旅行速度と交通事故発生率を考慮した高速道路の除雪の効果
Effects of snow removal on expressways in consideration of travel speed and traffic accident rate
平沼 昇 1，佐野 可寸志 2，伊藤 潤 3，鳩山 紀一郎 4，高橋 貴生 5
Noboru HIRANUMA1，Kazushi SANO2，Jun ITO 3，Kiichiro HATOYAMA4 and Takao
TAKAHASHI5
本研究では除雪による速度回復による効果と交通事故の減少効果より除雪の効果を求めた。路面の積雪量を路側で観測された積雪量と除雪車の通過時間で簡易的に推定し、除雪による速度回復による効果を推定するために路面の積雪量より速度を求めるモデルを、交通事故の減少効果を推定するために路面の積雪量より事故率を推定するモデルを作成し、除雪基準の積雪量毎のそれぞれの損失額の算出を行った。結果、除雪基準を厳しくすることによって速度回復による効果と交通事故の減少効果が増加することが確認できた。
1 序論とで旅行速度の変化による損失額と除雪コス

1.1 背景トを合わせた経済性の検証を行っているもの

高速道路上で積雪によって速度低下が発生がある 2)。

していることは感覚として明らかである．また，
平成 29 年度の東日本高速道路株式会社新潟支

1.2 目的社管内の交通事故の約 60%が 12 月から 3 月の本研究では除雪による速度回復による効果

4 か月間に発生し，そのうち 72%が雪氷路面でと交通事故の減少効果を用いて除雪の効果を発生している 1)ことから，冬期の雪氷路面で事計ることを目的とする．除雪による速度回復に故が多く発生していることが伺える．そして，よる効果を推定するために，積雪量より速度を積雪量が大きいほど交通に影響に与えること推定するモデルを，交通事故の減少効果を推定が推察される．積雪による交通の障害を取り除するために，積雪量より事故率を推定するモデ

くために除雪作業が行われており，路面の悪化ルを作成し，速度回復による効果と事故の減少による速度低下や事故の増加を防いでいる．そ効果を算出する．

して，除雪水準を高めることでその効果をより大きくすることができると考えられる．一方，除雪水準を高めることによって現状よりコス

1.3 使用データ
東日本高速道路株式会社新潟支社管内の以トがかかるため，便益と費用を明らかにする必下のデータを利用して研究を行った。

要がある．既往研究では積雪量毎の旅行速度を(1)トラフィックカウンターデータ推定し，除雪水準毎の路面の積雪を仮定するこ
12
3
4
5

トラフィックカウンターによって観測され非会員，修士（工学），⾧岡技術科学大学環境社会基盤工学専攻
正会員，工学博士、⾧岡技術科学大学環境社会基盤工学専攻〒940-2188 新潟県⾧岡市上富岡町 1603-1 e-mail: sano@nagaokaut.ac.jp Phone: 0258-47-9616
正会員，⾧岡技術科学大学環境社会基盤工学専攻
正会員，工学博士， ⾧岡技術科学大学 産学融合トップランナー育成センター
正会員，⾧岡技術科学大学環境社会基盤工学専攻

た 5 分間の普通車、大型車別の交通量,平均速度ーが設置されている区間を分析対象区間としが記録されている。トラフィックカウンターはた。図 1 に分析対象区間を示す。
．気象観測地点

47 ヵ所、概ねインターチェンジ間に 1 ヵ所ず

は，トラフィックカウンターの設置された地点

つ、ジャンクションの各ランプに設置されていから最も近い地点のものを用いた．分析対象期

る。

間は 2017 年度の冬期に新潟県内で比較的多く(2) 除雪車 GPS データの降雪が観測されている日として 2018 年 1 月

除雪車の緯度、経度、上下線の区別、作業の11,12 日を、中程度の積雪が観測されている日種類などの情報が含まれ、作業時は概ね 1 分毎として 1 月 24,25 日を、ある程度の降雪が連続に記録されている。

して観測されている日として 2 月 4 日から 8 日(3)事故調書を選定した。

事故の発生日時、地点、天候、路面状況、道路状況、規制状況、死傷者数、事故当事者などの情報が記録されている。
(4)気象観測データ
1 時間間隔の降雪量と積雪量と 5 分間隔の気温，風速，雨量が記録されている。降雪量と積雪量はインターチェンジ付近の 30 ヵ所、インターチェンジや橋梁の付近などの 58 ヵ所で観測されている。
(5)異常降雪量予測基準、標準除雪時間
異常降雪量予測基準は通常雪氷体制では交通の安全確保が困難となり⾧時間(5 時間以上)の通行止めに及ぶ気象状況の基準で，区間により異なり，予測降雪量が 30～60cm/24 時間，15

