JP2010043935A

JP2010043935A - 道路斜面地震リスク評価方法

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Publication number: JP2010043935A
Application number: JP2008207953A
Authority: JP
Inventors: Shinichiro Mori; 伸一郎森
Original assignee: Ehime University NUC
Current assignee: Ehime University NUC
Priority date: 2008-08-12
Filing date: 2008-08-12
Publication date: 2010-02-25

Abstract

【課題】被災が想定される箇所を適切に予測でき、しかも全体としての被災・非被災の的中率も高くすることができる道路斜面地震リスク評価方法を提供する。
【解決手段】地震発生時における被災発生のリスクを評価する方法であって、リスクを評価する評価地点における豪雨を対象とした道路防災総点検に基づいて作成される防災カルテの評点と、前記評価地点において前記道路防災総点検が実行された確認頻度と、前記評価地点における地層の揺れを表す振動値と、前記評価地点における斜面の平均傾斜角とに基づいて算出される判別値から被災リスクを判別する。豪雨災害による評価を利用して、地震振動および地形特性に基づく被災リスクを判断できる。すると、評価地点の実情に適した被災リスクの評価ができるので、被災が想定される箇所を適切に予測でき、しかも全体としての被災・非被災の的中率も高くすることができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、道路斜面地震リスク評価方法に関する。
我が国は急峻な地形が多く、南海地震や東南海地震などの大規模地震時には多くの斜面災害が想定されている。地震時および地震後の道路の安全性・復旧性を考える上で、道路斜面の危険度評価は重要な課題である。
本発明は、地震時において、道路斜面に落石や小崩壊等の被害が発生する可能性を予測するための道路斜面地震リスク評価方法に関する。

従来から、地震発生時における道路斜面の危険度を評価する方法の開発が試みられており、その一例として判別分析を用いた評価方法が提案されている（非特許文献１）。
この文献には、1995年兵庫県南部地震での六甲全山の斜面崩壊を対象に、地震の揺れ、地形（勾配と曲率）という３つの要因を用いて、道路斜面の危険度を評価する以下の判別式（数１）を提案している。

x₁：勾配、x₂：平均曲率、x₃：最大加速度
上記判別式では、Ｆ＞０場合には道路斜面の落石などの斜面崩壊が発生し、Ｆ＜０の場合には斜面崩壊が発生しないと判断される。
そして、かかる非特許文献１では、上記判別式による被災・被被災の予測を行った場合、被災的中率は９１％であり、空振り率が９％と非常に小さい結果が得られる旨が開示されている（図７）。

しかるに、非特許文献１の方法では、被災的中率は以下の方法で算出したものであり、過度に危険を予測する式である。つまり、実際に被災した被災箇所数をＸ、判別式で被災すると予測した箇所数をＡ、判別式で被災すると予測した箇所のなかで実際に被災した箇所数をＢとすると、被災的中率はＢ／Ｘの割合である。つまり、Ａ−Ｂの数だけ過剰に被災すると予測しているのである。
一方、被災・非被災を調べた全データ数をＹ、判別式で非被災であると予測した箇所のなかで実際に被災しなかった箇所数をＣとして、（Ｂ＋Ｃ）／Ｙを算出すると、全体的中率は約４９％に過ぎない。つまり、非特許文献１の方法では、正しく被災非被災が判別される確率は約４９％に過ぎず、５１％は災害の発生非発生の予測が外れることを意味している。
以上のことを考慮すると、非特許文献１の方法では、被災する箇所を見逃すことは少なくできるものの、この方法に基づいて災害対策を行う場合には、本来災害が発生しない可能性の高い箇所まで災害に備えた対策を行わなければならなくなる。すると、災害対策の効率が悪くなるし、優先的に災害対策を行うべき箇所を見極めることができないという問題が生じる可能性もある。

内田太郎、片岡正次郎、岩男忠明、松尾修、寺田秀樹、中野泰雄、杉浦信男、小山内信智：地震による斜面崩壊危険度評価手法に関する研究、国土技術政策総合研究所資料、第204号、2004.11.

