防災科学技術研究所主要災害調査

第 47 号

2012 年 2 月

吹雪による視程障害の予測とその検証– 2010/2011 冬期の新潟市による吹雪対策への活用事例 –佐藤威 *・根本征樹 *・上石

勲 *・本吉弘岐 *・中井専人 *Prediction of Poor Visibility due to Blowing Snow and its Veriﬁcation– Application to Measures against Blowing Snow Disasters by Niigata City during 2010/2011 Winter –Takeshi SATO, Masaki NEMOTO, Isao KAMIISI, Hiroki MOTOYOSHI, and Sento NAKAI*

Snow and Ice Research Center,
National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention, Japan

Abstract
The National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention has been developing a Snow Disaster
Forecasting System (SDFS), which involves the forecast of poor visibility caused by blowing snow. From the forecastsof air temperature, wind speed and snowfall intensity by a regional meteorological model, visibility reduction isestimated taking the development of blowing snow into account. During 2010/2011 winter, a forecast of poor visibility
for Niigata Prefecture was performed. Severe snowstorm occurred within Niigata City twice in January, 2011, and thepredicted visibility change almost agreed with the observation during both snowstorms. Niigata City has applied thevisibility prediction to the management of municipal roads: when the possibility of seriously poor visibility is predicted,
the road administrator closes the road to trafﬁc after examining in situ the road and weather conditions and if necessary.
Some municipal roads were closed according to the above procedure during two snowstorms, which demonstrated thatthe prediction of poor visibility due to blowing snow is useful to prevent blowing snow disasters.
Key words : Poor visibility, Blowing snow, Snowstorm, Prediction, Measures against blowing snow disasters

1. はじめに
温暖化傾向が定着したと言われて久しいが，雪国では何年かに一度は大雪による被害が発生している．平成 18
年豪雪の冬は，12 月の気温が戦後最低となり，かつ広
い範囲で大雪となって全国的に大きな被害が発生した．
2009/2010 冬期には，ふだんはほとんど吹雪災害が発生しない新潟市において 90 台以上の車両が立ち往生する
吹雪災害が発生したり，北海道えりも町では通常とは異なる風向の強風により吹雪災害が発生した．また，今冬（2010/2011 冬期）は，山陰地方や福島県会津地方で集中豪雪に伴う大規模な交通障害が発生し，物流や人の移動などに大きな影響が生じた．
雪氷災害には，冬期間継続的に発生するものもあるが，上述のように寒波や大雪など特定の気象条件の時に発生* 独立行政法人

防災科学技術研究所

するものが多い．また，予期せぬ場所で発生することも多々ある．このような突発的 / 局所的に発生する雪氷災害
による被害を防ぐためには，災害発生に関する情報を活用したソフト対策が有効であり，かつ効率的であると考えられる．
防災科学技術研究所はこのようなソフト対策に資するために，降雪，吹雪，雪崩，道路の雪氷状態の予測研究を行い，雪氷災害発生予測システムの開発・改良を進めている 1）-5）．本報では，吹雪とそれによる視程障害の予測手法の概要を述べた後，新潟市における予測情報の検証
結果とその活用事例を示す．
2. 吹雪と視程の予測手法
吹雪による視程障害の予測モデルは，雪氷災害発生予

雪氷防災研究センター－ 103 －

防災科学技術研究所主要災害調査

第 47 号

2012 年 2 月

日本周辺の気象データ
地域気象モデル
地上の風速・降雪強度分布などの予測
積雪変質モデル
地上の積雪状態の予測

図2

吹雪の発達の概念図．記号の説明は本文を参照のこと．
Fig. 2 Schematic of blowing snow development due tothe erosion of snow surface by snow particles
colliding with snow surface.

吹雪の発達モデル
雪片の破壊モデル
地上の吹雪分布の予測
降雪を伴う吹雪の視程モデル

デル（SNOWPACK）を用いてこのような積雪状態の変化を予測することが可能である 8） が，現段階では計算時間を

地上の視程分布の予測

図1
吹雪による視程障害の予測フロー
Fig. 1 Flow chart for predicting poor visibility
due to blowing snow.

