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糸魚川市柵口地区での乾雪雪崩発生条件の検討○渡辺伸一 1・吉柳岳志 1・石井靖雄 2（1：土木研究所 2：旧：土木研究所）

１．はじめに
乾雪雪崩は速度が速く，到達距離が長い特徴がある．そのため，人的被害の発生につながりやすい．人的被害を防止していくため，事前の避難とハード対策の検討が進められてきた．これまでに，各地で気象条件等の誘因について，基準値を設定しながら，道路の通行規制などが実施されてきている．しかし，基準値の検討に用いられる雪崩発生事例のデー
タは多くはなく，さらなるデータの蓄積が求められる．今後，雪崩の発生時刻と発生場所の把握を積み重ね，発生メカニズ
ムの理解に努めながら，その発生条件を明らかにしていく必要がある．
柵口地区では，継続して雪崩の観測を実施してきている（秋山，2021）．これまで，カメラや地震計，積雪深計等の気象観測機器を山麓に設置し，雪崩発生の有無，その時の気象条件の把握を行ってきた．本報告では，2020 年から 2023 年の観測で把握された 5 回の乾雪雪崩の発生条件について検討を行った結果を報告する．
２．調査方法
本調査では，2020 年から 2023 年の 12 月から 3 月を対象とした．雪崩の発生は 10 分毎の静止画を撮影した「自動撮影カメラ」画像と，1 秒間隔のコマ送り「動画カメラ」画像に加え，地震計の計測データから把握した．把握された雪崩の発生
回数は 26 回であった．
乾雪・湿雪の雪崩種別の判別は，「煙り型」の運動形態を示すものを「乾雪雪崩」とし，5 回が計上された．5 回の「乾雪雪崩」のうち「動画カメラ」画像で「煙り型」の運動形態を直接観察できたのは 2 回で，残りの 3 回は運動形態の観察はできな
かったものの，降雪中に発生し，かつ降雪中の発生区の気温が氷点下で推移していると推測されたため「乾雪雪崩」と判断した．また，「流れ型」を「湿雪雪崩」としたが，本報告では調査対象としない．
雪崩の発生条件の検討に用いた指標は，現地及び近傍での気象観測値とした．柵口では山麓で積雪深，気温等の観測を行っているが，2022 年 2 月に発生した乾雪雪崩により観測機器が破損した．事前の避難等に用いるためには安定的に観測値が得られることも重要である．そこで，1.6km 東側に位置する新潟県田麦平観測所の気温と積雪深の観測値を用いた．検討では，Stefano and Jürg（2008）を参考に，気温に係る指標として，1，2，3 日間の最低気温，最高気温，平均気温，
気温差を算定した．また，積雪深に係る指標として，1，2，3 日間積雪増加深も算定した．これらの算定には，1 時間ごとのデータを用いた．
発生条件は，上記の指標のうち，乾雪雪崩発生日とそれ以外の日の値に有意な差がみられるものを抽出した上で，それらの閾値を検討した．ここでは，指標値を経時的に図示した上で検討した結果を述べる．有意差の検討は，統計分析ソ
フト R を用いて Brunner-Munzel（ブルンナー-ムンツェル）検定を行い評価した．
３．調査結果Brunner-Munzel 検定の結果は表 1 に示す通りで，積雪深及び 1 日間気温差以外は確率（P）1%以下の値を示した．指標値を求める際の期間による値の違いをみると，最低気温は 1 日間，最高気温は 2 日間，平均気温は 1 日間，気温差は 3日間，積雪増加深は 3 日間の値が他の期間と比較して小さな値となった．
表 1 Brunner-Munzel 検定の結果

指標

P

指標

P

1 日間最低気温

0.0000461

1 日間平均気温0.0000000

2 日間最低気温
3 日間最低気温

0.0004021
0.0011860

2 日間平均気温
3 日間平均気温0.0000005
0.0000249

1 日間最高気温
2 日間最高気温
3 日間最高気温

0.0000147
0.0000006
0.0000310

1 日間気温差
2 日間気温差
3 日間気温差

0.0133300
0.0005995
0.0001888© 2024（公社）日本雪氷学会

指標

P

積雪深

0.0215100

1 日間積雪増加深
2 日間積雪増加深
3 日間積雪増加深0.0000574
0.0000259
0.0000132

上記の確率が最も小さくなった指標の経時変化を図 1 に示す．図 1 には 2020 年から 2023 年の 12 月から 3 月のデー
タを示している．1 日間平均気温は右側の座標軸に対応し上下を反転させて表示している．また，雪崩の発生日を赤色実線で示している．雪崩の発生日は，積雪深が 138 cm 以上，3 日間積雪増加深が 36 cm 以上，1 日間平均気温が-1.3℃以下となっている．そこで，値を 5 単位で括約し，積雪深が 135 cm 以上，3 日間積雪増加深が 35 cm 以上，1 日間平均気温が-1.0℃以下となると乾雪雪崩が発生する可能性が高いものとして評価すると，3 冬期で 17 日が評価された．捕捉率は100 %であるが，的中率は 29.4 %という結果となった．

図 1 2020 年からの 3 冬期の積雪深，3 日間積雪増加深，1 日間平均気温

４．おわりに
今回は，経時的なデータの観察から，簡易に乾雪雪崩の発生の評価が可能か検討を行った．今後，統計的手法の適用を検討していく予定である．

文献
秋山一弥（2021）：動態観測による雪崩の発生状況と発生規模・発生数の関係，日本工学会論文集，37（3），37-39
Stefano Baggi, Jürg Schweizer（2008）：Characteristics of wet-snow avalanche activity: 20 years of observations from a highalpine valley（Dischma, Switzerland），Natural Hazards，50（1），97-108. DOI:10.1007/s11069-008-9322-7© 2024（公社）日本雪氷学会

2
糸魚川市柵口地区で発生した雪崩事例に対する発生区の分析
榊直人 1・高原晃宙 2・渡辺伸一 1・吉栁岳志 1（1：土木研究所 2：旧：土木研究所 現：国土技術政策総合研究所）

１．はじめに当センターでは，毎年多数の雪崩が発生している糸魚川市柵口地区において，複数台のカメラ，地震計，積雪深計・温湿度計等の気象観測装置を設置し，観測を実施している．それらの観測に加えて，2022 年度からは UAV を用いた雪面地形の計測を行っている．本報告では，UAV により取得した雪崩発生区付近における雪崩発生前後の雪面地形の比較
から雪崩発生区を抽出し，発生区の分析を行った結果を紹介する．
２．方法
調査の対象地は，権現岳の東側斜面である（図 1）．当該斜面の
標高 250～600m 付近は緩い勾配であり，標高 600m から山頂（標高 1104m）付近までは急斜面をなし雪崩が毎年発生している．1 号
誘導工が設置されている標高 520m 付近に観測機器を設置し，この地点から雪崩発生区・走路及び堆積区の画像（10 分毎の静止画，1秒間隔のコマ送り動画）をカメラで撮影した．また，地震計による雪崩震動記録及び積雪深・温湿度等の気象データを取得した．UAV
地形計測では，RTK-UAV（基準局と GNSS を用いて，cm オーダーの高精度な測位が可能な無人航空機）を用いて自動航行による連続写真撮影を行った．
2022-23 冬期の観測では，6 回の雪崩が確認されているが，その図 1 権現岳の東側斜面の全景
うち 2 月 28 日から 3 月 1 日にかけて発生した雪崩について発生前（2023 年 3 月 1 日 10 時 50 分撮影）後のデータが得られ，分析を行った．雪崩の諸元を表 1 に示す．
UAV による連続写真撮影日は，雪崩の発生前後である 2023 年 2 月 24 日及び 3 月 1 日である．連続写真から SfM ソフ
トウェア（二次元写真データから三次元形状を復元）を用いて三次元モデルを作成し，GIS 上で雪崩発生前後の 2 時期比較を行った．地震計データ及びカメラ撮影画像の情報から，雪崩発生状況及び雪崩発生区の境界を推定した．この雪崩発生区範囲についてオルソ画像及び元地形を用いた縦断図から，雪崩発生区の特徴を抽出した．
３．結果
GIS 上で雪崩発生前後の 2 時期比較を行った結果及び，カメラ撮影画像と地震計による観測結果から，図 2 に示す範囲で雪崩が発生していた．2 時期比較及びオルソ画像のみでは 1 回の雪崩によるものと考えられた現象が，2 回に分かれて発生していた（図 3）．雪崩発生区範囲とその付近の雪崩発生前オルソ画像から，雪崩発生区の上端付近では，明瞭なクラックがいくつも確認された（図 3）．さらに，雪崩発生区範囲の縦断形状及び雪崩発生前のオルソ画像からは，1・2 回目
雪崩境界付近及び 2 回目雪崩発生区の上端境界部では，元地形の勾配が急変していること（図 4），2 回目雪崩発生区の上端境界部は，クラック発生位置と重なっていることが確認された．なお，対象とした雪崩は雪崩発生後のオルソ画像で岩盤の露出が確認されたことから，全層雪崩と判断した．
４．まとめ
柵口地区で発生した雪崩 1 事例を対象に，UAV-SfM を用いて雪崩発生区を抽出し，それらの範囲の分析を行った結果，雪崩発生前後の三次元モデルだけでなく，カメラ撮影画像，地震計データを活用することで，1 回の雪崩と考えられた現象が，複数回にわたって発生していたことが確認された．また，全層雪崩の前兆現象であるクラックの発生が，雪崩発生
前オルソ画像から確認された．加えて，元地形の勾配が急変する箇所が，雪崩発生区の上端となっていることがわかった．

© 2024（公社）日本雪氷学会

表 1 対象とした雪崩の諸元

発生日時

2023 年 2 月 28 日 21 時 50 分（1 回目）
2023 年 3 月 1 日 10 時 45 分（2 回目）

発生標高760m~830m（1 回目）
830m~870m（2 回目）

雪崩の分類

面発生全層雪崩

推定雪崩量

約 3000m3（1 回目）
約 4000m3（2 回目）

クラック
クラック

図 2 雪崩発生区と雪崩発生後のオルソ画像

図 3 1 回目の雪崩発生区（青），2 回目の雪崩発生区（UAV 撮影日：2023 年 3 月 1 日）（赤），クラック及び雪崩発生前のオルソ画像（UAV 撮影日：2023 年 2 月 24 日）

クラック
クラック

雪崩発生前積雪面
雪崩発生後積雪面
元地形
クラック位置雪崩発生区境界勾配変化点
1・2回目雪崩境界

クラック

図 4 雪崩発生区範囲の縦断図© 2024（公社）日本雪氷学会

3
数値標高モデルから潜在的な雪崩発生区を推定する手法の確立
明石亜子 1・砂子宗次朗 2・田邊章洋 2・新屋啓文 3（1：新潟大学大学院自然科学研究科 2：防災科学技術研究所雪氷防災研究センター 3：新潟大学災害・復興科学研究所）

１．はじめに雪崩ハザードマップの作成には，雪崩発生区の特定と雪崩到達範囲の推定が必要となる．日本では，雪崩発生の危
険度を得点化したマップは作成されているものの，発生区と到達範囲は未だに考慮されていない．例えば，秋山ら（2007）は，傾斜と積雪深，筋状地形，土地被覆によって得点化した「雪崩の発生条件分級加点図」（国土地理院）の再評
価および改良を実施している．一方，海外では雪崩ハザー
ドマップが普及しており，ノルウェーでは NAKSIN と呼ばれるハザードマップが Issler et al．（2023）によって開発されている．NAKSIN は，数値標高モデルから潜在的な雪崩発生区を推定するとともに，植生や気象データに基づく雪崩発生
確率や数値シミュレーションによる雪崩到達範囲を可視化している．一般的に入手可能なデータをもとにハザードマップを作成するため，異なる地域に適用できる利点がある．
本研究の目標は，NAKSIN の手法を参考にし，日本の雪崩ハザードマップを作成することである．しかし，氷食地形
かつ低温環境で雪崩規模の大きいノルウェーと比較した場合，日本の山岳地形は複雑に入り組んでおり，雪崩の規模は相対的に小さい．加えて，乾雪のみならず湿雪も考慮しなければならない．ノルウェーと日本の地形・植生・気象は大きく異なるため，NAKSIN の手法をそのまま日本に適用できな
いと想定される．そこで，本研究では，雪崩ハザードマップ
作成の第一ステップとして，数値標高モデルから潜在的な雪崩発生区を推定する手法の確立を行った．
２．解析方法
数値標高モデルに対して以下で示す地形解析を行うこと
で，潜在的な雪崩発生区を推定した．まず，雪崩が発生しやすい急傾斜地を抽出し，次に，急傾斜地を尾根に沿って分割し，最後に，走路や堆積区などを除去することで急傾斜地の上部を発生区として抽出した．
解析対象地は新潟県長岡市山古志地域である．この地域は日本でも非常に入り組んだ複雑地形をしており，雪崩跡を捉えた空撮写真が現存している．地形解析を行う際，過去の雪崩記録を活用することで，適切な傾斜範囲や分割サイズ，
抽出範囲を決定した．使用したデータは数値標高モデル 10
m メッシュ(国土地理院)，航空写真から雪崩跡を読み取った
雪崩判読図(防災科学技術研究所，2009 年 2 月撮影)，雪崩
災害調査記録(日本雪氷学会北海道支部 雪氷災害調査チーム，防災科学技術研究所，2007 年 11 月以降) である．地
形解析に ArcGISPro を用いたが，一部 Python による処理を併用した．

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図１ 雪崩判読図における雪崩幅と分割した急傾斜地の幅の比較

３．日本に適した雪崩発生区推定パラメータの決定
NAKSIN の潜在的な雪崩発生区の推定で使用されているパラメータが，日本において適切であるかどうか検討した．
３．１ 急傾斜地の抽出
各セル(10 m×10 m) で数値標高モデルから傾斜角を計算し，設定した傾斜範囲で急傾斜地を抽出した後，抽出した領域の形状を滑らかに整えるため，凸部および１セルでの結合箇所を除去した．NAKSIN での傾斜範囲は 30 度から55度と設定されているが，雪崩判読図において30度未満で発生している雪崩跡が確認された．加えて，傾斜 50 度を越えて発生している雪崩跡は確認されなかった．そのため，本
解析では，傾斜範囲を 25 度から 50 度に変更した．その結果，雪崩判読図に含まれる雪崩（262 件）の 98．9%が急傾斜地の領域に含まれていた．
３．２ 急傾斜地の分割
NAKSIN では，急傾斜地の領域を尾根線で分割するため，集水域が用いられている．集水域とは，降った雨が地表を伝って川または谷に流れ込む範囲であり，傾斜の方位に基づいて作成される．集水域のサイズは，範囲に含まれるセル数に閾値を設けることで任意に指定可能である．NAKSIN では，集水域の閾値は 200，000 m2（2000 セル）と設定されているが，解析対象地の斜面はこの面積に達しておらず，小さい閾値を設定する必要がある．そこで，急傾斜地を適切な大きさに分割するため，雪崩判読図における雪崩跡の幅と雪崩跡が含まれる分割した急傾斜地の幅を比較することで，集水域の閾値を決定した．なお，雪崩跡および分割領域の上部が発生区であると仮定し，それぞれの幅を GIS において手動計測した．
図 1 は，判読図における雪崩跡の幅と分割した急傾斜地の幅を比較した散布図であり，集水域の閾値を 2，000， 15，000， 30，000 m2 の３つに設定した場合の計測結果である．
雪崩ハザードマップ作成では，実際の雪崩を過小評価しないことが求められるため，集水域の閾値は分割した急傾斜
地の幅が雪崩跡の幅を概ね上回る値に設定しなければならない．図１より，集水域の閾値 15，000 m2 において，分布の下限が１対１の線近傍に留まっているため，本解析では，
15，000 m²（150 セル）を急斜面地の分割に使用する集水域の閾値と決定した．
３．３ 分割した急傾斜地における発生区の抽出
急傾斜地の抽出と集水域による分割のみでは，走路と堆積区が含まれる．そこで，分割した急傾斜地の上部を潜在的な雪崩発生区と定めるため，各領域の最大標高から一定の標高範囲を残し，その他の領域を除去した．NAKSIN では，標高差を解析対象地に応じて変化させているが，100 m
から 1，000 m の間に設定されている．本解析では，雪崩災
害調査記録に示された最大の雪崩発生区の長さ 100 m と，
急傾斜地の抽出で決定した傾斜範囲（25〜50 度）の平均傾
斜 38 度を用いて，標高差を 62 m と決定した．
４．潜在的な雪崩発生区と雪崩判読図の比較
日本に最適化したパラメータを用いて，山古志地域全域(DEMの領域20 km四方)で潜在的な雪崩発生区を推定した．
図 2 は，作成した雪崩発生区の一例である．図中の灰色は
潜在的な雪崩発生区を示しており，黒線は発生区の分割線を意味する．加えて，雪崩判読図は白色で描画されるが，その雪崩跡に走路と堆積区が含まれている．潜在的な雪崩発
生区を雪崩判読図の雪崩跡と比較すると，雪崩跡の上流に雪崩発生区が確認できる．つまり，これらの発生区から雪崩が起こった場合，雪崩跡を包括することが可能であり，推定した雪崩発生区は妥当であると判断できる．
５．まとめ
本研究では，日本の雪崩ハザードマップ作成に資するため，数値標高モデルから潜在的な雪崩発生区を推定する手法について検討した．雪崩判読図や雪崩災害調査記録といった実際の雪崩観測データを活用し，日本の複雑な地形に適した傾斜範囲，集水域のサイズ，標高範囲を決定した．解析により得られた雪崩発生区は実際の雪崩跡の上流に位置しているため，潜在的な雪崩発生区を推定する手法の確立に成功した．
文献
秋山実，佐藤浩，小荒井衛，本間信一 (2007): 雪崩実績図を用いた雪崩の発生条件分級加点図の評価とその改良．
写真測量とリモートセンシング，46，4-16．
Issler， D．， Gisnås， G． K．， Gauer， P．， Glimsdal，S．， Domaas， U．， and Sverdrup-Thygeson， K．

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図 2 潜在的な雪崩発生区(灰色)と雪崩判読図(白色)(2023): NAKSIN-a new approach to snow avalanche hazard
indication mapping in Norway． Available at SSRN．

4
野谷荘司山で 2021 年 1 月に発生した乾雪表層雪崩の流下状況
竹内由香里 1)・勝山祐太 1)・勝島隆史 1)・荒川逸人 2)・安達聖 2)・河島克久 3)（1:森林総合研究所十日町試験地 2:防災科学技術研究所雪氷防災研究センター 3:新潟大学災害・復興科学研究所）

１．はじめに岐阜県白川村の野谷荘司山において 2021 年 1 月 10 日に発生した大規模な乾雪表層雪崩は，山頂に近い稜線直下の標高
1700 m 付近で発生し，水平距離で約 2800 m，標高差約 1000m を流下して標高約 710～720 m まで達し，橋などの構造物，電柱，多数の樹木が損壊した（図 1）．堆積区の面積は 32 ha 以
上，雪崩の堆積量は 27 万トン以上と算出され 1)，国内で調査された雪崩では 2 番目に大きな規模であった．雪崩の発生要因は，1/7 からの強い降雪により積雪荷重が急増したことと考えられ，
12/31 または 1/7 から降り積もった雪が弱層になったことが積雪
変質モデルで示された 2)．この雪崩の流下状況や雪崩に対する森林の減勢効果を明らかにするために，樹木の折損状況から雪崩の速度を推定し，それにもとづいた運動モデルのシミュレーシ
ョンにより雪崩の流下を再現した 3)．ここではシミュレーションで明らかになった雪崩の流下状況や森林の減勢効果について発
表する．
２．方法
樹木の折損状況の調査は，雪崩堆積区末端に近いスギ林 A
内に幅 10 m，雪崩の進行方向に長さ約 160 m の調査範囲を設
図 1 野谷荘司山雪崩の発生区と堆積区の全容．
定して，範囲内の全樹木（247 本，スギは 198 本）を対象に行な(a)の白矢印は雪崩 N と S の発生区の位置．
った．雪崩によって樹幹に生じた曲げ応力が，樹木の曲げ破壊
赤矢印は雪崩の主要な流下方向を示す．
強度を超えたときに幹が折れたとして，幹が折れた高さや直径（Takeuchi et al. (2024)3）の Fig. 2 を一部変更して転載）の実測値にもとづいて雪崩の速度を推定した．雪崩の流下は，運動モデル Titan2D（Ver.3.0.0）4)を用いて計算した．本研究では，雪崩に対する樹幹の抵抗を Titan2D における林内の底面摩擦に含めて計算する手法で，森林が雪崩の流下に及ぼす影響を調べた．
３．結果と考察
現地調査とシミュレーションの結果，雪崩は 2 箇所で発生し，どちらも沢に沿った同じ経路を流下したと考えられた．しかし，どちらの雪崩が先に発生し，どちらが堆積区のスギ林 A を倒したかを示すデータは現地調査では得られなかった．シ
ミュレーションによると，2 箇所のうち南側から発生した雪崩 S がスギ林 A の樹幹が折れる速度で流下した場合には，スギ
林 A より先にスギ列 B を倒壊する結果になり，実際にはスギ列 B は倒壊しなかったので矛盾することがわかった．一方の雪崩 N の場合は，スギ列 B より先にスギ林 A に流入するため，スギ林 A を倒壊する速度であっても，スギ列 B は倒壊せずに残る可能性があることがわかった．また，実際の到達範囲とシミュレーション結果を比較したところ，森林のないところを流下するときの底面摩擦角δは雪崩 N の方が雪崩 S より小さいと考えられた．これらをもとに，雪崩 S が先に流下したがスギ林は倒壊せずに残り，雪崩 N が後からより高速で流下して，スギ樹幹を倒壊しながら林内を進んだと考えた．森林の効果を考慮せずにシミュレーションすると，雪崩は実際より遠くまで広範囲に到達したが，スギ林内の底面摩擦角δf を大きくすることによって森林の効果を考慮すると，実際に近い到達範囲を再現でき，森林の減勢効果を示すことができた．
文 献1) 勝島隆史ら, 2021, 雪氷研究大会（2021・千葉－オンライン）講演要旨集，170．
2) Katsuyama et al., 2023, Journal of Disaster Research, 18(8), 895-910. doi.org/10.20965/jdr.2023.p0895.
3) Takeuchi et al., 2024, Arctic, Antarctic & Alpine Research, 56(1). doi.org/10.1080/15230430.2024.2327652.
4) Pitman et al., 2003, Phys. Fluids, 15(12), 3638–3646. doi.org/10.1063/1.1614253.