本発明は上記事情に鑑み、被災が想定される箇所を適切に予測でき、しかも全体としての被災・非被災の的中率も高くすることができる道路斜面地震リスク評価方法を提供することを目的とする。

第１発明の道路斜面地震リスク評価方法は、地震発生時における被災発生のリスクを評価する方法であって、リスクを評価する評価地点における豪雨を対象とした道路防災総点検に基づいて作成される防災カルテの評点と、前記評価地点において前記道路防災総点検が実行された確認頻度と、前記評価地点における地層の揺れを表す振動値と、前記評価地点における斜面の平均傾斜角とに基づいて算出される判別値から被災リスクを判別することを特徴とする。
第２発明の道路斜面地震リスク評価方法は、第１発明において、前記判別値が、以下の判別式（ａ）によって算出されるものであり、各係数が、線形判別関数に基づいて算出されることを特徴とする。
式（ａ）判別値＝Ａ＋Ｂ×（評点）＋Ｃ×（確認頻度）＋Ｄ×（振動値）＋Ｅ×（斜面の平均傾斜角）
第３発明の道路斜面地震リスク評価方法は、第１発明において、前記判別値が、以下の判別式（ｂ）によって算出されるものであり、各係数が、マハラノビスの距離に基づいて算出されることを特徴とする。
式（ｂ）判別値＝ａ_１ｘ_１ ^２＋ａ_２ｘ_２ ^２＋ａ_３ｘ_３ ^２＋ａ_４ｘ_４ ^２＋ａ_５ｘ_１ｘ_２
＋ａ_６ｘ_１ｘ_３＋ａ_７ｘ_１ｘ_４＋ａ_８ｘ_２ｘ_３＋ａ_９ｘ_２ｘ_４＋ａ_１０ｘ_３ｘ_４
＋ａ_１１ｘ_１＋ａ_１２ｘ_２＋ａ_１３ｘ_４＋ａ_１５
ｘ_１＝（評点），ｘ_２＝（確認頻度），ｘ_３＝（振動値），ｘ_４＝（斜面の平均傾斜角）
第４発明の道路斜面地震リスク評価方法は、第１発明において、過去の被災状況を被災・非被災グループに分類し、前記各パラメータに基づいて算出される各評価地点のマハラノビスの距離を利用して、各評価地点が被災グループに属する確率を算出することを特徴とする。
第５発明の道路斜面地震リスク評価方法は、第１、第２、第３または第４発明において、前記振動値は、前記評価地点における岩盤加速度と、前記評価地点における表層の地質に基づいて算出された平均増幅率と、前記評価地点の表層の卓越周期と、に基づいて算出された値であることを特徴とする。

第１発明によれば、豪雨災害による評価を利用して、地震振動および地形特性に基づく被災リスクを判断できる。すると、評価地点の実情に適した被災リスクの評価ができるので、被災が想定される箇所を適切に予測でき、しかも全体としての被災・非被災の的中率も高くすることができる。
第２発明によれば、被災・非被災の評価を定量的に示すことができるので、被災が想定される箇所を客観的に予測することができる。しかも、判別式の係数を適切に設定できるので、被災・非被災の評価精度を高くすることができる。
第３発明によれば、被災・非被災の評価を定量的に示すことができるので、被災が想定される箇所を客観的に予測することができる。しかも、判別式の係数を適切に設定できるので、被災・非被災の評価精度を高くすることができる。
第４発明によれば、過去の被災状況に応じて評価地点の被災確率が算出できるので、評価地点の安全性を客観的に評価することができる。
第５発明によれば、評価地点の振動特性に則した評価を行うことができるので、評価地点の実情に適した被災リスクの評価を行うことができる。

つぎに、本発明の実施形態を図面に基づき説明する。
本発明の道路斜面地震リスク評価方法は、地震発生時における被災発生のリスク、例えば、道路斜面に落石や小崩壊等の被害が発生する可能性を予測することができる評価方法であって、評価地点の地形・地質に基づく災害発生の評価に加え、豪雨発生時の生じる災害防止を目的として実施されている道路防災総点検の結果も適用して、被災発生のリスクを数値化して評価するようにしたことに特徴を有している。

本発明の道路斜面地震リスク評価方法では、以下の判別式（ａ）を利用して被災発生のリスクを数値化した判別値Ｘを算出し、この判別値Ｘに基づいて、災害の発生有無を評価する。
式（ａ）判別値Ｘ＝Ａ＋Ｂ×（評点）＋Ｃ×（確認頻度）＋Ｄ×（振動値）＋Ｅ×（斜面の平均傾斜角）

