（様式３）新潟大学災害・復興科学研究所
共同研究報告書

1km メッシュ積雪重量分布情報の雪おろシグナルへの実装に向けた研究
研究代表者氏名 平島寛行 1）
研究分担者氏名 本谷研 2）河島克久 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）秋田大学
3）新潟大学 災害・復興科学研究所 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」の開発をこれまでの共同研究で行ってきた。雪おろシグナルは新潟大学の準リアルタイム積雪分布監視システムで収集された積雪深データを入力して積雪変質モデル（SNOWPACK）で重量を計算し、GIS を用いて発信するシステムである。昨年度まで適用してきた新潟県、山形県、富山県、秋田県に加え、今年度は新たに長野県及び福井県に適用範囲を拡大した。今冬は大雪だったこともあり、雪おろシグナルには 10 万以上のアクセスがあった。また、観測点から離れた場所における積雪重量の誤差の改善にむけて、診断型積雪分布モデルで計算した 2 次元の積雪分布のデータと融合して作成する
積雪重量分布情報を準リアルタイムで作成、発信するシステムを開発した。これらで計算した積雪重量は、積雪調査で得た積雪水量と比較し、良い一致を示した。
Ａ．研究目的といった問題があるため、地形の影響を考慮して雪氷災害は毎年 100 名前後の犠牲者を出してい積雪分布が 1km メッシュで計算可能な診断型積雪るが、そのうち屋根雪処理中の滑落等、除雪中の分布モデル 4)で計算した積雪分布と融合する手法

事故は半数以上にのぼる。また、過疎高齢化が進の開発も行ってきた。本研究では、雪おろシグナ行する中山間地域では、人手不足による雪下ろしルの適用範囲を更に拡大するとともに、開発してが困難になり、雪の重みによる空き家の倒壊も起きた融合手法を用いて雪おろシグナル適用範囲きている。屋根雪対策の１つに効率的な雪下ろしにおける 1km メッシュの積雪重量分布情報を準リの判断基準の参考情報提供があるが、それには屋アルタイムで計算し、配信可能なシステムの構築

根雪荷重の見積りが有用である。

を行った。

それらの荷重の見積もりを可能にするため、新潟大学の準リアルタイム積雪分布監視システム 1)の積雪深の分布情報を入力して積雪変質モデル
2)(SNOWPACK) で積雪重量分布を計算し、屋根雪下ろし判断の参考に使うシステム「雪おろシグナル」
3)

Ｂ．研究方法B-1 適用範囲の拡大
これまで適用してきた新潟県、山形県、富山県、秋田県に加え、2020 年 12 月 29 日より長野県、をこれまでの共同研究において開発してきた 。

2021 年 1 月 6 日に福井県で運用を開始し、適用県

雪おろシグナルは 2018 年 1 月に新潟県を対象には 6 県となった。各々の県に適用する際には県の公開を開始し、2019 年には山形県及び富山県、担当者と連携してプレスリリースやホームペー2020 年に秋田県へと拡大した。

ジからのリンクを貼っていただく等、市町村や住雪おろシグナルは積雪深観測点における積雪密度を計算して重量分布を作成するシステムのため、観測点から離れた場所における精度が低い民への周知にご協力頂いた。

B-2 1km メッシュ積雪重量分布情報の作成

見られ、雪下ろしの判断に使われ始めている様子

昨年まで開発を進めてきた雪おろシグナルと診が見受けられた。今冬(12 月〜3 月)の総ページビ

断型積雪分布モデルの融合手法を用いて、準リア

ュー数は 10 万以上を記録した。

ルタイムで計算、発信するシステムを構築した。
具体的な融合手法は昨年までの報告書に記述しているが、積雪深観測点における双方のモデルにおける積雪重量の差をとり、その差を逆距離荷重法で内挿し、それにより作成した差分の 1km メッシュデータを診断型積雪分布モデルによる積雪重量に加算した。これにより、雪おろシグナルで計算する積雪深観測点の積雪重量を維持しつつ、診断型積雪分布モデルの特徴が反映される。

図 1 雪おろシグナルの日ごとのアクセス数

ここで、これまで診断型積雪分布モデルでは東北 6 県を対象としていたため、北陸地方の分布はC-2 1km メッシュ積雪重量分布作成されていなかった。そこで、準リアルタイム今冬に準リアルタイムで作成していた 1km メッで稼働する診断型積雪分布モデルについても新シュ積雪重量分布情報(融合後)を従来の雪おろたに富山、石川、福井 3 県を組み込んでエリアをシグナル(融合前)とあわせて図 2 に示す。融合に拡大した。その際にはモデル内で行う地形補正のより、地形の影響が現れて標高の高いところにお最適化のために積雪水量のデータが必要となる。

ける積雪重量が大きくなる傾向が確認された。特そこで 2018 年に福井県の大雪時に行った積雪調に、富山県の立山のように雪が多い一方で入力に査のデータを最適化に用いた。

使用できる積雪深がない場所では、大きな過小評

準リアルタイムで 1km メッシュの積雪重量分布を作成するため、診断型積雪分布モデルで計算さ価が見られていた(図 2a)が、本融合によってその問題が大幅に改善された(図 2b)。

