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公開番号2025009103
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-20
出願番号2023111869
出願日2023-07-07
発明の名称雪崩危険度評価方法
出願人東日本旅客鉄道株式会社,国立大学法人新潟大学
代理人弁理士法人光陽国際特許事務所
主分類G01W 1/10 20060101AFI20250110BHJP(測定;試験)
要約【課題】精度よく雪崩の発生を予測することができる雪崩危険度評価方法を実現する。
【解決手段】所定の監視地点における測定日当日の積雪深の値(HS)を、その監視地点における年最大積雪深の平均値(HSmax)で除した値が第1の閾値(0.7)以上となり且つ、所定の監視地点における測定日当日および前日の2日間の融雪量と降雨量の積算値を、根雪の発生日以降の0℃以上の日平均気温を測定日当日まで積算した積算暖度の値で除した値(雪崩危険度(D))が第2の閾値(0.7mm/(℃・day))以上となった場合に、雪崩が発生する危険度が高いと判定する処理を実行する雪崩危険度評価方法であれば、精度よく雪崩の発生を予測することができる。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
所定の監視地点での雪崩の発生を予測する雪崩危険度評価方法であって、
前記監視地点における測定日当日の積雪深の値を、その監視地点における年最大積雪深の平均値で除した値が第１の閾値以上となり、且つ、前記監視地点における測定日当日および前日の２日間の融雪量と降雨量の積算値を、根雪の発生日以降の０℃以上の日平均気温を測定日当日まで積算した積算暖度の値で除した値が第２の閾値以上となった場合に、雪崩が発生する危険度が高いと判定することを特徴とする雪崩危険度評価方法。
続きを表示（約 120 文字）【請求項２】
前記第１の閾値は０．７であることを特徴とする請求項１に記載の雪崩危険度評価方法。
【請求項３】
前記第２の閾値は０．７mm／（℃・day）であることを特徴とする請求項１又は２に記載の雪崩危険度評価方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、雪崩災害の危険度を評価して、雪崩の発生を予測する雪崩危険度評価方法に関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、グライドメーターや振動センサーなどを用いて雪崩の発生を予測したり監視したりする手法が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
一方、雪崩が発生する可能性のある場所は傾斜地であるため、そこにグライドメーターや振動センサーなどを設置するのが困難なことがある。また、線的延長が大きい鉄道沿線の雪崩危険斜面毎に上記センサーを設置することは現実的に無理がある。
そのため、グライドメーターや振動センサーなどを用いることなく、雪崩の発生の予測や監視を行う技術が求められている（例えば、非特許文献１参照。）。
この技術では、積雪深による判定と、融雪量と降水量とによる判定の、２段階の判定に基づいて雪崩発生の危険度を定量的に評価し、雪崩の発生を予測している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１４－９５９９０号公報
【非特許文献】
【０００５】
栗原靖、飯倉茂弘、鎌田慈、宍戸真也、高橋大介、河島克久「斜面積雪の安定指標に基づく雪崩警備方法」鉄道総研報告 Vol.25,No.7,Jul.2011,p19-24
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記非特許文献１の技術の場合、雪崩発生の危険性が高くない場合であっても、雪崩警報を発令することが多く、不要な警備を頻発させることにつながる。雪崩警備に際しては、警備要員の手配が必要であること、雪崩監視箇所までの距離や移動時間が長いことなど鉄道特有の事情があるため、精度よく雪崩発生の危険度を評価することで、警備の負担を軽減することが望まれている。
【０００７】
本発明の目的は、精度よく雪崩発生の危険度を評価し、雪崩の発生を予測することができる雪崩危険度評価方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、この発明は、
所定の監視地点での雪崩の発生を予測する雪崩危険度評価方法であって、
前記監視地点における測定日当日の積雪深の値を、その監視地点における年最大積雪深の平均値で除した値が第１の閾値以上であり、且つ、前記監視地点における測定日当日および前日の２日間の融雪量と降雨量の積算値を、根雪の発生日以降０℃以上の日平均気温を測定日当日まで積算した積算暖度の値で除した値が第２の閾値以上になった場合に、雪崩が発生する危険度が高いと判定するようにした。
ここでいう「年最大積雪深の平均値」とは「気象庁で整備する年最大積雪深の平年値」を用いても良い。
【０００９】
かかる構成の雪崩危険度評価方法によれば、従来技術の雪崩予測よりも精度よく雪崩の発生を予測することができる。
【００１０】
また、望ましくは、
前記第１の閾値は０．７であるようにする。
（【００１１】以降は省略されています）

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