上記のごとく、判別式（ａ）は、被災発生のリスクを評価する地点における上記道路防災総点検に基づいて作成される防災カルテの評点（以下、単に評点という）、道路防災総点検を行う頻度（以下、単に確認頻度という）、振動値、および斜面の平均傾斜角をパラメータとする式であり、いずれのパラメータも、被災発生のリスクと相関がある。
したがって、上記判別式によって被災発生のリスクを数値化すれば、評点や確認頻度等のように技術者の判断を加味しつつ、評価地点の実情に適した被災リスクを客観的に評価することができるので、被災が想定される箇所を適切に予測でき、しかも全体としての被災・非被災の的中率も高くすることができる。

なお、判別式（ａ）において得られる判別値Ｘから被災リスクを評価する基準はとくに限定されないが、例えば、判別値Ｘ＞０の場合には被災、判別値Ｘ＜０の場合には非被災と判断することができる。
また、判別式（ａ）における，Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄは係数であり、通常は、判別式（ａ）の判別値Ｘによる予測と、実際の発生した過去の被災状況が最も一致するように設定する。例えば、判別式（ａ）の判別値Ｘに基づいて被災または非被災と正しく判別されたデータ数を、全評価地点の数で除した的中率が最大となるように各係数を設定することができる。

（各パラメータの説明）
各判別式のパラメータは、技術者の判断に属するパラメータ（評点、確認頻度）と、地形・地質に基づくパラメータ（振動値、斜面の平均傾斜角）とに分けて考えることができる。

技術者の判断に属するパラメータは、評価地点における過去の災害の状況や、評価地点の状態の変化を被災発生のリスクに反映させるパラメータである。つまり、かかるパラメータは、評価地点に過去から累積的に蓄積されている被災発生のリスクを専門技術者の判断によって数値化したものである。ここでいう専門技術者とは、道路防災総点検を行うことが認められている技術者のことであって、技術士（応用理学）の資格を所有し、かつ実務経験５年以上の技術者が該当する。

評点とは、道路防災総点検時の安定度調査の点である。安定度調査の項目は、地形に関する項目、土質・地質・構造に関する項目、表層の状況に関する項目、形状に関する項目、変状に関する項目などがある。評点が高いほど不安定であり、逆に低ければ安定であるといえる。
そして、評点が高いほど、専門技術者によって被災が発生する危険性が高いと判断されていることを意味している。つまり、評点を判別式（ａ）のパラメータに採用することで、過去の豪雨等に起因して評価地点が現在潜在的に有している欠陥を判別値Ｘに反映させることができる。

確認頻度とは、評価地点において、過去の道路防災総点検において変状が確認された頻度のことである。確認頻度が高いほど専門技術者によって変状が頻繁に確認されていることになるので、このパラメータを判別式に採用することで、過去の豪雨等に起因する評価地点固有の被災しやすさを判別値Ｘに反映させることができる。

地形・地質に基づくパラメータは、評価地点の地形の特性やその表層の地質の特性を被災発生のリスクに反映させるパラメータである。つまり、かかるパラメータは、評価地点固有の被災発生リスクを数値化したものである。

振動値とは、地震が発生したときにおける、評価地点における表層の揺れの影響を数値化して表したものであり、この振動値が大きいほど地震時において表層が大きな力を受ける、言い換えれば被災する可能性が高くなることを意味する。つまり、振動値が大きいほど、評価地点において表層の破壊や表層に存在する岩石等の移動（落下）などが発生する可能性が高くなるから、このパラメータを判別式に採用することで、地震エネルギによって評価地点の表層や表層に存在する物体に加わる力を考慮した被災リスクを、判別値Ｘに反映させることができる。

ここで、地震のエネルギによって、表層に加わる力（加速度）は、地盤（岩盤）に加わる力（加速度）が表層中で増幅されたものとなるので、表層の地質や構造によって変化する。つまり、地盤（岩盤）に加わる力（加速度）が同じであっても、評価地点の表層の地質によって表層での被災状況が変化することになる。
そこで、本発明では、振動値を、評価地点における岩盤加速度Ｒと、評価地点における表層の地質に基づいて算出された平均増幅率Ａと、評価地点の表層の卓越周期Ｔとに基づいて、以下の式（ｂ）で算出される振動値ＲＡＴを採用している。
式（ｂ）ＲＡＴ＝Ｒ×Ａ×Ｔ
上記岩盤加速度Ｒは、構造物の設計で言えば「設計加速度」に相当し、振動値を評価する基準となる値であり、また、平均増幅率Ａは、岩種別によって標準値が用意されている。

