積雪深・雪崩リスク予測の活用：自治体防災計画と実働対応への実践的アプローチ
はじめに：冬季特有の災害リスクへの対応
積雪や雪崩は、特に山間部や豪雪地帯の自治体にとって、住民生活や経済活動に深刻な影響を及ぼす冬季特有の災害です。除雪体制の構築、道路交通の確保、そして何よりも住民の安全確保のため、積雪深や雪崩発生リスクを事前に把握する予測技術への関心が高まっています。
本稿では、最新の積雪深・雪崩リスク予測技術がどのようなデータに基づき、どのような情報を提供できるのか、そして自治体の防災計画策定や実働対応において、どのように活用できるのかを解説します。技術の可能性だけでなく、導入における考慮事項や実践的なアプローチについても触れ、自治体防災担当職員の皆様が、これらの予測技術を冬季防災対策に取り入れる際の判断材料を提供できれば幸いです。
積雪深予測技術の概要と自治体での活用
積雪深の予測は、気象予報モデル、過去の積雪データ、地形情報などを組み合わせて行われます。近年では、高解像度の数値予報モデルや機械学習を用いた予測手法が登場し、より詳細かつ局地的な積雪深や降雪量を予測できるようになっています。
どのような情報が得られるのか
- 積雪深の推移予測: 特定地点やエリアの今後の積雪深が時間経過とともにどのように変化するかの予測。
- 新規降雪量の予測: 短時間および一定期間内の新たな降雪量の予測。
- 根雪の状況予測: 長期間にわたる積雪の維持や融雪の予測。
- 地域ごとの積雪分布予測: GISなどと連携し、マップ上で積雪の深さを視覚的に把握できる情報。
自治体での活用例
- 除雪計画の最適化: 詳細な積雪深予測に基づいて、優先的に除雪すべきエリアや道路を特定し、除雪車や人員の効率的な配置計画を立てることが可能です。これにより、除雪コストの削減や交通網の早期回復に貢献できます。
- 道路交通管理: 大雪による道路閉鎖の可能性を予測し、早期に通行止めやチェーン規制などの情報を発信する判断材料とすることで、交通渋滞の緩和や事故防止につながります。
- 農業・観光業への情報提供: 積雪深の予測情報を地域産業へ提供することで、ビニールハウスの補強時期判断や、スキー場などの冬季観光施設の運営計画に役立てることができます。
- 冬季間のハザード評価: 予測データを活用し、積雪荷重による建物への影響や、融雪期の河川増水リスクなどを事前に評価し、防災計画に反映させることが可能です。
雪崩リスク予測技術の概要と自治体での活用
雪崩リスク予測は、積雪の層構造、積雪内部の温度や強度、気温、風向風速、降雪量、雨、地形、過去の雪崩発生履歴など、多くの複雑な要素を考慮して行われます。専門機関による広域的な予測に加え、特定の斜面におけるリスクを詳細に評価する技術も進化しています。
どのような情報が得られるのか
- 雪崩発生の可能性: 特定の斜面やエリアにおいて、一定期間内に雪崩が発生する確率やリスクレベル（例：注意、警戒、危険）。
- 誘発因子（トリガー）の特定: 新たな降雪、気温上昇、雨、地震など、雪崩を誘発する可能性のある要因とその影響度。
- 危険区域の可視化: ハザードマップやGIS上で、特に雪崩リスクが高いエリアを特定・表示する情報。
自治体での活用例
- 警戒避難情報の発令基準検討: 雪崩リスク予測に基づいて、警戒情報や避難指示を発令する際の具体的な判断基準を設けることが可能になります。
- 危険区域の監視強化: リスクが高いと予測されるエリアの巡回や監視を強化し、早期に異変を察知する体制を構築できます。
- 住民への注意喚起と情報提供: 予測情報を基に、住民や登山者、スキーヤーなどに対して、リスクの高い期間やエリアに関する具体的な注意喚起や情報提供を行うことができます。
- 避難対象地域の特定: 雪崩発生時に影響を受ける可能性のある範囲を予測し、避難対象とすべき地域を事前に特定する際の参考情報として活用できます。
自治体での導入・活用のための考慮事項
積雪深・雪崩リスク予測技術を自治体防災に導入・活用するにあたっては、いくつかの考慮事項があります。
