いて調べ, 後者については Pollutant Release and Transfer Register (PRTR) 制度によって収集・公開された情報を用いて調べた。

まず前者について，「四国沖」に「大すべり域 ＋超大すべり域」を設定したケースでの津波による浸水面積を調べたところ，大阪府において $2 \mathrm{~m}$以上の浸水が想定される面積が最も大きいのは大阪市此花区で 30 haであった。また, 大阪府此花区は $1 \mathrm{~m}$ 以上の浸水が想定される面積が 50 haを超えている（内閣府政策統括官，2019）。

次に後者について, PRTRに登録されている全ての化学物質の排出量・移動量を調べたところ, 2019年度の大阪府において, 全化学物質の移動・排出の合計量が4番目に多いのは大阪市此花区で 1,122,708 kgであった（経済産業省，2021）。

さらに, 最大高の津波が押し寄せた場合, 福島区や北区でも 1 2 m の津波が予想され (内閣府, 2012), 此花区で流出した化学物質が津波に流され, 福島区や北区に運ばれることも考えられる。 つまり, 此花区で化学物質が流出すれば被害が大きくなる可能性が高いと言える。

以上の理由から, 対象地域は大阪市此花区とした。

## 3. 対象化学物質

対象化学物質の選定に関しては, 取扱量と有害性の2つに注目した。取扱量について, PRTRに登録されている化学物質のうち, 2019年度の大阪市此花区において, 移動・排出合計量が2番目に多いのはトルエンで $176,969 \mathrm{~kg}$ であった（経済産業省, 2021)。トルエンは揮発性を持ち,また揮発した蒸気は比重が空気より重く, 低高度に滞留するという特徴を有する。さらに, 液体の比重が1より小さく, 水より軽く, 難水溶性である。 そのため，流出した場合は水の表面に薄く広がるため, その液表面積が大きくなり，揮発が早まることが考えられる（危険物保安技術協会，2011）。

以上の理由から, 対象化学物質はトルエンとした。

## 4. 方法

## 4.1 研究の枠組みと曝露シナリオ

## 4.1.1 研究の枠組み

本研究の枠組みを Figure 1 に示す。

化学物質のタンクからの流出確率の評価と流出時のヒト健康影響評価を行った。いずれも後述する4.1.2で示すシナリオに沿って解析した。

流出確率の評価については, 6つのパラメータからモデル (Yang et al., 2020)を用いて, 流出確率を算出した。そして, 流出防止対策の効果について検討した。

流出時のヒト健康影響評価については, 大阪府内の化学物質届出情報（大阪府，2021）を基に，流出源となる対象事業所の選定を行い, 同じく大阪府内の化学物質届出情報（大阪府, 2021）より,

Figure 1 Research framework

対象事業所における化学物質の貯蔵量を算出した。

そして, タンクの直径と高さ, 化学物質の貯蔵率，津波による破損箇所の位置と大きさを設定し， Areal Locations of Hazardous Atmospheres (ALOHA) Version 5.4.7 (US EPA, 2016) により化学物質の流出量, 水面上で形成されるプールの直径, プール状態から揮発した化学物質の大気中濃度を算出した。ここで, ALOHAは揮発性や可然性のある化学物質の短期的な放出に伴う危険の空間的範囲を推定するソフトであり，一般の事業者でも利用できるように入力データを最小限に作られている (Jones et al., 2013)。ALOHAを用いた先行研究として，森口ら（2022）は土砂災害による化学物質の大気中への拡散をシミュレーションしており，田中ら（2023）は, 下水処理場のアンモニア合成プラントからの化学物質の流出をシミュレーションしている。本研究でもALOHAを使用することで，事業者が事前にリスク評価することのできる汎用性の高いモデルになることが期待できる。

最後に急性毒性影響指標である Acute Exposure Guideline Level (AEGL) (US EPA, 2020) を用いて, AEGL-1, AEGL-2, AEGL-3への曝露人数を算出した。ここで, AEGL-1は「不快レベル」で, 公衆に対し不快感を与える濃度とされ, AEGL-2は 「障害レベル」で, 公衆に対し避難能力の欠如や重篤な影響を与える濃度とされ，AEGL-3 は「致

Figure 2 Chemical exposure scenario

死レベル」で, 公衆の生命が脅かされる健康影響を与える濃度とされる (国立医薬品食品衛生研究所, 2020)。

流出確率の評価において算出した流出確率の值と流出時のヒト健康影響評価において算出した AEGL-1, AEGL-2, AEGL-3の暴露人数の值を掛け合わせることで, 曝露人数の期待值を算出した。

最後に, 曝露人数の期待値から, 事業所での対策について考察を行った。

## 4.1.2 曝露シナリオ

南海トラフ巨大地震が発生し, その津波により化学物質がタンクから流出し, 人が曝露するシナリオを Figure 2 に示す。

本研究では, このシナリオに基づき解析を行った。化学物質が流出するまでのシナリオは大阪府で最も津波が大きくなる最悪のケースを想定した。

南海トラフ巨大地震において, 大阪府沿岸に最大クラスの津波をもたらすのは, マグニチュード 9.1であり, 四国沖に大すべり域と超大すべり域ができる場合だと考えられている（大阪府, 2014)。また, 潮位については大阪府の高潮計画における台風期の朔望平均満潮位である「T.P.+ $0.90 \mathrm{~m}\rfloor$ とした (大阪府, 2014 )。さらに, 最悪のケースを想定するため，地震動によって水門と堤防が破壊されるとした。

