JP7128775B2

JP7128775B2 - 着雪量推定方法

Info

Publication number: JP7128775B2
Application number: JP2019106107A
Authority: JP
Inventors: 慈鎌田
Original assignee: Railway Technical Research Institute
Current assignee: Railway Technical Research Institute
Priority date: 2019-06-06
Filing date: 2019-06-06
Publication date: 2022-08-31
Anticipated expiration: 2039-06-06
Also published as: JP2020201052A

Description

本発明は、車両に対する着雪量の推定方法に関する。

降雪地域において着雪した軌道上を車両（例えば新幹線）が走行すると、軌道上の雪が舞い上げられて車両の床下機器や台車部のフサギ板等に付着して成長する（以下、「着雪」という。）。かかる着雪が車両の走行中に落下した場合、地上設備を破損したり、分岐器に挟まることで不転換事故を招いたりする恐れがある。

このような着雪による被害の発生を抑制するため、例えば駅部において車両の雪落とし作業が行われる。そして、かかる雪落とし作業をより効果的、効率的に実施するためには高精度な着雪量の予測が必要となり、従来、気象条件から推定される雪質と前記台車部への着雪量との関係を導出することが行われている（非特許文献１）。

具体的に非特許文献１には、車両の台車部に成長する着雪量を予測する手法として、先ず沿線の気象データに基づいて雪密度を求める。次に、当該雪密度と車両の走行速度に基づいて雪の舞い上がり量を求める。そして、雪の舞い上がり量と予め測定された着雪量との関係から、車両の台車部に対する着雪量を推定している。

鎌田慈、他４名、「軌道上の雪質を考慮した車両台車部の着雪量予測手法」、鉄道総研報告、Ｖｏｌ．２９、Ｎｏ．１、Ｊａｎ．２０１５、ｐ１１－ｐ１６

非特許文献１に示すように、所定の区間を走行する車両に対する着雪量を予測することが行われている。しかしながら、車両に対する前記着雪量の計算が行われる「所定の区間」は駅と駅との間を示しており、例えば駅間における何処のポイントにおいて着雪が発生しているのか、を判断することはできなかった。

そこで本発明は、所定の区間を走行する車両に対する着雪量を適切に推定することを目的とする。具体的には、前記所定の区間を複数の小区間に分割し、それぞれの小区間毎に前記着雪量を推定し、当該小区間毎の着雪量を積算する。

前記目的を達成するため、本発明は、所定区間を走行する車両に対する着雪量推定方法であって、前記所定区間を複数の小区間に分割し、前記小区間の気象データから軌道上の雪質を推定し、前記車両の走行速度と前記雪質から雪の舞い上がり量を推定し、予め定められた着雪量と前記車両の走行による雪の舞い上がり量との関係と、推定された前記雪の舞い上がり量から、前記小区間における着雪量を算出し、算出された前記小区間における着雪量の積算値を、前記所定区間における前記着雪量と推定することを特徴としている。

本発明によれば、所定区間（例えば駅間）を小区間に分割して着雪量の推定を行う。そして当該小区間毎における着雪量の増加量を算出することにより、小区間毎の着雪の成長速度を算出することができる。また、予め定められた関係に基づいて着雪量の推定を行うことができるため、着雪量の推定が容易である。

なお、前記車両に対する着雪の成長速度は、前記車両に対する着雪の成長に伴って減少する。また、前記舞い上がり量は、雪質と前記車両の走行速度に基づいて定まる。

なお、前記雪質は、前記所定区間における気温、日照時間および降水量により定まる。

なお、推定された前記所定区間における着雪量と、実測された前記所定区間における着雪量との比較により、前記関係を補正してもよい。

前記関係を補正は、前記所定区間における着雪量の推定値と、前記所定区間における着雪量の実測値との平均誤差を算出し、前記平均誤差に基づいて前記所定区間における着雪量の実測に対する推定の的中率を算出し、前記的中率を向上させるように前記関係を補正してもよい。

