X バンド MP レーダを用いた吹雪検知技術の高度化に関する研究
研究予算：運営費交付金
研究期間：平 30～令 3
担当チーム：雪氷チーム
研究担当者：西村敦史、松下拓樹、大久保幸治、
菅原邦泰、大宮哲【要旨】
本研究の目的は、X バンド MP レーダを用い、地上における吹雪の発生状況を面的かつリアルタイムに把握する手法を構築することである。まず、レーダデータから求めた降雪強度と風速より、上空における吹雪の強さの分布（飛雪流量分布）を推定した。次に、風による降雪粒子の移流を考慮し、地上における飛雪流量分布を推定したほか、既往研究で得られた経験式を用い、視程分布に換算した。地上における実測値との比較検証によって、
推定飛雪流量・推定視程ともに概ね妥当であることが確認された。最後に、このプロセスで推定した地上の視程分布と実際の交通事故事例の関係について整理した。
キーワード：X バンド MP レーダ、飛雪流量、視程障害

1. はじめにれた。
しかし、Dual ドップラー法は 2 基のレーダデー

吹雪は時間的・空間的変動が大きい現象であり、タを必要とする風向風速推定手法であるため、解析

交通事故の発生を誘発する。例えば、吹雪によって可能なエリアが限られる。
また、一方の X-MP でデー

突発的に発生したホワイトアウトはドライバーの急

タ欠測が生ずると解析不可能となる。そこで、本研

ブレーキ・急ハンドルを誘い、多重衝突事故の原因

究では 1 基の X-MP データから風向風速の算出が可となる。近年の事例としては、2021 年 1 月に宮城県

能な VVP 法 3)（Volume Velocity Processing 法）に基

大崎市（東北自動車道）で発生した約 140 台が絡んづく解析を行い、吹雪の発生状況を推定する手法にだ事故や、2022 年 2 月に北海道北斗市（函館江差自ついて検討した。なお、本研究の対象は降雪に起因

動車道）で発生した約 80 台が絡んだ事故が記憶に新する吹雪であり、一度地面に降り積もった雪が強風しい。吹雪の視程障害による交通事故を減らすため

によって舞い上げられた吹雪（地吹雪）についてはには、吹雪の発生状況を面的かつリアルタイムに把取り扱わない（既報 2)と同様）。

握し、ドライバーに対して注意喚起することが望ましい。しかし、吹雪を監視するための観測機器を多2. 観測概要と解析手順

点配置することは非現実的であるため、吹雪を面的本研究では、X-MP 石狩局の観測データを用いて、かつリアルタイムに把握することは容易でない。現地上における飛雪流量および視程を面的に推定した。

状では、道路管理用 CCTV カメラ映像や現地パト

なお、飛雪流量は単位時間に単位面積を通過する雪

ロール等による目視確認、もしくは気象条件に基づの質量（単位は g/m2/s）のことであり、吹雪の強さ

く推測 1)によって判断している。

を示す指標の一つである。推定結果の検証には、ス

本研究では、高い時空間分解能を有する X バンド

ノーパーティクルカウンター（新潟電機株式会社

MP レーダ（以下、X-MP。空間分解能：250m メッ

製；SPC95、以下 SPC）による実測飛雪流量（地上シュ、観測間隔：1 分間、情報配信までに要する時

5 地点）と、透過型視程計（明星電気株式会社製；

間：観測終了から約 1 分間）のデータを用いて、地TZE-2T）による実測視程（地上 1 地点）を用いた。

上における吹雪の発生を面的かつリアルタイムに把レーダ観測と地上観測の概念図を図-1 に、X-MP 石

握するための手法について検討した。既報 では、

狩局および飛雪流量観測を行った 5 地点の位置関係

X-MP 石狩局および X-MP 北広島局の 2 基のレーダを図-2 に示す。この 5 地点は、寒地土木研究所が所

データを用いて、Dual ドップラー法に基づく解析が有する石狩吹雪実験場（北緯 43°12’，東経 141°

行われ、X-MP データから地上における吹雪の発生

23’）のほか、国土交通省北海道開発局が管理する除状況を定量的に把握できる可能性があることが示さ

雪ステーション（厚田 ST、江別 ST、月形 ST、美唄

2)

-1-

ST）である。なお、視程観測は石狩吹雪実験場におを推定する（手順②）。手順①と②で求めた降雪強度

いてのみ行った。
本研究で使用した X-MP データは、と風速から、上空における飛雪流量の面分布を推定

データ統合・解析システム（DIAS）の Web ページ

する（手順③）。次に、風速の鉛直分布に基づき、落より入手した。

下中の降雪粒子が地面に到達するまでに風によって4)

