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交通まちづくりと交通シミュレーションの技術をご紹介します

業務実績の例 RESULTS

11.都心・ウォーターフロントの交通計画(大規模ネットワーク)

  • 適用エリア及びネットワークの規模
    ・都心・ウォーターフロント(面積475ha)に交通シミュレーションを適用した事例です。
    ・走行路の最小単位であるセクション数が9,600、リンク数が780に及ぶ大規模なネットワークです。
    ・ルートチェックなどを2段階に分けて行ったのは、セクション数の多さの問題もありましたが、リンクであれば市販の交通量配分ソフトを使って交通量の集計やチェック・修正ができるメリットが勝っていたように思います。
    ・一方、エリア内の発生集中ノード(ゾーン)数は124で、自動車起終点調査に基づくOD表を使った交通量配分のゾーン数の11倍細かく設定されています。
    ・交通シミュレーションの場合、実測値に合うように交通量を推計します。したがって、この事例のようにきめ細かい交通量調査の結果さえあれば、ノード(ゾーン)は細分化できます。自動車OD調査の場合には、調査精度が制約となりノード(ゾーン)の細分化には限度があります。

    ■参考リンク
    ・【小ネタ集】膨大な数の経路を入力したい
    ・【小ネタ集】入力経路のチェック&修正
  • 交通シミュレーションと広域計画の整合性
    ・既に実用化している現況交通量の推計法(交通量データ作成法、ユニット統合型データ作成法参照)をベースに、広域配分等との整合が図れるように改良を加えました。
    ・まず、発生集交通量の推計には交通量調査に基づく実測値を、分布交通量の推計には自動車OD調査に基づく分布(OD)パターンを利用し、交通シミュレーションの特性である現況再現性と広域計画(OD表)との整合性の両立を図りました。
    ・その結果、現況再現性については主要断面や主要交差点交通量について、高い相関係数(0.999)を得ました。
    ・また、交通シミュレーション用の現況OD表から集計した対象地域関連の時間交通量と同じ条件で広域配分用の現況OD表から集計した日交通量の比(ピーク率)は7.8%で、実測値から計算した幹線道路のピーク率(7.9%)に極めて近い結果を得ました。
    ・このように、交通シミュレーション用に推計した時間交通量は、実測値はもちろん広域配分用のOD表とも整合のとれたものであることを確認しました。
    ・手間はかかりますが現況OD表の作成時に広域計画との整合を図っておくと、通常は難しい交通シミュレーション用のOD表の将来予測が広域配分用の将来OD表を使ってできるようになります。

    ■参考リンク
    ・【動画】交通量データ作成法
    ・【動画】ユニット統合型データ作成法
    ・【動画】現況と再現
    ・【小ネタ集】実測値との相関係数
  • 膨大なアウトプットの有効活用
    ・交通シミュレーションを使って、交通量や所要時間・速度等様々なデジタル情報を作成できます。
    ・また、交通シミュレーションの実行画面を目視すれば渋滞の様子等のイメージ情報の把握も可能です。
    ・しかし、ネットワークが大規模になると、イメージ情報の把握が難しくなります。
    ・例えば、渋滞の場所や程度は時間とともに変化します。画面をスクロールして場所を特定するのは簡単ではありません。
    ・そこで、シミュレーションの記録データを使って、渋滞の発生時間や程度をグラフ化し一覧できる工夫をしました。
    ・その結果、問題交差点の特定やその深刻度を容易に把握できるようになりました。
    ・これによって、従来の方法では見つけにくい短時間の渋滞や特定車線の渋滞等も見つけられるようになりました。

    ■参考リンク
    ・【小ネタ集】リンク平均速度を図化する
    ・【小ネタ集】リンク交通量を図化する
    ・【小ネタ集】渋滞時間のグラフ化
    ・【動画】速度階級別表示




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