# 土砂災害を起因とした化学物質流出事故のリスク評価 と対策の費用便益分析*

Risk Assessment and Cost-benefit Analysis of the Countermeasure
of Chemical Release Accident Triggered by Landslides
}

森口 暢人**，伊藤 理彩 ${ }^{* * *}$, 東海 明宏***
}

Nobuto MORIGUCHI, Lisa ITO, and Akihiro TOKAI

\begin{abstract}
In Japan, landslides have tended to increase along with an increase of precipitation; therefore, the damage to industrial and economic activities due to landslides should be concerned. However, previous research on Natural-hazard triggered technological accidents (Natech) has not been focused on landslides. Considering such backgrounds, we established a landslide risk assessment method for industrial facilities and conducted the cost-benefit analysis for the countermeasure option. Specifically, we picked up an industrial facility handling chemical substances located in the landslide hazard-prone area and also evaluated the health risk caused by the chemical release accident triggered by the landslide. Here, we selected n-hexane as a target chemical substance and calculated the atmospheric concentration after the accident. We calculated construction costs for countermeasure and accident costs such as compensations under the assumed scenario based on the Acute Exposure Guideline Level. The results showed that compensation for victims accounted for about $97 \%$ of the accident costs and efficiency of proactive countermeasures considering the cost-benefit ratio.
\end{abstract}

Key Words: Chemical release, Landslide, Natech, Countermeasure, Cost-benefit analysis
## 1. はじめに

近年，日本では自然災害を起因とした化学物質流出事故や工場の爆発事故など，複数の産業事故が発生し，大きな被害をもたらしている（厚生労働省，2011; 北後，2019）。このような自然災害を起因とした産業事故は Natural-hazard triggered technological accidents (Natech) と呼ばれ, 国際的に研究が進められている（例, Suarez-Paba et al., 2019; Mesa-Gómez et al., 2020)。Natech研究が対象としている災害は地震や津波, 噴火, 土砂災害
など地質に関連する災害と豪雨や竜巻，洪水，雷，異常気温など気象に関連する災害の大きく2 つに分かれる。その中でも地震はNatech研究の初期から注目されており，近年は気候変動に対する注目から洪水や豪雨などの気象災害に関連する研究がこれまでに発生した事故の分析やリスク削減の観点から進んでいる (Suarez-Paba et al., 2019)。 これらの災害の中でも土砂災害は毎年のように日本各地で発生し，大きな被害をもたらしている。特に近年では, 平成 30 年 7 月豪雨や令和元年台風


19 号，令和 2 年 7 月豪雨などの記録的な降雨事象を起因とした土砂災害が頻繁に発生しており， 2018年の土砂災害発生件数は1982年の集計開始以来最多の3,459件となった (国土交通省，2019）。実際に豪雨の増加に同調するように，国内の土砂災害発生件数は増加傾向が見られる（国土交通省，2020a）。このように土砂荻害の発生件数が増加傾向にある中で，日本では人的被害や家屋に対する被害だけではなく, 産業施設への被害として，広島県江田島にある火薬などの生産施設への被害が実際に確認されている (Kumasaki and King, 2020)。この事例は事前対策として擁壁の補強を行うことでNatechのような産業事故には至らなかったが (Kumasaki and King, 2020)，土砂災害を起因とした産業事故が将来的に発生する可能性があることを示唆している。また，西ヨーロッパの経済協力開発機構 (OECD) 加盟国では土砂災害によって原油や石油製品を輸送するパイプラインが破損し，これらの物質が流出するという事例が確認されている (Girgin and Krausmann, 2015)。

このように自然災害を起因とした産業事故が懸念される中, 日本では国土強勒化基本計画が 2014年6月に閣議決定され，事前防災と減災，迅速な復興復旧の考え方のもと，ナショナル・レジリエンスの具体化が進められている。同計画の施策分野の1つである環境分野には有害物質の拡散や流出を防止するための対策や対応体制を構築することが明記されており（内閣官房，2018），災害発生時において, 最悪の事態を想定した化学物質流出リスクの評価及び事前対策の立案が求められる。さらに，国や地方公共団体，事業者はこのような産業事故の事前防止対策を限られた予算の中で実施しなければならない。したがって，合理的な判断を行うためには対策の経済性を定量的に評価することが必要となる。特にNatechの事前防止対策を評価するためには，自然災害と産業事故という $2 \supset の$ 事象を考慮することが必要であり，評価に必要な項目や情報を整理することが求められる。

しかし，土砂災害や噴火，異常気温に関する研究は海外を含めて進んでおらず（例，Suarez-Paba et al., 2019; Cruz and Suarez-Paba, 2019)，土砂荻害を起因とした数少ないNatech研究の 1 つに Alvarado-Franco et al. (2017) が行った土砂災害を起因としたパイプライン破損確率の評価モデルの構築に関する研究があるが，パイプライン破損に
よる化学物質流出リスクの評価は行われていない。このように現状では，土砂災害を対象とした Natech研究の課題として, 具体的な事故のシナリオに基づき，産業事故のリスクを定量的に評価している事例が少ないことが挙げられる。

そこで本研究では, これまでのNatech研究の中で定量的なリスク評価が進んでいない災害の 1つであり，日本において増加傾向にある土砂姼害を取り上げ，土砂災害を起因とした化学物質流出事故のリスク評価法を具体的な事例をもとに構築することを目的とする。また，最悪と考えられるシナリオを想定したリスク評価も行い，そのリスク評価に基づいた対策の費用便益分析を行うことで，評価に必要な項目や情報を整理し，Natech に対する事前対策の評価の一例を示す。

## 2. 研究の枠組み

研究の枠組みを Figure 1 に示す。まず具体的な事例に基づいたリスク評価を行うため，土砂災害により被災し，化学物質が流出する可能性のある事業所を選定した。次に選定した事業所において想定される事故シナリオを設計し, Areal Locations of Hazardous Atomsphere (ALOHA) Version

Figure 1 Research framework

5.4.7 (US EPA, 2016) を用いて, 化学物質流出によるヒト健康リスクを評価した。対策の評価では,流出防止対策と土砂災害対策を取り上げた。前者ではヒト健康リスクをどれくらい減らすことができるのかという観点から評価を行い，後者では，選定した対策の施工費用と化学物質流出リスクの評価結果を踏まえた事故による損失額を算出し，費用便益分析を行うことで対策の経済性を評価した。

## 3. 対象事業所

土砂妆害により被焱する可能性のある事業所を選定する際に必要となる情報は，土砂災害が発生する可能性のある「場」の特性を表す情報と産業施設の情報である。本研究では，前者として土砂災害防止法に基づき各都道府県で作成されており，国土数値情報（国土交通省，2020b）において整備が進んでいる土砂災害警戒区域の情報を用い, 後者として, 化学物質を取り扱う事業所を示す情報である Pollutant Release and Transfer Register (PRTR) 制度で収集された事業所の情報を用いた。