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5
気象モデルの格⼦点データによる鉛直プロファイルを考慮した降⽔形態の診断⽅法○本吉弘岐 1・中井専⼈ 1・⼭下克也 1・中村⼀樹 1・上⽯勲 1・伊豫部勉 2・林奈津⼦ 2・神⾕弘志 2（1: 防災科学技術研究所雪氷防災研究センター、2: 東⽇本旅客鉄道株式会社 JR 東⽇本研究開発センター
防災研究所）
1. はじめに
⾸都圏での降雪により、鉄道・道路・電⼒等に対してさま
ざまな影響が⽣じる．降雪量だけでなく、降⽔形態（⾬，雪，霙など）によっても影響が変わるため、対策には降⽔形態の推移を予測・把握することが重要である。気象庁の局地気象モデル(LFM)は 2km 解像度で 10 時間先までの予測が 1 時間ごとに⾼頻度で更新されるため、時々刻々と変化する降⽔形態を把握するのに有⽤なプロダクトといえる。LFM では⾬，雪，霰
などの⽔物質を予報変数とする雲解像モデルが採⽤されているものの、⼀般に配信される LFM 格⼦点データ（GPV デー
タ）に格納される降⽔データは地上降⽔量のみである。本研究では、気象モデル GPV の気温、湿度の鉛直プロファイルから
⾬雪判別、特に、霙の含⽔状態を診断する⽅法について検討した。

図 1: H(+)Tw0 , H(-)Tw0 , H(+)MC から⾼度 H における⾬雪判別を⾏うためのフローチャート。

2. ⾼度別の⾬雪判別⼿順
気温と湿度プロファイルから鉛直⽅向での⾬雪判別を⾏う
ため、単純な融解層のモデルを考える。ここでは融解層より上
層では雪、融解層上端で融解が開始され、融解層下端で融解が完了し、それより下⽅では⾬となる。簡単のため、湿球温度 0℃
⾼度 H Tw0 を融解開始⾼度、気温および湿度が Matsuo et al.
(1981) の ⽇ 光 に お け る 融 解 完 了 線 𝑅𝐻 − 43 (6.8 − 𝑇) = 0（RH: 相対湿度, T: 気温）と⼀致する⾼度 HMC を融解完了⾼度とする。湿球温度 0℃をまたぐ逆転層を考慮するため、
l 上⽅・下⽅から探索した湿球温度 0℃⾼度 H(+)Tw0 , H(‒)Tw0
l 上⽅から探索した融解完了⾼度 H(+)MCを求め、ある⾼度 H に対して H(+)Tw0 , H(-)Tw0 , H(+)MC との関係から、図 1 のフローチャートにより降⽔形態を判別する。
3. 結果
図 2: ⽇本時間 2024 年 2 ⽉ 5 ⽇ 18:00（FT=3H）
適⽤例として⾸都圏で降雪のあった 2024 年 2 ⽉ 5 ⽇におけ(+)
の LFM データによる(a) H Tw0，(b) H(+)MC ，る 18 時の⾬雪判別を図 2 に⽰す。図 2(c)は地表⾯での降⽔形
地表⾯での(c)降⽔形態，(d) 降⽔量．(c)の塗態の推定結果で、⾸都圏の⼭沿いでは緑⾊で⽰した雪、内陸平
りつぶし⾊は図 1 を参照。⻩⾊の霙領域の等野部では⻩⾊で⽰した霙が広く分布している。図２(c)の霙領
⾼線は H(+)Tw0 を表す。ハッチは逆転層の存在域には、融解開始⾼度 H(+)Tw0 を等⾼線で⽰している。霙は、融領域。
解の程度に応じて⾬に近い状態から雪に近い状態まで含まれる。図２(c)では、⾬の領域との境界付近の千葉県東部から茨城県県央地域にかけて等⾼線が混み、融解開始⾼度が⾼い領域（⾚点線）がある。この領域では融解層内での降⽔粒⼦の落下距離が⻑くなり、より⾬に近い霙となることが推測される。⼀⽅、それ以外の霙の領域では、融解開始⾼度は 50~100m 以下であり、融解層内での落下距離が短くなるため、より雪に近い霙となることが推測される。実際には、融解完了⾼度は融解層内の気温・湿度プロファイルや、降雪粒⼦の粒径分布などに応じて変化するため、ディスドロメータ観測などによる実際の降雪状況との⽐較による検証が必要である。⼀⽅で、この⽅法は簡便で LFM 以外の気象モデルの GPV に適⽤でき、逆転層の存在領域と合わせて任意⾼度の⾬雪判別が可能なことから、着雪災害等への対策にも応⽤可能と考える。

⽂献
Matsuo, T., Y. Sasyo and Y. Sato (1981): JMSJ, 59(4), 462-476.

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6レーダー観測面からの降雪粒子の移流アルゴリズム開発
山下克也 1・田邊章洋 1・中井専人 1・本吉弘岐 1（1：防災科学技術研究所雪氷防災研究センター）

１．はじめに我々は，新潟県中越地域に既存の融雪装置を活用して降雪量分布を測定する地上稠密ネットワーク観測システム（Yamashita et al., 2020）を開発した．そのシステムから得られる地上の降雪量分布と気象レーダーから得られる上空の降水量分布を比較結果から，両者にはレーダー観測面から地上に達するまでに降雪粒子が風によって流されることで生じる位置ずれを確認できた．集中降雪による立ち往生などの被害を軽減するためには，降雪粒子の移流を考慮した位置ずれの少ない地上の降雪量分布が必要である．そこで我々は地上稠密ネットワーク観測システムと複数の現業用気象レーダーが展開されている新潟県中越地域をテストフィールドに気象モデルとレーダーデータを用いてより現実に近い地上の降雪量分布を算出するための降雪粒子の移流アルゴリズムの開発を行っている．アルゴリズムとしては，レーダー観測面から落下する粒子の移流を粒子の落下速度と風向風速を用いて計算するものを想定している．レーダー観測面から下の情報は気象モデル等の格子点データを使用することを想定して開発を進めている．現在は，比較的容易に高解像度のシ
ミュレーションが可能なメソ気象モデル WRF（Weather Research and Forecasting）で格子点データを作成し，それと実測値の比較による精度検証を行っている。並行して風速場に従って動くトレーサー粒子の軌道を計算するシステムの構築も行っている．本稿では，精度検証について初期的な結果を報告する．
２．データ
WRF によるシミュレーションでは，2019 年２月５日
21 時から２月８日 21 時までを解析期間とし，初期値・境界値に NCEP-FNL，DTOPO30 を用いた．水平解
像度は１ km で鉛直格子は 40 層（地表–50 ｈPa）とし，
10 分ごとに格子点データを作成した．検証には新潟
県内の気象庁アメダスと気象庁新潟レーダーのデータを用いた．
３．結果と考察アメダス新潟，長岡，高田，相川の風向・風速・気温と WRF で計算したアメダス当該箇所データの時系列の比較したところ，おおむね一致していた（図１は長岡アメダス事例の結果）．高度 500 m の風向風速分
布とその高度付近のドップラー速度を重ねたところ（図２），どちらも北から北北西の風を示す結果であり，おおよそ一致していた．以上の結果は，シミュレーシ
ョン結果が風速場を再現していることを示唆している．
図３は図２の赤枠領域内（地上稠密ネットワーク観測システムにより地上降雪量分布が得られる領域）のデータから算出した風速と風向の領域平均値の鉛直分布である．高度１ km 以下では北寄りの風約８ m/s と一定であり，それより上では西風成分が強くなり，風速も高度によって差がある分布であった．気象庁合成レーダーは高度約２ km 面上の全国合成図を作成しているので、降雪粒子をその高度から落下させた
場合の水平方向に流される距離の推定を試みた．降雪粒子の落下速度を１ m/s，水平風を領域平均値と© 2024（公社）日本雪氷学会

図１ 2019 年２月５日 21 時（JST）から２月８日 21 時
（JST）までの長岡アメダス地点の風向，風速，気温の時系列．青色が WRF 計算値を，オレンジ色
がアメダス実測値を示す．

仮定した場合，水平方向移動距離は約 16 km であった．同様に落下速度を 1.5 m/s とすると約 11 km であった．1 事例での粗い推定ではあるが，降雪粒子の移流は道路管理の上では無視できない値であると思われる．

図２ 2019 年２月７日 22 時の高度 500 m の風向風速（WRF 計算値）とその高度付近の気象庁新潟レーダーのドップ
ラー速度分布（高度約 500～400 m に相当）．赤枠は地上の降雪量分布が得られる領域を，黒丸枠は新潟レーダ
ーから半径 20 km と 40 km の同心円を示す．

図３ 図２の赤枠領域内のデータを用いて平均した風向と風速の鉛直分布．時間は図２と同様であり，エラーバーは標準偏差である．

文献
Yamashita, K., S. Yamaguchi, T. Saito, Y. Yamakura, E. Kanda, S. Nakai, and H. Motoyoshi, 2020: Quantitative Snowfall
Distribution Acquisition System with High Spatiotemporal Resolution Using Existing Snowfall Sensors, SOLA, 16, 271-276.

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7
魚沼丘陵の影響に着目した十日町と塩沢における雪密度と雪粒子の観測
高見和弥 1・勝山祐太 2・鈴木賢士 3・高橋大介 1・勝島隆史 2・竹内由香里 2（1：鉄道総合技術研究所 2：森林総合研究所十日町試験地 3：山口大学）

１．はじめに山間地域の降雪は地形によって励起される上昇流の影響を受けることが知られている．本研究では丘陵地形に励起される上昇流の影響を受けると考えられる，丘陵地形の風上側，風下側での雪粒子の違いを調べることを目的とした．新潟
県に位置する森林総合研究所十日町試験地と鉄道総合技術研究所塩沢雪害防止実験所は，標高約 750 m の魚沼丘陵をはさんで，冬型の気圧配置時における風上側（北西側，十日町市）と風下側（南東側，南魚沼市）に位置している（図 1）．
2 地点間の距離は 12.3 km，標高は両地点ともに約 200 m である．十日町市，南魚沼市での雪のほとんどは冬型の気圧配置のもとで降ることから，本研究では十日町で雪を降らせた雪雲が魚沼丘陵を越え，塩沢でも雪を降らせることを仮定し，両地点で過去に観測された日降雪の観測データ， 2023 年-2024 年冬期に観測した雪粒子の観測データを分析すること
で魚沼丘陵の影響による雪密度，雪粒子の変化を調べた．
２．日降雪密度の観測
十日町試験地（以下，十日町）と塩沢雪害防止実験所（以下，塩沢）では，毎朝 9 時（0:00UTC）に雪板の上の降雪深と相当水量を計測し，日降雪密度を計算している．相当水量は十日町試験地では断面積 40cm2，塩沢雪害防止実験所では50cm2 の円筒サンプラーを利用して測定した．なお，十日町の観測は主に平日のみ行われているため観測日数が塩沢より少ない．本研究では 12 月～2 月を冬期として，2013 年-2014 年冬期から 2022 年-2023 年冬期までの 10 冬期を対象とした．10 冬期 902 日間のうち，十日町試験地では 291 日間，塩沢雪害防止実験所では 494 日間観測が実施されていた．
降雪深が少ない日のデータは日降雪密度の測定誤差や融解，圧密の影響が大きいと考えられるため，両地点で日降
雪 10 cm 以上の日（160 日間）を対象として分析を行った．その結果，十日町の日降雪深の平均値は塩沢の 1.06 倍，相当
水量は 1.15 倍，日降雪密度は 1.09 倍であった．なお，両地点の湿球温度の日最大が 0 ℃未満の，乾いた雪の事例（53日間）に限定すると，十日町の日降雪密度の平均値は塩沢の 1.12 倍であった．対象とした 160 日間の日平均気温，相対湿度を調べると（図2），2地点の日平均気温は相関が高く（R=0.96）大きな差が見られないのに対し，相対湿度は塩沢の方が低いことが分かった．このことから，過冷却水滴の量，ひいてはライミングの度合いの違いによって 2 地点の日降雪密度の違いがもたらされている可能性がある．一方で，日平均湿球温度範囲 1 ℃ごとの日降雪密度の平均値と標準偏差を調べたところ，同じ湿球温度の範囲でも十日町の方が塩沢より日降雪密度が大きいことが分かった（図 3）．このことから，地上での気象観測値だけでは両地点の雪密度の違いを評価することは難しいことが示唆された．同じ湿球温度の範囲における両地点の日降雪密度の違いは，丘陵地形の風上側で地形に励起された上昇流によって空気が持ち上げられ，ライミ
ングが活発になっていることが一因である可能性がある．
３．雪粒子の観測
2023 年-2024 年冬期に両地点における雪粒子の観測を実施した．両地点に光学式ディスドロメータ(OTT 社，Parsivel2)，
パーティクルゾンデを地上観測用に改造したビデオディスドロメータ（明星電気，Rainscope，Suzuki et al., 2023），K バンド
鉛直レーダー（METEK 社，Micro Rain Radar）を設置した．また，両地点からみて，それぞれ魚沼丘陵の反対側に数 km離れた地点に X バンド 2 重偏波レーダー（古野電気，WR-2100）を設置し，ボリュームスキャンを行った．Parsivel2，
Rainscope は風の影響を避けるために防雪ネット内に設置した．2023 年 12 月から 2024 年 1 月の気温 0 ℃未満の時刻を対象に，Parsivle2 で観測した 20 分間積算の粒径・落下速度分布を用いて，両地点での平均的なライミングの度合い（Takami et al., 2022）の違いを調べた（図 4）．結果，塩沢に比べて十日町でライミングの度合いが大きい，つまり重い雪粒子が降っている時刻が多いことが分かった． Rainscope で取得した雪粒子の画像やレーダー観測の分析については当日
発表する．
文献

Suzuki, K., Hara, Y., Sugidachi, T., Shimizu, K., Fujiwara, M. 2023: Development of a new particle imaging radiosondewith particle fall velocity measurements in clouds. SOLA, 19, 261-268.
Takami, K., Kamamoto, R., Suzuki, K., Yamaguchi, K., Nakakita, E. 2022: Relationship between newly fallen snow
density and degree of riming estimated by particles’ fall speed in Niigata Prefecture, Japan. Hydrological Research
Letters, 16, 87-92© 2024（公社）日本雪氷学会

図 1 十日町試験地と塩沢雪害防止実験所の位置，地理院地図に加筆

図 2 十日町試験地と塩沢雪害防止実験所における日降雪深 10 cm 以上時の(a)日平均気温，(b)相対湿度

図 3 日平均湿球温度範囲 1 ℃ごとの日降雪密度の平均値と標準偏差© 2024（公社）日本雪氷学会

図 4 気温 0 ℃未満時における 20 分ごとの平均的なラ
イミング度合い，2023 年 12 月-2024 年 1 月

8AMeDAS 降雪の深さの毎正時データにおける異常値の抽出と欠測の取り扱いについて
川崎結生 1・ 河島克久 2（1：新潟大学大学院自然科学研究科 2：新潟大学災害・復興科学研究所）© 2024（公社）日本雪氷学会

謝辞
気象庁における AQC と HQC に関しては，新潟地方気象台の水野太治主任技術専門官，永田俊光地域防災官から適切なアドバイスを頂きました．ここに記し感謝いたします．
長岡 1994/2/10

35

積雪量(cm/h)

30

HS2

25
20
10

0

十日町 1988/2/13

155
150
145
140

15

HS3

HS1

5
9:00

12:00 15:00 18:00 21:00

130
125

HS3

HS1

135

HS2
9:00

12:00 15:00 18:00 21:00

図１ 降雪量の異常値をもたらす積雪量の異常値．
安塚 2022/2/2

160
120

積雪量(cm/h)

１．はじめに
AMeDAS 降雪の深さ（以下，降雪量）データの元となるAMeDAS 積雪の深さ（以下，積雪量）データには，様々な障害要因によって極めて大きな降雪量データ（異常値と呼ぶ）が含まれることがある．気象庁では，このような異常値に対して自動品質管理 AQC と職員による修正 HQC を行い，観測値の品質を維持している．しかし AQC や HQC をすり抜けた
異常値が残っていることがある．このような異常値のほかにも，AMeDAS降雪量データには欠測も多数見られる．これらの異常値や欠測は，大雪時の降雪量の統計的解析を進める上で大きな障害となる．
本研究では，新潟県内の AMeDAS データの分析から，降雪量の毎正時データにおける異常値の抽出と欠測デー
タの補填を行う方法を確立することを目的とした．
２．降雪量データの異常値と欠測の実態
本研究で扱う異常値とは，積雪深計の精度に伴う数セン
チ程度の誤データではない．他の気象要素から強い降雪・融雪は明らかにないと判断される気象条件にもかかわらず，
積雪量データに大きな増加・減少が認められ，その１時間後には変化前の値と同程度まで戻ることで生じる大きな降雪量
データを本研究では異常値として扱う（図１）．
また，過去 34 年間における降雪量データの欠測（品質情報の値が 8，5 以外）の割合は，全データの 0.2～3.0％に及び，気温や降水量データの欠測割合よりも著しく大きい．
３．異常値の抽出方法
2 章に示したような降雪量の異常値を過去 40 年間で確認した．降雪量の異常値のほとんどが，積雪量の異常値を
HS2，その前後の積雪量を HS1，HS3 としたときに（図１），｜HS１-HS2｜≧ 10 ㎝ かつ｜HS1-HS3｜≦ 2 ㎝の場合に出現していることが分かった．つまり，これらの 2 条件によって降雪量の異常値を抽出することが可能である．
４．欠測データの取り扱い
降雪量データの欠測を補填するために，まず該当時刻の降雪の可能性を判断する．その手順として，同時刻の降水量の有無を確認し，降水なしの場合は欠測を「降雪量 0 cm」
で補う．一方，降水ありの場合は，気温を用いることで降雪の有無を判断する．ここで降雪なしと判断された場合は「降雪量 0 cm」とするが，降雪の可能性がある場合は欠測のままとする．ただし，降雪の可能性がある場合でも，図2 のように欠測が１時間のときには，HS2 =（HS1+HS3）/2 から積雪量の欠測を補填することで，降雪量データも補填することができる．
これらの欠測の補填方法についてまとめたフロー図を図 3
に示す．

HS2

80

HS1

HS3

9:00

12:00 15:00 18:00

40
0

6:00

HS2 =

HS1 + HS32

図 2 積雪量が 1 時間欠測の場合の補填方法．

YESNO

図 3 降雪量の欠測補填のフロー図．
（HS：積雪量 S：降雪量 P：降水量 Ta：気温）

9
地上設置型の Lidar を使った降雪密度推定
勝山祐太 1・新屋啓文 2・竹内由香里 1・勝島隆史 1・稲津將 3（1：森林総合研究所十日町試験地 2：新潟大学災害・復興科学研究所 3：北海道大学大学院理学研究院

１．はじめに降雪密度は，積雪の数値シミュレーションや降雪深推定など様々な用途で必要となるが，これを一般に普及している気象観測機器を用いて精度よく自動観測することは難しい．本研究では，降水量観測と同時に地上設置型の Lidar を用いた広範囲の積雪深観測を行い，降雪密度の推定とその精度検証を行なった．
２．方法
低価格ながらも高精度な計測が可能な Livox 社製の Lidar を使用して，森林総合研究所十日町試験地（新潟県十日町
市）の観測露場のうち，1×1m 四方内の平均積雪深を合計５６か所で 1 時間毎に観測した．また，同時に 0.5mm 分解能の助炭付き溢水式雨量計を使い 1 時間毎に降水量を観測した．これら積雪深と降水量の結果を基に，遠藤ほか（2002）の方
法に従い積雪の沈降を補正したうえで降雪密度を推定した．ただし，密度 250 kg m-3 以上と推定された場合は，異常値として除外処理した．推定した降雪密度の精度検証のための実測データは，1～1.5 時間毎に断熱材でできた板に積もった
雪を 20×20cm 四方に切り出し，電子天秤で測定した重量を雪の体積で除すことで取得した．これら観測を 2023 年 12 月
26 日から翌年 3 月 28 日まで行った．
３．結果と議論
観測期間において，複数の降雪イベントの観測に成功したほか，電子天秤を使った降雪密度の観測を計 33 回行うことができた．図１に 2024 年 1 月 15 日 12 時から翌日 20 時までに観測された降雪イベントにおける降雪密度を示す．1 月 15
日 17 時以前では，Lidar 観測の場所によって推定される降雪密度は±25 kg m-3 程度の違いがあったものの，電子天秤を使った観測結果と概ね整合的だった．しかし，1 月 15 日 18 時以降では，同じ観測露場内であっても場所によって推定される降雪密度が大きく異なり，その一部は電子天秤を使った実測値と大きく異なっていた．この期間は，降雪深が少なく，わずかな観測誤差や露場内の積雪深のばらつきなどが密度推定に大きな影響を与えてしまったと考えられる．
全観測期間を通すと，電子天秤を使った実測値に対する Lidar 観測全 56 か所の平均降雪密度の二乗平均平方根誤差は約 7 kg m-3 だった．これは遠藤ほか（2002）の報告の約半分の誤差であり，観測露場の広範囲の積雪深を観測したことにより降雪密度の推定精度が向上したと考えられる．

図 1 2024 年 1 月 15 日 12 時から翌日 20 時までに観測された降雪密度．赤色○と黒色○はそれぞれ Lidar 観測 56 か所すべての平均降雪密度と電子天秤を使った観測結果を表す．赤色エラーバーは，Lidar 観測５６か所の最大・最小の降雪密度の幅を示す．

謝辞
本研究は，新潟大学災害・復興科学研究所共同研究費（2023-6）の助成によって行われた．
文献
遠藤八十一，小南裕志，山野井克己，庭野昭二（2002）：粘性圧縮モデルによる時間降雪深と新雪密度. 雪氷，64，
3-13．

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10
3 分力計を用いた雪面せん断応力の直接計測
新屋啓文 1・大風翼 2・富永禎秀 3・根本征樹 4（1：新潟大学災害・復興科学研究所 2：東京工業大学環境・社会理工学院
3：新潟工科大学工学部 4：防災科学技術研究所雪氷防災研究センター）

１．はじめに吹雪の発生条件は，雪面に作用する流体せん断応力と流体臨界と呼ばれる閾値の関数として定式化されている．流体
せん断応力を見積もる手法として，プロファイル法や渦相関法がある．これらの手法は風速の計測に基づいているため，雪面での流体せん断応力は間接的に推定された値となる．
十分に発達した境界層であれば，コンスタント・フラックス層が成り立つので，境界層中の流体せん断応力と同じ値が雪面にも作用していると仮定できる．しかし，吹雪時では，風と飛雪の運動量交換により，流体せん断応力は吹雪発生前より低下する．加えて，飛雪粒子によるせん断応力も雪面に作用するため，雪面せん断応力の計測は困難となる．
Nemoto and Nishimura (2001)は，ロードセルに積雪を載せることで，吹雪発生前と吹雪時の雪面せん断応力を直接計測した．得られた雪面せん断応力はプロファイル法の値よりも若干過大評価しているものの，吹雪時の流体・粒子せん断
応力の合計値が計測可能となった．Walter et al. (2014)は，飛砂の実験において，Irwinセンサーと呼ばれる風速計を用いて砂床から 5 mm の高さの風速に基づいて地表面での流体
せん断応力を推定した．せん断応力の直接計測では，流体と粒子のせん断応力を分離できないが，跳躍粒子を伴う場
合でも，流体せん断応力の算出が可能となった．しかし，Niiya and Nishimura (2022)の数値計算によると，吹雪時の流
体せん断応力の変化は雪面から高さ数 cm まで及んでいる．
そのため，風速から雪面での流体せん断応力を正確に推定することは困難であると考えられる．
以上のように，雪面での応力は，吹雪発生の条件を解明するため，流れ方向のせん断応力のみに着目されてきた．
新屋ほか（2021）は防雪柵周辺に形成される吹きだまりの内部構造を調査したところ，吹きだまり内部の密度は表面付近の値より小さいという観測結果を得ている．そして，飛雪粒子の堆積過程が吹きだまりの成長とともに変化するため，この影響が吹きだまり密度に反映されたという仮説を唱えた．つまり，飛雪粒子による雪面と垂直方向の応力が，積雪を圧密していることになる．したがって，雪面せん断応力のみらず垂直応力の直接計測が，吹雪による吹きだまりメカニズムの解明に重要となる．
本研究では，吹雪発生や吹きだまり構造で重要となる雪面応力 3 成分を高精度に直接計測するため，3 分力計（ロードセル）を用いた実験系の構築と計測試験を行った．

(a)

(b)

図 1 3 分力計の配置：(a)アクリル板のみ，(b)積雪あり．

２．実験方法
実験は，防災科学技術研究所新庄雪氷環境実験所の大型境界層風洞において-10℃で実施された．
２．１ 雪面せん断応力の計測
雪面せん断応力を計測するため，図 1(a)に示すように風洞底面に穴を開けたベニヤ板を固定し，穴の部分に 150
mm×150 mm のアクリル板を取り付けた 3 分力計（KYOWA
ELECTRONIC INSTRUMENTS Co., LTD.: LSM-B5NSA37B-P）を配置した．3 分力計の配置位置は，風洞入口
から十分に離れた地点とした：𝑥 = 12.5 m, 𝑦 = 0.5 m．風洞
底面およびアクリル板に敷き詰めた積雪は散水で硬化させた hard snow であり，アクリル板の積雪深𝐷! は 20 mm と 3.5mm の２通りとした．3 分力計の出力（ひずみ𝜀）は動ひずみ測定カードを取り付けたユニバーサルレコーダー（KYOWA
ELECTRONIC INSTRUMENTS Co., LTD.: EDX-200A-4H(DPM-42B-F)）で収録され，サンプリング周波数を 20 Hz と設定した．注意として，アクリル板に載せた積雪が周囲のアルミフレームに接すると，ひずみは時間的に変化する挙動を示した．そのため，図 1(b)のようにヘラで積雪とアルミフレー
ムに 2 mm の隙間を空けた．
低温環境で計測したひずみを力に正確に変換するため，
3 分力計のキャリブレーションを行った．まず，3 分力計を任意の角度に傾け，𝑥 ∙ 𝑦方向の傾斜角を 2 軸の水準器で測定した．次に，3 分力計に数本のネジ（1.0165 g/本）を取り付け，ひずみ 3 成分の変化量を計測した．最後に，積載荷重と傾斜角から 3 分力計に作用する力𝐹をそれぞれ算出し，式（1）の校正係数を求めた．ここで，𝑎は校正係数であり，添字の𝑖は𝑥, 𝑦, 𝑧成分を表す．
𝐹" = 𝑎" 𝜀"© 2024（公社）日本雪氷学会

(1)

4
0 m/s
✏x
✏y
✏z

0.6

0

0

-2

-25
No saltation
0100

Saltation
200

300⌧surf [Pa]✏x and ✏y [µ✏]25✏z [µ✏]

