14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究
研究期間：平成 28 年度～33 年度
プログラムリーダー：寒地道路研究グループ長 幡本篤
研究担当グループ：寒地道路研究グループ（寒地交通チーム）、寒地保全技術研究グループ（寒地道路保全チーム）、技術開発調整監（寒地機械技術チーム）

1. 研究の必要性
人口減少、高齢化、財源不足等が全国的に大きな課題となっている。国土交通省では、新たな国土形成計画において対流促進型国土の形成を基本方針とし、地域・国土構造のコンパクト＋ネットワーク化を打ち出している。
そのため積雪寒冷地では、冬期にも安全で信頼性の高い道路交通サービスを確保することが一層重要となっている。これまでは雪寒法を拠り所に冬期道路交通確保の取組がなされてきたが、財政悪化により行政がこれまでと同様に対応し続けることが困難になりつつあり、道路雪寒事業にはなお一層の効率化とコスト縮減が求められている。また、建設企業の経営体力低下による除雪機械の台数減と老朽化、さらにオペレータ人材の確保難等により、冬期道路を管理する体制を持続的に確保することも困難となっている。さらに、他地域と比較してスケールの異なる広域分散型構造を持ち、高齢化の進展が著しい北海道では、交通ネットワークの強化による地域間連携や地域間での機能分担が強く求められ、安全で信頼性のある冬期道路交通サービスの確保は必須である。
2. 目標とする研究開発成果
本研究開発プログラムでは、積雪寒冷地における安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保を支援する技術の開発をプログラム目標とし、以下の達成目標を設定した。
(1) 費用対効果評価に基づく合理的な冬期道路管理水準設定技術の開発(2) 冬期道路管理の ICT 活用による省力化および除雪機械の効率的維持管理技術の開発(3) リスクマネジメントによる効果的・効率的な冬期交通事故対策技術の開発
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 29 年度まで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) 費用対効果評価に基づく合理的な冬期道路管理水準設定技術の開発
費用対効果による冬期道路管理水準の評価技術に関する研究では、冬期道路管理の費用対効果を定量的に評価する手法の構築を最終目標とし、
平成 28 年度は冬期走行環境の推定手法の構築と冬期道路管理の費用対効果の評
価ツールの開発に取り組んだ。冬期走行環境の要素である路面すべり抵抗値、道路有効幅員および路面平坦性のそれぞれの計測技術を 1 台の測定車両に搭載し、無積雪期および積雪期に走行試験を実施した。走行速度の変化
率はいずれの路線も路面すべり抵抗値および道路有効幅員の変化率の低下に伴いおおよそ同じ度合で線形的に低下していることを確認した。また、道路サービスに対する道路利用者の意見要望の集計・分析システムを試作した。平成 29 年度は冬期走行環境の計測を引き続き実施するとともに、積雪・堆雪発生時の経済損失及び除排雪を行った場合の経済効果を算出するツールを試作した。
効果的な除排雪に資する作業計画支援技術に関する研究では、積雪寒冷地の地域特性に応じた道路幅員の見直しと除排雪作業の効率化による除排雪の作業計画支援技術の提案を目標としている。
平成 28 年度は路肩堆雪の形
成状況と交通流の変動に関する実査を行い、路肩堆雪生成時の路肩堆雪の幅員が大きくなるに従って、交通量速度（Q-V）性能が低下することをデータにより取得した。また、運搬排雪データを活用した排雪断面積と排雪速度の関係性を調査した。さらに、堆雪断面積の時間的変化の傾向を把握するため、気象状況や除排雪回数と堆雪-1-

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形状の実測値から、路肩堆雪断面積の予測式を作成した。加えて、模擬堆雪によるドライバーの視認性に与える支障度合いについて主観評価実験を行い、交差点内の堆雪の望ましい高さを把握した。平成 29 年度は、路肩堆雪生成時における交通量-速度（Q-V）性能について数値モデル化した。また、排雪断面積と排雪速度の相関から排雪速度予測式を算出し、その妥当性と適用可能性の確認、路肩堆雪断面積の予測式を試算し、適用性を確認した。
(2) 冬期道路管理の ICT 活用による省力化および除雪機械の効率的維持管理技術の開発
凍結路面対策の省力化技術に関する研究では、凍結防止剤散布オペレータの熟練度に左右されず、また運転手がオペレータをかねる作業形態でも安全で確実な凍結防止剤散布作業を可能とするための作業支援技術の確立に取組む。
平成 28 年度は、
苫小牧寒地試験道路で実施した被験者実験のデータを用い、熟練度の違いによるオペレー
タの路面状態の認知・判断および散布操作状況を分析し、支援情報の提供による効果と課題を整理した。情報提供により、オペレータの熟練度にかかわらず主観的メンタルワークロードは減少し、認知・判断状況の改善に寄与することが確認された。しかし、情報提供の方法によっては前方の道路を注視する割合が著しく減少し、散布時の安全性確保が課題となることも確認した。平成 29 年度は、散布作業支援インタフェース（情報提供方法、音声操作機能、自動散布機能）の設計・構築に取り組み、平成 28 年度と同様に被験者実験を行った。その結果、インタフェースの使用によりオペレータの作業負担感が著しく減少し、路面状態の判断が速やかかつ的確になり、散布作業時の安全性も向上することを確認した。
適切かつ効率的な除雪機械の維持管理技術に関する研究では、冬期の円滑な道路交通の確保に必要な道路除雪体制を維持するため、除雪機械の効果的かつ効率的な維持管理手法を提案することを目的としている。平成 28
年度は、除雪機械の稼働、故障データを収集して、故障の傾向を把握するとともに、除雪機械劣化度の定量的評価にむけて、信頼性評価手法である FTA の有効性を確認した。また、重要構成部品の 1 つであるフレームの劣化度を診断する手法として、塑性変形と相関がある硬さの測定の適応性を確認した。平成 29 年度は、FTA で抽出した故障個所に関するワイブル解析を行い、算出した信頼度が除雪機械劣化度の定量的評価の指標となることを確認した。また、その信頼度に基づいた維持管理手法の構築に向け、事務所が管理する複数路線の優先順位づけの手順を検討し、路線の重要度によって信頼度の目標値を設定することで、整備や配置換えの判断ができる維持管
理手法について検討した。
(3) リスクマネジメントによる効果的・効率的な冬期交通事故対策技術の開発
積雪寒冷地において冬期特有の気象および路面状態の悪化が交通事故の発生に与える影響は大きい。
このため、どのような気象・路面状態で交通事故発生リスクがどの程度増大するかを定量的に評価することができる冬期交通事故リスクマネジメント手法を構築する。平成 28 年度は、交通事故データの分析・検索等に用いるための交通事故分析システムについて人身事故・物損事故および気象データの追加を行うとともに、冬期の路面状態悪化や交通事故発生に影響を与えていると考えられる日陰時間と交通事故発生率（事故率）の関係について、札幌市内の一般国道を対象として検証を行った。検証の結果、冬期は日陰時間が長い地点で事故率が大きくなる傾向にあり、日陰時間が 7 時間台となる地点の事故率は終日日向となる地点の約 3 倍であった。また、この傾向はカーブ
区間で顕著であり、冬期の日陰時間が 6 時間台となるカーブ区間の事故率は終日日向となる直線区間の約 6 倍に達することが明らかとなった。平成 29 年度は、交通事故分析システムに人身事故・物損事故および気象データの追加を行うとともに、北海道内一般国道で計測された冬期の路面状態実測値と冬期交通事故（物損事故）リスクを評価した。その結果、冬期の事故率は路面温度が 0℃前後となる条件下で最も多く発生し、無積雪時事故率の約 1.8 倍となることや、路面のすべりやすさが氷盤～圧雪路面相当まで低下した場合の事故率が無積雪時事故率の約 5 倍に増加することを確認した。

-2-

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RESEARCH ON ENSURING SAFE AND RELIABLE WINTER ROAD TRAFFICSERVICE
Research Period ：FY2016-2021
Program Leader ：Director of Cold-Region Road Engineering Research GroupHATAMOTO Atsushi
Research Group ：Cold-Region Road Engineering Research Group (Traffic Engineering and Snowand Ice)
Director for Col-Region Technology Development Coordination (Machinery
Technology)
Abstract ：Population declines, aging, lack of resources, etc. are a major issue nationwide. The Ministry ofLand, Infrastructure, Transport and Tourism has adopted the basic policy of the formation of a convective
promotion type of land in a new national land formation plan and has proposed compact plus network
structure of regional and national land structures. Therefore, it is becoming more important to secure safeand reliable road transportation services in winter as well in snowy cold areas. In this research anddevelopment program, we set the following objectives with the program goal as the development oftechnology to support safe and reliable winter road traffic service in snowy cold areas.
(1) Development of reasonable winter road management standard setting technology based on costeffectiveness evaluation(2) Labor-saving by utilizing ICT in winter road management and development of efficient maintenancetechnology for snow removing machine(3) Development of effective and efficient winter traffic accident countermeasure technology by risk
management
In FY2016, we constructed the estimation method of the winter road environment, developed theevaluation tool for the cost effectiveness of the winter road management, grasped the relation between thesnow cross sectional area and the snow removal speed. In addition, we analyzed the cognitive / judgment
situation of anti-freezing agent operator, examined the effectiveness of FTA on snow removal machine
deterioration degree evaluation, examined the relation between the road shade time in winter and theincidence of traffic accidents.
In FY 2017, we experimentally created a tool for determining economic losses due to snowfall andthe economic effects of snow removal, verified the applicability of a prediction formula for determining thecross-section of snow piled on a road shoulder, and designed, constructed, and conducted an experiment on a
support interface for de-icing agent spreading works. We also verified that the quantitative assessment of
the degree of deterioration of snow removal equipment is possible by using fault tree analysis and Weibull
analysis. In addition to the above results, we conducted traffic accident risk assessment by using measured
winter road surface condition parameters.
Key words : winter road management, service level, snow removing machinery, traffic accident risk, ICT-3-

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14.1 費用対効果評価に基づく合理的な冬期道路管理水準設定技術の開発
14.1.1 費用対効果による冬期道路管理水準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（寒地交通チーム）、技術開発調整監（寒地機械技術チーム）、寒地保
全技術研究グループ（寒地道路保全チーム）
研究担当者：石田樹、佐藤昌哉、巖博、木村孝司、高橋尚人、牧野正敏、丸山記美雄、徳永ロベルト、高本敏志、佐藤賢治、中島知幸、藤本明宏、齊田光、佐藤信吾、新保貴広、大浦正樹【要旨】
本研究は、走行速度や旅行時間信頼性などの客観的指標とユーザー満足度などの主観的指標を基に、冬期道路管理における費用対効果の定量評価手法の構築を最終目標とする。平成 29 年度は無積雪期および積雪期に冬期
走行環境を計測することで冬期の路面すべり、道路有効幅員に加え路面平坦性が走行速度に及ぼす影響を分析した。また、冬期の積雪や路肩堆雪に伴う走行速度低下に起因する経済損失や除排雪に伴う走行速度改善による経済効果を定量的に評価するためのツールの試作を行った。
キーワード：冬期道路管理、費用対効果、冬期走行環境、ユーザー満足度

1．はじめに影響の評価技術が不可欠となる。ここでさらに、除排雪

積雪寒冷地域において、グランドデザイン 2050 の基や凍結防止剤散布などの道路維持対策がもたらす冬期走本戦略にあるコンパクト＋ネットワーク化の推進には、

行環境の改善効果を評価する技術があれば、道路維持対

冬期間の交通ネットワークの強化と機能確保が不可欠で

策、
冬期走行環境の改善度合い、
冬期道路の走行性やユーある。また、札幌市市政世論調査結果 1)において「除雪ザー満足度の改善度合いの順で評価が可能になる。冬期に関すること」が第 1 位であるように、積雪寒冷地域に道路の走行性の改善は旅行時間の短縮や旅行時間信頼性

おいては住民の冬期道路管理への要望が高い。冬期道路の向上として評価することにより貨幣換算できる。こう

管理費の増加が見込めない実情に鑑みると、今後の冬期した一連の評価方法を体系的に確立することにより、投交通ネットワークの確保・強化および道路利用者の満足じた費用（道路維持管理費）に対するその効果（走行性度向上には、資源やストックの再配分、すなわち一律のの改善の貨幣換算額）を踏まえた道路維持管理、換言す

冬期道路の管理水準から道路の重要性やニーズに対応しれば費用対効果を考慮した道路維持管理の実施が期待でた格差ある管理水準の設定を促進させる必要がある。

きる。

冬期道路では、降雪および低温によって路肩堆雪（雪そこで、本研究では費用対効果による冬期道路管理水山）による道路有効幅員の減少、凍結による路面のすべ

準の評価技術の確立を目指すこととした。

り抵抗値低下、路面の凹凸の増大、吹雪時の視程障害等
2．研究実施内容が発生する。こうした冬期走行環境の悪化は走行性の低下 2)や冬型事故の増加 3)、4)に繋がる。冬期走行環境は気本研究では、研究開発プログラムの達成目標である「費

象、交通、地形および道路維持作業の影響を受けて時・用対効果評価に基づく合理的な冬期道路管理水準設定技

空間的に複雑に変化し、この複雑な変化が適切な冬期道術」を構成する技術として、客観的指標（走行速度・旅路管理の実施を難しくさせている。上述したように、冬行時間信頼性）と主観的指標（ユーザー満足度）を用い

期道路の管理水準に格差を設け、冬期道路の走行性やた、冬期道路管理の費用対効果を定量評価する手法の構

ユーザー満足度の向上を図るには、冬期走行環境の評価

築を目標とする。この目標を達成するため、本研究は技術と冬期走行環境が走行性とユーザー満足度に及ぼす① 冬期走行環境の推定手法の構築-1-

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

レーザースキャナ

路面すべり抵抗測定タイヤ

a. 連続路面すべり抵抗測定装置

加速度計

b. 冬期道路有効幅員計測装置

c. 簡易型 IRI 測定装置

写真 1 冬期走行環境の測定技術
レーザースキャナ

路面すべり抵抗測定タイヤ
加速度計

写真 2 冬期走行環境同時測定車両② 走行速度、時間信頼性、ユーザー満足度の評価手

冬期走行環境等におけるデータ蓄積が必要となる。

法の構築
3．2 冬期走行環境計測車両の開発③ 冬期道路管理の費用対効果の評価ツールの開発に大別される。平成 28 年度は、上記①および②につい

本研究では、3.1 の課題を解決するために、冬期走行て取り組んだ。また、平成 29 年度は①および②に加え、環境計測技術を 1 台の車両に集約した（写真 2）。

③についても取り組んだ。3 章および 4 章では平成 28

連続路面すべり抵抗測定装置は車両後部に取り付けた。

年度の研究内容について，5 章および 6 章では平成 29

本装置の路面すべり抵抗測定タイヤは車両進行方向に対年度の研究内容についてそれぞれ記載する。

して内側に 1～2°程度の角度を与えて牽引される。路面
すべり抵抗値は走行により発生する試験輪と路面の間の3．冬期走行環境の推定手法の構築

横反力から算出される。路面すべり抵抗値は、開発者が3．1 既往研究とその課題

独自に設定した HFN（Halliday Friction Number）と当研究所では、前中長期計画において車両に搭載して呼ばれる指標であり、タイヤ空転時を 0、乾燥舗装走行

走行しながら連続して路面すべり抵抗値、路面平坦性お時を通常 80 から 100（路面温度に依存）となるようによび道路有効幅員（以下、冬期走行環境と総称）を計測

較正され、凍結路面のように滑りやすい路面では小さく、する連続路面すべり抵抗測定装置（写真 1a）5)、冬期道

湿潤や乾燥路面のように滑り難い路面では大きくなる。

路有効幅員計測装置（写真 1b）6)および簡易型 IRI 測定

なお、当研究所ではフルロック式路面すべり摩擦係数測装置（写真 1c）7)を開発した。しかしながら、同写真か

定車と連続路面すべり抵抗測定装置を搭載した車両の合らも分かるように、これらの計測技術はそれぞれ異なる

同走行試験を行っており、HFN と路面すべり摩擦係数

車両に搭載されている。そのため、冬期走行環境のデーとの間には実験式が構築されている 8)。

タ取得には複数の計測車両の同時走行試験が必要になり、冬期道路有効幅員計測には、レーザースキャナを用い

予算と時間的な制約を受け、これまでに得られたデータ

た道路有効幅員計測システムを使用した。この計測シスは十分でない。冬期走行環境が走行性とユーザー満足度

テムは、路面や堆雪を計測する「レーザースキャナ」、計に及ぼす影響を評価するには、
様々な道路条件、交通量、測位置と時間データを取得する「GPS センサ」
、計測箇

2

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究所を撮影する「USB カメラ」と、これらの機器を接続す

3．3 走行試験

る「ノート PC（独自開発した「道路有効幅員計測･解析

3.3.1 試験の概要
平成 28 年度は、冬期走行環境の計測技術の動作確認

用ソフトウェア」搭載）」で構成される。
レーザースキャナは、車両のルーフキャリアに車両進を兼ねて、無積雪期および積雪期に走行試験を実施した。

行方向に固定したアルミ棒の前方先端に取り付け、道路走行試験は、札幌市内の 3 路線を対象に平成 28 年 11 月

横断面形状を計測する（写真１、２）。道路有効幅員は、

21 日（火）、平成 29 年 1 月 31 日（火）および 2 月 28

計測された道路横断面形状から、解析用ソフトウェアに日（火）の 3 日間にわたって実施した。表 1 に対象路線

より、堆雪や道路構造物と車道路面の境界を自動で判別の延長および道路条件を示す。なお、本試験における測し算出される。このとき、堆雪や歩道と車道路面の境界

定項目は路面すべり抵抗値と道路有効幅員である。

を正しく判別できない場合や、並走車や障害物で正しく3.3.2 試験の結果

道路有効幅員を算出できない場合などの異常値を自動で無効とし排除することが可能である。

図 1 は予備走行試験の結果を箱ひげ図で示したもので簡易型 IRI 測定装置は、道路の平坦性を表す指標としあり、上段に路面すべり抵抗値、中段に道路有効幅員、て世界共通の国際ラフネス指数 IRI を測定する計測装置
7) である。本装置は、車両のバネ上およびバネ下に加速

