1、附录A 外文翻译在寒冷下雪地区的道路除雪成本管理方法的发展 摘 要 在日本，政府减少除雪的支出是一个紧迫的需要。而减少除雪支出需要国家政府从不同角度分析：1)成本结构的分析，2)地区之间开发方法的成本比较，3)开成本降低标准的发展。我们研究的方法客观地确定除雪的成本效益是通过跨区域比较，这样做相对比较困难。为此，我们开发了一个模型：使用一个线性回归的“除雪的单位成本”(UCSR)，这是基于除雪成本和累积降雪之间的关系。本研究建立模型并讨论了如何使用实际适用性除雪记录。我们还检查其适用性。关 键 词: 除雪；减少支出;预算；UCSR；降低成本的标准B.1 介绍 在日本的许多下雪大城市的地区里,除
2、雪扮演重要的角色，确保在冬季道路交通图B1在日本和海外主要城市的降雪量的顺利(图B1)。道路除雪的研究已经深入各个方面。作为关于日本道路除雪的经济效益的第一个研究，Igarashi等人评估了它的效益。他们进一步建议部署的方法是除雪总成本最小化。酒井法子等人通过划分由除雪所减少的经济损失来评估其效益。 最近通过关注受益者对除雪的服务水平的意识的研究，来寻求降低成本的解决方案。从这个角度看，问题包括：对除雪的需求,居民的支付意愿和居民对除雪的满意度水平的讨论。大多数的这些研究解决经济利益的方法是使用问卷调查、公共参与或客户满意度调查。很少有人深入研究解决日本政府除雪方法的成本结构。对于降低成本的基
3、础设施管理，包括美国和其他国家提出的衡量绩效服务，水平使用预算和资源分配。Lindsey和R.K.等人专注于工作条件的研究，包括地理和气候，实现高效资源分配来除雪。除了除雪本身以外，也需要努力创建合理的管理系统来降低除雪成本。在国家层面上需要以下几个方面：1)分析除雪架构的成本，2)开发一种在地区间比较除雪成本的方法，3)降低成本的标准。随着发展的程度和对雪的控制要求的增加，包括道路使用者的除雪习惯，地区间的比较除雪成本被认为是非常复杂的，因为成本随降雪、气温、雪纹理和其他自然现象的发展而变化。本文通过找到除雪成本和累计降雪之间的关系来客观评价除雪方法和估计除雪成本，这两个相对容易获得，跨区域
4、除雪成本的比较是有可能的。 2005 -2006年的冬天日本下了一次43年间罕见的大雪。日本气象厅称它为“2006年强降雪”。县、市除雪预算都远远透支，土地、基础设施和运输对地方政府请求提高除雪补贴。当时，除雪成本使用的数据如降雪和道路长度被指定为除雪客观估计。然而，这种估算方法还没有建立。自2005年财政年度预算以来，MLIT采用了该方法，除雪的(UCSR)线模型的单位成本在这个研究中进行了介绍 (以下简称:UCSR-line模型)，用以研究对公共除雪分配。B.2 日本除雪的预算系统 日本的道路总长度1200万公里(744英里)，市政道路占约84%。国家道路的长度在国家政府的直接控制之下仅占
5、总数的1.9%。道路在寒冷、下雪的地区约占日本60%的土地面积。国家政府对国家高速公路除雪进行完全财政支出。包括高速公路，部分补贴的国家高速公路除雪控制县和县级公路地区等，指定特别法律措施确保大雪和寒冷图B2 日本的道路和道路预算地区道路交通(SCA)(图B2)。全国国民政府包括：管理国家高速公路的除雪成本，管理国家政府补贴的除雪成本，指定SCA为控制国家高速公路和全州公路地区大雪和寒冷的法律。法律规定，国家政府为三分之二的县进行除雪成本补贴，盖率排第三。目前，国家政府在寒冷有雪的道路区域的补贴相当于约700亿日圆。国家对于这个补贴是从包括国家天然气税，汽车吨位税和汽车收购的税收收入中支出，仅
