領域７
災害時における対応をスピーディかつ的確に支援する

雪に強い道路構造・施設等に関する調査
Study of snow-resistant road structures and facilities（研究期間 平成 29～令和元年度）

道路交通研究部 道路交通安全研究室
Road Traffic Department

室
Head

長

小林 寛
KOBAYASHI Hiroshi

Road Safety Division

主任研究官

池原 圭一

Senior Researcher

IKEHARA Keiichi

研 究 官
Researcher

川瀬 晴香
KAWASE Haruka

交流研究員
高橋 歩夢
Guest Research Engineer TAKAHASHI Ayumu
交流研究員

郭 雪松

Guest Research Engineer Guo Xuesong
This study investigates the incidence of stuck vehicles in order to set out the causes, challenges, and the like thatshould be shared nationwide and to summarize the trends in finding solutions through road structure in particular.
な大雪による交通障害に備えるための有用な情報にな［研究目的及び経緯］
近年、大雪に伴う大規模な車両滞留や長時間の通行ると考えられる。よって、本調査ではアンケート調査等

止めが問題となり、このような交通障害は、雪の多い地

により、立ち往生車発生の特徴、対策、対策の効果の整域以外でも局所的な大雪により度々発生している。
国土

理を行うこととした。
また、現行基準等の規定に照らし、交通省では「冬期道路交通確保対策検討委員会」を設置

道路構造や施設により解決する方向性をまとめた。

し、集中的な大雪による道路交通への障害を減らすため［研究成果］の対策等の提言をとりまとめた（平成 30 年 5 月「大(1) アンケート調査の概要
アンケート調査は、地形や気象条件を踏まえ、表-1 に示す 180 箇所を対象に行った。各箇所について、立ち往生車の発生につながる気象、利用者、道路構造の特性や、対策の実施状況等について調査した。
表-1 地形・気象条件別のアンケート箇所数

雪時の道路交通確保対策 中間とりまとめ」）。
本研究では、立ち往生車の発生に関し、全国で共有すべき原因、課題等を整理し、特に道路構造上の工夫によって解決する方向性をまとめるための研究を行った。
平成 29 年度は、北陸地方整備局管内（以下「北陸」という。
）でヒアリング調査を行い、立ち往生車の発生状況には、主に気象、利用者、道路構造の特性が影響することを整理し、これら特性の具体的内容を洗い出した。
平成 30 年度は、さらに地域性を把握するため、北陸に加え、北海道開発局管内（以下「北海道」という。）と東北地方整備局管内（以下「東北」という。
）を含め、

箇所数

平地部 (山地の割合 50%未満)

山地部 (山地の割合 50%以上)

計
117

a 平均気温 0℃前後
(平均降水量多い)

46

71(主に東北､北陸)(主に東北､北陸)b 平均気温-5℃前後(平均降水量少ない)

42

21(主に北海道)(主に北海道)

計

88

92

63
180

* 気温は、最寄気象観測所の冬期間(12 月～2 月)、過去 10 年の平均値* 平地部/山地部の分けは、道路交通センサス(路面性状調査)の沿道区分をもとに 1km 単位で山地の割合を算出して分類以降のとりまとめは、表-1 の 4 分類毎に行った。参考として、平地部 a，b の気象条件を図-1 に示す。a は
主に東北と北陸、b は主に北海道となり、これは山地部
でも同じ分布状況であった。 平地部ａ（主に東北、北陸）

立ち往生車の発生状況に関し、合計 50 箇所の標本調査を行った。また、北海道、東北、北陸において立ち往生
車の発生に備える対策の具体的内容を洗い出した。
令和元年度は、
これまでに把握した立ち往生車の発生

