高速道路の車線利用特性に関する微視的考察
中村

圭佑1・高屋
1正会員

2非会員

3学生会員

雄太2・清田

東京都

埼玉県

裕太郎3・石田貴志4・野中康弘5

建設局 （〒163-8001 東京都新宿区西新宿2-8-1）
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川越県土整備事務所 （〒350-1126 埼玉県川越市旭町2-13-6）
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芝浦工業大学大学院 理工学研究科 （〒135-8584 東京都江東区豊洲3-7-5）
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4正会員

株式会社道路計画

5正会員

株式会社道路計画（〒170-0013 東京都豊島区東池袋2丁目13-14 マルヤス機械ビル）
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わが国の都市間高速道路における交通集中渋滞の多くは上り坂やサグの単路部で発生している．単路部ボトルネックでは交通量が増加すると，追越車線に車両が集中し，走行車線に余裕があるにも拘わらず，追越車線から減速波が発生して交通集中渋滞に至ることが知られている．このような単路部渋滞の解消にむけては，追越車線への過度な交通集中を改善することが必要であり，どのような状態で追越車線への車線変更が多発するかを把握することが重要である．そこで本研究では，片側2車線の高速道路を対象に，車両感知器のパルスデータを用いて個々の走行速度や車頭時間などの観点から，相対的に低速な車両の追越挙動を通して，追越車線に交通量が偏る現象について考察する．

Key Words : interuban expressway, lane flow distribution, elephant race, moving bottleneck

1. はじめにそこで本研究では，片側 2 車線の高速道路を対象に，車両感知器のパルスデータを用いて個々の走行速度や車わが国の都市間高速道路における交通集中渋滞の多く

頭時間などの観点から追越車線に交通量が偏る現象につは上り坂やサグ，トンネル坑口部等の単路部で発生していて考察する．

いる．単路部ボトルネックでは交通量が増加すると，追越車線に車両が集中し，渋滞発生直前の追越車線利用率

2. 既往研究のレビュー

は，片側 2 車線区間において 60％程度，片側 3 車線区間では 50%近くにまで上昇する．これにより，単路部ボト

越ら1）～3）は単路部の交通集中渋滞（自然渋滞）発生

ルネックでは走行車線に余裕があるにも拘わらず，追越メカニズムについて「交通量が増加するにつれて追越車車線から減速波が発生して交通集中渋滞に至ることが知線を走行する車両が増加し，大きな車群がボトルネックられている．に差し掛かるとアクセル操作が不十分なため速度低下がこのような単路部渋滞の解消に向けては，追越車線へ生じ，後方へショックウェーブとして伝わることで追越の過度な交通集中を改善することが必要であり，どのよ車線から発生する」であると指摘している．また，渋滞うな状態で追越車線への車線変更が多発するかを把握す発生前の追越車線利用率は片側2車線区間で60％程度でることが重要である．一方で，交通量と車線利用率の関あることを指摘している．栗原ら4）は交通量が増加する係や，道路線形あるいは分合流の存在等道路幾何構造とほど走行車線と追越車線の速度差が生じ，速度の高い追車線利用率との関係性を論じる研究はみられるが，追越越車線に交通量が偏る傾向を示している．王ら5）は車線車線への車線変更がどのような状態で多発するかについ利用率対する各種の影響要因について分析した上で，規てのミクロな現象を捉えた研究は少ない．

制速度別に片側2車線と片側3車線区間の車線利用率の推1

定式を構築している．その結果，車線利用率には交通量，大型車混入率，縦断勾配，分岐までの距離（分流率）の4変数が影響することを示している．小林ら6）は交通容量は確率的に変動するという概念に基づいて，交通条件や幾何構造が渋滞発生確率に及ぼす影響について考察しており，サグ部での車線数，トンネル入口，合流部，分流部，縦断勾配差が渋滞発生確率に影響することを示している．
一方，車線利用率の偏りを改善する試みとして，大口ら7）は付加車線の設置形態と車線利用率の関係を観測に基づいて定量的に分析している．具体的には「内側付加・外側絞り込み」の設置形態によって車線利用率の偏りが是正されることを指摘している．原田ら8）は渋滞が追越車線から発生することから，片側2車線区間を対象にLED標識を用いて走行車線の利用を促す「車線利用率平準化対策」を実施した結果，より高いフローレートが出現しても渋滞に至らず，渋滞発生を遅らせることができることを明らかにしている．XINGら9）は3車線区間を対象に同様の対策を実施し，低い交通量レベルでの渋滞発生を抑制することを確認している．
以上のように，車線利用率が追越車線に偏る現象に対