本発明によれば、所定の区間を走行する車両に対する着雪量を適切に推定することができる。

着雪量推定方法の一例を説明する説明図である。着雪量推定方法の主な工程を示すフロー図である。雪質と飛雪フラックスの関係を示すプロット図である。雪質と飛雪フラックスの関係を示す説明図である。飛雪フラックスと着雪成長速度の関係を示すプロット図である。着雪量推定方法の主な工程を示すフロー図である。第２の実施形態にかかる着雪量推定方法の主な工程を示すフロー図である。着雪量の経時変化の測定結果を示すグラフである。実施例における雪密度の実測値と推定値の比較結果を示すグラフである。実施例における着雪量の実測値と推定値との比較結果を示すグラフである。

以下、本発明にかかる着雪量推定手法について、図面を参照しながら説明する。なお、本明細書において実質的に同一の機能構成を有する要素においては、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

＜着雪量推定方法＞
図１は本実施の形態にかかる着雪量推定方法の一例を説明する説明図である。また、図２は、本実施の形態にかかる着雪量推定方法の主な工程を示すフロー図である。

本実施の形態にかかる着雪量の推定においては、図１に示すように、着雪量Ｍを推定する前記所定の区間としての駅間Ｘ－Ｙ（駅部Ｘと駅部Ｙとの間）を、複数、例えば３つの小区間Ａ、Ｂ、Ｃに分割し、当該小区間Ａ、Ｂ、Ｃ毎に車両に対する着雪量ｍを推定する。なお、以下の説明においては小区間Ａについて着雪量ｍを推定する場合を例に説明を行うが、小区間Ｂ、Ｃにおける着雪量推定も同様の方法で行われる。

図２に示すように、小区間Ａにおける着雪量ｍの推定にあたっては、先ず小区間Ａにおける気象データＤ１に基づいて、雪質ρの推定を行う（図２のステップＳ１）。ここで、本発明にかかる「雪質」とは、降雪により軌道上に降り積もる積雪表層の雪質を代表するものとして、例えば雪の含有水分量や結晶構造によって定まる雪密度に着目した。

なお雪質ρの推定に使用される気象データＤ１は、前記駅間Ｘ－Ｙにおける所定の観測点において測定される気温、降水量、日照時間を使用する。なお、気温は毎正時の瞬間値、降水量と日照時間は１時間毎の積算値を使用する。

車両に対する着雪量は、車両の走行により舞い上がる雪の量と正の相関を持つと考えられ、かかる舞い上がる雪の量は前述した軌道上の雪質ρや車両の走行速度に影響すると考えられる。

そこで、ステップＳ１において推定された雪質ρと小区間Ａを走行する車両の走行速度データＤ２とに基づいて、前記軌道上の積雪が車両の走行により舞い上がる量（以下、「飛雪フラックスＦ」という。）の推定を行う（図２のステップＳ２）。

また、ステップＳ２において推定された飛雪フラックスＦと車両に対する着雪の着雪成長速度Ｖｓの関係Ｒ１、及び小区間Ａにおいて車両が明かり区間を走行する時間（明かり走行時間データＤ３）に基づいて、車両に対する着雪量ｍの推定（図２のステップＳ３）を行う。

小区間Ａにおける車両への着雪量ｍは以上のようにして推定される。そして、かかる着雪量推定が小区間Ｂ、Ｃにおいても同様に行われ、小区間Ａ、Ｂ、Ｃで推定されたそれぞれの着雪量ｍを積算することにより、駅間Ｘ－Ｙにおける着雪量Ｍが推定される。

駅間Ｘ－Ｙにおける着雪量Ｍは以上のようにして推定される。

なお、駅間Ｘ－Ｙの分割方法、すなわち小区間の設定は任意に行うことができる。例えば、上述のように本実施の形態にかかる着雪量Ｍの推定にあたっては、小区間Ａ、Ｂ、Ｃ毎の気象データＤ１に基づいて雪質ρを算出するため、当該気象データＤ１の観測領域により。駅間Ｘ－Ｙを分割してもよい。