- 必要なデータの確保と連携: 予測精度を高めるためには、気象データだけでなく、地域の積雪計データ、過去の雪崩発生記録、地形データ（DEMなど）といった地域固有のデータが重要です。これらのデータを収集・整備し、予測システムと連携させる体制が必要になります。
- システムの機能と提供形式: 予測情報がどのような形式（GISマップ、データファイル、API連携など）で提供されるか、既存の防災システム（ハザードマップシステム、情報伝達システムなど）と連携可能かを確認することが重要です。自治体の情報システム環境や職員の利用スキルに合った形式であるかどうかも検討が必要です。
- 導入・運用コスト: 予測システムの初期導入費用、年間保守費用、データ利用料、データ整備にかかる費用などを事前に確認し、費用対効果を評価する必要があります。クラウドベースのサービスを利用することで、初期投資を抑えられる場合もあります。
- 職員の体制とスキル: 予測情報を適切に理解し、防災計画や実働対応に活用するためには、ある程度の専門知識やシステム操作スキルを持った職員が必要になります。必要に応じて、研修の実施や外部の専門機関との連携を検討することも重要です。
- 情報の「不確実性」への対応: どんなに精度の高い予測でも、自然現象である以上、不確実性は伴います。予測結果を過信せず、予測の限界を理解した上で、常に最悪のケースを想定した上で防災計画を策定し、避難計画には十分な安全率を見込むことが重要です。住民への情報伝達においても、予測であること、不確実性が伴うことを分かりやすく伝える工夫が求められます。
導入・活用事例（例）
例1：山間部A町における積雪深予測活用
A町では、詳細な積雪深予測システムを導入し、町内の道路網における時間ごとの積雪深予測データを取得しています。このデータと道路の優先順位付け情報を組み合わせて、AIによる除雪ルート・人員配置最適化システムと連携。これにより、積雪状況に合わせた柔軟かつ効率的な除雪作業計画を毎日立案し、実行することで、除雪作業時間の短縮と燃料費の削減を実現しています。
例2：豪雪地帯B市における雪崩リスク予測活用
B市では、過去の雪崩発生地点や積雪構造のデータに基づいた高解像度の雪崩リスク予測システムを導入しました。このシステムは、気象データとリアルタイムで連携し、市内にある雪崩危険区域（急傾斜地周辺の集落など）ごとのリスクレベルをGISマップ上に表示します。市の防災課では、この情報に基づき、リスクレベルが「警戒」以上に上昇した場合、該当エリアのパトロールを強化するとともに、住民に対して、市のホームページや防災無線、個別通知などを通じて具体的なリスク情報と避難準備・避難行動に関する注意喚起を行っています。導入にあたっては、住民説明会を実施し、予測情報の見方や、雪崩発生時の適切な行動について周知徹底を図りました。
今後の展望
積雪深・雪崩リスク予測技術は、気象観測技術の向上、高解像度モデルの進化、AIや機械学習の活用により、今後さらに精度が向上していくと期待されます。また、ドローンによる積雪表面や構造の調査、衛星データによる広域積雪状況の把握など、新たな観測手段との連携も進むでしょう。
これらの技術革新を取り入れつつ、地域の実情に合わせた予測システムを導入し、他の防災情報システムとの連携を図ることで、自治体はより効果的かつ実践的な冬季防災対策を講じることが可能になります。コストや人材育成といった課題もありますが、技術の可能性を理解し、段階的な導入や外部連携も視野に入れることで、冬季特有の災害リスクに対するレジリエンス（強靭性）を高めることができると考えられます。
終わりに
積雪深・雪崩リスク予測技術は、単に予測結果を提供するだけでなく、それを基にした防災計画の策定、実働対応の効率化、そして住民の安全確保に大きく貢献しうるものです。本稿が、冬季防災に取り組む自治体防災担当職員の皆様にとって、これらの予測技術の導入・活用を検討する一助となれば幸いです。