報 文

都市内道路における堆雪の形成を考慮した交通性能モデルの構築について
Construction of Traffic Performance Model due to Roadside
Snow Deposits on Urban Roads
宗広一徳

布施浩司

畠山乃

MUNEHIRO Kazunori, FUSE Koji and HATAKEYAMA Osamu

多雪地域の都市内道路においては、降雪の度に除雪出動基準に従って除雪作業が実施され、車道、路肩、歩道上に堆雪が形成される。冬期の道路条件は、天候、気温、降雪量、除雪作業、路面状態、及び堆雪の形成に伴って、多様に変化する。特に、堆雪形状は、日々の降雪並びに除雪作業の実施に伴い、成長する傾向にある。冬期道路条件の悪化に伴い、交通性能（交通量－速度）は低下する。本研
究では、札幌市内の道路を対象とし、定点カメラ画像から取得した交通データを利用し、堆雪の形成を考慮した交通性能の変動の分析結果を報告する。2016 ～ 2020年度に取得した5箇年の画像を用いて、堆雪幅別、路面状態別により集計し、交通性能モデルの構築を試行した。結果として、対象道路区間においては、堆雪幅別、路面状態別に、交通性能（交通量－速度）が、大きく変動することが示された。
《キーワード：交通量；速度；堆雪；画像分析》
On urban roads in heavy snow areas, snow removal work is carried out in accordance with thesnow removal dispatch standard every time it snows, and snow is formed on the roadway,shoulders, and sidewalks. Road conditions in winter vary widely with weather, temperature,snowfall, snow removal work, road surface conditions, and snow formation. In particular, the snow
deposit shape tends to grow with daily snowfall and snow removal work. Traffic performance（traffic volume-speed）declines as road conditions deteriorate in winter. In this study, we report theanalysis results of traffic performance fluctuations considering the formation of snow deposits, using
traffic data acquired from fixed-point camera images for roads in Sapporo city. Using the images ofthe five years acquired from 2016 to 2020, we tried to build a traffic performance model bytabulating by the width of the snow and the road surface condition. As a result, it was shown thatthe traffic performance（traffic volume-speed）fluctuates greatly in the target road section
according to the width of the snow and the road surface condition.
《Keywords：Traffic Volume；Velocity；Roadside Snow Deposits；Image Analysis》

2

寒地土木研究所月報№820

2021年７月

１．はじめに
積雪寒冷地の円滑な道路交通を確保するためには、冬期に除雪作業を行うことが重要である。降雪の都
度、除雪出動基準に従って、除雪作業が実施されることにより、車道、路肩、歩道上に堆雪が形成される。
堆雪は、日々の降雪並びに除雪作業の実施により、成長する。堆雪による有効車道幅員の減少のため、道路交通サービスの低下に至る。さらには、深刻な交通障害がもたらされることもある。
道路構造令第11条の3項によれば、「積雪地域に存 ձ ղճմյն 㹫㹫 㹫ෆഃ㌴⥺እഃ㌴⥺ ㊰⫪（1）乾燥_堆雪幅：0.0m

する道路の中央帯、路肩、自転車歩行者道及び歩道の幅員は、除雪を勘案して定めるものとする。」とされ、除雪された雪を堆雪できるスペース、すなわち堆雪幅の確保について定めている1），2），3），4）。堆雪の形成に伴う有効車道幅員の減少により道路交通性能が低下することはよく知られているが、実測データに基づく

ሁ㞷

定量的な報告例5）は少ない。
本研究は、札幌市内の道路を対象とし、定点に設置した観測カメラから取得した画像を用いて交通データを集計・整理した。さらに、冬期の堆雪の形成に伴う道路交通性能6）の変動の実測結果を示すとともに、モ（2）圧雪_堆雪幅：1.5mデル化を試行したので、報告する。
２．研究の目的
本研究の目的は以下の通りである。
１）定点カメラから取得した画像の交通データ化の実ሁ㞷測例を示すこと。
２）堆雪の形成に伴う、道路交通性能の変動を示し、モデル化すること。
（3）圧雪_堆雪幅：2.0m

３．研究方法図－1 画像データの取得の例

３．１

画像の交通データ化

対象道路は自治体管理の4車線道路（横断面構成：車道部（3.0ｍ/車線）、路肩0.5ｍ、歩道部：3.5ｍ）であと、実質1車線の運用になっている。

る（図－1）。観測用カメラを路側のＦ型標識部に設置

本画像分析システムは、車両追跡、カウント及び車し、冬期の堆雪状況と交通流について連続観測し、取両番号認識の機能を有しており、背景減算方式のガウ得画像の処理を行った。図－1に示す通り、対象道路

