5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発
研究期間：平成 28 年度～令和 3 年度
プログラムリーダー：寒地道路研究グループ長 松澤 勝
研究担当グループ：寒地道路研究グループ（雪氷チーム）、土砂管理研究グループ（雪崩・地すべり研究センター）技術開発調整監（寒地機械技術チーム、寒地技術推進室）

1. 研究の必要性
自然災害による死者・行方不明者数は、大きな地震災害を除くと風水害，雪害によるものが最も多く、平成 18
年豪雪では 152 名、平成 22～24 年度、および平成 29 年度は 100 名以上の方が亡くなっている現状である。そのような中で、平成 25 年 3 月の北海道での暴風雪、平成 26 年 2 月の関東甲信や平成 30 年 2 月の福井での多量降
雪など、近年、気候変動の影響にもよる異常な吹雪、降雪、雪崩に伴い、多数の車両の立ち往生や長時間に亘る通行止め、集落の孤立などの障害が発生している。しかし、このような極端気象がもたらす、雪氷災害の発生地
域や発生形態、災害規模は変化しており、多発化・複雑化がみられることから、雪氷に関する調査研究の総合的な推進は、豪雪地帯対策を円滑かつ効果的に実施するために不可欠である。そこで、豪雪等による国民生活や経済社会活動への影響を緩和するため、雪氷災害対策強化のための研究を行うものである。
2. 目標とする研究開発成果
本研究開発プログラムでは、多発化・複雑化する雪氷災害による交通障害や集落被害の軽減に資するため、大雪や暴風雪など極端気象がもたらす雪氷災害の実態解明とリスク評価技術の開発により一回の暴風雪や豪雪の発生規模や地域性を明らかにしたり、広域の吹雪予測技術の開発による冬期道路管理等の判断の支援を行うとともに、吹雪による視程障害や吹きだまりの緩和のため、吹雪対策施設の性能向上技術の開発や、吹雪視程障害時における除雪車の運行を支援するため除雪車の性能向上技術の開発に取り組むことを研究の範囲とし、以下の達成目標を設定した。
(1) 極端気象がもたらす雪氷災害の実態解明とリスク評価技術の開発(2) 広域に適用できる道路の視程障害予測技術の開発(3) 吹雪対策施設及び除雪車の性能向上技術の開発
3. 研究の成果・取組「2. 目標とする研究開発成果」に示した達成目標に関して、平成 30 年度に実施した研究の成果・取組について要約すると以下のとおりである。
(1) 極端気象がもたらす雪氷災害の実態解明とリスク評価技術の開発
上記の目標を達成するため、研究課題として「極端な暴風雪等の評価技術に関する研究」及び「短時間の多量降雪による雪崩危険度評価に関する研究」を設定した。
「極端な暴風雪等の評価技術に関する研究」では、過年度研究にて作成した吹雪量推定式を用い、過去に発生した極端な暴風雪事例を対象に吹雪量をメッシュで計算し、国道の通行止め実施履歴と時間吹雪量および累積吹
雪量の関係を整理した。
また、「短時間の多量降雪による雪崩危険度評価に関する研究」では、雪崩発生時の気象と積雪条件、植生と地形条件、発生頻度および雪崩の衝撃圧と到達範囲の算出手法を検討し、雪崩発生条件を満たす降雪事例の発生頻度を推定する簡便な解析手法を提案した。さらに、樹林内を流下する乾雪雪崩の運動モデルを考案し、雪崩発生
区の傾斜角や発生層厚、樹林の有無による雪崩の衝撃圧と到達距離を試算した。

-1-

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発(2) 広域に適用できる道路の視程障害予測技術の開発
上記の目標を達成するため、研究課題として「広域的な吹雪視程障害予測技術の開発に関する研究」を設定した。
本研究では、雨雪判別条件を改良した吹雪視程予測技術の青森県内への適用性について検証した。また、吹雪
視程予測技術の精度改良に向け多様な気象環境下での吹雪発生状況の観測や降雪時における視程調査を実施した
ほか、吹雪視程予測技術を活用し予測した「吹雪の視界情報」の提供を冬期に北海道内を対象に行った。
(3) 吹雪対策施設及び除雪車の性能向上技術の開発
上記の目標を達成するため、研究課題として「防雪林の安定的な防雪性能確保に関する研究」、「防雪柵の端部・開口部対策に関する研究」及び「暴風雪による視程障害時の除雪車運行支援技術に関する研究」を設定した。
「防雪林の安定的な防雪性能確保に関する研究」では、道路防雪林の枯れ上がりによる影響解明を目標として、
道路防雪林の構成要素と防雪性能の現地調査として標準林や狭帯林など林況の異なる道路防雪林の防雪性能に関する現地観測、過年度の現地観測データ解析と考察、および風洞実験による防雪性能の解析を実施した。
「防雪柵の端部・開口部対策に関する研究」では、平成 30 年度は視程障害移動観測車による現地観測、石狩吹
雪実験場における定点気象観測、縮小模型の製作および風洞実験を行った。
「暴風雪による視程障害時の除雪車運行支援技術に関する研究」では、車線逸脱防止技術に関して、気象の影
響を受けない磁気マーカシステムを用いた自車位置推定技術について、除雪作業による振動条件下での測位実験を実施した。また、周辺探知技術については、ミリ波レーダを除雪車に搭載し、吹雪による視程障害時に除雪作業による振動条件下で、車両の探知実験を実施した。

-2-

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Development of Technologies for Mitigating Damage from Snow- and Ice-related
Disasters Caused by Extreme Climatic Events
Research Period ：FY2016-2021
Program Leader ：Director of Cold-Region Road Engineering Research GroupMATSUZAWA Masaru
Research Group ：Cold-Region Road Engineering Research Group (Snow and Ice Research Team)
Erosion and Sediment Control Research Group(Snow Avalanche and Landslide Research Center)
Cold-Region Technology Development Coordination(Machinery Technology
Research Team ,Cold-Region Technology Promotion Division)
Abstract ：The death toll number suffered from wind, flood or snow and ice disaster is largest compared withdeath toll caused by other kind of natural disaster except for the large scale earth quake disasters. The death
toll number of snow and ice disasters in 2006/07 winter is 152 people, and is over 100 in 2010/2011 - 2012/13
winter and 2017/18 winter. In recent years, extreme snowstorms, snowfalls and snow avalanches, such as
the snowstorm that occurred in Hokkaido in March 2013 and the heavy snowfall in the Kanto Koshin area inFebruary 2014 and Fukui prefecture in February 2018, have resulted in many cases of vehicles being
stranded in blowing snow, long hours of road closures, and the isolation of communities. The regions
conditions and scales of disasters from extreme weather events have been changing. The number ofoccurrences of these events has been increasing and the conditions of these events have become increasingly
complex. To smoothly and effectively implement measures for regions with heavy snowfall, it isindispensable to comprehensively pursue surveys and studies on snow and ice. In order to mitigate theinfluences to the citizens daily life and the socioeconomic activities, the research teams perform researches in
FY 2017 as below.
A study on a technology for assessing the intensity of extremely severe snowstorms

Danger rating for snow avalanches caused by heavy snowfall during a short period

Research on a technology for assessing snowstorm-induced poor visibility in a wide areaA study on securing stable snowbreak performance for snowbreak woods

A study on measures for the end and open parts of snow fences

Research on a technology to support the operation of snow removal vehicles during visibility hindrances
caused by severe snowstorms

Key words : climatic change, snow storm, poor visibility, snow avalanche-3-5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

5.1 極端気象がもたらす雪氷災害の実態解明とリスク評価技術の開発
5.1.1 極端な暴風雪等の評価技術に関する研究担当チーム：寒地道路研究グループ（雪氷チーム）
研究担当者：高橋丞二、金子学、武知洋太、大宮哲【要旨】
近年、急速に発達した低気圧によってもたらされる極端な暴風雪や大雪によって被害が激甚化するケースが散見される。このような雪氷災害による被害を軽減するためには、一回の極端な暴風雪の激しさを適切に表す指標が必要である。しかし、既存の指標は一冬期を通したものであり、一回の事象の激しさを適切に表す指標ではない。本研究は、一回の暴風雪・大雪の厳しさを適切に評価する指標を提案し、暴風雪・大雪に関するハザードマッ
プの開発および道路管理における判断支援方策の作成を目指すものである。
平成 30 年度は、過年度研究にて作成した吹雪量推定式を用い、過去に発生した極端な暴風雪事例を対象に吹雪量をメッシュで計算し、国道の通行止め実施履歴と時間吹雪量および累積吹雪量の関係を整理した。
キーワード：暴風雪、大雪、飛雪流量、吹雪量

1. はじめに激しさを示す指標として使用されることが多い物理量

近年、急速に発達した低気圧によってもたらされるである。飛雪流量は風向に対して直交する単位面積を

暴風雪や局所的な短時間多量降雪によって被害が激甚

単位時間に通過する雪粒子の質量(g/m2/s)のことを指化するケースが散見される。例えば、平成 25 年 3 月にし 1)、吹雪量は風向に対して直交する単位幅を単位時

北海道東部で発生した暴風雪では 9 名もの尊い命が失間に通過する雪粒子の質量(g/m/s)のこと、すなわち、われた。また、平成 27 年 1 月に北海道羅臼町で発生し飛雪流量を高さ方向に積分した値を指す 2)。

た暴風雪では、国道 335 号が通行止めとなり、羅臼町

一般に、吹雪量を自動的かつ連続的に実測することは 3 日間にわたり孤立した。

は難しいため、吹雪量は気象データを用いて経験式に

暴風雪や大雪による被害の軽減は喫緊の課題であ

よって推定されることが多い。吹雪量の推定に関してり、より適切な対策を講じるためには、その激しさをは、これまでにも多くの経験式が提示されているが、定量的に評価することが不可欠である。吹雪の激しさ

その大半は風速の関数である 3)～7)など。しかし、吹雪のを示す指標はこれまでにも提案されている（例えば、発生条件は風速のみならず、数多くの気象要素が関与

年間累計吹雪量や視程障害発生頻度など）が、これらするものである。また、吹雪の発生しやすさや発達のはあくまで一冬期を通したものであり、一回の暴風雪

しやすさは、周辺環境や地域ごとの気象特性にも依存や大雪の激しさを適切に評価する指標ではない。

することから、一義的な経験式は示されていない。

本研究では、一回の暴風雪や大雪の激しさを適切にそこで本研究では、はじめに各気象要素が吹雪量に評価する指標を作成し、最終的に暴風雪および大雪に与える影響の大小について検討する。その結果を踏ま関するハザードマップの開発を目指している。

え、複数の気象要素から吹雪量を推定するための関数

以下に、本研究テーマの達成目標を記す。

を作成する（達成目標①と②）。次に、各気象条件や、① 吹雪量に与える気象要因の影響度の解明作成した関数を用いて推定した吹雪量と、過去の通行② 暴風雪や大雪の評価指標の提案

止め事例や災害発生事例との関係について解析し、暴③ 暴風雪および大雪の発生頻度と地域性に関する

風雪や大雪の評価指標として適切な物理量について検変化傾向の解明

討する（達成目標②と③）。
さらに、上記成果を踏まえ、④ 暴風雪および大雪に関するハザードマップの開発

暴風雪や大雪によるリスクを地域ごとに検討し、ハ⑤ 指標に基づく暴風雪時の道路管理における判断支

ザードマップや道路管理における判断支援方策の作成

援方策の提案

を目指す（達成目標④と⑤）。

本文中に記す「飛雪流量」や「吹雪量」は、吹雪の-1-

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

2. 各研究年度における実施内容（概要）

まれていた。そのため、平成 29 年度は二重柵基準降水2.1 平成 29 年度までの実施内容

量計によって高精度な降雪観測を実施している石狩吹

本節では、過年度までに実施した内容について、そ雪実験場のデータのみを用い、再度吹雪量推定式の作の概要を述べる。

成に臨んだ。詳細については「平成 29 年度プロジェク
ト研究・重点研究報告書」11)を参照されたい。

平成 26 年度は、北海道弟子屈町内に気象観測および吹雪観測を実施するためのサイト（以下、弟子屈吹

2.2 平成 30 年度の実施内容

雪観測サイト）を新たに構築し、気象および吹雪の観

平成 30 年度は、弟子屈吹雪観測サイトおよび石狩測を開始した。また、石狩吹雪実験場内に二重柵基準

吹雪実験場における観測を継続するとともに、平成 29

降水量計（DFIR）（3.1.3 項にて詳述する）を新設し、年度に作成した吹雪量を推定する関数を用い、過去に高精度な降雪強度観測を開始するとともに、吹雪観測発生した極端な暴風雪事例を対象に、吹雪量をメッを実施した。また、近年の北海道内における大雪・暴

シュで計算した。また、当該事例における国道の通行

風雪の発生頻度や一般国道通行止めの実施履歴を収止め実施履歴と時間吹雪量および累積吹雪量の関係に集・整理し、地域ごとの変化傾向について解析した。

ついて整理した。なお、平成 29 年度にも吹雪量と通行詳細については「平成 26 年度プロジェクト研究・重点止め実施履歴について解析を行っているが、平成 298)

研究報告書」 を参照されたい。

年度に使用したデータはアメダスや道路気象テレメー

平成 27 年度は、弟子屈吹雪観測サイトおよび石狩タから得られた点的データであった。
平成 30 年度はよ

吹雪実験場における観測を継続するとともに、弟子屈り面的な議論を行うことを目的に、メッシュで吹雪量

吹雪観測サイトで得た観測データと各種パラメータを推定し、通行止め実施履歴との関係を整理した。

（雪面粗度長や摩擦速度など）の関係について解析した。また、平成 26 年度に引き続き、近年の北海道内に

3. 吹雪量に与える気象要因の影響度の解明

おける大雪・暴風雪の発生頻度や一般国道通行止めの

3.1 現地観測実施履歴を収集・整理し、地域ごとの変化傾向につい

吹雪量に与える気象要因の影響度を解明し、一回のて解析した。詳細については「平成 27 年度プロジェク

暴風雪イベントによる吹雪量を正確に把握するため、

9)ト研究・重点研究報告書」 を参照されたい。

現地観測を実施した。

平成 28 年度は、弟子屈吹雪観測サイトおよび石狩

3.1.1 観測地点

吹雪実験場における観測を継続するとともに、両観測

暴風雪が発生しやすい気圧配置条件には地域特性地点で得た 2 冬期分（平成 26～27 年度）の観測データがある。たとえば、当研究所の石狩吹雪実験場（N43°を用い、多変量解析等によって吹雪量を推定するため

12’, E141°23’）が位置する道央地域では、西高東の関数について検討した。また、全道を対象に、最大低の気圧配置時に発生しやすい。一方、弟子屈吹雪観で直近 35 冬期分の地上気象観測点データ（アメダス、

測サイト（N43°30’, E144°27’）が位置する道東地

道路気象テレメータ）を収集し、その地点ごとに暴風

域では低気圧が通過する時に発生するケースが多い。

雪および大雪イベントを抽出した。
詳細については「平

本研究では、暴風雪発生時の気象条件が異なること

10)

成 28 年度プロジェクト研究・重点研究報告書」 を参が多い上記 2 地点において、各種気象観測および飛雪

照されたい。

流量観測を実施した。石狩吹雪実験場および弟子屈吹

平成 29 年度は、弟子屈吹雪観測サイトおよび石狩

雪観測サイトの位置図を図 1 と図 2 に記す。なお、両吹雪実験場における観測を継続するとともに、石狩吹

図とも国土地理院地図に加筆したものである。また、

雪実験場で得た3冬期分（平成26～28年度）の観測デー

図中には近隣アメダスの位置を付記してある。

タを用い、吹雪量を推定するための関数について検討

強風時の卓越風向した。また、本検討で作成した関数を用い、近年発生
石狩吹雪実験場

した暴風雪 10 事例程度を対象に、
地上気象観測データ
石狩アメダス（アメダス、道路気象テレメータ）を用いて推定した
吹雪量と、実際の通行止めとの関係について解析した。
なお、吹雪量を推定するための関数の検討は平成 28
年度にも実施しているが、
平成 28 年度に使用した降雪5km

強度データには、その一部に観測精度の低いものが含図 1 石狩吹雪実験場
2

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

た雪の深さ」として定義づけられており 12)、現在気象庁では、積雪深計を用いて計測された時間積雪深差を強風時の卓越風向

時間降雪量として定めている。しかし、雪が降っている場合でも、積雪自身の重みによる圧密沈降効果に弟子屈アメダス

よって積雪深が増加しなかった場合や、雪面上に降り

弟子屈吹雪観測サイト

積もった雪が風によって吹き払われた場合には積雪深が増加せず、時間降雪量がゼロと記録されてしまうこ
5kmとが多々ある。特に、本研究の観測サイト（石狩吹雪

図 2 弟子屈吹雪観測サイト

実験場および弟子屈吹雪観測サイト）は吹雪頻発エリ

3.1.2 各種気象観測

アであり、風が強いケースが多い。

石狩吹雪実験場、弟子屈吹雪観測サイト両観測点に一方、降雪強度は単位時間に降った雪の重さに等し共通する気象観測内容を表 1 に示す。ここで、表中にい水の深さのことであり、その計測には雨量計が用いおける「視程」は一般的な気象値ではないが、吹雪がられる。しかし、降雪粒子は雨滴よりも風による影響激しくなるほど視程は低下し、交通障害を引き起こすを受けやすく、風が強いほど雨量計に捕捉されにくく一因となることから、気象観測に加え、視程計測も実なる。よって、雨量計による観測は、実際の降雪強度施した。また、動画映像の記録については、実際の吹を過小評価するケースが多い。また、風による影響に雪発生有無を目視確認することを目的に設置した。弟加え、降水が雨量計自身を濡らすために消費される「濡

子屈吹雪観測サイトにおける気象観測タワーの様子をれ損失」や計測前に蒸発により失われる「蒸発損失」

図 3 に示す。

なども、実際の降雪強度を過小評価する要因として挙げられる 13)。

表 1 気象観測項目（石狩・弟子屈に共通）

本研究では、世界気象機関(WMO)が推奨する二重柵

観測項目

観測間隔

設置台数

気温

10分

1

基 準 降 水 量 計 （ Double Fence Intercomparison

風向風速

1秒

弟子屈：4 （設置高度：1m～7m）
石狩：3 （設置高度：1.3m～6.2m）

Reference, 以下 DFIR）を使用し、石狩吹雪実験場に

視程

1秒

1

おいて降雪強度観測を行った。図 4 に石狩吹雪実験場

積雪深

10分

1

に設置されている DFIR の外観写真を、図 5 に DFIR の

日射量

10分

1

平面図を示す。DFIR はサイズの異なる 2 つの正八角形

動画映像

連続（6時～18時）

1の風除け柵（外側柵・内側柵の対角長はそれぞれ 12m、4m）からなり、中央部に雨量計が設置されている。外
側柵・内側柵はともに長さ 1.5m の板からなり、外側柵の上端は内側柵の上端よりも 0.5m 高い。なお、柵部分の空隙率は 50％、内側柵の上部と雨量計の受水口が等しい高さになるように設置されてある。
WMO は、DFIR による実測値に対し降雪形態に応じた変換式 14) を適用することで、その値を「真の降雪強度」とみなしてよいとしている。本解析では、DFIR による実測値から算出した降雪強度を使用した。

図 3 気象観測タワー（於：弟子屈吹雪観測サイト）
3.1.3 降雪強度の観測

12 m「吹雪」とは、雪粒子が風によって空気中を舞う現4m

象である。したがって、吹雪の激しさを指標化するう
えで、降雪を正確に把握することが必須となる。しかし、物理量としての「降雪」を定量的に正しく計測す
ることは容易でない。

図 4 DFIR の外観写真（於：石狩吹雪実験場）

例えば、降雪量は「一定時間内に新しく降り積もっ

3

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

図 5 DFIR の平面図
3.1.4 飛雪流量の観測
図 6 に、吹雪の運動形態を図示する。吹雪の運動形

図 7 タンス型ネット式吹雪計

態は「転動」、「跳躍」、「浮遊」の 3 種類がある 15)。転動」は雪粒子が雪面上を転がる運動である。
「跳躍」は雪粒子が雪面上をバウンドしながら風によって運ばれる運動であり、その高さは、概ね 0.1m 程度とされている。また、「浮遊」は風によって雪粒子が空気中に舞い上げられる運動であり、その高さは 100m 以上に達することもある。

図 8 筒型ネット式吹雪計

図 6 吹雪の運動形態（転動・跳躍・浮遊）15)より抜粋
石狩吹雪実験場および弟子屈吹雪観測サイトにて実施した飛雪流量観測には、タンス型ネット式吹雪計（観測高度は雪面～雪面上 0.1m）、筒型ネット式吹雪計（観測高度は雪面上 0.1m～2.0m、設置高さは計 5 点）、

図 9 Snow Particle Counter (SPC) の外観

Snow Particle Counter（以下 SPC、観測高度は 1m～7m、設置高さは計 4 点）を使用した。すなわち、タンス型

3.2 各気象要素が吹雪量に及ぼす影響に関する検討

ネット式吹雪計による計測値は跳躍層の飛雪流量に相3.2.1 実測飛雪流量に基づく吹雪量の算出

当し、筒型ネット式吹雪計および SPC による計測値は実測した飛雪流量から吹雪量を算出する。ここでは、浮遊層の飛雪流量に相当する。図 7 にタンス型ネット

ネット式吹雪量計（タンス型、筒型）による観測結果

式吹雪計を、図 8 に筒型ネット式吹雪計を示す。タンから算出した吹雪量と、SPC による観測結果から算出

ス型、筒型とも、一定時間内にネット内にサンプリン

した吹雪量、その 2 パターンについて求めた。

グされた吹雪粒子の質量から飛雪流量を求めるものではじめに、ネット式吹雪計および SPC の実測値の整ある。

合性について確認する。ここでは、石狩吹雪実験場で次に、SPC について述べる。SPC の外観を図 9 に示実施した 3 冬期分（平成 26～28 年度）の飛雪流量観測

す。SPC は非接触により光学的に吹雪粒子を計測する

データ（データ数は 69）を使用し、雪面上の高さ 1m

機器であり、平行光を照射しているセンサー内を粒子における飛雪流量を比較した。
その結果を図 10 に記す。

が通過することで生ずる光の減衰量から、飛雪流量を

この結果より、SPC によって計測された飛雪流量は、算出するものである。SPC の計測原理の詳細について

ネット式吹雪量計によって計測された値を過大評価すは Schmidt 16)を参照されたい。

る傾向があることが分かった（約 2.3 倍）。以降、本報45 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

では、SPC の実測値を 2.3 で除したものを、SPC 観測に雪量を算出した。

よって求めた飛雪流量として扱うこととする。

DFIRから飛雪流量を算出
SPC7m高さの飛雪流量
SPC7m高さの飛雪流量

計測値

飛雪流量

計測値

0.1m
0.1m
跳躍層
跳躍層
(タンス型ネット式吹雪計)(タンス型ネット式吹雪計)
0m
0m

飛雪流量

図 11 ネット式吹雪計による飛雪流量観測結果から吹雪量を算出する方法の模式図
積雪深分を加える（7mのSPCデータを使用）

図 10 ネット式吹雪量計と SPC による飛雪流量の比較（高さ 1m）
高さ（m）

上述したように、吹雪量は飛雪流量を高さ方向に積分することによって求められる。しかし、降雪がある
時に飛雪流量を上空まで積分すると、吹雪量は膨大な値になる。そこで、本計算では、いずれも雪面から高度 7m までの範囲を吹雪量の積算範囲とした。これは、道路防雪柵や道路標識の高さの大半が 7m 以下である

7 mのSPC

7

一番上のSPC3

3 mのSPC下から3段目のSPC

1.5

下から2段目のSPC

1

最下段のSPC
雪面

ことから、道路管理の実務においては高度 7m 程度までの吹雪量を加味すれば十分と考えられるためである。

飛雪流量

ネット式吹雪計（タンス型、筒型）によって観測さ地面

図 12 SPC による飛雪流量観測結果から吹雪量れた飛雪流量から吹雪量を算出する方法の概念図を図を算出する方法の模式図11 に示す。図中の網掛け部分に相当する飛雪流量の合計値が、吹雪量に相当する。ここで、ネット式吹雪計

3.2.2 各気象要素と吹雪量の比較

による飛雪流量計測は高度 2m までしか実施していな

複数の気象要素から吹雪量を推定するための関数

いが、高度 7m における飛雪流量は DFIR による観測結を作成するにあたり、その前段として、各気象要素が果から推定した値を使用した。DFIR 観測から求められ吹雪量に与える影響について検討する必要がある。本2る降雪フラックス(g/m /s) を降雪粒子の落下速度研究では、気温、風速、降雪強度など直接観測してい3(m/s)で除することで降雪粒子の空間密度(g/m )が求る気象要素のほか、各要素の累計値や降雪終了からのめられ、これに高度 7m における風速を掛けることに経過時間など、過去の気象履歴についても検討項目によって、
高度 7m における飛雪流量が得られる。
ここで、

入れた。

17)

降雪粒子の落下速度は Ishizaka を参考に、1.2m/s と本報では、ネット式吹雪計（タンス型、筒型）によした。

る観測結果から推定した吹雪量と、各気象要素を比較

次に、SPC の観測結果から吹雪量を算出する方法のした結果について述べる。ここでは、3.2.1 項で使用

概念図を図 12 に記す。図 11 と同様、網掛け部分に相したものと同じ、石狩吹雪実験場で実施した 3 冬期分

当する飛雪流量の合計値が吹雪量に相当する。SPC にの飛雪流量観測データを使用した。その結果、吹雪量

よる観測時には、積雪深の変動によって雪面から SPCに対して、降雪の有無に関わらず風速と気温が、降雪までの高度が変動する。本解析では、石狩吹雪実験場がある時には降雪強度あるいは降雪量が、降雪が無い

内で計測している積雪深データを用い、雪面からの時には降雪終了からの経過時間が大きく寄与すること

SPC 高度を随時補正し、雪面からの高さを考慮して吹が分かった。結果の一例として、無降雪時の吹雪量と

5

7m

浮遊層
浮遊層
(筒型ネット式吹雪計、SPC)(筒型ネット式吹雪計、SPC)

高さ (m)

高さ (m)

7m

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

項が地吹雪項 Qb に相当する。

高度 10m における風速の関係を図 13 に、吹雪量と降雪降雪項については、U の鉛直分布と P が分かれば雪強度の関係を図 14 に記す。

面から高さ H までの範囲における吹雪量 Qs を求めるこ

50

吹雪量（g/m/s）とができ、それは次式によって与えられる。
40

(2)

30

20

式(2)における P は降雪フラックス(g/m2/s)、Wf は降10

雪粒子の落下速度(m/s)、U(h)は高度 h における風速(m/s)を指す。本報では、3.2.l 項と同様、Wf = 1.2 を

0

5

6

7

8

採用した。ここで、風速の鉛直分布が対数則であると

9 10 11 12 13 14 15
10m風速（m/s）

仮定し、測定高さ H0 の風速 U0 と任意の高さ h から、次

吹雪量（g/m/s）

図 13 吹雪量と風速の関係（降雪なし）

式によって U(h)を求めた。

90
80
70
60
50
40
30
20
10
0

(3)
ここで、z0 は雪面の粗度長を指す。本報では、大浦ほか 18）に基づき、z0 = 0.00015 m を採用した。式(2)および式(3)を吹雪量の積算高さ 7 m まで積分すると、式(4)が求められる。ここで、式中の U7 は高度 7m における風速のことを指す。
0.0

1.0

2.0
3.0
降雪強度（mm/h）

4.0

5.0
7

(4)

図 14 吹雪量と降雪強度の関係
次 に 、 降 雪 フ ラ ッ ク ス P (g/m2/s) を 降 雪 強 度

P’(mm/h)に変換し、雪粒子の落下速度 1.2 m/s を用い

3.3 吹雪量推定式の検討
次に、気象データから吹雪量を推定するための関数

ると、式(4)は式(5)に変換される。

を作成する。本報では、ネット式吹雪計（タンス型、’ 7筒型）による観測結果から算出した最大吹雪量を推定(5)するための関数を求めたプロセス、およびその結果について記す。

実際の自然環境の中では、植生や地形の起伏などの吹雪量は、「降雪粒子に起因する吹雪量」と「地吹影響によって地面粗度長が 0.00015 m よりも大きくな

雪粒子に起因する吹雪量」
から成り、その合計である。

る場合が多々ある。地面粗度長が大きくなると雪面付

そこで、降雪項と地吹雪項の両方を含む形の関数を考

近の風速が小さくなる。したがって、式(5)で求められえる。ここで、「降雪粒子に起因する吹雪量」は降雪量

る降雪に起因する吹雪量は、ほぼ最大値と仮定してもと風速に比例する。また、「地吹雪粒子に起因する吹雪よいと考えられる。

3)～7)などから、風速のべき関数

次に、Qs の最大値と Qb の最大値の和、すなわち吹で表されることが分かっている。そこで、吹雪量推定

雪量 Q の最大値を推定するための関数について検討す式は以下の形のものを検討することとした。

る。ここでは、ネット式吹雪計（タンス型、筒型）に量」は、既往の研究成果

よる観測データを使用した結果について述べる。本報(1)
Qs

で最大吹雪量に着眼した根拠は、防災の観点から、吹
雪の激しさを示す指標を作成するうえで安全側を考えQbる必要があるためである。
ここで、Q は吹雪量、P は降雪に関する変数、U は風

最大吹雪量の推定式は、式(1)の Qs に式(5)を用い

速、a、b、c は係数を示す。第一項が降雪項 Qs、第二ることで、以下の式(6)となる。

6

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発る。なお、平成 30 年度も吹雪量の算出には式(7)を用
’ 7

(6)

いた。
4.1 解析事例

次に、係数 b と c を求めるため、実測吹雪量 Qo か本報では、北海道東部を中心に大きな被害をもたら

ら降雪項 Qs を差し引いた値、
すなわち地吹雪粒子に起した 2 つの極端な暴風雪事例（①2013 年 3 月 2 日～3因する吹雪量 Qb と風速の関係について検討する。
ここ日、②2014 年 2 月 16～19 日）を対象に、吹雪量と国では、最大吹雪量を推定するための関数を作成するた

道通行止め実施の関係を整理した結果について報告す

め、風速を 1m/s 毎に階級分割し、各階級の最大風速を

る。

抽出した。
なお、
同じ風速階級内に振り分けられたデー

4.1.1 2013 年 3 月 2～3 日の暴風雪

タ数が少ない場合（本研究では 10 個以下の場合とし

図 16 に、3 月 2 日 9 時と同日 15 時の地上天気図をた）には、その風速階級における値は解析に使用しな記す。2 日 9 時頃に網走沖と苫小牧沖にあった 2 つのいこととした。

低気圧が、12 時頃に網走沖で 1 つになって急激に発達した。
低気圧の中心気圧は 9 時から 15 時の 6 時間のうす累乗近似曲線は、各風速階級における最大値に対しちに 15hPa も低下し、風速が急激に強まった。
例えば、てべき乗近似曲線を引いたものである（近似曲線の作

9 時の北見アメダスの最大瞬間風速は 1.8m/s であった成に用いた対象データを赤丸で囲ってある）
。
この結果、

が、
15 時には 13.2m/s、その後 17 時 40 分には 22.7m /s

式(6)中の係数、b と c が求められ、最大吹雪量の推定を記録した。日本道路交通情報センター(JARTIC)によ

式は式(7)の通りとなった。ここで、式中の U7 は高度

ると、北海道内の国道通行止めは 22 路線 43 区間にお

7m における風速のことを指す。

よんだ。また、オホーツク海側や太平洋側東部を中心

地吹雪による吹雪量Qb（g/m/s）

地吹雪項 Qb と風速の関係を図 15 に示す。図中に示に合計 300 台以上の車両が立ち往生した。道路交通以60
50

Qb (Qo-Qs)

外では JR 北海道で 361 本が運休したほか、
新千歳空港

各風速階級値の最大値を発着する 205 便が欠航した。

40

y = 0.00053x4.6

30
20

10
0

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

高度7mの風速（m/s）

図 15 地吹雪粒子による吹雪量と風速の関係

図 16 2013 年 3 月 2 日 9 時と 15 時の地上天気図(7)4.1.2 2014 年 2 月 16～19 日の暴風雪
4. 暴風雪や大雪の評価指標の提案

図 17 に、
2 月 15～18 日の 9 時の地上天気図を記す。

暴風雪の評価指標を提案するにあたり、過去の交通

2014 年 2 月 14 日から 16 日にかけて関東甲信地方に記障害や災害事例と気象条件、吹雪量の関係について検録的大雪をもたらした南岸低気圧が発達しながら北東討する。

進し、16 日 21 時には根室の南東海上に達した。その過年度（平成 29 年度）には 3 章で提示した吹雪量

後、低気圧は 19 日にかけて千島近海に停滞したため、推定式(7)を用い、地上気象観測データ（アメダス、道北海道東部は長時間にわたって暴風雪となった。弟子

路気象テレメータ）から吹雪量を算出し、北海道内の

屈アメダスでは、平均風速が 16 日 21 時 30 分から 18

一般国道の通行止め実施有無との関係について整理し日 12 時 30 分までの 39 時間にわたって常に 15m/s 以上た。この詳細については「平成 29 年度プロジェクト研であった。JARTIC によると、北海道内の国道通行止め

11)

究・重点研究報告書」 を参照されたい。この結果をは 12 路線 15 区間において実施された。

踏まえ、平成 30 年度はより面的な議論を行うため、メッシュで吹雪量を算出した。以下にその詳細を述べ

7

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

4.2 通行止めの実施有無と時間吹雪量の関係
国道通行止めの実施有無（吹雪に因る通行止めのみ対象）と時間吹雪量の時間変化の関係について整理する。ここでは、美幌町を中心としたエリア（図 18 の黒丸で囲んだエリア）における国道を対象に、その特徴を述べる。なお、通行止め履歴については JARTIC により提供されたデータを使用した。
4.2.1 2013 年 3 月 2～3 日の暴風雪2013 年 3 月の暴風雪事例について、2 日 11 時から
21 時までの 1 時間ごとの時間変化を図 19 に示す。図中には、当該エリアにおける国道路線とその番号を付記してある。当該時刻において通行止めが実施されていた路線・区間は赤で、実施されていない路線・区間
は黒で示してある。なお、吹雪発生判定フローによって「吹雪なし」と判定された吹雪量ゼロのメッシュに
図 17 2014 年 2 月 15 日～18 日の 9 時の地上天気図

ついてはグレーで示してある。

4.1 メッシュ吹雪量の算出
吹雪量の算出には、気象庁より配信される降水強度、
気温、風速の時別値（解析雨量・毎時大気解析 GPV データ）を用いて 1km メッシュの時間吹雪量を求めた。なお、解析雨量は 1km メッシュデータである一方、毎時
大気解析 GPV データは 5km メッシュデータである。そこで、ここでは 5km メッシュを 25 個の 1km メッシュに分割し、それらはすべて同値であると仮定した。
また、各気象要素や気象履歴から吹雪の発生有無を統計的に判定するフロー19) に基づき、「吹雪あり」と判定された場合についてのみ吹雪量を計算し、「吹雪なし」と判定された場合の吹雪量はゼロとした。時間吹雪量の計
算結果の一例（2013 年 3 月 2 日 18 時）を図 18 に記す。

図 18 3 月 2 日 18 時における時間吹雪量
図 19 通行止め実施有無と時間吹雪量の関係（2013 年 3 月 2 日 11 時～21 時）

8

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

この結果より、11 時の時点では、広い範囲において吹雪は発生していない。その後、時間経過とともに吹雪発生エリア・吹雪量ともに増加したことが確認される。当該エリアにおいて最初に通行止めが実施されたのは 238 号と 243 号であった（16 時 30 分）。次いで、
5 分後の 16 時 35 分に 39 号が、17 時に 244 号が、18時に 334 号が、19 時 30 分に 39 号（区間延伸）と 391
号が、20 時 30 分に 39 号（さらに区間延伸）が追加で実施された。なお、3 日 15 時に、243 号の通行止め区
間の通行止め理由が「吹雪」から「雪崩の恐れ」へと変更になった（当該区間には美幌峠がある）。
本結果より、通行止め区間や地域ごとの特徴が読み取れる。例えば 16 時 30 分前後において通行止めが実施された 238 号と 39 号を比較した場合、海岸沿いに位置する 238 号は昼過ぎから強めの吹雪が継続したにも関わらず、吹雪の発生開始が遅く、かつ比較的吹雪が弱かった 39 号とほぼ同じタイミングで通行止めが実施された。一方、20 時 30 分に延伸された 39 号の区間については、夕方以降、長時間にわたって強い吹雪が発生していたにも関わらず、通行止め実施タイミングは遅かった。また、弟子屈市街は 15 時頃から長時間にわたって強めの吹雪が継続していたにも関わらず、その中心部が通行止めになることは無かった。
4.2.2 2014 年 2 月 16～19 日の暴風雪2014 年 2 月の暴風雪時の国道通行止め実施履歴と時間吹雪量の時間変化について述べる。図 20 に 16 日 19時から 17 日 9 時までの 1 時間ごとの時間変化を示す。
吹雪量の激しさを示すカラーバーは図 19 と同じものを用いている。ここで、2 月 16 日 21 時以降の 243 号
一部区間を赤の点線で示してあるが、これは当該時刻に「雪崩の恐れ」との理由で通行止めが実施されたものである。なお、この区間は図 19 に記した 243 号の通行止め区間と同じである。
2013 年 3 月の暴風雪事例と同様、238 号と 39 号の通行止め実施タイミングは周辺の路線よりも早かった

図 20 通行止め実施有無と時間吹雪量の関係（17 日 4 時）
。次いで 5 時に 334 号が、6 時 30 分に 39（2014 年 2 月 16 日 19 時～17 日 9 時）

号（区間延伸）と 244 号が、8 時 30 時分に 238 号（区間延伸）が追加で実施された。

これらの結果は、エリアや路線（区間）ごとに吹雪

通行止め実施にいたるまでの時間吹雪量の推移傾に対する耐性が異なることを意味するものである。す向は 2013 年 3 月の事例と類似しており、海岸沿いに位

なわち、通行止め実施判断に関する指標を作成するに置する238号は39号に比べて強い吹雪が継続していた

あたっては、その区間ごとの特性を考慮に入れた検討にも関わらず、通行止めの実施タイミングは 39 号と同を行う必要がある。

じであった。また、弟子屈市街においても、長時間に4.3 通行止め実施と累積吹雪量の関係

わたって強い吹雪が継続していたにも関わらず、通行

次に、通行止め区間ごとに、吹雪発生から通行止止めが実施されることはなかった。

め実施にいたるまでの累積吹雪量との関係について整9

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発理する。ここでは、通行止めの区間延伸が行われた 392013 年 3 月の事例を実線、2014 年 2 月の事例を破線、号と 238 号についてはその延伸区間を別区間として扱

同一区間を同色で示した。この結果、累積吹雪量の増うこととし、図 21 に示すようにそれぞれ分割した。

加傾向は 2 つの暴風雪事例で大きく異なり、2013 年 3月の事例では短時間で急激に増加していたのに対し、2014 年 2 月の事例では長時間にかけて徐々に増加した238②ことが確認された。

238①
39③

39①

39②

図 21 国道 39 号と 238 号の分割
まず、各通行止め区間の累積吹雪量を代表すると見図 23 通行止め実施にいたるまでのなすメッシュの選定を行う。本解析では、各通行止め

累積吹雪量増加の様子

区間において最も吹雪が激しかったと推定されるメッ
シュを「当該区間を代表する吹雪量を示すメッシュ」

5.まとめとして扱うこととし、吹雪発生中における任意の 3 時

平成 30 年度は、弟子屈吹雪観測サイトおよび石狩間累積吹雪量が最大となったメッシュを抽出した。こ吹雪実験場における観測を継続するとともに、平成 29

れは、国土交通省が想定する各除雪工区における 1 サ

年度に作成した吹雪量を推定する関数を用い、過去にイクルの除雪時間（除雪作業開始から終了後に戻って発生した極端な暴風雪事例を対象に吹雪量をメッシュ

くるまでの時間）が約 3 時間であることに基づく20)。

で計算した。また、当該事例における国道の通行止め

図 22 に、代表メッシュにおいて吹雪の発生が推定

実施履歴と時間吹雪量および累積吹雪量の関係についされてから通行止め実施にいたるまでの各通行止め区て整理した。

間の累積吹雪量を示す。本結果より、通行止めにいた

平成 31 年度以降は、過年度同様に弟子屈吹雪観測サるまでの累積吹雪量は通行止め区間ごとに大きく異な

イトおよび石狩吹雪実験場における観測を継続する。

ることが示され、その差は最大で約 43 倍であった

加え、通行止め実施履歴と吹雪量の関係について、よ（2013 年 3 月の 39 号②と 334 号）。また、総じて 2014

り多くの解析を行う。その結果を基に、地域ごとの特月 2 月の事例の方が 2013 年 3 月よりも通行止め実施ま性やその変化傾向を見出し、本研究の最終目標である

での累積吹雪量は少なかった。

暴風雪および大雪に関するハザードマップの作成および道路管理における判断支援方策の作成に取り掛かり
たい。
参考文献
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積吹雪量
4)

最後に、累積吹雪量の増加速度と通行止めとの関係

小林大二ほか：みぞによる地吹雪量の測定．低温科学・物理編,27,pp.99-106, 1969.

を図 23 に示す。
通行止めが実施されたタイミングを横5)

軸 0h とし、実施までの累積吹雪量について示した。

Kobayashi.D ： Studies of Snow Transport in LowLevel

10

Drifting

Snow.

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5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発
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program/2016/pdf/pro-5.pdf(2019 年 7 月 16 日閲覧)(2018 年 11 月 1 日開催)配付資料，資料 4：今冬の大雪

11) 国立研究開発法人土木研究所：平成 28 年度 研究開発プ

対応予定

ログラム報告書, 極端気象がもたらす雪氷災害の被害

http://www.mlit.go.jp/road/ir/ir-council/toukido

軽減のための技術の開発,2018.

urokanri/giji04.html (2019 年 7 月 16 日閲覧)https://www.pwri.go.jp/jpn/results/report/reportprogram/2017/pdf/pro-5.pdf(2019 年 7 月 16 日閲覧)
12) 日本雪氷学会：新版雪氷辞典,古今書院,p.52,2014.

