21世紀気候変動予測革新プログラム平成22年度全体報告会, ‘11/02/21

流域圏を総合した災害環境変動評価流域圏を総合した災害環境変動評価

代表 京都大学防災研究所 中北英代表：京都大学防災研究所 中北英一

極端現象に伴う災害発生変動評価斜面系 山岳系 河道 都市 低平地 沿岸域斜面系 山岳系 河道 都市・低平地 沿岸域

降雨・気温・水蒸気・風速・放射・気圧系列 （現在気候、近未来、世紀末 各25～30年）（アンサンブル実験結果を含む）

気象研GCM・RCM出力出力

台風モデル陸面過程モデル

領域気候モデル (気象研5km, 1km-RCM, 独自ラン with CReSS等)（物理的ダウンスケール）

温暖化出力

デ

降水

ダ デ

主要物理量の確率時空間モデル・極値確率分布モデル （確率的ダウンスケール）

強

温暖化出力翻訳

土砂生産モデルHazardモデル(長期計算も

土砂流出モデル 河道の土砂体積・輸送モデル

ダム操作ルールモデル高潮・高波

洪水氾濫

地下街浸

強風による建(長期計算も

含む）雨水流出モデル 河道の水流モデル

波モデル

濫浸水モデル

浸水モデル

建物被害モデ

斜面崩壊、土石流、洪水流出、洪水氾濫（都市域氾濫・地下街浸水など）、高潮・高

デル

災害発生 波氾濫、強風・突風により、発生頻度に応じた各ハザードの巨大化や災害としての治水施設（ダムオペレーションも），堤防、防波堤護岸の安全率の低下や建物被害率の増大 ＝＞新たな気候変動評価指標の創出

災害発生変動評価

研究対象

• 温暖化予測翻訳（石川、中北、竹見、奥、田中、Kim Kyoungjun、木島）– 物理的ダウンスケールを実施する 日本周辺を対象とする– 物理的ダウンスケ ルを実施する。日本周辺を対象とする。– 統計的ダウンスケールを実施する。降水に関しては全球を対象とする。

• 河川流況（立川、小尻、佐藤、Kim Sunmin、山敷、浜口）– 日本主要流域を対象とし 流況・ピーク流量の変化を分析する– 日本主要流域を対象とし、流況 ピ ク流量の変化を分析する。– 日本全域を対象とし、流況変化流域を抽出する。– 河川水流入と結合した大規模湖沼の水・熱流動の変化を分析する（琵琶湖）

• 高潮・高波災害（間瀬 森 安田 中條）高潮 高波災害（間瀬、森、安田、中條）– 確率台風モデルを構築し、日本主要湾域の高潮の頻度・強度の変化を分析する。– 全球を対象とし、波浪の強度変化を分析する。

• 強風災害（丸山 Nishijima(スイス工科大)）強風災害（丸山、Nishijima(スイス工科大)）– 日本全域の市町村を対象とした強風建物被害率の変化を分析する。

• 氾濫災害（戸田、小林、武田(名大)、川池）– 主要都市域の洪水氾濫の頻度・強度の変化を分析する主要都市域の洪水氾濫の頻度 強度の変化を分析する。– 流域・河川・氾濫域一体型モデルの構築と被害額評価

• 土砂災害（藤田、堤、竹林）– 土砂災害の多い西日本域を中心に 土砂災害の頻度・強度の変化を分析する土砂災害の多い西日本域を中心に、土砂災害の頻度 強度の変化を分析する。