測システム 1）-5）の一部であり，気象予測・積雪変質予測・
吹雪予測・視程予測のサブモデルからなる（図 1）．吹雪による雪の移動量（飛雪流量）は雪面から離れるにつれ小さ
くなり，これに対応して視程は良くなる 6）．このモデル
では，小型乗用車のドライバーから見た時の視程を想定
し，高さ 1.2 m における視程を求める．吹雪による視程障害の予測モデルの概要は佐藤ら 7） に示されているが，各サブモデルの要点を以下に示す．
2.1 気象予測
地域気象モデルとして気象庁非静力学モデル（NHM）
を用いて対象地域の気象予測を水平分解能 1.2 km または 1.5 km で計算する．初期値・境界値には気象庁メソス
ケールモデルによる格子点データを使用している．地域
気象モデルでは海・陸の区別および地形を考慮するとともに，陸上の粗度は，田畑は雪に覆われていることを想定して 1 mm に，森林・市街地は 1 m に，海・河川・湖沼
は 0.2 mm としてある．24 時間の予測計算を 1 日に 2 回行っている（予測情報として有効なのは計算時間を差し引いた
15 時間分である）．
地域気象モデルの予測変数は，気温，風向，風速，雪の混合比などである．これらの変数の最低高度は 10 m（気温は 1.5 m）であるので，中立時の風速の対数分布を仮定
して地表面における摩擦速度を求め，また，降雪強度は
雪片の落下速度を仮定して雪の混合比から求め，それぞれ吹雪の予測に利用する．風速と降雪強度は計算格子内で一様とみなす．
2.2 積雪変質予測
降雪後の気象条件に依存する焼結，融解，再凍結，圧密の各現象によって積雪状態（積雪表層の雪粒子の大きさ
や結合力，密度など）は変化し，吹雪の発生や発達はその影響を受ける．雪氷災害発生予測システムは積雪変質モ

短縮するため格子点毎の積雪状態の予測は行わず，2.4 で述べる視程の気温依存性を考慮することでその代用としている．これにより，ある程度積雪状態の変化を考慮することができる．
2.3 吹雪予測
風洞実験や野外観測に基づく吹雪跳躍層の構造や吹雪の発達に関するパラメタリゼーション 9）-11），ならびに吹雪の発達に及ぼす降雪の影響のパラメタリゼーションを組み込んだ吹雪の発達モデル 7）を用い，格子点（1.2 km ま
たは 1.5 km）毎にその内部における吹雪の風下への発達を計算する．図 2 に示すように，飛雪粒子の集合を仮想的な雪粒子と見なし，それが跳躍距離 L だけ移動し雪面に衝突するたびに削剥が生じ，一定の割合（fE：射出率）で吹
雪量 Q（kg/m/s）が増すと考えると，i-1 番目の衝突後の吹雪量と i 番目の衝突後の吹雪量の関係は
Qi = fEQi-1

（1）

と表せる．
我が国では，吹雪時には降雪を伴うことが多いが，降雪と吹雪の関係については不明な点が多かった．雪面に衝突した雪片は，それ自身が破壊して細かな飛雪粒子になるとともに，雪面が軟らかい場合には雪面を削剥する．
これらはともに吹雪を強める作用があると考えられるが，気温を -10 ℃として低温風洞実験を行い，2 つの作用について検討を行った．
雪片自身の破壊の実験では，風洞底面に雪を敷いて雪面を形成し，樹枝状結晶からなる人工雪の雪片を落下させて，雪面への衝突時の破壊状況と衝突後の堆積状況の観察を風速を変えて行った 12）．雪面は，軟らかい場合（ほぐしたしまり雪で雪粒子同士が焼結していない場合）と硬い場合（ほぐしたしまり雪を凍結させたもの）の 2 種類とした．図 3 は雪片の破壊率 F，堆積率 A と高さ 1 m における風速（U1）の関係である．破壊率は，0 が全く破壊されない，1 が完全に破壊されることを意味し，堆積率は，0が全く堆積せず風下に流される，1 が衝突した場所に完全－ 104 －

吹雪による視程障害の予測とその検証－佐藤ほか
硬雪面
硬雪面

近い．また，雪片による規格化削剥率（削剥率を降雪フラックス（降雪強度）で規格化したもの）は風速とともに大きくなるが，同様の条件下での飛雪（跳躍）粒子による規格化
削剥率（削剥率を飛雪粒子の落下フラックスで規格化したもの）よりかなり小さいことがわかった．これは，吹雪の発達に対する降雪の影響は，雪片による削剥よりも雪片
自身が破壊し飛雪粒子に転換することによるほうが遙かに大きいことを意味している．このため，吹雪の発達モ
デルでは，雪片による雪面の削剥は無視できるものとして考慮していない．
格子内の全吹雪量の最大値を用いて，その格子における吹雪の構造と視程を以下のように評価する．まず，跳躍層構造を河村 15）の飛砂に対する理論式