11

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

5.1.2 短時間の多量降雪による雪崩危険度評価に関する研究担当チーム：土砂管理研究グループ（雪崩・地すべり研究センター）、
寒地道路研究グループ（雪氷チーム）
研究担当者：秋山一弥、原田裕介（雪崩 C）、
高橋丞二、松下拓樹、高橋 渉、櫻井俊光（雪氷 T）【要旨】
短時間の多量降雪による雪崩の危険度評価手法を提案するため、雪崩発生時の気象と積雪条件、植生と地形条
件、発生頻度および雪崩の衝撃圧と到達範囲の算出手法を検討した。その結果、短時間多量降雪時の気温、降雪
強度、立木間隔、斜面勾配などを要素とした雪崩発生条件を提示し、低気圧通過に伴う降雪時には雪崩発生に関して降雪結晶の種類や新雪密度に注意する必要があることを示した。また、この雪崩発生条件を満たす降雪事例の発生頻度を推定する簡便な解析手法を提案した。最後に、樹林内を流下する乾雪雪崩の運動モデルを考案し、雪崩発生区の傾斜角や発生層厚、樹林の有無による雪崩の衝撃圧と到達距離の試算を行った。
キーワード：短時間多量降雪、雪崩発生条件、雪崩発生頻度、雪崩運動モデル、雪崩衝撃圧、雪崩到達距離

1．はじめに頻度を簡便に推定する手法を検討した(第 5 章)。また、

近年、短い時間に急激に積雪深を増す多量降雪によっ

樹林内を流下する雪崩の運動モデルを考案し、雪崩発生

1),2)。例えば、2014 年 2 月

区の傾斜角や発生層厚、樹林の有無による雪崩の衝撃圧

14 日～15 日にかけて、本州の南岸を通過した低気圧に伴と到達距離の試算を行った(第 6 章)。雪崩運動モデルにう多量降雪により、関東甲信地方を中心とする広い地域

よる試算では、雪崩流動層厚、動摩擦係数、流動係数など

1)で数多くの雪崩が発生した 。このような短時間の多量降の設定方法が既往研究と異なるため、雪崩到達距離に関

雪による雪崩は、従来発生しにくいと言われている樹林する経験則との比較から、本研究で提案する雪崩運動モて雪崩が生じる事例が見られる

内でも雪崩を誘発したことが特徴である

デルの妥当性について検証を行った。第 7 章では平成 301)-7)。しかし、これらの雪崩発生の気象条件や積雪層の状態、樹林内の植

年度までの結果をまとめ、今後の課題を述べる。

生や地形の条件、雪崩の衝撃圧などの実態は明らかに
2．雪崩発生の気象と積雪の条件

なっていない。そこで、本研究では、短時間多量降雪時の雪崩による被害軽減に資する雪崩危険度評価手法を提案

短時間多量降雪時の雪崩発生の典型的な事例として、することを目的として、雪崩発生時の気象と積雪条件、植第1章で述べた2014年2月の例1)がある。2014年2月14日か

生と地形条件、発生頻度および雪崩の衝撃圧と到達範囲

ら16日にかけて、本州の南岸を通過した低気圧による大の算出手法について検討を行った。

雪に伴い、普段は積雪が少ない関東甲信地方を中心とす

これまでの検討の結果、平成 29 年度までに、短時間多る広い地域で数多くの雪崩が発生した。このときの雪崩

量降雪時の気温と降雪強度を用いた斜面積雪の安定度との特徴の一つとして、通常は雪崩が発生しにくい樹林内

硬度の推定結果から、雪崩発生の気象と積雪条件を提示

でも雪崩が発生した1)-7)。斜面に樹木が密に存在していれし(第 2 章)、短時間多量降雪時の現地観測の結果から、

ば、樹林は斜面積雪を支えてその移動を抑制し、雪崩発生

低気圧通過に伴う降雪時には雪崩発生に関して降雪結晶予防の効果を有する8)。樹林内で発生する雪崩については、の種類や新雪密度に注意する必要があることを示した

日本9), 10)、スイス11),12)、イタリア13)、カナダ14)において調(第 3 章)。また、既往の文献レビューと樹林内における査事例がある。しかし、これらの調査事例のうち、統計的

雪崩発生箇所の現地調査の結果から、立木間隔、胸高直径、な解析により降雪深が大きいときに樹林内で雪崩が発生

樹種、斜面勾配などを要素とした雪崩発生の植生と地形する傾向を示した例12)はあるものの、
気温など他の要素を条件を示した(第 4 章)。

用いた樹林内における具体的な雪崩発生の気象および積平成 30 年度は、短時間多量降雪時の雪崩発生条件を満雪の条件は、まだ十分に示されていない。
そこで、2014年2月の短時間多量降雪時における雪崩事

たす降雪事例を過去の気象データから抽出し、その発生-1-

例を対象に、地上気温と降雪強度の観測値を用いて斜面に山梨県河口湖の2014年2月14～15日の積雪深、降雪深、積雪の硬度と安定度を推定し、樹林内における雪崩の発

気温、風速の時系列を示す。河口湖では、降雪期間は14日

生条件を調べた。

5時から15日9時までの29時間で、この期間の降雪深は112

2．1 データと解析方法

cm、
平均降雪強度は3.9 cm/h、
平均気温は-3.4℃であった。

2.1.1 雪崩事例

なお、気象観測所と雪崩発生箇所の間には標高差があ

図－1に、2014年2月の大雪において樹林内で発生したる。そのため、樹林内における雪崩発生条件の検討には、

雪崩事例(図－1の○)1),4),5),7)の位置を示す。これらは乾雪

標高補正した気温を用いることにする。図－3は、気象観

表層雪崩で、2014年2月14日と15日に発生した。周辺の地

測所15地点の降雪期間の平均気温Tavと標高Hの関係であ形から推定される雪崩発生区での斜面勾配は42～45ﾟ、標る。各地点における雪崩発生区に相当する標高1100mの気

15)

高は1000～1100 mである 。ただし、雪崩発生区の樹木密温を推定するにあたり、降雪期間の平均気温と標高との度や樹種などの植生状況は不明である。

回帰式(図－3の実線)を用いた。
2.1.3 樹林内における雪崩発生条件の検討方法

樹林内における雪崩発生箇所の近傍気象観測所は、河口湖(KW)、みなかみ(MN)、桧枝岐(HN)である。秩父

樹林内の雪崩発生に関わる指標として、雪崩そのもの(CC)とみなかみ(MN)の周辺では、落石防止用ネットをの発生のしやすさと、樹林に対する積雪のすり抜けやす

積雪がすり抜けた事例(図－1の□)の報告がある7),16)。まさが重要であると考えられる15)。

た、樹林以外でも数多くの雪崩(図－1の×)が発生した1)。
2.1.2 気象データ
解析に用いたデータは、図－1の関東甲信地方の気象庁
観測所15地点における気温、積雪深の1時間データである。
本研究では、1時間毎の積雪深差が正である場合を降雪ありと判断して、降雪の中断が5時間未満であれば一つの降雪期間が継続しているとみなした。降雪深(cm)は1時間
毎の積雪深差の合計値で、平均降雪強度(cm/h)は降雪深
を降雪期間の継続時間で除して求めた。例として、図－2

図－2 河口湖における積雪深、降雪強度、降雪深、気温、風速の時系列。

図－1 気象庁の気象観測所(●)と樹林内で発生した雪崩(○)1),4),5),7)、その他の雪崩(×)1)、落石ネット等の対策施設を積雪がすり抜けた箇所(□)7),16)の位置。
HN：桧枝岐、DR：土呂部、ON：奥日光、FJ：藤原、
MN：みなかみ、KS：草津、SG：菅平、KR：軽井沢、
MT：松本、SW：諏訪、KD：開田高原、II：飯田、CC：

図－3 気象観測所 15 地点の降雪期間の平均気温 Tav

秩父、KF：甲府、KW：河口湖。

と標高 H の関係。実線は回帰直線。

-2-

雪崩発生のしやすさに関する指標として斜面積雪の安新雪では、雪温Tsは気温Tに等しい(Ts ≈ T )と仮定できる。

定性が考えられ、ここでは積雪に対して斜面の流下方向

次に樹林に対する積雪のすり抜けやすさに関する指標

へ働く応力と積雪の強度の比で表される安定度SIとして積雪の硬度Hを考える。積雪硬度H (N/m2)は、圧縮

17)

を用

粘性理論による積雪密度の計算値 tを用いて、式(5)に示いる(式(1))。

す密度との関係式19)から求めた。

sSI hg sin  cosH  1.31105  t4

(1)

(5)

ここで、h は積雪深(m)、は積雪密度(kg/m3)、gは重力以上より、斜面勾配が一定であれば、斜面積雪の安定

加速度(m/s )、は斜面勾配(° )、 s は積雪のせん断強度SIと硬度Hは積雪密度の関数となり、密度は気温Tと度指数(N/m )、hg sin cos はせん断応力(N/m )であ

降雪強度Aobの観測値から推定することができる。一般に、る。ここでは斜面勾配 は45°とした。積雪のせん断強度

安定度SIが小さいほど斜面積雪が不安定で雪崩が発生し指数 s は、式(2)の積雪密度との関係式 から推定した。

やすく、積雪硬度Hが小さいほど積雪粒子間の結合が弱く

2

2

2

17)

 s  3.10  10 4  t

樹林でも雪崩が発生しやすい。

3.08

(2)

2．2 結果ただし、積雪密度は圧密によって時間の経過とともに大2.2.1 降雪状況の特徴

きくなるので、式(3)より、積雪の圧密過程を考慮した時

図－4は、図－1に示した気象観測所15地点の降雪時間

刻t (h)の積雪密度 t (kg/m )を求めて 、せん断強度指数と平均降雪強度、降雪深の関係である。付近の樹林内で雪 sと安定度SIの推定に用いた。

崩が発生した観測地点(図－4の●)は、河口湖(KW)、み3

17)

なかみ(MN)、桧枝岐(HN)である。降雪深が100 cm以上

1/ 4

 2 Agt  
 cos 2   t 2   04 
 C
となったのは、河口湖(KW)、甲府(KF)、桧枝岐(HN)、(3)

草津(KS)である。特に、河口湖(KW)や甲府(KF)は平均

 0は積もったばかりの初期積雪密度(kg/m )、Aは降雪強

降雪強度が大きく、約30時間で降雪深が100cm以上になっ3

2

度(kg/m ･h)である。降雪強度Aは、積雪深差から求めた降た。しかし、図－4からは樹林における雪崩の発生条件は雪強度Aob (m/h)と、A = 0 Aobの関係となる。ここでは、明確ではない。

初期積雪密度 0を50 kg/m とした。C は圧密の進行に関
2

3

そこで、次の2.2.2項では、降雪期間のうち、特に強い降34

雪のあった時間帯の気温と降雪強度を用いて、2.1.3項で係する係数(N/(m ･s･(kg/m ) ))で、以下に示す雪温Ts (℃)18)との関係式 を用いて求めた。

C  0.21exp 0.166Ts 

述べた斜面積雪の安定度と硬度を推定して、樹林内における雪崩発生条件を検討する。
(4)

2.2.2 樹林内における雪崩発生条件
図－5は、各気象観測地点の降雪期間のうち平均降雪強
度が最も大きくなった12時間の平均気温と平均降雪強度の関係である。この気温は、図－3の方法で推定した標高1100mにおける気温である。また、図－5には2.1.3項で説明した方法で求めた斜面積雪の安定度SI (実線)と硬度H(破線)の推定値も示す。
図－5より、周辺の樹林内で雪崩が発生した河口湖(KW)、みなかみ(MN)、桧枝岐(HN)は、降雪時の平均気温が-4℃以下で、平均降雪強度は3.5cm以上であった。この気温と降雪強度から推定される斜面積雪の安定度SIは1.5以下で、積雪硬度Hは400 N/m2以下であった。また、落石防止ネットを積雪がすり抜けた事象(図－4の■)が発生した秩父(CC)も、これら樹林内における雪崩事例に近図－4 気象観測所 15 地点の降雪期間の時間と平均降

い気象および積雪状況であったと考えられる。よって、降雪強度の関係。地点の略記号は図－1 に同じ。

雪時の気温と降雪強度を用いて推定される斜面積雪の安-3-

乗鞍高原における雪崩事例20)など、他の地域にも適用可能
か検討を行う。ただし、樹林内における雪崩発生条件には、
植生や地形の条件も関係する21),22)。雪崩発生の植生と地形条件については第4章で検討する。また、2014年2月の大雪に伴う雪崩発生に、雲粒の付着が少なく安息角の小さい降雪結晶が関与した可能性が指摘されている1),23)。そこ
で、次の第3章では、このような降雪結晶と雪崩発生との関係について現地観測を行った。
3．雪崩発生時の気象および積雪観測
降雪に伴う雪崩発生において、雪崩が発生した箇所の
積雪破断面調査から、雲粒付着の少ない降雪結晶が積雪内に脆弱な層(弱層)を形成し、この弱層が長期間維持され、重大な雪崩事故の原因となっていることが指摘されている24),25)。このような降雪結晶は、低気圧に伴う層状雲
図－5 各気象観測地点における降雪期間のうち降雪から降ることがあり26)、2014年2月の大雪に伴う雪崩発生

強度が最大となった連続する 12 時間の平均気温と平に、雲粒の付着の少ない降雪結晶が関与した可能性が指摘されている1),23)。

均降雪強度の関係。斜面積雪の安定度 SI(実線)と硬度H(破線)は、平均気温と平均降雪強度を用いた計算値。

そこで、短時間多量降雪時の雪崩発生における気象お

平均気温は図－3 の標高との回帰式から求めた標高

よび積雪条件の調査の一環として、降雪結晶の種類にも

1100m の値。地点の略記号は図－1 に同じ。

着目した気象と積雪の現地観測を、これまでに新潟県妙高市妙高山麓27)と北海道広尾町28)で行った。本章では、現定度と硬度を指標に、樹林内における雪崩発生条件を示

地観測箇所の近傍で実際に雪崩が発生した、長野県松本

すことができると考えられる。つまり、樹林内の雪崩発生

市乗鞍高原における観測結果を報告する。この観測箇所条件として、降雪強度が大きい気象条件が12時間継続し近傍では、過去にも雪崩発生の報告があり、樹林内で発生て斜面積雪が不安定となり(第一条件)、気温が低いためした雪崩が道路に到達した事例もある9),20)。

に硬度が小さい積雪が形成される(第二条件)ので、樹林

3．1 観測概要
長野県松本市乗鞍高原の平地(北緯36度07分23秒、東経

内でも雪崩が発生すると考えられる。
また、図－5より、軽井沢(KR)の気象条件は、樹林内で137度37分33秒、標高1458m、 以下、観測サイトと呼ぶ)雪崩が発生した箇所の気象条件に近かった。軽井沢の周に気象測器を設置し、気温(サーミスタ温度計107、自然通辺で、実際に樹林内において雪崩が発生したかは不明で風YG-41303)、風向・風速(風車型YG-5108)、積雪深(レーあるが、この地域でも樹林内で雪崩が発生しやすい状況

ザー式KDC-S18-L-10)を観測した。降水量は、観測サイトにあったと考えられる。

から南東に約6.5km離れたアメダス奈川(北緯36度05分18

2．3 雪崩発生の気象と積雪条件のまとめ

秒、東経137度41分00秒、標高1068m)の観測値を用いる。

2014年2月の短時間多量降雪時の樹林内における雪崩

2018年1月22日から23日にかけて、観測サイト近傍の林発生条件について、気象観測データを用いて、降雪時の気

道奈川安曇線Ｂ線(乗鞍高原～白骨温泉)において、雪崩

温と降雪強度を用いて推定される斜面積雪の安定度と硬状況を確認したところ、7箇所で樹林または雪崩予防柵を度を指標に、樹林内の雪崩発生条件を調べた。その結果、すり抜けてデブリ(雪崩堆積物)が道路に到達していた。

降雪強度が大きい気象条件下で降雪開始から12時間程度

ここでは、上記期間の気象観測、観測サイトの積雪断面観で斜面積雪が不安定となり(第一条件)、かつ気温が低い

測、ならびに観測サイト近傍の雪崩発生状況を調査した

ために積雪硬度が小さい積雪が形成される(第二条件)こ

結果を述べる。

とにより、樹林内でも雪崩が発生したものと考えられる。

3．2 気象概況

今後、本章で示した雪崩発生の気象と積雪条件が、北海

図－6(a)と(b)は、観測サイトにおける1月22日から23

道における雪崩事例2)や第3章で現地観測を行った長野県

日の10分間ごとの気温と風向・風速の時間推移、図－6(c)-4-

は、積雪深(cm)と時間降雪深(1時間ごとの積雪深差の正山麓27)と北海道広尾町28)における現地観測では、降雪結晶

値、cm/h)、アメダス奈川の時間降水量(mm/h)の推移であの種類に加えて、積雪の密度や硬度の時間変化に関するる。図－7は、2018年1月22日12時から1月23日12時にかけ観測を行った。これらの方法に倣い、観測サイトでは以下ての地上天気図である。観測サイトでは、低気圧の接近・の手順で積雪断面観測を実施した。

通過に伴い、9時間(22日12時30分～21時30分まで)の連続

観測開始前の2018年1月22日9時頃に雪面に積雪層の降雪で積雪深が45cm増加した。この9時間を、以下「低気マーカーとして赤い糸1、降雪後、1月22日15時頃に糸2、圧性降雪期間23）」と呼ぶ(図－6)。特に、低気圧が接近し18時頃に糸3、21時30分頃に糸4を設置した(図－6(c))。糸

た14時から17時にかけて降雪が強まり、時間降雪深はをたよりに積雪断面を露出し、層1、層2、層3、層4の密度6cm/hを超えた(図－6(c))。低気圧性降雪期間において平と硬度を、1月22日15時から23日12時の間に4回測定した

均気温は-5.5℃であり、風は静穏であった。低気圧の通過(図－8(a))。密度は角型サンプラー(体積100cm3)、硬度は後、23日にかけて気圧配置は冬型へ移行した(図－7)。

直径15mmの円形アタッチメントを付けたデジタル荷重

3．3 積雪断面観測

測定器(ZP-500N)を用いて測定した。

3.3.1 観測方法

なお、1月22日19時頃に幅30cm、高さ44cmの雪柱を切り

同じ雪の量でも、長時間かかって積もるより、短時間に出し、弱層テストのひとつであるショベルコンプレッ

多量の雪が降り積もるときに雪崩発生の危険度が高まる

ションテストを実施したところ、糸1から上方に12cm(層29)ことが知られている 。短時間の多量降雪による雪崩発生

1内)と27cm(層2内)付近で破壊が起こった。これらを弱層

要因を明らかにするために先行して行った、新潟県妙高とみなし、それぞれ弱層1、弱層2とする(図－8(b))。

図－6 観測サイトにおける 2018 年 1 月 22 から 23 日の(a)気温、(b)風向・風速、(c)積雪深および 1 時間あたりの降雪深と降水量の推移(降雪深と降水量以外は 10 分値、降水量は南東へ約 6.7km 離れたアメダス奈川の測定値で、(c)の赤矢印は積雪断面観測時にマーカーとなる糸 1～糸 4 を設置した時刻)。

-5-

1 月 22 日 12 時

上載積雪荷重(Pa)は、断面積50cm2の円筒型サンプラー

1 月 22 日 18 時を用いて各積雪層の質量を測定し、サンプラーの断面積
50cm2で除して求めた。密度(kg/m3)は角型サンプラーで各積雪層の中央位置の雪を採取し質量を計測しサンプ
ラーの体積100cm3で除することによって求めた。いずれの測定も3回繰り返し、その平均値を求めた。
3.3.2 観測結果
図－9は、図－8の各層における降雪粒子を撮影

1 月 22 日 21 時

(OLYMPUS TG-4)したものである。1月22日、低気圧の接1 月 23 日 12 時

層4
1 月 23 日
12 時

図－7 2018 年 1 月 22 日 12 時から 1 月 23 日 12 時までの地上天気図（気象庁作成）
層3
1 月 22 日
22 時

層2
1 月 22 日

角板結晶

18 時 30 分
雲粒付着の少ない
樹枝状結晶

層1
1 月 22 日
18 時 30 分

図－8 (a)2018 年 1 月 23 日 12 時、(b)2018 年 1 月 22
日 18 時の積雪断面。(b)から(a)にかけて、上載積雪
荷重による圧密により層1 と層2 の厚さは小さくなっ

図－9 層 1～4 の雪粒子の写真(目盛は 3mm 間隔ている。

で、日時は撮影時刻)-6-

近中や最接近時の低気圧性降雪期間に形成された層1、層2、層3における降雪粒子は、雲粒付着の少ない樹枝状や角板の結晶が多く見られた。冬型の気圧配置へと変化した1
月23日に形成された層4では、雲粒付着の多い降雪粒子が確認された。弱層1、2においても雲粒付着の少ない樹枝状や広幅六花系の結晶が見られた。したがって、弱層を形成した新雪は、密度が小さい雲粒付着の少ない降雪粒子であることが示唆される。
図－10(a)は、糸と糸の間にある各積雪層の単位面積当たりの上載積雪荷重(Pa)に対する密度(kg/m3)の時間変化を示す。降雪により上載積雪荷重が大きくなると、各積雪層の密度が増加することがわかる。先行研究と同様、低気
圧性降雪期間における密度(破線の黒丸)の時間変化は小さく27),28)、50から60kg/m3の範囲であった。
図－10(b)は、各積雪層の単位面積当たりの上載積雪荷重(Pa)に対する硬度(kPa)の時間変化を示す。1月22日15時から23日12時における層1の硬度は、2段階で変化した。

図－10 各積雪層の単位面積当たりの上載積雪荷重

1月22日18時までの降雪では、硬度に変化はない。層2の密と(a)密度、(b)硬度の関係(破線の黒丸は低気圧性降度が小さいため上載積雪による圧密は進行しないものと雪期間のデータ)。

考えられる。それ以降の時刻では、上載荷重(層3、層4)が増加すると硬度が0.5～2.5kPaの範囲で増加した。

れた(図－11(a))。乾いた新雪のせん断強度は密度のべき

低気圧性降雪期間では、気温が氷点下で風は静穏で関数で示されることから29)、密度が小さいとせん断強度があったことから(図－6)、10分間で新雪層は圧密されない

小さくなり、積雪層内で弱層になる可能性がある。1月22と仮定すると、10分間で降った新雪層の密度は、アメダス

日18時の積雪断面で弱層はマーカーとなる糸1から上方

奈川の降水量と観測サイトの降雪深をもとに推定できる。

へ12cmと27cmの位置にあり、糸2は当日の15時に設置し次に、低気圧性降雪期間における10分あたりの新雪層ている(図－11(b))。以上から、相対的に新雪層の密度が3の密度(kg/m )の推定値と、積算降雪深(積雪深差の正値の小さかった1月22日の14時00分と15時50分の前後はせん

累計)の時間変化、ならびに1月22日18時の積雪断面をそ

断強度も小さく、弱層1と2がそれぞれ形成されたと考え

れぞれ図－11の(a)と(b)に示す。新雪層の密度の変化かられる。なお、1月22日の14～15時の新雪層の最大密度は

ら、相対的に密度が小さい時刻は1月22日の14時00分と15

100 kg/m3程度、16～20時は主として50～100 kg/m3程度と時50分の前後で、それぞれの密度は25～30 kg/m3と推定さ推定されたことから、弱層1の上層と弱層2の上層はいず

図－11 低気圧性降雪期間の(a)新雪層の密度(推定値)と積算降雪深の推移、ならびに(b)2018 年 1 月 22 日 18 時の
積雪断面。

-7-

れの弱層よりも相対的に密度が大きい積雪であった可能

標高1638m)で積雪断面観測を実施した。樹林地の主な樹性が考えられる。

種はカラマツ(落葉針葉樹)であり、23日10時に外気温は-3．4 観測サイト近傍の雪崩発生状況

5.4℃、積雪深は135cmであった。新雪層厚は45cmであり、前述した観測サイト近傍の林道奈川安曇線Ｂ線におけ

1月23日10時の観測サイトにおける降雪深と同じである。

る雪崩発生状況を受けて、2018年1月23日10時に、観測サ

幅30cm、高さ60cmの雪柱を切り出し、ショベルコンプ

イトから北北東に約1.1km離れた当該路線沿いの斜面斜レッションテストを実施したところ、新雪層の最下端か度32度の樹林地(北緯36度07分55秒、東経137度37分52秒、ら10cmと29cm付近で破壊が起こった。これらの弱層は、観測サイトにおける積雪断面観測から検出された弱層に該当するとみなし、それぞれ弱層1、弱層2とする(図－12)。
同観測サイトで実施した積雪断面観測2～3時間後に、調査箇所近傍で樹林内をすり抜ける小規模な表層雪崩が発生した。図－13(a)は雪崩発生前の1月23日12時、図－13(b)は雪崩発生後の1月23日13時に樹林内を撮影したものである。雪崩は12時から13時の間に発生したものと考えられる。一番手前の樹木にスケールを黒矢印、雪崩流下
方向を青矢印でそれぞれ示す。雪崩発生前の黒矢印下端は黒点線の範囲で露出しているが、雪崩発生後は黒矢印
下端付近まで雪で覆われた。また、図－13(a)では右側に数本の低灌木が頭を出しているが、図－13(b)では雪崩に図－12 傾斜面での積雪断面の模式図より倒伏され雪に埋没している。スケールを示す樹木の画像から、当該箇所における堆積後の雪崩厚さを見積もると13cmと推定された。現地状況から、図－12に示す弱層2から上部の積雪が流下したものと考えられる。
3．5 雪崩発生時の気象および積雪観測のまとめ
低気圧性降雪期間における短時間多量降雪時の雪崩発
生では、3.3.2項の断面観測での結果を踏まえると、雲粒付着の少ない降雪結晶が弱層形成に関係しており、それが雪崩発生の要因になったと考えられる。このように形成された弱層は、新潟県妙高山麓27)と北海道広尾町28)における現地観測でも確認され、弱層の密度と硬度の時間変化の観測結果から、密度と硬度の小さい脆弱な状態が長い時間継続することが明らかになった。つまり、低気圧性
降雪期間においては、降雪結晶の種類や新雪密度にも注意する必要があるといえる。ただし、降雪結晶の種類による影響を、第2章で示した雪崩発生の気象と積雪条件に取り入れるには、これらの降雪結晶を含む積雪密度や硬度の時間変化に関する実測データをさらに蓄積して、式(3)の積雪の圧密の進行に関係する係数Cを求める必要があり、今後の課題である。
4．雪崩発生の植生と地形の条件

図－13 樹林内の表層雪崩、(a)雪崩発生前（2018 年

短時間多量降雪時の雪崩発生において、第2章と第3章

1 月 23 日 12 時）、(b)雪崩発生後（2018 年 1 月 23 日

で示した雪崩発生の気象と積雪条件に加えて、雪崩発生

13 時）箇所の植生や地形の条件も重要である。本章では、雪崩発-8-生の植生と地形条件について、既往の文献レビューと、がある状態である。図－14の曲線aとbは、全層雪崩の発生

2014年2月の関東甲信地方の短時間多量降雪時の雪崩発防止に必要な立木間隔8)で、それぞれ胸高直径Wが20cmと生箇所のうち建物被害が確認された箇所の植生と地形の10cmの場合である。石川ら8)は、樹木の胸高直径に応じた

現地調査を行った。

立木密度の算定式を提案しているが、全層雪崩の発生防4．1 文献調査

止において、立木がいくら太くてもある程度以上の立木

4.1.1 立木間隔と立木密度、樹木の胸高直径

間隔になれば積雪は崩落するため、胸高直径が20cm以上

樹林による雪崩発生防止機能を考える上で、樹木が存の場合の計算は行っていない。図－14の曲線cは、表層雪在する密度(本/ha)や樹木の間隔(m)は、基本的かつ重要

崩の発生防止に必要な胸高直径9cmの樹木の立木間隔33)な植生の要素である。例えば、模擬樹林を用いた実験30)にである。図－14のdは、スイスにおける胸高直径8cm以上

よると、勾配30ﾟと40ﾟの斜面において積雪の移動を抑制の樹木の雪崩発生防止に必要な立木間隔35)である。さらに、するための立木密度は、1000本/ha(平均立木間隔3.2m)と

図－14のeとfは、それぞれイタリアの樹林内で発生した500本/ha(平均立木間隔4.5m)の間に存在する。また、勾配

雪崩55事例の発生箇所と近傍の同標高の非雪崩発生箇所

30ﾟの斜面で、大きなグライド速度を防ぐためには、少なの立木間隔の平均値13)である。
雪崩発生の有無を分ける条

くとも300本/ha(平均立木間隔5.8m)の樹木31)が、勾配35ﾟ

件はこの２つの平均値(図－14のeとf)の間となる。図－以上の斜面では1000本/ha以上の樹木32)が必要であるとの14より、全体の傾向として、斜面勾配が大きいほど雪崩発

現地観測結果がある。

生防止に必要な立木間隔は小さくなる。また、全層雪崩よ

ただし、立木密度や立木間隔と雪崩発生との関係は、斜り表層雪崩の発生防止に必要な立木間隔が小さく、斜面

面勾配の他、樹木の胸高直径や樹種、雪崩の種類により異勾配35～45ﾟでは、表層雪崩に対して2.0～1.4m以下の立木

8),11),13),31)-37)なる。例えば、胸高直径が6cm以上の樹木がな

間隔が必要となる。

37)

い場合、斜面積雪は安定しない 。また、若齢広葉樹林の

図－15は、樹種別の平均的な胸高直径と立木間隔の関

場合、斜面積雪の移動は積雪内に埋まっている胸高直径

係を示す例38)-40)である。樹種によってばらつきはあるが、6cm以上の立木の合計本数に大きく影響される36)。つまり、樹木が成長して胸高直径が大きくなると樹林としての平ある程度成長した太い樹木(胸高直径が6～10cm以上の樹

均的な立木間隔は大きくなる。特に、樹木が成長して雪崩木)が、雪崩発生防止に必要である。

発生防止機能を有するようになる胸高直径10cm以上にな

図－14は、雪崩発生防止に必要な平均的な立木間隔ると、樹種によっては、図－14で示した表層雪崩の発生防

8),33),35)と斜面勾配の関係である。図中の各曲線の下側は、止に必要な立木間隔より大きくなる。よって、自然の樹林

樹木が密に存在しており斜面積雪が安定している状態、では立木間隔は様々で、立木間隔が雪崩発生防止に必要

各曲線の上側は、斜面積雪が不安定で雪崩発生の可能性な間隔より大きい箇所(雪崩発生防止機能を有しない箇

図－14 雪崩発生防止に必要な立木間隔と斜面勾配

図－15 樹種別の胸高直径と立木間隔の平均的な関の関係(a～d)、および雪崩発生地(e)と非発生地(f)係の例、 落葉広葉樹(コナラ，ケヤキ)と常緑針葉樹の立木間隔と斜面勾配の関係、W は樹木の胸高直径。

(マツ、トウヒ)-9-所)が当然存在するといえる。つまり、樹林内における雪35),41)

崩はそのような箇所で発生すると考えられる隔には差がみられたが、樹冠密度には明確な差はみられなかったとの報告13)がある。

。

4.1.2 樹種

以上より、樹冠密度に関しては雪崩発生に関係するか

樹林内における雪崩発生には樹種も大きく影響し、常否か結果が分かれている。よって、雪崩発生に関わる樹木

緑針葉樹林に比べて落葉する広葉樹林の雪崩発生防止機の空間的な密度を表す指標として、樹冠密度より立木密能は限定的となり、より小さい立木間隔が必要となる度(間隔)に着目する方がよいと考えられる。特に、落葉す。Schneebeli and Meyer-Grass11),34),35)

11)

によるスイス・る広葉樹林の場合、樹木による降雪遮断がほとんどない

アルプスの樹林内で発生した雪崩112事例の調査結果でため、冬季における樹冠密度は立木間隔などに比べて雪は、常緑針葉樹林、落葉針葉樹林、広葉樹林の順に、雪崩崩発生に対する影響は小さいと考えられる。

発生箇所の立木間隔は小さくなる。常緑針葉樹は、降雪の4.1.4 地形条件

遮断によって地面の積雪量を低下させるほか、葉の付いた枝が積雪に埋没することで斜面積雪に対するアンカー35),42),43)の役割を果たす

樹林内の雪崩発生に関わる地形条件として重要なのは、一般的な雪崩発生条件と同様に斜面勾配であり、樹種に。一方、落葉する広葉樹林は、降雪

よって雪崩発生の可能性のある斜面勾配は異なる。例えの遮断率が低いために樹林内の積雪が多く、またアン

ば、Frehnerら35)によると、常緑針葉樹林であれば勾配35ﾟ35),43)

カー効果も小さい。なお、降雪の遮断は、単に葉の有以下の斜面では雪崩発生の可能性は低いが、落葉針葉樹

無だけではなく幹からの分枝状態も影響し、常緑針葉樹

林ではそれより緩い勾配の30ﾟの斜面でも発生する。また、のスギや落葉針葉樹のカラマツの幹から分枝している１相浦32)の富山県における常緑針葉樹林(スギ)と広葉樹林

次枝の本数は、広葉樹のミズナラやブナの約２倍であり、(ブナ)内の積雪移動量の観測結果によると、勾配35ﾟ以上

44)

これが針葉樹の降雪遮断率が高い要因の一つである 。

の斜面で積雪は不安定になる。なお、樹林内の雪崩発生と図－14で示した雪崩発生防止に必要な立木間隔のうち、
8)

全層雪崩に対する関係(図－14のb) は、東北地方の広葉

斜面勾配の関係は、通常、立木間隔や樹種、胸高直径などの植生条件と合わせて調べられている(図－14)。

樹林の現地調査結果に基づくものである。これに対して，
13)

その他の地形要素として、標高や斜面方位と雪崩発生

雪崩発生地の立木間隔の平均値(図－14のe) は、イタリとの関係を調査した例13)や斜面の断面形状について調べ

アの常緑針葉樹や落葉針葉樹が支配的な樹林における調た例47)はあるが、これらには地域性がみられるため、現時査結果である。日本とイタリアの気候や積雪の地域性の点で標高や斜面方位を樹林内の雪崩発生条件に加えるこ8)違いもあると考えられるが、図－14において前者 より後
13)とは難しい。また、地面の凹凸も雪崩の発生に影響するが、者 が示した立木間隔が大きいのは、
樹林の雪崩防止機能

積雪が存在すると地面の凹凸の影響は小さくなるため、の樹種の違いによる影響を示していると考えられる。な

表層雪崩を考える場合はその重要性は低いと考えられる。

お、2014年2月の関東甲信地方の大雪時において、山梨県

4.1.5 着目すべき植生と地形の要素

早川周辺の雪崩62例のうち32例が落葉樹林で発生し、常21)

緑樹林での雪崩発生はなかった 。

以上、文献レビューの結果、樹林内における雪崩(ここでは、乾雪表層雪崩を対象とする)の発生に関わる植生条以上より、樹林内における雪崩発生において、落葉する

件として着目すべき要素は、立木間隔(立木密度)、胸高直広葉樹林が最も注意を要する樹種といえる。

径、樹種であり、地形条件として着目すべき要素は斜面勾4.1.3 樹冠密度配である。特に、図-14のように、雪崩発生防止に必要な雪崩発生に関わる樹木の空間的な密度を表す指標には、
樹冠によって地表が覆われている割合を表す樹冠疎密度34),45),46)(以下、樹冠密度)がある。ただし、樹冠密度は樹種

立木間隔と斜面勾配の関係を、胸高直径や樹種、雪崩の種類に応じてあらかじめ整理しておくと、雪崩が発生する
可能性のある箇所の把握に活用できると考えられる。

による差が大きく、同じ樹冠密度でも樹種によって立木4．2 雪崩発生箇所の現地調査

間隔は異なると考えられる。また、降雪を遮断する効果が4.2.1 雪崩発生箇所の現地調査の概要

大きい常緑針葉樹林では、樹冠密度が樹林内の雪崩発生

2014年2月14～15日の関東甲信地方の大雪に伴う乾雪に影響すると考えられるが、広葉樹林の場合は、落葉する

表層雪崩の発生箇所のうち、建物被害があった山梨県富前に測定した樹冠密度が、雪崩が発生する冬季も同じと

士河口湖町(北緯35度29.3分、東経138度36.0分、標高は限らない。さらに、針葉樹林内の雪崩発生地と同標高の1048m)、東京都奥多摩町(北緯35度49.3分、東経139度5.9

近傍地の非雪崩発生地の植生を比較したところ、立木間

分、標高770m)、埼玉県秩父市(北緯36度1.1分、東経138度- 10 -

48.4分、標高1075m)の事例48)について、雪崩が発生したと考えられる斜面で、植生と地形状況の現地調査を行った。
調査は、富士河口湖町は2014年6月17日、奥多摩町は同年6月18日、秩父市は同年10月30日に実施した。
4.2.2 雪崩発生箇所の植生と地形の状況
2014年2月の関東甲信地方の大雪に伴う雪崩が発生した３箇所の現地調査の結果、雪崩が発生したと考えられる箇所の植生は、図－16に示すように、いずれも樹高が最大15m前後、胸高直径5～30cmの広葉樹林で、立木間隔は
1.5～3.0mであった。

図－16 雪崩発生箇所の植生状況の例

図－17では、今回の調査箇所と既往研究による雪崩発

秩父市、2014 年 10 月 30 日、斜面勾配は 36 ﾟ。

生防止に必要な立木間隔と斜面勾配の関係を比較した。
秩父市の雪崩発生箇所では、全層雪崩に対しては立木間隔が小さく斜面積雪は安定だが、表層雪崩に対しては立木間隔が大きく斜面積雪は不安定な状態であったと考えられる。奥多摩町の雪崩発生箇所では、全層雪崩に対しても立木間隔が大きく斜面積雪は不安定であったと考えられる。図－17の立木間隔と斜面勾配の関係との比較からみた雪崩発生条件において、これら２箇所では、いずれも樹林内で表層雪崩が発生する可能性があったと考えられる。一方、富士河口湖町の雪崩発生箇所における斜面勾配と立木間隔の関係は、表層雪崩の発生条件の境界上にある。樹木が密に植生して斜面積雪が安定している箇所があるものの、そのなかで比較的立木間隔が大きい箇所で雪崩が発生したと考えられる。よって、短時間の多量降雪
時には樹林内でも雪崩が発生する可能性があり、特に図－17 雪崩発生箇所の立木間隔と斜面勾配、雪崩発

2014年2月の事例では、広葉樹林の中の表層雪崩の発生防生防止に必要な立木間隔と斜面勾配の関係 8),33)、W は止に必要な立木間隔より大きい箇所で、乾雪表層雪崩が胸高直径。

発生したと考えられる。
4．3 雪崩発生の植生と地形条件のまとめ

5．雪崩の発生頻度解析手法

雪崩発生の植生と地形条件に関する文献レビューと、災害に関わる現象の規模や発生頻度を把握することは、

2014年2月の短時間多量降雪時における建物被害のあっ

防災や減災の対策を計画するにあたり重要である。雪崩た雪崩箇所の現地調査の結果、樹林内における雪崩(ここに対しても発生頻度や発生確率を求める方法が提案されでは、乾雪表層雪崩を対象とする)の発生に関わる植生条ているが、雪崩の長期的な発生記録を有する地域は非常件として着目すべき要素は、立木間隔(立木密度)、胸高直に限られ、特に日本国内では雪崩の履歴データから発生

径、樹種であり、地形条件として着目すべき要素は斜面勾頻度を解析することは難しい。そこで、本章では、雪崩の配であることを示した。特に、図-14や図-17に示す雪崩発

長期的な発生記録が無い地域における雪崩発生頻度解析

生防止に必要な立木間隔と斜面勾配の関係は、雪崩が発手法を提案することを目的として、第 2 章から第 4 章で生する可能性のある箇所の把握に活用できると考えられ示した雪崩発生条件を満たす降雪事例を過去数十年間のる。なお、短時間多量降雪時の雪崩は、これらの植生と地

気象データから抽出し、その発生頻度を簡便に推定する形の条件と、第2章や第3章で示した気象や積雪条件が重手法の検討を行った。

なって発生する22)。

5．1 対象とする雪崩発生条件について

次の第5章では、これまでに示した雪崩発生条件を活用した簡便な雪崩発生頻度解析手法を検討する。

気象データを用いた雪崩の発生頻度解析の試みとして、
ここでは、第 2 章の図－1 に示す 2014 年 2 月の関東甲信- 11 -

地方の多量降雪に伴う雪崩事例を対象とする。図－18 は、崩発生に必要な条件である 50)。以上、多量降雪に伴う樹この多量降雪時に樹林内で発生した雪崩とその他の雪崩

林内の雪崩発生条件 15),22), 49),50)をまとめると、の発生条件を、近傍の気象観測データを用いて示したも・降雪深 S12： 12 時間で 45cm 以上(斜面勾配 45°)また

ので、各気象観測所の降雪期間の中で 12 時間の降雪深がは 50cm 以上(斜面勾配 30°)・気 温 T12： -4℃以下(上記 12 時間の平均気温)

最も大きくなったときの平均気温と降雪深の関係である。なお、図－18 は、2.2.2 項の図-5 の縦軸の降雪強・積雪深 SDb12： 50cm 以上(上記 12 時間の 1 時間前)

度を、12 時間の降雪深に直したものである。図中に示すとなる。ここでは、気象データを用いた雪崩の発生頻度解

実線は、2.1.3 項で示した斜面積雪の安定度 SI の推定値

析の試みとして、上記の短時間多量降雪に伴う樹林内に

15),49)おける雪崩発生条件に着目することとする。

度の比で表され、SI が小さいほど斜面積雪が不安定で雪

5．2 雪崩発生条件となる降雪事例の頻度解析方法

15),22),49)

で、斜面積雪に作用するせん断方向の応力と積雪強崩が発生しやすい状況と考えられる。図－18 より、雪崩

大雪や豪雪などの降雪の発生頻度に関するこれまでの(●と×)は斜面積雪の安定度 SI が 2.0 以下となる条件で調査では、日降雪深や日降水量などの日単位のデータが発生しており、特に樹林内における雪崩(●)はさらに安用いられる場合が多い。しかし、より短い時間で降る大雪

定度 SI が小さい条件で発生したと推定される。この条件の発生頻度を評価するためには、時間単位の観測値を用となったのは、群馬県のみなかみ、福島県の桧枝岐、山梨

いることが望ましい。ここでは、気象庁アメダスにおける

県の河口湖、埼玉県の秩父の気象庁アメダスで、降雪時の積雪深の 1 時間間隔の観測データを用いて、“ひと降り”

平均気温が -4℃以下で、降雪深が 12 時間で 45cm 以上の降雪深に着目した事例の抽出を行い、上記 5．1 節の雪(図－18 の赤枠内)であった。また、第 4 章で示した植生

崩発生条件に適合する降雪事例の発生頻度を簡易に推定

条件や斜面勾配なども考慮した樹林内における雪崩発生する手法を検討する。

22)

条件を検討した結果 によると、12 時間の降雪深の条件

ここで頻度解析を行うのは、気象庁アメダスの群馬県

は斜面勾配に応じて 45～50cm となる。これに加え、降雪

みなかみ(北緯 36 度 48.0 分、東経 138 度 59.5 分、標高前にある程度の積雪が存在することも樹林内における雪531m)と福島県の桧枝岐(北緯 37 度 00.6 分、東経 139 度

降雪深 S12 (cm)22.5 分、標高 973m)である。これらの地点は、図－18 に
80

－４℃以下

70

秩父

示す樹林内における雪崩発生条件となった箇所である。
解析を行った期間は、みなかみは 1989 年 11 月 1 日から

河口湖

60

2017 年 4 月 30 日の 28 冬季(年)、桧枝岐は 1982 年 11 月
1 日から 2017 年 4 月 30 日の 35 冬季(年)である。

桧枝岐

50

みなかみ

降雪事例を抽出するため、まず降雪開始後の 1 時間間

40

４５cm以上隔の積雪深差の正値を累積して、これを降雪深 S(cm)とした(図－19)。降雪の中断(積雪深差≦0cm)が 5 時間未満

30

SI = 1.5

20であれば一つの降雪事例とした。以下では、特にことわらない限り、降雪深 S は“ひと降り”の降雪深とする。ここ

2.0

10

では、降雪深 S が 30cm 以上となる降雪事例を対象とし、

3.0

図－19 の例では、２つの降雪事例のうち最初の事例①の

0
-8

-6

-4

-2

気温 T12(o C)

0

みを解析の対象とした。このように抽出した降雪事例に雪期間のうち連続する 12 時間の降雪深の最大値 S12と平均気温 T12 の関係 15),22),49)(2.2.2 項の図-5 を基に積雪深差（cm）

条件。雪崩発生箇所近傍の各気象観測所における降

12時間降雪深の最大値S12 = 33cm

6

5
4
3

積雪深
= 54cm

降雪中断

140

積雪深

120

積雪深差

100
80

降雪深
S=50cm60

2

S=26cm 40

作成)。斜面積雪の安定度 SI(実線)は、2.1.3 項で示1

20

した気温と降雪深を用いた計算値 15),49)。●: 樹林内

0

時刻（X月1日～3日）

で発生した雪崩、×: その他の雪崩、■: 落石ネッ
トなどの対策施設を積雪がすり抜けた事例。

00 3 6 9 12 15 18 21 0 3 6 9 12 15 18 21 0 3 6 9 12

図－19 降雪事例の抽出と降雪深 S と S12 の算出の例- 12 -

積雪深，降雪深S （ｃｍ）

図－18 2014 年 2 月 14-15 日の大雪に伴う雪崩発生

降雪事例②

降雪事例①

7

ついて、降雪深 S の 5cm ごとの事例数 n を求め、降雪深度)、桧枝岐で 4.31(1 年に 4 回程度)である。また、降雪

S の大きい階級から事例数 n を累積して、それを観測年数

深が 100cm 以上の発生頻度は、みなかみで 0.25(4 年に 1で除した。この値を、降雪深が S 以上となる発生頻度回程度)、桧枝岐で 0.74(1.4 年に 1 回程度)である。

F(S≤)(数/年)とした。降雪深 S と発生頻度 F(S≤)の関係が

図－21 は、降雪深 S と降雪深が S 以上となる事例の発生頻度 F(S≤)の自然対数の関係をみたものである。ここで指数関係に従うと仮定して回帰分析を行った。
次に、抽出した降雪事例を対象に、降雪期間の中で 12

は、自然対数を“ln”と記載する。図中の実線は回帰直線、

時間の降雪深が最大となる期間を調べ(図－19)、12 時間

r2 は決定係数(相関係数 r の二乗)である。みなかみと桧枝の降雪深の最大値S12 とその期間の平均気温T12 を求めた。

岐ともに両者の間に統計的に有意な直線関係(有意水準

ただし、降雪期間が 12 時間未満の事例は、解析の対象と1%)がみられることから、両者は指数関係にあるといえる。

しなかった。図－19 に示す例では、事例①の降雪期間の回帰式から推定される降雪深 50cm 以上の事例の発生頻中で、10 時から 22 時までの 12 時間が、降雪深 S12 が最大

度は、みなかみで 3.30、桧枝岐で 4.76、また降雪深 100cmとなる期間である。さらに、5．1 節で示した雪崩発生条以上の事例の発生頻度は、みなかみで 0.28、桧枝岐で 0.55件に適合する事例の発生頻度を調べるため、平均気温 T12であり、観測値と同程度の発生頻度が回帰式から推定さが-4℃以下で、この 12 時間の 1 時間前の積雪深 SDb12 がれた。よって、図－21 のように、発生頻度の自然対数を50cm 以上である事例を抽出した。そして、12 時間の降雪

とって単回帰分析を行うことにより、降雪深 S がある値

深 S12 とその発生頻度 F(S12≤)の関係が指数関係に従うとを超過する事例の発生頻度の推定を簡便に行うことがで仮定して、降雪深 S12 と発生頻度 F(S12≤)の自然対数に対しきると考えられる。

て回帰分析を行った。
5．3 降雪事例の発生頻度
降雪事例を抽出した結果、みなかみで 227、桧枝岐で317 の事例が得られた。図－20 は、降雪深 S の階級幅を5cm(例えば、30cm 以上、35cm 未満)とした場合の各階級の事例数 n である。また、図には、降雪深が S 以上となる発生頻度 F(S≤)も示す。みなかみと桧枝岐ともに、降雪
深 S が大きいほど事例数 n は少なくなり、降雪深が S 以上となる発生頻度 F(S≤)は低下する。降雪深が 50cm 以上となる事例の発生頻度は、みなかみで 2.96(1 年に 3 回程

図－21 降雪深 S と降雪深が S 以上となる発生頻度の関係。図－20 に示す降雪深 S と降雪深が S 以上と図－20 降雪事例の降雪深の度数分布なる事例の発生頻度 F(S≤)の自然対数の関係。図中

降雪事例の降雪深 S の 5cm ごとの事例数 n と降雪の実線は回帰直線、r2 は決定係数、nc は回帰分析に用いた事例の階級数。

深が S 以上となる発生頻度 F(S≤)。

- 13 -

5．4 雪崩発生条件を満足する降雪事例の発生頻度(図中の白抜き○)を除いて求めた。その結果、回帰分析に

上記 5．1 節の降雪事例の降雪期間のうち、12 時間の降用いた事例数は、みなかみで 36、桧枝岐で 118 となった。

雪深が最大となる期間の平均気温 T12 が-4℃以下で、この各箇所とも、図－21 の降雪事例と同様に、降雪深 S12 とそ

12 時間の 1 時間前の積雪深 SDb12 が 50cm 以上である事例の発生頻度 F(S12≤)の間に統計的に有意な直線関係(有意を抽出した結果、みなかみで 56、桧枝岐で 205 の事例が水準 1%)がみられる。回帰式から推定される降雪深 S12 が得られた。図－22 は、12 時間の降雪深の最大値 S12 の階

45cm 以上となる事例の発生頻度は、みなかみで 0.13、桧

級幅を 5cm とした場合の各階級の事例数 n と、降雪深が枝岐で 0.47、また降雪深 S12 が 50cm 以上となる事例の発S12 以上となる発生頻度 F(S12≤)である。みなかみと桧枝岐

生頻度は、みなかみで 0.05、桧枝岐で 0.24 であり、前述

ともに降雪深 S12 が大きいほど事例数 n は少なくなり、降した観測値と同程度の発生頻度が回帰式から推定された。

雪深がS12以上となる発生頻度F(S12≤)は低下する。
ただし、よって、図－23 のように、発生頻度 F(S12≤)を対数変換しみなかみと桧枝岐の事例数は、降雪深 S12 が 30cm 以上かて単回帰分析を行うことにより、気温 T12 が-4℃以下で 12

つ 35cm 未満の場合に最も多い結果となった。降雪深 S12時間の降雪深 S12 がある値(45cm または 50cm)を超過するが 45cm 以上となる事例、つまり 5．1 節で示した短時間事例の発生頻度を推定する回帰式が得られた。つまり、短多量降雪に伴う樹林内での雪崩発生条件に適合する事例

時間多量降雪に伴い樹林内で雪崩が発生する可能性のあの発生頻度は、みなかみで 0.18(5.5 年に 1 回程度)、桧枝る事例の発生頻度の推定を簡便に行うことができる。

岐で 0.51(2 年に 1 回程度)であった。また、降雪深 S12 が50cm 以上となる事例の発生頻度は、みなかみで 0.04(25
年に1 回程度)、桧枝岐で0.31(3 年に1 回程度)であった。
次に、12 時間の降雪深の最大値 S12 と、降雪深が S12 以上となる発生頻度の間に指数関係が成り立つかを調べた。
図－23 は、降雪深 S12 と降雪深が S12 以上となる事例の発生頻度 F(S12≤)の自然対数の関係をみたものである。図中の回帰直線(実線)は、降雪深 S12 が 30cm 未満となる事例

図－22 降雪事例の12 時間降雪深の最大値の度数分

図－23 降雪深 S12 と降雪深が S12 以上となる発生頻

布。降雪期間のうち連続する 12 時間の降雪深の最大度の関係。図－22 に示す降雪事例の 12 時間降雪深の値 S12 の 5cm ごとの事例数 n と降雪深が S12 以上とな

