交通工学 2012 年 4 月号掲載

道路ネットワークデータの高度化とそれを利したマクロ・ミクロ連携分析技法の事例
Case Study for Utilizing Advanced Road Network Data andInteractive Calibration between Macro & Micro Level Models

兵萩福藤野沢哲保綾朗＊
克＊＊
乃＊＊＊

本稿では，道路情報便覧の交差点折進条件を加味した道路交通量配分と，配分（マクロ）と交通ミクロシミュレーション（ミクロ）を連携させた方法論の紹介を行っている．まず，前者については，全国の道路交通量配分ネットワークと，交差点折進情報を有する道路情報便覧データを結合させたネットワークを沖縄本島で構築し，利用者均衡配分によるデータ特性の把握を試みた．後者については，同配分結果を入力値とし，浦添市の交差点改良区間約 2km を事例としたミクロシミュレーション分析を行った．分析結果や，そのワークフローから，交差点を明示的に扱う道路交通ネットワーク分析技法の有用性を確認することができた．
キーワード

1.

道路情報便覧 交通量配分 マクロ・ミクロ連携 交差点折進

要分析手法を駆使して，大会時の交通制御などをはじめに解析しており，その中では，マクロな配分モデル

21 世紀を迎え，道路交通を扱うモデル環境は大と，ミクロなシミュレーションを組み合わせた工きく変化してきた．身近なネット上で地図を閲覧

夫も実用化されている 1)．わが国では，道路デーしたり，その現場写真を確認することも容易であタは高度に電子化されているし，道路交通センサ

るし，交通量観測の自動化や，地図データの電子スなど，他国に類のない大規模な流動把握調査も化も分析の高度化に寄与してきた．さらに，モデなされている．本稿では，特に道路ネットワーク

ルが対象とする施策も，一般的な道路建設のみな解析において，今後，有用性を増すことが想定さらず，TDM や公共交通との分担を考慮した施策なれる新たなデータ利用のあり方や，分析技法につど，日単位ではなく，時間単位で，かつモード横いて事例紹介を試みる．

断的な事例が増加しているように思われる．

2.

道路ネットワークデータ整備の方向性

タを用いた詳細な分析のニーズは高いし，それを2.1

従来データの問題点について支える技術も進展しつつある．例えば，本年開催道路交通の配分計算（assignment）には，道路のロンドンオリンピックに向けて，ロンドン交通ネットワークデータが不可欠であり，可能であれ局（Transport for London: TfL）では多種多様な需ば，全国共通のデータが供用資産として公的に公計算機環境が格段に向上した今日，多様なデー

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正 会 員
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*** 非 会 員

工博 東京海洋大学海洋工学部流通情報工学科教授（TEL: 03-5245-7386, E-mail: hyodo@kaiyodai.ac.jp）
博士（工学） 一般財団法人計量計画研究所研究部次長
前 PTV サポートセンタージャパン株式会社

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開されることが望ましい．DRM（Digital Road Map）

される．道路情報便覧では，交差点を一つのノーの整備により，その条件は満たしつつあり，国土ドとして表現し，交差点の折進規制も，方向別規

交通省による全国交通配分用のネットワークデー

制情報を別途ノード単位でデータベース化していタなど，基本となるプラットフォームは概成してる（図-1）．交通量配分にこの情報を加えるためにいる．しかしながら，交差点条件については，リは，ノード単位で整理されている交差点規制情報

ンク内の交差点数など，簡便な情報にとどまってをリンクに付加する必要がある．この作業は，萩おり，右折や左折の折進の情報は考慮されないこ

野ら 3)で紹介されているとおり，交差点の折進規とが殆どであろう．今後，時間帯別の断面交通量制情報を付加した分析用の道路ネットワークデーなどデータ取得の自動化が進展し，かつ時刻や車タは既に構築済みである（図-2）．同データは，大種を考慮した TDM 策（プライシングなど）のニ型貨物車の折進条件を考慮した経路選択分析に用ーズが高まれば，当然，時間帯別配分の精度を向いられたが，本稿では，その一般的な道路交通量上させる必要に迫られるし，車種や信号制御を加配分への適用を試みることとする．これにより，味した分析手法が必須となる．

交差点条件をより精密に取り込み，車種別の走行条件の相違も考慮した分析の可能性を示すことを想定する．

3.

折進情報を含んだ道路ネットワークによる沖縄本島の配分交通量推計

3.1

沖縄本島の配分交通量推計の諸条件取り上げる分析対象は，沖縄本島とする．使用するデータの概略は以下の通り．
・OD 交通量：2005 年道路交通センサスオーナ
ーマスターの平日 17 時台発生トリップ（分析図-1

道路情報便覧調査票の例（交差点形状）

対象区間は夕方ピークが卓越しているため）

2)・大型貨物車とバスの pcu は 2 とする
道路情報便覧のネットワーク

・道路ネットワークは全国配分データに道路情分析用道路ネットワーク

報便覧を付加したデータ（515 ノード，1,392リンク，83 ゾーン）
配分の計算には，後述するミクロシミュレーショ

折進不可

ンとの連携も想定し，ドイツ PTV 社の VISUM を用いた（図-3）．

折進不可

構築した道路ネットワークデータには，折進条件が含まれるが，右折・左折・直進のフラグは付
図-2通行可のリンク
通行不可（ 折進不可） のリンク

加されていない．そこで，本分析では，接続する

3)一対の二つのリンクの緯度経度が判明しているこ交差点折進情報の付加方法とから，座標情報を用いて，ベクトルの内積から2.2リンク間の接続角度を計算し，ベクトルの外積で道路情報便覧データの活用可能性接続の向きを判別した．図-4 に算出したリンク相