軟雪面
軟雪面

(a)

)

硬雪面
硬雪面

軟雪面
軟雪面

(b)

q（z）= q0 exp（–z/（πh0））で表す．この式の中の 2 つのパラメータ（雪面における飛雪流量 q0 と飛雪粒子の跳躍高さ h0）のうち，h0 は風速（摩擦速度）の関数として佐藤・小杉 16）により実験的に求まっているので，（3）式を 0 ～∞まで積分して得られる$

Q = πh0q0

図3

雪片が雪面に衝突する時の（a）破壊率と（b）
堆積率（Sato et al.12）の図 10，図 11 を改変）
Fig. 3 Relationship between fracture rate and windspeed (a), and that between accumulation rate
and wind speed (b) when snowflakes collidewith snow surface. (a) and (b) are modiﬁed from
Fig. 10 and Fig. 11 in Sato et al.12), respectively.

に堆積することを意味する．いずれも 0 と 1 の間は案分してある．U1 は風洞内の風速から推定した．
図 3 より，破壊率，堆積率の雪面の硬さによる違いは小さいこと，U1 が約 6 m/s を超えると衝突した雪片は完
全に破壊され，風下に流されることが分かる．破壊された雪片は飛雪粒子になり，吹雪の発達に寄与することになる．すなわち，降雪がある場合はQi = fEQi-1 +（1-A）SFL/（60 × 60）

（3）

（4）

と（2）式から q0 が求まる．次に，跳躍層の上端高度を 5h0と仮定し 6），（3）式よりその高さにおける飛雪流量を求める．その上の浮遊層に対しては乱流拡散理論 17）によって飛雪流量の鉛直分布を求め，最終的に高さ 1.2 m の飛雪流量を求める．
風の乱流変動によって飛雪流量ならびに視程も大きく変動する．自動車のドライバーにとって最も重要な瞬間
的な視程悪化を評価するために，地域気象モデルによって予測される風速（平均風速と見なされる）に突風率（ガストファクター）として 1.5 を乗じて吹雪量ならびに飛雪流量を計算する．

（2）を適用することで吹雪の発達に対する降雪の効果を考慮することができる．ここで，（2）式中の A は図 3（b）に示した堆積率である．また，SF は降雪強度（水換算，mm/h）である．降雪がない場合には SF=0 であるから，（2）式は（1）式に帰着する．（2）式による吹雪量がそこでの風速（摩擦速度）に対応する飽和吹雪量 13）に達したら，それ以後の発達はないとして（2）式は適用しない．
と こ ろ で， 人 工 雪 の 雪 片 を 用 い た 雪 面 の 削 剥 の 実 験か ら， 削 剥 は U1 が 5 m/s を 超 え る と 発 生 す る こ と が 分
かった 14）．この臨界風速は，雪片が完全に破壊する風速（図 3（a）），ならびに全く堆積しなくなる風速（図 3（b））に

降雪を伴わない地吹雪時の視程と気温の関係 19)（パラメータは高さ 4 m の風速 )Fig. 4 Relationship between visibility during blowing snow and
air temperature. The parameter is the wind speed at theheight of 4 m and the relationship is for the case of blowing
snow which is not accompanied with snowfall.

図4－ 105 －

防災科学技術研究所主要災害調査

2.4 視程予測
降雪を伴う吹雪の場合の視程は飛雪粒子と雪片の両方により低下する．それぞれに対して質量フラックス（飛雪流量）と視程の関係式 18）を用いて別々に視程を評価し，いずれか小さいものを採用する．
吹雪状態は，雪面を構成する雪粒子の大きさ，粒子同士の結合力や付着力，降雪（多くの場合雪片として降る）
を伴う場合には，個々の雪結晶同士の絡み合いの程度や含水率等に依存すると考えられる．これらの要因は，雪面の温度や気温などに依存するものであるが，未解明のものが多い．そこで，視程の野外観測を行い，降雪を伴わない地吹雪時と，降雪を伴う吹雪時の視程について，
風速・気温との関係を明らかにした 19）．図 4 は降雪を伴わない地吹雪時の視程の下限値と気温の関係で，地吹雪
は気温が +1 ℃以上ではほとんど発生しないこと，気温が-1 ℃から +1 ℃の間で視程の気温依存性が大きく，-2 ℃以
下では気温依存性が小さいことが分かる．また，同じ風速・
気温において降雪を伴う吹雪時のほうが降雪を伴わない
地吹雪時よりも視程が悪いことも明らかになった．
既往の研究により風速・気温と吹雪の状態（高い地吹雪，
低い地吹雪，間欠的な地吹雪）の関係は明らかになっている 20）．また，風が強くても気温が高い場合には吹雪は発第 47 号

