スペースデータがSpaceBrainで発生から堆積まで計算する雪崩シミュレーションを開発
株式会社スペースデータは、宇宙AIプラットフォーム「SpaceBrain（スペースブレイン）」において、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ました。
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上で、架空の条件による表層雪崩をMPM（物質点法）を用いて計算します。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の過程を、到達距離や速さなどの数値と3D画面で示し、発生過程を扱わない簡易な計算と比較することも可能です。
MPMを活用した物理計算手法とシミュレーションの概要
計算手法には、積もった雪を多数の粒子で表現し、粒子が雪の重さや変形を受け持ち、力のやり取りを格子の上で計算するMPM（物質点法）を採用しています。地形も粒子で表す方式の粒子法とは異なり、雪のみを計算対象とするため計算量を抑えることが可能で、固まった雪板が割れて崩れ、流れて停止するまでの性質変化を一つのモデルで扱えます。GPU1台による計算時間は約23分で、画面上には計算結果が時間の経過に沿って表示されます。
表示機能としては、雪の粒子の見え方を実写風・速さ・状態から切り替えられるほか、発生域ときっかけ、弱い層の破断の広がり、流れの最大の厚さ、止まった後の堆積の厚さ、走路と距離を重ねて確認できます。経過時間ごとに、先端の位置や速さ、動いている雪の量、弱い層が壊れた面積の把握にも対応しています。
約4.2ヘクタールの斜面を想定した計算例
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存在すると仮定し、雪庇（せっぴ）の崩落による衝撃で弱い層が壊れる状況を設定しました。
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り、雪板が割れて滑り出します。雪は沢筋に集まって流れ下り、約40秒後には動いている雪のうち速いほうから1%の雪の速さが最大の秒速38mに達し、約78秒後、走路（雪崩が流れ下る道筋）に沿って1,439m先で停止しました。積もった雪の厚さは最大9.7mを記録し、夏の登山道のうち216mが厚さ0.3m以上の雪の下になる結果となりました（積雪期の登山道とは異なります）。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ありません。
簡易な計算との比較と計算精度の検証
実務の雪崩の流下計算と同系統の簡易な計算（深さ平均モデル）との比較も行われました。簡易な計算は発生域に同厚の雪を配置して一斉に流す手法で、弱い層の破断が広がる過程は扱いません。MPMにおける地面の摩擦を簡易な計算（摩擦係数0.25）の到達距離に合わせて設定して比較したところ、到達距離は簡易な計算の1,280mに対しMPMは1,439m、最大の速さは秒速14.2mに対し秒速38mとなりました。画面上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ます。
また、公開されている独立したMPMの計算コードを用いて同じ条件（発生域の雪を一斉に流す条件）で計算したところ、到達距離の差は約6.5%となり、最大の速さと止まるまでの時間はほぼ一致したことが確認されています。
宇宙AIプラットフォーム「SpaceBrain」と今後の展望
SpaceBrainは、人工衛星やスペースデブリ、小惑星、宇宙天気などに関する多様な観測データを一つに統合し、デジタルツインと物理シミュレーションによる分析を支えるシミュレーション基盤です。公式プロダクトサイト（https://catalog.spacebrain.org）では宇宙、安全保障、レジリエンスの3領域のソリューションがプロトタイプとして紹介されており、雪氷災害分野では山間部の豪雪と雪崩の危険度・走路を3D空間で可視化する「豪雪・雪崩シミュレーション」も掲載されています。
同社は今後、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、数値と3Dで比較し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方針です。
株式会社スペースデータについて
代表取締役社長を佐藤航陽が務める株式会社スペースデータは、東京都港区虎ノ門に拠点を置くテクノロジースタートアップです。
- 社名：株式会社スペースデータ
- 代表：佐藤航陽
- 所在地：東京都港区虎ノ門1-17-1 虎ノ門ヒルズビジネスタワー 15階
- 資本金：15億1300万円
- 事業内容：宇宙開発に関わる投資と研究
- HP：https://spacedata.jp
本記事は株式会社スペースデータの発表をもとに作成されています。
ビジネスパーソンの課題解決と納得感にこだわるDellows News編集部。キャリア論からAI、健康法まで幅広い分野に対応し、複雑なテーマでも平易な言葉で丁寧に解説。読者が「明日から使える」知識やヒントを得られるよう、具体的な事例・データ・専門家の見解を交えて執筆。情報を整理し、納得感ある記事づくりを心がけています。
