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つるつる路面形成機構とスリップハザードマップ作成に関する研究

光滑路面形成机理及滑移危险图绘制研究

基本信息

批准号：
15651080
负责人：
石川信敬
金额：
$ 1.34万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份：
2003
资助国家：
日本
起止时间：
2003 至 2005
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度はまず7月に雪氷防災研究所新庄支所の人工降雪装置を利用して、つるつる路面形成プロセスの室内実験を行った。その結果、つるつる路面の形成には降雪のパターン、圧雪の仕方(積雪の密度と硬度)、気象条件(気温と日射量)が重要な要因であること、さらに体感的に滑りやすい路面とは、表面の滑り摩擦係数が0.23以下の雪氷であることを確認した。次に路面状況予測のため、札幌市において交通量の多い幹線道路、及び代表的な東西道における長期道路気象観測、さらには実験車輌による表面温度及び気象要素の移動観測を行った。観測項目は表面温度、気温、風速、日射量、路温、降水量、開空率である。まず本観測結果を用いて気温から道路表面温度を類推する方法を開発した。ビデオ画像を用いて路面状況を、雪氷面、湿潤面、乾燥面に分け、道路状況別に気温と表面温度の相関式を作り、この推定式を用いて表面温度を推定したところ、±2℃の精度では80〜90%、RMSE(平方平均二乗誤差)では1.3〜2.9℃で予測できた。しかし路面凍結予測の上でこの誤差は大き過ぎるので、次に道路表面温度を予測する熱収支モデルの開発を行った。方法としては道路周辺の構造物や通過車両からの熱的な影響は、熱収支項目の下向き長波長放射の増加に寄与すると考えて汎用熱収支モデルを改良した。その結果、±1℃の誤差なら60〜80%(±2℃の誤差なら90%以上)の精度で表面温度を推定出来た、なおRMSEは1.0〜1.3℃であった。ただ単路部に比べて交差点前の温度予測精度は悪くなった。さらに同方法を用いて移動観測で実測した表面温度も再現出来た。3年にわたる本研究において、多点に適用出来る表面温度の予測法を開発し、広域雪氷路面の状況変化を予測する(ハザードマップ作成)の手掛かりとなる成果が得られた。

In July of this year, the artificial snowfall device of the Snow Disaster Prevention Research Institute was used to form a road surface and the indoor operation was carried out. As a result, the formation of the road surface, the snowfall, the snow pressure (snow density and hardness), and the weather conditions (temperature and solar radiation) are important factors. Second, road surface condition prediction, traffic volume in Sapporo City, and long-term road weather measurement of representative east-west roads, surface temperature measurement of vehicle traffic, and movement measurement of weather factors. The measurement items include surface temperature, weather, wind speed, insolation, road temperature, precipitation and open air ratio. The results of this measurement are presented by analogy with temperature and road surface temperature. The accuracy of surface temperature estimation is 80 ~ 90%, RMSE(Square Mean Square Error) is 1.3 ~ 2.9℃, and the accuracy of surface temperature estimation is 80 ~ 90%. The error of road surface freezing prediction is large, and the error of road surface temperature prediction is small. The method is to improve the influence of the structure on the periphery of the road and the downward long-wavelength emission of the thermal branch project. Results, ±1℃ error of 60 ~ 80%(±2℃ error of more than 90%) accuracy, surface temperature is estimated, RMSE 1.0 ~ 1.3℃. The accuracy of temperature prediction before the intersection point of the road is different. The same method was used to measure the surface temperature and reproduce it. In the past three years, this study has developed a prediction method for surface temperature, which is applicable to multiple points, and has achieved the results of manual measurement of snow surface conditions.