A STUDY ON EVALUATION OF IRI PREDICTION MODEL FOR CAMBODIAN NATIONAL ROAD PAVEMENT ROUGHNESS

実測データに基づくカンボジア道路舗装のIRI予測法に関する検討

In Asian countries such as Cambodia, road pavement tends to deteriorate faster than expected, and it is important to predict the pavement condition for road maintenance. However, in many developing countries the information used for the deterioration prediction of pavement is not sufficient. Thus in this study, several prediction models are examined using the limited information about the pavement. Herein actual data of IRI (International Roughness Index), FWD (Falling Weight Deflectometer) and traffic measured in all 1-Digit national roads of Cambodia are used to build the models and the models are examined using those data of national road No.5. As a result, it was found that the increase in roughness of pavement is related strongly to the state of roughness itself, and also the prediction model using exponential function exhibits most accurate prediction among the conventional models under limited information. カンボジアをはじめ多くの途上国では,道路舗装の劣化が予想を上回る速さで進展し,場合によっては経済発展を阻害することがある.そのため,交通量など各種要因を考慮した破損量の推移を的確に予測し,効果的な維持管理を行うことが極めて重要である.しかし多くの途上国では,劣化予測に必要な情報が不足しており,このような状況下における劣化予測について検討する必要がある.本研究では,カンボジアにおける主国道である国道1~7号で実施された舗装の実調査データに基づき,IRI(International Roughness Index)の低下過程に及ぼす各種要因の影響を明らかにするとともに,各種劣化予測モデルによる劣化評価を国道5号を対象に試みた.その結果,IRIの低下速度はIRIの値そのものに大きく影響を受けることや,限られた情報下においては,指数関数モデルによるIRIの予測値が最も実測値と近くなることが明らかとなった.

Language

  • English
  • Japanese

Media Info

Subject/Index Terms

Filing Info

  • Accession Number: 01504780
  • Record Type: Publication
  • Source Agency: Japan Science and Technology Agency (JST)
  • Files: TRIS, JSTAGE
  • Created Date: Jan 27 2014 9:40AM