第1回防災推進国民大会発表
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震災ビッグデータの開発と今後の展開 ～様々なマイクロジオデータ解析による 大規模地震被害推定の精緻化と地域柔靭化に向けた応用～
東京大学空間情報科学研究センター 秋山祐樹（[email protected]） 柴崎亮介（[email protected]）
第1回防災推進国民大会 スマートシュリンク・地域柔靭化研究会 スマートシュリンクと地域の柔靭化 ～安全な国土の再設計を目指して～
日時：2016/08/25（土）14:00 ～ 17:00 場所：東京大学本郷キャンパス 理学部１号館 233講義室
近い将来起こりうるとされる東南海トラフ地震で予測される最悪の死者数は32万人とされている。(内閣府(2012))
日本全土を対象にした地域ごとの災害リスクと災害対応力を評価・比較する環境を整備する事は、我が国の防災政策を考えていく上で重要である。
災害危険度評価に重要なデータは主に自治体が保有。 自治体ごとに災害危険度評価の方法が異なる。 結果は町丁目やメッシュ等に集計されて公開される。
現状の課題
これまでの取り組み 2
様々な既存統計や詳細な地理空間情報（＝マイクロジオデータ） を駆使した建物単位の物的・人的被害推定が出来る環境を整備
地域柔靭化・地域創生を議論するためのデータを実現
これまでの取り組み
様々な既存統計や詳細な地理空間情報（＝マイクロジオデータ） を駆使した建物単位の物的・人的被害推定が出来る環境を整備
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マクロ ミクロ スケールシームレスな地震被害推定を実現
建物単位の被災可能性情報や居住者情報（マイクロ人口統計）を推定・計算。
これまでの取り組み 4
建物構造 耐火性能
居住者数 共助力
共助力
など・・・
地盤 情報
建物単位の被災可能性情報や居住者情報（マイクロ人口統計）を推定・計算。
建物 構造
築 年代
出火 率
延焼 クラスター
建物毎 居住者情報
消防署からの距離に応じた公助力
（消防力）
周辺住民の分布に応じた共助力
倒壊リスク計算
火災リスク計算
初期対応力計算
Movie
これまでの取り組み 5
建物単位の非集計データ（マイクロジオデータ）を整備し、それらを組み合わせることで建物単位の地震被害推定環境を全国で実現。 ＞任意の空間スケールの地震（津波）による被害推定環境を実現した。
これまでの取り組み 6
これまでの取り組み 7
50年超過確率2%の地震動入力の場合（冬・夜）
建物倒壊・火災に よる死者率[%] （初期対応力考慮）
0.00 – 0.05
0.05 – 0.01
0.01 – 0.05
0.05 – 0.1
0.1 – 1.29
北海道地方
沖縄地方
これまでの取り組み 8
50年超過確率2%の地震動入力の場合(冬・夜)
これまでの取り組み 9
50年超過確率2%の地震動入力の場合（梅ヶ丘駅周辺）
建物倒壊・火災に よる死者率[%] （初期対応力考慮）
0.00 – 0.05
0.05 – 0.01
0.01 – 0.05
0.05 – 0.1
0.1 – 1.29
火災と倒壊による時間別死者数の例（250mメッシュ集計） （※人の流れデータ（パーソントリップデータ）で試作）
これまでの取り組み Ogawa, Y., Akiyama, Y., Kanasugi, H., Sengoku, H. and Shibasaki, R., 2015, “Evaluating the Damage of Great Earthquakes in Aggregate Units Based on Detailed Population Distribution for Each Time Frame”, Proceedings of CUPUM 2015, 316, 1-18.
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津波による倒壊率の推定
これまでの取り組み 小川芳樹，2016 年，「大規模地震・津波被害軽減に向けた マイクロジオデータの開発と被害リスク評価 に関する研究 」，東京大学大学院新領域創成科学研究科社会文化環境学専攻平成28年度博士論文
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津波による倒壊率の推定：高知市南部の例
これまでの取り組み
南海トラフ地震で想定される平均的な規模の津波が襲来した場合の倒壊率推定結果
12 小川芳樹，2016 年，「大規模地震・津波被害軽減に向けた マイクロジオデータの開発と被害リスク評価 に関する研究 」，東京大学大学院新領域創成科学研究科社会文化環境学専攻平成28年度博士論文
倒壊・火災・津波による複合被害率（全壊率）の推定
これまでの取り組み
火災・倒壊による全壊率 火災・倒壊・津波による全壊率
13 小川芳樹，2016 年，「大規模地震・津波被害軽減に向けた マイクロジオデータの開発と被害リスク評価 に関する研究 」，東京大学大学院新領域創成科学研究科社会文化環境学専攻平成28年度博士論文
(株)帝国データバンク （日本最大の信用調査会社） 企業間取引ビッグデータを用いた被災前後の取引変化の可視化
東京大学 各種統計・GISデータを活用した ・建物被害予測 ・建物単位の居住者分布 ・初期対応力（共助力）推定
企業間取引ビッグデータを活用した ・将来の地震・津波に備えた企業間取引への津波被害モデルの構築
・国土政策（防災、復興、地域再生など）への活用
コラボレーション（共同研究）
これまでの取り組み 14
東日本大震災の影響波及分析：津波浸水地域に立地する企業が関わる取引件数の増減 （2011年2010年比：受注・発注何れかが津波浸水域に分布している取引を集計）
津波被災地を含む地域では被災後の取引件数が回復せず、取引件数が減った地域も広がりつつある． 一方で被災地から離れた地域では取引件数を維持・回復している地域も見られる．
2011年 2012年 2013年
これまでの取り組み 秋山祐樹・柴崎亮介，2015年，「東日本大震災に伴う津波による企業間取引の喪失と回復の可視化」，日本地理学会発表要旨集 2015年度日本地理学会春季学術大会，214.
