豪雪時の通行止め施策評価に向けた交通シミュレーションの検討
環境社会基盤工学専攻
都市交通研究室
修士 2 年 井岡龍星
1.はじめに

3.研究概要・目的

令和 2 年（2020 年）12 月 16 日（水）から 18 日

本研究では，関越自動車道の月夜野 IC～小出 IC と（金）の 3 日間にかけて E17 関越自動車道の月夜野

それに並行し，迂回経路となりうる国道 17 号の広域

IC～小出 IC において豪雪により複数箇所で大型車がなネットワークを対象とし，冬期における交通流がスタックを起こし，長時間の立ち往生が発生した．大

どのように変化するのかを定量的に分析することの規模な車両滞留に至った原因として，塩沢石打 IC 付できる交通シミュレーションの作成を目的とする.

近での大型トラックのスタックにより，2 車線ともにしかし，冬期の交通流に影響を与える要因の中には，塞ぐ形で動けなくなったため，上り線が通行不能と路肩堆雪による走行可能車線数の減少や降雪によるなったことが挙げられる．
3 日間を通して最大約 2100視距の低下，降雪時運転経験の有無による車両挙動台の車両が滞留し，全体を通して立ち往生が完全にのバラつきなど，観測値が容易に得られない指標も解除されるまで約 52 時間に渡った．今後，こうした多い．よって，現状で得ることが出来るデータ（降雪車両滞留の発生を防ぐために，気象条件や路面状況量，ETC2.0 プローブデータ，観測リンク交通量など）によって変動する車両挙動ならびに交通流を定量的を用いて，プロトタイプのシミュレーションモデルに分析することで，豪雪時の道路交通確保に向けたを検討する．

対策に役立つと考える．
4.対象ネットワークについて
2.既往研究立ち往生が発生した区間で OD パターンを作成する

冬期における車両挙動は積雪による路面状況の悪ために関越自動車道は月夜野 IC～小出 IC 間を対象化により，大きな影響を受ける．さらに，事故やスタ区間とし，その迂回経路になりうる幹線道路は国道ックが発生した時に通行止めなど道路規制が実施さ17 号と国道 291 号を中心とする最小限のネットワーれることで夏期平常時に比べ，経路選択が変化する

クを対象として以降の分析を進める．と推測される．これより，冬期の交通流を表現するためには，気象条件や交通規制による車両挙動の変動

5.ゾーニングの設定特性を考慮したシミュレーションモデルが必要とな本研究で対象としている道路ネットワークではとる．しかし，冬期の車両挙動に関する既往研究は，信ても限定的な対象区間であるため，B ゾーン（道路交号交差点や特定区間などの狭域において，晴天時と通センサス OD 調査の最小ゾーン単位）を基準に区分降雪時を比較する分析が多く，交通シミュレーショしてしまうと各ゾーンの位置やサイズに偏りが生じンを用いて降積雪の影響を考慮した研究はない．まてしまうため，調整することが難しい．そこで，た，各種施策の動的な評価を行うための様々な交通

ETC2.0 プローブデータの様式 1-2 の 2 次メッシュ

シミュレーションは開発されてきたが，積雪による（10 ㎞×10 ㎞メッシュ）を 4 等分に分割して，5 ㎞

路面状態の悪化や除雪車などの要因を考慮した冬期×5 ㎞メッシュを作成し，大まかな OD パターンの作における総合的な評価をすることができる交通シミ成を行う．なお，OD パターンの比較はメッシュ数がュレーションは開発されていない．

多いためゾーンを 9 つに集約した．
1

表 2 大型車(降雪日-無降雪日)
目的
121-162-93発
生34578-40

566-2

208

203-6-4

1

10-1-6-24

50-24-10

1-4-1-17-50

4-100-5-5

10-5-4-29

5-120-5-3

12

25-10

7-2

0

1

3-1

2-2

9

108-80

0

1

5

1

58

12

92

7-70-5412

18-13-107

合計-54-3-107-62

26

85191

39 合計

4.2 無降雪日と通行止め日の比較
通行止め日は小型車で約 17％，大型車で約 65％減少している．また，谷川岳 PA か～水上 IC の区間で滞留していた車両のデータを確認することが出来た．
表 3 小型車(通行止め日-無降雪日)
目的1

