IV‑281

土木学会第58回年次学術講演会（平成15年9月）

ETC 導入による SPM 排出量の改善効果
東京工業大学大学院

学生会員○伊藤 徳子

芝浦工業大学大学院学生会員

小泉 健一

芝浦工業大学

正 会 員

岩倉 成志

１．研究の背景と目的
ディーゼルトラックから排出されるSPM は人体に有害な影響をもたらし，その改善が急務となっている．現在は ITSを活用した大気汚染改善の調査研究が盛んである．本研究は ETC がもたらす SPM 改善効果を分析することを目的におこなった．まず，①大型車実走行データを基に（速度・加速度別）走行特性と SPM 排出量の関連性を把握し，3 種類のモデルを構築し SPM 排出係数を作成する．②上記の排出係数と交通ミクロシミュレーション Paramics を用いてETC 導入による SPM の削減効果を分析する．

図１． 加速時のエンジン出力と SPM 排出量

２．調査内容調査場所： 東名高速道路 横浜青葉 IC
調査団体： 財団法人 計量計画研究所
調査日時： 平成 14 年 9 月 30 日〜10 月 4 日調査項目（1）RSD（リモートセンシング）による排ガス計測
計測データ：車両別速度，加速度，車両ナンバー（2）車載型計測装置による実走行計測
4ｔ車にスモークメータを搭載し，東名高速道路横浜青葉 IC 周辺ルート走行時の各種データを 0.1 秒毎に記録した．
計測データ：速度，加速度，エンジン回転数，SPM

図２． 減速時のエンジン出力と SPM 排出量濃度（g/min），勾配（％）SPM 排出特性とエンジン負荷とが比例関係にあること

３．SPM 排出係数の推定が知られている．10 月 4 日の横浜青葉 IC 付近〜横浜町田

3．1 エンジン出力による SPM 排出係数
SPM 排出量はエンジン出力（エンジン回転数 N×トルク

IC 間（走行距離 16km）走行における実走行計測データ（積T）に比例することがわかっている．トルク T は全走行抵抗

載量 4t）10,868 サンプルより，エンジン回転数と SPM 排R（転がり抵抗 Rr，空気抵抗 Ra，勾配抵抗 Rg，加速抵抗

出量をギヤごとに分析した結果，加速時のトップギヤ使用Ri の総和）によって表される．

時は相関が十分でないため，本 ETC 効果解析の目的に対応し，４速以下のデータでモデルを作成した．また加速時とE spm = αNT = c 0 + c1 NRr + c 2 NRa + c3 NRg + c 4 NRi (１)減速時の SPM 排出特性は異なるため，分類してのからパラパラメータ：α，c0 ，c1，c 2，c3，c 4

メータ推定を行った．パラメータ推定結果を表 1 に示す．

キーワード：SPM，ETC，シミュレーション
連絡先：〒152−0033 東京都目黒区大岡山 2−12−1，TEL‑561‑

03−5734−2693，FAX

03−5734−3578

IV‑281

土木学会第58回年次学術講演会（平成15年9月）

3．2 速度と SPM 排出量の関連分析

表１． エンジン出力による SPM 排出決定係数

環境庁（1997）浮遊粒子状物質汚染予測マニュアルをもパラメータとに，SPM 濃度（g/min）を速度ⅴ（km/h）で表現するモデ
加速時ルを構築する．3.1 と同データを用い，速度と SPM 排出係数（g/min）の回帰モデル式を作成した．表２の回帰モデル
式の速度と SPM の重決定係数は 0.37 となり，モデルの精度が低い結果となった．

