| Project/Area Number |
23K23005
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| Project/Area Number (Other) |
22H01737 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
河島 克久 新潟大学, 災害・復興科学研究所, 教授 (40377205)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤本 明宏 福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (90456434)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥14,040,000 (Direct Cost: ¥10,800,000、Indirect Cost: ¥3,240,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2022: ¥7,540,000 (Direct Cost: ¥5,800,000、Indirect Cost: ¥1,740,000)
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| Keywords | 大雪 / 立ち往生 / 車両滞留 / 危険度予測 / 除雪能力 |
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| Outline of Research at the Start |
近年，集中的な大雪時に大規模な立ち往生が高速道路や幹線国道で頻発しており，人命や健康への懸念とともに，物流が滞ることで社会経済活動に多大な影響を及ぼしている。本研究では，物流事業者の大雪時の運行判断や行動変容を支援する実効的な対策として，立ち往生の発生に大きく関与する気象・路面雪氷・除雪能力の３要因に着目し，各要因によるリスクをモデル化することによって，大雪時の立ち往生危険度を予測するシステムを構築する。本予測技術の確立によって，大雪時の最適ルートや迂回ルートの選定や，到着時間の予測等の機能を有する画期的な物流車両運行判断支援システムへの道が開け，大雪時の物流の安定性確保に大きく貢献できる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，立ち往生の発生に大きく関与する気象・路面雪氷・除雪能力の３要因に着目し，これらを取り込んだ大雪時の立ち往生危険度予測システムを構築することを目的とする。具体的には，気象推移に着目した車両滞留危険率予測モデル（本研究で開発），路面雪氷状態に着目したスタック危険率予測モデル（既開発），除雪能力の変化に着目した除雪能力低減率予測モデル（本研究で開発）を組み合わせるとことによって立ち往生危険度を予測するシステムを構築するものである。以下に，2023年度の研究実績の概要を述べる。
（１）立ち往生危険度予測システムの構築
2022年度から取り組んできた立ち往生危険度予測システム（Webシステム）を構築した。このシステムでは，気象庁メソ数値予測データ（MSM）を入力することによって39時間先までの立ち往生危険度を地図・グラフ表示することができる。本システムの予測対象エリア・路線は新潟県内の高速道路である。
（２）立ち往生危険度予測システムの冬季検証試験
2023年12月～2024年3月に構築したシステムの冬季検証試験を実施した。この試験では，高速道路会社の協力のもと，本システムの気象予測情報や路面雪氷予測情報の妥当性を調べるため高速道路（関越道）での気象観測と路面雪氷観測も同時に実施した。2023/24年冬季は暖冬少雪であったため，集中的な大雪やそれによる大規模な車両滞留は新潟県内では発生しなかったが，大雪時の立ち往生危険度はある程度的確に予測できていることを確認した。一方で本試験から，降雪時の地上気温の予測精度の向上が求められることが明らかになった（気温予測は降雪量予測に影響するため）。2024年度に詳細な解析を行い，システムの改良に反映させる予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
立ち往生危険度予測モデルの構築とシステム化を予定通り2023年度に実施した。遅れていた路面雪氷計測システムの設置とデータ取得も2023年度に実施することができた。2023/24年冬季は暖冬少雪であったため冬季検証試験が不十分な内容になったことは否めないが，研究計画全体としては概ね順調であるといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
システムの改善点を洗い出すため，2023/24年冬季の検証試験のデータ分析を早急に行う。その結果に基づいて2024年秋までに危険度予測モデルやシステムの改良を行う。2024/25年冬季には再度，検証試験を実施し，実用性の高い立ち往生危険度予測システムを完成させる。
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