宮城県南三陸町の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
南三陸町は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率53.11%、洪水浸水域11.3%、津波想定最大20.0m、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
防災コラム
備蓄・住まい・避難。暮らしの疑問から、必要な備えを見つける。
「地震」の記事
コラムのトップへ2,015件中 1681〜1710件
山梨県南アルプス市の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
南アルプス市は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率41.78%、洪水浸水域81.5%、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
鹿児島県南さつま市の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
南さつま市は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率9.99%、洪水浸水域16.5%、津波想定最大5.0m、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
兵庫県南あわじ市の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
南あわじ市は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率76.8%、洪水浸水域31.0%、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
愛知県半田市の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
半田市は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率75.94%、洪水浸水域22.7%、津波想定最大5.0m、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
北海道千歳市の災害リスク｜地震・洪水・津波・土砂を政府データで検証（人口97,797人）
北海道千歳市（人口97,797人）の災害リスク全体像。震度6弱30年確率10.3%、洪水浸水想定25.1%、避難所145箇所、過去災害事例115件。政府オープンデータで網羅。
長野県千曲市の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
千曲市は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率41.47%、洪水浸水域72.6%、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
大阪府千早赤阪村の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
千早赤阪村は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率34.64%、洪水浸水域10.5%、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
群馬県千代田町の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
千代田町は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率40.49%、洪水浸水域95.8%、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
東京都千代田区の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
千代田区は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率70.72%、洪水浸水域88.1%、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
奈良県十津川村の災害リスク｜地震・洪水・津波・土砂を政府データで検証（人口2,706人）
奈良県十津川村（人口2,706人）の災害リスク全体像。震度6弱30年確率35.6%、洪水浸水想定6.7%、避難所24箇所、過去災害事例21件。政府オープンデータで網羅。
新潟県十日町市の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
十日町市は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率21.17%、洪水浸水域5.7%、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
鹿児島県十島村の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
十島村は災害に強い? 弱い? 津波想定最大3.0m、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
青森県十和田市の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
十和田市は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率12.59%、洪水浸水域9.9%、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
千葉県匝瑳市の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
匝瑳市は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率86.13%、洪水浸水域13.3%、津波想定最大5.0m、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
沖縄県北谷町の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
北谷町は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率42.53%、津波想定最大5.0m、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
北海道北見市の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
北見市は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率27.41%、洪水浸水域56.5%、津波想定最大3.0m、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
茨城県北茨城市の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
北茨城市は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率69.79%、洪水浸水域19.1%、津波想定最大10.0m、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
北海道北竜町の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
北竜町は災害に強い? 弱い? 洪水浸水域78.3%、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
秋田県北秋田市の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
北秋田市は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率3.28%、洪水浸水域31.5%、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
長野県北相木村の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
北相木村は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率36.05%、洪水浸水域56.8%、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
鳥取県北栄町の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
北栄町は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率20.36%、洪水浸水域52.0%、津波想定最大3.0m、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
山梨県北杜市の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
北杜市は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率43.64%、洪水浸水域14.1%、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
埼玉県北本市の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
北本市は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率47.78%、洪水浸水域12.1%、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
岐阜県北方町の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
北方町は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率60.04%、洪水浸水域70.3%、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
北海道北斗市の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
北斗市は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率15.58%、洪水浸水域60.0%、津波想定最大5.0m、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
広島県北広島町の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
北広島町は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率6.88%、洪水浸水域3.4%、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
北海道北広島市の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
北広島市は災害に強い? 弱い? 30年以内の震度6弱以上の確率5.63%、洪水浸水域23.5%、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
高知県北川村の災害リスクは高い? 低い?｜地震・洪水・津波・土砂災害を政府データで検証
北川村は災害に強い? 弱い? 洪水浸水域31.0%、政府公開データで地震・洪水・津波・土砂災害のリスクを客観的に解説。
徳島県北島町の災害リスク｜地震・洪水・津波・土砂を政府データで検証（人口22,821人）
徳島県北島町（人口22,821人）の災害リスク全体像。震度6弱30年確率78.2%、洪水浸水想定97.0%、避難所17箇所、政府オープンデータで網羅。
地域のリスクを知る
自治体や、身近な川・活断層のデータを確かめる。
編集長について
中都 智仁
テルツ株式会社代表取締役 / 防災DB編集長
トヨクモ株式会社で安否確認システムの販売を経験。現在はテルツ株式会社の代表として、防災DBの開発・運営に取り組んでいます。
プロフィールを見る防災DBの記事づくりについて
公的機関の資料や公開データをもとに、暮らしの疑問を解説します。参照した資料と確認日は、各記事で確認できます。
調査・執筆には生成AIを活用しています。実物での検証や専門家の監修を行った場合は、その内容と担当者を記事に記載します。
