ＤＩＡＳコミュニティフォーラム2017「地球環境情報プラットフォーム構築推進プログラム基幹アプリケーションFS」

リアルタイム降雨・降雪モニタリングに基づく高速道路の交通規制予報
サービスの実現可能性調査
代表機関： 東京大学 地球観測データ統融合連携研究機構 柴崎研究室 実施責任者：柴崎亮介
分担機関： 名古屋大学 宇宙地球環境研究所 坪木研究室

概要

現在、高速道路等の幹線道路を中心に、豪雨・豪雪等の災害に強い道路造りや管理に向けた様々な努力がなされているが、道路閉鎖等の頻度を減らし、時間を短くするのは容易ではない。しかし、もし道路閉鎖の開始時刻を事前に予測することができれば、貨物車等が事前に迂回し、また道路閉鎖の解除予測時刻を見て高速道路利用に切り替えるなど、適応的な運行が可能となる。
そこで、本事業では、「データ統合・解析システム（DIAS）」が有する大容量のデータ空間とアプリケーション開発を支援するプラットフォーム環境を利用して、降雨・降雪を中心とした道路気象のリアルタイムモニタリング環境の構築に向けた研究開発と、豪雨・豪雪が起こりうる可能性を早期に発見し、それらの気象情報から速やかに高速道路上の交通規制の予測情報へと変換する技術について検討するとともに、より適応的な高速道路管理や柔軟な物流ネットワークの形成へとつながる、高速道路の交通規制予報サービスに関する実現可能性調査を目的とする。

社会課題とユーザニーズ

サービスによる効果・社会的な裨益と、持続可能性

リアルタイム降雨・降雪モニタリングに基づく
高速道路の交通規制予報サービス

雨・雪による高速道路通行規制とそのインパクト

1. 高速道路管理者
問合せなど利用者対応が円滑になる。また立ち往生するトラックなどが減り、復旧が早くなる。
面的な状況が、将来も含めてわかるので、除雪等の事前準備や、一般国道管理との連携が容易に。
è継続的なデータ提供・協力のインセンティブがある。また、使用料を負担するユーザになり得る。

事前に対応しよう!

突き合わせ（ダウンスケーリング）
規制のタイミングをずらしてくれたら…

※株式会社ネクスコ・
メンテナンス北海道HPより

2. トラック運送事業者

高速か国道のどちらか通行させてほしい

いつ規制が始まるの？終わるの？
わかれば早目に対処できるのに…

トラック運送事業者

高分解能の降雨・降雪予測システム（CReSS）による予測値（名大）トラック運送事業者

規制時間を短くする
努力はしているけれ
ど…

他の幹線道路と連携して、同時全面通行止めは避けたい…

ナビの付加価値としての規制開始（終了）予測

降雨量
降雪量/積雪量
現地観測地点運行計画や配車を変更して、影響を最小化できる荷主への対応を円滑化できる
è使用料を負担するユーザになり得る。

予測値の表示3. 社会

時間

高速道路管理者「県内大雪 国道８号の渋滞続く 一時通行止め、物流に影響 ／新潟」
毎日新聞2016年1月27日 地方版

平行する他の国道等の状況を把握可
能警察

高速道路管理者

雨・雪といった気象災害が物流に与える影響が最小化され、社会的費用が減少する
在庫で減らすことができるなど、生産・物流システムが効率化・安定化する

課題の特徴（利用データ）
気象庁現業モデルと、CReSSとの比較どちらが衛星画像か分かりますか? 雪雲がきれいに再現されています。
13:30 JST 29 JAN 2011

MSM(5km)閉鎖件数の割合(%, n=645)
0CReSS(2km)交通事故
降雪視界不良路面積雪工事
逆走車
故障車
反対車線の事象に伴う通行その他
車両火災
JCT等接続道路関係事故再処理
一般道アクセス不良
事故再見分
動物侵入
風霧火災

気象庁の現業モデル
新更36時間予報を毎日

CReSS (Δx=500m)

衛星（可視画像）

Grid Numbers 1883x1803x47
Grid SizeΔx=500mΔz=300m(80m)