また、着雪量Ｍを推定する所定区間の設定も任意に行うことができる。すなわち、所定区間は隣接する駅部Ｘと駅部Ｙとをつなぐ区間である必要はなく、例えば駅部Ｘと駅部Ｙとの間に他の駅部が配置されていてもよい。また例えば、所定区間の始点および終点のいずれか、または双方が駅部でなくてもよい。

次に、上述の着雪量ｍの推定にかかる各工程の詳細について説明する。

＜雪質の推定＞
先ず、図２のステップＳ１に示した雪質ρの推定方法について説明する。

軌道上の積雪は、例えば外気温や日射等により表面融雪が発生し、密度が増加する。そして、このように積雪表面の密度が増加した場合、当該積雪表面において雪粒子がパッキングされて飛散しにくくなり、飛雪フラックスＦが減少する。すなわち、車両の走行により舞い上がりにくくなる。

なお、飛雪フラックスＦは積雪表面の雪質ρと相関を持つと考えられる。そこで、前述のように１時間毎の気象データＤ１を用いて後述の表面融雪量Ｎを算出し、これにより１時間毎の雪質ρを算出する。ここで、例えば新たな降雪があった場合にはそれまでの計算をリセットし、新たに雪質ρの算出を行う。

軌道上の雪質ρの変化を算出するための積雪表層雪密度推定モデルは、下記式（１）のように表すことができる。

ここで、式（１）においてρ_ｓは融雪前の雪密度、ρ_ｓ１は融雪後の雪密度を示している。なお、初期値として与えられる降雪密度ρ_ｓ０は、気温により定まる短時間降雪密度の経験式を用いてもよい。またｎ_Ｎは融雪質量を示している。融雪質量ｎ_Ｎとしての着雪の表面融雪量は、例えば気温や日照時間から推定される日照量から計算することができる。

＜飛雪フラックスの推定＞
図３は推定された雪質ρと飛雪フラックスＦとの関係の一例を示すプロット図である。図３に示すプロット図は、前述の積雪表層雪密度推定モデルに、飛雪フラックスＦを実測した観測点における気象データを入力値として与え、算出したものである。なお飛雪フラックスＦは、観測点において車両の通過による雪の舞い上がり量を飛雪流量計により測定した。

図３に示すように、飛雪フラックスＦは積雪表層が低密度では大きい値を示す一方、積雪表層が高密度になるにつれて減少していくことが分かった。これは、前述のように積雪表面において雪粒子がパッキングされて飛散しにくくなりにくくなることに起因するものと考えられる。

なお、飛雪フラックスＦは車両の走行速度に応じて変化する。図４は、車両の走行速度に応じた飛雪フラックスＦと推定雪質ρとの関係の一例を示す説明図である。
具体的には図４に示すように、車両の走行速度が大きくなるにつれて、飛雪フラックスＦは大きく、すなわちより舞い上げられやすくなる。

このことより飛雪フラックスＦは、少なくとも着雪量Ｍの推定を行う所定区間、より具体的には小区間Ａにおける車両の走行速度帯における、推定雪質ρとの相関が導出されることが望ましい。

＜着雪量の推定＞
前述のように、本実施の形態における着雪量の推定にあたっては、予め飛雪フラックスＦと着雪成長速度Ｖｓとの関係Ｒ１が導出されている。そして関係Ｒ１及び明かり走行時間データＤ３と、推定された飛雪フラックスＦとに基づいて、小区間Ａにおける着雪量ｍが推定される。

図５は、飛雪フラックスＦと車両に対する着雪成長速度Ｖｓとの関係Ｒ１の一例を示すプロット図である。なお着雪成長速度Ｖｓとしては、任意の区間（例えば小区間Ａ）における車両に対する着雪量ｍの実測値を、当該小区間Ａにおける車両の明り走行時間で除した値を示す。

図５に示すように、本実施の形態においては算出された着雪成長速度Ｖｓの回帰式（図中の実線）を求めた。更に、当該回帰式の安全側の関係式として、飛雪フラックスＦを０．０１ｋｇ／ｍ^２／ｓ毎に階級分けし、各階級の平均値と標準偏差σを求め、平均＋１σを加えた安全側の点に対しての回帰式（図中の破線）を求めた。

