既往研究の整理
2009/12/09
武智環

背景の整理北村隆一：変動についての試行的考察，第26回土木計画学研究発表会招待論文，2002

交通現象に変動はつきもの– 変動は「不安定」なものとして除去され，「安定」した値を得て解析を行っていた．

観測される交通現象は交通現象そのものに内在する変動，測定誤差などの不確定要素を含んでいる．
– 変動・変化は考慮されず，一時点における系の状態を対象として安定を志向したものであった．

個人の行動– 毎日規則的に行われる行動– 週末の買い物のように長い周期の行動– 周期をもたない行動

2これまで典型的な一日を選んで現象を観測– パーソントリップ調査• 休日などのない週の中日を調査日とする．
• 年間の平均交通量に近いとされる秋を選ぶ．

現象が1週間の間でどのような変動を示すか季節間でどのように変動するか

日付，曜日，季節…

個人，世帯– これらを示すデータは少ない．

交通量の変動は研究対象とされてきた居住地，勤務地…

– 交差点，高速道路の流出入量の変動など断面データから導かれるモデルを将来予測に適用する事の問題が繰返し指摘されてきた…

6週間の交通行動データを用いた分析– ドイツ・カールスルーエ・ハレにて長期データを用いて，行動の変動を把握する

3目次案
第１章 はじめに1.1 研究の背景
1.2 研究の目的
1.3 本研究の構成
第２章 既往の調査手法と研究
2.1 調査手法
2.1.1 パーソントリップ調査
2.1.2 プローブパーソン調査
2.2 既往の研究
2.2.1 パネル調査による行動分析
2.2.2 変動分析
2.3 本研究の位置づけ
第３章 データ概要
3.1 調査概要
3.2 使用データ概要
3.2.1 東京PP調査
3.2.2 松山PP調査（2003, 2004, 2005, 2007?）（3.2.3 徳島PP調査）（3.2.4 高知PP調査）
3.3 データクリーニング
3.3.1 データ抽出
3.4 基礎集計

第４章 空間利用分布
4.1 データ作成
4.2 基礎集計
4.3 空間利用分布特性
4.4 空間利用の変動
4.4.1 時間変動（日，曜日，年，季節）
4.4.2 個人変動（個人内，個人間）
4.4.3 空間変動
第５章 アクティビティパターンの変動分析
5.1 パターン抽出
5.2 周期性評価
5.2.1 周期性の評価方法
5.2.2 周期性分析
5.2.3 個人変動（個人内，個人間）
5.3 相同性評価
5.3.1 相同性の評価方法
5.3.2 相同性分析
5.3.3 個人変動（個人内，個人間）
第６章 結論謝辞，参考文献

4

個人変動
•

Eric I. Pas Subramanian Sunder: Intrapersonal variability in daily urban travel behavior: Someadditional evidence, Transportation 22, pp.135-150, 1995––•

交通行動の分析とモデリングでは，理論的な議論が旅行行動に固有の日々変動を認めるという事実にもかかわらず，旅行の一日記録と世帯または人のサンプルに基づいていた．
一連の連続日の行動の変動において重要なことは，個人内と個人間で記述すること．（Koppelman & Pas 1984）

トリップ時間の変動を分析
全変動
Total Variability

説明変動
Explained
Variability

個人間変動

個人内変動

Interpersonal
Variability

Intrapersonal
Variability

説明できない変動

系統的曜日変動

Unexplained
Variability

Systematic, Day-OfWeek Variability

残りの個人内変動
Residual
Intrapersonal
Variability

Components of variability: Basic concepts (After: Pas 1987).

••

トリップ時間の合計よりもトリップごとの平均移動時間において，日ごとに，わずかに規則的であることを示す．(b)と(c)トリップ割合の経日変動によって，日々のトリップ時間の変動があらわれる．

5

空間利用
Marta C. Gonzalez, Cesar A. Hidalgo& Albert-Laszlo Barabasi：
Understanding individual human mobility patterns，Nature 453,
pp.779-782 , 2008
– Understanding individual human mobility patterns Supplementary Material

概要––––––

100,000人の携帯電話利用者の移動軌跡6ヶ月分
人の行動軌跡が高度な時空間的規則性を示す
移動距離が時間に依存しない
頻繁に訪れる少数の地点に戻る傾向
24時間の整数倍の周期で同じ場所に戻る．
行動の距離的なスケールは人それぞれ異なるが，距離を規格化した後の行動パターンはほぼ同じ変動・変化という捉え方はされていない．
軌跡しか得られていないため，行動内容には触れられていない．