図-1 車両感知器パルスデータの概要

する考察と，車線利用率の偏りを是正する試みは多く行3000われているが，追越車線への車線変更実態について個々

2500時
間
交 2000通量 1500（台／ 1000時）
500の車両挙動に着目した例は少ないことから，本研究ではこの点に着目する．

3. 分析データ0(1) 分析対象地点

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
時間帯

本研究では東北自動車道（上り線）の塩谷バスストッ
図-2 分析対象日の時間交通量図

プ付近を分析対象とする．塩谷バスストップ付近は，縦断勾配が下り 1.45％から上り 0.915％に変化するサグ部

300

120に位置し，休日及び交通混雑期を中心に交通集中渋滞が分析時間帯250発生している地点である．
(2) パルスデータの概要
本研究では塩谷バスストップ付近に位置する 115kp の車両感知器パルスデータを使用する．パルスデータとは，

100

交通 200量（台 150／５100分）

80604050

交通量

速度（㎞／時）20速度

路面下に埋設されたループ式車両感知器上を車両が通過
これより車両 1 台毎の通過時刻，走行速度，車種（大型18:50

18:40

18:30

18:20

18:10

18:00

17:50

17:40

17:30

17:20

17:10

17:00

16:50

16:40

16:30

16:20

する際のインダクタンス変化率を捉えたデータであり，16:10

0
16:00

0

図-3 分析対象日の交通量速度変動図小型別）を得ることができる．図-1 の例で解説すると，検知レベルは車両の存在を判断するパラメータであり，検知時間差（t 3 – t 1）で算出され，t 2 と t 3 がラップする実際の車両通過状況にあわせて調整される．走行速度は場合に大型車と判断される．なお，都市間高速道路では，上流側ループコイルと下流側ループコイルの離隔距離と一般的にパルスデータから車種別の交通量と走行速度を2

5 分間ごとに集計して管理している．パルスデータの取100

得には専用機材を準備して，制御装置にアクセスする必

●走行車線

90

●追越車線

80

要があるため，常時データを取得できるわけではない．

車線利用率（％）(3) 分析対象時間帯の選定
分析対象日は，パルスデータが取得できている 2006

706050403020

年 11 月 3 日（土）とし，分析対象時間帯は 17～18 時と100する．分析対象日の交通量概況を図-2 に，分析対象時間

0255075100125150

175200225250275

車線合計交通量（台/５分）

帯前後の交通量速度変動図を図-3 示す．図-2 から分析対

図-4 車線合計交通量と車線利用率の関係（5分間値）

象日の交通量は 17 時台にピークを迎えている様子がわかる．また，当該地点においてこの日に渋滞が発生していないことを確認している．なお，ピークとなる 17 時

100%

走行車線

90%台前後 1 時間の交通量速度変動図から，この時間帯の交追越車線

80%
累加百分率（％）

通量は概ね 200 台/5 分，走行速度は概ね 90km/h であることがわかる．

70%
60%
50%
40%

最大値(km/h)
平均(km/h)最小値(km/h)
標準偏差
サンプル数

30%
20%

4. 車線利用状況の分析

10%

走行車線
129.2
83.3
56.0
11.8878

追越車線
138.1
96.9
67.7
11.71162

130

1500%
5060708090100110120140

160

速度（km/h）(1) 車線利用率（集計分析）
まず，一般的な集計分析として，車線合計交通量と車

図-5 分析時間帯における車線別速度分布図

線利用率の関係を図-4 に示す．図中の赤色着色部は分析(3) 車線別走行速度と車頭時間の出現傾向

対象時間帯の追越車線利用率，青色着色部は走行車線利用率，灰色着色部は分析対象時間外を示す．図-4 から車

分析対象時間の 17 時台における車線別の走行速度と線合計交通量が少ない時は走行車線利用率が高く，車線車頭時間を時系列にプロットして図-6 に示す．図-5 に示

合計交通量が増加するに従って，追越車線利用率が増加

すように走行車線と追越車線の走行速度はその多くがラする，一般的な傾向にあることがわかる．

ップする．すなわち，追越車線の速度が走行車線の速度

具体には，130 台/5 分（1,560 台/時：5 時間フローレーに対して圧倒的に速いわけではなく，それほど大きな差ト）までは走行車線利用率が高いが，130 台/5 分で逆転のないことがわかる．また，走行車線と追越車線のそれし，追越車線利用率が高くなる様子がわかる．また，ぞれの走行速度変動を観察すると，両車線の速度変動の180 台/5 分（2,160 台/時：5 分間フローレート）で追越車位相に類似性があることが認められる．そこで，次のよ線利用率は 65％程度にまで上昇する．分析時間帯に着うな仮説を立てる．

