Mechanism of Extreme Rainfall in Vietnam, Nov 2025

2025年中部ベトナム洪水:記録的豪雨とダム運用における課題の分析

2025年11月中旬から下旬にかけて、ベトナム中部地方は記録的な豪雨に見舞われ、広範囲にわたる深刻な洪水が発生しました。断続的な降雨により河川水位は警戒レベルを突破し、地域の水力発電用ダムは、当初の設計基準を上回る規模の放流を余儀なくされました。本記事では、この洪水の気象学的背景を振り返るとともに、ダム管理者が直面した運用の課題を検証し、高度な洪水シミュレーション技術がいかに将来のリスク軽減に貢献できるかを考察します。

1. 降雨の概要と社会経済的影響

2025年10月下旬から始まり11月下旬にかけて激化した一連の降雨は、フエ、カインホア、ダナン、クアンガイ、および中央高原地方のザライ、ダクラク、ラムドンの各省を襲いました。本シーズンの初めに発生した台風カムレギも、当該地域の水文気象学的な負荷を大きく高める要因となりました。

11月23日時点では、少なくとも90名が死亡、12名以上が行方不明となり、約23万5,000棟の家屋が浸水被害を受けました。ベトナムのコーヒー生産の中心地であるこの地域では、約8万ヘクタールの農地が損害を受け、電力網や交通網などのインフラも甚大な打撃を被りました。経済損失は計3億5,000万米ドルに達すると推定されています。

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気象学的な観点からは、今回の災害は典型的な台風によるものとは異なります。極端な豪雨は、複数の気象的要因が重なる稀な「同期」によって引き起こされました。北からの強い寒気が湿った暖かい東風とぶつかり、不安定化。さらに、平年より1〜1.5℃高い海水温が対流を一段と活発化させました。これは、日本の冬季に見られる南岸低気圧のメカニズムにも似ています。

また、標高2,700メートルに達するチュオンソン山脈も大きな影響を及ぼしました。山脈が天然の障壁となり、湿った空気を強制的に上昇させるとともに、雨雲を同じ場所に長時間停滞させました。この地形的にロックされた現象により、地域の排水能力を遥かに超える異例の累積降水量となったのです。

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2. 水位とダム放流の分析

ベトナム各所では、1週間で1,900mm、3日間で1,500mmを超える降雨を記録しました。膨大な水量により多くの河川で洪水警戒水位の最高値(レベル3)を超過。ダクラク省バ川のチョンソン観測所では、水位がレベル3を6.49m上回る40.99mに達し、1993年の史上最高記録を1m以上更新しました。ニャチャンのカイ川(ドンチャン観測所)やニンホアのディン川でも同様の超過が観測されています。

こうした水位の上昇は、上流ダムの緊急放流と密接に関係していました。特に懸念されたのが、ダクラク省のソンバハ水力発電所です。現地の報告によると、最大放流率は1万6,100㎥/秒に達しました。これは、ホアビンやライチャウといった国内最大級の発電所の過去最高記録さえ上回る数値であり、1993年の歴史的洪水後に設定された設計基準を大幅に超越しています。豪雨に見舞われた際には、ダムの洪水調節容量は事実上限界に達しており、ダムの安全性を守るためには緊急放流が唯一の選択肢であったと考えられます。

3. 統合的な洪水管理における課題 

今回の豪雨は、雨季から乾季への移行期に発生しました。ベトナムの水力発電・灌漑用ダムにとって、この時期は来る乾季の発電や農業需要に備えて貯水量を最大化させる重要な時期にあたります。この構造的な動機が、事前の予防的放流を行う判断を困難にさせた可能性が考えられます。

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また、行政面での課題も浮き彫りになりました。ベトナムダム・水資源開発委員会(VNCOLD)副会長のグエン・クオック・ズン博士が指摘するように、世論はダム管理者や規制当局の責任を問いがちですが、現実には多くの地方自治体において、リスクのバランスを考慮した最適な放流判断を下すための水文学的な専門知識が不足しています。実務上の規定では、水位が一定値に達した際に定められた量を放流することになっていますが、こうした硬直的なルールでは、下流のリアルタイムな浸水状況に合わせた柔軟な調整が困難です。こうした現地レベルの専門知識の不足や既存ルールの硬直性が、包括的な意思決定をさらに困難にしている可能性があります。