10 m/s

2

-4

0.8

50
0 m/s

0.4

No saltation
400

500

-50

0.2

t [s]

Ds = 20 mm
Ds = 3.5 mm
Partially open
Full open

図 2 ひずみ 3 成分の時系列データ．

２．２ 流体せん断応力の推定
3 分力計で雪面せん断応力を直接計測するとともに，風速
分布から雪面に作用する流体せん断応力を間接的に推定した．3 次元超音波風速計（KAIJO SONIC Co.: DA-650 (TR92T)）を用いて，各設定風速において雪面から異なる高さで風速を計測した：𝑧 = 40, 80, 160, 320, 495 mm．風速のサンプ
リング周波数を 20 Hz と設定し，各高さでの計測時間は 60 秒であった．得られた風速分布𝑢0# (𝑧)に式（2）の対数則をフィッティングすることで，摩擦速度𝑢∗ と粗度長𝑧% を推定した．
𝑢0# (𝑧) =𝑢∗𝑧ln 4 5𝜅𝑧%(2)

ここで，𝜅はカルマン定数（0.4）である．流体せん断応力𝜏は，空気の密度と摩擦速度を用いて式（3）で記述される．
𝜏 = 𝜌𝑢∗&(3)

ここで，𝜌は-10℃での空気の密度（1.3413 kg m-3）とした．さらに，風洞内の境界層は十分に発達しているため，コンスタン
ト・フラックス層が形成されていると判断できる．したがって，
流体せん断応力は空間一様であり，算出した流体せん断応
力が雪面にも作用していると仮定し，式（4）の 3 分力計による雪面せん断応力𝜏surf と比較した．
𝜏!'() = 𝐹# ⁄𝑆(4)

ここで，𝑆はアクリル板の面積（2.25×10-2 m2）である．
２．３ 実験条件
吹雪発生前の雪面せん断応力を計測するため，風洞の設定風速𝑢set を 2, 4, 6, 8, 10, 12 m s-1 の６通りに設定した．また，風洞入口の底面にある雪供給装置（充填率 100%）を作動させた吹雪時においても雪面せん断応力を計測した．吹
雪時の設定風速は 6, 10 m s-1 の２通りとし，雪供給装置の上
昇率は風速 6 m s-1 で 2%，風速 10 m s-1 で 10%と設定した．

© 2024（公社）日本雪氷学会

0

0

0.2

0.4
⌧ [Pa]

0.6

0.8

図 3 吹雪発生前の流体せん断応力と雪面せん断応力の比較．

３．結果と考察
３．１ ひずみ値の raw データ
図 2 は積雪深 3.5 mm で設定風速 10 m s-1 において計測された等価ひずみ（単位：𝜇𝜀 = 𝜀 × 10*+ ）の時系列データ
を示しており，基準点は風を吹かせる前（𝑡 = 0–60 s）の平均
ひずみである．図 2 上部の数値と両矢印は，それぞれ設定
風速と風洞内の風速が安定した時間帯を表している．一方，
図 2 下部の両矢印は雪供給装置の動作の有無を意味しており，雪を供給した時間帯（𝑡 = 190–360 s）が“Saltation”に相当する．風を吹かせ始めると（𝑡 = 70–380 s），風向のひずみ
𝜀# はオーバーシュートして横ばいに遷移したが，鉛直方向のひずみ𝜀, はアンダーシュートした後も減少傾向を示した．
スパン方向のひずみ𝜀- は，風向と鉛直方向のひずみと比較すると，相対的に小さい変化に留まった．そして，風を停止させた後では（𝑡 > 400 s），風向とスパン方向のひずみは基準点にほぼ戻ったものの，鉛直方向のひずみは基準点より低い値に収束した．つまり，積雪表面が吹雪で侵食されたと判断できる．
３．２ 吹雪発生前の流体・雪面せん断応力の比較
図 3 は，雪供給装置を作動させず風を吹かせた状態における流体せん断応力𝜏と雪面せん断応力𝜏!'() の比較を示している．なお，雪面せん断応力のプロットは，60 秒間のひず
みデータから計算された平均値と標準偏差である．飛雪粒子が存在しないため，風速分布から推定した流体せん断応
力が真値であると仮定し，3 分力計による雪面せん断応力の計測値を評価した．積雪深 20 mm での雪面せん断応力は，
流体せん断応力を上回っていた．積雪深 3.5 mm での雪面せん断応力は𝜏 < 0.2 Paの範囲で流体せん断応力と一致していたが，𝜏 > 0.2 Paでは雪面せん断応力は過大評価したままであった．

0.5•: No saltation: Saltation⌧surf [Pa]

0.4

0.3

0.2

0.1

0

Ds = 20 mm
Ds = 3.5 mm
Full open
0

0.1

0.2
0.3
⌧ [Pa]

0.4

0.5

図 4 吹雪時の流体せん断応力と雪面せん断応力の比較．

３．３ 雪面せん断応力の過大評価
我々は，雪面せん断応力の過大評価の原因について，
次のような仮説を考えた．図2に示される鉛直方向のひずみ
は風を吹かせた直後にマイナスとなり，3 分力計の積載荷重が軽くなったことを意味している．ただし，雪供給装置を停止させた実験データによると，風速が増加するほど鉛直方向のひずみ変化量が大きくなった．つまり，積載荷重の減少は
風による雪面の侵食量でなく，図 1(b)に示される積雪とアルミフレームの 2 mm の隙間に起因した風洞底面と風洞内部の圧力差が原因であると考えられる．この圧力差が風向にも影響することで，雪面せん断応力の過大評価が生じたと仮定した．
風洞底面と風洞内部の圧力差を解消するため，3 分力計を配置した風洞側面（𝑥 = 12–14 m）のドアを開放した状態で実験を行った．積雪深は 3.5 mm であり，設定風速は 10 m s1とし，ドアの下部 10 cm を開ける部分開放と全面開放の２通りを試みた．図3において，部分開放と全面開放での雪面せん断応力は流体せん断応力と一致したため，3 分力計で風洞内の風による応力を正確に検出することが可能となった．
３．４ 吹雪時の流体・雪面せん断応力の比較
図 4 は，吹雪発生前および吹雪時に計測した流体せん断
応力と雪面せん断応力の比較を示している．一般的に，吹雪時の摩擦速度は，飛雪粒子による跳躍層の風速弱化で吹
雪発生前より増加する．しかし，雪面近傍の流体せん断応力
は粒子せん断応力に分配されるが，粒子せん断応力と粒子
せん断応力の和は空間一様に保たれる．図 4 に示される吹雪発生前後の流体せん断応力の変化量（●→○）は小さいものの，全てのケースで摩擦速度は増加した．雪面せん断応
力に関して，積雪深 20 mm・設定風速 10 m s-1 のケースを除いて，流体せん断応力と同様に微小な増加が確認された．
したがって，3 分力計は，雪面で作用する流体せん断応力© 2024（公社）日本雪氷学会

のみならず，飛雪粒子の雪面での衝突により生じる粒子せん断応力も検出した．
４．まとめ
本研究では，吹雪の物理素過程である風による雪粒子の取り込みで必須となる雪面せん断応力を直接計測するため，
3 分力計を用いた実験系の構築を風洞実験で実施した．積雪に作用する応力を正確に 3 分力計で計測するためには，
3 分力計に載せた積雪を周囲と切り離す必要があった．加えて，風洞底面と風洞内の圧力差が 3 分力計の出力値に影響を与えたため，風洞壁面を開放する等の対策が必須であった．雪面せん断応力は微小な値であるため，実験系の構築には繊細な作業が求められるものの，吹雪発生前後の雪面
せん断応力を高精度で直接計測することに成功した．
謝辞
本研究は JSPS 科研費 20H01983，21H01489，21H04601の助成を受けた．
文献
新屋啓文，大宮哲，砂子宗次朗，西村浩一，大風翼 (2021):
UAV-SfM 写真測量によるフェンス周辺の吹きだまり観測．
雪氷研究大会（2021・千葉-オンライン）講演要旨集，A1-2．
Niiya, H. and Nishimura, K. (2022): Hysteresis and surface shear
stresses during snow-particle aeolian transportation.
Boundary-Layer Meteorol., 183, 447–467.
Nemoto, M. and Nishimura, K. (2001): Direct measurement ofshear stress during snow saltation. Boundary-Layer
Meteorol., 100, 149–170.
Walter, B, Horender, S., Voegeli, C., and Lehning, M. (2014):
Experimental assessment of Owen’s second hypothesis on
surface shear stress induced by a fluid during sedimentsaltation. Geophys. Res. Lett., 41, 6298–6305.

11
画像解析による立山・弥陀ヶ原高原の積雪深と融雪量の分布○杉浦幸之助 1,2・児島和輝 1・与河雄太 2・堀雅裕 1（1：富山大学都市デザイン学部地球システム科学科 2：富山大学理学部地球科学科）

１．はじめに 積雪は重要な水資源となっている．この積雪深を把握する際に，気象庁 AMeDAS の積雪深データは有効である．しかし，立山・弥陀ヶ原のように高標高域にはAMeDAS 観測点が設置されていない．一方で，立山黒部ア
ルペンルート沿いにはライブカメラ（立山黒部貫光株式会
社）が設置されており，立山・弥陀ヶ原の積雪の様子を知ることが可能である．そこで本研究では，これまでにライブカメラ
画像から確認できる樹木を指標として，積雪深を広域に推定する方法を検討してきた．また，立山・弥陀ヶ原のライブカメ
ラから求めた融雪量と Degree-Day 法から求めた融雪量とを比較して問題点を検討したので報告する．
２．観測および解析方法 対象地域は，標高 1,600m から
2,000m 程度に広がる富山県立山町芦峅寺の弥陀ヶ原高原である．ライブカメラが公開される4月から弥陀ヶ原高原一帯
で消雪が確認されるまでを対象期間とした．樹木にあらかじ
め番号を振り（図 1），実際に弥陀ヶ原高原にて積雪面から露出している樹木の高さを計測した．そして，実際に弥陀ヶ原高原で観測したデータとライブカメラから抽出した画像デー
タから積雪深の変化を調べた．画像処理ソフトウェア「ImageJ」を使い，毎日正午の積雪深の変化を算出した．融雪量を算出するために以下の Degree-Day 法を用いた．
M=T∙K
(1)
-1
ここで，M：日融雪量 [mm day ]，T：日平均気温 [℃]，K：融雪係数 [mm day-1 ℃-1]である．日平均気温には，弥陀ヶ原高原に設置した温湿度計（ティアンドデイ製 TR-72wf-H）のデータまたは農研機構が提供するメッシュ農業気象データ（大野，2016）を使用した．また，Degree-Day 法による融雪量と画像解析による積雪深から算出される融雪量を比較するために，積雪全層の積雪水量を次式で求めた．
SWE = SD ∙ρ（2）
ここで，SWE：積雪水量 [mm]，SD：積雪深 [m]，ρ：積雪密
度 [kg m-3]である．
３．結果と考察 ライブカメラから遠く，そして樹高が低い樹
木では，1 ピクセルでのスケールを 1cm 以下となるように調整して拡大すると画像が不鮮明となった．大きな誤差を含む
データとなることから，検証や考察には使用できない結果となった．ライブカメラを使用して積雪深の変化量を算出する
場合の距離の限界が確認できた．
また，ところどころに見られる 1 日あたりの大きな積雪深の変化は，木の幹や枝の持ち上がりなど，オオシラビソに作用する積雪の荷重が解放されたためと考えられる．顕著な例として，オオシラビソの幹が積雪面から大きく持ち上がり，変化© 2024（公社）日本雪氷学会が 1.5m 程度となる場合も画像から確認された．
全体として観測期間後半に向かうにつれて気温が上昇しており，融雪が加速していた．谷地形の樹木周辺では融雪がはやかった．その要因としては，融雪により谷の中央部に不純物が集まることでアルベドが低くなりさらに融雪が進む
ことと，谷部分の小川と接する積雪下方の空隙が積雪の重さに耐えきれずに沈降することによって融雪が加速したように見えることなどが考えられる．同様に消雪が他と比較してはやい樹木の原因として，樹高が高く，周辺に他の樹木が密集しているために長短波放射および乱流フラックスにより融雪が加速されたことなどが考えられる．また，同じタイミングで消雪した樹木の原因として，積雪のある一帯の中で，一箇所が消雪し地表が現れると，地表面は積雪面に比べてアルベドが小さく高温になりやすいことから，露出した地表面の周りの雪が融けやすくなり，融雪が一気に進んだ可能性などが考えられる．
融雪係数に大塚ら（2004）による標高の関数とした値を用いて Degree-Day 法から求めた融雪量と，ライブカメラ画像から求めた融雪量を比較したところ，ほとんどの樹木でDegree-Day 法による融雪量が画像による融雪量を下回った．
時間経過とともに粒径が大きくなることに起因するアルベド
低下や，時間経過とともに雪面の不純物が多くなることに起因するアルベド低下，さらに時間経過とともに日射量の増加といった他の融雪要因が今回加味されていないために誤差が大きくなったものと考えられる．

図１ ライブカメラによる弥陀ヶ原．数字は積雪深の観測ポイント例.

文献
大野宏之，佐々木華織，大原源二，中園 江 (2016): 実況
値と数値予報, 平年値を組み合わせたメッシュ気温・降
水量データの作成. 生物と気象, 16, 71-79.
大塚憲一，小島慎也，川田邦夫 (2004): 立山山岳地域の高度別融雪モデルと融雪水量予測. 日本雪氷学会全国大会講演予稿集, 60.

12新潟焼山における積雪水量の高度分布特性と地形条件の影響
諸本大輝 1・松元高峰 2・河島克久 2・新屋啓文 2・渡部俊 2・西井稜子 2・片岡香子 2（1：新潟大学大学院自然科学研究科 2：新潟大学災害・復興科学研究所 ）© 2024（公社）日本雪氷学会

けては，標高とともに減少する．さらに，北斜面と南斜面の積雪水量を同一標高で比較すると，標高1,400 ~1,900 m では，
北斜面が南斜面に比べ 100 ~500 mm 程度大きいのに対して，標高 1,900 m から山頂にかけては，北斜面が南斜面と比べ 200 ~700 mm 程度小さくなっており，積雪水量分布には南北斜面で非対称性があることがわかった．
３．２ 谷部の積雪水量の特徴
積雪水量分布の不均一性は急斜面に挟まれた谷部で特に顕著であった．一例として，図 2 に示される黒枠の範囲(1,080 ×550 m)に対して，谷部とそれ以外の平均積雪水量をそれぞれ求めたところ，谷部以外が 1,861 mm であるのに対し，谷部ではその約2.3 倍の 4,367 mm にも達していることがわかった．谷部の中には，積雪水量が 13,130 mm に達する
地点もみられた．これは，谷部に面した急斜面で頻繁に雪崩が起き，雪が谷部に再堆積したためと考えられる．
４．おわりに本研究から明らかになった積雪水量分布の高度分布特性や非対称性・不均一性は，融雪型火山泥流の影響範囲を想定する上で，融解水の生成量や泥流の流動過程に大きな影響を及ぼす可能性がある．
文献
伊豫部勉，松元高峰，河島克久，佐々木明彦，鈴木啓助(2016)：冠雪火山における積雪水量の時間的・空間的変動特性に関する研究：御嶽火山での観測事例. 寒地技術論文・報告集，32, 27-32．
2000

積雪水量(mm)

１．はじめに
積雪期に火山が噴火すると，噴火に伴う火砕流などの熱により斜面の雪が融かされ，多量の融雪水や雪，火山噴出物が混ざり合った融雪型火山泥流が発生することがある．
積雪地域に位置する活火山では，融雪型火山泥流の減災対策としてハザードマップが作成される場合，泥流の影響範囲を想定する上で，火口付近の高標高帯から麓の低標高帯に至るまで積雪水量の正確な空間分布が必要となる．日本の多くの冠雪活火山では，周辺のアメダスなどの観測地点で得られた積雪深データを用いて，積雪深と標高の一次回
帰式から推定した積雪深と，一定値の積雪密度を掛け合わせることで積雪水量を推定している(伊豫部ら，2016)．しかし，これには以下のような課題がある．
1) 一次回帰式の作成には，高標高帯の積雪深が用いられていないため，斜面全体にわたって山麓から山頂まで直線
的に積雪水量が増加するか否か不明である．
2) 積雪水量は同一の標高であっても，地形・植生によって大きく異なると考えられるが，そのような積雪水量分布の特徴が反映されていない．
そこで本研究では，冠雪活火山である新潟焼山を対象として，積雪期の航空レーザー測量から積雪水量分布を求めることによって，山麓から山頂までの積雪水量の増加が直線的であるのか，及び地形条件の違いによって積雪水量がどの程度異なるのかを明らかにすることを目的とした．
２．研究方法２．１ 調査地域
対象地域は，新潟県南西部に位置する新潟焼山(標高2,400 m)である．航空レーザー測量は，北斜面を中心とした
1.1 ×11 km(標高 400 ~2,400 m)の範囲を対象に実施した．
２．２ 積雪水量分布の推定
積雪期の 2023 年2 月17 日に航空レーザー測量を実施した．GIS を用いて，このデータと無積雪期の 2013 年10 月 29
日~12 月 9 日の計測データ(国土交通省北陸地方整備局松
本砂防事務所)の差分から積雪深分布を求めた．データの水平解像度は 1 m である．算出された積雪深に，同日に新潟焼山で実測した積雪密度(366 kg m-3)を乗じることで，積雪水量分布を求めた．その後，標高 100 m 間隔の範囲(標高帯)ごとに区分し，標高帯ごとの平均積雪水量を算出した．
３．結果
３．１ 積雪水量と標高の関係
新潟焼山では積雪水量が標高に対して直線的には増加していない (図１)．北斜面の場合，標高 1,400 m 付近から積雪水量の増加が緩やかになり，標高 1,900 m から山頂にか

1500

■北斜面
■南斜面

1000

500
0

500

1000

1500
標高(m)

2000

2500

図１ 標高 100 m 毎の平均積雪水量．

図２ 地形によって生じる不均一な積雪水量分布(北斜面)．

13
立山における黄砂沈着に伴う雪面反射率の変動－人工衛星を用いた広域調査－
米澤瑞起 1, 2 ・〇堀雅裕 2・杉浦幸之助 2（1：国土地理院 2：富山大学都市デザイン学部）

１．はじめに
近年，雪氷圏において積雪や氷河の融解進行が報告されているが，その一因として表面に付着した不純物による雪
氷面アルベドの低下が挙げられる．立山では，3 月～5 月に飛来する黄砂が雪面に沈着し，立山の積雪融解に影響を及ぼしていると考えられる．黄砂粒子が雪面反射率へ及ぼす影響については，室堂平周辺において調査した先行研究（古川ら，2008； 田中ら，2012）は数例あるが，立山周辺域の黄砂沈着量と雪面反射率との長期的な関係について，人工衛星を使用して広範囲に調査した例はこれまでにない．そこで本研究では，2019 年～2023 年の 3，4，5 月の弥陀ヶ原および室堂平周辺の積雪域を対象とし，春季に沈着した黄砂量と雪面反射率との関係を調査した．
２．解析方法2．1 人工衛星 Sentinel-2 の反射率データ
人工衛星デ ー タ に は ，欧州宇宙機関が 運用す る
Sentinel-2 の大気上端反射率（L1C，空間分解能 10m）の観測データを用いた．弥陀ヶ原から室堂平にかけて標高の低
い順に 5 つの観測地(Site)を設定し，各 Site におけるSentinel-2 観測日の雪面反射率を求めた．黄砂沈着にともな
う反射率変動の評価には，Sentinel-2 の青バンド（B2）と緑バンド（B3）の反射率の比（B2/B3)を算出して用いた．
2．2 積雪表層内の黄砂濃度
雪面への黄砂沈着量の評価には，国立環境研究所が運用する化学天気予報システム（CFORS）（Uno et al.，2003）の
大気中黄砂濃度を用い， 3-5 月の立山における重力沈降に伴う一日当たりの黄砂沈着量を算出し，積雪表層内の黄砂濃度に変換した．
３．解析結果CFORS の黄砂沈着量と Sentinel-2 の反射率を比較した結果，多量の黄砂の飛来があった日の前後で B2/B3 が低下することが明らかになった．B2/B3 は，主に標高の高い Site
ほど高い傾向があったが，雷鳥沢付近の Site4 においては，
弥陀ヶ原(Site1)よりも B2/B3 が低くなる日もみられた（図 1）．
４．考察
黄砂飛来の前後で B2/B3 が低下していたことから，
B2/B3 は黄砂濃度を良く評価できており，黄砂が雪面に沈着したことに伴い立山周辺の広範囲で雪面反射率が低下していると考えられる．B2/B3 は標高が高いSiteほど高い傾向© 2024（公社）日本雪氷学会があるが，これは，標高の高いところほど降雪日数が多いことによるものと考えられる．また，標高が高いにも関わらず
B2/B3 が低い雷鳥沢の Site は，地獄谷からの噴煙に含まれる硫黄成分の影響を反映したものと考えられる．
５．まとめ・今後の展望
今回，黄砂飛来があった日の前後で B2/B3 が低下し，立山の雪面反射率が黄砂の沈着による影響を受けていることが明らかになった．今後，3 月～5 月の雪面の状態を長期的に調査して衛星観測の頻度を増やしていき，現地観測による黄砂濃度とも比較していくことで，より正確な黄砂濃度を衛星観測により推定することができるようになる可能性がある．

図１ 2023 年 3 月～5 月の高度 2km の大気中黄砂濃度から算出した 1 日当たり単位面積当たりの黄砂沈着量および Site 毎の B2/B3の変動．Site1～Site5 は標高の低い順．Site4 は雷鳥沢付近．

謝辞
CFORS の大気中黄砂濃度の数値データは国立環境研究所の清水厚氏より提供いただいた．ここに謝意を表する．
文献
田中モナミ，竹内望，大沼友貴彦，植竹淳（2012）： 2012 年
融雪期立山室堂における積雪表面の反射スペクトル－
赤雪・黄砂雪・硫黄雪－．雪氷研究大会（2012）要旨集.
古川隆朗，竹内望（2008）： 富山県・立山の融雪期の積雪面における不純物の特性と積雪面アルベド．雪氷研究大会（2008）要旨集.
Uno, I. and 13 others (2003): Regional chemical weather
forecasting system CFORS: Model descriptions andanalysis of surface observations at Japanese island stations
during the ACE-Asia experiment, J. Geophys. Res., 108(D23), 8668.

