JPH10282250A

JPH10282250A - 路面凍結の予測方法及び装置

Info

Publication number: JPH10282250A
Application number: JP8641197A
Authority: JP
Inventors: Yoshimichi Kawasaki; 良道川崎
Original assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Current assignee: Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date: 1997-04-04
Filing date: 1997-04-04
Publication date: 1998-10-23

Abstract

(57)【要約】【課題】路面温度予測の精度を高め、路面凍結の予測
精度を高めるような路面凍結の予測方法及び装置を得
る。【解決手段】データ入力・蓄積部１に、対象地点の周
辺構造物のデータ、周辺地形データ、地表面温度デー
タ、地表面の熱物理定数データ及びＧＰＶの複数の気象
物理予測データを入力する工程と、日照条件演算部２
が、周辺構造物のデータ及び周辺地形データに基づいて
対象地点の日照条件を算出する工程と、地中伝導熱演算
部４Ｅが、地表面温度データ及び地表面の熱物理定数デ
ータに基づいて、地中温度を算出し、地中伝導熱の値を
算出する工程と、地表面温度予測部４が、日照条件、地
中伝導熱及びＧＰＶの複数の気象物理予測データに基づ
いて予測路面温度を算出する工程と、路面凍結予測部６
が、予測路面温度及びＧＰＶの降水量予測データに基づ
いて、路面凍結の有無の予測を行う工程とを有してい
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、路面温度及び降
水量を予測し、予測時刻における路面凍結の有無を予測
する路面凍結の予測方法及び装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、路面凍結の有無を予測するため
に、その前段階として路面温度を予測する。路面温度を
予測する方法は、ハイウェイ技術Ｎｏ．１、１９９５
年４月、「小特集雪氷対策路面凍結予測手法に関す
る研究」、鈴木立実、天野和祐、平間照一著、２２−２
９ｐｐ．（以下、文献１という）、土木学会論文集Ｎ
ｏ. ４７０／ＩＶ−２０、１９９３、「路面凍結の予測
に関する研究」、武市靖著、１７５−１８４ｐｐ．（以
下、文献２という）、天気３０．６、１９８３年６
月、「夜間の地表面放射冷却と積雪および日本各地の最
低気温の極値について」、近藤純正、山沢弘実、２９５
−３０２ｐｐ．（以下、文献３という）及び生産研究
４８、１９９６年２月、「都市気候モデルによる関東地
方の流れ場・温度場の数値解析」、村上周三、大岡龍三
他、７５−８１ｐｐ．（以下、文献４という）に記載さ
れているものがある。

【０００３】このうち、文献１に関しては統計的手法に
より、重回帰分析を用いる方法である。過去の対象道路
の気象データ、アメダスデータ、測候所データ及び高層
気象データを用いて重回帰分析を行うことにより、路面
温度の予測を行う。ただし、この方法では路面温度デー
タがない場所においては、重回帰分析を行うことができ
ないので算出できない。

【０００４】文献２、３及び４に関しては物理的手法に
より、熱収支法を用いる方法である。熱収支法では地表
面が熱平衡であるとして、次式（１）に示すような関係
式が用いられている。Ｒn ＋ＬＥ＋Ｈ＋Ｓ＝０ …（１）ここで、Ｒｎは放射収支、ＬＥは潜熱伝達量、Ｈは顕熱
伝達量、Ｓは地中伝導熱である。

【０００５】文献２に示されている方法では放射収支Ｒ
n に関しては次のように短波放射収支と長波放射収支に
分けられている。Ｒn ＝（１−ref ）Ｒ_s＋ΔＲ …（２）ここで、ref はアルベド（入射光の強さに対する反射光
の強さの比）、Ｒ_sは全天日射量（短波放射収支）、Δ
Ｒは長波放射収支である。全天日射量に関しては通常は
測定値で与えられる。また、長波放射収支に関しては、
次の実験式（３）を用いて算出することが可能である。 ΔＲ＝( １−n ²Ｃ)[σＴ_s ⁴ −σＴ⁴{1-0.26exp(-7.77×10^-4( Ｔ−Ｔ₀) ²)}] …（３）ここで、Ｔ_sは路面温度、Ｔは気温、n は雲量、σはス
テファン・ボルツマン定数、Ｃは雲による係数、Ｔ₀は
２７３Ｋである。雲による係数Ｃの値は表１に示されて
いる値を用いる。