## 3.1 対象事業所の選定手順

まず，2007～2016年の土砂災害平均発生件数上位8都道府県を選択した（国土交通省，2018a）。次にArcMap（Esri）を用いて,これらの都道府県で作成されている土砂災害警戒区域と PRTR届出事業所の位置データから，土砂焱害警戒区域に立地する PRTR届出事業所を抽出した。土砂災害警戒区域の GISデー夕は，デー夕基準日が2019年 8 月1日のデータを国土数値情報から入手した。 PRTR届出事業所の GIS データは2017 年度の独立行政法人・製品評価技術基盤機構（NITE）のデー 夕を用いた（製品評価技術基盤機構，2020）。この時点で，選択された 8 都道府県（鹿児島県，新潟県, 神奈川県, 山口県, 島根県, 静岡県, 熊本県, 広島県）OPRTR届出事業所6,308 事業所は 355 事業所まで絞り达まれた。さらにGoogle Map を用いて，i） 事業所内の設備・施設が屋外にあり，ii）土砂災害警戒区域内に存在し，iii）事業所の周囲 $100 \mathrm{~m}$ 以内に住宅が存在する事業所を目視で絞り达んだ。その結果，355事業所から 10 事業所まで絞り达まれた。抽出された 10 事業所から， PRTR届出物質の排出量が最も大きく, 他の事業所と比べて化学物質を多く取り扱っていると考えられる事業所として，新潟県の原油・天然ガス鉱

Figure 2 Target office and surroundings

Table 1 PRTR specified substances of the target office (2018)

業の事業所を選定した (Figure 2)。Figure 2から，事業所内にある屋外貯蔵タンクの1つが土砂災害警戒区域に該当していることがわかる。また，事業所から北へ約 $100 \mathrm{~m}$ のころに住宅地が存在し, 化学物質が流出した場合, 周辺住民への健康被害が発生する可能性が考えられる。

## 3.2 解析対象の化学物質

対象事業所が排出している PRTR届出物質とその2018年度の排出量及びそれぞれの物質の大気分布割合を Table 1 に示す（環境省，2002，2003， 2020）。対象事業所は Table 1 に示す物質を全て大気へ排出している。また, これらの物質の大気分布割合は全て $90.0 \%$ 以上であることから (Table 1),化学物質が流出した場合，大気へ拡散し，従業員や周辺住民に対する曝露が考えられる。本研究では，対象事業所が排出している物質の中で最も排出量が大きいノルマルヘキサンが土砂災害警戒区域に該当するタンクに貯蔵されていると仮定した。

## 4. 方法

## 4.1 化学物質流出リスクの評価

## 4.1.1 事故シナリオの全体設計

事故シナリオの全体像を Figure 3 に示す。事故シナリオとして, 屋外貯蔵タンクが土砂災害に

Figure 3 Accident scenarios

よって破損し, タンク内の化学物質が流出するシナリオを想定した。近年降雨の増加とともに土砂災害の発生件数が増加傾向にあることを踏まえ （国土交通省，2020a），土砂災害の発生要因として，降雨を想定した。また本研究では事前対策として，斜面の崩壊を防ぐための土砂災害対策を取り上げた。本対策を導入していた場合は土砂災害が発生せず，設備・人的被害は発生しないとした。一方，本対策を導入していない場合は，土砂災害によってタンクが破損し，化学物質が流出するシナリオを想定した。降雨による土砂災害の発生前には，降雨の状況によって事前に大雨警報や土砂災害警戒情報に基づいた避難勧告が発令される場合がある（気象庁，2021a）。実際，平成 30 年7月豪雨における土砂贸害の実態では, 避難軼告が避難の理由になっていることが示されている (国土交通省，2018b）。したがって，本研究では避難钦告によって住民や従業員が事前に避難する場合を想定し，避難した場合は人的被害が発生せず，施設被害のみが発生するとした。化学物質の流出シナリオとしては, 消防法で導入が義務付けられている事業所内の防油堤が機能する (土砂災害によって防油堤が壊れない）場合と機能しない （土砂災害によって防油堤が壊れる）場合に分け，前者では化学物質が防油堤内にとどまり，後者では防油堤外に流出すると仮定した。また，どちらのシナリオにおいても従業員や周辺住民への健康被害が考えられるため, 本研究では事業所が稼働しており，従業員に対する被害が最も大きくなる可能性のある平日の日中に事故が発生すると想定した。

## 4.1.2 流出ケース

対象事業所に設置されているタンクは, 土砂災害警戒区域図から（新潟県，2021）, 直径が約 $5 \mathrm{~m}$, Google map から高さが約 $6 \mathrm{~m}$ と推定されるた

一方, タンクは物理的に入れることができない容量が存在するため，大阪ガス株式会社（2018）の資料から，およそ 8 割が貯蔵されていると想定した。したがって, 本研究では, ノルマルヘキサンが $100 \mathrm{~kL}$ 貯蔵され, 同量が流出すると仮定した。 また，ノルマルヘキサンは常温で液体であるため, 液体の状態で貯蔵されていると仮定した。本研究では土砂災害によるタンクの破損ケースとしてTable 2 に示す2ケースを想定し，防油堤の機能の有無を考慮して計4つの流出ケースを設定した。タンクの転倒ケースは、タンクが転倒することで化学物質が速やかに流出する最悪のケースを考え，化学物質が広がった状態 (プール状態) からの揮発を想定した。また,プールの大きさは，防油堤が機能する場合は防油堤の面積から夕ンク等の構造物の面積を除いた面積 (約 $1,100 \mathrm{~m}^{2}$ ) に等しいと設定し，防油堤が機能しない場合は事業所全体まで広がるとして，事業所全体の面積から構造物の面積を除いた面積（約 $11,000 \mathrm{~m}^{2}$ )を設定した。これらの面積は, 対象事業所付近の土砂災害警戒区域図（新潟県，2021）とGoogle mapをもとに算出した。タンク付属配管の破損ケースは流出孔の直径を $0.2 \mathrm{~m}$, 高さを $0 \mathrm{~m}$ として設定した。流出孔の直径はGoogle mapから，タンクに付属している配管の直径を見積もり, その配管が破断するとして設定した。また最大プール面積は, 付属配管破損ケースの設定のもとで, ALOHAにより算出された値 (約 $11,100 \mathrm{~m}^{2}$ ) (Table 2)を本研究のシナリオに適用した。

## 4.1.3 解析モデルと解析条件

本研究で使用したALOHAは可燃物質や有害物質などの漏洩による影響を評価するためのソフトウェアとして用いられている。これまでの研究においても、リスク評価のソフトウェアとして

