サーマルマップを用いた凍結危険箇所の予測に関する研究

1. はじめに

交通工学研究室

平石哲夫

指導教官

丸山

暉彦

ここで，凍結危険箇所の予測として路面温度に着目

冬期の路面は，気象条件およびその周辺環境の影響し，1 路線における路面温度分布であるサーマルマッを受け，車両通行に支障をきたす凍結危険箇所が点在プを予測することとした．サーマルマップを予測するしている．凍結防止剤の散布は，凍結危険箇所に対しことにより，1 路線に渡っての凍結危険箇所を把握すて道路管理手法として最も効果的な手法である．しかることができ，それを基に凍結防止剤散布の意思決定しながら，各所に設置されている定点観測装置のみでシステムを構築する．図−2 には，サーマルマップのは，1 路線に渡っての危険箇所を正確に把握すること例を示す．

ペレータの経験を基に凍結防止剤の散布タイミングが決定されており，その散布量はかなりの量に及んでいる．
中越地区の平成14 年度の凍結防止剤総散布量は，約 500 万㎏にものぼり，そのため凍結防止剤の散布量の削減が望まれるところである．
2. 研究概要
先の背景を受け，本研究では 1 路線に渡っての凍結10
路面温度（℃）が困難であるため，実作業においては道路管理者とオ

50-5182

危険箇所を把握し，それを基に凍結防止剤散布の意思決定システムを構築することを前提とした，凍結防止剤散布に関する道路管理システムの検討を目的とする．
図−1 には，この道路管理システムの概略を示す．

187

192
196
走行位置（kp）

201

206

図−2 サーマルマップ
3. 路面温度情報の収集
本研究の目的である凍結危険箇所の予測にあたり，実際の冬期路面における様々な条件下での路面情報が必要となる．そこで，走行試験や定点観測装置の情報

道路情報
入力
凍結危険箇所の予測より，冬期路面におけるデータベースを構築し，それを用いて解析を行う．
3.1 走行試験
走行試験区間は，新潟県中越地方国道 17 号塩沢付

出力

近から三国トンネル入り口までの約 32km である。測適切な凍結防止剤散布量・タイミング

定区間の標高差は約 800ｍで、カーブの多い厳しい山効果

道となっている。表−1 には，測定項目を示す．このコストの低下・塩害の抑制
図−１ 道路管理システム概略

うち天空率とは，測定用カメラに用いられている魚眼レンズに移る円の面積に対する，空の割合を表すものである．図−3 には，実際に天空率を測定した写真を示す．

表−1 測定項目

路面温度
天空率

観測機器
赤外線
放射温度計
車載デジタル
カメラ

観測間隔

入力方法

(℃)

観測項目

501秒

パソコン

30にて

201秒

最高温度

40

標準偏差

自動入力

10平均温度

0
最低温度-10182

187

192

197

202
走行位置(kp)

図−5 路面温度特性（2002 年度）
3.2 定点観測装置
測定区間に設置されている定点観測装置より，定点における路面温度・気温データを収集した．定点観測
図−3 天空率写真

装置データは年間を通して測定されており，また測定測定結果の例として，図−4，5 に 2003 年度のデー

間隔も 15 分と短い．次に説明するサーマルマップ予タを示す．縦のラインは構造物を表している．構造物測モデルの作成においては，これらのデータが重要な内の路面温度はばらつきが小さく安定しているのに対パラメーターとなっている．

し，構造物外の路面温度はばらつきが大きく，比較的4. サーマルマップ予測モデルの作成

安定していないことが分かる．これは，構造物内の路路面温度とは，周辺の環境要因の影響を受け，その面温度というのは雪，雨，風などの環境要因の影響を地点ごとに異なった挙動を示す．
その環境要因は気温，受けにくいためであると考えられる．これらの図から日照，天候，地熱など様々で，これらを解析するのは言えることは，地点ごとに路面温度特性は異なり凍結困難である．そこで，シミュレーションモデルを構築防止剤散布量・タイミングを選定する際には，その地するにあたり，本研究ではニューラルネットワークを点ごとの路面温度特性を考慮する必要がある．

用いた．ニューラルネットワークは，理論的に説明付路面温度(℃)

けることは困難であるが，過去のパターンに基づいて，適切に予測をたてることが望まれる実現象において，5040

有効な解析手法であると考えられる．

30

4.1 ニューラルネットワークの概要

20

ニューラルネットワークは，図−6 に模式的に示し10たニューロンで構成されたものである．このニューロ

0ンとは，生物の脳を形成している神経細胞のことであ-10

り，情報処理を行っている．ニューロンは，樹状突起，
182

187

192

197

202
走行位置(kp)

図−4 走行試験結果（2002 年度）

細胞体，シナプス，神経繊維の 4 つの部分から構成されている．樹状突起では，信号伝達部のシナプスを介して，他のニューロンからの信号を受取る．細胞体では，ニューロン本体であり，各シナプスで受取った信号をアナログ電位の形で加算される．この加算された