移流する影響を考慮し、地上における飛雪流量の面
降雪雲分布を推定する（手順④）。そして、武知ら 5)による上空風

経験式を用い、推定飛雪流量から視程を求める（手順⑤）。この推定結果を検証するため、地上における降雪域

XバンドMPレーダ

風速計 SPC地上風

実測飛雪流量および実測視程と比較する（手順⑥）
。

視程計

最後に、
吹雪時の交通事故事例を対象に、
レーダデー
地上観測

タから推定した地上視程分布との関係を整理する（手順⑦）。

図-1 レーダ観測と地上観測の概念図

3. レーダ雨量から降雪強度の算出

80km

元来、X-MP は雨を計測する目的で開発されたも60kmのであるため、雪の観測精度は雨よりも劣る 6)。し40km

たがって、一般配信されているレーダ雨量をそのま
ま降雪強度として解析に使用することは誤差要因と

5

20km

2
石狩局
1

4

なりうる。そこで、まず、降雪時の X-MP レーダ雨
量と地上における降雪強度観測の結果から、X-MP

3

レーダ雨量を降雪強度に変換する式を求めた。
3.1 降雪強度の観測方法

1：石狩吹雪実験場
2：厚田ST
3：江別ST
4：月形ST
5：美唄ST

石狩吹雪実験場内において降雪強度観測を行った。
観測には、二重の防風柵で降水量計を囲った降水観測システム（Double Fence Intercomparison Refference,

図-2 X-MP 石狩局と飛雪流量観測点の位置関係

以下 DFIR）を使用した。DFIR は、現在最も高精度な降雪強度観測ができる観測システムとして世界気

以下に、本研究の手順を記す。

象機関（WMO）によって推奨されている方法であ① X-MP レーダ雨量から降雪強度の算出

る。DFIR の諸元や観測原理、実測値に対する補正② X-MP レーダのドップラー速度から上空の風処理方法については WMO のレポート 7)を参照され

向風速の推定たい。なお、石狩吹雪実験場の DFIR には Geonor 社③ 上空の飛雪流量分布の推定

製の重量式降水量計（T-200BMD）を使用している。

④ 地上の飛雪流量分布の推定

3.2 比較方法

⑤ 地上の視程分布の推定

X-MP レーダ雨量と地上降雪強度の比較には、3⑥ 地上実測値を用いた推定値の比較検証

冬期分のデータ（2014～2016 年度、12 月 1 日～3 月⑦ 交通事故発生時における推定視程との関係整

31 日）を使用した。ここでは、1 分おきに配信され理

る X-MP レーダ雨量（mm/h）から DFIR 直上メッシュ

吹雪は雪粒子が風によって大気中を舞う現象であにおける 10 分間降水量を求め、DFIR で観測した降る。したがって、吹雪の強さについて議論する際に雪強度（mm/h）から求めた 10 分間降水量と比較しは、降雪強度と風速の情報が必要となる。そこで、た。なお、本研究の対象は雪であることから、地上

まず、降雪時の X-MP レーダ雨量から降雪強度を求

気温が 0℃以下の時のデータのみを使用した。

める（手順①）。なお、降雪強度は単位時間に単位面

X-MP は上空のデータである一方、DFIR は地上の積に降った雪の重さに等しい水の深さのことを指し、データである。降雪粒子は雨滴に比べて密度が小さ

その単位はレーダ雨量（mm/h）に等しい。次に、く、風の影響を受けやすい。すなわち、両者の比較

X-MP レーダのドップラー速度から上空の風向風速

にあたっては、降雪粒子が落下中に風によって移流-2-

される影響や、降雪粒子が地上に達するまでの時間
DFIR観測 P’ (mm)差について考慮に入れる必要がある。そこで、本解析では風による移流の影響を極力無くすため、気象庁発行の「気象観測の手引き」8) に基づき、高度 10m
における 10 分間平均風速が 0.3m/s 未満の事例のみを抽出し、比較に用いた。この手引きによると、
0.3m/s 未満の風速は「煙がまっすぐ昇る状態」と記述されているため、降雪粒子は風の影響を受けにく
く、ほぼ真下に落下するとみなすことができる。降X-MP観測 P (mm)

雪粒子が地上に達するまでの時間差を見積もるため

図-3 10 分間降水量の比較（X-MP vs DFIR）には、レーダによる降雪粒子の観測高度と降雪粒子の落下速度についての情報が必要である。冬期における X-MP 石狩局の最低運用仰角と、X-MP 石狩局

4. VVP 法による上空の風向風速の推定から石狩吹雪実験場までの距離から求めた石狩吹雪

4.1 VVP 解析

実験場上空におけるレーダビーム高度、すなわち1 基の X-MP から得られる風速情報（ドップラー

レーダによって降雪観測が可能な最低高度は約速度）は、風がレーダ基地局に向かうものか、遠ざ

340m である。降雪粒子の落下速度は、その大きさ

かるものか、についての情報しか得られない。既報

や降雪種（雪片、あられ、みぞれなど）によって大2)きく異なるが、雪片についてはおおむね 0.7～1.2 m/s、得られたドップラー速度を Dual ドップラー解析す