450.0

状況と対策の具体的内容をもとにアンケート票を作成

N=46

冬期の平均降水量（

400.0

し、北海道、東北、北陸の合計 180 箇所に対し、アンケ

350.0
300.0

ート調査を行い、立ち往生車発生の特徴、対策の効果等を整理し、対策の方向性をまとめた。

250.0

平地部ｂ（主に北海道）

200.0

N=42

150.0

）
mm

［研究内容］

100.0

北海道、東北、北陸における立ち往生車は毎年のよう50.0に発生し、また多く、これら地域の予防的観点における

0.0
-8.0

-6.0

-4.0

図-1

平地部 a,b の気象条件対策を調査し、整理することは、その他の地域で局所的

45

-2.0
0.0
冬期の平均気温（℃）

2.0

4.0

6.0

0%

（主に東北・北陸）

10%

10%

13%

その他

0%

気象特性

15%

14%

17%

平地部ｂ

平地部ａ

山地部ｂ

山地部ａ

（主に北海道）（主に東北・北陸）（主に北海道）（主に東北・北陸）

時間降雪量が多い

60%

63%

76%

96%

気温が氷点下以下

52%

76%

100%

89%

風による凍結

10%

24%

33%

6%

吹雪

81%

15%

38%

17%

地吹雪

60%

7%

43%

10%

その他

0%

2%

0%

利用者特性

4%

平地部ｂ

平地部ａ

山地部ｂ

山地部ａ

（主に北海道）（主に東北・北陸）（主に北海道）（主に東北・北陸）

冬ﾀｲﾔ・ﾁｪｰﾝ未装着

40%

70%

81%

93%

冬ﾀｲﾔの劣化・摩耗

60%

54%

81%

39%

冬道に不慣れな運転

29%

54%

19%

65%

過積載の貨物車

21%

48%

76%

23%

空車の貨物車

31%

50%

43%

52%

その他

24%

4%

34%

平地部ｂ

道路構造特性

実施している/効果大
実施している/効果低い
実施していない（主に北海道）

平地部ａ

8%

山地部ｂ

（主に東北・北陸）（主に北海道）山地部ａ（主に東北・北陸）

急勾配

31%

37%

76%

85%

長い坂道

57%

70%

81%

85%

カーブ

48%

30%

57%

72%

交差点

10%

65%

5%

6%

信号機

5%

70%

5%

6%

沿道施設の出入り

2%

17%

0%

3%

狭い道路幅員

10%

2%

5%

8%

橋梁・高架

0%

22%

10%

11%

その他

19%

4%

0%

11%

(3) 立ち往生車発生の対策と効果対策の実施状況と効果に関するアンケート結果について平地部 a の例を図-2 に示す。また全 4 分類について、防災等の観点毎に整理した対策において効果大と評価されている上位 3 位までの対策を表-3 にまとめた。
表-3 上位 3 位までの対策
防災
防災
・
減災
減災

17.9

13.7

12.3

19.5 17.4

61

53

20

62

59

161

0

26.3

19.8 22.7

20
10

39.1

33.8 35.9

27.5

209

減災

31.1

108

防災
・
減災

30

登坂車線無
（平均速度 18.3km/h）

25

防災

40

41.4

48

効果大 実施割合 割合
25% 48%
13% 51%
10% 14%
18% 45%
15% 42%
13% 21%
48% 83%
15% 66%
11% 35%50

登坂車線有（平均速度 30.2km/h）
50.7

5

効果大 実施山地部a
割合 割合（主に東北、北陸）
10% 19% 凍結防止強化
5% 48% 視線誘導標
5% 14% 新道路の建設
14% 48% 関係機関との連携
10% 19% 隣接工区との連携除雪
10% 14% 除雪機械事前配備
19% 38% ITV
19% 62% 訓練
5%
5% 登坂車線

km/h

60

22

山地部b
（主に北海道）1 凍結防止強化
2 冬ﾀｲﾔ・ﾁｪｰﾝ着用の指導
3 防雪柵
1 堆雪帯など幅の広い路肩
2 除雪機械事前配備
3 隣接工区との連携除雪
1 登坂車線
2 ITV
3 付加車線順位

70

42

効果大 実施割合 割合
17% 41%
15% 20%13% 13%
24% 67%
20% 52%
13% 17%
48% 67%7%
7%4% 35%

49

効果大 実施平地部a
割合 割合（主に東北、北陸）
31% 60% 凍結防止強化
31% 55% 黄信号点滅
5% 21% 消雪パイプ
14% 36% 関係機関との連携
5% 31% 隣接工区との連携除雪
0% 43% 除雪機械事前配備
43% 71% ITV
19% 29% 登坂車線
0% 69% 訓練

図-2 対策の実施状況と効果（平地部 a の例）となっているものの、雪の少ない地域は除雪車や凍結防止剤散布車の常備台数が少ないことから、大雪時を想定した対応の強化には限界がある。同じ理由で、連携除雪や除雪機械の事前配備を機能させる余地も少ないと考えられる。これら状況を踏まえると、道路構造等の面からの備えが有効であり、例えば幅の広い路肩や登坂車
線は交通障害が発生してもすれ違い等のための余裕幅を確保でき、有効な対策になり得る。また視線誘導標は
特筆して高い評価ではないものの、対策の実施割合が高
く雪の多い地域では一般的な対策である。
降雪時の道路線形の明示は交通障害に繋がる自損事故等の防止に有効であると考えられる。これら幅の広い路肩、登坂車線、
視線誘導標は、現行の基準等の規定において、冬期の交通障害に備えるための運用は想定されていない。今後は、これら対策の有効性をさらに検証し、予防対策としても採用しやすい運用に変えることが求められる。
対策の有効性に関し、ETC2.0 プローブ情報を用いて登坂車線の効果を検証した例を紹介する。図-3 は近傍の同一路線の登坂車線の有る区間と無い区間において、それぞれ立ち往生車が発生した日時以降 3 時間の通過
車両の平均速度を比較したものである。
登坂車線の有る
区間は総じて平均速度が高く、登坂車線が立ち往生車の退避場所や通過車両の側方余裕幅として機能すると考えられ、速度低下の抑制に一定の効果がみられる。