化学物質を貯蔵した屋外タンクが津波により移動・座屈し，一部分が破損するとした。そして，破損した穴から化学物質が流出すると考えた。こ

こで，化学物質がタンクに貯蔵されているとした理由は，対象地とした此花区が臨海部の工業地帯であり，屋外に大型タンクが多くみられるからである。

そして，化学物質の流出時には，津波が収まり，辺り一带には静止した水面が広がっていると仮定した。流出した液体状の化学物質は静止した水面上で拡散し，プールを形成するとした。プー ル状態の化学物質は揮発し, 大気拡散すると考え，最終的には人が吸入曝露するとした。ここで，津波収束後に化学物質が流出すると仮定した理由は, 曝露人数が最大になるようなシナリオを考えるためとALOHAの設定を適用するためである。前者について, 津波の流れが速い時に流出した場合は化学物質が引き波によって海域へ流されプールを形成すると考えられるが，津波収束後に流出した場合は事業所周辺にプールを形成すると考えられ, 揮発後の拡散範囲が都市部に近くなり, 曝露人数がより多くなると推定される。後者について，ALOHAは多くの事業者が利用できるように，入力する情報を最小限に抑えているため, 静止した水面上からの揮発を想定したモデルになっている (Jones et al., 2013)。

## 4.2 流出確率の評価

本研究では, 化学物質の貯蔵率の維持とタンクのかさ上げに注目し, これらの流出防止対策はどの程度効果があるのかを評価した。

事業所では日々化学物質を使用しており，一定の頻度でタンクへ化学物質を補充している。タンクには物理的に入れられない容量と物理的にポンプで引けない容量があり，それらを踏まえると，貯蔵率は抒掠よそ $10 \%$ 以上 $90 \%$ 以下で変動していると考えられる（大阪ガス株式会社，2018）。貯蔵率がどの程度の時に災害が発生するかは不確実であるが，事業所ができる対策として，化学物質を補充する頻度を多くすることで，一定以上の貯蔵率を維持できる。よって, 貯蔵率を対策オプションとした。

タンクのかさ上げについては, 経済産業省 （2014）の資料において，津波への対応の基本的な考え方の中で敷地高さがまとめられていることを根拠として，対策オプションとした。

対策の有効性を評価するための指標としては,流出確率を用いた。

## 4.2.1 流出確率のモデル

氾監流によって化学物質がタンクから流出する確率を求めるモデルが先行研究にて構築されている (Yang et al., 2020)。この研究では, タンクへの力のかかり方によって,「横滑りや浮き上がり等の移動による流出」と「座屈による流出」の2 ゚゚ ターンに分けて考えている。流出確率 $P(x)$ はいずれのパターンにおいても，ロジスティック回帰を用いて, 式(1)にて求められる (Yang et al., 2020)。

$
P(x)=\frac{1}{1+e^{-\Phi(x)}}
$

$\Phi(\mathrm{x})$ は6つのパラメータで表されるロジット関数であり，「横滑りや浮き上がり等の移動による流出」の場合は式(2)にて,「座屈による流出」の場合は式(3)にて表すことができる (Yang et al., 2020)。

$
\begin{aligned}
& \Phi\left(D, H, \varphi, \rho_{l}, h, v\right)_{\text {Displacement }} \\
& \quad= 0.7895 H-0.05644 D+0.2072 v+4.803 h+1.429 \varphi \\
&-0.0009406 \rho_{l}+0.001802 D h-4.33 H \varphi \\
&-0.001084 H \rho_{l}+0.6349 v h-0.001602 \varphi \rho_{l} \\
&-5.925 \times 10^{-5} D^{2} H+0.0003153 D^{2} h \\
&-0.001349 D^{2} \varphi-7.899 \times 10^{-5} \mathrm{D}^{2} \rho_{l}+0.001512 D^{2} \\
&+0.0003177 D v-0.00878 D v h+1.269
\end{aligned}
$

$
\begin{aligned}
& \Phi\left(D, H, \varphi, \rho_{l}, h, v\right)_{\text {Buckling }} \\
& \quad=0.009675 D+0.3826 H+1.57 v+3.456 h+0.6819 \\
& \quad-0.003678 \rho_{l}-2.611 H \varphi-0.0005206 H \rho_{l} \\
& \quad-0.003489 \varphi \rho_{l}+0.4639
\end{aligned}
$

ここで, $D$ : 貯蔵容器の直径 $[\mathrm{m}], H$ : 貯蔵容器の高さ $[\mathrm{m}], \varphi$ : 貯蔵容器内の液体の充足率 $[0$ $\sim 1$ の値 $], \rho_{l}$ : 貯蔵液体の密度 $\left[\mathrm{kg} / \mathrm{m}^{3}\right], h:$ 浸水深さ $[\mathrm{m}], v$ : 氾濫流の流速 $[\mathrm{m} / \mathrm{s}]$ である。

