タイ・チャオプラヤ川を対象にした大規模洪水氾濫現象の気候変動影響評価

2014年9月5日 RECCA-S8-創生D研究交流会
タイ・チャオプラヤ川を対象にした大規模
洪水氾濫現象の気候変動影響評価
土木研究所 ICHARM
佐山 敬洋
はじめに
• 創生テーマD「課題対応型の精密な影響評価」
• 課題e: アジアにおける水災害リスク評価と適応策情報の創生
• 5対象流域 : インダス、メコン、チャオプラヤ、ソロ、パンパンガ
• 課題eの手法の特徴
気候変動によって各流域の水災害リスクは将来どう変化するか
リスク ＝ ハザード ｘ 社会の脆弱性  経済的定量評価を含む
ハザード : 河川流量に加えて広域氾濫（エリア、深さ、期間）で評価
• 本発表の観点
• MRI-AGCMの出力結果を降雨流出氾濫(RRI)モデルに入力
• 洪水ハザードの水文学的特性を把握する
• 洪水の感度を定量化する
• 2011年の大規模洪水: 過去の大規模洪水(1995, 2006)より+200 mm
の雨量
降雨(Rainfall) – 流出 (Runoff) – 氾濫 (Inundation)  RRIモデル
入力情報
河道部一次元
拡散波近似
側方浸透流
出力情報
降雨分布
河川流量
標 高
河川水位
土地利用
浸水深
河道断面
斜面部２次元
拡散波近似
鉛直浸透流
Sayama, T. et al.: Rainfall-Runoff-Inundation Analysis of Pakistan Flood 2010 at the Kabul River Basin,
Hydrological Sciences Journal, 57(2), pp. 298-312, 2012.
3
Rainfall-Runoff-Inundation
Prediction
of Thailand Flood 2011
(conducted on 2011/10/14)
W. Depth
Nakhon Sawan
Simulation Domain : 163,293 km2
Grid Size : 60sec (1776 x 1884 m)
Simulation Period：
2011/07/01 – 2011/11/30
Input Rainfall:
2011/07/01 – 2011/10/14
3B42RT (Satellite Based Rainfall)
(Every 3hours, Spatial Resolution: 0.25 deg)
2011/10/14 – 2011/10/21
JMA- GSM Weekly Weather Forecasting
（Forecasting Lead Time: 8 days, Update every 12 hours）
2011/11/15 – 2011/11/30
(Previous year’s 3B42RT rainfall in the same period)
Ayutthaya
1 : July 1
31 : Aug 1
62 : Sep 1
92 : Oct 1
123 : Nov 1
152 : Nov 30
Bangkok
http://www.icharm.pwri.go.jp/news/news_j/111024_thai_flood_j.html
4
佐山ら, 2011年タイ洪水を対象にした緊急対応の降雨流出氾濫予測, 土木学会論文集B1(水工学), Vol. 69, No. 1, p. 14-29, 2013.
2011年5月から10月までの
6か月積算雨量
9
98
99
00
0
0
03
0
05
06
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
平年との比
21
20
19
18
17
16
15
14
13
12
11
10
9
8
7
6
5
(Courtesy of TMD)
2011年の6か月雨量は平年(=1000mm)の約1.4倍 (=1,400 mm)
過去の洪水時(例 : 1995, 2006)の6か月雨量は約1,200 mm
5
チャオプラヤ川流域の概要
95億m3
135億m3
面積
160,000km2
全長
800 km
勾配
1/50,000 ~ 60,000
(Ayutthaya – River Mouth)
ピーク流量
(C2)
2006年：5,960 m3/s
2011年: 4,680 m3/s (10/14)
[参考]
利根川流域：16,480 km2
徳山ダム貯水量： 6.6億m3
6
計算条件
• 降雨流出氾濫モデル(Rainfall-Runoff-Inundation :RRI) モデル (Sayama et al., HSJ2012)
(流域全体の降雨流出と洪水氾濫を二次元拡散波近似で一体解析)
• 空間分解能 : 60 sec (約2 km)
• 時間分解能 : 適応時間ステップ(10秒～10分)
• 入力情報 : 地上観測雨量、蒸発散量(ペンマン・モンティース)
• 河道断面 : 矩形断面(121地点の断面情報から指数近似パラメータ決定)
• パラメータ : 流域を側方地中流を考慮する上流森林域と、鉛直浸透を考慮する下流平野域に分け、
それぞれ1組のパラメータをC2流量で同定
• ダムなしケース (1960-2011の52年間)
• ダムありケース (1980-2011の32年間)： 二大ダムの放流量を境界条件
7
月流量の再現結果
NSE
R2
C2
0.89
0.94
N1
0.87
0.95
P1
0.67
0.91
Y1C
0.76
0.92
Y6
0.83
0.92
Y17
0.50
0.84
BD
0.80
0.93
SD
0.87
0.96
8
最大浸水域の再現結果
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
RRI Model
Remote
Sensing
(Composite)
Source: GISTDA (Thailand)
FIT
2005
0.16
0.08
2006
0.47
0.31
2007
0.18
0.14
2008
0.05
0.15
2009
0.01
0.12
2010
0.52
0.25
2011
0.21
0.46
Avg.
