IV-209

Paramics を用いたメトロマニラにおける交通環境政策シミュレーション
東京工業大学大学院 M1

学生会員○白濵好文*

日本工営(株)正会員

光畑太

芝浦工業大学正会員

岩倉成志

東京工業大学正会員

屋井鉄雄

１． はじめに現地の調査に基づいて入力する．本研究における１−１．研究の背景と目的

Paramics を用いた研究のフローが図 1 である．

大規模都市開発が進むメトロマニラでは，道路系交

２−３．入力データの更新

通需要の増加による，交通渋滞が問題となっている.

（１）現地交通量，交差点調査

道路交通から生じる大気汚染低減のための対策として，出力結果の現況再現性の検証をする際に，必要と考現在の道路事情を考慮した交通政策が考えられるが，えられる，路側観測地点の交通量，交差点右左折率，利便性や費用のバランス，多様な個人の存在を考慮す主要幹線道路での平均旅行速度を調査した．
MMUTISデータ

ると，多面的，詳細な政策評価ツールが必要になって現地観測データ

くる．本研究で，Paramics ミクロシミュレーターを採用した背景として，メトロマニラにおける，独特な交Input

車種別排出係数の推定

ネットワークデータの更新

SPM排出プログラムの設定

通流が挙げられる.特に，バスと jeepny の多さ，発信加速，信号制御の複雑さ，無理な車線変更という交通流を反映する必要があった．Paramics の利点として，交通政策設定
・バス専用レーン設置 ・外部流入規制
・SPMフィルター搭載

リンク別平均速度（km/h）①車両を一台づつ扱う広域に対応できるミクロシミュ
レーター，②バスルートの設定，③API を用いた排出Paramics

・車検制度導入

Output

リンク別SPM量（μg）

SPM沿道濃度に換算（μg/m3）

プログラムの組み込みなどが可能，が挙げられる.
本研究は,既往研究 1) で，継続的な課題として残って・路線別SPM沿道濃度、交通流変化 ・バス、jeepny乗車環境評価
・エリア別SPM排出量、交通流変化 ・歩行者SPM暴露量

いた，現況再現性に焦点した研究である．ネットワー

図1

クデータを現地での調査をもとに現在の道路構造と合Paramics を用いた研究フロー

致するように構築し，シミュレーションの現況再現性と計算処理の安定性を挙げることを目的とし，更に各種交通政策がメトロマニラの交通環境に与える影響を交通流，大気環境の２点から評価をしていく．

２．現地調査に基づくネットワークデータの更新
２－１．Makati
２－１．Makati 地区の交通状況
本研究では，メトロマニラの交通中心であり，一日あたり数百万トリップの交通量をもっている Makati地区をシミュレーションの対象とする．
２－２．ネットワークデータの更新
シミュレーション用ネットワークデータについて説明する．道路ネットワークはメトロマニラの地図を参図2考に作成し，さらに道路構造，レーン数，信号現示をキーワード

Paramics

Makati 市内画面全体図と交差点拡大図

SPM（浮遊粒子状物質）*住所

目黒区大岡山２−１２−１*電話

０３−５７３４−２６９３-418-

土木学会第56回年次学術講演会（平成13年10月）

IV-209（２）OD（２）OD 交通量データ

表３

Paramics 用の OD 交通量データは，メトロマニラ首都圏全体を対象とした PT 調査である MMUTIS（３８４zone）の OD 交通量を Makati 市内及び市外周辺地

