・ ・ａ．ＩＩ． ●１ ．１●’ｔ． ｉ● ”‘ ｀･：．’ ｢･． Ｊ ．’ ｀．ｌｊ 確･率降雨強度曲線式べのアプ６ニ¨チ（’j ご ｀ ．、｀・ ≒ =; １ ……． ’ ．．ン、 ’ご ｌ ．７い 卜大‘松……｀日j=“‘･‘誠∧祐ｊ……’゜-｀．‘ ：ダダニ 臨学齢･防災水工学研究妬 ニダ’に ……゛………-’゛” J ・ 1 1
● ・・ jir ｡｀ 11 ●Study on the ･Frequency‘Rainfal口皿徊琳ｙ:Formula ’ !４ １． ’ｒ ･’ Ｉ ●ｊ ● ＝ Seisuke Matsuda ゛ ･’‘ ，” I● ●‘ バ●1 i’● ’j ’,’ Ｌａｂｏｒａtｏｒｙ ｏｆ Ｗａtｅｒ Diｓａｓｔｅｒ Ｐｒｅｕｅｒｖtｉｏｎ.Ｅｎｇｉｒｉｅｅｒｉｎｇ',Ｆｄｃｕltｊr ｏ/ Ａｇｒi￡lｕＵｕｒｅ ．Ｉ ． ’‘｀● ・．‘，ｊ・Ｄｊ‘Ｉ ‘ コー．・ｌ ‘． ’･●･ｊ･ ．， ∼ り 為 １
AI?stract≒The design of spillway of ８ dam 叩゜ｅti°es req!Jilでesthe 8d!)pり911y)f some der･， sign rainfalls. In this paper, the method of estimating the frequency rainfall intensity foｒ･■mulais discussed to generate one of them. The equations for th6･Kochi station are‘ calculated by.･using 24-hr rainfall frequency value for return' period of 20 years and ･twoヽ constants being prepared over thQ･Japan in this paper,･which are contained in the rainfall intensity formula は し が き １ ｔ ’ ｒ ’こ ’ 、 １ 降雨強度曲線を確串的に評価できる形で定めたいという課題は，水工計画に統計的概念が導入さ れるようになって以来，水文学の重要な課題の１つである。Ｔ年確率降雨強度曲線という‘表現で現一 在用いられている曲線式は,･いぐっかのｔ時間の平均降雨強度のＴ年歯率値を求め,‘適当な･式をこ七 れにあてはめる方法で定められている。･この,方法は,ヽ短時間の降雨強度曲線にあてはめる降雨強度‥ 式の定数推定に，最少自乗法的方法が適用される場合には止むを得ないが,’降雨の原因とな’る気象二 擾乱の時空間スケールを考慮していない点て;長時間の降雨強度式を推定する場合には，若干問題’ があるのではないかと考えられる。 ‥ ” −･犬・ 卜 著者は，上限がＴ時間の長時間降雨強度式の推定には,-やはり上限とした時間程度以上の降雨資･ 料に基づいて，連続値として解析する必要があり，任意時間の降雨資料を独立に確率評価するのは。。 ● ・ ■。 ゝ ， 過大評価になると考えている。統計的な手法が導入される以前には，既往‘1∼5位な･どの値を基準 にして適用式の定数推定が行われたようであるが，解析対象の上限時間が定められた場合にはぐむ しろ以前の方法で適用式の定数を定め，上限時間の降雨資料について確率評価する方法が妥当では ないかと考えられる。むろん，定数も確率評価されていればさらによい。･また，こヽれらの解析は面 積雨量叱対して行われるべきであるが，これはなかなか困難であろう。 へ 。， ゛バ ｀゛:こ’ ；’ ＤＤＡ解析について これまでのＤＤ式はシャーマン式に代表されるように２定数式であり,’解析は点雨量を対象どじ て行われてきた。また，式中の定数は２つの違った降雨に対して，ＤＤ式の適用下上限時間の雨量 が等しくても，中間時間の雨量が同｡じでなけ,れば，２定数とも違う値として求められるも･のであっ た。ＤＤ式の定数を地域分類の因子として利用するような場合のＤＤ解析では。このままでは具合 が悪く，これまでと違った定数推定の方法を考える必要があった。松田・角屋I）は一雨降雨を対 象として，２つの違った降雨に対してＤＤ式の適用下上限の雨量が等しければ２定数は等しくなり，
