11:00 〜 11:15
[HDS11-07] 地震複合災害を対象としたリアルタイム被害推定システムの機能強化および精度検証
キーワード：地すべり、斜面崩壊、液状化、被害推定、リアルタイム、地震災害
強震観測記録および地盤・建物・人口モデルを用いて，地震発生約10分後に地震動，建物被害，人的被害を推定する「リアルタイム被害推定システム（J-RISQ）」（藤原ほか，2019）は2013年以降，防災科研により安定的な運用が継続されている．本発表では地震に伴う複合災害である地すべり・液状化被害の即時把握を目的としたJ-RISQの機能強化について説明する．また，複数の地震において推定精度を検証した結果について報告する．
地すべり被害推定システムはJ-RISQから取得した最大速度分布を，大井ほか(2002)の式により加速度に変換後，国土数値情報（国交省）のDEMを元に250mメッシュ毎に平均した傾斜データを用いて，内田ほか（2004）による六甲式（手法１）により崩壊確率を算出する（内藤ほか，2023）．今回，この手法に加え，神谷ほか（2012）によって提案された修正六甲式（手法２）による崩壊確率算出機能を追加した．なお，修正六甲式は六甲式ではPGAが一定値以上の場合は傾斜が0でも崩壊と推定し，逆に傾斜が一定値以上の場合にはPGAが0でも崩壊と推定していた点を修正し，より広い範囲の加速度に対応している．
液状化被害推定システムはJ-RISQから取得した最大速度分布を用いて，先名ほか（2021）により提案されている対数正規分布モデルにより液状化発生確率を算出する（内藤ほか，2023）．今回，パラメータ（平均，標準偏差）として，標高・比高・水域距離を考慮してグループ化された微地形区分（手法A）のほか，グループ化を行わない微地形区分（手法B）を選択可能になるように改修を行った．
各システムによる推定結果について，近年発生した地震による被害データを用いた検証を行った．
地すべり被害推定システムについては新潟県中越地震，熊本地震，北海道胆振東部地震，能登半島地震を対象とし，各地震における推定地震動をJ-RISQにより作成した．また，地すべりの正解データとしては国土地理院により「SGDAS推計精度向上に関するデータ公開サイト」として公開されているインベントリ（岩橋ほか,2022），および能登半島地震における斜面崩壊・堆積分布データ（国土地理院，2024）を使用した．前者では，地すべり・斜面崩壊を区別せずに4分の1標準地域メッシュ（250mメッシュ）内に集計用ポイントがある場合に崩壊ありとした．また，後者では斜面崩壊・堆積分布データをポリゴン化し，標準地域メッシュと重なるメッシュを崩壊ありとし，それぞれの正解データ（グランドトゥルース）として使用した．推定結果については地すべり被害推定システムにより斜面崩壊確率が0.1％以上と推定された場合を崩壊ありとみなした．結果，各地震において，再現率（正解と推定ともに崩壊ありのメッシュ数／正解の崩壊メッシュ数）は約54～87%，適合率（正解と推定ともに崩壊ありのメッシュ数／推定の崩壊メッシュ数）は約14～49%と幅がある結果になった．また，手法１と手法２を比較すると，手法１は再現率が高く（見逃しが少ない），手法２は適合率が高い（空振りが少ない）傾向が確認された．
液状化被害推定システムについては鳥取県中部地震，熊本地震，北海道胆振東部地震，能登半島地震を対象とし，各地震における推定地震動をJ-RISQにより作成した．また，液状化の正解データとしては先名ほか（2021）における液状化メッシュデータ，および能登半島地震における液状化メッシュデータ（先名，2024）を使用した．推定結果については，液状化発生確率が1%以上の場合に液状化ありとみなし，再現率，適合率を計算した．結果，胆振東部地震は再現率が約48%となり一致しないメッシュが多かったが，他の地震の再現率は約81～92%といずれも液状化メッシュをよく予測できていることがわかった． 一方，適合率は約4～16%となり，実際よりもやや大きめに被害を予測していることになるが，液状化ありの閾値を上げることで適合率は向上する．なお，手法A，Bの比較については地震毎に異なる結果となったが，いずれにおいても再現率が80%を超えており，液状化の可能性が高い地域の把握という観点からはいずれも有効であると考えられる．
今回開発した地すべり・液状化被害推定システムについては，防災科研内部で常時稼働中であるが，外部からデータ取得可能なWeb APIを開発しており，災害対応機関等に限定的に公開する準備を進めている．