最大値 S12 と降雪深が S12 以上となる発生頻度 F(S12≤)

る発生頻度 F(S12≤)。ただし、12 時間の平均気温 T12 がの自然対数の関係。図中の回帰直線(実線)は、降雪深-4℃以下で、この 12 時間の 1 時間前の積雪深 SDb12

S12 が 30cm 未満の事例(○)を除いて求めた。r2 は決定

が 50cm 以上の事例。

係数、nc は回帰分析に用いた階級数。

- 14 -

なお、図－23 において、みなかみと桧枝岐の降雪深 S12

ここで、が 30cm 未満となる事例が回帰直線から外れることにつ

𝑓𝑑 = 𝜌𝑠 𝑔ℎsin𝜃

(7a)

いて、降雨や地すべりなどの他の事象の解析でも、規模

𝑓𝑐 = 𝜇𝜌𝑠 𝑔ℎcos𝜃

(7b)(値)の小さい現象の発生頻度は、直線関係から外れるこ

2

(7c)

とが示されている51),52)。よって、図－23 のような直線関𝑓𝑡 = 𝜌𝑠 𝑢 /𝜉3である。𝜌𝑠 (kg/m )は雪崩の密度、ℎ(m)は雪崩の流動層厚、係は、ある値(規模)以上の事象に対して成り立ち、その閾𝑢(m/s)雪崩の速度、𝑡(s)は時間、𝜃は雪崩の流下する斜面

値を、対象とする現象に応じて箇所ごとに確認することの傾斜角である。式(7a)の𝑓𝑑 は、𝑔を重力加速度(= 9.8が必要となる。

m/s2)とすると、斜面に平行に作用するせん断応力である。

5．5 これまでの雪崩発生頻度解析手法に関するまとめ式(7b)の𝑓𝑐 は雪の荷重に比例したクーロン摩擦抵抗であ以上より、降雪事例の“ひと降り”の降雪深の発生頻度

り、𝜇は底面における動摩擦係数である。式(7c)の𝑓𝑡 は速に加えて、気象データを用いた雪崩発生条件に適合する

度𝑢の 2 乗に比例する抵抗力を表すが、𝜉の具体的な意味

事例の発生頻度も指数関係にあることから、図－21 や図は示されていない。以降、ここでは𝜉を流動係数と呼ぶこ－23 に示す単回帰分析により、簡便にその発生頻度を推とにする。

定できると考えられる。ただし、この手法によって雪崩の発生頻度解析を行う場合は、解析結果が雪崩発生の可能斜面に沿った長さを𝑠とし、𝑑 ⁄𝑑𝑡 = 𝑢 𝑑 ⁄𝑑𝑠 に注意すると、式(6)は、性を示すものであることを留意し、気象データを用いた

𝑑𝑢2

雪崩発生条件を明確に定義する必要がある。

𝑑𝑠= 2𝑔(sin𝜃 − 𝜇cos𝜃 −

1
𝜉ℎ

𝑢2 )

(8)

本手法により、予め降雪深とその発生頻度の関係(回帰と変形できる 54)。ただし、式(8)の雪崩流動層厚ℎ、動摩式)を求めておくと、今後予想される降雪深が、対象箇所

擦係数𝜇、流動係数𝜉を具体的に設定する必要がある。

においてどのくらい頻繁に起こる(平均的に何年に1 回相6.1.2 樹林内を流下する雪崩の運動モデルの提案

当の)降雪なのか、またはこれまでに経験のない稀な降雪

本研究では、フェルミーモデル 53)に基づき、樹林内をなのかを事前に把握することができる。つまり、本手法の流下する雪崩の運動モデルを提案し、雪崩流動層厚ℎ、動活用の可能性の一つとして、大雪や雪崩などに対する予摩擦係数𝜇、流動係数𝜉の具体的な設定方法を提示する。

防的対策や事前準備の参考資料として用いることが考え

樹林内を流下する雪崩の運動方程式として、次の式(9)をられる。今後、国内の積雪地域の気象観測データを用いて提案する。

同様の解析を行い、雪崩発生条件を満足する降雪事例の

𝜌𝑠 ℎ

発生頻度の地域分布や地域的な特性を示す予定である。

𝑑𝑢𝑑𝑡= 𝑓𝑑 − 𝑓𝑐 − 𝑓𝑡 − 𝑓𝜆(9)

ここで、𝑓𝑑 と𝑓𝑐 は式(7a)と式(7b)と同じであるが、𝑓𝑡 を次
6．雪崩の衝撃圧と到達距離の算出方法の式(10)に置き換える。

本章では、第 4 章の雪崩発生の植生条件から得られた

𝑐 𝜌𝑠 𝑢2𝑓𝑡 = 𝑓立木密度と、第 5 章で得た発生頻度付き降雪深の解析結
果を、雪崩の発生層厚に取り込むことが可能な、樹林内をまた、新たに式(11)の𝑓𝜆 の項を加える。

流下する雪崩の運動モデルについて、
フェルミー(Voellmy）
モデル

(10)

2

𝑐 𝜌 (ℎ𝑑𝑡 )𝑢2

𝑓𝜆 = 𝐷 𝑠

2𝑠𝑡2

53)

に基づいて検討し提案した。次に、提案したモ𝑐 𝜌 𝜆ℎ𝑢2

= 𝐷 𝑠

2

(11)

デルに採用したパラメータの値の妥当性を、既往の観測式(10)は、水流では、開水路の底面に作用する乱流によから得られた経験則に基づいて検証の上、樹林の有無、斜るせん断抵抗力を表し、𝑐𝑓 = 2𝑔𝑛2 ℎ−1/3 は乱流摩擦抵抗

面高さ、雪崩発生区の傾斜角、雪崩発生層厚を変えて算定係数である 55)。ここで𝑛はマニングの粗度係数であり、自した雪崩の速度を基に、雪崩の衝撃圧や到達距離を算出

然水路では、𝑛は水路の凹凸や植生によって変化することし、既往研究と比較した。

が知られている 56)。流れの深さℎが増して底面粗度の影響

6．1 樹林内を流下する雪崩の運動モデル

が小さくなると、乱流摩擦抵抗係数𝑐𝑓 は小さくなり流動

6.1.1 フェルミーの雪崩運動モデル

性が増すことになる。雪崩を流体とみなしたとき、このよ

フェルミーは雪崩を流体と考えて開水路の水理学の結うな性質は雪崩についても当てはまると仮定する。

53)

果を適用し、式(6)の運動方程式を提唱した 。
𝜌𝑠 ℎ

𝑑𝑢
𝑑𝑡

= 𝑓𝑑 − 𝑓𝑐 − 𝑓𝑡

式(11)は、水流では、植生の存在によって流れが受ける(6)

河床単位面積当たりの抵抗力として知られている 57)。こ- 15 -

表－1 既往研究と本研究における雪崩流動層厚、動摩擦係数、流動係数の設定方法
既往研究
雪崩流動層厚本研究ℎ𝑖 = ℎ0ℎ𝑖 =ℎ0 ：雪崩発生層厚
動摩擦係数𝜇𝑖 = {

0.6 − 0.01𝑢𝑖 (0 ≤ 𝑢𝑖 < 10)5⁄𝑢 𝑖(10 ≤ 𝑢𝑖 < 50)𝑢𝑖−1ℎ𝑢𝑖 𝑖−1

𝜇 = 0.3

流動係数

1/3

𝜉𝑖 =

𝜉は滑走中一定（表－2 の値を参照）ℎ𝑖𝑐 𝜆 4/3
𝑛2 + 𝐷 ℎ𝑖2𝑔𝑛： 粗度係数𝜆 = 𝑑𝑡 ⁄𝑠𝑡2 ： 立木密度

こでは植生を胸高直径𝑑𝑡 の円柱の樹木として、流れ方向

下する雪崩の運動モデル(以下、本研究とする)におけるならびに横断方向に間隔𝑠𝑡 離れて位置するものとすると、雪崩流動層厚ℎ、動摩擦係数𝜇、流動係数𝜉の設定方法の違式(11)は、雪崩が樹木から受ける単位面積当たりの抵抗いを示す(表－1)。

力とみなせる。𝑐𝐷 は抗力係数であり、𝜆 = 𝑑𝑡 ⁄𝑠𝑡2 を立木密

(1) 雪崩流動層厚𝒉度とする。ただし、この立木密度は、第 4 章のものと定義が異なることに注意する。

決まらない。図－24 のように斜面を分割したときに、(𝑥𝑖 , 𝑧𝑖 )での雪崩流動層厚をℎ𝑖 とする(𝑖 =1, 2, 3,…)。ℎ0 を加えて、式(7c)の流動係数𝜉を、
𝜉=

雪崩流動層厚ℎは、式(6)や式(9)の運動方程式のみでは

ℎ1/3

(12)

𝑐 𝜆
2𝑔

𝑛2 + 𝐷 ℎ4/3

雪崩発生層厚とし、𝑖 =1 番目の雪崩流動層厚ℎ1 は、(13)ℎ1 = ℎ0で定義すると、式(9)は式(8)に帰着する。よって、式(7c)とする。既往研究では、雪崩流動層厚ℎ𝑖 は、雪崩発生層厚の流動係数𝜉の物理的意味は不明であったが、式(12)の𝜉ℎ0 のまま流下とともに変わらないもの 21),54),59),60)と線形

は、雪崩流動層厚ℎ、粗度係数𝑛、立木密度𝜆に依存する形に増加するもの 21),48)が用いられている。しかし後者につになる。このことは、流動係数𝜉が雪崩流動層厚ℎに対しいては、流動層厚の増加割合を滑走中の雪の堆積や浸食58)て変化することになり、坊城 が提唱した流動係数𝜉の考の物理モデルに基づいて定量化することが難しく現在でえ方を発展させるものである。

も不明な点が多い。よって、表－1 には前者のみを示す。

以上を、本研究における樹林内を流下する雪崩の運動

一方、雪崩流下経路の幅は一定、滑走中の雪の堆積や浸モデルとする。ただし、雪崩流動層厚ℎと動摩擦係数𝜇は、食がないと仮定し、本研究における(𝑥𝑖 , 𝑧𝑖 )での雪崩流動

別途設定する必要がある。

層厚ℎ𝑖 を、(𝑥𝑖 , 𝑧𝑖 )を通過する流量ℎ𝑖 𝑢𝑖 と(𝑥𝑖−1 , 𝑧𝑖−1 )を通

6.1.3 雪崩流動層厚、動摩擦係数、流動係数の設定方法

過する流量ℎ𝑖−1 𝑢𝑖−1 が等しくなるように求める 53)。すな

ここでは、式(6)のフェルミーの雪崩運動モデル(以下、

わち、既往研究とする)と式(9)の本研究で提案する樹林内を流

ℎ𝑖 =

𝑢𝑖−1
𝑢𝑖

ℎ𝑖−1

図－24 放物型地形の模式図。(a)樹林が存在しない場合、(b)樹林が存在する場合。

- 16 -(14)

となる。本研究での雪崩流動層厚ℎ𝑖 は、式(13)を初期値と表－2 樹林なしの場合の流動係数(既往研究)して、式(14)に従って変化するものとする。

粗度係数𝑛 =0.03、立木密度𝜆 =0 の場合(2) 動摩擦係数𝝁Schaerer61)は、フェルミーの雪崩運動モデルから得られ雪崩発生層厚ℎ0

流動係数𝜉

（m）

（m/s2）

0.3

744

0.5

882

1.0

1111

た雪崩の最大速度が、雪崩の映像記録を基に観測された雪崩の瞬間速度に一致するように動摩擦係数𝜇の値を推定し、雪崩速度𝑢 =10～50 m/s の範囲において𝜇は速度に反比例すること(𝜇𝑖 = 5⁄𝑢𝑖 )を示した。既往研究では、この Schaerer の経験式に加えて、雪崩速度𝑢 <10 m/s の範囲
では、速度が 0 m/s のとき𝜇𝑖 =0.6、10 m/s のとき𝜇𝑖 =0.5となる直線内挿式を用いている 21),48),54)(表－1)。
一方、アモントン－クーロンの摩擦法則によると、動摩擦係数𝜇は、滑り速度に依存しないことが知られている 62)。
実際に、乾雪また湿雪雪崩のせん断応力と垂直応力の比から𝜇を評価した実験によると、雪崩速度が 3.4～9.6 m/sの範囲において、𝜇は速度に依存しないことが報告されている 63)。また、Voellmy-Salm モデルでは、雪崩流動層厚ℎ0 が 1～2 m を超える大規模雪崩に関しては𝜇を 0.16、雪図－25 粗度係数𝑛 =0.03、立木密度𝜆 =0 のときの流崩流動層厚ℎ0 が1～2 mより小さい小規模雪崩に関しては

動係数𝜉と雪崩流動層厚ℎの関係

𝜇を 0.25～0.3 に設定することを推奨している 64)。本研究ではこの立場に従い、雪崩発生層厚ℎ0 が 1 m 以下の小規は、図－24 に示すように、次の放物型の縦断形状とする。

模雪崩を対象として、𝜇 =0.3 に設定する。

𝑧=(3) 流動係数𝝃(tan𝜃0 )24𝑧0

𝑥 2 − tan𝜃0 ∙ 𝑥 + 𝑧0

(15)

既往研究では、流動係数𝜉に関する具体的な数値の提示

ここで、𝑧0 は水平面からの斜面の高さ(m)、𝜃0 は雪崩発生

指針はないが、雪崩流動層厚ℎ𝑖 が雪崩発生層厚ℎ0 のまま

区の斜面の傾斜角(度)、𝑥は雪崩発生区からの水平距離

流下とともに変わらない(ℎ𝑖 = ℎ0 )とすると、式(12)の流(m)で、斜面の高さ𝑧0 と雪崩発生区の傾斜角𝜃0 を与えると

動係数𝜉は定数となる。ただし、𝜉を求めるためには、式

斜面の形状が決まる。斜面の最下点(𝑧 = 0)は𝑥max =(12)のマニングの粗度係数𝑛を決める必要がある。坊城は、

2𝑧0 /tan𝜃0 であり、 𝑥 > 𝑥max のとき地形は平坦とする。

雪崩事例に関する文献を調査して、𝑛が雪質により変化す

図－24 のように斜面と平坦部を分割したとき、(𝑥𝑖 , 𝑧𝑖 )をることを指摘した 58)。ここでは煙を伴わない小規模の乾𝑖(𝑖 =0, 1, 2, 3,…) 番目の座標とする。このとき、 𝑑𝑥𝑖 =雪雪崩を対象とするので、坊城 58)の調査結果より𝑛 =0.03

𝑥𝑖 − 𝑥𝑖−1 、𝑑𝑧𝑖 = 𝑧𝑖 − 𝑧𝑖−1 とすると、𝑖番目の斜面の傾斜を用いる。この値は、手入れのよい直線状の自然水路に対角 はするマニングの粗度係数の標準値に相当する 55),56)。表－2 は、式(12)においてマニングの粗度係数𝑛 =0.03、立木√(𝑑𝑥𝑖 )2 + (𝑑𝑧𝑖 )2 となる。𝑑𝑥𝑖 の値を与えると、𝑑𝑧𝑖 と𝑑𝑠𝑖は自動的に決まる。

密度𝜆 =0 のとき、雪崩発生層厚ℎ0 =0.3m、0.5m、1.0m に

6.2.2 雪崩の衝撃圧と到達距離の算出方法

𝜃𝑖 = tan−1 (|𝑑𝑧𝑖 |⁄𝑑𝑥𝑖 ) 、 斜 面 長 は 𝑑𝑠𝑖 =𝑖 番目の地点(𝑥𝑖 , 𝑧𝑖 )での雪崩速度を𝑢𝑖 、雪崩流動層厚

対する流動係数𝜉の値を示す。既往研究の𝜉の設定値としをℎ𝑖 とする。雪崩発生点(𝑖 =0)でのみ積雪塊は剛体運動て、表－2 の雪崩発生層厚ℎ0 に応じた𝜉を用いる。
一方、本研究では、式(12)の流動係数𝜉を用いる。図－し、以降(𝑖 ≥1)の箇所では積雪塊は細かく砕けて流体運25 に示すように、𝜉は、式(14)のように雪崩流動層厚ℎが動するものとする 66)-68)。雪崩発生点(𝑖 =0)で発生した雪

変化するときは変数となる。マニングの粗度係数𝑛は、既崩の次の地点(𝑖 =1)における雪崩速度𝑢1 について、式(8)往研究と同様に𝑛 =0.03 を用いる。

は、𝑢2 を含む項を省略すると剛体の運動方程式になり、

6．2 算出方法

初速度𝑢0 = 0に対する解は、6.2.1 雪崩流下地形の設定
本研究では、既往文献

65)を基に、雪崩が流下する地形

𝑢1 = √2𝑔(sin𝜃1 − 𝜇cos𝜃1 ) 𝑑𝑠1(16)となる。次に、雪崩発生以降の箇所(𝑖 ≥1)における雪崩速- 17 -

kg/m3 を用いる。
雪崩の到達距離𝑥α は、雪崩速度𝑢𝑖 が減速し雪崩が停止する直前の𝑥𝑖 の値とする。雪崩の発生点(𝑥0 , 𝑧0 )から到達点(𝑥α , 𝑧α )までの実走斜距離を𝑠α とし、到達点から発生点を見通した角度をα (度)、𝐻 = 𝑧0 − 𝑧α を雪崩の発生点か
ら到達点までの落差とする。また、雪崩の経路を下って斜面の傾斜角が 10°となる地点を(𝑥𝛽 , 𝑧𝛽 )として、(𝑥𝛽 , 𝑧𝛽 )から雪崩の発生点を見上げた仰角を𝛽(度)とする(図－24a)。
6.2.3 地形と植生に関する解析条件
雪崩運動モデルによる衝撃圧と到達距離の計算は、乾雪雪崩の発生条件に関する既往の知見 48),68)-70)を参考に、
斜面高さ𝑧0 =50m、100m、150m、200m、雪崩発生区の傾
斜角𝜃0 =30°、35°、40°、45°、50°の各条件で行う。
また、図－24(b)は、斜面上に樹林が存在する場合の模式図で、斜面の分割点(𝑥𝑖 , 𝑧𝑖 )上に樹木を配置する。樹木の胸高直径を𝑑𝑡 、立木間隔を𝑠𝑡 とし、平坦部には樹木はないとする。斜面上の樹木は円柱として、その抗力係数を
𝑐𝐷 =1 とする。ここでは樹林内での乾雪表層雪崩の発生条件を検討した結果（第 4 章）に基づき、斜面上の樹木の胸高直径を𝑑𝑡 =0.2m、立木間隔を𝑠𝑡 =3m とし、斜面の𝑥軸方向の分割幅を𝑑𝑥𝑖 =3m とする。このとき立木密度は𝜆 =0.022(m-1)となり、𝜆は斜面上で変わらないものとする。
また、粗度係数は𝑛 =0.03 とし、斜面上と平坦部で変わらないものとする。

図－26 斜面高さ𝑧0 が 200m、雪崩発生区の傾斜角𝜃0 が40°の放物型斜面(黒)、雪崩の衝撃圧𝑃(青：既往研究、

6．3 雪崩運動モデルの検証
図－26 は、表－1 の既往研究と本研究における設定値

赤：本研究)、雪崩到達点(青矢印：既往研究、赤矢印：を用いた、樹林のないときの雪崩運動モデルによる雪崩

本研究)の衝撃圧と到達距離の計算結果の例である。図中の実線

度𝑢𝑖 について、式(8)を離散化すると、𝑑𝑢𝑖2 = 2𝑔 (sin𝜃𝑖 − 𝜇𝑖−1 cos𝜃𝑖 −
𝜉

1

1

7

𝑖−1 ℎ𝑖−1((黒)は、斜面高さ𝑧0 =200 m、雪崩発生区の傾斜角𝜃0 =40°
2
𝑢𝑖−1
) 𝑑𝑠𝑖

のときの放物型の斜面形状を示す。また、実線(青と赤)は、)となる。したがって(𝑥𝑖 , 𝑧𝑖 )での雪崩速度𝑢𝑖 の 2 乗は、(𝑥𝑖−1 , 𝑧𝑖−1 )での速度𝑢𝑖−1 の 2 乗に式(17)による速度の変化量𝑑𝑢𝑖2 を加算した
2
𝑢𝑖2 = 𝑢𝑖−1
+ 𝑑𝑢𝑖2(18)となり、式(18)より(𝑥𝑖 , 𝑧𝑖 )での雪崩速度𝑢𝑖 が求まる。また、(𝑥𝑖 , 𝑧𝑖 )での雪崩衝撃圧𝑃𝑖 (Pa)は、式(19)より𝑢𝑖 を用いて算出する 66)。この𝑃𝑖 は、雪崩が建造物の壁面に垂直に衝突する時の衝撃圧である。
𝑃𝑖 = 𝜌𝑠 (𝑢𝑖 cos 𝜃)2(19)

6.3 節と 6.4 節で示す雪崩衝撃圧𝑃𝑖 は、ここでは雪崩発
生層厚ℎ0 =0.3m、0.5m、1.0m の各条件で算出する。また、それぞれ既往研究と本研究の設定値(表－1)に基づいて計算した雪崩衝撃圧で、𝑥軸上の矢印は雪崩到達点を示す。
雪崩発生層厚ℎ0 は、図-26(a)では 0.3m、図-26(b)では0.5m、図-26(c)では 1.0m である。既往研究と本研究において、ℎ0 が大きいほど雪崩最大衝撃圧𝑃max と雪崩到達距
離𝑥α は大きくなる。特に、雪崩発生層厚がℎ0 =1.0m と大きいときに雪崩衝撃圧と到達距離の既往研究と本研究の違いが顕著となる。
以下では、雪崩運動モデルによる到達距離の計算結果
が、実走斜距離𝑆α と落差𝐻の関係および𝛼 − 𝛽の関係に対する経験則と矛盾しないか検証を行う。
6.3.1 実走斜距離と落差の関係との比較による検証

雪崩密度𝜌𝑠 は、乾雪雪崩の典型的な密度 68)である𝜌𝑠 =100

- 18 -

図－27 は、異なる斜面高さ𝑧0 、雪崩発生区の傾斜角𝜃0 、

雪崩発生層厚ℎ0 に対して、既往研究と本研究における設小さい。また、雪崩発生層厚ℎ0 =1.0m(図－27(a3))にお定値(表－1)を用いて計算した樹林のない場合におけるける実走斜距離𝑆α と落差𝐻の関係は、本研究の計算結果

実走斜距離𝑆α と落差𝐻の関係である。図より、既往研究(図－27(b3))とは大きく異なる。本研究では、𝜃0 の大きい

(図-27(a))と本研究(図-27(b))、いずれの場合も実走斜

急勾配な斜面ほど𝑆α は小さくなるが、既往研究では、落差

距離𝑆α と落差𝐻の間に、𝐻が約 70m 以上の場合では、雪崩発生区の傾斜角𝜃0 が大(20)

きくなると𝑆α は小さくなり、落差𝐻が約 70m 以下の場合の関係がある。ここで、式(20)の係数𝐶𝑠 と𝐷𝑠 は、𝜃0 とℎ0

では、𝜃0 が大きくなると𝑆α は大きくなるという、落差𝐻にに依存する。

より逆の傾向を示す。

𝑆α = 𝐶𝑠 𝐻 + 𝐷𝑠（𝐶𝑠 、𝐷𝑠 は係数）

既往研究の設定値を用いた場合、図－27 の(a1)と(a2)

また、実走斜距離と落差の比(𝑆α /𝐻)について、雪崩発に示すように、雪崩発生層厚がℎ0 =0.3m、0.5m と小さい

生層厚ℎ0 (図-27(a1)～(a3))ごとにその平均値を求める

ときは、𝜃0 が大きい急勾配な斜面ほど𝑆α は小さく、ℎ0 がと、雪崩発生層厚がℎ0 =0.3m では 1.7、
ℎ0 =0.5m では 1.8、大きい方が𝑆α は大きい。同様の傾向は本研究の設定値をℎ0 =1.0m では 2.0 となり、雪崩発生層厚ℎ0 の大きさつま用いた計算結果(図－27(b1)と(b2))にもみられる。ただり雪崩の規模に対する依存性がみられる。このことは、雪し、雪崩発生区の傾斜角𝜃0 の増加に伴う実走斜距離𝑆α の崩の実走斜距離が、雪崩の規模にほとんど関係なく落差減少は、本研究の計算結果(図－27(b1)と(b2))に比べての約 2 倍であるとする経験則 71)とは異なる傾向である。

図－27 樹林のない場合、表－1 の設定値を用いたときの雪崩の実走斜距離𝑠α と落差𝐻の関係。(a1)～(a3)は既往研
究における雪崩発生層厚ℎ0 =0.3m、0.5m、1.0m の場合、(b1)～(b3)は本研究におけるℎ0 =0.3m、0.5m、1.0m の場
合の計算結果。

- 19 -

一方、本研究の設定値を用いた計算結果(図-27(b1)～

く計算結果から評価した𝛼 − 𝛽の関係である。図より式(b3))では、
実走斜距離
と落差の比
（𝑆α /𝐻）の雪崩発生層
厚ℎ0 ごとの平均値は、ℎ0 =0.3m で
は

2.1 、

ℎ0 =0.5m で
は

2.2 、

ℎ0 =1.0m では 2.2 となり、雪崩の実走斜距離𝑆αが、雪崩発生層厚ℎ0 の大
きさつまり
雪崩の規模
に関係なく
落差の約 2
倍であると
する経験則
と整合する
71)

。

6.3.2

𝛂−

𝛃 の関係との比較による検証
図－28は、

図－28 樹林のない場合、表－1 の設定値を用いたときの𝛼 − 𝛽の関係。(a1)～(a3)は既往研究における雪崩発生層
厚ℎ0 =0.3m、0.5m、1.0m の場合、(b1)～(b3)は本研究におけるℎ0 =0.3m、0.5m、1.0m の場合の計算結果。

異なる斜面高さ𝑧0 、雪崩発生区の傾斜角𝜃0 、雪崩発生層厚(21) の線形の関係が成り立つが、雪崩発生層厚がℎ0 に対して、既往研究と本研究における設定値を用いてℎ0 =1.0m のとき(図－28 (a3))は、𝛽に対する𝛼の変化は計算した樹林のない場合における𝛼 − 𝛽の関係である。図非常に小さく経験則と整合しない。一方、図－28 (b1)～－28(a1)～(a3)は既往研究の計算結果であり、図－(b3)は、本研究の設定値に基づく計算結果から評価した

28(b1)～(b3)は本研究における計算結果である。雪崩発

𝛼 − 𝛽の関係であり、いずれのℎ0 に対しても、図より線形

生層厚ℎ0 は、図－28 の(a1)と(b1)では 0.3m、(a2)と(b2)の関係が成立していることから、式(21)の𝛼 − 𝛽の関係のでは 0.5m、(a3)と(b3)では 1.0m である。ここで、𝛼と𝛽経験則を満たしている。
よって、以下で行う、短時間多量降雪に伴う樹林内で発

には、
(21)

生する雪崩の衝撃圧と到達距離の計算では、実走斜距離の関係があることが経験的に知られ、この関係式を用い

𝑆α と落差𝐻の関係や𝛼 − 𝛽の関係に対する経験則と矛盾て雪崩の到達距離を推定する統計モデルは𝛼 − 𝛽モデル

しない本研究の設定値を用いた方法で計算を行う。

𝛼 = A𝛽 + B （A、B は係数）と呼ばれている21),64),68),72)。

図－28(a1)～(a3)は、既往研究における設定値に基づ- 20 -

6．4 樹林内を流下する雪崩の衝撃圧と到達距離の結果

表－3 雪崩の衝撃圧と被害の目安 66),68)

6.4.1 雪崩の最大衝撃圧の計算結果

衝撃圧(kPa)

破壊力の目安図－29 は、雪崩の衝撃圧の最大値𝑃max と斜面高さ𝑧0 の1

窓ガラスが割れる

関係を、異なる雪崩発生区の傾斜角𝜃0 と雪崩発生層厚ℎ05

ドアが壊される

30

木造建物が破壊される

100

大きな木が飛ばされる1000

鉄筋コンクリート構造物が破壊されるおよび樹林の有無に対して、式(9)の雪崩運動モデルおよび表－1 の本研究における設定値を用いて計算した結果である。図－29 より、雪崩の最大衝撃圧は、樹林の有無に関係なく、斜面高さ𝑧0 にはほとんど依存しないが、雪崩発生区の傾斜角𝜃0 が大きくなると、雪崩の最大衝撃圧
𝑃max は大きくなる。これは、𝜃0 の大きい斜面ほど、式(8)ての発生区の傾斜角𝜃0 に対して𝑃max は 5 kPa よりも小さの駆動力を表すsin𝜃の項が大きくなり、雪崩の速度の増

く窓ガラスやドアが破壊される程度であるが(表-3 参照)、

加率が大きくなるためである。

雪崩発生層厚がℎ0 =1.0m で発生区の傾斜角𝜃0 が 45°以上

また、図－29(a1)～(a3)より、 樹林が存在しない場合になると𝑃max は 10 kPa を超える。

(立木密度𝜆 =0)、雪崩発生層厚ℎ0 が 0.3m、0.5m、1.0m と一方、図－29(b1)～(b3)より、樹林が存在する場合(立増加したとき、雪崩の最大衝撃圧𝑃max は大きくなる。今回

木密度𝜆 =0.022)、樹林のない場合に比べて雪崩の最大衝計算を行った範囲では、雪崩発生層厚ℎ0 =0.3m ではすべ撃圧𝑃max は小さい。これは、樹林があると、式(8)と式(12)図－29 表－1 の本研究における設定値を用いたときの雪崩の最大衝撃圧𝑃max と斜面高さ𝑧0 の関係。(a1)～(a3)は樹林がないときの雪崩発生層厚ℎ0 =0.3m、0.5m、1.0m の場合、(b1)～(b3)は樹林があるときのℎ0 =0.3m、0.5m、1.0m の場合の計算結果。

- 21 -

から𝑢2 の係数が1⁄𝜉ℎ = 𝑛2 ⁄ℎ4/3 + 𝑐𝐷 𝜆⁄(2𝑔)となり、樹林の有無に対して、式(9)の雪崩運動モデルおよび表－1

林のないとき(𝜆 =0)に比べて第 2 項の分だけ抵抗力が増の本研究における設定値を用いて計算した結果である。

加するために雪崩の速度の増加率が小さくなるためであ

図－30 より、樹林の有無に関係なく、雪崩到達距離𝑥α は2る。また、雪崩発生層厚ℎ0 =0.3、0.5、1.0m のとき、𝑢 の係数の第 1 項の大きさはそれぞれ、4.5 × 10

−3

斜面高さ𝑧0 が大きいほど長くなる。また、雪崩発生区の傾、

斜角𝜃0 の大きい斜面ほど、雪崩到達距離𝑥α は短くなる。

2.3 × 10−3 、0.9 × 10−3 となり、第 2 項の大きさ1.1 ×

これは、雪崩発生区の傾斜角𝜃0 が大きいほど、雪崩発生区−3と比較すると、発生層厚ℎ0 が小さく立木密度がからの水平距離𝑥に関する 2 回微分から得られる曲率

𝜆 =0.022の疎密度の場合は、第1項が相対的に大きくなっ(tan𝜃0 )2 /2𝑧0 が大きくなり、斜面の傾斜角𝜃が 0°に漸近て第 2 項の寄与は小さくなる。したがって、ℎ0 が 0.3m やする地点が近くなることによる。𝜃が 0°に近づくとき、𝜃00.5m のときの雪崩の衝撃圧は、樹林のない場合(𝜆 =0)とが大きいほど、式(8)の駆動力を表すsin𝜃の項は急激に減

大差はなく、雪崩は樹林内を勢いが衰えることなく流下

少し、一方クーロン摩擦抵抗の項𝜇cos𝜃は急激に増加するするものと考えられる。

ため、雪崩の速度の増加率が小さくなり雪崩到達距離𝑥α6.4.2 雪崩の到達距離の計算結果は短くなる。

10

図－30 は、雪崩到達距離𝑥α と斜面高さ𝑧0 の関係を、異図－30 より、雪崩発生層厚ℎ0 と雪崩到達距離𝑥α の関係なる雪崩発生区の傾斜角𝜃0 と雪崩発生層厚ℎ0 、および樹をみると、樹林の有無に関係なく、雪崩発生層厚ℎ0 が大き

図－30 表－1 の本研究における設定値を用いたときの雪崩到達距離𝑥α と斜面高さ𝑧0 の関係。(a1)～(a3)は樹林がないときの雪崩発生層厚ℎ0 =0.3m、0.5m、1.0m の場合、(b1)～(b3)は樹林があるときのℎ0 =0.3m、0.5m、1.0m の場合の計算結果。

- 22 -くなるにしたがって雪崩到達距離𝑥α は長くなる。これは、素は、立木間隔(立木密度)、胸高直径、樹種であり、地形

雪崩の規模が大きくなるほど到達距離が増大する傾向が条件としては斜面勾配が重要であることを示した。また、

73)。

立木間隔と斜面勾配の関係から、2014 年 2 月の雪崩は、樹林の有無による雪崩到達距離𝑥α の違いに着目すると、雪崩発生防止に必要な立木間隔より広い箇所で発生したあることが経験的に知られていることと矛盾しない
2

樹林がある場合(𝜆 =0.022)、式(8)と式(12)から𝑢 の係数ことを示した。

は1⁄𝜉ℎ = 𝑛2 ⁄ℎ4/3 + 𝑐𝐷 𝜆⁄(2𝑔)となり、樹林のないとき

第 5 章では、第 2 章から第 4 章で提示した雪崩発生条(𝜆 =0)に比べて第 2 項の分だけ抵抗力が増加するため、件を満たす降雪事例を過去の気象データから抽出して、雪崩到達距離𝑥α が短くなる。

その発生頻度を簡便に推定する手法を検討した。検討の今後は、2014 年 2 月の関東甲信地方の大雪に伴う雪崩

結果、降雪事例の降雪深と発生頻度の間には指数関係が事例など、実際の雪崩事例について本研究で提案した雪成立し、両者の回帰式から降雪深がある値を超過する発崩運動モデルを用いて衝撃圧と到達距離の算出を行い、生頻度を簡便に推定できることが明らかになった。今後

実際の被害状況と比較する予定である。

は、この発生頻度解析手法が、国内の積雪地域全体に適用することができるかを調査し、雪崩発生頻度の地域分布

7．まとめと今後の課題

や地域的な特徴を明らかにする。

短時間多量降雪時の雪崩による被害軽減に資する雪崩

第 6 章では、樹林内を流下する雪崩の運動モデルを提危険度評価手法を提案することを目的として、雪崩発生案した。ただし、雪崩流動層厚、動摩擦係数、流動係数な時の気象と積雪条件、植生と地形条件、発生頻度および雪どの設定方法が既往研究と異なることから、雪崩到達距

崩の衝撃圧と到達範囲について検討を行った。これまで

離に関する経験則との比較検討から、本研究で提案するの検討結果と今後の課題について、以下にまとめる。

雪崩運動モデルの妥当性について検証を行った。その結第 2 章では、2014 年 2 月の短時間多量時の樹林内にお果、本研究で提案する雪崩運動モデルが、雪崩の実走斜距

ける雪崩発生条件について、降雪時の気温と降雪強度を離と落差の関係などの経験則と整合することを示した。

用いて積雪の圧縮粘性理論に基づいて推定される斜面積

また、この雪崩運動モデルの活用により、立木密度ととも雪の安定度と硬度を指標に、樹林内における雪崩発生のに雪崩に対する抵抗が増して雪崩の最大衝撃圧と到達距

気象と積雪条件を調べた。その結果、降雪強度が大きい気離が小さくなるなど、樹林の影響を考慮した雪崩の衝撃

象条件下で降雪から12 時間程度で斜面積雪が不安定とな圧と到達距離を計算することが可能になった。今後、本研り(第一条件)、かつ気温が低いために積雪硬度が小さい

究で提案した雪崩運動モデルによる衝撃圧の算出値と実積雪が形成される(第二条件)ことにより、樹林内でも雪際の雪崩事例の被害状況との比較検証を行う予定である。

崩が発生したと考えられる。

令和元年度は、以上の成果をとりまとめ、短時間多量降第 3 章では、短時間多量降雪時の雪崩の実態と積雪状

雪時の雪崩危険度評価手法を提示する。具体的には、短時態に関する現地観測を行った。2018 年 1 月の乗鞍高原に間多量降雪時の雪崩発生条件を満たす事例の発生頻度解

おける現地観測などの結果から、低気圧性の降雪には、雲析手法と、発生頻度付きの降雪深を雪崩発生層厚と仮定

粒付着の少ない樹枝状や角板、広幅六花など降雪結晶がした雪崩運動モデルによる雪崩衝撃圧と到達距離の計算多く見られ、これらの結晶により積雪内に密度と硬度が方法をとりまとめた危険度評価手法を提案する。これに小さい弱層が形成されやすく、雪崩発生に関して降雪結より、短時間多量降雪時における雪崩発生頻度の推定と、晶の種類や新雪密度に注意する必要があることを示した。

そのときの降雪深の発生頻度に相当する雪崩の衝撃圧と

ただし、第 2 章で示した雪崩発生の気象と積雪条件に降到達距離の推定が、対象とする地域ごとに行うことが可

雪結晶による影響を取り入れるには、これらの降雪結晶能になると考えられる。

を含む積雪密度や硬度の時間変化に関する実測データのさらなる蓄積が必要であり、今後の課題である。

参考文献

第 4 章では、雪崩発生の植生と地形条件について、既1)

和泉 薫、河島克久、伊豫部勉、松元高峰：2014 年 2 月中

往の文献レビューと、2014 年 2 月の関東甲信地方の短時

旬の大雪による雪崩災害の発生状況と特徴、科学研究費助間多量降雪時の雪崩発生箇所のうち建物被害が確認され成事業（課題番号 2590003）研究成果報告書、pp.111–118、た箇所の植生と地形の現地調査を行った。その結果、樹林2014 年 8 月

内における乾雪雪崩発生の植生条件として着目すべき要- 23 -

2)

3)

4)

5)

原田裕介、高橋渉、松下拓樹、石田孝司：短時間多量降雪に

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上石 勲、中村一樹、安達 聖、山下克也：2014 年 2 月の南17) 遠藤八十一：降雪強度による乾雪表層雪崩の発生予測、雪氷、55 巻 2 号、pp.113-120、1993 年 6 月

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阿部 修、中村一樹、佐藤研吾、小杉健二：国道 48 号関山
峠の雪崩災害、科学研究費助成事業（課題番号 2590003）

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町田 誠、杉本 敦、松井富栄、町田 敬：2014 年 2 月 14 日

pp.441-449、2001 年 9 月

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研究大会(2017･十日町)講演要旨集、pp.221、2017 年 9 月

石川政幸、佐藤正平、川口利次：なだれ防止林の立木密度、

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9)

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樹、山野井克己、竹内由香里、M. Lehning：上高地乗鞍スー

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Vol.34 No.4、pp.55-67、2018 年 10 月

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徹、村本健一郎：2014 年 2 月の南岸低気圧時の新潟県下にNo.1、pp.22-26、2012 年 1 月

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- 24 -

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2月- 25 -

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- 26 -

センター研究年報、第 7 号、pp.187-194、1985 年

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

5.2 広域に適用できる道路の視程障害予測技術の開発
5.2.1 広域的な吹雪視程障害予測技術の開発に関する研究担当チーム：寒地道路研究グループ（雪氷チーム）
研究担当者：高橋丞二、松下拓樹、國分徹哉、武知洋
太、大宮哲
【要旨】
近年、急激に発達した低気圧の影響により、北海道に限らず本州などの吹雪の発生頻度が低かった地域でも、吹雪による交通障害が発生するようになってきている。これまで、防雪林等のハード対策によって吹雪災害の軽減に効果を上げているが、多くの時間と費用が必要となる。そこで本研究では、北海道に加え全国の積雪寒冷地で適用可能な吹雪視程予測技術を開発し、吹雪時に道路管理者や道路利用者の行動判断を支援することで、吹雪災害の被害軽減に資することを目的としている。
平成 30 年度は雨雪判別条件を改良した吹雪視程予測技術の青森県内への適用性について検証した。また、吹雪
視程予測技術の精度改良に向け多様な気象環境下での吹雪発生状況の観測や降雪時における視程調査を実施した
ほか、吹雪視程予測技術を活用し予測した「吹雪の視界情報」の提供を冬期に北海道内を対象に行った。
キーワード：吹雪、視程障害、予測、情報提供

1．はじめに中期）に当研究所が開発した「吹雪視程障害予測技術」

我が国の積雪寒冷地の道路では、冬期に吹雪視界不良

2)では、北海道の道央や道北の日本海側やオホーツク海による交通障害がしばしば発生するなど、厳しい走行環側で調査した地吹雪の発生状況を基に設定した地吹雪発境にある。そこで、防雪施設（防雪柵、防雪林など）な

生条件 3)4)を適用している。また、降水の雨雪判別には気どのハード対策の整備が進められており、被害の軽減に

温のみ 2)4)を用いている。

効果を上げてきている。しかし、近年急激に発達した低このため、東北地方など、より広域な積雪寒冷地に、気圧の影響により、北海道に限らずこれまで吹雪の発生既往研究による地吹雪発生条件などの予測技術をそのま頻度が比較的低かった本州でも、吹雪災害が発生するよま適用していくことは不十分と考えられる。

うになってきた。従来のハード対策の整備には、多くのそこで、降水種別の雨雪と気温及び相対湿度との関係

費用と時間が必要となる他、極端な暴風雪への対応にはについて分析を行い、吹雪時の視程を推定する際の行う限界がある。
早急かつ効果的な吹雪災害の被害軽減には、

雨雪判別条件について改良を行った。また、現状の地吹

従来のハード対策に加えて、吹雪視程の現況及び予測情

雪発生条件の青森県での適用性や改善の必要性などを把報を提供するなどのソフト対策を行うことが必要である。

握するため地吹雪の発生状況などの気象調査を行った。

そこで本研究では、北海道に加え全国の積雪寒冷地で2.1.1 雨雪判別条件に関する分析

適用可能な吹雪視程予測技術を開発し、この技術を用いた吹雪視程情報提供システムにより、吹雪時の道路利用

平成 28 年度は、北海道及び青森県内にある図 1 に示者や道路管理者の判断を支援することで、多様化・複雑した 9 箇所の気象台・測候所において観測された 1 時間

化する雪氷災害の被害軽減に資することを目的とする。

毎の気象データを基に、雨雪判別条件について分析を行った。9 箇所の内訳は、「札幌」、「旭川」、「網走」、

2．研究概要と成果「帯広」、「釧路」、「函館」、「室蘭」、「稚内」、

2．1 多様な気象環境下における吹雪発生条件の解明「青森」である。

吹雪時における視程予測技術 1)では、降雪の有無や雨分析対象とした期間は平成 26 年 11 月 1 日～平成 27

雪の判別、地吹雪発生の有無などの前提条件を正確に予年 3 月 31 日、平成 27 年 11 月 1 日～平成 28 年 3 月 31

測することが重要である。前中長期目標期間（以下、前日の 2 冬期間とし、降水種別、気温、相対湿度のデータ-1-5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

20

気象台・測候所

20

気温（℃）

10

気象台・測候所←第3四分位数←中央値←第1四分位数

-20

0

℃）
気温（

-10

10

0

←外れ値
←第3四分位数+1.5×IQR←第1四分位数-1.5×IQR
←外れ値

雪

-10

雨・
みぞれ

※IQR = 第3四分位数–第1四分位数-20

図 3 雨雪と気温との関係
気象台・測候所

雪

雨・みぞれ

100

図 1 分析対象箇所

20
10

0

れる。しかし、吹雪発生の判別や吹雪による視程障害の予測に活用することを考慮すると、「みぞれ」は雪に分

-10

雨・
みぞれ

※IQR = 第3四分位数–第1四分位数-20

図 4 雨雪と相対湿度との関係

雨雪判別の際に、降水種別の観測結果の「雪」を雪とし、雪「雨」及び「みぞれ」を雨とし 2 つに分類することとし

雨・みぞれ

100

た。

90

相対湿度（%）

図 2 は、各観測箇所の「雪」、「みぞれ」、「雨」と観測された事例の割合である。このグラフより、太平洋側に近い「釧路」、「帯広」、「室蘭」や緯度が低く南に位置する「函館」や「青森」で「雨」又は「みぞれ」

80
70
60
50

の出現割合が概ね 3 割以上と高くなる傾向が確認された。

40

図 3 は、「雪」と「雨」又は「みぞれ」と観測された

30

第 3 四分位数を示した箱ひげ図である。また、図 4 は、
である。

n=280

n=153

n=318

0
5
気温（℃）

10

15

20

いた。
一方、図 4 より「雪」と「雨」又は「みぞれ」と観測

雨・みぞれ・雪の出現割合
n=553

-5

央値が-2.1℃で、事例の半数は-4.5～-0.3℃に集中してれ」と観測された事例では「雪」の事例の方が気温は低
n=700

-10

い傾向がみられた。なお、「雪」と観測された事例の中

図 3 より、気温については「雪」と「雨」又は「みぞ

n=797

-15

図 5 気温と相対湿度による雨雪判別条件

同様に相対湿度との関係について箱ひげ図で示したもの

n=939

雪
雨・みぞれ
判別式
-20

事例それぞれについての気温の中央値と第 1 四分位数と

n=650

n=859

された事例で相対湿度を比較すると、「雪」と観測され

90%
80%

た事例の方が低い傾向がみられたが、気温ほど明確な差

70%
出現割合

←第1四分位数-1.5×IQR←外れ値

雪

類しないほうが良いと考えられる。そこで、本研究では100%←第3四分位数←中央値←第1四分位数020

雨雪の分類について気象学上「みぞれ」は雪に分類さ←外れ値←第3四分位数+1.5×IQR℃）
気温（「雨」、「みぞれ」を対象とした。

60を用い分析を行った。
なお、
降水種別の観測結果は、「雪」、

気象台・測候所

40

相対湿度（%）

80（国土地理院 国土地理院地図に加筆）

60%は確認出来なかった。

50%
40%

雪

30%

みぞれ

20%

雨

10%

対湿度に比べると気温の方が大きいと考えられる。

0%
稚
内

旭
川

札
幌

網
走

釧
路

帯
広

室
蘭

函
館

この結果から、雨雪の発生に及ぼしている影響は、相
次に、図 5 は「雪」と「雨」又は「みぞれ」と観測さ青森れた事例それぞれの気温と相対湿度の関係を散布図で示

宗谷地方 上川地方 石狩地方 網走・北 釧路地方 十勝地方 胆振地方 渡島地方 青森県
見・紋別
地方した結果である。また、これらのデータを用い「雪」と図 2 雪・みぞれ・雨の出現割合「雨」又は「みぞれ」を区分する判別分析を実施した結-2-

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

果、以下の式(1) （以下、「H28 条件」という）を得た。
そこで、グラフには併せてこの判別式を実線で記した。

100
90
80

Ｎ = -0.313×Ｔ -0.013×φ + 1.5246 ･･･(1)
ただし、Ｔ：気温（℃）
φ：相対湿度（%）
Ｎ：雨雪判別得点
Ｎ≧0 の場合は「雪」
Ｎ＜0 の場合は「雨」又は「みぞれ」