From
Vito Cruz
Buendia
Pasay Rd.
Don Bosco

South Super Highway 走行時のリンク平均速度

To
Buendia
Pasay Rd.
Don Bosco
EDSA

MMUTIS ( km/h ) Paramics ( km/h )
48.9
41.6
30.6
31.7
18.0
12.9
44.3
41.9

域の OD 交通量（Makati 市内２３zone，市外７zone）に集約し，かつ時間帯別 OD 交通量に修正したものを独自に作成している．OD 交通量の集約によって，本来の OD 交通量に歪みが生じるが，市外 7 ゾーンからの Makati 市 内 へ の 流 入 交 通 及 び 通 過 交 通 量 をMMUTIS で得られているリンク平均旅行時間を変数として確率的な経路配分を行い，バイアスの改善を試みた．時間帯別の OD 交通量は，現地の路側調査で得られた時間帯別交通量を利用して，朝ピーク，昼ピー

図３

朝ピーク帯ク，夕ピークの 3 時間帯に対応するように改善した．
（３）排出量の推定方法

４．交通政策評価

１０分間通過交通量相関図

交 通 政 策 実 施 後 の 沿 道 SPM 濃 度 の 変 化 を

排出量出力プログラムは，Paramics から出力される

Ayala.Ave において集計し，表したものが図４である．

車両一台ごとの位置と速度のデータを一秒間隔に出力

交差点の有無，沿道条件により，SPM の変動を見るこし，そのデータをリンクごとに集計することによって，とがわかる．政策によって悪化したのは２つで，SPM 排出量を推定する．これによって，時間帯ごとのMakati 市内において外部流入交通量を２０％カット

SPM 排出量を表現することができる．しかし，現在速した際，現況値を超える箇所がある．特に，バス専用

度別単位時間あたり排出係数が存在していないため，レーンを主要幹線道路に設置した結果では，現況値を東京都における排出強度実測調査の速度別排出係数デ大幅に越えてしまう地点が存在することがわかる．こータを使用して推計を行う．東京都のデータを現地マ

この地点では，交差点，ランプの入り口，バス停の存

ニラの値に変換するために，昨年度の観測データから在，センター内への左折車の渋滞等，様々な要因と専

２２km/h 時の SPM 排出係数と東京都のデータと比較

用レーンの設置による交通容量の低下から，このリンをした表２の値を排出量に乗じる．また，（g/台 km）

クでの交通流を悪化させたためと考えられる．の値から(g/台 sec)に変換して，速度の３次式（式（１））

・・・式（１）y：PM 排出量(g/sec) ， x：速度(km/h) ，a,b：パラメータ

Car
JeepnyBus
現在のマニラ（g/sec）
0.00030.01480.0248
東京都との比較
2.25.186.29
表２ 22km/h での排出係数推定値

沿道SPM濃度（μg/㎥）

23y = a・
1 x + a・2 x + a・3 x +b

300
250
200
150
100
50
035
7:
46
46 2
2:
35
35 66:
35
535
5:
99:
334 477:149149:
88:
15
5155:
77:
35
35:1
23
12
3:
55:
12
2122:
46
46:4
747:6
6:
54にあてはめてパラメータの推計を行った．

350

現況朝

3．現況再現性の検証

図４

図３は Paramics 出力と現地観測交通量の相関図でバス専用レーン

フィルター

流入規制

車検制度

Ayala.Ave における SPM 沿道濃度変化

５．まとめあるが，比較的相関が高い結果となった．表３は交通シミュレーターを使用した環境影響評価を行う

MMUTIS の平均速度のデータと Paramics の出力結果一つの方法を提案し，また，引き続きデータ,収集が必の 比 較 を し て い る ． こ れ に よ り ， South Super

要であるが，現況再現性が改善されたため，出力結果Highway を南下する方向の平均速度が，現地のデータへの信頼性も向上することができたと考える．と整合しているといえる．現況再現性の検証項目として，断面交通量，交差点右左折率，渋滞長と挙げられるが，これらのデータをあわせて，現地の値と比較することによって，現況再現性の検証を行っている．

-419-1) 屋井，岩倉，高橋，光畑：メトロマニラにおける交通環境影響のネットワークシミュレーション，東京工業大学 土木工学科研究報告 ２０００

土木学会第56回年次学術講演会（平成13年10月）