図 1 道路ネットワークとゾーン

2345789 合計

1-10-20-101-16-182

12-17-9-1

0001-14

38-13-21-6

1-10

7-20

発

4-2-10-39

100-8-49

生

500-20-1

0

10-2

7-1

0000-1-3-3-6

800020-3

5049-28-2-17-280

11-48-88-191

合計-12-33-51-7215-43-106-292

4.OD パターンの比較
4.1 無降雪日と降雪日の比較
小型車のトリップ数は約 20％減少しているが大型車は大きな変化がみられなかった．

表 4 大型車(通行止め日-無降雪日)
目的

大型車のトリップは小型車とは異なり，トリップ
1の増減数が小さいことから降雪による影響を受けづ

目的
9 合計

34578

9 合計

1-19

3-9-2-6-2-10-218

222-6

300-1-1-14

3355

215-13-2-6-7-65-21

発

4-11

1-4-70-1-7-40-69

生

500-6-4-20-1-16-29

7-131-30-6-2-1

40

168-181-5-1-2-1-1-33-60

らいことが明らかとなった．
表 1 小型車(降雪-無降雪)

2-263

12345781-14-6-5-1-100-17-449-390-18-143-108-13-46-61-590 -1367

2-10-222-3001-3-35

合計-378-16-152-135-31-59-89-936 -1794

31-7-27-60-10-4-44発

4-2-1-1-33

010-6-42

生

500-20-102-3-3

5.OD 交通量の推定

7001-10201113

5.1 ETC2.0 の搭載率から拡大

800000-2201199-141-14-43-10-19-54-42-195

合計-39-35-46-86-12-20-31-62-329

都道府県ごとに ETC2.0 の搭載率が違うため各都道府県で登録されている車両台数と ETC2.0 セットアップ数から各トリップの ETC2.0 搭載率を求め，拡大を2行った．しかし，小型車は約 0.5～1.5 倍，大型車は6.シミュレーションモデル

約 9.0～13 倍と車両種別によって，大きく異なる結本シミュレーションモデルは，Python を用いて作果となった．対象区間において大型車のサンプルが成を行う．スキャン単位時間を 1 秒として，スキャ非常に多く，搭載率に偏りが生じているため，過大なン毎に各車両の状態を更新していく処理を行う．

拡大になったと考えられる．よって，搭載率での拡大から OD 交通量を推計することは難しい．

6.1 入力データ
道路構造データや主要な交差点の信号制御データ

5.2 残差平方和モデルに加え，冬期交通流を表現する上で，重要である降雪各路線の利用率を活用して OD 交通量を推計する手量や除雪車設定などを入力する．また，交通需要デー法である残差平方和モデルを検討する．リンク交通

タに OD 交通量を用いるが，観測値が存在しまいため，量の推定値を実績値に近接するように補正を行うこETC2.0 データから OD パターンを作成し，残差平方とが出来る．残差平方和モデルは次式により求めた．

和の統合モデルを用いて，OD 交通量の推定をした．

2∑𝑎(∑𝑖 ∑𝑗 𝑋𝑖 ℎ𝑖𝑗 𝑃𝑖𝑗 𝑎 − 𝑉𝑎 ) + ∑𝑖(𝑋𝑓𝑖 − 𝑋𝑖 )2

6.2 対象ネットワークの構造⇒ Min

シミュレーションに必要なデータである道路構造Χ : 総トリップ数
𝛸𝑖 : ゾーンi の発生交通量

データ（ノード位置，リンク長，ネットワーク構成）

𝑓𝑖 : ゾーンi の発生交通量比を図-2 に示す．各ノードの位置設定は，対象区間内

𝑉𝑎 : リンクa の観測交通量のある IC と国道 17 号に位置かつ IC から直近の交差

𝑎

𝑃𝑖𝑗 : 𝑂𝐷交通量 ij のリンク a の利用率点のみとする．また，各リンクの延長は「全国デジタℎ𝑖𝑗 : ゾーンi からゾーン j への目的地選択確率

ル道路地図データベース 標準データ」を用いて算出した．

図 ２ 簡易ネットワーク
3入力したものとそうでないものの 2 ケースでシミュ

6.3 交通量配分
ネットワークレベルで施策を評価する上で，特定レートを行った．以下，各項目の設定を示す．シミュの時間間隔に発生する車両がどの経路を通るかをモ

レーション時間は，計 3 時間で 2020 年 12 月 15 日 0デル化する必要がある．配分交通量推計手法の 1 つ時～3 時の時間帯に該当する OD 交通量を入力した．

である分割配分法を用いる．各 OD 間で一度に交通量理由として，無降雪日と比べ，交通量があまり変わらを配分するのではなく，これを n 回に分割して，各なく，かつ集中降雪の降り始めの時間帯であるため，回でリンクパフォーマンス関数を用いて，リンクコより雪が車両挙動に与える影響が強いと判断したた