70

湿
度
（
％
）

60

50
40

雨
雪

30

H28 条件
-20

-15

H28条件
20

-10

-5

0

5

10

15

20

気温（℃）
100

次に、この判別式の判別精度の検証を行った。この結90

果に表 1 に示すとおりである。表 1 より、雨雪の判別

80

式は適中率が 95%と高い精度が得られた。

70

湿
度
（
％
）

60
50

表 1 判別式による「雪」と「雨」の判別結果

40

観 測

危険側条件

雪

雨・みぞれ

雪

71%（3749事例）

1%（56事例）

雨・みぞれ

4%（200事例）

24%（1244事例)

判別式

-20

-15

-10

雨
雪

30

危険側条件
20
-5

0

5

10

15

20

気温（℃）
100
90

：雨雪判別の適中

80：「雪」の空振り

70

湿
度
（
％
）

：「雪」の見逃し

2.1.2 雨雪判別条件に関する検討

60

50
40

平成 29 年度は、
図 1 の北海道にある 8 箇所の気象台・中間条件

測候所において、平成 28 年度に分析に利用した降水種

-20

-15

雨
雪

30

中間側条件
20

-10

-5

0

別、気温、相対湿度のデータに、平成 28 年 11 月 1 日～

気温（℃）

平成 29 年 3 月 31 日までのデータを加え 3 冬期分とし、100

最適な雨雪判別条件の検討を行った。また、降水種別の90

観測結果は、平成 28 年度同様に「雪」、「雨」、「み80とし、「雨」及び「みぞれ」を雨とし 2 つに分類して解H28 条件

気象庁の平成 21 年度数値予報研修テキスト 6)に記

-20

-15

-10

安全側条件
-5

0

5

10

15

20

気温（℃）

100
90
80

険側条件」という）

70

湿
度
（
％
）

気象庁の平成 21 年度数値予報研修テキスト 6)に記載されている「雪か雨」と「雨か雪」の境界（以下、6050「中間条件」という）


雪

20

載されている「雪」と「雪か雨」境界(以下、「危


雨

30

安全側条件

を行った。

20

50

40

雨雪の判別条件については、以下の 5 つの条件で検討

1560析を実施した。



10

70

湿
度
（
％
）

ぞれ」を対象として、降水種別の観測結果の「雪」を雪

5

雨
雪
H28条件
危険側条件

40

30

気象庁の平成 21 年度数値予報研修テキスト 6)に記組み合わせ条件

載されている「雨か雪」と「雨」の境界（以下、「安

-20

-15

-10

20
-5

0

5

10

15

20

気温（℃）

全側条件」という）

図 6 気温と相対湿度による雨雪判別条件(条件別)-3-5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

H28 条件と危険側条件を組み合わせた条件
（以下、



0%

「組み合わせ条件」という）

20%

40%

60%

H28条件 3.0%

80%

95.9%

100%
1.1%

図 6 に、降水種（「雪」と「雪か雨」または「みぞれ」）

危険側条件 5.1%と気温と相対湿度の関係を散布図とした上で、5 つの雨

中間条件 0.5%

96.6%

2.9%

安全側条件0.1%

94.1%

5.9%

雪判別条件による境界をそれぞれで示す。
次に、これら判別式の判別精度の検証を行った。適中

94.2%

組合せ条件 2.3%

0.7%

96.5%

1.2%

精度は表 2 のとおり整理し、「見逃し率」、「適中率」、(N=6565)

見逃し「空振り率」を求めた。

適中

空振り

図 7 判別条件毎の適中率
表 2 判別式による適中率

観

判
別
結
果

雪

測

適中率が高く、96.6%であり、さらに見逃し率が 0.5%と

雪

雨・みぞれ

n 11

n 12

低くなることがわかった。
そこで、前中期で作成した「吹雪の視界情報」アルゴ
リズム 2)（以下、旧アルゴリズムという）に中間条件の判別式(2)を雨雪判別条件として組み込むこととした（以

n 2１

雨・みぞれ

n
(n 21) / n(n 11＋n 22) / n(n 12) / n

全データ数＝
空振り率

＝

適中率

＝

見逃し率

＝

下、新アルゴリズムという）（図 7）。

n 22

Ｎ =-φ+（100÷9）× (Ｔ -9.75) ×-1 ･･･(2)
ただし、Ｔ：気温（℃）
φ：相対湿度（%）
Ｎ：雨雪判別得点
Ｎ≧0 の場合は「雪」
Ｎ<0 の場合は「雨」又は「みぞれ」

検証結果を図 7 に示す。図によると、中間条件が最もＳＴＡＲＴ

雨雪判別条件追加[ 雨雪の判別 ]Ph＞0 and 式(2)＜0
式(1)＜0N“降雪あり“もしくは“降雪終了から１時間以内”
Y

Y“降雪なし” かつ“降雪終了から１時間経過”N

Ph＞0 or t≦1.0h[ 降雪時の地吹雪判別 ][ 無降雪時の地吹雪判別 ]
気温T

T≦-3℃

T＞2℃

V10＜5m/s or T≧2℃ ort≧48 or Tmax≧2℃ or
H=0N-3℃＜T≦2℃

Y

風速
V10≧5

ｔ＜12h

Y

Y

N

風速

N

Y

V10≧5 + (3+T )N

Y式(2)＜0D1＜0NY

式(3)＜0
D2＜0

N

降雪あり
地吹雪発生

降雪あり
地吹雪なし

降雪あり
地吹雪発生

降雪あり
地吹雪なし

降雪あり
地吹雪なし

降雪なし
地吹雪発生

降雪なし
地吹雪なし

降雪なし
地吹雪発生

降雪なし
地吹雪なし

降雪なし
地吹雪なし

降雪なし
地吹雪なし
※降雨

区分1

区分2

区分3

区分4

区分5

区分6

区分7

区分8

区分9

区分10

区分11

【凡例】
Ph：降水強度（㎜／h）t ：降雪（水）終了からの現在までの経過時間(h)T ：気温（℃）
V10 : 高さ 10m の風速(m/s)

D1 = －0.59 × V10 + 0.2 × T － 0.08 × SF + 4.77
D2 = －1.18 × V10 + 0.16 × T ＋ 0.09 × t + 0.03 ×Vsum ＋ 4.93
Tmax：降水強度（㎜／h）
H ：積雪深（㎝）SF ：降雪終了までの降雪量（㎝）Vsum : 降雪終了後の毎時風速の 4 乗積算×10-3

図 7 雨雪判別条件を改良した地吹雪判別条件-4-

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

2.1.3 雨雪判別条件の改良後の情報提供精度

北海道北部日本海側の初山別村を走る一般国道232号に

平成 30 年 3 月 1 日からは、2.1.2 項に示した新アルゴ

設置している視程計（図 8）を用いて、新アルゴリズム

リズム（図 7）を用いて「吹雪の視界情報（視程の予測と、旧アルゴリズムの視界情報の予測精度について検証情報）」の公開を行った。新アルゴリズムで公開直後の、を行った。精度検証は、吹雪の視界情報で実施に提供し

3 月 1 日から 3 月 4 日に急速に発達した低気圧が北海道ている 5 ランクでの適中率を整理し行った。なお、適中付近を通過し暴風雪が発生した。
この低気圧の通過時に、率は表 3 に示した方法で求めた。
図 9 に、平成 30 年 3 月 1 日から 3 月 4 日の暴風雪視程の演算値、及び現地の視程の毎時の値を、吹雪の視界情報で提供している 5 ランクで整理した結果を示す。図視程計

9 より、適中率が新アルゴリズムの方が旧アルゴリズム
より、2.6%上昇した。
2.1.4 多様な気象条件下における地吹雪発生条件の調査
北海道外での地吹雪発生条件を明らかとするため、青図 8 初山別村での気象観測状況

森県青森市及び五所川原市内の風上側が開けた箇所（図10）で、地吹雪や視程障害の発生状況について調査を

表 3 吹雪視程の適中率行った。
調査では、表 4 に示した観測項目について平成 28 年

アルゴリズムによる吹雪時の視程推定
現地観測の視程100未満

100～200ｍ 200～500ｍ 500～1000ｍ 1000m以上

100未満

n 11

n 12

n 13

n 14

n 15

100～200ｍ

n 21

n 22

n 23

n 24

n 25

200～500ｍ

n 31

n 32

n 33

n 34

n 35

500～1000ｍ

n 41

n 42

n 43

n 44

n 45

1000m以上

n 51

n 52

n 53

n 54

n 55

12 月 1 日～平成 29 年 3 月 14 日、平成 29 年 11 月 22日～平成 30 年 3 月 31 日、平成 30 年 12 月 1 日～平成
31 年 3 月 31 日の期間に観測を行った（図 11）。風向
風速、温湿度、積雪深、日射量の観測間隔は 10 分とし、全データ数 ＝ n
適中率
＝ (n 11＋n 22＋n 33＋n 44＋n 55) / n
日時

推計値
（演算）
視程計
日時

推計値
（演算）
視程計
日時

推計値
（演算）
視程計
日時

推計値
（演算）
視程計

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

5
5
5

5
5
5

5
5
5

5
5
5

5
5
5

5
5
5

5
5
5

5
5
5

5
5
5

5
5
5

5
5
5

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

5
5
5

5
5
5

5
5
5

5
5
4

5
5
4

5
5
4

5
5
3

5
5
3

3
3
3

3
3
3

2
2
3

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

5
5
4

5
5
4

5
5
5

5
5
5

5
5
5

5
5
4

3
3
5

5
5
5

5
5
5

5
5
5

5
5
5

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

5
5
5

5
5
3

5
5
3

3
3
5

5
2
5

5
4
5

4
4
5

5
3
5

5
5
5

5
5
5

5
5
5

旧アルゴ リズ ム
観測結果

旧アルゴ リズ ム
観測結果

旧アルゴ リズ ム
観測結果

5
5
5

5
5
4

5
5
5

4
4
5

4
4
4

4
4
5

5
5
5

4
4
5

4
4
5

4
4
5

吹雪の判別が10 分毎の画像では非常に難しかったため、

4
4
5

1
1
3

3
3
3

1
1
2

1
1
2

3
3
3

2
2
3

2
2
2

3
3
3

3
3
3

4
4
5

5
5
3

3
3
3

平成 29 年 11 月 22 日からは 1 秒毎に撮影したコマ送り
動画として記録した。

3
3
3

5
5
5

5
5
5

4
4
3

4
4
5

4
4
3

4
4
5

5
5
5

5
5
5

5
5
5

5
5
5

5
5
5

5
5
5

次に、これらのデータを用いて降雪時の地吹雪発生の有無と風向風速や気温との関係について吹雪の発生頻度555が高かった五所川原市を対象に分析を行った。降雪及び03月04日日
時刻
新アルゴ リズ ム

55
5

03月03日日
時刻
新アルゴ リズ ム

55
5

03月02日日
時刻
新アルゴ リズ ムラの撮影は当初 10 分毎日中のみ記録した。しかし、地03月01日日
時刻
新アルゴ リズ ム

視程の観測間隔は 1 分とした。また、タイムラプスカメ

旧アルゴ リズ ム
観測結果

5
5
5

5
5
5

5
5
5

5
5
5

5
5
5

5
5
5

4
4
5

4
4
5

4
4
5

5
5
5

5
5
5

5
5
5

地吹雪発生の有無は、画像データを用い 10 分毎に平均555

的な状況を判断した。
ただし、地吹雪の判別結果に間違っ

凡例
5 視程1,000m 以上

4 視程500～1,000m 未満 3 視程200～500m 未満

2 視程100～200m 未満 1 視程 100m 未満

適中率で整理新アルゴリズム

64.2%

旧アルゴリズム

61.6%

五所川原市

青森市

0%

25%

N=96

50%

75%

100%

図 10 観測箇所

図 9 吹雪視程演算の適中率（国土地理院 国土地理院地図に加筆）

5

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

表 4 地吹雪発生状況に関する定点気象観測項目
観測項目
吹雪状況

視程

視程計
MiniBSV
風向風速計

風向風速
気温

温湿度計
HMP35D

湿度

積雪深計

積雪深

に気温が 0℃付近となる機会が多く、北海道内とは降雪

青森県

観測機器

タイムラプスカメラ
BCC100森においては、北海道よりも気温が温暖であるため冬期
粒子や雪面の雪質などが吹雪の発生しにくい条件となる

青森市

五所川原市

〇※1

〇

〇※2

〇※1

〇※2

〇

－

〇

また、視程 200m 未満となる地吹雪発生事例は断続的－〇な高い地吹雪の臨界風速以上の条件でのみで発生してお－〇※1

り、連続した高い地吹雪の臨界風速以上で多い傾向が見頻度が高いため既往研究による地吹雪発生条件下でも地吹雪が発生しない事例が多く見られたと考えられる。
このため、青森県内で既往研究による低い地吹雪の発生条件を用いて地吹雪の発生を判断した場合、空振りしてしまう事例が多く発生することが懸念される。

日射量計
－
〇※1
MS-402※1はH29年度より観測開始※2はH30年度より観測開始「－」はアメダス等の既存データが利用可能のため未観測

られた。

日射量

今後は、2.3.2 項の結果も踏まえ降雪時の気温 0℃付近
における地吹雪発生条件について、調査を進めて行く予
定である。

②
⑤

25

高い吹雪（降雪あり）
低い吹雪（降雪あり）
吹雪なし（降雪あり）
連続的な高い地吹雪の臨界風速（竹内ら,1986)
断続的な高い地吹雪の臨界風速（竹内ら,1986)
低い地吹雪の臨界風速（竹内ら,1986)
視程200m未満の地吹雪

③
④

①

20

風速(m/s)

⑥

⑦

15

10

5

図 11 気象観測機器設置状況（五所川原市）（①タイムラプスカメラ、②風向風速計(地上高 2.5m)、

05③温湿度計、④積雪深計、⑤日射量計、⑥視程計（地上

0

-5

-10

気温 (℃)

高 1.2m）、⑦黒板）

図 12 地吹雪発生有無と気温及び風速の関係（五所川原市：H29 年 11 月 22 日～H30 年 3 月 31 日）

た判定結果のデータが含まれるのをできるだけ排除する
2．2 降雪形態による視程低下のメカニズム解明ため、1 秒毎に撮影したコマ送り動画データを取得した
平成 29 年 11 月 22 日～平成 30 年 3 月 31 日までに観測既往研究 8)において、吹雪時の視程低下は飛雪流量とデータを分析対象とした。

の相関が高いことが知られており、既往研究による吹雪

図 12 は、降雪時に低い地吹雪及び高い地吹雪が発生

視程障害予測技術 1)2)4)においても、飛雪流量(g/m2/s)と目した場合と、しなかった場合の気温及び風速の関係を示

視観測による視程との実験式を用いて視程を推定していした結果である。また、グラフには北海道石狩市における。なお、飛雪流量とは単位時間に単位断面積を通過す

る降雪時の地吹雪の発生条件に関する既往研究（竹内ら）

る飛雪粒子の質量である。

の結果 7)を実線で併せて示した。また、視程 200m 未満

しかし、地吹雪に起因した飛雪粒子と降雪に起因したであった地吹雪の発生事例を併記した。なお、視程は 10

飛雪粒子では密度や大きさに差異がある。このため、飛分間の中央値により判定した。

雪流量が同じであっても飛雪粒子が地吹雪粒子によるも図 12 より、既往研究において地吹雪が発生するとさのかあるいは降雪粒子によるものかによって視程が異なれる気温と風速条件下においても、地吹雪が発生してなる可能性がある。

い事例が多く見られた（図 12 の丸枠内）。これは、青そこで、降雪形態の違いによる視程低下への影響など

6

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

表 6 視程に関する定点気象観測の項目

降雪時の視程低下メカニズムを明らかとするため、降雪時の視程調査に関する既往文献 9)～15)を収集するとともに、冬期には降雪時に視程調査を以下のとおり実施した。

観測項目

2.2.1 降雪時の視程調査

視程（画像）

平成 28 年度、平成 29 年度及び平成 30 年度冬期に北海道石狩市、新潟県長岡市の 2 箇所（図 13）において、

降水量

降雪時の視程の調査を行った。調査種別と調査期間は、

石狩市

長岡市

石狩吹雪
実験場

防災科学
技術研究所

動画カメラ

〇

－

タイムラプスカメラ

－

〇

雨量計
（DFIR）〇〇

雨量計（転倒ます型）

〇

〇

観測機器

降雪粒子の レーザー式降水粒径
粒径分布
速度分布測定装置

表 5 に示すとおりである。

△

〇

〇

－

視程観測のための目標物を設定し、降雪時に目視やカ

飛雪流量

飛雪粒子
計数装置

メラでの画像撮影による視程観測と降雪水量など気象状

風向風速

風向風速計

〇

〇

積雪深

積雪深計

〇

〇

況の観測を行った。各調査箇所における気象データの観測項目と視程観測時に設定した目標物は表 6、表 7 に示※「－」は未観測、「△」はH28年度を除き観測

表 7 視程観測のため設定した目標物
視程区分

石狩市

50m未満

50m以上
100m未満長岡市

図 13 視程調査箇所（国土地理院 国土地理院地図に加筆）

表 5 視程観測と視程調査実施日

石狩市（石狩吹雪実験場）
視程
目標物
（距離）
視程板1
10m
視程板2
20m
視程板3
40m
視程板4
60m
視程板5
80m

長岡市
（防災科学研究所）
視程
目標物
（距離）
※
10m
視程板1
視程板2
20m
50m
視程板3 ※
60m
視程板4 ※
視程板5
85m
100m
建物※
110m
建物※
視程板6
135m
樹林帯
150m
※
200m
樹林帯

100m以上200m未満

視程板6
視程板7
視程板8
-

100m
135m
175m
-

200m以上300m未満

視程板9

250m

-

-

300m以上500m未満

樹林帯※

350m

-

-

500m以上1000m未満

-

-

-

-

1000m以上

-

-

-

-

※2017年11月以降に追加

観測箇所

観測
種別

調査期間

2016年12月15日 ～ 2017年3月31日
定点 2017年11月13日 ～ 2018年3月31日
2018年11月21日 ～ 2019年3月31日
2017年2月1日
2018年3月1日
石狩市（石狩吹雪実験場）
2018年3月20日
目視
2019年1月25日
2019年3月13日
2019年3月16日
2019年3月23日
2016年12月1日 ～ 2017年3月31日
定点 2017年12月1日 ～ 2018年3月31日
2018年12月1日 ～ 2019年3月31日
2017年2月7日
2017年2月21日
2018年1月24日
2018年1月25日
2018年1月26日
長岡市（防災科学研究所）
2018年1月29日
目視
2018年1月30日
2019年1月7日
2019年1月16日
2019年1月18日
2019年2月8日
2019年2月12日
2019年2月13日※下線は目視により視程200m未満の視程障害が観測された事例

すとおりである。表 6 に示した雨量計（DFIR）は、世界気象機関（WMO）が基準器として定めている二重柵
基準降水量計を用いて計測した降水量を示す。また、目視観測は 1 回当たり 30 秒間で実施した。その結果、表 5の下線で示した視程の目視観測日には視程200m 未満となった視程障害が観測された。図 14、図 15 は降雪による視程障害発生時に撮影された目標物の画像の一例である。
さらに、石狩吹雪実験場で目視観測した結果を対象とし、視程と降雪強度の関係について分析を行った。
なお、視程は視認できた最大距離より評価した。また、視程観
測時の降雪強度はDFIR により観測された1 分毎の降水量より降雪強度を求めた。

7

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

17/01/13 12:00

17/01/13 13:23
樹林帯

視程板

視程 355m 以上

視程 80m 未満
17/1/11 9:30
図 14 石狩市での視程観測（撮影画像の例）
17/1/14 11:40

17/1/11 9:30
樹林帯
視程板

視程 1000m 以上

視程 85m 未満
図 15 長岡市での視程観測（目標物と撮影画像の例）

図 16 は降雪強度と視程との関係を示した結果である。

いることが考えられる。

降雪による視程障害への影響を把握するため、地吹雪が今後は、降雪時の視程調査を継続し様々は降雪条件下発生していないと考えられる風速 5m/s 未満の弱風時ででの調査データの収集につとめ、降雪時における視程との調査結果のみを示した。

降雪形態との関係について分析を進めて行く予定である。

図 16 より、降雪強度の増加に伴い視程が低下する傾向がみられ、降雪強度が 10mm/h を超過すると視程は2．3 多様な気象環境下における吹雪視程予測技術開発

100m 以下に低下する事例が見られた。ただし、視程が2.3.1 気象条件を用いた吹雪視程予測手法

175m まで低下した際にも降雪強度には1～8mm/h でバ

ここで、これまでに開発した吹雪時における視程予測

ラツキが見られ、降雪強度以外の条件が視程に影響して技術 1)について説明する。吹雪時の視程 Vis と飛雪流量 qの間には強い相関関係があり、浮遊層の飛雪流量は飛雪
空間密度 N と風速 V の積（q＝N・V）で表せる。そこで、視程(m) ※視程板(林帯）350mまで

y=-48.76ln(X)+252.49
R2=0.376

本推定手法では松澤ら 1)による式(1) を用いて任意の高さ z における N(z)を求め、風速 V を乗じることで q を算出している。なお、式(1)の第 1 項は降雪による飛雪空間

100

密度、第 2 項は地吹雪による飛雪空間密度に該当する項
2017/2/1
2018/3/1
2018/3/20
2019/1/25
2019/3/13
2019/3/16
2019/3/23
近似曲線(視程350mの事例除く）

である。次に武知ら 8)による式(4)を用いて視程 Vis に換算している。


10
0

5

10

15

降雪強度（mm/h） ※DFIRによる観測値

図 16 降雪強度と視程の関係（風速 5m/s 未満）

8

wb

P 
P   z  ku* 
N ( z)  Nt 

wf 
w f   zt ････ (3)Vis＝ 10 -0.886log( q)+2.648････ (4)5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

ここで，P：降雪フラックス(g m-2 s-1)、Nt：基準高さ zt の
表 8 視程推定に用いた気象データ

飛雪空間密度(g m-3)、wf：降雪粒子の落下速度(m s-1)、wb：
浮遊雪粒子の落下速度(m s )、k：カルマン定数(=0.4)、u
-1

実測・推定
の区分

統計方法

Vis

実測値

①北海道内 前1時間の中央値（視程計）②青森県内 主たる状況を判読（動画映像）

気象要素＊：摩擦速度(m s )である。なお本推定手法では、既往研

視程究 1)を参考とし式(3)の変数には以下の値を与えている。

気温

T

実測値

前10分値

相対湿度

𝝋

実測値

前10分値 （猿払村はMSMデータ利用）

風速

V 10

実測値

前1時間の平均値（高さは対数則により10mへ補正）

積雪深

H

実測値

前10分値

降雪フラックスP

推定値

毎時の解析雨量データの単位を換算し利用

降雪強度

Ph

推定値

毎時の解析雨量データ利用

降雪終了後の最大気温

T max

実測値

降雪終了時からの気温Tの最大値※

風速4乗の積算値

U sum

実測値

降雪深の積算値

SF

推定値

-1

wf = 1.2 (m s-1) 、wb = 0.21 (m s-1) 、zt = 0.15 (m) 、u＊ =0.036 V10 (m s-1) 、
Nt = 0.116 exp (0.309 V10) (g m-3)
(Ph≧0.4 mm h-1 の場合)
-3

Nt = 0.021 exp (0.401 V10) (g m )(Ph＜0.4 mm h-1 の場合)
ここで、V10：高さ 10m の風速(m s-1)、Ph：降雪強度(mm

降雪終了時からの毎時風速V 10の4乗値の積算値※
降雪終了時からの降雪深の積算値※
ただし、降雪深は解析雨量データより換算※降雪終了は解析雨量データにより判定h-1)である。なお、Ph は降雪を降水に換算した値とする。

推定した吹雪時の視程

またドライバーの目線高さを考慮し、任意高さ z は 1.2m
現地での実測による視程を基本としている。ただし、雪面から目線までの高さは積雪量により変化するため、z は積雪深を考慮した変数としている。

1

2

3

4

5

100m未満100m以上200m未満200m以上500m未満500m以上1000m未満

1000m以上

1

100m未満

n11

n12

n13

n14

n15

2

100m以上200m未満

n21

n22

n23

n24

n25

3

200m以上500m未満

n31

n32

n33

n34

n35

4

500m以上1000m未満

n41

n42

n43

n44

n45

5

1000m以上

n51

n52

n53

n54

n55
SUM(n )

合計

前述の式(3)により N(z)を推定する手法は、雪面に飛び

見逃し

見逃し率＝(n13+n14+n15+n24+n25+n35)/n

1ランク見逃し

1ランク見逃し率＝(n12+n23+n34+n45)/n

完全適中

完全適中率＝(n11+n22+n33+n44+n55)/n

1ランク空振り

1ランク空振り率＝(n21+n32+n43+n54)/n

る。
このため，
地吹雪が発生する状況であるかの判別や、空振り

空振り率＝(n31+n41+n42+n51+n52+n53)/n

雨ではなく雪が降っているかの判別を行った上で視程を図 18 視程 5 ランクでの精度検証方法

出しやすい雪が十分に存在する状態を想定したものであ合計推定することが重要となる。そこで、本推定手法では地吹雪発生と雨雪の判別を図 7 に示した判別フローで行

年度及び平成 29 年度の冬期（12 月～3 月）、青森県内がうこととしている。

平成 29 年度の冬期（12 月～3 月）とした。検証箇所では視程推定に必要となる気象データ（視程、気温、相対2.3.2 吹雪視程予測手法の多様な地域への適用性検証

湿度、風速、積雪深）を観測した。なお、観測は風上に

平成 30 年度に、上述の吹雪視程予測手法の推定精度を200m 以上の吹走距離を有し地吹雪が発生しやすい地点

検証し、青森県内への適用性や予測手法の課題について

で行った。

分析した。

検証する視程の推定値は、表 8 に示した現地で実測し(1)検証方法

た気象データと検証箇所近傍のアメダス、道路テレメー

検証箇所は、北海道内 4 箇所（石狩市、初山別村、猿タによる観測データを基に時別値を求めた。なお、視程

払村、弟子屈町）及び青森県内 2 箇所（青森市、五所川の推定高さは視程計の設置高さと積雪深を考慮し視程計

原市）とした（図 17）。検証期間は北海道内が平成 28の雪面からの高さに設定した。
視程の真値は、後方散乱型視程計の実測値から求めた
1 時間毎の中央値とした。ただし、青森県内 2 箇所は、猿払村

別途撮影した動画映像内の背景（目標物）の視認性を 1
初山別村

時間毎の主たる状況から読み取り視程を判定した。
なお、
視程は「吹雪の視界情報 2) 」
（2.3.3 項以降）で用いてい弟子屈町

る「視程 100m 未満」、「視程 100m 以上 200m 未満」
，
「視

石狩市

程 200m 以上 500m 未満」「視程 500m 以上 1000m 未満」、、「視程 1000m 以上」の 5 段階に区分し整理した。
次に、視程推定手法の推定精度は、「吹雪の視界情報」
五所川原市

青森市

で用いている視程 5 ランクでの適中率を分析することに

図 17 検証箇所

より検証した。なお適中率の分析では，図 18 の分割表
9

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

視程5ランクの推定精度（適中率）【青森県（青森市・五所川原市）】

0%

9.0%
10%

20%

30%

2ランク以上空振り

40%

50%

1 100m未満
2 100～200m
3 200～500m
4 500～1000m
5 1000m以上
合計

1100m未満
8
20
56
47
87
218

60%

完全適中

1ランク空振り北海道（石狩市・初山別村・猿払村・弟子屈町）

観測ランク

5.0% 1.6% 2.7%

77.8%

2
100～200m
6
12
59
49
49
175

70%

80%

1ランク見逃し90%

4.9%

100% 0%

演算ランク
3
4
200～500m 500～1000m
11
7
64
67
225
258
217
397
287
733
804
1462

5
1000m以上
36
69
327
1700
16206
18338

80.2%

10%

20%

30%

2ランク以上空振り

2ランク以上見逃し

青森県

合計（青森市・五所川原市）

68
232
925
2410
17362
20997

1 100m未満
2 100～200m
3 200～500m
4 500～1000m
5 1000m以上
合計

観測ランク

6.6%

視程5ランクの推定精度（適中率）【北海道（石狩・初山別・猿払・弟子屈）】40%

1ランク空振り1
100m未満
0
27
10
4
18
59

9.7% 2.5%

50%

60%

完全適中

2
100～200m
0
8
4
3
11
26

70%

80%

1ランク見逃し

90%

100%

2ランク以上見逃し

演算ランク
3
4
200～500m 500～1000m
1
0
7
2
17
41
29
37
74
102
128
182

5
1000m以上
0
3
23
43
1344
1413

合計
1
47
95
116
1549
1808

図 19 視程 5 ランクでの適中率

2ランク以上の空振り
区分

検
証
箇
所
別
の
発
生
頻
度

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

五所川
原市
( 動画)

青森市
( 動画)

1.3%
8.7%
0.9%
1.2%
0.1%

石狩市

0.6%
0.4%
0.3%
0.2%

1.4%
0.2%
0.0%
0.1%

弟子屈
町

0.2%

広義の適中 ※1ランクの空振り, 見逃しを含む

初山別
村

猿払村

0.8%
0.0%
1.6%
0.3%

0.6%

1.0%
0.0%
0.7%
0.2%
0.0%
0.4%

0.2%

0.1%

0.7%

0.5%
0.0%

1.4%

五所川
原市
( 動画)

青森市
( 動画)

5.4%
0.9%
7.9%
10.4%
2.7%
4.1%
3.2%
0.9%
0.7%
42.6%
8.4%

6.8%
2.1%
3.0%
13.7%
2.3%
1.2%
3.8%
1.2%
1.1%
54.2%
6.9%

石狩市

11.9%
9.2%
3.7%
9.2%
0.8%
3.4%
2.5%
0.7%
0.1%
50.9%
1.0%

弟子屈
町

2.7%
1.9%
1.8%
3.2%
0.2%
5.9%
1.7%
3.8%
5.1%
70.1%
1.2%

初山別
村

猿払村

8.1%
4.4%
1.4%
6.6%
0.3%
5.7%
5.0%
2.2%
1.3%
57.7%
1.7%

1.6%
1.8%
0.6%
3.2%
0.0%
5.1%
2.3%
3.6%
3.8%
71.3%
0.5%

2ランク以上の見逃し
五所川
原市
( 動画)

0.1%
0.2%
0.1%
0.2%

青森市
( 動画)

0.7%
1.0%
0.1%
0.8%

弟子屈
町

石狩市

0.6%
2.2%
0.0%
0.7%
0.0%
0.1%

初山別
村

猿払村

0.0%
0.2%

0.4%
1.6%

0.1%
0.3%

0.1%

0.6%

0.1%

0.1%
0.0%

0.3%
0.0%
0.1%
0.1%
0.6%

0.0%
0.5%
0.0%

0.0%
0.5%
0.0%

0.4%
0.0%

図 20 地吹雪判定区分別の 2 ランク以上の空振り・見逃しの発生頻度（検証箇所別）
により「完全適中率」、「見逃し率」、「1 ランク見逃し率」、

川原市：8.7%）。

「空振り率」、「1 ランク空振り率」を定義し、それぞれ（3）見逃し要因整理した。

見逃しが多かった区分 2 の石狩での事例に着目し、そ（2）適中率の原因について分析した。区分 2 は風速 5m s-1 未満で地図 19 は、北海道内 4 箇所と青森県内 2 箇所での推定吹雪が未発生となる。
このため本推定手法の区分 2 では、視程の適中率を整理した結果である。図 19 より、適中

降雪強度 Ph から式(3)により換算した飛雪空間密度 N と率は北海道内が 80.2%、青森県内が 77.8%であり、青森

風速V から飛雪流量q を求め式(4)により視程を推定して県内での適中率は北海道内より 2.4%低いものの北海道いる。

内と同程度であった。ただし、2 ランク以上の空振りがそこで、視程と降雪強度の関係を整理した（図 21）。

青森県内は 6.6%であり北海道内の 2.7%に比べ若干高い

なお、石狩では二重柵基準降水量計（DFIR）により降雪傾向が見られる。

強度を実測しており、解析雨量が実際とは異なっていた

次に、大きな見逃し・空振りの改善に向け、2 ランク恐れがあるため、図 21 ではこの実測値を用いた。また、以上の見逃しや空振りに着目し、それらが地吹雪判定フ
1000

ロー（図 7）のどの判定区分で発生頻度が高いかを分析した。図 20 は各検証箇所における 2 ランク以上の見逃
視程Vis（m）

し、2 ランク以上の空振り、広義の適中（1 ランクの見逃し及び空振りを含めた割合）を地吹雪判定区分毎に整理した結果である。図 20 より、見逃しは地吹雪が発生し100
区分2（見逃し以外）
区分2（見逃し）
推定視程（風速1m/s）
推定視程（風速2m/s）
推定視程（風速3m/s）
推定視程（風速4m/s）
推定視程（風速5m/s）

ないと判定された区分 2（降雪を伴った気温-3℃未満かつ風速 5m s-1 未満）で割合が高い（石狩市：2.2%）。ま10
0

た、空振りは地吹雪が発生すると判定された区分 3（降雪を伴った気温 0℃前後の強風時）で割合が高い（五所

1

2
3
4
降雪強度Ph（㎜/h）※DFIRによる計測値

図 21 降雪強度と視程（区分 2（石狩市））
105

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

降雪強度、風速に応じた本推定手法の推定視程を図 21

区分3における発生頻度に併記した。

各種気象条件視程ランク空振り
52.3%
地吹雪空振り45. 7%

図 21 より、実測の視程は降雪強度の増加に伴い低下-3≦T ＜-2
3.3%-2≦T ＜-1
8.6%
気温-1≦T ＜013.9%
T (℃)
0≦T ＜1
14.6%
1≦T ＜2
5.3%
5.0≦V 10＜7.5
7.5≦V 10＜10.0
18.5%
風速
10.0≦V 10＜12.5
13.2%
V 10 (ms-1) 12.5≦V 10＜15.0
6.0%V
15.0≦ 10＜17.5
5.3%
15.0≦V 10＜20.0
2.6%40＜φ ≦45
1.3%
45＜φ ≦50
2.6%
φ
50＜ ≦55
3.3%
55＜φ ≦60
8.6%
60＜φ ≦65
8.6%
相対湿度
φ ≦70
65＜
8.6%
φ (%)
70＜φ ≦75
5.3%
75＜φ ≦80
3.3%
80＜φ ≦85
0.7%
85＜φ ≦90
2.6%
90＜φ ≦95
0.7%※発生頻度は区分3の全事例数に対する割合する関係が見られるものの、本視程推定手法による降雪
強度と風速から推定される最小値よりも小さい傾向が見られた。ただし、破線で囲んだ事例については視程 100m未満の視程障害発生の有無について動画映像を確認した
ところ明らかに発生は無かった。この事例については視程計前方のフードへの着雪などにより視程の計測値に異常があったと考えられる。今後は、降雪による視程低下と降雪強度や飛雪流量との関係について調査し、視程推定手法の改善の必要性を検討していく予定である。

視程ランク適中
47.7%

地吹雪適中
6. 6%

地吹雪空振り20. 5%

3.3%
2.6%
0.7%

1.3%
2.6%
0.7%
2.0%

1.3%
1.3%
2.0%
0.7%
0.7%
0.7%

地吹雪適中
27. 2%

3.3%
3.3%
9.3%
4.0%
0.7%
4.0%
12.6%
4.0%

9.9%
7.9%
5.3%
3.3%
0.7%
7.9%
16.6%
1.3%
1.3%

3.3%
0.7%
3.3%
4.0%
2.0%
2.6%
2.6%
0.7%
0.7%
0.7%

0.7%
2.0%
4.0%
4.0%
2.6%
6.0%
0.7%
5.3%
2.0%

図 23 視程・地吹雪の空振り・適中の発生頻度（4）空振り要因（区分 3・（五所川原市））

空振りが多かった区分 3 の五所川原の事例に着目し、その原因について分析した。区分 3 は降雪時の気温が-3℃より高くかつ 2℃以下で地吹雪発生と判定された事例の発生頻度は相対湿度𝝋が 70%以下で高く、𝝋が 75%よ例であり、空振り原因として地吹雪発生判定自体を空振り高い場合には視程ランク及び地吹雪発生の適中事例のりしている恐れがある。そこで気温が-3℃より高くかつ発生頻度が比較的高い傾向が見られた。今後は、このよ

2℃以下で地吹雪発生と判定された区分 3 と発生なしとうな結果を基に降雪時における地吹雪発生の判別条件に判定された区分 4 について、実際の地吹雪発生状況を撮ついて改善方法を検討していく予定である。

影していた動画映像から判別した結果と、気温 T と風速
2.3.3 平成 28 年度冬期の提供

V10 の関係を整理した（図 22）。
図 22 より、地吹雪発生と判定された区分 3 の事例に吹雪時のドライバーの行動判断を支援するため、前中は地吹雪を空振りしていた事例が多く含まれており、推期計画に当研究所が開発した「吹雪視程障害予測技術2)」

定視程の空振りは地吹雪発生の空振りによる影響が大きを利用して、北海道内の吹雪視程障害の情報提供を平成

いと考えられる。
そこで、区分 3 において視程及び地吹雪を適中，空振りした事例の発生頻度について各種気象条件のランク別に整理した（図 23）。その結果、気温 T が-1℃以上では視程ランク及び地吹雪発生を空振りした事例の発生頻度が 33.8%と高く、適中した事例の発生頻度は 9.3%と少①

風速V10(ms-1)なかった。また、視程ランク及び地吹雪発生を空振り事②

五所川原市/区分3・4

20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0

空振り事例（区分3）

③
地吹雪なし
低い地吹雪
断続的な高い地吹雪
高い地吹雪
区分3,4の判別条件（本推定手法）

-3

-2

-1
0
気温T（℃）

1④

2

図 24 PC 版「吹雪の視界情報」

図 22 降雪時の地吹雪発生と気象条件

URL：http://northern-road.jp/navi/touge/fubuki.htm（平成 28 年 12 月 22 日 18 時発表）

（区分 3・4（五所川原市））
11

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

28年11月24日より、インターネットサイト「吹雪の視界情報」で行った。このインターネットサイトは、①吹雪の視界情報、②吹雪の投稿情報、③気象警報・注意報、④道路通行止め情報等を集約したインターネットサイト
である（図 24）。あわせて、移動中の利用者の利便性を向上させるため、スマートフォン版「吹雪の視界情報サイト」も公開した（図 25）。
吹雪の視界状況は、吹雪時のドライバーの運転挙動に関する研究成果16)をもとに、「著しい視程障害(100m未
満)」「かなり不良(100～200 m)」「不良(200～500m)」

図 27 吹雪の視界情報メール配信サービス（平成 28 年 12 月 22 日 15 時発表）

「やや不良(500～1000m)」「良好(1000m 以上)」の 5
ランクに区分し、エリアごとに色分け表示している（図24、図 25、図 26）。
さらに、視界不良について、事前に注意喚起を促すための「メール配信サービス」も平成 28 年 11 月 24 日より開始した。利用者が事前にメールアドレスと配信条件
15)17)を登録すると、条件に合致した際に視界不良の予測

結果を自動で通知するプッシュ型のサービスである（図27）。

(ｃ)現在地の視界情報提供図 25 スマートフォン版「吹雪の視界情報」

図 28 にインターネットサイト「吹雪の視界情報」のPC 版及びスマートフォン版の日平均アクセス数を示す。

URL：http://northern-road.jp/navi/touge/sp/fubuki.htm（平成 28 年 12 月 22 日 18 時発表）

平成 28 年度の日平均アクセス数は 4,145 件で昨年度と比べる約 1.4 倍に増加した。また、札幌市内に 96cm の積雪となった平成 28 年 12 月 22 日及び 23 日には、
10,000 件を超えるアクセス数となっている。天候悪化時

最大24時間後のアクセス数の増加から、利用者が「吹雪の視界情報」

図 26 吹雪の視界情報のエリアと予測時間

図 28 平成 28 年度「吹雪の視界情報」アクセス数（平成 28 年 12 月 22 日 18 時発表）

12

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

を行動判断に活用していることが伺われる。

グラフ タイトル

30,0003万

2.3.4 平成 29 年度冬期の提供

最大：18,851件
オホーツク海側、上川北部で総降雪量50cm以上の大雪となった。

日 2万20,000アク
セス
数 10,000
1万（件）

2019年3月24日

2019年3月26日

2019年3月28日

2019年3月30日

2019年3月14日

2019年3月16日

2019年3月18日

2019年3月20日

３月

2019年3月22日

2019年3月2日

2019年3月4日

2019年3月6日

2019年3月8日

2019年3月10日

2019年3月12日

2019年2月22日

2019年2月24日

2019年2月26日

2019年2月28日

2019年2月12日

2019年2月14日

2019年2月16日

2019年2月18日

２月

2019年2月20日

2019年2月2日

2019年2月4日

2019年2月6日

2019年2月8日

2019年1月31日

PC 版及びスマートフォン版の日平均アクセス数を示す。

2019年2月10日

2019年1月21日

2019年1月23日

2019年1月25日

2019年1月27日

１月

2019年1月29日

2019年1月11日

2019年1月13日

2019年1月15日

2019年1月17日

2019年1月19日

2019年1月1日

2019年1月3日

2019年1月5日

2019年1月7日

2019年1月9日

2018年12月22日

2018年12月24日

2018年12月26日

2018年12月28日

2018年12月30日

2018年12月12日

2018年12月14日

2018年12月16日

2018年12月18日

１２月

2018年12月20日

2018年12月2日

2018年12月4日

2018年12月6日

１１月

2018年12月8日

2018年11月22日

00

図 29 にインターネットサイト「吹雪の視界情報」の2018年11月24日

で公開を行った。

パソコン版

2018年11月26日

年3月1日からは、2.1.2に示した新アルゴリズム（図 7）2018年11月28日「吹雪の視界情報」で情報提供を行った。なお、平成302018年11月30日

29年度も平成29年12月1日より、インターネットサイト

2018年12月10日

吹雪時のドライバーの行動判断を支援するため、平成

スマートフォン版

図 30 平成 30 年度「吹雪の視界情報」アクセス数

気象庁が「人命にかかわるような暴風雪や大雪になる
おそれ」と記者発表した平成 30 年 3 月 1 日及び 2 日には、2 日間で 5 万件を超えるアクセス数となっている。

7,000
7千

天候悪化時のアクセス数の増加から、利用者が「吹雪の視界情報」を天候悪化時の行動判断に活用していること

6,000
6千

が伺われる。

6035

5,000
5千

4678
最大：29,775件
30000

4154

4,000
4千

参考：前年度最高アクセス数 10,818件

30,000気象庁が、「人命にかかわるような
暴風雪や大雪となるおそれ」と発表。

3,000
3千

日 20,000ア
平成29年度12/1～3/31
ク
参考：平成28年11/24～3/31
日平均 4,678件
セ
日平均 4,145件
ス
数
パソコン版
10,000
（
件
）

4145

2995

20000

2416
2,000
2千

1537

10000

0

1千
1,000
（年度冬期）

0

１２月

１月

２月

３月

0

スマートフォン版

H24d H25d H26d H27d H28d H29d H30d

図 29 平成 29 年度「吹雪の視界情報」アクセス数
図 31 年度別「吹雪の視界情報」
2.3.5 平成 30 年度冬期の提供

日平均アクセス数

吹雪時のドライバーの行動判断を支援するため、平成
30 年度も平成 30 年 11 月 22 より、インターネットサイ

推移を年度毎に図 31 に示す。
図 31 より日アクセス数のピーク値は、
平成 29 年度の

ト「吹雪の視界情報」で情報提供を行った。
図 30 にインターネットサイト「吹雪の視界情報」の約 3 万件より低い約 1 万 9 千件であったが、日平均アクPC 版及びスマートフォン版の日平均アクセス数を示す。

セス数は、平成 29 年度の約 1.3 倍に増加している。このオホーツク海側、上川北部で総降雪量 50cm 以上の大雪ことから、サイトの認知度が上昇しており、このサイトとなった平成 31 年 1 月 23 日から 24 日には、2 日間で 3を見て行動判断に活用していることが伺われる。

万 2 千件を超えるアクセス数となっている。平成 29 年

平成 30 年度には、インターネットサイト「吹雪の視度と同様に、天候悪化時にアクセス数が増加することか界情報」の利用者に対して、サイト活用状況などのアン

ら、利用者が「吹雪の視界情報」を天候悪化時の行動判

ケート調査を実施した。視界不良（視程 200m 未満）の断に活用していることが伺われる。

予測時の行動変化について質問した回答結果を図 32 にまた、インターネットサイト「吹雪の視界情報」につ示す。アンケートの回答者は、875 人であった。

いて、前中期の平成 24 年度からの日平均アクセス数の

図 32 よりインターネット「吹雪の視界情報」の利用者の 73%は、視界不良（視程 200m 未満）の予測時にお13

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

4) 降雪形態の違いによる視程低下への影響など降雪時

いて行動を変更すると回答しており、視界予測情報が行
動変更に活用されていることが伺われる。

の視程低下メカニズムを明らかとするため、降雪時の視程調査に関する既往文献を収集した。
5) 降雪時における視程調査を実施し、降雪強度と視程とその他
利用している地域では4%200ｍ未満の視界不良が予測されたことがない
3%の関係について分析を行った。その結果、降雪強度の増加に伴い視程が低下する傾向がみられ、降雪強度が10mm/h を超過すると視程は100m 以下に低下する事例が見られた。ただし、視程が 175m まで低下した際行動や予定を変更しない、または変更しない場合が多い20%にも降雪強度には 1～8mm/h でバラツキが見られた。
6）「気象条件を用いた吹雪視程予測手法」の推定精度について北海道内 4 箇所と青森県内 2 箇所において検行動や予定を変更する、または変更する場合が多い
73%

証した。その結果、青森県内においても北海道内と概ね同程度の適中率であることを確認した。また、気温が概ね 0℃以上における降雪時に推定視程の空振りが〔N=875〕

多く、風速 5m/s 未満の降雪時に推定視程の見逃しが多くみられるなどの課題を把握した。

図 32 「吹雪の視界情報」アンケート回答結果

7）吹雪時のドライバーの交通行動の判断支援に向けて、

視界不良予測時の行動変更について「吹雪の視界情報」をインターネットで公開し、道路利用者への情報提供を行った。その結果、アクセス数

3．まとめ

においては、天候悪化時にアクセスが増加しており、本研究では、広域的な吹雪視程障害予測技術の開発に

交通行動判断に活用していることが伺えた。
また、
年々

向け、
「多様な気象環境下における吹雪発生条件」や「降日平均アクセス数は増加傾向にあり、情報サイトの認

雪形態と視程の関係」や「気象条件を用いた吹雪視程予

知度の上昇も伺えた。

測手法」の北海道外への適用性などについて以下の通り

今後、広域に適用可能な吹雪視程予測技術の開発に向調査を行った。

けた調査を継続するとともに、
インターネットサイト「吹1) 降水種別の雨雪と気温及び相対湿度との関係につい

雪の視界情報」の PR に努め、吹雪災害の減災に寄与して 3 カ年分の分析を行い、「気象条件を用いた吹雪視ていきたい。

程予測手法」における地吹雪判定手法の雨雪判別条件
について改良を行った。

参考文献

2) 平成 30 年 3 月 1 日からは降水種別の雨雪と気温及び

1)松澤勝：浮遊粒子の落下速度を考慮した吹雪時の視程推定手

相対湿度との関係を加味した吹雪視程予測手法による

法改良、寒地技術論文・報告集、Vol.23、pp.400-405、2007

情報提供を開始し、暴風雪時における予測情報につい2)土木研究所寒地土木研究所：平成 27 年度プロジェクト・重点て、現地の視程と、旧アルゴリズム、新アルゴリズム、

