共同研究報告書


研究区分 一般研究

研究課題

 気象の時間変動と道路構造別冬期路面状態の予測に関する研究
新規・継続の別 継続（平成19年度から）
研究代表者／所属 （独）土木研究所寒地土木研究所
研究代表者／職名 上席研究員
研究代表者／氏名 石田樹

研究分担者／氏名／所属／職名
　
氏　　名
所　　属
職　　名

1

 高橋尚人 （独）土木研究所寒地土木研究所 総括主任研究員

2

 徳永ロベルト （独）土木研究所寒地土木研究所 主任研究員

3

 切石亮 （独）土木研究所寒地土木研究所 研究員

4

 佐藤賢治 （独）土木研究所寒地土木研究所 研究員

5

 藤本明宏 （独）土木研究所寒地土木研究所 研究員

6

 石井吉之 北大低温研

研究目的 積雪寒冷地の路面状態は、気象条件、道路構造、沿道環境等によって複雑に変化する。冬期道路管理を効果的に実施するためには、路面状態を予測し、道路雪害対策を事前に検討しておくことが望ましい。
本研究では、熱・水分収支に基づく路面状態推定モデルを構築している。しかしながら、気象や路面雪氷状態などの現地観測データが不足していることに加えて、従来の精度検証で得られた的中率には、気象予報のエラーが含まれており、モデルの自体の精度検証は十分に行われていない。
そこで本研究では、モデルの改良を行うとともに、新たに現地試験を実施し、特に積雪路面の出現率が高い期間を対象にモデルの計算精度を検証した。
図1 路面状態の出現状況　図2　路面温度の的中率検証　図3　路面状態の的中率検証
研究内容・成果 1．現道試験の内容
現道試験は、平成26年1月6日〜平成26年1月14日に亘って実施された。現地試験は、滝川道路事務所構内にて実施した気象観測と一般国道12号線（砂川市空知太）にて実施した路面雪氷観測に大別される。気象観測では、風速、気温、相対湿度、日射量、時間降雨・降雪強度、大気（長波）放射量および路面温度を、路面雪氷観測ではCCTVカメラと舗装温度センサーを用いて舗装温度と路面状況画像を取得した。
なお、本研究におけるモデルの検証対象期間は、上記の現道試験期間の中から積雪路面の出現率が高かった2015年1月6日12:00〜1月14日12:00の間の8日間とした。

2．モデルの精度検証
2.1　路面状態の出現状況
図1は、2015年1月6日〜2015年1月22日の路面状態の変化である。検証対象期間における路面状態の出現率は、乾燥、湿潤、積雪および凍結路面で、それぞれ0%、11%、65%および23%であり、積雪路面の出現率が最も高かった。

2.2　路面温度
　図2に路面温度の観測値と推定値および埋設深さ50mmの舗装温度の観測値の時間変化を示す。同図において青色の実線は路面温度の観測値、緑色は路面温度の推定値、赤色の実線は舗装温度の観測値である。同図より路面温度の推定値は実測値と概ね一致していることが分かる。本モデルによる路面温度の平均二乗誤差は3.1℃であった。

2.3　路面状態
　図3は路面状態の観測値と推定値の時間変化を示す。同図において、青の実線は観測値、赤の実線は従来モデルによる推定値、緑のプロットは昨年度の共同研究で開発したモデル（H25判別モデル）による推定値である。1月11日〜13日の間の路面状態に着目すると、観測値の積雪路面に対して、従来モデルでは湿潤路面や凍結路面と判定する推定エラーが目立つ。他方、H25判別モデルは積雪路面と判定しており、路面状態判定への判別分析の導入によって積雪路面でも計算精度が向上したことが確認できた。検証対象区間における路面状態の的中率は、従来モデルおよびH25判別モデルでそれぞれ65.8%および79.3%であり、H25判別モデルの的中率は従来モデルのそれより約14%向上した。
　本研究では、昨年度の試験データに加えて今年度の試験データを用いた判別分析結果を反映させたH26判別モデルを構築した。H26判別モデルの路面状態の的中率は80.3％であり、H25判別モデルのそれより1%向上した。

3．まとめ
本研究により、新たに気象および路面雪氷状態観測データが蓄積され、路面状態推定モデルの精度検証を行うことができた。判別分析による路面状態判定をモデルに取り入れたことで、モデルの計算精度は積雪路面の出現頻度の高い期間でも14%程度改善することができた。今後は改良したモデルを冬期道路マネジメントシステムに反映し、冬期道路管理への貢献度を高める。
図1 路面状態の出現状況　図2　路面温度の的中率検証　図3　路面状態の的中率検証
成果となる論文・学会発表等