水災リスクのハザードモデル構築に関する調査研究
- アナリティクス・リスク分析
- 自然災害
2025/11/21
近年、気候変動の影響等により豪雨災害が頻発し、水災リスクの適切な評価がますます重要となっています。本コラムでは、弊社で開発しているCatastrophe model（以下、「CATモデル」といいます）のうち、水災リスクのハザードモデル構築に関する調査研究の取り組みをご紹介します。
1. CATモデルにおける水災ハザードモデルの特徴
現在、一般に公開されている水災リスクに関するハザード情報としては、洪水浸水想定区域図1)や浸水ナビの破堤点別浸水シミュレーション2)等、複数の情報が存在します3)。これらは洪水時の被害を最小限にすることを目的として作成された情報で、特定の河川、特定の再現期間（100年や1,000年に1回の規模）の浸水範囲や浸水深を表したものです。これらをベースにすることで、特定のシナリオ下における洪水による損害額を算出することができます。
一方、弊社が開発しているCATモデルは巨大災害のリスク評価を目的として、確率論的なリスク評価を行うことができます。具体的には以下のような特徴があります。
・ 今後1年間に発生しうる災害を何回もシミュレーションすることによって、再現期間ごと（例えば200年や500年に1回の規模）の洪水による損害額や年間の期待損失額を算出することができる。
・ 同時被災の観点から、例えば荒川で氾濫が発生した場合に、利根川でも氾濫が発生するようなイベントを評価することもでき、全国の水災リスクを網羅的に評価できる。
本コラムでは、このような水災リスクのハザードモデル（図1）の基礎となる調査研究の取り組みについて、具体的な事例を基に紹介します。
図1：水災リスクモデルの構築フロー（ハザード）（弊社作成）
2. 降雨イベントの生成
一般的なCATモデルではまず災害が発生する現象、すなわちイベントを定義します。水災リスクのハザードモデルでは、過去の観測データや大規模なシミュレーションに基づき様々な降雨イベントを発生させ、氾濫が発生するようなイベントを定義します（図1、降雨イベントの生成）。
弊社では、北海道大学等の大学機関と連携し調査研究を実施しています。例えば、database for Policy Decision making for Future climate change (d4PDF)4)と呼ばれる多数のモデル実験データを用いることによって、10,000年の降雨データを作成することに成功しました5)。この研究成果を活用することによって、多種多様な降雨イベントを定義することができます。これによって、前項に記載したように、1年間を何回も繰り返しシミュレーションすることが可能となります。
3. 各河川の流量の評価
各河川の流量予測は、前項で得られた降雨イベントを用い、各イベントにおける河川の流量を定量的に評価する過程です（図1、各河川の流量の評価）。
弊社では、京都大学防災研究所等と連携しながら、調査研究を実施しています。例えば、全国の各河川の流量を予測するという観点からは、全国109の一級水系それぞれの降雨流出モデルを構築することによって、主要な河川の流量の予測を全国規模で可能にしました6)。また、上述のd4PDFという多数の降雨データから限られたイベントを抽出し、複数の河川で共用できる降雨データを作成することによって、複数地域・複数規模の流量を予測することに成功しました7)。これらの成果によって、全国の河川を対象とした流量計算を現実的な時間及びコストで実施可能となりました。
さらに弊社では、水災リスクモデルのさらなる発展に向けて、将来変化予測に関する研究等にも参画しつつ8)、最新の知見を反映させたモデル開発を進めています。
4. 浸水深評価
浸水深評価は、前項で得られた河川の流量や各降雨イベントの降水量を用いて、河川の氾濫や下水道等が溢れる内水氾濫が生じた場合の浸水深をシミュレーションする過程です。
氾濫シミュレーションモデルは、そのスケールに応じて、全球（地球規模）を対象としたモデル9)や日本全国を対象としたモデル10)、都市や流域、地区レベルを対象としたモデル11)等があります。CATモデルは、全国を網羅的に評価することが必要となるため、そのスケールに応じて使用するモデルを選択する必要があります。弊社が開発しているハザードモデルでは、これらの氾濫シミュレーションモデルをうまく組み合わせることによって、全国の浸水深の評価を行っています（図2、RRIモデル10）による解析例）。また、近年では令和元年東日本台風の事例等から、一級水系の本川に加え、その支川や二級水系等も詳細にシミュレーションしてリスク評価を行うことが求められています12)。弊社ではこれらの要素を考慮し、最新の知見を反映しながらハザードモデルの開発を進めています。