図５に示すように、飛雪フラックスＦの増加につれて、着雪成長速度Ｖｓも増加する傾向にあることが分かった。すなわち、雪の舞い上がり量の増加により、車両に対する単位時間当たりの着雪量ｍが増加することが分かった。

なお、上述のように所定区間の分割数は本実施例には限定されない。本実施の形態においては所定区間を小区間Ａ～Ｃの３つに分割したが、分割数を増やすことにより、より高精度な着雪量Ｍの推定を行うことができる。

＜第２の実施形態にかかる着雪量推定方法＞
なお、上述の着雪量推定手法には、当該推定手法の精度を向上するための学習システムが組み込まれていてもよい。

図６は、第２の実施形態にかかる着雪量推定方法の主な工程を示すフロー図である。なお図６において、図２と実質的に同一の機能構成を有する要素においては、同一の符号を付することにより、詳細な説明を省略する。

第２の実施形態にかかる着雪量推定方法においては、先ず、図２に示す着雪量推定方法と同様にして小区間Ａにおける着雪量ｍを推定する（図６のステップＳ１～Ｓ３）。

小区間Ａにおける着雪量ｍが推定されると、次に、推定された着雪量ｍ（以下、推定着雪量ｍｓ）と、実測データＤ４としての小区間Ａにおける着雪量ｍ（以下、実測着雪量ｍａ）とを比較する。そして、かかる比較により本発明にかかる着雪量推定の的中率を算出し、当該的中率を飛雪フラックスＦと着雪成長速度Ｖｓとの関係Ｒ１にフィードバックする（図６のステップＳ４）。これにより、着雪量推定における的中率が最適化されるように関係Ｒ１を補正し、補正された新たな関係Ｒ１に基づいて、次回の小区間Ａにおける着雪量ｍの推定を行う。

そして、かかるフィードバック補正および着雪量ｍの推定を繰り返すことにより着雪量ｍの推定が最適化され、本発明にかかる着雪量推定の精度を向上することができる。

図７は、第２の実施形態にかかる着雪量推定における関係Ｒ１の補正方法の主な工程を示すフロー図である。

図７に示すように関係Ｒ１の補正にあたっては、先ず、推定着雪量ｍｓと実測着雪量ｍａとの比較を行う（図７のステップＰ１）。そして、かかる比較により推定着雪量ｍｓと実測着雪量ｍａとの平均誤差σを算出する（図７のステップＰ２）。なお、関係Ｒ１の補正を行うのが１回目の場合、推定着雪量ｍｓと実測着雪量ｍａとの差を平均誤差σとみなすことができる。

次に、算出された平均誤差σを用いて推定着雪量ｍｓの確からしさを確認する。具体的には、実測着雪量ｍａが推定着雪量ｍｓからの平均誤差σ内に収まるかどうかを判定（図７のステップＰ３）し、着雪量推定の的中率を算出（図７のステップＰ４）する。

実測着雪量ｍａが推定着雪量ｍｓ±σの範囲に収まる場合、すなわち、着雪量の実測値と推定値が一致する場合を的中（図７のＰ３－１）とする。また、実測着雪量ｍａが推定着雪量ｍｓ－σよりも小さい場合、すなわち、着雪量の推定値よりも実際の着雪量が少ない場合を空振り（図７のＰ３－２）とする。また、実測着雪量ｍａが推定着雪量ｍｓ＋σよりも大きい場合、すなわち、着雪量の推定値よりも実際の着雪量が多くなってしまった場合を見逃し（図７のＰ３－３）と判定する。そして、この判定結果から着雪量推定の的中率、空振り率、見逃し率を算出する（図７のステップＰ４）。

着雪量推定の的中率が推定されると、次に、関係Ｒ１の補正が行われる（図７のステップＰ５）。ここで、飛雪フラックスＦと着雪成長速度Ｖｓとの関係は下記式（２）により表すことができる。

