土木学会第69回年次学術講演会(平成26年9月)

Ⅳ‑092

プローブデータと渋滞統計データの融合による東日本大震災時の都区部の渋滞データの構築
芝浦工業大学大学院

学生会員○清田裕太郎

東 京 都 港 湾 局 非 会 員

月舘権二

芝 浦 工 業 大 学 正 会 員

岩倉成志

株式会社道路計画 正 会 員

野中康弘

表-1 融合データの特性

１． はじめに
東日本大震災時の都区部では，広範囲かつ長時間データ特性に渡って，グリッドロック現象を伴った交通渋滞がデータ
aaaaaaaaaaa

速度の精度
道路のカバー率
渋滞長の把握発生し，都区部における道路ネットワークの脆弱性が浮き彫りとなった．このとき観測された渋滞現象

プローブデータ○△×

渋滞統計データ
△△
○

融合データ
○○
○

は，今後発生が確実視される大規模地震時において深刻な問題になると指摘されている1)．震災当日の道路状況を広範囲かつ長時間にわたって複数のデータが観測されたのは初であり，このとき観測されたデータから多くの研究が行われている．筆者らは，複数のデータがそれぞれの情報を補いあうことで，よ図-1

り精度が高く，密度高く都区部の震災時の渋滞状況

渋滞統計データの DRM 統合の手順

渋滞統計データを DRM に対応させる手法を開発しを明らかにできると考える．
本研究では，デジタル道路地図(以下 DRM)のリンた．

ク内所要時間が取得可能なタクシープローブデータ

上記のデータを融合することで，速度情報は, 例え(以下プローブデータ)と，日本道路交通情報センター

ば，プローブデータの速度情報が 5km/h の DRM リの渋滞統計データを DRM ベースに統合する手法をンクに渋滞統計データで取得される速度区分が開発し，フォーマットの一元化を行うことで震災当10km/h 以下の速度情報を付加することで，プローブ時の道路状況をより正確に把握するための渋滞状況

データで観測した速度情報の確度が高くなる．また，データの構築をおこなう．

渋滞統計データが常時観測している箇所以外の速度

２． 分析方法

データをプローブデータで補うことができ，お互い

1)のデータでカバーされていない DRM リンクを補間データ概要することができる．さらに，プローブデータから取a) タクシープローブデータ
株式会社日立製作所情報 ･通信システム社から提得することができない渋滞長の情報を渋滞統計デー

供される都内を走行する約 3000 台のタクシーの走タで示すことができる．

行軌跡データである． DRM リンクごとにタクシー

3)の走行時間を 5 分ごとに記録したものである．

データ融合の方法
本研究で融合する二種類のデータの内，プローブデータについては，すでに DRM と整合しているたb) 渋滞統計データ
日本道路交通情報センターが提供する渋滞長と速め，主に渋滞統計データを DRM に統合する方法を度を 5 分ごとに集計したデータである．速度の区分

記す．データ統合のステップを図-1 に示す．DRM

は 20km/h 以下(混雑)と，10km/h 以下(渋滞)の 2 段に統合する際に問題となったのが，Step2 の渋滞長階区分され，速度の詳細はわからない．渋滞長の位の先頭ノードの特定と，Step3 の渋滞長の延伸方向置情報の測地系は，DRM の標準フォーマットであるの特定である．
まず Step1 では，DRM の座標系と渋滞統計デー

日本測地系ではなく世界測地系で取得されている．
2)タの測地系の統一を行う．DRM の正規化座標を渋滞融合データの特性融合してできるデータの特性を表-1 に示す．プロ

統計データに合わせ，DRM の標準フォーマットであーブデータは既に DRM ベースに対応しているため，る日本測地系の緯度経度に変換を行った．次に Step2

キーワード：交通渋滞，東日本大震災，ビッグデータ，グリッドロック
連絡先：〒135-8548 東京都江東区豊洲 3-7-5-09c32 TEL: 03-5859-8354 FAX: 03-5859-8401‑183‑土木学会第69回年次学術講演会(平成26年9月)