表 1 予備走行試験の対象路線概要

度計を取り付け、上下加速度信号から車両に依存する振動を除去し、IRI を算定する。本計測車両では、加速度

路線

対象延長

計を左前輪のバネ上およびバネ下にそれぞれ装着した。

A

80

60
40

0

路線A

積雪期

15

10
5

0

路線A
2016/11/14

2017/1/31

積雪期

30
20
10

0

路線A
2016/11/21

広い対面片側1車広い

2017/1/31

2017/2/28
平成29 年2月28日

積雪期

80
60
40

20
0

路線B

無積雪期

10
5
路線B

50

2017/1/31

60
40

20
0

20
10
路線B
2017/2/28

平成28年11月21日 平成28年1月31日 平成29年2月28日

無積雪期

積雪期

15

10
5
路線C
2016/11/21

50

2017/1/31

無積雪期

積雪期

30
20
10
路線C
2016/11/21

2017/1/31

平成28年11月21日 平成28年1月31日

図 1 走行試験の結果（上段：路面すべり抵抗値、中断：道路有効幅員、下段：走行速度）3

2017/2/28

平成29年2月28日

40

02017/1/31

路線C

平成28年11月21日 平成28年1月31日

積雪期

30

積雪期

80

20

2017/2/28

40

無積雪期

100

0

無積雪期

2016/11/21

120

2016/11/21 2017/1/31
2017/2/28
平成28年11月21日 平成28年1月31日 平成29年2月28日

積雪期

15

0

平成28年11月21日 平成28年1月31日

路線 C

平成28年11月21日 平成28年1月31日 平成29年2月28日

平成29年2月28日

40

無積雪期

2016/11/21

2017/2/28

走行速度 （km/h ）走行速度 （km/h ）無積雪期

対面片側2車

2.7km

100

0

平成28年11月21日 平成28年1月31日

50

120

20

道路有効幅員（m）

道路有効幅員（m）

無積雪期

4.8km

C

2016/11/21 2017/1/31
2017/2/28
平成28年11月21日 平成28年1月31日 平成29年2月28日

2016/11/21 2017/1/31
2017/2/28
平成28年11月21日 平成28年1月31日 平成29 年2月28日

20

B

路面すべり抵抗値（ HFN ）

積雪期

100

20

狭い

道路有効幅員（ m）

無積雪期

対面片側2車走行速度 （km/h ）

120

路肩

6.4km

路線 B
路面すべり抵抗値（ HFN ）路面すべり抵抗値（ HFN ）

路線 A

道路条件
車線

2017/2/28

平成29年2月28日

40

40

30

30

走行速度（km/h）

走行速度（km/h）

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

20
路線A（４車線）
路線B（４車線）
路線C（２車線）

10
0

20

40

60

80

20
路線A（４車線）
路線B（４車線）
路線C（２車線）

10
0

100

5

路面すべり抵抗値（HFN）

10

15

20

道路有効幅員（m）

図 2 冬期走行環境と走行速度の関係（左図：路面すべり抵抗値、右図：道路有効幅員）
0.6

0.2

走行速度の変化率

0.4

走行速度の変化率0.4

路線A（４車線）
路線B（４車線）
路線C（２車線）

0
-0.2
-0.4

0.2
0
-0.2

路線A（４車線）
路線B（４車線）
路線C（２車線）

-0.4

-0.6
-0.6 -0.4 -0.2

0

-0.4

0.2 0.4 0.6

-0.2

0

0.2

0.4

道路有効幅員の変化率

路面すべり抵抗値の変化率

図 3 冬期走行環境の変化率と走行速度の変化率との関係（左図：路面すべり抵抗値、右図：道路有効幅員）

下段に走行速度をそれぞれ示す。箱ひげ図は、中に一つ

雪期の道路有効幅員は路線A およびB では1～2 m 程度、の横線を持つ箱とその前後に延びる線（ひげ）で構成さ路線 C では 2～3 m 程度狭くなった。

れる。ひげの上下端は最大値と最小値を示す。箱の途中

最後に、走行速度については、無積雪期における走行の横線は中央値、箱の上下端は第三四分位数および第一速度の中央値は、路線 A、B および C でそれぞれ 28、四分位数である。第一四分位数とはデータの中で小さい

25 および 31 km/h である。この相違は、交通量、車線

方から 1/4、第三四分位数とはデータの大きい方から 1/4

数、信号の有無、路肩の広さなどが影響したと考えられにある数である。中央値はデータを大きさ順に並べた時る。積雪期における走行速度の中央値は無積雪期と比較の中心の値である。

していずれの路線も低い。積雪期の中で平成 29 年 1 月

路面すべり抵抗値については、いずれの路線でも無積

31 日と平成 29 年 2 月 28 日を比較すると、路線 B にお

雪期の中央値は 80 前後にある。
平成 29 年 1 月 31 日
（積

いて走行速度は前者が後者に比べて僅かだが小さい。前雪期）の中央値は 40 近くまで低下した。一方、平成 29者は後者と比較して道路有効幅員に大差がないものの、

年 2 月 28 日（積雪期では、路線 A と B は無積雪期と同

路面すべり抵抗値が 40 程度低い。このように走行速度程度の 80 前後であるが、路線 C は 45 程度であった。積は冬期走行環境の悪化を受けて低下し、その低下度合は雪期における日時や路線における値の相違は、気象条件

路面すべり抵抗値や道路有効幅員の変化によって異なる。

や道路維持作業の影響を受けて生じたと推察される。
次に、道路有効幅員については、無積雪期に対して積4

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

4． 走行速度、時間信頼性およびユーザー満足度の評価

録するとともに地図上にプロットして表示することがで手法の構築きる。今後は路面すべり抵抗値と同様に、路面平坦性お4．1 冬期走行環境が走行性に及ぼす影響分析

よび道路有効幅員の計測結果をシステム上に図示する機走行試験で得られたデータを基に、冬期走行環境が走能を追加する予定である。
このシステムにより、
気象デー

行性に及ぼす影響を分析した。

タ、冬期走行環境データおよび意見要望データを照らし

図 2 は冬期走行環境と走行速度の関係であり、左図に合わせて分析し、これらの相互の因果関係について検証

路面すべり抵抗値との関係を、右図に道路有効幅員とのを行うことが可能になる。このようにして気象、冬期走関係を、それぞれ示す。路面すべり抵抗値と、走行速度

行環境、ユーザー満足度の関係を明らかにし、冬期走行の分布域は路線によって異なるが、いずれの路線も走行

環境に関する客観的指標に加えてユーザー満足度の主観

速度は路面すべり抵抗値とともに低下した。道路有効幅

的指標も考慮して、冬期道路管理の効率化の促進を目指

員も同じ傾向にあり、分布域は異なるがいずれも道路有す。

効幅員の減少に伴い走行速度が低下した。
5．冬期走行環境の推定手法構築のための走行試験

図 3 は図 2 に示すデータ（路面すべり抵抗値、道路有

5．1 試験の概要

効幅員および走行速度）
について路線毎に平均値を求め、各データの値を平均値で除すことで平均値に対する変化

平成 29 年度は、一般国道 231 号 KP0～KP19（札幌

率（R＝A/Aave-1、A：データの値、Aave：データの平均

市北区北 34 条西 2 丁目～石狩市八幡 2 丁目）において値）を求め図示したものである。同図より、走行速度の積雪期に定期的に走行試験を実施した。走行試験は、上変化率はいずれの路線も路面すべり抵抗値および道路有
効幅員の変化率の低下に伴い大よそ同じ度合で線形的に低下していることが分かる。
図 2 や図 3 より、冬期走行環境と走行速度の関係を定
量的に評価することにより、冬期走行環境から走行速度を推定できる可能性が示唆された。
4．2 道路サービスに対する道路利用者の意見要望の集計・分析システムの試作
道路管理者が作成・とりまとめ・管理する、道路利用者からの意見・要望について、当研究所で運用する冬期
道路マネジメントシステム 9)上での入力・管理を支援する機能を検討・試作した。管理項目は道路事務所へのヒ
図 4 道路利用者の意見要望の管理システムの表示例

アリングを基に案として、事務所、路線番号、受付日時、相手先、距離標開始・終了、維持作業、応急処理、完了日時など 36 項目を定めた。
本システムの特徴として、路線番号およびキロポストが入力された意見要望であれば、アイコンが地図上に表示される（図 4）。また、アイコンは維持管理／応急処理で色分けされ、その内容によってアイコンの記号を変えて表示される。さらに、記号内の色で処理済か否かも判断できるように工夫した。加えて、冬期道路マネジメン
トシステムで提供している気象データと意見要望データを関連づけて分析できるように、両者を地図上で重ね合わせる機能を搭載した（図 5）。本システムは、路面すべり抵抗値のモニタリング機能を有しており、上述の冬期

図 5 道路利用者の意見要望のマップ化

走行環境同時測定車両で得られた路面すべり抵抗値を記（気象条件との重ね合わせ）5

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

レーザースキャナ

図 6 道路有効幅員計測装置の取り付け状況

図 7 一般国道 231 号における路面すべり抵抗値と走行速度の関係

表 2 平成 29 年度走行試験の対象路線概要
路線

対象延長

路肩

片側3車線

広い

KP11～KP15

片側2車線

広い

KP15～KP19

片側1車線(対面)狭い

KP0～KP11
一般国道
231号

道路条件
車線

記路線を対象に平成 29 年 11 月 13 日、平成 30 年 1 月
12 日、1 月 26 日、2 月 6 日、2 月 9 日、2 月 14 日、2
月 16 日、2 月 23 日および 3 月 5 日の 9 回（いずれも平日）にわたり実施した。表 2 に対象路線の道路条件を示
図 8 一般国道 231 号における路面平坦性とす。
本計測では午前 10 時に計測対象路線の起点を出発し、走行速度の関係

周囲の車両と同程度の速度で走行し走行速度、路面すべり抵抗値、道路有効幅員および IRI を測定した。なお、
道路有効幅員の計測装置について、平成 28 年度はレー
ザースキャナ 1 個を車両前方に張り出して搭載する構造であったため、ボンネットがある車両では、張り出しが大きくなりレーザースキャナの振動対策が必要であった。
そこで、平成 29 年度は、レーザースキャナ 2 個を車両上部側面に取り付ける構造とし搭載性を向上させた（図 6）。
5．2 試験の結果
図7 は一般国道231 号における路面すべり抵抗値と走図 9 一般国道 231 号における有効幅員と行速度の関係を車線数毎に示す。走行速度は路面すべり

走行速度の関係

抵抗値の減少に伴い低下する傾向にあり、本傾向は片側
2 車線区間で明確に現れた。片側 2 車線区間では、路面凍結時（概ね HFN20 以下）における走行速度は 42km/hとなり、路面乾燥時（概ね HFN80 以上）における走行速度と比較して 6km/h 程度の低下が見られた。
図 8 は一般国道 231 号における路面平坦性（IRI）と走行速度の関係を車線数毎に示す。走行速度は IRI が大
きくなるにつれ減少した。特に、片側 2 車線区間では無図 10 日平均走行速度および積雪深の推移ならびに降雪

雪期（IRI は概ね 1mm/m 程度）の走行速度は 50km/h

経済損失・除排雪経済効果の評価概念図

であるが、積雪により IRI が 8mm/m 程度まで増大した
6

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

場合に走行速度が 35km/h 未満になるなど路面平坦性が
走行速度に与える影響は顕著であった。
図9 は一般国道231 号における道路有効幅員と走行速度の関係を車線数毎に示す。片側 2 車線区間では道路有

平均走行速度

効幅員の減少に伴い走行速度が低下する傾向にあったが、片側 1 車線区間および片側 3 車線区間では道路有効幅員と走行速度の間に明確な関係は見られなかった。
6．降雪による経済損失および除排雪による経済効果の推定手法の構築
図 11 日平均走行速度の推移の例（一般国道 5 号 北 34

6．1 経済損失および経済効果の推定手法

西 2 交差点～北 14 西 1 交差点）

本研究では、降雪や積雪に起因した走行速度低下による経済損失(降雪経済損失)と冬期道路管理に伴う走行速度改善による経済効果(除排雪経済効果)の評価を行うた
めに、タクシープローブデータから得られた平均走行速度を用いて降雪経済損失および除排雪経済効果を推定する手法を構築した。
図 10 は非冬期から冬期間に亘る日平均走行速度の推移であり、この図を用いて本研究における降雪による走行時間延長（走行速度低下）と除排雪による走行時間短縮（走行速度改善）の評価の概念を述べる。
本評価で用いた日平均走行速度の推移について説明する。無積雪期の日平均走行速度は短期的な上下動がある

小

経済損失

大

ものの、増大や減少の傾向がなく、水平に推移する。初冬期および冬期には、降雪や除雪によって上下動を伴い

図 12 降雪による経済損失の分布（平成 25 年度冬期）ながらも道路有効幅員の減少に伴い日平均走行速度は減少する。除排雪が行われると道路有効幅員が広がり、日4.

平均走行速度は改善する。それでも、無積雪期と比べるc）の日平均走行速度が冬期にわたり継続するとと道路有効幅員は狭く、日平均走行速度も低い。

し、冬期に除排雪しない場合の旅行時間を求める。

以下に、降雪による走行時間延長と除排雪による走行

5.

時間短縮の評価の手順を列挙する。
1.

6.

堆雪による走行時間延長は初冬期の日平均走行
速度－冬期の日平均走行速度より求める。

日（図中 a）、積雪深が 30cm 以上となり路肩の7.

堆雪が走行速度に影響を与え始める日（図中 b）

除排雪による走行時間短縮は冬期（除排雪無）の
日平均走行速度－冬期の日平均走行速度より求と除排雪が行われた日(図中 c)を設定する。11/1

める。

から a を無積雪期、a から b を初冬期、b から c

8.

を冬期、および c から冬期間中積雪深が最大とな

降雪による経済損失は降雪による走行時間延長と交通量および通行車両の時間価値原単位の積る日を冬期除排雪後期間とする。

から求める。同様に、堆雪による経済損失および無積雪期、初冬期および冬期の日平均走行速度の除排雪による経済効果は堆雪による走行時間延

平均値をそれぞれ求める。
3.

降雪による走行時間延長は無積雪期の日平均走
行速度－初冬期の日平均走行速度より求める。

日平均走行速度の推移および降雪量を基に、降雪によって日平均走行速度が低下傾向に移行する

2.

除排雪を実施しないケースは、除排雪直前（図中長・除排雪による走行時間短縮と交通量および通対象延長を無積雪期、初冬期、冬期、および冬期行車両の時間価値原単位の積から求める。

除排雪後期間の日平均走行速度の平均値で除す
ことで、対象区間の旅行時間を求める。

7

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

6．2 経済損失および経済効果推定の試行

経済損失・除排雪による経済効果の推定や、除排雪等費

本研究では、札幌市内のタクシープローブデータを用

用データとの組み合わせによる冬期道路管理の費用対効

いて札幌市内幹線道路の降雪経済損失および除雪経済効

果推定が可能となった。

果の試算を行った。図 11 は平成 25 年度冬期の一般国道

今後は、より多様な気象、道路、交通および道路雪氷5 号 北 34 西 2 交差点～北 14 西 1 交差点における日平状態の条件下で繰り返し走行試験を実施し、冬期走行環

均走行速度の推移を示す。無積雪期の日平均走行速度は境と走行性の関係についてより詳細な分析を実施すると25.0km/h であったが、日平均走行速度は平成 25 年 12

ともに、冬期走行環境および費用対効果を考慮した冬期

月上旬からの積雪深増加に伴い低下し、同月下旬には日

道路管理の実施支援手法について開発を行う予定である。

平均走行速度が 20km/h 程度まで低下した。
平成 26 年 1
月上旬には降雪の影響により日平均走行速度は最も低い

参考文献

14.8km/h となり、その後は除排雪等の効果により走行

1） 札幌市：平成 27 年度札幌市市政世論調査報告書、p. 49、

速度は回復した。図 12 は上述の手法により平成 25 年度

2016.2

冬期の札幌市内幹線道路の各道路センサス区間における

2） 藤本明宏、徳永ロベルト、武知洋太、住田則行、丸山記美

降雪経済損失を求めた結果であり、札幌中心市街地や一雄：道路複合雪害が走行速度に及ぼす影響評価、第 50 回

般国道230号の山間部区間などで特に降雪経済損失が大土木計画学研究発表会、50、論文番号 154、2014.11

きくなるなど経済損失・経済効果について空間分布の面

3） 安藤和彦、倉持智明：路面のすべり摩擦と路面管理水準及びすべり事故：土木技術資料、Vol.52-5、pp. 56-59、2010.5

から検証を行うことが可能となった。

4） 竹内政夫：冬の視界不良事故について －交通事故統計か

7．まとめ

らみる発生構造－、北海道の雪氷、No. 33、pp. 35-38、2014.9

本研究は、冬期道路管理の費用対効果を定量的に評価する手法の構築を最終目標とし、平成 28 年度は冬期走

5） 舟橋誠、徳永ロベルト、浅野基樹：連続路面すべり抵抗値

行環境と走行性の関係検証を、平成 29 年度はこれに加

測定装置
（RT3）
の導入について、
北海道の雪氷、No. 26、pp. 5-8、2007.9

えて冬期道路管理の費用対効果の評価ツールの開発に取

6） 大上哲也、住田則行：道路有効幅員計測に関する試験報告

り組んだ。
冬期走行環境と走行性の関係検証では、路面すべり抵について、北海道開発技術研究発表会、Vol. 55、2012.2

抗値、路面平坦性および道路有効幅員のそれぞれの計測

7） 中島繁則、川村彰、坂田光児、山崎元也、谷岡和範：高速技術を車両 1 台に集約し、無積雪期および積雪期に走行道路の維持管理に向けた新小型 IRI 測定システムの開発、試験を実施した。試験の結果より、走行速度は冬期走行

交通工学、Vol. 44、No. 2、pp. 49-56、2009.3

環境の悪化を受けて低下し、その低下度合は路面すべり

8） 徳永ロベルト、舟橋誠、高橋尚人：すべり抵抗値活用によ

抵抗値や道路有効幅員、路面平坦性の変化によって異なる冬期路面管理技術の高度化に関する研究、北海道開発技
術研究発表会、Vol. 52、2009.2

ることを確認した。また、道路サービスに対する道路利

9） 切石亮、徳永ロベルト、高橋尚人：冬期道路マネジメント

用者の意見要望の集計・分析システムを試作した。
冬期道路管理の費用対効果の評価ツールの開発に関しシステムの試行運用について、北海道開発技術研究発表会、Vol. 55、2014.2ては、冬期の走行速度プローブデータ、交通量データ等
から積雪時・路肩堆雪時の走行速度低下に伴う経済損失
や除排雪による経済効果を算出するためのツール試作を行った。これにより、路線の各区間において降雪による

8

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

14.1.2 効果的な除排雪に資する作業計画支援技術に関する研究担当チーム：技術開発調整監付（寒地機械技術チーム）
寒地道路研究グループ（寒地交通チーム）
研究担当者：巖博、牧野正敏、植野英睦、村上和也、佐藤信吾
佐藤昌哉、高橋尚人、宗広一徳、中村直久【要旨】
本研究は、冬期道路における維持管理事業の計画立案支援を目的として、積雪寒冷地の地域特性に応じた道路
幅員構成の見直しと除排雪作業の効率化による除排雪の作業計画支援技術の提案を行うものである。
平成 29 年度は、冬期道路における路肩堆雪の形成状況と交通流の変動に関する実査、運搬排雪データを活用
した排雪断面積と排雪速度の相関関係の把握、路肩堆雪断面積の実測値と気象データや除排雪回数等から堆雪断面積を求める予測式の試算及び適応性の確認を行った。
キーワード：除排雪、道路幅員構成、路肩堆雪、作業計画支援

1．はじめに

3．路肩堆雪の形成と交通流に関する実測調査

冬期間の道路交通サービス低下の大きな要因の一つは、

3.1 調査方法

路肩堆雪による道路有効幅員の減少である。その要因を札幌市内の道道を対象とし、昨年度に引き続き、路肩解消するために行われる運搬排雪作業は総除雪費の約 3堆雪の形成と交通流に関する実測調査を行った。調査場