2012 年 2 月

生しないことは経験的に明らかである．図 4 は，これらの知見と矛盾せず，かつ吹雪時の視程の気温依存性を定量的に示すものであり，視程の予測においては，積雪変質予測の代わるものとしてこの関係を用いた．
3. 気象と視程の予測結果の検証
3.1 予測データ
新潟県を対象として行った吹雪時の視程の予測結果の一例を図 5（a）に示す．1 時間毎の予測情報は 1 日 2 回（4時と 16 時），15 時間分を更新した．このスケジュールは除雪体制や道路パトロール体制の決定などの道路管理において予測情報を有効利用するために設定したものである．図 5（b）は上記の予測情報について新潟市域を拡大し，
区界とともに表示したもので，後述する新潟市における道路管理に利用された．
3.2 検証データ
視程の予測情報の検証や利用方法の検討を目的として，

図6

新潟市内の気象と積雪の観測点の位置（詳細は表 1 を参照）
Fig. 6 L o c a t i o n s o f t h e m e t e o r o l o g i c a l a n d s n o w
observatories in Niigata City (See Table 1).
表1
新潟市内の気象と積雪の観測点
Table 1 List of the meteorological and snow observatories
in Niigata City.
図6の
記号
新潟
△
新津 A
△
巻A
△
北
□
新津 B
□
巻C
□
黒埼
○
巻B
○
曽和
●
小瀬
●
善光寺
●
名称

図5

新潟県を対象とした視程の予測例（a) とその新
潟市域の拡大表示（b)．2011 年 1 月 16 日 11 時
Fig. 5 Example of predicted visibility distribution at 11a.
m., January 16, 2011 for Niigata Prefecture (a) andits enlargement for Niigata City (b).

－ 106 －

種別

気象官署（新潟地方気象台）
アメダス観測点
アメダス観測点
新潟県観測所（新潟市北消防署）
新潟県観測所（新潟市秋葉消防署）
新潟県観測所（新潟市西蒲消防署）
新潟国道事務所気象観測局（黒埼出張所構内）
新潟国道事務所気象観測局（巻除雪基地）
新潟国道事務所 CCTV
新潟国道事務所 CCTV
新潟国道事務所 CCTV

吹雪による視程障害の予測とその検証－佐藤ほか

新潟市，国土交通省北陸地方整備局新潟国道事務所，新潟県と共同研究を実施した．新潟市内には，気象庁の観測点のほか，新潟国道事務所と新潟県の観測点があるが，それらを図 6 と表 1 に示した．
新潟国道事務所 CCTV（3 か所）の道路モニター画像（図 7）を録画し，それを再生しながら視程状態を判定し，5 分毎にそのインターバルにおける最も悪い視程状態を記録した．視程のランクは 0 ～ 3 の 4 段階とし，順に「よい」，｢ やや悪い ｣，｢ 悪い ｣，｢ 非常に悪い ｣ とした．視程のランク付けは，画像内の地物（電中，樹木など）や遠くの灯りなどの見え具合から判定したもので，主観的であることは避けられない．

図9巻における気温（a）と風速（b）の比較．横軸は地域気象モデル（NHM）による予測値，縦軸は巻 A における観測値．ただし，巻 B に積雪がある期間
Fig. 9 Comparisons of air temperature (a) and wind speed (b)during a period with snow cover at Maki. The abscissa
denotes the prediction by NHM and the ordinate
denotes the measurements.
図7

新潟国道事務所の CCTV 道路モニター画像の例．
（a）2011 年 1 月 16 日 10 時 50 分，小瀬，（b）同日 10 時 44 分，善光寺
Fig. 7 Examples of the CCTV image for monitoring roadconditions; (a) Koze at 10:50 a.m., January 16, 2011
and (b) Zenkouji at 10:44 a.m. on the same day.