Table 2 Chemical release cases

ALOHAが用いられた例は複数存在する（Hanna et al., 2008; 横浜国立大学，日本海事検定協会，2014； Pilone and Demichela, 2018)。一方, 解析対象時間が最大で 60 分であることや周辺の建物等の影響が考慮できないことが短所として挙げられる。

ALOHAにおいて用いられる大気拡散モデルは正規型プルームモデルとスラブモデルの 1 つであるDEGADIS モデルの改良型である（US NOAA， 2013)。本研究で対象とするノルマルヘキサンは空気よりも重い物質であるため，計算過程においてDEGADIS モデルが選択されたことを確認した。また, ALOHAでは屋外濃度だけではなく,室内濃度を算出することができる。室内濃度は建物の全ての窓が閉められており, 屋外濃度と室内濃度が均一で，環境条件が変わらないという仮定の下で算出される。

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 (US NOAA, 2013)。本研究では, 流出モデルとしてタンク転倒ケースでは Puddle，タンク付属配管破損ケースではTankを用いた。

ALOHAの解析条件を Table 3 に示す。風速と気温については，対象事業所がある新潟県柏崎市の過去 30 年間の 6 月から 10 月までの観測データの月ごとの平年値を平均した値を用いた（気象庁， 2021b）。当該期間を選択した理由として，2017 年から 2019年における6月から 10 月までの 1 月当たりの土砂災害平均発生件数は約 432 件であり， 1 年全体での 1 月当たりの平均発生件数約 194 件を大きく上回るためである（国土交通省，2018c；国土交通省，2019；国土交通省，2020c）。また， 6月から 10 月は梅雨前線や台風によってもたらされる降雨を起因とした土砂災害が多く発生する期間である。風向は最悪のシナリオとして, 周辺住民が化学物質に曝露することを想定し, 事業所から住宅方面に風が吹くことを想定した。また，土
Table 3 Analysis condition

砂災害が発生する状況下では雨が降っている可能性が高いと考えられるが，ALOHAは雨天の想定がされていない。一方, 本研究で対象としているノルマルヘキサンは水溶性が低いとされているため (環境省，2002），雨の影響を大きく受けないと考えられる。本研究では，できる限り雨が降っている状態に近い設定において, 化学物質の拡散を計算するために，湿度は設定できる最大の值である $99 \%$ を用い，天候は量りとした。大気安定度は気温, 風速, 天候の条件から, 中立と設定された。地表面粗度については事業所周辺に建物が密集しておらず，また事業所から住宅方面には農地が広がっているため，化学物質が拡散しやすい 「Open Country」とした (US EPA, US NOAA, 1999)。流出する地表面は化学物質の揮発量に影響を及ぼす。本研究では，事業所内での流出を想定しているため, 流出地点の地表面をコンクリートと設定した。地表面の設定は化学物質の揮発量に影響を及ぼす。室内濃度を算出する際に必要となる建物の種類は民家と事業所を想定し，双方とも２階建てとした。以上の条件を反映した結果，空気交換率（屋内と屋外の空気が完全に入れ替わる 1 時間当たりの回数）はALOHAにおいて0.17が選択さ

れた。

## 4.1.4 急性毒性影響指標

急性曝露の影響を評価するための代表的な指標としてはERPGやAEGL, TLV-STEL, IDLHなどが挙げられる (宮田, 2005)。本研究では事業所内の従業員だけではなく，周辺住民に対する吸入曝露による急性影響を評価するために，感受性が高い人を含めた一般的な公衆を対象とした指標である Acute Exposure Guideline Level (AEGL)を用いた(US EPA, 2020a)。具体的に, 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に, 5 つの曝露時間 (10分, 30 分, 1 時間, 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段階のレベルに分類し，空気中濃度で表している(US EPA, 2020a)。AEGL-1 は「不快なレべル」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久如や重篤な影響を与える濃度とされ， AEGL-3 は「致死レベル」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)。ノルマルヘキサンの AEGL-1 は十分なデータが揃っていないため，定義されていない (US EPA, 2020b)。一方, AEGL-2, AEGL-3の60分值はそれぞれ $2,900 \mathrm{ppm}, 8,600 \mathrm{ppm}$ と設定されている (US EPA, 2020b)。本研究では, ALOHAのデフォルト值として設定されている AEGLの 60 分値を用いてヒト健康リスクを評価した。

## 4.1.5 被災者数の算出

ヒト健康リスクはAEGL-2, AEGL-3 の濃度に曝露すると考えられる被災者の数を算出することによって評価した。

被害を受ける集団として，事業所の従業員と周辺住民を想定し, 避難倠告によって避難した場合は両方の集団とも AEGL-2, AEGL-3の濃度に曝露しないとした。一方, 避難搉告が出されていない状況において, 土砂災害が発生した場合, 従業員は避難や状況確認のために屋外に出ると考えられるため, 本研究では最悪と考えられるシナリオを想定し, 従業員全員が屋外の濃度に曝露するとした。

また，避難勧告が出されていない状況において, 周辺住民は日常的な生活を送っていると想定し, 平日の日中に屋外にいる人の割合を求めることで, 予想被災者数を算出した。平日の日中の時間帯の定義として, 平日の在宅行為者率が $40 \%$以下となる 9 時から 16 時の間 (NHK放送文化研究所，2016a）と設定した。この時間带における屋外滞在割合は，NHK国民生活時間調査から得られた各行動の平均行為者率 (NHK放送文化研究所，2016b）と廣瀬, 藤元 (2016) が推定した値を用いて算出した。NHK国民生活時間調査は「ながら」の行動を含んでいるため, 各行動の平均行為者率の合計は $100 \%$ を超える。よって, 本研究では各行動の平均行為者率の合計が $100 \%$ となるように, 各行動の平均行為者率に 100 / (平均行為者率の合計）を乗じ, それらの値に廣瀬, 藤元 （2016）が推定した各行動の屋外滞在率を乗じることで屋外滞在割合を求めた。周辺住民の数は AEGL-2, AEGL-3の超過範囲に該当する住宅数から, 1 住宅に 1 世帯が住んでいると仮定して算出した。1世帯当たりの人数は柏崎市の人口と世帯数（柏崎市, 2020a) から求めた。最後に, 求めた住民数に屋外滞在割合を乗じることで被災者数を算出した。

## 4.1.6 化学物質流出によるヒ卜健康リスクの感度解析

本研究では, 化学物質流出リスクに対する感度解析を実施し, 最終結果の不確実性に影響を与える要因を分析した。感度解析はタンク付属配管破損における防油堤が機能しないケースを対象として, 貯蔵量と流出孔の高さ, 気象条件の変化がヒ卜健康リスクの不確実性に与える影響を分析した (Table 4)。上方, 下方は各変数の値がそれぞれ最大，最小に振れる場合を表している。ただし，大気安定度については上方が安定，下方が不安定な側に振れるとした。