【０００６】

【表１】

【０００７】潜熱伝達量ＬＥに関しては次の方程式
（４）を用いて表す。ＬＥ＝α（Ｒ_n−Ｓ）β／（β＋γ） …（４）ここで、αは地表面の湿潤度ファクターである。湿地帯
で１．２６、その他の地域で１．００であり、通常は０
〜１の値が与えられる。また、βは温度に対する飽和水
蒸気の勾配、すなわちβ＝ｄｅ_sat／ｄＴである。飽和
蒸気圧ｅ_satはCl-ausius-Clapeyron の式で与えられ
る。またγは乾湿計の定数であり次式（５）で表され
る。なお、Ｃ_pは大気の比熱である。 γ＝Ｃ_pｐ/0.622t …（５）

【０００８】顕熱伝達量Ｈは次式（６）で表される。Ｈ＝Ｋ_hＣ_pρ（Ｔ−ΓＺ₂−Ｔ_S） …（６）Ｋ_h＝ｋ²Ｕ₂ρ／｛log(Ｚ₂／Ｚ₀) ｝² …（７）ここで、Ｃ_pは大気の比熱、ρは大気の密度、Γは乾燥
気温減率、ｋはカルマン定数であり、約０．４の値をと
る。

【０００９】地中伝導熱Ｓは次式（８）のように地中温
度と路面温度の差で表される。Ｓ＝λ_g（Ｔ_s−Ｔ_g）／Ｄz …（８）ここで、λ_gは道路の熱伝導度、Ｔ_gは地中温度、Ｄz
は地中温度を測定する深さ（以下、測定深度という）で
ある。地中温度Ｔ_gは測定値又は地中の熱伝導方程式を
解くことにより得られる。

【００１０】文献２に限らず、熱収支法による地表面予
測温度の算出方法は様々ある。上記のような文献２に示
されている算出方法は、全天日射量の観測値データや気
温データが必要となる。したがって、温度予測よりもむ
しろ熱収支の解析に主に用いられている。

【００１１】文献３の方法では夜間の地表面の冷却を解
析している。この方法はGroen の式「Note on the theo
ry of nocturnal radiational cooling of the earth's
su-rface 」journal Meteorology 4 (1947) 63 を用い
た解析を行っている。Groenの式は解析を夜間に限り、
短波放射はないものとし、更に上空の風速が小さいとし
て顕熱、潜熱は無視でき、長波放射は地表面温度に対
し、線形に依存することを仮定している。したがって次
式（９）が成立する。Ｒn ＝Ｒn ₀−（Ｔ_s0−Ｔ(0,t) ） …（９）とした。実験的に決められるｆは文献３により求められ
ている。初期状態はＴ_s0で一様であるとすると次式（１
０）の方程式を解くことになる。

【００１２】

【数１】

【００１３】ここでｃ_gは道路の比熱、ρ_gは道路の密
度である。境界条件としては次式（１１）及び（１２）
の関係が用いられている。また、初期条件は次式（１
３）で表される。

【００１４】

【数２】

【００１５】これらの解は次式（１４）で与えられる。

【００１６】

【数３】

【００１７】特に地表面であれば、次式（１７）のよう
になる。

【００１８】

【数４】

【００１９】文献３による方法では地中の熱伝導を解析
的に解いているが、この解を得るにはＴ_s0を決定しなけ
ればならない。これは実験的に求める必要がある。さも
なくば温度変化しか求めることができなくなる。また長
波放射ΔＲは本来、表面温度の４乗に依存するのに、こ
の解析法では線形近似している。これでは、例えば１２
時間といった長時間の予測には誤差が大きくなり、用い
ることができない。さらに潜熱、顕熱は無視しているの
で、潜熱伝達量ＬＥ、顕熱伝達量Ｈが無視できないよう
な場合は予測誤差が大きくなる。

【００２０】文献４に示されている方法では、基本的に
は気象のメソモデルが用いられている。資源の関係から
気象モデルを用いる場合には、文献４に示される細密な
モデルでも８ｋｍメッシュとなり、分解能が高くとも、
たかだか数ｋｍであるのが現状である。またこの方法を
実際に運用にする場合、計算量が多くなるために高速で
大規模の計算機が必要になる。