本研究では津波を対象としているため, 氾濫流の流速を津波の流速とした。

$\left.H, \varphi, \rho_{l}, h, v\right)_{\text {Displacement }} \Phi\left(D, H, \varphi, \rho_{l}, h, v\right)_{\text {Buckling }}$ をれぞれ求め, 式(1)に代入することで横滑りや浮き上がり等の移動による流出確率 $P_{\text {Displacement }}$ と座屈による流出確率 $P_{\text {Buckling }}$ を算出した。そして, これらの 2 パターンが同時に起こる場合といずれか片方が起こる場合を合わせた流出確率 $P_{\text {System }}$ を式(4)で算出した (Yang et al., 2020)。

$
P_{\text {System }}=1-\left(1-P_{\text {Displacement }}\right)\left(1-P_{\text {Buckling }}\right)
$

Table 1 Parameters required for release probability estimation and values

## 4.2.2 パラメータの設定

4.2.1より, 流出確率を求めるために必要なパラメータはTable 1 に示した6つである。

タンクの直径と高さ, トルエンの密度, 津波の浸水深さと流速の5つのパラメータについては, Table 1 の值で固定した。

タンクの形状については，大阪市此花区内の沿岸部に位置する屋外タンクを参考にした。Google Mapの縮尺を用いてタンクの直径を求めた。また，高さについては Google Mapのストリートビューにて目測した。4.3.2に貯蔵量の算出方法を記載しているが，事業所内のトルエンがすべて一つのタンクに貯蔵されていると仮定するならば, ここで設定したタンクの $72 \%$ が満たされることになり，タンクの形状は妥当であると考えた。

トルエンの密度は丸善石油化学株式会社 (2023) から引用した。

津波の浸水深さと流速は4.1.2で設定したシナリオにおける值を用いた。浸水深さについては,此花区における最大浸水深さが $2 \sim 5 \mathrm{~m}$ であるので (内閣府，2012），最も深い $5 \mathrm{~m}$ とした。流速については，大阪港で想定される最大流速の $7.2 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$ を用いた (大阪市，2022a）。

貯蔵率については，流出防止効果を評価するために，0.1から 0.9 まで 0.1 間隔で値を変化させた。

かさ上げの高さについては, $0 \mathrm{~m}$ から $3 \mathrm{~m}$ まで $0.5 \mathrm{~m}$ 間隔で変化させ，津波の浸水深さをかさ上げした分だけ小さくすることにした。

Yang et al. (2020)では, Table 1 に示したパラメー タについて，ランダムな值の組み合わせでモデルの適用が可能だとされている。また, Yang et al. (2020)では氾監流によるタンクの移動・座屈を考
えているが，氾濫流と津波では水の流れの向きに違いはあるものの，タンクに対する力のかかり方には共通性があるため，本研究では津波による夕ンクの移動・座屈に Yang et al. (2020)のモデルを適用した。

## 4.3 流出時のヒト健康影響評価

## 4.3.1 対象事業所の選定

本研究のシナリオでは，大阪府内の化学物質届出情報（大阪府，2021）において，2019年度に此花区でトルエンの取扱量が最も多い事業所Aからトルエンが流出したと考えた。本デー夕は府条例により収集されたもので，大阪府環境農林水産部環境管理室に問い合わせることにより開示された。2019年度の此花区における化学物質届出情報（大阪府，2021）によると，此花区内でトルエンを取り扱っている事業所は 11 か所であり，事業所Aは此花区全体の取扱量の $61 \% を$ 占めていた。

## 4.3.2 貯蔵量

大阪府内の化学物質届出情報（大阪府，2021） より，2019年度の事業所Aのトルエンの取扱量を算出した。本研究では, 「2週間分の取扱量」

した（藤木ら，2009；中村ら，2021）。1年間は約 52 週間であるため, 「2 週間分の取扱量」は事業所 $\mathrm{A} における 2019$ 年度 1 年間のトルエンの取扱量を26で除することによって求めた。

## 4.3.3 水面上での拡散

タンクに貯蔵されているトルエンはすべて液体と考え，タンクの破損部分から流出した後，津波の水面上で拡散すると考えた。タンクから流出するタイミングによっては，トルエンが津波によって移流する可能性もあるが，今回の解析では，津波が収まり事業所周辺に静止した水面が広がっている状態でトルエンが流出すると考えた。よって，静止した水面上でトルエンが拡散し，プールを形成する現象を考えた。

ALOHAにおいて, 流出した液体状の化学物質はプールを形成し，蒸発または燃焼すると考えられている (Jones et al., 2013)。本研究では, 燃焼は起こらず，プールからの蒸発のみが生じるとした。蒸発や燃焼は, プールの質量を減らすように作用し, 質量減少はおよそプールの面積に比例すると考えられている (Jones et al., 2013)。液体状の化学物質が流出する速さが，計算された蒸発する