45

平地部b
（主に北海道）1 凍結防止強化
2 冬ﾀｲﾔ・ﾁｪｰﾝ着用の指導
3 視線誘導標
1 堆雪帯など幅の広い路肩
2 隣接工区との連携除雪
3 チェーン着脱場・駐車場等
1 ITV
2 登坂車線
3 訓練

順位

実施している/効果中
実施している/不明･無回答

2/13

19%

4%

付加車線

被害の大きさ

2/12

9%

62%

訓練
待避所・Uターン路等

2/12

52%

吹溜り

ITV

2/5

視程障害

登坂車線

1/24

99%

減災

12/27

95%

チェーン着脱場・駐車場等

2/13

87%

被害の大きさ12/12

67%

除雪機械事前配備
堆雪帯など幅の広い路肩

2/6

積雪

隣接工区との連携除雪

2/12

65%

吹払柵
関係機関との連携

防 災 ・減 災

1/24

100%

防雪柵

1/10

61%

凍結抑制舗装12/27

50%

薬剤自動散布装置

12/13（主に北海道）

路面凍結

新道路の建設冬ﾀｲﾔ・ﾁｪｰﾝ着用の指導

12/12（主に東北・北陸）

山地部ａ

100%

消雪パイプ

防防災災

山地部ｂ

80%

ロードヒーティング

発生可能性（主に北海道）

平地部ａ

60%

視線誘導標

被害の大きさ

発生可能性

平地部ｂ

主な 発生要因

40%

黄信号点滅

発生可能性

(2) 立ち往生車発生の特徴
発生の特徴に関するアンケート結果を表-2 に示す。
主な発生要因として、路面凍結と積雪は共通して多く、
平地部 b はさらに視程障害と吹溜りの発生も多い。気象特性は、時間降雪量が多い、気温が氷点下以下の発生が共通して多い。また、平地部 b や山地部 b は風による発生（吹雪、地吹雪等）が多い。利用者特性は、全体的にチェーンやタイヤの不備等に関わる回答が多い。
道
路構造特性は、平地部 b は長い坂道などで発生が多い
ものの、風による発生が多い地域であることから、他よりも道路構造特性による発生が少ない。平地部 b 以外
では、平地部 a は長い坂道、交差点、信号機で発生が多く、山地部 a と山地部 b は急勾配、長い坂道、カーブで発生が多い。
表-2 立ち往生車発生の特徴

20%

凍結防止強化

立ち往生車の発生日* グラフ内側の値は算出に用いた走行履歴数（※現状データは少ない）

図-3 登坂車線有無による立ち往生車発生時の平均速度［成果の活用］
本成果を踏まえ、今後も対策の効果計測を進め、基準(4)対策の他地域への展開に関する考察
表-3 において､防災の観点で凍結防止強化が効果大等改定の検討に資するデータ蓄積を行う予定である。

46

災害時調査支援のための道路管理技術の高度利用に関する調査
Study on enhanced use of road management technologies for disaster investigation support（研究期間 令和元～2 年度）

道路構造物研究部 道路地震防災研究室
Road Structures Department
Earthquake Disaster Management Division

室長
Head
研究官
Researcher

片岡 正次郎KATAOKA Shojiro
梅原 剛
UMEBARA Takeshi

When a large-scale disaster occurs, the damage is enormous, the distribution is wide, and it may take a lot of timeto grasp the damage situation. Therefore, for the purpose of quickly grasping the damage situation of road facilities
due to earthquakes, heavy rain disasters, etc., an efficient method of grasping the damage situation using roadmanagement technology and remote sensing technology is studied in cooperation with a national highway office.
2．道路被災情報の効率的な取得方法の検討［研究目的及び経緯］

当該事務所管内における災害発生時の道路被災情報

地震や豪雨等による大規模災害が発生すると、被災が甚大となり、被災分布が広範囲にわたる場合や夜間

取得方法の現状について、事務所へのヒアリングや過に発生した場合などは、被災状況の把握に多大な時間

去の災害対応事例等の資料を用いて整理するとともに、を要することがある。そこで、地震や豪雨災害等によ1.の整理結果を踏まえ、道路管理技術等を効率的に活る道路施設の被災状況の迅速な把握を目的として、現用した際の道路被災情報の取得方法について検討した。