目すると，車線合計交通量は広く分布するが，追越車線・走行車線の低速車両を追越すために車線変更する車両
は，走行車線の低速車両よりも希望速度が少しだけ高利用率は概ね 60%前後に位置している．

い可能性がある．
(2) 車線別走行速度分布

・したがって，低速車を追越す車両は相対的に低速にな

分析対象時間の 17 時台における車線別の走行速度分りがちになり，高速車を追越す車両は相対的に高速に布を図-5 に示す．走行車線の平均速度は 83.3km/h，追越なる可能性が高い．

車線の平均速度は 96.9km/h で，走行車線に対して追越車

上記の仮説を定量化するために，各時点における走行線のほうが 13.6km/h 高い．また，走行車線の最低速度は車線速度と追越車線速度を比較する．この際，同一時点56.0km/h で 60km/h を下回る車両は 6 台（0.68％）存在すに比較対象車両が存在しないことが多いことから，比較る．一方で追越車線の最低速度は 67.7km/h で，60km/h を時点に幅を持たせることにする．比較時間幅を変化させ下回る車両は存在しない．

た時の比較サンプルの出現状況を表-1 に示す．1 秒単位

なお，走行車線の平均速度 83.3 km/h を下回る追越車

で走行車線と追越車線の速度を比較すると，比較可能な線利用車両は 15%程度存在する．

対象サンプル数は 9.3%（=336/3,600）にとどまる．同様
3図-6 車線別の走行速度と車頭時間の時系列分布
表-1 比較時間幅と対象サンプル数に 2 秒で 28.2%，3 秒で 44.5%にとどまる．比較時間幅をピッチ10 秒まで拡大することで 85.0%となり，ほとんどのサン車両有無

1秒2秒

3秒

4秒

5秒

10秒

1分プルが比較対象となり得るが，他の影響を受ける可能性

両車線に存在

336

508

534

506

465

306

60

走行のみ存在

542

331

207

150

121

430

もまた大きくなる．

追越のみ存在

826

459

249

139

81

90

両車線とも無1896

502

210

105

53

203600

1800

1200

900

720

36060

よって，ここでは比較対象が過半数を確保できる 5 秒

合計を採用し（64.6%），比較対象車両の前後 5 秒以内に当該地点を通過した車両同士の平均走行速度を比較する．
なお，その他の比較時間幅による比較結果も同様の傾向140にあることを確認している．

130120

車線別の走行速度を比較した結果を図-7 に示す．図-7から走行車線と追越車線の走行速度には正の相関があり，走行車線の速度が相対的に低い時に，追越車線に走行速度の低い車両が出現する傾向にあることがわかる．
これは Kerner ら 10）が記述するところの elephant racing

追 110
越車 100線
平均 90
速度 80現象であると考えることができる．すなわち，低速車両70が走行車線と追越車線の両方を塞ぎながら並走すること60で，後続に車群ができやすくなるものと考える．たとえ50y = 0.6087x + 47.644
R² = 0.3842
50

ば，17 時 27 分 39 秒のケースをみると，走行車線に7090

110130150走行車線平均速度58.6km/h，追越車線に 67.7km/h の車両が存在する．ここ

図-7 同一時間通過車両の走行速度比較

で後続車両が 100m 手前まで接近した時に車線変更を開始し，追越し後 100m 先で車線復帰すると仮定すると，離は 1,500m に相当する．現時点では，車両感知器パル相対速度が 9.1km/h（=67.7-58.6）であることから，追越スデータによる 1 断面からの考察であるが，このようなしに要する時間は 80 秒（=200*3.6/9.1）となり，その距メカニズムによって車群が形成されている可能性は高い
4