貯蔵量は最大量を $80 \%$ ，最低量を $20 \%$ として評価を行った。タンクの貯蔵量 $80 \%$ は物理的に入れることができるおおよその上限値であり，タンクの貯蔵量 $20 \%$ はポンプによって引くことができる容量のおおよその下限値である（大阪ガス株式会社, 2018)。流出孔の高さは急傾斜地崩壊に伴う土石等の移動の高さを上限とした。土石等の

Table 4 Sensitivity analysis

移動の高さは土砂災害警戒区域を指定する際に用いられ, 埼玉県の基礎調査マニュアル（埼玉県, 2021）ではこれまでの災害履歴から $1.0 \mathrm{~m}$ とされている。本研究ではこれに従い, 流出孔の最大高さを $1.0 \mathrm{~m}$ とした。気象条件の不確実性については大気安定度と風速，気温を取り上げた。大気安定度の範囲は不安定 (A) と安定 (F) として取り上げた。風速の下限値はALOHAの解析条件の下限值である $1.0 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$ と, 上限値は柏崎市の 2011 年から2020年までの観測データにおいて，6月から 10 月までの最大風速の中の最大值である $14.2 \mathrm{~m} / \mathrm{s}$ を用いた (気象庁, 2021c)。気温については, 柏崎市の 2011 年から 2020 年までの観測データから, 6月から 10 月までの最高気温の最大値 $\left(37.4^{\circ} \mathrm{C}\right)$ と最低気温の最小値 $\left(3.3^{\circ} \mathrm{C}\right)$ を用いた (気象庁, 2021c)。

## 4.2 費用便益分析

## 4.2.1 費用便益分析の全体像

費用便益分析とは，社会的目的を達成するためのいくつかの代替案（プロジェクト）の取捨, 優劣の順序付けを国，地域全体から考えた経済的視点から行うための手法の1つである（土木学会, 1996)。

日本では公共事業の費用便益分析の指針として，「公共事業評価の費用便益分析に関する技術指針 (共通編)」が出されている（国土交通省， 2009）。これは各事業分野において，費用便益分析の実施に係る計測手法や考え方について定めたものである。また, これをもとに「急傾斜地崩壊対策事業の費用便益分析マニュアル（案）（国土交通省，2021）」が出されており, 具体的な便益の計算手法などがまとめられている。

さらに，産業事故防止を防止するための安全対策に関する費用便益分析も存在する。牧野 (2014) は国内外の論文を調査し，安全対策に関する費用便益分析の現状をまとめている。実際に海外では安全対策の評価に関して, 費用便益分析が用いられている例が複数存在している（例, Gavious et al., 2009; Jallon et al., 2011; Reniers and Brijs, 2014; Chen et al., 2020)。

本研究で対象とするNatechは自然災害を起因として発生する産業事故であるため，その対策を評価するためには安全対策を評価するための枠組みが必要である。一方, Natechは東日本大震姼による原発事故のように社会・経済に大きな影響をもたらす可能性があり, 対策の評価として, 社会全体の便益や費用を考慮する必要がある。そこで, 本研究では牧野 (2014) や Gavious et al. (2009), Reniers and Brijs (2014) などがまとめた安全対策の評価項目に対し, 公共事業を評価するための便益計測手法を用いることによって, Natechに対する安全対策の費用便益分析を行った。公共事業の評価手法を用いることができない項目については社会的な便益として評価できると考えられる計測手法を用いた。この計測手法に関しては4.2.3 項で詳しく述べる。

本研究では式(1)（国土交通省，2020d）を用いて，土砂災害対策の費用便益分析を行った。

$
\text { 費用便益比 }=\frac{\sum_{t=1}^{n} B_{t} /(1+i)^{t-1}}{\sum_{t=1}^{n} C_{t} /(1+i)^{t-1}}
$

ここで $n$ : 評価期間, $B t: t$ 年次の便益 (円), $C t: t$年次の費用 (円), $i$ : 社会的割引率である。便益は安全対策を導入した場合と導入しなかった場合の損失の差を表している。

評価期間は，コンクリートの悪条件下における寿命が 50 年程度とされていることから（国土交通省，2014）５５年間とした。また，割引率は国土交通省所管公共事業の費用便益分析で適用されている値を適用し， $4 \%$ とした（国土交通省， 2020d）。費用便益分析における費用は最初の年に施工費用が発生し, 次の年から維持管理費用が 50 年間発生するとした。また, 便益については対策を施工した次の年から 50 年間発生するとした。

## 4.2.2 対策施工費用と維持管理費用の算出

本研究で対象とする事業所は急傾斜地崩壊の危険性がある場所に立地しているため, 急傾斜地崩壊対策が求められる。急傾斜地崩壊対策は(1)「のり切」, (2)「急傾斜地の崩壊を防止するための施設」，（3）「急傾斜地の崩壊が発生した場合に生じた土石等を堆積するための施設」の3 種類が挙げられる（国土交通省，2001）。(1)は土砂災害を防ぐうえで最も確実性が高いが，施工の想定が難しい。(3)は主に擁壁や盛土が挙げられ, 斜面と建築物との間にスペースが必要となるが, 対象事業所の屋外貯蔵タンクは斜面との距離が近いため,土石等を堆積するための施設は適していないと考えられる。したがって，本研究では (2) を土砂災害対策を採用した。その中でも, 本研究ではのり面を保護する施設として，現場打ちコンクリート

Figure 4 Concrete frame work枠工を採用し（国土交通省北海道開発局，2021；広島県，2016），安定性を高めるためにアンカー を設置する対策を想定した。また, この対策の施工費用を算出するため, 本研究では対策の施工工程として足場工, アンカー工, 型枠工, コンクリート工，中詰工の5つの工程を取り上げ，積算を行った。本研究で想定した現場打ちコンクリー 卜枠工を Figure 4 に示し, Table 5 に積算に必要な労務費と材料費の根拠資料を, Table 6 積算に必要な各工程の想定と根拠資料を示す。

工事全体の費用を算出するためには，工事目的物

Table 5 Materials to calculate labor and material costs

 \\

Table 6 Details of concrete frame work and materials to calculate construction costs

Figure 5 Calculation of contract construction cost (modified from Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism, 2020f)

Table 7 Evaluation items for accident cost

 \\

の施工に直接必要な費用である直接工事費に加え，間接工事費や一般管理費等, 消費税相当額を計上する必要がある (Figure 5) (国土交通省，2020f)。本研究では, 土木工事積算基準第 1 編土木工事積算基準等通知資料からそれぞれの経費率を得た。共通仮設費率と現場管理費率は工種を砂防・地すべり等工事として, 一般管理費率は算出の基準の前払金支出割合（35\%を超え，かつ $40 \%$ 以下）とした。消費税は $10 \%$ として，消費税相当額を計上した。