14
融雪期の立山・室堂周辺における表層雪中の化学成分の特徴および保存中の濃度変化
渡辺幸一 1・樋掛辰真 1・中西彩水 1・牧ちさと 1・中澤暦 1（1：富山県立大学工学部）

１．はじめに立山などの融雪期の山岳域では，鉱物粒子，黒色炭素などの非水溶性物質や雪氷藻類の影響で，黒や赤色などに着色した表層雪が観測される．雪が着色することで積雪のアルベドが低下し，融雪を促進させることとなる．温暖化の影響が懸念される中，雪氷藻類や黒色炭素などの影響がグローバルな観点においても非常に重要視されている．通常，融雪期の積雪試料は水溶性の化学成分の溶脱が進行しているため，イオン成分などは非常に低濃度である．そのため，化学成分の特徴について詳しく検討された事例は十分でない．一方で，融雪期の表層雪中には非水溶成分が濃縮していると考えられる．本研究では融雪期の立山・室堂周辺において表層雪の採取を行い，化学成分の分析および冷蔵保存中の変化などについて評価した．
２．方法
4 月の立山・室堂平において積雪断面観測（底部までは掘らず）を行い，積雪試料を採取した．試料は融解させないま
ま富山県立大学まで持ち帰り，冷凍保存した．試料融解後，主要イオン成分などをイオンクロマトグラフ法で分析した．また，融雪期の室堂周辺において，「赤雪」や「黒雪」など着色した表層雪試料を採取した．融雪期の表層雪試料について，ろ過（孔径 0.45 µm），未ろ過試料別に分け，冷蔵保存中の化学成分の変質について評価した．ろ過したフィルターについては，走査型電子顕微鏡（SEM）・エネルギー分散型 X 線分光装置（EDX）での観察と元素分析を行った。さらに，還元
気化冷原子蛍光光度法により水銀の分析を行った．
３．結果と考察
立山・室堂周辺で採取された着色表層雪試料では，未ろ過状態で冷蔵保存している間に pH が大幅に低下し（pH が 5から 3 程度に），SO42-濃度が大きく増加する現象が（特に黒く着色した雪試料で）みられた．一方で，ろ過した試料については pH の低下（SO42-濃度の増加）はみとめられなかった．
試料をろ過したフィルターについて，SEM・EDX で観察，元素分析を行ったところ非水溶性の硫黄が有意に存在していることが確認され，室堂近郊に存在する弥陀ヶ原火山（気象庁の表記）の噴気孔である地獄谷由来によるものと考えられた．未ろ過で冷蔵保存中に硫黄酸化細菌による（未酸化状態の硫黄成分からの）硫酸生成が起こっていた可能性が考えられる．なお，十日町試験地や山形県の月山で採取された着色雪試料については，冷蔵保存中の大幅な SO42-濃度増加
や pH の低下は認められず，保存中の硫酸生成は室堂周辺など火山噴気の影響を受けやすい地域に限られた現象であると考えられる．
図 1 に融雪期の室堂周辺における表層雪試料（未ろ過）中の水銀濃度を示す．水銀濃度は通常の降水や 4 月の室堂
平の積雪中の濃度よりも 2 桁以上高く，硫黄などと同様に，火山由来の非水溶性の粒子状水銀も融雪期の表層雪中に大きく濃縮しているものと考えられる．

図 1 立山・室堂周辺における融雪期の表層雪中の水銀濃度© 2024（公社）日本雪氷学会

15
令和 6 年能登半島地震と雪氷災害との複合災害の被害軽減に向けた取り組み○中村一樹 1・山下克也 1・平島寛行 1・本吉弘岐 1・山口悟 1・上石勲 1・伊藤陽一 1・砂子宗次朗 1・中井専人 1（1: 防災科学技術研究所雪氷防災研究センター）
1. 応急、復旧対応に関わる情報の発信
雪氷防災研究センターでは、防災科学技術研究所の情報提供
サイトである「令和 6 年能登半島地震に関する防災クロスビュー」の開設に合わせ、冬期の応急・復旧対応に大きく影響を及
ぼす雪氷関連情報を提供した。防災科研独自の雪氷関連情報である積雪変質モデルを用いた屋根雪荷重（kg/㎡）（図 1 参照）
や推定融雪量（mm）（図 2 参照）に加え、気象庁から配信されている降雪量（cm）、積雪深（cm）、降水量（mm）、気温（℃）

図1

屋根雪荷重分布情報（kg/㎡）の例。

等の気象、雪氷情報を加工して提供した。
2. 現地調査の実施
道路が液状化で損傷すると、その後の降雪時の除雪が不十分となり路面の悪化につながる。そこで、雪氷防災研究センター
では、液状化が発生している新潟県新潟市と糸魚川市の調査を
2024 年 1 月 4 日に行い、調査速報を Web サイトで公開した。

図 2 推定融雪量分布情報（mm）の例

応急、復旧対策に役立てるために、調査結果を新潟市や糸魚川市の関係者に提供したほか、さらなる詳細調査につなげるために、防災科研の液状化調査チームに共有した。
また、雪氷に関わる複合災害の低減に資することを目的として、寒波の到来で降雪が発生した 2024 年 1 月 26 日に、石川
県七尾市（図 3 参照）と富山県氷見市で被害状況の調査（図 4参照）を実施し、調査結果を Web で公開した。

図 3 道路上への建物の倒壊と屋根上に設置されたブルーシートの状況（石川県七尾市）

現地調査は、走行するだけで 2 秒間に 1 枚の画像が記録され、AI で路面判定を行うことができるスマホ AI 路面判定試験
システムや、気象や路面状態などの各種センサーを装備した移動観測車を用いて効率的に実施した。
3. 注意喚起情報の発信と課題
雪氷防災研究センターでは、令和 6 年能登半島地震雪氷災害
関連情報の特設 Web ページを設け、災害調査速報のほか、平成 16 年（2004 年）10 月 23 日に発生した中越地震の経験を踏

図 4 消雪パイプの機能が低下している道路と接合部が破断された消雪パイプ（富山県氷見市）。

まえた地震後の雪国における注意点（例えば、屋根にブルーシートを敷いた時の屋根雪の滑落の危険や、積雪による建物の倒壊の危険、着雪が原因で発生する倒木や電線切断による広域停電・通信障害の可能性、融雪による雪崩や土砂災害の危険、道路通行上の注意等）等を掲載した。雪に慣れていない支援者が行動する際の注意点も考慮に入れ、Web ページや報道などを通じて注意喚起を行った。
日本の国土の 50.8％は豪雪地帯に指定されている。冬期の地震発生時には、雪氷災害との複合災害による被害を低減するため、積雪寒冷地の生活スタイルを踏まえた視点からの情報発信が課題であると考えている。

© 2024（公社）日本雪氷学会

16
雪国型 ZEB を実現する年間電力収支のケーススタディ
藤田愛稀¹,杉原幸信 2,上村靖司 21

長岡技術科学大学 技学研究院 機械系, 2 長岡技術科学大学大学院 工学専攻 機械工学分野

表 2 太陽光パネルによる年間発電量の比較

１. はじめに我が国では,「グリーン成長戦略」 [1]を開始し，カー
ボンニュートラルな社会を目指すことを宣言した．枯2000 年度

全国平均

長岡市

比率

太陽光発電量955.8 kWh809.5 kWh85 %

渇が懸念され，大量使用による環境影響が大きい化石燃料の消費量削減に向け，再生可能エネルギー（地中熱，雪氷熱，バイオマス等）の開発と実装を進め,地域特性を踏まえた低炭素社会を目指している．豪雪地帯にある新潟県長岡市では，冬季の暖房等のためエネル
ギー消費量に占める化石燃料の割合が高く，1 人当たりの二酸化炭素排出量は全国平均の約 1.75 倍（2020 年度）[2]である．
本研究では，熱負荷が大きく,太陽光発電等の創エネ

図 1 ZEB の概念

ルギーの観点でも不利な豪雪地である,新潟県長岡市内
で建て替え予定の事業所を対象として，太陽光，雪氷
熱，バイオマスの組み合わせにより，対象事業所で雪国 ZEB を実現するための条件を検討する.本研究で検討する事業所の概要を表 1 に示す.

再建設予定の事業所で予想される各月の消費電力を調設備を算出した.そして再生可能エネルギー設備で,消2000 年度

現在の事業所

再建設後の事業所

外皮面積[m²]

5086

3680

断熱性能 [W/(mK)]

断熱等級 2 [1.5]

HEAT20 G1 [0.46]

2. ZEB,雪国型 ZEB とは
図 1 に ZEB の概念を示す．ZEB（Zero Energy Building）とは,使うエネルギーと創るエネルギーの 1 年間の総量がゼロになる事業所ビルや商業施設などの建築物である[3]. ZEB は，「エネルギーを外から実質的に購入しないで済むため環境に優しく，省エネルギーに貢献できる住宅」とされている.しかし表 2 を見ると長岡市では,日射量が低く太陽光パネルによる発電量が全国平均と比較して低い.そのため豪雪地帯である特徴を活かし,
雪氷冷熱エネルギーを利用した雪冷房,さらに木質バイオマスを組み合わせる事で,創エネルギーの観点で不利な豪雪地帯でも正味の消費電力をゼロにできる新たなZEB(本研究では雪国型 ZEB と呼ぶ)の成立条件を検討© 2024（公社）日本雪氷学会

再建設予定の事業所を雪国型 ZEB にするために,まず査し,その消費電力に対して必要な再生可能エネルギー

表 1 再建設事業所の概要

する.

3. 再建設予定の事業所の雪国型 ZEB について

費電力分の電力を賄い,必要量以上に生成した電気(売電)と再生可能エネルギー設備でも賄えない電気(買電)の差を取り,年間の電力収支を評価した.以下に消費電力の計算,再生可能エネルギー設備の必要設備数の計算,
年間の電力収支の評価方法について順に説明する.
4. 再建設予定の事業所の予想消費電力について
商業施設では,40%以上を空調機の消費電力が占めている事が知られている [4].そのため再建設予定の事業所で予想される消費電力の計算では,空調機に注目し空調機の消費電力とその他の電化製品の消費電力との 2 つに分けて計算を行った.以下に計算方法を説明する.
4.1 空調による消費電力
再建設後の事業所の断熱性能を，新潟県の政策動向[5]に合わせ HEAT20 G1 とし,事業所の窓，外壁，屋根，床などの外気に触れる部分の熱が伝わりにくい構造と仮定した.空気調和ハンドブック[5]の計算式(1)を使用し,冷房を使用する 6 月～9 月を夏期,暖房を使用する 12 月
～3 月を冬期と定め,消費電力の計算を行った．E

[MWh]は消費電力,UA は外皮熱貫流率(新潟県は 0.46

いて順に説明する.

[W/m²K]),S は外皮面積(3680 [m²]),ΔT [℃]は冷暖房設計

5.1 雪冷房について

外気温度と湿内の設定温度との差,D は稼働日数(各月夏期の冷房を雪冷房で補うための必要貯雪量を計算の日数 ),COP は冷房の場合は 3 ,暖房の場合は 4.3,K はする.本研究では片野らの「雪堆積場の雪冷熱利用技術

補正係数とした.この補正係数は各月の稼働時間,換気に関する研究」 [6]で,使用された雪冷房に必要な貯雪量

量,人の出入りを考慮した値とし,現在の事業所の消費計算式(2)を参考にし,必要な貯雪量を求めた.表 3 に貯電力データを参考に決めた.

雪量を示す.𝐸𝑠 は夏期の冷房による消費電力,冷房使用
時 の 𝐶𝑂𝑃 は 3, 𝐶𝑅 は 雪 冷 房 利 用 可 能 熱 量 (0.099491

𝐸=

𝑈𝐴 × 𝑆 × ∆𝑇 × 𝐷 × 10
𝐶𝑂𝑃

−6

×𝐾

[kWh/kg]),𝑅は雪冷房使用時の雪のロス率(0.5 [-])とした.

(1)

𝑊=

4.2 その他の電化製品による消費電力について

𝐸𝑠 × 𝐶𝑂𝑃 × 10−3
𝐶𝑅 × 𝑅(2)

その他の電化製品の消費電力を,現在の事業所の消費電力データを参考にして算出した.図 2 にその結果を示す.なお 4 月の消費電力データの実績データを参考に
100 MWh とした場合の,年間の消費電力を示している.

5.2 木質バイオマスボイラーについて
冬期の暖房を木質バイオマスボイラーで賄うための必要木質バイオマス量を計算する.Mahesh Wail らの

図 2 の各月における左側の棒グラフ 1 は現在の事業所「PRACTICAL POWER PLANT MAINTENANCE」[7]にの消費電力,2 は再建設予定の事業所の消費電力を示し

よる,木質バイオマスの発熱量と木質バイオマス量の関ている.夏期,冬期以外の期間(4 月,5 月,10 月,11 月)の係式(3)を参考にし,冬期の暖房による消費電力から必現在の事業所の消費電力を,空調機以外のその他の消費要な木質バイオマス量を算出した.表 3 に必要な木質バ電力と定めた.さらに現在の事業所の電化製品と同じ製

イオマス量を示す . 𝑀 [kg]は必要な木質バイオマス

品を同じ数だけ,再建設予定の事業所でも使用すると仮量,𝐸𝑤 [kWh]は冬期の暖房による各月の消費電力,暖房定した.そして現在の事業所の冷暖房を使用しない期間

使用時の 𝐶𝑂𝑃は 4.3, 𝐿は木質バイオマスによる発熱量の平均値を,再建設予定の事業所での各月のその他の電(2.78 [kWh/kg]), 𝑅は木質バイオマスボイラーの使用に化製品の消費電力として算出した.

よるロス率(0.6)とした.

再建設予定の事業所は断熱性能の向上と,外皮面積の減少により,空調の消費電力において消費電力の 5％削減効果が見られた.

𝑀=

𝐸𝑤 × 𝐶𝑂𝑃 × 10−3
𝐿×𝑅

(3)

5.3 太陽光パネルについて

180

暖房による消費電力

冷房による消費電力
160

その他の電化製品の消費電力を賄うための 10 [kW]容

各月の消費電力[MWh]量の太陽光パネルの必要枚数について計算する.太陽光発電協会[8]による,太陽光パネルの発電量計算式(4)を参140考にし,発電量を計算した.また太陽光パネルの設置条

120

件を BAYANMUNKH TSATSRAL ら[9]による,雪国に有100

効な太陽光パネルの設置角度 60°と図 3 の垂直積上設置
法を参考にし,計算を行った.そして夏期の売電と冬期

その他の電化製品

80の買電の差が最小の正の値になるように太陽光パネル

60
1 2

1 2

1 2

1 2

1 2

1 2

1 2

1 2

1 2

1 2

1 2

1 2

4月

5月

6月

7月

8月

9月

10月

11月

12月

1月

2月

3月

1現在の事業所 2再建設予定の事業所

図 2 各事業所での年間消費電力
5. 再生可能エネルギー設備について
図 2 の冷房を使う夏期に雪冷房を使用し,暖房を使用の枚数を計算する.𝑋はパネル枚数.𝐻 [kWh/m²月]は太陽光パネルの角度 60°による 1 か月あたりの平均日射量 ,K は損失係数(0.85),P はシステム容量(10),D は日数,𝐸𝑃 [kWh]はその他の電化製品を賄うために必要な発電量,r は標準状態における日射強度(1). 必要な太陽光パ
ネル台数を表 2 に示す.

する冬期に木質バイオマスボイラーを使用し,その他の電化製品の消費電力を太陽光パネルで賄うための貯雪
量,木質バイオマス量,太陽光パネルの台数の計算につ© 2024（公社）日本雪氷学会

𝑋=

𝐻×𝐾×𝑃×𝐷
𝐸𝑃 × 𝑟(4)

ている事が確認できた. そのため今後は厨房施設の省
表 3 再生可能エネルギー設備台数,数量

エネルギー化を進めていき,さらに電化製品の雪,木質

設備
10kW 容量 PV パネル
雪（雪冷房使用）
木質バイオマス（木質バイオマスボイラー使用）

数量
約 143 枚約 1760 t

バイオマス利用を考案していく.そして雪国型 ZEB を

約 105 t

参考文献

達成する設備の組み合わせを見つけていく.

1.

Prime Minister’s Office of Japan, 内閣官房内閣広報室(2020)「第二百 三回国会における菅内

90°

60°

40°

閣総理大臣所信表明演説」(2021 年 04 月 21 日)
2.

「長岡市カーボンニュートラルチャレンジ 2050
長岡市地域新エネルギービジョンにおける算定の考え方 １太陽光エネルギー 」
https://www.city.nagaoka.niigata.jp/shisei/c
ate01/energy-vision/

3.

環境省 ZEB PORTAL[ゼブ・ポータル]，「ビルは”ゼロ・エネルギー”の時代へ」，(2024 年 04 月 19

図 3 垂直積上設置法

日)
4.

再生可能エネルギーと,再建設予定の事業所の消費電力関係図を図 4 に示す.図 4 を見ると夏期に必要以上の

ml
5.

電力を発電しているため売電を行い,冬期に必要な消費

7.
8.

片野浩司,山口和哉,永長哲也,五十嵐匡,平伴斉

太陽光発電による発電量

木質バイオマスボイラー

MAHESH WALI (2023): PRACTICAL POWER PLANT
MAINTENANCE

空調機の消費電力

各月の消費電力[MWh]井上宇市,空気調和ハンドブック,丸善出版株式会(2002):雪堆積場の雪冷熱利用技術に関する研究
その他の電化製品の消費電力

雪冷房

P4(2023 年 4 月 21

社,平成 30 年 2 月 20 日 P54必要であることが確認できた.

売電

商業施設の省エネルギー日) https://www.eccj.or.jp/commercial_bldg/
6.

雪冷房による必要貯雪量が約 1760 トン,木質バイオマ
スボイラーによる必要木質バイオマス量が約 105 トン

財団法人/省エネルギーセンター ビル省エネ技術部

電力分を買電する.そして売電-買電の結果が最小の正の値になる為には 143 枚の太陽光パネルが必要になり,

https://www.env.go.jp/earth/zeb/detail/01.ht

9.

新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO），
月平均データ MONSOLA-20(2023 年 4 月 21 日)
https://www.nedo.go.jp/library/ZZFF_100041.h

買電

tml
10. BAYANMUNKH TSATSRAL，BAASANDORJ MUNGUNTUUL，
杉原幸信，上村靖司(2022)：事業所規模での雪国
ZEH の実現可能性，寒地技術論文・報告集 Vol.38 論
文番号 II-025.

図 4 年間の電力収支図
6. 結果
本研究では長岡市にある再建設予定の事業所を雪国型 ZEB にするために,仮想計算によって予想される消費電力と,それに対する再生可能エネルギー設備について計算を行ってきた.今後は今回注力して計算をしていないその他の電化製品の消費電力データを詳細にし,省エネ化を進めていく.そして 50％の省エネルギー化を目指す.現在では,その他の消費電力データを詳細にしており,厨房で使用される電化製品が 70％以上を占め© 2024（公社）日本雪氷学会

17
日本の積雪地域の気温・積雪・降水量間の関係と気候応答－2000年と2020年の地上気象観測およびアメダス平年値の比較から－
石坂雅昭1・本吉弘岐2（1：防災科研客員

１．はじめに

2：防災科研）くなるほど積雪・降水量比が大きい方に分布し，０先に2020年のメッシュ平年値を用いて旧平年値℃より高い気温では地上気象観測，アメダスとも（2000年）からの日本の積雪地域の雪質分布の変化

2000年平年値で示した上限（直線）とともに６℃について論じた（石坂ら, 2023）．一方，2020年のに向かって収斂している．気温が低いと降水が雪として降る頻度が多くなることと雪がとけずに着実に新たな平年値についてはメッシュ平年値とともに，
地上気象観測および地域気象観測（アメダス）平年
値も発表されている．そしてこれらについては，
2000年の平年値において気温・積雪・降水量間の関係を検討した（石坂, 2006, 2007）．ここでは，同様の気象要素間の関係を2020年の新平年値について調
べるとともに．実際の観測値である地上気象観測の
新旧平年値の比較から積雪地域の気候変化に対する応答の特徴についても明らかにする．
２．対象とした平年値と積雪地域
ここで対象とする平年値は，特にことわらない限
りメッシュ，地上気象観測，アメダスとも月平均気累積する効果が最深積雪を大きし，逆に０℃を超えて気温が高くなると，雪ではなく雨の割合が大きくなることを反映していると理解できる．ただ，メッ
シュ平年値では気温に対する比の振れ幅が大きいことや０℃以上で上限の直線を超える地点や6℃を超える積雪地域が多く存在する．果たして，実際にそのような地点があるのか，あるいはメッシュ平年値の推定上の問題であるかは現状で不明である．
ここで，上限の目安の直線と下限の目安を示す曲
線は，月最深積雪HS(cm)，降水量P(mm)，気温T(℃)
としてそれぞれ次の関係式で表される．

温，月最深積雪，月降水量の1, 2月平均である．そHS/P=0.6-0.1T

T> 0

して，これら３要素間の関係を論じるにあたっては，月最深積雪を月降水量で除した値を「積雪・降HS/P=0.002+1.5exp(-(T+10)/4.3)

・・・（１）
・・・（２）

水量比」（1, 2月平均）と呼んで使う．また，ここ
で「積雪地域」として対象としたのは，12月から3月までのいずれかの月の月最深積雪が10cm以上の地域である．なお，メッシュ平年値では積雪要素の対象外である西南日本が入っていないほか，標高1000mまでの地点に制限した．これは地上気象観
測，アメダスとも1000mを超える観測点は限られ，メッシュ平年値もそれらの実測データからの推定値であるからである．
３．気温・積雪深・降水量間の関係
石坂（2007）では，2000年のアメダス平年値についてこれら三者の関係を気温と積雪・降水量比の関係として検討し，気温に応じて後者に上限や下限があることを示し，それらの目安を与える式を提案した．ここでは同様の関係が2020年の平年値でも成り立つかを検討した．図１はその結果で，メッシュ（灰色ドット），アメダス（黒丸），地上気象観測
平年値（白丸）について示した．三者とも気温が低© 2024（公社）日本雪氷学会

図１

2020年のメッシュ，地上気象観測・アメダス

平年値の気温と積雪・降水量比．

いずれにしても，三者とも同一の傾向を持つこと，そしてとりわけ地上気象観測とアメダス平年値
はわずかに上限を上回る地点が数地点あるものの，

シュ平年値での，しもざらめ雪地域の減少と同じ傾向である（石坂ら, 2023）．乾き雪地域では，本

ほぼ式(1),(2)の上下限の範囲内におさまり2000年と州・北海道とも増減まちまちで，本州では主に山形，高山，松本など内陸で増加した地域が散見され同様の関係が成り立っていると言える．
４．気候変化に対する応答

る．これも先のメッシュ平年値の結果（石坂ら,

図２に主な地上気象観測地点で2000年から2020年の20年間で気温と積雪深の平年値がどのように変化したかを示した．すべての地点ではないのは見易くするためで，全体を入れても以下に述べる傾向は同じであった．図中の−1℃以下の二つの曲線はそれぞれそれより下方が準しもざらめ雪地域（点線）としもざらめ雪地域（実線）を表す境界線である．直線は後述の式(1)と関連する上限の目安である．
まず，どの地点でも2000年平年値に比べ気温は2020年の方が高く，温暖な方へ変化を示している．
したがって，各地点の左端が2000年で右端が2020年の値を表している．気温の増加は，地点によるが1,2月平均でおよそ0.5〜1℃前後暖かい方へシフトしている．気温の上昇傾向に対して積雪深は一律に減少ではなく増減まちまちである．雪質別に傾向を見ると，準・しもざらめ雪地域では，変わらないかやや増加の地域が多く，その結果としてしもざらめ雪
地域ではなくなる地点が多く存在する．先のメッ

2023）と整合的である．中間地域から湿り雪地域の
温暖な積雪地域では多くの地点で減少傾向が見ら
れ，特に日本海側の湿り雪地域の減少が顕著である．図２に示した直線は温暖積雪地域の上限の目安を与える次の式である．降水量を含まない式で2000
年平年値で導入された（石坂, 2006）．
HS=100(2-T/3)

T> 0・・・（３）

これは式(1)の降水量に333mm（正確には1000/3mm）を与えたものである．地上気象観測点での降水量は高田でわずかにこの値より大きい以外はすべて下回ることから降水量を抜いた上限の目安として成り立っている．
６．終わりに
地上気象観測およびアメダス平年値について，2000年平年値で成立していた気温・積雪深・降水量間の関係について2020年で調べた．結果，2020年でも同様の関係が成立していることがわかった．また，温暖側にシフトした中での積雪深の変化を検討した結果，単純に減少ではなく雪質や地域によって増減に違いのあることがわかった．実際の観測値に基づく平年値は気候変化をみる指標に適している．
今後もその変化に注目していきたい．
文献
石坂雅昭（2006）：温暖な積雪地域「湿り雪地域」
における平年値の上限について.

雪氷，68，

179-190．
石坂雅昭(2007)：日本の積雪地域の月平年値における積雪・気温・降水量間の関係．雪氷, 69, 591599.
石坂雅昭（2008）：「しもざらめ雪地域」の気候条
件の再検討による日本の積雪地域の質的特徴を表す新しい気候図.

雪氷，70，3-13．

石坂雅昭・本吉弘岐・杉浦幸之助（2023）：メッシ
ュ平年値が示す日本の積雪地域の雪質の変化
図２

主な地域気象観測地点における気温と積雪

深の2000年から2020年への変遷．

© 2024（公社）日本雪氷学会-2000年と2020年の比較から-．雪氷北信越．43,
18-19.

