5. 高速道路を対象とした地震時機能的フラジリティ関数の構築と震災間比較
5.4. まとめ
本章で得られた成果を以下に列挙する．
(1) 国内で近年発生した主要地震を対象とし，各地震の震度分布や高速道路の施設被害・復旧状況に 関するデータの収集・整理を行った．
(2) 対象地震および4 地震において，高速道路の通行止めと状況と震度との関係を分析した．全ての
地震において，「通行止めあり」の方が「通行止めなし」より高震度側に分布する傾向がみられた．
こうした傾向は，供給系ライフラインや鉄道の分析結果20), 21)と類似していることが分かった．
(3) 予測モデル20)の手法のうち機能停止の有無に焦点を当て，高速道路の通行止め発生確率をロジッ
トモデルでモデル化し，機能的フラジリティ関数を構築した．低震度領域における「通行止めな し」のデータも十分に考慮して分析したCase 1では，モデルの適合度を表す尤度比や的中率の結 果から実測値とモデルがよく整合していることを確認した．一方，低震度領域のデータを含めず に分析したCase 2では，低震度領域での予測が過大評価となり，モデルの適合度も低くなること が分かった．フラジリティ関数を構築するにあたっての一般的な留意事項として，重要な知見が 得られた．
(4) Case 1による機能的フラジリティ関数と通行規制基準との関係を震災間で比較した．2016年熊本
では通行止め発生確率が急増する震度と各事業者の地震時通行止め規制基準がほぼ一致している．
一方，2018 年大阪や 2018 年北海道については，やや低震度領域において曲線が立ち上がってい る．通行規制区間の隣接区間における通行止めの影響やブロック単位での通行規制のほか，関連 施設の被害が現れたものである．
近年では，即時的な推定震度分布例えば24), 25)や高速道路のIC区間情報などが容易に入手可能となっ ている．それらを重ね合わせて，本章で構築した機能的フラジリティ関数を適用することにより，簡 便かつ概略的に高速道路の通行可能性を推定することが可能である．事業継続計画（BCP）などに携 わる関係者が，事前あるいは直後の即時対応をとる際に，一助となることが期待される．
今後，複数の鉄道の被災事例を分析するとともに，高速道路の通行止め期間の分析とそのモデル化 を行う予定である．また，4.で示したように震災時の高速道路における自動車交通量の時空間分析8),
10), 12)を継続して行っており，自動車交通量と機能的フラジリティ関数を用いた評価を行う方針であ
る．
補注
[1] 文献26)のように，IC位置に設置された地震計での観測情報が公表されている場合もあるが，すべ ての地震で得られるとは限らない．また，高震度の地点の掲載にとどまる場合もある26)．本章では，
低震度領域を含めて網羅的なデータが必要であるため，推定震度分布を用いて，地震計が設置されて いないICにおける推定震度も含めて分析対象とした．
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参考文献
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