あられについてはおおむね 1～3 m/s であることが多ることによって風向風速を求めた。この解析には 2

い。この落下速度幅を元に高度 340m から地上基の X-MP データを要するため、解析可能なエリアに達するまでにかかる時間を計算すると 2～8 分程が限られる。また、片方が欠測すると推定不可能と度である。ここでは、降雪粒子の大きさや降雪種のなる。そこで、本研究では 1 基の X-MP で得られる違いによる落下速度の違いは無視し、降雪粒子がドップラー速度から風向風速の算出が可能な VVP

レーダによって観測されてから地上に到達するまで

法 3)による推定を行った（以降、VVP 法により推定の時間を一律 5 分間（落下速度は約 1.2 m/s に相当）した風を VVP 風と呼ぶ）。VVP 法とは、1 基のドッと定め、比較時にはその時間差を考慮に入れた。

プラーレーダで観測される有限な三次元領域を定め、3.3 比較結果

この領域内の複数の極座標のドップラー風速から回においては、X-MP 石狩局および X-MP 北広島局で9),10)

X-MP レーダ雨量から求めた 10 分間降水量と帰計算を行い、その領域内における平均の風ベクト

DFIR による観測から求めた 10 分間降水量の関係をルを算出する方法のことである。詳細については先

図-3 に示す。図中の破線は 1 対 1 の等値線を、実線

行研究 3)を参照されたい。なお、VVP 法は領域内のは近似直線（切片ゼロ）を示す。この結果から、降風が一様であるとの仮定に基づく計算処理方法であ雪時の X-MP レーダ雨量は地上の降雪強度を過大評るため、山岳域など地形的影響等によって局所的に価する傾向があることが示された。近似直線の傾き

風が急変する領域では推定精度が低下する。

は 0.71 であった。決定係数 R2 は 0.55（データ数は

ここでは、2018 年度冬期に発生した冬型気圧配置109）であることから、この近似式は地上降雪強度を時の吹雪 84 事例を対象に VVP 解析を行った。VVP

良く説明できるといえる。なお、近似直線に対する解析の対象高度は最大 6 高度（300m、500m、750m、標準偏差は 0.056 であった。以降、本報では、X-MP

1000m、1250m、1500m）とした。なお、レーダビー

によって観測されたレーダ雨量 P と地上の降雪強度

ムはレーダから離れるほど高い高度を通過するため、

P’の関係は式(1)が成り立つものとして扱い、P を P’

遠方では低高度の風向風速を計算することができなに変換した値を解析に使用した。

くなる。そこで、高度 500m については X-MP 石狩局を中心とした半径 35km までを、高度 1000m につP’ = 0.71P

いては半径 60km までを、高度 1500m については半(1)

径 80km までを解析対象領域とした（図-2）。なお、
解析対象領域内であっても降雪粒子が存在しない場-3-

所ではドップラー風速が得られないため、VVP 風をによる実測値）。高度 300m 以上では鉛直方向の風速

算出することができない。

変化が小さく、上層で風が強いときは下層でも風が4.2 解析結果

強いこと、高度 300m より下では風速の減少が大き解析結果の一例として、2019 年 1 月 21 日 13:00

いことが確認された。この傾向は、他の 4 地点全ての高度 1000m における VVP 風（5km メッシュ）をにおいても同様であった。高度 500m 以上における

図-4 に示す。VVP 風の妥当性を確認するため、気風速変化について、最小二乗法により回帰式を求め

象庁毎時大気解析により得られた 900hPa 高度面（高た（図-6 中の青線）。この傾きを全地点について平度約 1000m）の風向風速（以下、HANAL 風）と比均したところ、風速変化量は高度 500m から 1500m

較した。図-5 に、石狩吹雪実験場の直上メッシュにの 1000m で 0.5m/s であった。一方、高度 500m 以下

おける VVP 風と HANAL 風の関係を示す。図中にの風速変化については、大気が中立状態にあると仮は、相関係数 R、回帰係数 a、データ数 N を付記し定し、対数則にならうとみなした（カルマン定数κ

てある。この結果より、VVP 風は風速・風向ともに=0.4）。地表面粗度については、周辺の地表面状況を

概ね HANAL 風と整合的であると言える。なお、N考慮し、道路橋耐風設計便覧 11)に基づき全て 0.05m（=45）が VVP 解析を行った吹雪事例数（84）より（粗度区分Ⅱ）とした。高度 1000m の VVP 風に、少ないが、これは 84 事例中 39 事例において石狩吹

この鉛直分布（地面～高度 500m は対数変化、高度

雪実験場の直上メッシュ（高度約 1000m）に降雪粒

500m より上空は線形変化）を適用して求めた地上子が存在しなかったことに因る。

の推定風と、風向風速計による実測風の比較を図-7に示す。なお、風向は上空と地上で変化しないと仮定した。この結果より、全体として推定風速は実測
風速を過小評価する傾向にあるが、両者は概ね整合的であることが確認できる。以上より、風による降雪粒子の移流効果を考慮する際（5 章に記述）には、
この鉛直分布を使用することとした。
x＝0.00023y + 15.11
1500

高度 (m)

1250

図-4 VVP 法で求めた高度 1000m の風向風速

1000
700
500

（2019 年 1 月 21 日 13:00）

300
360

30

20

R=0.68a=0.92
N=45

10

石狩吹雪実験場
地上

315

5

10

20

30

R=0.82a=1.00
N=45

225

40

20

25

30

風速 (m/s)

180

225

VVP風 (m/s)

270

315

20

360

15

315

360

VVP風 (deg.)

