（様式３）新潟大学災害・復興科学研究所
共同研究報告書

Rain-on-Snow 型落雪事故発生時における雪おろシグナル情報の定量的解析研究代表者氏名 平島寛行 1）
研究分担者氏名 河島克久 2），本谷研 3），佐野浩彬 4）
1）防災科学技術研究所 雪氷防災研究センター 2）新潟大学 災害・復興科学研究所
3）秋田大学 4）防災科学技術研究所
研究要旨
屋根雪下ろしの判断材料に用いるために、積雪重量分布を計算して公開するシステム「雪おろシグナル」の開発を行ってきた。雪おろシグナルは家屋破損や転落事故関係に対しては一定の成果をあげているが、屋根からの落雪事故に関しては対象外であった。一方、雪おろシグナルで用いている積雪変質モデル SNOWPACK は雪質や含水率の変化も計算するため、様々な雪の災害に対応可能である。本研
究では、2022-23 年冬季を中心に落雪事故の事例をまとめ、SNOWPACK の計算結果と落雪事故事例の比較を行った。確認された落雪事故のうち、Rain-on-Snow 型の落雪事故は全体の 3 分の 1 ほどであり、それらの多くは新雪が多く積もった後の降雨時に起きていたことが計算結果から確認された。そのようなケースでは落雪危険度が推定できる可能性が示されたものの、他の種類の落雪事故に対しては現段階では危険度推定が難しく、今後も継続的な研究が必要である。
Ａ．研究目的
雪氷災害は毎年 100 名前後の犠牲者を出しておＢ．研究方法

り、その中でも屋根雪に関連した事故は最も多い。

B-1 落雪事故情報の取得

屋根雪関連事故は雪下ろし中の転落事故や家屋防災科研では、新聞やネットニュース等から雪の倒壊、また落雪による埋没等がある。これまで害事故に関する情報を記録し、雪害データベースの共同研究の中で開発してきた「雪おろシグナル」としてまとめている。本研究では、それらのうちは適切な雪下ろしのタイミングを判断するため落雪の事故に関する情報を抽出してまとめた。記の材料として積雪重量の情報を発信し、雪下ろし事では正確な落雪の発生地点の緯度経度情報や中の転落事故や家屋倒壊を軽減するために用い

落雪発生の時刻はないが、落雪事故の起きた市町られてきた。一方で、落雪の危険性に関しては雪村地域や発見の日時が記載されている。本研究でおろシグナルで得られる積雪重量分布から読みは、それらの情報を取りまとめ、SNOWPACK の計算取ることはできない。しかしながら、雪おろシグ結果との比較に用いた。

ナルで用いられている積雪変質モデル SNOWPACK

B-2 SNOWPACK 情報の解析

は密度や積雪重量だけでなく雪質や含水率、積雪落雪事故の発生した地点から最も近い雪おろ安定度等の積雪のプロファイルや、底面からの水シグナルの計算地点を積雪荷重計算サイトから分の流出量等も計算できるため、落雪の危険度推確認した。比較の際には、毎時更新される積雪深定にも応用できる可能性を持っている。そこで本観測点のデータを優先的に使用した。対象とした研究では、雪おろシグナルで用いている SNOWPACK

積雪深観測点における SNOWPACK の計算結果に対の計算結果と落雪事故事例の比較を行い、雪おろして、雪質、含水率、積雪安定度のプロファイル

シグナルの結果を利用した落雪危険度の推定のを図化し、また気温、降雨量、底面流出量の時系可能性について検討を行った。

列のグラフも落雪事故ごとに作成した。

Ｃ．研究結果

は氷点下が続き降雨や底面流出量も見られず(図C-1 Rain-on-Snow による落雪の事例

2d,e,f)、乾雪による落雪事故だったことが推定

Rain-on-Snow による落雪の事例として、2022 年される(図 2a,b)。今冬は北海道を中心にこのよう12 月 20 日 19 時に発見された石川県輪島市の落な事例が多数見られた。ここではこのような落雪雪事故の事例を取り上げる。この事故では、自宅を乾雪型落雪と定義する。

前に雪に埋もれているのが 20 日 19 時に発見されたものであるが、19 日から連絡がとれなかったと

adbecfいう情報もあることから、19 日に落雪事故が起きたことも考えられる。
発見時から過去 72 時間前までの雪質、含水率、安定度、気温、降雨量、底面流出量の図を示す。
12 月 18 日から 19 日にかけて降り積もった雪は
19 日午後以降の Rain-on-Snow で全体がざらめ化し、20 日も全層ざらめの状態が続いた(図 1a,e)。
また一定量の底面流出も見られた(図 1f)。落雪現場は山あいの地域であったため積雪量は 1m ほどあったとされており、本比較場所(アメダス輪島)より雪が多く、水の浸透も少なかった可能性も考

図 2 北海道深川市の落雪事故発生時におけるえられるが、ざらめ化は進んでいたと思われる。

積雪や気象状態の変化。a:雪質、b:含水率、c:積

他の Rain-on-Snow の事例で同様に解析した際に雪安定度、d:気温、e:降雨量、f:底面流出量。凡も、上部に新雪が多く積もった後で降雨があり、例は図１と同じ。

新雪がざらめ雪に変化している時に落雪事故が発生していた傾向が多く見られた。ここではこの今冬の落雪事故は全部で 19 事例見られた。そような落雪を Rain-on-Snow 型落雪と定義する。