なお、岩盤加速度Ｒ×平均増幅率Ａは、実質的に、表層の加速度を示すことになるので、評価地点における表層の加速度が直接得られる場合には、岩盤加速度Ｒ×平均増幅率Ａに代えて、表層の加速度を用いてもよい。
また、表層の卓越周期Ｔは、表層が共振する周期を意味しており、表層の卓越周期Ｔを振動値Ｙの算出に利用することにより、より過去の実態をよく説明できる。また、表層の卓越周期Ｔを掛けた振動値Ｙは、振動エネルギとして解釈することができる点で好ましい。
さらに、現地の常時微動測定を行えば、平均増幅率Ａおよび卓越周期Ｔをそれぞれ直接得ることができるので、かかる測定によって得られる値をそれぞれ用いてもよい。

また、斜面の平均傾斜角とは評価地点の傾斜を表す値であり、この値が大きいほど、評価地点の傾斜が急であることを示している。そして、斜面の平均傾斜角が大きくなればなるほど、落石や小崩壊等の被害が発生する可能性は高くなるから、このパラメータを判別式に採用することで、現在の斜面形状に基づく被災しやすさを考慮した被災リスクを、判別値Ｘに反映させることができる。
斜面の平均傾斜角は、例えば、防災カルテに記載されている現場のスケッチから得られる斜面高さと道路までの水平距離から算出した値などが採用できる。ただし、斜面の平均傾斜角の値は、上記方法以外の方法で算出してもよく、例えば、地形図の等高線、赤外線プロファイラーなどの計測値に基づいて算出することもできる。

つまり、本発明の道路斜面地震リスク評価方法では、上記判別式（ａ）を用いることによって、（１）過去の履歴を含んだ評価地点の潜在的な欠陥、（２）過去の履歴を含んだ評価地点固有の被災しやすさ、（３）地震時に表層が受ける力の大きさ、（４）現在の斜面形状に基づく被災しやすさ、を含んだ判別値Ｘを算出することができるから、様々な要因が絡み合って発生する災害の発生リスクを、総合的に評価することができるのである。

また、上記判別値を算出する判別式は、上記のごとき判別式に限られず、マハラノビスの距離を算出する方法に基づいて得られる以下の判別式（ｂ）を採用してもよい。
式（ｂ）判別値Ｆ＝ａ_１ｘ_１ ^２＋ａ_２ｘ_２ ^２＋ａ_３ｘ_３ ^２＋ａ_４ｘ_４ ^２＋ａ_５ｘ_１ｘ_２
＋ａ_６ｘ_１ｘ_３＋ａ_７ｘ_１ｘ_４＋ａ_８ｘ_２ｘ_３＋ａ_９ｘ_２ｘ_４＋ａ_１０ｘ_３ｘ_４
＋ａ_１１ｘ_１＋ａ_１２ｘ_２＋ａ_１３ｘ_４＋ａ_１５

マハラノビスの距離による方法に基づいて得られる判別式は、個々の個体（本願であれば評価地点）について、２つのグループ（本願であれば被災グループと非被災グループ）の平均（重心）までのマハラノビスの汎距離を求め、得られた２つの距離の大小関係から、どちらのグループに属するか（近いか）を判定するものである。
したがって、判別式（ｂ）によって、各評価地点が被災グループと非被災グループのいずれに属するか、つまり、被災するか非被災しないかを判別することができるのである。具体的には、過去の被災状況を２つのグループ（被災クループと非被災グループ）に分類したときに、各評価地点がいずれのグループに属するかを判別することによって、被災・非被災を判別することができるのである。
そして、マラノビスの距離とは、平均だけでなく、分散、共分散も用いて分布の広がりを考慮に入れたグループ重心からの距離である。よって、判別式（ｂ）によって、被災するか非被災しないかを判別すれば、被災・非被災の評価を定量的に示すことができるので、被災が想定される箇所を客観的に予測することができる。

なお、判別式（ｂ）において得られる判別値Ｆから被災リスクを評価する基準はとくに限定されないが、例えば、判別値Ｆ＞０の場合には被災（被災クループに属する）、判別値Ｆ＜０の場合には非被災（非被災クループに属する）と判断することができる。
判別式（ｂ）における，ｘ_ｉは、それぞれ、ｘ_１＝（評点）、ｘ_２＝（確認頻度）、ｘ_３＝（振動値）、ｘ_４＝（斜面の平均傾斜角）である。また、ａ_ｉ（ｉ＝１〜１５）はリスク評価を行う地点ごとに決定される係数である。各係数は、判別式（ａ）の場合と同様に、判別式（ｂ）の判別値Ｆによる予測と、実際の発生した過去の被災状況が最も一致するように設定する。