実測 (m/s)015

図-6 VVP 法で求めた風速の鉛直分布

180

0

10

270

図-5 高度 1000m における VVP 風と HANAL 風の比較
（左：風速、右：風向）

10

R=0.45a=1.07N=45

5

4.3 風速の鉛直分布について

実測 (deg.)

HANAL風 (deg.)

HANAL 風(m/s)

40

R=0.56a=0.98
N=45

225

0

180
0

5

10

15

推定 (m/s)

次に、風速の鉛直分布について述べる。一例とし

270

20

180

225

270

315

推定(deg.)て、石狩吹雪実験場の直上メッシュにおける VVP

図-7 地上における推定風と実測風の比較

風の鉛直分布を図-6 に示す（地上の値は風向風速計（左：風速、右：風向）

-4-

360

4. 飛雪流量および視程の推定

この n と高度 1000m における VVP 風速 V から、式5.1 飛雪流量の推定方法（2）より、高度 1000m における飛雪流量 Mf を面的

5.1.1 上空の飛雪流量に求めた（250m メッシュ）。ここでは、降雪粒子の一般配信されているレーダ雨量（図-8。図-4 と同落下速度 w を 1.2m/s として計算した。推定結果の一日同時刻）から式(1)によって求めた降雪強度と高度例（図-4 と同日同時刻）を図-9 に示す。

1000m における VVP 風を元に、高度 1000m における飛雪流量を面的に算出する。

図-9 高度 1000m における推定飛雪流量（2019 年 1 月 21 日 13:00）
図-8 レーダ雨量（2019 年 1 月 21 日 13:00）

5.1.2 地上の飛雪流量
次に、地上における飛雪流量の面分布を推定する。

飛雪流量 Mf (g/m /s)は、飛雪空間密度 n（g/m ）と既報 2)において、レーダデータから地上の飛雪流量

風速 V (m/s)の積で与えられる（式（2））
。

を推定するにあたり、降雪粒子が風によって移流さ23れる影響を考慮に入れる必要があることが示された。
Mf = nV（2）

そこで、本推定においても、風による降雪粒子の移流効果を考慮する。

n は大気空間 1 立方メートルあたりに存在する雪粒式(1)によってレーダ雨量（図-8）から求めた降雪子の質量であり、降雪フラックス Mv (g/m /s)を降雪

強度分布（250m メッシュ）に対し、メッシュ毎に粒子の落下速度 w (m/s)で除することで求められる

VVP 風の鉛直分布を適用することで、移流後の地上（式（3））
。なお、Mv は単位時間に単位面積を通過

降雪強度分布を求めた。なお、VVP 風は 5km メッ

した（落下した）降雪粒子の質量のことを指す。

シュで計算されている。ここでは、5km メッシュに2含まれる 250m メッシュ（全 400 メッシュ）の風向
n = Mv/w（3）

風速は全て等しいと仮定して計算した。図-10 に、降雪粒子の移流イメージを示す。移流後の地上降雪

Mv は降雪強度 P’(mm/h)の単位換算によって求める

強度分布と地上風（高度 1000m の VVP 風から推定ことができ、両者の関係は Mv =0.28 P’として表すした風）より、地上における飛雪流量分布を求めた

ことができる。したがって、レーダ雨量 P と Mv の（図-11）。この吹雪時の風向は概ね西北西であった

関係は式（1）を用いて式（4）で表され、さらに nため（図-4）、上空の飛雪流量分布が地上では全体的は P と w を用いて式（5）によって算出される。こに東南東に移動した。また、地上では上空よりも風れにより、降雪粒子の落下速度 w とレーダ雨量 P か

速が小さいため、飛雪流量は全般に小さくなった。

ら、上空における飛雪空間密度 n を算出できる。

なお、落下中の降雪粒子が高度 1000m から地上に到達するまでに要する時間は約 14 分間（降雪粒子の落

Mv = 0.20P（4）

n = 0.20P/w（5）下速度は 1.2m/s と仮定）である。したがって、図-11は、13:00 のレーダ観測結果に基づく 13:14 の地上飛雪流量の面分布の推定結果である。
-5-