れる日データと、午前 9 時における雪おろシグナ
ルの積雪重量計算値を融合して 1km メッシュの積雪重量分布情報を作成し、そのデータを GIS で可視化して準リアルタイムで更新するシステムも構築した。なお、今冬は 1km メッシュの積雪重量分布は非公開とした。
Ｃ．研究結果C-1 2020 年度の雪おろシグナルの運用
少雪年であった 2018 及び 2019 年度に対し、2020 年度は防災科研のクライシスレスポンスサab

図 2 雪おろシグナルで表示される積雪重量分布
a:融合前の従来版 b:融合後の 1km メッシュ版

イトに加えられたことや、1 月の寒波で多量の降雪があったことから、多くのアクセスがみられた。

C-3 積雪水量実測値との比較

Google Analytics から取得した雪おろシグナル

計算された積雪重量分布の検証のため、今冬にのサイトにおけるページビュー数の推移を図１

おいて 12 月 20 日から 3 月 8 日にかけて秋田、山に示す。年始から 1 月前半までの間にアクセスが形、新潟及び福井県でのべ 39 地点で積雪水量の増加した。特に 1 月 9 日〜11 日の 3 連休時には通観測を行った。 図 3 にその実測値と各々のモデ常時は平日より少ない休日中にもかかわらず、アルの計算値の比較を示す。多くはアメダス付近でクセスが急増して連日 4000〜5000 を記録した。

測定されたものになるため、雪おろシグナルと融また、ツイッターにおいて雪下ろしが必要かどう合後は近い値になるものが多く、またその多くはかの確認に雪おろシグナルを用いたツイートが1 対 1 直線に近かった。観測点の積雪深を用いていない SSDM 単独では大きな誤差がある点も見られたが、融合により解消されたことが確認できた。のページビュー数の合計は 10 万を超えた。
今後も雪おろシグナルの運用を継続するとともに、適用範囲の拡大や精度向上のための改良を進めていく予定である。
参考文献
1) 伊豫部・河島, 2020: 日本雪工学会誌，36(1),1-13.
2) 平島, 2014: 雪氷, 76(6), 411-419
3) 平島ら, 2018:寒地技術論文・報告集, 34, 2023.
4) 本谷ら, 2017:東北の雪と生活, 32, 9-14.

図３ 雪おろシグナル、SSDM、及び融合版における積雪重量実測値との比較
Ｄ．考察
本研究で開発してきた雪おろシグナルは今冬の大雪時にアクセスの急増がみられ、雪下ろしの判断に使われていることが確認された。また、今年 1 月は上越地方で記録的な大雪となったが、空き家の倒壊が数件見られた。この空き家が倒壊した際に示されていた重量は 540kg/m2 ほどで、雪おろシグナルでは橙色のエリアとなる。今後の改良点として、橙色に対して空き家の倒壊の危険性を組み込む検討が必要であることが示唆された。
雪おろシグナルは立山のような雪が多い一方で公開された積雪深のない地域では誤差が大きいといった問題があり、一方で診断型積雪分布モデルではそのような問題は小さい一方で積雪深が観測されている場所においても積雪重量の精度に関しては誤差が大きいところが見られている。本研究の融合手法はその双方それぞれの弱点を解消するために開発され、検証によりモデルの単独使用に対する改良が確認された。一方で、積雪深観測点から離れた場所における誤差は依然大きいため、今後は衛星データ等利用等など、さらなる精度改善を試みる予定である。
Ｅ．結論
本研究において、雪おろシグナルの適用エリアとして、新たに長野県及び福井県を追加して 6 県に対応した。また、今冬は 1 月における寒波による多量降雪の際に、多くのアクセスがあり、これまでで最も多くのアクセスがみられ、12 月〜3 月

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)

Hirashima et al.: Development of a Snow Load
Alert System, “YukioroSignal” for Aiding
Roof Snow Removal Decisions in Snowy Areasin Japan, J. Disaster Res., Vol.15, No.6, pp.
688-697, 2020.
本谷ら:東北 6 県における 2019-20 年冬季の降積雪の特徴-過去 40 年冬季で最小となった積雪総量-, 雪氷北信越,40 号, 17-19, 2020.
本谷ら:診断型積雪モデルを応用した東北 6 県における積雪水量分布の準リアルタイム再現システムの試み,東北の雪と生活,35,42-45, 2020.
2.学会発表（学会名・発表年月・開催地なども記入）
平島ら: 1km メッシュ積雪重量分布情報の作成
による雪おろシグナルの高度化,雪氷研究大会,
2020 年 11 月,オンライン
平島：雪おろシグナルの福井適用にむけて, 雪
氷防災研究講演会, 2020 年 11 月, オンライン
平島: 屋根雪対策にむけた雪おろシグナルの高度化, 防災科学技術研究所成果発表会, 2021
年2月
Ｇ．知的財産権の出願・登録状況（予定を含む）
1.特許取得なし
2.実用新案登録なし
3.その他なし