電位がしきい値を越えると，神経インパルスによって，て，表−2 に示す．走行試験のデータより入力要素お情報が他のニューロンに神経繊維をとおして送られる．

よび教師データからなるデータセットを作成し学習さこのときシナプスで，他の細胞への結合の程度を変化させることにより，ネットワークの学習が行われると考えられる．

天候
天空率

次に，ニューロンをモデル化したものを

図−7に示した．ニューロンに入力する他のニューロンの出力値（xn）と，それに対応する結合荷重（wn）の積の総和（net）でニューロンに入力し，関数を用いてそのニューロンの定点路面温度

路面温度

構造物
標高
時刻
入力層中間層

出力層出力値（f(net,θ)）に変換される．

せ，シミュレーションモデルを構築した．

出力値は，教師データと比較し，希望どおりの出力

図−8 シミュレーションモデル値を得るように，結合荷重およびしきい値を任意に変化させる．この過程を学習といい，最も重要な作業で入力要素
定点路面温度ある．

データの入手先
気象テレメーターからの情報

天候
天空率
構造物

事前調査による走行試験からの情報
国道 17 号線平面図からの情報

標高
時刻

シミュレーション時の時刻

表−2 入力要素詳細
図−6 ニューロン構造
x1

w1x2

w2

4.3 シミュレーションモデルの評価
net=w1 x1 ＋w2 x2 ＋･･･＋wn xn

f（net, θ)

総和

満たしている 2002 年 11 月 7 日から 2004 年 2 月 6 日

関数

･･xn

シミュレーションモデルには，入力要素のデータを出力までのデータを用いた．ここでは，シミュレーションの予測精度を検証するため，2002 年 12 月 3 日の 8:30

wn

図−7 ニューロンモデル〜9:00 に測定したデータを除いて学習させた後，学習から除いたデータを入力し路面温度を出力した．その4.2 シミュレーションモデルの構築

結果を，図−9，表−3 に示す．この図では，走行試験

本研究で使用した，ニューラルネットワーク予測モで得た測定値と本研究によるシミュレーションモデル

デルの概念図を図−8 に示す．モデルは入力層，中間から出力した予測値を示している．推測値が直線にな層，出力層の 3 層で構築した．入力層における入力要るのは，それぞれの区間で入力データの平均値を用い素は，どれも現場に行かなくともリアルタイムで取得て，一定にしているためである．図より，測定値と予また，出力層における出力要素は，できるものとした．

測値との大まかな路面温度の波形を比べると，完全と入力要素の時刻の 2 時間後における路面温度とした．

は言わないが一致していることがわかる．表記した相

これにより本シミュレーションは，現時点のデータを関係数の高さからも，相関の高さが伺える．しかしな

入力することにより，その 2 時間後の路面温度を予測

がら，一部の地点においては誤差が生じている．このできるモデルとなっている．各入力要素の詳細につい誤差のうち，測定値が予測値を下回る箇所は，危険箇所を把握できていない恐れがあるが，その誤差は最大

この凍結危険基準を用いて，実際に予測モデルよりでも 2℃程度であった．そこで本研究においては，凍出力した結果について凍結防止剤散布箇所を表示した

結危険箇所の判断の際には，2℃程度の誤差を考慮す

例を図−10 に示す．このデータは，2002 年 12 月 3ることとした．

日の 7:30 について検討したものである．図中では，散1612箇所）に分けて示してある．この結果を基に，実際の8凍結防止剤散布の判断基準を提案できると考えられる．

410散布（凍結危険箇所）非散布（注意箇所）
非散布（安全箇所）

0-4-8182

186

190

194
198
走行位置(kp)

202

206

路面温度（℃）

路面温度(℃)

布箇所（凍結危険箇所），非散布箇所（注意箇所，安全測定値
予測値

50

図−9 シミュレーション結果
表−3 結果詳細
種別

平均温度（℃）

予測値

-0.18

実測値

0.57-5

相関係数
0.78

182

186

190

194
走行位置（ｋｐ）

198

202

206

図−10 散布箇所表示図
6. まとめ凍結防止剤に関する道路管理システムの検討として，
5. 凍結防止剤散布の意思決定システムの構築
凍結危険箇所の把握にあたって，路線における凍結危険箇所の定義を決定する必要がある．
次に示すのは，その要素として考えられるものである．

次のことを行った．
・ サーマルマップ予測モデルの精度を確認
・ 予測モデルの誤差を考慮したうえでの， 凍結防止剤散布箇所の表示
これらの検討より本研究においては，凍結防止剤散・ 路面温度

布箇所の判断基準を提案した．

・ 路面上の水分（雪）・ 勾配，曲率・ 構造物
・ 温度変化が激しい地点
本研究においては，サーマルマップ予測モデルを活用するため，これらの要素のうち路面温度に着目し，凍結防止剤散布の意思決定システムを構築するものとした．そこでこの前提をふまえ，予測モデルの 2℃の誤差を考慮した意思決定システムにおける凍結危険基

参考文献

準の概要を表−4 に示す．
表−4 凍結危険基準
路面温度

種別

0℃以下

凍結危険箇所

0℃〜2℃

注意箇所

2℃以上

安全箇所

1） 岸田正憲，丸山暉彦：道路交通量シミュレーショ

ンを用いた冬期路面管理に関する検討，長岡技術科学大学修士論文，2003
2） 国土交通省長岡国道事務所：道路除雪計画，国土交通省長岡国道事務所，2003