1000m
1000m
高度1mにつき高度1000mにつき0.0005m/sの減率
0.5m/sの減率（上空が風速大）

500m
500m
対数則
対数則
（粗度長0.05m）（地表粗度0.05m）

地上の落下位置
地上の落下位置
を推定
を推定
20m
10m

図-12 地上における推定視程

図-10 降雪粒子の移流イメージ（13:00の観測結果に基づく13:14 の地上の推定結果）

6. 飛雪流量と視程の推定結果の検証
6.1 飛雪流量の推定値の検証
6.1.1 SPC を用いた飛雪流量の実測値
飛雪流量の実測には SPC を使用した。元々、SPC
は地吹雪粒子（丸みを帯びた小さな雪粒子）を計測するために開発された機器であり、非接触で光学的に粒径と個数を記録する（計測可能な粒径範囲は0.05mm～0.5mm）。図-13 に SPC の外観を、図-14にセンサー部分の詳細を示す。図-14 に示す投光部
から受光部に向けて近赤外光が照射されており、そ

図-11 地上における推定飛雪流量の範囲内（2 mm✕25 mm✕0.5 mm）が計測領域であ（13:00の観測結果に基づく13:14 の地上の推定結果）

る。この領域を吹雪粒子が通過すると、それに応じて受光部に到達する光量が減衰する。光量の減衰量

5.2 視程の推定

および減衰回数から、計測領域を通過した吹雪粒子

次に、武知ら の経験式（式（6））を用い、地上の粒径および個数が求められ、1 分おきに 1 秒毎の5)の推定飛雪流量分布から視程分布を求める。この経飛雪流量が出力される。

験式は、吹雪時における目視観測結果に基づくもの

SPC の設置箇所は、図-2 に示す地上 5 地点（石狩であり、前方 10～255m に設置された全 9 枚の黒色

吹雪実験場、厚田 ST、江別 ST、月形 ST、美唄 ST）

視程板の視認性と飛雪流量の関係を統計的に整理し、である。本研究の解析対象は降雪起因の吹雪粒子で導出されたものである。式中の Vis は視程（m）、Q

あることから、地吹雪粒子（一度地面に降り積もっは飛雪流量(g/m /s)を指す。

た雪が風によって舞い上げられた粒子）が計測に混2入することを極力防ぐため、その設置高度を 7m とVis＝10 -0.886∙logQ+2.648 （6）した。Naaim et al.12)による降雪を伴う吹雪時の観測結果によると、高度 3.4m における飛雪流量は風速求められた視程分布を図-12 に記す。これは、図に影響を受けにくいことが示されている。これは高-11 同様、13:00 のレーダ観測結果に基づく 13:14 の度 3.4m では吹雪中に含まれる地吹雪成分が少ない

地上の推定結果である。この結果から、当該日時ことを示すものであることから、高度 7m に達する

（2019 年 1 月 21 日 13:14）の地上視程は、広範囲に地吹雪粒子は十分に少ないと考えられる。

わたって 200m 以下であったと推定された。

-6-

6

6

厚田除雪ST

石狩吹雪実験場
5

5

4

4

3

3

2

2

R=0.72a=0.70
RMSE=0.76
N=84

1

1
0

0
0

1

2

3

4

5

江別除雪ST

3

4

5

6

R=0.44
a=0.48
RMSE=0.98
N=84

5
4

3

3

2

2

1

1
0

0

レンズ

2

月形除雪ST

R=0.57a=0.51
RMSE=0.64
N=84

4

ガラス窓

1

6

5

受光部

0

6

6

図-13 SPC の外観

R=0.65a=0.49
RMSE=1.00
N=84

0

1

2

3

4

5

6

0

1

2

3

4

5

6

美唄除雪ST

吹雪粒子

投光部

R=0.59a=0.36
RMSE=1.16
N=84

5
4

計測領域

風向

横軸：推定飛雪流量 (g/m2/s)

縦軸：実測飛雪流量 (g/m2/s)