0.23
0.21
25000
Inundation Area [km2]
Relative
Error
Source: UNOSAT
20000
15000
RRI
10000
RS
5000
0
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Year
9
2011年浸水位・浸水深
の再現結果
Red: Land, Blue: River Peak water level
(Reduced water level by the end of November )
10
水収支解析
(ダムなしのケース)
R
積算降雨量
積算蒸発散量
ET
52年分の計算
各年のR, ET, Q,
∆S, ∆ Fの計算
R = ET + Q + ∆S + F
(流域末端の)
積算流出量
Q
∆S
流域貯水量
洪水氾濫量
F
11
Day of Year
降雨量と氾濫量との関係
 (氾濫ピーク前) 6か月の雨量と氾濫量が相関大
12
R = ET + Q + ∆S + ∆F
過去の大洪水
1995, 2006 2011洪水
平年
(1019 mm) (~1200mm) (1391 mm)
no dam
with dams
d∆S/dR = 0.44 (r2 = 0.70)
dET/dR = 0.04 (r2 = 0.04)
dQ/dR = 0.18 (r2 = 0.57)
d∆F/dR = 0.25 (r2 = 0.83)
∆F : - 26 mm
(=4.4 bill. m3)
* The period of the simulation with dams are 32 years
* Top 20 year data are used for the regression lines
 d∆F/dR = 0.25 (ダム有り): + 200 mm の降雨量増加  + 50 mm (= 82億 m3 ) の氾濫量増加
 2011年4月15日時点でのブミポン・シリキットダムの有効貯水量 : 46 mm (=75億 m3)
 ダムは 26 mm (=4.4 billion m3) の氾濫量低減に寄与した
降雨量が1200 mmから1400 mmに増える(1.17倍)と、氾濫量は1.64倍
流出・氾濫の感度について
dQ / Q dQ R
εQ =
=
dR / R dR Q
εF
dF / F dF R
=
=
dR / R dR F
(Schaake, 1990)
6ヶ月降水量1200 mmを基準にすると、
ピーク流量の感度： εpQ = 1.5
総流出量の感度： εQ = 2.3
氾濫量の感度 : εF = 4.2
降水量が 1%増えると氾濫量は4.2%増加
14
16GCMによるチャオプラヤ川流域の年降水量変化(CMIP5)
(rcp8.5)
15
16GCMによるチャオプラヤ川流域の年降水量変化(CMIP5)
600
rcp45
Difference of Annual Rainfall (mm)
500
(mm/year)
Difference of
among 1980-2000 and 2080-2100
400
300
200
Average 146mm
100
0
-100
Difference of
among 1980-2000 and 2080-2100
GFDL-CM3
GFDL-ESM2M
GFDL-ESM2G
MRI-CGCM3
MIROC-ESM-CHEM
MIROC-ESM
MIROC5
NorESM1-M
GISS-E2-R
MPI-ESM
Hadgem-CC
Hadgem-ES
inmcm
CNRN
rcp85
400
GCM Model name
300
200
Average 175mm
100
0
-100
FutureFutureFuture
Present
Present
(rcp85)
(rcp45)
(rcp85)
2080210021002100
2000
2000
2966
331
429
1383
12
93
1549
90
169
1878
138
288
1326
82
58
1106
68
-161
1457
179
259
1599
60
-2
1770
331
323
1528
226
253
1301
108
179
1259
119
159
1947
157
431
1801
117
112
1551
109
111
1248
207
105
1604
146
175
GCM Model name
GFDL-CM3
GFDL-ESM2M
GFDL-ESM2G
MRI-CGCM3
MIROC-ESM-CHEM
MIROC-ESM
MIROC5
NorESM1-M
GISS-E2-R
MPI-ESM
Hadgem-CC
Hadgem-ES
inmcm
CNRN
CAｒESM
-200
BCC-CSM
Difference of Annual Rainfall (mm)
500
CAｒESM
600
BCC-CSM
-200
Present
1980GCMs in CMIP5
2000
2537
BCC-CSM
CAｒESM
1290
CNRN
1379
Inmcm
1590
Hadgem-ES
1267