• 適応策の考え方（中北、多々納、堀、梶谷、全員）２０１０年度から）– リスクマネジメントと関連した今後へ向けての議論と整理

影響評価の方法

GCMおよびRCM出力（物理的ダウンスケール）

■高潮災害、土砂災害、氾濫災害、建物被害極値の統計情報をもとに外力を設定する。確率台風モデル 計画台風 計画降雨

■河川流況分析、高波GCMあるいはRCM出力値を直接、外力としてハザ ドモデルに連続的に用いる

ハザードモデル

確率台風モデル、計画台風、計画降雨

ハザードモデル

としてハザードモデルに連続的に用いる。

ザ ド デル高潮・高波モデル、強風災害モデル土砂流出モデル、洪水氾濫モデル

ザ ドモデル河川流量シミュレーションモデル波浪シミュレーションモデル

ハザードの変化を分析するハザードの変化を分析する

災害の発生頻度・強度の変化を分析する 災害の発生頻度・強度の変化を分析する

適応策の検討■シナリオベース

極端現象の外力設定について極端現象の外力設定について

Ｃ０８では 高潮 高波 建物被害 河川流量等に関し ＧＣ• Ｃ０８では、高潮・高波、建物被害、河川流量等に関し、ＧＣＭ２０による計算結果をベースに確率降雨・確率台風を算定し、それをベースにしたハザード計算を実施し、各ハザードにし、それを スにした ザ ド計算を実施し、各 ザ ドに対するードに対する確率評価をしようとしている。

• しかし、一つのモデルによる一時系列による確率評価は厳しいかも知れない したが て いく かの デ ラ 結果も確いかも知れない。したがって、いくつかのモデルラン結果も確率評価に用いるべきとの認識に達している。（６０kmアンサンブル、CMIP３データ）ル、 デ タ）

• 加えて、いくつかのモデルラン結果があったとしても、当該地域に本当の極端現象が算出されるかに不安がある。したが 適応策を考えるにあた 確率的評価（出現頻度）がって、適応策を考えるにあたって、確率的評価（出現頻度）に不確定性があっても、物理的モデル上出てくる、異常台風をシナリオも取り入れて適応策に考慮すべきと考えている。をシナリオも取り入れて適応策に考慮す きと考えて る。

今年度の実施項目

温暖化翻訳将来の極端台風の様々な進路を作成するために渦位逆変換法を用いて将来の極端台風の様々な進路を作成するために渦位逆変換法を用いて領域気象モデルによるダウンスケール実験を実施＝＞河川流量、高潮・高波、風災害の最悪シナリオ作成（継続）様々な時・空間スケールの確率降水量を算定し地上雨量計データと比較様々な時・空間スケールの確率降水量を算定し地上雨量計データと比較（継続）実効降水量の将来変化（深層崩壊.VS.表層崩壊)（土砂災害と連携）（６０ｋ アンサンブル出力の使用開始）（６０ｋｍアンサンブル出力の使用開始）RCM５出力を用いた集中豪雨の頻度特性評価（RCM５後期ラン出力の使用開始）

灌漑要求推量等の世界の利用可能な水資源量の評価

表層崩壊のリスク大分県竹田市の一雨総降水量と一雨最大時間降水量との関係

（総降水量・最大時間降水量，それぞれ上位20イベントを抽出）

]

1001976-19801981-1985(m

m)

y [m

m/h

r]

60

80 1986-19901991-19951996-20002001 2005降

水量

l int

ensi

ty

40

60 2001-2005200620072008

大時間降

Rai

nfal

20

一雨最大

崩壊0 200 400 600 800 1000

0

一 深層崩壊のリスク

Total rainfall [mm]一雨総降水量 (mm)

藤田ら（21世紀気候変動予測革新プログラム 平成20年度成果報告書）の図を一部改変

20km

近未来－現在将来－現在増加

(mm) 相対頻度

降水量

減少弱い雨・少ない雨 → 強い雨・多い雨

近未来－現在

大時間降

将来－現在

変化の度合いは

一雨最大 変化の度合いは

近未来より将来の方が顕著

一

降水イベントの数が増える事例数

一雨総降水量 (mm)

降水イ ントの数が増える事例数

全球60km

将来－現在信頼度

95%将来SSTの変化による違い表層崩壊リスク

95%

量(mm)現在

水量

(mm)

将来

初期

値によ

る違

い

初期値0

cm ip3 csiro m iroch m ri

間降水量

一雨

最大

時間

降水

近未来

期値

によ

る違

い

初る

違い

SSTの変化による違い初期値1

cm ip3 csiro m iroch m ri

近未来－現在増加

最大時間一

一雨総降水量 (mm )

初期

初期

値によ

る

初期値2

日本全体では相対頻度

一雨最

60kmモデル アンサンブルラン

減少

弱い雨・少ない雨 → 減少強い雨・多い雨 → 増加

↓

一雨総降水量 (mm)