研究報告書－4.2 暴風雪による吹雪視程障害予測技術の開それぞれで演算した視程について比較し予測精度を検発に関する研究－、土木研究所、2015

証した。その結果、適中率が新アルゴリズムの方が旧

3)大宮哲、武知洋太、國分徹哉、原田裕介、松澤勝：複数の気アルゴリズムより 2.6%上昇していることを確認した。

象要素に基づく地吹雪発生条件、寒地土木研究所月報、第3) 青森県で地吹雪発生状況について調査を実施し、その750 号、pp.14-22、2015

結果を基に地吹雪発生条件について分析を行った。そ4)武知洋太、松澤勝、國分徹哉、大宮哲、原田裕介：“吹雪の視の結果、既往研究において地吹雪が発生する気温と風界情報”における吹雪視程推定手法について、寒地技術論

速条件下でも断続的な高い地吹雪の発生する条件未満

文・報告集、Vol.32、pp.157-156、2016

では地吹雪が発生してない事例が多く見られた。これ

5)土木研究所寒地土木研究所：平成 28 年度 研究開発プログラ

らの結果より、北海道よりも温暖な地域では、降雪粒

ム報告書－5.極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のた子の雪質や雪面の雪質などが違うことにより地吹雪のめの研究開発－、土木研究所、2016
6)気象庁：最大降雪量ガイダンス、平成 21 年度数値予報研修テ発生する条件が大きく異なっていることが考えられる。
14

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発
キスト、pp.27-37、2009
7)竹内政夫、石本敬志、野原他喜男、福沢義文：降雪時の高い
地吹雪の発生限界風速、昭和 61 年度日本雪氷学会全国大会
予稿集、p.256、1986
8)武知洋太、松澤勝、中村浩：吹雪時に人間が感じる視程と視程計や吹雪計による計測値との関係、北海道の雪氷、28、
pp.17-20、2009
9)鈴木弥幸：視程と降雨(雪)強度との関係、気象庁研究時報、第15 号、No7、pp.483-487,1963
10)Mellor,M.：Light scattering and particle aggregation insnowstorms., J.Glaciol., 6, No44, pp.237-248., 196611)O’Brien,H,W.：Visibility and light attenuation in falling
Snow, J. Appl. Met., 9, pp.671-683., 1970
12)斉藤博英：降雪の強さと視程、国立防災科学技術センター研究報告、5、pp.33-40、1971
13)岩井邦中：長野市における降雪中の視程について、 天気、
Vol.22、pp.27-29、1975
14)藤吉康志、若浜五郎、遠藤辰雄、入川真理、小西啓之、竹内
政夫：札幌における一冬間の降雪強度と視程の同時観測、低温科学物理篇、第 42 巻、pp.147-156、1984
15)川端一史、赤田尚史、長谷川英尚、築地由貴、近藤邦夫、稲葉次郎：降雪時における視程・降雪強度及び雪片の大きさに関する同時観測、寒地技術論文・報告集、Vol.20、
pp.684-688、
2004
16)加治屋安彦、松澤勝、鈴木武彦、丹治和博、永田泰浩：降雪・吹雪による視程障害条件下のドライバーの運転挙動に関する一考察、寒地技術論文・報告集、Vol.20、pp.325-331、2004
17)國分徹哉、武知洋太、大宮哲、原田裕介、松澤勝：インター
ネットによる吹雪の視程情報提供、第 36 回交通工学研究発
表会論文集、pp.579-584、201615

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

5.3 吹雪対策施設及び除雪車の性能向上技術の開発
5.3.1 防雪林の安定的な防雪性能確保に関する研究担当チーム：寒地道路研究グループ（雪氷チーム）、
技術開発調整監付（寒地機械技術チーム、寒地技術推進室）
研究担当者：高橋丞二、伊東靖彦、金子 学、高橋 渉、
櫻井俊光(雪氷)、植野英睦、幸田 勝 (機械)高玉波夫、渡辺 淳 (推進室)【要旨】
積雪寒冷地の北海道では、吹雪による冬期交通障害が多発しており、国道における通行止め原因の 4 割を吹雪が占める。そのため、道路の吹雪対策が重要な課題である。道路防雪林は吹雪対策として高い効果が期待できるが、間引き遅れによる日射不足で下枝が枯れ上がり、防雪性能の低下が懸念されている。そこで本研究は、下枝の枯れ上がりによる防雪性能等への影響解明、防雪性能が低下した道路防雪林への補助防雪対策の提案、枯れ上がりの見られる道路防雪林の管理手法を提案することで、安定的な防雪性能を確保することを目指すものである。
キーワード：防雪、吹雪、道路、防雪林、間引き、植栽密度管理、枝下高
1． はじめにの影響解明において、まずは現地調査により防雪林の北海道における国道の通行止めの約 4 割は吹雪に起構成要素を把握する（第 2 章）
。次に、防雪林の防雪性

因するものであり、安全な生活環境や社会・経済活動能を評価するために、下枝の枯れ上がりによる風雪のを維持するためには道路の吹雪対策が不可欠である。

吹き抜けに関する気象観測を実施し、防雪林の構成要

道路施設による吹雪対策では、道路防雪林（以下、防素と防雪性能の定量的関係を整理する（第 3 章）
。また雪林という）が防雪柵と同様に多く利用される。防雪

防雪性能が低下した防雪林への補助対策の現地試験と林は、道路の風上側または両側に樹木を造成し、風を評価検討を行い（第 4 章）
、模擬実験により下枝の枯れ

抑え飛雪を捕捉することにより、吹雪による吹きだま上がりによる防雪性能に関して評価する（第 5 章）
。こりや視程障害を緩和する防雪施設である。

れらを踏まえて、防雪林の補助防雪対策や管理手法を道路事業として、防雪林は最初の造成から 30 年以提案する予定である。

1)

上が経過し 、樹木の成長に伴う育成や管理上の課題

樹木上部では、着葉が維
持されているが顕在化している 2)。その課題のうちの 1 つに、下枝の枯れ上がりに伴う防雪効果の低下がある。外観上十分に成長した防雪林でも内部では日照不足により、地表面に近い下枝が枯れ上がる状況がみられる（図 1）。
3)

地表面に近いほど雪粒子の量が多い吹雪の現象 を踏まえると、下枝の維持管理や枯れ上がりの対策は、道

樹木下部は、
枝葉の枯れ上がりが見られる路への吹きだまりや視程障害の緩和のために重要である。
図 1 防雪林内の下枝の枯れ上がり状況

本研究は、防雪林の安定的な防雪性能を確保することを目指し、以下の項目に着目して研究を遂行する。
1)下枝の枯れ上がりによる防雪性能等への影響解明

平成 27 ~ 30 年度では、以下について実施した。

2)防雪性能が低下した防雪林への補助防雪対策の提案

1） 防雪林の構成要素と防雪性能の現地調査および下枝の枯れ上がりによる防雪性能への影響分析

3)枯れ上がりの見られる防雪林の管理手法の提案

2） 防雪性能が低下した防雪林への補助対策の検討
3） 風洞実験による防雪性能の把握

具体的には、下枝の枯れ上がりによる防雪性能等へ-1-

2． 防雪林構成要素と下枝の枯れ上がりの把握

表 1 調査対象の防雪林の一覧

下枝の枯れ上がりによる防雪機能等への影響を明

国道番号

防雪林の地名らかにするためには、防雪林の構成要素である樹木の

1

276

京極町北岡

樹高や枝張、またはその成長過程、下枝の枯れ上がり

2

40

中川町国府

の進行を把握する必要がある。本章では、下枝の枯れ

3

39

大空町湖南

上がりに関する平成 27 年度までに現地測定結果の概

4

238

網走市東浜

略を述べる。下枝の枯れ上がりの進行に関する既往研

5

238

紋別市共和

究が少ないため、表 1 に示す 20 年以上前に造成した

6

238

紋別市小向

防雪林を対象に現況を把握し、過去の調査と対比する

7239

西興部村奧興部ことで樹木の成長過程や枯れ上がりの進行を調査した。

8

334

斜里町朱円

9

391

小清水町水上1040

天塩町雄信内1140

稚内市サラキトマナイ

12

238

枝幸町岡島

13

238

枝幸町ヤマウス

なお、調査対象の防雪林には標準林と狭帯林が含まれる。ここで、標準林とは林帯幅が 10m 以上、狭帯林とは林帯幅が 10m 未満の防雪林である 1)。
2．1． 調査方法
平成 6 年に 24 の防雪林について調査された報告書

14

238

浜頓別町山軽3),4)と、現況とを比較することで樹木の成長過程や枯れ

15

44

浜中町茶内

上がりの進行を調査した。過去 2 つの報告書には、各

16

243

弟子屈町仁多防雪林の代表的な樹種について、推定樹高、林齢、樹

17

272

中標津町俵橋高、胸高直径、枝張、枝下高、当年伸長量（最大 3 年

18

334

羅臼町幌萌

分）
、枯損率が記載されている。このうち、次の 4 項目

19

241

上士幌町居辺20241

上士幌町北居辺

21

241

士幌町東雲

22

274

清水町石山

に該当する防雪林、① 現況存在しない防雪林、② 日
照や環境条件が特異と考えられる狭帯林、③ 現在の一
般的な防雪林と樹種が異なる防雪林、④ 工事等で測定困難な防雪林を除外した。その結果、22 防雪林 39 箇

再測定では、表 1 に示す防雪林において、樹種ごと

所 50 地点で再計測を行った（表 1、図 3）。調査箇所に標準木を 2～4 本選定のうえ、各樹木の樹高、枝下高

は北海道東部および北部に多い。これは元々防雪林の（4 方向および中心）、枝張（4 方向）
、隣接木との距離を測定した。枝下高は枯枝と生枝をそれぞれ測定した

1)

分布に偏在があるためである 。

（図 2）。
枝張はそれぞれの方向の最長のものを測定した。測定は、雪氷チームおよび道北・道東支所が分担
し、平成 26 年 11 月 5 日～平成 27 年 7 月 3 日の間で行った。

図 3 下枝の枯れ上がり調査対象の防雪林分布（黒丸） 赤枠は、防雪性能の現地観測を実施した防雪林（3 章参照）

図 2 測定項目の詳細と測定状況（上部写真）

2

2．2． 樹木調査の結果やすいことを示している。特に、樹高 6m 前後から下測定した樹種は全体の 4 分の 3 がアカエゾマツであ枝の枯れ上がりが増加する傾向にある。ただし、回帰

り、ヨーロッパトウヒ、トドマツをあわせると、現在

曲線の累乗関数は調査した樹高のみに適用される。

1)

道路防雪林で用いられる基本林構成種 が 96%を占めた（図 4）。樹齢は約 30～40 年程であり、樹高は 10m

H6 調査時H26-27 調査時前後（平均 9.7m、最小約 4m、最大約 16m）である。
以下に、樹齢と樹高との関係、下枝の枯れ上がりの進行について示す。なお、樹木調査の詳細については過年度の報告書 8)を参照されたい。

図 6 生枝下高と樹高の関係．赤線は回帰曲線

3． 防雪林の構成要素と防雪性能の現地調査および下

図 4 調査した樹種の内訳

枝の枯れ上がりによる防雪性能への影響分析

2．2．1. 樹齢と樹高との関係

防雪林に求められている防雪性能は、吹きだまりと

アカエゾマツの樹齢と樹高の関係を一例として図視程障害の緩和である 1)。吹きだまりは、風速の低下

5 に示す。図中の赤線は回帰直線であるため調査対象

等により飛雪粒子の移動が停止して堆積することで発年数にのみ限定される直線であるが、成長速度は 1 年

生する。視程(𝑉𝑖𝑠)は風向に直角な単位断面積を単位時間でおよそ 0.29m である。なお、「道路吹雪対策マニュ間に移動する雪粒子の質量（飛雪流量：𝑀𝑓）の関数（式アル」1)には樹齢と樹高の散布図を掲載しているが、10(1)）で表される 5)。

～15 年生以下の若年木が中心である。
本調査記録は 40
年を超える樹木も含まれており、順調に育てば 40 年

log 𝑉𝑖𝑠 = −0.773 log(𝑀𝑓) + 2.845(1)間で約 10m の樹高になることが期待される。ただし、図中の回帰直線は調査した樹木のみに適用される。

飛雪流量（Mf）は、風速（V）と単位体積当たりの雪粒子の質量（飛雪空間密度：Nt）の積（式(2)）5)で表される（ただし、雪面近傍を除く）。
𝑀𝑓 = 𝑁𝑡 ∙ 𝑉(2)

吹きだまりと視程障害の緩和効果を評価するためには、防雪林が風と飛雪を減じさせる効果を明らかにする必要がある。言い換えれば、防雪林の風上と風下
における風速と飛雪流量を観測することで防雪性能を

図 5 アカエゾマツの樹齢と樹高．赤線は回帰直線評価できる。
前中長期計画に実施した一般国道 238 号線沿いの枝

2．2．2. 下枝の枯れ上がりの進行

幸町岡島防雪林（標準林）は、下枝の枯れ上がりが見平成 6 年の調査結果と合わせて枯れ上がりの進行状られない防雪林であるが、0.5m 程度の高さで枝打ちさ況を把握した。アカエゾマツの樹高と生枝下高（下枝れている（図 3、図 7）。現地調査を実施したところ、の枯れ上がり高さと同じ）の関係を図 6 に示す。回帰

防雪林の立木密度が密である一方、調査箇所の北部に曲線から、樹高が高いほど下枝の枯れ上がりが進行しは疎の林帯がみられた（図 8）。防雪効果を検証したと
3

ころ、防雪林に対して斜めから吹く風、特に風向 202.5º

3．1． 現地調査の概要（南南西）では、十分に飛雪を抑えている可能性を示

3．1．1. 雄信内防雪林（標準林）した。一方、立木密度が疎の林帯を通過する風向 315.0º

雄信内防雪林の延長は約 5km、観測した道路南西側（北西）では防雪効果が低下したことも明らかになっにおける防雪林の林帯幅はおよそ 30m である。樹高た（図 9）。このように、立木密度による防雪効果の違

1m 以下の樹木を除いた観測地（KP181.76 付近）においがみられた。詳細については文献

11)

ける林内の樹高は平均 12m であり、林帯内部には平均を参照されたして高さ 2.4m の枯れ上がりが見られている（図 10）。

い。
上記の結果に基づき、立木密度による防雪効果の違いを念頭に、以下のように調査を実施した。平成 28~30
年度では、一般国道 40 号沿いの天塩町雄信内防雪林（標準林）を調査した。これに加えて、標準林と狭帯林の比較を目的とし、平成 29、30 年度では一般国道
391 号沿いの小清水町水上防雪林（狭帯林）を調査した（図 3）。

図 10 雄信内防雪林
3．1．2. 水上防雪林（狭帯林）
水上防雪林の延長は約 1km、観測した道路北側における防雪林の林帯幅はおよそ 10m である。観測地（KP110.0 付近）における樹高は平均 10.2m であり、地表面から高さ約 2m ほどまで枝打ちされており枝葉図 7 岡島防雪林(0.5m 程度の高さで枝打ちされている)のない状態である（図 11）。

図 8 岡島防雪林の調査対象箇所

図 11 水上防雪林
3．2． 気象等連続観測の概要
気象等の連続観測では、防雪林の風上と風下および林内において観測を実施した。観測項目は防雪林の箇
所毎に異なるが、風向・風速、気温、視程、飛雪流量、吹きだまり量等である。各項目と単位、計測範囲および解析時に利用した範囲を表 2 に示す。

図 9 岡島防雪林の防雪効果
縦軸は視程計で計測された視程比（D 点／A 点）であり、高いほど防雪効果が高いことを示す。風向 202.5º の風と同様に、風向 315.0º の風でも視程比が高くなると期待されたが、疎の林帯の影響で視程比が低い値を示
す 11)。

風速、視程、飛雪流量の解析では、風上基準点を分母、風下の観測地点の値を分子とし、それぞれ風速比、
視程比、飛雪流量比として表現した。

4

表 2 単位と解析に利用した値
項目

単位

計測範囲

風向

16 方位

-

風速

m/s

気温

℃

-

10 分平均値

視程m1000 以下

10 分中央値

飛雪流量g/m2/s

0.1 以上

1 分平均値

吹きだまり量0.1 以上3m /m-

データ処理範囲
10 分最頻値
地点 B

10 分平均値
地点 A

累計値

図 12 雄信内防雪林における観測地点の略図

風速の観測では、風上基準点（図 12 の地点 A）の
風速を 1 台で観測している。風下の観測地点が複数の

表 3 平成 28 年度における気象等の連続観測項目

高さの場合は、基準点の高さごとの風速が必要となる。

観測項目

観測機器

そこで、風上基準点の風速を対数則の式(3)で算出した。

𝑢0 (𝑧) =

𝑢∗
𝑧−𝑑
𝑙𝑛 (
)
𝜅
𝑧0

(3)

ここで、𝑢0 (𝑧), 𝑢∗ , 𝜅, 𝑧, 𝑑, 𝑧0 はそれぞれ、基準点の高さにおける風速(m/s)、摩擦速度(m/s)、カルマン定数(= 0.4)、
風速を計測した高さ(m)、積雪深(m)、雪面における地

風向・風速

No.1
No.2
風 車型風 向
No.21
12
No.22
風速計
No.3
No.4

視程

視程計

風向・風速
視程

表面粗度(m)である。地表面粗度𝑧0 については既往研究の値（1.5×10-4 m）を用いた。はじめに、積雪深𝑑を国

台 観測地点 地盤から
数
の高さ

2

No.1
No.4

風 車型風 向
1
風速計
No.0
1
視程計

3m
1, 3, 7m
1, 3m
1, 3m
1, 3, 7m
3m
3m
3m
3m
2m

10)

観測場所の風上には 300m 以上の吹走距離（吹雪が土交通省北海道開発局が管理する近隣の道路テレメー

発達する距離）がある。防雪林から 40m 程度離れた地

タの 10 分ごとの値を入力し、高さ 3m における 10 分

点 No.0 は雪面で発達した吹雪を観測する基準点としごとの風速から摩擦速度𝑢∗ を計算した。次に、地点 A

た。地点 No.2 と No.3 は風上・風下林縁、No.21、No.22

におけるそれぞれの高さの基準風速𝑢0 を算出した。こは林内における風速を観測するための観測地点である。

のように、基準点 1 点につき 1 台の風速計があれば各

風上林縁から道路側にかけて多点で風速を観測するこ高さの基準風速を算出することができる。

とで、詳細な防雪林の減風効果を評価することが可能

観測機器について、風向・風速の観測には風車型風となる。基準点は、計測高さ 3m のみである。

向風速計（R.M. Young Co.）
、温湿度の観測には温度計（Vaisala Co.）
、視程の観測には視程計（明星電気社製）、

２） 平成 29 年度の観測

飛雪流量の観測には吹雪計（新潟電気社製）を主に利

平成 28 年度の観測では、防雪林の風上と風下に計用している。

測機器を配置しただけであったが、防雪林の構成要素

3．2．1. 雄信内防雪林（標準林）との関係が不明瞭であった。そこで、平成 29 年度では

１） 平成 28 年度の観測

防雪林の構成要素を簡易的に表現するため、鉛直投影

平成 28 年度の連続観測では、風上防雪林縁、防雪林

面の空隙率（以下、空隙率）を指標とした。すなわち、内、道路側風下林縁における横断方向の減風効果を明

防雪林風上と風下で風向・風速と飛雪流量を計測し、らかにすることが狙いである。雄信内防雪林の防雪性

写真撮影により防雪林の空隙率を算出して風速や飛雪能を評価するため、一冬期間を通じた気象等の連続観流量と空隙率の関係を解析することで、防風・防雪効測を実施した。観測期間は、平成 28 年 12 月 22 日から果を評価することを目的としている。

平成 29 年 3 月 18 日である。観測地点を図 12 に、観平成 28 年度と同様に、一冬期間を通した気象等の測項目を表 3 に示す。

連続観測を実施した。平成 29 年度の観測期間は、平成
30 年 2 月 3 日から平成 30 年 3 月 31 日である。観測項
目を表 4 に、観測地点を図 12 に示す。平成 28 年度の5

風速観測では、風上の地点 No.1、No.2、No.21、No.22の風向・風速を計測したが、平成 29 年度ではそれらを撤去して観測点 No.3 に集約した。利用した測器と設置位置および高さを表 4 に示す。
表 4 平成 29 年度における気象等の連続観測項目
観測機器名

設置箇所

設置高さ

No.0

3m

No.3

1, 3, 5, 7, 9m

No.0

2m

No.3

3m

温湿度計

No.0

3m

飛雪粒子計

No.0
No.3

3m

風車型風向風速計
視程計

図 13 水上防雪林における観測地点

3．3． 雄信内防雪林の気象等観測結果

３）平成 30 年度の観測3．3．1. 平成 28 年度の気象等観測

防雪林に求められている防雪性能のうち、視程障害の緩和効果については飛雪流量を防雪林風上と風下で連続観測の一例として、雄信内防雪林において吹雪計測することで評価可能であるが、飛雪粒子を捕捉すが発生した平成 29 年 3 月 3 日から 3 月 6 日までの観る効果については吹きだまり量の観測が不可欠である。

測結果を図 14 に示す。図中の記載項目は、各観測地

そこで、平成 30 年度では気象等の連続観測（表 4）に点（風上から No.2, No.21, No.22, No.3）における風速

加え、吹きだまりの観測を目的として 3m スノーポー

比、風上（基準点）と風下（No.3）の視程の変化であルを防雪林横断面に 17 本設置した。横断面の積雪深る（ここでは No.4 を除いている）。観測した基準点のをスノーポールの深さで読み取るため、5 台のタイム

風向・風速の変化と、各観測地点の風速比および視程

ラプスカメラを配置し、24 時間に 1 回の頻度で積雪深の変化を時系列で述べる。

を解析した。吹きだまりの観測期間は平成 30 年 12 月

A： 3 月 3 日 12 時～18 時頃、基準点の風向は北から

9 日から平成 31 年 3 月 16 日、気象等の連続観測期間

北西の風である。このとき、林縁・風上（No.2）の風
速比にばらつきがあることがわかる。

は平成 30 年 12 月 5 日から平成 31 年 3 月 31 日であ

B： 3 月 3 日 18 時～3 月 6 日 0 時頃、基準点の風向がる。なお、得られたデータについては今後解析する予定である。

西になると、林縁・風上（No.2）における風速が安定

3．2．2. 水上防雪林（狭帯林）する。風向が防雪林に直交する時にみられる風速比平成 29、30 年度では、狭帯林の防雪性能を評価するの安定化は、先行研究と一致する 5)。3 月 4 日 0 時以ため、小清水町水上において冬期における風向風速の降、基準点の風速は 5m/s 以上だった。一般的に新雪連続観測を実施した。観測期間は平成 30 年 2 月 24 日の場合、風速が 5m/s 以上で吹雪が発生する 4)。しかから平成 30 年 3 月 31 日、平成 30 年 12 月 7 日から平し、3 月 4 日 0～12 時頃まで吹雪が発生していない。

成 31 年 3 月 31 日の 2 冬季である。観測項目を表 5

この理由として、近傍の天塩アメダスによると、3 月に、観測地点を図 13 にそれぞれ示す。また、風上は

2 日から 3 月 3 日未明まで気温がプラスだったため、畑地で吹走距離は 500m 程である。

雪面の雪が融解再凍結して堅くなったことに加え、その後の新たな降雪もほとんどなかった（3 日 11 時に 2cm の降雪があるのみ）ことに起因すると考えら

表 5 気象の連続観測項目
観測機器名
風車型風向風速計

設置箇所

れる。

設置高さ

A

1, 3, 7m

B’： 3 月 4 日 15 時頃に降雪が確認された。15 時～21D

3m

時では、基準点の風速が 5m/s 以上で視程の低下がみられ、吹雪が発生した。林内（No.21, 22）および道路
側風下の林縁（No.3）で風速比が 0.3 程度まで低下した。

6

C： 3 月 6 日 0 時以降、基準点の風速が低下すると同時に、林内（No.21, 22）および道路側風下の林縁（No.3）
で風速比が高くなった。

図 14 平成 29 年 3 月 3 日～6 日に吹雪が発生した時の連続気象等観測の結果
次に、風向別に風速を解析した結果 12) , 13)を示す。風

図 15 風向 135.0~315.0°における風速比の解析結果
風速比解析の一例：a) 林風上の基準点 No.0 と林縁
No.2 地点における風速の比較．b) 風速比の算出過程で得られる相関係数(線グラフ)とデータ数(棒グラフ)

速の解析では、風上の基準点（図 12 の地点 No.0）で得られた値を分母、各観測点（図 12 の地点 No.2~No.4）で得られた値を分子とし、風速比として表現した。図15a に、地点 No.2（高さ:3m）における風速と基準点林（図 12 の No.1 付近）があることにより、風上の基（No.0）の風速の比較結果の一例を示す。図に示した

準点のデータに影響していることが考えられる。よっ

データは基準点 No.0 の風向が 270°（西）の時のものて、以下の解析では、防雪林と平行の風と南向きの風

で、データ数は 1,254 データ（10 分平均値）である。
図中の直線は、原点を通る回帰直線であり、傾きからを除き、225.0 ~ 292.5°の値を用いて解析する。なお、

風速比は 0.89（相関係数：0.99）である。

風向 225.0 ~ 247.5°を直交風、風向 270.0~292.5°を斜風とみなす。

同様の算出方法で、地点 No.2～No.4 について風向別（135.0~315.0°）に解析したデータ数および相関係数を
図 15b に示す。なお、風向 135.0~315.0°は、防雪林に直交する風向（225.0°）から±90°の範囲である。風速比のデータ解析から、風向 135.0~315.0°における相関係数（図 15b）が防雪林に直交する風向（225.0°）を基準に凸型であった。これは、防雪林に対して平行風になるほどデータにばらつきがあることがいえる。
さらに、
図 15a の方法で風向ごとに計算した風速比の結果を
図 16 に示す。特に図 16 に示す風速比の結果から、たとえば、高さ 3m、風向 157.5°の風では風速比が極端に高いなど、防雪林に直交する風向 225.0°を基準とした

図 16 各高さ(7、3、1m)における風速比の解析結果

線対称ではない。風向 225.0°~135.0°の風では、風上に7

3．3．2. 平成 29 年度の気象等観測

林内および林風下林縁の観測地点 No.21、No.22、
No.3 では、風向によって風が防雪林を通過する距離が１）防雪林の空隙率変わる。防雪林に直交するほど、風が通過する距離が林帯の空隙率を計測する方法には、主に写真撮影 14)

短く、平行風に近づくほど、風が林内を通過する距離とレーザースキャナを利用した方法がある 15)。防雪林が長くなる。そこで、観測地点 No.21、No.22、No.3 で、は、広大な北海道や東北地方に点在する。将来的にそ風が林内を通過する距離と風速比との関係を図 17 にれらの防雪性能を網羅的に評価するためには、簡易的示す。ここで、防雪林の風上林縁を 0m としているのな手法が望ましいと考える。そこで、本研究では防雪で、基準点（風速比：1.0）における距離（横軸）はマ

林の空隙率を比較的簡易に算出可能な写真撮影によるイナスとなり、
風向によってその距離も変わる。
なお、

手法 17)を採用した。解析手順は次の通りである。以下

図 17 の横軸は、防雪林の風上林縁からの距離 x を平の手順ａ）～ｄ）は、図 18 のａ）～ｄ）の画像と一均樹高 h（12m）で除した値（高倍距離）である。この致させている。画像は積雪が融解した直後の 2018 年 5

値は、防雪柵における吹きだまり量や吹きだまりの長

月 8 日に撮影し、撮影環境は晴天、無風であった。

さなどの研究で多用される

15)。

図 17 に示す防雪林の風上林縁からの距離と風速比との関係から、次に示すように、防雪林に対する直交風と斜風で違いが見られる。
・高さ 7m：風向によらず風下の風速比が 0.6~0.2 の範囲で低下している。
・高さ 3m：直交風（225~247.5º）では、風下の風速比が 1.0~0.8 程度と、風上とほぼ同等である。斜風では、
風下の風速比が 0.6~0.4 程度まで低下している。
・高さ 1m：直交風（225~247.5º）では、風下の風速比

図 18 防雪林における空隙率の算出手順の一例（高さ 1ｍの場合）が 1.1~0.8 程度と、風上とほぼ同等である。斜風（270~292.5º）では、風下の風速比が 0.6~0.4 程度まで低下している。
直交風では、下枝の枯れ上がりがみられる高さ 1mａ）道路側 B（図 12 参照）点から魚眼レンズで防雪と 3m で、風速比が風上とほぼ同等で減風効果がない

林全体を撮影した。このとき、中心線は防雪林とことから、下枝の枯れ上がりの影響があることがわ

直交する方位（230°）とした。すなわち、魚眼レかった。一方、斜風では、高さ 1m~7m のすべての高さ

ンズで撮影される範囲は方位 230°±90°である。撮で減風効果があることから、明らかな下枝の枯れ上が影した高さは 1, 3, 5 ,7, 9m である。

りの影響は認められない。

ｂ）撮影された魚眼画像における上下の極点を結ぶ線を方位ごとに描き、方位ごとに等分した。
ｂ’）水平部（白枠）をトリミングして撮影した各高さとする。地表面や防雪林以外の樹木が映り込まないようにした。
ｃ）トリミングされた画像を風向毎に切り取った。
ｄ）切り取った画像を 8bit から 1bit まで bit 数を減らし、白黒の閾値を 50％（白と黒の二値化）で表現した。
同様の方法で、風速と同じ高さ 3m、5m、7m、9m で

図 17 風速比と防雪林の風上林縁からの距離の関係
横軸は風が通過した距離 x を平均樹高 h で除した値．
風向 225.0°は防雪林に対して直交風にあたる．

撮影して解析した。画像を図 19 に示す。なお、撮影した方位 230°±90°の画像から、北西方位の画像解析については防雪林の縁までとし、南南東の方位には取り付け道路があるため、解析結果では除外した。高さ 1m
8

と 3m においては風上側に見える樹林帯のピクセルを等が重なり合うため、空隙率が徐々に低くなるものと除外した。このように、風向毎に切り取り二値化され考えられる。

た画像について、次式の関係から防雪林の空隙率を算
出した。
空隙率 =

背景の面積（二値化された白の領域）切り取った画像の面積

(4)

図 21

地点 B で撮影された画像から解析した
防雪林の空隙率

図 19 地点 B の各高さ（1, 3, 5, 7, 9m）で取得した防雪林の二値化画像

２）風向・風速の特徴

下枝の枯れ上がりについて定量的に評価するため、期間（2018年3月8日～3月20日）を図 20に示す。観測

南～北西の方位における防雪林の空隙率を解析した結期間中における最大風速は10 m/s程度であった。飛雪果を図 21 に示す。図 21 より、高さが高いほど防雪林

流量の増減をみると、風速だけでなく風向に関係しての空隙率が低く、南風あるいは北西になるほど空隙率いるようにみえる。そこで、まずは風向と風速の変化が低くなる傾向がある。高さが高いほど防雪林の空隙について着目してみると3つの場合に分けられる。
以下

率が低くなることは、すなわち高さが低い部分に空隙のI～IIIは、中のI～IIIに対応する。

観測期間中における風速に多様な変化がみられたがあることを意味している。よってこの結果は下枝の枯れ上がりによる空隙率への影響である。また、南あるいは北西の方位では防雪林の距離が長くなり、樹木図 20 風向・風速に多様な変化がみられた観測期間(a)地点 A,B における飛雪流量、風向・風速と気温の変化（ただし、3 月 16 日の地点 B の風速は欠測）、(b)防雪林と風向
9I.

防雪林に対してほぼ直交する風（直交風）の風向のとき、風上地点Aと風下地点B（図 12参照）における風速が同程度である

II.

防雪林に対して斜めに吹く風（斜風）の風向のとき、風上地点Aよりも風下地点Bにおける風速が低下している

III. 防雪林に対してほぼ平行に吹く風（平行風）の風
向のとき、地点Aと地点Bにおける風速が同程度
あるいは地点Bの方が高いようにも見える
このように、防雪林に対して斜風で高い防風効果がみられる一方、直交風と平行風では防風効果が低いと

図 22 地点 A と地点 B（高さ 3m）における風速考えられる。
そこで、各風向における風速比を算出し、同じく飛雪流量比を算出した。なお、地点Bの風向にバラツキがみられたため、以下に示す風向は地点Aを利用した。
図 22に、地点Aと地点B（高さ3m）における風速の相関図を示す。なお、基準点Aの風向が西のときのデータである。図中の直線は原点を通る回帰直線であり、傾きから風速比は0.68である。
同様の方法で、風向別に高さ 1~9m の風速比を求めた。図 23 に風向別に解析した風速比を示す。地点 B
における高さ 3~9m のデータは、2018 年 2 月 3 日～5
月 8 日に得たものである。高さ 1m のデータは、2016
年 12 月 22 日～2017 年 3 月 18 日に得たものである。
南西の風のときに風速比が最も高く、南風・北西の風

図 23 風向別の地点 B における風速比になるほど風速比が低下する。また、高さが高くなる
につれて風速比が低下する傾向にある。南西の方位が225°であり、防雪林と直交する方位が 230°であるため、南西の風のときが防雪林とほぼ直交する風である（以下、直交風とする）。他方、南風や西の風のときは防雪林に対して斜風である。すなわち高さ 9m を除くと、高さに関係なく防雪林に対して直交風から斜風になるほど風速比が低下する。
風速比の算出に利用したデータ数と相関係数を図24 に示す。相関係数から、地点 B の高さ 1~7m においては高い相関が認められる。一方、高さ 9m において相関は小さい。すなわち高さ 9m においては地点 A の図 24 解析に用いたデータ数と、地点 A における
基準風速と地点 B における風速の相関係数

風向には依存していない。

２）飛雪流量の特徴
飛雪流量を連続観測するため、飛雪粒子計（新潟電気、SPC-95）による観測を実施した（図 25）。

10図 25 基準点（No.0）に設置した飛雪粒子計
観測期間は、平成 30 年 3 月 8 日から平成 30 年 3 月
31 日である。観測地点は表 4 と図 12 に示す基準点
No.0（高さ 2.5m；地点 A）と、道路側の風下林縁の観図 26 地点 A と地点 B における飛雪流量の比較
黒色実線は傾き 1.0 の直線を示す

測点 No.3（高さ 3m；地点 B）である。
風速比と同じように飛雪流量比を計算した。地点Aの風向が西のときの飛雪流量比の算出方法を、一例として図 26に示す。風上地点Aと風下地点Bで計測された飛雪流量の散布図における回帰直線から、飛雪流量
比は0.66である。相関係数は0.3と正の相関関係にある
ものの、風速比（図 26）のそれより低い。また、図 26から、傾き1.0を超える点（9データ）が存在している。
すなわち、風上の地点Aよりも風下の地点Bの飛雪流量が多い。以降、この9データについてはSHA（Several
High Amount of mass flux of snow）と記す。
防雪林を通過する風向では、吹雪による飛雪粒子は、

図 27 降雪を伴う吹雪時に撮影した、(a)樹木に付着した冠雪、(b)冠雪からの飛雪（落雪）

防雪林の樹木や枝葉が抵抗体となり風速が低下し、落下して吹きだまりになる。あるいはこれらの抵抗体に
着雪する。
そのため、
防雪林を通過した後の風下では、
風上よりも飛雪流量が減少するはずである。また、降雪を伴う吹雪においても、樹冠による降雪遮断がある
ものと考えれば、風上よりも林風下の飛雪流量が減少するはずである。したがって、図 26に示した傾き1.0を超えるSHAは、特異なものと考えられる。この原因として樹木の枝葉に積もった雪が落下して、飛雪を発生させることが挙げられる。実際に、降雪を伴う吹雪時に地点B付近で撮影した写真から、樹木に付着した冠
雪からの飛雪（落雪）が認められた（図 27）。そこで、

図 28 傾き 1.0 を超える点（SHA）を除いた地点
A と地点 B における飛雪流量の比較．黒色実線は傾き 1.0 の直線を示す

図 26の傾き1.0を超える9データ（SHA）を除き、図 28を得た。
風速比と同様に、風向別の飛雪流量比を算出した結果を図 29に示す。SHAを除く飛雪流量比がすべての既往研究 18)によって、飛雪流量と視程の関係が明ら風向でSHAを含む飛雪流量を下回り、風向によらず飛かにされており、飛雪流量（Mf）と視程 Vis には式(1)

雪流量比がおよそ0.2~0.4の範囲に収まることがわかの関係がある。そこで、図 29 で得られた飛雪流量比る。

から、式(1)を用いて視程比へ換算すると図 30 が得ら
11

れる。SHA を除くと、視程比で 2.2~3.5 倍の視程障害と風下で計測することにより、防雪林の視程障害緩和

緩和効果がある。このように、飛雪流量を防雪林風上効果を推定することが可能である。次に、高さ 3m における風速比と飛雪流量比を図 31 に示す。なお、風速比は図 23、飛雪流量は図 29 のそれぞれ再掲である。
風速比は防雪林に対して斜風より直交風の方が高い一方、SHA を除く飛雪流量比は風向による顕著な違いはみられない。
３）風と飛雪が防雪林を通過する距離と防雪効果
風向が変わると風が防雪林を通過する距離が変わることは容易に想像でき、視覚的には図 32 のようになる。雄信内防雪林の林帯幅が 30m 一律であり、防雪林に直交する風向は 230°なので、風向別に防雪林を風が通過する距離を計算できる。

図 29 防雪林を通過する風向別の飛雪流量比．
オレンジの点線は防雪林に直交する風向（230°）を示す

図 32 風が防雪林を通過するときの距離

風向別の風速比（図 23）と風向別の飛雪流量比（図29）の横軸を、風が防雪林を通過する距離に置き換え

図 30 飛雪流量比から換算した風向別の視程比
オレンジの点線は防雪林に直交する風向（230°）て図 33を得た。
風が防雪林を通過する最も短い距離は
南西の風（SW、225°）で35m、最も長い距離は北西のを示す

風（NW、315°）で380mである。ただし、風下林縁から地点Bまでの距離を考慮していない。図 33から、防雪林を通過する風の距離が長くなるほど（斜風であるほど）、風速比と飛雪流量比が低く防風・防雪効果が高いと考えられる。より詳しくみると、風速比は防雪林を通過する風の距離が長くなるほど徐々に低下する。一方、SHAを除く飛雪流量比は最短距離の35m（南西の風）で0.4以下であり、既に風速比のそれより低い値を示している。つまり、直交風では下枝の枯れ上がりが影響して防風効果がほぼ見られないのに対して、防雪効果に関しては、下枝の枯れ上がりは影響しない結果
であった。
ただし、
下枝の枯れ上がりとは関係ないが、

図 31 高さ 3m における風向別の地点 B における風速比と飛雪流量比
オレンジの点線は防雪林に直交する風向（230°）

SHAの発生原因を樹木の冠雪からの飛雪とするならば、直交風のときに道路側風下まで強い風が吹き込む
結果、樹木の冠雪からの飛雪が道路に流れ込む可能性を示すはあり得ると思慮される。
12

ここで𝑞𝐴 と𝑞𝐵 は、それぞれ風上および風下における飛雪流量(g/m2/s)である。
次に、風速比と飛雪流量比から得られた結果について物理的な意味を考える。吹雪とは、「雪粒子が風に
よって空中を舞う現象」として定義される 19)。すなわ
ち、抵抗となる防雪林などがなければ雪粒子は風に追随する 20)。風が防雪林を通過できるものと考えれば、飛雪粒子も風に追随するので飛雪も通過するものと思われる。しかし、本研究で得られた結果では、風速比より飛雪流量比が低い結果となった（図 31、図 34）。
樹木が障害物となり飛雪粒子は着雪や吹きだまりを形成するなどして、防雪林が飛雪を捕捉したと考えれば、

図 33 風速比・飛雪流量比と風が防雪林を通過す
る距離の関係飛雪流量比が風速比のそれより小さくなることは想像できる。ただし、風速比を示した式(5)では、空隙率が1 に近づく時に風速比も 1 に近づくが、飛雪流量比を

４）空隙率と防風・防雪効果
図 23 と図 29 から、斜風になるほど風速比と飛雪示した式(6)では、空隙率が 1 に近づく時に飛雪流量比

流量比が低くなる傾向と、空隙率も低くなる傾向が一

は風速比のように 1 とならない。当然に林がない空隙致しているように考えられるため、図 34 に風速比、率 1 では、飛雪流量比は 1 となるものと考えられる。

飛雪流量比を空隙率の関数として示す。高さ 1~7m に

一方、少しでも障害物が存在すると吹雪による飛雪がおける風速比を黒丸で示す。ただし、高さ 9m には相樹木や枝葉に着雪することから、急激に飛雪流量比が関が認められないため（図 24）、高さ 9m の風速比を減少する可能性が示唆されるが、今後の課題としたい。

白丸で示し、回帰分析には含めていない。また飛雪流

以上のように、空隙率と風速比および飛雪流量比か

量比は高さ 3m のみの値である。

ら導出した関係式は、防雪林の空隙率だけで防風・防図 34 から、空隙率が高いほど風速比が高くなる傾雪効果を推定することが可能であると考えられる。
５）平成 29 年度観測結果のまとめ

向にあることがわかり、回帰分析から式(5)を得た。

一般国道 40 号線沿いに造成されている雄信内防雪
0.18

𝑢𝐵 = 1.01 𝑢𝐴 𝐴

林において、道路側から撮影された写真により、防雪(5)林の空隙率を解析し、防雪林風上と風下で風向・風速と飛雪流量を観測した。国道から撮影した防雪林の写
真から方位別の空隙率を解析したところ、地表面に近く直交風になるほど空隙率が高い結果を得た。風速と飛雪流量の解析では、風上を基準とし、風下で観測した風速と飛雪流量を比で表現した。その結果、防雪林
に対して直交する風ほど、また地表面に近いほど風速比が高く、地表面から高いところや斜風になるほど風速比が低くなる傾向にあった。飛雪流量においては風向による顕著な違いはみられず飛雪流量比は、ほぼ0.2~0.4 の間に収まった。また、風向から風が通過する

図 34 空隙率と風速比・飛雪流量比の関係

距離の関数として風速比と飛雪流量比を解析したとこ

ここで𝑢𝐴 、𝑢𝐵 、A は、それぞれ風上と風下の風速(m/s)

ろ、風速比は防雪林を通過する風の距離が長くなるほと空隙率である。また、 空隙率と飛雪流量比についど徐々に低下したのに対し、飛雪流量比は最短距離のても累乗関数を用いて回帰分析を行い、式(6)を得た。

35m（南西の風）であっても低い値を示した。すなわ
ち、防雪林風下の林縁高さ 3m での計測において、防0.04

𝑞𝐵 = 0.34𝑞𝐴 𝐴

雪効果に下枝の枯れ上がりの影響は小さいものと考え(6)られる。また、空隙率が高いほど風速比と飛雪流量比13

が高いことから、空隙率と風速比、および空隙率と飛ある。一方、北東の風では高さ 7m の方が 3m よりも雪流量比を直接比較することにより、防雪林の防雪効

風速比が高い。これは、現地の写真（図 36）から林冠

果を評価するための関係式を導出した。ただし、飛雪の疎密によるものであると考えられる。また、高さ 1m

流量の関係式については、風速ほど明確な結果が得ら

では全方位（西北西～東）において風速比が 0.5 以上れていないため、継続したデータの取得が必要である。

と高い値を示し、直交風の北風のときは 1.0 を超える

なお、詳細については文献

9),11),12),13), 21), 22)を参照された

風速比であった。これは標準林とは異なり、枝打ちのい。

影響と考えられる。

3．4． 水上防雪林の気象等観測結果

吹雪が発生した平成 31 年 1 月 24 日に、水上防雪林

平成 29 年度に、水上防雪林の気象観測を実施した。

を車両で走行し動画を撮影した。定性的な評価を以下

風上 D 点を基準点とし、風下 A 点の風速比を算出しに示す。防雪林の開口部を通過したときには視認性のた（図 13）。算出方法は、前述の雄信内防雪林で解析悪化が確認された（図 37）。一方、観測地 A 点を通過した方法と同じである。

したとき、枝打ちされた防雪林の低い位置から飛雪粒

図 35 に、風下で計測した狭帯林における風速比を子が飛散している状況が確認された。ただし、ドライ示す。高さは 1m、 3m、7m である。雄信内防雪林のバーの視認性においては防雪林が視程障害を緩和し、標準林と同様に、各高さで風速比が異なる。直交風の且つ視線誘導効果を発揮し、走行に支障のない状況を

北から斜風の西北西の風では、高さが高いほど風速比確認した（図 38）。

が低く、3m と 7m で十分な減風効果がみられる傾向に

図 35 風向別の地点 A における風速比
図 37 吹雪発生時における水上防雪林の開口部

図 36 一般国道 391 号から撮影した水上防雪林。
赤枠の部分に疎の林冠がみられる

図 38 吹雪発生時における水上防雪林の観測地点付近

14される 1)。防雪林の基本設計の一例を図 39 に示す。

水上防雪林では、地表面付近における枝打ち、ある
いは枯れ上がりにより飛雪粒子の飛散による視程悪化の懸念はあるが、ドライバーの目線高さで飛雪を抑えることができれば、狭帯林の主目的である視程障害の緩和効果が発揮されるものと考えられる。風下Ａ点で観測した高さ 3m は、盛土構造である一般国道 391 号
上ではドライバーの目線高さに相当することから、今後当該高さの風速比と防雪林の空隙率の関係について解析を進める予定である。

図 39 標準林（林帯幅 30m）と狭帯林（林帯幅10m）の基本設計

3．5． 防雪林の構成要素と防雪性能における今後の展望
現在、防雪林（標準林）の整備においては、最大吹
きだまり量に応じて林帯幅（11~32m）が決定される。

基本設計では、基本林の初期成長を保護するため前仮に、空隙率に基づく防雪林の性能評価が可能になれ

生林を配置する。この前生林にはヤナギ属など高木のば、空隙率に基づく防雪林の整備によるコスト縮減に樹種が多く、基本林であるマツ科よりも樹高が高くな貢献できる可能性があると考えられる。以下に、3 点り、基本林の成長を妨げることもある。したがって、例示する。

前生林に下枝の枯れ上がり等による防雪性能が低下し① 防雪林内部で下枝の枯れ上がりが見られたとしてた防雪林の補助対策工法としては期待できない。そこも、林縁で枝葉が繁茂し空隙率が十分に低ければで、本稿では低木を中心に調査を開始した。なお、調（すなわち、十分な防雪性能が確保されていれば）査対象は我が国の防雪林ではなく、先駆的に防雪林を更なる対策を講じる必要がない。