【００２１】

【発明が解決しようとする課題】路面凍結は数ｍの差で
生じたり生じなかったりするために高い分解能が要求さ
れる。したがって路面凍結予測に必要な路面温度の測定
は、本来は道路全線での情報が必要である。しかし、実
際にはあるポイントでの測定にならざるを得ず、高分解
能の路面情報が得られないのが実状である。

【００２２】文献１に示される重回帰分析による路面温
度予測の場合は、予測地点での測定データがないと用い
ることができない。したがって道路全線の情報を得るこ
とは不可能である。また過去の傾向による予測の算出な
ので、気候が急変したときなどは対処できない。

【００２３】熱収支法は、基本的にある時間の状態を求
める方法である。そのため、文献２で示されているよう
に測定値データを用いる場合には熱関係の状態は解析で
きても予測することはできない。時間発展を求める場合
には、文献３のように近似を用いて解析解を求める方法
と文献４のように気象モデルから求める方法の２通りが
ある。文献３のような近似解法は、あまり一般的でない
仮定を入れ、解析的に求めるため、長時間予測では使え
ない。また、風速が大きいときには潜熱及び顕熱による
効果が無視できないが、この方法では潜熱及び顕熱によ
る効果が含まれていないために、このような条件下では
用いることができず、用いる条件が限られている。また
文献４のような方法では、気象モデルが必要である点、
計算機の資源にコストがかかる点、及び分解能が路面凍
結に対して粗い点で満足できるものではなかった。

【００２４】そこで、路面温度予測の精度を高め、路面
凍結の予測精度を高めるような路面凍結の予測方法及び
装置の実現が望まれていた。

【００２５】

【課題を解決するための手段】本発明に係る路面凍結の
予測方法は、対象地点の周辺構造物のデータ、対象地点
の周辺地形データ、地表面温度データ、地表面の熱物理
定数データ及び降水量予測データを含めたＧＰＶの複数
の気象物理予測データを入力する工程と、対象地点の周
辺構造物のデータ及び対象地点の周辺地形データに基づ
いて対象地点の日照条件を算出する工程と、地表面温度
データ及び地表面の熱物理定数データに基づいて、地中
温度を算出し、地中伝導熱の値を算出する工程と、対象
地点の日照条件、地中温度及びＧＰＶの複数の気象物理
予測データに基づいて予測路面温度を算出する工程と、
予測路面温度及びＧＰＶの降水量予測データに基づい
て、対象道路の路面凍結の有無の予測を行う工程とを有
している。本発明においては、対象地点の日当たりの状
況を推測するための周辺構造物のデータ及び対象地点の
周辺地形データ、地中の温度を推測するための測定地表
面温度データ及び地表面の熱物理定数データ並びに気象
庁より公開される狭範囲の予測気象値であるＧＰＶの複
数の気象物理予測データが入力される。対象地点の周辺
構造物のデータ及び周辺地形データに基づいて対象地点
の日当たり状況である日照条件を算出する。また測定地
表面温度データ及び地表面の熱物理定数データに基づい
て地中温度を推定し、地中伝導熱の値を算出する。算出
した日照条件、地中伝導熱及びＧＰＶの複数の気象物理
予測データに基づいて予測時刻における予測路面温度を
算出する。この予測路面温度及びＧＰＶの降水量予測デ
ータに基づいて対象道路の路面凍結の有無の予測を行
う。

【００２６】本発明に係る路面凍結の予測方法は、短波
放射収支の値の算出にＧＰＶの雲量、気圧及び露点温度
差の予測データを用いる代わりに、雲量及び全天日射量
の実測値データを用いて算出する。本発明においては、
夜間の予測を行う場合に、実験式にＧＰＶの雲量、気圧
及び露点温度差の予測データを用いたものよりも算出精
度の高い雲量及び全天日射量の実測値データを用いて短
波長放射収支の値を算出する。