高速道路区間リンクの分割とノードの配置

5 10 15 20 25 30 35

IC／JCTをノードとして高速道路区間を分割（区間毎に色分け）

31.16
30.70
7.44
5.12
4.19
3.88
3.57
3.10
2.48
2.17
1.55
1.55
1.09
0.93
0.62
0.31
0.16

東北道 浦和ICへ

東京外環 川口東IC
川口JCT

東京外環
草加IC

首都高川口線リンク
川口JCT -新井宿IC
首都高 新井宿IC¡

高速道路ラインを各ICの近接点で区切る¡

JCTは前工程で区切った位置をそのまま採用し、センサス
JCTには属性(コード等)を付与

1

閉鎖事象データ（NEXCO東日本）

雲解像モデルCReSS（名古屋大学）東京外環リンク
川口JCT - 川口東IC

道路ネットワークデータ（NEXCO総合研究所＋東京大学）

予測手法●時系列分析

• Pm: 気象に関する予測• CReSSの出力（シミュレーション結果）とアメダス・IC上の気象データ（観測情報）との比較で検証• Pe : 事象に関する推定• 過去の閉鎖事象を学習データとし、結果を推定するモデルを開発。
• 時系列分析とスパース多項式ロジスティック回帰による手法を提案• U: その他の要因

閉鎖発生前に兆候が表れ、閉鎖発生後も継続• 積雪深(cm)は、閉鎖発生前にから増加する傾向がみられ、閉鎖発生後も継続する• 12時間前、3時間前あたりに急上昇のポイントがある

Ptotal = Pm × Pe × U●スパース多項式ロジスティック回帰（SMLR）による推定

14006Z

GSM(Δx=20km)

12Z

12Z

100140100608040602040020

Grid Numbers

1171x1398x35

Grid SizeΔx=2.0km
Δz=550m(lowest 100m)

Computer

40nodes (320cores)(Xeon® X5570 2.93GHz – 16nodes)(Xeon® X5660 2.80GHz – 16nodes)(Xeon® E5-2667 2.90GHz – 10nodes)
Computational Time 8hours

CReSS

0時間

場所

降水量

風速

気温

日照時間

積雪深
（降雪量）

精度

×▲
×××××

◎
×××××〇
×▲
××××
◎
〇×××

〇
××××××〇◎◎◎▲0.74180.6996
0.67910.70060.7489計算不可「降雪視界不良」閉鎖の推定に有効なパラメタと精度

120

80

瞬間値
1時間変化値
3時間変化値
6時間変化値
12時間変化値
24時間変化値

時系列分析による気象情報のパターン分析

時間

場所

降水量風速

気温

日照時間

積雪深（降雪量）

精度〇〇▲×▲〇〇〇〇××××〇〇〇〇××〇〇〇▲▲×〇〇▲〇××◎◎◎◎◎◎

0.80420.64440.64930.72350.72180.7431

スパース多項式ロジスティック回帰による閉鎖事象の推定

事業の波及効果（ヒアリング結果から）18Z(3.5days)

00Z(36hours)

24時間変化値160

出力可能な物理量+ 10m 高度での x 成分の風+ 地表の運動量フラックスの x 成分
+ 10m 高度での y 成分の風+ 地表の運動量フラックスの y 成分
+ 1.5m 高度での気圧+ 地表の熱フラックス+ 1.5m 高度での温位+ 地表の水フラックス+ 1.5m 高度での水蒸気混合比 + 雲水の落下速度(雲水の降水強度)+ 土壌表面及び海表面温度+ 雲水の1時間積算降水量+ 顕熱+ 雨水の落下速度(雨水の降水強度)+ 潜熱+ 雨水の1時間積算降水量+ 太陽放射+ 雲氷の落下速度(雲氷の降水強度)+ 正味の下向き短波放射+ 雲氷の1時間積算降水量+ 下向きの長波放射+ 雪の落下速度(雪の降水強度)+ 上向きの長波放射+ 雪の1時間積算降水量+ 下層の雲被覆率+ 霰の落下速度(霰の降水強度)+ 中層の雲被覆率+ 霰の1時間積算降水量+ 上層の雲被覆率+ 平均の雲被覆率180

