名古屋市における交通行動の予測– 中京都市圏パーソントリップ調査を用いて –M2004MM018 伊東 寿音
指導教員

伏見 正則
2.1 トリップと OD データ

1 はじめにトリップとは人がある目的をもって起点 (O:Origin) か中京都市圏は全国において自動車の利用者が多く, どこら終点 (D:Destination) へ移動する場合にその一方向のに行くにも車でという傾向が強くなっており, 都心では買移動を表す概念であり, その移動を定量的に表現する単位物目的の駐車場待ち, 朝の通勤時では都心方向は車で渋滞をトリップという. トリップは出発地と目的地の組み合わしている. 中京都市圏では公共交通機関の利用者を増加させである OD ペアという単位によって集計される.OD ペせ, 車の利用者を減らすことが今後の課題となっている.

アが等しいトリップ数を合計した交通量を OD 交通量と現在の名古屋市においては, 名城線の環状化, あおなみ線呼ぶ.の開通, リニアモーターカー「リニモ」の開通など, 交通
徳重区間の延伸が予定されている. そこで交通機関の拡大

2.2 代表交通手段
1 つのトリップがいくつかの交通手段で成り立つ時, こ化によりどれくらい影響があるのかを知る必要があるとのトリップで利用した主な交通手段を代表交通手段と呼考えた. 本研究は交通機関利用者数の予測モデルを作成すぶ. 代表交通手段は以下に示す優先順位によって決定する.

機関の拡大化が進んでいる. 平成 26 年には桜通線の野並・ることを目的とする. 中京都市圏パーソントリップ調査による OD データを用いて交通手段別ネットワークを作成

鉄道 > バス > 自動車 > 自動二輪・原付 > 自転車 > 徒歩

し, 地域内の人の交通選択行動モデルを作成する. また名城線環状化により交通行動にどのくらい変化があるのか,

図 1 を例にみると, 出発地から徒歩, 鉄道, 徒歩という順

開通前, 開通後の状況で実行することで影響を評価する.

序で目的地までトリップした場合の代表交通手段は鉄道となる. また鉄道を利用する前後の交通手段を鉄道端末交2 中京都市圏パーソントリップ調査

通手段とする. 出発地から駅までの端末交通手段 (アクセ本研究で使用するデータは平成 13 年 10 月に実施した
第 4 回中京都市圏パーソントリップ調査である. パーソンス) は徒歩, 駅から目的地までの端末交通手段 (イグレス)は徒歩となる.

トリップ調査は, 交通の主体である「人（パーソン）の動き（トリップ）」を把握することを目的としており, 調査内
容は, どのような人が, どこからどこへ, どのような目的・交通手段で, どの時間帯に動いたかについて, 調査日 1 日の全ての動きを調査し, 都市圏内の交通実態を把握するためのものである. パーソントリップ調査はサンプル調査であり, 調査結果は約 26 万人の人の動きを拡大し, 都市圏全体（約 900 万人）の人の動きを算出している. 参考デー

図 1 代表交通手段

タとして [1], [5] を使用する.

2.3 研究対象地域
表1

パーソントリップ調査では, 対象地域をゾーンという地対象地域内のトリップ数

域の単位に分割し, 人の動きをゾーン間のトリップとして出勤
登校
自由業務
帰宅
全体

徒歩

自転車

自動車

バス

鉄道

表している. 本研究では名古屋市 16 区のうち, 主要鉄道

57,627
174,558
368,138
70,627483,220
1154,030

124,551
40,889268,204
48,024
386,808
868,476

262,385
21,506425,785
330,259
600,989
1640,924

28,7395,439
42,0995,948
65,267
147,492

175,443
45,417111,976
40,119268,148
641,103

が名古屋市地下鉄ではないと考えられる守山区を除く 15区を対象地域とする. 代表交通手段は徒歩, 自転車, 自動車, バス (名古屋市営バス) , 鉄道 (名古屋市地下鉄) の 5つとする.5 つの代表交通手段を使い, 対象地域を 111 区分に分割したゾーンからゾーンへのトリップによって, 交通手段のトリップを表現する. 対象地域を図 2 に示す.