さらに、今回の2025年の事例では、流域の地形条件から上流の放流がわずか数時間で下流に到達してしまうという地理的制約もありました。仮に早期の放流を試みたとしても、すでに直近の雨で水位が上昇していた下流地域に、さらなる浸水リスクを招く恐れがあったのです。

時期的、行政的、そして物理的な制約が重なる中で、緊急放流はダム決壊を防ぐための苦渋の決断であったと言えます。これは流域全体を俯瞰した統合的洪水管理の困難さを示すと同時に、より長いリードタイムと信頼性の高い判断材料を提供できる水文・洪水予測ツールの重要性を改めて示唆しています。

4. 洪水シミュレーション技術への示唆

気候変動により降雨パターンが複雑化し、都市拡大や農業・電力需要が増大する中で、正確で意思決定に資する情報の必要性はかつてないほど高まっています。将来の洪水リスク管理には、単なる降雨予測(「何ミリ降るか」)を超え、市民や産業がいつ浸水に直面するか、どのコミュニティが孤立しうるか、重要インフラがどう影響を受けるかといった、具体的なアクションにつながる「インパクト・ベース」のリスク評価が求められます。

特に、ベトナム中部の洪水は、上流の放流判断が下流の浸水リスク、ひいては流域全体の灌漑や電力供給に直結するため、行政の意思決定を支援するシステムの必要性を強く示しました。リアルタイムの水文観測データと連携した信頼性の高い予測モデルに基づく「いつ、どれだけの量を放流すべきか」という迅速なデータ駆動型のガイダンスは、将来の緊急事態への備えにおいて不可欠となります。

Aquniaは、こうしたニーズに直接応えることを目指しています。当社の高精度洪水シミュレーションプラットフォームは、ダム地点、下流の氾濫原、都市部など、あらゆる場所における河川流量、水位、浸水範囲を詳細に予測します。精緻な水文データと高度なダム運用モデリングを組み合わせることで、長期予測からリアルタイムの意思決定ワークフローまでをサポートします。このような統合技術こそが、気候変動下で急速に進展する高リスクな洪水事象を管理するための重要なツールになると考えています。

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5. まとめ 

2025年のベトナム中部の洪水は、気候変動下における「ニューノーマル」の一例となりました。防災に関わるステークホルダーにとって、この事象は既存のモデルや手法を見直す必要があることを示しています。ダム運用の未来は、高解像度かつリアルタイムのシミュレーション技術を現地固有の意思決定プロセスに統合し、より迅速で柔軟な災害対応を実現することにあると言えます。

参照

  1. The Guardian (23 November 2025). Vietnam flooding death toll reaches 90 amid landslides and relentless rain https://www.theguardian.com/world/2025/nov/23/vietnam-flooding-deaths-landslides-rain-dak-lak
  2. Voice of Vietnam (22 November 2025). Rare weather phenomenon unleashes historic flooding in Central Vietnam https://english.vov.vn/en/society/rare-weather-phenomenon-unleashes-historic-flooding-in-central-vietnam-post1247952.vov
  3. VietnamNet Global (20 November 2025). Record-breaking floods engulf Central Vietnam, inundating six provinces https://vietnamnet.vn/en/record-breaking-floods-engulf-central-vietnam-inundating-six-provinces-2464773.html
  4. Dantri (19 November 2025). Song Ba Ha Hydropower Plant increases discharge to 16,100m3/s, flood forecast to exceed 1993 historical level https://dantri.com.vn/thoi-su/thuy-dien-song-ba-ha-tang-xa-len-16100m3s-du-bao-lu-vuot-lich-su-1993-20251119184212570.htm
  5. Lao Dong (23 November 2025). Flood discharge at Ba Ha River and current regulations on reservoir operation https://news.laodong.vn/moi-truong/xa-lu-tai-song-ba-ha-va-quy-dinh-ve-van-hanh-ho-chua-hien-hanh-1614121.ldo

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