Hadgem-CC
1267
MPI-ESM
1198
GISS-E2-R
1601
NorESM1-M
1447
MIROC5
1274
MIROC-ESM
1123
MIR-ESM-CHEM
1100
MRI-CGCM3
1516
GFDL-ESM2G
1689
GFDL-ESM2M
1440
GFDL-CM3
1143
All
1429
Future
(rcp45)
20802100
2868
1302
1470
1728
1349
1335
1377
1661
1777
1500
1231
1219
1673
1806
1549
1350
1575
Reference:
Observed Rainfall (ave. 1964-2011)
Annual : 1191 mm
Six Months: 1062 mm (89%)
rcp8.5の結果は、年平均雨量で175 mm増加を示唆
16
気候変動影響評価
現在気候
平均値は現在(994 mm)から将来
(1078 mm) になり、84 mm増加
将来気候
33±22年
AGCM3.2S (20 km), AGCM3.2H (60 km)SRESA1Bシナリオ(革新)
現在気候(1979-2003) : 4ケース (3.2S : 1
ケース + 3.2H : 3ケース)
将来気候(2075-2099) : 13ケース (3.2S : 1
ケース + 3.2H : 12ケース)
① 流域平均6ヶ月降水量
1400 mm
2011年規模 (約1400 mm)
10±3年
6ヶ月降水量(mm)
6ヶ月降水量(mm)
2011年規模 (約150 mm)
150 mm
現在気候
2011年規模(1400mm)のリターンピ
リオドは現在33年から将来10年 に
短くなる
② 洪水氾濫量
平均値は現在(42 mm)から将来(60
mm) になり、18 mm増加
将来気候
33±15年
15±10年
洪水氾濫量(mm)
現在気候
洪水氾濫量(mm)
将来気候
(将来気候) – (現在気候)
2011年規模(150mm)のリターンピリ
オドは現在33年から将来15年に短
くなり、洪水の頻度が高まる
③ 浸水域と浸水頻度の変化
浸水頻度が増加
（例: バンコク北西部で 3～5回増/25年）
浸水域は現在と将来で大きく変化していない
浸水域と浸水頻度(回/25年)
23
結論
タイ・チャオプラヤ川流域を対象に、降雨流出氾濫(RRI)モデルを用いて、流出・氾濫の感度
を分析するとともに、MRI-AGCM(3.2S, 3.2H)の出力結果を用いて、気候変動が洪水に及ぼ
す影響を分析した。
• チャオプラヤ川流域の洪水氾濫量は、モンスーン季の6ヶ月雨量に相関(r=0.92)
• 2011年の6ヶ月降雨量（観測値）は約1,400 mmであり、過去の洪水(1995, 2006)に比べて
+200 mm、平年値に比べて+400 mm
• 降雨量が200 mm増えると、 氾濫量は50 mm (=82億 m3)増加
(この氾濫増加量は、2011年4月時点の二大ダムの有効貯水量の総量(75億 m3)を上回る)
• 1%の雨量の増加に対する氾濫量の感度は4.2%で、河川流出量の感度2.3%よりも大きい
• CMIP5の16GCMの平均は、年雨量が rcp4.5で 146mm、rcp8.5で 175 mm 増加を示唆
• MRI-AGCM(革新3.2S, 3.2H: A1B)を用いた解析の結果、2011年規模の6ヶ月降水量
(1400mm)のリターンピリオドは現在33年から将来10年に、同氾濫量(150 mm)のリターン
ピリオドは現在33年から将来15年に短くなる（2011年規模の洪水頻度が高まる可能性）
• 今後、MRI-AGCMの創生データを使った分析を実施予定
降雨流出氾濫解析に基づく洪水リスク評価
Climate Change
Rainfall
Topography
Frequency
Analysis
Design Rainfall
(1/50, 1/100 …)
Landuse
Agriculture
Urban
RRI Model
Damage
Assessment
Inundation
Damage Curves
Counter measures
Flood Risk
19
RRIモデルの特徴
① 一体化：降雨流出モデル、河道追跡モデル、洪水氾濫モデルを一体化することにより、低平
デルタを含む広域の洪水現象を的確に再現（下図）
② 高速かつ安定的な数値アルゴリズム： 地形起伏の複雑な山地域でも高速に計算できる二
次元拡散波近似式の可変時間ステップアルゴリズム
③ 複雑な水文過程の反映： 平野部における鉛直浸透流、山地域における側方地中流、蒸発
散と土壌の乾燥による蒸発抑制、ダムや放水路などの影響
④ 迅速なモデリングを実現するツール群とマニュアル整備： 衛星降雨や地形情報を活用する
ためのツール群、マニュアルとチュートリアル
既往の氾濫モデルの適用法
RRIモデルの適用法
RRIプログラム・マニュアルは公開、土木研究所への許諾申請で商用利用も可能  [email protected]
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