電子航法研究所研究発表会（第 11 回平成 23 年６月）

14．羽田空港における地上走行のシミュレーション評価 ⯟✵஺㏻⟶⌮㡿ᇦ ͤ᳃ுኴࠊ㟷ᒣஂᯞࠊᒣ⏣Ἠ
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モデルと空港面交通流の特徴ࢢ࡟↔Ⅼࢆ࠶࡚ࠊ㞳╔㝣ࡢ⯟✵ᶵࡢ≉ᚩࡸࠊ῰㸰㸫㸯ࢭ࣭࣮ࣝ࢜ࢺ࣐ࢺࣥ࡜NSࣔࢹࣝ２．
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－ 77 －

電子航法研究所研究発表会（第 11 回平成 23 年６月）

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２．
２ 空港面交通流の特徴
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電子航法研究所研究発表会（第 11 回平成 23 年６月）

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２ シミュレーション条件
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電子航法研究所研究発表会（第 11 回平成 23 年６月）

ョンしてある。

から、滑走路から100セル近辺から徐々に減速している様子がわかる。その後減速は後続機に伝３．
３ シミュレーション結果
３－３
シミュレーション結果

播し、最後の航空機はおよそ滑走路から150セル

シミュレーションを行うにあたって、最も重から減速を始めている様子が確認できる。この要なことは実際とシミュレーション結果がどの傾向は実際のデータとよくあっており、航空機程度合致しているかということである。それをの減速の仕方や減速の始まる地点を忠実に再現確かめるため、平均絶対誤差という指標を用いできている。

た。これは実際とシミュレーションの離陸時刻

これらの結果から、本提案手法が混雑時・非(離陸機)あるいはスポットイン時刻(着陸機)の混雑時に関係なく高い精度でタキシング時間を差の絶対値の平均である。

推定できていることがわかる。

その結果をTable 2に示す。平均絶対誤差は22.51[s]、最大誤差は130[s]であった。離陸機の平均絶対誤差の方が、着陸機に比べて大きくなっているが、それは以下の理由が考えられる。
離陸機は平均タキシング時間が着陸機に比べて長いことや、シミュレーションにおいて重要な離陸間隔の影響を受けるのは離陸機のみであること、などである。しかしながら、離陸機においても平均絶対誤差は平均タキシング時間の5.38%となっており、推定結果は良好だと言える。

Fig. 3

タキシングシミュレーション

しかしながら、本研究は混雑時のタキシング(非混雑時: 12時頃)の様子を再現することを目的としており、この指標のみでは実際に混雑時のタキシングが再現できているかどうかを判断することはできない。
そこで、Fig. 3とFig. 4にそれぞれ非混雑時・混雑時の一部の時間帯を抜き出し、実際とシミュレーション時のタキシングの違いを示している。
横軸は時間を示し、0:00から秒単位で示している。縦軸は離陸滑走路からの位置をセル数で示している。なお、各航空機が用いる誘導路は同じでないため、グラフ上2機の航空機が交差する

Fig. 4タキシングシミュレーション

ことは起こり得る。

(混雑時: 7時頃)

Fig. 3に示される非混雑時においては、いずれの航空機もほぼ同じ速度でタキシングを行っている様子が確認できるが、シミュレーションで４．タキシング時間削減のシミュレーション評
４．タキシング時間削減のシミュレータ評価
価もその様子を再現していることが確認できる。

４．
１ 評価の前提
４－１
評価の前提

その一方で、Fig. 4に示される混雑時には3機目

前章で有用性が確かめられたシミュレーショ

Table 2 シミュレーション結果

平均絶対誤差 [s]25.201Take-offC
RWY
28.041

最大誤差 [s]

130

13095

10580105130

平均タキシング時間 [min]

7.80

7.98

7.66

3.35

3.94

3.06

5.62

Total

ARWY
23.024－ 80 －18.998

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RWY
20.500CRWY
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Total

Total

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電子航法研究所研究発表会（第 11 回平成 23 年６月）

関わらず、19時台、8時台に次ぐ削減可能時間が参考文献あることがわかる。逆に離陸機数は7時台がピー[1] Jeppesen, Total Airspace and Airport Modeler,

クであるにも関わらず、削減可能時間は8時台よhttp://www.jeppesen.com/industry-solutions/aviatio

りかなり少ない。

n/government/total-airspace-airport-modeler.jsp

多くの航空機がほぼ同時刻にスポットアウト[2] Atkins, S., Jung, Y., Brinton, C., Stell, L.,

した場合には、削減可能時間は増え、例え離陸

Carniol, T., and Rogowski, S., “Surface

機数が多い時間帯でもスポットアウト時刻がうManagement System Field Trial Results,” AIAA 4th

まく分散されている場合には削減可能時間は多Aviation, Technology, Integration and Operations

くはならない。逆にいえば、スポットアウト時

Forum, AIAA-2009-6241, 2009.

刻を管理することで、タキシング時間は減らせ[3] Bando, M., Hasebe, K., Nakayama, A., Shibata,

るということもできる。

A., and Sugiyama, Y., “Dynamical Model of TrafficCongestion and Numerical Simulation”, Physical

５．まとめ

Review E, Vol. 51, pp. 1035-1042, 1995.

本論文では、空港面における航空機のタキシ[4] Nagel, K., and Schreckenberg, M., “A cellularングのモデル化を行った。その際、特に混雑時

automaton model for freeway traffic,” J. Phys. Iにおいて再現性が低くなることを懸念し、混雑France, Vol. 2, No. 2, pp. 2221-2229, 1992.

時にも対応できるモデルの構築を目指した。モ[5] 森「混雑を考慮した空港面トラフィックのデルは、自動車の渋滞のモデルで有名なNSモデモデル化」飛行機シンポジウム, 1A1, 2010.

ルをベースとし、航空機と空港の実態に合致す[6]るようモデルに改良を加えていく形で実現を行

Taxiing at Congested Airport,” Proceedings of 3rdった。モデルの有用性は、実際の羽田空港の1Asia-Pacific International Symposium on Aerospace

日のタキシングデータを用いて検証を行い、平Technology (APISAT), 2011.

均で25秒以下の精度でシミュレーションを行う[7] Burstedde, C., Klauck, K., Schadschneider, A.,

ことに成功した。そして、そのシミュレーショ

and Zittartz, J., “Simulation of Pedestrian Dynamics

ンモデルを用いて、離陸機の削減可能なタキシ

Using a 2-dimensional Cellular Automaton,”

ング時間の推定を行った。その結果、平均してPhysica A: Statistical Mechanics and its

およそ1分削減できる可能性があることが示さ

Applications, Vol. 295, No. 3-4, pp. 507-525, 2001.

れた。

[8] Eshelman, L. J., and Schaffer, J. D.,

しかしながら、今回は1日のデータしか用いてMori, R., “Modeling of Aircraft Ground“Real-coded genetic algorithms andいないため、他の日にも適用を行い、その有用interval-schemata,” Foundations of Genetic

性をさらに検証していく必要があると考えられAlgorithms, Vol. 2, pp. 187-202, 1993.

る。また、羽田空港再拡張後にも本手法を適用[9] International Civil Aviation Organization,していく必要がある。

ICAO A-SMGCS manual, §4.2.2.

もし日によってパラメータに差があるようであれば、その原因となる現象(例えば天候や風の状況など)をつきとめていく必要があると考えられる。また、一般にTaxi-out時間としてはプッシュバックから離陸までを対象としている場合が多く、今回はプッシュバックの部分は考慮していないため、今後考慮していく必要があるものと考えられる。

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