れらをまとめたものを表 1 に示す。ぬれ雪であったが Rain-on-Snow がみられなかった事例についadては融雪型落雪と定義した。落雪事故のうち、半数以上が乾雪型落雪であった。また、昨冬においても半数以上は乾雪型であった。

bc

図１ef

表１ 2022/23 冬期の落雪事故の一覧

f

石川県輪島市の落雪事故発生時における積雪や気象の変化。a:雪質、b:含水率、c:積雪安定度、d:気温、e:降雨量、f:底面流出量
C-2 乾雪時における落雪事例
別の例として、2023 年 2 月 13 日夜に発見された
北海道深川市の落雪事故事例時におけるSNOWPACK と気象の変化を同様に図２に示す。気温

場所

日時

石川県輪島市

2022/12/20 19:00 AMeDAS_輪島

雪おろシグナル点

落雪型
Rain-on-Snow

秋田県由利本荘市鳥海上川内八木山

2022/12/21 7:00 AMeDAS_矢島乾雪

青森県十和田市相坂白上

2022/12/22 0:20 AMeDAS_十和田融雪

秋田県横手市

2022/12/22 15:00 AMeDAS_横手

Rain-on-Snow

北海道遠軽町

2022/12/24 11:00 AMeDAS_遠軽

Rain-on-Snow

山形県長井市

2022/12/24 16:00 AMeDAS_長井

Rain-on-Snow

山形県金山町

2022/12/25 12:00 AMeDAS_金山

Rain-on-Snow

北海道上川管内音威子府村

2022/12/27 10:00 AMeDAS_上川乾雪

北海道江別市

2023/1/6 21:00 北海道開発局_江別太

乾雪

北海道京極町

2023/1/31 10:00 AMeDAS_喜茂別

乾雪

新潟県魚沼市

2023/2/2 9:00 AMeDAS_小出

Rain-on-Snow

北海道沼田町

2023/2/5 17:20 AMeDAS_深川

乾雪

青森県青森市宮田

2023/2/6 12:00 AMeDAS_青森

融雪

北海道空知地方深川市

2023/2/6 22:00 AMeDAS_深川

乾雪

秋田県大館市比内町片貝

2023/2/10 8:00 みちナビ_大館市

乾雪

北海道東川町 旭岳温泉

2023/2/11 16:00 AMeDAS_旭川

乾雪

北海道空知地方深川市

2023/2/13 16:00 AMeDAS_深川

乾雪

北海道旭川市春光台

2023/2/19 11:30 AMeDAS_旭川

乾雪

北海道旭川市錦町

2023/2/28 9:30 AMeDAS_旭川

乾雪

Ｄ．考察

分岐に関連したパラメータとしては湿雪の厚本研究でまとめた落雪事故のうち半数以上はさ、積雪深、流出量、新雪の厚さ、気温が含まれ乾雪によるものであり、また湿雪の落雪事故のうており、これらが落雪危険度推定に関連した。今ち Rain-on-Snow 型と見られる事例は今冬で 6 件、冬は比較的わかりやすい Rain-on-Snow の事例が昨冬で 9 件であった。この Rain-on-Snow 型の落多かったが、昨冬の事例はより複雑なものが多く、雪危険度の判定に向けて、関連パラメータとしてその場合は高い的中率は得られなかった。今後は気温、降雨量、底面流出量、積雪深を抽出した。

汎化性能等も含め、より高い精度で危険度推定を

また SNOWPACK から出力されるプロファイルのデするための改良が必要と考えられる。

ータから平均含水率、濡れ雪の量、新雪の量の時系列データを作成して、落雪に関連するデータセＥ．結論ットを作成した。これらの時系列データは冬の初これまでに開発してきた雪おろシグナルで扱めから事故発見日時までの期間で作成した。またっている SNOWPACK の計算結果を用いて、落雪事落雪に対して安全か危険かの情報として、冬の初故発生時における計算結果と落雪事故事例の比めから落雪事故発見時の 12 時間前までは安全、較を行った。その結果、昨冬、今冬の落雪事故のそれ以降は危険という基準で割り当てた。ただし、半数以上は乾雪型の落雪であったが、Rain-on-輪島のケースのように前日に事故があった可能Snow 型の落雪が 15 例みられた。主に、多くの新性があるところは発見の 36 時間前から危険とし雪が積もっている時に降雨があると落雪事故がて割り当てた。この気象、積雪関連の時系列化し起こりやすく、そのようなケースは危険度を推定たパラメータを説明変数とし、落雪危険度に対すできる可能性が確認された。今後は実用的な危険る危険か安全かの情報を目的変数として、図 3 に度判定に向けた取り組みを進めていく予定で、機示すような機械学習にかけて落雪危険度を割り械学習手法の改良や雨雲レーダデータの利用な出す流れを構築することを今後目指していく。

どを試み、精度を上げていく予定である。

本報告内ではその取り掛かりとして、シンプルな決定木を作成した。その結果、図 4 のような分岐の決定木が作成され、今冬の Rain-on-Snow 型
落雪については 83%の的中率が得られた。

Ｆ．研究発表1.論文発表(掲載誌名･巻号･頁･発行年を記入し，掲載論文あるいはＰＤＦファイルを別紙で 1 部提出)なし
2.学会発表（学会名・発表年月・開催地なども記入）
H. Hirashima, H. Sano, K. Kawashima, K.
Motoya, Snow load alert “YukioroSignal”,
ESRI user conference, 2022 年 7 月,サンディエ
ゴ(アメリカ)Ｇ．知的財産権の出願・登録状況（予定を含む）

図３ 落雪危険度判定のイメージ

1.特許取得なし
2.実用新案登録
なし
3.その他
なし

図４ 決定木の例