割を占める主要な工種であり、厳しい予算制約の下で、所及び調査期間は以下のとおりである。

巻出し・拡幅・カットなど複数の工法を組み合わせて行・道道下手稲札幌線（札幌市西区発寒 14 条 11 丁目）

われている。また、実施時期や工法は、除雪従事者の経・平成 28 年 11 月～平成 29 年 2 月

験に依るところが大きく、さらには熟練者及び担い手不平成 29 年 11 月～平成 30 年 2 月

足の課題もあり、実施時期や工法などに関する判断を経験に依存しないための定量的な指標が必要である。
一方、路肩堆雪と運搬排雪計画を考慮して道路幅員の再配分を行うことで、交通への影響を最小化しつつ除排雪事業のコスト縮減が図られる可能性がある。併せて、既存道路空間の有効活用は大きな行政ニーズとなっており、除排雪への考慮と同時に自転車走行空間確保のような夏期の利用方法の検討も必要とされている。
本研究では、冬期道路における維持管理の計画立案支援を目的として、積雪寒冷地の地域特性に応じた道路幅

内側車線

外側車線

路肩

員構成の見直しと除排雪作業の効率化による除排雪の作

3.0m

3.0m

0.5m

業計画支援技術の提案を行うものである。

図-1 調査対象道路の横断面構成

2．研究実施内容対象道路に設置した観測カメラの画像を取得し、画像

平成 29 年度は、冬期道路における路肩堆雪の形成状解析ソフトウェアを利用して路肩堆雪時の堆雪幅と交通

況と交通流の変動に関する実査と、4 ヶ年分の運搬排雪流に関するデータ取得を行った。
対象道路の片側車線（内

データの分析による路肩堆雪の排雪断面積と排雪速度の側車線幅員 3.0m、外側車線幅員 3.0m、路肩幅員 0.5m）

関係性の把握を行った。また、4 ヶ年分の堆雪形状の実（図-1）について、堆雪幅別に交通量-速度(Q－V)の性能

測値と気象データや除排雪回数等から、堆雪断面積を求曲線のデータ整理を行った。

める予測式を試算し、適応性の確認を行った。

-1-

3.2 調査結果
観測カメラから、画像を連続記録した。同画像から、調査期間中の毎日の路肩堆雪の形成状況について、読み車線の位置取りを行った。
調査期間中の画像から、路肩堆雪の形成状況を以下のとおり分類した。

堆雪幅

・路肩堆雪幅：W＝1.0m・1.5m・2.0m・2.5m
12 月 23 日

・路面状態：雪氷路面（snow）
例えば、路肩堆雪幅 W=1.5ｍ（雪氷路面）における対堆雪：2.5ｍ

象道路の片側 2 車線における交通密度－交通量
（k－Q）
、

圧雪

交通量－速度（Q－V）
、交通密度－速度（k－V）のデー

図-3 路肩堆雪状況（堆雪幅：2.5m）

タを取得したところ、図-2 を得た。

両車線

60

両車線

平均速度（km/h）

時間交通量（台/h）

1000
800
600
400

y = -0.6934x2 + 47.959x
R² = 0.7727

200

0
0

10

20
30
40
交通密度（台/km）

50

50
40

30
20
10
562

0

60

0

200

(1)交通密度-交通量（k-Q）曲線

800

1000

図-4 交通量－速度（Q-V）曲線（堆雪幅：2.5ｍ）

両車線

60

平均速度（km/h）

400
600
時間交通量（台/h）50

W=1.5m と比べて、最大交通容量で 7 割程度に低下した40（図-2(2)、図-4）。さらに、堆雪幅 W=1.0m・1.5m・

30

2.0m・2.5m の交通量－速度（Q－V）
曲線を式化すると、

20

順に次の（1）～（4）のとおりとなる。同式を図に示す

10と、図-5 のとおりである。

829

0
0

200

400
600
時間交通量（台/h）

800

1000

W=1.0m, V = 24.1 ± √−0.695Q + 578.8 (1)(2)交通量－速度（Q-V）曲線

W=1.5m, V = 24.0 ± √−0.693Q + 575.0 (2)両車線

平均速度（km/h）

60

W=2.0m, V = 21.8 ± √−0.733Q + 477.4 (3)50

W=2.5m, V = 19.1 ± √−0.651Q + 366.1 (4)40

y = -0.718x + 48.62
R² = 0.7136

30

両車線

20

60

10

2.5m

2.0m

1.5m

1.0m

2.5m

2.0m

1.5m

1.0m

50
0

10

20
30
40
交通密度（台/km）50

平均速度（km/h）

060(3) 交通密度－速度（k-V）曲線
図-２ 堆雪時の交通性能（堆雪幅：1.5m）

40

30
20
10
0

路肩堆雪幅が大きくなるに従って、Q－V のデータが0低下することが示された。例えば、堆雪幅 W=2.5m のと

200

400
600
時間交通量（台/h）800

図-5 堆雪幅別の交通量－速度（Q-V）曲線

き（図-3）の交通量－速度（Q－V）の性能曲線は、

-2-

1000

4．路肩堆雪部の効率的な除排雪工法の検討

距離標(KP）
64

除排雪の作業計画支援技術の検討にあたり、基礎とな

移動 (対象外)63る、運搬排雪作業における排雪量と排雪速度の関係性の②1h32m0.94km

4.1 排雪量と排雪速度の関係性把握

61

4.1.1 排雪断面積と排雪速度の算出

60

排雪量と排雪速度の関係を把握するため、国土交通省
北海道開発局（以下、「開発局」という）札幌・小樽・旭

58

16
14

①2h24m1.46km12
10

6
4

1/14 6:43

1/14 6:28

1/14 6:14

1/14 6:00

1/14 5:45

1/14 5:31

1/14 5:16

1/14 5:02

1/14 4:48

1/14 4:33

1/14 4:19

1/14 4:04

1/14 3:50

1/14 3:36

1/14 3:21

1/14 3:07

1/14 2:52

1/14 2:38

1/14 2:24

1/14 2:09

1/14 1:55

1/14 1:40

1/14 1:26

1/14 1:12

1/14 0:57

1/14 0:43

1/14 0:28

1/14 0:14

1/14 0:00

1/13 23:45

1/13 23:31

1/13 23:16

1/13 23:02

1/13 22:48

1/13 22:33

1/13 22:19

1/13 22:04

1/13 21:50

1/13 21:36

1/13 21:21

1/13 21:07

1/13 20:52

1/13 20:38

1/13 20:24

1/13 20:09

1/13 19:55

0

開始ポイント 時刻23:24、KP61.69

集した。そのデータを作業日毎の運搬排雪量、排雪作業終了ポイント 時刻00:56、KP60.75

延長等により整理し、調査対象データを抽出した。
平成 29 年度は、昨年度に抽出した 3 ヶ年分（H25～

開始終了ポイント②
1h32m、0.94km

H27）の調査対象データ（2,212 件）に、平成 28 年度分

開始･終了ポイント②
拡大図

運搬排雪データから抽出した664件の調査対象データを

開始時刻23:24～終了時刻00:56 差1h32m
開始KP61.69～終了KP60.75

・作業時間合計 7h24m

新たに加え、2,876 件とした（表-1）。さらに、3 ヶ年分（区間排雪量計÷作業延長合計）

平均排雪速度（①1.46 +②0.94 +③1.80 +④0.91）

一部見直し、調査対象データの精度向上を図った。

・区間排雪量計

表-1 データ整理件数差0.94km

平均排雪断面積 0.93m２（①2h24m + ②1h32m +③2h16m + ④1h12m）
・作業延長合計 5.11km（H25～H27）の調査対象データの作業延長抽出方法を

0.69km/h（作業延長合計÷作業時間合計）

4,746m3

図-6 除雪車稼働グラフ例（1 日分）

対象年度 運搬排雪データ 調査対象データ

備 考

H25

1,317

H26

925

691

〃

H27

1,078

641

〃

小計

3,320

2,212

4,346

④1h12m
0.91km2

川開発建設部管内の国道で行われた運搬排雪データを収

合計③2h16m1.80km

8

59

1,026

作業速度
20
（km/h）18

速度

62把握、及び路肩堆雪の形成傾向の把握を行った。

H28

排雪 (対象)880 H29作業延長一部見直し

表-2 算出結果一覧表（抜粋）No

664 H29収集・整理
2,876

調査対象とした平成 28 年度分（664 件）の作業日に

機械
種別

作業
区分

区間排雪
量(m3)

作業時間
合計(h)

平均排雪

作業延長
合計(km)

断面積(m2)

平均排雪速度(km/h)

1 2.2m級

拡幅

2,198

4:19

4.99

0.4405

1.15602 2.2m級

拡幅

1,204

2:24

1.64

0.70820.70833 2.2m級

拡幅

1,260

1:53

1.97

0.60871.09914 2.2m級

拡幅

2,002

4:12

3.69

0.47780.9976

5 2.2m級

拡幅

2,562

4:33

5.07

0.49171.1451

6 2.2m級

拡幅

658

2:21

0.31

0.32410.8638

7 2.2m級

拡幅

1,008

2:10

2.75

0.36391.2785～2872 2.2m級

拡幅

644

2:24

1.01

0.49160.54582873 2.2m級

拡幅

1,820

6:22

2.36

0.68940.4147

機械等情報管理システムから取得し、作業日毎の除雪車

2874 2.2m級

拡幅

1,736

6:37

1.61

0.80740.32492875 2.2m級

拡幅

1,596

6:17

3.18

0.48070.5284

稼働状況をグラフ化した（図-6）。

2876 2.2m級

拡幅

910

3:53

2.31

0.38720.6052

おけるロータリ除雪車の作業履歴データを開発局の除雪作成したグラフから移動や休息時間などの非稼働時間を判別し、排雪作業の開始・終了ポイントの時刻と距離

4.1.2 排雪量と排雪速度の相関検討

標（KP）を読み取り、その間の作業時間、作業延長を算

前項で算出した排雪断面積と排雪速度の関係性につい出した。さらに、算出した作業時間合計及び作業延長合て確認するため、昨年度に引き続き、複数の相関検討手計と、運搬排雪データより抽出した区間排雪量から、作法による重回帰分析及び妥当性の評価を行った。
分析は、75 の条件分類毎に相関係数を算出し、傾向把

業日毎の平均排雪断面積及び平均排雪速度を算出した。
算出した平均排雪断面積と平均排雪速度を集計した握を行った（表-3）。

664 件、及び 3 ヶ年分（H25～H27）の作業延長見直し
後の結果を含めた算出結果一覧表の抜粋を表-2 に示す。

-3-

表-3 相関検討手法

表-4 検討手法の妥当性評価

手法
①

べき乗

手法

④

ロジスティック

②

対数

⑤

逆数

③

指数

⑥

直線

※条件分類毎の全データを分析
条件分類
機械種別
年度
区分
なし
作
業
区
分

拡幅

巻出

全機種

一車線積込形

2.2m級

2.6m級

2.2m級＋
2.6m級

H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H
25 26 27 28 25 26 27 28 25 26 27 28 25 26 27 28 25 26 27 28

1
2

3

6
4

5

7

26

8

11

16

31

36

41

理 由

修正済
重相関係数

修正済
決定係数

(修正R)

(修正R2)

0.66680.4446①

べき乗○
重相関係数が高いため
妥当性あり

②

対数

×
重相関係数は高いが、断面積が大きくなると排雪妥当性なし 速度の予測値が0km /h以下になるため

0.69330.4807③

指数△
べき乗と比べて重相関係数が低いため妥当性なし

0.54920.3016△④ ﾛｼﾞｽﾃｨｯｸ
べき乗と比べて重相関係数が低いため妥当性なし

0.54110.2928逆数△
べき乗と比べて重相関係数が低いため妥当性なし

0.39200.1537

直線×
べき乗と比べて重相関係数が低く、排雪速度の予妥当性なし 測値が0km /h以下になるため

0.50000.2500⑤

21⑥

9 10 12 13 14 15 17 18 19 20 22 23 24 25

妥当性の
評価

46

27 28 29 30 32 33 34 35 37 38 39 40 52 43 44 45 47 48 49 50

51

56

61

66

2) 相関検討手法まとめ71

52 53 54 55 57 58 59 60 62 63 64 65 67 68 69 70 72 73 74 75

相関検討手法の妥当性評価を行い、手法①べき乗に妥当性があることを確認した。合わせて、条件分類毎に重4.1.3 相関検討手法の分析結果

相関係数（修正 R）の相関の度合いを確認した結果、97％1) 妥当性の評価の条件分類において高い相関がみられた（表-5）。

相関検討手法の妥当性を評価するため、表-3 の条件分以上のことから、相関検討手法①べき乗による相関式

類 1（全機種、区分なし）のデータを用いて、各手法のが、排雪速度予測式への適用可能性があるといえる（図相関検討を行った（図-7、表-4）
。

-8）
。

相関検討手法①から手法⑥の中で、重相関係数（修正R）が最も高いのは手法②の対数（0.6933）だったが、表-5 相関検討の結果

排雪断面積が大きくなると排雪速度の予測が 0km/h 以

手法①べき乗

修正済
重相関係数
(修正R)

下となるため、妥当性なしとした。
次に高かったのは、手法①のべき乗（0.6668）で、妥

0.7 ～ 1.0

当性ありとした。
手法③指数（0.5492）、手法④ロジスティク（0.5411）、

0.5 ～ 0.7

手法⑤逆数（0.3920）、手法⑥直線（0.5000）は手法①

0.4 ～ 0.5

べき乗と比べ、重相関係数（修正 R）が低いため、妥当

0.3 ～ 0.4

性なしとした。

0.2 ～ 0.3
0.0 ～ 0.2

相関の度合い

割合

13

19%

かなり高い相関がある

54

78%

中程度の相関がある

00%

ある程度の相関がある

0

高 高い相関がある
中

条件分類
件数

低 弱い相関がある
ほとんど相関がない

2

3%

0

※相関の度合い：出典「社会調査の基礎」放送大学テキスト※条件分類は、対象データがない6パターンを除いた69件で算出

図-7 分析事例:相関検討手法①～⑥、条件分類 1
図-8 相関検討手法①べき乗、条件分類 1-4-

4.2 路肩堆雪の形成傾向把握

4.2.2 独立変数の検証

4.2.1 堆雪断面積の推計方法

分析に用いる独立変数について妥当性の検証を行い、5 項目の除外項目を選定した（表-7）。

路肩堆雪形成時における堆雪断面積推計方法の検討を行った。検討に当たっては、開発局札幌開発建設部管内の国道 10 地点（R5：4 地点、R274：6 地点）で現地計

表-7 独立変数の妥当性検証結果

測した４ヶ年分（H25～H28）の路肩堆雪断面積の実測
値と、気象庁 HP から入手可能な気象データなどを用い

独立変数

検証結果
（偏回帰係数の適切な符号）

理由

24時間自動車類
交通量(センサス)

候補から除外有意性検定では関係性があると判定されたが、 明確な作用が判定できないためて重回帰分析を行った。図-9 に現地計測状況、表-6 に重a.

回帰分析内容を示す。

b. 代表沿道状況

候補から除外符号の明確な作用が推定で きず、有意性検定でも関係性が低いと判定されたため

c. 車線数片側候補から除外車線数が多くなると、堆雪断面積が大きくなることが推定できるが、明確な作用が不明なため

図-9 現地計測状況
表-6 重回帰分析内容
項目

従属変数

内容

堆雪断面積

(目的変数)

内訳
堆雪全断面積d.

除雪一般(一般除雪回数)

妥当性あり
除雪回数が多くなると、堆雪断面積が大きくなると推（プラスに作用） 定できるため

e.

拡幅積上
(回数)

妥当性あり
拡幅積上回数が多くなると、 堆雪断面積が 大きくな
（プラスに作用） ると推定できるため

f.

排雪巻出
(回数)

妥当性あり
(マイナスに作用)

排雪巻出回数が多く なると、 堆雪断面積が 小さくなると推定できるため

g.

排雪拡幅
(回数)

妥当性あり
(マイナスに作用)

排雪拡幅回数が多く なると、 堆雪断面積が 小さくなると推定できるためh.

降雪(累計降雪)
(cm)

妥当性あり
降雪が多くなると、堆雪断面積が大きく なると推定で（プラスに作用） きるため

i.

最深積雪
(cm)

妥当性あり
最深積雪が大きくなると、堆雪断面積が 大きくなると（プラスに作用） 推定できるため

j.

現地平均気圧(hPa)

候補から除外符号の明確な作用が推定で きず、有意性検定でも関係性が低いと判定されたため

k.

降水量
(mm)

妥当性あり
(マイナスに作用)

降水量が多くなると雪が 融け 、堆雪断面積が小さくなると推定できるため

l.

平均気温
(℃)

妥当性あり
(マイナスに作用)

平均気温が0℃を超えると雪が融け、堆雪断面積が小さくなると推定できるため

m.

平均湿度
(％)

候補から除外有意性検定では関係性があると判定されたが、 明確な作用が判定できないため

n.

平均風速
(m/s)

妥当性あり
(マイナスに作用)

風速が強くなると雪が融けやすくなり、 堆雪断面積が小さくなると推定できるため

o.

日照時間
(h)

妥当性あり
(マイナスに作用)

日照時間が多くなると雪が融け、堆雪断面積が 小さくなると推定できるため

車道部堆雪断面積

独立変数

a. 24時間自動車類交通量(説明変数)(センサス)
b. 代表沿道状況

4.2.3 推計結果-

独立変数 a から o の 15 項目の内、前項 4.2.2 で除外しDIDかつ商業地域
DID(商業地域を除く)

た 5 項目（a.24 時間自動車類交通量、b.代表沿道状況、

その他市街部

c.車線数片側、j.現地平均気圧、m.平均湿度）を除き、増平地部

減法を用いた重回帰分析を行った。

c. 車線数片側

さらに、分析後の独立変数の偏回帰係数について、有d. 除雪一般(一般除雪回数)
e. 拡幅積上(回数)f.

意性検定及び符号の検証を繰り返して独立変数を整理し、

排雪巻出(回数)

最終的に有効となった独立変数で重回帰分析を行った

g. 排雪拡幅(回数)

（表-8）
。

h. 降雪(累計降雪)(cm)i.

最深積雪(cm)j.

現地平均気圧(hPa)

分類 A 累計、分類 B 計測期間毎、分類 C2 計測期間毎-の分析結果を比較し、分類 A 累計の相関が高いことを確

k. 降水量(mm)
l.

認した。

平均気温(℃)

m. 平均湿度(％)

予測式の簡素化の観点から、独立変数が少なく、かつ

n. 平均風速(m/s)

相関の高い、分類 A 累計の①及び②を堆雪断面積の推計

o. 日照時間(h)予測式として選定した（表-9）。

-5-

表-8 分析パターン及び結果修正済重相関係数
(修正R)

従属変数
(目的変数)

分類

独立変数
除外前

有効となった
独立変数

独立変数
除外後

A

① 堆雪全断面積

0.85390.8444

f,g,i

累計

車道部
堆雪断面積

0.83340.8299e,f,g,i,k

B
計測
期間毎

③ 堆雪全断面積

0.73900.7307e,f,h,i,n

車道部
堆雪断面積

0.69550.6820e,f,g,h,i,n

C
2計測
期間毎

⑤ 堆雪全断面積

0.82150.8111e,f,h,i,n

車道部
堆雪断面積

0.78740.7731e,f,g,h,i,n

②

④

⑥

比較例（H28、R5 地点②）

分類（集計期間）の考え方（降雪の場合の例）

単位：ｃｍ

計測日の例

分類

備考

12/1

12/25

1/5

1/15

1/25

A.累計

0

10

15

30

40

計測期間内降雪量の累計

B.計測期間毎

0

10

5

15

10

計測日間における降雪量

10

C.２計測期間毎

図-10 分類 A 累計①（堆雪全断面積）による

２計測日間における降雪量の累計

1520

表-9 分類 A 累計①及び②の予測式
堆雪断面積推定予測式

y＝a1x1+a2x2+･･･anxn＋b
偏回帰係数

内 容

分類A累計①

分類A累計②

堆雪断面積(m2)

y

-

y

-

e. 拡幅積上(回数)

-

-

a1

0.2062

f. 排雪巻出(回数)g.

