2021 Fiscal Year Annual Research Report
Hazard Map based on Numerical snow Avalanche model and Spatio-temporal variation of snow
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21H04601
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| Research Institution | National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention |
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Principal Investigator |
山口 悟 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 雪氷防災研究部門, 総括主任研究員 (70425510)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西村 浩一 株式会社雪研スノーイーターズ(研究室), 雪研スノーイーターズ(研究室), 研究室室長 (10180639)
大風 翼 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 准教授 (40709739)
西森 拓 明治大学, 研究・知財戦略機構(中野), 特任教授 (50237749)
伊藤 陽一 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 雪氷防災研究部門, 主幹研究員 (70400017)
新屋 啓文 新潟大学, 研究推進機構, 助教 (80794982)
常松 佳恵 山形大学, 理学部, 准教授 (90722207)
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| Project Period (FY) |
2021-04-05 – 2026-03-31
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| Keywords | 雪崩予測 / ふきだまり / 確率的ハザードマップ / 積雪構造の不均一性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
風砕や風速変動による積雪構造の時空間的な非一様性のモデル化に関しては, 吹雪によって再配分された積雪（吹きだまり）の3次元形状および内部構造を明らかにするための野外観測を実施した. その際にUAV空撮を吹雪発生の前後に行い，得られた画像をSfM処理することで吹きだまりに関する数値表層モデル（DSM）を精度良く作成できることを確認した．さらに吹雪時の吹きだまりの発達過程を捉えるため，LiDARによる測定を試験し, 吹雪時においても雪面形態を取得できることも確認した．
積雪構造の時空間的な非一様性をフィールドで簡易に測定できる装置の開発に関しては，装置の基本設計を実施するとともに，積雪の誘電率を測定することで含水状態を測定する部分の試作し，測定原理の確認を実施した.
予測誤差を考慮した情報発信技術の開発に関しては，本研究で採用予定のPCQ法と他の確率的ハザードマップ作成手法（モンテカルロ法やLHS法）とのシミュレーション結果の比較を実施し，PCQ法が一番精度が良いことを示した．またPCQ法には適切な展開次数と計算回数が存在し，展開次数と計算回数が等しい時に最良の結果が得られることを示した．
システムの実用化にむけたスキー場の協力を得た社会実装実験では，ニセコアンヌプリ山域において雪が積もりはじめた時期と融雪がはじまる前の2時期に，航空レーザ測量を実施した．これにより，ニセコアンヌプリのほぼ全域の冬期間の積雪深分布を1 mメッシュで求めることができた．本データは単純な積雪深だけでなく，風による吹き払い・吹きだまりや尾根部に張り出した雪庇などの厚さも把握できるため，開発予定の時空間的に非一様な積雪モデルを検証する際の資料として活用する予定である. なお測量結果をスキー場の関係者と共有することで，雪崩管理の基礎データとして活用してもらう予定である．
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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
風砕や風速変動による積雪構造の時空間的な非一様性のモデル化に関しては, 吹きだまりの分布をUAVを使って精度良く求める手法が確立できた. 一方でUAVでの観測が難しい吹きだまりが発達している過程（強風下）においては, LiDARを使うことで，その発達過程を精度良く測定できることがわかった．このように現在開発を進めているモデルの検証データを精度良く取得することに目処がついたことで，来年以降のモデルの開発も加速することが期待できる.
積雪構造の時空間的な非一様性をフィールドで簡易に測定できる装置の開発に関しては，2021年度に装置の基本設計ができたおかげで, 今後各センサー部の開発をスムーズに進めていくことが可能となった．また先行して試作した積雪の誘電率測定に基づく含水状態を測定する部分に関しては今後測定精度の検証を行い更なる改良を行う予定である
予測誤差を考慮した情報発信技術の開発に関しては，他の確率的ハザードマップ作成手法との比較によって，本研究で採用する予定のPCQ法が一番精度が良いことを示せたことで，今後PCQ法の実際のハザードマップへの適用を加速する予定である. 一方で2021年度に予定していたスキー場の協力による人工雪崩実験に関しては，コロナの影響で実施できなかったが，それに関しては来年度以降に実施する予定である．
システムの実用化にむけたスキー場の協力を得た社会実装実験では，2021年度も数回ニセコに赴き，スキー場関係者との意見交換会を実施するとともに，航空レーザ測量の結果などの我々の研究成果を積極的に共有することで，スキー場の協力体制を強化し現場のニーズ把握に務めた.
このように一部にコロナに影響で実施できなかった研究内容（人工雪崩実験）もあったが全体としては計画通り進んでいると判断できる．
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| Strategy for Future Research Activity |
風砕や風速変動による積雪構造の時空間的な非一様性のモデル化に関しては, モデル改良のための低温室における風洞を用いた実験を実施するとともに，野外観測で取得したデータの解析を進め，吹雪の発達過程における吹雪輸送量の時間的な変動に関する理解を進める予定である. またLiDAR付きドローンを導入し，吹きだまりの時系列の発達過程を観測し,2021年度実施した航空レーザ測量の結果ととともに今後モデルの検証に利用する予定である.
積雪構造の時空間的な非一様性をフィールドで簡易に測定できる装置の開発に関しては, 装置の基本設計に基づき各センサー部の詳細な設計を進めるとともに各測定手法の改良に向けた低温室実験を実施する予定である.
予測誤差を考慮した情報発信技術の開発に関しては， PCQ法を実際の雪崩ハザードマップへの適用するために必要な雪崩の運動に関する各種パラメータを観測するための人工雪崩実験を実施する予定である．それらの実験結果に加え，低温室を使った模擬雪崩実験等も同時に進めることで，PCQ法に基づく確率的な誰動的ハザードマップの構築を目指す.
システムの実用化にむけたスキー場の協力を得た社会実装実験では，我々の生み出す予測情報，観測情報の活用方法に関してスキー場関係者と意見交換を継続的に実施するとともに，実際に我々の情報を見てもらえる仕組みを構築し現場からのフィードバックをもらいながらシステム全体の改良を進めていく予定である.
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