在用いられている道路管理技術やリモートセンシング

なお、検討の際の道路被災要因及び時間帯は、地震技術（以下、道路管理技術等という。
）を活用した災害

及び豪雨災害がそれぞれ昼間と夜間に発生すると想定時の調査支援の検討を行っている。

した 4 ケースとした。

本年度は、ある国道事務所管内における災害時の道［研究成果］

路被災情報の取得方法及び意思決定の際の情報ニーズ

1．道路管理技術等の適用条件早見表の検討の整理を行うとともに、各々の道路管理技術等に関す（１）情報ニーズの整理

る被災時の適用条件の整理を行い、道路管理者のニー

道路管理者へのヒアリングにより、管理対象物毎に、ズに対応させた道路管理技術等の適用条件早見表の検いつまで（即時性）に、どの程度の精度（信頼性）の情討を行った。また、上記の結果を踏まえた当該事務所

報が、どの程度の範囲（網羅性）にわたり必要であるか管内における災害時の道路被災情報の効率的な取得方調査した。その結果、即時性・網羅性については、3 時法の検討を行った。

間以内に管内全域における道路通行可否の把握、12 時［研究内容］

間以内に管内全域における個別の施設の被災程度を含

1．道路管理技術等の適用条件早見表の検討

む被害状況の把握を行いたいとのニーズが得られた。

道路管理者である事務所、出張所職員に対するヒア

また、信頼性については、ヒアリングに加え文献調査

リング調査や文献調査により、現場における災害時のにより、点検時の目安となる事象を管理対象物毎に整道路被災状況の把握に関する情報ニーズを整理した。

理した。整理結果を表-1 に示す。
（２）道路管理技術等の適用条件早見表

一方で、道路管理技術等（CCTV カメラ、MMS、光ファ
イバー、光学衛星、衛星 SAR、航空写真、航空レーザ、計測精度（信頼性）においては、意思決定の目安とな

UAV 等）を対象とし、
各技術における適用条件（時間帯、る、一般車両の安全な通行に支障がでる 15cm の段差や

天候、気温、風速条件、通行条件等）や情報提供時間、

応急的に段差解消を図り緊急車両の通行を可能とさせ計測可能範囲、計測精度等について、文献調査や開発るための 50cm の段差、また道路障害物の確認が可能な者・災害時での利用経験者へのヒアリングにより整理

スケールを指標として、技術の選択が可能となるようした。また、上記の結果を組み合わせることにより、現な適用条件早見表の検討を行った。図-1 に適用条件早場のニーズに合わせ技術の選択が可能となるよう図化

見表を示す。
図-1 より 3 時間以内の道路通行可否の把握において、し、道路管理技術等の適用条件早見表を作成した。

47

表-1

管理対象物毎の信頼性指標の整理結果

管理
対象物

計測内容

冠水
ポットホール・陥没

20cm（一般車両のタイヤの幅くらい）

段差

路面

計測精度
2cm（バーストの危険性が高くなる段差の高さ）5cm（緊急点検で報告を行う目安）
15cm（安全な通行が困難になる段差の高さ）
30cm（ブレーキ性能の低下、車を移動させる必要がある）

障害物（放置車両）
3m（路上の車両放置の有無）
障害物（電柱の倒壊） 10m（電柱等の倒壊による道路閉塞の有無）
15cm（安全な通行が困難になる段差の高さ）
段差
50cm（土嚢等で解消可能な橋台と路面の段差）
橋梁
落橋
発生の有無
ひび割れ
発生の有無
30cm
トンネル 冠水

津波警報発令後、
津波到達までの時間（発災から 20～30 分程度）における巡回不可能エリア
道路延長：約 10km

（ブレーキ性能の低下、車を移動させる必要がある）

法面

崩落
土砂崩落

発生の有無
発生の有無

1 時間以上要する
道路パトロールエリア
道路延長：約３km

撮影映像を事務所でリアルタイムに
確認したい

図-2
図-1

適用条件早見表

防災カルテや津波浸水想定箇所等を整理した管内マップ（地震時昼間）とれた地震時昼間の課題を付加して、図-2 に示した。
晴天時の昼間であれば、光ファイバー、災害対策用ヘ

