天候による交通手段選択
Impact analysis weather condition on travel mode choice behavior

愛媛大学
Ehime University

M2 多久和昌宏
B4
穴山翔
歌田朱音
川添綾夏
福岡真優
村上航大

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背景Background 背景 Background• 雨天時の自動車・自転車の事故が晴天時に比べて多い→雨天時は公共交通の利用が安全
Use of public transportation is safer in case of rain

出典：JAF「交通安全情報サイト」/首都高速道路株式会社データ提供

視界が悪くなり危険！
Dangerous due to poor visibility!

2

基礎分析｜天候別移動手段【豊洲】Representative transportation by weather in Toyosu

Basic analysis

2.0%
0.8%

晴れ(n=9310)
Clear weather

12.9%

24.5%

22.4%

37.4%

0.7%

2.0%

くもり(n=4961)
Cloudy weather

26.8%

11.1%

19.6%

39.7%

3.0%

雨(n=3277)
Rainy weather

18.2%

25.2%

0%

20%

40%

13.2%

60%

39.8%

80%

鉄道
バス
自動車
自転車
徒歩
その他

TrainBusCar
Bicycling
Walking
Others0.6%

100%▪天気が悪くなるにつれ自動車利用が増加、自転車利用は減少している
Car use increases as weather worsens, bicycle use decreases
3仮説・目的Hypothesis /Objective 仮説•

Hypothesis

雨天時は、雨に濡れるという身体的負担から、雨をさえぎることのできる交通手段を選択しやすいのではないか
In case of rain, it would be easier to choose a transportation method that can protect you from the rain.

•

普段自転車を利用している人も雨天時は他の交通手段を選択するのではないか
Even those who normally use bicycles may choose other modes of transportation when it rains.

 目的 Objective•

天候が交通手段選択に与える影響を明らかにする
Identify the impact of weather on transportation choices•

雨天時の自動車事故を減らすために公共交通の利用を促進する政策の考案をする
Devise policies to promote the use of public transportation to reduce car accidents during rainy weather
4作成データgenerated data

 データ概要 Data summary〇気温、降水量、天気、日照時間、風速、日射量
Temperature, precipitation, weather, sunshine hours, wind speed, solar radiation• 期間：2021年7月～8月の１時間ごとのデータ
Period: Hourly data from July to August 2021

• 場所：東京都
Location：Tokyo（出典：気象庁HP）〇自動車費用（ガソリン代）=car距離(km)/10(km/L)×160(円/L)
Car cost (gasoline) = car distance (km)/10 (km/L) x 160 (yen/L)

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モデル推定model estimation■多項ロジットモデル multinomial logit model

carrailbus

bicyclewalking■効用関数 utility function
𝑈𝑐𝑎𝑟 =𝛽1 + 𝛽5 𝐶𝑐𝑎𝑟 + 𝛽6 𝑇𝑐𝑎𝑟 + 𝛽11 × (雨ダミー) + 𝛽15 × (自動車保有ダミー) + 𝜀𝑐𝑎𝑟
𝑈𝑟𝑎𝑖𝑙 =𝛽2 + 𝛽5 𝐶𝑟𝑎𝑖𝑙 + 𝛽7 𝑇𝑟𝑎𝑖𝑙 + 𝛽12 × (雨ダミー) + 𝛽17 × (𝑂𝐷直線距離 > 3000𝑚ダミー) + 𝜀𝑟𝑎𝑖𝑙
𝑈𝑏𝑢𝑠 =𝛽3 + 𝛽5 𝐶𝑏𝑢𝑠 + 𝛽8 𝑇𝑏𝑢𝑠 + 𝛽13 × (雨ダミー) + 𝜀𝑏𝑢𝑠
𝑈𝑏𝑖𝑘𝑒 =𝛽4 + 𝛽9 𝑇𝑏𝑖𝑘𝑒 + 𝛽14 × (雨ダミー) + 𝛽16 × (自転車保有ダミー) + 𝜀𝑏𝑖𝑘𝑒
𝑈𝑤𝑎𝑙𝑘 =𝛽10 𝑇𝑤𝑎𝑙𝑘 + 𝜀𝑤𝑎𝑙𝑘
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モデル推定結果
Model Estimation Results
説明変数Parameters

定数項constant term

費用cost(1000yen)

所要時間required time(h)Parameters

Estimates

t-valuecar-3.97 -53.07**

train

-2.57

-4.78**

bus

-3.50

-4.52**

bicycle-3.16 -38.57**

walking

0.00

car、train、bus-0.0216

-0.09

car

-2.60 -12.71**

train-3.67 -12.90**

bus

-3.88

bicycle-7.03 -24.10**

walking-5.49 -38.15**-5.11**

car0.4085.11**

train

0.0251

0.13

bus

1.21

1.73**

bicycle-0.586-9.00**

自動車保有ダミーcar possession dummy

car

2.47

35.07**

自転車保有ダミーbicycle possession dummy

bicycle2.51

30.38**OD直線距離>3000mダミー OD linear distance>3000m dummy

train

2.29

4.21**

雨ダミーrain dummy

サンプル数 number of samples

13629

尤度比 Likelihood ratio

0.40912

自由度調整済み尤度比Likelihood ratio adjusted for degrees of freedom

0.40803

 考察
・雨が降ると… When it rains...
自動車：利用されやすい
電車：あまり変わらない
バス：利用されやすい
自転車：利用しなくなる→バスへの転換を図るべき！
Possible transportation options to avoid gettingwet in the rain.
所要時間を雨の時と雨以外の時で分けたモデルも推定したが、有意な結果が得られなかった。
→今回記載したモデルでは所要時間は雨では分けず、雨ダミーを用いて推定を行ったところ、雨ダミーは比較的有意な結果が得られた。

雨に濡れる苦痛は所要時間にあまり関係なく、雨に濡れること自体が苦痛になっているのではないか？
The pain of getting wet in the rain has little to do with the time required.

**5%有意7

政策シミュレーション
policy simulation

 政策目標バスへの移動手段の転換
Conversion of transportation to buses
雨
605050

選択確率(%)

選択確率(%)

雨以外
60

403020403020101000000.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.05

0.1

0.15

0.20.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

所要時間の短縮率(％)

0.5

所要時間の短縮率(％)
自動車

鉄道

バス

自転車

徒歩

 方法
• バス専用レーン• PTPS(Public Transportation Priority System)の導入→バスの所要時間を短縮
・Dedicated bus lanes
・Introduction of PTPS

→Reduce bus travel time

自動車

鉄道

バス

自転車

徒歩

自動車

鉄道

バス

自転車

徒歩

 結果
バスの選択は僅かしか上がらなかった
雨以外の時：0.31%増 雨の時：0.67%増
Bus selection was up only slightly
Non-rain: up 0.31% Rain: up 0.67

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まとめsummary雨天時は雨に濡れない、車や公共交通の利用が増加していた
No rain, increased use of cars and public transportation when it rained.

公共交通を利用した移動手段に政策を用いて促進できなかった
Failure to use policies to promote public transit-based transportation options.

基礎分析で条件を細かく設定できていなかった
The basic analysis did not set up the conditions in detail.

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