3(2mm×25mm×0.5mm)2

図-14 SPC センサー部の詳細図

1

SPC による実測値の取扱いに関する留意点を以下00に記す。SPC は吹雪粒子が全て球体であると仮定し

1

2

3

4

5

6

図-15 飛雪流量の推定値と実測値の比較て飛雪流量を算出しているが、実際は大半が非球体である。非球体の場合は実際の粒子体積と等価球の6.1.3 考察

体積が一致しないため、飛雪流量は過大評価される

図-15 で推定値が実測値より大きくなった一因と

13）

。
一方で、
粒径が 0.5mm を超えるものは全て 0.5mm

して、0.5mm 以上の吹雪粒子の存在による実測値のの粒子として計算される。また、粒子がセンサーの過小評価が考えられる。一例として、月形除雪 ST

計測領域の端をかすめて通過した場合には、飛雪流での SPC 観測によって得られた粒径分布を図-16 に量が過小評価される

14）。他にも、計測領域に同時に記す。図中には、実測飛雪流量に対する粒径ごとの複数粒子が入った場合にも計測誤差の要因となり得

体積寄与率を付記してある。この結果から、粒径る。このように、SPC による実測値には様々な計測

0.5mm 以上の吹雪粒子が相当数あったことが確認さ誤差が含まれているが、本報では SPC による出力値

れ、実測飛雪流量の過小評価に寄与していたことがをそのまま使用した。

確認できる。ただし、降雪粒子の大半は非球体であ6.1.2 検証結果

るため、図-16 に示すほどの体積寄与率には達しな

推定飛雪流量と実測飛雪流量の地点ごとの比較結いと推測される。

果を図-15 に示す（データ数 N=84）。図中の破線はにおいて回帰係数 a は 1 より小さく（0.36～0.70）、
推定値は実測値よりも大きい傾向があった。二乗平均平方根誤差 RMSE は 0.64～1.16 であり、決して精度が高いとは言えないものの、相関係数 R は 0.44～

(%)
体積の割合
体積寄与率（％）

個数の割合 (%)
粒子数の割合（％）

1 対 1 の等値線を、実線は回帰直線を示す。全地点

0.72 であったことから、両者の間には正の相関があると言える。なお、任意の風速以上のデータを除く

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

粒径（mm）
粒径(mm)

ことで相関性の向上と誤差の低減が確認されたが、図-16 SPC 観測で得られた粒径分布および体積寄与率

その考察は次項で述べる。
-7-

6

全体としては推定値が実測値より大きい傾向が赤外光が遮断されるため、光量が減衰する。この減あった一方で、中には実測値の方が大きかった結果

衰量に基づき、視程が求められる。

もあった。この一因としては、地吹雪粒子が高度 7mに達したことによる実測飛雪流量の過大評価の可能性が挙げられる。一例として、図-15 に示した厚田
除雪 ST および月形除雪 ST の結果を、仮に地上風速
7.5m/s を閾値として作図し直した結果を図-17 に再掲する。なお、図中には風速 7.5m/s 未満のデータのみを対象に作成した近似直線（切片ゼロ）を付記してある。この結果より、風速が大きい時に実測値が推定値を上回ることが多いことが確認された。
Naaim et al.12) による吹雪観測は広い雪原で実施さ図-18 透過型視程計の外観れた一方で、本観測は除雪ステーション構内での実施である。SPC は可能な限り卓越風向側に開けた場

6.2.2 検証結果

所に設置したが、設置環境には制約があった。つま石狩吹雪実験場における実測視程と推定視程（図り、周辺の建造物等の影響によって乱流が発生し、-12）の比較検証を行う。道路交通の観点からは、視雪面から雪粒子が巻き上げられた可能性もあると考程 1000m 以下の時についてのみ着眼すれば十分でえられる。ここで、風速 7.5m/s 未満のデータのみをある。そこで、視程 1000m 以下の結果について、図対象に相関係数を求めたところ、厚田で 0.82、月形-19 に示した。この図より、概して推定視程は実測で 0.54 となり、相関性が向上することが確認された。

視程を過大評価する傾向（実際には視界が悪いにもまた、近似直線に対する標準偏差は厚田で 0.94、月関わらず、視界が良いと評価する傾向）にあること

形で 0.86 であり、図-15 に示す RMSE よりも値が小が見てとれる。

さくなった。同様の結果は他の 3 地点でも確認された（ただし、地点ごとに風速条件は異なる）。
6

厚田除雪ST

月形除雪ST

5

5

4

4

3

3

2

2

1

1

0

実測視程 (m)

実測飛雪流量 (g/m2/s)

67.5m/s 未満
7.5m/s 以上

0
0

1

2

3

4

5

6

0

1

2

3

4

5

6

推定飛雪流量 (g/m2/s)

図-17 厚田および月形除雪 ST における飛雪流量の比較

推定視程 (m)（図-15 の再掲）

図-19 推定視程と実測視程の比較

竹内ら 15)によると、気温が 0℃以下の時には、地6.2 視程の推定値の検証
6.2.1 透過型視程計を用いた実測値

上風速が 9m/s 以上になると目線高さにまで達する

実測視程との比較には、石狩吹雪実験場に常時設

地吹雪が断続的に発生することが報告されている。

置されている透過型視程計のデータを使用した（図そこで、地上風速の閾値を 9m/s とした比較結果を図-18。設置高度は 2.1m）。透過型視程計は、大気の透-20 に再掲した。図中には、風速 9m/s 未満のデータ

過率に基づく平均的かつ客観的な視程を表すものでのみを対象とした相関係数 R、近似直線（切片ゼロ）、

あり、向かい合う投光器と受光器からなる（石狩吹

決定係数 R2 についても付記してある。この結果より、

雪実験場に設置されている投光器と受光器の間隔は実測視程を過大評価していた推定結果（図中の点線

30m）。投光器からは近赤外光が受光器に向けて常時よりも下方にプロットされた結果）の約 63％は風速投射されており、霧や雨滴、雪粒がある場合には近9m/s 以上の結果、すなわち地吹雪が発生していた可-8-