図 8 は新潟市内にある積雪の観測点における今冬の積
雪深の変化である．積雪は 1 月中旬～ 2 月下旬に存在していたが，場所により積雪期間は多少異なる．新潟市西部の西区と西蒲区では積雪期間は短く，東部の北区や内陸部の秋葉区では長かった．

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図8
新潟市における積雪深の変化
Fig. 8 Seasonal variation of snow depth in Niigata City.

－ 107 －

防災科学技術研究所主要災害調査

第 47 号

2012 年 2 月

ᑠ℩ (2011)

ど⛬䝷䞁䜽

ど⛬䝷䞁䜽

3

2

1

(a)㻌
0
1/6 1/8 1/10 1/12 1/14 1/16 1/18 1/20 1/22 1/24 1/26 1/28 1/30 2/1 2/3 2/5 2/7 2/9 2/11 2/13 2/15 2/17 2/19 2/21 2/23 2/25 2/27 3/1 3/3 3/5 3/7 3/9 3/11 3/13 3/15 3/17(0h)ᑠ℩ (2011)

Vis_bs

Vis_sfVis [m]

10000

1000

100

10

(b)
1/6 1/8 1/10 1/12 1/14 1/16 1/18 1/20 1/22 1/24 1/26 1/28 1/30 2/1 2/3 2/5 2/7 2/9 2/11 2/13 2/15 2/17 2/19 2/21 2/23 2/25 2/27 3/1 3/3 3/5 3/7 3/9 3/11 3/13 3/15 3/17
(0h)

図 10

小瀬における視程ランク（a）と視程の予測値（b）．Vis_sf は降雪によるもの，Vis_bs は飛雪粒子によるもの．
（a）の上部枠線の太い実線は CCTV 道路モニター画像を読み取った期間
Fig. 10 Time series of observed visibility rank (a) and that of predicted visibility at Koze:‘Vis_sf’corresponds to thevisibility reduction due to falling snow and‘Vis_bs’corresponds to that due to blowing snow particles. The thickline on the upper frame in (a) denotes the interval of CCTV image analysis.

(a)ᑠ℩ (2011/1/16)
3

ど⛬䝷䞁䜽

ど⛬䝷䞁䜽

3
2
1

2
1

12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
17:00
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00
0:00
1:00
2:00
3:00
4:00
5:00
6:00
7:00
8:00
9:00
10:00
11:00

0:00
1:00
2:00
3:00
4:00
5:00
6:00
7:00
8:00
9:00
10:00
11:00
12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
17:00
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00

(b)

ᑠ℩ (2011/1/16)

Vis_bs

Vis_sf

10000

1000

Vis [m]Vis [m]ᑠ℩ (2011/1/29-30)

0

0

10000

(a)

100

(b)

ᑠ℩ (2011/1/29-30)

Vis_bs

Vis_sf

1000
100
10

0:00
1:00
2:00
3:00
4:00
5:00
6:00
7:00
8:00
9:00
10:00
11:00
12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
17:00
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00
0:00

12:00
13:00
14:00
15:00
16:00
17:00
18:00
19:00
20:00
21:00
22:00
23:00
0:00
1:00
2:00
3:00
4:00
5:00
6:00
7:00
8:00
9:00
10:00
11:00
12:00

10

図 11 図 10 と同じ．ただし，2011 年 1 月 16 日の詳細な変化
Fig. 11 Same as in Fig.10 except for the detailed variation on
January 16, 2011.

3.3 気温と風速の検証
図 9 に気温と風速についての比較結果（巻において積雪がある期間のみ）を示した．巻 A（AMeDAS）における観測
値は時別値を使用している．また，地域気象モデル（NHM）
による予測値は巻 A を含む格子点における値である．風
速の予測値はばらつきがあるものの観測値と概ね良い対応を示している．これは，巻 A における冬期卓越風向である西北西方向が開けているためと考えられる．気温については，平均的には予測値は観測値よりも 1 ℃程度低めになっている．気温の予測値がずれる原因は様々考えられるが，その改善は今後の課題となっている．

図 12

図 10 と同じ．ただし，2011 年 1 月 29 日～ 30 日の詳
細な変化
Fig. 12 Same as in Fig.10 except for the detailed variation fromJanuary 29 to 30, 2011.

