アラスカ森林火災の延焼予測シミュレーションに関する研究

修士論文概要(2009 年 2 月 10 日)
SSI-MT79073165
アラスカ森林火災の延焼予測シミュレーション
に関する研究
北海道大学大学院情報科学研究科システム情報科学専攻
システム融合情報学講座システム共創情報学研究室
小川智也
ごとに延焼する時間を与えてシミュレーションをして
1 はじめに
いく方法で火災の延焼アルゴリズム，延焼方向の決定
近年，北方林における森林火災が頻繁に発生し，国
方法として消防庁の方法を使用している[3]．本プログ
際的な問題となっている．北方林の大規模な火災は，
ラムは，まず予測結果の時刻を T とし，未燃セルｍ1
二酸化炭素や永久凍土の融解によるメタンガスを放出
に隣接する複数の火災セルｍｊからｍi に延焼する時間
し，これら温室効果ガスの増加は地球温暖化を促進す
Tij を求め，その中で最も早いものをｍi の延焼時刻 Ti
る主要な要因であるとされている[1]．また，植生を破
とし，Ti＜T の場合ｍi を新規火災セルとする．この処
壊し，家屋の焼失や煙害など人々の日常生活にも直接
理を火災セルに隣接している全ての未燃セルに対して
影響をもたらす．これに対処するため，地球観測衛星
行う．次に新しくできた火災セルｍｊに隣接する未燃
を用いて森林火災を早期発見するシステムや，現地の
セルｍｋに対して今と同様の手順を繰り返す．この作
様々なパラメータを基に将来の延焼領域を予測するシ
業を全ての予測セルの延焼時刻が T を超える回まで繰
ステムの開発が行われている[2]．
り返してシミュレーションを終了としている．
森林火災の延焼に最も関与する要素は現地の風
2.2 延焼速度の算出法
向・風速と考えられている．そのため，より詳細に火
現在延焼速度 V を決める式としての延焼速度式
災延焼予測を行うには，2 次元的に一様にデータが存
在し，高解像度かつ高精度の風況データを使用するこ
・・・・(1)
V(m/分)＝0.25ｋ×ｍ（１＋5Ｕ＋3tan２φ）
とが必要となる．しかし，森林火災が多発する地域で
ただし
は一般に詳細な気象データが乏しく，火災延焼予測技
φ：傾斜度(ラジアン)
術の精度向上を阻む原因のひとつとなっている．
ｋ：30 / 相対湿度
Ｕ：風速(m/秒)
ｍ：1.0+0.1×植生指数
そこで，本研究では 2004 年に発生したアラスカの
Boundary Fire を対象とし，米ペンシルベニア大学
を使用してシミュレーションを行っている．ただし植
（PSU）と大気科学研究センター（NCAR）により開
生指数にかかる係数であるが，植生が延焼にどのよう
発されたメソスケール気象モデル MM5 （ Fifth
に影響を与えているのか解明されていないため，消防
generation PSU/NCAR Meso-scale Model）で作成し
庁で採用されている 0.1 を使用している．
この式より算出される速度は延焼速度が最大にな
た森林火災発生時の現地の詳細な気象データを用いた
森林火災延焼シミュレーションを実行することにより，
る方向に対しての速度であり，火災地から全方向に対
従来よりも正確な延焼予測を行うことを目的とする．
して適合するのではない．最大延焼速度方向（主延焼
方向）の決定方法は次式
G
G
G
E = 4.37 S + 21.57W ・・・・・・・・・・・・・・(2)
ただし
2 シミュレーション方法
2.1 シミュレーションアルゴリズム
本シミュレーションで使用している TS （Tme
S ：最大傾斜ベクトル
sharing）法とは小鍛治(2004)により開発された，セル
1
E ：主延焼ベクトル
相対湿度を算出して使用．
W ：風ベクトル
のように決定されている（図１）
．
2.4 シミュレーション対象
本研究で対象とする地域はアメリカ合衆国・アラスカ
G
4.37S
G
E
州である．その中で 2004 年に発生した Boundary fire
と名付けられた火災を対象としている．