図 1 分析対象区間の図～20cm/3 時間(土樽～湯沢 IC のみ 130cm/24時間，30cm/3 時間)で設定されている．標準除2.2 除雪車通過時刻を考慮した積雪量の推定

雪時間は連続して除雪が行われている場合に積雪時の速度を分析するために路面の積雪ある地点を除雪してから同一地点を次の除雪量を明らかにする必要があるが，現在，路面のができるまでの時間で，区間により異なり，0.2積雪量は観測されていない．そのため，除雪を時間から 2.5 時間までで設定されている．

考慮した積雪量を簡易的に推定し，本研究で用いる積雪量とすることとした．自動車の走行の2 積雪時の旅行速度の分析

影響や温度変化による路面の凍結などの影響

2.1 分析対象区間も考えられるが，観測データより簡素に推定で本線に出入りするために減速するなどの影響きる積雪量を研究に用いた．推定積雪量は対象を避けるためにインターチェンジやサービスとする地点付近の観測地点の積雪量の差分のエリア・パーキングエリアなどの出入り口から累積で表し，除雪が行われた時点で 0cm とし，1km 以上離れた地点にトラフィックカウンタ改めて累積するという方法で推定する．時間間

隔はトラフィックカウンターに合わせて 5 分間

2.4 回帰分析を用いた速度予測モデルの作成

隔として推定した．この積雪量を除雪考慮推定

まず、速度を目的変数、積雪量と降雪量を説積雪量と呼称する．除雪が行われた時刻は除雪明変数とした重回帰分析を行ったが、R2 乗値車が通過した時刻とし，除雪車 GPS データをが低く、精度が低いモデルとなった。速度には基に求める．対象地点と除雪車の位置が 500m

除雪考慮推定積雪量と降雪量を含めた複数の以内かつ一番短い距離で測位された時刻を通要素が関係していると考えられるため，除雪考過時刻とする．

慮推定積雪量と降雪量の他，交通データより交通量と大型車率，気象データより気温と風速を2.3 積雪量・速度データの整理

説明変数に加えて速度を目的変数とする重回除雪考慮推定積雪量とトラフィックカウン

帰分析を行った．その中から説明変数を選択し、ターのデータより条件 1 から順にデータを除外

自由度調整済み R2 乗値が高いモデルを作成しした．

た。作成したモデルを表 1 に示す。

条件 1: 1 月 11,12 日，24,25 日，2 月 4 日から

区間毎に説明変数の係数が異なり、区間によ8 日それぞれの内で最初に除雪が行われる以って影響を与える要素が異なると考えられる。

前のデータ

いずれの区間でも温度が速度を強く説明して連続している時間の内で最初に除雪が行わおり、冬期では温度により路面状況が変化する

れる以前は除雪考慮推定積雪量が推定できなことで速度に影響を与えていることが考えら

いため．

れる。

条件 2: 速度が 0 になっているデータ
速度が 0 の場合，交通量も 0 となっているため
条件 3: 除雪が行われた 5 分間と前後の 5 分間ずつのデータ
除雪車に追従することで発生する速度低下

3 積雪時の交通事故の分析
3.1 回帰分析を用いた積雪量予測モデルの作成
積雪量毎の事故率の算出を行うために、ある程度の期間の積雪量が必要であるが、除雪考慮推定積雪量が推定できたのは除雪車 GPS デーを排除するため．

タを入手できた 9 日間のみであるため，分析に

条件 4: 標準除雪時間から 20 分を経過しても除用いることができる事故件数がかなり少ない。

雪が行われていないかつ除雪考慮推定積雪量

そのため、⾧期の得られている交通データや気が 3 時間の異常降雪量予測基準の 1/3 を超えて象データからモデル推定積雪量を求め，モデルいる時から次に除雪作業が行われる時または推定積雪量ごとの事故率を求める。

融雪により積雪が無くなるまでのデータ

モデル推定積雪量は除雪考慮推定積雪量が除雪作業が行われていると推測される積雪推定できている 9 日間について，説明変数を大時に除雪車 GPS データが欠損していて除雪車型車率，交通量，速度，降雪量，気温，風速，の通過時間を反映できないため・

目的変数を除雪考慮推定積雪量とした重回帰

条件 5: 速度の第三四分位数と第一四分位数か分析を用いて作成する．その中から説明変数をら四分位範囲の 1.5 倍を超えるデータ選択し、自由度調整済み R2 乗値が高いモデル

速度の外れ値を排除するため．

を作成した。作成したモデルを表 2 に示す。
区間によっては自由度調整済み R2 乗値が0.4 台になっており、積雪量がある程度は推定が積雪量を低く推定してしまっている。