3.4 視程の検証
図 10 に 1 月上旬～ 3 月中旬までの小瀬における視程のランク（観測値）と予測値を示した．2.4 で述べたように視程の予測は，降雪による視程悪化（Vis_sf）と飛雪粒子による視程悪化（Vis_bs）を別々に予測しているので，図 10（b）
では区別して示した．
1 月 16 日と 1 月 29 日～ 30 日には視程悪化が長時間継続したが，これらのイベントは図 10（b）の飛雪粒子による視程悪化（Vis_bs）でも予測されている．しかし，実際には視程が悪化しない時に悪化すると予測した場合や，視程－ 108 －

吹雪による視程障害の予測とその検証－佐藤ほか

悪化の継続時間が短い時に長時間にわたり視程が悪化すると予測した場合もある．これらの予測が外れた場合のうち，積雪がない期間（1 月上旬および 2 月中旬以降）については，予測モデルは積雪があると仮定したことが原因と考えられる．また，積雪がある期間においても予測が外れた場合があるのは，吹雪発生前の積雪状態（雪質や含水状態）が考慮されていないことが一因と考えられる．
図 11 と図 12 は，それぞれ小瀬における 1 月 16 日と 1
月 29 日～ 30 日の詳細な時系列である．前者については，
飛雪粒子による視程悪化の予測値（Vis_bs）と視程ランク（観測値）の変化傾向はよく対応している．後者について
は，29 日夜半の視程悪化は予測されていない．また，実際には 5 時頃に視程悪化が終息しているにもかかわらず
予測値は日中まで視程悪化の状態のままである．この原因として，風速の予測値が 29 日午前においてあまり低下していないことが考えられる．
以上のように，今冬の新潟市における 2 回の大きな吹
雪イベントの予測はある程度妥当であったことが確認されたが，予測が外れる場合もあり，予測手法を改良する

1 月 29 日 16 時に発表した予測情報（図 16）では，翌日未明から視程悪化が予測され，江南区の市道 6 路線と西蒲区の市道 3 路線（総延長 13.2 km）において，11 時間の間通行止めの措置がとられた．
図 14 に示した 1 月 16 日の通行止めの期間は ｢ 警戒 ｣と判定された時間帯を含み，視程の予測情報は概ね的確であったことが分かる．一方，図 16 の 1 月 29 日～ 30 日の例では，30 日の日中においても視程悪化が予測されていたが，実際には現場の判断に基づき通行止めが解除されたことから，吹雪は予測よりも早く終息したものと考えられる．

必要があることも明らかになった．

管理者の指示のもと，バリケード等による通行止めの措
置をとることとする．
1 月 16 日 4 時に発表した予測情報（図 14，図 15）では，当日の日中に吹雪が強まり視程が悪化すると予測されたため，事前に道路パトロールを実施し，江南区の市道 5 路線
（総延長 9.9 km）において，7 時間 20 分の間通行止めの措置がとられた．次いで 16 日 16 時に発表された予測情報でも一部の区において同日夜に視程悪化が予測され，道路パトロールが実施されたが，通行止めには至らなかった．
－ 109 －

図 13

区毎の吹雪災害の警戒レベルを伝える
携帯メールの表示例
Fig. 13 E x a m p l e o f a n e - m a i l o n c e l l p h o n eshowing the warning level of poor visibility
for eight wards in Niigata City.

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4. 予測情報の活用事例
新潟市との共同研究では，毎日 4 時と 16 時に提供される予測情報を実際の道路管理に利用する方法について検討し，以下のように予測情報の提供から道路管理業務への一連の流れを試行した．
新潟市には 8 つの区があるが，それぞれの区について，
区内の格子（1.2 km × 1.2 km）のうち視程が 100 m 以下となる格子点数と，その区内の全格子点数の比（面積比に相当）が 20 % 以上の場合に吹雪災害の危険性があり（｢ 警戒｣），20 % 未満の場合に危険性がない（｢ 安全 ｣）と判断した．
道路管理業務の具体的な手順は以下の通りとした .
予測情報が更新される度に，各区の警戒レベルを伝える携帯メール（図 13）が道路管理者に送信される．道路管理者は，担当する区が「警戒」となった場合，吹雪が強まる予測時刻の 6 時間前に登庁し，インターネット経由で予測情報の拡大表示画面（図 5（b））で予測の詳細（時間，地域等）を確認するとともに，委託業者に待機指示を出す．
委託業者は吹雪が強まる予測時刻の 3 時間前に，事前に設定された吹雪発生の危険性が高い道路のパトロールに出動し，現場の積雪状態が吹雪が発生しやすい（乾いた新雪）時にはそこで待機する．その後，現地で吹雪発生を確認し，交通の安全に支障があると判断された場合，道路

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図 142011 年 1 月 16 日の視程予測情報（江南区における視程が 100 m 未満の面積比）．矢印は一部の市道が通行止めとなった期間
Fig. 14 Time series of the ratio of the area with thepredicted visibility less than 100 m to the total
area in Kounan award on January 16, 2011.
Arrow denotes the period when dangerous roads
were closed.