Table 2 Chemical release cases

} & \multicolumn{7}{|c|}{0.5} \\

Figure 3 Example of height of release hole

速さを上回った場合, プールは円状に広がっていく(Jones et al., 2013)。化学物質のプールからの蒸発に伴い,プールの面積が縮小されることは許されず, プールの深さが減少することが許されている (Jones et al., 2013)。プールの広がりはBriscoeと Shawが提案した方法 (Briscoe and Shaw, 1980)を用いて, 以下の式(5)で表される (Jones et al., 2013)。

$
\frac{d r_{p}}{d t}=\sqrt{2 g d_{p}}
$

ここで, $r_{p}$ : プールの半径 $[\mathrm{m}], d_{p}:$ プールの深さ $[\mathrm{m}], g$ : 重力加速度 $\left[\mathrm{m} / \mathrm{s}^{2}\right]$ である。

また, プールの深さは一様であるとし，プールの深さが $5 \mathrm{~mm}$ まで小さくなれば，プールはそれ以上広がらないとされている (Jones et al., 2013)。

本研究では，このALOHAの考えに従って，流出したトルエンが水面上で拡散し, 揮発するとした。ALOHAでは, プールの直径や面積の上限值を設定することもできるが，本研究では設定しなかった。

## 4.3.4 解析ソフトと流出ケース

トルエンの大気拡散については, ALOHAを用いた。

ALOHAはDirect（直接流出）, Puddle（プール状態からの揮発), Tank (タンクからの流出), Pipeline (パイプラインからの流出）の４種類の流出モデルを設定することができる(Jones et al., 2013)。本研究では破損したタンクから流出したトルエンが水面上でプールを形成し，大気中へ揮発するというシナリオを想定しているため, 流出モデルは Tank（タンクからの流出）を使用した。

流出ケースは, 貯蔵率とかさ上げの高さを変化させたTable 2 の (i) (vii)とした。流出孔の高さは地面から $3 \mathrm{~m}$ の高さで統一し, $3 \mathrm{~m}$ からかさ上げの高さを引くことにより, 流出孔のタンクの底からの高さを算出した。津波の高さが $5 \mathrm{~m}$ の時, かさ上げをしていないタンクと $1 \mathrm{~m}$ かさ上げをしたタンクの例を Figure 3 に示す。

## 4.3.5 解析条件

次に, ALOHAの解析条件を Table 3 に示す。

Table 3 Analysis conditions in ALOHA

風速，天候，大気安定度，気温，海水温の条件においては，最悪のケースを想定し，値を設定した。

風速については，大阪における平均風速の月平均値を参照し，2015年以降で最も大きかった 2022 年 4 月の値とした (気象庁, 2022a)。風速が速いほど，トルエンが遠くまで大気拡散され被害が大きくなると考えたからである。

風向については，西で解析を行った。西に設定した理由は偏西風である。日本では年間通じて偏西風の影響を受けている。

天候については，最も揮発しやすいと考えられる晴れを選択した。

地表面粗度と流出する地表面については,

「Open Water」を選んだ。タンクからトルエンが流出するとき, 事業所周辺は津波で浸水していることが予想されるので，「Open Water」を選んだ。

大気安定度については, 風速・天候の条件から，ALOHAにより中立または安定が候補にあげられた。大気安定度が不安定なほど，大気中の化学物質は広範囲に拡散しやすいと考えたので，中立を選んだ。逆転層については，ないと考えた。

気温については，大阪における最高気温の月平均值を参照し，2015年以降で最も大きかった 2020 年 8 月の値とした（ただし，小数点以下は切り捨てた) (気象庁, 2022b)。気温が高いほど, トルエンが揮発しやすいと考えたからである。

湿度については，平均的な值である $50 \%$ に設定した。

評価高度については，ヒト健康影響を評価するにあたり，人間の顔の高さを評価高度に設定するのが最も適当だと考え， $2 \mathrm{~m}$ とした。

海水温については，高いほどトルエンが揮発しやすいと考えられるため，大阪湾周辺の日別海面
Table 4 AEGL value of toluene ( $60 \mathrm{~min}$ )

水温を参照し, 2021 年に7月および8月の中で最も高かった温度とした (気象庁, 2022c)。

## 4.3.6 急性毒性影響指標

本研究では，急性曝露の影響を評価するために AEGLを用いた。AEGLは，気体あるいは揮発性物質を主体とした急性毒性物質を対象とし，5つの曝露時間 (10分, 30 分, 60 分, 4 時間, 8 時間) のそれぞれに対し想定される健康被害を 3 段階のレベル（低濃度から AEGL-1，AEGL-2，AEGL-3） に分類し, 空気中濃度 ( $\mathrm{ppm}$ または $\mathrm{mg} / \mathrm{m}^{3}$ ) で表している (US EPA, 2020)。

本研究では，曝露時間をALOHAのデフォルト值である 60 分とした。トルエンの曝露時間 60 分の AEGL値 (国立医薬品食品衛生研究所, 2002) を Table 4 に示す。