図-11 分類 A 累計②（車道部堆雪断面積）による比較例（H28、R5 地点②）a1

-2.7216 a2-1.7733

排雪拡幅(回数)

a2-0.8473 a3-0.8277

また、計測日毎の予測精度を確認するため、縦軸を予i. 最深積雪(cm)a3

0.0609 a4

0.0382

測値、横軸を実測値としたグラフを作成し、予測値と実k. 降水量(mm)

-

-

a5

-0.0018

測値の差異傾向について確認した。データ件数は、4 ヶ定数項

b-0.6947b-0.2151

年分の 280 件（28 計測日（H25:5 回、H26：5 回、H27:9
回、H28:9 回）×10 地点）を対象とした。

選定した予測式の精度を確認するため、予測式（2 種確認の結果、堆雪全断面積（図-12）及び車道部堆雪断類）×計測地点（10 地点）×4 ヶ年分（H25～H28）、

面積（図-13）ともに、堆雪断面積が大きい場合、予測値

計 80 件の比較グラフを作成し（表-10）、予測式から算が少なめになる傾向が見られた。

出した堆雪断面積の予測値と実測値を各地点毎に比較し差異傾向に多少の偏りが生じているが、堆雪断面積をた。堆雪全断面積と車道部堆雪断面積の比較グラフの例

推計する予測式として適用できる可能性があることを確を図-10 及び図-11 に示す。

認した。

各計測日毎の比較では、値の差異はあるが、予測値は実測値グラフの傾向と同様の軌跡を示している。
表-10 比較グラフ作成件数
分類A累計① 堆雪全断面積② 車道部堆雪断面積
合 計

地点

年度

件数

R5
①～④
R274 ⑤～⑩

H25～H28
（4ヶ年）

40
40
80

-6-

5.1.2 堆雪走行実験で用いる模擬堆雪は 7 箇所（図-14）とし、高さは 1.0m、1.2m、1.5m とした。また、路面状況は乾燥及び湿潤で、模擬堆雪は木製の棒に白色のシートを取り付けることにより再現した（図-15）。

図-12 予測値の精度確認（堆雪全断面積）

図-14 堆雪位置及び走行コース

図-13 予測値の精度確認（車道部堆雪断面積）
5．路肩堆雪が通行車両の視認性に与える支障度合い調
査
5.1 路肩堆雪の影響に関する実験
路肩堆雪が大きくなると、ドライバーや歩行者の視界を遮るなど、交通の安全性や円滑性への影響が懸念される。
除排雪の作業計画を立案するうえで判断要素となる、路肩堆雪の位置や高さがドライバーの視認性に与える支障度合いを定量的に把握するため、被験者参加による走行実験を行った。

図-15 堆雪の影響に関する実験状況

5.1.1 実験概要
寒地土木研究所苫小牧寒地試験道路において、模擬堆

5.1.3

走行条件

雪を設置した十字交差点を被験者が実験車両を運転走行

被験者は実験車両（トヨタ カローラフィールダー）

し、左折する場合の各堆雪の高さがドライバーに与えるを自由走行により運転した。走行コースは、交差点手前

支障度合いについて、主観評価を行った。なお、実験は、20m からスタートし、信号のある交差点を左折した後、堆雪とドライバーの距離が近く、視界への支障度合いが20m 先をゴールとした（図-14）。また、被験者は同じ実大きいと考えられる左折の場合のみ行った。

験条件で 5 回連続して走行した。うち、1～2 回は交差点
内に他の走行車両もしくは歩行者がランダムに進入する-7-

条件で行い、他の走行車両や歩行者が来るかもしれないという意識を被験者に持たせた。
5.1.4 被験者
被験者は、運転初心者やペーパードライバーではない
男女 10 名とした。全員が視覚に対する健常者で、年齢は 30 歳～60 歳代、運転時の目線の高さは 116cm～
125cm の範囲であった。
5.1.5 主観評価
被験者は各堆雪高さにおいて、堆雪毎の支障度合いを主観評価した。評価には 7 段階評価のアンケートを用いた（図-16）。アンケートにより得られた評価（主観評価

図-17 主観評価の結果点数）は、被験者間の評価点数のバラツキを抑え堆雪毎の比較を容易にするため被験者毎に標準化（（個々の点数以上のことから、交差点内の堆雪は、ドライバーの視－平均）／標準偏差）し、さらに堆雪毎の全被験者の値認性に支障となるため、ドライバーの目線高さより低い、を平均することで基準値を求めた。なお、基準値が高い

概ね 1.0m 程度に抑えることが望ましいと考える。

（プラス方向）ほど走行する上での支障になり、逆に基準値が低い（マイナス方向）ほど支障にならない評価結6．まとめ
平成 29 年度に行った研究の結果、以下の成果が得ら

果となる。

れた。
Q:走行する上での影響度を雪堤毎にチェック（○）してください。
試験番号

・片側２車線道路の地方道を対象とし、冬期交通流の実

被験者No.

査を行った。路肩堆雪生成時の堆雪幅が 1.0m から

堆雪①

1.5m

1

2

3

4

5

6

7

堆雪②

1.5m

1

2

3

4

5

6

7

堆雪③

1.5m

1

2

3

4

5

6

7

堆雪④

1.5m

1

2

3

4

5

6

7

堆雪⑤

1.5m

1

2

3

4

5

6

7

堆雪⑥

1.5m

1

2

3

4

5

6

7

堆雪⑦

1.5m

1

2

3

4

5

6

7

支障にならない

2.5m の範囲における、交通量－速度（Q－V）性能についてデータ取得し、数値モデル化した。
・排雪断面積と排雪速度の関係性を調査した結果、べき乗による相関式の、排雪速度予測式への適用可能性を確認した。
・路肩堆雪の形成傾向把握を行うため、路肩堆雪断面積の実測値と気象データなどを用いて重回帰分析を行い、支障になる

路肩堆雪断面積の予測式を作成した。差異傾向に多少
図-16 堆雪の支障度合いアンケート表の偏りはあるが、堆雪断面積予測式として適用できる可能性があることを確認した。

5.1.6 主観評価の結果

・路肩堆雪の支障度合いに関する主観評価実験より、交

主観評価の結果（図-17）、以下のことが考察される。

差点内の堆雪の高さはドライバーの目線高さより低い

1) 交差点内にある堆雪④は他の堆雪に比べ、どの堆雪

1.0m 程度に抑えることが望ましいと考える。

高さでも基準値が高い。堆雪④は、左折時のドライ

今後、冬期堆雪幅の変動、夏期の道路横断面の利用にバーにとって、横断歩道を通行する歩行者に対する関する基礎データ取得を継続し、道路横断面構成の再配

視認性に支障となる位置であるためと考えられる。

分を検討するほか、排雪速度予測式の精度の向上、路肩

2) 堆雪の高さに伴って、基準値も高くなる。また、堆堆雪断面積予測式の構築、予測式を用いた作業計画支援

雪高さ 1.5m は、堆雪高さ 1.0m 及び 1.2m に比べ基方法の検討を行う予定である。

準値が特に高い。これは、堆雪高さ 1.5m は、被験者の運転時の目線高さより高く、不可視範囲が広いためと考えられる。

-8-

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

14.2 冬期道路管理の ICT 活用による省力化および除雪機械の効率的維持管理技術の開発
14.2.1 凍結路面対策の省力化技術に関する研究担当チーム：寒地道路研究グループ（寒地交通チーム）
研究担当者：石田樹、佐藤昌哉、高橋尚人、徳永ロベルト、中島知幸、藤本明宏、
佐藤賢治、齊田光【要旨】
冬期道路における凍結防止剤散布は、熟練オペレータ（以下、オペ）が行っているが、少子高齢化により新たな人材の確保と育成が困難な状況にある。本研究では、オペの熟練度に左右されず安全で確実な凍結防止剤散布を可能とする作業支援技術の確立に取組んでいる。そのため、被験者実験においてオペの路面状態の判断や散布装置の操作状況を計測し、作業時の心理状態と挙動の特性を分析している。平成 28 年度は、熟練度および情報の有無・種別によるオペの心理状態および挙動の変化について調べた。また、平成 29 年度は散布作業支援の有無・種別（情報提供や操作支援）による運転中のオペの心理状態および挙動の変化について調べた。
キーワード：冬期路面管理、凍結防止剤、オペレータ、散布作業、支援技術
1. はじめに努めている。また、道路管理者は路面管理作業等に関す

道路管理の効率化とコスト縮減は、重要な課題であり、るオペ向けのトレーニング等 3）も適宜行っており、オペ

道路管理者による冬期の凍結防止剤散布に関しては、路の技能向上･維持に努めている。しかし、最終的には現地面の「凍結が発生しやすい区間を対象とし、路面状況にのオペが路面状態を随時判断しながら散布作業を行って1）

応じて散布を実施」 している。そのため、現地での凍いるのがほとんどで、その判断と作業の妥当性には未解結防止剤散布オペによる路面状況の的確な判断が非常に明な部分が多い。

重要である。このような中、近年は新たなオペを確保・

近年では、車載式光学路面状態判別センサーの利用や育成することが困難 2）になっており、現在作業に従事し散布作業の自動化 6）が試行されるなど、オペの判断・作ている熟練オペに頼らざるを得ない状況にある。また、業を支援する技術の検討が進められている。しかしながこれらのオペの高齢化も進んでおり、今後更に人材難やら、これらの技術は導入コストが高額等の理由もあり、コスト縮減が進めば、経験の浅いまたは経験のないオペ普及まで進んでいないのが現状である。

が作業を行うに留まらず、運転手がオペレータを兼ねる

本研究では、凍結防止剤散布作業においてオペの作業

作業形態（一人乗車体制による運転＋散布）が想定され、

経験や熟練度に左右されず、かつ一人乗車体制でも安全作業の確実性と安全性の低下が懸念される。

で確実な凍結防止剤散布作業を可能とする支援技術の提道路管理者による冬期路面管理作業（凍結防止剤散布）の判断は、除雪等に関するハンドブック

案を目指すため、被験者実験においてオペの路面状態の

3,4）

や冬期路面

認知・判断および散布装置の操作状況を計測し、散布作管理マニュアル（案）5）等に記されているように、当日

業時の心理状態と挙動を分析している。平成 28 年度は、の気象や現地の路面条件を把握し、これらを参考にしな

助手席に搭乗したオペの熟練度および情報の有無・種別

がら必要な区間において凍結防止剤の散布を行っている。

（情報なし・音声のみ・画像のみ・音声＋画像）による

具体的には、凍結防止剤を路線全線に散布するのではな

散布作業時の心理状態および挙動の変化について調べた。

く、凍結路面の発生しやすい箇所や凍結が発生した場合

平成 29 年度は、散布作業支援の有無・種別（支援なし、に交通障害の程度が大きくなる区間を重点管理エリアと情報提供のみ、情報提供＋音声操作機能および情報提供

して予め設定し、これらの箇所・エリアにおいて気象予＋音声操作機能＋自動散布機能）による運転中のオペの報等に基づいた事前散布（凍結予防）や現地での目視確

心理状態および挙動の変化について調べた。

認による事後散布（雪氷融解）を行い、作業の効率化に

本研究では、被験者実験における安全確保を徹底する-1-

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究ために安全衛生管理者を置き、被験者には実験内容、安求、身体的要求、忙しさ、努力、達成度および不満度の全確保に関する留意事項および個人情報保護に関する詳6 項目の評価尺度から構成されている。被験者は、アン

細な説明を行い、文章による同意を得て実施している。

ケート用紙において与えられた各課題に対して尺度の「小さい（0 点）
・大きい（10 点）」、「少ない（0 点）・多2. 研究手法い（10 点）」または「良い（0 点）・悪い（10 点）」の両人間が行う仕事において、身体的活動が主となる活動極を持つ 6 項目の線分上に、○印で記入する。被験者がであってもその活動は全て精神的負荷（メンタルワーク

位置付けした○印は、分析時において 0～10 の数値に変

ロード：以下、MW）であるとされている。この MW の換し、被験者の主観的な評価を数値化する。
本研究では、

7）

概念・用語は ISO（国際標準化機構） において定義さ6 項目の平均値を NASA-TLX 総合値とし、オペの主観的れている。

MW の値として用いている。

産業・医療・航空・鉄道・自動車分野等では、過剰な負荷がかかるような課題内容や長時間に及ぶ単純・単調

2.2 客観的評価法による MW の把握な課題はヒューマンエラーにつながり、作業効率の低下

本研究では、様々な条件下における凍結防止剤散布作や事故の要因になるとして、作業中における人間の負担

業時のオペの挙動（認知・判断・操作状況）を計測してに関する様々な研究 8）が既に行われている。この負担のいる。具体的には、予め指示した凍結防止剤散布区間に把握・評価には、上記の MW が用いられている。特に、対して、被験者が前方の散布すべき区間を認知した地点

自動車運転中における運転者の MW に関しては、様々な（認知距離）、散布を開始および終了した地点（散布開研究が既に国内外で行われている

9、10、11、12）。しかし、道

始・終了距離）を計測するとともに、路面状態に応じた路の維持管理作業に従事するオペについては、これらの散布量の設定状況（判断の的中率）を計測している。ま

課題処理能力を MW によって評価した例は筆者らの知た、車両の運転を兼ねた散布作業（平成 29 年度）の場合

る限り見受けられない。本研究では、凍結防止剤散布のは、前方約 40m を同方向に走行する車両のブレーキラン

現地作業判断支援技術の構築に向けて、凍結防止剤散布

プをフロントガラスに再現し、模擬ブレーキランプ点灯

作業におけるオペの課題処理能力を MW によって定量から被験者が自車のブレーキ操作を行うまでの反応時間化および評価している。

を計測している。更に、凍結防止剤散布におけるオペの

特定の課題を遂行する人間の MW は、主観的および客

注視点を把握するため、眼鏡型のアイトラッキング装置

観的に評価可能であるが、それぞれには長所と短所があを用いて被験者の注視点も計測している。

るため、両者を同時に用いて調べることが望ましい。主
観的評価法は、被験者本人または第三者がある課題に対

3. 熟練度および情報の有無・種別による MW の違い

し自身の心理状態や被評価者の行動を報告するものであ

3.1 実験概要

る。これらは、ヒアリングやアンケート形式により、実

平成 28 年度は、オペの熟練度（未熟と熟練）および情験担当者が予め設定した評価尺度に基づいて主観的に評報の有無・種別（①情報なし、②音声のみ、③画像のみ

価してもらう方法が最も多い。他方、客観的評価法は、

および④音声＋画像）による 4 つの試験条件を設定し、更に行動的評価と生理的評価の二つに分かれる。行動的

これらが及ぼす MW の違いとその度合いを調べた。

評価は、被験者の挙動（反応時間、注視点、発声等）を被験者実験は、厳冬期の夜間（18:00～23:00）3 日間に指標として評価するものである。生理的評価は、被験者

おいて、寒地土木研究所が所有する苫小牧寒地試験道路の心身反応（心拍、脳波、発汗等）を指標として評価すで行った。実験期間中は冬日で概ね晴れだった。当該試るものである。本研究では、主観的評価法および客観的験道路は、延長 2,700m の長円形周回路で、アスファル

評価法の両者を用いてオペの MW を評価している。

ト舗装された直線部 2 区間（片側 2 車線区間 1,200m、片側 1 車線の 1,200m）および半径 50m の曲線部 2 区間に

2.1 主観的評価法による MW の把握

よって構成されている。各車線の幅員は 3.5m であり、本研究では、主観的評価法として被験者本人によるア

直線部は 2％の横断勾配を有する。なお、当該試験道路

ンケート形式を採用している。具体的には、Hart ら 11）の周回路には街路灯等の人工照明はない。

が開発した NASA-Task Load Index（以下、NASA-TLX）

被験者は、全員が建設作業員で、未熟オペ 7 名（平均を評価指標として用いている。NASA-TLX は、精神的要年齢 43.0 歳、全員散布作業歴なし）および熟練オペ 122

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

名（平均年齢 57.3 歳、平均散布作業歴 7 年）の計 19 名とし、全ての被験者が男性で自動車運転免許保有者であった。
本実験には、試験車両に 2 トントラックを用いた（写真-1）。なお、被験者は当該車両の助手席に搭乗し、運転は実験補助員が行った。また、被験者の行動を計測する
ため、凍結防止剤散布制御装置を模した液晶タッチパネル（以下、操作パネル）を車内ダッシュボード前（助手席右前方）に設置し、電源ボタン、散布量設定ボタンお写真-1 実験に用いた試験車両

よび散布 ON・OFF ボタンを画面上に表示して被験者がこれらを画面タッチで簡単に操作できるようにした（写真-2 および図-1）。散布操作パネルに表示された各ボタンの操作は、GNSS（全地球航法衛星システム）を搭載す
る記録装置に 10Hz で記録収集した。
実験コース走行時における被験者の注視点は、写真-3に示すアイトラッキング装置を用いて高画質ビデオ画像（1,920×1,080 ピクセル）および注視点座標を 30Hz で計測記録した。
当該実験では、前述の苫小牧寒地試験道路周回路
2,700m 全区間を実験コースとして使用し、試験車両は実
験コースの KP0.3 付近を起終点に反時計周りで周回路を

写真-2 試験車両の助手席付近に設置した各機器

約 40km/h で走行した（図-2）。実験コースの路面状態は、
乾燥路面を主とし、コース内一部には 100m の湿潤路面
および凍結路面を各 2 区間（計 4 区間）敷設した。被験者は、これらの区間において散布作業を行った。なお、
湿潤路面・凍結路面の配置は、毎日無作為に変更した。

図-1 操作パネル上の表示ボタン

図-2 実験コース概略と凍結・湿潤路面のレイアウト例
被験者に前方の路面状態等の情報を提供するため、車載情報端末（7 インチタブレット）を助手席左前方に設置し、実験コース内に敷設した湿潤・凍結路面区間の起点の約 200ｍ手前から情報提供を開始するアプリケー
ションをインストールした（図-3）。当該アプリケーショ
ンには、実験コース内の湿潤・凍結路面区間の位置が予め組み込まれており、走行中の試験車両が前方の湿潤・
写真-3 アイトラッキング装置

凍結路面区間に近づくとその存在を何れかの情報提供方3

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

置の操作方法等を確認した後、実験コースの起点から終点に向けて前節の課題を遂行しながら周回路を一周した。
走行終了後、被験者は被験者待合室に戻り、本実験で課せられた課題に対する主観的 MW 評価方法について説明を受けた後、散布作業によって被験者自身が感じた
主観的 MW を質問用紙に記入した。
3.3 実験結果
3.3.1 オペの主観的 MW について
表-1 に、熟練度別および情報有無・種別によるオペの主観的 MW の標本数、平均値、標準偏差等を示している。
また、図-4 は熟練度別および情報有無・種別による未熟図-3 車載情報端末による路面状態の情報提供例