18
大規模アンサンブル気候予測データベースを用いた樹木着雪量の将来変化予測
勝島隆史 1・勝山祐太 1・竹内由香里 1（1：森林総合研究所十日町試験地）

１．はじめに大雪による樹木への着雪により，倒木の被害が発生する．
樹木への着雪現象は降雪時の気温に強く影響を受けるため，温暖化により倒木の危険性が変化する可能性がある．倒木
被害の回避には，間伐などの森林管理の的確な実施が有効な対策である．そのため，中長期的な森林経営計画の立案に対して，倒木の危険性の将来変化に関する情報は有用である．本研究では，地球温暖化対策に資するアンサンブ
ル気候予測データベース（以下，d4PDF）を用いて，日本周辺領域の樹木着雪量の将来変化を評価した．
２．研究手法
d4PDF の 20km 解像度の領域実験データ（Mizuta et al.,2017; Fujita et al.,2019)を使用して，着雪現象の気温依存性を考慮した樹木着雪モデル(Katsushima et al., 2023)により，着雪量の時間変化を推定した．過去実験は 61 冬期×50 メ
ンバー，2℃上昇実験は 61 冬期×54 メンバー，4℃上昇実
験は61冬期×90メンバーにおける年最大着雪量を計算し，それらの確率分布から確率年最大着雪量を求めた．そして，
過去実験と将来実験の確率年最大着雪量を比較した．
３．結果と考察再現期間 30 年の確率年最大着雪量は，西日本や東日本の広い範囲で大幅に減少する傾向が見られ，北海道の道
北地方や，本州日本海側の北陸以北の標高の高い地域で増加する傾向が見られた．これらの変化傾向は，2℃上昇実
験よりも 4℃上昇実験の方が顕著であった．西日本や東日本の海岸に近い地域では，将来実験の再現期間 30 年の確率年最大着雪量が 0mm と評価された箇所が多く見られた．
研究に使用した樹木着雪モデルでは，気温-4℃から 0℃の範囲で気温の増加とともに着雪が成長しやすくなる効果を，
また，気温 0℃以上で気温の増加とともに着雪が成長しにくくなる効果を表すモデルを採用している．将来実験で着雪量の減少が推定された地域では，冬期の降水が気温 0℃以上で生じることが多くなったことで，着雪量が相対的に減少したものと考えられる．将来実験で着雪量の増加が推定された地域は，冬期の降水時の気温が他の地域と比較して低い地域にあたる．将来実験で着雪量の増加が推定された要因
として，温暖化により冬期の降水時の気温が着雪の成長に適した気温帯へと変化したことが考えられる．
謝辞
本研究は国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林
保険センターからの助成を受けたものです．

© 2024（公社）日本雪氷学会

図 1 30 年確率年最大着雪量の過去実験と将来実験との変化率（％）．灰色は将来実験の 30 年確率年最大着雪量が 0mm と評価された箇所．上）2℃上昇実験，下）4℃上昇実験．

文献
Mizuta, R. et al. (2017): Over 5,000 years of ensemble futureclimate simulations by 60-km global and 20-km regional
atmospheric models. Bulletin of the American
Meteorological Society, 98(7), 1383–1398.
Fujita, M. et al. (2019): Precipitation changes in a climate with
2-K surface warming from large ensemble simulations
using 60-km global and 20-km regional atmosphericmodels. Geophysical Research Letters, 46, 435–442.
Katsushima, T. et al. (2023): Modelling of snow interception on
a Japanese cedar canopy based on weighing tree experimentin a warm winter region. Hydrological Processes, 37(6),e14922.

19
ICESat-2 衛星 ATL08 プロダクトデータを使用した
東シベリア地域における積雪深推定手法の評価
岩沢啓太 1・堀雅裕 1・杉浦幸之助 1（1：富山大学都市デザイン学部）

1. はじめにフィルタリング条件を基に ICESat-2 による積雪深の有効

雪に関する物理量の一つである積雪深について知るこ

データを抽出し地上観測所での積雪深との関係を表したとは，融雪期における雪どけ水の量の把握や地球の熱収支，ものが図 1 である．図 1 では，描画するにあたってフィル

水循環を知ることに繋がる．熱収支や水循環は地球の気候

タリング条件の他に地上観測所から半径 40km 以上のに大きく関わっており，積雪深は地球に住む我々にとって

ICESat-2 の観測点を除外する条件が加わっている．フィル

非常に有益な情報である．現在，地上観測所による積雪深

タリング後の有効データがまだ 22 点と少なく，今回はばの測定は，全球規模で実施されていない．そこで本研究でらつく結果となった．また，AMSR2 と ICESat-2 による積は東シベリア地域のコリマ川下流域を調査領域とし，雪深を地上観測所の積雪深と比較したところ，内陸と海岸

ICESat-2 衛星データを用いて夏と冬の表面標高の差分を側 RMSE に差が生じる結果となった（図省略）．

積雪深とし，その精度を地上観測所との差分で評価した．

4.

考察

また，GCOM-W の AMSR2 レベル 3 積雪深プロダクトとSMD の値を小さくしても草原湿地と密林で積雪深のも比較を行い，多角的に ICESat-2 の ATL08 プロダクトの抽出精度が向上しなかったのには以下の理由があると考積雪深の抽出精度および有効性を評価した．

えられる．草原湿地には，高緯度地域特有の大小さまざま

2.

な湖が存在しており，季節によって水位が大きく変動する．

方法2018 年10 月～2022 年7 月の期間のATLAS/ICESat-2 L3A

そのため，ICESat-2 が計測した夏季と冬季の標高差分に水Land and Vegetation Height（ATL08）Version 5 プロダクトか位の変動が含まれてしまったことが原因と考えられる．まら緯度，経度，標高，傾斜，土地被覆データを，また同時た，密林では，ICESat-2 の観測点光子が森林の樹冠で散乱期の水循環変動観測衛星しずく搭載 AMSR2 の積雪深プを受け地上までたどりつけなかったことが抽出精度の低ロダクトから積雪深を衛星データとして使用した．本研究

下を引き起こしたと考えられる．解析は現在も継続中であで真値とする地上観測データには，Global Historical

り，今後はさらに ICESat-2 の観測データを蓄積し，ICESat-

Climatology Network daily（GHCND）のデータを使用した．

2 による積雪深の有効データをフィルタリングする条件

まず，ICESat-2 と地上観測による積雪深データの差分を取について引き続き調査を進める予定である．

り，ICESat-2 の積雪深の抽出精度を評価した．また，差分が生じる要因を調査するために，地上観測所から ICESat2 の観測点までの距離，観測点付近の傾斜や土地被覆，そして ICESat-2 の観測点間の標高差（傾斜に観測点間の距離をかけたもの．以下，Slope Multiplied by Distance(SMD)）との関係性について調査した．その上で，ICESat-2 の有効データを抽出するための閾値を設定した．最後に抽出した
ICESat-2 と地上観測データの積雪深のRMSE を算出した．

3.

結果

ICESat-2 の積雪深抽出精度は SMD が小さくなるほど高くなる傾向が見られたが，草原湿地と密林では SMD を小
さくしても精度の向上は認められなかった．ICESat-2 の観測点付近の様々な要因との関係性から求めた有効データ

図 1 ICESat-2 による積雪深と地上観測所の積雪深の関係のフィルタリング条件は，1）|SMD| < 0.5m，2）海，水

黒線は y = x を表し，橙色線は青点を線形近似したものである．

域ではない，3）草原湿地，密林ではない，4）ICESat-2 により推定した積雪深が 1.0m を超えない，の 4 つである．

© 2024（公社）日本雪氷学会

20
寡雪地域における降雪による車両滞留発生の要因分析
藤本明宏 1・河島克久 2・竹内裕希子 3（1：福井大学工学系部門建築建設工学講座 2：新潟大学災害・復興科学研究所 3：熊本大学大学院先端科学研究部）© 2024（公社）日本雪氷学会

10

気温(℃)

気温

5
0
-5
0:00 12:00 0:00 12:00 0:00 12:00 0:00 12:00 0:00
12/21
12/22
12/23
12/24
12/25

時間降水量(mm/h)

１．研究の目的
大雪による立ち往生は，新潟県や福井県などの積雪地域
のみならず首都高速道路，新名神高速道路など，冬期にノーマルタイヤの車両が走行しているような寡雪地域でも発生している．熊本県では，2022 年 12 月 22 日から 24 日に強い寒気が流れ込み，その影響により水俣市の国道 268 号において 23 日早朝に滞留車両が発生し，熊本と鹿児島の県境付近（水俣市葛渡～越小場区間）で通行止めが実施された．当該区間の標高はおよそ 350～470 m であり，道路縦断
勾配は 3°以上である．滞留車両は熊本県側で 31 台，鹿児島県側で 18 台であり，通行止めは約 6 時間に及んだ．
本論文では，この車両滞留の事例に着目し，道路管理者へのヒアリング調査，現地踏査および当時の車両滞留危険度や路面雪氷状態の推定を通じて，寡雪地域における積雪による車両滞留の発生要因を分析したので，ここに紹介する．
２．気象条件および除雪状況
図 1 は当該期間の気温と時間降水量である．降水は 12 月21日から継続しており，22日22時から気温が氷点を下回り，降雪となったと推測する．
本研究では，2023 年 10 月 24 日に熊本県芦北地域振興局において車両滞留発生に関するヒアリング調査を実施し，当時の交通状況や道路管理の体制に関する資料を収集するとともに，車両滞留現場を踏査した．
写真1 は車両滞留発生時の道路状態である．同写真(a)は
23 日10:28 の道路状態であり，車両は発進不能状態である．
道路の中央付近に除雪によって寄せられた雪の塊が見られるため，除雪後と考えられる．道路状態は薄いシャーベット
状態のようである．写真(b)では，グレーダーが写っており，
除雪中であることから，この辺りの除雪時間は 23 日 10:30 と判断できる．なお，当該道路には塩化カルシウム袋が常設されており，散布の有無は不明であるが，散布したとするとその散布量は 160 g m-2 である．
３．車両滞留危険度
河島・伊豫部（2021）が開発した車両滞留危険度評価手法に図 1 に示した気象データ等を適用した結果を図 2 に示す．
当該区間における車両滞留危険度は，12 月 23 日夜から翌
24 日朝にかけて「警戒」の領域に近づいているものの，車両滞留が発生した 23 日朝の段階ではそれほど高くない．本手法は，主に北陸や山陰地方などの積雪地域において，大雪時に発生した大規模な車両滞留に基づいて構築されたものである．したがって，本結果は，積雪地域では危険性が低いと判断される気象条件下で今回の車両滞留が発生したことを意味する．

5
4

時間降水量

3
2
1

0
0:00 12:00 0:00 12:00 0:00 12:00 0:00 12:00 0:00
12/21
12/22
12/23
12/24
12/25

図 1 気象条件(a) 12 月 23 日 10:28，標高 340 m（除雪後）(b) 12 月 23 日 10:30，標高 370 m（除雪前）
写真 1 国道 268 号における車両滞留発生時の道路状態
国道268号（水俣市越小場）

120:最新状況(2022-12-24 24:00)

24時間累積降雪量(cm/24h)～:2022-12-21 24:00

100
80
60

今後の情報等に留意

非常に危険
40

警戒

20
24時間平均気温(℃)

0
-6

-4

-2

0

2

4

6

8

10

12

図 2 国道 268 号における車両滞留危険度

14

30
20

通行止め
チェーン
除雪
規制

氷厚
空気厚
水厚

10

0
0:00 12:00 0:00 12:00 0:00 12:00 0:00 12:00 0:00
12/21
12/22
12/23
12/24
12/25

路面雪氷厚(mm)

路面雪氷厚(mm)

40

40
30
20

散布

通行止め
チェーン
規制
除雪
散布

10
0
0:00 12:00 0:00 12:00 0:00 12:00 0:00 12:00 0:00
12/21
12/22
12/23
12/24
12/25

10
8
6

チェーン規制(17:30)

4

氷厚
空気厚

水厚

2
0
12:00
12/22

路面雪氷厚(mm)

路面雪氷厚(mm)通行止め
除雪(8:15)(10:30)

18:00

0:00
12/23

6:00

12:00

通行止め
(8:15)
除雪(10:30)10
6チェーン規制(17:30) 散布4(21:00)

8

2
0
12:00
12/22

18:00

0:00
12/23

6:00

12:00

図 3 路面雪氷状態の変化（左列：凍結防止剤散布なし，右列：散布あり，下段：拡大）

４．路面雪氷状態解析
ここでは，当時の路面雪氷状態を推定し，車両滞留発生の要因を考察する．本研究で用いた解析ソフトは藤本ら（2007）によって開発されたものであり，舗装や路面雪氷層の熱・物質収支から水，氷，空気および塩の質量や体積を計算し，路面雪氷状態を推定する．
図 3 は，路面上の水，雪(氷)，空気あるいはそれらの混合物の厚さ（路面雪氷厚）の解析結果であり，同図の左列は凍結防止剤散布なしの解析結果を，右列は散布ありの解析結果をそれぞれ示す．凍結防止剤散布について，時期は降雪
前の 21 日 6 時と 22 日 22 時とし，その種類と量は固形の塩化カルシウムを 160 g m-2 とした．また，同図下段は 12 月 22
日 12 時～翌日 12 時までの結果を拡大して示す．同図の棒グラフの青，黄および灰色は水厚，空気厚および氷厚を意味しており，その累計が路面雪氷厚である．なお，この棒グ
ラフは路面上に水，空気，氷が順に層を成して存在していることを示しているのではなく，これらの厚さを有する水，空気
および氷が混合した雪氷層が路面上に存在していることを示している．
散布なしの解析結果（同図左列）を見ると，22 日 22 時から水分を含まない圧雪状態となり，通行止めが行われた時点
では約 9 mm の圧雪路面が形成されている．圧雪路面では，
ノーマルタイヤの車両では登坂できず，スタックすると推察される．同図中に示すチェーン規制では，「チェーン必要」の情報表示を行っているが，チェーン非装着の車両の進入を防ぐような交通規制までは実施されていない．
散布ありの解析結果（同図右列）では，21 時の散布によって圧雪状態にはならず，シャーベット状態となった．シャー
ベット状態であれば，ノーマルタイヤの車両でも登坂できる© 2024（公社）日本雪氷学会

場合がある．しかしながら，凍結防止剤の効果は限定的であり，夜間の気温の低下に伴い，雪氷層内の水分が凍結し始め，通行止めを実施した 8 時 15 分には殆ど水分を含まない薄層（約 5 mm）の圧雪状態となった．
当時，凍結防止剤を散布していたとしても，薄層の圧雪路面が形成され，特にノーマルタイヤの車両が登坂での発進不能に陥ったと推察される．また，凍結防止剤散布によって発生した水分の融解と再凍結によって，路面が滑りやすい状態であった可能性もある．いずれにしてもスタッドレスタイ
ヤの車両ではスタックまでには陥らない路面雪氷状態と考
えられる．
５．まとめ
本解析により，当該事象のスタック車両や車両滞留の発生は，チェーン非装着やノーマルタイヤの車両の走行，気温低下と継続的な降雪により薄い圧雪路面の形成，が要因となって引き起こされたと推察される．また，実施されたチェーン規制は，適切なタイミングであったと判断できるものの，情報表示のみであり，ノーマルタイヤの車両の流入を完全に防ぐことができなかったと推察される．冬用タイヤやチェーン装着の車両しか走行できない交通規制を実施すること
により，スタック車両の発生は防ぐことができた可能性がある．
本研究は，新潟大学災害・復興科学研究所共同研究費（2023-15）の助成によって行われた．
文献1) 河島・伊豫部（2021）：大雪による車両滞留の危険度評
価システムの開発と試験的運用. 雪氷研究大会(2021・
千葉-オンライン)，62．
2) 藤本ら（2007）：輻射－透過を伴う路面薄雪氷層の融解
解析. 土木学会論文集 E，63，2，202-213．

21
降雨による路面圧雪の急速な軟化過程
河島克久 1・藤本明宏 2（1：新潟大学災害・復興科学研究所 2：福井大学工学系部門建築建設工学講座）© 2024（公社）日本雪氷学会

MPa）．降雨開始から 1～2 時間経過した 10：20 及び 11：30
では，圧雪上部の硬度は低下したものの，中部では逆に硬度の増加が認められた（図 2②，③）．これは圧雪中部において雨水が凍結したためと考えられ，それに伴う雪温の上昇が観測された．降雨開始から約 4 時間後の 13：20 には，上部と下部の硬度が著しく低下し，硬度プロファイルは「逆くの字」の形状を呈した（図2④）．この時の上部の重量含水率
は 16～19％であった．降雨開始から約6 時間後の 15：00 になると，圧雪全層が濡れざらめ雪（重量含水率 13～25％）となり，硬度（図 2⑤）の高さによる差異は小さくなった（平均硬度 0.33 MPa，9：00 の平均硬度の 19％）．この状態は 17:00の時点でも同様であった（図2⑥）．以上の結果から，路面圧
雪（厚さ 26 cm）の著しい軟化は，約9 mm の累積雨量の下，6 時間程度で起こり得ることが明らかになった．
文献
藤本明宏（2018）：平成 30 年福井大雪におけるスタック車両
発生に関する考察. 寒地技術論文・報告集，34，
186-189．
2
1
0

8:00

9:00

10:00

11:00

12:00

13:00

14:00

15:00

16:00

17:00

18:00

20

3

15

2

10
1

5

0

0
8:00

9:00

10:00

11:00

12:00

13:00

14:00

15:00

16:00

17:00

18:00

図 1 観測期間中の気温と雨量の推移．
30
④

25

②
③

①

路面からの高さ (cm)

⑤
⑥

20

① 9：00②10：20③11：30④13：20⑤15：00⑥17：00

15

10

5

0
0

1

硬度 (MPa)2

図 2 圧雪の硬度プロファイルの変化．

3

累積雨量 (mm)

気温 (℃)

3

降雨強度 (mm/h)

１．はじめに近年，集中的な大雪時に大規模な車両滞留による立ち往生が高速道路や幹線国道で頻発し大きな社会問題となっている．この車両滞留は厚い圧雪路面における車両のスタックによって発生する．大雪の終了後には，路面圧雪の軟化が原因で車両通過時に圧雪轍掘れ（深い轍掘れや段差）が形成され，著しい交通障害が広範囲に生じることがある．このような圧雪轍掘れによる交通障害は，大雪時に除雪が十分には行き届かない都市域の生活道路で特に顕著である．
藤本（2018）は，2018 年2 月の福井大雪による国道8 号の大規模な立ち往生が解消した後に圧雪轍掘れによるスタッ
ク車両や交通渋滞が多発したことを確認しており，厚い圧雪の軟化が晴天による気温上昇や強い日射によって生じたと報告している．著者らは，2022 年 12 月に発生した新潟県柏崎市（国道8 号）の立ち往生の際にも同様な圧雪轍掘れと交通障害を同市内で確認したが，このケースでは大雪終了後の降雨が主な原因であったと考えられる．北陸地方では大雪の後に降雨がもたらされることがしばしばあるため，本研
究では降雨による厚い路面圧雪の軟化過程の観測を行い，どの程度の雨量や時間で軟化が進行するのかを調べた．
２．観測場所と方法
2024 年 1 月 18 日に，新潟県魚沼市大白川の新潟県道385 号浅草山大白川停車場（標高472 m）において観測を実施した．1 月 10 日に同停車場の除雪を行い， 1 月 12 日以降に新たに積もった雪を1月15～17日に人力と車で踏み固めて厚さ 26 cm，密度約 550 kgm-3 の圧雪を作製した．1 月
18 日には，停滞前線の影響を受けて日中に降雨が予測されたため，降雨前の 1 月 18 日 9：00 から 1～2 時間ごとに圧雪断面の雪質・粒径，雪温，重量含水率（遠藤式含水率計使用），硬度（プッシュゲージ使用）を同日 17：00 まで観測・測定した．また，観測期間中は気温と雨量の測定も行った．
３．観測結果３．１ 気象の推移
観測期間中の気温は 0.9～2.4℃の範囲で変化しており，
降雨は観測開始後まもなくして始まり，観測終了時まで続いた（図 1）．降雨は 15:00 にかけて徐々に強くなっていったが，その強度は最大で 2.5 mmh-1 程度であった．また，9：00 から
17:20 までの累積雨量は 12.7 mm であった．
３．２ 降雨による圧雪の軟化過程
1 月18 日9：00 の雪質は最下部層（路面上2 cm）を除いて全層が乾いた（雪温マイナス）しまり雪であった．この時の硬度（図 2①）は高さ方向にほぼ一様であった（平均硬度 1.72

222022/23 冬季の関越自動車道における雪堤崩壊の事例分析と発生予測
長嶺俊介 1・山田佳汰 1・杉原幸信 2・上村靖司 2・岩﨑伸一 3・荒川涼 3（1：長岡技術科学大学 機械工学分野 2：長岡技術科学大学 技学研究院 機械系
3：株式会社ネクスコ・エンジニアリング新潟）

１．はじめに高速道路の路側帯や中央分離帯に形成される雪堤は，道路側に崩れると車線がふさがれるため，自動車への物損被害や交通事故に繋がる可能性がある．これを未然に防ぐためには，適切なタイミングで処理することが重要である．しかし，現状，雪堤崩壊を引き起こすメカニズムは未解明であり，雪堤処理のタイミング等は作業員の経験則に依存している
ため，崩壊に至る前に適切にかつ効率的に雪堤処理を行う
ための定量的な崩壊予測手法の開発が望まれている． 現
時点での先行研究は，芝崎ら 1)による高速道路(関越自動車道，北陸自動車道，上信越自動車道)，並びに一般道路を巡回し，実際に形成された雪堤の形成状態の観察と雪堤崩壊の発生地点の探索・崩壊状態の観察を行っている．
本研究では，「雪堤の崩壊危険度を評価する気象指標を検討すること」，そして，「検討した気象指標を基に，ある時刻における雪堤崩壊の危険度を判断できる閾値，範囲の提案をすること」が目的となる．そのため，気象条件と雪堤崩壊の関係に着目し，2022/23 冬季に関越自動車道で発生した雪堤崩壊を分析した．そして，雪堤の崩壊危険度を評価する
気象指標を検討した．
２．調査方法および結果
本研究では，2022 年 12 月 1 日から 2023 年 3 月 31 日の期間（以降, 2022/23 冬季と記す）を対象とし，ウェブカメラシ
ステムを用いて関越自動車道（水上 IC～小千谷 IC）で生じた雪堤崩壊の件数と地点の特徴を調査した．また，雪堤崩
壊が起こった日時と地点，雪堤崩壊の分類，地点の特徴（中央分離帯・路側帯，防護柵種別，遮音壁・壁高欄・飛雪防止
柵などの有無）を整理した.気象データ（気温，降雪量，積雪深）は本線最寄りのアメダス（湯沢，小出，長岡）の 1 時間ごとの観測結果を用いた.ここで土樽 PA～六日町 IC はアメダス
湯沢，六日町IC～越後川口ICはアメダス小出，越後川口IC～小千谷 IC はアメダス長岡の気象データを適用することにした（図 1）．
図 2 に 2022/23 冬季の構造物種別ごとの崩壊件数を，図3 に 2022/23 冬季の土樽 PA〜六日町 IC 間の雪堤崩壊件数と気象の関係を示す．図 2 より，ほとんどの雪堤崩壊は中央分離帯のガードケーブルとガードレールで発生しており，ともに 100 件以上確認された．また，それぞれの崩壊を規模の
大きさごとに，雪塊が側帯内に留まり車線上に飛び出さない
崩壊をランク B，また雪塊が外側線を跨ぎ，車線上に飛び出© 2024（公社）日本雪氷学会

た崩壊をランク A，そのなかでも車線の半分の位置を越えたものをランク AA と分類したところ，崩壊規模の大きいランク
A とランク AA の崩壊についても中央分離帯にある構造物
上で多いことが分かった．
次に，崩壊件数の多い中央分離帯のガードケーブル，ガードレール，壁高欄において，それぞれ設置されている距離あたりで崩壊件数を求めたところ，ランク B の崩壊では単位距離あたりの崩壊数が最も多いのはガードレール（ランクB：3.4 件/km）だった．しかし，崩壊規模が大きいランク A と
ランク AA では壁高欄（ランク A：2.6 件/km，ランク AA：0.52件/km）での崩壊が最も多い結果となった．

図 1 アメダス（湯沢，小出，長岡）を適用した区間

図 2 2022/23 冬季の崩壊ランクごとに分類した
構造物種別ごとの崩壊件数

また，図 3 のグラフでは，土樽 PA〜六日町 IC 間の崩壊
は 1 月中に多発しており，その後 1 月下旬以降はほとんど崩壊が発生していない．崩壊件数が多い所では主に 2 つの傾向が読み取れ，日平均気温が氷点下で積雪深が急激に上昇しているタイミングや，日平均気温が 0℃以上で積雪深が減少しているタイミングであることが分かる．次に崩壊件数の棒グラフに着目すると，ランク AA の崩壊が発生している
ときは積雪深が 100 cm を越えているのが分かる．また，ラン
ク AA の崩壊は大雪及び雪崩注意報・警報が同時に出ているときに発生していることがわかった．

よる積雪深の増加が起点となって生じたと考えた．そこで崩壊までの傾向をより見やすくするため，分析開始点を 1 週間
前から 3 日前に変更した．例として，湯沢区間(土樽 PA～六
日町 IC 間)で発生したすべての雪堤崩壊を対象に作成した積算グラフをまとめたものの例を図 5 に示す．それぞれの崩壊時点でのパラメータにはばらつきがあるが，プロットが集中している箇所がいくつか見受けられた．このグラフから崩壊が多発する傾向は主に 2 つ見て取ることができる ．それらは①積算気温が0℃以下～50℃付近で，自然積雪深が80
cm あたりを越えたとき，②自然積雪深が 80 cm に満たなくても，積算気温が 100℃あたりを越えてきたときである．