また、マハラノビスの距離を利用すれば、過去の被災状況に応じて、各評価地点において被災が発生する確率（被災確率）を定量的に評価することも可能である。つまり、過去に同程度の地震が発生したときの被災状況に応じて、各評価地点において被災の発生の有無を定量的に評価することも可能である。
この被災確率は、以下の方法によって求めることができる。

まず、過去の被災状況を２つのグループ（被災クループ（グループ１）と非被災グループ（グループ２））に分類し、各評価地点（サンプルｉ）について、前記２つのグループの平均（重心）までのマハラノビスの汎距離を求める。ついで、サンプルｉについて、グループ1、グループ２の重心までのマハラノビスの距離をＤｉ(１)²，Ｄｉ(２)²とし、ｆ₁，ｆ₂を次の数２ように定義する。

すると、サンプルｉがグループ１に属する確率をＰとすれば、この確率Ｐが被災確率となる。この確率Ｐは次の数３より算出できる。

上記のごとく、過去の被災状況に基づいて、各評価地点における被災確率を把握することができれば、被災が発生する有無だけで無く、どの地点が被災が生じやすいかも把握できる。すると、優先的に災害対策をすべき地点を把握できるので、効率的に災害対策を行うことができる。

松山管内の国道道路斜面における落石・岩盤崩壊に着目した斜面点検箇所（３６０箇所）について得られた、２００１年芸予地震の災害・被災害状況データに基づいて、（１）判別式に採用した各パラメータと被災との相関、（２）前記災害・被災害状況データに基づいて作成した本発明の判別式による２００１年芸予地震の災害予測精度、（３）被災確率の算出精度、について検証した。

（実施例１）
（１）判別式に採用した各パラメータと被災との相関
各斜面点検箇所における各パラメータ（防災カルテの評点、確認頻度、斜面の平均傾斜角）の評価値と、各斜面点検箇所における実際の被災状況との関係を調べた。
結果を図１〜図３に示す。なお、各図とも、各値における被災割合（％）は、各評価値の点検箇所数を、被災箇所数で除した値で示している。

図１に示すように、防災カルテの評点については、評点の値が高いほど、被災が発生する割合が高くなる傾向を示していることが確認できる。
また、図２に示すように、確認頻度についても、確認頻度の割合が大きいほど、被災が発生する割合が高くなる傾向を示していることが確認できる。
さらに、図３に示すように、斜面の平均傾斜角については、傾斜が急になるほど、被災が発生する割合が高くなる傾向を示していることが確認できる。
以上のことから、各パラメータ（防災カルテの評点、確認頻度、斜面の平均傾斜角）と被災割合との間には、正の相関が存在していることが確認できる。

また、各斜面点検箇所における平均増幅率と卓越周期の積と、各斜面点検箇所における地層別の被災割合との関係を調べた。なお、平均増幅率には地質ごとの平均値を使用している。
結果を図４に示すように、平均増幅率と卓越周期の積が大きくなる程、被災割合が大きくなっていることが確認できる値で示している。

（２）前記災害・被災害状況データに基づいて作成した本発明の判別式による２００１年芸予地震の災害予測精度
つぎに、２００１年芸予地震について、本発明の本発明の判別式（ａ）、（ｂ）による災害予測精度を、２００１年芸予地震について確認した。判別式（ａ）は、線形判別関数に基づいて算出される係数を採用した判別式であり、判別式（ｂ）は、マハラノビスの距離に基づいて算出される係数を採用した判別式である。

判別式（ａ）、（ｂ）は、それぞれ最も的中率が高くなるように、以下のように係数を設定した。
なお、ｘ_ｉは、それぞれ、ｘ_１＝（評点）、ｘ_２＝（確認頻度）、ｘ_３＝（振動値）、ｘ_４＝（斜面の平均傾斜角）である。
判別式（ａ）
Ｘ＝−５．３＋０．０３９ｘ_１＋４．１ｘ_２＋０．００７６ｘ_３＋０．０５３ｘ_４
判別式（ｂ）
Ｆ＝−０．０１１ｘ_１ ^２＋１２ｘ_２ ^２＋０．００００５１ｘ_３ ^２−０．０１１ｘ_４ ^２
＋０．０６９ｘ_１ｘ_２−０．０００２６ｘ_１ｘ_３＋０．００７４ｘ_１ｘ_４
＋０．０２７ｘ_２ｘ_３−０．７４ｘ_２ｘ_４＋０．００１９ｘ_３ｘ_４−０．１４ｘ_１
＋３５ｘ_２−０．０７３ｘ_３＋０．７０ｘ_４−１８