オペおよび熟練オペの主観的 MW の結果を箱ひげ図で示している。

法で被験者に伝えた。なお、情報端末による路面状態の情報提供は、実験コース内に敷設した湿潤・凍結路面 4

表-1 熟練度別および情報有無・種別主観的 MW

区間中の 3 区間で行われ、各々の区間において異なる情
被験者

報提供方法を採用した。残りの 1 区間は、情報なしとした。また、同 4 区間における情報なしおよび 3 つの情報

未熟オペ
（7人）

提供方法の配置についても毎日無作為に変更した。

情報有無・
種別
情報なし
音声のみ
画像のみ
音声＋画像

被験者には、実験コース内走行時に前方の路面状態を
熟練オペ
（12人）

常に観察し、前方に凍結または湿潤路面を認知次第、速やかに散布操作パネルの電源ボタンを押し、散布量を設

情報なし
音声のみ
画像のみ
音声＋画像

主観的MW
標本数

平均値
（点）

中央値
（点）

標準偏差
（点）

7
7
7
7
12
12
12
12

6.3
4.0
3.2
1.3
5.5
3.5
1.9
1.2

6.7
4.6
3.2
1.3
6.0
3.7
1.8
1.2

1.7
1.2
1.2
0.8
1.6
1.1
1.1
1.2

定するよう指示した。
この時の凍結防止剤散布量設定は、湿潤路面で 20g/m2 および凍結路面で 30g/m2 とした。なお、路面状態の判断が的中か否かの判定は、路面状態に応じて正しい散布量でセットされていれば的中とした。
次いで、湿潤・凍結路面区間の起点・終点で散布 ON・
OFF ボタンを操作するものとした。なお、上記課題遂行
において車載情報端末から前方の路面状態等に関する情報提供があった場合は、これを参考にして良いこととした。
3.2 実験手順
被験者は、被験者待合室にて実験担当者から配布された質問用紙に氏名、運転歴、年間走行距離、散布オペ経

図-4 熟練度別および情報有無・種別主観的 MW

験の有無（有の場合は年数）等を記入した後、本実験の目的、実験内容、実験手順、個人情報保護に関する事項

情報なしの平均主観的 MW は、未熟オペが 6.3 点およおよび安全確保に関するに留意点について文章および口び熟練オペが 5.5 点となり、未熟オペ・熟練オペともに頭で説明を受け、実験協力承諾書用紙に同意の署名をし主観的 MW が最も高かった。特に、未熟オペの主観的た。また、本実験では熟練度による差を明確にするため

MW は、熟練度および情報有無・種別の中で最も高い値に、熟練オペは試験実施前に予め用意した周回路のビデとなった。また、音声のみの平均主観的 MW は、未熟オ

オ映像を数回観て走行経路等を覚えた。

ペが 4.0 点および熟練オペが 3.5 点となり、情報提供に

次に、被験者にアイトラッキング装置の装着と散布装

よって未熟オペ・熟練オペ両者の主観的 MW が軽減した。

4

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

更に、画像のみの平均主観的 MW は、未熟オペが 3.2 点

湿潤・凍結路面区間の起点（Kp1）に対し、被験者が電および熟練オペが 1.9 点となり、両者の主観的 MW が音

源ボタンを操作した地点までの距離を示すものである。

声のみの時より更に低下した。最後に、音声＋画像の平情報なしにおける平均認知距離は、未熟オペが-30m お

均主観的 MW は、
未熟オペが 1.3 点および熟練オペが 1.2

よび熟練オペが-44m となり、熟練オペの平均認知距離に点となり、未熟オペ・熟練オペともに主観的 MW が情報

ばらつきはあるが未熟オペより長かった。また、音声の有無・種別の中で最も低下した。特に、未熟オペの主観

みの平均認知距離は、未熟オペが-91m および熟練オペが的 MW は、情報なしからの減少幅が 5.0 点と熟練オペの-91m となり、両者ともに情報なしの時より平均認知距離

減少幅 4.3 点に比べて大きかった。よって、熟練度によが伸びた。更に、画像のみの平均認知距離は、未熟オペ

る変動に違いは伺えるが、情報提供による主観的 MW のが-91m および熟練オペが-87m となり、両者とも音声の軽減効果は未熟オペ・熟練オペともに著しく、この中でみとほぼ同様の結果を示した。最後に、音声＋画像の平音声＋画像による主観的 MW の軽減が最も大きいと言均認知距離は、未熟オペが-140m および熟練オペが-121m

えた。

となり、両者ともに他の情報提供方法に比べて最も長い

3.3.2 オペの挙動について

平均認知距離となった。

当該実験では、散布作業時におけるオペの認知距離、以上の結果から、情報提供によって未熟・熟練オペ両

散布開始・終了距離、注視点等の計測を行った。以下に、者がより手前で散布すべき区間を認知できるようになり、得られた結果の一部を紹介する。

熟練度に関わらず散布判断・操作のための時間的余裕ができたと言える。また、情報提供方法としては音声と画表-2 熟練度別および情報有無・種別認知距離
被験者

未熟オペ
（7人）

情報有無・
種別
情報なし
音声のみ
画像のみ
音声＋画像

熟練オペ
（12人）

情報なし
音声のみ
画像のみ
音声＋画像

像を組み合わせて提供することで前方の路面状態をより

認知距離
標本数

平均値
（m）

中央値
（m）

標準偏差
（m）

7
7
7
7
12
12
11
12

-30
-91
-91
-141
-44
-91
-87
-121

-32
-82
-90
-171
-43
-86
-75
-137

9
46
49
70
31
53
54
60

手前から認知可能になり、散布作業判断等の改善に繋がると考えられる。
表-3 および図-6 は、認知区間における熟練度別および情報有無・種別によるオペの注視率を示している。
なお、
本項での認知区間とは、湿潤・凍結路面区間の起点約200m 手前から散布制御装置の主電源ボタンを操作する
までの区間を示すものである。
この実験では、オペが散布車両の助手席からフロント
ガラスを通して見た前景を「道路・背景」、「散布制御装置」および「情報端末」の 3 つの注視エリアに分け、各エリアを注視した割合を抽出した。
当該注視点データは、
全被験者 19 名の中から裸眼またはコンタクトレンズを装着して実験に参加した未熟オペ 5 名および熟練オペ 7名の計 12 名から取得したものである。
認知区間における情報なしの結果では、未熟・熟練オ
ペともに 3 エリアの中で道路・背景の注視率が最も高く、未熟オペが 89.5％および熟練オペが 81.7％を示した。他方、散布制御装置の注視率は、未熟オペが 7.3％および熟練オペが 17.8％、情報端末の注視率は、未熟オペが 3.2％
および熟練オペが 0.5％を示した。

図-5 熟練度別および情報有無・種別認知距離

音声のみの結果では、前述と同じく未熟・熟練オペともに 3 エリアの中で道路・背景の注視率が最も高く、未

表-2 は、熟練度別および情報有無・種別によるオペの熟オペが 76.6％および熟練オペが 71.4％を示したが、情認知距離の標本数、平均値、標準偏差等を示し、図-5 は報なしより減少した。反面、散布制御装置の注視率は、熟練度別および情報有無・種別によるオペの認知距離を未熟オペが 16.9％および熟練オペが 22.0％、情報端末の箱ひげ図で示している。なお、本項での認知距離とは、

注視率は未熟オペが 6.5％および熟練オペが 6.6％となり、

5

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

表-3 認知区間における熟練度別および情報有無・種別

未熟・熟練オペの道路・背景の注視率を著しく減少させ、によるオペの注視率

情報端末の注視率を著しく増加させた。これは、注視を要する画像情報によって注視点が情報端末に移動・滞留

認知区間（区間１）における注視率
情報有無・
道路・背景
散布制御装置
情報端末
種別
平均値 標準偏差 平均値 標準偏差 平均値 標準偏差
（％）
（％）
（％）
（％）
（％）
（％）
情報無し
89.5
2.6
7.3
2.1
3.2
1.1
未熟オペ 音声のみ
76.6
22.7
16.9
17.2
6.5
6.1
画像のみ
（5人）
59.0
24.0
12.2
7.5
28.9
18.3
音声＋画像 58.0
28.6
24.3
17.9
17.7
12.5
情報無し
81.7
23.4
17.8
23.0
0.5
0.6
熟練オペ 音声のみ
71.4
11.3
22.0
13.4
6.6
5.6
画像のみ
（7人）
49.7
24.7
24.3
19.6
26.0
9.6
音声＋画像 52.4
24.2
31.5
23.2
16.0
2.2

被験者

する頻度が増えたためと考えられる。他方、音声のみによる情報提供は、未熟・熟練オペの散布制御装置・情報
端末の注視率を情報なしの時より増加させたが、画像を含む情報提供ほどではなかった。その理由として、注視を要しない音声情報は散布制御装置・情報端末の注視率増加抑制に寄与したためと考えられる。よって、特に画像を含む情報提供は路面状態の早期認知、主観的 MW 低減等に寄与したが、散布区間認知の際に道路や車両周囲の確認時間の割合が情報なし時より減少するため、安全面に課題があると言える。
4. 散布作業支援の有無・種別による MW の違い
4.1 実験概要
平成 29 年度は、散布作業支援の有無・種別に①支援なし、②情報のみ、③情報＋音声操作機能（以下、音操）
および④情報＋音操＋自動散布機能（以下、自散）による 4 つの試験条件を設定し、これらの条件が運転中の凍図-6 認知区間における熟練度別および情報有無・種別

結防止剤散布オペの MW に及ぼす影響について調べた。

によるオペの注視率

被験者実験は、過年度と同様に厳冬期の夜間（18:00～
23:00）4 日間において、当研究所が所有する苫小牧寒地

両エリアの注視率が増えた。

試験道路で行った。実験期間中における試験道路および画像のみの結果では、未熟・熟練オペともに 3 エリア

近傍の天候は冬日で概ね晴れだった。

の中で道路・背景の注視率が他のエリアより高いが、未実験に参加した被験者は、建設作業員 8 名とし、全員熟オペが 59.0％および熟練オペが 49.7％と音声のみよりが男性、年齢は 40～60 代（平均年齢 53.0 歳）および全更に減少した。他方、散布制御装置の注視率は、未熟オ員が自動車運転免許保有者（普通自動車以上）であった。

ペが 12.2％および熟練オペが 24.3％、情報端末の注視率
は未熟オペが 28.9％および熟練オペが 26.0％となり、両者の情報端末に対する注視率が増える傾向を示した。
音声＋画像の結果では、同じく未熟・熟練オペともに
3 エリアの中で道路・背景の注視率が他のエリアより高く、未熟オペが 58.0％および熟練オペが 52.4％と画像のみと似た注視率であった。他方、散布制御装置の注視率
は、未熟オペが 24.3％および熟練オペが 31.5％、情報端末の注視率は未熟オペが 17.7％および熟練オペが 16.0％となり、画像のみと異なって両者の散布制御装置の注視率が増えた。

写真-4 実験に用いた試験車両

以上の結果から、当該区間では熟練度および情報有
無・種別に関係なく道路・背景を注視する割合が 3 つの本実験には、試験車両に 2 トントラックを用いた（写エリアの中で最も高かった。しかし、情報提供は未熟・

真-4）。なお、当該車両は被験者が運転した（写真-5）。

熟練オペの散布制御装置・情報端末の注視率を情報なし

また、被験者の行動を計測するため、過年度と同じ凍結の時より増加させた。特に、画像を含む情報提供方法は防止剤散布制御装置を模した操作パネルを車内ダッシュ

6

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究の湿潤・凍結路面区間に近づくとその存在を情報端末で被験者に伝えた。
平成 29 年度は、車載情報端末による情報の他、音操および自散を凍結防止剤散布制御装置に追加した（写真-6）。

写真-5 被験者による各機器の確認状況

写真-6 試験車両内に設置した各種機器
音操は、実験コース内の要散布区間においてオペが操
作パネルのボタンを手で操作することなく凍結防止剤散布装置の制御が可能な音声認識・制御プログラムである。
図-7 実験コース概略と凍結・湿潤路面のレイアウト例

オペは、「電源オン」、「30 グラム」
、
「開始」
、
「終了」等
の単純な音声命令を運転中に発し、凍結防止剤散布制御

ボード前（運転席左前方）に設置し、電源ボタン、散布装置を操作した。また自散は、実験コースのレイアウト

量設定ボタンおよび散布 ON・OFF ボタンを画面上に表に従って散布を要する湿潤・凍結路面区間において運転示して被験者がこれらを運転中に画面タッチで簡単に操中のオペが操作することなく、自動的に電源、散布量設

作できるようにした。なお、散布操作パネルに表示され定、散布 ON・OFF が可能な自動散布制御プログラムでた各ボタンの操作は、GNSS を搭載する記録装置に 10Hzある。オペが試験車両を運転し、散布対象区間を通過す

で記録収集した。

るだけで凍結防止剤散布制御装置が自動的に作動した。

実験コース走行時における被験者の注視点は、アイト

被験者には、実験コース内走行時に前方の路面状態を

ラッキング装置（写真-3）を用いて高画質ビデオ画像お常に観察しながら運転し、前方に凍結または湿潤路面をよび注視点座標を 30Hz で計測記録した。

認知次第、速やかに凍結防止剤散布装置の電源を入れ、実験では、
平成 28 年度と同様に試験道路周回路全区間散布量を設定するよう指示した。この時の凍結防止剤散を使用し、試験車両は実験コースの KP0.3 付近を起終点

布量設定は、過年度と同じく湿潤路面で 20g/m2 および凍に反時計周りで周回路を約 40km/h で走行した（図-7）。

結路面で 30g/m2 とした。なお、路面状態の判断が的中か

また、実験コースの路面状態は乾燥路面を主とし、コー否かの判定は、路面状態に応じて正しい散布量でセット

ス内一部には 100m の湿潤路面および凍結路面を各 3 区

されていれば的中とした。次いで、湿潤・凍結路面区間

間（計 6 区間）敷設した。被験者は、これらの区間におの起点・終点で散布 ON・OFF を操作するものとした。

いて散布作業を行った。なお、湿潤路面・凍結路面の配なお、上記課題遂行において、情報のみ、情報＋音操お

置は、毎日ランダムに変えた。

よび情報＋音操＋自散の何れかによる散布作業支援が本実験では、散布作業支援のためのツールとして、過あった場合、被験者はこれらを活用して運転中の散布作

年度より使用している車載情報端末を運転席右前方に設業を行った。

置し、実験コース内に敷設した湿潤・凍結路面区間の起点の約 200ｍ手前から情報提供（音声＋画像）を開始す

4.2 実験手順

るアプリケーションをインストールした。当該アプリ

被験者は、被験者待合室にて実験担当者から配布されケーションには、実験コース内の湿潤・凍結路面区間のた質問用紙に氏名、運転歴、年間走行距離、散布オペ経位置が予め組み込まれており、走行中の試験車両が前方

験の有無（有の場合は年数）等を記入した後、本実験の7

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

目的、実験概要、個人情報保護に関する事項および安全布作業支援の有無・種別によるオペの主観的 MW を箱ひ確保に関するに留意点について文章および口頭で説明をげ図で示している。

受け、実験協力承諾書用紙に同意の署名をした。
その後、支援なしにおけるオペの平均主観的 MW は、5.2 点と実験内容の他、コース内で運転する車両、車内に搭載さなり、4 つの試験条件の中で評価点が最も高かった。まれている各種装置の使用方法等について実験担当者よりた、散布作業支援が情報のみの時の平均主観的 MW は

詳細な説明を受け、完全に理解するまで各事項を繰り返

3.5 点となり、過年度の結果と同様に情報提供によってオし確認した。また、被験者は本実験において課せられたペの主観的 MW が軽減することを確認した。更に、散布課題に対する主観的 MW の評価に用いた NASA-TLX に作業支援が情報＋音操になると、オペの平均主観的 MW

ついても実験担当者より説明を受け質問用紙の記入要領

は 2.2 点となり、主観的 MW が情報のみの時より更に低等について習得した。その後、注視点計測のためにアイ

下した。
最後に、
散布作業支援が情報＋音操＋自散では、

トラッキング装置を被験者に装着し、調整および動作確

オペの主観的 MW は 1.2 点となり、散布作業支援の有認を行った。

無・種別の中で最も低下した。その理由として、オペは

アイトラッキング装置を装着した被験者は、実験コー

運転中に散布作業（認知・判断・操作）を行う必要が一ス起終点に停車した試験車両の運転席に乗り、座席やミ

切なく、車両の運転のみを行ったためと考える。

ラー等の調整を行うとともに、車載情報端末、散布制御

以上の結果から、オペの主観的 MW は散布作業支援を装置の位置確認や操作方法について助手席に同乗した実行うことによって減少し、この中で情報＋音操＋自散に

験担当者と確認した。

よる主観的 MW の軽減が最も大きいことが分かった。

上記確認を終えた後、実験担当者の説明や指示に従いながら 40km/h で実験コースを周回し、湿潤・凍結路面 6

表-4 散布作業支援有無・種別による主観的 MW

区間中、スタート前に指示された 4 区間において散布作業を実施する練習走行を行った。また、実験担当者は実験コース走行中にフロントガラスに設置した模擬ブレー
キランプを無作為に 2 回点灯（約 3 秒／回）させ、被験者はこれを確認次第、速やかに試験車両のブレーキを作

支援有無・
種別
支援なし
情報のみ
情報+音操
情報+音操+自散

主観的MW
標本数

平均値
（点）

中央値
（点）

標準偏差
（点）

8
8
8
8

5.2
3.5
2.2
1.2

5.3
3.4
2.3
1.0

1.6
0.9
0.9
0.8

動させて 30km/h まで減速し、上記ランプが消灯後、40km/h に戻した。なお、被験者が練習走行を更に行う必要があると実験担当者が判断した場合は、当該事項を繰り返した。また、上記練習走行は試験条件毎に行った。
被験者は、試験条件毎の練習走行後に本走行（1 周）を行い、運転を兼ねた散布作業を実験コース内の 4 区間
において行った。
なお、散布区間の指示および模擬ブレー
キランプの点灯は練習・試験条件毎にランダムに変更した。また、NASA-TLX による主観的 MW の評価は一試
験条件終了毎に被験者待合室にて行った。以上の手順に従った全実験は、被験者一人当り約 120 分を要した。
4.3 実験結果

図-8 散布作業支援有無・種別による主観的 MW

平成 29 年度の被験者実験では、車両の運転を兼ねた散布作業時におけるオペの認知距離、判断の的中率、注視

4.3.2 オペの挙動について

点等の計測を行った。以下に、当該実験から得られた主表-5 は、散布作業支援の有無・種別によるオペの認知な結果を紹介する。

距離の標本数、平均値、標準偏差等を示し、図-9 は散布

4.3.1 オペの主観的 MW について

作業支援の有無・種別によるオペの認知距離を箱ひげ図

表-4 に、散布作業支援の有無・種別によるオペの主観で示している。なお、本項での認知距離とは、湿潤・凍的 MW の標本数、平均値、標準偏差等を示し、図-8 は散結路面区間の起点（Kp1）に対し、散布制御装置の電源