↓土砂災害のリスクが増大

深層崩壊リスク

全球60km

将来－現在

半減期1 5時間

ほとんどの地域で10～20％増える表層崩壊リスク%

半減期1.5時間実効降水量

信頼度

95%

東海以西と東北で10～20％増える深層崩壊リスク%

半減期72時間実効降水量

%

信頼度

95%

◆……95%の信頼度で有意な変化，・……それに満たない変化

95%

RCM5RCM5による集中豪雨発生頻度による集中豪雨発生頻度

%) Present

21世紀末気候において、7月上旬と8月上旬に降水量が増加する原因とな

10

15

する100mm/dayの

割合

(% Present

Future

る降水現象は何か？

レーダーで捉えた降雨の空間分布から集中豪雨を経験上捉えられる

0

5

6/16/116/217/17/117/217/318/108/208/309/99/199/2910/910/19

総雨

量に対す

金田（2010）2000年9月11~12日ら集中豪雨を経験上捉えられる

5kmRCMの雨量画像データを用いて，日本域で，5月から8月における降水現象を目視により確認する と 梅雨前線に伴う集中

2000年9月11 12日東海豪雨のレーダー画像

ける降水現象を目視により確認することで，梅雨前線に伴う集中豪雨のみを抽出し，その発生頻度と出現特性の変化を解析する

20k GCM 5k RCM20kmGCM 5kmRCM

0.5 1 5 10 20 30 50 80mm/hr

集中豪雨の定義①

30分（短時間）雨量強度の基準

抽出における判断基準

– 50mm/hr以上の雨域が同じ地域に2時間以上停滞する場合– 50mm/hr以上の雨域が同じ地域に2時間以内に2個以上出現する場

合合

– 150mm以上の雨域が出現した場合3時間雨量強度の基準

50 以 の雨域が出現した場合

– 100mm～150mmの雨域が出現し，その雨域が同じ地域に3時間以上停滞する場合

– 相当温位の水平勾配が大きいこと梅雨前線の確認

集中豪雨の定義②集中豪雨の数え方

地域別の災害発生頻度の観点から見た「集中豪雨」の頻度「集中豪雨」をもたらす気象擾乱の頻度

30分雨量を用いた場合

「集中豪雨」をもたらす気象擾乱の頻度

2回集中豪雨が発生している1回集中豪雨が発生している

災害発生頻度の観点から集中豪雨は3回集中豪雨をもたらす気象擾乱としてみて1回集中豪 を す気象擾乱 回

旬別発生頻度

集中豪雨の旬別発生頻度分布

旬別頻度分布：ひと月を10日ずつ3分割して、その10日間の合計頻度の分布

領域

30405060

頻度

現在近未来21世紀末

21世紀末は，7月上旬と8月上旬に発生頻度が増加

領域5km: 総雨量に対する100mm/day以上の雨量占める割合

0102030度

（回）

21世紀末

10

15

/da

yの割

合(%

) PresentFuture

6/1 6/16 7/1 7/16 7/31 8/15 8/30 日付

1度に3つ以上の集中豪雨をもたらす気象擾乱の旬別発生頻度分布5

10

総雨

量に対

する100mm

10

15

頻

現在近未来

世紀末

0 6/16/116/217/17/117/217/318/108/208/309/9 9/199/2910/910/19

総

金田（2010）

0

5頻度（回

21世紀末

7月上旬に近未来，21世紀末ともに増加0

6/1 6/16 7/1 7/16 7/31 8/15 8/30

回）

日付

に増加

RCM5を用いた地域別による集中豪雨の発生頻度分析

九州、四国、中国、近畿、東海、関東甲信、北陸、東北の8つの地域に分けて集中豪雨の発生頻度を解析した。T検定を用いて現在気候と比較して21世紀末気候の平均値が増加しているかどうかの解析を行った