Ⅳ‑092

表-2

では，座標系の統一後に渋滞統計データの渋滞長の速度情報の整合性分析の条件と結果

対象地域
対象日時
渋滞統計
両方をデータ満たす
プローブデータ
分析結果 速度の一致率

先頭座標を DRM のノード座標にマッチングさせる．

分析条件

しかし，DRM の交差点は複数のノードで構成される箇所があり，渋滞長の先頭に対応するノードの候補が複数存在するため，GIS に展開した DRM から先

環状8号線内約3000リンク
2011/3/11 14:30～23:55
渋滞（10km/h以下)かつリンク全てが渋滞リンクに対応したデータがある
65%(7365/11331)

頭ノードを目視で特定する．Step3 では，渋滞長の対応する先頭ノードが定まった後に，渋滞長が延伸するリンクがどの方向に対応するかを特定する． 渋滞長の延伸方向は，渋滞統計データの路線名称と上下区分を，東京都道路現況調書2)を参考に路線ごとのリンクの連続性を求めるプログラムを構築し，渋滞長を各リンクに配分した．以上の手順を行った後，Step4 で DRM リンクベースに統合した．
5．融合したデータの速度の整合性
渋滞統計データの 2 段階の速度区分と，プローブデータの速度データで両者の速度が異なるリンクの図-2

渋滞統計データとプローブデータの速度分布存在を検証した．分析条件と分析結果を表-2 に示す．
両データの累積比率を 0~10km/h で見てみると，全データ中の整合性は 65%となった．全データとは，14:30-23:55 間の 5 分ごとの渋滞統計とプローブデータの両データが存在するリンクの総数である．また，同条件での速度分布を図-2 に示す．例えば，横軸の15~20km/h のデータ数を見ると，あるリンクで渋滞長が 10km/h にもかかわらず，リンクと対応するプ
ローブデータが 15~20km/h を示していたデータが全データ数中 7%あることがわかる．
速度一致しないリンクは，渋滞統計データでは，信号のタイミングや，車両が全く動かない事で定点感知器が反応せずに誤差が生じる可能性が考えられる．以上から一種類の観測データだけを用いて当時の状況を分析することの危うさが示された．

図-3

融合データの可視化

７．おわりにタクシープローブデータと渋滞統計データの融合

6． 融合したデータで得られる新たな視点
今回融合したデータを一部可視化したものを図-3手法を開発し，震災時渋滞データベースを構築した．に示す．渋滞統計データの速度区分にプローブデー

２つのデータ間でそれぞれがカバーしていないリン

タを重ねることで，二段階の速度区分内の詳細な速クや，重なるリンクの情報を付加することでデータ度を示している．図中①の円をみると渋滞統計デー全体の密度と確度が向上した．また，渋滞統計デー

タで渋滞長が表示されていないリンクにプローブデ

タから付加した，リンクごとの渋滞長情報もプローータが対応し，速度情報を補完していることがわか

ブデータの細かい速度情報と合わせて確認することる．また，図中②の円をみると渋滞統計データが対が可能である．今後は，他社が提供する一般車両の応しない細道路などのリンクをプローブデータが補プローブデータの情報を本研究で構築した DRM ベ完していることがわかる．さらに，図中③の円にはースのデータベースに付加することで，リンク全体プローブデータがカバーできていないリンクを渋滞をカバーする情報の密度を向上させ，さらに速度情統計データが補完していることがわかる．

報の精度を高め，震災時の渋滞分析に役立てたい．

以上より本研究で融合してできた渋滞データは，融合前よりも面的，質的に優れたデータであるといえる．

[参考文献]

1.

内閣府：防災情報ページ

2.

東京都建設局道路管理部；東京都道路現況調書, 2013.1‑184‑

http://www.bousai.go.jp/