38 高知大学学術研究報告 第33巻 自然科学 式の適合性をよくするため，修正関数を乗ずる形の３定数ＤＤ式とする方法を提案して良い結果を 得た。さらに，著者ら2）は若干の変形をして，解析的に扱い易くかつ基準化されたＤＤ式を提案 している。しかし，これらの研究においても，点雨faを対象に考えている。 ところで，ＤＤＡ解析は本来降雨の時空間分布特性を分析することであると定義されており． ＤＤ式とＤＡ式を組合わせる場合にはいずれの式も時空間的に考えなければならない。ＤＡ式はこ れまでにも時空間的な解析が行われてきたが，ＤＤ式は点的に扱っ,たものしかみられず具合が悪い。 これはこれまで両式が別々に解析されてきたからであろう。しかし，ＤＤ式も面積雨量に対して定 義する必要があることは言うまでもない。ただし，ここで述べる面積雨量とは，点雨量から等雨量 線法などによって求められた面積雨量を意味する。 この点についても，松田・角屋3）はＤＤＡ座標を用い，Ｄｐ式は面積雨量に対して定義される べきであるとし，ＤＤ式，ＤＡ式およびＤＤＡ式の関係を明らかにしている。 さて，I:）Ｄ式とＤＡ式のいずれも面積上で定義され，一応よい適合性を持って降雨特性をうまく 表現する形式で定数を定めることが可能である。また，ＤＡ式の関数形については角屋・永＃４） の研究が詳しい。さらに，･著者5）はＤＡ式の基準化と適用範囲について検討し，基準面積の導入 を提案している。基準面積はＤＡ式の適用範囲の上限であり，本質的には降雨の空間分布特性によっ て決まるべき性質のものであると考えられる。すなわち，（１）式が成立する。 〇くＡ／Ａ，＜１ ● （１） − ここで, A, Aa：適用面積（Ｋｍ２），基準面積（Ｋｍ２）。 結局，降雨の時空間分布特性を表現するＤＤＡ解析では，地域ごとの降雨の時｡空間分布特性を調 べなければならないという｡極めて常識的な結論が得られる。 ところで，わが国の地域別降雨の時空間分布特性を調べようとして著者が入手可能な過去の雨量情 報は，主として気象官署の発表した雨量資料であるが，これを面的な情報とするには粗過ぎる上に， 山地部の情報はほとんど得られない。また，過去の各地方気象台の詳しい雨量情報を，個人的レベ ルで短時間に広く調べることは不可能に近い。最近ではファイル化されたアメダス資料が利用可能 となったので，幸い面的な解析ができるようになったが，資料年数が短く，実用的にはこれからで ろう。したがって現状では，各地の最大級の豪雨資料を適当にサンプリングして面的な解析をする ことＫなる。 ， 最近の１，２の豪雨資料6･7）については，面的な雨量資料（気象専門家が等雨量線を描いてい る）が得られたが，もちろん全国的なもので,はない。ここではとりあえず，主に気象官署の過去 （最大26年，最少20年）の年最大24時間雨量（降水fa）８ユ㈲を用いて，点雨量に基づくＤＤ特 性について検討した結果を述べる。 ｉ ＤＤ式の定数の定め方について 著者らの提案した修正型ＤＤ式は，基準化されたシャーマン式と１個の定数を持つ修正関数で構 成されており，次式で与えられている。 -がし。 ari 1< t/t, k T/t･,一 一 − (2) Φ (t/t,)
確率降雨強度曲線式へのアプローチ <i>= (4 ) b ･log {√(T/t,) } tl ｂ＝ 】Og{ T2 ・ (t2/.t,)y.r,} -log (tz/ti)・ -log{へ/（Ｔ ゆ＝十 -）b °log {V(T/t,)} 】Og { T2･（t2/tl）ｃ /r,} b ° log（Ｔ/t2）・log{Vて〒ﾌ万万｝
log{√ａワロi丘ｂ
−＜ Ｃ −（1−Ｃ） log{√ｒTフでj} Ｊ (松田) １くt/t.く√膠ﾌ聊￣ − − -,づへ/ (T/t,)< t/t,.< T/t, Ｃ− Iog（rl/rＴ） Ｉｏｇ（Ｔ/tl） -log {へ/（Ｔ/tl）｝一 39 (3) (4) t』●■ ・ ● 4 ar,/{へ/マT/t,)・arx )< 1 (5-1) 1-Ｃ 卜ｂこlog{√汀ｱT汀｝，“1/｛√阿万万71″７｝ Ｏ＜Ｃ − ＜’１ − ＞１ − (5-2) (6) ここで，。r:面積平均降雨強度（ｍｍ／h）; 。ri : t1時間の面積平均降雨強度(mm/h); t 1 , Ｔ：適用下上限時間（h）;tl＜t2＜Ｔ;Φ:修正関数; b. cﾐ定数。 ” ’ また，定数の定め方は次のようである。はじめに降雨の時間規模，すなわちＤＤ式の適用上限時 間（たとえば24時間）を決める。以後，時間は適当な単位時間で無次元化して考えるので，正確に は時間数というべきであるが，ここではそのまま時間としておく。