報告書番号

SS25004

タイトル（和文）

林野火災リスク評価に資する燃焼性指標の整備に向けた植物燃焼特性データセット活用手法の開発

タイトル（英文）

Estimation of a Plant Flammability-Based Index Using a Publicly Available Dataset towards Wildfire Risk Assessment

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

背 景
近年、極端な気象現象や管理放棄地の増加により、林野火災の危険性が高まっている。道路や電気設備などのインフラ周辺でも、植物の繁茂や残渣の堆積が火災拡大の要因となる。火災の発生や拡大を防ぐためには、植物によって燃えやすさが大きく異なる点を踏まえ、繁茂植物の燃焼特性を事前に把握しておくことが重要となる。こうした燃焼特性を踏まえた火災リスクの評価には、燃焼性指標（Flammability index: FI）注1）の活用が有効と考えられる。しかし、公開されている燃焼特性データベースにはデータ欠落が多く、現状では指標として十分に活用できない。

目 的
既存の植物燃焼特性データセットを活用して、FIを推定する手法を構築すると共に、多様な植物の分類群に対して適用を拡張する。
主な成果
1. FI推定手法の構築
FIの算出には3種の燃焼特性パラメータ値注2）が必要となるが、全てが揃っている植物種は少ない。いずれかが欠落している場合でもFIを算出できるよう、重回帰分析または主成分分析に基づく推定手法を構築した。重回帰分析では、収録件数の多い他のパラメータ値で補完することで、高い精度で算出できることが明らかとなった（図1）。主成分分析では、FIを直接算出できない分類群についても推定できることが確認された（図2）。
2. FI付与範囲の拡張
推定手法の適用により、FIを算出可能な属の割合は従来の約5％から、各推定手法に応じて10〜20％程度まで拡張された（ 図3）。一方で、拡張に伴い推定精度は低下する傾向が認められた。このため、広範な分類群に推定FIを付与した後に、測定が容易なパラメータを優先的に追加することで、段階的に精度を補強することが有効と考えられた。

今後の展開
多くの植物種でFIを推定し、網羅性の高いデータベースを整備する。その上で、高リスクと評価された分類群や、林野火災時に樹冠火勢を助長し得るつる植物については、推定精度の向上に寄与するデータを優先的に拡充し、データベースの充実を図る。

概要 （英文）

Wildfire risk is increasing with extreme weather and unmanaged vegetation near infrastructure. In this study, I developed methods to extend a plant flammability index (FI) to taxa lacking complete measurements. First, we reconstructed genus-level FI via regression and tested "missing-data substitution" models (parameter-replacement approaches that substitute time to flaming for one required variable). These models maintained high correlation with existing FI while modestly increasing coverage. Second, we built a PCA-based calibration that synthesizes multiple flammability traits and yields predicted FI scores where key variables are absent. This approach expands coverage to many additional genera but with moderate correlation to the original index. Overall, coverage increased from ~5% to ~10-20% depending on the estimation method, with a clear trade-off between accuracy and coverage. Substitution analyses further indicate that rate of burning spread is difficult to replace and should be prioritized for future measurements, especially in climbing plants that may act as fire ladders during wildfires. For practical use, FI should be kept updated as new data become available for effective wildfire risk management.

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