大雪時における物流の安定性確保に資する立ち往生危険度予測システムの構築

构建搁浅风险预测系统，保障大雪期间物流稳定

• 批准号: 22H01737
• 负责人: 河島 克久
• 金额: $ 8.99万
• 依托单位: Niigata University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H01737/
• 关键词: 大雪; 立ち往生; 車両滞留; 除雪能力; 危険度予測

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，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，2022年度の研究実績の概要を述べる。（１）車両滞留危険率予測モデルの確立：車両滞留イベントデータベースを用いた車両滞留発生時の気象特性の分析から，車両滞留発生危険度を評価するための気象指標として24時間平均気温と24時間累積降雪量が適していることを明らかにした。過去（気象観測データ）から将来（気象予測情報）の気象推移とその空間分布を入力値として，車両滞留の潜在的危険度を時間的・空間的に評価する車両滞留危険率予測モデルを確立した。（２）除雪能力低減率予測モデルの確立：本研究では，高速道路における新雪除雪を対象として，除雪能力を除雪作業速度の実績値と計画値の比として定義した。除雪能力に影響を与える要因について気象要素と除雪要因に注目して分析した結果，24時間累積降雪量，3時間累積降雪量，3時間平均気温，除雪間隔が除雪能力の変動をもたらす主要な要因であることが分かった。そこで，これらの4つの要素を説明変数に用いた多変量解析を行い，除雪能力低減率予測モデルを確立した。（３）立ち往生危険度予測システム（プロトタイプ版）の構築：車両滞留危険率，スタック危険率，除雪能力低減率の各予測モデルを組み合わせ，現在から39時間先までの立ち往生危険度を地図・グラフ表示可能な立ち往生危険度予測システムのプロトタイプ版をWeb上で構築し，システムの稼働状況を確認した。

In this study, we established the three main factors of the relationship between the past life, snow and ice on the road, and snow removal ability.に目し, the time of heavy snow, の立ちprediction of the danger of death, システムをbuild することをpurpose とする. Specifically, the vehicle stranding hazard rate is estimated to be stranded (this study has not yet been completed), the snow and ice condition of the road is expected to be stranded, and the stranded vehicle hazard rate is estimated to be stranded (this study has been completed), and the snow removal capacity is estimated Prediction of snow removal ability reduction rate based on the purpose of the change (this study was started) and the combination of the resultsるとことによって Stand ちThe danger of death is predicted するシステムをconstruct するものである. The following is an overview of the research results in 2022. (1) Establishment of forecasting risk rate of vehicle stranded vehicles: analysis of vehicle stranded vehicle phenomenon characteristics when vehicle stranded vehicles occur when vehicle stranded vehicles are used.両Standard hazard assessment index 価 するための気 Symbol indicator として 24-hour average temperature and 24-hour accumulated snowfall がAdaptable していることを明らかにした. The past (気肖禳measurement) and the future (気相predictive information) の気Elephant transition とその spatial distribution を入力値 として, the potential risk of vehicle detention is evaluated in time and space, and the risk rate of vehicle detention is predicted and established. (2) Establishment of prediction of snow removal capacity reduction rate: This study is based on the purpose of clearing new snow on highways Snow removal ability and snow removal operation speed are the definition of snow removal performance and plan value. The influence and factors of snow removal ability and the main factors of snow removal are analyzed and analyzed. The accumulated snowfall amount in 24 days is 3 Time-accumulated snowfall, 3-time average temperature, and snow removal intervals are the main factors that determine snow removal ability.そこで, これらの4つのelementsをExplanation value に Use いたmulti-dimensional analysis を行い, snow removal ability reduction rate prediction モデルをestablished した. (３) Construction of the Predictive Prediction of the Crisis of Rebirth in the Dangerous Land of the Rebirth: The car is stranded in the dangerous land. Rate, hazard rate, snow removal ability reduction rate, each predicted モデルを组み合せ, now から3 9 Time is the first time to predict the danger of death in the future.ステムのプロトタイプ版をBuilt on the Web,システムの家働status is confirmedした.