防災科学技術研究所主要災害調査

第 47 号

2012 年 2 月

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図 15 2011 年 1 月 16 日 4:00 に発表された当日の視程予測情報（新潟市域を拡大表示）
Fig. 15 Predicted visibility distributions on January 16, 2011 for Niigata Prefecture (Niigata City area is enlarged),which were updated on 4 a.m.

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5. まとめと今後の課題
今冬（2010/2011 冬期），新潟市では強い吹雪が 2 回（1 月
16 日と 1 月 29 日～ 30 日）発生し，広範囲で視程が悪化したが，吹雪による視程障害の予測はこれらと整合するものであった．ただし，一冬を通してみると，積雪がな
い時にも視程の悪化が予測されるなどの問題が明らかになった．これは，吹雪予測において積雪があることを仮定しているためで，積雪深などの情報を予測計算に取り込むことにより改善が期待できる．現在のところ吹雪の発生と発達に大きく影響する積雪状態については直接考慮せず，視程の気温依存性で代用するに留まっているが，視程の予測精度を上げるためには吹雪の発生前の積雪状態を考慮することが必要である．また，吹雪による視程障害の予測は，地域気象モデルによる風速や気温の予測値を入力としている．このため，気象要素の予測誤差は
直接視程の予測精度を低下させることになる．本報で示した気象要素の時間変化のずれやランダムな誤差などを低減する方法についても今後検討する予定である．
冬期間の道路交通の安全確保にあたっては，道路管理者の果たす役割が大きい．新潟市を例に挙げれば，危険な状況下では道路パトロールを実施し，現場の状況を確認した後に通行止めの措置がとられていた．このような

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図 16 図 14 と同じ．ただし，2011 年 1 月 29 日～ 30 日
Fig. 16 Same as in Fig.14 except for the detailed variationfrom January 29 to 30, 2011.

対策を的確にかつ効率的に進めるためには，予測情報などのソフト対策を組み合わせることが有効である．今冬の新潟市の事例を通して，防災科学技術研究所が開発してきた吹雪による視程悪化の予測手法に基づいて得られる視程の予測情報が，このような道路管理の効率化に貢献したことが実証された，今後さらに予測手法の改良を進め，雪国の安全安心の向上に一層寄与することを目指していきたい．

－ 110 －

吹雪による視程障害の予測とその検証－佐藤ほか

謝辞
吹雪による視程障害の予測に関する共同研究では，新潟市，国土交通省北陸地方整備局新潟国道事務所，新潟
県よりデータ提供ならびに道路管理施設の利用などの様々な協力を頂いた．担当の関係各位に感謝致します．
参考文献
1）佐藤篤司・石坂雅昭・清水増治郎・小林俊市・納口恭明・西村浩一・中井専人・山口 悟・岩本勉之・佐藤 威・
阿部 修・小杉健二・望月重人（2003）：雪氷災害発生
予測システム．寒地技術論文・報告集，19，786-789．
2）Sato, A., Ishizaka, M., Shimizu, M., Kobayashi, T.,
Nishimura, K., Nakai, S., Sato, T., Abe, O., Kosugi, K.,
Yamaguchi, S., Iwamoto K., and Lehining, M.（2004）：
Construction of snow disaster forecasting system in Japan.
Snow Engineering IV, 235-238.
3）佐藤篤司・石坂雅昭・西村浩一・小林俊市・納口恭
明・中井専人・山口 悟・岩本勉之・平島寛行・佐藤威・阿部 修・小杉健二・根本征樹・望月重人・三隅良平・ミハエル レーニング（2006）：雪氷災害発生予測システムの構築，第 18 回ゆきみらい研究発表会論文集（CD-ROM）．
4）佐藤 威・佐藤篤司・中井専人・小杉健二・上石 勲・
山口 悟・小林俊市・石坂雅昭・阿部 修・根本征樹・
岩本勉之・平島寛行・望月重人・三隅良平・納口恭明・
西村浩一・ミハエル レーニング（2007）：平成 18 年
豪雪における東北地方の雪氷災害とその軽減のための予測情報．第 19 回ゆきみらい研究発表会論文集（CDROM）．
5）Nakai, S., Sato, T., Sato, A., Hirashima, H., Nemoto, M.,
Motoyoshi, H., Iwamoto, K., Misumi, R., Kamiishi, I.,
Kobayashi, T., Kosugi, K., Yamaguchi, S., Abe O., andIshizaka, M. (2011)：A Snow Disaster Forecasting System(SDFS) constructed from ﬁeld observations and laboratory
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10.1016/j.coldregions.2011.09.002.
6）Sato, T., Kosugi K., and Sato, A. (2002)：Estimation of
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7）佐藤 威・岩本勉之・中井専人・小杉健二・根本征樹・