【００２７】

【発明の実施の形態】

実施形態１．図１は本発明の第１の実施の形態に係る路
面凍結予測方法を実現するための装置のブロック図であ
る。本発明は予測値としてＧＰＶデータを使うこと、高
分解能な効果として地形及び構造物の効果を取り入れる
ことにある。ＧＰＶデータを使うことで、統計的あるい
は経験的な方法では、予測不可能な気象の急激な変化に
対応できる。また直接観測データのない地点での予測を
することも可能である。ただ、ここで問題となるのはＧ
ＰＶデータの分解能が路面凍結予測に適しているかどう
かである。しかし、数ｍ単位で風向風速や気温の変化を
考慮するのは、気象学的には意味がないことである。む
しろ、路面凍結を予測するために細かいスケールが必要
とされるのは、路面の日照条件、すなわち太陽光のあた
り具合であると考えられる。そこで、山などの地形や建
物などの構造物の日向日陰を熱収支を計算する際に考慮
し、路面凍結を予測する。

【００２８】図１において、１はデータ入力・蓄積部で
あり、データが入力されるとそのデータを蓄積する。２
は湿度計算部であり、予測時間における湿度を計算す
る。３は日照条件計算部であり、構造物データ及び地形
データに基づいて対象道路の予測地点の日あたりについ
て計算する。４は地表面温度予測部であり、短波放射収
支演算部４Ａ、長波放射収支演算部４Ｂ、潜熱伝達量演
算部４Ｃ、顕熱伝達量演算部４Ｄ、地中伝導熱算出部４
Ｅ、予測温度演算部４Ｆで構成されている。地表面温度
予測部４は、入力されるデータに基づいて、熱収支法に
より予測時刻の路面温度を予測する。５は降雨予測部で
あり、降水量予測データに基づいて降雨量を解析する。
６は路面凍結予測部であり、予測路面温度及び降雨量予
測に基づいて路面の凍結の有無を予測する。

【００２９】路面凍結予測には短期予報用ＧＰＶデー
タ、対象道路における周辺の構造物データ、地形デー
タ、地表面温度データ及び地表面の熱物理定数データを
用いる。これらのデータがデータ入力・蓄積部に入力さ
れ、蓄積される。短期予報用ＧＰＶデータには降水量、
風ベクトル、気温、露点温度差、雲量の予測値が含まれ
る。ＧＰＶとは気象庁が公開する数値モデルであり、秩
序だって並んでいる格子点上の気象予測値を算出したも
のである。表２は短期予報用のＧＰＶの一覧を示すもの
である。

【００３０】

【表２】

【００３１】短期予報用ＧＰＶデータのパラメータの種
類としては、地上用として、風ベクトル、気温、露点温
度差、降水量、雲量の予測データが算出される。これら
のパラメータについて、１時間おきに５１時間先までの
予測データが算出される。また、上層に関しては、海面
更正気圧、９２５・８５０・７００・５００ｈＰａにお
ける高度、風ベクトル、気温、露点温度差及び７００ｈ
Ｐａにおける鉛直ｐ速度の予測データが算出される。こ
れらのパラメータについては３時間おきに５１時間後ま
での予測データが出される。

【００３２】地形データは、国土庁が公開する数値地図
のメッシュ標高データを用いる。また構造物データは、
対象地区の建物等による日陰の影響をみるために用い
る。この構造物データに関しては公のデータがないの
で、各対象地区毎に作成する必要がある。

【００３３】次に各部における計算方法について説明す
る。湿度演算部２は対象地点の予測時刻における湿度を
計算する。湿度はまず水蒸気圧を計算し、次に比湿を計
算することにより行われる。水蒸気圧の算出方法である
が、ＧＰＶの露点温度予測データに基づいて行われる。
露点温度とは、露点温度差と気温の和であるので、次式
（１９）から水蒸気圧が求められる。

【００３４】

【数５】

【００３５】ここでｅは水蒸気圧、Ｒ_wは水蒸気の気体
定数、ιは水の蒸発の潜熱、Ｔ_dewは露点温度である。
またｅ₀は参照温度Ｔ₀における飽和水蒸気圧で例えば
Ｔ₀＝２７３Ｋの時には、ｅ₀＝６．１０７８となる。
水蒸気圧から比湿の算出は次式（２０）で求められる。ｑ＝0.622 ｅ／（ｐ−0.378 ｅ） …（２０）