814 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

表-5 散布作業支援の有無・種別による認知距離
支援有無・
種別
支援なし
情報のみ
情報+音操
情報+音操+自散

表-6 散布作業支援の有無・種別による判断の的中率

認知距離
標本数

平均値
（m）

中央値
（m）

標準偏差
（m）

32
32
32
32

-87
-123
-110
0

-79
-120
-104
0

51
46
35
0

支援有無・
種別
支援なし
情報のみ
情報+音操
情報+音操+自散

路面状態の判断
標本数

的中
（件）

はずれ
（件）

的中率
（％）

32
32
32
32

13
28
31
32

19
4
1
0

41%
88%
97%
100%

図-10 散布作業支援の有無・種別による判断の的中率
操＋自散の的中率は 100％としている。
図-9 散布作業支援の有無・種別による認知距離以上の結果から、散布作業支援（情報のみおよび情報＋音操）はオペによる路面状態の判断の的中率向上に貢が入った地点までの距離を示すものである。

献することが分かった。また、散布作業支援が情報＋音

支援なしにおけるオペの平均認知距離は、-87m であっ操＋自散の場合、確実な散布判断が可能である他、オペ

た。他方、散布作業支援が情報のみの時の平均認知距離

は運転中に路面状態の判断（散布量の設定）を行う必要

は-123m となり、支援なしの時より平均認知距離が大きがなく、車両の運転のみに専念することができるため、く伸びた。また、散布作業支援が情報＋音操の時の平均

安全面において有効であると言える。

認知距離は-110m となった。なお、情報＋音操＋自散の表-7 は、散布作業支援の有無・種別によるオペの反応

場合は、Kp1 地点において電源・散布量設定・散布 ON

時間の標本数、平均値、標準偏差を示し、図-11 は散布が自動的かつ同時に作動したため、平均認知距離を 0m

作業支援の有無・種別によるオペの反応時間を箱ひげ図としている。

で示している。なお、本項での反応時間は、試験車両の以上の結果から、散布作業支援が情報のみおよび情報

フロントガラスに設置した模擬ブレーキランプ点灯から＋音操の場合、オペは支援なしに比べてより手前で散布

被験者が自車のブレーキ操作を行うまでの経過時間であすべき区間を認知できるようになった。過年度の結果とる。
支援なしにおけるオペの平均反応時間は1.6秒であっ同様に散布判断・操作のための時間的余裕ができたと考た。また、当該条件では模擬ブレーキランプ点灯の見落えられる。他方、散布作業支援が情報＋音操＋自散の場としが 1 件確認された。他方、散布作業支援が情報のみ

合、オペは運転中に散布を要する区間を認知する必要がの時の平均反応時間は 1.4 秒となり、支援なしの時よりなく、車両の運転のみに専念することができたため、安平均反応時間が短くなった。また、散布作業支援が音声全面において有効であると言える。

＋音操の時の平均反応時間1.2秒と更に短縮した。
なお、

表-6 および図-10 は、散布作業時における路面状態の散布作業にオペの介入を要しない情報＋音操＋自散の場

判断（散布量設定）の的中率を示す。支援なしの的中率

合は、平均反応時間が 1.2 秒と情報＋音操の時と同じ結は 41％となり、最も低い結果を示した。また、情報のみ

果を示した。

の的中率は 88％であった。更に、情報＋音操の的中率は以上の結果から、散布作業支援がある場合は支援なし

97％であった。なお、オペの判断が含まれない情報＋音に比べてオペの反応時間が短くなり、運転中に自車前方

9

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

表-7 散布作業支援の有無・種別による反応時間
支援有無・
種別
支援なし
情報のみ
情報+音操
情報+音操+自散表-8 認知区間における散布作業支援の有無・種別によ
る注視率

反応時間
標本数

平均値
（秒）

中央値
（秒）

標準偏差
（秒）

15
16
16
16

1.6
1.4
1.2
1.2

1.3
1.3
1.2
1.2

0.6
0.7
0.3
0.4

認知区間における注視率
散布作業支援
有無・種別
支援なし
情報のみ
情報+音操
情報+音操+自散

道路・背景

散布制御装置

情報端末

車内

速度メーター

平均値 標準偏差 平均値 標準偏差 平均値 標準偏差 平均値 標準偏差 平均値 標準偏差
（％）
（％）
（％）
（％）
（％）
（％）
（％）
（％）
（％）
（％）

83.5
77.9
82.3
84.9

5.4
8.4
9.2
6.2

7.0
9.0
4.3
3.1

3.2
5.4
4.8
4.6

0.0
3.6
4.1
2.8

0.0
2.9
2.4
2.7

0.9
1.0
0.9
0.8

1.8
1.2
1.6
2.2

8.6
8.5
8.4
8.3

3.6
4.4
6.7
4.1

図-12 認知区間における散布作業支援の有無・種別による注視率
図-11 散布作業支援の有無・種別による反応時間3.6％となり、当該 2 エリア合計の注視率が増えたことをで発生する事象に対しより速やかに対応することが可能示した。

になると考えられる。

情報＋音操では、5 エリアの中で道路・背景の注視率

表-8 および図-12 は、認知区間における散布作業支援が最も高く、82.3％と情報のみより増加し、支援なしのの有無・種別によるオペ 8 名の注視率を示している。な

注視率に近づいた。他方、散布制御装置・情報端末の注

お、本項での認知区間とは、湿潤・凍結路面区間の起点

視率は、其々が 4.3％および 4.1％となり、当該 2 エリア

約 200m 手前から散布制御装置の主電源ボタンを操作すで情報のみのそれより減少した。

るまでの区間を示すものである。

情報＋音操＋自散では、他の条件と同じく 5 エリアの当該実験では、オペが試験車両の運転席から見た前景

中で道路・背景の注視率が 84.9％と最も高く、4 条件のを「道路・背景」、「散布制御装置」、「情報端末」、「車内」

中においても最も高い注視率を示した。他方、散布制御

および「速度メーター」の 5 つの注視エリアに分け、散装置・情報端末の注視率は、それぞれが 3.1％および 2.8％

布作業支援の有無種別に各エリアを注視した割合を抽出となり、当該 2 エリア合計の注視率が 4 条件の中で最も

した。

低かった。

支援なしでは、5 エリアの中で道路・背景の注視率が以上の結果から、認知区間では散布作業支援の有無・最も高く、83.5％を示した。他方、散布制御装置・情報

種別に関係なく道路・背景を注視する割合が 5 つのエリ

端末の注視率はそれぞれ 7.0％および 0.0％であった。な

アの中で最も高いことが分かった。しかしながら、情報

お、車内・速度メーターの注視率についてはそれぞれがのみは散布制御装置・情報端末の注視率を支援なしの時

0.9％および 8.6％となり、その他の条件（情報のみ、情より増加させた。これは、注視を要する情報等によって報＋音操および情報＋音操＋自散）においてもこれらのオペの注視点が道路・背景から情報端末等に移動・滞留

値がほとんど変動することはなかった。

する頻度が増えたためと考えられる。他方、情報＋音操

情報のみでは、支援なしと同じく 5 エリアの中で道は、散布制御装置・情報端末の注視率を支援なしより増路・背景の注視率が最も高く 77.9％を示したが、支援な加させたが、情報のみほどではなかった。これは、運転しより減少し、4 条件の中で最も減少した。一方、散布中のオペが散布制御装置を手で操作することなく音声を制御装置・情報端末の注視率はそれぞれが 9.0％および発して散布作業が可能になったため、情報端末や散布制

10

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

御装置の注視率増加抑制に寄与したと考えられる。
また、
情報＋音操＋自散は、散布制御装置・情報端末の注視率

参考文献
1） 国土交通省北海道開発局：平成 28 年度・今冬の除雪体制等

を情報＋音操より更に減少させ、道路・背景の注視率がについて、4 条件の中で最も高い値となった。これは、自動散布機

http://www.hkd.mlit.go.jp/zigyoka/z_doro/jyosetsu/pdf/jyosetsutais

能が加えられたことで散布を要する湿潤・凍結路面区間

ei.pdf、平成 28 年 11 月において運転中のオペが情報の確認や散布制御装置を操2） 国土交通省、冬期道路交通の確保のあり方に関する検討委

作することなく、自動的に電源 ON 、散布量設定、散布

員会提言、持続的な冬期道路交通確保をめざして～連携とON・OFF が可能になり、オペが散布車両運転に専念す

協働～、pp. 25-26、平成 25 年 5 月、ることができたためと考えられる。

http://www.mlit.go.jp/common/000997537.pdf
3） Salt Institute: The Snowfighter’s Handbook - A Practical Guide for5．まとめと今後の課題

Snow and Ice Control,

本研究では、凍結防止剤散布オペの熟練度に左右されhttp://www.saltinstitute.org/wp-content/uploads/2013/07/Snowfigh

ず、また運転手がオペを兼ねる作業形態でも安全で確実

ters_HB_2012.pdf , 2013

な凍結防止剤散布作業を可能とするための散布作業支援

4） Minnesota Local Road Research Board: Minnesota Snow and Ice

技術の確立に取組んでいる。以下に、これまでの主な研Control – Field Handbook for Snowplow Operators, Second

究結果と今後の予定について述べる。

Edition,

平成 28 年度は、
苫小牧寒地試験道路で実施した被験者

http://www.mnltap.umn.edu/publications/handbooks/documents/sn

実験のデータを用い、オペの熟練度および情報の有無・種別（情報なし・音声のみ・画像のみ・音声＋画像）にowice.pdf, October 20125） 北海道開発局建設部道路維持課：冬期路面管理マニュアル

よるオペの路面状態の認知・判断および散布操作状況を分析し、情報提供方法による効果と課題を整理した。そ（案）、平成 9 年 11 月
6） Thompson Gregory et al.: Clear Roads – Developing a Totallyの結果、情報提供により、オペの熟練度にかかわらず主

Automated Spreading System, Final Report,

観的 MW は減少し、路面状態の認知・判断等の改善に寄

http://clearroads.org/wp-content/uploads/dlm_uploads/11-03-Totall

与することが確認された。しかし、情報提供方法によっy-automated-spreader_final_report.pdf, February 2014ては前方の道路を注視する割合が著しく減少し、散布時

7） 青木和夫：ISO/TC159 におけるメンタルワークロードの概の安全性確保が課題となることも確認した。

念と定義および設計の指針、人間工学、Vol. 29、No. 6（‘93）
、

平成 29 年度は、情報提供（音声＋画像）に加えて音声操作機能および自動散布機能を設計・構築し、過年度とpp. 339-342、平成 5 年 9 月
8） 三宅、神代：メンタルワークロードの主観的評価法、人間同様に被験者実験を苫小牧寒地試験道路において行い、工学、Vol.29、No.6、平成 5 年

散布作業支援技術の有無・種別（支援なし・情報のみ・

9） De Waard Dick: The Measurement of Driver’s Mental Workload,

情報＋音操・情報＋音操＋自散）がオペの路面状態の認

The Traffic Research Centre VSC, University of Groningen –知・判断、散布操作状況等にもたらす効果とその度合い

The Netherlands,

について調べた。その結果、散布作業支援技術の使用に

https://www.rug.nl/research/portal/files/13410300/09_thesis.pdf,

よりオペの主観的 MW が著しく減少し、路面状態の認June 1996

知・判断等が速やかかつ的確になり、散布作業時の安全

10） Tokunaga Roberto et al.: Effects of Conversation Through a

性も向上することを確認した。

Cellular Telephone while Driving on Driver’s Reaction Time andこれまでの結果を踏まえ、今後は実際の凍結防止剤散Subjective Mental Workload; Transportation Research Record No.

布装置に散布作業支援技術（情報提供、音声操作機能お1724, Paper No. 00-1480, pp. 1-6, April 2000.

よび自動散布機能）を搭載するため、制御機構等の設計・

11） Hart Sandra et al.: Development of NASA-TLX: Results and構築に取り組むとともに、これらを用いた被験者実験を

Theoretical Research, Human Mental Workload, Pp. 139-183,

試験道路および実道においてより実践的な検証実験を更North-Holland, 1988.

に行い、オペの心理状態や挙動への影響を考慮した安全

12） 芳賀繁：NASA タスクロードインデックス日本語版の作成で確実な凍結防止剤散布が可能な散布作業支援技術の確と試行、
鉄道総研報告、特集：人間科学、
Vol.18、
No.1、
Pp.15-20、

立に取り組む所存である。

平成 6 年

1114 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

14.2.2 適切かつ効率的な除雪機械の維持管理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：巖博、牧野正敏、植野英睦、伊藤義和、
幸田勝【要旨】
近年の予算縮減により、更新が先送りされて老朽化した除雪機械が増え、故障の発生に伴う除雪作業停止日数が増加しており、道路除雪体制への影響が懸念される。
本研究では、冬期の円滑な道路交通の確保に必要な道路除雪体制を維持するため、除雪機械の効果的かつ効率的な維持管理手法の提案に取り組んでいる。平成 29 年度は、FTA（故障の木解析）で抽出した除雪作業停止日
数 2 日以上の故障（以下、「重大故障」という）に関するワイブル型累積ハザード解析を行い、算出した信頼度が除雪機械劣化度の定量的評価の指標として活用できることを確認した。また、事務所が管理する複数路線の優先順位づけの手順を検討し、路線の重要度によって信頼度の目標値を設定することで、整備や配置換えの判断ができる維持管理手法について、検討した。
キーワード：除雪機械、FTA、ワイブル型累積ハザード解析、信頼度、維持管理

1．はじめに
2．除雪機械の故障データの整理

積雪寒冷地における冬期の円滑な道路交通の確保は、

2．1 解析対象データ

地域住民の生活にとって必要不可欠であり、確実な道路
除雪体制が求められている。

解析対象データは以下のとおりである。

しかし、近年の予算縮減により、除雪機械の更新が先

・国土交通省北海道開発局（以下、「開発局」という）：送りされ老朽化した機械が増えており、除雪トラックで

平成 19～27 年度の故障データ約 4,900 件。

はフレームに亀裂が生じるなど、除雪作業に支障をきた

・国土交通省東北及び北陸地方整備局（以下、「東北及びす重大故障が発生している。これらの重大故障に伴う除北陸地整」という）：平成 23～27 年度の故障データ約

雪作業停止日数は年々増加しており、道路除雪体制への

5,400 件

影響が懸念される。
そのため、限られた予算の中、効果的かつ効率的に除2．2 解析対象データの整理

雪機械の維持管理を行い、重大故障に伴う除雪作業停止

2．2．1 対象データの分類

日数を削減する必要がある。

故障データの除雪機械毎の内訳を図-1 に示す。

本研究では、冬期の円滑な道路交通の確保に必要な道
路除雪体制を維持するため、除雪機械の効果的かつ効率

100%

的な維持管理手法の提案に取り組んでいる。

90%

80%
故障データ（％）

平成 29 年度は、FTA（故障の木解析）で抽出した重大故障に関するワイブル型累積ハザード解析を行い、除雪機械の重大故障における故障傾向の把握と信頼度を算
出した。

442

367

686

548

凍結防止剤散布車

60%

879

68
375

小形除雪車

50%

304

23
340

855

912

348

387

東北地整

北陸地整

除雪ドーザ
ロータリ除雪車

40%

20%

2163

10%

に向け、事務所が管理する複数路線の優先順位づけや路

462

70%

30%

また、算出した信頼度に基づいた維持管理手法の構築

350

707

除雪グレーダ
除雪トラック

0%
開発局

線ごとに維持すべき信頼度の設定方法について検討を行った。

図-1 故障データの除雪機械毎の内訳-1-

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

故障データでは、開発局では除雪トラックが多く、東次項から、主に開発局の故障データを用いた解析結果

北及び北陸地整では除雪グレーダが多かった。

について報告する。

除雪機械の車体、作業装置毎に重大故障の発生が多い
2．2．2 FTA（故障の木解析）

項目を表-1 に示す。
開発局と東北及び北陸地整では、重大故障の多い箇所

故障箇所が明確になっている故障データを用いて、平に差異があり、東北及び北陸地整では「灯火装置」が 3

成 28 年度に引き続いて重大故障を抽出し、除雪機械毎につの機械で該当したが、開発局ではなかった。また、東FTA を実施した。

北地整は、開発局、北陸地整に比べ、故障箇所の種類が今回、新たに作成した除雪ドーザの FT 図を図-2 に示多かった。

す。除雪ドーザは、車体に関する故障項目が多い傾向と以上のことから、開発局と東北及び北陸地整では故障なった。また、抽出した故障箇所は、建設機械整備標準の傾向に違いがあるため、以後の作業は個別に検討を進

作業工数表（除雪機械編）1)の作業項目区分のうち、中めることとした。

項目単位で整理する項目が多くなった。
表-1 車体、作業装置毎の重大故障の発生が多い項目
除雪トラック

開発局

作業装置

ロータリ除雪車

小形除雪車

中項目

小項目

中項目

小項目

中項目

小項目

G装置

ブレード状態確認装置

オーガ

シャーピンレス装置

シュート装置シュート旋回装置

油圧装置

油圧ホース

車体

東北地整

作業装置
車体

北陸地整

G装置

ブレード状態確認装置

Ｉ装置

ソリ

散布装置

散布円盤

灯火装置

作業灯

Ｉ装置

ソリ

油圧装置

灯火装置

オーガ

凍結防止剤散布車

開発局

作業装置

オーガ（詳細不明）
ソリ

作業灯

中項目
散布装置

オーガ（詳細不明）

オーガ

ソリ

油圧装置

作業装置
車体

油圧ホース

油圧ホース
オーガ（詳細不明）

オーガ

ソリ

油圧装置

油圧ホース

エンジン

エンジン（詳細不明）

除雪グレーダ

除雪ドーザ

小項目

中項目

小項目

中項目

小項目

スクリューコンベア

Ｇ装置

シャッターブレード

ブレード装置

油圧ホース

散布円盤

油圧装置

油圧ホース

油圧装置

油圧ホース

ホッパー

Ｇ装置

シャッターブレード

散布制御器

油圧装置

油圧ホース

ブレード装置ポジションセンサ

車体
散布装置
作業装置
東北地整

油圧装置

ソリ

油圧ホース

油圧ホース
計器
灯火装置

車体

作業装置
北陸地整
車体

ホッパー

散布装置

Ｇ装置

散布制御器

作業灯

灯火装置

シャッターブレード
ブレード自動制御装置

操作装置

散布操作パネル

粗面形成装置昇降装置

ブレーキ

ブレーキ（詳細不明）

灯火装置

作業灯

ブレード装置

灯火装置

計器
ヘッドライト
回転灯
ソリ
ブレード本体ブレード車幅灯
ヘッドライト

２日以上稼働不能となる故障の発生

作業装置

除雪装置

ブレード、
油圧

車体

プロペラシャフト

アクスル及びサスペンション

リーフ
スプリング
以外

電気装置

エンジン

リーフスプリングオルタネータ

図-2 除雪ドーザの FT 図

2

ブレーキ

トルク
コンバータ及び
トランスミッション

フレーム
及びボデー

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

性寿命、信頼度などが算出できる。
3．除雪機械劣化度の定量的評価手法の検討（ワイブル
3．2 ワイブル型累積ハザード解析について

型累積ハザード解析）
3．1 ワイブル分布について

複数の機器を一斉に使用または試験を開始し、全てのワイブル分布は、スウェーデンの科学者ワイブルが材機器が故障するまで観測し続けた「完全データ」といわ料強度の研究において、材料の破損確率を統計的に記述れる故障データの場合は、ワイブル確率紙を用いたワイするために提案した確率分布である。時間に対する材料

