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[SSS11-P14] リアルタイム液状化被害推定システム開発に向けた基礎的検討
キーワード：液状化、被害推定、リアルタイム
リアルタイム地震被害推定システム（Nakamura et.al, 2013）により，地震動に伴う建物等の被害を町丁目単位で即時推定することが可能になり，災害対応時の意思決定に活用されるようになりつつある．しかし，液状化については，神谷ほか（2013）等，予測システムの開発事例はあるものの，地震動による被害と同等の被害推定情報の配信は実現していない．液状化による被害は構造物やライフライン等に多くの影響を与えるため，早期復旧に向けた被害推定手法の確立は喫緊の課題である．
そこで，我々は新潟県中越地震，東北地方太平洋沖地震，熊本地震の3地震を対象とし，先名ほか（2018）の液状化推定手法に基づき，主にK-NET，KiK-netにおける強震観測記録を取得後，リアルタイム震度（功刀ほか，2008）が閾値（4.5）を超えた量の10秒間積分値から得られる指標⊿Isを算出，IDW法により補間計算後，微地形区分グループ（松岡ほか，2011）および地域により異なる回帰係数αを乗じ，250mメッシュ単位で液状化発生率を算出するシステムを開発した．また，同メッシュ単位で清水ほか（2016）の手法に基づき，液状化発生確率に微地形区分毎の液状化面積率（山本ほか，2009）および液状化発生時の建物全壊率（内閣府，2003）を乗じ，液状化による建物全壊率を算出することによりリスクの試算が可能なように工夫した．これらの推定結果はnetCDF形式のデータファイルとして格納され，WebブラウザやGISソフト上で空間分布を可視化することが可能である（Fig.1）．
次に，システムによって算出された250mメッシュの液状化発生率の分布を，航空写真判読に基づく250m液状化メッシュ（若松ほか，2017）と比較した結果，3地震からそれぞれ対象とした領域内（Fig1の青枠内）において液状化発生率2%以上と推定されたメッシュは液状化メッシュの約80～90%を含んでおり，液状化被害の分布を把握する上で本手法は有効であることを確認した．また，250mメッシュを10kmメッシュ毎に集計し，システムによる推定結果の平均値と10kmメッシュ内に占める液状化メッシュの比率との比較を行った結果，両者には一定の相関が確認された．一方，熊本地震においては推定値が過小評価となる等の課題も確認され，これについては地形学的要因等を踏まえたより適切なパラメータ設定が必要であることがわかった．
今後は近年の地震被害を踏まえて液状化発生率の予測モデルをより精緻に構築することに加え，迅速な被害状況把握や早期復旧に活用可能な液状化被害推定システムの構築を目指していきたい．また，液状化による建物被害については推定値の検証に十分な観測データが得られなかったが，リスク評価に資するデータとしての活用可能性について検討していきたい．
（参考文献）
Nakamura, H., Aoi, S., Kunugi, T., Suzuki, W. and Fujiwara, H.: Prototype of a Real-Time System for Earthquake Damage Estimation in Japan, Journal of Disaster Research, Vol.8, No.5, pp.281-989, 2013.
神谷泉・小荒井衛・乙井康成・中野貴元：地震時地盤被害予測システムの構築，国土地理院時報，No.126，pp.61-66，2014.
先名重樹，松岡昌志，若松和寿江，翠川三郎：液状化発生におよぼす強震動の継続時間と地域性の影響，日本地震工学会論文集，Vol.18，No.2，pp.82-90，2018.
功刀 卓，青井 真，中村 洋光，藤原 広行，森川 信之：震度のリアルタイム演算法，地震，第2輯，Vol.60，No.4，pp.243-252，2008.
松岡昌志，若松加寿江，橋本光史：地形・地盤分類250m メッシュマップに基づく液状化危険度の推定手法，日本地震工学会論文集，Vol.11，No.2，pp.20-39，2011.
清水智，若浦雅嗣，小丸安史，藤原広行，中村洋光，森川信之，早川讓：地域における地震災害の類型化手法の検討，日本地震工学会論文集，Vol.16，No.3，2016.
山本明夫，小丸安史，吉村昌宏，山口亮：微地形区分データを用いた広域の液状化危険度と液状化による建物被害率の予測に関する研究，地域安全学会論文集，Vol.11，pp.275-285，2009.