6

空間変動
Yusak O. Susilo, Ryuichi Kitamura: An Analysis of the Day-to-day Variability in the
Indivisual’s Action Space: An Exploration of the Six-Week Mobidrive,
Transportation Research Record, 1902, pp.124-133, 2005(1)自宅近くや自宅内での動き．
(2)職場，買物場所などへ向かう通常の活動場所へまたはそこから動く活動．
(3)それらの活動が起こる場所周辺での動き．

Action Space
個人が頻繁に，活動を実行するための活動場所の集合(X1, Y1)I H = L2 = ( X H − X C ) + (YH − YC )2

L
(Xc, Yc)(XH, YH)(X2, Y2)(X3, Y3)
Home Location

Center of Activities Locations

Activity Location

Components of IC

2

1 3
1 3
X c = ∑ X i and Yc = ∑ Yi
3 i =13 i =13{I c = ∑ ( X i − X C ) + (Yi − YC )i =122}
7

全モーメントの変動
Vi d = β ' X id + ε id , d = 1,2,...,7; i = 1,2,..., N
Vi d : d曜日，個人iの合計2次モーメントの分散
X i : 説明変数のベクトル•

平日より休日の方が変動が大きい– 平日より休日は自由行動をとりやすいため．

•年齢が高いと，action spaceの変動が小さい•

運転免許はあまり関係なくて，車の所有数が，負にきく．

•都心居住者は，平日休日ともに他のエリアに住む人より変動が大きい．

8経日変動の異質性
Yit = β ' X it + α i + ε it , i = 1,2,..., N ; t = 1,2,..., T
Yit :個人i，t日のモーメント値

X it :

説明変数のベクトルαi :ε it :

個人の誤差
確率誤差（ホワイトノイズ）•••

Karlsruheに住む人は，セントロイドも自宅に近く，あまり行動に広がりが見られない．
大人数の世帯では，平日に行動場所の広がりが少ない．
土曜ダミーが重要

9IHやICの経日変動は，– 系統的変動，ランダム変動• 個人内変動, 個人間変動• 個人差による誤差の変動, white noiseに分けられる．

10参考文献
By Pu Wang, Marta C. Gonzalez: Understanding spatial connectivity of individuals with non-uniform
population density, Philosophical Transactions A, 367,pp.3321-3329, 2009
J. Candia, M. C. Gonzalez, P. Wang, T. Schoenharl, G. Madey, A.-L. Barabasi: Uncovering individual andcollective human dynamics from mobile phone records, JOURNAL OF PHYSICS A, MATHEMATICAL AND
THEORETICAL, Volume 41, Issue 22, Article number 224015, 6 June 2008
Kay W. Axhausen, Andrea Zimmermann, Stefan Schonfelder, Guido Rindsfuser, Thomas Haupt：Observing
the rhythms of daily life: A six-week travel diary, Transportation 29, pp.95-124, 2002
Ming S. Lee, Michael G. McNally: On the structure of weekly activity/travel patterns, Transportation
Research Part A ,37, pp.823-839, 2003
Robert Schlich: Analysing intrapersonal variability of travel behavior using the sequence alignment
method, European Transport Research Conference, Cambridge, 2001
Theo A. Arentza, Aloys Borger and Harry J. P. Timmermans: Capturing activity-travel sequence forinfrequent event; A sampling and data collection approach, 8th International Conference on survey
methods in transport annecy, France,2008
北村隆一：変動についての試行的考察，第26回土木計画学研究発表会招待論文，2002
亀井泰志：長期モニタリングデータに基づいた移動活動パターン解析，愛媛大学卒業論文，2004
玉國和広：リスト処理を導入した都心回遊シミュレーションの開発，愛媛大学修士論文，2006
力石真，藤原章正，趙峻屹，K. W. Axhausen: 6週間の交通行動データを用いた活動パターンの変動に関するマルチレベル分析，土木計画学，土木計画学研究, 講演集，Vol.37，CD-ROM
寺谷寛紀：サンプリング手法に着目した行動の多様性評価，愛媛大学修士論文, 2005

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12

13

School(5,10)

Home(1, 7)

L

Grocery Store(3, 1)

Work Location(10, 10)(Xc, Yc)

L=( X H − X C )2 + (YH − YC )2=(1 − 6)2 + (7 − 7 )2 = 25 = 5

5 + 10 + 3=63
10 + 10 + 1
Yc ==7322I c = (− 1) + 32 + 4 2 + 32 + − 32 + (− 6 ) = 80

Xc ={() () (( ))}合計2次モーメント
I H + I C = 25 + 80 = 105

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モーメントでとらえる利点

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変動とは
個人変動
– 個人，世帯時間変動– 日付，曜日，季節…

空間変動

時間変動

個人変動

空間変動

– 居住地，勤務地…
断面データから導かれるモデルを将来予測に適用する事の問題が繰返し指摘されてきた…

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