ブル解析が有効である。

の劣化現象や寿命を統計的に記述することができ、
機械、

しかし、
除雪機械の故障データは、購入年度が異なり、

電気、電子系を問わず、構成部品のどれか一つでも故障

また、機械が更新に達しても故障が発生しないこともあ

すれば機器として故障となる場合の解析によく適合する。

るため、その解析については累積ハザード法を用いたワ

ワイブル分布には、次の 3 つのパラメータが使われる。

イブル型累積ハザード解析がより有効である。

ｍ：形状パラメータ

そのため、故障データの解析にあたってはワイブル型

η：尺度パラメータ

累積ハザード解析を用いた。

γ：位置パラメータ

観測値を稼働時間とした表-2 の故障データ例で、ワイｍ（形状パラメータ）の値によって、ワイブル分布の

ブル型累積ハザード紙を用いた解析手法の手順を示す。

形状も変化し、0＜ｍ＜1 の場合は故障率減少型の初期故障、ｍ＝1 の場合は故障率一定型の偶発故障、ｍ＞1 の場

表-2 故障データ（例）合は故障率増加型の摩耗劣化故障を表すこととなる。

手順１

η（尺度パラメータ）は、ｍの値に関係なく不信頼度（累積故障確率）F(t)＝1-e-1（約 63.2％）となる観測値

手順２

手順３

手順４

累積ハザード値
ハザード値（累積ハザード関数）
h(t)
H(t)

観測値
(t)

故障の
有無

逆順位

2,000

有

6

1/6

(1/6)=0.166→17%γ（位置パラメータ）は、故障が始まる位置を表し、

2,000

無

5

-

-

γ＝0 ならば最初から故障が起こり始め、
γ＞0 は無故障

3,000

無

4

-

-

4,000

有

3

1/3

(1/6)+(1/3)=0.5→50%

8,000

無

2

-

-

10,000有1

1/1(1/6)+(1/3)+(1/1)=1.5→150%ｔを基準化した際の寿命の尺度を表し、特性寿命ともいう。

期間があることを表すが、通常はγ＝0 と考える。
不信頼度（累積故障確率、累積分布関数ともいう）F(t)と、信頼度（故障しない確率）R(t)は、次式で表される。
F(𝑡) = 1 − R(𝑡) = 1 − exp [− (R(𝑡) = 1 − F(𝑡) = exp [− (

𝑡−𝛾 𝑚
𝜂

) ]

手順１：解析する故障データを観測値が小さい方から

𝑡−𝛾 𝑚
𝜂

) ]

並べ替える。同じ観測値で故障の有無がある(𝑡 ≥ γ, 𝑚 > 0, 𝜂 > 0)

場合は、故障のあるデータを前に、故障のな

故障率関数（瞬間故障率）λ(t)は、次式で表される。
λ(𝑡) =

いデータを後に並べる。
手順２：観測値の大きいデータから小さいデータへ向𝑚 𝑡−𝛾 𝑚−1
𝜂

(

𝜂

)

かって、1，2，・・・，6 と逆方向の順位（逆累積ハザード値（累積ハザード関数）H(t)は、次式で順位）を振る。データがｎ個あれば、最も観表される。
H(𝑡) = − ln 𝑅(𝑡) = − ln{1 − 𝐹(𝑡)} = (測値の小さいデータの順位はｎとなる。
手順３：故障のあるデータに対して、逆順位の逆数を

𝑡−𝛾 𝑚
𝜂

)

求める。この値をハザード値という。

この解析専用に市販されているワイブル確率紙やワイ

手順４：手順３のハザード値を観測値の小さいデータ

ブル型累積ハザード紙、表計算ソフトウェアを使用するから順次加えていく。この値を累積ハザード

ことにより、3 つのパラメータが推定でき、上記の式に値という。

当てはめることにより、バスタブ曲線で表される故障の

手順５：故障のあるデータの観測値、累積ハザード値

種類（初期故障、偶発故障、摩耗劣化故障）の判定や特の対のデータを図-3 に示すワイブル型累積3

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

ハザード紙などにプロットする。

すると図-4 になる。

手順６：プロットされた点に直線Ａをあてはめ、この表-3 故障データ例の算出結果

直線と平行でハザード紙上の定点であるｍ推定点（上横軸 lnt＝1、右縦軸 lnH(t)＝0 の交

観測値 t

信頼度 R(t)故障率(%) λ(t)

1,000

0.937

0.0092

手順７：直線Ｂと、上側横軸の 0 との交点を求め、そ

2,000

0.841

0.0121

こから水平線を右に伸ばして右側縦軸の目盛

3,000

0.737

0.0143

りを読む。読み取った値の絶対値がｍ（形状

4,000

0.633

0.0160

パラメータ）となる。
（ｍ≒1.4）

5,000

0.536

0.0175

手順８：直線Ａと右縦軸の 0 との交点より下横軸へ垂

6,000

0.447

0.0188

線を下ろし目盛りを読む。読み取った値がη

7,000

0.368

0.0206（尺度パラメータ）となる。
（η≒7,000）

8,000

0.300

0.0211点）を通る直線Ｂを引く。

以上の手順により、導出したパラメータを信頼度、故障率の公式に当てはめることにより、算出が可能となる。
信頼度 R(𝑡) = exp [− (故障率関数 λ(𝑡) =

𝑡−𝛾 𝑚
𝜂

) ] = exp [− (𝑚 𝑡−𝛾 𝑚−1
𝜂

(

𝜂

)

=

1.4

(

1.4

𝑡
7,000

) ]

1.4−1

𝑡

7,000 7,000)

この故障データにおける観測値1,000から16,000の区間の信頼度、故障率の算出結果は表-3 となり、グラフ化

9,000

0.241

0.0221

10,0000.193

0.0231

11,0000.152

0.024012,0000.119

0.024813,0000.093

0.0256

14,0000.071

0.026415,0000.055

0.0271

16,0000.042

0.0278図-3 ワイブル型累積ハザード紙

4

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

1

0.03

％

0.02

0.6

信頼度R(t)

故障率λ(t)

信頼度R(t)0.8

故障率λ(t)

0.4

0.01

0.2
0

0

0

4000

8000
観測値t

12000

16000

図-4 故障データ例の算出結果（グラフ）

図-5 ロータリ除雪車オーガのシャーピンレス装置の故障 解析結果（走行距離）

この故障データの解析結果は、ｍ（形状パラメータ）
が 1.4 であることから故障率増加型の摩耗劣化故障である。算出された故障率は、観測値が増えるほど増加し、信頼度は観測開始直後から低下し始めることがわかる。
3．3 故障データの解析結果について
除雪機械の全機種について、建設機械整備標準作業工数表（除雪機械編）の作業項目区分を参考にワイブル型
累積ハザード解析を行った。
観測値ｔについては、「走行距離」、「稼働時間」及び「使用年数」の 3 つで解析を行った。例として、ロータリ除
雪車オーガのシャーピンレス装置の故障についての解析

図-6 ロータリ除雪車オーガのシャーピンレス装置

結果を図-5～7 に、ｍ（形状パラメータ）、η（尺度パラの故障 解析結果（稼働時間）

メータ）、R(t)（信頼度）の算出式及び信頼度が 0.99（故障しない確率が 99％）における走行距離、稼働時間及び使用年数を表-4 に示す。
その結果、ロータリ除雪車オーガのシャーピンレス装置の故障は、全ての観測値においてｍ＞1 であることから、故障率増加型の摩耗劣化故障であり、信頼度が 0.99になる期間は、走行距離で約 12,000km、稼働時間で約2,000 時間、使用年数で約 8.3 年となった。
また、信頼度が1から0.99へ0.01低下するということは、
解析対象台数である平成19～27年度に所有していた195台の1%にあたる約2台の故障の発生が推定されることを

図-7 ロータリ除雪車オーガのシャーピンレス装置

意味している。

の故障 解析結果（使用年数）
表-4 ｍ，η，R(t)の算出式及び信頼度 0.99
における走行距離、稼働時間及び使用年数

514 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

信頼度曲線図を図-8～10 に示す。

1

全ての観測値において、使い始めて暫く経つと信頼度

0.9

信頼度曲線（走行距離）が急に低下する傾向になることがわかる。

信頼度（R(t)）

0.80.7

除雪機械の重大故障箇所において、故障が発生する機0.6

械を保有台数の1%以内に抑えた維持管理基準と仮に設定0.5した場合、必要な信頼度は0.99となり、その信頼度を満0.4足するための観測値毎の期間を算出した。

0.3

例として、観測値を稼働時間としたロータリ除雪車の0.2

車体における信頼度曲線図を図-11 に、信頼度の範囲を

0.1

0.99～1 に限定して拡大した曲線図を図-12 に示す。

0050,000100,000

150,000

200,000

また、
ロータリ除雪車車体の信頼度を 0.99 以上維持で観測値（走行距離[km]）きる期間を観測値毎に示して、最も早く信頼度が低下す

図-8 ロータリ除雪車オーガのシャーピンレス装置

る故障箇所に色づけした表を表-5 に示す。

信頼度曲線図（走行距離）

走行距離、稼働時間では冷却装置が最も壊れやすい箇

1

所で、6,169km、788 時間を超えると信頼度が 0.99 未満

0.9となることがわかる。また、使用年数ではプロペラシャ

信頼度曲線（稼働時間）0.8

フトが最も早く信頼度が低下する結果となった。

信頼度（R(t)）

0.7
0.6

1

0.5

0.9

0.4

0.8

0.3

0.7
信頼度（R(t)）

0.2
0.1

0
0

5,000

10,00015,00020,000
観測値（稼働時間[h]）25,00030,0000.6
0.5
エンジン（全）

0.4

トランスミッション（全）0.3

ブレーキ（全）プロペラシャフト（全）図-9 ロータリ除雪車オーガのシャーピンレス装置

0.2

信頼度曲線図（稼働時間）0.1

電気装置（オルタネータ）
電気装置（他）

冷却装置（全）0
0

1

10,00015,000
観測値（稼働時間[h]）20,00025,000信頼度曲線（使用年数）

0.9

信頼度（R(t)）

5,000

0.8

図-11 ロータリ除雪車車体の信頼度曲線

0.7（稼働時間）

0.6

1
エンジン（全）

0.5

トランスミッション（全）0.4

ブレーキ（全）0.998

プロペラシャフト（全）0.3
信頼度（R(t)）

電気装置（オルタネータ）

0.2
0.1
0
0

10

20
30
観測値（使用年数[年]）40

電気装置（他）

0.996

冷却装置（全）

0.994

50
0.992

図-10 ロータリ除雪車オーガのシャーピンレス装置
信頼度曲線図（使用年数）

0.99
0

1,000

2,000
3,000
観測値（稼働時間[h]）4,000図-12 ロータリ除雪車車体の信頼度曲線

ロータリ除雪車オーガのシャーピンレス装置について、（稼働時間）（拡大）

信頼度がどのように低下するか、3 つの観測値における

6

5,000

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

表-5 ロータリ除雪車車体の4．除雪機械劣化度の定量的評価による維持管理手法の信頼度を 0.99 以上維持できる期間
故障箇所

検討

信頼度（0.99）

中項目

小項目

走行距離

稼働時間

使用年数

ワイブル型累積ハザード解析から得られた信頼度を除

12,219

1,989

6.14

雪機械劣化度の定量的評価の指標とし、その評価に基づ

エンジン

全て

トランスミッション

全て

6,827

909

4.09

ブレーキ

全て

11,992

1,837

10.96

プロペラシャフト

全て

9,832

943

3.61

オルタネータ

8,024

813

3.65

その際、事務所が管理する複数路線に対する優先順位

その他

8,168

1,087

4.93

づけの手順、及び路線の重要度により信頼度の目標値を

全て

6,169

788

7.38

電気装置
冷却装置

いた除雪機械の維持管理方法について検討した。

設定することで整備や配置換えの判断ができる維持管理手法を検討した。

これらの結果から、ワイブル型累積ハザード解析は、除雪機械における故障の傾向、信頼度と観測値の関係を4．1 複数路線の優先順位及び信頼度に関する検討

具体に示すことができ、有効な解析手法といえる。
また、

複数路線の優先順位づけの手順を検討するにあたり、この信頼度が除雪機械劣化度の定量的評価の指標として路線が持つ機能及び交通量から分類することとした。

活用できることを確認した。しかし、次に示す課題も明

今回の検討では、除雪優先区間、緊急輸送道路、及びらかになった。

交通量（日当たり 6,000 台）の有無で優先管理区間の分類を行った。

3．4 定量的評価手法に関する課題一つ目として、除雪機械の故障解析は、建設機械整備

整理した分類フロー図（案）を図-13 に、フロー図を

標準作業工数表（除雪機械編）の小項目単位まで整理でもとに整理した開発局内の事務所毎の管理区間表についきれば、故障傾向のより詳細な把握が可能となるが、FTAて、抜粋したものを表-6 に示す。
図-13 から、多くの事務所において、路線の重要度を 2段階で小項目に該当するデータが少ないものは、中項目～3 区間に振り分けることが可能となる。

単位や「その他」項目に集約し解析せざるを得ず、充分

図-13で定義した優先管理区間ごとに、配置される除雪

な結果とならなかった。

機械に必要な信頼度の目標値を表-7のように仮に設定し解析を行う上で故障発生時の観測値は、解析精度に影た。

響する重要な要素であるため、故障データの記載内容や記載様式について検討し、整理する必要がある。
二つ目として、3 種類の観測値（走行距離、稼働時間
及び使用年数）で解析を行ったが、故障箇所によっては配置機械得られた形状パラメータが、走行距離、稼働時間では初期故障型を示し、使用年数では摩耗増加型を示すなど、
故障傾向の評価が異なるものがあった。

除雪優先
路線

観測値の取り扱いについて、どの観測値で解析することが、より適切な故障解析となるか検討する必要がある。

有

無

第一次緊急
輸送道路

三つ目として、故障解析の対象を除雪機械が 2 日以上稼働不能となった重大故障箇所としたため、提供頂いた

有故障データのうち、1 割程度しか解析の対象となってい
ない。

無

有

残り 9 割にあたる稼働不能 2 日未満の故障データも含
めてワイブル型累積ハザード解析を行うことにより、軽

無

第二次緊急
輸送道路

第三次緊急
輸送道路

交通量
（6,000台/日）

微な故障の発生確率も含めた故障発生の全体像を把握で無有きる可能性がある。
今後は、全ての故障データを対象とした解析を実施し、A.最重要路線

B.重要路線

C.準重要路線

D.一般路線

維持すべき信頼度を検討する必要がある。
図-13 複数路線の分類フロー図（案）714 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

具体的な活用として、ロータリ除雪車のシャーピンレ

表-6 事務所毎の管理区間表（抜粋）ス装置を例に、複数路線の優先管理区間における機械の建設部

優先管理区間

事務所名称

Ａ開建

Ｂ開建

Ｃ開建

Ｄ開建

Ａ

Ｂ

Ｃ

Ａ事務所

●

●

Ｂ事務所

●
●

●

●

Ｄ事務所

●

●

●

●

Ｅ事務所

●

●

●

Ｆ事務所

●

Ｇ事務所

●

●
●

●

●

Ｉ事務所

●

●

図-14 のシャーピンレス装置の信頼度曲線から稼働時間を読み取ることができる。
同規格のロータリ除雪車を 3 台管理している場合の路線配置換え（例）を表-8 に示す。

●

「車両１」は、除雪期間開始前において最重要路線に配置されていたが、除雪期間終了後に稼働時間 1,900 時

●

Ｊ事務所

●

間に達して、
このままでは信頼度が 0.99 を下回る可能性

Ｋ事務所

●

があることから、信頼度が 0.97 以上あれば問題のない準

Ｌ事務所

●

Ｍ事務所

●

●

Ｎ事務所

Ｅ開建

稼働時間に応じた表-7 に示す信頼度の目標値に従い、
●

Ｃ事務所

Ｈ事務所

配置方法を示す。

Ｄ

重要路線に配置換えを行う。

●「車両２」についても、同様の判断で準重要路線から

●

Ｏ事務所

●

●

●

一般路線に配置換えをする。
「車両３」は、除雪期間終了後に稼働時間が 4,000 時

表-7 優先管理区間と信頼度の目標値（仮）路線の重要度A.最重要路線

除雪優先路線

0.99以上B.重要路線

第一次緊急輸送道路

0.98以上～0.99未満

C.準重要路線

間となり、一般路線の配置に必要な信頼度 0.95 を下回る

配置機械の信頼度の目標値

路線の重要度の内容

第二次緊急輸送道路

可能性があることから、整備が必要である。
整備後は、信頼度が回復することから、最重要路線に配置換えして使用することが可能となる。

0.97以上～0.98未満（日あたり交通量6,000台以上）

このように、路線の優先順位毎に除雪機械に必要な信第二次緊急輸送道路
D.一般路線

0.95以上～0.97未満（日あたり交通量6,000台未満）

頼度の目標値を設定することで、効率的な整備や配置換

第三次緊急輸送道路

えの判断が可能となる。

1

4．2 維持管理手法に関する課題

シャーピンレス装置

信頼度（R(t)）

0.99

今回の検討においては、除雪優先区間、緊急輸送道路
及び交通量を条件に順位づけを行うフローを作成したが、0.98

これ以外の条件も考慮する必要がある。
0.97

近年、冬期における異常気象の発生頻度が増えてきて
おり、集中的な大雪時の予防的な通行規制・集中除雪の

0.96

実施など、
新たな取り組みが行われる予定となっている。

0.95
1,965

2,669

3,194

その取り組みも考慮した複数路線の優先順位づけの手

4,014

順について、検討する必要がある。

0.94
0

1,000

2,000
3,000
観測値（稼働時間[h]）

4,000

5,000

また、路線の優先順位ごとに信頼度の目標値を仮に設定したが、目標値の適切な設定方法について検討が必要

図-14 ロータリ除雪車シャーピンレス装置である。

の信頼度曲線

現在、整備コストを検討するにあたり、提供頂いた故
障データに修理費用の記載はあるが、複数の故障内容を

表-8 ロータリ除雪車の路線配置換え（例）
除雪期間開始前
ロータリ
除雪車 稼働時間
配置路線

除雪期間中間時
稼働時間

配置路線

配置路線

車両１

1,500 最重要路線

1,700 最重要路線

1,900 準重要路線

車両２2,700 準重要路線

2,900 準重要路線

3,100

一般路線

車両３

3,700

3,900

4,000

Ｏ／Ｈ後
最重要路線

一般路線

一般路線

まとめているため、個々の故障にかかった費用が把握で除雪期間終了時
稼働時間

きないものがある。そのため、除雪機械メーカーや整備業者から故障箇所の概算費用について聞き取りを行い、おおよその概算費用を定める必要がある。

8

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

5．まとめ

けの手順を検討し、路線の重要度によって信頼度の目標

除雪機械劣化度の定量的評価手法について検討するた値を設定することで、整備や配置換えの判断ができる維め、FTA で抽出した 2 日以上稼働不能となった重大故障

持管理手法について検討した。

箇所を対象に、ワイブル型累積ハザード解析を用いて、今後は、全ての故障データを対象にワイブル型累積ハ

故障傾向の把握と信頼度を算出した。

ザード解析を行い故障傾向の把握を行うとともに、整備故障傾向の把握については、ワイブル分布の形状パラ

コストや故障発生による社会的影響度を考慮した維持管

メータの値から判別することができ、また、使用を継続

理手法の検討を進めていきたい。

すると故障の発生確率がどのように高くなるか、信頼度の曲線図から可視化して理解することができる。
この結果から、ワイブル型累積ハザード解析は有効で

参考文献
1）建設機械整備技術委員会：建設機械整備標準作業工数表（除あり、信頼度が除雪機械劣化度の定量的評価の指標として活用できることを確認した。

雪機械編）（平成 22 年度版）
、2010

また、事務所が管理する複数路線に対する優先順位づ9

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

14.3 リスクマネジメントによる効果的・効率的な冬期交通事故対策技術の開発
14.3.1 冬期交通事故リスクマネジメント手法の構築に関する研究担当チーム：寒地道路研究グループ（寒地交通チーム）
研究担当者：石田樹、高橋尚人、平澤匡介、高田哲哉、齊田光【要旨】
積雪寒冷地でリスクマネジメント手法を用いて冬期交通事故対策を効果的・効率的に実施していくためには、
冬期特有の気象条件によってもたらされる雪氷路面の状態が冬期の交通事故発生に及ぼすリスクを定量的に評価していくことが求められている。しかし、事故原票等に交通事故発生時の詳細な路面状態は記録されないというデータ制約上、これまでは冬期路面状態と交通事故リスクとの関係を定量的に分析することが困難であった。そこで平成 29 年度の研究では、冬期交通事故リスク評価の基礎研究という位置付けで、冬期交通事故発生地点の路面状態を実測するとともにそれを予測する手法を開発し、冬期路面状態と交通事故リスクとの関係を分析した。
キーワード：冬期交通事故リスク、雪氷路面、路面すべり抵抗値、冬期路面状態予測モデル