土砂災害対策の維持管理費用は大阪府の施設補修・日常維持費の2010年度予算（大阪府，2011） を参考に算出した。全体の予算から日常維持費と各対策の補修費の割合を乗じてそれぞれの予算を算出し, 対象施設（箇所）数で除すことで1箇所当たりの補修・維持費を算出した。日常維持の該当施設数は, 施設補修費の対象となっている箇所 (急傾斜, 砂防堰堤, 地すべり) の合計とした。本研究では, 日常維持費と各施設補修費の合計額
を維持管理費用として用いた。

## 4.2 .3 便益の算出

本研究では4.1.1 項でも述べたとおり, 土砂災害対策を施工することで土砂災害が発生せず，その結果として事故が回避できると仮定した。ここで便益は土砂災害対策を導入した場合と導入しなかった場合の損失の差を表しており, 本研究では以下の式(4)を用いて便益の期待値を算出した。

$
B=L \times\left(P_{\text {前 }}-P_{\text {後 }}\right)
$

ここで， $B$ : 便益の期待値, $L$ : 事故による損失, $P_{\text {前 }}$ 対策導入前の発生確率, $P_{\text {後 }}$ 対策導入後の発生確率である。

事故による損失額の評価項目として, Table 7 に参照とすべき 13 項目（11～(13)）を取り上げた (Gavious et al., 2009; Jallon et al., 2011; 牧野, 2014; Reniers and Brijs, 2014; みずほ情報総研株式会社 (経済産業省委託事業), 2018)。本研究では定量的に評価できると考えられる項目として, (1) (4)

と 8)（10の項目を取りあげ，それぞれの流出ケー スごとに事故による損失額を算出した。したがって，現時点で情報が得られていない(5)〜(7)，(11)〜 (13)の項目を評価に含めると，算出した損失額よりも大きくなると考えられる。本不確実性については，5.6節に詳しく述べる。

(1)は急傾斜地崩壊対策事業の費用便益分析マニュアル (案)（国土交通省，2021）を参考に算出した。対象事業所付近の土砂災害警戒区域図より，土砂災害によって被災すると考えられる施設はタンク等の償却資産のみであると考えられる。該当業種の償却資産評価額は, 従業員数と従業員 1 人当たりの償却資産評価額（16,503千円）（国土交通省，2020h)，被害率を乗じることで求められる。対象事業所の従業員数は， 22 人と設定した (環境省，2020)。被害率については, 堆積土砂厚 $50 \mathrm{~cm}$ 未満, $50 \mathrm{~cm}$ 以上 $100 \mathrm{~cm}$ 未満, $100 \mathrm{~cm}$ 以上における，それぞれの被害率から平均をとった値 （0.473）（国土交通省，2021）を設定した。算出された費用は全ての流出ケースに打いて一律に生じるとした。

(2)については救急費用と入院費用を算出した。救急費用は, 消防白書（消防庁，2020）から得られた職員数と消防費を用いて，救急に係る費用を算出した（佐藤，2013）。さらに，救急に係る予算を 1 年間の救急出動件数 $6,608,341$ 件 (2018 年度）（消防庁，2020）で除すことで，救急 1 件当たりの費用を算出した。ここで, 救急件数は障害レベル (AEGL-2)と致死レベル (AEGL-3) の濃度に曝露する人数とした。

入院費用は，入院日数を損傷，中毒及びその他の外因の影響における 35 歳から 64歳の平均在院日数20.1 日と仮定した（厚生労働省，2019）。入院にかかる費用は, 令和元年度の入院 1 日当たりの医療費（37,890円）（厚生労働省，2020）加算出した。入院数は障害レベル (AEGL-2) の濃度に曝露する人数とした。

(3)は対象事業所の有価証券報告書（2020年 3 月期）から得られた平均年間給与から平均日額給与を算出した。この日額給与の 6 割が従業員 22 人に 3 日間支給されるとして給与支払いの費用を算出した。この費用は全ての流出ケースにおいて一律に生じるとした。

(4)に関しては，公共事業評価の費用便益分析に関する技術指針（共通編）（国土交通省，2009）にしたがって，人的損失額として評価した。技術指針（国土交通省，2009）では, 人的損失額は財産的損害額と精神的損害額の和として定義され，また財産的損害額は逸失利益と医療費の和として定義されている。本研究では(2)において，医療費を算出しているため, 精神的損害額と財産的損害額を評価した。精神的損害額は 1 人当り 2.26 億円が適用されているため, この值を用いて, 致死レべル (AEGL-3) の濃度に曝露する人数を乗じることで算出した。逸失利益については以下の式(5) （国土交通省，2009） から，従業員と住民に分けて算出した。

$
X=a \times\left.\{1-(1+r)^{-b}\right.\} / r
$

ここで， $X$ : 逸失利益 (円),$a$ : 各期間ごとに発生する収入額（年間収入 - 生活費）(円）, $b$ : 労働可能期間満了時 ( $b$ 年後), $r$ : 年利率 (法定利率 5\%）である。

$a$ に関して, 従業員の年間収入は該当企業の 2020 年度の有価証券報告書より値を得た。生活費については, 2019年度の家計調査 (総務省, 2021）から，実収入に対する消費支出（総世帯のうち勤労者世帯）の割合（約 $55 \%$ ）を用いて算出した。住民の収入と生活費は「にいがた県統計ボックスの令和元年家計調查年報」(新潟県, 2020）から， 2 人以上の世帯のうち勤労者世帯の実収入の平均 652,636 円 $/ 1$ 世帯 $/ 1$ ケ月を収入として用い, 同様に消費支出の平均314,427円／ 1 世帯 / 1 ケ月を生活費として用いた。年間収入,年間生活費に換算する際は実収入, 消費支出ともに 12 倍した。bに関しては, 従業員，住民ともに平均年齢から定年までの期間とした。従業員の平均年齢は有価証券報告書より值を得た。住民の平均年齢は柏崎市の年齢別統計人口 (柏崎市, 2020b）から值を得た。定年は令和 3 年 4 月から施行されている改正高齢者雇用安定法より, 雇用確保が義務化される 65 歳 (厚生労働省，2021）とした。

(8)，営業停止損失（式(6)）（国土交通省，2021） として評価した。

$
A_{i}=M_{i} \times\left(n_{0}+\frac{n_{1}}{2}\right) \times p_{i}
$

ここで $A$ : 営業停止損失 (円), $i$ : 産業大分類, $M$ : 従業者数 (人), $p$ : 付加価值額（円/人/日）, $n_{0}$ : 営業停止日数 (日), $n_{l}$ : 営業停滞日数 (日) である。
鉱業における付加価値額は,「治水経済調査マニュアル(案) 各種資産評価単価及びデフレー ター」(国土交通省，2020h）より，令和元年度の値で 72,240 円/人 /日となる。停止日数, 停滞日数は, 崩土の堆積厚 $50 \mathrm{~cm}$ 未満, $50 \mathrm{~cm}$ 以上 $100 \mathrm{~cm}$ 未満, $100 \mathrm{~cm}$ 以上における, それぞれの停止, 停滞日数の平均をとった値 (停止日数：8.3 日，停滞日数：17.9日）（国土交通省，2021）を用いた。営業停止損失は全ての流出ケースで一律に生じるとした。