次に下限時間，すなわち基準時 間（１時間）を決める。したがって。雨量資料は当然24時間規模のものを対象としてサンプリング する。後で下限時間を決めるのであるから，任意時間の雨量資料はすでにサンプリングされた資料 の中から捜すことになる。 たとえば，年最大24時間雨量をサンプリングの対象にした場合，１時間雨量などはその測点にお けるどのような大きさの順位に相当する値であるか不明である。しかし，定数はサンプリング対象 とした24時間雨量の，測点における上位グルｍプの降雨に対して計算するので，災害を起こすよう な規模の大きい降雨を対象とすることになり，実用的には安全側にある。研究目的によって違うが， 適用上限時間で，大きい雨量から計算した定数を用いて地域性を調べることができれば，これらの 任意時間の雨量を逆算することができるので，短時間の雨量の順位にこだわる必要はないと考えら れる。これは，むしろ降雨特性に基づく上限時間規模の選択の問題であり，別の機会に検討する。 Fig. 1. 2 は，ここで対象とした資料の中からR24＞300 mm の降雨について計算したDD 式の定数b゛とｃの分布を示している。定数ｂは r,/{へ/で〒ﾌ石￣y･ rい を対数軸に取った 片対数グラフ上でバ５｝式で与えられる実線を下上限範囲とし. r,/{へ/TFｱt,)･rＴ｝＝1 で ピークを示す分布であると見ることができる。一定なＲＴを仮定すると，rlが大きくなるにつれて 定数ｂ。の分布範囲が変化しているので,これを地域の特性値として求める場合には計算値の単純40 高知大学学術研究報告 第33巻い自然科学， 平均では意味がない。したがって，定数ｂにつり,てはその上限値ｂ，で基準化し， 定数b/b 。 の地域分布を求める。 ｀’ ・ノ ’I 一方に定数ｃはり／｛へ/でr/t,)･rＴ｝の値によって一義的に定まる。 ０ ． ０ −0.5 １ ０ ０ ． １ ､ Ｃ ０ ． ２ 0.7 ０ ． ６ ０ ． ５ ０ ． ４ ０ ． ３ ０ ． ２ ０ ． １ 0 . 0 Ｑ , １ ０ ． ５ 基準化された ー. ’7j Fig. 1 定数ｂの分布 (折線近似)． １ ． ０ r./{√斤ﾌ石￣j･rＴ} ２ ． ０ ５ ． ０ 1 0 0.2.・ パタｙ ！.0 ' . . '2.0 丿ン｢TI/｢√百ﾜ耳￣｣･ΓΥ} ……｀'･ ごご Fig. 2 =定数Ｃの分布
確率降雨強度曲線式へのアプローチ (松田) 主に気象官署の測点に芦ける年最大24時間雨量の分析 41 Fig. 3 は，わが国の1956∼1981年の，主に気象官署の年最大24時間雨量の最大値の分布を示し たものである。等値線は地形条件を無視してかなり強引に描いたので，部分的には実状と違うかも しれない。 Fig. 3 ｡1956∼1981年の測点最大24時間雨量の分布（ロ） ﾉ ･
42 高知大学学術研究報告 巻 然科学 説明の都合上，地域の最大雨量，最大値が飛び離れた値を示す測点を，最大値／上位３位の平均 （以後異常係数と呼ぶ）として概観すると次のようである。・ 一般的には，しばしば台風に見舞われる九州，四国南部，紀伊南部の南東斜面では，地形性の強， い豪雨が起こり，太平洋側で雨量が多く，日本海側は少ない。 九州地方では，雲仙岳と阿久根で最大値が500mmを越しており，この資料には含まれないが｡ 1957年の諌早豪雨, 1982年の長崎豪雨など，長崎県を中心とする地域の雨量は特に多い。一方，枕 崎・福岡・飯塚など南と北の一部で比較的雨量が少ない。異常係数が1.2以上となる測点は厳原・ 佐世保・熊本・阿久根であり，九州中西部沿岸に位置している。 四国地方では，南四国の舟戸・剣山・木頭で最大値が700mmを越しており，500mmを越す地域 がかなり広い,。＝一方，瀬戸内海側はわが国でも雨量が少ない地域である。異常係数が1.2以上とな る測点は足摺。高知｡穴吹である。前２者が太平洋に面した沿岸に位置しているのに対して，穴吹 は剣山の北側に位置している。 中国地方は一般に雨量が少ないが，島根県と山口県の一部に300mmの等雨量線が描かれている。 しかし. 1983年７月に島根県を襲った集中豪雨のように，いわゆる集中豪雨がしばしば見られる。 異常係数が1.2以上の測点は日本海側で松江，瀬戸内海側では広島・岡山である。 近畿地方では三重県の尾鷲で最大値が800mmを越しており，この地域はわが国最大の雨量を与 える。