ス混合モデルの改良版7），8）である。すなわち、移動物での路面状態の変化（乾燥、圧雪など）と堆雪の形成体の検出機能、追跡、背景色の違いに基づく認識機能により車両の走行位置は変動する。例えば、乾燥路面を有している。走行車両の自動検知には、ディープラ

では、片側2車線がしっかり機能しているのに対し、ーニング（深層学習）を適用した。走行車両（小型・圧雪路面で堆雪幅1.5ｍのときでは、1.5車線的な運用に中型・大型）の車種を判定する「教師データ」を作成

なっている。さらに、圧雪路面で堆雪幅2.0mになるし、走行車両の自動検知を試行した。

寒地土木研究所月報№820

2021年７月 3１）自動検知した走行車両を捕捉し続けることで、走４．研究結果行速度や走行位置を自動計測した。
２）堆雪の計測位置と車両の走行位置の情報を併用

４．１

し、堆雪幅の自動計測を試行した。
これらの機能に基づき、取得画像から、交通データ

堆雪幅別の車両走行位置

対象道路における堆雪幅別に、車両走行位置を整理したところ、図－2を得た。

を集計した（表－1）。

片側2車線のうち、①・②・③は内側車線の走行、④・⑤・⑥は外側車線の走行を示している（図－1参

３．２

データ整理項目照）。秋期のデータは、路面が乾燥状態であったとき2016年度～2020年度の5箇年に亘り取得した画像かのものである。冬期のデータは、圧雪、新雪、湿潤、ら、堆雪形状及び路面状態別に、交通データを集計し凍結の路面状態を含んでいる。堆雪幅に着目し、車両た。

走行位置のデータを集計した。

３．２．１

堆雪幅が0.0mから2.5mへと大きくなるに従って、堆雪幅

本稿では、歩道部の縁石から車道間に堆雪幅を0.5ｍ③と④を走行位置とする割合が大きくなった。他方、毎に整理した。

①・②及び⑤・⑥を走行位置とする割合は大きく減少

・秋期：0ｍした。すなわち、③と④を合計すると、堆雪幅1.5m

・冬期：0ｍ、0.5ｍ、1.0ｍ、1.5ｍ、2.0ｍ、2.5ｍのとき54％、堆雪幅2.0mのとき79％、堆雪幅2.5mの３．２．２

とき84％にも達する。また、片側2車線運用がされて路面状態

路面状態については、以下の5分類に分けた。

いる内側車線の中央に位置する②、外側車線の中央に・乾燥、湿潤、新雪、圧雪、凍結

位置する⑤の走行は、堆雪幅0.0mのとき42％である

３．２．３

が、堆雪幅1.5mのとき42％、堆雪幅2.0mにおいては横断方向の車両走行位置車線の横断方向に1m間隔で分割し、車両中心に位20％へと減少した。よって、堆雪幅1.5mのときから置するナンバープレートの通過位置により、内側車線片側1車線の運用が増加し、堆雪幅2.0m及び2.5mでは（①、②、③）と外側車線（④、⑤、⑥）に分けて集約8割もの車両が2車線の中央を走行し、事実上1車線計した（図－1（1）参照）。

運用になっていることが分かった。

３．２．４

他の取得データ

交通量（台/5分）、車両の通過速度（km/h）、車４．２頭間隔（秒）を集計した。

交通量－速度（Ｑ－Ｖ）性能

5分間あたりの交通量（Q）と通過車両の平均速度（V）の実測データを図－3に示す。本図では、堆雪表－1

取得データの概要

ଲেಕ࿑ ಕಕߺԾघҶࡵຊતஏ   ൬ ࡵຊࢤ੤ۢ൅‫צ‬ড়஺໪の幅員は0.5m、1.0m、1.5m、2.0mの4ケースに分けている。画像分析により得られた交通データから、片側1車線（内側車線）、片側1車線（外側車線）、片側2車線を表示している。