E spm = c0 + c1 v + c 2 v 2 + c3 v 3減速時

(２)パラメータ：c 0，c1，c 2 ，c3
3．3 速度/加速度と SPM 排出量の関連分析

標準誤差

2t値

R

C0-0.1220
0.0127-9.58
C1 4.41×10-6 1.64×10-7 26.83
C2 1.83×10-4 7.19×10-6 25.58 0.77
C3 -9.62×10-7 6.76×10-8 -14.23
C4 1.90×10-6 5.57×10-8 34.04
C00.2868
0.019814.48-6-7
C1 -1.40×10 2.18×10-6.42
C2 7.23×10-5 1.74×10-6 41.47 0.76
C3 7.85×10-7 1.15×10-8 68.45
C4 3.60×10-6 6.84×10-8 52.64

表２． 速度と SPM 排出推定結果

Lee&Miller（2000）は速度，加速度を考慮し，ダミー変数

パラメータ（Dｄ,Di）を付加している．特にアイドリング，停止時の標準誤差

R2t値

(3)

C00.1042
0.01955.34
C1 4.66×10-6 3.03×10-7 15.38
0.37
C2 -5.61×10-4 4.34×10-5 -12.92
C30.0270
0.001815.25

Dd：a＜0のとき 1，それ以外のとき 0

表３． Lee&Miller による SPM 排出推定結果

D：i a =0

かつv = 0

SPM 排出量（g/min）を推定するのに有効な排出係数の算定式である．

E spm = c0 + c1 v + c 2 a + c3 va + c 4 Dd + c5 Diのとき 1，それ以外のとき 0４．Paramics による交通シミュレーション
横浜青葉 IC での現地調査のデータに基づき 10 月 4 日
12:00〜14:00，東名高速道路入口横浜青葉 IC レーン 2〜4 を対象にシミュレーションを行った．また，Paramics の入力

券所前・後の速度と ETC 導入前の停止時間は 2 秒，ETC 導

５．シミュレーションによる ETC 効果

t値

R20.0876
0.013110.02780.0041-0.02810.04640.0101
8.72-499.79
1.31×100.0042
6.63-429.87
1.38×100.0102-2.760.2559
0.180.55

表４． 現状（車線 No.3 のみ ETC）車線№2№3№4

入後の停止時間は 0 秒と設定した．

標準誤差C0C1C2C3C4C5

パラメータ：c 0，c1，c 2 ，c3，c 4 ，c5

内容（表 4）は，ETC 導入前後の交通量は変化させず，発パラメータ

交通量（台）
停止時間
進入速度（s）
軽自動車 普通自動車 大型車 （km/h）

202３．で示した 3 種の排出係数による大型車両の SPM 排出量

車線を推定した上で，比較をおこなう．今回用いた Lee&Miller№2№3№4

がら負の値を取り得ることがあるので，発券所・発券所後の停止区間と加速区間の 42m のみを対象とした．その結果は表６に示すように，いずれの式も ETC の導入による SPM

476
80479

1348158304030

表５． 前車線に ETC 導入

Paramaics から計算された速度，加速度データを用いて，式では発券所前の減速区間において，SPM 排出量が微小な

243032

交通量（台）
停止時間
進入速度（s）
軽自動車 普通自動車 大型車 （km/h）

000919191345345345100100100404040

表６．ETC 導入による SPM 削減効果
適用式
エンジン出力式の削減効果がみられるが，その削減率は大きく異なる結果

速度式となった．この結果から加速度とエンジン回転数を考慮す

Lee&Miller式

一般(g/台) ETC(g/台) SPM削減率(%)

0.095
0.043
0.083

0.022
0.020
0.036

76.8
53.5
56.6

る必要性が高いこと，削減効果は異なるが，エンジン出力効果の検討では，加速度の考慮が必須であることが明らか

式とLee&Miller式のSPM排出量のオーダーは類似しているにしたモデルの精度が比較的高い．また，ETC 導入の改善ことがわかる．になった．本研究に用いたシミュレータはエンジン回転数６．まとめを計算できないため，速度と加速度から２次的に計算した

実走行データの詳細データをもとに，SPM の排出係数を推定の削減するとともに，ETC 導入による SPM 排出量効果‑562‑

回転数をもとに排出量を計算した．シミュレータから直接回転数が計測可能となることが望まれる．