式（２）においてαおよびβは前記的中率、空振り率、見逃し率により定まる補正係数である。ステップＰ５においては、前記見逃し率および空振り率が最低となるように、すなわち、前記的中率が最適化されるように、式（２）に示す補正係数α、βの値を補正し、これにより関係Ｒ１を補正する。

そして、かかる補正後の関係Ｒ１を、次の小区間Ａにおける着雪量推定における関係Ｒ１として使用する。

以上説明したように、本発明によれば所定区間における車両に対する着雪量Ｍを推定することができる。具体的には、所定区間における気象データに基づいて、着雪量Ｍを容易に推定できる。また、本発明によれば所定区間を任意の小区間に分割して着雪量ｍの推定し、小区間毎における推定着雪量ｍｓを積算することで着雪量Ｍを推定するため、より精度の高い着雪量推定を行うことができる。

また、所定区間の気象データＤ１を取得することのみによって、任意の駅部における雪落とし作業の要否を判断することができる。

また上述のように、本発明によれば着雪量ｍの増加に伴って減少する着雪成長速度Ｖｓを考慮して、着雪量ｍの推定を行う。これにより、上述のように分割した小区間毎により適切に着雪量ｍが推定される。

そして、このように小区間毎に高精度に着雪量を推定できるため、着雪被害に対する対策を各ポイントにおいて適切に行うことができる。換言すれば、雪対策設備の優先区間を決定することができる。

また更に、本発明によれば推定着雪量ｍｓと実測着雪量ｍａの比較結果に応じて関係Ｒ１を補正して繰り返しの着雪量推定を行うことができる。これにより、より高精度な着雪量推定を行うことができる。

なお、上述の着雪量Ｍの推定にあたっては、着雪量が時間の経過に伴って単調増加することを仮定して推定を行った。すなわち、車両に対する着雪成長速度Ｖｓは一定であるものと仮定されていた。この一方本発明者らは、着雪成長速度Ｖｓは、着雪の進行に伴い、すなわち車両に対する着雪量ｍが増加するに伴って小さくなることを知見した。

図８は車両に対する着雪量の経時変化の測定結果を模式的に示すグラフである。図８に示すように車両に対する着雪量Ｍは、所定の時間Ｔ１から時間Ｔ２において急激に増加し、時間Ｔ２以降はその増加が緩やかになる。そして、時間Ｔ３おいて、着雪量Ｍが上限に達し、これ以降は着雪量Ｍが増加しない状態（いわゆる定常状態）となる。すなわち、車両に対する着雪量Ｍには上限値が存在し、前記定常状態に達した以降は着雪が進行しないことが考えられる。

換言すれば、車両に対する着雪成長速度Ｖｓ（図中の着雪量Ｍの接線の傾きに相当）は、時間の経過に伴って徐々に小さくなる。そして、定常状態に達した以降（時間Ｔ３以降）においては着雪成長速度Ｖｓは０となる。

このように、車両に対する着雪成長速度Ｖｓは時間経過に伴って減少する。具体的には、車両に対する着雪量Ｍの増加に伴って着雪成長速度Ｖｓは減少し、最終的には着雪量Ｍが増加しない定常状態に達する。

上述のように着雪成長速度Ｖｓは、飛雪フラックスＦの増加に伴って大きくなる一方で、着雪量ｍの増加に伴って小さくなる。ここで、本発明にかかる車両に対する着雪量Ｍの推定にあたっては、所定区間としての駅間Ｘ－Ｙを複数の小区間Ａ～Ｃに分割し、当該小区間毎に着雪量ｍを推定する。すなわち本発明によれば、小区間Ａにおける着雪量ｍに基づいて関係Ｒ１を補正し、補正された関係Ｒ１に基づいて、小区間Ｂにおける着雪量ｍを求めることができる。

