Moving from trip-based to activity-based
measures of accessibility
Xiaojing Dong, Moshe E. Ben-Akiva,
John L. Bowman, Joan L. Walker
Transportation Research Part A, Vol.40,No.2
pp.163-180,2006.
2008/10/15（水）論文ゼミ#12
M1 藤井敬士概要
ABA（Activity-Based Accessibility）という，新たなアクセシビリティを提案．
個人間の異質性を表現可能
異なるタイプのトリップを統合して一つの指標で表現可能
スケジューリングやトリップチェインの影響を考慮
可能
失業者や非自動車保有者といったセグメントごとにアクセシビリティを評価可能

論文の構成はじめに従来のアクセシビリティ指標
アクセシビリティベーストアクセシビリティ
ABAを用いたケーススタディ
結論アクセシビリティとは「空間的に分布している，移動を伴う活動機会へのアクセスの簡単さと便利さ」→様々なタイプのトリップと活動の関数→個人の趣味嗜好にも関わるため，定量化が困難従来のアクセシビリティ指標
従来の指標：トリップベース=一つのタイプ(例えば通勤)のトリップのみを考慮
等時線指標
重力ベースの指標
効用ベースの指標

Acci = ∑ W j a j

Acci = ∑ a j f (cij )jj

1E  max U in  = ln ∑ exp(µVin ) i∈Cn µ i∈Cn

Handy and Niemeier(1997)による分類

等時線指標決められた旅行時間，距離，もしくは一般化コストの中で到達できる活動機会の数

Acci = ∑ W j a j 閾値を20分にしたとき
買い物トリップについて考える
閾値を15分にしたときj
20分

a j : ゾーンj内の活動機会数(())

1 cij ≤ c*ijのとき
Wj = *0 cij > c ijのとき
cij : ゾーンij間の抵抗指標

10分

25分

c*ij : 閾値閾値と対象とする活動機会をどのように設定するのかが難しい！！

重力ベース指標
近くの活動機会はアクセシビリティに大きな影響を与え，遠くの活動機会はあまり影響しないという仮定．
Acci = ∑ a j f (cij )ja j : ゾーンjの活動機会数

f (cij ) : ゾーンiからゾーンjへの旅行抵抗関数

f (cij )は普通，旅行時間に関する負の指数関数の形をとる．

a jが土地利用を，f (cij )が交通システムを表す ．

f (cij )を前述のW jと等しくすると等時線指標になる．

個人間の違いを考慮できない！！

効用ベース指標
ランダム効用理論に基づく離散選択モデルから得られる期待最大効用
1
E  max U in  = ln G
 i∈Cn µ1E  max U in  = ln ∑ exp(µVin ) （MNLモデルの場合）
 i∈Cn µ i∈Cn

非集計モデルに基づく指標であるため，個人間の選好の違いを表現可能アクティビティベーストアクセシビリティ
従来の効用ベースの指標に加え，トリップチェインやスケジューリングといった概念を考慮．
Day Activity Scheduleモデル(BenAkiva and Bowman,1998)から導かれた．

DASモデル
1日の活動と交通行動を，一つのスケジュー
アクティビティパターン
アクティビティスケジュール
ルとしてモデル化．

1. 1日の主要な活動

1. アクティビティパターンの選択

2. 自宅ベースのツアーの時刻
アクティビティパターン:ある個人によって行われる
2. 主要な活動は自宅かそうでな
いか
活動とツアーの集合 3. 自宅ベースのツアーの目的地と手段
3. 主要な活動を含むツアーの型．
アクティビティスケジュール:アクティビティパターン
ストップ回数，目的，つながりを
4. 職場ベースのサブツアー
含む．に，つながりやタイミング，活動場所といった詳細
4. 補助的なツアーの数と目的情報を補完したもの． 5. 自動車運転者の中間立ち寄り
目的地
5. 補助ツアーにおける自宅での活動の有無

ABA指標ある個人の，所与の居住地における利用可
能なアクティビティスケジュールから得られる期待最大効用の値．
1. トリップと活動のスケジューリングを反映している
2. 活動の参加，トリップの組み合わせ，交通手段，タイミングなど選択肢の様々な要素を考慮できる
3. 土地利用や交通システムだけでなく個人の社会特性を反映している

2つの条件
期待最大効用の値は個人間で直接比較できない→2つの条件を満たす必要
スケールコンディション
すべてのアクセシビリティ値は，同じスケール，単位でなければならない．

レベルコンディション
一貫性のあるベンチマークとなる値を持たなければならない．

アクセシビリティ指標は標準化しなければならない

ABAの標準化
レベルコンディション∆Accn = Accan − Accbn
Accan : 交通施策後のアクセシ ビリティ
Accbn : 交通施策前のアクセシ ビリティ

スケールコンディション∆Accnx = ∆Accn / α nxb ( ∆x )nAcc− Acc
α nx =∆x ∑ pin tii∈C nbnx : 各トリップの費用，旅 行時間などの変数
Accbn(∆x ) : xが∆xだけ増加した時の値
pin : 個人nがアクティビティスケ ジュールiを選ぶ確率
ti : アクティビティスケジ ュールiのトリップ数

トリップあたりの費用増加×（確率×トリップ数の総和=トリップ数の期待値)＝費用増加量の期待値

ABAを用いたケーススタディ
1. ロードプライシングによるアクセシビリティの変化の個人差を分析
2. 分布をプロットし，セグメントごとの影響を分析
3. 同一の土地利用パターン，交通システムの下での選好の異質性を分析
4. ABAによるプロット図と従来の指標によるプロット図を比較

ロードプライシングによるABAの変化の分
布∆Accnx = ∆Accn / α nx
Accbn(∆x ) − Accbn
α nx =∆x ∑ pin tii∈C n

二つのピーク→失業者に比べ就業者により大きな影響．

セグメントごとのABA変化の違い

社会経済属性別のABAの違い

26歳の妻と同居する25歳男性，2台の車を所有，中所得
b.自家用車がないと仮定した場合
c.夫婦ともに失業したと仮定した場合
d. 職場を中央右の地域に移したと仮定した場合

ABAとTBA(Trip-Based Accessibility)の比較

ABAのグラフがTBAに比して全体的に左に寄っている→ABAではスケジュールの変更を考慮に入れることが出来るため，プライシングによる負の影響を小さく見積もる．

ABAとTBA(Trip-Based Accessibility)の空間的比較

最も損失の小さいエリアはTBAの方で広い→該当エリアであるCBDには業務関連の施設が多いためその他のレベルではABAの方がエリアが広い→政策に対する感度がABAの方が低いため

結論
ABAという新しいアクセシビリティ指標を提案
した
1. 非集計モデルに基づくものなので個人間の異質性を考慮できる
2. 1日のスケジュールを推定するため，多様な型のトリップ，トリップチェインの制約を考慮できる