6、限于道路关联系统项目，金额约5.6万亿日圆。每个县的除雪成本从全州一般账户和全州特别帐户中支出。全州专门账户的收入来源包括轻油批发税收的支出等。B.3 累积降雪和除雪成本之间的关系导出的UCSR-LINE模型这里介绍UCSR-line模型是怎么被开发出来的。一般来说，道路除雪成本(以下简称:除雪成本)包括：1)道路除雪成本，2)人行道除雪，3)防冻剂应用程序，4)雪的运输和其他方面。不同的变量可以被认为是对这些成本的解释。这些变量包括道路长度、道路宽度、降雪路面条件、除雪频率。然而，获得所有这些数据很困难，因此，明确所有变量和除雪成本之间的关系是不切实际的。 因此，我们试图利用一些相对容易获得
7、的数据，比如累积降雪和指定长度的道路除雪数据来计算除雪成本。两种类型的数据表示降雪的数量：每一天降雪和年度降雪，除雪部署启动应对每一天的降雪。当我们检查除雪成本，适当使用累积的降雪。除雪成本的结构是复杂的，如上所示。成本变化与降雪累积，如下列方程所示：p = f(x)(1)其中：p是除雪成本，x是累积的降雪。这个函数的图形为向上倾斜的线，因为除雪成本随着累积降雪的增加而增加。然而，除雪总成本包括独立的降雪成本，防冻的成本，代理应用程序和固定运营成本。方程表示变化关系不会随着累计降雪的变化而变化。如果我们假设一个线性回归模型来描述除雪成本和累计降雪之间的关系：除雪成本可以表达的方程2。 p =
8、f(x)= ax + b(2)图B3累积降雪的除雪成本和运输成本其中，p为除雪成本，x是累积的降雪，a是一个表达了每厘米积雪量的除雪成本的系数和b是一个成本并不取决于区域的累积降雪的系数。上面的方程表达的除雪成本随着累积降雪的增加，运输量和成本也增加增加(图B3(2)。虽然直线表示除雪成本和累积降雪之间的关系并不是一个简单的线条，但除雪成本在逐步变化。然而，当运输成本并不占主导地位，除雪总成本被认为是一个线性的近似描述。除雪成本和累计降雪之间的关系(图B3(3)。接下来，我们检查UCSR和累积降雪量之间的关系。累积降雪UCSR除以年度除雪成本，方程表示如下：y = p / L / x(3)指定
9、路线的除雪成本由国家和地方政府在SCA的法律上确定。路的长度可视为一个常数,因为它并没有改变累积降雪(x)的变化。从方程(2)和(3),我们得到：y = f(x)/ L / x= (ax + b)/ L / x =(a + b / x)/ L (4) = b/L*x+a/L (4i)此处，b/L =，a/L=方程(4)可以改写为：/x+ (4ii)一般来说,一个幂函数表示为y =x+ (5)当等于-1时，方程(4)可以重写为方程(5)，UCSR可以表示为幂函数的累积降雪。在方程(5)中，并不依赖累积降雪(x)，而当为负时，UCSR (y)随着x的增加逐渐接近。工作时间和成本要求去除5厘米的降雪
10、和去除6厘米的降雪的差别不是很大。去除10厘米的降雪所需要时间不超过去除5厘米的降雪时间的两倍。从这个例子中，可以认为UCSR随着累计降雪的增加而减少。换句话说，除雪成本包括不依赖于累积降雪的成本，这意味着UCSR不能低于某个值，UCSR与累积降雪负相关。根据这一点，UCSR所绘的向下滑动的回归线表示变量之间的负相关，x轴表示累计降雪量，y轴表示UCSR。为了近似的描述UCSR，适当的使用幂函数来表示累积降雪。幂函数形式的方程(5)。B.4 UCSR和累积降雪之间的关系通过使用先前的除雪数据决定UCSR与累积降雪之间的关系是检查管理国家高速公路和全州公路在SCA法律上得出的。通过使用一个完成的