図2：RRIモデル10)による岐阜県・木曽川周辺の解析事例（弊社作成）
（＊Depthは基岩からの浸水深を表す）
5. まとめ
本コラムでは、弊社が開発しているCATモデルの中でも特に水災リスクのハザードモデルに関わる研究事例を紹介しました。本コラムで紹介したように、弊社は京都大学や北海道大学等様々な研究機関と共同研究や人材交流を行いながら、最新の知見を反映したCATモデルを開発しています。本コラムで取り上げた研究成果を反映したCATモデルによって、全国の拠点を対象に、様々な発生確率（例えば100年に１回）における損害額を評価することが可能となります。ぜひ、弊社で開発している水災リスクモデルを用いた各種サービスをご活用いただければ幸いです。
参考文献
1) 国土交通省「洪水浸水想定区域図・洪水ハザードマップ」
https://www.mlit.go.jp/river/bousai/main/saigai/tisiki/syozaiti/
2) 国土交通省「浸水ナビ」
https://suiboumap.gsi.go.jp/
3) 東京海上ディーアール株式会社「これだけは知っておきたい水害リスク情報〈2023年版〉」
https://www.tokio-dr.jp/publication/report/riskmanagement/riskmanagement-383.html（2023年9月1日）
4) 地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース
https://www.miroc-gcm.jp/d4PDF/about.html
5) Shinohara and Inatsu (2023) Stochastic Precipitation Model Using Large Ensemble Data, J. Disaster Res., Vol.18 No.8, pp. 868-876.
https://www.fujipress.jp/jdr/dr/dsstr001800080868/
6) 小林ら (2020) d4PDFを用いた日本全国一級水系における極値流量の将来変化分析, 土木学会論文集B1（水工学）, 76 巻 1 号 p. 140-152
https://doi.org/10.2208/jscejhe.76.1_140
7) 安嶋・佐山 (2022) 多段階浸水想定に向けたd4PDFに基づく流量表現手法の検討, 土木学会論文集B1（水工学）, 78 巻 2 号 p. I_451-I_456
https://doi.org/10.2208/jscejhe.78.2_I_451
8) 東京海上ディーアール「「気候変動下における洪水リスク評価の高度化」に関する共同研究の開始について」
https://www.tokio-dr.jp/news/2021/20210803/pdf/pdf-20210803-01.pdf（2021年8月3日）
9) 東京大学・生産技術研究所「CaMa-Flood: Global River Hydrodynamics Model」
https://hydro.iis.u-tokyo.ac.jp/~yamadai/cama-flood/
10) ICHARM「降雨流出氾濫モデル（RRIモデル）」
https://www.pwri.go.jp/icharm/research/rri/index_j.html
11) 株式会社日立パワーソリューションズリアルタイム洪水シミュレータ「DioVISTA/Flood」
https://www.hitachi-power-solutions.com/service/digital/diovista/flood/index.html
12) 佐藤ら (2020) 排水過程および建物被害を考慮した千曲川破堤氾濫の数値解析, 土木学会論文集B1（水工学）, 76 巻 2 号 p. I_625-I_630
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejhe/76/2/76_I_625/_article/-char/ja
執筆コンサルタントプロフィール
- 森口 暢人 研究員、 岩波 発彦 主任研究員
- 企業財産本部