能性が高い吹雪事例であったことが確認された。風

きる（降雪が無かったため飛雪流量がゼロであった）。

速 9m/s 以上のデータを除いた場合の R は 0.67 であその後、6:59 には視程が計算され、その後、徐々にり、降雪起因の吹雪時の推定視程と実測視程には相視程が低下していった様子が伺える。7:29 には視程関があることが確認された。また、近似直線の決定

が 200m 以下に、そして 8:14 には視程が 100m 以下

係数 R2 は 0.43 であることから、この近似式は実測となったと推定された。8:29 および 8:44 の視程も値を概ね良く説明できるといえる。

100m 以下であったことから、交通事故が発生した
8:35 頃においても視程が 100m 以下であったものと想像される。

実測視程 (m)6:44

y=1.16xR2=0.43

6:59

事故発生地点R=0.67

7:14

7:29

7:44

7:59

8:14

8:29

推定視程 (m)図-20 推定視程と実測視程の比較（図-19 の再掲。風速条件あり）

5. 交通事故発生時における推定視程との関係整理
吹雪時の交通事故とレーダデータから推定した地
上視程分布の関係を整理すべく、事例解析を行った。
ここでは、2015～2020 年度冬期に発生した全 10 事
例の交通事故を対象に、事故発生時刻周辺の地上視程分布図を 15 分毎に作図し、事故との関係について調べた。
本報では、一例として、2016 年 2 月 23 日 8:35 頃に美唄市光珠内（道央自動車道）で発生した計 26台が絡んだ多重衝突事故について述べる。事故現場
は三笠 IC から旭川方面へ約 5km の片側 2 車線の緩8:44

いカーブで、旭川方面の車線を走っていた乗用車がスリップして停車していたところ、後続車両が相次いで衝突した。当時、現場は吹雪によって視界不良だったことが報告されている。
事故発生の約 2 時間前からの推定視程の時間変化
を、15 分ごとに図-21 に記す。図中の黒点は事故発

図-21 地上における推定視程分布の時間変化

生地点を指す。ここで、6:44 の図は、6:30 時点の高（2016 年 2 月 23 日の事故事例）

度 1000m のレーダデータから推定された 6:44 における地上の視程分布を意味している。同様に、6:59

ただし、解析を行った交通事故事例全てにおいての図は 6:45 時点のレーダデータから、7:14 の図は視程低下が推定されたわけではない。なかには広範

7:00 時点のレーダデータからそれぞれ推定された視囲にわたって降雪が無かったにも関わらず事故が発程分布である。図-21 より、6:44 時点では事故現場生していたケースもあった。本研究では降雪起因の付近において視程が計算されなかったことが確認で吹雪による視程低下について議論したものであり、-9-

地吹雪起因の視程低下については対象としていない。

せていただいた。本研究では、国土交通省が提供すしたがって、それらの交通事故は地吹雪を主体としる X-MP データを使用した。このデータセットは、た吹雪時の視程障害によるもの、あるいは凍結路面文部科学省の補助事業により開発・運用されているを主要因とした事故であった可能性も考えられる。

データ統合・解析システム(DIAS)の下で収集・提供されたものである。本研究の一部（レーダデータ解

6. まとめ析の一部について）は、一般財団法人河川情報セン

本研究では、1 基の X-MP による観測データから

ター令和元年度研究助成を受けて実施した。ここに地上における吹雪の発生状況を面的かつリアルタイ

記して謝意を示す。

ムに把握するための手法を構築すべく、降雪起因の吹雪を対象に、データ解析を行った。
まず、地上 DFIR

参考文献

による観測結果に基づき、一般配信されているレー

1)

大宮哲，武知洋太，國分徹哉，原田裕介，松澤勝：複

ダ雨量から降雪強度を求めるための補正係数を提示

数の気象要素に基づく吹雪発生条件，寒地土木研究所した。次に、X-MP のドップラー速度を用い、VVP

月報，第 750 号，pp.14-22，2015.

法によって上空の風向風速を求めた。求めた降雪強2)

大宮哲，國分徹哉，松下拓樹，高橋丞二，松澤勝：X

度と風向風速から、上空における飛雪流量分布を推バンド MP レーダによる地上吹雪の定量的把握の可定した。次に、風による降雪粒子の移流を考慮し、能性, 雪氷, 82(3), pp.145-156, 2020.

地上における飛雪流量分布を推定したほか、武知ら
5)3)の経験式を用いて視程分布を求めた。推定結果の立平良三，鈴木修：単一ドップラーレーダーによる上層風推定の精度, 天気, 41, pp.762-764, 1994.