課題は、すべて発災初期段階に関するものであり、

リ、自動航行 UAV、UAV 可視、CCTV カメラ等が活用可能

このニーズに応えられる適用可能技術は、図-1 から自であり、数 m 単位以下の精度で、事務所管内の海岸沿

動航行 UAV と CCTV カメラ等に限られる。なお自動航行

い（約 50km）の範囲の計測を行い得る技術があること

UAV は、任意に設置したドローンポートから自動で飛行が分かる。一方で雨天時や夜間に関しては、計測精度

し、リアルタイムに映像配信する技術である。

の低い光ファイバーを除くと、UAV 可視、CCTV カメラ、本技術では 30 分で 9km 程度の範囲の情報取得が可能

水位センサ等の局所的な範囲の計測を行い得る技術にであることから、道路パトロールに加え、同時に 3 台限定される。当該事務所において、CCTV カメラで視認の UAV を活用することにより、約 1 時間以内に管内の可能な範囲は、管内海岸沿いの約 16km（約 32％）の範

海岸線全区間の被災情報の取得が可能となる。また、

囲となり、雨天時の 3 時間以内の情報取得は、この範

津波警報発令時においても危険を冒すことなく、30 分

囲に限定される。さらに夜間になると管内海岸沿いの以内に情報取得が可能となり、現状よりも迅速かつ安約 8km（約 16%）の範囲まで限定される。

全な情報取得が行えると推測される。

以上より、雨天時や夜間における管内全域の 3 時間

ただし、現状の UAV 飛行においては、目視外飛行の以内の道路通行可否の把握は、道路管理技術等の活用

禁止など運用に関する法規制や現場における通信回線のみでは困難であるとともに、今後の技術開発の促進に関する課題等もあるため、今後、実証実験等によりが望まれることが把握できた。

実用化に向けた課題解決を図る必要がある。

2．道路被災情報の効率的な取得方法の検討［成果の活用］

道路管理者等が日常管理において、災害に至る因子

今回整理した災害時に利用可能な道路管理技術等のを早期に発見し、対策を適切に進めるために用いられ適用条件早見表は、現場における迅速かつ効率的な情る防災カルテや宮崎県の津波浸水想定箇所等を管内図

報収集や意思決定の際に役立つツールまたは技術開発に整理するとともに、それを基にヒアリングにて聞き計画の推進のための一助となることが期待される。

48

冬期道路管理を踏まえた降雪予測情報に関する調査
Study on snowfall forecast information applicable to winter road management（研究期間

道路構造物研究部 道路地震防災研究室
Road Structures Department

室
Head

長

令和元～令和２年度）

片岡 正次郎KATAOKA Shojiro

Earthquake Disaster Management Division 主任研究官

横田 昭人

Senior Researcher

YOKOTA Akito

In order to set a timeline and perform snow removal properly, it is necessary to know the snow depth on theroad. This study aims to summarize the method of estimating the snow depth on the road using the weather
forecast by the Japan Meteorological Agency (JMA). The method for estimating the snow depth on the road isdeveloped and examined by field observation data.
路面積雪密度には粘性圧縮モデルを用いることで、［研究目的及び経緯］

雪の沈降による圧密の影響を反映するものとした。

道路管理者には集中的な大雪時に備えてタイムラインを作成し、道路ネットワークへの影響を最小化する
取り組みが求められる。現在道路管理では気象庁予測
情報を利用し、主要地点で降雪量を推定し除雪等の判断を行っている。
今後大雪には広域的に連携し部隊を集中配置して除雪対応する計画もあり、これを実施するためには点的な降雪量の推定ではなく線的な積雪量の推定が必要となる。また実施の判断には、早い時点で路面への積雪量推定が必要である。
本調査はタイムラインの実行判断に資する推定情報の入手を目的として、気象庁予測情報を利用した路面
積雪量推定方法の開発を行った。また積雪を現場観測し、推定値と観測値の比較検証を行った。

図-1

路面積雪量に影響する要因［ 研 究 内 容及 び 研究 成 果 ］
気象庁から配信される予測情報を利用して、道路管理者が路線全域で路面積雪量を把握するために、路面
積雪量推定方法を具体化した。この推定方法に対して
現場観測値を基に精度検証を行い、気象庁予測情報を入力した路面積雪量推定値について大雪時のタイムラ
インへの適用性を検討した。
(1) 路面積雪量推定方法の具体化
路面積雪量に影響する要因を整理した(図-1)。今年
図-2

度は路面積雪量推定方法として融雪（路面に降る雪の

路面積雪量推定方法

融解による路面積雪量の減少）と圧密（自らの自重による積雪表面の沈降）を考慮し具体化を行った。
具体化した路面積雪量推定方法を図-2 に示す。時間毎に路面積雪質量と路面積雪密度から路面積雪量を計算し、各層を積算し路面積雪量を得る。
路面積雪質量は、図-3（左）の質量収支を条件とし
図-3て、熱収支法で計算した融雪量を減じた値としている。

