弱い層の破断から、流下・堆積まで。スペースデータ、雪崩の全過程を一つのモデルで計算するシミュレーションを開発

スペースデータは、宇宙AIプラットフォーム「SpaceBrain」で、雪崩の発生から流下、停止・堆積までを一つの物理モデルで計算する雪崩シミュレーションを開発した。

国土地理院の5m間隔の標高データで再現した実在の山岳地形の上で、架空の条件の表層雪崩をMPM（物質点法）で計算するものだ。

雪の中の弱い層が壊れて雪板が割れ、沢を流れ下って止まるまでを、到達距離や速さなどの数値と3Dの画面で示し、発生の過程を扱わない簡易な計算とも比べられる。

途中で性質が変わる雪崩。簡易な計算では発生の過程を扱えない

冬の山では、登山やバックカントリースキーなどで、人が雪崩の通り道に入ることがある。

雪崩がどこまで届き、どれくらいの速さで流れ、どこにどれだけ積もるかを見積もることは、通行の判断や警戒の検討の土台になる。

一方で雪崩は、斜面に積もった雪の中の弱い層が壊れ、その上の雪板が割れて滑り出し、沢を流れ下って止まるという、途中で雪の性質が大きく変わる現象だ。

発生域に置いた雪を一斉に流す簡易な計算では、この発生の過程を扱えず、その違いを数値と3Dで比べて伝えることも容易ではなかった。

こうした認識のもと、スペースデータは、雪崩の発生から堆積までを通して計算し、簡易な計算とも比べて示せる雪崩シミュレーションを開発した。

雪だけを粒子で表すMPMを採用。GPU1台で約23分で計算

計算には、積もった雪を多数の粒子で表し、粒子が雪の重さや変形を受け持ち、力のやり取りは格子の上で計算するMPM（物質点法）を用いている。

地形も粒子で表す方式の粒子法と違い、雪だけを計算すればよいため計算量を抑えられ、固まった雪板が割れて崩れ、流れて止まるまでの性質の変化を一つのモデルで扱える。

計算はGPU1台でおよそ23分かかり、画面では計算した結果を時間の経過に沿って表示する。


計算例では、山頂近くの斜面（約4.2ヘクタール）に厚さ1mの雪板とその下の弱い層があると仮定し、雪庇の崩落の衝撃で弱い層が壊れるところから計算。

その結果、雪庇の崩落から約20秒で弱い層の破断が発生域のほぼ全体に広がって雪板が割れて滑り出し、約40秒後には速いほうから1%の雪の速さが最大の秒速38mに達し、約78秒後に走路に沿って1,439m先で止まるという経過が示された。

なお、積雪や弱い層の状態、きっかけはいずれも仮定であり、実際の雪崩の再現や危険度の評価を目的としたものではない。

簡易な計算より到達距離・速さとも大きく。独立コードとも整合

本シミュレーションでは、実務の雪崩の流下計算と同じ系統の簡易な計算（深さ平均モデル）とも比較した。

この計算は発生域に同じ厚さの雪を置いて一斉に流すもので、弱い層の破断が広がる過程は扱わない。

両者を比べると、到達距離は簡易な計算の1,280mに対してMPMは1,439m、最大の速さは秒速14.2mに対して秒速38mとなった。

画面では、簡易な計算の到達範囲をMPMの結果に重ねて表示できる。

また、公開されている独立したMPMの計算コードで同じ条件を計算したところ、到達距離の差は約6.5%、最大の速さと止まるまでの時間はほぼ一致し、計算の妥当性を確認している。

スペースデータは今後、雪崩をはじめ、地形によって広がり方が変わる自然災害を物理に基づいて計算し、その広がりを数値と3Dで比べて示せるシミュレーションをSpaceBrainで広げ、山岳地域の安全対策や防災の検討を支えていくとしている。