[S-TT39] 合成開口レーダーとその応用

[STT39-10] InSAR時系列解析を用いたメガシティでの地盤沈下による災害リスク評価

*下妻 康平¹、木下 陽平¹ (1.筑波大学)

キーワード：地盤沈下、災害リスク、干渉合成開口レーダ

急速な都市の発展に伴い，世界各地で地盤沈下が進行してきた．地盤沈下が進行すると，建物の傾斜や変形，水道管や道路といったインフラの損傷，浸水可能性が高いエリアの拡大など，都市への悪影響が発生する．また地盤沈下は，地震や津波，噴火といった他の災害と比べて非常に緩やかに進行するため認識されにくい．被害を低減するには，被害が生じる前に地盤沈下を認知し，災害リスクを評価することが重要である．本研究では，衛星リモートセンシングの1つであるInSAR（Interferometric Synthetic Aperture Radar）を用いて地盤沈下の検出を行った．InSARは天気に左右されることなく，広範囲の地表面変位を精度良く面的に観測できる．リスク推定のモデルとして,リスクは災害（Hazard），暴露（Exposure），脆弱性（Vulnerability）の3要素の積とする考え方がある (Cardona, 2012)．本研究では東京，大阪，名古屋，ジャカルタ，マニラの5都市を対象に地盤沈下によるExposureの推定を行ったので報告する。
本研究ではInSARデータの時系列解析が可能なパッケージ LiCSBAS (morishita et al., 2020)を使用した．InSARデータはSentinel-1の自動干渉システムLiCSARによって生成されたものを使用した．得られた時系列データは2.5次元解析により、準鉛直方向変位速度に変換している.本研究において，地盤沈下はHazardに当たる．地盤沈下の規模を示す指標として累積沈下量（mm）と沈下勾配（°）を使用し，それぞれに対して，Hazardの有無を判別するための閾値を設定した．累積沈下量については，50 mmを下限値，92.5 mmを標準値，沈下勾配については0.23°を下限値，0.40°を標準値として設定した．これらの閾値に基づいてHazardをマッピングした後，Hazardが及ぶ範囲に存在する建物面積と人口をExposureとして求めた．建物データとしてドイツ航空宇宙センター（DLR）が提供するWorld Settlement Footprint（WSF）2019データ，人口データとしてWorldPopが提供するグリッド人口分布データを使用した。
日本のメガシティでは，比較的大きな河川や盆地付近で，小規模な地盤沈下が検出された．一方，ジャカルタやマニラでは，年間30 mmを超える顕著な地盤沈下が検出された．また，沈下速度が大きい地点付近は沈下速度勾配も大きい傾向がみられた．
地盤沈下が今度数十年にわたり同じ規模のまま継続すると仮定し，各メガシティで現在を基準として1，5，10，30，50年後のHazardエリアをマッピングし，Exposureの推定を行った。その結果，日本のメガシティと東南アジアのメガシティの間で推定結果に大きな差がみられた．東京都，愛知県，大阪府では，多くても全体の1.6%程度の建物面積や人口がExposureとして評価されたのに対し，ジャカルタ首都特別州では約35%，マニラ首都圏では約15％という値になった．