路面積雪の質量収支（左）と路面積雪と外部との熱エネルギー交換（右）の模式図

融雪量は外部との熱のやり取りを図-3（右）で定義し
算出する。

49

(4) 気象庁予測情報を用いた路面積雪量推定(2) 路面積雪量推定方法への入力値概成
路面積雪量推定方法は、タイムラインの判断を必要

広域的に連携する本部・支部のタイムラインを想定とする時点で、すでに配信されている気象庁予測情報

し、積雪情報を必要とする時点設定をしたものが図-5を入力値とする。利用可能な要素は表-1 に示すものでである。12 時間前で応援要請を判断しなければ大雪のあり、大雪の発生 2 日前では、メッシュの広い GSM か発生で滞留が発生し移動できない事態となる。他にも

5km メッシュの MSM で予測された要素を利用する。路48 時間前、24 時間前に判断情報が必要と時点設定した。

面積雪質量の算出に必要な大気放射量等は、気象庁予

3日前

半日前 6時間前
～
2時間前

1日前

【【

測情報から推定し入力値とする方法を概成した。
表-1

2日前

気象情報収集・共有 強化体制検討

本

道
広
路
域
管
的
理
連
者
携
タ
・
イ
集
ム
中
ラ
配
イ
置
ン

時間による気象庁予測情報と要素

集中的な
大雪発生

派遣準備

部

】】

対
象
支
部
応
援
支
部

応
援
要
請

気象情報収集・共有

除雪配置
検討

体制確保

利用者への注意
喚起等情報発信

除雪体制
配置

気象情報収集・共有
体制確保

応
援

除雪応援準備48時間先の積雪状況把握
24時間先の積雪状況把握

積雪情報を
必要とする
時点設定

集中除雪
通行止め処置
立ち往生車輌移

路面積雪有無積雪量
継続時間

12時間先の積雪状況把握

図-5 大雪時広域的連携・集中配置のための道路管理者タイムラインと推定時点の想定(3) 現場観測と路面積雪量推定方法の検証
本調査で開発した路面積雪量推定方法を検証するた

この時点（48 時間前、24 時間前、12 時間前）で配めに、宮城県仙台市の作並除雪ステーションで気象観信されている気象庁予測情報を用いて路面積雪量推定測を実施(写真-1)し、観測された 4 日分の積雪量と推を行った。図-6 は観測値と路面積雪量推定値の差を推定値を比較し検証を行った。図-4 は 2020 年 1 月 21 日

定誤差として雪の積もり始めから 8 時間経過までを示の観測値と推定値を比較したものであり、他の 3 日分したものである。
48 時間前の推定は気象庁が全球モデル GMS をベース

でも値が大きく外れることは見られず路面積雪量推定にしている予測値であるためメッシュ間隔が広く、こ方法は積雪傾向を良好に表現した。

こでは過小評価となった。さらにその後の時間帯で変動が大きくなり、重要な決定事項を判断する情報としては扱いにくいと考えられる。
1 月 7 日-8 日に観測した積雪量に対する推定誤差以
外は 5cm 以内の推定を行うことが実証され、24 時間前
12 時間前の推定はタイムラインを運用する情報となり得るものと考えられる。
［ 成 果 の活 用］
本調査結果は、他の場所へ応援に向かわせる判断に必要な情報となり、タイムラインの実効性を向上していく上で現場の活用が期待される。
研究成果は 2020 ふゆとぴあ in とまこまいで発表
写真-1 気象観測実施状況

している。
48時間前気象庁予測
0.10

12時間前気象庁予測

24時間前気象庁予測

情報での推定値誤差

情報での推定値誤差

情報での推定値誤差

0.05

0.00
12/27-12/28-0.05

1/1-1/2
1/7-1/8

図-4

図-6

路面積雪量推定方法の現場観測値との検証

50

積もり始めからの時間

8時間

7時間

6時間

5時間

4時間

3時間

2時間

8時間

1時間

7時間

6時間

5時間

4時間

3時間

8時間

2時間

積もり始めからの時間

1時間

7時間

6時間

5時間

4時間

3時間

2時間

1/21

1時間

-0.10

積もり始めからの時間観測された積雪量との推定誤差

冬期道路対策への住民参加の促進に関する調査
Research on promotion of community participation in countermeasures against snowfall on
the road（研究期間