活用している米国の文献が主体である。米国では植生② 現在の防雪林では初期生長期に生育不良を伴いやを活用した吹雪対策を Living Snow Fence（LSF）とし

すいマツ科が利用されているが、初期の生育不良をており、我が国の防雪林も LSF に含まれる。
ここでは、回避するためにマツ科以外の樹種を利用し、性能を米国で LSF に利用される植物の種類と吹雪捕捉量につ確保可能な空隙率となる配置を検討する。

いて整理し、
日本での LSF の適用性について考察した。
4．1．1. 米国で LSF に利用される植物の種類と吹雪③ 性能を確保可能な空隙率から最小の林帯幅（狭林幅）を導出することで、効率的な防雪林整備につな

捕捉量
米国で利用されている LSF の樹種は様々である。我げる。

が国でも利用されている 1)常緑針葉樹だけでなく、2)

今後、空隙率と防雪性能の関係解明に向け、現地観

ヤナギ、3)ハニーサックル、4)トウモロコシも LSF と測やデータの解析を引き続き進める予定である。

して研究されている。
4． 防雪性能が低下した防雪林の補助対策

１）常緑針葉樹

防雪性能が低下した防雪林の補助対策工法として、針葉樹の多くは常緑樹であるが、カラマツやヌマス①低木等の植生、②ネット柵などが挙げられる。低木

ギなどの落葉樹もある。LSF には主に針葉樹のうち、等の場合は、日照時間が重要となるため林縁に植栽す

分類学的にはマツ科が用いられ、米国ではマツ科トウる必要がある。ネット柵の場合は、配置箇所に限りは

ヒ属(Picea)が主である。たとえば、オウシュウトウヒ

ない。ただし、防雪林が植物である以上、人工的な柵(Picea abies)、コロラドモミ(Abies concolor)などがある

を防雪林内外に配置することへの違和感は否めない。

24)

まずは、双方のメリットとデメリットを把握すること

２）ヤナギ属。

を目的に資料調査等を実施した。最終的には、これら前章で述べたようにヤナギは、バイオマス、野生動を比較した結果を取りまとめることを予定している。

物の生息環境、二酸化炭素の隔離だけでなく LSF に利4．1． 多様な植生を活用した吹雪対策工法

用することで複数の利点が期待されている。
そのため、防雪林の林縁には前生林として落葉広葉樹が植栽さヤナギに関する先行研究の件数も群を抜いて多い

れ、基本林には、
アカエゾマツをはじめとするヨーロッ（Heavey & Volk (2014)24)など）。

パトウヒやトドマツなどマツ科の樹種（図 4）で構成

３）ハニーサックル（スイカズラ）
15ハニーサックル(Lonicera tatarica)はスイカズラ科のトウモロコシについては Tabler (1994)23) が指摘した

落葉つる性木本であり、我が国では単にスイカズラあ

セットバックよりも短く Qc/Q が１よりも小さい。設るいは忍冬（にんどう）と呼ばれている。ここでハニー

置条件を最適化すれば、トウモロコシも LSF として活サックルに関する歴史に少し触れる。

用できると思われる。

1963 年、アイオワ州の運輸局は、ハニーサックルの以上のように、我が国でも利用されているマツ科だけ

多様性に着目しており、吹雪対策の試験を開始した。

でなく、LSF に利用されているヤナギ、トウモロコシ

1966 年、吹雪対策効果だけでなく費用対効果の面でも等も吹雪対策効果が確認されている。

ハニーサックルが LSF として最適であるとした。これ

表 6 調査対象の樹高、空隙率、吹走距離、セット
バックと造成してからの年数がきっかけで、ハニーサックルが米国北部で普及し始めたエラー! 参照元が見つかりません。。次節で示すように、確かにその吹雪対策効果が確認されている。

トウヒ属

４）トウモロコシ

ヤナギ属
ハニーサックル
トウモロコシトウモロコシ（Zea mays）は、バイオ燃料として着目されている植物である 25)。米国農務省によると、ト

樹高（m)
2.9
4.0
1.9
5.0
2.2
1.3

空隙率（%） 吹走距離（m）
27
855
42
400
86
339
47
383
63
206
0
340

セットバック（m）
52
37
27
27
38
71

年数
3年以内
4年～11年
3年以内
4年～9年
8年
1年

※Heavey & Volk (2014)24)のデータより作成

ウモロコシの生産量は食用を含めて年間 4 億トンにもなり、世界の輸出量の 40 %を占めている 26)。ここで、

表 7 調査対象の吹雪捕捉量

LSF としてのトウモロコシに関する過去の研究事例を
示す。

トウヒ属

1984 年頃、ミネソタ州を含む２つの州では、収穫しヤナギ属
ハニーサックル
トウモロコシ終えたトウモロコシの茎と葉に着目し吹雪対策効果を検証した。トウモロコシの茎の高さは約 2 m で、空隙

Qc(tons/m) Q(tons/m) Qc/Q L(m) D35(m) D35/L 年数
40
15
2.7
12
41
3.4 3年以内
180
9
19.2
11
32
3.0 4年～11年
10
10
1.0
28
31
1.1 3年以内
246
9
41.0
11
31
3.1 4年～9年
47
5
9.4
8
24
3.0 8年
5
7
0.7
18
29
1.6 1年

Qc: 樹木に堆積した吹雪捕捉量、Q: 樹木を通り

率は 50 %の金属製の防雪柵と同等と考えて良い。方法

抜けた積雪量、Qc/Q: 吹雪捕捉量/樹木を通り抜は、トウモロコシ 6〜8 列を 2 組、その間隔は 50〜60

けた積雪量の比、L: ドリフト（風下側のふきだ

m で、冬季間刈り取らずに残して防雪効果を検証し、まり）の長さ、D35: 標準的なセットバック、

春に刈り取るものである。

D35/L: セットバックとドリフトの比．※Heavey

吹雪捕捉量は 1 m あたり 7.6 トンで、およそ 2.7 m& Volk (2014)24)のデータより作成．

の防雪柵と同等である。また、セットバック（LSF から道路までの距離）は 30 m では近すぎるため、最低4．1．2. 日本での LSF の適用性に関する考察

46 m は必要としている 23)。
５）LSF の吹雪捕捉量

北海道における国道防雪林は、1976 年から道北・道LSF における樹種別の吹雪捕捉量について、樹高、東を中心に造成が開始され、現在では 210 箇所にもな

空隙率、吹走距離、セットバックの条件を考慮した調るが、総延長はおよそ 80 km1)と米国に比べればまだ短査結果を以下に示す。

い。防雪林の一部にはヤナギも植栽されているが、こ24)

Heavey & Volk (2014) はニューヨーク州に造成されれは防雪効果を意図したものではなく、防雪効果を期ている LSF の吹雪捕捉量について、造成してからの年待する基本林としては、アカエゾマツ、ヨーロッパト

数、樹高、空隙率、吹走距離、セットバックの条件を

ウヒ、トドマツなどが植栽されている（図 39）。しか調査し（表 6）
、トウヒ、ヤナギ、ハニーサックル、トし、これらマツ科は、防雪効果が発揮されるまで成長

ウモロコシの吹雪捕捉量を調べた（表 7）。その結果、に時間を要する。さらに、土層の確保や排水などによトウヒとヤナギに関して、造成から 3 年以内の LSF でり、生育不良とならないよう生育基盤の整備も必要とは吹雪捕捉量を、樹木を通り抜けた積雪量で除した値なる。最近の研究結果から、防雪林では密に樹木が植（Qc/Q）が 1 以上であることが示された。これは造成栽されているため、日照不足により下枝の枯れ上がり

後すぐに防雪効果があることを示している。造成後４がみられることが指摘されている 27)。吹雪の現象は地年から 11 年のトウヒとヤナギの LSF では Qc/Q が非表面に近いほど飛雪流量が多く、下枝の維持が必要で常に大きいため、十分な吹雪捕捉量が得られている。

あるが、下枝を維持するための間引きの作業の維持管

特にヤナギの吹雪捕捉量が著しいことがわかる。
なお、

理費用が負担となっている。そこで、マツ科だけでな
16

く低木等を組合せて LSF を一つのシステムとして造成た。また、これらネットと単管(STK500、φ48.6×t2.4)、することも有意義と考えられる。積雪寒冷地におけるクランプを組み合わせたネット柵工の一般図を作成し在来種の生残率と成長速度を調査した結果 によると、た（図 40）。生枝下高と樹高の関係（図 6）をもとに、低木のエゾヤマハギやアキグミ等は生残率も成長速度

柵高さは 1.8m と 2.7m とした。今後、防雪林の補助対も高いとある。生残率が高いこと、成長速度も早いこ策として、現地試験等に基づいたネットの適切な材質と、在来種であることを考慮すれば、エゾヤマハギやと空隙率を検討することを考えている。

28)

アキグミ等は LSF として適した低木であると考えられる。また、外来種のマツ科であるが、北海道の道路での導入実績があり、耐寒性、耐風性､耐雪性を有するモンタナマツも、低木の候補として考えられる。また、造成においては米国を参考に、道路を管理・運営する一機関だけでなく、市区町村の自治体、地権者も含めた組織的な取り組みが、北海道における経済的便益も視野に入れた LSF の造成を促進させるきっかけになると考えられる。今後、防雪林の造成・管理運営方法について、我が国でも米国での取り組みについて適用の可能性を検討することも有意義と考えられる。
4．1．3. 多様な植生を活用した吹雪対策のまとめ
本節では、米国における LSF に関する歴史から紐解

図 40 ネット柵工の一般図（高さ 2.7m）

き、最近の研究動向についてレビューを行った。樹種に着目してみれば、我が国でも利用されている常緑針4．2．2. ヒアリング調査

葉樹だけでなく、寒冷地でも成長速度が著しいヤナギやハニーサックル、トウモロコシなどが利用されてい北海道東部の一般国道 44 号浜中町に位置する茶内る。
また、
米国では吹雪対策としての LSF だけでなく、防雪林では、補助対策として防風ネット工が施工され費用対効果、バイオマスや野生動物の生育環境、二酸ている。そこで、道路管理者と維持管理業者に、補助

化炭素の貯留、土壌の侵食抑制としても LSF は注目さ対策工に関するヒアリング調査を実施した。

れている。加えて、一機関が LSF の造成・管理運営を

茶内防雪林は、平成元年度にアカエゾマツが植栽さ実施しているわけではなく、市区町村の自治体や地権れた。しかし、樹木の枯れ上がりに伴い、吹雪天候時者も含めて LSF の造成を促進させるという視点があに、雪粒子が樹木を通過して道路に到達するようにる。このように、枯れ上がりの補助対策工法としてだなった。そのため、平成 24～28 年度にかけて、防雪林

けでなく、多様な植生を活用した吹雪対策には様々なの風上側林縁または林内（道路用地の狭い区間）に防付加価値が期待できるものと考えられる。詳細につい風ネット工（高さ 3.2m）が設置された（図 41）
。当該

ては文献

29),30),31)

箇所の防風ネット工は、高さ 1.0m のネットパネルを 3を参照されたい。

4．2． 防風ネット工による対策
4．2．1. 資料調査
防風柵・防風ネットの構造と防風効果の関係において、抗力係数 kr は防風効果に最も影響を及ぼす重要な指標である 32)。ただし、抗力係数 kr を直接的に推定することは容易ではなく、光学的空隙率（空隙率）が防風効果を評価する構造因子として用いられている 32)。
防風ネットに関するメーカの資料より、ネットの材質
はポリエチレン、ナイロンが用いられており、樹脂でコーティングされている場合もある。防風・防雪・防図 41 茶内防雪林で施工されているネット柵工

砂を目的としたネットの空隙率は、約 30~50％であっ17段とした構造で、最下段のパネルは遮蔽率が 100％となっている。この構造は、現地での試行錯誤を経た結果である。現在の構成で、吹雪時の道路上における視程障害緩和や吹きだまり抑制等の防雪効果は発揮されている。
令和元年度より防風ネット工の効果を定量的に把握するため、現地調査を実施する予定である。具体的には、対策工の設置箇所（風上側林縁と林内の 2 か所）
図 42 風洞実験装置に測線（横断方向）を設けて、防風ネット工を含む林
帯前後の吹きだまり形状と、林帯の風上側と風下側の風速を計測する。それらの結果と、標準的な防雪林である雄信内防雪林との比較を行う予定である。
5． 風洞実験による防雪性能の把握
防雪林の防雪機能を把握するためには、実フィール
ドで計測することが望ましい。しかし、実フィールドにおける防雪林の林帯幅、枯れ上がりの高さなど、異なる林況における防雪機能の把握、および補助対策工

図 43 風洞実験装置のターンテーブルと防雪林模型

法や管理手法の検討には限度がある。
そこで本研究は、任意の林況設定が可能な風洞実験装置を用いて、防雪

5．1．2. 防雪林模型の検討と製作

林の防雪機能を評価することを目的とする。

可能な限り現地状況を再現するため、現地調査に基

まずは、防雪林の 1 区画について吹雪時における風づいて防雪林模型を製作した。模型は、樹木を配置す

況などを再現できるように実験環境を構築し、相関をる地形模型と、地形模型上に配置する樹木模型で構成確認した後、下枝の枯れ上がりによる防雪林の防雪機されている。地形模型の形状は、現地測量による代表能の把握、対策工法の検討等を進める予定としている。

断面で製作した。模型の縮尺設定については文献 33)を

平成 28 年度では、前中長期計画中の平成 27 年度に参考にすると、以下の（１）～（３）を考慮する必要実施した、一般国道 40 号線沿いの天塩町雄信内防雪がある。

林（標準林）における林帯幅、樹木配置、生枝、枯れ（１）自然風に関する相似則

枝の空間分布などの林況調査結果に基づき、現況の防（２）風洞断面の大きさによる制限

雪林を再現した模型を製作し、風洞実験を行った。

（３）測定項目からの制限

平成 29 年度では、防雪林の模型修整手法を検討す（１）自然風に関する相似則：風洞実験では、接地境

るため、前中長期計画で製作した防雪林の模型で実験界層内に収まるよう模型を配置する必要がある 33)｡用した結果を再解析した。

いた風洞実験装置の接地境界層は下面から高さ 0.4m

平成 30 年度は、現地観測の再現性を高めるため、模である 34)ため、その範囲内で実験を行う必要がある。

型の修整を行った。

（２）風洞断面の大きさによる制限：一般的に大きな模型を風洞に配置すると、上方や左右の拘束壁の影響

5．1． 風洞実験の実験環境構築

によって自然風の再現に影響が出る。閉塞率（模型断5．1．1. 実験装置

面積の風洞断面積に対する割合）5％以下が１つの指標

実験には寒地土木研究所所有の風洞実験装置（図とされるが、確定的な回答が見当たらないとされてい42）を使用した。

る 33)。

装置の主要寸法は、
全長約 29m、測定洞の全長約 9m、（３）測定項目からの制限：大縮尺となるほど高さ方

測定洞の断面 1.2m×1.2m である。測定洞には、風向角向の測定誤差が大きくなるほか、小さすぎる模型であを可変できるターンテーブルを備えたベース模型を設れば物理的に取扱が困難となる。

置している（図 43）。

本研究では、これらを総合的に考案して縮尺を 100
18

分の 1 とした。ここでは（２）で言及した閉塞率を無上がった部分に MF-8（セル数 8±2 個/25mm2）を、上視している。このように、道路周辺における防雪施設

部にある緑色の生きた枝葉に MF-13（セル数 13＋3
−2 個

（防雪柵、防雪林）を対象とした風洞実験において縮/25mm2）を使用した。落葉広葉樹は枯れ枝部分と同規尺を 100 分の 1 としたものは多数 34) - 37)ある。

格とした。なお樹木の幹は、樹木を問わず真鍮の棒

地形模型は円形状のターン部模型と差替部模型で（φ3mm）を使用した。

構成されている。差替部模型を入れ替えることで異な
5．2． 現地観測の再現実験

るパターンの林帯を実験できる。地形模型のサイズに関して、円形状のターン部は φ1188.5mm×高さ 50mm

現地観測で得られた風況が模型上で再現されていであり、差替部は幅 300mm×長さ 1150mm である（図るか確認するため、模型上の防雪林風下および、より43）。

風下の道路付近において風速計測を行い、これらと現植栽の配置について、樹木寸法等を計測した現地調

地観測によって得られた風況との比較を行った。
5．2．1. 実験条件の設定

査範囲(約 25m×約 10m)を１パターン（図 44）とし、同パターンを繰り返し配置した。本実験では図 44 の測定洞内の鉛直風速分布は、上空ほど風速が増す自青書きで示した樹木は隣接する樹木と大きく接触し、然の風を模擬するため、べき法則（べき指数は田園地

配置が困難であったことから除き、同図朱書きで示し帯を想定した 0.1538)）に近似するよう、気流を調整した配置で構成した。

た 34)。
実験風速は、模型雪に活性白土を用いた風洞実験で吹きだまりの再現性が高いとされる風速 4.5 m/s 前後（地面からの高さ H=50mm）39)を参考に、風速 7 m/s（但し H=400mm での風速）とした。
防雪林模型は、3．の現地観測において卓越風向であった西からの風を再現するよう、測定洞内のターン

図 44 一般国道 40 号線沿い雄信内防雪林の調査結果から製作した植栽配置構成図

テーブル上に模型を配置した（図 43）。
5．2．2. 計測方法
風速計測には日本カノマックス(株)製の熱線流速計

樹木模型は、
自然発生した小木や倒木を除いた 31 形

IHW-100 を用いた。計測は、I 型プローブを使用し１計状とした（図 43、図 45）。各形状は現地調査に基づい測の計測間隔を 10ms として 1 箇所当たり 3072 個計測て樹高、枝張、枝下高を再現した。材質は造形しやす

し、計測データを平均した。

く、実験中の修整が容易で、風洞実験での実績 34) - 36)の

計測は、3．で記した、固定観測を行った 4 地点（防あるモルトフィルター材（イノアック（株）製）を用

雪林の風上側の基準点（No.0 に相当）から風下側の道いた。フィルター材の厚さ、風速を同一条件下とした路法尻の地点 No.4 まで）のほか、道路上の風速分布の場合、単位面積当たりのセル数が増加すると圧力損失把握を目的として、道路上の 2 地点（2 車線道路の各も高くなり、フィルター材の通気性が低い。そこで、車線上）を追加し、計 6 地点で行った。計測点の位置

2 種類のフィルター材を用いて枝葉を造形した。常緑を図 46 に示す。計測は、現地観測における各固定観

針葉樹では下枝の枯れ上がりが見られるが、この枯れ測地点＋道路上と、この地点を道路縦断方向に 25mm
毎ずらした 5 測線で行った（後述の No.1 を除く）。
各地点のデータは、No2 は 3 点、No3～No5 は 5 点を平均したものを使用した。計測高さは共通で地面から高さ 150mm までは 5mm 間隔、それ以降計測上限で単位：ある 400mm まで 10mm 間隔で計測した。なお、2．で述べた基準点（No.0）に相当する風洞の基準点は、風洞壁面や模型による影響が受けにくい風洞中央の風上側計測上限の計測点 No.1（図 46）に設定した。

図 45 樹木模型
19

風洞実験における風速比は、防雪林直前風上の地点
No.2 で僅かに低下し、防雪林を通り抜けた直後の地点
No.3 で大きく低下した。さらに、そこから風下の道路
風下法尻に至る（No.3～No.5.2）間、風速比は回復の傾向を示した。この傾向は現地観測と一致が見られた。
道路防雪林の風上近傍の地点 No.2 の風速比は、高さ1m で風洞実験の値が現地観測に比べて僅かに高いものの、上方に位置する高さ 3m および 7m では、ほぼ一致した。
測定点別に着目すると地点 No.2 の防雪林風上側林
縁では防雪林による風速低下や斜風による林縁に沿っ図 46 風速計測点位置図

た風の流れの影響が考えられる状況であったが、現地観測と風洞実験において相関が高い結果が得られてい5．2．3. 現地観測データの処理た。一方、道路防雪林の風下側直下の地点 No.3 の風速

現地観測の風速比の算出には、3．で述べた観測期間

比は、風洞実験では現地観測に比べ、高さに因らず低（平成 28 年 12 月 22 日～平成 29 年 3 月 18 日）におい値となった。また、現地観測と比較した風速比は、

ける風向・風速の観測結果から、西の風向を抽出して高さ 1m で約 1/2、3m で約 1/11、7m では約 1/2.6 と低平均化したものを用いた。なお、基準点で観測された

く、特に高さ 3m での乖離が大きい。道路風下側法尻

風向・風速は、高さ 3m である。基準点の高さ 1m と近傍の地点 No.4 の風速比は、現地観測が 3m のみであ

7m の風速を対数則で計算し、これを基準（分母）としるが、風洞実験では現地観測に比べて低い値を示した。

て道路側風下 No.3 の風速（分子）を風速比として表現した。

5．3． 防雪林模型の下枝の枯れ上がりによる影響解5．2．4. 実験結果と考察析

計測点横断方向の風速比(現地・風洞)を図 47 に示す。

5．2．で示したとおり、下枝の枯れ上がりが見られ

図中の横軸は、道路横断方向の計測点を示し、道路のる高さにおいて、道路付近の風速が大きくなることに

中央を 0 として風上側をマイナス、風下側をプラスとついては、現地観測結果を再現したが、風洞実験の結して風洞実験での縮尺で示した。縦軸は、現地観測と果は防雪林による減風効果が高く、現地観測結果と比風洞実験それぞれの風速比である。

べると乖離がみられた。そこで、防雪林の模型修整手法を検討するため、前中期研究計画期間内に実施した別の防雪林模型の風洞実験結果を再解析した。
5．3．1. 樹木模型
利用した樹木は、下枝高だけを変えた 3 種である
（図
48）
。平均樹高は 5m を想定した模型で、模型の高さは50mm である。樹木配置は、下枝の枯れ上がりを表現するため、道路吹雪対策マニュアル（防雪林編）に従い標準林タイプで、樹木列数 5 列、千鳥間引きの林況を表現した。
下枝の枯れ上がりによる影響解析のため、林縁と林内における枝下の高さを変えた模型を利用した（図 49）。なお、枝下高 5mm の樹木は下枝の枯れ上がりの無いものとする。

図 47 計測点横断方向の風速比（風洞・現地）20

230g/min である 40)。なお、模型雪の動きは空気の流れと完全には一致せず、計測結果は風速ではなく、模型
雪の移動速度であるため、流速と表現する。
風上（分母）と風下（分子）における流速の比から流速比を求め、防雪機能を評価する指標として利用した。画像の撮影は毎秒 2,000 枚で 5 秒間行い、画像 2
枚 1 組から得られる流速分布を 5,000 組分平均したものを計測結果とした。計測面は鉛直面および水平面である。
5．3．3. 実験装置
実験には寒地土木研究所の風洞実験装置（図 42）を
樹 高 50mm
枝下高 5mm
樹木 A

樹 高 50mm
枝下高 10mm
樹木 B

使用した（5．1．1. を参照）
。測定洞には、風向角を可樹 高 50mm
枝下高 20mm
樹木 C

変できるターンテーブルを備えたベース模型を設置した（図 50）。

図 48 樹木模型
Case1

Case2

図 50 樹木模型を配置した様子
Case3

5．3．4. 実験結果と考察
防雪林の模型は、標準的な防雪林の縮尺を 100 分の
1 スケールとしている。防雪林模型の高さは 50mm であり、5m 相当の防雪林を想定している。この実験で得Case4られる結果は事例解析として成り立つが、たとえば現地調査を実施している雄信内防雪林など、他の防雪林に適用するためには、一般解として表現した方が合理的である。そこで本稿では、防雪林の現地観測結果（図図 49 植栽配置側面図
Case1：
Case2：
Case3：
Case4：

23）と同様に、防雪林の風上林縁からの距離を樹高で林縁・林内に樹木 A、林縁に樹木 A、林内に樹木 B、林縁に樹木 A、林内に樹木 C、
林縁・林内に樹木 B除した高倍距離で表現する。なお、水平方向に計測された流速比は、乗用車ドライバーからの目線高さ（H=1.5m）に相当する模型高さを h =15mm として、デー

5．3．2. 計測手法

タを整理した。

計測には、PIV (粒子画像流速測定法:Particle Image

図 51 に、模型の高さ h =15mm における風下の流速

Velocimetry)を用いた。計測原理は、流れ場に投入した比を示す。林縁の枝下を維持し、林内の枝下高を 5mm、微小なトレーサー粒子（追跡子）にレーザーをシート

10mm、20mm（Case1 ~ Case3）と変化させると、防雪状に照射して流れの断面を可視化し、ハイスピードカ

林模型から風下の水平方向における流速比は上昇する。

メラによる連続撮影された画像から、トレーサー粒子

下枝高 20mm の防雪林
（Case3）では枝下高 5mm
（Case1）の移動量を解析して流速を計測する方法である。よっに比べて平均 1.3 倍流速比が高い結果であった。林縁て、側面からみた面的な流れ場を把握することが可能における下枝を維持させ、林内の枝下高だけを変化さである。トレーサー粒子は、模型雪として使用していせた結果であるため、防雪林内の下枝の枯れ上がりにる 活 性 白 土 で あ る 。 PIV で 解 析 可 能 な 供 給 量 は
21

雪効果の持続の両者が相殺するように、林縁に対策を講じれば、防雪林内の下枝の枯れ上がりによる減風効
果の低下による影響を抑えることができ、防雪林の防雪性能を維持できるものと期待される。
本結果を踏まえて、5．1．2. で製作した防雪林模型の枯れ上がり部分において、特に林縁部の修整を慎重に行うこととした。
5．4． 防雪林模型の修整「5．2．
」の現地観測の再現実験結果より、模型実験の風速比が低い傾向にある。防雪林模型における現地観測で得られた風況の再現性を高めるため、模型の修整を行った。
図 51 防雪林模型から風下の水平方向における流速比

5．4．1. 模型修整手順（ドライバーの目線高さに相当する h =15mm の風速比）

修整は、減風効果に大きく影響がない項目から着手
し、間引きから枝葉（モルトフィルター）の剪定の順よる影響と考えられる。

で実施した。都度風洞実験にて風況を観測、その結果

図 52 に、林縁・林内全ての枝下高を 10mm としたを踏まえ、次の修整を考察した。以降、修整、実験、ときの流速比（図 51 の Case4）と、林内だけ枝下高

考察を繰り返し現地観測に近づけた。

10mm としたときの流速比（図 51 の Case2）の比を示

5．4．2. 実験装置、実験条件、計測方法

した。
（Case2）は（Case4）と比べ、道路を想定した位

実験には寒地土木研究所の風洞実験装置（図 42）を置では最大 0.9（全体では最大 0.8）まで低下したこと使用した（5．1．1. を参照）
。実験条件、計測方法は 5．

が読み取れる。林縁・林内全ての枝下高の高さを変え2．と同様とした（5．2．1. , 5．2．2. , 5．2．3. を参照）。

た場合(Case4)は、下枝が枯れ上がった結果と考えられ実験のパターンと防雪林模型の樹木本数を表 8 にる。一方、林内だけ下枝高を変えた場合(Case2)は、言示す。パターン P は修整前の模型林である（平成 29 年

い換えれば、林縁の下枝を維持した結果と考えられる。

度実施、実験結果は図 47）。パターン 1～4 は間引きのみで修整した模型林である（平成 30 年度実施）。
表 8 各パターンと防雪林模型の樹木本数
防雪林模型の樹木本数(本)列1列2H=80 H=117

列3

列4

列5

列6

列7

(H:高さmm)列8

列9 列10

H=94
H=137
H=131
H=85 H=143
H=132
H=149
H=102
H=142
H=129
H=86 H=137
H=82
H=143 H=147
H=96
H=158
H=116
H=99 H=154
H=141
H=64
H=65
H=136
H=49

パターンP (P)

11

11

44

33

33

44

33

44

33

11

297

パターン1 (P1)

-

-

44

33

33

44

33

44

33

11

275

パターン2 (P2)

-

-

44

33

-

-

33

44

-

187

パターン3 (P3)

-

-

44

33

-

-

33

44

33
11

-

165

22

11

-

121

パターン4 (P4)

-

-

H=94
H=99
H=102

-

-

33

44

H=64

11
H=64

図 52 枝下高 10mm とした防雪林模型における林内／林縁・林内の流速比（林縁・林内とも枝下高を10mm とした模型による流速比を基準としたもの。
h=15mm）
実際の防雪林において、道路側風下の風速に与える影響だけに着目すれば、「下枝の枯れ上がり」による防雪効果の低下と「林縁における下枝の維持」による防図 53 防雪林模型の樹木配置 (パターン P)
22計

防雪林模型の横断方向の配置を図 53 に示す。防雪要なため、風下側落葉樹と、「5．3．
」を踏まえ林縁部

林模型の樹木は横断方向に 10 列で、樹木の高さはを残し林内部中心列（列 5, 6）を間引いた。間引き後49mm～158mm、樹木の本数は全部で 297 本である。

の樹木の本数は 187 本である。

樹木の配置は列 1 が風上側、列 10 は風下の道路側で（結果）
大きく本数を間引いたため、パターン 1 より H=1m,ある。
5．4．3. 実験結果と考察

H=3m, H=7m とも風況が現地観測に近づいたが乖離はまだ大きい（図 57）。

模型の修整については、各項目毎風洞実験にて風況を確認しながら、以下の手順にて実施した。

図 56 パターン 2
図 54 パターン 1

図 57 計測点横断方向の風速比（パターン 2・現地）
図 55 計測点横断方向の風速比（パターン 1・現地）（パターン 3）風下側林縁部の間引き
林内部を間引いても乖離が大きいため、林縁部の間引きを行った。風上側に比べ、影響の少ない風下側か（パターン 1）落葉樹の間引きら実施した。全体的に現地観測と乖離が大きいため、冬期間葉を落とし減風効果がないことから、まず風水平方向に枝葉が大きく張り出し、各高さで減風効果

上側落葉樹（列 1, 2）について間引いた。間引き後のが大きい高い樹高のものから間引いた。（列 9，樹木の本数は 275 本である。

H=149mm, H=143mm）。間引き後の樹木の本数は 165

（結果）

本である。

修整前に比べ現地観測にやや近づいたが、全体的に（結果）乖離している（図 55）。

H=7m は現地観測値に近づいた。H=1m, H=3m については乖離が確認された（図 59）。

（パターン 2）林内部の間引きパターン 1 の結果より全体的に減風効果の低減が必23

図 58 パターン 3

図 61 計測点横断方向の風速比（パターン 4・現地）（結果）
H=1m, H=3m は近づいたが、H=7m においては、風速比が増し乖離が大きくなった（図 61）。
現地観測と各パターン 1～4 の風速比との乖離を表9 に示す。乖離は風洞実験値と現地観測値の風速比の差を、現地観測値を基準とした割合で算出した。
図 59 計測点横断方向の風速比（パターン 3・現地）

乖離 =風洞実験風速比 − 現時観測風速比
現地観測風速比( 7)（パターン 4）風上側林縁部の間引き
風下側林縁部においてこれ以上の間引きは、防雪林

各パターン 1～4 の平均値は、全体の乖離度合いを

模型の林帯幅が狭くなり、現地との差異が大きくなる。

比較するため高さ H=1m, H=3m, H=7m の乖離値の絶対

それにより、現地防雪林の防雪性能における林帯幅の値の平均とした。風速比は図 46 の地点 No3 の値とし要因が確保できなくなるため、風上側の林縁部を間引た。

いた。全体的に枝葉を減らせるよう、列 3 は 4 種類あ各パターンの乖離の平均値は、模型を修整していな

る樹高のなかで 2 番目と 4 番目に高い樹高のものを間いパターン P が 69%で、模型を修整したパターン 1 が引き（列 3, H=96mm, H=65mm）、列 4 は 3 種類の中で60％、パターン 2 が 43％、パターン 3 が 18％と修整す

2 番目と 3 番目に高い樹高のものを間引いた（列 4,る程小さくなった。パターン 4 は模型林を間引きし過H=85mm, H=86mm）。パターン 4 を図 60 に示す。間引

ぎて高さ H=7m の乖離が+29%まで上がり、そのためき後の樹木の本数は 121 本である。

乖離の平均値が 20%と、パターン 3 より大きくなった。
表 9 現地観測とパターン 1～4 の風速比との乖離
現地観測
パターンP (P)
パターン1 (P1)
パターン2 (P2)
パターン3 (P3)

図 60 パターン 4

パターン4 (P4)

24

H=1m
0.66
0.38
-42%
0.47
-28%
0.53
-18%
0.47
-29%
0.53
-19%

高さ
H=3m
0.56

H=7m
0.34

乖離の
平均値

0.05
0.09
-90%
-74%
69%
0.10
0.11
-82%
-68%
60%
0.20
0.18
-64%
-47%
43%
0.44
0.35
-22%
+3.6%
18%
0.49
0.43
-13%
+29%
20%
※ 上段:風速比、下段:乖離

表 11 現地観測とパターン S1～S8 の風速比との乖離（パターン 3 剪定）枝葉の剪定パターン 4 は乖離が大きくなったので、以降、パター
ン 3 をもとに、枝葉（モルトフィルター）の剪定のみ

H=1m
0.66

現地観測

で修整を行うこととした。

パターンS1(P3S1)

パターンS2(P3S2)

パターンS3(P3S3)

パターンS4(P3S4)

パターンS5(P3S5)

２次元的な占有率にて算出した。計８回剪定と実験をパターンS6(P3S6)

繰り返し、現地観測値に近づけた。表 10 に各パターパターンS7(P3S7)

ン S1～S8 の枝葉（モルトフィルター）の剪定箇所をパターンS8(P3S8)

剪定は、H=1m, H=3m, H=7m の風洞実験結果をもとに、減風効果の高い階層のモルトフィルターを剥離させ調整した。剪定のみの修整のため、風洞実験を進めるための目安として各階層の空隙率を算出した。空隙率は模型を風向方向から撮影し、樹木・枝葉の部分の

示す。

0.57
-14%
0.57
-14%
0.58
-11%
0.59
-11%
0.62
-5.9%
0.60
-8.8%
0.64
-2.3%
0.65
-0.1%

高さ
H=3m
0.56

H=7m
0.34

0.44
0.32
-21%
-5.5%
13%
0.44
0.31
-22%
-7.7%
14%
0.46
0.33
-17%
-1.2%
10%
0.46
0.33
-18%
-1.1%
10%
0.51
0.35
-8.8%
+4.9%
6.5%
0.51
0.35
-8.8%
+5.5%
7.7%
0.51
0.35
-9.0%
+5.2%
5.5%
0.51
0.36
-8.4%
+5.8%
4.8%
※ 上段:風速比、下段:乖離（結果）
現地観測と各パターン S1～S8 の風速比との乖離を
表 11 に示す。最終的にパターン S8 で乖離の平均値は4.8％まで現地観測に近づけることができた。パターン
S8 の測点と風速比の関係を図 62 に示す。
図 63 に模型林の空隙率の解析方法を示す。また、
図 64 に空隙率と風速比の関係を示す。高さ H=0m～
2m は空隙率と風速比の変化も大きいが、高さ H=6m～
8m では空隙率と風速比の変化は小さい。各階層の空隙率の変化に合わせ、風速比の変化が確認できた。
今回の実験結果から、本模型における空隙率と風速比の定量的な評価までは難しいが、影響があることは確認できた。今後、模型の修整時、空隙率の観点も加味し修整していきたい。
図 62 計測点横断方向の風速比（パターン S8・現地）

表 10 各パターン S1～S8 の枝葉の剪定箇所
防雪林模型P3の枝葉(ﾓﾙﾄﾌｨﾙﾀｰ)の剪定箇所
P3樹木の列7 Z=24/H=82, 列8 Z=28/H=116,
パターンS1 (P3S1)
列8 Z=15/H=49, 列8 Z=27/H=49, 列9 Z=24/H=64
パターンS2 (P3S2) S1樹木の列7 Z=29/H=141
パターンS3 (P3S3) S2樹木の列4 Z=22/H=86, 列4 Z=28/H=86
パターンS4 (P3S4) S3樹木の列3 Z=30/H=94, 列3 Z=38/H=102
パターンS5 (P3S5) S4樹木の列3 Z=12/H=94, 列3 Z=18/H=94
パターンS6 (P3S6) S5樹木の列8 Z=35/H=129, 列9 Z=36/H=64
パターンS7 (P3S7) S5樹木の列8 Z=9/H=49
パターンS8 (P3S8) S5樹木の列3 Z=26/H=102

図 63 空隙率の解析方法

Z:剪定位置(mm) H:模型林の高さ(mm)

25

乖離の
平均値

研究所月報、593、pp.20–27、20027)

櫻井俊光、伊東靖彦、渡邊崇史、松澤勝：防雪林における風速の変化に関する研究、寒地技術論文・報告集、32、
pp.102-104、20168)

松澤勝、伊東靖彦、渡邊崇史、住田則行、山崎貴志、幸田勝、高玉波夫、佐藤圭洋、渡辺淳、鈴木哲：防雪林の機能向上に関する研究、平成 27 年度成果報告書、2017

9)

Sakurai, T., Y. Ito, T. Watanabe, M. Matsuzawa: Preliminary
investigations on the effects of branch withering and thethinning of trees for living snow fences in Northern Hokkaido,
Japan, 96th Annual meeting of the Transportation Research
Board, Washington D.C., pp.1-11, 201710)

大浦浩文, 小林大二, 小林俊一：地ふぶき時における風速の鉛直分布特性, 低温科学（物理篇）, 25, pp.73-88,

図 64 空隙率と風速比

1967
11)

6． 今後に向けて

Sakurai T, Y. Ito, T. Watanabe, M. Matsuzawa, Study of windspeed changes with differences in wind direction through the

令和元年度は、引き続き防雪林の構成要素と防雪性

living snow fence, in The 32nd International Symposium on

能の現地調査による課題抽出、および風洞実験の実施

Okhotsk Sea & Polar Oceans, A-7, pp.1-4, 2017に取り組みつつ、防雪性能が低下した防雪林への補助

12)対策の提案に取り組む予定である。

櫻井俊光、伊東靖彦、武知洋太、松澤勝：斜風時における道路防雪林の枯れ上がりの影響に関する研究、寒地技術論文・報告集、33、pp.125-130、2017

謝辞

13)

Sakurai, T., Y. Ito, M. Matsuzawa, Effect of branch withering

現地調査に際し、国土交通省北海道開発局留萌開発

in living snow fences on blowing-snow mitigation in Northern

建設部、同・羽幌道路事務所、国土交通省北海道開発

Hokkaido, Japan, in The 1st International Workshop on Wind-

局網走開発建設部および同・網走道路事務所より資料

Related Disasters and Mitigation, 44, pp.1-10, 2018

提供や観測機材の設置に協力いただいた。ここに記し14)て感謝の意に代えたい。

P.F. Grant & W.G. Nickling: Direct field measurement of winddrag on vegetation for application to windbreak design andmodelling, Land Degradation & Development, 9, pp.57-66,
1998.

15)

参考文献
1)

2)

レーザースキャナデータと放射伝達モデルを用いた林独立行政法人土木研究所寒地土木研究所：道路吹雪対

床光環境の推定手法の開発、日本リモートセンシング

策マニュアル－防雪林編－（平成 23 年版） 、2011

学会誌、32(2)、2012、pp.77-87.

伊東靖彦：防雪林の課題について－雪氷研究大会

16)（2009・札幌）の企画セッションにおける討議を基に－.

4)

17)

6)

M.D. Dafa-Alla, and N.K.N. Al-Amin: The influence of

北海道開発局開発土木研究所・(財)北海道森林保全協

optical porosity of tree windbreaks on windward wind speed,

会:防雪林育成・管理業務報告書，1996

erosive force and sand deposition, Journal of Forest and北海道開発局開発土木研究所・(財)北海道森林保全協

Environmental Science, 32(2), pp.212-218, 2016.

会:防雪林育成・管理手法検討業務報告書，1995
5)

松澤勝：降雪を伴う吹雪時の吹雪量の推定手法に関する研究、雪氷、78(5)、pp.255–268、2016

日本雪工学会誌、26、pp.9–15、2010
3)

牧雅康、高橋厚裕、岡野哲郎、小熊宏之：可搬型 3 次元

18)

武知洋太, 松澤勝, 中村浩：吹雪時に人間が感じる視程

竹内政夫、石本敬志、野原他喜男：吹雪量と飛雪量垂直と視程計や吹雪計による計測値との関係, 北海道の雪

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5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

5.3 吹雪対策施設及び除雪車の性能向上技術の開発
5.3.2 防雪柵の端部・開口部対策に関する研究担当チーム：寒地道路研究グループ（雪氷チーム）、
技術開発調整監（寒地機械技術チーム）
研究担当者：高橋丞二、金子学、小中隆範、櫻井俊光(雪氷)
植野英睦、幸田勝(機械)【要旨】
吹雪による通行止めの対策として、防雪柵など吹雪対策の整備が進められているが、柵端部や開口部において、視程障害により多重事故等が発生している。しかし、防雪柵端部や開口部における吹雪時の視程急変メカニズム
や、車両の走行に影響を与える視程急変の特徴は解明されていない。また、視程急変箇所対策として様々な方法が試みられているが、各々の対策効果は定量的に明らかとなっていない。そこで本研究では、視程急変メカニズ
ムの解明及び視程急変箇所対策技術の効果の定量化を行い、視程急変箇所対策の条件に応じた対策技術の提案を行うことを目的とするものである。
平成 30 年度は視程障害移動観測車による現地観測、石狩吹雪実験場における定点気象観測と風洞実験を行い、これらの結果を整理・分析した。
キーワード：吹雪、視程急変、吹雪対策、防雪柵開口部、エンドエフェクト、移動気象観測

1．はじめに

2．防雪柵端部・開口部における視程急変メカニズム

積雪寒冷地の冬期道路では、吹雪による視程障害やの解明

吹きだまりによって、多重衝突事故や車両の立ち往生

防雪柵端部や開口部における視程急変メカニズムをなどの交通障害が多く発生しており、吹雪による通行解明するためには、吹雪時における防雪柵の有無によ

止めは北海道内の国道における通行止め要因の４割をる違いだけでなく、柵端部や開口部における風の収束１）占めている 。吹雪対策として防雪柵の整備が進めらに伴う局所的な強風とそれに伴う視程障害（以下、エれているが、防雪柵整備区間であっても柵端部や開口

ンドエフェクト２）という）が発生した時の防雪柵周辺部において、突発的な視程障害により多重事故等が発生している。
このため、視程急変対策に関する行政ニー
ズは高い。公共事業費のコスト縮減が求められている
中、吹雪対策施設についても整備の優先づけや、効率的な道路管理が重要となる。そこで本研究は、視程急
変箇所対策の効率的・効果的な整備を通じて雪氷災害の被害軽減を目指すものである。まずは柵端部や開口部における視程急変メカニズムを解明し、車両の走行に影響を与える視程急変の特徴を捉え、視程急変箇所の緩和対策およびその効果を解明し、気象や道路の条件に応じた最適な対策の選定方法を提案することを目的とする。
平成 30 年度は、
（１）視程障害移動観測車による移動気象観測、（２）石狩吹雪実験場における定点気象観
測、（３）風洞実験を行った。

図－１ 位置図-1-

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発の地形や気象条件等を整理し、把握することが重要でを用いた解析結果について、それぞれ記載する。

ある。そこで本研究の現地観測では、①現道の防雪柵

2．2．1 代表的な観測結果の事例について

設置区間における移動気象観測、②石狩吹雪実験場に

一般国道 231 号における吹雪時の調査結果の一例を設置した防雪柵に開口部を設け定点気象観測を行った。

図－３に示す。風速及び視程については、急激な変動

2．1 視程障害移動観測車による観測方法

成分を取り除くため、直近の 5 データの指数平滑平均

一般国道 231 号及び 337 号、393 号（図－１）にお(EMA)により表示した。図－４には移動観測時の道路

いて、視程障害移動観測車（図－２）を用い、平成 29

状況を進行方向順に示した。

年 1～2 月、平成 29 年 12 月～30 年 3 月、平成 31 年 1

当該区間は丘陵地にある上下 2 車線の道路で風上側～2 月の 3 冬期の吹雪発生時に移動気象観測を行ったには 300ｍ以上のなだらかな傾斜地（草地で冬期は雪（但し、一般国道 393 号の観測は平成 29 年 12 月～30

原となる）
があり、
地吹雪の発達しやすい箇所である。

年 3 月）。区間内には、吹き止め式防雪柵（以降、吹き吹き止め柵の開口部は 22m である。観測日時は 2017

止め柵と呼ぶ）の開口部が合計で 43 箇所存在する。

年1月28日10時45分、
天候は降雪を伴う吹雪である。

視程障害移動観測車は、ビデオカメラ、前方散乱型

観測車は、道路終点側（図－３の右側）から起点側（左視程計(TZF-31A)、超音波式風向風速計(PGWS-100-3)、側）に向かって走行した。

温度計(R003-1YRP631)、GPS センサー(M12P/10S)、ブ

観測車が開口部に差し掛かる手前では、風速は 3~6

レーキ踏力計、アクセル踏量計及びハンドル操舵角計

m/s、視程は 200m 程度と吹き止め柵が有効に機能してを搭載している。この視程障害移動観測車を用い、道おり、車速、アクセル踏量、操舵角とも安定していた。

路上の防雪柵設置区間の端部や開口部における視程急

開口部に差し掛かると、風速の急速な増大（最大変に着目し、道路気象状況と運転挙動等に関する移動

16m/s）と、それに伴う視程の低下（最低 40m 程度）観測を行った（表－１）。なお、データの収録間隔はが見られた。アクセル踏量の大きな変化やブレーキ操0.1 秒とし、観測はドライバーと調査員の 2 名により作は見られなかったが、急な横風に対し風上側にハン行った。

ドルを切り、
その後風下側、
再度中立位置に操舵を行っていた。開口部通過後は、開口部手前側とほぼ同様の
風速、視程、運転挙動に戻っていた。
この事例では、視程の低下はあったものの、ブレー
キ操作には至らなかった。しかし、急な横風に対し数回のハンドル切り返し操作を要し、また、車速は緩やかに低下する傾向を示していた。
2．2．2 冬期間を通じたデータを用いた解析
開口幅が風速や視程に与える影響に着目し、観測
図－２ 視程障害移動観測車

データの整理を行うこととし、平均風速 3m/s 以上、最低視程 200m 以下のデータを抽出した。対象区間は、

表－１ 移動気象観測の内容

開口部の前後の吹き止め柵の、それぞれの中点から中点までを採用した（図－５）。ここで、評価指標として、「視程比」及び「風速比」を以下のように定義した。
視程比＝対象区間の最低視程／対象区間の視程中央値
風速比＝対象区間の最大風速／対象区間の平均風速
視程値は、値の変動の幅が大きく単純に平均値を用いることができないため、中央値を採用した。なお、