また，和歌山県もかなり雨量が多いが，その他の地域は比較的少ない。 1896年に彦根で観測 された日雨量597 mmは飛び離れた異常値であろう。異常係数が1.2以上の測点は姫路・神戸・和 歌山・大阪・京都・彦根であり，大阪平野から琵琶湖に到る平野部に渠中しているのが注目される。 中部地方では静岡県と愛知県の一部地域でやや雨量が多いが，長野県は北海道に次いで雨量の少 ない地域である。異常係数が1.2以上の測点は伊良湖・名古屋・飯田である。前２者は湾岸沿にあ るが，飯田は天竜川中流域に位置している。 関東地方では埼玉県の関東山地と千葉県の房総半島の東斜面および栃木県の日光で雨量が多い。 特に男体山南に位置する日光では最大値が500mmを越している。異常係数が1.2以上の測点は房 総半島の勝浦・館山／東京・宇都宮・日光に到る関東平野を北向に横切るように点在する。また雨 量は少ないが，軽井沢で異常係数が1.3となっている。 北陸地方は豪雪の印象が強いが，年最大24時間雨量は意外にも夏期の降雨による値が大きい。雨 量は輪島と高田を囲む250mmの等雨量線が描ける程度で比較的少ない。異常係数が1.2以上の測 点は日本海に沿う金沢・富山・高田・相川である。。 東北地方は全般的に雨量が少ないが，岩手県宮古で1981年に観測された最大値335 mmはこの地 方ではかなり大きい。異常係数が1.2以上の測点は那須山系の北に位置する若松，蔵王山系の北に 位置する山形および下北半島の陸奥であるが，いずれも雨量は少ない。 北海道は，気候学的には「冷帯多雨気候型」に属し，その他の日本各地の「温帯多雨気候型」と 区別されている。太平洋側だけで見れば日高山地の東斜面や石狩平野および渡島半島の西斜面など の一部に，やや雨量の多い地域が見られる。異常係数が1.2以上の測点は寿都・具知安・小樽・稚 内・浦河である。 1950年に苫小牧で観測された日雨量448 mmは飛び離れた異常値であるが，ここ では対象資料に含まれていない。 Fig. 4 は各測点の年最大24時間雨量の上位５位の雨量資料から，各降雨の最大1 . 5 , 24時間 雨量を用いて求めた基準化されな定数b／b。の平均値の分布を示したものである。この値は変動 が大きいが，北海道の旭川，山梨県の甲府，長野県の飲田・諏訪・松本;広島県，山口県の萩，佐 賀，熊本，宮崎県の都城などで負の値が見られる。九州の測点を除くと比較的雨量の少ない測点て あるのが注目される。しかし，尾鷲の値も0.14程度であり，定数ｂは中間時間の雨の降り方，降
確率降雨強度曲線式へのアプローチ （松田） Fig. 4 1956∼1981年の年最大24時間雨量の上位５位から計算した定数b／b。の分布（×10＝2） 43 雨の上限時間の取り方などに影響されるので，年最大24時間以外の時間値についても調べる必要が あるかもしれない。 。 Fig. 5 は同じ資料から計算した定数ｃの値の分布である。ｃの値は全国的に0.3∼0.6程度 の範囲にあって，あまり差は見られない。わが国では. c = 0.4∼0.6≒O｡5としてよく使われて いるが，･Fig. 2で述べたように定数ｃ’の値はrl/｛V（Ｔ/tl）・rＴ｝の関数であり，比較的長 時間雨量が多い測点あるいは比較的短時間雨量の少ない測点の値は当然小さい。
44 高知大学学術研究報告 第33巻 自然科学 /1^≫ . Fig. 5 1956∼1981年の年最大24時間雨faの上位５位から計算した定数Ｃの分布（×10-2） 確 率 降 雨 強 度 曲 線 表−１はここで用いた雨量観測点の年最大24時間雨量から，岩井・角屋法によって計算した24時 間雨量の確率値である。ただし経験的分布関数にようて確率紙にプロットした分布と計算値がか なり違う測点の値は，分布を参考にして若干修正した。 これらの値はいわゆる点の確率値であるため，厳密には面積雨量に対するＤＤ式の計算に直接利
確率降雨強度曲線式へのアプローチ (松田) 45 用できないが，点雨量が平地の100Km2の面積雨量を｡15％程度の誤差で代表しているといわれて いるので･ここでも点雨量の確率値が100K92の面積雨量のそれであると考えよう。確率計算に 用いた高知の24時間雨量の資料年数は26年であるから，信頼性の高い20年確率の場合について高知 の確率降雨強度曲線式を求めよう。 表−１から20年確率の24時間雨量398mmが得られる。 Fig. 4, 5からＤＤ式の定数;は，そ れぞれb／b。＝｡270. c =｡473である。したがって, (5)式からｂ。を計算して代入すると 表−１−１ 主に気象官署の24時間雨inの確率値（ｍｍ） 測 点 名