令和元～3 年度）

社会資本マネジメント研究センター

室長

小俣 元美

建設経済研究室

Head

OMATA Motoyoshi

Research Center for Infrastructure Management
Construction Economics Division

主任研究官
Senior Researcher

原野 崇
HARANO Takashi

研究官
Researcher

齋藤 貴賢
SAITOU Takayoshi

In recent years, very strong snowfall has been intensive and continuous. At the same time, the population is
declining, the birthrate is aging, and the shortage of business successors is increasing. These conditions make roadsnow removal more difficult. For this reason, we aim to establish a system that allows local residents to actively
cooperate with snow removal on roads.
In this study, we investigated cases of snow removal activities by local residents in heavy snowfall areas and theirsupport measures.
［研究目的及び経緯］
表－１ 概略調査の対象地域

近年、非常に強い降雪が集中的かつ継続的に発生するなど雪の降り方が変化する一方、人口減少や少子高齢化、除雪作業の担い手・後継者不足など、除雪を取り

地整
北海道

道府県
北海道

福島県
群馬県
長野県
新潟県

市町村
旭川市、三笠市、岩見沢市、札幌市、北広島市（2）、函館市、苫前町、上富良野町、当別町、仁木町、
青森市（2）、弘前市（4）、十和田市、南部町、盛岡市、滝沢市（3）、奥州市、秋田市、大仙市
酒田市（2）、鶴岡市、尾花沢市、上山市、長井市、米沢市
二本松市、西会津町、会津坂下町、片品村、榛東村、
長野市（2）
長岡市、糸魚川市、

東北

青森県

富山県

南砺市（2）、

石川県
福井県
京都府
兵庫県

金沢市
福井市（2）、小浜市、
京丹後市
香美町

島根県

飯南町（2）

広島県

安芸太田市

巻く環境は一層厳しさを増している。平成 30 年１～2
月の豪雪災害を受けて国土交通省道路局が設置した冬期道路交通確保対策検討委員会は「大雪時の道路交通
確保対策

岩手県
秋田県
山形県

中間とりまとめ」（2018.5）の中で、地域や民間団体による除雪作業への協力体制の構築について提言している。
関東

こうした昨今の情勢を受け、国総研では、地域や民間団体が道路除雪へ積極的に協力できる仕組みの構築

北陸を目指し、冬期道路対策への住民参加を促進する方策の検討を行っている。

近畿

本調査では、豪雪地域における地域住民等の道路除雪活動やその支援策等に関する事例について調査を
行った。

中国

［研究内容］※（ ）内は同一自治体内で複数事例の調査件数

1.全国各地の事例の概略調査
豪雪地域において地域住民やボランティア団体等が率、降雪状況等）、活動主体（自治会・町内会、NPO、行っている冬期道路管理について、既往の調査結果でボランティア団体、消防団等）、実施期間等、活動のある「冬期道路管理における自助共助の取組み事例」

種別や内容の概略などである。

(国土交通省道路局：平成２７年度）や「雪処理の担
2.代表事例の詳細調査

い手の確保・育成のための克雪体制支援調査」(国土交通省国土政策局：平成２５年度～）等から 16 道府

概略調査の 53 事例から、歩道や生活道路の除雪活動

県 41 市町村（表―1）で実施されている除雪活動や支を対象に、地域性や人口規模、活動内容等を考慮して 6

援制度など延べ５３件の事例を収集・整理した。

地域を選定し、それぞれの地域の活動団体関係者からのヒアリング調査を行った（表－２）。

調査項目は、対象地域の社会条件（人口、高齢化比

51

表－２
調査地区

内でも雪の降り方や除雪事情が異なる、市町村合併前

ヒアリング対象機関

札幌市（北海道），青森市（青森県），
弘前市（青森県），滝沢市（岩手県），
長井市（山形県），金沢市（石川県）

調査期間の旧制度が混在している、など自然的社会的特性の違
いや、行政が道路除雪するのは公道の全てか一部かという除雪範囲、除雪のみか排雪まで行うのかという実2019 年 11 月～12 月

ヒアリング
対象機関・
団体等

施内容にも違いがあった。これらの様々な条件の違い

市役所（道路除雪担当部署，市民活動担当部
局，社会福祉担当部署），社会福祉協議会，地域住民組織（自治会・町内会，まちづくり協議会，地域コミュニティ協議会，交通安全協会、
任意住民団体），学生ボランティア組織，大学事務局，除雪事業者（市の委託事業者）を抱えつつ、調査した各地域ではそれぞれ住民等による除雪活動が成功裏に実施されている事例があった。
共通的な成功要因として、各事例で程度の差はある
ものの、①行政と住民との間での現状認識と危機感の共有、②地域住民が自分達で地域の問題に対応しよう［研究成果］という意識の萌芽、③地域住民の除雪活動を後押しす(1) 概略調査結果