## 4.3.7 流出時のヒト健康影響の評価

ヒト健康影響の評価方法として, AEGL-1, AEGL-2，AEGL-3 の濃度に曝露する人数を算出することで評価した。最大濃度がAEGL-1, AEGL-2, AEGL-3の濃度を超過する領域を, その濃度に曝露する領域とした (Jones et al., 2013)。曝露人数は，その領域の面積に人口密度を乗じることで算出した。例えば， Table 2 の流出ケース (ii) において, 流出源から風下方向に $650 \mathrm{~m}$ 離れた地点における濃度の時間変化を Figure 4に, AEGL-1, AEGL-2, AEGL-3の濃度に曝露する領域を Figure 5 に示す。

大阪市の昼間人口は $3,543,449$ 人であり，夜間人口は2,691,185 人であったが (大阪市, 2018), 本研究では最悪のケースを想定するため, より曝露人数が大きくなると考えられる昼間人口を用いて人口密度を算出した。大阪市の面積は 225,330,000 m²であるため (大阪市，2022b），昼間人口を面積で除することで，人口密度は 0.0157256 人 $/ \mathrm{m}^{2}$ と算出された。

## 4.3.8 曝露人数の期待値

4.3.7によって算出した流出時のAEGL-1, AEGL-2, AEGL-3 の曝露人数に4.2.1の方法によって算出した流出確率を掛けることで, AEGL-1, AEGL-2，AEGL-3の曝露人数の期待値を算出し

Figure 4 Time change of toluene concentration at a distance of $650 \mathrm{~m}$ [ Release case (ii) ]

Figure 5 The area of exposure to AEGL-1, AEGL-2, AEGL-3 [ Release case (ii) ]

た。ここで，流出確率の算出に用いたタンクの直径と高さ, 貯蔵率, かさ上げの高さ, 津波の流速と浸水深さ，トルエンの密度はTable 2 に示した流出ケースごとの値とした。

## 4.3.9 タンクの形状と津波に関する感度解析

曝露人数の期待値の不確実性に影響を与える要因について検討するために，タンクの直径と高さ, 津波の流速と浸水深さについて, 感度解析を実施した。

貯蔵タンクについては, 様々な形状が考えられるため, タンクの直径は $5 \mathrm{~m}$ から $25 \mathrm{~m}$ まで $5 \mathrm{~m}$ 間隔で解析し, タンクの高さは $6 \mathrm{~m}$ から $15 \mathrm{~m}$ まで $3 \mathrm{~m}$ 間隔で解析を行った。

津波の流速と浸水染さについては, Table 2で示した値が最悪のシナリオであるため, この値よりも被害が小さかった場合を考え，津波の流速は $2 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$ を下限値として $2 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$ ごとに解析した。内閣府 (2012) によると, 本研究の対象事業所では, $2 \mathrm{~m}$ 以上 $5 \mathrm{~m}$ 以下の浸水深さが想定されているため, 浸水染さの下限值は $2 \mathrm{~m}$ として, $1 \mathrm{~m}$ ごとに解析した。

変化させるパラメータ以外は, Table 2 の流出ケース(ii)と同じ值を用いて, 流出確率と流出時の曝露人数を算出した。また, ALOHAの解析条
Table 5 Range of weather conditions for sensitivity analysis

件はTable 3 に示した数値や条件と同じとした。結果は AEGL-3 の曝露人数の期待値で比較した。

## 4.3.10 ALOHAの気象条件に関する感度解析

曝露人数の期待値の不確実性に影響を与える要因について検討するために, 風速, 水温, 気温について感度解析を実施した (Table 5)。

風速の上限値は 2020 年度の大阪府の最大風速である $10.2 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$ とし (気象庁, 2022d), 下限値は ALOHAの解析条件の下限値である $1.0 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$ とした。

水温の下限値は大阪湾周辺の日別海面水温を参照し, 2021 年 12 月から 2022 年 2 月の中で最も低かった温度とした (気象庁, 2022c)。

気温の下限値は大阪における最低気温の月平均値を参照し，2015年以降で最も低かった2018年 1 月の值とした（ただし，小数点以下は切り捨てた) (気象庁, 2022e)。

流出確率と流出時の曝露人数の算出については, Table 2 の流出ケース(ii)で行い, 結果は AEGL-3 の曝露人数の期待値で比較した。

## 5. 結果と考察

## 5.1 流出確率の評価

## 5.1.1 流出確率の結果

化学物質の貯蔵率とタンクのかさ上げの高さを変化させたとき，横滑りや浮き上がり等の移動による流出と座屈による流出が同時に起こる場合といずれか片方が起こる場合を合わせた流出確率 $P_{\text {System }}$ を Figure 6に示す。

横軸はかさ上げの高さを, 縦軸は貯蔵率 $\varphi$ を表している。そして, バブルの大きさは流出確率 $P_{\text {Sistem }}$ の大きさを表しており, バブルの中または上に書かれている数値は流出確率 $P_{\text {System }}$ を百分率で表した値である。