1．はじめに一方、雪氷路面の状態それ自体が冬期交通事故のリスク

国土の約6割を占める積雪寒冷地では、雪氷路面上での要因になり得るかという点に着目して分析しようとしたスリップ事故や吹雪の視程障害による路外逸脱事故とところ、データ取得上の制約が生じた。一般に、交通事故

いった冬期特有の交通事故が依然として多発している。積発生時において詳細な路面状態が事故原票に記録される

雪寒冷地において冬期の交通事故件数を更に削減していことはない。交通事故発生時の路面状態が事後的に判明しくためには、これまで実施してきた冬期交通事故多発箇所たとしても、それは、事故発生の直前あるいは直後に路面での事故対策だけでなく、冬期の道路利用者の交通行動変

すべり摩擦係数等を計測する車両を用いた計測が行われ容も含めた効果的な事故対策をリスクマネジメントの考ていた場合に限られる。仮にそのように計測が行われていえ方に沿って効率的に実施していくことが求められる。

たとしても、冬期路面状態と交通事故リスクとの関係につ

本研究は、気象データ、人身事故・物損事故データ、道いてはこれまで明らかになっていなかった。

路交通データ、冬期道路管理データ等によって構成される

そこで、平成 29 年度の研究では、交通事故発生地点

ビッグデータを活用した冬期交通事故リスク評価法を構を含む区間の路面状態を連続して計測できる車両を使っ築し、リスク特定・要因分析・リスク評価・リスク対応をて冬期路面状態を実測するとともに、その状態を予測す体系化した冬期交通事故リスクマネジメント手法を開発

る手法を開発し、札幌の一般国道を対象に、冬期路面状することを目的とする。

態と交通事故リスクとの関係について分析した。

2．研究実施内容

3．実測に基づく冬期交通事故リスク

上記の目的達成のため、平成28年度の研究 1)では、冬期交通事故発生地点を含む区間の雪氷路面の状態を連続交通事故のリスク要因の一つである雪氷路面の状態に関して実測するために、車載器として連続路面すべり計測

して、その状態に影響を与えていると考えられた日陰時間装置、GPS、赤外放射温度計・気温計、等を備えた連続に着目し、日陰時間算定モデルを用いて日陰時間を予測し路面状態計測車両（図 1 参照）を使用した。雪氷路面のたうえで、一般国道の平均日陰時間予測値と冬期人身事故

状態には様々な状態が考えられるが、連続路面状態計測

発生率との関係を道路線形別に分析した。その結果、日陰車両を使用して実測できる路面温度と路面すべり抵抗値

時間が冬期交通事故のリスク要因となり得ることが示さ（Halliday Friction Number: HFN、無次元量）の 2 つれた。

の状態に着目した。HFN とは、米国 Halliday Technologies-1-14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

4．冬期路面状態予測モデル
連続路面状態計測車両による冬期路面状態の実測では、
冬期交通事故が発生した地点における路面状態と交通事
故リスクとの関係は分析できるが、冬期交通事故発生地
点での発生時刻における両者の関係を分析することは極めて難しい。地点と時刻を合わせて冬期路面状態と交通事故リスクとの関係を分析するためには、冬期路面状態の実測ではなく、予測モデルが必要になる。
一般に、雪氷路面の状態を予測する方法には、
気象デー
図 1 連続路面状態計測車両

タを使って重回帰分析等によって予測する統計的アプ
ローチと、エネルギー収支のプロセスを記述することによって予測する熱収支アプローチがある 3)。本研究では、
詳細な状態の記述が求められたので、後者を採用した。
本研究で開発した冬期路面状態予測モデル 4)は、①沿
道地物の影響を考慮した道路気象計算、②舗装と路面上の雪氷層との間の熱収支計算、③路面上で雪氷層を構成する水・氷・空気の質量・体積収支計算、④タイヤ接地面の路面すべり抵抗値計算、という 4 つのプロセスから

図 2 沿道地物の影響を考慮した道路気象計算の概念図成る。詳細を以下に述べる。
① 沿道地物の影響を考慮した道路気象計算のプロセス
では、デジタル地形データ等を用いて沿道地物を三角形要素の集合体として再現し、日射の遮蔽や反射

Inc.の連続路面すべり計測装置によって計測される値のや輻射がもたらす影響を計算する（図 2 参照）。

ことであり、0～100 の範囲で値が小さくなるほど路面は② 舗装と路面上の雪氷層との間の熱収支計算のプロセ

2)

すべり易い状態であることを意味する 。
本研究では、実測の対象とした区間内で、連続路面状

スでは、舗装および路面上の雪氷層を模した計算要態計測車両が通過した任意の地点において、雪氷路面の素の間を出入りする熱のフラックス（流束密度）の

路面温度と HFN を計測した時刻を境に、前後 1.5 時間以

収支に基づき、雪氷層の温度 𝑇𝑠（℃）とタイヤ接地内に発生した交通事故件数を抽出した後で、路面温度あ面の雪氷層厚 ℎ𝑠 （m）を次式で計算する（図 3 参

るいは HFN の階級毎にそれを紐付けることによって、

照）。

冬期路面状態と交通事故リスクとの関係を分析することにした。以下、実測された路面温度を𝑇̂𝑠（℃）
、実測され

𝜌𝑠 𝑐𝑠

𝜕(𝑇𝑠 ℎ𝑠 )𝜕𝑡= 𝑞𝑠𝑑𝑠 + 𝑞𝑙𝑑𝑠 − 𝑞𝑙𝑢𝑠 + 𝑞𝑎𝑠

た HFN を𝑓̂𝐻𝐹𝑁（無次元量）、と表す。それぞれの交通事+𝑞𝑠𝑓 − 𝑞𝑙𝑒 − 𝑞𝑠𝑎 + 𝑞𝑙𝑚

故リスク𝑟𝑡 、𝑟𝐻𝐹𝑁 （件/億台 km）は、次式で計算する。
なお、閏年を考慮して 365.25 日で年換算している。

−𝑞𝑖𝑓 − 𝑞𝑑𝑟 + 𝑞𝑠𝑝 − 𝑞𝑠𝑡

𝑟𝑡 =108 𝑁𝑡365.25𝑃𝐿𝑡 𝑄

𝑟𝐻𝐹𝑁 =

108 𝑁𝐻𝐹𝑁
365.25𝑃𝐿𝐻𝐹𝑁 𝑄

(3)

ただし、
𝑡

(1)

：時間（s）

𝑝𝑠 𝑐𝑠 ：雪氷層の体積熱容量（J ∙ K/m3 ）𝑞𝑠𝑑𝑠 ：日向・日陰を考慮した直達および散乱日射熱(2)フラックス（表層のみ）（W/m2 ）

ただし、
𝑁𝑡 ：𝑇̂𝑠 の階級毎に紐付けされた交通事故件数（件）𝑞𝑙𝑑𝑠 ：雪氷層への長波放射フラックス（W/m2 ）𝐿𝑡 ：𝑇̂𝑠 の階級毎に紐付けされた区間内の出現距離（km）
𝑁𝐻𝐹𝑁：𝑓̂𝐻𝐹𝑁 の階級毎に紐付けされた交通事故件数（件）

𝑞𝑎𝑠 ：車両風・自然風による顕熱フラックス（W/m2 ）

𝐿𝐻𝐹𝑁 ：𝑓̂𝐻𝐹𝑁 の階級毎に紐付けされた出現距離（km）

𝑞𝑙𝑒

𝑄：年平均日交通量（台/日）、 𝑃：対象期間（年）𝑞𝑠𝑎 ：飛散による顕熱フラックス（W/m2 ）𝑞𝑙𝑢𝑠 ：雪氷層からの長波放射フラックス（W/m2 ）𝑞𝑠𝑓 ：降雨・降雪による顕熱フラックス（W/m2 ）2：蒸発・昇華による潜熱フラックス（W/m2 ）14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

図 3 舗装と路面上の雪氷層との間の熱収支計算の概念図

図 4 路面上で雪氷層を構成する水・氷・空気の質量・体積収支計算の概念図

𝑞𝑙𝑚 ：融解・凝固による潜熱フラックス（W/m2 ）𝑀𝑠𝑤 ：融雪水の下方浸透フラックス（kg/m2 /s）

𝑞𝑖𝑓 ：融雪水の下方浸透による顕熱フラックス（最𝑀𝑠𝑎𝑤：雪氷層中の飛散水分フラックス（kg/m2 /s）
𝑀𝑓𝑖 ：降雪フラックス（kg/m2 /s）

下層を除く）（W/m2 ）
𝑞𝑑𝑟 ：排水による顕熱フラックス（W/m2 ）𝑀𝑙𝑖 ：昇華フラックス（kg/m2 /s）

𝑞𝑠𝑝 ：雪氷層と路面との熱移動フラックス（W/m2 ）

𝑀𝑖𝑤 ：融解・凝固フラックス（kg/m2 /s）

2𝑞𝑠𝑡

𝑀𝑠𝑎𝑖：雪氷層中の飛散氷成分フラックス（kg/m2 /s）：日射による透過熱フラックス（W/m ）③ 路面上で雪氷層を構成する水・氷・空気の質量・体𝑉𝑓𝑎 ：降雪空気フラックス（m3 /m2 /s）

積収支計算のプロセスでは、水・氷・空気のフラッ

𝑉𝑒𝑥𝑎 ：置換空気フラックス（m3 /m2 /s）

クスの収支に基づき、雪氷層中の水の質量𝑀𝑤

𝑉𝑜𝑎（kg/m2 ）と氷の質量 𝑀𝑖 （kg/m2 ）と空気の体積

𝑉𝑠𝑎𝑎 ：雪氷層中の飛散空気フラックス（m3 /m2 /s）

𝑉𝑎 （m3 /m2 ）を以下の式によって計算する（図 4

𝑉𝑣𝑐𝑎 ：通過車両の粘性圧縮による排出空気フラックス（m3 /m2 /s）

参照）
。
𝜕𝑀𝑤
𝜕𝑡
𝜕𝑀𝑖
𝜕𝑡
𝜕𝑉𝑎
𝜕𝑡

：開放空気フラックス（m3 /m2 /s）④ タイヤ接地面の路面すべり抵抗値計算のプロセスで= 𝑀𝑓𝑤 + 𝑀𝑙𝑤 + 𝑀𝑖𝑤 − 𝑀𝑠𝑤 − 𝑀𝑑𝑤 − 𝑀𝑠𝑎𝑤 (4)= 𝑀𝑓𝑖 + 𝑀𝑙𝑖 − 𝑀𝑖𝑤 − 𝑀𝑠𝑎𝑖

(5)

= 𝑉𝑓𝑎 − 𝑉𝑒𝑥𝑎 − 𝑉𝑜𝑎 − 𝑉𝑠𝑎𝑎 − 𝑉𝑣𝑐𝑎

(6)

は、路面雪氷状態に基づいて路面すべり状態を予測する。具体手には、タイヤ接地面の雪氷層厚 ℎ𝑠 （m）に基づき、HFN 𝑓𝐻𝐹𝑁（無次元量）を次式で計算する。
𝑓𝐻𝐹𝑁 = 49.303(𝜃𝑖 ℎ𝑠 )−0.076

(7)

ただし、
𝜃𝑖

ただし、
2

𝑀𝑓𝑤 ：降雨フラックス（kg/m /s）：雪氷層の体積含氷率（%）

式(7)は、雪氷層厚を用いて HFN を予測する式を表
2

𝑀𝑙𝑤 ：蒸発・凝結フラックス（kg/m /s）

す。

2

𝑀𝑖𝑤 ：融解・凝固フラックス（kg/m /s）

3

14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

5．使用したデータ
5．1 冬期交通事故リスクの計算で使用したデータ
連続路面状態計測車両を用いて実測する区間は、一般国
道230号の札幌市内区間45kmを対象とした。また、交通事故リスクの計算では、2014年から2016年の1月および2月の平日に対象区間内で発生した物損事故の件数と、2010年道路交通センサスの日交通量を使用した。
5．2 冬期路面状態予測モデルで使用したデータ

図 5 路面温度（実測値）の階級別にみた交通事故率予測モデルによる分析の対象とした区間は、札幌市中心部から半径15km圏内の一般国道のうち、ロードヒーティ
凍結

ング実施区間を除いた区間とした。分析に用いたデータは

圧雪・ シャー
氷板 ベット 湿潤乾燥以下の通りである。
交通事故データについては、分析対象区間内で2013年
11月から2014年3月の冬期に発生した物損事故件数1,673件を用いた。また、気象データについては札幌気象台の観測値を、分析対象区間の地形データと建築物形状データについては国土地理院のデジタル標高データ（空間解像度10m）と株式会社ゼンリンのデジタル住宅地図データを、
交通量データについては2010年道路交通センサスをそれぞれ用いた。

図 6 HFN（実測値）の階級別にみた交通事故率

6．結果と考察
6．2 予測モデルによる分析の結果とその考察

6．1 実測による分析の結果とその考察
連続路面状態計測車両を用いた冬期路面状態の実測に

冬期路面状態予測モデルによる分析では、雪氷路面のよる冬期交通事故リスクの分析では、図 5 と図 6 に示す状態として、HFN の他に、𝑇𝑠 、ℎ𝑠 、𝑀𝑤 、𝑀𝑖 、𝑉𝑎 から算結果を得た。なお、分析の都合上、路面温度の階級別に出できるタイヤ接地面の路面温度（℃）と積雪深（mm）

みた交通事故率𝑟𝑡 は路面温度が 6℃以上の状態を、HFNと雪氷層体積含氷率（%）に着目することにした。そしの階級別にみた交通事故率𝑟𝐻𝐹𝑁 はHFN が80 以上の状態て、これらの状態を各々階級に分けたうえで、分析対象を、それぞれ 1 に正規化している。これは、無積雪時を区間に各状態が出現する距離あたりの交通事故件数と各基準とした場合、路面温度が 6℃以上の状態では路面凍状態との関係について分析した。以下、路面温度出現距

結や積雪が起きていないと考えられるためである。

離あたりの交通事故件数を𝑅𝑡 、積雪深出現距離あたりの結果の考察をまとめると、以下のようになる。

交通事故件数を𝑅𝑑 、雪氷層体積含氷率出現距離あたりの

冬期交通事故率は、降雪時に路面温度が 0℃前後

交通事故件数を𝑅𝑖 、HFN 出現距離あたりの交通事故件数となる条件のときに最も大きくなる。このときのを𝑅𝐻𝐹𝑁 と表す。なお、分析の都合上、𝑅𝑡 は路面温度が 5℃

交通事故率は無積雪時の交通事故率の約 1.8 倍に以上の状態を、𝑅𝑑 と𝑅𝑖 は積雪深が無い状態を、𝑅𝐻𝐹𝑁 はもなる。路面温度が 0℃前後になると路面状態が

HFN が70 以上の状態を、それぞれ1 に正規化している。

急変することが、この結果の原因の一つと考えら

図 7～図 10 に分析の結果を示す。各図において、正規れる。

化の基準となる階級については、棒グラフの色を変えて冬期交通事故率は、降雪時に HFN が 30 となる条いる。また、図 9 で、物損事故件数が 5 件未満で非常に件のときに最も大きくなる。降雪時のすべり易い

少ない場合の体積含氷率の階級は、白抜きで示している。
結果の考察をまとめると、以下のようになる。

路面における交通事故率は、雪氷路面が圧雪・氷板に相当するまで悪化したときには、無積雪の交タイヤ接地面の路面温度（予測値）
が0℃付近では、雪氷層の融解・再凍結に伴ってすべり易い路面が出

通事故率の約 5 倍にまで増加する。

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14 安全で信頼性の高い冬期道路交通サービスの確保に関する研究

図 10 HFN（予測値）の階級別にみた HFN 出現距離あ図 7 タイヤ接地面の路面温度（予測値）の階級別にみたり交通事故件数

た路面温度出現距離あたり交通事故件数


タイヤ接地面の積雪深（予測値）が 15mm～20mm程度では、積雪が無い状態と比べて、交通事故件数が 3 倍近くになる一方で、積雪深（予測値）がそれ以上増えると件数は減少する傾向にみられる。



HFN（予測値）が 30 以上 40 未満という中程度の雪氷路面のすべり状態のとき、交通事故件数は最も多くなる傾向がみられる。

7．まとめ
図 8 タイヤ接地面の積雪深（予測値）の階級別にみた

平成 29 年度の研究成果としては、
雪氷路面の状態のう積雪深出現距離あたり交通事故件数

ち特に路面温度と HFN について、実測と予測の両面から、冬期交通事故リスクに及ぼす特性を検証できた。今後は、冬期道路管理による交通事故減少便益を評価し、冬期交通事故リスクマネジメント手法の構築に繋げる予
定である。
参考文献
1) 齊田光、平澤匡介、高橋尚人、石田樹：デジタル住宅地図デー
タを用いた広域路面日蔭計算手法、寒地土木技術研究、第764号、2016.
2) 徳永ロベルト、舟橋誠、高橋尚人、浅野基樹、中野雅充：連続路面すべり抵抗値による冬期路面管理の高度化に関する

図 9 タイヤ接地面の雪氷層体積含氷率（予測値）の階

研究、寒地土木研究所月報、第661号、2008.

級別にみた体積含氷率出現距離あたり交通事故件数

3) 高橋尚人、徳永ロベルト、浅野基樹、石川信敬：交通量を考慮した熱収支法による路面温度推定モデルの構築について、
北海道開発土木研究所月報、第631号、2005.

現する等により、交通事故が発生し易くなる一方で、

4) 齊田光、平澤匡介、高橋尚人、石田樹：路面雪氷状態推定結- 6℃以下では、発生しにくい傾向がみられる。また、
タイヤ接地面の雪氷層体積含氷率（予測値）が 90%果を用いた冬期交通事故分析手法の基礎的検討、寒地土木技

以上では、目視で路面状態の危険を認識し易くなる

術研究、第770号、2017.

等により、交通事故が発生しにくい傾向がみられる。

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