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㻝㻜㻜㻑

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図－24

䐡

㻞㻢㻑

堆雪の幅員別の車両走行の位置

寒地土木研究所月報№820

2021年７月㸯㌴⥺㸦እഃ㌴⥺㸧㸰㌴⥺஝⇱Bሁ㞷ᖜ㸸P㸯㌴⥺㸦ෆഃ㌴⥺㸧ᅽ㞷Bሁ㞷ᖜ㸸Pᅽ㞷Bሁ㞷ᖜ㸸PV㸻ᅽ㞷Bሁ㞷ᖜ㸸P

V=20.1s

図－3

交通量－速度（Q-V）のデータ

特に、片側2車線道路の最大交通量（Qmax）は、分であるのが、堆雪幅2.0mでは40台/5分へと、約61

堆雪幅0.0mのとき92台/5分であるのが、堆雪幅2.0m％に減少した。これは、片側2車線道路が、路肩からでは52台/5分へと、約56％に減少した。片側1車線

車道の一部への堆雪の残置により有効車道幅員が狭く（内側車線）の最大交通量（Qmax）は、堆雪幅0.0ｍなり、結果として車両が片側1車線の運用に至る現象のとき47台/5分であるのが、堆雪幅2.0ｍでは34台/5が発生したためと考えられる。

分へと、約72％に減少した。片側1車線（外側車線）

このように、堆雪幅が拡がると、片側2車線、片側1の最大交通量（Qmax）は、堆雪幅0.0mのとき66台/5車線（内側車線）、片側車線（外側車線）のそれぞれ

寒地土木研究所月報№820

2021年７月 5において、交通性能（Q-V）が低下することが分かる。交通量（Q）、交通密度（K）、速度（V）の関係
は、以下の式（1）、（2）、（3）で表される。なお、aとbは定数である。

片側１車線（内側車線）

W=0.0m,（4）

W=1.0m,（5）

Q = KV（1）

W=1.5m,（6）

Q = aK2 + bK（2）

W=2.0m,

（7）

V=2

4

（3）

片側１車線（外側車線）

W=0.0m,（8）W=1.0m,（9）W=1.5m,（10）

W=2.0m,（11）

さらに、上記式を用いて、片側1車線（内側車線・外側車線）と片側2車線における堆雪幅W＝0.0m（乾燥路面）、1.0m（圧雪路面）、1.5m（圧雪路面）、2.0m（圧雪路面）のときの交通量－速度（Q-V）式は、以下の（4）から（15）のとおりとなる。
片側２車線

W=0.0m,（12）W=1.0m,（13）W=1.5m㸪（14）

W=2.0m㸪

（15）

20.1

堆雪幅が1.0ｍに拡大したとき、交通量－速度（QV）性能が大きく低下する傾向が見られた。また、堆雪幅が2.0mに達すると、さらに顕著に低下する傾向が見られた。

6

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.9㸦㸰㌴⥺㸧ᅽ㞷Bሁ㞷ᖜ㸸㹫ᅽ㞷Bሁ㞷ᖜ㸸P

ᅽ㞷Bሁ㞷ᖜ㸸P

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図－4

交通密度－交通量（K-Q）と交通密度－速度（K-V）のデータ

図－4は、片側2車線における堆雪幅が0.0m、段から下段、すなわち堆雪幅が拡大するに従って、そ1.0m、1.5m、2.0mのときの交通密度－交通量（K-Q）のとき実現する交通量（Q）と速度（V）は低下した。と交通密度－速度（K-V）を示している。図－4の上

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2021年７月 7

$

５．考察

%堆雪幅別の交通量－速度性能曲線の変動

４．により、路面状態と堆雪幅に着目し、交通量－速度性能曲線のモデル化を図った。同モデルの結果を

ଐౕ

５．１

路面状態別に整理したものを図－5に示す。図－5から

&'(は、乾燥路面から湿潤・凍結・圧雪路面になるに従っ)て、交通量－速度性能曲線が低下する傾向が見られ       ި௪ྖた。
同様に、圧雪路面条件下で堆雪幅別に整理したもの

図－7を図－6に示す。堆雪幅が1.5mを超過すると、交通量冬期道路サービス水準の概念図－速度性能曲線が著しく低下する傾向が見られた。
５．２

交通量－性能曲線の活用

本研究により構築した交通量－性能曲線のモデル化
から、冬期道路条件のうち、路面状態や堆雪幅の別に道路交通性能、すなわち単位時間当たりに実現する交通量と速度の性能が低下することを定量的に把握できた。本モデルから冬期道路交通サービス水準の設定の基礎資料とすることができる。図－7に冬期道路サービス水準の概念図を示す。AからFの順にサービス水準9）が低下していることを示している。路線・区間に求められる冬期道路サービス水準の設定により、道路の排雪作業の実施タイミングの設定10）にも活用できる
0.0m_஝⇱1.0䡚1.5m_‵₶

