浜松市中心街における歩行者流動分析
2009SE022 遠藤竜一郎
指導教員：腰塚武志

はじめに1の歩行者流動の分析にあてはめらないことが分かった. これは, ある地点での歩行者数の大幅な減少が説明できない

全国の地方自治体では, 商店街活性化の議論の際に参考ことと, またある地点での歩行者数の突出がモデルに当てとなる歩行量調査を, 独自に行っている場合が多い. 浜松市

はまらないからである. そこで, 歩行者流動量を構成するでも同様に調査が行われており, 浜松市役所が平成 13〜23新たな量を加えてモデルを考えた. ここでは, 当てはまり年における歩行量調査実施書を発行していた. 研究当初のの良かった経路 2 について述べることにする. もとの理論目的が中心市街地の活性化であった為, 調査結果を本研究及び図 2 により記号の定義は,に用いることにした. 商店街の歩行者流動の分析について

α : 駅から商店街への流動量

は, 先に腰塚武志先生, 北澤哲先生により流動分析の基礎

β : 商店街から商店街への流動量となる研究がされていた. そこで本研究の目的は, 浜松市

γ : 繁華街の中心から商店街への流動量の歩行量調査の結果と腰塚先生方の歩行者流動量の分析方法をもとに, 調査結果だけでは分からない実際の歩行者数や回遊パターンの変化を分析する.
図 1 は, JR 浜松駅から北西に広がる浜松市の中心市街地を示した. 歩行者流動量の分析には始点終点をもった経路が必要な為, 今回は調査地点が多く歩行者数も多い代表的な 3 経路に注目し分析する. 図 1 中の着色線上にある点は歩行量調査地点である. 経路の番号は図中東から順に 1,2, 3 とおいた.

(人)
(人)

(人)
x : 駅から調査地点までの距離 (m)f(x) : α, β, γから構成される歩行者流動量 (人)k : f1(x) と f2(x) の交点
a : γ 1 の流動量が途切れる地点 (m)b : 交点 k から真下の地点 (m)c : αの流動量が途切れる地点 (m)d : 駅から繁華街の中心までの距離 (m)l : γ 2 の流動量が途切れる地点 (m)とする. これにより求める流動量の式は,
c−x2x(d − x)+ β1(0 < x < b)(1)
cd22x(d − x)x−af2 (x) = β2+ γ1(b < x < d)(2)2
dd−a2(x − d)(l − x)l−xf3 (x) = β3+ γ2(d < x < l)(3)(l − d)2
l−df1 (x) = αとなる. さらに (1), (2), (3) 式の項を x でまとめ, 最小二乗法を行い, 次のα, β, γの式を得る.

{0<x<b{
図 1 浜松市中心市街地（経路 1,2,3）

2

歩行者流動量2.1

繁華街の中心の流動量γを考慮したモデル

b<x<d{d<x<l

α = a02β1 = − a22d(4)2β2 = − a22da (a+l)γ1 = − 0 a(5)a (l−d)2β3 = − 2 22 β2 (d+l)γ2 =− a1 (l − d)l−d(6)

また, βの流動量が負になってしまう区間があるときは,各流動量の式から負になった区間のみβに関する流動量の式を取り除き, x の 1 次関数の式として計算する.

2.2

流動量γ 1 を考慮しないモデル

図 3 のモデルは, 経路 2 よりも調査地点の少ない経路1,3 のために, 図 2 のモデルのγ 1 の区間を無くしたモデルとして考えた. a が b より大きいときαの流動量はγ 2
図 2 経路 2 の商店街のモデル研究を進めるとすぐに, もとのモデルのままでは浜松市に吸収される為,b を越えてαは存在しない. b 地点で f1(x)は 0 より大きくなる. また, βの流動量が負になってしまう区間があるときは, 2.1 と同様に行う.

図 5 は, 経路 2, 3 に関する流動量の経年変化である. 経路 2 ではβ 2 の流動量をうまく説明することが出来なかった. ここ 2 年で正に変わっているが, 値が突出し暴れてしまっている. β 2 と同じ区間の流動量であるγ 1 は, 平成21 年まで緩やかに減少を続けてきたが, β 2 の値につられここ 2 年で急激に増加してしまった. γの流動量の減少が大変大きく, ここ 2 年間では繁華街の中心としての役割を果たしていないことも分かった.
図 3 経路 3 の商店街のモデル
求める流動量の式は,

a−x2x(a − x)
+ β1(0 < x < a)(7)aa22(x − b)(l − x)l−xf2 (x) = β2+ γ2(b < x < l) (8)(l − b)2
l−bf1 (x) = αとなる. さらに, (7), (8) 式の項を x でまとめ, 最小二乗法を行い, 次のα, β, γの式を得る{0<x<a{b<x<lここで,

α = a02β1 = − a22a

図 6 平均歩行者流動量の経年変化(9)の年々の歩行者流動量の平均値を表している. 図 4 におけa (l−b)2β2 = − 2 22 β2 (l+b)γ2 =− a1 (l − b)l−b(10)

経路 1 は x が駅を離れた地点ですぐに流動量が減少する為, この新しいモデルでもあてはまりが悪い結果となった. そこで, 経路 1 については特殊なモデルが必要だと考え, 本研究の経年変化の分析では省くことにする.

3

平均歩行者流動量は, f(x) を長さ l で積分して割る為, そ流動量グラフと経年変化る x 軸と平行にひかれた太線は, この値を指す. 図 5 では,
経路 2, 経路 3 の経年変化のグラフがきれいに並んでいる.
流動量の差としては少ないが, 経路 3 の方が交通量が多いことになる. この経路 2, 3 においては, 商店街の流動量は11 年間で 3 割か 4 割程落ち込んでいることが分かる.

4

おわりに浜松市の中心市街地で, 歩行者流動をより反映できる経路を選び, 流動量をより正確に説明できるモデル作りをしてきた. 駅とは別の人口が集中する点に, 流動量を置いて新たなモデルを考えてきたが, 未だに不明な点は多い. βやγの流動量の暴れが治まるように, 他の多くの経路でも分析してみたいのだが, 調査地点が多く人通りが十分にある経路には限りがあるので問題である. 今後の課題は, まずβとγの流動量を安定させられるモデルを考えることと,流動量が大きく変化した年について, その原因を調査することである. 平均歩行者流動量のような平均化された量が
図 4 経路 2, 3 における平成 18 年の流動量緩やかに同じ形で変遷しているのであれば, 流動量は必ず相殺しあっているので, βとγの流動量の暴れは明らかに

図 4 は 2 で表した式を歩行量調査結果と照らし合わせ実際にグラフにしたもので, 結果値にきれいに沿っている.

解決できる問題だと考える.

参考文献[1] 浜松市役所 : 歩行量調査実施書（2012） , 地域振興課,
平成 13 年以降調査結果（平日休日）.
[2] 腰塚武志, 北澤哲 : 歩行者流動調査の分析―土浦市を事例として―（1991）, 日本 OR 学会秋季研究発表会
アブストラクト集, pp.118-119.

図 5 経路 2, 3 のα, β, γの経年変化[3] 櫻井洋子 : 都市の歩行者流動量の推定―愛知県豊橋市を対象として― (2012) , 南山大学 2011 年度 修士論文
要旨集, pp.98-101.