## 5.1.2 流出防止対策

流出確率を下げるためには, 化学物質の貯蔵率を高い值に保つこととタンクをかさ上げを行うことの両方を同時に行うことが必要である。

例えば，流出確率を $10 \%$ 以下にするためには，

Figure 6 Release probability when storage rate and raised height are changed

以下の4つの方法が考えられる (Figure 6)。

(a) かさ上げをしないで貯蔵率を 0.9 に保つ

(b) $0.5 \mathrm{~m}$ のかさ上げをして貯蔵率を 0.8 に保つ

(c) $1.5 \mathrm{~m}$ のかさ上げをして貯蔵率を 0.7 に保つ

(d) $2.5 \mathrm{~m}$ のかさ上げをして貯蔵率を 0.6 に保つ

事業所によって，実施可能な対策には制限がある。例えば，地盤を $0.5 \mathrm{~m}$ しかかさ上げできない事業所においては, (b)の方法により流出確率を下げる必要があり，地盤を $2.5 \mathrm{~m}$ までかさ上げできる場合には(d)の方法で流出確率を下げることが可能となる。実際に流出確率を下げる方法を検討するうえでは，費用面の考察が不可欠であるものの，そのことは本論文の範囲外である。以上の解析結果に基づくと，一定のかさ上げを行った上で，貯蔵率を高位に保つことがリスク管理の向上にむけた目安になると考えられる。

## 5.2 流出時のヒト健康影響評価

## 5.2 .1 貯蔵量

2019年度の事業所Aのトルエンの取扱量は $34,000,000 \mathrm{~kg}$ であった。2 週間分を仮定している

は $1,307,692 \mathrm{~kg}$ と推定された。

## 5.2 .2 流出時のヒト健康影響

各流出ケースにおけるトルエンの流出量とプー ルの直径, 流出時の AEGL-1, AEGL-2, AEGL-3の曝露人数の結果を Table 6 に示す。

貯蔵率が $60 \%$ 以上の場合は，流出量およびプールの直径に変化が見られないが,これはタンクの破損筒所から流出するトルエンの量には上限

Figure 7 Relation between variables and their qualitative dependencies

があり、トルエンの貯蔵率がある值以上になれば，流出量は一定になるからだと考えられる。

貯蔵率が $72 \%$ の場合, 貯蔵率が $60 \%$ の場合,貯蔵率が $40 \%$ でかさげの高さが $3 \mathrm{~m} の$ 場合では，流出量に $1 \mathrm{~kg}$ 以内の差しかないが，流出時の曝露人数は最大で 73 人の差があった。これは ALOHAでの拡散シミュレーションにおける誤差である。

かさ上げをしていない時，貯蔵率を $40 \%$ から $60 \%$ に増加させれば，流出量と流出時の曝露人数はともに大きくなり， $3 \mathrm{~m}$ かさ上げをしている時，貯蔵率を $20 \%$ から $40 \%$ に増加させれば，流出量と流出時の曝露人数はともに大きくなった。 これらは, タンク全体のトルエンの貯蔵量が増えたため，流出孔より上に貯蔵されているトルエン，つまり流出する可能性のあるトルエンの量が増加したからだと考えられる (Figure 7)。

貯蔵率が $40 \%$ の時, かさ上げをしていない状態から $3 \mathrm{~m}$ のかさ上げをすれげ，流出量と流出時の曝露人数はともに大きくなった。これは, タンク全体のトルエンの貯蔵量は同じたが，かさ上げによって流出孔がタンクの底に近づくため, 流出孔より上に貯蔵されているトルエン，つまり流出する可能性のあるトルエンの量が増加したからたと考えられる (Figure 7)。

## 5.2.3 曝露人数の期待値

AEGL-1, AEGL-2, AEGL-3 の曝露人数の期待值を Table 6 に示す。

流出ケース (iv)の場合, 曝露人数の期待値が最も小さくなった。つまり流出の発生確率と流出時

Table 6 Human health effects during release and expected number of exposed people

} & I AEGL-3 & 14,868 & 14,868 & 14,936 & 14,868 & 9,011 & 14,863 & 11,564 \\

のヒト健康影響の両方を考慮した時のリスクが最も小さくなった。貯蔵率が高く, かさ上げの高さが高いほど流出確率は低くなるが，流出時のヒト健康影響は大きくなる (Figure 7)。そこで, 流出ケース(iv)で設定した貯蔵率 $60 \% ，$ かさ上げの高さ $1.5 \mathrm{~m}$ の時に流出確率と流出時のヒト健康影響の積が最も小さくなると考えられる。

貯蔵率が $72 \%$ の時と $60 \%$ の時は，かさ上げをしていない方が曝露人数の期待値は大きくなったが，貯蔵率が $40 \%$ の時は， $3 \mathrm{~m}$ のかさ上げをしている方が曝露人数の期待値は大きくなった。かき上げが高いほど流出孔はタンクの底に近くなるが (Figure 7), 貯蔵率が $72 \%$ または $60 \%$ の時はかさ上げの高さによってトルエンの流出量は変化しない。一方で, 貯蔵率が $40 \%$ の時は, かさ上げが高くなり, 流出孔がタンクの底に近づくと, 流出量が増加する (Figure 7)。つまり，貯蔵率が $72 \%$ または $60 \%$ の時は, かさ上げの高さにより流出量が変化せず，ヒ卜健康影響の大きさに差がないため, かさ上げの高さが大きいほど流出確率が低くなり，暴露人数の期待値は減少する (Figure 7)。一方で, 貯蔵率が $40 \%$ の時は, かさ上げすることによる流出量の増加が流出確率の減少を上回り，かさ上げすると曝露人数の期待值は増加すると考えられる。