ストを更新し，最短経路探索を行い配分する。リンク

め，この時間帯を選択した．また，除雪車の走行速度交通量の増大に伴い，リンク所要時間も長くなるたに関しては，除雪車の履歴データから平均速度を求め，混雑リンクを迂回する行動を再現できる．

めたところ，約 30km/h で走行していることが明らかとなったため，本研究では 30km/h で設定した．

6.4 車両速度推定モデル
冬期の車両速度は，道路構造や交通量，大型車混入

表 5 シナリオ設定

率に加え，路面上に積もる雪が大きく影響する．よっ

時間設定て，降雪データによる積雪量の増加分と除排雪作業

シミュレーション時間による減少分から路面積雪量を推定し，モデルに組

3[h]車両情報の初期値み込むことで路面積雪量の影響を考慮した速度推定モデルの構築を行うことが出来る．車両速度推定モデルを用いることでスキャン毎，リンク毎に更新される路面積雪量の影響を考慮した逐次的に変化する車両挙動の再現が可能となる．
6.5 除雪車の設定

大型車混入率45.6[%]

小型車速度

101.2[km]小型車標準偏差13.8[km]大型車速度82.9[km]

大型車標準偏差8.12[km]

除雪車

30[km]

除雪車の出動は，現場の気温や路面状況，気象予報
８．シミュレーション結果などから判断されているがシミュレーション内の除雪車の設定は，リンクの路面積雪量に閾値を決め，出各リンクの所要時間と冬期要因の影響による所要動させる．また，当該区間において 2 台梯団除雪体時間の増大比率に下の図に示した．また，降雪による制が多く締めているため，除雪中は一般車が除雪車

リンク交通容量の低下で大きく配分が変わることがを追い越し禁止とし，必ず追従させるように設定すなかったため、同じリンク交通量を需要としてシミる．

ュレートした．これは通行止めを行わないと経路選択が変動しづらいといえる．降雪日と無降雪日の所
要時間比から，全リンクを通して，降雪による路面環

7．シナリオ
本研究の最終目的である冬期交通流の再現に向け境の悪化や除雪車への追従により，各リンクの所要て，核の部分である「逐次的路面状況の変化」に対応時間が約 2～4 倍に増加している．また，水上 IC へした交通流の表現が出来ているかを検証する必要が入場するリンクと湯沢 IC から退出するリンクの遅れある．そのため，降雪量や除雪車の影響がリンク単位時間が増加しているため，三国峠(国道 17 号)を迂回で，一般車（普通車＋大型車）がどの程度の遅れていする行動が確認できた．

るのかを検証するために，入力する交通需要を同一としたときに，降雪や除雪車の条件など冬期要因を4

図 3 リンクごとの所要時間

図 4 各リンクの降雪による遅れ時間

59. 観測値とシミュレーション値の比較

ミクロな車両挙動モデルで取することが出来る各

9.1 リンク交通量

リンクの平均速度を観測値と比較し，下の図に示す．

分割配分法（静的な経路選択モデル）で得ることが全体的な傾向として，上下線別で平均速度に大きな出来る各リンク交通量の観測値を集計し，観測値と差はなく，シミュレーション値も同様に上下別の速の比較をした結果を示す．

度差は少なかった．

高速道路道路において，北部と南部のリンクにおい高速道路において，湯沢より北に位置するリンクて交通量が増加する傾向にあり，中間のリンクではにおいて，速度差が 6km/h 以下と対象区間内のシミ1000 台ほど利用者が減ることが分かった．一方，シュレート結果の中では，一番精度が良かった．一方，ミュレーション値は，リンク交通量は逆の傾向を示

湯沢より南に位置するリンクにおいては，観測値にしており，観測値のリンク交通量との差は約 3000～

対して約 25km/h ほど低い値を示した．

400 台少ない結果となった．

国道 17 号では，高速道路に比べて精度の良い速度

国道 17 号の三国峠にあたる浅貝・八木沢では，観測とはならなかった．この結果に対する一番の要因は値の 2 倍ほど交通量が多く配分されている結果とな道路環境のばらつきを考慮しきれていない事が挙げった．また，六日町では，対象区間の中で一番ネットられる．特に，湯沢を境に，南北でネットワークの規ワークが細かい箇所に位置しているリンクであるた

模や道路構造（道路線形，車道幅員）など道路環境にめ，実際の交通傾向として短いトリップ（同じノード差があるため，道路環境の設定をより細かく組み込間の内々トリップ）が多いが，本モデルは任意で決めむ必要がある．

たのノード間のトリップしか考慮できていないため，以上のことから，高速道路の一部リンクにおいて，シミュレーショ値が観測値に対して大きく乖離して精度が良いと言えるが，全体的に観測値との速度のいると考える．

