[S-CG70] 地震動・地殻変動・津波データの即時把握・即時解析・即時予測

[SCG70-P04] 津波浸水予測の高度化に向けた浸水分布クラスタリング解析

*上谷 政人¹、馬場 俊孝¹ (1.徳島大学)

キーワード：クラスタリング解析、津波

日本では沖合を伝播する津波は海底水圧計やGPS波浪計で海岸に到達する前に観測可能である。エネルギー保存則より得られるグリーンの法則を用いれば、沖合津波高から沿岸津波高を簡単に推定できる。さらに発展した手法として、多数の津波シミュレーション結果に基づいて回帰するモデル（以降、回帰モデル）が知られており、Baba et al. (2014)やYoshikawa et al. (2019)などがある。これらは非常にシンプルであるが実用的で、処理速度の割に高精度な予測が可能である。しかし、回帰モデルは海岸の任意の1点のみの高さを予測するだけで、最大浸水深分布のような面的な分布を求めるに至っていない。津波災害発災後の応急対応などを考えた場合、沿岸津波高だけでなく、浸水深分布も予測できることが望ましい。既存の回帰モデルで浸水深分布を求めるには、単純には空間上のすべての点について予測を実施すればよいわけだが、予測点が膨大となるため処理時間が長くなるという問題がある。解決策として、津波による浸水深が常に類似しているエリアを予めグループ化して予測点を減らすことが挙げられる。これを本研究の目的とし、複数の浸水深データにクラスタリング解析を適用するとともに、クラスタ分けした場合の津波予測性能を評価する。
本研究では、クラスタリング解析の非階層的手法の代表例であるk-means法を用いた。解析地域は徳島県阿南市付近とし、クラスタリング解析を行う浸水深データとして津波浸水データベース（武田, 2019）を使用した。このデータベースはHirata et al. (2017)が作成した南海トラフ地震(M7-9)の 3967シナリオの断層モデルの津波計算結果が保存されている。このシナリオ中、浸水深が特に大きい18シナリオを利用した。また、南海トラフ地震のシナリオとして広く知られている内閣府シナリオの11ケース分を対象とした解析も行った。なお、k-means法は分割するクラスタ数をあらかじめ分析者が決める必要があって、恣意性が残るため、クラスタ数を自動的に決定されるx-means法(石岡, 2000)も使用した。
その結果、津波データベースではk-means法では10個、x-means法では37個のクラスタに分割された。内閣府シナリオではk-means法では6個、x-means法では10669個のクラスタに分割された。それぞれ、ある１つのクラスタ内のデータに対して、回帰モデルによる予測精度を評価した。津波浸水データベース（武田, 2019）の18シナリオに対する回帰モデルによる津波高予測のRMSEはk-means法の結果とx-means法の結果を比較すると、1.164mから1.119mへと4%改善されたが、浸水深のばらつきが見られた。また、内閣府シナリオの11シナリオに対する回帰モデルによる津波高予測のRMSEは1.083mとなったが、浸水深のばらつきが見られた。今後は浸水深の最良なクラスタ数の推定と対象地域を徳島県阿南だけでなく徳島県沿岸部全域に広げたクラスタリング解析が必要と考えている。