図 3 2022/23 冬季の土樽 PA〜六日町 IC 間の雪堤崩壊件数と気象の関係
３．分析方法図 3 により，雪堤の崩壊の危険度評価を行う上で崩壊発
生前の日平均気温，日降雪量，日最深積雪などの気象デー
タが重要であると考え，分析では，河島・伊豫部 2)（2021）の大雪による車両滞留の危険度評価システムを参考にした．
2022/23 冬季の各崩壊事例について，崩壊日時から遡って 1
週間前を分析開始点とし，積算日平均気温，積算日降雪量，
日最深積雪の 3 つの気象指標について雪堤崩壊との関係についてグラフを作成し，危険度評価に最適な気象指標を検討した（図 4）．

図 4 1 時間ごとの積算気温，積算降雪量，積雪深の推移(土樽 PA～六日町 IC 間)
図 4 で示した積算グラフから一時間ごとの積算気温，自然積雪深の 2 つの気象指標を用いた分析は雪堤の危険度を評価するうえで有効であることがわかった．また，2022/23 冬
季において初めて観測された雪堤崩壊は，3 日前の降雪に© 2024（公社）日本雪氷学会

図 5 土樽 PA～六日町 IC 間での 1 時間ごとの積算気温，
自然積雪深の推移(期間 3 日)

４．積雪重量の検討
図 5 より，崩壊時点のプロットは積算気温が 0℃付近のときには自然積雪深は高く，そこから積算気温が上昇するにつれて自然積雪深は減少傾向を示した．ここで積算気温が低い所では積雪の密度は低く，積算気温が高い所では積雪の密度は高いと考えられるため，それぞれの崩壊が起きた
ときの積雪重量には差がないと考えた．そこで，それぞれの崩壊時点での積雪重量を求めるため，2 つの計算方法を利用して算出を試みた．
まず，1 つ目の算出方法について述べる．積雪の全層平均密度を ρ [kg/m3]，自然積雪深を h [m]と置くと，積雪重量
M [kg/m2]は(1)
𝑀 = 𝜌ℎとなる．なお，全層平均密度 ρ [kg/m3]は 2 通りの関係式を用いて算出した．まず，1 つ目は上村ら 3)による積雪の全層平均密度を積雪期の根雪開始時刻をゼロとする連続時間の関数として(2)
𝜌(𝑡) = 0.08𝑡 + 160と一次近似したものである．2022/23 冬季では，2022/12/15 を開始時刻とした．2 つ目は松下ら 4)による積雪の断面観測によって得られた経験式である．この式は，全層平均密度 ρ[kg/m3]を目的変数，全層平均雪温[℃]と積雪深[cm]を説明
変数として重回帰分析を行うものである．
𝜌 = 10.50√𝐻 + 29.74𝑇 + 240.5(3)

ここで，全層平均雪温 T[℃]は観測値が得られないため，
T=-1,-2[℃]と仮定した．
次に，2 つ目の算出方法について述べる．積雪重量は次式で示す上村ら 3)による関係式を用いて算出した．
(4)
𝑀𝑛 = 𝑀𝑛−1 + 𝑏𝑃𝑛 − 𝑎𝑇𝑛 − 𝑟𝑛 (𝑀𝑛 ≥ 0)
ここで，𝑀𝑛 は n 日目の積雪重量[kg/m2]，𝑃𝑛 はその日の日降
水量[kg/m2d] ，𝑇𝑛 は 日平均気温 [ ℃ ] ，a は 融雪係数[kg/(m2d℃)]，b は降水中の氷分率(0≤b≤1)である．また，土樽 PA～六日町 IC 間の雪堤崩壊について，図 4 で示した積算グラフの縦軸を積雪重量に変更し，分析を行った．式(1)及び式(2)より算出した積雪重量を用いた結果を図 6 に示す．
図より，積雪重量は 150～300 kg/m2 付近まで幅広く分布しており，ばらつきが大きいことが分かる．また，積算気温が上昇するにつれて積雪重量が減少し，図 5 で示した結果と同様な傾向を示した．

図 6 式(1)及び式(2)よりより算出した積雪重量（土樽 PA～六日町 IC 間）

図 7 式(1)及び式(3)より算出した積雪重量（土樽 PA～六日町 IC 間）
次に式(4)を用いた結果を図 8 に示す．図より，積雪重量は 170～350 kg/m2 付近まで幅広く分布している．しかし，プロットのほとんどは積雪重量が 300～350 kg/m2 の間にある．
この範囲外のプロットに着目すると，これらの崩壊は 2024 年
1 月 2 日から 1 月 5 日の間に発生したものであり，この期間は今冬において日降雪量が特に多かった期間である．従って，雪堤崩壊は降雪中もしくはその前後に生じ，そのときの積雪重量は 170～350 kg/m2 付近まで幅広く分布しているといえる．また，降雪が止み，融雪期間の雪堤崩壊は，「積雪重量が 300～350 kg/m2 のときに発生しやすい」と予測できる可能性がある．

次に式(1)及び式(3)を用いた結果を図 7 に示す．全層平均雪温 T=-1[℃]と仮定したときを①，T=-2[℃] と仮定したときを②に示す．①では，積雪重量が 150～350 kg/m2 付近まで分布しており，②では，積雪重量が 130～360 kg/m2 付近
まで分布していた．また，図6 の結果と同様，ばらつきが大きい結果となった．

図 8 式(4)より算出した積雪重量（土樽 PA～六日町 IC 間）© 2024（公社）日本雪氷学会

図 6 及び図 7 の結果より，式(1)を用いて算出した積雪重量は値のばらつきが大きい結果となった．これは式に用いている自然積雪深 h[cm]が要因であると考えられる．自然積
雪深のデータはアメダスから入手しているため，局地的な降雪の量は表現できない．実際に形成されている雪堤の高さとはある程度の誤差があると考えられるため，積雪重量にも誤差が出たと考えられる．一方，式(4)に用いる気象データ
は日降水量[kg/m2d]及び日平均気温[℃]であるため，誤差が生じにくいと考えられる．このことから，本研究では，積雪重量を算出するには式(4)を用いてよいと判断した．また，積雪重量は雪堤崩壊の危険度の評価するうえで非常に有効なパラメータである可能性があることが明らかになった．
５．まとめ
本研究では，2022/23 冬季に関越自動車道（水上 IC～小千谷 IC）で発生した雪堤崩壊を分析し，その結果を基に，「雪堤の崩壊危険度を評価する気象指標を検討すること」，
そして，「検討した気象指標を基に，ある時刻における雪堤
崩壊の危険度を判断できる閾値，範囲の提案をすること」を目的とした．そこで，雪堤の崩壊危険度を評価するため，本
報告では積算気温，積算降雪量，積雪深の 3 つの気象指標を検討した．その結果，これらは雪堤の崩壊危険度を評価するうえで有効であることがわかった．さらに，積雪重量を用いた雪堤崩壊危険度の評価を試みた．積雪重量の評価は
上村ら 3)の改正デグリーデイ（degree‐day）法を用いるとよいと判断した．その結果，雪堤崩壊は降雪中もしくはその前後に生じ，降雪が止み，融雪期間の雪堤崩壊は，「積雪重量が300～350 kg/m2 のときに発生しやすい」と予測できる可能性があることが示唆された．

1.

2.

3.

4.

文献
芝崎ら(2021)：道路雪堤の崩壊メカニズムの解明に向け基礎研究．雪氷研究大会講演要旨集（2021・千葉オンライン），49．
河島・伊豫部，(2021)：大雪による車両滞留の危険度評
価システムの開発と試験的運用．雪氷研究大会講演要旨集（2021・千葉オンライン），62．
上村ら(2021)：遠赤外線融雪面の積雪深推計モデルと最適運動条件，日本雪氷学会誌，83 巻 4 号，385∼401
貢．
松下ら(2016)：積雪の全層平均密度と雪温および積雪深との関係，雪氷研究大会講演要旨集（2016・名古屋），
1~32．

© 2024（公社）日本雪氷学会

232024 年 1 月 滋賀県，岐阜県での大雪による交通への影響調査
上石勲 1・山口悟 1・中村一樹 1・菅原清 2（1：防災科研雪氷技術センター 2：矢崎総業㈱）１．はじめに2024 年 1 月 24 日，関ケ原付近の名神高速道路が大雪のため長時間にわたり通行止めとなった．2024 年１月 25 日，滋賀県，岐阜県の大雪による道路交通への影響とその対応について調査した．
２．路面状況調査
観測車に搭載した AI 路面判定システムで撮影された道路の路面状況を図１～３に示す．米原～関ケ原付近では雪が多く，除雪されていた箇所でも，路肩には大量の雪が堆積していた．通行止めの名神高速と並行する国道 21 号関ケ原付
近では一部路面上にも積雪が残っており，大型車同士のすれ違いが危険な状況も見られた．

図１ 米原付近（県道 234 号）

図 2 関ケ原付近（国道 21 号）

図 3 関ケ原付近（国道 21 号）

３．プローブデータ解析
図４は，矢崎総業㈱が保有する商用車のプローブデータの 1 月 24 日 15 時の解析結果である．関ケ原周辺では高速道
路や国道 21 号で速度が低下していること，東海北陸道では交通が比較的確保されていることなど各種状況が把握され，迂回などの対策を検討するうえで有用な情報であることがわかった．

国道 21 号

関ケ原 IC

名神高速

図４ 商用車プローブデータの解析結果（1 月 24 日 15 時時点の速度解析）

４．降積雪状況1 月 24 日には気象庁関ケ原アメダス観測点で 6 時間降雪量 49cm，1 時間降雪量 10cm 以上の極端な集中降雪となった（図５）．9 時の天気図では日本海側に等圧線の屈曲が見られ，気象レーダーの画像からも JPCZ が日本海北西部から発生し，福井県～滋賀県～岐阜県付近に発達した雪雲がかかっていたことがわかる（図６）．

図５ 1/24 1:00～1/26 0:00 積雪，降雪，気温 関ケ原（気象庁アメダス）© 2024（公社）日本雪氷学会

図６ 1/24 9:00 天気図，気象レーダー（気象庁）

24
残雪深制御による消融雪施設の省資源化と高効率化○小野寺誠 1, 田中日菜 1, 杉原幸信 2, 上村靖司 2（1：長岡技術科学大学 機械工学分野 2：長岡技術科学大学 技学研究院）

1. 緒言
温暖かつ多量の雪が降る北陸地域では, 円滑な交通を維持するために, 年間を通して温度がほぼ一定な地下水を散水して道路上の雪の消融雪を行う散水型消融雪装置, いわゆる「消雪パイプ」が広く普及している. しかし, 冬季間の多量な地下水の汲み上げにより, 地下水位が著しく低下する事例が観測されている. 実際に, 新潟県内の様々な地域で翌冬までに地下水位が回復しておらず, 一度低下した地下水位が元に戻るためには長い時間を要する. このため, 節水を目的として, 積
雪状況に応じた散水消融雪装置の高度な制御が求められている.
さらに, 近年は地球温暖化の影響で, 年間に降る雪の量は減少の傾向にあるが, 比較的短時間で多量の雪が降り積もる, い
わゆる「ドカ雪」の頻度が増えている.この影響により, 冬季には大規模な車両滞留が発生しており, 1000台以上の車が大雪の中道路に取り残された事例がある. このようなゲリラ豪雪から生じる交通麻痺等の雪害への対応も考慮する必要がある.
本研究では, 散水消融雪装置の「省資源化」と「高効率化」を同時に実現しつつゲリラ豪雪にも対応しうる条件を探ることを目的とし, 消雪パイプの地域別の最適な制御方法及び融雪熱量を検討した. また理論上の最適条件下での車両滞留危険度について評価を行った.
2. 融雪シミュレーションについて
路面上の積雪重量を求める為，上村らの改良 Degree-day[1]法を用いる．式(2-1)に積雪重量計算式を示す．
𝑀𝑚 = 𝑀𝑚−1 + 𝑏𝑃𝑚 − 𝑎𝑇𝑚 − 𝑅𝑚

(2‐ 1)

ここで，𝑃𝑚 と𝑇𝑚 は，𝒎時間目の時間降水量 [kg m−2 ]，と平均気温[℃]を意味する．𝑅𝑚 は融解量[kg m−2 ]である．気象デー
タは新潟県の 5 地点(表 2 参照)での AMeDAS 観測点のデー
タ（気温，降水量，積雪深の毎時データ）を用いた．ここでは,
累計降雪深, 最大積雪深, 気温が異なるように地点を選定している. 分析データは，2005 年から 2015 年までの 10 年間について 11 月 1 日から翌年 3 月 30 日までの 1 時間毎のデータを用いた．このとき，1 年のデータは 3624 時間分となる．そして，残雪深𝐻𝑚 は雪密度𝜌𝑠 を表1のように設定し, 𝑀𝑚 /𝜌𝑠 より求めた．
散水消融雪装置の出力方法には固定出力と可変出力があり, 固定出力が一般的でありイニシャルコストも低いが, 無駄撒きが発生してしまう可能性が高い[2]. 一方可変出力は無駄な出力を抑えつつ残雪も抑制できる可能性が示唆されているが,イニシャルコストが高い．可変出力の切り替えは，上村ら(2009)
が「自動車に対して，路面を無雪状態にするのが理想であり，© 2024（公社）日本雪氷学会

このときのサービス水準は最大になるが，そのためのコストは膨大である．そこで，通常は所定量の残雪を許容（一般的には 10cm 以下）しながら道路除雪が行われる」[3]と述べていることから，残雪深𝐻𝑚 より判定を行い，𝐻𝑚 ≦ 5 cm のときに定常融
雪能力で融雪し，𝐻𝑚 > 5 cm のとき高融雪能力で融雪を行う．
以上の出力方法をまとめたものが表 3 である.
3. 制御方式と評価項目
散水消融雪装置の融雪量は, 式(2-1)中の𝑅𝑚 で表される. 融雪装置を稼働する際は𝑅𝑚 に融解量を与え, 装置を停止すると
きは𝑅𝑚 に 0 を与える. 装置の発停は制御方式によって異なるが, 今回は代表して以下の手法を用いて融雪シミュレーションを実施した.
降雪検知制御は降雪センサを用いて降雪を検知し, 散水ポ
ンプの発停を行うものであり, フローチャートを図 1に示す. ここで, 𝑆𝑓𝑚 は𝑚時間目の時間降雪量[cm h-1]であり,式 (2-1)中の,𝑏𝑃𝑚 − 𝑎𝑇𝑚 の値が正となるときに運転を行うよう制御する. 𝐽𝑚
は𝑚時間目の散水消融雪装置の運転状況(停止時 0, 運転時1)である. 降雪検知制御は導入の際のイニシャルコストが安く,
表 1 地域別の降雪密度
地域

新潟

柏崎

長岡

安塚

十日町

降雪密度
𝜌𝑠 [𝑘𝑔 𝑚−3 ]

80

80

70

70

70

表 2 シミュレーションの対象にする地域のAMeDAS観測地域と平年値
平均値(1991~2000年)
地域
新潟
柏崎
長岡

平野部

安塚
十日町

山間部

冬季平均気温
[℃]
3.7
3.8
2.6

冬季降水量
[mm]
521.8
805.4
826.7

1.5
0.8

1016.41045.7

表 3 散水消融雪装置の出力方式
出力方式
固定出力

融雪能力
初期費用
常時一定
低
𝐻𝑚 ≤ 5𝑐𝑚で低出力
可変出力
高𝐻𝑚 > 5𝑐𝑚で高出力
技術的にも簡単で取り入れやすいため制御方式の主流となっている. しかし, 降雪を検知した段階で動作してしまうため, 路
面状態を考慮した運転の発停が難しい. このため, 無駄な運転が多く, 省資源化の観点では問題があり, 路面の残雪状態も不安定となる傾向がある.[2]3.2 残雪深制御
残雪深制御は路面の残雪の有無を検知して散水消融雪装置を稼働させる制御方式である. フローチャートを図 2に示す.
降雪検知制御との違いは, 運転判定が𝑚時間目の時間降雪量 𝑆𝑓𝑚 [cm h-1]ではなく, 𝑚時間目の残雪深𝐻𝑚 [cm]である点である. 残雪深制御は路面に雪が存在しない限り装置が作動しないため, 降雪検知制御で問題視されている無駄な運転が抑えられ, かつ路面の残雪が長時間にわたって発生しにくい特徴がある[5]. 本研究では, 残雪深𝐻𝑚 が 1 cm となるタイミング
を基準に発停を行っており, 残雪深が 1 cm 未満になったときに装置を停止する. したがって, 1時間散水し続けない場合がある. この場合, 1 時間ごとの融雪熱量と残雪量から半端運転
時間を決定する.
3.3 複合制御
複合制御は, 散水消融雪装置の稼働制御には降雪検知制
御, 停止制御には残雪深制御を用いる制御手法であり, フロー
チャートを図 3 に示す. 複合制御は, 1 時間前の運転状況
𝐽𝑚−1 に応じて𝑚時間の装置の運転状況 𝐽𝑚 を判定する. 停止
中(𝐽𝑚−1 = 0)であれば運転の判断を時間降雪量𝑆𝑓𝑚 で判定し, 運転中(𝐽𝑚−1 = 1)であれば停止の判断を残雪深𝐻𝑚 で判定する. シミュレーションの終了判定に関しては各制御方式と同様である. 現在このような制御方法を行う融雪装置は存在しないので, あくまで仮想のものである. 二種類の検知器の両方

図1を使用するため初期費用が高くなるが, 両制御方法の欠点を補いあって高いサービスと省資源化を実現できる可能性がある. 3.1~3.3の制御方式をまとめたものが表 4である.
4. 残雪深制御の有効性評価
4.1 評価項目
シミュレーション結果を評価する項目として, ①最大残雪深(安全・信頼性評価), ②散水熱量(コスト評価), ③重みづけ残雪
時間(サービス評価)の 3 つを定め, 降雪検知, 残雪深および複合制御の有効性を検討した.
̅̅̅̅̅̅̅
①では,10年間の最大残雪深の平均値𝐻
𝑚𝑎𝑥 を算出し, その値が大きいほど立ち往生が発生し, 長時間の渋滞や通行止めにつながる恐れがあるため, 低く抑えることが望ましい.
𝑏𝑃𝑚 − 𝑎𝑇𝑚 [kg m−2 ]̅̅̅̅̅̅̅
(4‐ 1)
𝐻𝑚𝑎𝑥 [cm] =× 100
𝜌𝑠 [kg m−2 ]②では, 10 年分の散水熱量𝑄𝑤 を評価し, 散水熱量は地下から汲み上げる地下水消費量と密接に関係している. この値が小さいほど地下水の消費を削減できる. ここで, 融雪能力𝑟𝑚
は 200 W m-2 を 1 として計算する. また, 稼働時間𝑇 について, 1
時間撒き続けた場合は 1, 撒き続けなかった場合はどのくらいの時間で融雪したかを算出し(< 1), その値を掛けることとした.
(4‐ 2)𝑄𝑤 [ J m−2 ] = 𝑟𝑚 [W m−2 ] × 𝑇 [h]③では, 道路上に残雪が1cm以上ある時間の合計を総残雪時間と定義し, これを道路のサービス水準の指標とした. この値が少ないほどドライバーにとって安全で運転しやすい道路サービスを提供していることとなる. ここで, 重みづけ係数を 1 とし,
残雪深が 10cm 未満の場合は, 重みづけ係数を 0 から 1 まで
比例の関係で増加させることとした. 重みづけ残雪時間𝑇𝑠 は「重みづけ係数×残雪時間」 より算出し, 10 年分の重みづけ総降雪検知制御図 3 複合制御
表 4 制御方式と出力方法の一覧

図2

残雪深制御

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制御方式
降雪検知制御
残雪深制御
複合制御

装置 ON
𝑏𝑃𝑚 − 𝑎𝑇𝑚 > 0
残雪深 1ｃｍ以上
𝑏𝑃𝑚 − 𝑎𝑇𝑚 > 0

装置 OFF𝑏𝑃𝑚 − 𝑎𝑇𝑚 ≤ 0
残雪深 1ｃｍ未満
残雪深 1ｃｍ未満

最大残雪深比

残雪時間𝑇𝑠 を評価した.

残雪深制御

𝑇𝑠 = 𝐻𝑚 × 0.1 [ℎ] (0 < 𝐻𝑚 < 10)
𝑇𝑠 = 1 [h] (10 ≤ 𝐻𝑚 )降雪検知制御(4‐ 3)

4.2 融雪必要熱量について
本研究では, 降雪検知制御における固定出力での稼働を基準として, その他二つの制御方式及び融雪熱量の組み合わせについて検討を行い, 最適な稼働条件について検討を行う. ここで, 基準となる降雪検知制御における固定出力での稼働について, 融雪熱量の値を定める必要がある. そこで, 路面消・融雪施設等設計要領[4]に基づき, その値を算出した. 式(4-4)に融
雪必要熱量算出式を示す.
𝜌𝑠 ℎ𝑠 (𝐽 + 𝐶𝑠 |𝑇𝑠 |)𝑞1 =(4‐ 4)
360𝜂
降雪密度𝜌𝑠 および設計時間降雪深 ℎ𝑠 は日降雪深より算出するため地域により異なる. 氷の融解潜熱 𝐽 は 334 kJ (kg ℃)-1,
氷の比熱 𝐶𝑠 は 2.1 kJ (kg ℃)-1, 降雪の温度𝑇𝑠 は-1℃とした. 熱効率 𝜂は一般に土木部は 0.8~0.9 としている[5]ため, 本研究では0.8 とした.
4.3 残雪深制御の有効性評価
4.2 節にて説明した融雪シミュレーションを用いて, 従来法である降雪検知制御の固定出力での稼働を基準とし, 各制御方
式及び融雪熱量の最適な組み合わせについて検討をした結果を報告する. また, シミュレーション結果に基づいて, 最適な稼
働条件について提案する. 残雪深制御及び複合制御の可変出力でのシミュレーション条件を表 5 に示す. 最後に 4.1 項に示す 3つの項目を用いて総合的に有効性を判断する.
図 4 に, 十日町市において最も優れた評価結果であった制御方式及び融雪熱量の組み合わせでの削減率を示す. これより, 残雪深制御の固定出力または可変出力での運転が望ましいことが分かる. また図 4より, 可変出力と固定出力では, 削減
率がおおむね一致していることが分かる.これは 5 地域すべてに当てはまっている事象であった. 初期費用の観点から, 固定
出力の方が安く抑えられるため, 固定出力の高融雪熱量で稼働することが適していると考えられる. 表 6 および図 5 には, 各
地域での最適な制御条件をまとめたものを示す. どの地域においても, 残雪深制御で高い融雪能力の場合が最も削減率が良い組み合わせであった.
表 5 融雪シミュレーション条件
高融雪熱量

定常
融雪
熱量
[Wm-2]

50
100
150
200
250

100
○

150
○
○

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200
○
○
○

250
○
○
○
○

100
80
60
40
20
0

300
○
○
○
○
○

固定 195 Wm-2

可変 250, 300 Wm-2
残雪深制御
固定 300 Wm-2

重みづけ残雪時間比

散水熱量比

図 4 十日町市の最適稼働条件での各評価項目の削減率
表 6 地域別の最適な制御条件
地域
制御方式
定常
可変出力
高

新潟

柏崎

長岡
安塚
残雪深制御
250Wm-2
300Wm–2 (図 5)十日町

図 5 残雪深制御の固定出力(300 Wm-2) における削減率の比較

5. 車両滞留危険度評価
5.1 車両滞留危険度評価について
本研究では, 河島ら[6]の調査を参考に, それぞれの稼働条件
における車両滞留危険度評価を行った. 河島らは, 車両滞留
発生時の降雪量, 気温, 風速に着目した気象特性の解析から,新潟県や北陸地域のような温暖多雪地域では, 雪による車両
滞留発生前に長時間且つ多量の降雪があり, 降雪時の気温のほとんどが氷点下で推移することを明らかにした. これより, 各地域の気象データを用いて車両滞留の潜在的危険度を評価するシステムを構築した. このシステムは, 大規模な車両滞留を未然に防ぐための意思決定を支援するものである.
本研究で使用する危険度ランクごとの気象指標の閾値は表7に示す. 特筆すべき点として,道路上の除雪は通常は所定量の残雪を許容したうえで行われるため, 新たにこのシステムのランクに「新雪換算 10 cm 以下」で「支障なく走行が可能」である領域を追加した.