た. そこで, 数値地図 2500 と ArcGIS を使い各ゾーンの代表点の座標から 2 点間の直線距離をだす. 各ゾーン間の直線距離に迂回率 1.25 を乗じたもの [2] を各ゾーン間の道路距離とする.

3.2 交通手段別ネットワークの構造
徒歩・自転車・自動車・バス・鉄道の５つの交通機関を表現する交通ネットワークを作成し, 交通行動のモデル化を行う.

図22.4

対象地域

ゾーン代表点

パーソントリップ調査では, ゾーンという領域の単位によって個人のトリップが記載されているため, 実際のトリップがどの地点からどの地点まで行われたのかを正確に把握することはできない. よってゾーンを 1 つの点として扱い, その点をゾーンの代表点として各ゾーン間の距離や移動時間を算出し, 分析を行う. 本研究ではゾーン代表点をゾーン領域内の中心地域 (重心) であると仮定し, 中心付近の座標を ArcGIS を使い抽出する. 図 3 に各ゾーンの代表点を示す.

1. 徒歩ネットワーク
所要時間=リンク距離 / 歩行の速度 (5.0[km/h])
2. 自転車ネットワーク
自転車の速度は 14.0[km/h] とする. また, 自転車の入出庫の時間として所要時間に 2 分を追加する.
所要時間=リンク距離 / 二輪の速度 (14.0[km/h])+ 入出庫時間 (3 分)
3. 自動車ネットワーク
所要時間=リンク距離 / 車の速度 (30.0[km/h]) +入出庫時間 (7 分)
費用 =リンク距離 / 燃費 (9.0[km/l])
×ガソリン費用 (125[円/l])
4. バスネットワーク
所 要 時 間=リ ン ク 距 離 / 市 バ ス 平 均 速 度(18.0[km/h]) + バス停までの時間 (片道 6 分)
+ 乗り換え時間 (1 回につき 15 分)
費用は名古屋市バスの運賃である一律 200 円とする. ただし離れたゾーン間を移動する際はバスの乗り換えをすると考え, 乗り換え回数を考慮し, 料金を算出する.
5. 鉄道ネットワーク 鉄道ネットワークは, 名古屋市地下鉄を使用すると考える. 鉄道の乗車時間は名古屋市地下鉄のデータより, 乗り換え時間も考慮し,Dijkstra 法を用いて最短経路を使い移動した場合の移動時間を算出する. 料金も同様に名古屋市地下
鉄の料金表から最短経路を使い移動した場合の地下鉄の料金を算出する.

図3

ゾーン代表点3 ネットワークの設定
3.1

道路距離と直線距離

都市, 地域分析において 2 点間の距離として直線距離を用いることが多い. しかし
道路距離 ≥ 直線距離

4 代表交通手段選択モデル
5 つの交通手段から, どの交通手段を選択するのか表したモデルを作成する. 本研究では集計された OD 交通量データを使用するため, 集計型 Logit モデルを使用し, 交通手段選択モデルを作成する. 集計型 Logit モデルの式[3],[4] を以下に示す.
eVk
Pk = X V , (n = 1, . . . , N )e nkは明らかである. 今回は対象ゾーンが 111 ゾーンあるため各ゾーン間の実際の道路距離を測ることが困難であっ

Vk =Xmδm Xkm表2Pk : 交通機関 k の分担率
Xkm : 交通機関 k の説明要因
δm : 説明要因にかかるパラメータ
本研究のモデルを以下の式で表す.

eVkPk = ∑eVnn

徒歩の効用

VW =δ1 × W timeij + δ2

自転車の効用VC =δ3 × Ctimeij + δ4

自動車の効用VA =δ5 × Atimeij + δ6 × Af areij+ δ7 × (Disi + Disj ) + δ8

バスの効用

VB =δ9 × BRtimeij + δ10 × Bf areij

鉄道の効用

VT =δ13 × T Rtimeij + δ14 × T N timeij+ δ15 × T Rf areij + δ16 × T N f areij+ δ11 × (M anyi + M anyj ) + δ12+ δ17 × (Stai + Staj ) + δ18