【００３６】ここでｐは気圧である。気圧ｐは次式（２
１）により、ＧＰＶの海面更正気圧ｐｓから近似的に求
められる。ここでｈは対象地点の高度である。またＴは
気温である。 log₁₀（ｐｓ／ｐ）＝ｈ／18400 （１＋ 0.00366Ｔ） …（２１）

【００３７】次に日照条件演算部３の日照条件計算につ
いて説明する。日照条件演算部３は対象地点の日照時間
について計算するものである。日照時間の計算方法には
各種あるが、オーソドックスな方法の一つとして次の方
法が考えられている。道路及び道路の日照に影響のある
山や構造物を含む地域を太陽の方向（ゼニス角の方向）
に垂直な面に射影する。そして、太陽側の方から順番
に、射影の高さの最大値を記録する。道路の対象地点の
射影がそれまでの最大値よりも大きければ、太陽と対象
地点との間に障害物がないとして、対象地点は日向にな
る。また道路の対象地点の射影がそれまでの最大値より
も小さければ、太陽と対象地点との間に障害物があると
して、対象地点は日陰になる。このようにして日照時間
を計算することができる。

【００３８】地表面温度予測部４では、まず熱収支の計
算を行う。熱収支の計算には、式（１）を用いる。した
がって、顕熱伝達量Ｈ、潜熱伝達量ＬＥ、長波長放射Δ
Ｒ、短波長放射Ｒ_s及び地中伝導熱Ｓの計算が必要にな
る。

【００３９】顕熱伝達量演算部４Ｄは次式（２２）によ
り顕熱伝達量Ｈを計算する。また潜熱伝達量演算部４Ｃ
は次式（２３）により潜熱伝達量ＬＥを計算する。

【００４０】

【数６】

【００４１】ここでθは温位であり、次式（２４）の関
係式で求められる。ただし、ｐ₀₀＝１０００ｈＰａであ
る。

【００４２】

【数７】

【００４３】またｕ＊は摩擦速度、θ＊は摩擦温位、ｑ
＊は摩擦比湿であり、これらは次式（２５）〜（２７）
の関係式を解くことにより得られるものである。

【００４４】

【数８】

【００４５】ここでｚ₀は粗度長、ｚは高度である。粗
度長ｚ₀は地表面の材質に対して求められている。高度
ｚはＧＰＶの上層のモデルにおける最下層の高度を用い
ればよい。ｋはカルマン定数である。Ｖは風速の大きさ
である。温位θ及び比湿ｑにおいて（粗度長の高度の値
が必要となるが、）これは地表面の値を用いて行う。な
お表面の比湿に関しては、道路は湿潤ではないと考えら
れるので、降水がある場合には飽和比湿とし、降水がな
い場合には水たまりはないものとして０として考えられ
る。またΦは普遍関数φを用いて次式（２８）〜（３
１）として表すことができる。

【００４６】

【数９】

【００４７】ただし、Ｌはモニン−オブコフの長さであ
り、次式（３２）で表される。

【００４８】

【数１０】

【００４９】Ｌには摩擦速度ｕ＊及び摩擦温位θ＊が含
まれているので、式（３２）はしばしば逐次近似を用い
て計算される。さらに簡便な方法としてBoundary Layer
me-teorology 17、1979、「A parametric model of ve
rtical eddy fluxes in theatmosphere」J.F.Louis 、1
87 に示されているようなLouis の式を用いる方法があ
る。

【００５０】長波放射収支演算部４Ｂの長波放射収支Δ
Ｒの算出は、次式（３３）の山本−ブラントの実験式を
用いて行う。 ΔＲ＝ (１−nk)[σＴ_s ⁴−σＴ⁴{0.51 ＋0.66exp(1/2)}] …（３３）ここで、ｎは雲量（ただし０〜１）、ｋは雲の種類によ
りあらかじめ与えられている定数であり、下層雲は０．
８６、中層雲は０．７７、上層雲は０．２１の値をと
る。ＧＰＶでは、雲の種類までは予測されないので、こ
の範囲内の適当な値を与える。