％八万ス
年数 測 点 名ズズズス
年数 wakkanai kitamiesashi asahikawa rumoi haboro sapporo lwamizawakucchan otaru suttsu abashiri oobu monbetsu nemuro kushiro obihiro hiroo muroran tomakomai uraga hakodate esashi aomori fukaura mutsu hachinohe akita morioka miyako oofunato sendai ishimaki yamagata sakata shinjyo fukushima shirakawa onahama wakamatsu mito utsunomiya nikko ’ 105 119 138 153 113 128 147 161 134 168 217 260 115 140 176 206 」17 139 171 196 146 181 233 279 182 215 262 295 138 ’ 167 210 245 127 148 175 196 148 184 238 283 83 92 104 113 107 120 136 148 105 126 154 178 121 140 166 186 131 151 178 199 117 129 145 157 222 245 273 293 148 167 193 213 146 169 202 227 132 156 190 218 122 138 159 174 125 144 172 194 124 152 193 227 141 163 193 216 155 179 211 236 136 158 188 212 125 135 147 156 108 118 130 140 190 214 243 265 180 200 227 246 140 152 168 178 125 139 156 168 115 131 151 166 153 172 196 214 171 201 240 271 122 136 155 168 148 174 211. 240 191 224 270 306 129 153 187 214 185 219 267 306 153 171 195 212 386' 463 ･568 651 25 26 26 26 26 26 26 26 26 25 23 26 24 26 25 26 24 25 25 25 26 26 26 23 24 24 26 26 24 24 26 26 26 24 23 26 25 26 26 26 26 26 、maebashi kumagaya chichibu tokyo ooshima miyakegima hachijojima chyoshi katsuura tateyama chiba yokohama・ karuizawa nagano matsumoto ?ﾂg iida， koofu kawaguchiko hamamatsu omaezaki shizuoka iroozaki mishima aiiro irako nagoya gifu takayama tsu owase ueno niigata takada･ aikawa toyama fushiki kanazawa wajima fukui tsuruga hikone 139 159 、186 206 198 249 325 390 260 287 320 345 205 253 325 387･ 316 381 475 5ば 281 330 402 461 330 400 499 581 203 241 293 335 255 307 382 444 210 246 297 339 181 213 258 293 192 215 240 260 156 188 ・ 234 273 94 105 119 129 ' I I8 134 154 169‘， 129 141 155 165 ’ 194 228 275 312 153 177 209 233 225 250 280 300 ， 225 267 327 377 242 277 320 353 279 308 ･’ 344 370 ’ 229 264 311 346 238 281 343 393 245 284 336 376 250 298 363 413 182 206 236 259 249 293 352 400 167 192 225 250 259 302 361 408 670 740 830 890 198 227 265 294 144 171 211 244 163 181 205 222 134 149 168 182 146 157 171 181 168 189 216 、236 174 195 221 241 」85 209 240 ‘ 264 145 157 171 . 