δ1
δ2
δ3
δ4
δ5
δ6
δ7
δ8
δ9
δ10
δ11
δ12
δ13
δ14
δ15
δ16
δ17
δ18

代表交通手段予測モデルのパラメータ結果

全体

出勤

登校

自由

業務

帰宅

-0.1372.336-0.1191.007
0.041-0.1930.047-0.403-0.0500.006
0.297-1.466-0.036-0.0810.001-0.0230.108
0.017-0.1442.159-0.1722.017-0.005-0.1390.080-0.697-0.0640.015
0.263-1.421-0.043-0.0810.0007-0.0240.238-0.219-0.1643.544-0.1561.560-0.328-0.2400.040
3.0486-0.0590.008-0.332-2.527-0.052-0.1060.047-0.0240.104-2.064-0.1392.429-0.1961.683-0.038-0.1490.060
0.072-0.0650.013
0.420-1.496-0.052-0.1190.004-0.0400.043-0.053-0.1732.344-0.1580.628
0.120-0.3130.038-0.373-0.0490.012
1.370-3.703-0.057-0.147-0.004-0.052-0.0660.143-0.1272.607-0.132
1.8570.019-0.1680.054-0.012-0.0560.009
0.219-0.849-0.034-0.0670.0002-0.0220.227
0.123

結果より, 所要時間などの説明変数の値が増加するにしたがい効用が低減すると考えられるパラメータの多くは負の値をとった. また, 説明変数の値が増加するにした

i : 出発地ゾーン

がい効用が増大すると考えられるパラメータの多くは正j : 到着地ゾーンの値をとった. 求めたパラメータの値を提案モデルに代

Pk : 交通手段 k の選択確率

入し, パーソントリップ調査の OD データに当てはめ, 提Vn : 交通手段 n の効用値

案モデルの交通手段別利用人数を算出する. 実際の OD

W timeij : i, j 間の徒歩による所要時間 [分]

データとの比較を表 3〜表 8 に示す. なお, 誤差率とは誤Ctimeij : i, j 間の自転車による所要時間 [分]差を実データで除したものに 100 を乗じたものとする.

Atimeij : i, j 間の自動車による所要時間 [分]Af areij : i, j 間の自動車による費用 [十円]BRtimeij : i, j 間のバス乗車時間 [分]Bf areij : i, j 間のバスの乗車料金 [十円]Disi : i ゾーンの名古屋駅からの距離 [km]{1 i ゾーンの最寄のバス停から 5 路線以上あり
M anyi :0 そうでない場合
T Rtimeij : i, j 間の鉄道乗車時間 [分]T N timeij : i, j 間の鉄道乗車外時間 [分]T Rf areij : i, j 間の鉄道乗車料金 [十円]
T N f areij : i, j 間の鉄道乗車外料金 [十円]{
1 i ゾーンから最寄の地下鉄駅まで 1km 以下
Stai :0 そうでない場合
δ1 , · · · , δ18 : パラメータ

表3
全目的
実データ
モデル
誤差
誤差率 (%)

全目的での実データとの比較

徒歩

自転車

自動車

バス

鉄道

250898178732-72166-28.76476324417224-59100-12.41315657
135758641929
3.18

138149137699-450-0.32636051725836
89785
14.11

表4
出勤
実データ
モデル
誤差
誤差率 (%)

出勤での実データとの比較

徒歩

自転車

自動車

バス

鉄道

15267
13980
-1287
-8.42

84769
76244
-8525
-10.05234289250787
16498
7.04

27897
25920
-1977
-7.08

174793
170081
-4712
-2.69

表5
登校
実データ
モデル
誤差
誤差率 (%)

登校での実データとの比較
徒歩

自転車

自動車

バス

鉄道

21741
13773
-7968
-36.6434364
38157
3793
11.03

13434
15881
2447
18.22

5283
5334
51
0.97

45296
46970
1674
3.69

表64.1

パラメータの推定

パラメータの推定はに最小二乗法を用い, 統計用ソフトの R2.2.1 を用いて解を求める. 全体での推定と, 出勤, 登校, 自由, 業務,「帰宅 , の５つの目的別パラメータの推定を行う. 推定の結果を表 2 に示す.