2．2 視程障害移動観測車による観測結果

以下の箱ひげ図には、最小値、25%タイル値、中央値、

視程障害移動観測車による観測結果について、以下

75%タイル値、最大値を表示した。

に代表的な観測結果の事例と、冬期間を通じたデータ

開口幅と風速比の関係について図－６に示す。開口-2-

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発幅の増加とともに、風速比が増加する傾向が見られた。

す。開口幅の増加とともに視程比が低下する傾向が見

ただし、開口幅 8ｍ未満では風速比（中央値）が 1.2、られた。変化傾向は比較的明瞭であり、開口幅 8m 未

8m 以上では風速比（中央値）が 1.3 と、変化の程度は満では視程比（中央値）が 0.4 以上、8m 以上では視程小さかった。

比（中央値）が 0.3 以下となっていた。

次に、開口幅と視程比の関係について、図－７に示

図－３ 観測事例 1（観測日 2017 年 1 月 28 日 10 時 45 分）（上：平面図、下：観測結果）

図－４ 観測時の道路状況（観測事例 1）（左：観測車開口部進入前、右：防雪柵区間）-3-

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発
倍以上、視程については最低視程が平均視程の 0.5 倍以下の場合を「開口部の影響有り」と定義し、風速や視程と開口幅との関係について、図－８と図－９にそれぞれ整理した。
その結果、風速については開口幅 8m 以下の場合に、
図－５ データ解析対象区間

開口部の影響の出現頻度が小さく、開口幅が 8m を超える場合には開口幅の違いによる大きな変化は見られなかった（図－８）。また、視程については、開口幅が比較的狭い（12m 以下）場合に開口部の影響の出現頻度が小さく、開口幅の増加に伴い出現頻度が増加する傾向にあることが判った（図－９）。

図－６ 開口幅と風速比

図－７ 開口幅と視程比
図－１０ 石狩吹雪実験場位置図

図－８ 開口幅毎の風速への影響の出現頻度

図－１１ 観測機器設置状況
2．3 定点気象観測
図－９ 開口幅毎の視程への影響の出現頻度

2．3．1 定点気象観測の概要
風向・風速や視程等の道路気象に吹き止め柵の開口

開口幅の違いが道路気象に与える影響について、よ部が及ぼす影響について把握するため、当研究所が石り詳細に調査するため、風速や視程の変動が 50%以上

狩市に所有する石狩吹雪実験場（図－１０）
において、あった場合を「開口部の著しい影響があった」と考え、

平成 30 年 1～3 月及び平成 31 年 1～3 に定点気象観測

風速については開口部での最大風速が平均風速の 1.5を行った。
観測にあたり、吹き止め柵（設置延長102m、-4-

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発
開口幅 9m）を冬期の主風向である西北西に対し直交

たことも想定される。

する向きに設置した。吹き止め柵の影響を受けない風

次に、開口部中心（図－１３）については、風下路

上側に基準となる観測点(基準点)を設け、吹き止め柵

側と同様に、防雪柵直角方向を中心に風速比が 1 を超開口部中心と吹き止め柵風下側の路側位置（以下、風えていた。しかし、その傾向は風下路側ほど顕著では下路側と呼ぶ）において、通過車両への風の影響を想なく、風下路側と比べ、ばらつきが小さかった。風下

定した高さ 1.8m で風向風速を、高さ 1.5m で視程の観

路側では、強風域が観測点を外れる影響がみられたが、測を行った（図－１１）。

開口部中心ではその影響は小さい結果であった。
また、

2．3．2 定点気象観測の解析と結果

防雪柵の有無の影響のみであれば、基準点と同様の風

石狩吹雪実験場における定点気象観測の結果につい

速（風速比=1）となると考えられるが、直角方向を中て、吹き止め柵開口部における強風の発生に着目し、心に 1~2 方位について風速比の中央値が 1 を上回って

平成30 年1 月～3 月に観測したデータの解析を行った。 おり、風速比の増大は防雪柵から開口部に向かって水
基準点の風向が防雪柵に対し直角から 3 方位以内

平に流入する風の影響、すなわちエンドエフェクトに（すなわち全 6 方位）のデータについて、風速 5m/s

よるものと考えられる。

以上（10 分平均値）のデータを抽出した。観測点の風以上の結果から、開口部から道路側に流れる強風域

速を基準点風速で除した値を風速比と定義し、風向別の分布状況が風向によって変化していることが推測さに箱ひげ図として表現した。図中の要素は風速比の最れるが、開口部における風速の面的な分布、視程障害

小・最大値、25%及び 75%タイル値、中央値である。

あるいは吹きだまりの分布を把握するためには、より細かな調査や分析が必要になるものと考えられる。
2．4 模型防雪柵を用いた風洞実験による開口部の影響解析
防雪柵端部や開口部における視程急変箇所の状況を把握するためには、実フィールドで計測することが望
ましいが、計測条件の設定が困難である。そこで本研
究では、様々な設定条件下での計測が可能な風洞実験

図－１２ 風下路側における風向別の風速比装置を用いて、防雪柵端部や開口部における視程急変の状況把握、対策工法の検討を行う。
平成 28 年度は、現道の設置状況に基づき、風洞実験用の縮尺模型を製作した。
平成 29 年度は、副防雪柵の模型を追加製作し、風洞実験にて、防雪柵の開口幅の違いと副防雪柵の有無による影響解析を行った。
平成 30 年度は、副防雪柵の緩和効果を求めるため、
副防雪柵のパターンを追加して実験と解析を行った。

図－１３ 開口部中心における風向別の風速比

2．4．1 実験装置
実験には寒地土木研究所所有の風洞実験装置（図－まず、風下路側（図－１２）について見ると、防雪
柵直角方向を中心とする概ね 45°の範囲で風速比の平均値が 1 を上回り、道路上に強く風が吹き込んでいた。
また、後述する開口部中心と比べ、風速比のばらつきは大きい。この理由として、開口部風下側では風が大きく乱れているものと考えられる。風向が防雪柵直角方向から 2 方位以上斜めに流入する斜風時では、風速比の低下がみられる。開口部の影響が弱まったことのほか、開口部風下側における観測点が強風域から外れ

図－１４ 風洞実験装置-5-

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発
１４）を使用した。

・防雪柵の形式：吹き止め式防雪柵(H=5.0m)

装置の主要寸法は、
全長約29m、測定洞の全長約9m、測定洞の断面 1.2m×1.2m である。測定洞には風向角を・有孔板（防雪板）の空隙率：30%・開口幅のパターン：5m、7m、10m、20m可変できるターンテーブルを設置している（図－１５）。

防雪柵模型は、防雪板にはアルミ板を、支柱にはス
テンレス棒を用い製作した（図－１６）。また、防雪柵
模型の一部は、3D プリンタを用いて ABS 樹脂で製作した。

図－１５ 実験装置のターンテーブルと

図－１６ 防雪柵模型（吹き止め式防雪柵）

製作した防雪柵模型
2．4．3 風洞実験条件の設定
2．4．2 縮尺模型の検討と製作

測定洞内の垂直風速分布は、上空ほど風速が増す自模型の縮尺設定については文献 を参考にすると、然の風を模擬するため、べき法則（べき指数は田園地

3)

以下の(１)～(３)を考慮する必要がある。

帯を想定した 0.15）8) に、近似 4)するよう気流を調整(１) 自然風に関する相似則した。

(２) 風洞断面の大きさによる制限

実験風速は、模型雪に活性白土を用いた風洞実験で(３) 測定項目からの制限

吹きだまりの再現性が高いとされる風速 4.5 m/s 前後(１) 自然風に関する相似則 接地境界層内に収ま（地面からの高さ H=50mm）9)を参考に、風速 7 m/s（但るよう模型を配置する必要がある 。用いた風

し H=400mm での風速）とした。

3)

洞実験装置の接地境界層は下面から高さ 0.4m

4)であるため、この範囲に模型を配置する必要が

2．4．4 実験パターンある。

本実験では 2．4．2 で製作した防雪柵模型のうち、(２) 風洞断面の大きさによる制限 一般的に大き開口幅 100mm と 200mm（図－１７）を用いた。風向な模型を風洞に配置すると、上方や左右の拘束

条件は防雪柵に対して直交の場合のほか、斜風の場合壁の影響によって自然風の再現に影響が出る。

の影響も把握するため、これらの模型をそれぞれ風向

閉塞率（模型断面積の風洞断面積に対する割に対して 45°、90°、135°に設置（図－１７、図－１８）合）5%以下が 1 つの指標とされるが、確定的なし計測を行った。

回答が見当たらない とされている。
3)(３) 測定項目からの制限 風速計測においては、大縮尺となるほど高さ方向の測定誤差が大きくなるほか、小さすぎる模型であれば、物理的に取扱が困難となる。
本研究では、これらを総合的に勘案して縮尺を 100
分の 1 とした。このように道路周辺における防雪施設（防雪柵、防雪林）を対象とした風洞実験において縮尺を 100 分の 1 としたものは多数 4) - 7)ある。
防雪柵模型は、2．1 で防雪柵の柵端部や開口部の対策が行われている一般国道 337 号(KP=74.25 付近)の柵

図－１７ 防雪柵開口部

形式、対策を参考に以下の諸元とした。
-6-

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発ては、風速比の変化の傾向は第 1 車線とおおむね同様であったが、風速比のピーク値が第 1 車線よりも小さくなる傾向にあった。開口部周辺で集中した風が、防雪柵から離れるに従い拡散しているものと考えられる。
防雪柵の開口幅 200mm、道路に対して風が直交（風向角 90°）した場合の風速比について図－２２に示す。
第 1 車線では、風速比のピーク値は、開口幅 100mmの場合と同様であるものの、そのピークの範囲はより広い。第 4 車線については、開口幅 100mm の場合と比べて風速比のピーク値が大きく、基準点風速より大きい。
開口部周辺で集中した風が、柵から離れるに従っ
図－１８ 風速計測箇所図て拡散するものの、開口部の幅が広い場合には、風下

2．4．5 計測方法に大きく影響するものと考えられる。

風速計測には日本カノマックス（株）製の熱線流速計 IHW-100 を用いた。計測は、Ｉ型プローブを使用し、1 計測の計測間隔を 10ms として 1 箇所当たり 3,072 個
計測し、そのデータを平均した。
計測箇所は、4 車線道路における防雪柵開口部がもたらす影響を把握するため、道路上の 2 列（4 車線の
最も風上側車線を第 1 車線として、第 1 車線上中央と風下側の第 4 車線上中央）とした。計測では、防雪柵
開口部の中央を基準とし、道路縦断方向に前後 300mm
を 50mm 毎に 1 列あたり 13 計測点で行った（図－２０）。計測高さは地面から高さ 100mm までは 5mm 間隔、それ以降 150mm まで 10mm 間隔で計測した。なお、風速の基準点は、風洞壁面や模型による影響を受けにくい風洞中央の風上側計測上限の計測点に設定した（図－１８）。

図－１９ 道路上の縦断方向における風速比

以下、この基準点の風速に対し、同じ高さで計測し(風向角 90°、開口幅 100mm)

た風速の比を風速比として定義する。
2．4．6 実験結果と考察
風洞実験により取得した風速データの中から、乗用
車の目線高さ（高さ 1.5m）に相当する高さ h=15mm のデータを抽出し、風向角（90°、135°）ごとに図－１９～図－２２に示す。風向角は、風向と道路延長方向のなす角と定義する。ここで図中の横軸は道路縦断方向の測点を示し、防雪柵開口部の中央を 0、風下側から見て左側をマイナス、右側をプラスとした。風向角 45°の結果は 135°と左右対称となったため割愛する。
防雪柵の開口幅 100mm、道路に対して風が直交（風向角 90°）した場合の風速比を図－１９に示す。防雪柵直近の第 1 車線について見ると、開口部端部では吹き止め柵により風が弱められ（風速比 0.2 程度）、開口部で風速が上昇し、開口部中央で基準点風速を 20%程

図－２０ 道路上の縦断方向における風速比

度上回る結果となった。最も風下側の第 4 車線につい(風向角 90°、開口幅 200mm)-7-5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発
このように直交風の場合、開口部中心付近で風が強きくなっていた。風洞模型は風の風向角 90°の場合にめられること、開口幅が広い場合にはより風下に強風

測定洞の幅員とおおむね一致させているが、模型をが到達する傾向が見られた。

45°回転させたことにより、測定洞幅員の左右に各々空

次にこれまでと同様の条件で、風向角 135°の場合の隙が生じ、気流が回り込んだことが原因と見られる。

開口幅 100mm の場合を図－２１に、200mm の場合の

今後風を回り込まないよう、模型延長の変更や、端板

風速比を図－２２に示す。

の設置等の対策を講じていきたい。
開口幅 200mm の場合（図－２２）、第 1 車線では、
風速比のピーク値が開口幅 100mm 場合と比べてより大きく、影響範囲も広くなっていた。また、直交風の場合よりも風速比のピークの値がやや小さかった。第
4 車線では防雪柵設置部の方が風速比が高い結果となったが、開口幅 100mm の場合（図－２１）と同様に柵端部から気流が回り込んだことが原因と見られる。
3．視程急変箇所の緩和対策効果の解明
3．1 移動気象観測
2．1 で述べた移動気象観測区間（図－１）には、開口部対策（図－２３）が行われている 17 箇所が含まれる。開口部対策としての副防雪柵の有効性について検討するため、開口部の有無が風速や視程等の道路気象図－２１ 道路上の縦断方向における風速比に及ぼす影響について検討する。ここでは、2．2 に示(風向角 135°、開口幅 100mm)

した条件に加え、開口部の条件を揃えるため、開口幅10m 以上 20m 未満の箇所のデータを抽出した。また、
データのばらつきを抑えるため 10m 移動平均（観測地
点前後各 5m のデータの平均）データを用いた。

図－２３ 調査区間に設けられている副防雪柵
副防雪柵の有無と風速比との関係について図－２４
図－２２ 道路上の縦断方向における風速比に、副防雪柵の有無と視程比との関係について図－２５に示す。

(風向角 135°、開口幅 200mm)

風速比について見ると、最大値、中央値とも副防雪
開口幅 100mm の場合（図－２１）、第 1 車線では、柵がある場合に小さく、風速比は風速が安定的に低下

風速比のピークの位置が風下側（開口部中心からの距する傾向を示した。次に、視程比について見ると、最離がプラスの方向）に移動するものの、風速比のピー

大値から最小値まで副防雪柵がある場合に大きく、まクの値は 0.9 程度と、直交風の場合（図－１９、２０）

た、中央値が高いことから、視程の低下が安定して抑と比べて小さかった。第 4 車線については、風上側（開えられている傾向がみられた。

口部中心からの距離がマイナスの方向）の風速比が大これらから、副防雪柵は開口部における強風や急激-8-

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発
な視程障害の発生を効果的に抑制できるものと考えらの流入を抑制すると考えられるが、本実験では開口部れる。ただし、本検討結果は、風向や風速域の影響、付近の風が副防雪柵により整流され、副防雪柵側に誘開口幅の影響を十分に定量化したものではないため、導されたと考えられる。最も風下側の第 4 車線につい今後も調査・検討を継続して進める予定である。

ては、強風となる範囲の傾向は第 1 車線とおおむね同様であったが、風速比のピーク値が大きくなる傾向に
あった。

90°

図－２４ 副防雪柵の有無と風速比の関係

135°
図－２６ 副防雪柵配置例（風向角 45°、開口幅 100mm、副防雪柵 30mm）

図－２５ 副防雪柵の有無と視程比の関係
3．2 風洞実験による副防雪柵の開口部への影響解析

図－２７ 副防雪柵設置例

3．2．1 副防雪柵の有無による開口部への影響解析
副防雪柵の有無による開口部への影響を解析するため、風洞実験を行った。
（１）実験条件
実験条件は 2．4 と同様である。実験を行った副防雪柵の設置例を図－２６、２７に示す。副防雪柵の長さは 30mm とした。風向角ごとの計測点縦断方向の風速比を、2．4 で計測した副防雪柵がない場合と重ねたものを図－２８～図－３３に示す。
（２）実験結果と考察
防雪柵の開口幅 100mm、道路に対して風が直交（風向角 90°）した場合の副防雪柵の有無による風速分布の違いについて図－２８に示す。
防雪柵直近の車線（第1 車線）について見ると、副防雪柵がある場合には、
風速比のピークを示す位置が副防雪柵側に移行し、風

図－２８ 道路上の縦断方向における風速比

速比の値が上昇した。また強風の影響範囲も拡大する(風向角 90°、開口幅 100mm)

傾向となっていた。副防雪柵は一般に、風の水平方向-9-5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

図－２９ 道路上の縦断方向における風速比

図－３１ 道路上の縦断方向における風速比(風向角 90°、開口幅 200mm)(風向角 135°、開口幅 200mm)

付近の風が副防雪柵により整流され、副防雪柵側に誘風が、距離とともに拡散するものの、開口部の幅が広導されたと考えられる。最も風下側の第 4 車線についい場合には、強風がより風下側に広く影響するものとては、強風となる範囲の傾向は第 1 車線とおおむね同考えられる。直交風の場合、副防雪柵の影響により風様であったが、風速比のピーク値が大きくなる傾向に

速比のピークの位置が副防雪柵側に移動しピークの値あった。

も上昇することが判った。

上記と同様の条件で、防雪柵の開口幅を 200mm とした場合の副防雪柵の風速比を図－２９に示す。

これまでと同様の実験条件で、風向角 135°の場合の風速比を図－３０（開口幅 100mm）と、図－３１（開第 1 車線では、風速比のピーク値と副防雪柵の有無

口幅 200mm）に示す。

による影響は、開口幅 100mm の場合と同様であるも

開口幅 100mm の場合（図－３０）、第 1 車線では、のの、強風の影響範囲はより広くなっていた。第 4 車

副防雪柵がある場合には、風速比のピークの値がより線については、開口幅 100mm の場合と比べて風速比小さくなっていた。防雪柵中心から 100~300mm の範のピークの値が大きくなった。開口部周辺で集中した囲において風速比が 0.6 以上となり「副防雪柵あり」

図－３０ 道路上の縦断方向における風速比

図－３２ 道路上の縦断方向における風速比(風向角 135°、開口幅 100mm)(風向角 45°、開口幅 100mm)- 10 -

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発
年度は、副防雪柵の長さなどの違いによる風速の影響を解析するため、「副防雪柵なし」、「副防雪柵 30mm」、「副防雪柵 60mm」、「副防雪柵 90mm」、「副防雪柵
30mm 張出 10mm」、「副防雪柵 60mm 張出 10mm」の６パターンの実験を行った。表－２に実験条件と副防雪柵のパターンを、図－３４に副防雪柵の設置状況を示す。副防雪柵の設置は角柵を付けて設置した。
表－２ 実験条件と副防雪柵のパターン
風向角 開口幅( °) (mm)

図－３３ 道路上の縦断方向における風速比(風向角 45°、開口幅 200mm)

計測
車線

実験条件1

90

100

第1

実験条件2

90

100

第4

実験条件3

90

200

第1

副柵なし(角柵なし)

実験条件4

90

200

第4

副柵30mm(+角柵30mm)

実験条件5

135

100

第1

副柵60mm(+角柵30mm)

実験条件6

135

100

第4

副柵90mm(+角柵30mm)

実験条件7

135

200

第1

実験条件8

135

200

第4

副柵30mm張出10mm(+角柵30mm)

実験条件9

45

100

第1

実験条件10

45

100

第4

開口幅 200 ㎜の場合（図－３１）、第 1 車線では、副実験条件11

45

200

第1

防雪柵がある場合には、風速比のピークの値がより小実験条件12

45

200

第4

の方が「副防雪柵なし」よりも風速比が小さい。

副防雪柵の
パターン

副柵60mm張出10mm(+角柵30mm)

さくなっていた。副防雪柵側から風が流入した場合、直交風の場合よりも風速比のピークの値がやや小さく、 （２）実験結果と考察
副防雪柵がある場合に、風速比が全般に低下する傾向①風向角 90°となっていた。防雪柵中心から 60~300mm の範囲にお図－３５に「実験条件 1(開口幅 100mm 第 1 車線)」、

いて、風速比が 0.6 以上となり、「副防雪柵あり」の方

図－３６に「実験条件 2 (開口幅 100mm 第 4 車線)」、が「副防雪柵なし」よりも風速比が小さい。また、そ図－３７に「実験条件 3(開口幅 200mm 第 1 車線)」、図の低減効果は開口幅 100mm よりも大きかった。

－３８に「実験条件 4(開口幅 200mm 第 4 車線)」の風

次にこれまでと同様の条件で、風向角 45°の場合の速比の分布を示す。

風速比を図－３２（開口幅 100mm）と、図－３３（開口幅 200mm）に示す。
開口幅 100mm の場合（図－３２）、第 1 車線では、副防雪柵がある場合には、ピーク付近の風速比の値が、副防雪柵がない場合に比べてより大きくなる傾向にあった。これは、副防雪柵により、風が開口部に誘導され、集中したことが原因と考えられる。
開口幅 200mm の場合（図－３３）、第 1 車線では、「副防雪柵なし」の場合に風速比のピークの値がより大きく、強風の範囲も広くなっていた。また、開口幅100mm の場合と比べ、副防雪柵の影響による風速比の上昇は顕著ではなかった。副防雪柵の影響と比べ、開口幅が大きく影響しているものと見られる。
3．2．2 副防雪柵の種類による開口部への影響解析（１）実験条件
平成 29 年度は、2．4 及び 3．2 で記述した「副防雪柵なし」「副防雪柵 30mm」の実験を行った。平成 30- 11 -

図－３４ 副防雪柵の設置状況

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

図－３５ 道路上の縦断方向における風速比

図－３７ 道路上の縦断方向における風速比（実験条件 1、風向角 90°、開口幅 100mm、第 1 車線）（実験条件 3、風向角 90°、開口幅 200mm、第 1 車線）

図－３６ 道路上の縦断方向における風速比

図－３８ 道路上の縦断方向における風速比（実験条件 2、風向角 90°、開口幅 100mm、第 4 車線）（実験条件 4、風向角 90°、開口幅 200mm、第 4 車線）

・ピーク値について

表－３ 風速比のピーク値（風向角 90°）

表－３に風向角 90°の風速比のピーク値を示す。条

風向 開口
計測
角
幅
車線
( °) (mm)

件 1~4 で副防雪柵が長い方が風速を増す傾向が確認できた。副防雪柵が長い方が、より開口部垂直方向に風実験条件1 90100が整流され、開口部付近の風速がより増すためと考え

実験条件2 90

100

られる。また、副柵 30mm では張出があることによる

実験条件3 90200

風速比の軽減が確認できた。張り出すことにより開口

実験条件4 90200

部への風の流入を防いでいたと考えられる。しかし、副柵60mm では張出有りの風速比がやや大きくなって

副柵
なし

副柵
30mm

副柵
60mm

副柵
90mm

副柵
30mm
張出
10mm

副柵
60mm
張出
10mm

第1

1.09 1.16 1.16 1.20 1.13 1.19
(1)
(3)
(3)
(6)
(2)
(5)
第4 0.85 1.05 1.06 1.07 1.02 1.08
(1)
(3)
(4)
(5)
(2)
(6)
第1 1.16 1.19 1.21 1.22 1.19 1.23
(1)
(2)
(4)
(5)
(2)
(6)
第4 1.08 1.10 1.14 1.16 1.11 1.14
(1)
(2)
(4)
(6)
(3)
(4)
( )内の数値は風速比が低い方からの順位

・ピーク位置についている。
張出により開口部への風の流入は防いでいるが、副防雪柵を設置しない場合のピーク位置は開口部中副柵 30mm に比べ柵長が長いため、風が整流されて風心で、副防雪柵を設置した場合は開口部中心から－速が増し、張出による効果が相殺されたと考えられる。

50mm（副防雪柵を設置している側）である。ばらつ- 12 -

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発
きはあるが特に傾向は見られなかった。
・風速比の上昇について
副防雪柵を設置した場合は、設置しない場合よりも風速比が上昇する範囲が広い。特に副柵 60mm 張出
10mm では上昇範囲が広い。仰角（9.59°）があることで、副防雪柵設置側（マイナス方向）へ風を誘導していたと考えられる。
しかし、副柵30mm 張出10mm は、同じ柵長の副柵 30mm と上昇範囲に差が無い。柵長が短いため、副防雪柵の設置側（マイナス方向）へ風が整流しきれず誘導が少なくなったと考えられる。
②風向角 135°
2．4．6 で前述した結果（図－２１、図－２２）では測定洞幅員の左右に空隙が生じ気流が回り込んだと見られるため、防雪柵の端部に板を設置し、風が回り込まないように対策を講じて実験を行った（図－３９）。

図－４１ 道路上の縦断方向における風速比

図－４０に「実験条件 5(開口幅 100mm 第 1 車線)、

（実験条件 6、風向角 135°、開口幅 100mm、第 4 車線）

図－４１に「実験条件 6(開口幅 100mm 第 4 車線)」
、図
－４２に「実験条件 7(開口幅 200mm 第 1 車線)」、図－

・ピーク値について

４３に「実験条件 8(開口幅 200mm 第 4 車線)」の風速比の分布を示す。

表－４に風向角 135°の風速比のピーク値を示す。副防雪柵の設置側（マイナス方向）からの風向のため、柵の種類によらず、特に副防雪柵を設置していない側（プラス方向）で車線を問わず風速比は軽減できた。
柵長が短い方が軽減が大きい傾向が掴めた。柵長が長
いと風向の垂直方向の幅が制限されるが、柵長が長い
ために風が整流し軽減が小さくなったと考えられる。
実験条件 5~8 で、柵長が同じでも張出がある方で軽減が確認できた。
特に実験条件 7、
8 では軽減が大きい。
張出がある場合、柵長が短い方が効果が大きかった。

図－３９ 気流の周り込み対策をした防雪柵模型

風向と副防雪柵の仰角が大きな方が、開口部に流入す

図－４０ 道路上の縦断方向における風速比

図－４２ 道路上の縦断方向における風速比（実験条件 5、風向角 135°、開口幅 100mm、第 1 車線）（実験条件 7、風向角 135°、開口幅 200mm、第 1 車線）- 13 -

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発が一番高く、風下の第 4 車線で風速が増す範囲が広がったと考えられる。副防雪柵の違いによる軽減の範囲は変わらないが、柵長が短い方が軽減は大きかった。
張出の有無では張り出た方が、張出がある場合は柵長が短い方が、それぞれ軽減が大きかった。風向に対して柵の仰角が大きな方が開口部への風の流入を防ぎ、また、柵が短い方が長いものに比べ整流されにくいと考えられる。
③風向角 45°
風向角 45°は風向角 135°と同様に、実験では柵の端部に板を設置し、風が回り込まないように対策を講じて実験を行った。図－４４に「実験条件 9(開口幅100mm 第 1 車線)」、図－４５に「実験条件 10(開口幅100mm 第 4 車線)」、図－４６に「実験条件 11(開口幅
図－４３ 道路上の縦断方向における風速比200mm 第 1 車線)」
、図－４７に「実験条件 12(開口幅（実験条件 8、風向角 135°、開口幅 200mm、第 4 車線）

200mm 第 4 車線)」の風速比の分布を示す。
・ピーク値について

表－４ 風速比のピーク値（風向角 135°）

口幅 100mm の第 1 車線では副防雪柵の柵長が長くな

0.83 0.76 0.79 0.84 0.71 0.79
(5)
(2)
(3)
(6)
(1)
(3)
第4 0.65 0.66 0.65 0.66 0.63 0.65
(2)
(5)
(2)
(5)
(1)
(2)
第1 1.04 0.94 0.99 1.03 0.92 0.96
(6)
(2)
(4)
(5)
(1)
(3)
第4 0.69 0.64 0.71 0.79 0.59 0.67
(4)
(2)
(5)
(6)
(1)
(3)
( )内の数値は風速比が低い方からの順位にあたる面積が増えて、開口部への流入量が増えたた

風向 開口
計測
角
幅
車線
( °) (mm)

実験条件5 135 100
実験条件6 135 100
実験条件7 135 200
実験条件8 135 200

表－５に風向角 45°の風速比のピーク値を示す。開
副柵
60mm
張出
10mm

副柵
なし

副柵
30mm

副柵
60mm

副柵
90mm

副柵
30mm
張出
10mm

ると風速比が上昇している。柵長が長くなることで風第1めと考えられる。第 4 車線では、顕著な差を確認できなかった。
・ピーク位置について
副防雪柵を設置していない側（プラス方向）からのる風量をより減らすことができ、流入する風も柵が短

風向のため、副防雪柵の設置側（マイナス方向）で風い方が長いものに比べ整流されにくいと考えられる。

速が増している。実験条件 9 では、柵長が長い方が風・ピーク位置について速が増している。柵長が長いとより多くの風を開口部

第 1 車線では開口幅が 100mm から200mm になってに取り入れたためと考えられる。

も風速比のピーク位置は開口部中心から 250mm（副防雪柵を設置してない側）と概ね変わらない（副防雪柵なしを除く）。
副防雪柵の違いとピーク位置はばらつきがあまりなく大きな傾向が見られなかった。
・風速比の上昇について
副防雪柵の設置側からの風向のため、副防雪柵の種類によらず、特に副防雪柵を設置していない側（プラス方向）で車線を問わず風速比は軽減できた。
開口部 200mm の場合、柵長が 90mm と長いと、柵がない場合よりも、第 4 車線では開口部中心から150mm 以降（副防雪柵を設置してない側）で風速比が高い。これは副防雪柵により直接の風の流入は防いでいるが、副防雪柵端部より回り込んだ風によるものと考えられる。
柵長が長い程、
風速比が高くなっている。
回り込んだ風がより整流されると考えられる。そのた

図－４４ 道路上の縦断方向における風速比

め、第 1 車線の開口部中心から 150~250mm で風速比

（実験条件 9、風向角 45°、開口幅 100mm、第 1 車線）- 14 -

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

図－４５ 道路上の縦断方向における風速比

図－４７ 道路上の縦断方向における風速比（実験条件 10、風向角 45°、開口幅 100mm、第 4 車線）（実験条件 12、風向角 45°、開口幅 200mm、第 4 車線）

張出の有無では張出た方が風速の上昇を抑えていた。

表－５ 風速比のピーク値（風向角 45°）

張り出すことで、風向に対しより副防雪柵の仰角が小

風向 開口
計測
角
幅
車線
( °) (mm)

さくなり、開口部への流入を防ぐことができると考えられる。

実験条件9 45100・風速比の上昇について

実験条件1045100

開口部 100mm では副防雪柵が長い方が、第 1 車線

実験条件1145200の開口部中心から－50 ~－300mm（副防雪柵の設置側）

実験条件1245

200

で風速が上昇した。副防雪柵が開口部への風をより多

副柵
なし

副柵
30mm

副柵
60mm

副柵
90mm

副柵
30mm
張出
10mm

副柵
60mm
張出
10mm

第1

0.78 0.81 0.84 0.83 0.84 0.83
(1)
(2)
(5)
(3)
(5)
(3)
第4 0.63 0.61 0.65 0.61 0.63 0.64
(3)
(1)
(6)
(1)
(3)
(5)
第1 1.09 1.05 1.07 1.04 1.03 1.09
(5)
(3)
(4)
(2)
(1)
(5)
第4 0.88 0.85 0.84 0.81 0.87 0.85
(6)
(3)
(2)
(1)
(5)
(3)
( )内の数値は風速比が低い方からの順位

く流入させていたと考えられる。第 4 車線では、顕著な差を確認できなかった。これは風が拡散されたため

4．まとめと考えられる。

防雪柵端部や開口部における吹雪時の視程急変メカ
ニズムや、車両の走行に影響を与える視程急変の特徴は解明されていないことから、本研究では、視程急変メカニズムの解明に向けて、まずは実態を把握するべ
く、視程障害移動観測車による現地観測及び石狩吹雪
実験場において定点気象観測を行った。更に開口部を含む防雪柵模型を用いた風洞実験を行った。
移動気象観測の結果からは、防雪柵開口部において、開口部の大きさが 8m を超えた場合に視程が小さく、風速が大きくなる傾向が示された。また、開口部では風向が直交に近い場合に、視程が低下する範囲がより広がり、風速が大きくなる範囲もより広がる傾向であった。また、風洞実験でも開口部が大きい場合に風速が大きく、影響範囲も拡大する傾向が確認された。
副防雪柵と視程比及び風速比との関係については、

図－４６ 道路上の縦断方向における風速比

移動気象観測の結果から副防雪柵を設置している場合（実験条件 11、風向角 45°、開口幅 200mm、第 1 車線）に視程比が大きく、風速比が小さくなる傾向であった。
また、風洞実験の結果から副防雪柵の長さと、張出な- 15 -

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発
どによる風向と副防雪柵の仰角により、開口部への風速を軽減できることを確認した。
今年度は観測区間での吹雪事例が少なく十分なデータが得られなかったため、次年度も移動観測データの蓄積を行いつつ、定点での気象観測も行い、様々な気象条件下でのデータの収集を行っていく予定である。
また、風洞実験では、効果的な副防雪柵の長さと仰角や設置位置などについて、今後検討を進めることとし
たい。
参考文献
1）
（独）土木研究所寒地土木研究所：道路吹雪対策マニュアル（平成 23 年改訂版）、2011
2）福澤義文、加治屋安彦、畠山祐司：防雪柵端部付近における視程障害と対策、日本道路会議論文集 24 号、pp.358-359、2001
3）社団法人日本鋼構造物協会（編）：構造物の耐風工学、東京電機大学出版局、ISBN:4501615702、p616、1997
4) 松澤勝、上田真代、渡邊崇史、住田則行、山﨑貴志、石川真大：ライフサイクルに応じた防雪林の効果的な育成・管理手法に関する研究、平成 23 年度成果報告書、2013
5) 山田毅、伊東靖彦、加治屋安彦、小杉健二、根本征樹：風洞実験による防雪林の樹木形態と防雪効果の関係について、北海道の雪氷、25、pp.85-88、2006
6) 山田毅、伊東靖彦、加治屋安彦、松澤勝、小杉健二、根本征樹、望月重人：風洞実験による防雪林の樹木形態と防雪効果の関係について、北海道の雪氷、26、 pp.21-24、
20077) 山﨑貴志、住田則行、幸田勝：新型路側設置型防雪柵の開発について－風洞実験による防雪機能調査－、第 28 回
ゆきみらい研究発表会論文集、804B、40、pp.1-4、2016
8） 風洞実験法ガイドライン研究委員会（編）：実務者のための建築物風洞実験ガイドブック、財団法人日本建築セン
ター、ISBN:978-4-88910-148-5、2008
9） 老川進、苫米地司、石原孟：建物近傍の雪吹きだまりの
風洞相似則に関する考察、
日本雪工学会誌、
23、pp.13-32、2007- 16 -

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

5.3.3 暴風雪による視程障害時の除雪車運行支援技術に関する研究担当チーム：技術開発調整監（寒地機械技術チーム）
研究担当者：片野浩司、牧野正敏、山口洋士、新保貴広、佐藤信吾【要旨】
近年、積雪寒冷地では気候変動の影響にもよる異常な暴風雪に伴い、車両の立ち往生や長時間にわたる通行止
め・集落の孤立など、障害の発生が増えてきている。本研究では、暴風雪による視程障害時でも安全に除雪作業が行える運行支援技術として、車線逸脱防止技術と周囲探知技術に関する実験を行った。平成 30 年度は、車線逸脱防止技術では気象の影響を受けない磁気マーカを用いた自車位置推定システムを除雪車に搭載し測位実験を行
い、除雪作業による振動を受けても磁気マーカ検出による自車位置測位が可能であることを確認した。また、周囲探知技術ではミリ波レーダ（76GHz 帯）を除雪車に搭載し、視程距離約 50m 以下の吹雪時に除雪作業による振動を受けても、100m 以上手前から車両を探知可能であることを確認した。
キーワード：除雪車、除雪作業、周囲探知、自車位置推定、ミリ波レーダ、磁気マーカシステム

１．はじめに

2．1 VRS-GNSS における積雪による測位への影響

近年、積雪寒冷地では気候変動の影響にもよる異常な

単独測位の GNSS より測位精度が高く、移動体でも使

暴風雪に伴い、車両の立ち往生や長時間にわたる通行止

用可能な VRS-GNSS を使用し積雪による影響を検証した。

め・集落の孤立など、障害の発生が増えてきている。平成 25 年 3 月 1 日～3 日の暴風雪では、北海道内におい

2．1．1 実験方法て、雪に埋まった車の中での一酸化炭素中毒や車外でのGNSS アンテナを乗用車の屋根に設置し、雪を被せるこ

低体温症などにより、9 人が犠牲になる事故が発生してとで模擬的に積雪状況を再現した。

いる。このため、暴風雪による視程障害時においても安

積雪は 0cm・5cm・10cm の 3 パターンとし、乗用車が停

全に除雪作業を行い、道路交通の早期解放や緊急車両の止した状態で測位した。

先導を可能とする除雪車の開発については、現場ニーズ

なお、VRS-GNSS は 100Hz の RTK 測位を行うことが可能が非常に高い。

な VBOX3i（VBOX 社製）と、ジェノバ社 GNSS 補正情報でまた、「国土交通省防災業務計画 第 7 編雪害対策編構成されている。

1）（H27．7 改正）」 において除雪機械の冬期の安全な走行機器構成を図-1 に示す。

を支援する技術等の開発、「北海道総合開発計画
GPSアンテナ（H28.3.29）」2）において積雪寒冷地特有の災害等に対応

GPSアンテナ

する高機能除雪車の開発等が求められている。

GPS Speed Sensor
VBSS10(10Hz )ﾏﾙﾁﾌｧﾝｸｼｮﾝ
ﾃﾞｨｽﾌﾟﾚｲ

本研究は、暴風雪による視程障害時でも安全に除雪作業が行える運行支援技術として、自車位置を推定し車線

CAN
Spllitter

CAN
Spllitter

ｼﾞｪﾉﾊﾞ社専用通信装置（CP-TransSX）

VBOX
Manager

VBOX3iSLRTK(100Hz)

通信用アンテナ

内を走行するための車線逸脱防止技術と、除雪車周囲の人・車両・道路工作物などを探知し衝突事故を防ぐための周囲探知技術の開発に取り組むものである。

図-1 機器構成
２．車線逸脱防止技術の検討
車線逸脱防止には、車両の位置を正確に把握する測位2．1．2 実験結果

技術が必要である。

積雪による測位の変化を図-2 に示す。
※1

実験の結果、積雪が 0cm の場合、測位の変位は 1.9cmの RTK-GNSS（以下、｢VRS-GNSS｣という）、RFID 、LiDAR

×1.4cm の範囲内であったのに対し、積雪を 10cm にした※3

場合の変位は、14.8cm×60.9cm となり、積雪により測位

本研究では高精度の測位技術開発のため、VRS 方式※2※4、磁気マーカシステム を対象に実験を行った。

-1-

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

精度が落ちることを確認した。

RFID タグを貼り付け（写真-3）、厚さが 5cm になるよう

このことから、GNSS アンテナ部の積雪対策を検討する

Ａｓ常温合材を入れて締め固めた。

必要があることがわかった。

また、同型の別トレーに厚さ 10cm になるよう雪を入れ、トレーを積み重ねることで、積雪量の変化を再現した実験を行った。

積雪 10cm

積雪 0cm図-2 アンテナ部の積雪による測位の変化
2．2 RFID の電波検出実験
トンネル出口や橋梁高架下など、GNSS の測位精度が低写真-1 RFID タグ（パッシブタグ）

下する箇所における、補助的な測位方法を検討した。比較的安価で調達可能、小型・薄型で取り扱いが容易、舗装への埋め込みも可能なことから RFID を選定し、積雪状況を再現して電波検出実験を行った。
2．2．1 実験方法
RFID タグの種類には読取装置（以下、「リーダ」という）から発信される電波で作動するパッシブタグと、電池を内蔵し電波を発信するアクティブタグがある。
実験にはパッシブタグを採用し、水分が付着した状況
や金属面では使用できないシールタイプ（写真-1 上段）

写真-2 読取装置（UHF 帯リーダ）と、防水性があり金属面に設置しても使用可能なプラス
チックタイプ（写真-1 下段）を使用した。
表-1 に RFID タグの諸元を示す。

プラスチックタイプ

表-1 使用した RFID タグ（パッシブタグ）
検知

作動
温度

メーカ

シール
タイプ

SMART Short 長距離
RAC dipole 8.5m

65千円/
-40℃～ ロット 水・金属
85℃ (1,000個) 非対応

LOGI
FLEX

-20℃～
100℃

プラスチック
タイプ

名称

距離

タグ種類

MT-SH

長距離
9.0m

費用

84千円/
ロット
(100個)

特徴

シールタイプ

水・金属
対応

写真-3 トレーの内側底面への RFID タグ貼付状況

リーダは、送信出力を 250mW から 1W まで可変設定で実験は、寒地土木研究所苫小牧寒地試験道路で実施しきる DOTR-920J（東北システムズ・サポート社製）の UHFた。

帯リーダを使用した（写真-2）。電波特性は円偏波方式で走行車線の外側線上に RFID タグ入りトレーを設置ある。

し、リーダを搭載した実験車両を走行させ、積雪状況、RFID タグを舗装内に埋設することを想定し、直径

鉛直距離、水平距離、走行速度の違いによる電波の検出

41.5cm 深さ 10 ㎝のプラスチック製トレーの内側底面に状況を確認した（写真-4）。
-2-

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発
水平3m

なお、リーダは、RFID タグに向けてスタッフに取り

水平2m

水平1m
鉛直3m

付け、実験車両に搭載した。

リーダ位置
鉛直2m

実験項目は以下のとおりである。
・積雪状況：Ａｓ5cm＋積雪（0cm,10cm,20cm,30cm,40cm）の 5 パターン（図-3）・鉛直距離：2m,3m の 2 パターン（図-4）

ｱｽｺﾝ5㎝↑
RFIDタグ・水平距離：1m,2m,3m の 3 パターン（図-4）・走行速度：10 ㎞/h,20 ㎞/h,30 ㎞/h の 3 パターン

図-4 実験概略図
2．2．2 実験結果
実験結果を表-2 に示す。

リーダ

実験の結果、反射波（マルチパス）の影響により、電波の検出が不安定な状況はあったが、リーダの送信出力が 1W、走行速度 30 ㎞/h までの条件で、プラスチックタ

リーダ搭載状況

イプは鉛直距離 3m×水平距離 2m 以内で検出可能であった。また、シールタイプは鉛直距離 2m×水平距離 2m、ま写真-4 実験状況

たは鉛直距離3m×水平距離1m 以内で検出可能であった。
なお、積雪の違いによる検出への影響は見られなかった。
以上のことから、RFID が補助的な測位方法に適用可能と判断した。

図-3 積雪状況再現概略図
表-2 実験結果
鉛直
タグ
送信
距離
種類
出力
(m)

プ
ラ
ス
チ
ッ
ク
タ
イ
プ

2.0

3.0

2.0
シ
ー
ル
タ
イ
プ
3.0

条件

水平距離（m）
リーダ角度（°）
積雪状況
1W ・車両停止時
・10km/ｈ
・20km/ｈ
・30km/ｈ
水平距離（m）
リーダ角度（°）
積雪状況
1W ・車両停止時
・10km/ｈ
・20km/ｈ
・30km/ｈ
水平距離（m）
リーダ角度（°）
積雪状況
1W ・車両停止時
・10km/ｈ
・20km/ｈ
・30km/ｈ
水平距離（m）
リーダ角度（°）
積雪状況
1W ・車両停止時
・10km/ｈ
・20km/ｈ
・30km/ｈ

検出状況：数値は受信電界強度（ｄBs）

0cm
-69
-71
×
×

10cm
×
×
×
×

0cm
×
×
×
×

10cm
×
×
×
×

0cm
-68
-75
-81
-76

10cm
-73
-72
-75
-73

0cm
-73
-70
-75
-81

10cm
×
×
×
-75

1.0
63
20cm
-67
-63
-70
-66
1.0
72
20cm
×
-70
-64
-68
1.0
63
20cm
-76
-78
-69
-73
1.0
72
20cm
-73
-70
-75
-73

凡例

30cm
-68
-67
-68
-74

40cm
-73
-63
-68
-65

0cm
-66
-69
-68
-64

10cm
×
×
×
×

30cm
-63
-58
-66
-71

40cm
-73
×
×
-74

0cm
×
×
×
×

10cm
×
×
×
×

30cm
-70
-68
-80
-70

40cm
-70
-69
-71
-64

0cm
-71
-73
-76
-72

10cm
-76
-70
×
-75

30cm
-70
-70
-70
-70

40cm
-68
-73
-79
-73

0cm
-73
-73
×
×

10cm
-76
-77
×
×

検出した箇所×

検出しなかった箇所

-3-

2.0
45
20cm
-70
-63
-64
-70
2.0
56
20cm
-75
-63
-64
-66
2.0
45
20cm
-75
-72
×
×
2.0
56
20cm
-75
×
-72
×

30cm
-64
-65
-69
-64

40cm
-67
-62
×
×

0cm
-69
×
×
×

10cm
×
×
×
×

30cm
-66
-60
-74
-67

40cm
-80
-69
-70
-77

0cm
×

10cm
×

3.0
34
20cm
×
×
×
×
3.0
45
20cm
×

30cm
×
×
×
×

40cm
×
×
×
×

30cm
×

40cm
×

停止時が未検出のため省略
停止時が未検出のため省略
停止時が未検出のため省略

30cm
-70
-73
-72
-67

40cm
-76
×
×
×

0cm
-76
×
×
-80

10cm
-78
-76
×
×

30cm
-73
×
-75
×

40cm
×
×
×
×

0cm
×

10cm
×

3.0
34
20cm
×
×
×
×
3.0
45
20cm
×

30cm
-78
×
×
×

40cm
×
×
×
×

30cm
×

40cm
×

停止時が未検出のため省略
停止時が未検出のため省略
停止時が未検出のため省略検出したケース内で最も高い電界強度の箇所

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

2．3 RFID による自車位置測位実験
2.2.2 の実験結果より電波の検出が可能であったため、RFID を用いた自車位置測位について、TDOA 方式※4 による計測システムを製作し、測位精度の検証を行った。
TDOA 方式は、複数あるタグからリーダが電波を受信した際の到達時間差を用いて、位置を推定する方式である。
2．3．1 実験方法
TDOA 方式による測位には、リーダ・タグ双方において正確な時刻が必要であり、アクティブタグは電池を内蔵しているため、時刻の送出が可能である。
なお、今回の実験ではアクティブタグの調達ができなかったため、計測用とは別のリーダを用意し、パッシブ
タグ（プラスチックタイプ）と結合することで、時刻の図-5 実験①計測エリア図

送出を可能としたものを模擬的なアクティブタグとして
RFIDタグ

使用した（写真-5）。
15m

実験は寒地土木研究所石狩吹雪実験場で行い、交差点15mを想定した実験①（図-5）と道路上を想定した実験②
RFIDリーダ（図-6）を行った。

3m

交差点を想定した実験①は、30m×30m 四方の四隅に30m

RFID タグを設置し、1.5m 間隔に分割したマス目毎の測RFIDリーダ

位精度を検証した（写真-6）。
なお、計測は 15m×15m 内の 100 マスで行った。

6m

検出対象箇所

60m
3m

パッシブタグ（プラスチックタイプ）
検出対象箇所

RFIDタグ3m

図-6 実験②計測エリア図

RFID リーダ
写真-5 RFID タグ（アクティブタグの模擬型）
RFID タグ道路上を想定した実験②は、横断方向を 15m、縦断方RFID リーダ

向を 30m と 60m の 2 パターンについて位置測位の精度を検証した。
横断方向はともに 3m 間隔とし、縦断方向は 30m の場
合は 3m 間隔、60m の場合は 6m 間隔とした。
なお、計測は図-6 の緑枠内の縦横交点を対象箇所とし、それぞれ 10 箇所で行った（写真-7）。
写真-6 実験①計測状況-4-

