都市間高速道路における QV 相関の経年変化分析
芝 浦 工 業 大 学

学生会員 ○小川泰斗

株式会社道路計画

正会員

石田貴志

株式会社道路計画

正会員

野中康弘

１．目的
高速道路の交通性能の評価において，走行速度や交通容量は，高速移動の担保や渋滞の抑制，渋滞対策の検討といった観点から重要な性能指標である．車
両感知器により長期的に蓄積された高速道路の交通流データを分析することで，これらの性能指標の経年変化を観察することができる．
後藤ら 1）は，都市間高速道路の単路部において，非渋滞時速度（本研究では，図 1 における包絡部における速度と定義する）や実現最大交通量などが経

図 1 QV 図の時点比較例

関越道（上）東松山 IC 付近

年的に低下し，QV 図がいわば委縮してきていること交通量1～200 台/時を指摘している．一方で，これらの性能指標について，この変化の時期や，影響要因はわかっていない．
本研究では，非渋滞時速度 Vu と可能交通容量 Qc の両面から QV 相関の経年変化の傾向を分析し，変化の顕著な時期（変化年次）を明らかにするとともに，QV 相関に影響を及ぼす要因について考察する．

図 2 平均 Vu のデンドログラム

２．分析手法表 1 非渋滞時速度のクラスター分析結果

2.1 分析データ
関越自動車道下り線 41.540kp（東松山 IC 付近）を対象とし，平成 8 年から平成 31 年の 24 年間の車両感知器データを扱う．なお，対象地点は片側 3 車線の都市間高速道路であり，データは車線別に 5 分間車線計の変化年次

第一走行車線の変化年次

Vu

平均値

V1~200

H19-H20 H19-H20 H20-H21 H19-H20 H19-H20 H15-H16

85%タイル値15%タイル値

平均値

85%タイル値15%タイル値

V1001~1200 H19-H20 H19-H20 H19-H20 H13-H14 H18-H19 H12-H13
V2001~2200 H24-H25 H24-H25 H24-H25
第二走行車線の変化年次

追越車線の変化年次

Vu

平均値

集計の交通量（全車種，大型車の 2 種），車線計の平V1~200

H19-H20 H19-H20 H19-H20 H24-H25 H24-H25 H24-H25

均速度が記録されている．

V1001~1200 H24-H25 H19-H20 H19-H20 H24-H25 H24-H25 H24-H25

2.2 非渋滞時速度 Vu の分析※上表は変化年次（速度変化が大きく2区分される境界となる年次）を示す

QV 図の包絡部における交通量階層が 1 時間換算85%タイル値15%タイル値

V2001~2200

平均値

85%タイル値15%タイル値

H24-H25 H24-H25 H19-H20

2.3 交通容量 Qc の分析

値で 1~200 台/時，1001~1200 台/時，2001~2200 台/時

実現最大交通量は変動が大きく，特異値の影響をかつ速度 70km/h 以上のランクを対象に，平均値，85%受けやすいことから QV 形状をモデル化し，可能交タイル値，15%タイル値の速度を算出し，クラスター通容量の推定値を得ることで，分析を試みる．

分析から走行速度変化が大きく 2 区分される境界と

３．QV 形状変化の変化年次に関する分析結果なる年次（以下，「変化年次」と称す）を明らかにす(1) 非渋滞時速度 Vu からみた変化年次

る．なお，クラスター分析の距離測定法には Ward 法を用いる．

非渋滞時速度 Vu に関するクラスター分析によるデンドログラムの一例として，車線計の 1～200 台/時

キーワード：交通量，速度，経年変化
連絡先〒135-8548 東京都江東区豊洲 3-7-5 09C32 芝浦工業大学 交通計画研究室

TEL:03-5859-8354

のケースを図 2 に示す.また，その他車線，交通量階層の速度に関するクラスター分析結果を表 1 に示す．
全体的には，主に平成 19 年と平成 20 年，平成 24年と平成 25 年に速度の変化年次があることがわかる．
平均値と 85%タイル値，15%タイル値の比較では，変化年次に大きな違いがない一方で，車線別にみると追越車線の変化年次の多くが第 1・2 走行車線と異なり，平成 24 年と平成 25 年が変化年次となっている．
(2) 交通容量 Qc からみた変化年次
QV 形状のモデル化は，式(1)に示す Drake の式と

図 3 モデル式を当てはめた QV 図

Brilon の式 2）を用いて行い，臨界密度から交通容量を算出した．図 3 はその一例である．
1 𝑘 2
𝑣 = 𝑣𝑓 𝑒𝑥𝑝 {− ( ) }
2 𝑘𝑐

(1)

ここに，v：速度(km/h)，k：交通密度(台/km)，vf：自由走行速度(km/h)，kc：臨界密度(台/km)
交通量の RMSE を算出した結果，Drake の式の適合度が高いことから，クラスター分析では Drake の式から得られるモデルの採用した.

図 4 軽自動車混入率のデンドログラム
表 2 各影響要因のクラスター分析結果想定される影響要因 変化年次 想定される影響要因 変化年次

QV 形状のモデル化した交通容量の比較において，大型車混入率

H22-H23 女性ドライバー割合 H17-H18

パラメータ推定結果が明らかに異常な年次を除いて軽自動車混入率

H19-H20 高齢ドライバー割合 H24-H25

クラスター分析を行ったところ，平成 22 年と平成 24年に交通容量の変化年次が確認された．
４．QV 形状変化の影響要因に関する考察
非渋滞時の走行速度や交通容量の変動に影響を及ぼす可能性のある要因には，社会構造変化や交通技術変化など様々なものがある．本研究では，軽自動車と大型車の混入率，女性と高齢ドライバーの割合，交通違反取締件数に着目する．これらの指標の経年変化について，上記の分析と同様にクラスター分析を行い，変化年次について比較考察する．
図 4 に示す軽自動車混入率の分析結果の一例をみると，非渋滞時速度と同じ平成 19 と平成 20 年に変化年次が確認された．近年では，エコドライブ増加の一要因である軽自動車の混入率上昇から，速度変化にも影響していると考えられる．
表 2 に示す大型車混入率では，
平成 22 年と平成 23年に変化年次が確認された．速度や交通容量の変化年次とは完全な一致はしなかったものの，近い変化年次が確認された．平成 15 年 9 月には大型トラックのスピードリミッター装着の義務化等により，速度抑制装置の普及が進み，近年では運転支援技術やデ交通違反取締件数

H25-H26※変化年次（変化が大きく2区分される境界となる年次）を示す

ジタコ等のテレマティクス端末の普及してきていることが，速度変化や交通容量変化に影響を及ぼしていると考えられる．
６．まとめと今後の課題
車両感知器データを用い，対象地点の QV 相関の経年変化を分析した結果，QV 図の経年的な縮小と変化年次が確認された．非渋滞時速度や交通容量の変化年次に影響を及ぼすと考えられる幾つかの要因と照らし合わせて比較考察を行ったが，これらは交通性能指標の低下をもたらす可能性が高いものの，要因の特定までには至らなかった．
今後は，交通性能指標と変動要因との関係性を分析し，各変動要因の影響強度を考察していきたい．
謝辞本研究の実施にあたり，データをご提供いただいた東日本高速道路株式会社に厚くお礼申し上げます．
参考文献
1) 後藤誠，石田貴志，野中康弘：都市間高速道路における交通性能の経年変化に関する研究，交通工学論文
集，Vol.5，No.2，pp.A_90-A_98，2019．
2) Werner BRILON, Jan LOHOFF ： Speed-flow
Models for Freeways, Procedia Social and Behavioral
Sciences 16 (2011) 26–36