【００５１】短波放射収支演算部４Ａの短波長放射収支
Ｒ_sは次式（３４）の近藤の実験式を用いて行う。Ｒ_s＝ｙ×Ｉ₀₀ ( ｄ／ｄ₀) ²( Ｃ₂＋0.75×10^-mF)(１−ｉ₂) …（３４）ｍ＝ｐ／（ｐ₀cos θ） …（３５）Ｃ₂＝0.15− 0.2β_dust （β_dust≦0.3 ）＝0.09 （β_dust＞0.3 ） …（３６）Ｆ＝0.075 ＋0.65β_dust …（３７）ｉ₂＝ 0.02(ｍ＋ 5.5＋1.5log ₁₀ｗ)log ₁₀ｗ …（３８）ｙ＝1.70log ₁₀( 1.22−1.02ｘ) ＋ 0.521ｘ＋0.846 …（３９）ｘ＝ｎ−δexp(−３ｎ_L) …（４０）

【００５２】ここで、Ｉ₀₀は太陽定数であり、１３６５
Ｗ／ｍ²である。またｄは地球と太陽との距離であり、
ｄ₀はその平均値である。ｐ₀は標準気圧であり、１０
１３．２ｈＰａの値をとる。θはゼニス角である。また
β_dustはロビンソンの混濁係数である。大気が澄んだと
ころでは０〜０．０３の値をとり、大気が汚染されてい
るところでは０．１〜０．３の値をとる。また、δは
０．３〜０．４の値を与えられる定数である。ｎ_Lは下
層雲の雲量であるが、ＧＰＶでは下層雲単独の雲量の予
測データは与えられないので、ｎ_Lは適当な範囲の値で
与える。ｗは有効水蒸気量で、露点温度を使って次式
（４１）の実験式より求められる。 log₁₀ｗ＝0.0312Ｔ_dew−0.0963 …（４１）

【００５３】地中伝導熱演算部３Ｅによる地中伝導熱Ｓ
の算出は（８）式に基づいて行われる。ここで地中温度
Ｔ_gは測定値又は地中の熱伝導方程式を解くことにより
得られる。本実施の形態では地中温度の予測を計算によ
って求める。地中温度の予測は以下に示すような考え方
に基づいて算出される。地中における熱伝導は、地表面
が均質であるとした場合、式（１０）の微分方程式を満
たす。ここで、γ_gは地表面の熱伝導率、ｃ_gは地表面
の比熱、ρ_gは地表面の密度である。この方程式の周期
解は次式（４２）で与えられる。Ｔ_g＝Ｔ_s0＋ａexp(-z/l_d)cos( ωｔ-z/l_d) …（４２） l _d＝（２λ_g／ｃ_gρ_gω）^1/2 …（４３）

【００５４】ここでωは角振動数であり、１日の変化を
考えて１日を１周期とする。このときのωの値は、約
７．２７×１０^-5（rad/s ）となる。ここで、例えばｚ
＝Ｄz＝２×l _dのようにＤz ＞l _dとすると、-z／l
_dの値は小さくなるので、後半の振動項については寄与
は無くなると見なすことができる。したがってその深さ
に測定深度Ｄz を設定するとＴ_g＝Ｔ_s0となる。一方、
ここでＴ_s0は地表面温度の１日の平均と等しい。したが
って、地表面温度の測定データが得られれば、地表面温
度の平均を算出することで、地中温度Ｔ_gの推定を行う
ことができる。また、地表面の熱物理に関する諸定数が
得られれば、（４３）式より地中深度l _dを算出し、測
定深度Ｄz を算出できる。

【００５５】以上のようにして顕熱伝達量Ｈ、潜熱伝達
量ＬＥ、長波放射収支ΔＲ、短波放射収支Ｒ_s及び地中
伝導熱Ｓを算出され、これらの値が温度予測部３Ｆに出
力される。温度予測部３Ｆにおいて、関係式（１）にこ
れらの値が代入され、路面温度Ｔ_gが数値的に予測され
る。

【００５６】路面温度Ｔ_gが予測されると、路面凍結予
測部６は路面凍結の有無を判断する。路面凍結の判断
は、降水量予測部５から送信されるＧＰＶデータに含ま
れている降水量予測データ及び路面温度予測部４から送
信された予測路面温度データに基づいて行う。予測時刻
において、降水量予測データにより降水があり、かつ予
測路面温度データの路面温度の値が０℃以下である場合
に路面は凍結するとの判断を出力し、それ以外の場合は
路面は凍結しないとの判断を出力する。なお、長波放射
収支や短波放射収支において、雲の種類等により定めら
れる値を範囲で与えているので、路面温度予測もある値
の範囲で算出されることになる。路面凍結はその値の範
囲を考慮して行われることになる。

