災害予測ウォッチ

予測技術の連携活用：自治体防災における実践的なリスク把握と対策

複数の災害予測技術を連携させる必要性

災害予測技術は日々進化しており、単一の現象に対する予測精度は向上しています。しかし、実際の災害は単一の要因で発生するとは限らず、複数の自然現象が複合的に影響し合ったり、インフラ被害や人々の行動などが複雑に絡み合ったりして被害が拡大することが少なくありません。

例えば、大雨による河川氾濫と同時に内水氾濫が発生する、地震による建物の倒壊と火災が同時に発生し避難経路が寸断される、といった複合的なリスクは、一つの予測技術だけでは十分に捉えきることが難しい場合があります。

自治体の防災担当職員の皆様におかれましては、限られた予算や人員の中で、こうした複雑なリスクを多角的に把握し、効果的な対策を講じることが求められています。そこで注目されているのが、複数の災害予測技術や関連データを連携させ、総合的なリスク評価やより実効的な対策に繋げるアプローチです。

複数の予測技術を連携させるアプローチとは

複数の予測技術を連携させるアプローチは、異なる種類の予測情報やデータを組み合わせることで、単一の技術では見えにくかったリスクを顕在化させたり、予測の精度や解像度を高めたりすることを目的とします。これにはいくつかの方法や視点があります。

1. 異なる種類の災害予測の組み合わせ:

   • 例: 大雨予測と内水氾濫予測、河川水位予測、土砂災害危険度予測などを組み合わせることで、地域ごとの複合的な浸水・土砂リスクを評価する。
   • 例: 地震予測と液状化リスク予測、建物構造脆弱性情報、火災リスク情報などを組み合わせることで、震災時の詳細な被害想定や避難リスクを評価する。

2. 異なる時間スケールの予測の組み合わせ:

   • 例: 数日〜数週間先の気象予測と、数時間先のゲリラ豪雨予測、リアルタイムの降雨・河川水位データを組み合わせることで、早期警戒から直前避難判断までを支援する。

3. 物理モデルとデータ駆動型モデルの組み合わせ:

   • 例: 物理法則に基づいた洪水シミュレーションモデルの予測結果と、過去の被害データやSNSデータなどを機械学習で分析した結果を組み合わせ、より現実的な被害範囲や避難ニーズを予測する。

4. 災害予測データと関連データの組み合わせ:

   • 例: 予測される浸水範囲と、要配慮者施設、避難所、主要道路、ライフライン施設などの位置情報をGIS上で重ね合わせ、避難計画や応急対応計画の策定に活かす。

これらの組み合わせにより、より多角的、多層的にリスクを把握し、自治体における意思決定の質を高めることが期待できます。

自治体防災における連携活用のメリット

複数の災害予測技術を連携させることで、自治体防災の実務において以下のようなメリットが考えられます。

• リスクの多角的・詳細な評価: 単一の技術では捉えきれなかった、地域特有の複合的なリスクや特定の施設・住民グループへの影響を詳細に評価できるようになります。
• 予測精度・解像度の向上: 複数の情報源やモデルを組み合わせることで、予測の信頼性が向上したり、より狭い範囲での詳細な予測が可能になったりします。
• 早期警戒・迅速な意思決定の支援: 異なる時間スケールの予測やリアルタイムデータを組み合わせることで、早い段階からの注意喚起や、発災直前の避難指示判断に必要な情報を迅速に提供できます。
• 実効的な避難計画・行動支援: 予測されるリスク範囲や影響を受ける人口に加え、避難所の状況や避難経路の安全性予測などを組み合わせることで、より具体的で安全な避難計画の策定や住民への情報提供に繋がります。
• 応急対策の効率化: 予測される被害の種類や範囲、影響を受けるインフラや施設を詳細に把握することで、災害発生後の救助、消火、救護、物資輸送、インフラ復旧などの計画を効率的に立案できます。