自由
実データ
モデル
誤差
誤差率 (%)

自由での実データとの比較

徒歩

自転車

自動車

バス

鉄道

95041
73400
-21641-22.76119368103847-15521-13309529
330374
20845
6.73

38045
40191
2146
5.64

11000012416914169
12.88

表 7 業務での実データとの比較
業務
実データ
モデル
誤差
誤差率 (%)

徒歩

自転車

自動車

バス

鉄道

21413
17137
-4276
-19.96

27188
25750
-1438
-5.28

287600293382
5782
2.01

5781
6245
464
8.02

39360
38825
-535
-1.35

表 8 帰宅での実データとの比較
帰宅
実データ
モデル
誤差
誤差率 (%)

2. 1. で求めた鉄道所要時間と料金を作成した Logit
モデルに代入し, 名城線環状化後の交通手段ごとの分担率を算出する.
3. 分担率とパーソントリップ調査の OD データより,名城線環状線ができる前後のトリップ数を算出する. 結果を表 4 に示す.

徒歩

自転車

自動車

バス

鉄道

97436
67472
-29964-30.75210635
197760-12875-6.11470805490220
19415
4.12

61143
58771
-2372
-3.87

26660229239525793
9.67

実データとモデルデータを比較すると, バス, 鉄道, 自

表9開通前
開通後
差増加率 (%)

名城線環状化前後の変化

徒歩

自転車自動車バス

地下鉄

178732
178098-634-0.355417225414470-2755-0.6613575861342798-14788-1.089137700136394-1306-0.94872583674531919483
2.684

動車の誤差率は少ない. 徒歩の誤差率は高いが, これは提案モデルはゾーン代表点間の移動で考えているため, 同じ結果より, 地下鉄のトリップ数が 19483 トリップ増加

ゾーン間の移動を考えていない. そのために短い距離でのし, 自動車, バスの利用は減少する. 名城線の環状化によトリップの予測値が低くなってしまう. しかし交通機関のり交通手段の変更を行うことがわかる. また新しい駅がで利用を予測することを目的とするため, 本モデルにより代きることにより, ゾーン代表点から最寄の駅までの距離が表交通手段の選択行動を表現できているものとする.

短くなった地区では, 鉄道の利用客がほぼ 1.5 倍となった.

5 交通行動変化の予測
5.1

名城線開通前後の交通行動の変化

作成したモデルを名城線の環状線が開通する前と開通
後図 4, 図 5 のネットワークで実行することで, 名城線環状化後の対象地域内の交通行動の変化をみる.

5.3 ガソリン代の値上げによる交通行動の変化
表 10 ガソリン代の値上げの効果 (増減率)
ガソリン代
徒歩自転車自動車
バス
鉄道

1.5 倍
8.84(%)
20.57(%)-32(%)
36.52(%)
38.97 (%)

2倍
17.1(%)
39.06(%)-54.1(%)
65.47(%)
62.27 (%)

3倍
30.93 (%)
64.97(%)-77.5 (%)
97.16 (%)
81.55 (%)

ガソリン代の値上げが自動車から公共交通機関へ転換させる影響が高いことがモデルよりわかった.

6 まとめ
本研究では, 名古屋市の交通行動のモデル化を行い, その結果から名城線環状化前後の交通行動の変化とガソリン代の値上げによる交通行動の変化をみることができた.
図4

環状化前の路線図

今回作成したモデルは料金も考慮したモデルであるため,交通機関の運賃が変化した場合にどのような交通手段の変更を行うかなどさまざまな予測ができると思われる.

参考文献

図55.2

環状化後の路線図

予測方法

1. 名城線の環状線ができた後の鉄道ネットワークを用いて, OD 間ごとの鉄道所要時間, 料金を算出する.

[1] 名古屋市街路計画課:第４回中京都市圏パーソントリッ
プ調査データ.
[2] 岡部篤行・鈴木敦夫：最適配置の数理, 朝倉書店, 1992.
[3] 土木学会：非集計行動のモデルと実際, 丸善株式会社,
2002.
[4] 金坂 智雅：仙台都市圏パーソントリップ調査を用いた交通行動の予測, 中央大学情報工学専攻修士論
文,2004.
[5] 中京都市圏パーソントリップ調査,
http://www.pref.mie.jp/toshiki/hp/tokei/
PTtop.htm.
[6] 名 古 屋 市 交 通 局:名 古 屋 市 交 通 局 ホ ー ム ペ ー ジ,
http://www.kotsu.city.nagoya.jp/.