列車遅延の連鎖シミュレーションシステムの開発 －東急田園都市線を対象に－
うえまつ

しげる

508013-0 上松 苑
指導教員 岩倉成志

建設工学専攻土木計画研究１．はじめに
表 1 入力データ
データ項目
詳細
用途
通勤通学時間帯の東京圏の都市鉄道は，利用者の時発着時刻表
各駅の列車の発着時間
制限速度
間集中により高い混雑状態で，列車運行が行われてい信号コード表軌道回路長（閉塞区間長）
走行モデル
勾配
る．この需要に対応のするため，鉄道会社では線路容
運転曲線図
運転曲線量限界まで，列車の高密度運行を実施している．その列車最高速度
車両性能表
加速度・減速度ため，列車速度の低下・列車遅延の発生・車内混雑が車両の寸法
ビデオ画像からのホーム上旅客の移動速度同時に，かつ慢性的に発生している．現在まで，速達乗降モデルの旅客行動データ
H17年度大都市交通センサス
各駅の乗降人員性向上や混雑率緩和策として，複々線事業や運行シス
駅ホーム図面
ホームの階段位置
運行実績データ
各駅の実績発着時間
再現性検証
テム高度化による運行の効率化が行われている．しか東急田園都市線（急行・準急）長津田―渋谷間 2009/1/19～23
し，列車遅延に関しては，遅延の発生や波及のメカニ
混雑率
1月19日
1月20日
1月21日 混雑率
所要時間
1月22日
1月23日
時刻表
ズムが明らかにされていないため，対策が明示できて 1:00
300%
いない．現在では，多くの路線で相互直通運転が実施
250%され，広範囲なネットワークが形成されているため，1 0:50
200%路線の遅延が他路線へ波及し，多くの利用者に影響を与えるという深刻な問題が起きている．
0:40
150%
本研究では，列車遅延の分析を行い，遅延の原因や100%波及のメカニズムを明確する．また，エージェントモ 0:30
50%
デルを用いて，列車遅延の連鎖シミュレーションシス
テムの開発を行う．遅延の分析の結果を開発したシス 0:20
0%
7:00
8:00
8:30
9:00
10:00
テムに組み込み，原因の列車運行へ影響を検証し，対※混雑率はH17 大都市交通センサス30分ピッチで算出
策案の効果を分析する．
図 1 所要時間の変動
1月22日

遅延時間（秒）1200

２．対象路線とデータ収集
800
対象路線は，東急田園都市線とする．高い輸送力での運行がされているが，混雑率は高く，慢性的に遅延 400が発生している典型的な都市鉄道である路線である．
0
また，東京地下鉄半蔵門線・東武伊勢崎線と相互直通運転を実施し，他路線への遅延波及が起きている． -400
東急電鉄の協力を得て，分析に必要な表 1 のデータ
-800を収集した．
３．遅延の実態調査
列車の各駅の発着時刻を計測した運行実績データを用いて，実際の列車運行の分析を行う．長津田－渋谷駅間の所要時間を図 1 に示す．実際の所要時間が，時刻表の所要時間（点線）より大きい時に，遅延が発生している．この遅延の発生時点は，旅客が集中する高い混雑率の時間帯である．図 1 の遅延時間が最も大き
い 1 月 22 日のデータを走行遅延と停車遅延で分け，分析した結果が図 2 である．ここで，総遅延とは，列車の各駅での遅延時間を累積した時間である．混雑率が高い時間帯に，まず停車遅延が発生し，その遅延時間を走行時間で回復している状況が見られる．停車遅延が一定以上になると，走行時間での回復ができなくな

長津田－渋谷間

停車遅延

走行遅延
総遅延
7:00 7:30

8:00

cm/s
60

8:30

9:00

図 2 遅延分析

10:00 11:00
渋谷到着時刻

40

20
0
1-3

4-6

7-9

10-12

13-15
16-18
通過人数（人目）図 3 通過人数による乗車速度の変動

り，走行遅延まで波及している．この走行遅延は，列車同士が団子運転になり，後続列車の表定速度が低下しているため発生する．この現象より，停車時間の増加から走行時間の増加に遅延が発生・波及していくことがわかる．
停車時間を構成する時間で，需要の増加に最も影響を受ける時間は，旅客が乗降にかかる乗降時間である．
図 3 は，ビデオ画像から乗車旅客が列車に乗車する寸前 1 秒間の速度を，通過人数 3 人毎の平均でまとめた結果である．累積通過人数が増加するほど，つまり，後から乗車する人ほど，移動速度が低下する．乗車人員が多い時に，より乗降時間の増加させてしまう可能性がある．さらに，扉付近での立ち止まりなど，移動を妨げる行為による影響も分析する必要がある．