さて，折進条件については，わが国では道路情互の角度の頻度分布を示す．これより，角度絶対報便覧データが整備されており，その活用が期待値 120°以上を直進と判断した．

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1.5%増加，台時は 3.5%減少の結果であり，概ね常識的な値となっている．
さらに，折進条件の効果を確認するため，左折で 10 秒，右折で 20 秒の負荷を加えた．総量では，台キロも台時間も 1%未満の変化にとどまったが，シミュレーション対象の，沖縄本島の混雑区間である国道 58 号線で，約 4%の交通量増加となった．
これは折進条件が課されたことで，右左折抵抗の少ない幹線交通量が増大したことを意味している．
3.2

交通ミクロシミュレーション連携条件

道路の計画と運用に必要な情報は，配分結果に止まらず，交差点の形状や信号制御にも及ぶ．す図-3 分析で用いた交通量配分ネットワーク（ノード数:515，リンク数:1,392，ゾーン数:83）

なわち，現実の道路交通計画・運用では，詳細なシミュレーションも一体化した分析プロセスが果たし得る役割は小さくない．本稿では，シミュレーションソフトに前述の VISUM との連携機能が備わった，PTV 社の VISSIM を用いる．分析対象は，平成 23 年度に交差点改良事業（図-5）が行われた，浦添市港川交差点を含む約 2km の国道 58号区間である．この事業では，それまで 58 号に接続していた 2 箇所の T 字路を移設し，十字交差点に改良，信号数も一つ減じた．

図-4

折進条件の推計結果（合計 2,584 組）

配分計算に用いる BPR 関数は，わが国で標準的に用いられている次式である．

q t a qa   t a 0 1  0.48  a  Ca 

2.82



適用した配分計算手法は利用者均衡で，大型貨物車とバスは pcu 換算し，車種は 1 種類のみとした．本稿では，折進データの活用や，配分とシミュレーション連携の可能性を示すことを主眼とするため，推計精度の詳細な検証や，細かい tuningは行っていない．しかし，感度分析の一つとして，高速道路無料化の影響を検証した（沖縄本島内の高速道路料金を 0 に固定）．その結果，台キロは図-53

港川交差点改良の概略図

交通工学 2012 年 4 月号掲載

VISUM と VISSIM 間では， *.ANM（ Abstract

シミュレーションに用いるネットワーク構造

Network Model）という XML 形式のデータを通じは，VISUM の配分結果と共に VISSIM に取り込む．て，折進条件を始め，レーンごとの接続や信号に図-6 の左右の道路区間が，約 2km の国道 58 号分

よる容量などのネットワークデータを共有できる． 析対象である．交差点流入交通量も，平成 22 年度に行われた交通量調査も参考に，VISUM の配分結果から設定した．
4.2

交差点改良の効果計測結果

VISSIM による交差点改良前後のシミュレーシ
ョンの 30 試行の結果，夕方ピークの混雑方向（北向き）で，表-1 を得た．
表-1

分析区間のパフォーマンス［平均，分散］

改良前
改良後
旅行時間（秒）［284, 10.9 2］ ［272, 3.9 2］
通過交通量（台） ［2,189, 44.7 2］［2,185, 40.8 2］

交差点改良により，数%の旅行時間短縮が確認
図-6

されるが，交通容量には大きな影響がないことがマクロモデルからの分析対象区間の切り出し示唆される．しかし本稿はマクロ・ミクロのワークフローを示すことを主眼とするため，分析精度を高めるためにはより詳細な tuning が必要である．
5.

むすび

道路を計画・運用する実務者にとっては，車線増も信号運用も一体化して交通対策を考慮しているはずである．本稿で紹介した，折進の考慮や，配分とシミュレーション（信号制御）の連携も，ごく自然なワークフローと理解できよう．今後，
図-7

シミュレーションモデルの港川交差点付近図

時間帯配分や，現実的な交差点条件の配分計算への取り込みなども検討予定である．

4.

シミュレーションによる効果分析

4.1

分析データの概略と使用ネットワーク

末筆ではあるが，港川交差点改良の情報と，同地の交通量調査結果提供に協力頂いた金城一也氏（（株）中央建設コンサルタント）に謝意を表する．

分析対象の港川交差点を含む約 2km の区間（城間交差点～牧港交差点）には，11 箇所の信号交差参点が存在するが，マクロモデルとの整合性も考慮

考文

献1) Glynn Barton et al., “Managing Traffic on London's Strategic
Corridors and during the 2012 Games through the use of TrafficModelling”, PTV User Group Meeting, New York, 2011
2) 道路情報便覧資料調査要領（平成 19 年度版），国土交通省道路局道路交通管理課
3) 萩野保克・兵藤哲朗，特殊車両通行許可申請電子データを用いた海上コンテナ車の流動分析，交通工学，vol.46，No.3，
pp.58-pp.65，2011

し，歩行者用押しボタン信号や，隣接信号と連動する小交差点は省略し，港川交差点改良前で 7，改良後で 6 信号交差点を分析対象とした．信号現示パターンは，平成 24 年 1 月 10 日（火）に現地調査を行い，その結果を反映している．

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