11、UCSR模型为每个县之前的除雪成本和累计降雪近似出一种关系，以确定相关系数回归分析的细节数据收集和使用。其中包括：1) 1995-2004年十年财政年度的年度累计降雪，2) 1995-2004年年度除雪成本，3)除雪道路的长度。年度累计降雪是日常在一个县几个测量网站一次测量所得的累积平均降雪。道路除雪指定的长度随着当年度预算的制定而确定。B.4.1 县与县之间确定系数的比较 在这里我们介绍如何使区域除雪成本的比较，以Hokuriku地区和东北地区为例。在图4中,，CSR与累积降雪相关联。富山,石川县的道路管辖区域发展土地、基础设施和运输(MLIT)的确定系数是0.88(图B4)。图B4 Hok
12、uriku地区(新泻,富山,石川)的UCSR线 一个近似线的关系得到了五六东北地区的县，不包括青森县，这五个县确定系数很低，为0.096(图B5(1)。我们假设UCSR根据不同气候和其他地区的特点，我们获得一个日本海一侧的东北地区，另一个在太平洋地区。在这样的一个区域，相关性较高，日本海一侧的东北地区系数为0.39，太平洋地区确定系数为0.57。这次实验确认当地条件有相似的趋势UCSR和累积降雪之间的关系，可以为这个实验多设定一些组(B5(2)。图B5 东北地区UCSR线B.4.2 区域系数的确定 UCSR与累积降雪的散点图由管理全国国家高速公路七个区域的发展机构列在图6中的三个组图。第一个是
13、由相对于其他组更高级别的关东地区发展局(集团一)的道路周围的数据点集图。第二个是Chugoku区域发展局的道路数据点，第三是北海道地区发展局和其他地区的机构的道路，不包括关东和Chugoku区域发展机构。图7B(1)和(2)显示一行关联UCSR和累积降雪。前者的确定系数为0.25，而后者较高，为0.77。根据这一点,我们假设有三个UCSR线。C组可以通过使用一个UCSR线来解释。A组的UCSR线很高。表1表示了由国家政府和县政府所管理的国家高速公路的确定系数 图B6 每个地区UCSR线 图B7（1）所有国家高速公路管理的UCSR线图 7（2）C组USCR线 人们发现在中部地区的县的国家高速公的
14、确定系数是比较低的，岩手县、群马县，冈山的特别低。这里相关系数往往高于的日本海一侧的东北地区，这里的累计降雪量比较大。像在Hokuriku一样的地区，累积降雪很小。Chugoku等区域相对于关东和东北地区太平洋海岸的虽然很冷，但是累计降雪非常小，确定系数相对较低(表1)。这些结果验证了UCSR线模型的应用，它假设了累计降雪量和除雪成本的关系,前者较大后者较小。表1： UCSR与累积降雪：由国家政府和那些县的详细分析所确定的国家高速公路系数，对于理解这些低相关的原因是十分必要的。一个可能的原因是，在岩手县、群马县等地区有较低的温度和较小的降雪的地区占总体的比例较低，从而导致高成本的防冻剂的应用。
15、在日本冈山县，降雪很小，相关系数较低的一个可能原因是，固定成本占了很大一部分。B.5 使用UCSR模型的成本比较B.5.1 每个县除雪效率成本 UCSR线是一个从除雪记录获得的经验公式。通过使用这个线，可以估计UCSR对应于一个特定的累积降雪量。一个县通过比较估计的除雪成本和实际的除雪成本，使用UCSR线评估每一年的除雪成本效率。B.5.2 从多年来除雪数据中获得的UCSR模型的适用性 2005 - 2006年冬季，一场极大的雪席卷了包括Hokuriku地区在内的几乎所有日本地图B8 UCSR线的比较,其中一个从1994 - 2007年数据获得区。气象机构指定的在43年来首次的“沉重的2006