【００５７】第１の実施の形態によれば、路面凍結を予
測するのに短期予報用ＧＰＶデータ、地形データ及び対
象道路における構造物データを用いて従来において予測
することができなかった観測点のない場所の路面温度を
予測できるので、対象道路における路面凍結の有無がよ
り詳細に判断できる。また短期予報用ＧＰＶデータとい
う気象モデルの情報が含まれているために、この気象モ
デルで取り扱っている気象の変化は取り入れることがで
きる。さらに地形データ及び対象道路における構造物デ
ータを取り入れることにより高い分解能で路面凍結予測
を行うことができる。

【００５８】実施形態２．図２は本発明の第２の実施の
形態に係る路面凍結予測方法を実現するための装置のブ
ロック図である。第１の実施の形態による路面凍結予測
方法では、短波長放射収支Ｒ_sの算出に式（３４）〜
（４１）の実験式を用いていた。本実施の形態では、路
面凍結が気温が下がる夜間によく起こることを考慮し、
路面凍結予測を行う場合、短波放射収支演算部４Ｇが、
短波放射収支に実測値のデータを用いるようにして短波
放射収支の精度を高めるようにしたものである。

【００５９】測候所では雲量の測定及び全天日射量の測
定が行われている。したがって実験式を用いる代わりに
最寄りの測候所の実測値のデータを用いる。測候所の実
測値のデータは全天日射量（Ｊ／ｍ²）で与えられてい
るので、計算によりこれを短波放射収支Ｒ_s（Ｗ／
ｍ²）にして短波放射収支Ｒ_sを出力する。その他の計
算方法は第１の実施の形態と同じである。

【００６０】以上のように第２の実施の形態によれば、
路面凍結を予測するのに短期予報用ＧＰＶデータ、地形
データ及び対象道路における構造物データを用いて従来
において予測することができなかった観測点のない場所
の路面温度を予測できるので、対象道路における路面凍
結の有無がより詳細に判断できる。また短期予報用ＧＰ
Ｖデータという気象モデルの情報が含まれているため
に、この気象モデルで取り扱っている気象の変化は取り
入れることができる。さらに地形データ及び対象道路に
おける構造物データを取り入れることにより高い分解能
で路面凍結予測を行うことができる。また短波放射収支
演算部４Ｇが、短波放射収支Ｒ_sに実測値を用いるよう
にしたので路面凍結予測の精度が向上する。

【００６１】実施形態３．なお、第１の実施の形態にお
いては、長波放射収支の算出に（３３）式の山本−ブラ
ントの実験式を用いたが、本発明ではそれに限定される
ものではなく、式（３）の実験式を用いてもよい。

【００６２】実施形態４．また、第２の実施の形態にお
いては、短波放射収支に測候所の全天日射量を測定する
ようにしたが、本発明ではそれに限定されるものではな
く、対象地点に全天日射計を設置し、全天日射量を測定
してもよい。

【００６３】実施形態５．また、上述の実施の形態にお
いては、道路を対象としたが本発明はそれに限定される
ものではなく、アスファルト等の道路以外の地表面にも
利用できる。

【００６４】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、対象地点
の周辺構造物のデータ、周辺地形データ、測定地表面温
度データ、地表面の熱物理定数データ及び狭範囲の予測
気象値であるＧＰＶの複数の気象物理予測データを入力
し、これらのデータに基づいて予測時刻における予測路
面温度を算出して、対象地点の路面凍結の有無の予測を
行うようにしたので、観測地点のない地点における路面
凍結を予測することができる。また気象モデルであるＧ
ＰＶの複数の気象物理予測データを路面凍結の予測に用
いているので、気象の変化を正確にとらえることがで
き、予測精度を高めることができる。また対象地点の周
辺構造物のデータ及び周辺地形データを用いているの
で、分解能を高めることができる。

【００６５】また本発明によれば、雲量及び全天日射量
の実測値データを用いて短波放射収支を算出するので、
実験式により算出するのに比べ、精度の高い短波放射収
支の算出が行える。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態に係る路面凍結予測
方法を実現するための装置のブロック図である。