検証のため、地上における実測値（SPC・透過型視4)程計）と比較した。飛雪流量については実測値を過データ統合・解析システム(DIAS) HP.
http://www.diasjp.net/ (2022 年 3 月 10 日閲覧)

大評価する傾向があった（1.4～2.8 倍程度）
。バラツ

5)

武知洋太，松澤勝，中村浩：吹雪時に人間が感じる視キはあったものの、推定値と実測値には相関がある

程と視程計や吹雪計による計測値との関係, 北海道

ことが確認された（ただし、SPC には様々な計測誤の雪氷, Vol.28, 17-21, 2009.

差が含まれていると考えられる）。視程については、

6)

増田有俊，板戸昌子，谷口和哉，境和宏，上田博，山道路交通に影響を及ぼすと考えられる視程 1000m

下克也，中井専人：XRAIN を用いた冬期降水量推定

以下について比較した。推定視程は実測視程を過大

精度の向上, 土木学会論文集 B1（水工学）,74(4),評価する傾向（実際には視界が悪いにも関わらず、

I_85-I_90, 2018.

視界が良いと評価する傾向）があったが、地吹雪が7)発生していたと考えられる強風条件を除いたことで、

WMO：International Organizing Committee for the WMO
Solid Precipitation Measurement Intecom parison, Final

過大評価傾向が軽減され、近似式によって実測値をReport of the First Session. WMO, Geneva, p.31, 1985.

概ね良く説明できるようになった。レーダデータか8)

気象庁 HP：気象観測の手引き（平成 10 年 9 月気象庁）.

ら推定した地上視程と実際の交通事故事例との関係

https://www.jma.go.jp/jma/kishou/know/kansoku_guide/tについて事例解析を行った結果、視程低下のタイミ

ebiki.pdf (2022 年 3 月 10 日閲覧)

ングと事故発生のタイミングが一致する事例もあっ

9)たことが確認された。

梶川正弘，谷口泉子，伊藤誠子：雪片の落下速度と構
成結晶形との関係, 雪氷, 58, pp.455-462, 1996.

本研究の完成は、既設の防災インフラである

10) Ishizaka, M., Motoyoshi, H., Nakai, S., Shiina, T.,

X-MP のデータから数分後の地上吹雪の発生状況を

Kumakura, T. and Muramoto, K.: A new method for

面的かつリアルタイムに推定することを可能とする

identifying the main type of solid hydrometeors

ものであり、突発的に発生したホワイトアウトによcontributing to snowfall from measured size-fall speed

る交通事故を未然に防ぐための注意喚起情報の一つ

relationship. J. Meteor. Soc. Japan, 91, pp.747-762, 2013.

となる。

11) 日本道路協会：道路橋耐風設計便覧（平成 19 年改訂版）, 日本道路協会編, p.296, 2007.

謝辞：12) Naaim, F., Bellot, H., Nishimura, K., Genthon, C., Palerme,

吹雪観測において、国土交通省北海道開発局が管C. and Guyomarc’H, G.: How to detect snow fall

轄する除雪ステーションの構内に観測機器を設置さ

occurrence during blowing snow event?, Proc. 2012-10-

International Snow Science Workshop,

Anchorage,

pp.976-982, 2012.
13) 佐藤威，望月重人，小杉健二，根本征樹: スノー・パー
ティクル・カウンター（SPC）による飛雪流量測定に及ぼす飛雪粒子の形状の影響，雪氷, 67, pp.493-503,
2005.
14) 佐藤篤司：吹雪計（SPC）における飛雪粒子の粒径効
果に関する考察（第 2 報）
，防災科学技術研究所研究報告, 47, pp.19-23, 1991.
15) 竹内政夫，石本敬志，野原他喜男，福沢義文：降雪時の高い地吹雪の発生臨界風速．昭和 61 年度日本雪氷学会全国大会予稿集, p.252, 1986.

-11-

A STUDY ON THE DEVELOPMENT OF SNOWSTORM DETECTION ALGORITHM USING
X-BAND MP RADAR
Research Period: FY2018-2021
Research Team: Snow and Ice Research Tem, Cold-Region
Road Engineering Research Group
Author: NISHIMURA Atsushi
MATSUSHITA Hiroki
OKUBO Koji
SUGAWARA Kuniyasu
OMIYA Satoshi
Abstract: The goal of this study is to construct a method for estimating the occurrence of blowing snow on the ground in realtime using an X-band MP radar. The strength of the blowing snow (mass flux) was calculated from the snowfall intensity andwind speed derived from the X-band MP radar data. We considered the effect of snow particles being carried by the wind andestimated the mass flux distribution on the ground. Using an empirical formula, visibility was converted from the mass flux.
The comparison results with the measured values showed that the estimated mass flux and the estimated visibility were both
valid. The relationship between the visibility distribution estimated by this estimation process and the actual traffic accident
cases was summarized.
Keywords: X-band MP radar, Mass flux of blowing snow, Poor visibility-12-