内閣府中央防災会議：東南海・南海地震の被害想定手法について，2003.
若松加寿江，先名重樹：2011 年東北地方太平洋沖地震による関東地方の液状化発生と土地条件，日本地震工学会論文集，Vol.15，No.2，pp.25-44，2015．
そこで，我々は新潟県中越地震，東北地方太平洋沖地震，熊本地震の3地震を対象とし，先名ほか（2018）の液状化推定手法に基づき，主にK-NET，KiK-netにおける強震観測記録を取得後，リアルタイム震度（功刀ほか，2008）が閾値（4.5）を超えた量の10秒間積分値から得られる指標⊿Isを算出，IDW法により補間計算後，微地形区分グループ（松岡ほか，2011）および地域により異なる回帰係数αを乗じ，250mメッシュ単位で液状化発生率を算出するシステムを開発した．また，同メッシュ単位で清水ほか（2016）の手法に基づき，液状化発生確率に微地形区分毎の液状化面積率（山本ほか，2009）および液状化発生時の建物全壊率（内閣府，2003）を乗じ，液状化による建物全壊率を算出することによりリスクの試算が可能なように工夫した．これらの推定結果はnetCDF形式のデータファイルとして格納され，WebブラウザやGISソフト上で空間分布を可視化することが可能である（Fig.1）．
次に，システムによって算出された250mメッシュの液状化発生率の分布を，航空写真判読に基づく250m液状化メッシュ（若松ほか，2017）と比較した結果，3地震からそれぞれ対象とした領域内（Fig1の青枠内）において液状化発生率2%以上と推定されたメッシュは液状化メッシュの約80～90%を含んでおり，液状化被害の分布を把握する上で本手法は有効であることを確認した．また，250mメッシュを10kmメッシュ毎に集計し，システムによる推定結果の平均値と10kmメッシュ内に占める液状化メッシュの比率との比較を行った結果，両者には一定の相関が確認された．一方，熊本地震においては推定値が過小評価となる等の課題も確認され，これについては地形学的要因等を踏まえたより適切なパラメータ設定が必要であることがわかった．
今後は近年の地震被害を踏まえて液状化発生率の予測モデルをより精緻に構築することに加え，迅速な被害状況把握や早期復旧に活用可能な液状化被害推定システムの構築を目指していきたい．また，液状化による建物被害については推定値の検証に十分な観測データが得られなかったが，リスク評価に資するデータとしての活用可能性について検討していきたい．
（参考文献）
Nakamura, H., Aoi, S., Kunugi, T., Suzuki, W. and Fujiwara, H.: Prototype of a Real-Time System for Earthquake Damage Estimation in Japan, Journal of Disaster Research, Vol.8, No.5, pp.281-989, 2013.
神谷泉・小荒井衛・乙井康成・中野貴元：地震時地盤被害予測システムの構築，国土地理院時報，No.126，pp.61-66，2014.
先名重樹，松岡昌志，若松和寿江，翠川三郎：液状化発生におよぼす強震動の継続時間と地域性の影響，日本地震工学会論文集，Vol.18，No.2，pp.82-90，2018.
功刀 卓，青井 真，中村 洋光，藤原 広行，森川 信之：震度のリアルタイム演算法，地震，第2輯，Vol.60，No.4，pp.243-252，2008.
松岡昌志，若松加寿江，橋本光史：地形・地盤分類250m メッシュマップに基づく液状化危険度の推定手法，日本地震工学会論文集，Vol.11，No.2，pp.20-39，2011.
清水智，若浦雅嗣，小丸安史，藤原広行，中村洋光，森川信之，早川讓：地域における地震災害の類型化手法の検討，日本地震工学会論文集，Vol.16，No.3，2016.
山本明夫，小丸安史，吉村昌宏，山口亮：微地形区分データを用いた広域の液状化危険度と液状化による建物被害率の予測に関する研究，地域安全学会論文集，Vol.11，pp.275-285，2009.
内閣府中央防災会議：東南海・南海地震の被害想定手法について，2003.
若松加寿江，先名重樹：2011 年東北地方太平洋沖地震による関東地方の液状化発生と土地条件，日本地震工学会論文集，Vol.15，No.2，pp.25-44，2015．