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建物1棟1棟の構造・築年代、居住者数を推定し、熊本地震の推定地震動を建物に与えることで、建物単位の避難者数（各建物から何人避難したか）を推定することができる。 自治体が発表している公式な避難者数とも類似した結果となることが確認された。
平成28年熊本地震の 避難者数推定
これまでの取り組み
推定 避難者数[人]
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グリーン・ネットワーク・オブ・エクセレンス（環境情報分野）、また関連する研究において共有・活用されている（東大・名古屋大・九州大など）。
Disaster Evacuation Coaching = DECO/ Deco浦安キャンプ（2014年8月4、5日）およびDeco大阪（2015年9月10日）において図上避難訓練に活用。100mメッシュ集計の建物被害に関する推定値を提供した。
NHKスペシャル「震災ビッグデータfile.3」（2014/03/02放送） 本研究の成果の一部（倒壊率の推定結果など）が紹介される。
中学生が同データを活用し 地域の危険度を学ぶ（DECO）
iPadを用いた避難 訓練（DECO）
震災ビッグデータ file.3 (NHK)
http://www.nhk.or.jp/datajournalism/about/
本成果の学術的・社会的活用
これまでの取り組み 17
今後の展開：地域柔靭化に向けて 18
1.膨大なパターンの地震動・津波入力情報による 物的・人的被害シミュレーションの実現
膨大なシミュレーション結果を作成し 頻度の高い被害状況や、いわゆる 「想定外」の被害状況を把握する。
小 被害状況 大
大
頻度
小
高頻度
想定外
今後の展開：地域柔靭化に向けて 19
2. 被害推定計算の高速化・並列化による膨大なシナリオ計算 （将来はスーパーコンピュータの活用も検討）
× さらに時間別、季節別、シナリオ別（避難行動別）など
膨大なシナリオを計算し、最頻あるいは想定外の被害状況を さらに精緻に把握する。
今後の展開：地域柔靭化に向けて 20
3.地域のレジリエンス評価、 企業のBCP（事業継続計画）策定支援への活用
・自然災害リスクが精緻に与 えられることで、様々な集 計単位（地域単位）で、 地域のレジリエンス評価が 可能になる。
・同成果は地方自治体の防災 政策立案や地域間連携、 企業によるBCP策定支援 などに活用出来る。
・将来的には地域経済分析 システム（RESAS）等と の連携も視野に入れ、 「地域柔靭化」と「地方創生」 への貢献を目指す。
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震災ビッグデータとその関連データの利用・共有・分析環境も整備が進みつつある。
実用段階：地域経済分析システム （RESAS) 実用段階：データ統合・
解析システム（DIAS)
今年度着手：G空間情報センター
今後は震災ビッグデータを関連する研究者、実務者と積極的に共有し、改良し、活用していくことが が求められていくだろう。
今後の展開：地域柔靭化に向けて
震災ビッグデータ 地域・自治体
震災ビッグデータを用いた災害に強い柔靭な地域づくりの将来像
Macro scale
Micro scale
Scal
e-se
amle
ss
自治体職員
市民
防災計画の策定 自治体を越えた越境計画
危険な地域に関する 情報の共有
地域の脆弱性を理解
高精細な避難 誘導情報の提供
地域の危険な地域 の情報共有
22 今後の展開：地域柔靭化に向けて
集計データ
マイクロジオデータ
ご清聴頂きありがとうございました
<Contact> 秋山祐樹 東京大学空間情報科学研究センター 助教 国土交通省国土交通政策研究所 客員研究官 マイクロジオデータ研究会 会長・運営委員長 Email: [email protected] URL: http://akiyama-lab.jp/yuki/
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