Boundary fire はフェアバンクスから北東約１２マ
イルの地点に 2004 年 6 月 13 日から発生した火災であ
G
21.57W
る．鎮火するまでにおよそ 2000km2 延焼した．
図１最大延焼速度方向の決定方法
本研究では Boundary fire 中で MM5 で解析された気
象データが揃っている 7 月 18 日 22 時から７月 19 日
主延焼方向から 180°の方向を裏延焼方向，90°の
12 時までの 14 時間を対象としている．
方向を横延焼方向とすると，それぞれの延焼速度は主
延焼方向の速度 V に対して次のような関係になってい
3 結果
る[3]．
3.1 焼け止まり確率，延焼速度減少率の決
定
裏延焼速度 VB=V・10-0.214W・・・・・・・・・・・(3)
横延焼速度 VS=V・10-0.12W・・・・・・・・・・・・(4)
シミュレーションを実行するにあたりいくつかの
ただし
問題点がある．最大の問題点は焼け止まりの確率が決
V：主延焼速度
W：風速(m/秒)
定していないことである．火災が焼け止まる確率は地
また任意の方向に対する延焼速度の算定方法は
⎧⎪
V =⎨
⎪⎩
1
cos ϕ
1
2
/ VE2 + sin 2
ϕ
形，風速，風向，植生などの様々な要因が考えられ，
・・・・(− π2 ≤ ϕ ≤ π2 )
未だ明らかにされていない．
/ VS2
・・(5)
・(−π ≤ ϕ＜ − π2 、π2 ＜ϕ ≤ π )
2
本研究では火災は地形，植生などに関わらず一定の
cos 2 ϕ / VB2 + sin 2 ϕ / VS
割合で焼け止まると仮定して焼け止まり確率を決定し
としている（図 2）
．
ている．また，微小地形での速度変化を考慮するため
３
に，延焼速度の減少率を定義した．
V
φ
１
シミュレーションの精度を評価する指標としてコ
２
，オミッションエラー(Oe)，適
ミッションエラー（Ce）
３
合率ｒを考える．コミッションエラーは正確度の指標
であり，コミッションエラーが大きいほどシミュレー
火災点
ションの延焼領域が対象の火災の延焼領域よりも燃え
１．主延焼方向
２．裏延焼方向
すぎていることを表す．オミッションエラーは検出能
３．横延焼方向
力の指標であり，オミッションエラーが大きいほどシ
図 2 主延焼方向からφの角度をなす方向の延焼速度
ミュレーションの延焼領域が対象の火災の延焼領域よ
り燃え広がっていないことを表す．
2.3 使用データ
コミッションエラー，オミッションエラー，適合率
本研究では以下のデータをシミュレーションへの
はそれぞれ次のように定義されている．
入力データとしている．
・火災データ：Alaska Fire Service より入手
Arc GIS シェープフェイル（ポリゴン）を 50m
メッシュのラスタデータに変更して使用
また，
A,B,C,D はそれぞれ表 1 のように定義している．
・標高に関するデータ：USGS が編集した Alaska
300m digital elevation model（300m メッシュ）を 50m メ
ッシュに内挿し傾斜方向，傾斜角度を算出して使用
気象データ：MM5 を利用して風向，風速，気温，
2
表.1 A,B,C,D の定義
シミュレーション結果
延焼した
延焼しない
延焼した
A
C
実際の火災
延焼しない
B
D
焼け止まり確率，延焼速度減少率を少しずつ変化さ
せオミッションエラー，コミッションエラー，適合率
の変化をみた．その結果のなかで，適合率が高く，オ
図 5 7 月 18 日 22 時～19 日 12 時までのシミュレー
ミッションエラー，コミッションエラーのバランスが
ション結果（エリア B）
よい焼け止まり確率 0.3，延焼速度減少率 0.12 を本研
究では使用することにした．
図 6 7 月 18 日 22 時～19 日 12 時までのシミュレー
ション結果（エリア C）
図 3 焼け止まり確率が 0.3 の時の延焼速度減少率
に対するシミュレーションの精度評価
4 考察