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発差は大きくなり、縦断方向に 24m 以上離れると計測不能となった。

RFID タグRFID リーダ

測位精度を保ちつつ経済的に RFID タグを設置するには、設置間隔が縦断方向 30m を超える範囲でさらなる確認が必要といえる。
実験①及び②の結果から、RFID は、車線逸脱防止に使用するうえで、自車位置測位に適用可能な測位精度を有していることを確認した。

写真-7 実験②計測状況
2．3．2 実験結果

0m

3m

6m

3m

0. 00m

0. 40m6m

0. 40m

0. 32m9m

0. 20m0. 50m12m

0. 00m

0. 00m15m

0. 00m

0. 20m

9m

3m

6m

6m

0. 73m

1. 15m

12m

1. 60m

0. 63m18m

1. 30m

2. 46m

24m

計測
不能

計測
不能

30m

計測
不能

計測
不能

0m

9m

実験①の計測結果を図-7 に示す。
15m
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1
2
3
4
5

15m
6

縦断方向３０ｍ
計測点との誤差距離

7
8
9
10

は1. 5m×1. 5m
測位誤差が1エリア未満
測位誤差が2エリア未満
測位誤差が3エリア未満
測位誤差が3エリア以上
縦断方向６０ｍ
計測点との誤差距離

図-8 実験②計測結果

図-7 実験①計測結果

2．4 LiDAR による自車位置測位実験

計測回数は、測位誤差が 1 エリア未満となった場合は

LiDAR は、レーザ光により物体の位置、距離、形状を2 回とし、測位誤差が 1 エリア以上となった場合は追加

探知・計測する技術であり、自動車の先進運転支援シス

計測を 1 回行い、各々の平均値を測位誤差とした。
測位誤差が 1 エリア未満に収まったのは全体の 55％、テムや自動運転車への活用について研究が進められているが、降雪や積雪が LiDAR の自車位置測位に与える影響

2 エリア未満と合わせると全体の 95%となった。

は明らかになっていない。

一方で、測位誤差が 3 エリア以上の箇所があったが、そこで、LiDAR の自車位置測位実験を行い、車線逸脱

リーダと RFID タグの位置関係によって複数の電波を捕防止技術に適用可能か検証した。

捉できない場合があり、測位精度が低下したものと考えられる。

2．4．1 実験方法

次に実験②の計測結果を図-8 に示す。

自車位置測位実験には、ベロダイン社製 LiDAR と自動

計測回数は 2 回とし、計測誤差が生じた箇所は追加計

運転向けオープンソースソフトウェア「Autoware」3)を用

測を 1 回行い、各々の平均値を計測値とした。

いた。

縦断方向 30m の場合、誤差なしが全体の 40%、誤差 1m

Autoware の自車位置測位手法は、高精度 3 次元地図デ

未満では 100%となった。

ータと LiDAR のスキャンデータを重ね合わせるスキャン

一方、縦断方向 60m の場合では誤差 1m 未満が全体のマッチングによるものである。

20%であった。計測点が RFID タグから離れる程、計測誤実験は寒地土木研究所苫小牧寒地試験道路で行った。
-5-

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発冬期に行う自車位置測位実験と周辺環境を合わせる必要があるため、試験道路の高精度 3 次元地図は、樹木の落葉後の秋期に作成した。
試験道路の直線部に座標値が既知の計測点を 5 箇所設定し、手押し台車に搭載した LiDAR を計測点の直上に設置して、静止状態で 1 分間計測を行った（写真-8）。
LiDAR
図-10 自車位置測位状況
実験時の天候は晴れ、走行路面に積雪は無く乾燥状態
で、路肩部には路面を除雪した雪が堆積している状態であった。
計測の結果、計測箇所②のＸ方向の誤差が 33cm と大写真-8 LiDAR による自車位置測位状況

きな値を示したが、全箇所の平均誤差は、Ｘ方向に約15cm、Ｙ方向に約 7cm であった。

2．4．2 実験結果

今回の実験では、降雪時や走行路面に積雪のある状況

自車位置測位結果を表-3 に、その中の代表例として、

での測位精度の検証はできなかったものの、路肩に雪が計測箇所①の自車位置測位結果を図-9 に、Autoware に堆積している状況において、LiDAR は、車線逸脱防止による自車位置測位状況を図-10 に示す。

使用するうえで、自車位置測位に適用可能な測位精度を

なお、
自車位置測位結果は平面直角座標を用いている。
表-3 自車位置測位結果①

2．5 磁気マーカシステムによる自車位置測位実験
磁気マーカシステムは、道路に埋設した磁気マーカを

条件
計
測
天候
箇
所

有していることを確認した。

①自車位置測位座標
平均値 (m)
路面
状況

ｘ

Y

②既知座標
(m)
ｘ

測位誤差（②－①）
(m)
Y

ｘ

Y

車両底部に設置した磁気センサで検知することで、自車位置を測位する技術であり、気象や環境の影響を受けにくい特徴がある。

-38983.875-147640.252 -38983.980-147640.188

0.105

0.064

-39010.701
走行部
：乾燥
③ 晴れ
-39079.702
路肩部
：積雪有
④
-39291.065-147632.218 -39010.367-147632.313

0.334

0.095

同技術は、国土交通省が実施する「道の駅等を拠点と-147612.012 -39079.777-147612.016

0.075

0.004

した自動運転サービス」における実証実験のうち、路車-147550.334 -39290.930-147550.422

0.135

0.088

連携型の自動運転バスに利用されている 4)。

⑤-147528.474 -39367.852-147528.359

0.089

0.115

そこで、平成 30 年度は磁気マーカシステムを除雪車

平均値：

0.148

0.073

に搭載して、除雪作業が自車位置推定の測位精度に与え②-39367.941

る影響を把握し、車線逸脱防止技術に適用可能か検証した。
2．5．1 実験方法
自車位置測位実験には、(株)愛知製鋼製の MI センサを用いた磁気マーカシステムを使用した。また、磁気マーカシステムの位置情報と IMU※6 による自律航法を組み合わせた自車位置推定システムを新たに開発し、使用した。
自車位置推定システムは、IMU による自律航法を主としているが、IMU は観測時間の経過とともに測位誤差が
図-9 計測箇所① 自車位置測位結果累積される。そこで磁気マーカシステムの位置情報によ-6-

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

り測位誤差を補正する仕組みとなっている。

自車位置推定システムの測位精度の検証は、自動追尾

実験は、寒地土木研究所苫小牧寒地試験道路の直線部型トータルステーション（以下、｢ＴＳ｣という）による及び曲線部で行い、磁気マーカの設置間隔、走行速度、

小型車両の走行軌跡の測位結果を基準とし、自車位置推

除雪作業の有無による測位精度を検証した。

定システムの測位結果と比較した（写真-10）。

実験場所平面図を図-11 に示す。

なお、測位結果は平面直角座標を用いた。
また、ＴＳの計測間隔は、300ms 毎とし、ＴＳと自車位置推定システムの時刻同期は行っていない。

全周プリズム図-11 実験場所平面図
自動追尾型
トータルステーション

2．5．2 小型車両による予備実験
除雪車を使用した実験を行う前に、自車位置推定シス
テムの精度検証のため、乾燥路面においてカート型小型

写真-10 ＴＳによる計測状況(直線部)車両を用いた予備実験を行った。
磁気センサは、小型車両の前方下部に高さを調整でき

2．5．3 小型車両による予備実験結果るよう設置した。

道路幅員が 3.5m の一般的な道路の中心を、車体幅が磁気マーカは、直径 100mm 厚さ 2mm の表面設置型マー2.5m の除雪車が走行した場合、車体側端部から車線端部

カを走行車線の中央部に保護シートにより貼り付けた。

まで 0.5m の余裕幅ができることから、車線逸脱防止を

実験項目は以下のとおりである。

目的とした自車位置推定システムの目標精度を最大で・マーカ設置間隔：直線部±50cm とした。

10m,20m,30m,40m,60m,80m

直線部の実験結果を表-4 に、曲線部の実験結果を表-5

：曲線部

に示す。

2m,3m,4m,6m,10m,15m,20m,30m

表-4 予備実験結果（直線部）

・センサ取付高さ：20cm,25cm
・走行速度

ﾏｰｶ
設置
間隔

：5 ㎞/h,10 ㎞/h,20 ㎞/h

実験状況を写真-9 に示す。

10m

磁気センサ

20m

30m

磁気マーカ
「

40m

60m

写真-9 予備実験状況（曲線部）

80m

-7-

走行
速度

平均
測位
誤差
(ｍ)

左方向
最大
誤差
(ｍ)

右方向
最大
誤差
(ｍ)

評価

5km/h
10km/h
20km/h
5km/h
10km/h
20km/h
5km/h
10km/h
20km/h
5km/h
10km/h
20km/h
5km/h
10km/h
20km/h
5km/h
10km/h
20km/h

0.04
0.00
0.06
-0.02
0.09
0.08
0.07
0.03
0.15
0.23
0.22
0.22
0.03
0.06
0.04
0.09
0.04
0.16

-0.27
-0.30
-0.20
-0.30
-0.16
-0.15
-0.23
-0.24
-0.14
-0.10
-0.17
-0.09
-0.25
-0.23
-0.26
-0.13
-0.20
-0.06

0.32
0.37
0.31
0.27
0.35
0.32
0.41
0.31
0.40
0.63
0.71
0.58
0.30
0.33
0.30
0.36
0.31
0.42

○
○
○
○
○
○
○
○
○
×
×
×
○
○
○
○
○
○

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

実験結果は、ＴＳの測位位置を０とした場合に、自車実験には除雪トラックを使用した。磁気センサは、除位置推定システムが水平方向の右側に測位した誤差をプ

雪トラックの前方底部にブラケットを取り付け、地上高

ラス表示、左側に測位した誤差をマイナス表示とし、そ25cm の位置に設置した(写真-11)。

の最大誤差及び平均誤差を示している。
なお、実験条件のうち、センサ取付高さの違いによる測位誤差に差が見られなかったため、平均処理した結果を表にまとめた。
直線部の実験結果は、マーカ設置間隔 40m の条件を除いた全ての条件で目標精度を達成できた。
マーカ設置間隔が広くなるにつれ、測位誤差が増加する傾向が見られた。
また、走行速度の違いが測位精度に与える影響は、顕著には見られなかった。
25cm

表-5 予備実験結果（曲線部）
ﾏｰｶ
設置
間隔

2m

3m

4m

6m
10m
15m
20m
30m

走行
速度
5km/h
10km/h
20km/h
5km/h
10km/h
20km/h
5km/h
10km/h
20km/h
5km/h
10km/h
20km/h
5km/h
20km/h
5km/h
20km/h
5km/h
20km/h
5km/h
20km/h

平均
測位
誤差
(ｍ)

左方向
最大
誤差
(ｍ)

-0.07
-0.05
0.01
0.03
-0.12
-0.13
-0.07
-0.06
0.02
0.01
-0.12
-0.13
-0.06
0.10
-0.07
-0.17
-0.04
0.34
-0.05
-0.15

-0.25
-0.20
-0.16
-0.16
-0.34
-0.33
-0.27
-0.34
-0.29
-0.19
-0.31
-0.33
-0.30
-0.08
-0.27
-0.34
-0.45
0.05
-0.30
-0.42

右方向
最大
誤差
(ｍ)
0.18
0.13
0.21
0.28
0.16
0.06
0.32
0.20
0.20
0.28
0.20
0.18
0.25
0.33
0.13
0.02
0.27
0.73
0.21
0.16

磁気センサ

写真-11 除雪トラック全景
磁気マーカは、直径 30mm、高さ 20mm の埋設型マーカ

評価を、車線中央部に深さ 3cm で削孔した穴に埋設し、表層
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
×
〇
〇

1cm を充填剤にて充填した(写真-12)。

写真-12 磁気マーカ埋設状況
除雪作業を行いながら実験を実施するため、苫小牧試
験道路の直線部と曲線部に圧雪路面を形成した。
直線部の平均圧雪厚さは 6.0cm、雪硬度は 207kg/cm2、曲線部の平均圧雪厚さは、4.7cm、雪硬度は 156kg/cm2 であり、路面状態は圧雪及び氷板であった(写真-13)。

曲線部では、マーカ設置間隔 20m、走行速度 20 ㎞/h の条件を除いた全ての条件において、目標精度を達成することができた。
直線部同様、走行速度の違いが測位精度に与える影響は顕著には見られなかった。
マーカ設置間隔 2～6m は、測位誤差に顕著な差は見ら

曲線部

直線部

れなかったが、マーカ設置間隔 10m～30m は、設置間隔が広がるにつれて測位誤差が大きくなる傾向が見られた。

写真-13 走行車線積雪状況

2．5．4 除雪車による自車位置測位実験

実験項目は以下のとおりである。

予備実験により自車位置推定システムの測位精度が確・マーカ設置間隔：直線部 20m,40m,80m

認できたことから、除雪車による自車位置測位実験を行：曲線部 6m,15m

った。

・走行速度
-8-

：15 ㎞/h,30 ㎞/h

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

・除雪作業の有無：除雪有り,除雪無し（回送）表-6 自車位置推定実験結果（直線部）

実験状況を写真-14,15 に示す。
設置
間隔

除雪
有無

走行
速度

平均
測位
誤差
(ｍ)

15km/h-0.02

30km/h-0.23

15km/h－

30km/h0.05

15km/h-0.26

30km/h-0.35

15km/h-0.02

30km/h-0.12

15km/h-0.62

30km/h-0.76

15km/h-0.44

30km/h

－

回送
20m
除雪

磁気マーカ
埋設箇所

回送
40m
除雪

回送
80m

写真-14 自車位置測位実験（直線部）

除雪

最大誤差範囲(ｍ)
評価

左方向
右方向
最大誤差 最大誤差
(ｍ)
(ｍ)
0.63
-0.34
0.29
0.50
-0.48
0.01
－
－
－
0.84
-0.44
0.40
0.97
-0.74
0.23
0.85
-0.77
0.08
0.88
-0.40
0.48
1.09
-0.70
0.39
1.59
-1.42
0.18
1.59
-1.57
0.02
1.71
-1.33
0.38
－
－
－

○
○
－
○
×
×
○
×
×
×
×
－

※｢－｣は、マーカ未検出による棄却データ

曲線部では、全ての条件において目標精度を達成することができなかった。
磁気マーカの設置間隔の広がり及び走行速度の上昇、除雪作業を伴うことにより測位誤差が増加する傾向が見
られた。

磁気マーカ
埋設箇所

表-7 自車位置推定実験結果（曲線部）
設置
間隔

写真-15 自車位置測位実験（曲線部）
測位精度の検証は、予備実験と同様にＴＳによる走行

除雪
有無

走行
速度

平均
測位
誤差
(ｍ)

15km/h0.56

30km/h-

15km/h0.63

30km/h0.61

15km/h-0.92

30km/h-

15km/h-1.10

30km/h-1.47

回送

軌跡の測位結果と比較した。

6m
除雪

2．5．5 除雪車による自車位置測位実験結果
直線部の実験結果を表-6 に、曲線部の実験結果を表-7

回送

に示す。

15m

直線部の実験では、マーカ設置間隔 20m の条件及び設

除雪

置間隔 40m における除雪作業時の走行速度 15km/h の条

最大誤差範囲(ｍ)左方向
右方向
最大誤差 最大誤差
(ｍ)
(ｍ)
1.26
-0.02
1.24
1.42
-0.24
1.18
1.25
-0.08
1.18
2.17
-1.84
0.34
2.34
-2.12
0.22
2.91
-3.09
-0.17

評価

×
－
×
×
×
－
×
×

※｢－｣は、マーカ未検出による棄却データ

件において目標精度を達成できた。
磁気マーカの設置間隔が広がるにつれ、測位誤差が増

本実験では、予備実験に使用した小型車両用に設定し加する傾向は、予備実験よりも顕著になる傾向が見られた自車位置推定システムを除雪車に搭載し使用した。そた。

のため、走行速度の上昇や圧雪が厚い場合に、磁気マー

また、走行速度の上昇により測位誤差が増加する傾向

カの未検出や測位精度の低下を招いたものと考えられる。

が見られたが、除雪作業の有無により測位誤差に顕著な曲線部の設置間隔については、今後検討が必要である

差が見られなかったことから、除雪作業による振動を受が、直線部の設置間隔 20m では、除雪作業による振動をけても測位精度に影響を及ぼさないことがわかった。

受けても目標精度を達成することができたことから、自車位置推定システムは、
車線逸脱防止に使用するうえで、適用可能な測位精度を有していることを確認した。

-9-

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

３．周囲探知技術の検討
3．1 ミリ波レーダ周囲探知実験
ミリ波レーダは、ミリ波帯（30GHz～300GHz）の電波を用いて障害物を検出するものである。
電波を利用しているのでカメラやレーザなどに比べ、気象の影響を受けにくい特徴があり、自動車の予防安全技術に使用されるなど実用化が進められているが、吹雪レーダ設置高測定用定規時の対応については明らかにされていない。
本実験は、市販車用ミリ波レーダが、視程障害時における周囲探知技術として適用可能か検証した。

写真-16 ミリ波レーダ設置状況

現在、ミリ波レーダに使用できる周波数帯は、24GHz 帯と 76GHz 帯である。24GHz 帯は近・中距離用、76GHz 帯はミリ波レーダ

長距離用として用いられる場合が多い。
実験では、除雪車が前方障害物を探知するために必要な検出距離を 70m 以上と想定し、長距離用の 76GHz 帯ミ
リ波レーダを使用した。
表-8 に実験に使用したミリ波レーダの諸元を示す。
レーダ検証用カメラ

表-8 ミリ波レーダ諸元表
項目

最小検出距離最大検出距離性

能

写真-17 ミリ波レーダとレーダ検証用カメラ

1m以上
175m以下 ( 10dB target以下)

実験車両

100m以下 ( 0dB target以下)

距離方向検出精度+/- 0.5m 以上

同一角度、同一速度に2つのターゲットが存在する場合の距離方向分離性能

2.5 m以上

水平視野角

20 deg以下

同一距離、同一速度に2つのターゲットが存在する場合の水平方向角度分離性能

3.5 deg以上

垂直視野角

4.2 ～ 4.75 deg

ミリ波レーダ

写真-18 計測場所全景
3．2 ミリ波レーダ定置実験（その 1）
実験は寒地土木研究所石狩吹雪実験場で行った。
ミリ波レーダは高さと角度が調整できるように設置しレーダの設置高さと設置角度、対象物との水平検出距
離を基本のパラメータとし、以下の実験を行った。

（写真-16）、ミリ波レーダと検出結果を画像処理するた

実験①：対象物が車両の場合の検出実験

めのレーダ検証用カメラを取り付けた（写真-17）。
また、

実験②：対象物が人の場合の検出実験

計測場所は直線方向に 100m 程度確保した（写真-18）。

実験③：吹雪時を想定した、レーダ前面に着雪した場
合の検出実験
実験④：吹雪時を想定した、車両に雪が堆積した場合の検出実験
3．2．1 実験①：車両の検出
実験①の概略図を図-12 に、実験結果を表-9 に示す。
車両を検出対象とした実験では、レーダの設置高が 3m、設置角が 4 度、水平検出距離 10m の条件で、未検出があ- 10 -

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

ったが、この 1 例を除き、設置高・設置角・水平検出距

表-10 実験②計測結果

離の全条件において、車両を検出することができた。

水平検出距離 R[m]設置高 設置角10θZ[m] [deg]

1.0

0

2.0

3

20

30

50

70

立
ち

し
ゃ
が
み

腹
ば
い

立
ち

し
ゃ
が
み

腹
ば
い

立
ち

し
ゃ
が
み

腹
ば
い

立
ち

立
ち

〇

△

×

△

△

×

△

△

×

△

〇

〇

×

×

△

△

-

△

△

-

△

△

○：検出
△：一部未検出（検出データに一部欠測あり）
×：未検出
－：未実施

図-12 実験①概略図
表-9 実験①計測結果

3．2．3 実験③：レーダ前面の着雪の影響

水平検出距離 R[m]

設置高

設置角

Z[m]

θ[deg]

10

20

30

40

50

60

70

1.0

0

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

1.0

1

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

レーダ前面に着雪した状態は、発砲スチロール製の枠

1.5

2

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

1.5

3

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

に雪を詰めたものをブラケットでレーダ前面に設置する

2.0

2

△

〇

〇

〇

〇

〇

〇

2.0

3

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

2.5

3

□

〇

〇

〇

〇

〇

〇

2.5

4

〇

〇

〇

〇

〇

〇

□

3.0

4

×

〇

〇

〇

〇

〇

〇

実験③の概略図を図-14 に、実験結果を表-11 に示す。

ことで、模擬的に再現した（写真-19）。
実験条件は、レーダ設置高を 2m、設置角を 3 度に固定した。
パラメータは、雪厚（t）を 3cm,5cm、水平検出距離（R）○：検出△：一部未検出（検出データに一部欠測あり）
×：未検出□：１回目は検出、２回目は未検出を 30m,70m、雪距離（D）を 0～10 ㎝の組合せと、雪厚（t）
を 1cm,2cm,10cm、水平検出距離（R）を 30m、雪距離（D）
を 0cm,2cm,5cm,7cm,10cm の組合せに設定した。

3．2．2 実験②：人の検出

雪厚 3cm、水平検出距離 30m、雪距離 6cm の条件で未検

実験②の概略図を図-13 に、実験結果を表-10 に示す。

出があったが、この 1 例を除き、雪厚・水平検出距離・

人を検出対象とした実験では、立ち・しゃがみ・腹ば

雪距離の全条件において、車両を検出することができた。

いの状態に分けて確認した。
人が立っている状態では、10m～70m 先まで検出することができたが、姿勢が揺れた場合などでは、検出デー
タの欠測により、一部未検出となる場合があった。
また、しゃがんだ状態では、立っている状態より反射面積が小さくなるため、さらに未検出となる場合が多く発生した。
腹ばいの状態では、全条件で検出することができなかった。
図-14 実験③概略図
表-11 実験③計測結果
雪厚

水平検出
距離

t:[cm] R:[m]図-13 実験②概略図- 11 -

雪距離 D: [cm]
0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1

30

〇

〇

〇

〇

2

30

〇

〇

〇

〇

3

30

〇

〇

〇

〇

〇

〇

×

〇

〇

〇

〇

3

70

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

5

30

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

5

70

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

10

30

〇

〇

〇

〇

〇
〇

〇
○：検出
×：未検出

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

ブラケット

圧雪
ミリ波レーダ（雪密度 75.6［㎏/m3］）

写真-20 車両積雪再現状況

写真-19 着雪再現状況
3．3 ミリ波レーダ定置実験（その 2）
3．2．4 実験④：車両周りの積雪の影響

降雪及び車両に堆積した雪がミリ波レーダの検出性能

実験④の概略図を図-15 に、実験結果を表-12 に示す。

に与える影響を比較検証するため、寒地土木研究所石狩

実験④は車両に雪が堆積している状態での実験である

吹雪実験場で以下の実験を行った。

が、雪は自然降雪によるものではなく、所定の雪壁厚と実験⑤：晴天時の車両の検出実験なるよう除雪機とスコップで雪を被せて再現した（写真

実験⑥：降雪時の車両の検出実験-20）。

実験⑦：降雪により車両に雪が堆積した状態の検出

実験条件は、レーダ設置高を 2m、設置角を 3 度、水平実験

検出距離を 30m に固定した。

計測場所全景を写真-21 に示す。

パラメータは、雪壁厚（H）を 10cm,20cm,30cm のみと吹雪状況での実験を効率的かつ確実に行うため、実験した場合と、雪壁厚（H）を 10cm、雪厚（t）を 3cm,5cm、場にミリ波レーダ（写真-22）と実験車両を 45 日間存置

雪距離（D）を 0cm,5cm の組合せに設定した。

し、監視用カメラ（写真-23）により吹雪の発生状況を確実験の結果、雪壁厚 10cm,20cm,30cm のみの場合と、雪認し、遠隔制御により計測を行った。

壁厚 10cm、雪厚 3cm、雪距離 0cm,5cm の条件では検出することができたが、雪壁厚 10cm、雪厚 5cm、雪距離 0cm

実験車両は、レーダから 30m の距離に実験車両①を、70m の距離に実験車両②を配置した（写真-24）。

及び 5cm の条件では検出することができなかった。

視程距離は、ミリ波レーダから約 50m 離れた箇所に設置されている後方散乱型視程計の計測値と、実験車両の側方に 10m 間隔で設置した視程確認用スノーポールの目
視観測結果を採用した。

視程確認用

ミリ波レーダスノーポール

実験車両①(30m)

実験車両②(70m)

図-15 実験④概略図
表-12 実験④計測結果
雪壁厚

雪厚

雪距離 D: [cm]

H:[cm]

t:[cm]

0

10

0

〇

20

0

〇

30

0

〇

10

3

○

○

10

5

×

×

監視カメラ

5

写真-21 計測場所全景

○：検出
×：未検出

- 12 -

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

実験⑤は、計測日の 9:30、11:00、13:30、14:30、15:30、

レーダ検証用カメラ

16:30 に 1 回当たり 1 分間の計測を行った。
実験状況を写真-25 に、実験結果を図-17、図-18 に示す。

予備用ミリ波レーダ

ミリ波レーダ

写真-22 ミリ波レーダ設置状況

写真-25 実験⑤晴天時車両検出状況

監視カメラ

実験結果は、反射断面積、検出距離、検出角度、検出率について、計測時刻毎に計測データの平均値を示したものである。
反射断面積とは、レーダから電波の照射を受けた対象
写真-23 監視カメラ設置状況

物の電波反射強度の係数で、車両検出に必要とされる反射断面積の目安は-10dBsm である。
実験車両①の平均反射断面積は 6.1dBsm であり、変動実験車両①(30m)量は-2.6～+2.9dBsm であった。
実験車両②では 16.3dBsm、
変動量は-0.3～+1.7dBsm であった。
検出距離はレーダから対象物までの距離であり、実験
実験車両②(70m)

車両①の平均検出距離は 29.5m、変動量は±0.1m であった。実験車両②では 69.5m、変動量は±0.4m であった。
検出角度は対象物をレーダの正面で検出した場合は 0度となり、右側に検出した場合が＋、左側に検出した場
合が－で表される。実験車両①の平均検出角度は 0.3 度

写真-24 実験車両配置状況

であり、変動量は-0.9～+1.4 度であった。実験車両②では 1.7 度、変動量は-0.4～+0.8 度であった。

3．3．1 実験⑤：車両の検出(晴天時)
実験⑤の概略図を図-16 に示す。

検出率は実験車両①及び②ともに全計測時刻において100%であった。

実験条件は、レーダ設置高を 2m、設置角を 3 度に固定した。

晴天時の計測値を基準とし、降雪時及び車両に雪が堆積した状態の計測値と比較した。

図-16 実験⑤概略図- 13 -

3040に、検出結果を図-20、21 に、実験結果比較表を表-13 に

20

35

示す。

検出距離[m]

10

0
-10

-20
9:00

12:00

15:00

30
25

20
9:00

18:00

12:00

15:00

18:00

15:00

18:00

時刻

10

1

5

0.8
検出率

0
-5

0.6
0.4
0.2

15:00

時刻

18:00

0
9:00

12:00
時刻

図-17 実験⑤検出結果(30m、実験車両①)

写真-26 実験⑥車両検出状況
反射断面積 [dBsm]

30

1,000

40

視程(1sec)

800

10

600

0

400

-10

200

-20
0
14:00 14:45 15:30 16:15 17:00
時刻
検出角度
視程(1sec)

600
400
25

1

800

0.8

600
0

400
-5

800

30

1,000

検出率

5

35

視程(1sec)200

20
0
14:00 14:45 15:30 16:15 17:00
時刻

視程 [m]

検出角度 [°]

10

1,000
検出距離

反射断面積

20

視程 [m]

12:00

200

-10
0
14:00 14:45 15:30 16:15 17:00
時刻

1,000
検出率(15min)800

視程(1sec)

0.6

600

0.4

400

0.2

200

視程 [m]-10
9:00

検出距離 [m]検出角度 [deg.]

時刻

視程 [m]

反射断面積 [dBsm]

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

00
14:00 14:45 15:30 16:15 17:00
時刻

図-20 実験⑥検出結果(30m、実験車両①)

実験⑥の概略図を図-19 に示す。

800

80

10

600

0

400

-10

200

-20
0
14:00 14:45 15:30 16:15 17:00
時刻

視程(1sec)

1

400
-5

400
65

0.8

0
200

-10
0
14:00 14:45 15:30 16:15 17:00
時刻

200

1,000
検出率(15min)
視程(1sec)

実験⑥は、降雪に伴う視程距離の違いによる検出性能を比較するため、降雪が発生した時間帯で連続的に計測した。
最も視程距離が低下した計測日の検出状況を写真-26- 14 -

800

0.6

600

0.4

400

0.2

200

0
0
14:00 14:45 15:30 16:15 17:00
時刻

図-21 実験⑥検出結果(70m、実験車両②)
図-19 実験⑥概略図

800
600

800
600

1,000

70

1,000

検出率

5

検出角度

視程(1sec)60
0
14:00 14:45 15:30 16:15 17:00
時刻

視程 [m]

検出角度 [°]

10

75

検出距離

視程 [m]

1,000

視程(1sec)20

視程 [m]

3．3．2 実験⑥：車両の検出(降雪時)

反射断面積

検出距離 [m]反射断面積 [dBsm]

30

視程 [m]

図-18 実験⑤検出結果(70m、実験車両②)

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

表-13 実験結果比較表
実験⑤：晴天時
検出
対象

項目

単位
平均値

反射
断面積
30m 検出距
離実験
車両 検出角
①
度

dBsm

6.1

m

29.5

度

0.3

検出率

%

100

反射
断面積

dBsm

16.3

m

69.5

度

1.7

%

100

70m 検出距
離実験
車両 検出角②度
検出率

最小値 最大値
変動量

実験⑥：降雪時
平均値

3.5
9-2.6 ～ 2.9
29.4 29.6-0.1 ～ 0.1-0.6
1.7-0.9 ～ 1.4
100

100
0

16
18
～
-0.3
1.7
69.1 69.9-0.4 ～ 0.4
1.3
2.5-0.4 ～ 0.8
100

100
0

実験⑦は、
車両上に雪が堆積し、かつ晴天時において、

2.7
29.6
-1.5
100
18.1
71.6
0.9
100

最小値 最大値

1 日 6 回（9:30、11:00、13:30、14:30、15:30、16:30）、
1 回当たり 1 分間の計測を行った。
降雪により生じた車両上の積雪深は、ルーフ上に設置

変動量

-10
9
-12.7 ～ 6.3
29.2 30.3-0.4 ～ 0.5-5.6
3.2-4.1 ～ 4.7
100

100
0

-5
21
～
-23.1 2.9

した雪尺を周辺監視カメラにより目視計測した。
車両上の積雪深が最も大きかった計測日の検出状況を
写真-27 に、実験車両の積雪状況を写真-28 に、実験結果比較表を表-14 に示す。
実験車両①のルーフ上の積雪は 15cm、実験車両②の積
雪は 20cm、車両周辺の積雪は 40cm 程度であり、テール
ランプ付近の車両背面は露出している状態であった。

68.3 72.6-3.3 ～ 1-2.8
4.6-3.7 ～ 3.7
100

100
0

実験の結果、後方散乱型視程計の平均視程距離は 173m
で、最低値は写真-26 と同日の 15 時 36 分の 123m であった。また、同時刻の視程確認用スノーポールの目視確認による視程距離は約 50m であった。
実験⑤の計測結果と比較すると、視程距離の低下に伴写真-27 実験⑦車両検出状況

い各計測項目の変動量は大きくなり、特にマイナス方向の変動量が大きくなる傾向が見られたことから、降雪の影響によりレーダの受信レベルが低下することで、計測誤差が大きくなるものと考える。
しかし、対象物の検出率に関しては、実験車両①、②
ともに検出に必要とされるレーダの反射断面積-10dBsm
実験車両①を上回っており、全ての計測時刻にわたって検出率は100%であった。

実験車両②

写真-28 実験車両積雪状況

このことから、76GHz 帯のミリ波レーダは、目視による視程距離が 50m 程度の吹雪時でも 70m 先の車両の探知が可能なことを確認できた。
3．3．3 実験⑦：降雪による積雪時の車両検出
実験⑦の概略図を図-22 に示す。

図-22 実験⑦概略図- 15 -

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

表-14 実験結果比較表
実験⑤：晴天時
検出
対象

項目

単位
平均値

反射
dBsm
断面積
30m 検出距
離実験
車両 検出角
①
度

m

29.5

度

0.3

%

100

検出率

反射
dBsm
断面積
70m 検出距
離実験
車両 検出角
②
度

6.1

m
度

検出率

%

16.3
69.5
1.7
100

最小値 最大値
変動量

3.5
9-2.6 ～ 2.9
29.4 29.6-0.1 ～ 0.1-0.6
1.7-0.9 ～ 1.4
100

100
0

16
18
-0.3 ～ 1.7
69.1 69.9-0.4 ～ 0.4
1.3
2.5-0.4 ～ 0.8
100

100
0

実験⑦：積雪時
平均値

2.2
29.7
-0.5
100
15.9
71.3
0.9
100

最小値 最大値

車両
実験距離 L=200m

変動量

-6
8.5
-8.2 ～ 6.4

200m

29.3 30.1-0.4 ～ 0.4-2.5
1.8-2 ～ 2.3
100

100
0

50m

図-23 実験場所平面図(石狩吹雪実験場)
実験は寒地土木研究所石狩吹雪実験場の試験走行路で行った。除雪作業を行いながら実験を実施するため、試験走行路の直線部に圧雪路面を形成した。

8.5
21-7.4 ～ 5.1
70
72.3-1.3 ～ 10.2
2-0.7 ～ 1
100

100m

150m

試験走行路 直線部延長 L=300m

100
0平均圧雪厚さは 5.3cm、雪硬度は 134kg/cm2、、路面状態
は圧雪であった。
直線部の終点側に車両(写真-30)を配置し、車両から200m 手前の位置を除雪車の出発地点とした。
視程距離は、試験走行路の中央分離帯に設置されている透過型視程計の計測値と、中央分離帯に 10m 間隔で設置した視程確認用スノーポールの目視観測結果を採用した。

実験車両に雪が堆積することにより、雪が堆積してい実験には除雪トラックを使用した(写真-31)。

ない状態より平均反射断面積は低下するものの、検出にミリ波レーダを、除雪トラックのルーフ部中央の地上必要とされる反射断面積-10dBsm を上回っているため、

高 3.31m の位置に、角度調節が可能なブラケット及びハ全ての計測時刻において検出率は 100%であった。

ウジングを用いて設置した(写真-32)。

3．4 ミリ波レーダ除雪車搭載実験
平成 30 年度は、除雪車に市販車用ミリ波レーダを搭載し、除雪作業がミリ波レーダの検出性能に与える影響を検証する実験を行った。
実験⑧：除雪車走行時における車両の検出実験
実験⑨：除雪車停止時における人の検出実験

写真-30 車両設置状況

実験場所全景を写真-29 に、実験場所平面図を図-23 に示す。

ミリ波レーダミリ波レーダ

車両

0m
50m
100m
150m
200m

写真-31 除雪トラック全景

距離確認用
除雪トラックスノーポール

写真-29 実験場所全景- 16 -

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発

レーダ検証用カメラ
車両検出マーク

ブラケット

№29

ハウジング
(内部にレーダを収納)

100m

写真-32 ミリ波レーダ設置状況

写真-33 実験⑧車両検出状況(降雪無し)
20

3．4．1 実験⑧：除雪車走行時の車両検出

200

164.6m実験⑧の概略図を図-24 に示す。

150

10

検出距離 [m]反射断面積 [dBsm]

15

5
0
-5

100

50

-10

16.4m

-15
300

400

500

600

700

0

800

300

400

フレーム番号

平均
2.33

図-24 実験⑧概略図

最大
12.00

500

600

700

800

フレーム番号最小
標準偏差-10.003.17

図-25 実験⑧車両検出結果（降雪無し）

実験条件は、ミリ波レーダの設置角度を 4,5,6 度、走車両検出マーク

行速度を 10,20,30km/h、除雪作業をプラウ単独作業、プ№37

ラウ-グレーダ併用作業とした。また、比較のため除雪作業を伴わない回送も条件に加えた。
気象条件は、実験中に吹雪を伴うような降雪が発生した場合は降雪有り、軽微な降雪や曇天の場合は降雪無しとした。
除雪車走行時の車両検出は、除雪車を車両に向けて走100m

行させ、ミリ波レーダが車両を検出し始めた距離と、車両直前まで接近し検出不能となる距離を計測することで、検出範囲を把握することとした。

写真-34 実験⑧車両検出状況(降雪有り)

検出結果の一例として、レーダ設置角度 5 度、走行速

2020

度 30km/h、プラウ単独作業時における、降雪無しの車両

200

検出状況及び検出結果を写真-33、図-25 に、降雪有りの車両検出状況及び検出結果を写真-34、図-26 に示す。

150

10
10

検出距離 [m][dBsm]
反射断面積[dBsm]
反射断面積

15
15

5
5
0
0
-5
-5

132m

100

50

12.7m

-10
-10
-15
-15
200
200

平均
1.49

0
300
300

400
400

500
500

フレーム番号
フレーム番号

最大
11.00

600
600

700
700

200

300

400

500

600

700

フレーム番号最小
標準偏差-10.003.07

図-26 実験⑧車両検出結果（降雪有り）
車両検出結果は、反射断面積と検出距離を示したもの- 17 -

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発である。グラフ横軸のフレーム番号は、計測間隔 50ms 毎の検出結果の順番を示している。

また、除雪作業に伴う振動の影響により、車両が未検出になることはなかったが、圧雪路面の凸凹により車体

降雪無しの車両検出距離は、164.6m 手前から検出を始が上下に振動した場合、レーダ照射範囲から車両が外れ

め、一部未検知があったものの 16.4m まで検出できた。

ることにより、部分的な未検出が生じる場合があった。

平均反射断面積は 2.33dBsm であった。
降雪有りの実験時における透過型視程計の平均視程距

3．4．5 実験⑨：除雪車停止時における人の検出

離は 57.3m であり、スノーポールの目視確認による視程

実験⑨の概略図を図-28 に示す。

距離は 50m 以下であった。車両検出距離は、132m 手前から検出し 12.7m まで検出できた。平均反射断面積は1.49dBsm であった。
上記の実験環境では、降雪の影響により車両の最大検出距離が約 20％程度低下することがわかった。
しかし、最大検出距離が低下するものの、100m 以上手前から車両を検出できるため、除雪車が前方障害物を探知するために必要な距離として想定していた 70m よりも更に手前から車両を探知可能であることを確認した。

図-28 実験⑨概略図

図-27 は、各実験条件の組み合わせによる車両検出範
囲の比較を示したものである。

除雪車停止時における人の検出実験は、試験走行路の直線部に人を直立姿勢で配置し、人から 10m 離れた位置を基点に 80m まで 10m 毎に除雪車を停止させ、１箇所当
約 3 割減たり約 15s 間計測を行った。
実験条件は、レーダの設置角度を 4,5,6 度、除雪車の状態を路面に除雪装置を接地させた除雪姿勢と回送姿勢とした。
気象条件は、降雪有りと降雪無しとした。
検出結果の一例として、レーダ設置角度 5 度、水平検出距離 70m、除雪姿勢時における降雪無しの人検出状況
及び検出結果を写真-35、図-29 に、降雪有りの人検出状
況及び検出結果を写真-36、図-30 に示す。

図-27 車両検出範囲の比較結果
なお、実験条件のうち、走行速度の違い及び除雪作業の種類による検出範囲に差が見られなかったため、
検出マーク
（50番）

平均処理したものをグラフ化した。
最大検出距離は、設置角度 4 度の時が最も長く、5 度の場合は 1 割程度、6 度の場合は 5 割程度低下した。
最小検出距離は、全ての条件において 10m 以上 20m 未満の範囲であった。
降雪による影響は、今回の気象条件では、設置角度 5度の場合が顕著であり、降雪無しと比べて最大検出距離が 3 割程度低下した。

写真-35 実験⑨人検出状況(降雪無し)

除雪作業の有無では、回送時に比べ除雪作業時の最大検出距離が増加する傾向を示した。これは路面整正装置の押付力により車体前方が若干持ち上がるため、レーダの俯角が上がり検出距離が増加したものと考えられる。
- 18 -

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発
73

15

最大検出距離は、レーダの設置角度が 4 度及び 5 度の72

10

検出距離 [m]反射断面積 [dBsm]

20

5
0
-5

場合 70m であり、6 度では 50m であった。

71

停止状態の実験では、除雪車の姿勢による検出距離の70

違いは見られなかった。

69

68

-10
-15

降雪の有無による影響は、検出結果の一例で述べたと

67
0

100

平均

最大

200

300

0

100

平均

最大

最小

68.87

69.70

68.50

フレーム番号

-3.96

6.00

最小

200

おり、反射断面積が低下する傾向は見られたものの、検300

フレーム番号
標準偏差-10.008.72

出不能となるような強い降雪が発生しなかったため、影

標準偏差
0.22

響を確認することはできなかった。

図-29 実験⑨人検出結果（降雪無し）
降雪

設置
角度
4度

なし

5度

検出マーク
（19番）

6度

4度

あり

5度

6度

水平検出距離[m]

除雪車
状 態

10

20

30

40

50

60

70

80

回送姿勢

×

〇

×

△

〇

×

〇

×

除雪姿勢

×

△

〇

〇

〇

△

×

×

回送姿勢

×

〇

〇

△

△

〇

×

×

除雪姿勢

×

△

△

〇

〇

〇

〇

×

回送姿勢

×

△

×

〇

〇

×

×

除雪姿勢

×

〇

〇

△

×

×

×

回送姿勢

×

△

〇

〇

〇

△

〇

×

除雪姿勢

×

△

△

△

〇

△

〇

×

回送姿勢

×

〇

〇

△

〇

△

×

×

除雪姿勢

×

〇

〇

〇

〇

〇

△

×

回送姿勢

×

〇

〇

×

〇

×

×

除雪姿勢

×

〇

△

〇

〇

×

×

【凡例】
計測時間内に対象を計測した時間率

写真-36 実験⑨人検出状況(降雪有り)
20

73

15

90%以上

△

50～90%

×50%未満

図-31 実験⑨ 検出結果一覧

72

10

検出距離 [m]反射断面積 [dBsm]

〇

5

未検知
0
-5

71

４．まとめ

未検知

70

本研究では、暴風雪による視程障害時でも安全に除雪

69

作業が行える運行支援技術として、自車位置を推定し車

68

-10
-15

線内を走行するための車線逸脱防止技術と、除雪車周囲

67
0

50

100

150

200

250

0

フレーム番号
平均

最大

最小

-5.58

1.00

-10.00

50

100

150

200

250

フレーム番号
標準偏差
2.69

平均

最大

最小

69.37

69.50

69.10

の人・車両・道路工作物などとの衝突事故を防ぐための

標準偏差

周囲探知技術の開発に取り組んだ。

0.16

図-30 実験⑨人検出結果（降雪有り）

これまでの研究成果を以下に要約する。
1）車線逸脱防止技術については、VRS-GNSS における積降雪無しの実験時における平均反射断面積は、雪による影響を検証し、アンテナへの積雪が 0cm の場-3.96dBsm、平均検出距離は 68.87m であった。

合、測位の変位は約 2cm 以内に収まるが、積雪が 10cm

人の検出は車両等に比べ、レーダの反射断面積が小さの場合は約 60cm まで変位が広がり、測位精度が低下す

いため、ばらつきが大きくなる等、検出が不安定になる

ることを確認した。このことから GNSS アンテナ部の積傾向が見られた。

雪対策を検討する必要があることがわかった。

降雪有りの実験時における平均反射断面積は、

2）トンネル出口など GNSS 測位精度が低下する箇所にお-5.58dBsm、平均検出距離は 69.37m であった。

ける補助的な測位方法として、RFID を用いた自車位置

降雪の影響により一部未検知があり、平均反射断面積

測位実験を行った。道路上を想定した横断方向 15m、縦は低下する傾向を示した。

断方向 30m の計測エリアでは、測位誤差が 1m 未満とな

実験⑨の検出結果一覧を図-31 に示す。

り、車線逸脱防止に使用するうえで、自車位置測位に適表中の判定結果は、計測時間内における人を検出した

用可能な精度を有していることを確認した。

時間率が 90％以上の場合を○、50％以上 90％未満を△、

3)雪の影響が明らかになっていない LiDAR を用いた自50％未満を×とした。

車位置測位実験を行った。路肩に雪が堆積している状況- 19 -

5 極端気象がもたらす雪氷災害の被害軽減のための技術の開発において、測位誤差は約 15cm であり、車線逸脱防止に※1:VRS 方式（Virtual Reference Station：仮想基準点

使用するうえで、自車位置測位に適用可能な精度を有し

方式）ていることを確認した。

※2:RFID（Radio Frequency IDentifier：IC タグを利用

4)磁気マーカシステム等を用いた自車位置推定システ

した近距離無線通信技術）

ムを除雪車に搭載し、自車位置測位実験を行った。除雪※3:LiDAR（Light Detection and Ranging：光による検作業による振動を受けても、測位誤差±50cm 以内で測知及び測距技術）

位可能であり、車線逸脱防止に使用するうえで、自車位※4:磁気マーカシステム：MＩセンサを用いた自動運転用

置測位に適用可能な精度を有していることを確認した。

磁気マーカシステム

5）周囲探知技術については、市販車用ミリ波レーダ※5:TDOA 方式（Time Difference Of Arrival:到達時間差(76GHz 帯)を除雪車に搭載し、視程約 50m 以下の吹雪時

方式）に、除雪作業による振動を受けても、100m 以上手前から※6:IMU（inertial measurement unit：慣性計測装置）

車両を探知可能であることを確認した。
また、晴天時に人を対象とした検出実験で、人がしゃ

参考文献

がんだ状態や腹ばいの状態では、検出できない場合があ1）国土交通省防災業務計画 第 7 編雪害対策編（H27.7 改）：った。

http://www.mlit.go.jp/common/001036313.pdf

今後、車線逸脱防止技術については、磁気マーカシス

2）北海道総合開発計画（H28.3.29）:

テム等による自車位置推定システムを用いたガイダン

http://www.mlit.go.jp/common/001128021.pdf

スシステムを、周囲探知技術については、ミリ波レーダ

3）自動運転ソフトウェアのオープンソースの公開（H27.8.25）:を用いたガイダンスシステムを試作し、ガイダンス性能

https://www.pdsl.jp/fot/autoware/とオペレータへの適応性を検証する予定である。

4)道の駅を拠点とした自動運転サービス「中間とりまとめ」(平成 31 年 1 月 23 日)- 20 -