開始
始発駅・始発時刻に列車を発生

1列車の列車運行【乗降モデル】
旅客の乗降挙動より算出
した乗降時間停車する【走行モデル】
時々刻々の閉塞を考慮
し列車を走行する

４．システムの構成
全列車の運行が終了
遅延の原因は乗降時間と乗降時間内の旅客行動にある．この点に着目した列車遅延の連鎖シミュレーショ
終了
ンシステムを開発する．本システムには，①乗降人員
図 4 システムのフローチャートの増加の影響，②旅客行動の影響，③先行・後続列車ホームへの影響を組み込むことが要点となる．
乗車する旅客降車する旅客本システムの図 4 のフローチャートに示す．駅での列車に乗り続ける旅客停車を乗降モデルで，列車走行を走行モデルで，エー列車車内ジェントモデルを用いて表現する．乗降モデルは，旅客をエージェントとし，旅客同士の相互作用から乗降乗時間を推定する．走行モデルは，列車や信号，駅をエ 降
モ
駅ージェントとし，それぞれの相互作用から走行時間を デル推定する．構築したシステムの実行画面の拡大した一部を図 5 に示す．走行モデルの列車が駅に停車すると，信号
走その駅の乗降モデルが作動し，乗降が終了し，安全確
列車
行
至 渋谷
先頭と最後尾至 中央林間モ
認時間を経て，列車が停車駅から発車する．
デル
４－１ 乗降モデル
乗降モデルは，混雑率と駅の最大乗降人員扉の乗降
図 5 システムの実行画面
所要時間（秒)
人員を入力する．旅客エージェントは，旅客の種類と 速度（km/h)
130260実測データ（速度・所要時間）
現在位置から目標地点の方向を向く．前方に他の旅客 120240
推定速度
推定所要時間110
220
エージェントの存在を探索し，移動可能な空間に移動 100
200
90180
するルールとなる．すべての旅客の乗車と降車が終わ 80
160
70140
ることで，当該駅での乗降モデルが終了する．
60120100
再現性の確認は，実績の乗降時間の乗降人員と混雑 50408060率を乗降モデルに設定し，推定した乗降時間とで比較 30204020する．また，ビデオ画像から計測した乗車旅客の速度 1000
二子玉川
桜新町
で比較を行う． 図 3 の速度の低下と同様の現象を表現 溝の口
図 6 運転曲線の比較可能なモデルにする．
４－２ 走行モデル
された運行曲線図で比較する．
この比較した結果が図 6
列車エージェントは，進行方向上にある信号や勾配， である．実測データより，速度が高く，所要時間が小駅の有無から，速度情報を取得し進行する．信号エー
さいが，列車の挙動は概ね表現できている．
ジェントは，先行列車の位置から，信号コード表の条件に従い，接近する列車に速度制限の指示を与える．
５．おわりに駅エージェントは，列車の到着から，乗降モデルが終本研究では，列車遅延の実態調査を行い，遅延が停了し，時刻表の発車時刻になるまで，列車を停車させ車時間の増加から発生し，走行時間の増加に波及する
る．これらの相互作用により，列車が走行し，全列車ことがわかった．特に，乗降人員の増加や乗降行動がエージェントの走行が終了し，走行モデルが終了する． 停車時間の増加に影響する．また，遅延原因の列車運再現性の確認は，走行モデルの停車時間に実績の停行への影響を明らかにするため，列車遅延の連鎖シミ
車時間を代入し，実際の列車運行と比較して行う． ま ュレーションシステムを開発した．このシステムを活た，駅間の列車の自由走行時の速度と所要時間が記載
用し，今後，遅延現象の対策案を提案する．