## 5.2.4 タンクの形状と津波の感度解析の結果

タンクの形状と津波に関する感度解析の結果を Figure 8, Figure 9, Figure 10，Figure 11 にそれぞれ示す。

タンクの直径について, $10 \mathrm{~m}$ の場合に曝露人数の期待值が最大となった。 $5 \mathrm{~m}$ 場合は, 流出量が減少したことにより曝露人数の期待値は減少し, $15 \mathrm{~m}$ 以上の場合は, 流出確率が減少したことにより，曝露人数の期待値は減少した (Figure 8)。

タンクの高さについて, $9 \mathrm{~m}$ 場合に曝露人数の期待值が最大となった。 $6 \mathrm{~m}$ の場合は, 流出量が減少したことにより曝露人数の期待値は減少し, $12 \mathrm{~m}$ 以上の場合は, 流出確率が減少したことにより，曝露人数の期待值は減少した (Figure 9)。津波の流速について, $2 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$ の時, 曝露人数の期待値は 2.0 人となり, $7.2 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$ と $6 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$ では約 5.9 倍, $6 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$ と $4 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$ では約 34 倍, $4 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$ と $2 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$ では約 26 倍, それそれ前者の方が曝露人数の期待値は大きくなった。津波の流速は流出確率の算出に関わっており，流出確率は津波の流速に対して感度が大きい (Figure 10)。

津波の浸水深さについて, $2 \mathrm{~m}$ の時, 曝露人数の期待値は 0.21 人となり, $5 \mathrm{~m}$ と $4 \mathrm{~m}$ では約 47 倍, $4 \mathrm{~m}$ と $3 \mathrm{~m}$ では約 32 倍, $3 \mathrm{~m}$ と $2 \mathrm{~m}$ では約 32 倍, それそれ前者の方が曝露人数の期待値は大きくなった。津波の浸水深さは流出確率の算出に関わっており，流出確率は津波の浸水深さに対して感度が大きい (Figure 11)。

## 5.2.5 ALOHAの気象条件の感度解析の結果

ALOHAの気象条件に関する感度解析の結果を Figure 12 に示す。解析方法から考えて, 気象条

Figure 8 Sensitivity analysis results of the expected number of exposed people to AEGL-3 (tank diameter)

Figure 9 Sensitivity analysis results of the expected number of exposed people to AEGL-3 (tank height)

件は流出確率とは無関係であるため,ここでの AEGL-3 の曝露人数の期待値は, 流出時のヒト健康影響によって変化すると考えられる。

風速が $9.2 \mathrm{~m} / \mathrm{s} ，$ 水温が $12^{\circ} \mathrm{C}$ ，気温が $33^{\circ} \mathrm{C}$ 変化すれば，AEGL-3の曝露人数の期待值にそれぞれ約 69 倍, 約 1.1 倍, 約 2.3 倍の差が出た。風速は水温と気温に比べて, AEGL-3の曝露人数の期待值に大きな影響を及ぼすことが分かった。風速が小さいほど，揮発した化学物質は拡散しにくく，事業所周辺の大気中濃度が高くなり，流出時の七卜健康影響が大きくなったと考えられる。

また，水温と気温では，気温の方がAEGL-3の曝露人数の期待値に大きな影響を与えていることが分かった。つまり，揮発した後の気象条件の方が流出時のヒト健康影響に大きな影響を与えていると考えられる。

## 5.3 事業所における対策

5.1.2で述べたように, 流出確率を減少させるためには，貯蔵量を高く維持することとかさ上げを行うことの両方を同時に行う必要がある。しかし, Figure 7から分かる通り，貯蔵量を高くすることとかさ上げすることは, 流出時のヒト健康影響を大きくする可能性がある。一方で, Table 6 から，貯蔵率がある一定以上になれば，貯蔵率を

Figure 10 Sensitivity analysis results of the expected number of exposed people to AEGL-3 (tsunami velocity)

Figure 11 Sensitivity analysis results of the expected number of exposed people to AEGL-3 (tsunami depth)

Figure 12 Sensitivity analysis results of the expected number of exposed people to AEGL-3 (weather conditions)

大きくしてもかさ上げを高くしても流出時のヒト健康影響の大きさに変化はないことも分かる。事業所としては，流出確率を下げること優先すべきか, 流出時のヒ卜健康影響を小さくすることを優先すべきか，難しい判断であるが，本研究で示した「曝露人数の期待値」を算出することによって, 流出確率と流出時のヒト健康影響の両方を考慮した総合的なりスクを知ることができる。

## 5.4 モデルの不確実性についての考察

ALOHAは複雑な事象を簡便に評価できることが特色である一方，現象の単純化の過程で実際との乘離を生む可能性がある。このような長所と短
所を踏まえても，被害の大きさについての類推をするうえでは有用な方法であるといえる。