地域別の25年合計頻度と将来変化の有意性

しているかどうかの解析を行った。

25年平均 標準偏差

在

現在が少ないため有意な増加

1 6

5 5

九州現在 3.04 2.21

世紀末 4 3.25

四国現在 1.12 1.05

世紀末 1.76 1.61

中国現在 0.68 1.14

25年内でのばらつきが影響して有意性が出なかった

17 27 1030

22605

213 8

24

10 20

5

16

中国現在

世紀末 1.08 1.26

近畿現在 0.4 0.65

世紀末 1.2 1.22

東海現在 0.88 0.78

世紀末 2 4 1 73

76100

17

2844

1024

16

3816 世紀末 2.4 1.73

関東甲信現在 0.2 0.5

世紀末 0.84 0.84

北陸現在 0.12 0.33

世紀末 0.32 0.56

95％有意増加

16

増加量

東北現在 0.04 0.2

世紀末 0.24 0.44

中日本と東日本の太平洋側で増加傾向

90％有意増加有意な増加なし

増加量

世界の利用可能な水資源量の評価

KAKUSHIN GCM 20kmPresent (1979‐2003)Future   (2075‐2099)

Meteorological

NDVI (satelite data) SiBUC

Calculating PrecMeteorological data LAI (crop stage)

Verticalmovement

g‐Energy budget‐Water budget

Prec

Land surface process

W t f i i ti

Verticalmovement of water

Evap

Water for irrigationEvapotranspiration Hydro‐BEAM

HorizontalmovementRunoff process 

Horizontalmovementof water

AnalyzingRiver discharge

Movement

Analyzingriver discharge

Impact on Irrigation Water Requirement

Impact on Water Resources (Prec-Evap)

今年度の実施項目

河川流量河川流量日本全河川流域に対し、簡略化した分布型流出モデルにより解析を実施（継続）実施（継続）主要河川に対し、蒸発散量も含めた詳細解析を実施（継続）最悪シナリオ計算（温暖化翻訳と連携）（継続）琵琶湖水循環への影響評価（継続）琵琶湖水循環への影響評価（継続）

石狩川

最上川

木曽三川

淀川最上川

利根川筑後川

木曽三川吉野川

再現期間100年に対応する年最大流量

近未来気候の100年確率年最大流量の

世紀末気候の100年確率年最大流量の確率年最大流量の

変化比率確率年最大流量の

変化比率

一般化極値分布（GEV分布）左:現在気候に対する近未来気候との比率右:現在気候に対する21世紀末気候との比率

PWM法を用いて、確率分布関数の

般化極値分布（GEV分布）

01exp

)(

1

ka

cxk

xF

k　　

PWM法を用いて、確率分布関数の母数を推定した。

0expexp

)(

ka

cxxF

　　

10年確率渇水流量の変化比率

近未来気候の渇水流量の変化比率

21世紀末気候実験の渇水流量の変化比率

ワイブル分布をあてはめてPWM法を用いて母数を推定し、10年確率水文量を推定した。

地域別最大比流量図（クリーガー曲線）km

2 )m

3 /sec

/k比

流量

( mの

観測比

既往

最大の

既

土木研究所資料 第1247号 より

流域面積 (km2)

温暖化時の推計流量による地域別最大比流量(m3/s/km2)

北海道

東日本１

北海道

東日本２

中日本西日本１

西日本２四国

クリーガー曲線（関東）

西日本２

東日本１西日本１ 中日本

東日本２西日本２ 四国

特定河川流域の将来流況変化Present Future

1981-2000 2081-2100

MRI MIROC3 2 ECHAM5 UKMO CGCM3 1

赤色：AGCM20 (MRI-AGCM3.1S)水色：CMIP3 (AOGCM-8model)

ModelMRI-

AGCM20INGV-SXG

MIROC3.2(hires)

CSIRO-Mk3.0

CSIRO-Mk3.5

ECHAM5MPI-OM

CNRM-CM3

UKMOHadCM3

CGCM3.1(T47)