連携・統合を実現するための方法と導入の考慮事項

複数の予測技術やデータを連携・統合するためには、いくつかの技術的なアプローチがあります。

• GISプラットフォームの活用: 最も一般的なアプローチの一つです。異なるシステムから得られた様々な予測データ（浸水深マップ、土砂災害危険度メッシュ、建物の脆弱性情報など）をGIS上に集約し、重ね合わせて表示・分析することで、空間的なリスクを視覚的に把握します。多くの自治体で既にGISが導入されており、既存システムとの連携が比較的容易な場合があります。
• データ連携基盤の構築: 異なるシステムやデータベース間でデータを自動的にやり取りするための基盤を構築します。これにより、リアルタイムに近い形で最新の予測情報や観測データを収集・統合することが可能になります。標準的なデータ形式やAPI（Application Programming Interface）の活用が重要になります。
• 統合的なリスク評価システムの開発: 複数の予測モデルやデータソースからの入力を受け取り、高度な分析やAIを用いて統合的なリスク評価を行う独自のシステムを開発または導入します。これにより、特定の目的に特化した詳細なリスク分析が可能になります。

導入にあたっては、以下の点を考慮する必要があります。

• データ連携の課題: 異なる部署や関係機関が保有するデータの種類、形式、更新頻度、アクセス権限などが異なる場合が多く、これらのデータを連携させるための調整や技術的な対応が必要です。
• システム統合の複雑さ: 複数の予測システムやデータソースを統合する場合、技術的な互換性やシステムの安定稼働を確保するための専門知識やコストがかかる場合があります。
• コスト: 複数の予測技術やデータを利用するための費用に加え、システム統合、データ連携基盤の構築・維持管理、運用体制の構築などにかかるコストを考慮する必要があります。
• 専門知識: 連携・統合された予測データを適切に解釈し、実務に活用するためには、防災、情報システム、場合によってはデータ分析に関する一定の専門知識が必要になることがあります。職員研修や外部専門家の活用も検討が必要です。
• 情報の解釈と活用: 連携されたデータは多岐にわたるため、現場の担当者が迅速かつ正確に情報を読み取り、適切な意思決定に繋げるためのインターフェースの工夫や判断基準の明確化が重要になります。

他自治体の取り組み事例（架空）

先進的な取り組みを進めている自治体では、複数の予測技術を組み合わせたシステムを導入し、以下のような成果を上げています。

• A市（河川・内水リスク対応）: 気象予測、河川水位予測、高解像度地形データに基づく内水氾濫シミュレーションを連携させ、市内の主要エリアにおける数時間先までの詳細な浸水リスクマップをリアルタイムで職員に提供。これを活用し、地域ごとのリスクレベルに応じたきめ細やかな避難情報の発令判断や、早期の排水ポンプ稼働指示に繋げています。
• B町（震災リスク対応）: 地震動予測、活断層情報、過去の被害データ、建物構造情報を統合したシステムを導入。特定の震源での地震発生を想定した際の、町内の揺れの強さ、液状化可能性、建物倒壊リスクを迅速にシミュレーション。この結果を基に、発災前の地域住民への周知活動や、発災後の迅速な被害状況把握・応急対応計画策定に役立てています。

これらの事例から、複数の予測技術の連携活用が、リスクの「見える化」にとどまらず、具体的な行動や意思決定に繋がる重要なツールとなりうることがわかります。

まとめ

複数の災害予測技術を連携させるアプローチは、複雑化・大規模化する自然災害リスクに対し、自治体がより実践的かつ効果的な対策を講じるための強力な手段となり得ます。異なる種類の予測やデータを組み合わせることで、単一の技術では得られない多角的、詳細なリスク情報を取得し、早期警戒、迅速な避難指示、効率的な応急対策に繋げることが期待できます。

導入にはデータ連携、システム統合、コスト、専門知識などのハードルが存在しますが、GISプラットフォームの活用や段階的なデータ連携基盤の構築など、現実的なアプローチから検討することが可能です。他自治体の事例も参考にしながら、地域の実情に合わせた最適な連携・活用の方法を模索していくことが、今後の自治体防災においてますます重要になるでしょう。