このように本発明によれば、例えば小区間Ａにおける着雪量ｍに基づいて小区間Ｂにおける着雪量ｍを推定し、また小区間ＡおよびＢの着雪量ｍの積算値に基づいて小区間Ｃにおける着雪量ｍを推定することができる。これにより、より高精度な小区間毎における着雪量ｍの推定を行うことができ、この結果、より高精度な所定区間における着雪量Ｍの推定を行うことができる。

以上、図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了承される。

以下、実施例に基づいて本発明の効果を説明する。本実施例においては着雪量推定の効果を検証するにあたり、車両台車部のフサギ板からの着雪長さの推定値と実測値を比較した。

図９は、（ａ）本実施例において使用された気象データとしての気温と全天日射量の変化を示すグラフ、（ｂ）（ａ）に示す気象条件下おける雪密度の実測値と推定値との比較グラフである。本実施例においては、図９（ａ）に示す条件下における雪密度の実測値の変化と一致するようにパラメータを決定し、雪密度の推定値を近似式として示した。

また本実施例においては、前記車両として新幹線を想定し、走行速度が２４０ｋｍ／ｈ以上である場合の推定雪密度と飛雪フラックスとの関係を用いて着雪量の推定を行った。

なお本実施例における飛雪フラックスは、観測点において車両の通過による雪の舞い上がり量を飛雪流量計により測定した。かかる飛雪流量計による飛雪フラックスの測定は、観測点における車両の通過毎に３０秒間ずつ行い、測定された３０秒間における飛雪フラックスの平均値を求めた。そして、当該飛雪フラックスの観測点における気象データから軌道上の積雪表面の雪質を推定し、測定した飛雪フラックスの関係式を求めた。

図１０は、本実施例における着雪量の実測値と推定値の比較結果を示すグラフである。

図１０に示すように推定値は実測値と良好な一致関係を示し、車両に対する着雪量（着雪長さ）の最大値を、平均約３ｃｍの誤差で推定できることを確認した。

本発明は、車両への着雪量を推定する際に有用であり、さらに予測された着雪量に基づいて、雪落とし作業の要否、雪対策設備の導入優先区間の検討をする際にも有用である。

Ａ小区間
Ｂ小区間
Ｃ小区間
Ｄ１気象データ
Ｄ２走行速度データ
Ｄ３明り走行時間データ
Ｄ４着雪量の実測データ
Ｆ飛雪フラックス
Ｍ（所定区間における）着雪量
ｍ（小区間における）着雪量
ｍａ（着雪量の）実測値
ｍｓ（着雪量の）推定値
Ｒ関係
Ｘ駅部
Ｙ駅部
ρ 雪質

Claims

所定区間を走行する車両に対する着雪量推定方法であって、
前記所定区間を複数の小区間に分割し、
前記小区間の気象データから軌道上の雪質を推定し、
前記車両の走行速度と前記雪質から雪の舞い上がり量を推定し、
予め定められた着雪量と前記車両の走行による雪の舞い上がり量との関係と、推定された前記雪の舞い上がり量から、前記小区間における着雪量を算出し、
算出された前記小区間における着雪量の積算値を、前記所定区間における前記着雪量と推定することを特徴とする、着雪量推定方法。
前記車両に対する着雪の成長速度は、前記車両に対する着雪の成長に伴って減少することを特徴とする、請求項１に記載の着雪量推定方法。
前記舞い上がり量は、雪質と前記車両の走行速度に基づいて定まる、請求項１または２に記載の着雪量推定方法。
前記雪質は、前記所定区間における気温、日照時間および降水量により定まることを特徴とする、請求項３に記載の着雪量推定方法。
推定された前記所定区間における着雪量と、実測された前記所定区間における着雪量との比較により、前記関係を補正することを特徴とする、請求項１～４のいずれか一項に記載の着雪量推定方法。
前記所定区間における着雪量の推定値と、前記所定区間における着雪量の実測値との平均誤差を算出し、
前記平均誤差に基づいて前記所定区間における着雪量の実測に対する推定の的中率を算出し、
前記的中率を向上させるように前記関係を補正する、ことを特徴とする、請求項５に記載の着雪量推定方法。