181 187 214 250 277 175 204 ’ 246 ‘ 279 26 26 26 26 26 26 26 26 23 24 23 26 ･26 26 25 26 ・26 26 26 26 ’25 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 25 ･26｀ 26 26 26 26 26 26 25- 24 2546 表― 1―2 高知大学学術研究報告 主に気象官署の24時間雨丘tの確率値（ｍｍ） 第33巻 自然科学 測 点 名
九九九大
年数 測 点 名ノズノス
年数 ibuki kyoto maizuru oosaka kobe sumoto toyooka himeii nara wakayama kooyasan ryuiin・ shionomisaki irokawa honguu okayama hiroshima kure fukuyama matsue hamada saigo sakaiminato yonago tottori hiwasa anabuki tokushima kigashira tsurugisan takamatsu tadotsu kuma oozu matsuyama uwaiima nagaseda､ｍ sukumo sugitadam yoshinodam iokigawadam kochi 229 267 317 356 209 240 280 311 215 249 293 327 169 193 ・ 224 247 192 227 277 317 273 302 340 360 187 219 264 298 161 192 237 273 155 172 194 209 285 315 350 380 231 259 294 319 326 360 404 435 312 364 435 490 452 518 602 664 362 413 479 529 136 157 184 205 178 204 240 268 192 221 261 291 148 165 185 199 204 235 276 307 220 265 328 380 157 176 200 218 201 227 260 284 200 230 268 297 182 206 236 259 360 400 450 480 330 365 410 440 297 340 395 436 620 685 765 825 610 675 755 810 174 201 235 261 136 151 170 183 231 253 280 300 161 179 202 218 146 166 193 215 200 229 267 295 339 380 432 471 247 285 335 373 297 338 395 439 313 350 396 429 380 428 490 536 339 398 479 545 26 26 26 26 25 26 26 26 26 26 26 22‘ 26 25 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 25 26 24 26 26 25 25 25 26 26 24 26 22 25 26 26 ashizuri muroto funato motoyama shimonoseki yamaguchi hagi fukuoka iizuka ooita hita nagasaki sasebo ・ hirado unzendake izuhara saga kumamoto hitoyoshi ushibuka asozan miyazaki aburatsu miyakonojyo