佐藤篤司（2004）：吹雪とそれによる視程悪化の広域的予測について．寒地技術論文 ･ 報告集，20，332-337．
8）Yamaguchi, S., Sato A., and Lehning, M. (2004)：
Application of the numerical snowpack model(SNOWPACK) to the wet snow region in Japan. Annals of
Glaciology, 38, 266-272.
9）佐藤 威・小杉健二（2001）：風洞実験による吹雪構造と積雪硬度の関係 その 2．寒地技術論文・報告集，17，137-141．
10）Sato, T., Kosugi K., and Sato, A. (2001)：Saltation-layer
structure of drifting snow observed in wind tunnel. Annals
of Glaciology, 32, 203-208.
11）佐藤 威・東浦將夫（2003）：吹雪跳躍層の鉛直構造と気象・積雪条件の関係．雪氷，65，197-206．
12）Sato, T., Kosugi, K., Mochizuki, S., and Nemoto, M.
(2007)：Wind speed dependences of fracture andaccumulation of snowflakes. Cold Regions Science andTechnology, 51, 229-239.
13）Sato, T., Kosugi, K., and Sato, A. (2004)：Development ofsaltation layer of drifting snow. Annals of Glaciology, 38,
35-38.
14）佐藤 威・根本征樹・小杉健二・望月重人（2010）：吹
雪の発達に及ぼす降雪の影響について －雪片による積雪面の削剥の風洞実験－，雪氷研究大会（2010・仙台）講演要旨集，65．
15）河村龍馬（1948）：風による砂の運動．科学，18-11，
24-30．
16）佐藤 威・小杉健二（2000）：風洞実験による吹雪構造と積雪硬度の関係．寒地技術論文・報告集，16，421424．
17）塩谷正雄（1953）：吹雪密度の垂直分布に対する一考
察．雪氷，15，6-9．
18）竹内政夫（2000）：第 5 章 吹雪の付随現象，『雪崩と吹雪』，古今書院，175-205．
19）佐藤 威・根本征樹・望月重人（2009）：吹雪時の視程の気温依存性について．寒地技術論文 ･ 報告集，25，
37-40．
20）竹内政夫（1986）：道路管理のための気象観測とその利
用．雪と道路，7，41-48．
（2011 年 10 月 17 日原稿受付，
2011 年 12 月 5 日改稿受付，
2011 年 12 月 5 日原稿受理）－ 111 －

防災科学技術研究所主要災害調査

要第 47 号

2012 年 2 月

旨

防災科学技術研究所が開発している雪氷災害発生予測システムによる視程障害の予測は，地域気象モデルによる
気温，風速，降雪強度の予測値から，吹雪の発達を考慮してそれに伴う視程の低下を予測するものである．このシステムを用いて 2010/2011 冬期に，新潟県を対象とした視程障害の予測を一冬を通じて行った．新潟市内では 1 月
中に 2 度強い吹雪が発生し，予測情報と実際の吹雪状況の推移が概ね一致することを確認した．新潟市は，1 日に 2回更新される予測情報を市道の吹雪対策に活用した．吹雪災害の危険性があると予測された時は，道路パトロールを実施して現地の状態を確認した上で，必要に応じて通行止めの措置をとることとしたが，強い吹雪が発生した 2
度とも，新潟市内の一部の市道を通行止めとして，吹雪災害の発生を未然に防止することができた．
キーワード：視程障害，吹雪，予測，吹雪対策－ 112 －