1.0䡚1.5m_ᅽ㞷

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図－5 交通量－速度（Q-V）性能曲線の変動（路面状態の別_堆雪の幅員1.5m）と考えられる。
６．まとめ路側に設置した観測カメラで撮影した画像を分析することにより、堆雪幅別に、車両の走行位置、交通量－速度（Q-V）性能の変動を示し、考察した。結果をまとめると、以下のようになる。
（1）車両の走行位置は、片側2車線道路の中央、すなわち内側車線と外側車線を跨って走行するケースが、堆雪幅1.0mで約48％、堆雪幅1.5mで約54％、堆雪幅2.0mを超えると約79％にも達することが分かった。つまり、堆雪幅が2.0mを超えると、片側1～1.5車線のみが有効となり、事実上は1車線運用に至ることが定量的に把握できた。
（2）交通量－速度（Q-V）性能、交通密度－交通量

0.0m_஝⇱0.5m௨ୗ_ᅽ㞷

1.0䡚1.5m_ᅽ㞷

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図－60.5䡚1.0m_ᅽ㞷

交通量－速度（Q-V）性能曲線の変動（圧雪路面_堆雪の幅員別）（K-Q）性能、交通密度－速度（K-V）性能は、堆雪幅0.0m、1.0m、1.5m、2.0m別に実測及びモデル化を図った。交通量の増加、路面状態の悪化、堆雪幅が拡大するに従って、交通量－速度（Q-V）性能が大幅に低下した。特に、堆雪幅が1.5m超過になると、この傾向が顕著に表れた。

8

寒地土木研究所月報№8202021年７月

（3）本研究による交通量－性能曲線のモデルを活用用した積雪寒冷地の冬期交通流観測に関する研し、冬期道路サービス水準の設定の基礎資料と究、第26回日本道路会議、2005.

することができる。路線・区間で求められる冬6） 中村英樹、中村英樹、内海泰輔、岡田知郎、大口期道路交通サービス水準を確保するために、適敬、尾崎晴男、喜多秀行、桑原雅夫、長谷川栄

切な運搬排雪作業の実施タイミングの確定、効一、浜岡秀勝、森田綽之：性能照査型道路設計の率化への活用が期待される。

ための交通容量・サービス水準に関する研究、
IATSS H853プロジェクト、2007.

謝辞：本研究の実施に際し、札幌市から観測カメラに

7） P.KaewTraKulPong, R.Bowden：An Improved

よる画像取得支援及び除排雪作業実施に関する資料提Adaptive Background Mixture Model for Real-

供のご協力を賜った。ここに謝意を表します。

time Tracking with Shadow Detection, Proceedingsfor 2nd European Workshop on Advanced Video Based
Surveillance Systems, September 2001.

参考文献

8） Zoran Zivkovie：Improved Adaptive Gaussian1） 日本道路協会：道路構造令の解説と運用（第3Mixture Model for Background Subtraction,版）、1970.

Proceedings of International Conference on Pattern2） 日本道路協会：道路構造令の解説と運用（第4版）、1983.

Recognition, 2004.
9） TRB：Highway Capacity Manual, 6th Edition, 2016.

3） 日本道路協会：道路構造令の解説と運用（第510）Kazunori Munehiro, Azuma Takemoto, Naoto版）、2015.

Takahashi, Masayoshi Watanabe：Approach to4） 堂柿栄輔、佐藤馨一、五十嵐日出夫：堆雪スペー

Optimization of Winter Road Management

スを考慮した道路設計及び維持基準の変遷についOperation by Taxi Probe Data, Proceedings of 92て、土木史研究、第10号、pp.249-254、1990.

TRB Annual Meeting, Washington D.C., January5） 秋元清寿、舟橋誠、浅野基樹：画像処理装置を活寒地土木研究所月報nd2012.

宗広 一徳
MUNEHIRO Kazunori

布施 浩司
FUSE Koji

寒地土木研究所
寒地道路研究グループ
寒地交通チーム
国際研究連携班兼務
主任研究員
博士（工学）
技術士（建設）寒地土木研究所
寒地道路研究グループ
寒地交通チーム
研究員№820

2021年７月 畠山 乃
HATAKEYAMA Osamu
寒地土木研究所
寒地道路研究グループ
寒地交通チーム
上席研究員

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