実事象とそれに対するALOHAでの対応の限界を以下に整理しておく。第一に，流出防止対策の検討においては, タンクの形状を1つに固定した。このような, タンクの形状やサイズへの対応や，設置場所が屋内か屋外かといったことは, 直接的に, 流出確率の推定結果に影響を与えることが推定できる。

第二に，流出時のリスク評価については，事業所Aに貯蔵しているトルエンが1つのタンクに入っていると考えた。しかし，現実には複数個のタンクに小分けして貯蔵されていたり, 倉庫内のドラム缶に貯蔵されていたりすることもあり，その場合には流出量が異なる可能性もある。

第三に，流出したトルエンは静止した水面上で拡散するとして, プールの直径を算出した。しかし，津波の勢いがある中で流出した場合には，液体状のトルエンが津波に流され, 本研究で算出したプールの直径よりも広範囲にトルエンが拡散すると考えられる。

第四に，ヒト健康影響の評価においては，大阪市の昼間人口を面積で割った人口密度を用いて,曝露人数を求めた。これは大阪市内の人口に偏りがなく，均等になっていると仮定している。しかし，実際には，地域によって人口に偏りがある上, 昼と夜でも該当地域の人口は変化する。よって, 実際の曝露人数は事故が起きるタイミングによっても異なる可能性がある。

## 5.5 モデルの汎用性と適用限界についての考察

本研究で構築したリスク評価モデルに必要なパラメータは以下の3つに分けることができる。

(i) 津波の浸水深さと流速

(ii) 気象条件

(iii) タンクの形状と貯蔵方法

(i)と (ii)に関しては，地域に依存するパラメータのため, 本研究で対象とした地域以外でも, その地域で予想されている津波の浸水深さと流速，過去に観測された気象条件を当てはめれば，適用可能である。Figure 10 より，津波の流速が $2 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$ 変化すればAEGL-3への曝露人数の期待値は 34 倍異なり, Figure 11 より，津波の浸水深さが $1 \mathrm{~m}$ 変化すればAEGL-3への曝露人数の期待値は47倍異なり, Figure 12 より, 風速が $9.2 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$ 変化すればAEGL-3 への瀑露人数の期待值は 69 倍異なる。このように，
パラメータの値による結果の違いが大きいため,不確実性の高いパラメータに関しては最悪のシナリオにおける値を代入することが望まれる。

(iii)に関しては，事業所で実際に利用しているタンクの形状，貯蔵率やかさ上げの高さといった貯蔵方法を適用することが望まれる。(i)と (ii)に関する情報が分かっていれば，複数のタンクの形状で曝露人数の期待值を算出することで，最もりスクが低くなるようなタンクの形状を推定することが可能である。また，事業所ごとにTable 1で示したパラメータが分かれば，津波による化学物質の流出を防止するために必要な貯蔵率とかさ上げの高さを推定することもできる。

本研究でのモデルは，パラメータの值を変えることで，臨海部に位置する他の事業所でも適用可能であるが，Figure 2 で示したシナリオを前提としているため, 適用できるのは液体で貯蔵されていて揮発性のある物質に限られ，屋外に設置されたタンクから静止した津波の水面上に流出するという事故に限定される。今後の課題として, 適用できる物質の拡大と津波を起因として起こりうる流出の事故シナリオの検討が挙げられる。

## 6. 結論

本研究では, 南海トラフ巨大地震の津波により, タンクが移動・座屈することで, 化学物質が流出するという事故を想定し, 流出確率の評価と流出時のヒト健康影響の評価を行った。トルエンを対象として, 流出確率と流出時のヒト健康影響の両方を推計し，「曝露人数の期待値」を算出した。流出確率の評価では, 化学物質の貯蔵率とタンクのかさ上げの高さを組み合わせた検討を行った。両者は, 流出確率に影響を与えることが分かったが, 貯蔵率を高い值に保つことでより効果的に流出確率を抑制できることが分かった。今後の課題としては，タンクを小分けにするといった対策についても評価することがあげられる。流出時のヒ卜健康影響評価では, 対象事業所に貯蔵している化学物質がタンク1つに入っていると仮定し，貯蔵率とかさ上げの高さを変えた7つのケースを想定し，ALOHAのTankモデルで解析を行った。その結果，貯蔵率を高くすることとかさ上げを高くすることは流出確率を減少させる一方で, 流出時のヒ卜健康影響を増大させる可能性があることが分かった。そこで, 流出確率とヒト健康影響を同時に評価した「曝露人数の期待値」

を算出したところ，貯蔵率が $60 \%$ でかさ上げの高さが $1.5 \mathrm{~m}$ の時に最も値が小さくなることが分かった。

本研究では, トルエンのように常温では液体であるが揮発性のある化学物質がタンクから流出するリスク評価の方法論を示した。主要なパラメー 夕の感度解析より, タンクの形状や津波の条件,気象条件によって,「曝露人数の期待値」に幅が出てくるため, こうした応答特性を把握したうえで本研究でのモデルを適用することが望まれる。

## 謝辞

本研究は, (独)環境再生保全機構の環境研究総合推進費(JPMEERF18S11702; JPMEERF20231M03) により実施しました。

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