できているものと見られるが、全体的にモデル
表 1 速度予測モデル

表 2 積雪量予測モデル
区間変数

R2乗値

係数t値p値

区間変数

R2乗値係数

t値

p値

区間

変数

R2乗値

係数

t値

p値

切片

3.1268 15.1499

0.0000切片

2.4924 10.1127

0.0000切片

1.7343 11.4538

0.0000大型車率

0.21632.80080.0051

大型車率0.37850.0026大型車率0.18332.43890.0148親不知

交通量0.00401.54330.1228～

速度-0.0302 -12.3432

0.0000糸魚川

降雪量

5.2664 27.2008

0.00000.3635

気温
風速

中之島
見附
～
三条燕

3.0121

交通量
速度0.2194

中郷

交通量

～

速度

0.0000-0.0172 -8.4937

0.00009.3404 26.6203

0.0000 上越高田 降雪量

6.0180 44.8390

0.0000気温0.08564.2719

0.0000気温-0.0361 -2.4464

0.0145風速-0.1129 -8.3752

0.0000切片

0.4504

3.18850.0015大型車率-0.2861 -4.4015

0.0000-0.2924 -14.9777

0.0000風速-0.0782 -5.1163

0.0000切片

2.6795 13.8451

0.0000切片

1.81976.62300.0000大型車率-0.2969 -3.7127

0.0002

大型車率0.37973.48680.00050.0064

1.87140.0614 新潟東港 交通量

能生

交通量

～

速度

塩沢石打 交通量
0.4992

名立谷浜 降雪量-0.0228 -9.1056

0.0000

～

速度

六日町

降雪量

0.2046-0.0117 -4.0610

0.00007.4570 25.1615

0.00005.6892 39.9841

0.0000気温-0.1085 -5.4377

0.0000気温

風速-0.0666 -13.6823

0.0000風速

切片

2.5305 11.4277

0.0000大型車率-0.5111 -4.2211

0.0000米山

交通量

0.00880.0000～速度-0.0197 -7.0609

0.0000柏崎

降雪量

5.9801 25.5786

0.0000 越後川口 降雪量

気温0.02990.1769風速-0.0551 -5.7559

0.0000風速0.0876

5.22220.0000切片

2.4319 12.4150

0.0000切片

2.4260 14.4138

0.0000大型車率-0.2094 -2.4455

0.01450.0000

柏崎

交通量

～

速度

西山

0.2456

0.39204.1652

1.35050.4577-0.0211 -6.6313

降雪量

豊栄

0.30690.00161.01190.31180.00291.52380.12780.0000

～

速度

聖籠

降雪量

7.0961 21.6157

新発田

気温

0.04743.36460.0008-0.0095 -1.9340

0.05330.0000-0.2271 -11.2526

0.0000風速

切片

1.8461

9.11910.0000切片

2.8181 12.1931

大型車率-0.8702 -10.0310

0.0000大型車率-0.1196 -1.3004

0.1936堀之内

交通量-0.0064 -3.0713

0.0021

交通量-0.0125 -4.6268

0.0000～速度-0.0131 -5.9857

0.0000-0.0220 -7.2681

0.00006.5060 34.4672

0.0000-0.1003 -7.8657

0.00000.3353気温

大型車率-0.4357 -6.2126

小千谷

交通量

0.00150.4427

1.16340.2448-0.0224 -11.8757

0.0000-0.0234 -9.3172

0.0000～速度

降雪量8.2398 40.7811

0.0000⾧岡

降雪量

6.5217 37.5585

0.0000気温0.07234.08770.0000気温-0.0746 -6.6842

0.0000風速0.0156

2.15680.0311

風速-0.0478 -7.3322

0.0000

聖籠
新発田
～
中条

速度

0.2517降雪量

7.5167 22.0622

0.0000気温0.05693.01640.0026

風速-0.0819 -7.7596

0.00003.2 積雪時の事故率

いる．

積雪量予測モデルで推定した積雪量毎の交4.2 除雪による交通事故減少便益

通量と事故件数より事故率を算出した。対象期間は 2013 年度から 2017 年度の 12 月から 3 月

除雪基準毎の積雪量を基に事故率を推定，交とし、対象区間は積雪量推定モデルと速度推定通量を用いて走行時間短縮便益と同期間で事モデルの R2 乗値が 0.3 を超えている 6 区間と故件数を求め，交通事故損失額を算出した．交した。その区間のうち，トンネルで発生した事通事故 1 件当たりの損失額は平成 20 年の「費故は積雪の影響を受けていないと考えられる用便益分析マニュアル」で交通事故減少便益のため，トンネルで起きた事故は分析対象外とし算出に用いられている人身事故 1 件当り損失額

た．6 区間を合算した交通量と事故件数、事故11,406 千円，物損事故 1 件当り損失額 469 千率を表 3 に示す。

円(4 を用いるが，本研究ではサンプル数の問題から人身事故と物損事故を区別していないた

表 3 対象区間の積雪量別交通量，事故件数，め，東日本高速道路株式会社新潟支社管内の平事故率

成 25 年度から平成 29 年度の 12 月から 3 月の推定積雪量

積雪無し

交通量(台)