る行政の働きかけ（助成制度や支援など）が挙げられ

概略調査の対象 53 事例の活動について整理したる。①行政担当者が自治会役員ら地域住民との連絡を(表－3)。地域は、北海道、東北、北陸を中心とした密にして問題意識を共有していく中で②住民の間に自日本海側や山間部に分布しており、豪雪地帯対策特助共助に対する意識が醸成され、③行政の後押しもあ

別措置法が指定する豪雪地帯、特別豪雪地帯と概ねって住民による除雪活動が始まり定着していく過程が類似した分布状況であった。

みられた。

活動内容等については、主な活動主体である自治除雪活動への住民参加の意識が高い地域においても会・町内会に小型除雪機械や除雪道具を行政から貸その意識を地域全体で醸成し共有するまでに相当の時与することで住民の除雪活動を支援する事例が多く間と労力を要しており、多くの場合はその活動が自治見られた。他には行政が行う道路除雪より高レベル会等役員や一部有志による熱意とボランティア精神にな除排雪（除雪頻度を増やす、除雪に加え排雪も行支えられている段階にとどまっていた。活動継続のたう、等）を希望する自治会がその上乗せ作業分の費用

めには地域全体としての合意の醸成が喫緊の課題と考を負担し、その一部を行政が助成する受益者負担的えられる。

な制度が見られた。また、道路除雪は冬期道路管理の

表－４

側面だけではなく福祉の側面をもつケースも多く、社会福祉協議会が活動への助成や支援を行う事例も

実施項目
実施内容

みられた。
表－３
活動
主体

活動
内容

概 要 調 査 53 事 例 の 活 動 ま と め
実施主体

自治会・町内会(25)，その他住民組織（まちづくり
協議会,地域振興会,除雪協議会,等)(6)，小中学校
PTA(6)，学生ボランティア組織(9)，NPO(5)，市町村役場(18)，社会福祉協議会(13)，その他（企業・任意団体等)(13)
生活道路の除雪(33)，排雪(13)，除雪講習会(15)，
消融雪(2)，消融雪施設整備(3 )，シンポジウム・啓発活動(11)，人災育成(9)，雪かき体験ツアー(7) 等

その地域の
課題や
対応方針

取組の経緯

行政
からの
支援
内容

小型除雪機械の貸出(8)，大型除雪機械の貸出(1)，排雪用トラックの貸出(5)，除雪道具の貸出・整備(8)，除雪ボランティアのコーディネイト(8)，除雪
委託費の助成(3)，設備投資への助成(3)，除雪活動への謝礼・実費等支給(7)，除雪機の燃料支給(2)，
資格取得費用の助成(1)

取組の体制
や活用した
制度
住民と行政
の関与や
費用負担

(2) 代表事例の詳細調査
表―２の６地域での除雪活動の関係者からヒアリン

活動の規模
や効果の
範囲等

グを行った(表－４)。これらは、自治会や町内会等の詳細調査のまとめ

詳細調査結果のまとめ（概要）

整理項目

・地域住民の費用負担による排雪・除雪（札幌市）
・住民による生活道路・間口等の除雪活動への支援（弘前市、滝沢市、長井市）
・市、自治会を基本に、地元企業（札幌市）、除雪業者（滝沢市）、地域組織（長井市）等が主体となり実施
・市の予算不足、業者のオペレーターの不足・高齢化による除雪の担い手の減少が共通の課題
・除雪活動支援者への報奨金等の新たな制度設計の必要性と合わせ、気軽に除雪依頼が出来る体制の構
築等の対応が必要
・幹線道路等の除雪に係る行政への負担から、市が主導し取組を検討（札幌市、弘前市）
・地域住民や地域組織が、地域の除排雪の問題を認識し、行政に呼びかけ取組を検討（滝沢市、長井市）
・市が除雪活動に係る助成制度（除雪費用、車両保険、除雪機燃費補助等）を設定（札幌市、弘前市、長井市）
・国交省克雪体制制度の活用（滝沢市）
・市が目的に応じて除雪活動に係る費用負担や資器材の貸与等（除雪費用、車両保険、除雪機燃費補助等）により支援（弘前市、滝沢市、長井市）
・市が除雪業者を手配し、住民が費用負担（札幌市）
・市内の広範な道路を対象に取組を実施（札幌市）
・一部の協力可能な自治会のエリアを対象に取組を実施（弘前市、滝沢市、長井市）

地域住民組織を主とした活動主体が、行政による除雪が行われない生活道路や歩道等を対象に、行政から何［成果の活用］

らかの支援や助成等を受けて除雪活動を行っている事

本調査結果は、地域住民等による除雪活動の促進に例である。

係るガイドラインや指針等として取りまとめ公表する

６地域の活動を取り巻く状況は多様で、同一自治体予定である。

52