多種・大規模データのインテリジェント融合による道路網の信頼性評価と維持管理方略

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道路ネットワークは橋梁・トンネル・盛土等の様々な要素（構造物）によって構成され，それらがネットワーク的につながる巨大なシステムである．膨大な数の道路構造物のすべてを高い水準で維持管理することは財政上困難であり，この中でクリティカルな要素（重要な道路構造物）を抽出できると，それらを優先的に点検・維持管理することができ，道路ネットワークの信頼性や強靭化に結びつく．このような観点から，令和４年度では，まず，DRM（デジタル道路地図）の道路リンクとマッチングさせながら，金沢河川国道事務所・石川県・いしかわまちづくり技術センターから既に収集していた石川県内の道路構造物の点検・管理データ及び国土数値情報等からの災害ハザード情報をG空間（高度地理情報空間）上に整理し，さらにETC2.0等のプローブ・データ等を加え，道路交通データ，災害ハザードデータをG空間上に共有するシステムのさらなる精緻化を図った．また，道路ネットワークの交通混雑などの交通状態量変化の把握については，生活・業務活動から24時間その他の少数の周期が卓越するため，スパース性を仮定した圧縮センシングが有用であるとの考えから，上述のデータ融合システムから石川県内の道路ネットワークを構成する各道路リンクの（欠損等もある）時々刻々変化する交通状態量（平均走行速度等）について，基底となる代表周期の抽出し，道路リンク間の時間遅れや代表周期の構成割合を圧縮センシングによって，時間と空間の両方の代表時空間周期を抽出する方法について検討を行った．