16、年降雪”。与此同时， Hokuriku地区2006 - 2007年冬季年降雪很轻。我们将接受Hokuriku区域验证UCSR模型的适用性，检查UCSR线在多年不寻常天气的除雪数据是否是有用的。图8显示了Hokuriku地区的两个UCSR线：通过使用从1995年至2004年和从1994年至2007年的除雪数据，包括极大雪的2005年和较少雪的2006年来绘制。 如图B8所示，从1994 - 2007年包括一个极大雪和一个少雪年的除雪数据获得的UCSR线的确定系数相对较高，为0.78，而另一条线在1995-2004年的除雪数据基础上绘制，这些除雪数据中不包括那些有的极端天气的冬天。图9中的散点图表
17、明所有的县的除雪成本在2005年较高。造成2005年的较高的除雪成本可能原因是高成本的运输， 以及由于低雪融化造成的长时间较低的温度。 接下来，我们通过比较除雪UCSR线和实际成本和估计成本消耗，检查新泻县不同年份的除雪成本的成本效率。2005年的UCSR线和2390年(表2)几乎是一样的。实际的UCSR估计的UCSR线如图9所示，2007年的UCSR比2005年具有更有效的成本评估，因为实际的差距， 2006年的实际UCSR的每股收益为2760日元(表2)，高于2005年财政年度的每股收益。然而到2007年，低于UCSR线(图9)。成本估计在2006年除雪工作中应该是最有效的方式。图9也表明
18、富山县每年除雪量相对于其他县最低。 图B9 Hokuriku地区不同县的实际UCSR线和估计UCSR线的比较如上所述，用UCSR线提供的标准来评估不同地区的除雪的效率成本。标准对于评估适当性除雪预算，以及识别除雪工作等，最终实现除雪成本降低是有用的。在新泻县， 2006年的除雪工作状态应该研究寻求最有效的除雪成本，因为尽管2006年的县的实际UCSR是最高的，但它低于估计的UCSR线 (图B9)。B.8 总结B.8.1 本研究的重点a.提出了一种除雪成本和累计降雪量之间的关系的UCSR模型。b. 比较除雪成本提出了使用UCSR线。c. 通过比较除雪成本估计UCSR-line模型与实际除雪成本
19、消耗，验证了模型的适用性。d.是通过使用从除雪中获得的包括不寻常的天气的数据来检验UCSR线多年的适用性。e.使用UCSR线成功解决预算分配问题，使得该方法适用于由国家政府所做的预算。B.8.2 项目改善下面列出了应检查的项目改善的准确性a.除雪成本估算，通过地方和国家政府之间的比较数据进一步减少除雪成本。b.分析UCSR和累积降雪低相关性的原因，将更好的与附近的县进行对比。c.考虑累积降雪和UCSR之间的相关性，使得除雪小于标准部署。d.考虑霜冻日数和冷冻剂应用之间的相关性。e.派生的除雪预算分配的修正项，考虑到近似公式和每个数据集的分散度，所以需要进行改善。f.检查UCSR除雪单位劳动力成
20、本的影响。g.检查使用“近似区”，考虑数据分散。引用1 法里德楼.增量是nefit成本分析，优化预算可行性分配在桥梁管理系统人力资源信息系统:77-87，在交通运输研究创纪录的期号. 1442，美国国家科学院交通运输研究委员会，华盛顿，H2 冷论文集区域技术研讨会.雪问题和社会困境.621-6243 埃兰HC.绩效预算进行维修工程：以质量为基础预算，量和生产力标准，人力资源信息系统.00218561，公路研究局4 H五十岚.在道路除雪经济EF FECT测量，定期北海道分公司，土木工程协会.295-3025 H五十岚.设定一个目标F油膏用于道路除雪.第11届日本道路会议，页607-608的诉讼6
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