HorizontalResolution 20km 125km 125km 208km 208km 208km 313km 274km 417km

1.5

2

2.5

1.5

2

2.5

1.5

2

2.5

木曽川流域（犬山地点）

最上川流域（砂越地点）

吉野川流域（岩津地点）

別流

量化率

量/現

在流量）

増

減

0

0.5

1

0

0.5

1

0

0.5

1

月別 変

化（将来流量

変化 ＜大＞ 変化 ＜小＞

減

減

1.4

1.6

1.4

1.6

1.4

1.6

JAN

MA

R

MA

Y

JUL

SEP

NO

V

JAN

MA

R

MA

Y

JUL

SEP

NO

V

JAN

MA

R

MA

Y

JUL

SEP

NO

V

在流量

）

増 増 増木曽川流域（犬山地点）

最上川流域（砂越地点）

吉野川流域（岩津地点）

0 6

0.8

1

1.2

0 6

0.8

1

1.2

0 6

0.8

1

1.2

流況

変化率

将来流量

/現在

減

（犬山地点）（砂越地点） （岩津地点）

0.4

0.6

1% 25% 50% 75% 99%0.4

0.6

1% 25% 50% 75% 99%0.4

0.6

1% 25% 50% 75% 99%

（将 減

減減

↑年最大流量 ↑年最小流量

今年度の実施項目

高潮・高波確率台風モデルを構築し 日本主要湾域の高潮の頻度 強度の変化を確率台風モデルを構築し、日本主要湾域の高潮の頻度・強度の変化を分析（継続）全球を対象とし、波浪の強度変化を分析（継続）最悪シナリオ計算（温暖化翻訳と連携）

現在気候の再現現在気候の再現

IBTrACSIBTrACS

IBTrACS

0.29個/年

確率台風モデル 確率台風モデル

全球での通過個数の分布

0.28個/年

全球での通過個数の分布 大阪湾付近通過個数

革新の結果を反映した将来の確率台風モデルを準備中

極端台風の進路を操作して最悪シナリオを

渦位逆変換法による初期値操作NHM‐5km

AGCM20

WRF/ARW でダウンスケール

影響評価

• 陸：強風・河川流量・浸水

WRF/ARW同一台風の異なる経路の計算

陸：強風 河川流量 浸水

• 海：波浪・高潮

計算結果5

計算結果

首都圏

189通りの経路

東京２

このランが最低気圧・最大風速を示す風速を示す

高潮偏差1.4mを記録：キティ台風に

相当

今年度の実施項目

氾濫氾濫名古屋中心地区の浸水評価流出・河川・氾濫を一体化したモデル＋浸水被害額算定

佐用町の被害再現淀川流域モデルの構築

今回の研究では，気象の予測値を用いることにより，将来の名古屋市堀川流域における内水氾濫の変化を明らかにする古屋市堀川流域における内水氾濫の変化を明らかにする．

⇒将来における内水氾濫の程度と頻度について検討する．

右図に示した名古屋市（あるいは，その周辺）の降雨予測の特性を整理する．

⇒都市（名古屋）における降雨変化の考察

代表降雨を対象に，内水氾濫解析を行う．その場合 潮位上昇を仮定する場合も対象とその場合，潮位上昇を仮定する場合も対象とする．

⇒内水氾濫の規模に関する考察

⇒潮位上昇は次年度の課題

降雨規模と内水氾濫解析の結果を整理し，それらの対応関係を求めるそれらの対応関係を求める．

予測された降雨から，上記の対応関係を用いて，内水氾濫の発生頻度を求める．

⇒発生頻度に関する考察

⇒名古屋における甚大な時間降雨の発生頻度は大きく変化していない。⇒対象外

0 0m解析手法（統合型氾濫解析モデル）

領域図

0.0m0.0m-0.5m0.5m-1.0m1.0m-1.5m1.5m-2.0m2.0m-2.5m

解析手法（統合型氾濫解析 デル）

領域図

日庄新木

中川運堀

2.0m 2.5m2.5m-3.0m

3.5m-3.0m-3.5m

八田川

矢田川新川 庄内川

光川

内川

新川長

良川

揖斐川

木曽川

河堀川

天矢田川庄内川

中川運河２

天白川 堀

川

堀川

新堀川中川運河１

N堀川

名古屋港

海域

0 1 2ｋｍ

都市域

境界条件庄内海域河川 都市域内川

名古屋

降3降雨40mm/h以上の時間降雨を持つ雨の時系列デ

現在

雨の時系列データを抽出

1降雨

近未来近未来

降3降雨

将来

どのような降雨特性か？

降雨デ タ（名古屋） よる確率降雨⇒降雨データ（名古屋）による確率降雨

(b) 時間雨量(a) 日雨量

⇒日雨量の確率降雨は、現在よりも将来の方が値が大きくなっているが、時間雨量の確率降雨は現在と将来とではあまり変化が無く 高い確率年では将来雨量の確率降雨は現在と将来とではあまり変化が無く、高い確率年では将来の方が若干小さくなっている。