謝辞）本研究の一部は「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）」の課題「スマート防災ネットワークの構築 サブ課題A 災害情報の広域かつ瞬時把握・共有」において実施されました．
地すべり被害推定システムはJ-RISQから取得した最大速度分布を，大井ほか(2002)の式により加速度に変換後，国土数値情報（国交省）のDEMを元に250mメッシュ毎に平均した傾斜データを用いて，内田ほか（2004）による六甲式（手法１）により崩壊確率を算出する（内藤ほか，2023）．今回，この手法に加え，神谷ほか（2012）によって提案された修正六甲式（手法２）による崩壊確率算出機能を追加した．なお，修正六甲式は六甲式ではPGAが一定値以上の場合は傾斜が0でも崩壊と推定し，逆に傾斜が一定値以上の場合にはPGAが0でも崩壊と推定していた点を修正し，より広い範囲の加速度に対応している．
液状化被害推定システムはJ-RISQから取得した最大速度分布を用いて，先名ほか（2021）により提案されている対数正規分布モデルにより液状化発生確率を算出する（内藤ほか，2023）．今回，パラメータ（平均，標準偏差）として，標高・比高・水域距離を考慮してグループ化された微地形区分（手法A）のほか，グループ化を行わない微地形区分（手法B）を選択可能になるように改修を行った．
各システムによる推定結果について，近年発生した地震による被害データを用いた検証を行った．
地すべり被害推定システムについては新潟県中越地震，熊本地震，北海道胆振東部地震，能登半島地震を対象とし，各地震における推定地震動をJ-RISQにより作成した．また，地すべりの正解データとしては国土地理院により「SGDAS推計精度向上に関するデータ公開サイト」として公開されているインベントリ（岩橋ほか,2022），および能登半島地震における斜面崩壊・堆積分布データ（国土地理院，2024）を使用した．前者では，地すべり・斜面崩壊を区別せずに4分の1標準地域メッシュ（250mメッシュ）内に集計用ポイントがある場合に崩壊ありとした．また，後者では斜面崩壊・堆積分布データをポリゴン化し，標準地域メッシュと重なるメッシュを崩壊ありとし，それぞれの正解データ（グランドトゥルース）として使用した．推定結果については地すべり被害推定システムにより斜面崩壊確率が0.1％以上と推定された場合を崩壊ありとみなした．結果，各地震において，再現率（正解と推定ともに崩壊ありのメッシュ数／正解の崩壊メッシュ数）は約54～87%，適合率（正解と推定ともに崩壊ありのメッシュ数／推定の崩壊メッシュ数）は約14～49%と幅がある結果になった．また，手法１と手法２を比較すると，手法１は再現率が高く（見逃しが少ない），手法２は適合率が高い（空振りが少ない）傾向が確認された．
液状化被害推定システムについては鳥取県中部地震，熊本地震，北海道胆振東部地震，能登半島地震を対象とし，各地震における推定地震動をJ-RISQにより作成した．また，液状化の正解データとしては先名ほか（2021）における液状化メッシュデータ，および能登半島地震における液状化メッシュデータ（先名，2024）を使用した．推定結果については，液状化発生確率が1%以上の場合に液状化ありとみなし，再現率，適合率を計算した．結果，胆振東部地震は再現率が約48%となり一致しないメッシュが多かったが，他の地震の再現率は約81～92%といずれも液状化メッシュをよく予測できていることがわかった． 一方，適合率は約4～16%となり，実際よりもやや大きめに被害を予測していることになるが，液状化ありの閾値を上げることで適合率は向上する．なお，手法A，Bの比較については地震毎に異なる結果となったが，いずれにおいても再現率が80%を超えており，液状化の可能性が高い地域の把握という観点からはいずれも有効であると考えられる．
今回開発した地すべり・液状化被害推定システムについては，防災科研内部で常時稼働中であるが，外部からデータ取得可能なWeb APIを開発しており，災害対応機関等に限定的に公開する準備を進めている．
謝辞）本研究の一部は「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）」の課題「スマート防災ネットワークの構築 サブ課題A 災害情報の広域かつ瞬時把握・共有」において実施されました．