4.1 1 地点の気象データを用いたシミュレ
3.2 シミュレーション結果
7 月 18 日 22 時～19 日 12 時までのシミュレーション結
ーションとの比較
果を図 3～図 5 に示す．
気象データが 1 地点の場合のシミュレーションを
このシミュレーションの精度評価は
同条件で実行した結果を図 6 から図 8 に示す．
Oe=0.327，Ce= 0.514，適合率= 0.392
このシミュレーションの結果の精度評価値は
であった
Oe=0.084，Ce= 0.949，r= 0.050
でありの結果と比較すると，非常に悪いことが分
かる．
図 4 7 月 18 日 22 時～19 日 12 時までのシミュレー
ション結果（エリア A）
3
図 7 1 地点の気象データを用いた 7 月 18 日 22 時
0.12 と非常に小さい値を示した．この結果は，本研究
～19 日 12 時までのシミュレーション結果（エリア A）
で採用している消防庁の火災延焼速度モデルの延焼速
度よりかなり小さい速度でないと正確な延焼を再現で
きないということを示している．この火災延焼モデル
は実際に発生した日本の森林火災を経験的にモデル化
したものである．
日本の植生，
気候とアラスカの植生，
気候とは異なる点があり，このモデルをアラスカの森
林火災にそのまま適用するのは難しいが延焼速度減少
率 0.12 を設定することによりアラスカ森林火災にも適
用することができる．
5 結論
本研究では，アラスカで 2004 年に発生した
図 8 1 地点の気象データを用いた 7 月 18 日 22 時
Boundary fire を対象として，メソスケール気象モデル
～19 日 12 時までのシミュレーション結果（エリア B）
MM5 で作成した詳細な気象データを用いてシミュレ
ーションを行った．これにより，気象データの観測点
が１地点の場合のシミュレーションよりも高い精度で
の火災予測を行うことができた．
しかし，まだ改善の余地はあり，
・アラスカの気候，植生に適した森林火災延焼モデル
の適用
・地形，植生にあった，焼け止まり確率の設定
・さらに詳細な気象データの作成
・飛び火のアルゴリズムを導入
により，より精度の高い延焼予測シミュレーションを
行うことが期待できる．
図 9 1 地点の気象データを用いた 7 月 18 日 22 時
～19 日 12 時までのシミュレーション結果（エリア C）
参考文献
結果から分かるように延焼範囲が MM５データを利
[1] Intergovernmental Panel on Climate Change（気候変
用したシミュレーションよりも大きくなっている．
, IPCC Fourth Assessment
動に関する政府間パネル）
ポイントデータは実際の延焼地点と南西に約５０
Report: Climate Change 2007
ｋｍ離れたフェアバンクス国際空港で観測しており，
[2] 木村圭司，小鍛治貴介，本間利久，中右浩二，串
延焼地点の気象を正確に表しているとはいえない．ま
田圭司，福田正己，早坂洋史，広域北方林森林火
た 1 点のデータを全ての座標で計算に利用しているた
災の延焼拡大シミュレーション，地理情報システ
め，延焼速度は座標の依存が小さく時間に依存が大き
ム学会講演論文集，Vol. 14，pp. 185-188，2005
い．相対湿度が小さくなる時間帯，風速が大きくなる
[3] 自治省消防庁，
『林野火災拡大危険区域予測調査報
』
，1985
告書（昭和 59 年度）
時間帯は座標に関係なく延焼速度が大きくなり，相対
湿度が大きくなる時間帯，風速が小さくなる時間帯は
座標に関係なく延焼速度が小さくなる傾向がある．
4.2 延焼速度減少率
本研究では微少地形での延焼速度の変化を再現す
るために延焼速度減少率というものを設定した．延焼
速度減少率の適切な値を調べたところ，図 3 によると
4

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