【図２】本発明の第２の実施の形態に係る路面凍結予測
方法を実現するための装置のブロック図である。

【符号の説明】

１データ入力・蓄積部２日照条件演算部３湿度計算部４地表面温度予測部４Ａ短波放射収支演算部４Ｂ長波放射収支演算部４Ｃ潜熱伝達量演算部４Ｄ顕熱伝達量演算部４Ｅ地中伝熱演算部４Ｆ温度予測部５降雨予測部６路面凍結予測部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】対象地点の周辺構造物のデータ、対象地
点の周辺地形データ、地表面温度データ、地表面の熱物
理定数データ及び降水量予測データを含めたＧＰＶの複
数の気象物理予測データを入力する工程と、対象地点の周辺構造物のデータ及び対象地点の周辺地形
データに基づいて対象地点の日照条件を算出する工程
と、前記地表面温度データ及び地表面の熱物理定数データに
基づいて、地中温度を算出し、地中伝導熱の値を算出す
る工程と、前記対象地点の日照条件、地中温度及び前記ＧＰＶの複
数の気象物理予測データに基づいて予測路面温度を算出
する工程と、前記予測路面温度及び前記ＧＰＶの降水量予測データに
基づいて、前記対象道路の路面凍結の有無の予測を行う
工程とを有することを特徴とする路面凍結の予測方法。
【請求項２】対象地点の周辺構造物のデータ、対象地
点の周辺地形データ、測定地表面温度データ、地表面の
熱物理定数データ並びにＧＰＶの雲量、気圧、露点温度
差、気温、風ベクトル及び降水量の予測データを入力す
る工程と、対象地点の周辺構造物のデータ及び対象地点の周辺地形
データに基づいて対象地点の日照条件を算出する工程
と、前記日照条件並びに前記ＧＰＶの雲量、気圧及び露点温
度差の予測データに基づいて、短波放射収支の値を算出
する工程と、前記ＧＰＶの雲量、気圧及び露点温度差の予測データに
基づいて、長波放射収支の値を算出する工程と、前記ＧＰＶの気圧及び露点温度差の予測データに基づい
て、予測湿度の値を算出する工程と、前記予測湿度の値並びに前記ＧＰＶの風ベクトル及び気
温の予測データに基づいて、潜熱伝達量の値を算出する
工程と、前記ＧＰＶの風ベクトル及び気温の予測データに基づい
て、顕熱伝達量の値を算出する工程と、前記測定地表面温度データ及び地表面の熱物理定数デー
タに基づいて、地中温度を推定し、地中伝導熱の値を算
出する工程と、前記短波放射収支の値、前記長波放射収支の値、前記潜
熱伝達量の値、前記顕熱伝達量の値及び前記地中伝導熱
の値に基づいて、予測路面温度を算出する工程と、前記予測路面温度及び前記ＧＰＶの降水量予測データに
基づいて、前記対象道路の路面凍結の有無の予測を行う
工程とを有することを特徴とする路面凍結の予測方法。
【請求項３】前記短波放射収支の値の算出に前記ＧＰ
Ｖの雲量、気圧及び露点温度差の予測データを用いる代
わりに、雲量及び全天日射量の実測値データを用いて算
出することを特徴とする請求項２記載の路面凍結の予測
方法。
【請求項４】対象地点の周辺構造物のデータ、対象地
点の周辺地形データ、地表面温度データ、地表面の熱物
理定数データ及び降水量予測データを含めたＧＰＶの複
数の気象物理予測データが入力される入力手段と、対象地点の周辺構造物のデータ及び対象地点の周辺地形
データに基づいて対象地点の日照条件を算出する日照条
件算出手段と、前記地表面温度データ及び地表面の熱物理定数データに
基づいて、地中温度を算出し、地中伝導熱の値を算出す
る地中伝導熱算出手段と、前記対象地点の日照条件及び前記ＧＰＶの複数の気象物
理予測データに基づいて予測路面温度を算出する路面温
度予測手段と、前記予測路面温度及び前記ＧＰＶの降水量予測データに
基づいて、前記対象道路の路面凍結の有無の予測を行う
路面凍結予測手段とを備えたことを特徴とする路面凍結
の予測装置。