本研究では，状態空間モデルによる事故発生時の交通流率の推定手法を提案する．交通管制では，事故発生時の交通流率を把握することが重要である．首都高速道路では，車両感知器を密に配置しているため，事故発生時の交通流率が把握できる．しかし，全ての車両感知器を維持管理するには，コスト面で課題がある．一方，大量のプローブデータが，取得されており，活用法が模索されている．今後は，プローブデ ータを活用することで，現状の車両感知器を減らし，合理化を図ることが望ましい．しかし，プローブデ ータは，交通量の把握ができない．よって，本研究では，車両感知器，プローブデータおよび variational theory を用いた状態空間モデル (State-Space Model) を構築し，交通流率の推定を試みる．検証の結果，交通流率を精度よく推定することが出来た．