差が生じている．これは，高速道路の入退出レーンや交差点接続部など大きな加減速を伴う車両挙動を考慮できていないため，観測値と乖離していると考える．

図 5 関越道の観測値とシミュレーション値
図 7 関越道のリンク別平均速度

図 8 関越道のリンク別平均速度
図 6 国道 17 号の観測値とシミュレーション値
10 ．まとめ
9.2 平均速度

ETC2.0 を活用した OD パターンの比較により，対6象区間の内の交通特性が明らかとなった．降雪日に容量のブラッシュアップや，ボトルネックとなりうおいて，小型車が約 20％減少するのに対して，大型る箇所（交差点や料金所など）を導入することで，よ車のトリップ数に変化が見られなかった．高速道路

り現実に近づいた配分をすることが出来るため，その通行止め日では，車種問わずトリップを中止する

れらを中心にモデルの修正を進めていく．しかし，分行動変容が見られた．また，ETC2.0 プローブデータ割配分法以外のモデルで「逐次的に変化する外生的は，長時間の滞留によりやむを得ずエンジン停止をな要因を考慮できる動的モデル」や「利用者の不確実している車両に対してもトリップが途切れたり欠損性を考慮した確率的な経路選択モデル」など，何に重するしたりすることなくデータを取得できることが点を置くかで今後のアプローチの仕方が変わるため，明らかとなった．このことにより，将来的に ETC2.0引き続き検討する必要がある．

プローブデータがリアルタイム化されたときに「降ミクロな車両挙動モデルで考慮する逐次的な道雪による突発的な立ち往生」のような把握しにくい路環境の変化は，不確定な要素が多く，かつタスクが情報を迅速に取得できるようになり，道路確保に貢多いため，優先度の高い順から拡張を進めていき，1献できると考える．

つ 1 つの影響要因をクリアにしていくことが重要でOD パターンから逆推計する OD 交通量ついては，対ある．

象地域の特殊さと，冬期の不確定要素を含むため，したがって，本研究では冬期交通流の再現に向け「搭載率による拡大」と「残差平方和の最小化モデたプロトタイプの交通シミュレーションを作成したル」の 2 軸で検討を行った．搭載率による拡大では，が，現段階では，当該地域のような交通実態の調査が路線ごとに普及率に偏りが生じており，特に大型車難しい場所での適用や，観測では容易に得ることがの普及率が高かったため，過大な拡大となってしま出来ない指標を組み込むことが出来ていないため，った．一方，残差平方和の最小化モデルでは，OD 交

今後，どのような指標が必要なのかを吟味し，工学的通量や全トリップ数などの現況値の取得が困難なこに許容できる範囲内でパラメータンのキャリブレーとから，現時点で細かな精度を検証する方法はないションを行うことで精度向上に努める必要がある．

が，観測リンク交通量を基に量的変数を推定し，発生また，地域的に観測値が少ないことから，信頼性の交通量比や目的地選択確率など料亭変数でないものある情報が少ないため，現時点でモデルの精度を評は ETC2.0 プローブデータから取得し，モデルに必価できる指標が少ない．よって，今後のデータ取得技要な変数の算出を行った．対象地域のように，交通に術の発展と共に，拡張速度の向上が期待できる．

関する情報がすくなくても推計可能であるといえる．
将来的に冬期交通流の再現を踏まえた冬期交通シ

参考文献
1) 國分恒彰・倉内文孝・嶋本寛・飯田恭敬・船本洋司・栄徳洋平：ETC2.0 を用いた OD 交通量逆推定，
第 53 回土木計画学研究発表会・講演集
2) 立石亮裕：観測交通量を用いた OD 交通量推計手法の実務適用に関する研究 2014.3
3) 土木学会編「交通ネットワークの均衡分析－最新の理論と解法－」社団法人土木学会、pp241-263、
19984) 田辺啓輔：除雪車の行動を考慮した一般車両の走ミュレーションの作成では，交通量配分に静的配分である分割配分法を採用した．降雪による交通容量の低下など，冬期の指標を組み込みやすかったため採用した．車両挙動モデルは，逐次的に変化する路面状態を考慮するためにミクロモデルで作成した．追従モデルへの除雪車の導入や降雪量の変数を加えた速度推定モデルなど，冬期の指標が車両挙動に与え行速度推定，2021 土木計画学研究・講演集る指標が組み込むことが出来た．

5) 青山恵里：信号交差点における飽和交通流率の変化とその要因に関する研究，2020 日本大学大学

11．今後の課題

院理工学研究科博士後期課程

シミュレーションに内蔵する経路選択モデルは，現在採用している静的モデルを拡張する場合，交通7