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9月, 2020の投稿を表示しています

オンライン防災セミナーのアプローチ

気象情報の使い方や読み解き方をテーマとしたオンライン防災セミナーを実施していますが、その中で避け続けている表現があります。 それは、「これこれという情報があるから使ってください」というものです。 「レベル4やレベル4の情報には○○や○○があって、これが発表されたら速やかに避難ですよ」といったセリフは効果的ではないと思うので口に出したことがありません。あまりに表面的すぎると思うからです。 受講者の方も、情報名と行動の一覧が提示されるだけでは何となく一般論というか、自分のこととしてストンと落ちないような印象を持たれるのではないでしょうか。 ■情報を主としないアプローチ 自分がオンライン防災セミナーでレクチャーをする際には、「情報を覚えて行動して!」というタイプとは別のアプローチをとります。 多少まわりくどいかもしれませんが、情報の解説に進む前に、「ご自身が必要とする情報とは何ですか?」ということを軸に話を展開していきます。 セミナーの参加者の中には、内水氾濫のリスクが高い場所にいる人や中小河川の洪水の被害を受ける可能性がある人もいるでしょう。大河川の洪水被害を受ける可能性がある人や、土砂災害の被害を被る可能性がある人もいるかもしれません。 参加者それぞれで状況が異なります。 状況が異なれば、災害時に必要とする情報も自ずと異なります。 このため、「どんなリスクがあるか?」というところから話をしはじめて、「あなたはどんな状況を情報から見極めたいですか?」と進めます。もちろん、リスクの詳しい調べ方もお伝えします。 「どんな状況を情報から見極めたいか?」というのは、ひょっとしたら分かりにくかもしれません。でもシンプルに考えてみてください。 例えば河川洪水のリスクがある人であれば、川が堤防すれすれで危険な状況になっていることは一大事です。そうした状況を情報から見極めたいと思いませんか? 土砂災害のリスクがある場合は、大雨で崖が崩れそうな状況になっているという情報は必須のはずです。 上の2つの例は災害が起こる直前といった切迫した状況ですが、場合によってはもっと早い段階から判断し、避難行動を取る必要がある方もいるでしょう。 そうした方が見極めたい状況は、例えば「川の水位が上がって危険になりそうな状況」や、「土砂災害がひょっとしたら起こるかもしれない状況」というように、事態が切迫する可

日本の洪水予報を巡る課題

 2020年の出水期に流れた2つのニュースを見比べてみると、日本の洪水予報の課題が見えてくる。 1つ目のニュースは、SankeiBizが2020年7月28日に配信した「球磨川の氾濫で『100年に1度』情報が洪水予報に反映されず」という記事だ(リンクは こちら )。 球磨川が氾濫するに至る前から気象庁の流域雨量指数の計算で100年に1度の事態だと示されていたにもかからわず、指定河川洪水予報ではその情報は反映されなかった点をこの記事では指摘している。 記事によれば、国交省幹部が気象庁の流域雨量指数に関して次のように述べたという。 「大河川では水位の実測値に基づく確度の高い情報を出しており、アプローチが異なる。気象庁の指数はあくまでバーチャルな数字であり、必ずしも確度が高いとは言えない」 指定河川洪水予報は気象庁と河川管理者(球磨川の場合は国土交通省)が共同で発表するものだ。しかし、実際の決定権は国土交通省が持っているようで、気象庁の影響力は少ないのが実態のようである。 ーーー 2つ目のニュースは特別警報級かと話題になった台風10号の後にNHKがWeb特集として伝えたものだ。タイトルは「出せない予報 ~70年前の法律の壁~」(記事は こちら )であり、民間(東京大学とJAXA)が開発した洪水予報システムがあっても気象業務法が壁となり公表ができない状況であることが問題点として伝えられている。 記事によれば、気象庁が洪水予報を許可しない理由は「洪水予測の技術は確立されておらず、精度が低い情報が発表されれば社会に混乱をもたらす可能性がある」ためであるという。 気象庁は民間が取り組む洪水予報の精度に疑いを持ってかかっている。しかし、その気象庁は気象庁で、国土交通省から自前の洪水予報(流域雨量指数による予報)の精度が疑われている。 洪水予報の精度を巡るこの皮肉な構造の中で、事前の情報がない状態に留め置かれているのは自治体や企業の防災担当者であり、国民全員だ。 ーーー 国が変われば洪水予報に関する規制も変わる。 オーストラリア・クイーンズランド州で2011年に発生した水害の対応録をつぶさに見た際には、ある自治体が自前の洪水予報を利用して判断した例が残っていた。 当時、オーストラリアの気象当局がその自治体向けに出していた洪水予報では、河川のピーク時の水位が自治体側から見ると過剰だったい