ものと考える．

謝辞：本研究にあたり，東日本高速道路（株）より車両一方で，走行車線をかなり低速で走行する車両が存在感知器パルスデータをご提供いただいた．ここに記してし，それを追越そうとする少しだけ希望速度の速い車両感謝する．

が追越車線に混入する状態は，いわば（移動）車線規制と同じ状態ではないかと考える．Daganzo11）や Laval12）は， 参考文献
1)

低速車が後続車を従えて大きな車群を形成し，渋滞に至越正毅：高速道路トンネルの交通現象，国際交通安全学
会誌，Vol.10，No.1，pp32-38，1984．

らしめるような現象について Moving Bottleneck という概

越正毅：高速道路のボトルネック容量，土木学会論文集，Vol.371/Ⅳ-5，pp.1-7，1986.
このように片側 2 車線区間にあって，走行車線に著し
3) 越正毅，桑原雅夫，赤羽弘和：高速道路のトンネル，サグにおける渋滞現象に関する研究，土木学会論文
く低い速度で走行する車両が存在する場合も，移動車線
集，Vol.458/Ⅳ-18，pp.65-71，1993.
規制のごとく Moving Bottleneck として扱うことで，追越4) 栗原光二，日置洋平：Ⅳ車線高速道路の交通実態と交通車線の利用率上昇のメカニズムを説明できる可能性があ
容量改善策，土木計画学研究・講演集，Vol.17，pp.563-566，
1995.
ると考える．
5) 王曦，近藤博之，中村英樹，浅野美帆：都市間高速道路の車線利用率特性に関する分析，第 33 回交通工学研究
発表会論文集，pp113-116，2013
6) 小林正人，中村英樹，浅野美帆，米川英雄；都市間高速
5. おわりに道路におけるボトルネック交通容量の確率的特性分析，
第 31回交通工学研究発表会論文集，pp133-138，2011
本研究では，片側 2 車線高速道路において交通量が増
7) 大口敬，桑原雅夫，赤羽弘和，渡邉亨：ボトルネック
上流における車線利用率の矯正効果と付加車線設置形態，加する時に追越車線利用率が増加するプロセスについて，
第 9 回 ITS シンポジウム，2010.
車両感知器パルスデータからアプローチした．その結果，
8) 原田秀一，深瀬正之，前島一幸，佐藤久長，瀬古賢司：
走行車線に低速車が存在する場合，それよりも少しだけ車線利用率平準化による高速道路の渋滞対策効果検証，
交通工学，Vol42，No.5，pp74-79， 2007.
希望速度の高い車両が追越しのために車線変更すること
9)
Jian XING，鶴元史，石田貴志，村松栄嗣：片側 3 車線区
で，追越車線に相対的に遅い車両が混入することになり，間における LED 標識を用いた車線利用率平準化渋滞対策
これが追越車線の車群形成に影響している可能性があるの効果検証，第 31 回交通工学研究発表論文集，pp167-171，
2011．
ことを示した．しかし，本研究はある 1 断面に着目した
10)
Boris S Kerner，Sergey L Klenov：A theory of traffic congestion
分析にとどまり，時空間的な追越挙動を捉えたものではmoving bottlenecks，Journnal of Physics A : Mathematical and Theoない．また，走行車線の速度変動と追越車線への車線変
retical，Vol43，No.42．
11) Carlos F. Daganzo and Jorge A. Laval：Moving bottlenecks : A numer更の関係性を定量的にとらえるまでには至っていない．
ical method that converges in flows，Transportation Research Part B 39，
今後は連続する道路空間において，この現象と追越車
pp855-863，2005．
群形成プロセスの関係性について検証していくことが必
12) Munoz. J. C., and C. F. Daganzo：Moving Bottlenecks : A Theory
Grounded on Experimental Observation. In 15th International Sympo要であると考える．また，今回対象としたのは片側 2 車
sium on transportation and Traffic Theory （M. A. P. Taylor, ed.）,
線区間でるが，現在渋滞が多発している片側 3 車線区間
Pergamon-Elsevier, Oxford, United Kigdom, pp. 441-462.
への展開も必要であると考える．
2002．
2)

念で定義付けている．

MICROSCOPIC STUDY OF LANE FLOW DISTRIBUTION CHARACTERISTICS
ON INTERURBAN EXPRESSWAY
Keisuke NAKAMURA, Yuta TAKAYA, Yutaro KIYOTA,
Takashi ISHIDA and Yasuhiro NONAKA

5