両式による判別結果を、図５に示す。今回の判別では、判別値Ｘ＞０、判別値Ｆ＞０の場合には被災、判別値Ｘ＜０、判別値Ｆ＜０の場合には非被災と判断する。
図５に示すように、判別式（ａ）では、被災箇所の９３％を予測でき、的中率も６２％とすることができた。また、判別式（ｂ）でも、被災箇所の72.4％を予測でき、的中率も74.7％とすることができた。
以上から、両式とも、管理道路斜面の地震危険箇所のスクリーニングには非常に有効であることが確認できた。

（３）被災確率の算出精度、
マハラノビスの距離を利用して被災確率の算出し、この被災確率に基づいて、被災の有無を定量的に評価できるか否かについて確認した。
図６は被災確率と被災割合との関係を示した図である。図６に示すように、被災確率が高くなるほど被災割合も高くなる傾向を示しており、この被災確率が定量的評価に適していることが確認できる。

本発明の道路斜面地震リスク評価方法は、道路斜面に落石や小崩壊等の被害が発生する可能性を予測する方法として適している。

各斜面点検箇所における防災カルテの評価点と、各斜面点検箇所における実際の被災割合との関係を示した図である。各斜面点検箇所における確認頻度と、各斜面点検箇所における実際の被災割合との関係を示した図である。各斜面点検箇所における斜面の平均傾斜角と、各斜面点検箇所における実際の被災割合との関係を示した図である。各斜面点検箇所における平均増幅率と卓越周期の積と、各斜面点検箇所における地質別の被災割合との関係を示した図である。判別式（ａ）、（ｂ）による判別結果を示した図である。被災確率と被災割合との関係を示した図である。従来例の判別式による判別結果を示した図である。

Claims

地震発生時における被災発生のリスクを評価する方法であって、
リスクを評価する評価地点における豪雨を対象とした道路防災総点検に基づいて作成される防災カルテの評点と、
前記評価地点において前記道路防災総点検が実行された確認頻度と、
前記評価地点における地層の揺れを表す振動値と、
前記評価地点における斜面の平均傾斜角とに基づいて算出される判別値から被災リスクを判別する
ことを特徴とする道路斜面地震リスク評価方法。
前記判別値が、以下の判別式（ａ）によって算出されるものであり、
各係数が、線形判別関数に基づいて算出される
ことを特徴とする請求項１記載の道路斜面地震リスク評価方法。
式（ａ）判別値＝Ａ＋Ｂ×（評点）＋Ｃ×（確認頻度）＋Ｄ×（振動値）＋Ｅ×（斜面の平均傾斜角）
前記判別値が、以下の判別式（ｂ）によって算出されるものであり、
各係数が、マハラノビスの距離に基づいて算出される
ことを特徴とする請求項１記載の道路斜面地震リスク評価方法。
式（ｂ）判別値＝ａ_１ｘ_１ ^２＋ａ_２ｘ_２ ^２＋ａ_３ｘ_３ ^２＋ａ_４ｘ_４ ^２＋ａ_５ｘ_１ｘ_２
＋ａ_６ｘ_１ｘ_３＋ａ_７ｘ_１ｘ_４＋ａ_８ｘ_２ｘ_３＋ａ_９ｘ_２ｘ_４＋ａ_１０ｘ_３ｘ_４
＋ａ_１１ｘ_１＋ａ_１２ｘ_２＋ａ_１３ｘ_４＋ａ_１５
ｘ_１＝（評点），ｘ_２＝（確認頻度），ｘ_３＝（振動値），ｘ_４＝（斜面の平均傾斜角）
過去の被災状況を被災・非被災グループに分類し、前記各パラメータに基づいて算出される各評価地点のマハラノビスの距離を利用して、各評価地点が被災グループに属する確率を算出する
ことを特徴とする請求項１記載の道路斜面地震リスク評価方法。
前記振動値は、
前記評価地点における岩盤加速度と、
前記評価地点における表層の地質に基づいて算出された平均増幅率と、
前記評価地点の表層の卓越周期と、に基づいて算出された値である
ことを特徴とする請求項１、２、３または４記載の道路斜面地震リスク評価方法。