文献[1] 上村靖司，梅村晃由, “屋根融雪装置の能力設計に関する提案,” 日本雪工学会誌, 12(3), pp. 10-15, 199[2] 上村靖司，善哉広大, “路面融雪装置の設計熱負荷 第 3
報：サービス水準と消費熱 の総合評価指標の提案,” 日本雪氷学会誌,81(6), pp. 269-281, 201[3] 上村靖司，楠田翼，藤野丈志，路面融雪装置の設計熱負荷 第 2 報：残雪許容が熱負荷に与える効果，2009 年，日本
雪氷会誌
[4] 路面消・融雪施設等設計要領編集委員会, 路面消・融雪施設等設計要領, 社団法人日本建設機械施工協会北陸支部, 2008, p. 19[5] 国土交通省 国土技術政策総合研究所, “B-DASH プロジェ
クト No.35 ヒートポンプレスで低 LCC と高 COP を実現する下
水熱 融雪システム導入ガイドライン（案）,” 国土技術政策総合研究所資料第 1158 号, 2021
[6] 河島克久，伊豫部勉, “大雪による車両滞留の危険度評価
システムの開発と試験的運用,” 雪氷研究大会(2021・千葉-オンライン)講演要旨集, p. 62, 2021

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ランク

24 時間平均気温

非常に危険
警戒
今後の情報等に留意
支障なく走行が
可能

1℃未満
1-2℃

24 時間で路面に積もる累計降雪量
40cm 以上
20-40cm

2℃ 以上

20cm 未満×

新雪換算 10 cm 以下

24h 累計降雪量 [cm]6. まとめ本研究では, 累計積雪深, 最大積雪深, 標高が異なる代表 5
地域での散水消融雪装置の稼働における, 各制御方式及び出力方法の有効性について調査してきた. その結果, どの地域でも最適な稼働条件は残雪深制御の高融雪熱量であり, かつ
可変出力と固定出力での削減率はほぼ同程度であったことから, コスト面を考慮すれば, 固定出力での稼働が最適であると考える. よって,今回示したどの地域でも残雪深制御の固定300
W m-2で稼働させることで, サービス面, コスト面共に従来法である降雪検知制御に比べて有効である可能性が示された.
また, 最適な稼働条件(残雪深制御の固定 300W m-2)の下で散水消融雪装置を稼働させることで,ゲリラ豪雪の場合も含めて車両滞留の発生を抑制でき, サービスおよび信頼性の向上につながることが示された.

表 7 本研究で使用する危険度ランク毎の気象指標の閾値[9]24hで道路に積もる累計降雪量[cm/24h]

5.2 十日町市の車両滞留危険度評価
1 冬季(2014~2015)の残雪深制御の高融雪能力での稼働における, 十日町市の車両滞留危険度評価の結果を図 6 に示す. 装置を稼働させない場合は, 「非常に危険」の領域に入るが, 装置を稼働させることで, 「支障なく走行が可能」, 「今後の情報等に留意」の領域に収めることができる. これらのことを踏まえると, 最適な稼働条件(残雪深制御, 300W m-2)で装置を稼働させることで車両滞留を抑制することが可能であることを示唆
している.

90
非常に
危険

80
70
60

今後の情報
等に留意

50
40
30

警戒

20
10

0

支障なく走行が可能
-6

-4

-2

0
24h平均気温[℃]24

図6 十日町市の車両滞留危険度評価

6

25
新潟県内の消雪パイプ稼働による地下水位低下の傾向
藤野丈志 1・坂東和郎 1（ 1：株式会社興和 ）１．はじめに消雪パイプは，積雪地域の冬期道路交通の確保に欠かせないインフラであるが，その普及とともに地下水揚水量が増加した結果，地下水位の低下，さらには地盤沈下が進行する地域がみられるようになっている．この問題を抑制する目的
で，地下水取水規制や節水散水対策が進められているなか，近年の地下水位低下状況はどのように変わっているのか，
整理した結果を報告する．
２．地下水位観測状況とデータ分析方法
新潟県内では，新潟地域，上越地域，長岡地域，南魚沼地域及び柏崎地域の 5 地域で，地盤沈下観測井による地下水位と地盤変動量の長期観測が行なわれている．このうち，新潟・新発田地域を除く 4 地域では，消雪パイプによる地下水の汲み上げが主な原因と考えられる地盤沈下が生じており，降雪量が多い年には，沈下量も大きくなる傾向がみられている 1)．この 4 地域のうち，現在も地下水位観測が続いている 42 の観測井の最高水位・最低水位を整理し，最高水位と地下水位低下量（最高水位と最低水位の差）と，降雪量 1 m あたりの地下水位低下量を求めた．また，最高水位と水位低下量それぞれの 10 年あたりの変化速度を，最近 20 年とそれ以前に分けて求めた．
３．地下水位低下状況
長岡地域の地下水位観測データ 2) より，四郎丸小学校観測井の最高水位，最低水位および降雪量 1 m 当たりの水位低下量の変化状況整理した結果を図 1 に示す．最高値は 1980 年ころから低下が始まり，10 年あたり 0.46 m のペースで低下，最近 20 年は 10 年あたり 1.53 m の低下へと加速していた．降雪量 1 m 当たりの水位低下量は 10 年あたり 0.74 mの増加から，最近 20 年は 0.20 m の増加へ減速していた．長岡地域にある 17 観測井の最高水位と降雪量 1m 当たりの水位低下量の加減速状況を整理した結果を図 2 に示す．最高水位の低下速度は加速，降雪量 1m 当たりの水位低下量の増加速度は減速している観測井が多くなっていた．4 地域合計 42 の観測井では，26 の観測井で地下水位の最高値は低下傾向にあり，37 の観測井で地下水位低下量が増加傾向にあった．
４．考察とまとめ
降雪量は増加傾向にないにもかかわらず，冬期の地下水位低下量が増加している地域では，地下水取水規制や消雪パイプの散水対策が追い付いていない状況にある可能性がある．さらに，地下水位の最高値が低下傾向にある地域では，年間の地下水涵養量を上回る地下水揚水に陥っていると考えられる．持続可能な地下水利用のためには，消雪パイプにはかなりの節水が求められる．

図 1 地下水位の変化状況

図 2 最高水位と水位低下量の状況変化

文献1） 新潟県ホームページ「地盤沈下」 https://www.pref.niigata.lg.jp/sec/kankyotaisaku/1295298031419.html 2024/4/8 閲覧
2） 新潟県県民生活・環境部「長岡地区の地盤沈下（47）」（2023）© 2024（公社）日本雪氷学会

26
小型ベルトコンベアを用いた降雪結晶観測装置
島田 亙 1 ・ 伊藤柊哉 2（1：富山大学 理学部 自然環境 2：富山大学大学院 理工学研究科）

１．はじめに降雪結晶には，針状・角柱・角板・樹枝状など，さまざまな形状が見られる．中谷をはじめ多くの研究者が，その結晶の写真を論文・写真集などで公開しているが，その多くは対称性の良い整った結晶写真を用いている．しかし，降雪結晶の全て対称性が良いわけではなく，また同じ形状の結晶が降っている時もあれば，幾つかの形状の結晶が混ざって降っている時もある．どのような形状の雪結晶が，どの程度の割合で降っているのかについては，北極圏では畸形雪結晶の割合を観測した例（Magono et al, 1972）がある．一方，国内では長岡雪氷防災センターでの低温室での観測（本吉, 2017）があるが，大規模な装置であり野外観測には向かない．そこで小型のベルトコンベアを自作し，コンパクトデジタルカメラ２台で降雪結晶観測装置を試作し野外観測を行ったので，装置の概要とその観測結果を報告する．
２．ベルトコンベア装置
ベルトには、厚さ 1 mm，幅 100 mm の天然ゴムシートを用いた（図 1 左）．これを塩化ビニール製パイプとシールドベア
リングを組み合わせて製作したローラー３本で支え，内１本を駆動軸として減速機付 DC12V モーターと接続した．このモーターをデジタルツインタイマーを用いて制御した（図１右）．この制御装置では，ベルトコンベアを任意の時間駆動／任意の時間停止することが可能で，さらに停止時にシャッター接点操作も可能なよう設計した．なお今回はシャッター端子を使用せず，後述のようにカメラのインターバル機能で撮影した．
３．雪結晶撮影装置
黒いプラスチック製段ボールでベルトコンベアの約半分を覆い，その内部に LED 電球２個を照明として設置した．雪結晶の撮影には RICOH WG シリーズのコンパクトデジタルカメラ２台を用いた．一方のカメラでベルトコンベア全幅(100 mm)
x 134 mm の広範囲での雪結晶を撮影し（図１左の右側カメラ），もう一方でベルト中心部分の 31.7 mm x 18 mm を拡大撮影した（図１左の左側カメラ）．RICOH WG シリーズにはインターバル撮影機能があるため，30 秒間隔で連続観測した．今回，ベルトは 25 秒駆動／5 秒静止を繰り返し，静止している状態でデジタルカメラ撮影した．ベルトは 25 秒間に約 100
mm 移動するため，広範囲のカメラはベルト上の全降雪結晶を撮影することができる．
４．観測結果観測は，北海道空知郡上富良野町の吹上温泉（標高：約 1000 m）で 2024 年 3 月上旬に行った．ベルトコンベアで運ばれる雪結晶は，最初に広範囲の撮影ののち，30 秒後に，その一部の拡大撮影を行うようになっている．広範囲の撮影では細かな雪結晶形状がわからないものの，拡大撮影では雪結晶形状が判別できた．解析結果は，講演で述べる．

図 1 降雪結晶観測装置．左：小型ベルトコンベア装置．左手前のギア付きモーター（12V 駆動）でゴム製のベルトを動かす．右：デジタ
ルツインタイマーユニット．市販のツインタイマーとディレーリレー２台でコンベア ON/OFF，カメラシャッターを作動させることができる．

文献
Kajikawa, M., Kikukchi, K. and Magono, C. (1980): Frequency of occurrence of peculiar shapes of snow crystals. J. Meteolo,
Soc. Japan, 58 (5), 416-421.
本吉弘岐(2017): 新雪の特性を推定するための降雪粒子観測, 降雪に関するレーダーと数値モデルによる研究（第 16 回）
講演要旨集, 長岡, 2017 年 11 月, 防災科学技術研究所, pp.15-16.

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27
小型ベルトコンベア降雪結晶観測装置を用いた十二花結晶の観測
伊藤柊哉 1・島田亙 2（1：富山大学大学院 理工学研究科 2：富山大学 理学部）

１．はじめに雪結晶は，六花や六角板など六回対称性を持った単結晶がよく知られているが，まれに 12 本の枝を持つ十二花結晶が見られることがある．十二花結晶は，限られた気象条件でのみ観測されることが知られているが，観測例が少ないことから，その形成機構には不明な点が多い．
六花が降る条件下で，それらに混じって見られる十二花
結晶は，どの程度の割合で見られるのか，また，十二花結晶が降る際に同時に見られる結晶の形に特徴があるのかなど
も，十二花結晶の形成機構を知る上で重要な情報となる．これまでに，Kobayashi and Furukawa (1975) や Uyeda andKikuchi (1990) などによって天然降雪十二花結晶の観測が行われてきた．これらの観測の多くは，採取した十二花結晶を顕微鏡撮影し，十二花結晶単体の特徴を解析するものであり，十二花結晶が降る際の結晶形に着目した観測はない．
そこで本研究では，小型ベルトコンベア降雪結晶観測装置を用いて，天然降雪結晶の観測を行い，十二花結晶が見られる際の結晶形の観測を行った．

すことで，より広範囲の十二花結晶の観測が可能になると考えられる．
降雪結晶観測装置を用いた十二花結晶観測の解析結果
及び，同時並行で行った十二花結晶の顕微鏡観察における解析結果についての詳細は，講演で述べる．

図 1 2024 年 3 月 4 日の広範囲の撮影画像．赤枠は，図 2 の撮影範囲に該当する．

２．観測手法
観測は，2024 年 3 月 3 日から 2024 年 3 月 8 日にかけて
北海道空知郡上富良野町の吹上温泉（標高約 1000 m）にて，実施した．
観測装置は，小型ベルトコンベアと照明装置，2 台のカメラ（RICOH WG シリーズ）を用いている．ベルトコンベアにて運ばれてきた雪結晶を，1 つのカメラでは，ベルト幅全体が確認出来るように撮影し（図 1），もう 1 つのカメラでは，図 1の赤枠部分を拡大して撮影した（図 2）．撮影インターバルは，
30 秒間隔とした．
図 2 2024 年 3 月 4 日の拡大撮影画像．十二花結晶である赤枠部

３．結果・考察
観測期間中，いくつかの十二花結晶が観察できた．その一例を図 1，2 に示す．図 1 の広範囲の撮影画像では，200個以上の雪結晶が観察でき，多くは樹枝状六花であった．
また，図 2 の拡大撮影画像では，1 つの十二花結晶を観察することができた．
降雪結晶観測装置を用いた十二花結晶の観測を行う際，
図1 の広範囲の撮影画像のみでは解像度の限界から，十二花結晶であるかを判断するのは難しい場合もあるが，図2 の拡大撮影画像では十二花結晶の判断が安易であった．今後は，画像の解像度を上げるか，拡大撮影する箇所を増や© 2024（公社）日本雪氷学会分を拡大したものを図の左側に示す．

文献
Kobayashi, T., and Y. Furukawa, (1975): On twelve-branchedsnow crystals. J. Crystal Growth, 28, 21-28.
Uyeda, H., and Kikuchi, K. (1990): Formation mechanisms of
twelve-branched snow crystals. J. Meteorological Society ofJapan, 68, 549-556.

28
高電圧パルス印加による微気泡抑制
岡本忠次 1・〇篠原良輔 1・藤崎颯太 2・杉原幸信 3・上村靖司 3（1：長岡技術科学大学大学院 工学研究科 2：長岡技術科学大学 工学部 3：長岡技術科学大学 機械創造工学専攻）

１．はじめに高品質な氷（結晶粒が大きい，結晶方位が揃っている，気泡がない）は，その透明度や加工性の高さから特に飲食業などで需要があり，なかでもバーテンダー業界では丸氷などに使用する無気泡氷の需要が高い．また，学術研究においては単結晶氷に力学的試験等の試料としての需要がある．
そのため本研究室では，放射冷却を用い，上記の高品質な氷を作成する技術について研究を行ってきた 1) ．
本報告では氷の透明度を下げる主因である気泡のうち，製氷初期に発生する微気泡群の抑制方法を提案し，氷の透明度評価からその有効性を確認した結果を報告する．また，単結晶氷の作製を目指し，より大きな結晶粒を得るための製氷方法の提案とその結果を報告する．
２．気泡の析出メカニズムについて
放射冷却を用いた製氷において，氷に発生する気泡は，氷の初晶形成時に氷に取り込まれる微「気泡群」と氷の成長に伴い所定の厚さに達した後に発生する「気泡列」の二種類に分けられる（図 1）．気泡列の抑制方法は先行研究 2)により解明済みであるため，本研究では微気泡群に注目した．微気泡群は初晶のデンドライト（樹枝状結晶）付近に発生することが分かっている．デンドライトは，過冷却度が高い液体の過冷却が解消され，結晶成長が始まった際に発生し，過冷却された原料水の体積が大きいほど大きく成長する．微気泡群がデンドライト付近に発生するメカニズムは，過冷却が解消した際に水中の溶存気体の拡散速度よりも結晶成長速度の方が早くなった結果、デンドライト部分を中心に局所的に溶存気体の濃度が飽和に達するからだと考えられている
3)．このことから，過冷却度が小さいうちに過冷却の解消を促
進し，デンドライトの成長速度を遅くすることで，微気泡群の発生を抑制できると考えられる．

図 1 氷に析出する気泡の種類© 2024（公社）日本雪氷学会

３．高電圧パルス印加による過冷却の解消
３．１．実験概要
過冷却水に電場を付与することで核生成が促進されるという報告は多くの研究者によりなされている 4)．本研究室でも，高電圧パルスの印加により核生成が促進されるかに注目して研究を行っており，高電圧パルス（6000V，9000V，12000V）の印加が有効であると明らかになっている 5)．本研究では，先行研究で行われなかった 6000V 以下の高電圧パルスの印加が氷の核生成の促進に有効か検討を行った．
３．２．実験方法・条件実験装置の概要図を図 2 に示す．製氷ユニット上部に小さな穴を開け，電極を原料水へ 3mm 差し込み高電圧パルスの印加を行う．高電圧パルスの印加には耐電圧試験機（TEXIO GPT-12003 200VA）を使用し，1 秒間の高電圧パル
ス印加を 1 分間隔で 46 回繰り返した後，自動で停止するよ
うに設定した．また，実験条件を表 1 に示す．
３．３．実験結果
条件別に１０回ずつ実験を行った結果を図 3 に示す．結果からわかるように，高電圧パルスを印加した場合，すべての条件において核生成が 2℃以下で行われており，印加しなかった場合に比べて明らかに核生成を促進していることがわかる．次に製氷した氷の観察結果を図 4，透明度の測定
結果を表 2 に示す．ここで，氷の透明度測定方法について説明する．図 5 に示すように，氷に対してレーザー光を投下させた時の強度と空気中での強度を比較し，９か所の平均値をその氷の透明度としている．比較に用いた計算式を式(3.1)に示す．図 4 からわかるように，高電圧パルスを印加した場合はどの電圧条件においても微気泡群が析出していな
いことが確認できる．のことから，6000V 以下の高電圧パル
ス印加も微気泡群の抑制に有効であるとわかる．

図 2 実験装置概要

表 1 実験条件
使用試料

循環不凍液温度

電圧

雰囲気温度

脱気水

-15℃

無し，50, 500, 5000 V

２℃

図 5 透明度の測定方法

透明度 =氷を透過させた時の強度
空気中での強度×0.96(3.1)

４．製氷面の一角からの核生成による結晶サイズの改善
４．１．実験方法
高電圧パルスを印加して製氷した氷の結晶観察結果を図6（a）に示す．図 6(a)においては製氷面中心部に高電圧パルスを印加しており，その結果製氷面中心部から核生成が始まり，デンドライトが外へ向けて成長することで，氷の結晶粒を分断していると考えられる．そこで，図 6(b)に示すように高電圧パルスの印加位置を製氷面の角にし，デンドライトの成長方向を限定することで，より大きな結晶粒が得られ，単結晶氷に近づくのではないかと考えた．そこで図 7 に示すように，高電圧パルスの印加位置を製氷面の中心から製氷面の一角に変更し，製氷を行った．なお，印加する電圧は 5000Vとした．

図 3 過冷却度と核生成時間

50 V

４．２．実験結果
製氷した氷の偏光観察結果を図 8 に示す．１回目の実験
では写真右上の角付近から核生成が行われているとわかる．
また，２回目は製氷面上部の中心付近から，３回目は右端か
ら核生成が行われている．どの実験結果においても高電圧パルスの印加位置付近から核生成が行われており，核生成
位置から離れた場所に大きな結晶が確認できる．以上のこと
から，製氷面角からの核生成は，中心からの核生成に比べて大きな結晶を得やすく，単結晶氷の作成に向けて有益であると考えられる．また，単結晶氷の作成には氷の核生成およびデンドライトの成長が大きく関係していると分かった．

500 V

5000 V

核生成位置

図 4 製氷した氷の観察結果

デンドライトの成長方向

表 2 氷の過冷却度，透明度，標本分散
電圧 [-]

過冷却度 [℃]

平均透明度 [-]

標本分散 [-]

50

1.3

0.904

0.229

500

1.0

0.917

0.128

5000

0.90

0.930

0.109

(a)中心からの核生成(b)角からの核生成

図 6 核生成位置の変更による結晶サイズの改善案© 2024（公社）日本雪氷学会

図 7 実験装置の変更部分
1 回目

2 回目

3 回目

図 8 氷の結晶観察結果（赤丸は核生成位置）
５．まとめ
放射冷却を用いた製氷における，高電圧パルスの印加による製氷初期の微気泡群の発生抑制効果を 6000V 以下の条件で検討した．その結果，同様に核生成の促進が確認でき，微気泡群の抑制に有効であると明らかになった．また，
高電圧パルスの印加位置を製氷面の一角にすることで，より大きな結晶粒を得られることがわかった．
６．参考文献
1)
2)

3)

4)

上村靖司，星野真吾，(2008)：「放射冷却による製氷過程の観察」，日本雪氷学会誌雪氷，70 巻，5 号，pp477-485
本田宇希，上村靖司(2018)：「放射冷却による高品質製氷の実用化：初期気泡析出条件」，寒地技術論文・報告集：寒地技術シンポジウム p301-p304
前野紀一，（1966）：「水氷境界における気泡の発生と捕捉」，
Low temperature science. Series A, Physical science,
24:91-109
七里公毅，永田隆広（1978）：「水の凍結に及ぼす電気の影響：基礎」，日本結晶成長学会誌 5 巻（1978）3 号

5)

藤崎颯太(2022)：「放射冷却における微気泡群発生抑制に有効なパルス電圧範囲」，雪氷研究大会(2022・札幌)，A124,24(2018)© 2024（公社）日本雪氷学会

29
二段階製法による氷柱花作製－花氷の形状予測－丸山翔生 1・杉原幸信 2・上村靖司 2（1：長岡技術科学大学大学院 工学専攻機械工学分野 2：長岡技術科学大学 技学研究院 機械系）

成
長
方
向

図 1 先行研究で開発した氷柱花

STEP2

STEP1 花氷作製

氷柱花作製

氷

取り込む
氷
滴下法

水

放射冷却装置
図 2 2 段階製法

低温室内：3℃

：熱電対
：温度制御

①
②
③

滴下装置

30㎜
60㎜

フタ
④

⑥

750㎜

⑤

420㎜
250㎜
20㎜

熱交換
チューブ
断熱槽

420㎜
460㎜

１．はじめに
氷柱花は外観の美しさから飲食業界や観光業界で需要がある．しかし，飲料用の透明度が高い小さな氷柱花を作る
ことは容易ではない[1]．そこで，透明度の高い飲料用氷柱花を作製するために，先行研究では本研究室で開発した放射製氷技術を用いて，放射製氷過程の途中に食用花を直接挿入し，凍結を継続させることで氷柱花の製作を試みた．先行研究で作製した氷柱花を図 1 に示す．放射製氷技術を使用して氷柱花を作製する方法では，氷の成長に伴って花弁の下に気泡が発生し，白濁した氷となった[2]．そこで，本研
究では第一段階として滴下法を用いて花や葉の入った氷（以降花氷と呼ぶ）を作製し，切り出し（STEP1），放射製氷過程の途中に挿入して取り込ませる（STEP2）という 2 段階製法（図－2）によって，高品質な氷柱花を作ることを試みた．
氷の透明度を下げる主な原因は気泡である．氷の成長により水中に含まれていた空気が飽和に達して気泡が発生し，その気泡が氷中に捕捉されることで白濁した氷となる[3]．この気泡発生メカニズムから先行研究では，1軸方向に氷を成長させる放射製氷技術における気泡発生条件を明らかにし，気泡発生を抑制した無気泡の氷を安定して作製できる方法を提案した[4]．本研究でも気泡発生メカニズムから STEP1 の2 軸方向（円筒座標系）に成長する花氷の気泡発生条件を明らかにし，気泡発生を抑制した無気泡の花氷を安定して作製できる条件を検討していく．
気泡発生条件を求めるためには液体の体積の時間変化を求める必要がある．本研究の場合，つららのように２軸方向へ氷が成長し，さらに花氷表面には液体が常に供給され，上部から下部へと流れるため，ある時刻に花氷を覆っている
液体の体積の時間変化を直接求める事は難しい．そこで，花氷の一定時間経過前と後の体積の差を花氷を覆っている
液体の体積と仮定し，求める事にした．本報告では花氷の体積を算出するために必要な花氷の形状を予測する式を求め，実際に作製した花氷と比較し，評価した結果を示す．

430㎜
550㎜

図 3 花氷作製装置

２．花氷作製方法
花氷を作製する STEP1 について説明する．花氷作製装置の概要を図 3 に示す．なお，①～⑥は熱電対による温度
測定位置を示す．断熱槽は市販の冷凍ストッカーを使用した．この冷凍ストッカーは槽内温度を－30℃にすることができるが，槽内温度を－10℃から 0℃の範囲で安定して保つことが困難であった．そこで，槽内上部に熱交換チューブを巻き付けて－30℃から－20℃の不凍液を循環させ，－10℃か© 2024（公社）日本雪氷学会

ら 0℃の槽内温度を実現した．また槽内温度を一定に保つため， 槽内温度が設定値以上になった場合には，スイッチ
を ON（不凍液の循環開始 or 冷凍ストッカーを ON）にし，設定値以下になったらスイッチを OFF（不凍液の循環停止 or
冷凍ストッカーを OFF）にする温度制御を行った．槽内の温度分布を図 4 に示す．図 4（a）では，設定値を－3℃としたときの槽内温度を示す．槽内上部の温度は 5℃程度のばらつ