(9)に関する情報は一般に公開されておらず，得ることが困難である。本研究では大まかな費用を算出するため，航空，鉄道及び船舶の事故における事故調査費用を用いた。これらの事故等調査報告書 1 件当たりの費用は令和元年度の値で約 154,000 円である（国土交通省 2020i）。これを事故調查費用として, 全てのケースに一律に生じるとした。

(1)については，事故の「予見可能性」が罪に問われるかどうかの 1 つの判断基準となる。土砂災害の予見可能性については, 対象事業所は土砂災害警戒区域に該当しているため, 事業者は土砂災害の発生を予見することができると考えられる。一方，土砂災害によるタンクの破損，化学物質流出，ヒトへの曝露が予見できたかどうかが論点になる。本研究では最悪のシナリオを想定することの重要性を鑑み，想定した事故シナリオが予見可能であるとした。また, 急傾斜地崩壊対策は基本的に土地の保有者もしくは急傾斜地の崩壊によって被害を受けるおそれのある者が施工することとなっている（国土交通省，1969）。したがって，事業者は事故の発生を予見できたのにも関わらず，事故の発生を防ぐための適切な対策を行わなかったことで，業務上過失致死傷罪に問われる可能性がある (法務省, 1907)。本研究では該当する刑法（法務省，1907）に従い，罰金100万円が課されるとした。一方, 避難ありのケースなど被災者数が 0 の場合は罰金が課されないとした。

最後に式(4)で示した通り, 算出された損失額の合計に対策導入前の発生確率と対策導入後の発生確率の差を乗じることで便益の期待値を算出した。本研究では, 1 年当たりの土砂災害発生確率を事故の発生確率として, 便益の期待値を算出した。土砂災害発生確率に関する既往研究は複数存在し（川越ら，2008; 杉原ら，2011）それぞれの研究には対象としている素因と誘因に大きな違い
がある。本研究では降雨による土砂災害を対象とした。土砂災害特別警戒区域に該当するメッシュにおいて1996年から2019年までの約24年間に 1 回以上の土砂災害が発生する確率は松田, 中谷 （2020）の研究より，7.94\%となったことが報告されている。対象事業所は土砂災害特別警戒区域が存在するメッシュに該当しているため, 当該区域に該当するメッシュにおける 1 年当たりの土砂災害発生確率を式(7)を用いて算出した（松田，中谷, 2020)。

$
P_{T}=1-\left(1-P_{24}\right)^{\frac{T}{24}}
$

ここで， $P_{T}: \mathrm{T}$ 年間で 1 回以上土砂災害が発生する確率である。

土砂災害対策を導入した場合は事故が発生しないと仮定しているため, 対策導入後の発生確率を 0 として, 便益の算出を行った。

## 4.3 費用便益分析の感度解析

不確実性下での費用便益分析に関する評価手法は複数存在する。防災の) 経済分析 (多々納, 高木，2005）によると，1）損失予測の不確実性を考慮し, 安全側を評価する必要がある場合にはべー 夕確率分布に打ける90パーセンタイル損失值を用いる方法が一般的であると述べられている。また，不確実性下での便益評価手法は2） システムの状態の違いに対する支払意思額の期待値を用いる方法と3）プロジェクトの実施に対する支払意思額を用いる方法があるとされている (多々納,高木, 2005)。また, 安全工学の分野では, 4)不確実性のもとで費用便益分析を行う際に disproportion factorという値を導入し, 費用／便益 $<$ disproportion factorの場合，つまり費用と便益の比がある値を超えない場合, 安全対策が合理的に実施可能であるとみなす考え方も存在する (Goose, 2006; Reniers and Brijs, 2014; Talarico and Reniers, 2016)。これは便益にdisproportion factor という係数を乗じることで，便益を大きく見積もり，事業者が対策を行うための動機を持たせる意図が含まれていると解釈できる。さらに，国土交通省の技術指針（国土交通省，2009）では，5）不確実性を考慮した事業評価を行う際に, 感度解析を行うことが示されている。事業者が意思決定を行う際には, 安全側の評価を行うだけではなく,不確実性を考慮し, 費用便益比がどれくらいの幅

をとるか検討する必要があると考えられる。

本研究では, 4.2.3 項で示す通り，国土交通省の技術指針（国土交通省，2009）の評価手法をもとに費用便益分析を行っているため，その一貫性を考慮し，不確実性がもたらす影響を評価するために，費用便益分析に対する感度解析を採用した。具体的には4.1.6項で示した化学物質流出影響の感度解析をもとに, 結果に大きな影響を与えると考えられる被災者数の変動による費用便益比の変動を評価した。また，現在一般的に用いられている割引率 $4 \%$ に関しても複数の議論が存在することから（国土交通政策研究所，1999；国土交通省，2020j）４.1.6項で示した感度解析の項目に，割引率を加えて感度解析を行った。割引率は本研究で用いた $4 \%$ のケースに加え， $2 \% ， 6 \%$ のケース（国土交通省政策研究所，1999）で評価を行った。

## 5. 結果と考察

## 5.1 化学物質流出リスクの評価

タンク転倒ケースにおける濃度分布を Figure 6 と Figure 7に示す。ALOHAにおけるAEGL超過範囲は, ground-levelにおける濃度がAEGLの値を超える範囲を表す (US NOAA, 2013)。

防油堤が機能しないケースでは事業所と住宅 4 軒がAEGL-3の超過範囲に該当することがわかる (Figure 6)。また, 周辺の住宅 24 軒が AEGL-2の超過範囲に含まれるという結果となった。一方，防油堤が機能するケースでは事業所のみが AEGL-2，AEGL-3の超過範囲に該当する結果となった (Figure 7)。この結果から, 防油堤によってノルマルヘキサンの広がる面積が制限され，揮発量が減少することで, AEGLを超過する範囲が縮小することが示された。

次に，タンク転倒ケースに打ける濃度の時間変化について，防油堤が機能しないヶースでは，事業所付近の屋外濃度は流出から5 分以内に AEGL-3 を超えることがわかった (Figure 8)。また, 屋内濃度は流出から 20 分以内にAEGL-2を超える結果が得られた (Figure 8)。さらに, 住宅地付近の屋外濃度は 5 分以内にAEGL-2を超過することがわかった (Figure 9)。これらの結果から, 屋外にいる従業員はAEGL-3の濃度に曝露する可能性が高く, 屋内に避難したとしても AEGL-2の濃度に曝露する可能性が高い。また, 屋外にいる周辺住民も AEGL-2 の濃度に曝露する可能性が高い。