⇒日雨量よりも時間雨量の方が内水氾濫に対して大きな影響を与えることから、内水氾濫に対して将来と現在では大きな差が生じないことが予想される内水氾濫に対して将来と現在では大きな差が生じないことが予想される。

現在3降雨、近未来1降雨、将来3降雨で浸水の大きかった降雨条件の解析結果

現在 近未来 将来

現在 近未来 将来

今年度の実施項目

土砂災害“積算有効降雨量～短時間降雨量”関係を全国に渡り評価流域スケ ルの斜面崩壊特性の降雨条件による変化の評価を開始流域スケールの斜面崩壊特性の降雨条件による変化の評価を開始

強風災害全国の建築物データの収集とアーカイブ全国の建築物データの収集とアーカイブ

今後の予定

後期実験出力計算結果を用いた今後

災害評価ハザードモデル完成したので（ほぼ修了）これまでの成果をベ スに影響評価出力を作成し 整理するベースに影響評価出力を作成し、整理する。降水の確率評価等の各グループで重複して実施している内容、考え方を整理し、ハザードモデルへの影響評価に系統的に利用する。確率分布 補 系統的な実施を考 る 手法も大 参考確率分布の補正の系統的な実施を考える（土研手法も大いに参考に）。平行して、河川流量、土砂災害、強風災害を中心に、RCM出力結果を

用いた評価をさらに進める。

アンサンブル実験結果の利用

確率降水や確率台風モデルの有意性を高める（継続）。確率降水や確率台風モデルの有意性を高める（継続）。まずは60ｋｍアンサンブル結果を利用し、さらにはDIASを通して他のモデル

出力も利用する（継続）。（６０km＝＞２０kmへの統計的DSの必要性)

シナリオベースの評価

河川流量、高潮・高波、強風災害、氾濫災害では、モデル上生起し得る最悪のス パ 台風等をベ スにした評価を実施する最悪のスーパー台風等をベースにした評価を実施する。それには、チーム３のアノマリネスティング、チーム4の算定結果も利用。確率論ではなくシナリオベースの結果を適応策にどう活かすかを考える。

適応策に向けて“D i l l” d “Ri k t”“Design level” and “Risk management”

Ri kRi kwater levelinside

Range for Risk managementRisk management= Disaster reduction (mitigation)

Design levelDesign levelriver

channelThis level may become quite ambiguous in the climate change projection.

=a return valuecorresponding

-How can we propose an adaptation way?- How can RCM help in the proposal?corresponding

to a specificreturn period

Range for disaster prevention= no overpass from embankmentp= no inundation over flood plain

Schematic of t l ’ t i treturn value’s uncertainty

GEVAMS High uncertainty:t tGEVObs.Model A

extreme events, flood, land slide

Return value canModel B

Model ALow uncertainty:agriculture,

NOT be used as Design level

Obs.water resources

Return value can

Can RCM reduce the uncertainty and bias?

Model Bbe used as designlevel

and bias?

With 25-years single time seriesKonoshima and Nakakita (2010)

今後に向けて今後に向けて• 基本事項

将来変 が 確定なデザ を適応策構築– 将来変化が不確定なデザインレベルを適応策構築の中でどう位置づけるかのあらたな考え方・哲学が必要。デザインレベルを単に定性的な指標としてどう利用するか？定 標もっと進めてデザインレベルを用いる考え方すらやめるとか。（もちろん現革新の残された年月でも攻める）

– 整備計画（30年程度の目標）と基本方針（「国家100年の整備計画（30年程度の目標）と基本方針（「国家100年の計）でどう区別するかも重要。ただし整備計画は必ずしも近未来への将来変化のみを背景とするのではなく、当然世紀末への変化があくまで基本となるべきである世紀末への変化があくまで基本となるべきである。

– 不確定性を下げるための気候モデル出力アンサンブル数の大幅な増加。ハザードモデルへの外力不確定性（擾乱項）の導入乱項）の導入。

– どの将来変化項目の、どの程度の増加（減少）が適応策を考える上でクリティカルなものとなるかの、防災研究者を考 る クリティ なも なる 、防災研究者からの提示。（住民意識、国力と関係）