降雪視界不良（イベント数196)

120

DIASの活用
日々の CReSS シミュレーションの設定

200

瞬間値
1時間変化値
3時間変化値
6時間変化値
12時間変化値

路面積雪（イベント数42)
160• 閉鎖事象の推定に有用なパラメタが明らかに• 閉鎖に最も影響を及ぼすパラメタは、積雪深。
• その他のパラメタも、条件次第では有効。
• 降水量・風速・降雪のピーク時に、閉鎖が発生する（判断がなされる）傾向がある• 気温が閉鎖直前に急低下する傾向があるなど• 精度について• クロスバリデーションの結果、SMLRでは精度が7割程度• ただし、現実の事象に対してこれだけの精度が出るかどうかは、より詳細な検証が必要

計算• サンプルデータをトレーニングセット:テストセット=7:3に分割して、クロスバリデーション「路面積雪」閉鎖の推定に有効なパラメタと精度• また、振幅が大きいため、積雪深の絶対量は影響が少ないことが予想される

積雪深• 降雨と異なり、降雪による閉鎖事象には数値基準が存在せず、警察とNEXCO東日本との調整の元、主観的に決定される。
• この要因は、理論的に計算不可能●スパース多項式ロジスティック回帰(L1正則化）による推定結果• 時間、場所、降水量、風速、気温、日照時間、積雪深の７項目をSMLRで-1440-1300-1160-1020-880-740-600-460-320-180-40100
240
380
520
660
800
940
1080
1220
1360• 以下の３つの確率の組み合わせにより最終的な精度が決まる• 閉鎖発生時の前後一日の気象観測量の変化を分析• 気象観測項目ごとに、以下のパターンがあることがわかった• 閉鎖発生時にピークがくる
降水量、風速、降雪• 閉鎖発生前に兆候
気温• 閉鎖発生前に兆候が表れ、閉鎖発生後も継続
積雪深• パターン不明
日照時間

-1440
-1300-1160-1020-880-740-600-460-320-180-40
100
240
380
520
660
800
940
1080
1220
1360

閉鎖事象の予測手法の概要●時系列分析による結果

高速道路業者●高い関心• 気象情報から閉鎖の可能性を事前に予測する手法については、大変興味深い• 交通規制の情報を、ドライバーや関連企業に伝えるための支援をしてくれると有り難い●サービスに対するニーズ• 72時間ぐらい前に、閉鎖が起きる可能性を把握しておきたい。
• 実際に閉鎖が発生しそうなときは、早めに教えて欲しい。数時間前に分かれば、ドライバーは迂回ルートを選択できる• また、いつ解除になるかも教えて欲しいDIAS•

名古屋大学 宇宙地球環境研究所 坪木研究室が開発したCReSS(Cloud Resolving Storm Simulator)は、積乱雲とその組織化したメソスケールのストームの数値実験、および実際の激しい気象現象の予報実験を日々実施している。

•

こうして、CReSSから生成される大規模な気象データをリアルタイムで取り込み、道路交通関連情報等と統合的に解析するための環境を構築するためには、定常的・安定的に運用されているDIASの大容量のデータ解析基盤が必要不可欠である。

• そこで、DIASへのCReSS出力データのリアルタイムのアーカイブ手法について、地球環境情報プラットフォーム構築機関の開発者と共に検討。その結果、データ転送方法等の技術的な課題について、特別困難な問題はなく、実現できる見通しが確認された。

●有料サービスとしての利用可能性について• 精度の高い予報であれば、有料サービスであっても利用する可能性は高い。
• 他にもユーザはいると思う。

物流業者●サービスの運用について• 興味深い。カーナビや道路交通情報を扱う部門と一緒に、サービスの可能性について検討したい• 予測精度やシステム間の連携などが鍵になると思うナビゲーション
業者

本ポスターの内容に関する問い合わせ東京大学 地球観測データ統融合連携研究機構 小野 雅史（maono@iis.u-tokyo.ac.jp）