Figure 6 Concentration distribution in tank falling case that oil retaining wall dose not work

Figure 7 Concentration distribution in tank falling case that oil retaining wall works

防油堤が機能する場合においても，事業所付近の屋外濃度は AEGL-3を超過するため, 屋外にいる従業員はAEGL-3の濃度に曝露する可能性が高い(Figure 10)。

続いて, タンク付属配管破損ケースにおける濃度分布を Figure 11 と Figure 12 に示す。

タンク付属配管破損ケースにおいて, 防油堤が機能しない場合はAEGL-3 の超過範囲に事業所と住宅3軒が該当し, AEGL-2の超過範囲には住宅 21 軒が含まれるという結果となった (Figure 11)。一方, 防油堤が機能する場合は事業所のみが AEGL-2, AEGL-3 の超過範囲に該当した (Figure 12)。次にタンク付属配管破損ケースにおける濃度の時間変化について, タンク転倒ケースと同様に事業所付近の屋外濃度は 5 分以内に AEGL-3 を超過しており，屋外にいる従業員はAEGL-3を超える濃度に曝露する可能性が高いことが分かった (Figure 13)。また, 住宅地付近の屋外濃度は流出地点から約 30 分後に AEGL-2の濃度を超過した

Figure 8 Time change of concentration at $50 \mathrm{~m}$ from release point that oil retaining wall dose not work

Figure 9 Time change of concentration at $250 \mathrm{~m}$ from release point that oil retaining wall dose not work

Figure 10 Time change of concentration at $50 \mathrm{~m}$ from release point that oil retaining wall works

(Figure 14)。したがって， 30 分以内に流出地点から $330 \mathrm{~m}$ 以上離れる，もしくは屋内に避難することでAEGL-2 の濃度における曝露を防ぐことが二次的な人的リスクを回避する上で有用な手段となることが示された。

さらに，防油堤が機能する場合においても事業所内の屋外濃度は 5 分以内に AEGL-3 の濃度を超過した (Figure 15)。したがって，タンク転倒ケー スと同様に，屋外にいる従業員はAEGL-3 の濃度に曝露すると可能性が高いといえる。

## 5.2 被災者数の算出結果

周辺住民について，平日の日中（9時から16時

Figure 11 Concentration distribution in piping rupture case that oil retaining wall dose not work

Figure 12 Concentration distribution in piping rupture case that oil retaining wall works

まで）に屋外にいる人の割合を求めた結果，約 $24 \%$ となる結果が得られた (Table 8)。周辺住民の数は, 柏崎市の人口と世帯数（柏崎市, $2020 a$ ）より，人口が 81,836 人，世帯数が 34,883 世帯であるため, 1 世帯当たりの人口は約 2.3 人となった。

ここまでの結果から，被災者数を流出ケース，曝露濃度ごとに Table 9 に示す。タンク転倒ケー スでは，流出地点から半径約 $344 \mathrm{~m}$ 以内に住んでいる住民のみがAEGL-2の濃度に曝露すると考えられる。タンク付属配管破損ケースでは, 流出地点から約 $333 \mathrm{~m}$ 以内に住んでいる住民がAEGL-2 の濃度に曝露すると考えられる。一方，AEGL-3 の濃度に曝露すると考えられるのは従業員 22 人と周辺住民である。防油堤が機能する場合は，夕ンク転倒，付属配管破損の両ケースともに従業員のみがAEGL-3の濃度に曝露すると考えられる。 この結果から，防油堤が機能することで，被妆者の数がおよそ 4 割減少することが示された。防油堤は消防法によって, 屋外貯蔵タンクの周囲に設
森口ら：土砂災害を起因とした化学物質流出事故のリスク評価と対策の費用便益分析

Figure 13 Time change of concentration at $50 \mathrm{~m}$ from release point that oil retaining wall dose not work

Figure 14 Time change of concentration at $250 \mathrm{~m}$ from release point that oil retaining wall dose not work

Figure 15 Time change of concentration at $50 \mathrm{~m}$ from release point that oil retaining wall works

置することが義務付けられている（消防庁，1959）。本研究で示した結果から，この法律の有効性を示すことができたといえる。

## 5.3 化学物質流出によるヒト健康リスクの感度解析結果

Figure 16 に化学物質流出影響の感度解析結果を示す。風速の不確実性が結果に最も影響を及ぼす要因であり，曝露人数は最小で 0 人，最大で 46 人となった。風速は化学物質の拡散に大きな影響を与える要因であり, 風速が小さい場合は化学物質が拡散しにくく, 周辺の化学物質濃度が高くなる。また，大気安定度の不確実性による曝露人数
Table 8 Estimation of outdoor stay ratio

Table 9 Number of people considered to be damaged

 &  \\

Figure 16 Sensitivity analysis results of health risk caused by the chemical release

の変化の幅は最大で 22 人，気温では最大で 18 人となり,これらの要因も結果に影響を与えることが示された。以上の結果から, 化学物質が拡散しにくく, AEGLの超過範囲が最も大きくなる最悪の気象条件は風速が小さく，大気が安定かつ気温. が高い気象条件であると考えられる。さらに，貯蔵量の不確実性も曝露人数に影響を与え, 貯蔵量が減少すると曝露人数が最大で 14 人減少することが示された。また, 事故発生時における従業員の数など, 事業所の操業状況が曝露人数に不確実性をもたらすと考えられる。一方, 流出孔の高さの変化による曝露人数の変化は 3 人にとどまり,推定曝露人数の結果に与える影響は小さいことが示された。

## 5.4 費用便益分析結果

対策施工費用の算出結果を Table 10 に示す。全体の工事費用である請負工事費は9,579,000円となった。また, 本研究は急傾斜地の崩壊対策を対象としているため, Table 11 より, 維持管理費用は 1 年当たり 148,900 円となった。

続いて，便益の算出結果を流出ケースごとに Table 12 に示す。便益の期待値は式(7)によって算出された 1 年間の土砂災害発生確率 $0.344 \%$ を乗じて算出された。防油堤が機能する場合は, タンク転倒ケース，付属配管破損ケースともに被災者数が同じとなるため, 事故による損失額は同額となった。損失額の評価項目の中で最も金額が大きくなった項目は被贸者への補償であり，本研究で行った試算では被災者の数が損失額の合計に大き

な影響を与えるという結果となった (Table 12)。 また，防油堤が機能する場合は防油堤が機能しない場合と比べて，損失額が約 5 億円減少していることがわかる。これは防油堤によって，化学物質の影響範囲が縮小し, 被災者数が減少したことが反映された結果である。また, 避難あり（被災者が0）のケースでは，費用便益比が 1.20 となった。 この結果から，被災者が 0 の場合でも対策導入による便益が費用を上回り，対策が経済的に合理的であるという結果となった。