nobeoka akune makurazaki kagoshima tanegashima 260 j 308 376 432 275 308 351 383 605 670 750 805 430 480 535 575 ' 194 224 267 303 231 261 300 330 224 254 293 321 208 243 291 329 207 239 283 317 300，330 370 400 218 255 307 348 245 276 314 341 240 280 335 379 340 375 420 450 445 490 555 590 287 320 361 390 197 220 249 270 340 380 425 455 273 315 371 413 266 317 387 443 ヽ346 389 442 481 266 312 378 432 264 293 329 356 283 314 354 382 263 293 332 362 370 410 465 500 181 198 217 231 217 240 269 291 220 247 282 308 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 25･ 26 26 26 26 26 20 24 24 26 24 ● ● ﾀ ● b＝｡080となり. (6)式からr120＝75mmが得られる。とこで,添字20は確率年を表わす。 高知の年最大１時間雨量から求めた20年確率１時間雨量は95mmとなるので，上記の計算結果は やや値が小さいかもしれない。 Fig. 5の定数ｃは上位５位までの年最大24時間雨量から求めた 平均値であるが，その最大値はＣ＝｡579である。この値を使った場合にはｒ120＝111mmでやや 大きい値となる。今後，定数ｂとｃを確率評価する必要があると考えられる。確率降雨強度曲線式へのアプローチ (松田) 47 これらの値とt･1 = lh. T=24hを(2), (3)式に代入して，次式の20年確率降雨強度曲線 式が得られる。 100 r120＝ 75 （t/tl）.346 112.5 一一一一-100 ｒ l加￣フ言言す７ O丘t/tl￡、r24" √24 < t/t, < 24 む す び ここでは，長時間の確率降雨強度曲線式を得るための手法を検討した。はじめにＤＤ式が面積雨 量に対して定義されるべきであることを述べ，次に，ＤＤ式の定数の定め方を述べた。また，主に 気象官署の年最大24時間雨量を調べ，その地域分布を概観し，各測点の24時間雨量の確率値を計算 した。さらに，24時間雨量の上位５位の降雨資料に基づく定数b,ｃの平均値の地域分布を描き， 高知の20年確率値を用いて確率降雨強度曲線式の計算法を示した。本研究に対し，有益な御教示を 頂いた京都大学防災研究所の角屋睦教授に深謝の意を表する。また貴重なデータを心よく提供して 頂いた気象庁統計課，各地方気象台，高知県および四国電力に心からお礼申し上げる。本研究は， 昭和58年度文部省科学研究費（総合研究Ａ:代表者・京都大学防災研究所角屋睦教授）による研究 成果であることを付記し，深謝の意を表する。 １） ２） ３ ） ４ ） ５ ） ６ ） ７ ） ８ ） ９ ） １ ０ ） 引 用 文 献 松田誠祐・角屋 睦: 1時間降雨強度曲線の一表現法，農土論集104, pp. 39∼46 (1982) 松田誠祐・上森千秋・近森邦英:修正型降雨強度式とその定数について，高知大学報32，自然科学別 刷(1983) ， 松田誠祐・角屋 睦：ＤＤＡ式へのアプローチ，昭和58年度科学研究報告書pp. 85∼90 (1984) 角屋 睦・永井明博：ＤＡ曲線式の議論，昭和52年度科学研究費報告書pp. 19∼31 (1978) 松田誠祐:Horton式の基準化と定数について，昭年59年農土講集pp. 210∼211 (1984) たとえば，坂上 務，他６名:豪雨の集中度に関する調査研究，昭和57年度科学研究費自然災害特別 研究突発災害研究成果, pp. 5∼29 (1983) たとえば，島根県農林水産部耕地第一課:昭和58年７月豪雨降雨資料(1984) たとえば，全国の気象台:雨ｍ日報(1956∼1981) 高知県:永瀬，吉野，杉田ダム管理日誌（∼1981) 四国電力:伊尾木川ダム管理日誌（∼1981) (昭和59年９月29日受理) (昭和60年１月21日発行)