花氷作成の手順は次のとおりである．まず温度制御
により一定に保たれた断熱槽内に花や葉を設置する．
その後水滴の滴下間隔を調整し，水を花や葉に供給す
る．水滴の滴下をおよそ 24 時間継続し，氷を成長させ，十分に成長した花氷をバンドソーで切り出す．また，滴下間隔は 0.12 mL / min，水温は平均 3.5 ℃，室温と滴下部の周辺温度は平均値で約 3.7℃である．

1050

温度 [℃]

きがあり，最下部・中部との温度差は 3℃程度であった．（b）
では設定値を－13℃としたときの槽内温度を示す．槽内上部の温度は 5℃程度のばらつきがあり，最下部・中部との温度差は 10℃程度であった．花氷作製では，上部の 5℃程度の温度変動と中部・最下部との温度差を許容した．

-5
-10

①室温

-15

③滴下部
②水温

-20
-25

0

5

⑤中部
⑥最下部

④上部

10

15

20

25

経過時間 [h](a) 不凍液の循環による冷却（設定温度：－3℃）
1050

温度 [℃]

３．花氷の形状予測
３．１ 花氷の形状予測
氷柱の形状は氷柱表面に流れる水滴が凍結することで発生する凹凸など様々な要因によって確率的に決定されることが分かっている．このような氷柱の形状を予測するために多くの研究が行われてきた．その中でも KRZYSZTOF SZILDER らが提案した氷柱成長の解析モデル（1994）は，熱平衡方程式と物質平衡方程式の単純な微分形式を解析的に解くことで複雑な氷柱の形状予測を簡易にした[5]．本研究ではこの解析モデルを参考に花氷の形状予測を行った．ここで，花氷の根元部分の半径 𝑟と先端部分の長さ 𝑙の関係のイメージ図を図 5 に示す．
花氷の根元部分の半径 𝑟は花氷表面から冷気への総熱
損失から

①室温

-5

③滴下部
②水温

⑤中部
④上部

-10

⑥最下部

-15
-20
-25

0

5

10

15

20

25

経過時間 [h]（b） 冷凍ストッカーによる冷却（設定温度：－13℃）
図 4 断熱槽内の温度分布（−𝑟, 0）0（𝑟, 0）

花氷

𝑥

1

2−3𝑘
ℎ0 Δ𝑇
𝑟 = 𝑟0 [(2 − 3𝑘)𝑡 + 1](1)
𝐿𝐹 𝜌𝑟0と算出できる．また，花氷の先端部分の長さ 𝑙は花氷先端から滴り落ちる水滴（以降排水と呼ぶ）における総熱損失から
𝑙 = 𝑟0ℎ𝐷 Δ𝑇𝐷
𝑟0 ℎ𝐷 Δ𝑇𝐷 ℎ0 Δ𝑇ℎ0 Δ𝑇
𝑡 = 𝑟0𝑡 = 𝑟0 𝐵
𝑡 (2)
𝛿𝐿𝐹 𝜌
𝛿 ℎ0 Δ𝑇 𝐿𝐹 𝜌𝑟0
𝐿𝐹 𝜌𝑟0𝑦 = 𝑎𝑥 + 𝑏（−𝑟0 , 𝑙）（𝑟0 , 𝑙 ）𝑦と算出できる．ここで，𝑟0 は先端の花氷の半径（＝液滴半径）で
図５ 花氷の根元部分の半径 𝑟と先端部分の長さ 𝑙の関係あり，滴下の様子を撮影・測定した結果を基に 3.0×10－3 m とした．𝑘は流れの種類によって決定する係数であり，花氷作製条を導出す る．ここで，今回参考にし て いる KRZYSZTOF
件が自然対流かつ層流で空気が流れているため，0.25 とした[6]．
SZILDER らが提案した氷柱成長の解析モデルでは氷柱側面
𝐿𝐹 は水の凝固潜熱で333.5×10３ J kg-1，𝜌は氷の密度で917 kgの輪郭の形状を線形として仮定しているため， 花氷側面の輪
m-3 とした[7]．ℎ0 は対流熱伝達率 [W m-2 K-1]，Δ𝑇は花氷表面ℎ0（0℃）と空気との温度差 [K]，𝑡は経過時間[s]，ℎ𝐷 は排水にお 郭の形状も線形として考える．定数を𝛼 =，𝛽 = 2 − 3𝑘
𝐿𝐹 𝜌𝑟0-2 -1
ける熱伝達率 [W m K ]，Δ𝑇𝐷 は空気と排水の温度との温度と書き換えると，直線の式𝑦 = 𝑎𝑥 + 𝑏より傾き𝑎は
差 [K]である．なお，このモデルでは氷柱先端からの熱流束は，
𝐵𝛼𝑡
半径 𝑟0 に お け る 氷柱か ら の 横方向の 熱流束と 等し い 𝑎 = Δ𝑦 = 0 − 𝑙 = −(3)
1
Δ𝑥 𝑟 − 𝑟0（ℎ𝐷 Δ𝑇𝐷 = ℎ0 Δ𝑇）と仮定している．さらに，花氷先端が円筒状
𝛽[𝛽𝛼𝛥𝑇𝑡 + 1] − 1
であるという仮定から𝛿は円筒の厚さ [m]を示す．
と求めることができる．また，切片𝑏は図 5 の座標 (𝑥, 𝑦) =図 5 の 2 つの座標（𝑟, 0），（𝑟0 , 𝑙）を使用して花氷の輪郭の式(𝑟, 0)を使用すると© 2024（公社）日本雪氷学会

5mm

1

𝑏 = −𝑎𝑟 =𝐵𝛼𝑟0 𝑡[𝛽𝛼𝛥𝑇𝑡 + 1]𝛽

(4)
10mm

1

[𝛽𝛼𝛥𝑇𝑡 + 1]𝛽 − 1と求めることができる．以上の計算結果より，花氷の輪郭（直
線の式）は

10mm

𝑦 = 𝑎𝑥 + 𝑏1
1[𝛽𝛼𝛥𝑇𝑡 + 1]𝛽 − 1𝑥+𝐵𝛼𝑟0 𝑡[𝛽𝛼𝛥𝑇𝑡 + 1]𝛽
1

(5)

5mm

𝑦=−

𝐵𝛼𝑡

[𝛽𝛼𝛥𝑇𝑡 + 1]𝛽 − 1と表すことができる．式（5）より変数Δ𝑇，𝑡の決定により形状予測が可能であることが分かる．

４．まとめ
本研究では無気泡氷柱花を作製する二段階製法の花氷作製時（STEP1）での花氷の形状予測について検討した.
この形状予測は KRZYSZTOF SZILDER らが提案した氷柱成長の解析モデルを参考にした．形状予測評価では，半径方向は一部予測値がずれているものが確認されたが，定性的に概ね一致していると判断することができた．長さ方向は予測結果ほど実際の花氷が伸びていないことが確認された． これは水の供給速度が一定となっていないことが© 2024（公社）日本雪氷学会

横 X [mm]

横 X [mm]
-50

-30

-10

10

30

-50

50

0

0

20

20

40

40

60

60

80

80

100

100

120

120

140

140

高さ Y [mm]

高さ Y [mm]３．２ 花氷の形状予測の評価
前節で求めた花氷の輪郭の式について，実際に作製した２つの花氷と比較し，評価した．評価方法として，画像解析ソフト ImageJ を使用して作製した花氷の直径を測定した．
直径の測定位置を図６に示す．また，作製した花氷とその直径の測定結果，さらに式（5）から求めた花氷の形状予測
結果を図７に示す．なお，図７に示す花氷１，２の実験条件
は図 3 の上部の温度④がそれぞれ平均－2.4℃，－2.3℃である．これらの結果から，半径方向（X）では花氷の根本付近（0 ≤ Y ≤ 40）で予測結果との違いが確認できた．また，花氷 1 では中部付近（40 ≤ Y ≤ 180）で予測結果よりも直径が大きくなり，たる状になっていた．一方，花氷 2 では実際の形状と予測結果がおおよそ一致した．このことか
ら実験ごとにばらつきはあるものの，式（5）を用いることで花氷の直径をある程度予測できることが確認できた．長さ方向(Y)では，予測結果ほど実際の花氷が伸びていないことが確認された．氷柱に供給する水の供給速度の変化は氷柱の長さに影響を与えるが，半径には影響しないということ分かっている[8]．そのため本研究の場合，滴下装置の性能上，水の供給速度が時間経過に従って減少したことが，花氷の長さが予測式と実測値とで異なった原因であると考える．以上から，滴下装置の改良を行い，供給速度を一定にすることで式（5）を使用して花氷の輪郭，すなわち，直径および長さを予測することは可能であると考える．

図 6 花氷の直径測定位置

160
180

-30

-10

10

30

50

160
180

200

200

220

220

240

240

260

260

280

280

300

300

実測値
予測式

320

実測値

340

予測式

花氷１

320
340

花氷２

図 7 作製した花氷と各種結果の比較

原因と考えられるため，滴下装置の改良により改善されると考える．今後はこの花氷形状予測を使って花氷作製時の気泡発生条件を明らかにし，気泡発生を抑制した無気泡の花
氷を安定して作製できる条件を検討する．

[1]
[2]

[3]
[4]

文献
上村靖司,星野真吾 (2008)：放射冷却による製氷過程の観察，雪氷，70(5)，477- 48.
藤田愛稀，杉原幸信，上村靖司 (2022)：水滴下による氷柱花製造の試み，雪氷研究大会（2022･札幌）講演
要旨集，23
前野紀一 (1966)：氷の中の気泡，雪氷，28(1) ，11
本田宇希，上村靖司 (2018) ：放射冷却による高品質
製氷の実用化 初気泡析出条件，寒地技術論文・報告集，301-304

[5]K RZYSZTOF SZILDER AND EDWARD P.
LOZOWSKI (1994) ： An analytical model of icicle
growth，Annals of Glaciology，141-143[6] 西川兼康，藤田恭伸（1984）：伝熱学，理工学者，204[7] 福追尚一郎，田子真（1988）：，氷、雪、および海氷の熱物性，Netu Bussei，90-91[8] 前野紀一，高橋庸哉（1985）：つららの研究Ⅰ つららの構造と成長の一般的特徴，低温科學 物理篇, 43, 125138© 2024（公社）日本雪氷学会

30
FC に充填した雪塊の融雪に伴う形状変化の数値シミュレーション
田中光太 1・〇西川詩音 1・上村靖司 2・杉原幸信 2・佐々木賢知 3（1：長岡技術科学大学大学院 工学専攻 機械工学分野 2：長岡技術科学大学 技学研究院 機械系
3：三機工業株式会社 R&D センター建築設備開発部先端環境開発課）

１．はじめに
近年，雪冷熱エネルギーの活用促進により，雪利用への関心が高まっている．本研究室では必要に応じて移動可能
な可搬型雪冷房装置を開発している．この装置では FC（flexible Container，通称フレコンと呼ばれる大型の袋）に充填した雪の表面で熱交換を行うことで冷風を得ているため，雪の融解に伴う形状の変化は熱交換性能を決める重要な因子であり，所定の熱交換性能を維持するには設計段階で最適な熱交換システムを確立することが必要である．しかし，実際の装置で夏場の屋外環境下で様々な条件で実験を行い，最適な熱交換システムを追求することは現実的でない．
そこで，CFD 解析を用いて雪の融解形状の変化を検討する
ことで，実験を行うことなく最適な熱交換システムを確立できると考え，本研究では市販の CFD ソフトを用いて非定常熱交換シミュレーションにより，雪塊の融解形状と熱交換性能を再現することとした．
２．数値解析の概要
本研究では数値解析を 2 段階に分けて行った．まず，時間経過ごとの雪の融解形状を再現することを目的とした非定常融解解析を行う．この時，実際に解析領域内のメッシュが変刑して融解するのではなく，メッシュの固相率が変化する
ことで，融解を疑似的に再現している．計算の後，雪の融解
形状データを 3 次元モデルとして取り出し，定常熱流体シミュレーションを行う．定常，非定常に分けて解析を行う理由
は，様々な条件を変更した複数のモデルを段階的に解析できることが，計算コストの削減になるためである．
本研究で使用したシミュレーションソフトは市販の熱流体
解 析 ソ フ ト Cradle CFD V2023.1 (Student Edition) のSTREAM (MSC Software)である．これは使いやすさと高速演算が特徴の解析ソフトである．また，ソフト内の凝固・融解
ツールを使用することで，相変化時の潜熱を与えて計算することができる．

図１ 数値解析の概要© 2024（公社）日本雪氷学会

３．雪-空気非定常融解シミュレーション
３．１ 非定常融解解析モデル
雪冷房装置では FC に充填された雪を使用する．融解形
状解析モデルは FC 内部を再現するため，雪の高さを 1000
mm，直径を φ1000 mm の円柱とした．また，熱交換ユニットの隔膜設置部や台車の高さを考慮し，雪上面から 100 mm，
雪下面から 250 mm の位置に解析領域を設定した．
初期状態として，円柱の雪塊モデルに φ150 mm の吹出口
ダクトが 20 mm 雪に埋没している状態を設定した．
また，使用ソフトが Student Edition で，最大メッシュ分割数
が 1,000,000 以下という制約があるため，メッシュ数を抑えるために解析領域は円筒座標系 1/4 の円柱形とした．

図 2 非定常融解解析モデルの概要

３．２ 非定常融解解析の解析条件
表 1 に非定常融雪融解解析の解析条件を示す．
表 1 解析条件（非定常融解解析）

３．３ 非定常融解解析結果
図 3 に計算で得られた 1 時間ごとの雪の融解形状の変化を示す．白く表示されている部分が固相率0.9 の等値面で色分けした雪を表している．結果から，1 時間ごとに鉛直下向きに縦穴が徐々に形成される様子が再現でき，およそ 5 時間
後には縦穴が FC 底部に到達している．また，図 4 に 1 時間
ごとの温度分布と流速ベクトルを示す．非定常解析では，冷気吸込口付近の温度は 3 時間以降ではほとんど 5 度以下の冷風であり，温度分布からも実測値と異なる結果となった．
さらに，解析初期から中期では，比較的高温，高流速の空気が吹き付けているにも関わらず，雪中央部で融け残りが確認できる．これは円筒座標系の回転軸中心近傍であるほど，メッシュが複雑になりやすい性質が原因だと考えられる．
また，吹出口直下には高流速の流体が流れているため，雪上面によどみ点が形成され，部分的に流速が 0 m s-1 と判断されたのではないかと考察した．

図 5 に時間経過に伴う数値解析と実測値から求めた残雪率をプロットしたグラフを示す．グラフの下には 1 時間ごとの雪塊の融雪の様子と縦穴の直径，深さを示している．
グラフから，数値解析と 6 月21 日の実測値と残雪率を比較
すると傾向はおおむね一致しているが，時間が経過するにつれ解析のほうがやや融解が促進されていることが確認できる．しかし，8 月の実験での 5 時間後の残雪率と比較すると，実測値の融解のほうが促進されていることから，外気温による影響が大きいと考えられる．

図５ 数値解析と実測値による残雪率の比較
図３ 1 時間ごとの雪の融解形状（固相率 0.9）
表２ 実測値の残雪率
実験日

図４ 1 時間ごとの温度分布と流速ベクトル

３．４ 残雪率の計算
シミュレーションの再現性及び妥当性を評価するために，雪の融解形状から求めた時間経過ごとの残雪率の傾向を実測値と比較することとした．残雪率𝑅を雪の初期体積𝑉と一定時間経過後の雪の体積𝑉𝑥 を用いて以下の式１に示す．

𝑅=

𝑉𝑥 [m3 ]𝑉 [m3 ](1)

シミュレーションの雪の体積は CAD ツールを用いて出力した．実験における雪の体積は，雪塊高さと直径，そして縦穴の深さと直径を計測し体積を算出する．また，実験に使用する前後に雪の重量を計測している場合は，残っている重量の割合から残雪率を算出した．

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平均外気温 稼働時間 平均冷房能力

実験前

実験後

残雪率

6月21日

30.2℃

4時間

2.5 kW

225.0 kg 180.5 kg 80.2%

8月7日

34.2℃

5時間

2.6 kW

261.5 kg 120.0 kg 45.9%

8月8日

34.3℃

5時間

2.2 kW

241.0 kg 111.0 kg 46.1%

４．雪-空気定常熱流体シミュレーション
４．１ 定常熱流体解析モデル
非定常計算で得られた雪の融解形状をもとに，形状変化を伴わない雪-空気間の熱交換性能を再現する定常熱流体
シミュレーションを行った．雪の形状データを 3 次元モデル
化して解析に使用した．
４．２ 定常熱流体解析の解析条件
定常熱流体解析の解析条件を表 3 に示す．
表 3 解析条件（定常）４．３ 定常熱流体解析結果
図 6 に外気吹出口・吸込口降下ありの 1 時間ごとの温度分
布と流速ベクトルを，図７に外気吹出口・吸気口降下なしのものを示す．なお，風量は送風ファンの出力 350・600 m3 h-1 のそれぞれ 1/4 とした．外気吹出口・冷気吸込口は融解した雪モデル縦穴の最下面から 50 mm 上を維持し，時間経過とともに降下するものとした．
風量が大きい場合には高温の領域が大きく，外気吹出口付近にある吸込口からは熱交換される前の空気をそのまま吸気していると見て取れる．対して，風量が少ない場合には温度分布が緩やかに形成されている．また，比較的高温な
温度分布が外気吹出口直下に鉛直下向きに伸びていることから，流速が冷気吸込口温度に与える影響の大きさがわかる．

図 7-2 外気吹出口・冷気吸込口降下あり（風量 150 m3 ｈ-1）

降下あり・なしを比較すると，時間が経過するにつれ降下なしの場合のほうが吹出口温度が低くなる傾向になっている．
また，風速の変化による影響を見てみると，風速が小さい条
件の時に吹出口温度が低いといえる．これは鉛直下向きに
対する風速の影響が大きく，降下なしの場合では伝熱面積がより大きく確保できるためと考えられる．
解析結果から求めた熱移動量を図 8 に示す．熱移動量は以下の式 2 から算出した．
∆𝑡 = 𝑡𝑖𝑛 − 𝑡𝑜𝑢𝑡
𝑃′ = ∆𝑡𝜌𝑄𝐶𝑝

図６-１ 外気吹出口・冷気吸込口降下あり（風量 87.5 m3 ｈ-1）(2)

ここで，𝑡𝑖𝑛 は流入温度（解析では𝑡𝑖𝑛 = 30℃），𝑡𝑜𝑢𝑡 は吹出口温度である．また，𝜌は空気の密度[kg m-1]，Q は風量[m3 s-1]，𝐶𝑝 は空気の比熱[kJ kg-1 K-1]である．
実測値と比較すると，解析では低い値を示していることがわかる．これは解析内で設定する雪表面の熱伝達率の与え方による影響が考えられる．また，雪モデルを 0℃，密度 600
kg m-3 の氷として扱うため，実測値とのずれが生じたと考えられる．

図６-2 外気吹出口・冷気吸込口降下あり（風量 150 m3 ｈ-1）

図 8 時間経過に対する熱移動量

図７-1 外気吹出口・冷気吸込口降下あり（風量 87.5 m3 ｈ-1）

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５．まとめ
FC 内部環境での空気の流れ及び，雪-空気の熱交換性能の最適条件を検討するため，市販の CFD ソフトを用いて数値解析を行った．まずは雪の非定常融解シミュレーションを行い，時間経過による雪の融解形状変化は概ね一致することが確認できた．定常熱流体シミュレーションでは概ね実測

の熱交換性能を再現することができた．数値解析と実測値
では冷房性能の時間変化において逆の傾向がみられた．この原因として，風速分布，雪表面の熱伝達率の与え方に改善の必要があるものと考察した．
文献
田中光太ら（2023）:可搬型雪冷房装置における FC内の雪の熱流体シミュレーション．雪氷研究大会（2023・郡山）公園
要旨集，18p.
田中光太ら（2023）：可搬型雪冷房装置の実用機試験と雪の非定常解析．寒地技術論文・報告集 39，121-126p．
国土交通省国土政策局地方振興課 豪雪地帯担当（2023）:
豪雪地帯対策特別措置法．国土交通省 豪雪地帯対策特別措置法，p1,5. https://www.mlit.go.jp/common/00147
5891.pdf（2024.4.10 閲覧）．
佐々木ら（2022）:鉛直孔を有する雪塊と空気との熱交換に対する研究．寒地技術論文・報告集 38，228-231p.

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31
斜面積雪中の側方流における毛管障壁と氷板の影響－数値モデルによる感度実験－
平島寛行１・山口悟１・大澤光２（1：防災科学技術研究所 雪氷防災研究センター 2：森林総合研究所）

１．はじめに斜面積雪中を水が移動する際には、水は積雪中の粒径の異なる層境界や氷板上で浸透が妨げられ、側方流として斜面に平行に移動することがある。これまで斜面積雪中におけるトレーサー実験やマルチライシメータデータの解析、水分移動モデルを用いた再現計算等で側方流の発生や挙動の研究を進めてきた。その研究結果の１つとして、毛管障壁により帯水層が形成されると傾斜が緩やかであっても側方流が発生しうることが確認された。このように積雪層構造は側方流の発生に対して強い影響をもつ。本研究では、3 次元水分移動モデル 1)を用いて、様々な層構造パターンで側方流発生に対する感度実験を行い、その結果を用いることで積雪層構造の情報から側方流が発生しうるか、またどの程度の側方流により水が移動するかの指標を得ることを目指す。また本研究では、氷板による帯水が側方流発生に与える影響についても試験的な数値実験を行った。
２．方法
本研究では、毛管障壁及び氷板の 2 つの観点から側方流発生とその影響を確認した。まず、毛管障壁に関する感度実験では 3 次元水分移動モデルを用いて 2 つの積雪層（上部 20cm と下部 20cm）を設定し、上部粒径及び下部粒径の異なる複数パターンの層構造(粒径範囲は 0.2mm〜1.6mm)を初期設定として与え、上部から 2mm/h の水を供給して、帯水した層において発生した側方流によって移動する水の量を解析した。続いて、氷板が側方流に与える影響を確認するため、
粒径 0.8mm の 40cm の単一層中に厚さ 2cm の氷板を設定した計算を行った。氷板は透水しない層として扱ったが、板中に水が通過可能な 2cm の孔を 2 箇所設定して水分移動を計算した。孔の部分は上下の積雪と同じ積雪条件を与えて計算した。計算の際には、傾斜は 1.7 度と緩やかな傾斜条件で行った。
３．結果
図 1 にシミュレーションの結果の例を示す。上の粒径が 0.4mm で下の粒径が 1.6mm の条件下では、強い毛管障壁が生じ、下流側における流出量は上流側の 30 倍近くあった(図 1a)。一方で、上の粒径が 0.8mm、下の粒径が 1.6mm の条
件下では若干の帯水はみられたもの側方流の発生はほとんど見られず、流出量は下流側も上流側もほとんど同じであった(図 1b)。感度実験の結果では、上の層の粒径が 0.5mm 以下になると側方流による下流方向への移動がみられ、上部の雪の粒径が小さく、下部の雪の粒径が大きいほど、側方流による水の移動量が大きくなった。氷板が止水面となった場合も帯水して側方流が発生し、孔の部分を通って氷板下へ水が流れる様子が確認できた(図 1c)。
４．まとめと今後の課題
本研究では複数パターンの積雪層条件で感度実験を行い、側方流に対する粒径依存性をまとめた。今後は傾斜角をより急にして感度実験を行い、層構造と傾斜角からどの程度の側方流が発生しうるか推測する指標を作成していく予定である。また、感度実験の結果はマルチライシメータや斜面積雪のトレーサー実験結果と比較して検証していく。氷板の影
響に関する水分移動計算は現段階では 1 例で試験的に計算した段階であるが、今後は孔を平面で模擬して 3 次元での水分移動計算を行い、様々な孔の大きさや形状パターンで感度実験を行う予定である。氷板に関しては、帯水層が凍結して形成される寒冷地域の氷板と比べて、新潟や北陸地域のような温暖な積雪地域の氷板はその形成過程や水の移動への影響が異なる可能性があり、そのような氷板をどのように扱っていくかについても今後の研究課題である。
本研究は、科学研究費補助金 24K07138 で行った。
100
体積含水率(%)
abc
図１ 感度実験の結果の例 (a)側方流が発生した例、(b)側方流が発生しなかった例、(c)氷板により側方流が発生した例
参考文献
1) Hirashima, H., Yamaguchi, S., Katsushima. T. (2014): Cold Reg. Sci. Technol., 108, 80-90.

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