総じて全ての流出ケースにおいて, 便益が費用を上回ることが分かった (Table 12)。したがって，法律で定められている防油堤設置に加え, 導入費用は高額となるが，土砂崩れそのものを防ぐ事前対策も, 事故が起きる確率を考慮すると経済的にも合理的な対策であることが分かった。

また，本研究では対策の効果を際立たせるため

Table 11 Repair and daily maintenance cost per facility (Osaka Pref., 2011)

Table 12 Results of benefit calculation and cost benefit analysis (Unit: Thousand yen)

 &  &  \\

に対策導入後の発生確率を 0 としたが，対策により発災のリスクを完全に0にすることは難しいため, 想定した対策により, どの程度まで土砂災害発生確率を低減できれば費用便益比の観点から有用であるかを検討した。具体的には式(4)から，対策導入後の発生確率を変数として, 費用便益比がおよそ1となる確率を求めることで，対策に求められる効果を検討した。その結果，土砂災害発生確率を避難ありのケースでは約 $0.0551 \%$ 以下，避難なしのケースは約 $0.335 \%$ 以下まで低減させることができれば，費用便益比の観点から本対策は合理的な対策であるといえることがわかった。

## 5.5 費用便益分析の感度解析結果

Figure 17 に費用便益比の感度解析結果を示す。被災者数の不確実性により，費用便益比が最小で 1.20, 最大で 65.4 まで変化するという結果となつた。この結果から，5.3節で示した化学物質流出影響の感度解析結果と同様に, 風速や大気安定度, 気温といった気象条件による不確実性が感度解析結果にも大きな影響を与える要因であることが分かった。さらに, 風速が想定される最大の値
をとり，被災者数が0（Figure 16）の場合においても，費用便益比が 1.20 であり，便益が費用を上回ることが分かった。割引率に関しては, $6 \%$ のケースで費用便益比が $33.2,2 \%$ のケースで 53.5 となり, 割引率も費用便益分析の結果に少なからず影響を与えることが分かった。したがって, 現状の $4 \%$ に加え, 複数の割引率で費用便益比を算出することは対策導入の意思決定を行う際に必要であると考えられる。

Natechのような大きな不確実性が伴う事象に対する事前対策の費用便益分析を行う際には, 事故のシナリオやリスク評価に用いるモデルの不確実性などを考慮し, 感度解析を行うことで, 意思決定に対する信頼性を高めることが重要である。

## 5.6 モデルの不確実性

モデルの不確実性評価として, 5.3 節と 5.5 節で気象条件やシナリオの不確実性による被災者数の変動とそれに伴う費用便益比の変動を評価した。一方, 本研究では4.2.3 項でも述べたように, 事故による損失の評価項目として, 企業イメージの悪化や訴訟費用など，定量的な評価が困難な項目

Figure 17 Sensitivity analysis results of cost-benefit analysis

が含まれておらず，そこに不確実性が生じ得る。実際にこれらの費用が加算された場合には，事故による損失額はより大きくなる可能性がある。

また，本研究では土砂妆害の発生確率のみを用いて評価を行っており, タンクの破損確率や気象条件の発生確率などを考慮することができていない。本研究で想定したような約 $60 \sim 70$ 億円の損害が生じる, 石油コンビナート等の化学プラントにおける事故の年間発生確率は, 主に人的要因や設備・システムを要因として, $10^{-5}$ 以上 $10^{-2}$ 未満を取ると推定されている（中村，2016）。このことから, 本研究で算出した 1 年当たりの便益の期待値は, 石油コンビナート等の化学プラントで推定されている，自然災害を除く年間当たりの事故発生確率の最大値付近を乗じたことに相当する。しかし, 屋外貯蔵タンクの破損確率や風向などの気象条件の発生確率を考慮すると，実際の事故の発生確率は本研究での推定結果より小さくなる可能性もある。その場合, 便益の期待値が本研究の推定値の 10 分の 1,100 分の 1 になる可能性も考えられるため, 事故発生確率の精度の高い評価方法の検討は今後も必要となる。

さらに，対策の効果についても定量的な評価ができておらず，本研究では対策の効果を明確にさせるために土砂災害対策を導入した場合は発生確率を 0 としている。5.4節で示したように，費用便益分析の観点から，合理的な対策であるといえる発生確率はケースによって変わるため，対策による効果を定量的に評価することも今後検討すべき課題であるといえる。

## 6. 結論

本研究では, これまでのNatech研究において取り組まれてこなかった土砂災害を起因とした化学物質流出事故の具体的な想定シナリオを作成し, Natechの定量的なリスク評価から対策の立案，評価までの一連の評価の方法論を構築した。 ここでは，最悪と考えられるシナリオにおける評価の 1 例を示した。また，費用便益分析を用いて対策の経済性を評価し，Natechという枠組みにおける事前対策の必要性を議論するための材料を提示した。

対象事業所の選定過程では，過去に土砂災害によって被災した事業所も抽出することができ，土砂災害の危険性がある事業所を抽出する 1 つ方法を示した。

また，化学物質流出時に防油堤が機能した場合には, 化学物質流出影響の範囲が縮小し, 周辺住民への AEGL-2の濃度における曝露を防ぐことができるという結果が得られ, 事前対策として, 防油堤の重要性を確認することができた。さらに化学物質流出影響に対する感度解析の結果から, 風速が化学物質流出リスクの不確実性に最も影響を与える要因であることが示された。事故による損失額においては，被災者への補償額の割合が最も大きくなり，AEGL-2，または 3 レべルの化学物質濃度に曝露される被災者の推定数が損失額の算出に大きな影響を与えることが示された。本研究で行った便益の算出により, 今後Natech の費用便益分析を行う際に必要な情報と算出される便益の目安を提示した。また, 費用便益分析結果及び感度解析結果から, 本研究で想定した土砂
災害対策は経済的に合理的な対策であることが示された。一方, 本研究の費用便益分析では, 土砂災害対策の妥当性，対策施工費用や便益を算出する際の不確実性, 発生確率の扱いなどの課題がある。しかし感度解析を通じて, 限られた範囲ではあるが，想定したシナリオの不確実性がヒト健康リスクと費用便益比に与える影響を示した。

今後は全国の事業所を対象に，取り扱う化学物質や排出量などでグループ分けを行い，ケーススタディを実施することで，より一般化されたリスク評価法の構築が期待できる。また, より現実の設定に基づいたタンクの破損規模などを反映させた流出ケースの構築や, 周辺の建物の影響などを考慮した大気中濃度の算出を行うことで, さらに精度の高いリスク評価を行うことが可能になると見込まれる。

## 謝辞

本研究は, (独)環境再生保全機構の環境研究総合推進 (JPMEERF18S11702)により実施しました。 また，土砂災害発生確率等に関する重要なご助言をいただいた，中谷洋明氏（国土交通省国土技術政策総合研究所土砂災害研究室長）に記して謝意を示します。

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