29,412,518 8,813,261 1,390,882 325,280

事故件数(件)
事故率(件/1億台・km)

0cm台

20221871.62

252.06

1cm台

2cm台
94

3cm台

38642.35 1028.30

4cm台

5cm台

72,57615,1431,328

720845.60 1294.80

0

人身事故 240 件と物損事故 4,132 件より割合を求め，事故全体の損失額を求めた．求めた事故全体の損失額は 1 件当たり 1,070 千円である．

この事故率を基に積雪量毎の事故率を推定するモデルを単回帰分析で作成した．事故率を4.3 走行時間短縮便益と交通事故減少便益の和

目的変数として，積雪量を表す説明変数を積雪走行時間短縮便益と交通事故損失額を合わ

なしは 0，積雪量 0cm 台は 1，1cm 台は 2 のよせたものを、現状，5～6cm で除雪が行われてうに表した．作成した回帰式を式 1 に示す．

いると考え，除雪基準が 5cm の時と 4cm 以下の時の便益の差を区間毎に示した．例を図 2、

𝐿 = 236.6425𝑥 + 97.5141 (式 1)
𝐿:事故率(件/億台・km)
𝑥:積雪量

図 3 に示す．区間により、各便益額が大きく異なっているが、これは区間により交通量や降積雪の状況が異なること，区間⾧が異なっていることより来るものであると考えられる．

4 除雪の効果
4.1 除雪による速度回復による効果
除雪基準の積雪量を設定し，基準に達した時点で除雪が行われると仮定して積雪量を推定し，速度予測モデルで速度を推定，2017 年 12月から 2018 年 3 月の総走行時間を求め，走行時間コストを算出した．走行時間コストを算出する際の時間価値原単位は平成 30 年の「費用便益分析マニュアル」(3 に記載されたものを用

図 2 親不知 IC～糸魚川 IC 間除雪基準 5cm との便益差

通事故の減少効果を用いて除雪の効果を推定し、除雪基準を厳しくすることで除雪の効果が高まることを確認した。今回は除雪コストを考えていないが，除雪コストを考えて経済性を計る場合，事故減少便益を加えることによって除雪基準を引き下げた場合に経済性が高まる可能性がある．
図 3 小千谷 IC～⾧岡 IC 間除雪基準 5cm との便益差

謝辞
本論文をまとめるにあたり，多くの方々にご指導とご協力を頂きました．この場をお借りして5 総括

深く感謝の意を表します．伊藤潤助教，鳩山紀

除雪を考慮した積雪量を簡易的に推定し、積一郎特任准教授，高橋貴生助教には本研究の構

雪の速度への影響をある程度確認することが想から遂行に渡って数多くのご指導と力強いできた。しかし、速度予測モデルでは温度が速助言助力を賜りました．

度に大きな影響を与えており、冬期の路面状況

また，東日本高速道路株式会社新潟支社の山田には温度も大きく関わっていることが考えら信行様よりデータのご提供を頂き，また，幾度れるため、冬期においては温度も考慮した路面にも渡り質問にお答えいただき，ここに感謝の状況の予測を行い，速度との関係を分析する必意を表します．

要性があると考えられる．
降積雪と事故の関係について、速度より除雪

参考文献

車考慮積雪量を推定するモデルを作成し，モデ

1) 東日本高速道路株式会社 新潟支社・株式会

ルより推定したモデル推定積雪量を用いて分社ネクスコ・エンジニアリング新潟「平成 30 年

析を行い、モデル推定積雪量が大きくなると事度保全点検業務等(新潟支社管内 Ｈ２９事故統故率が高くなる傾向が見られたが、モデル推定計作成業務)報告書」

積雪量を用いて算出した積雪時の事故率が過2) 小泉倫彦，直井聡一 「除雪作業出動基準の大になってしまっていると考えられる。これは検証」

モデル推定積雪量が実際の積雪量より過少に

3) 費用便益分析マニュアル,国土交通省道路局

積雪量を表してしまっていることが考えられ

都市局, 平成 30 年 2 月

るため、より⾧い期間の除雪車考慮積雪量を除

4) 第 4 回 道路事業の評価手法に関する検討委

雪車 GPS データを用いて推定して分析するこ

員会 参考資料 2 交通事故減少便益の原単位のとが必要であると考えられる。また、今回の研算出方法,国土交通省,平成 20 年 11 月

究では積雪に着目して分析を行ったが，降雪時は吹雪などによる視程の悪化によって事故が発生していることも考えられるため，それらを考慮した分析が望ましいと考えられる．
そして、除雪による速度回復による効果と交