集計・観測データを用いた交通避難シミュレーションの検証
金進英1・桑原 雅夫2・花房比佐友3・今井武4

1正会員

東北大学災害科学国際研究所（〒980-8579 仙台市青葉区荒巻字青葉6番3号09）
E-mail:kim.jinyoung@plan.civil.tohoku.ac.jp

2正会員

東北大学大学院情報科学研究科（〒980-8579 仙台市青葉区荒巻字青葉6番3号09）
E-mail:kuwahara@plan.civil.tohoku.ac.jp

3正会員
4非会員

株式会社アイ・トランスポート・ラボ（〒101-0051東京都千代田区神田神保町1-4）
E-mail:hanabusa@i-transportlab.jp
本田技研工業株式会社 グローバルテレマティクス部（〒351-0188 埼玉県和光市本町8-1）
E-mail:takeshi_a_imai@hm.honda.co.jp

本研究では，交通避難シミュレーションを用いて東日本大震災を再現し，その結果と実際の集計・観測されたデータと比較することで，シミュレーションの再現精度およびシミュレーションのシナリオの妥当性を検証した．宮城県から公表された死者および行方不明者数と被災自動車の推計台数と，シミュレーションの結果による被災自動車の台数を比較することで，シナリオである避難人口の自動車利用率について考察を行った．また，カーナビゲーションを搭載した車両から収集されたプローブデータとシミュレーシ
ョン結果から得られたリンクの平均速度を比較することで，交通避難シミュレーションにおける道路パフォーマンスの変化を確認した．これらの結果をシミュレーションにフィードバックすることで，交通避難シミュレーションの精度を高めることが期待できる．

Key Words : traffic evacuation simulation, evacuation behavior, simulation validation

1. はじめにである．金ら1)は，既存の交通シミュレーションを改良して，災害発生後には目的地を避難所に替えて避難する

2011年3月11日の東日本大震災の状況を踏まえ，徒歩ことが表現できる「避難行動モデル」と道路の被災状況避難を原則にしていた「防災基本計画」や「交通の方法がネットワークに反映できる「災害イベントモデル」をに関する教則」の一部が改正され，やむを得ない場合に導入した交通避難シミュレーションを構築した．本研究は自動車による避難に関しても認められることになり，では，その交通避難シミュレーションを用いて東日本大防災対策にも大きな波紋が広がった．また，2012年12月7日，震度5弱の三陸沖地震による津波警報の際には，多震災を再現し，その結果と実際の集計・観測されたデー

くの地域から自動車避難による道路渋滞が多発し，避難びシミュレーションのシナリオの妥当性を検証する．

タと比較することで，シミュレーションの再現精度およ

者の車利用の願望が再確認された．このような状況を踏

本研究の結果を用いると，被災時における現存する道まえると，自動車の避難を考慮した新しい避難計画の策路の容量やネットワークの構造について考察ができ，避定を検討しなければならない．

難所配置などについて議論が可能になる．さらに，自動車両による最適な避難方法の検討，避難計画を設ける車による避難計画への活用も期待できる．

ためには，避難時の道路ネットワークを把握する必要が

2. 交通避難シミュレーションについてある．避難時は，地域的な特徴並びに急増する交通発生や交通集中により平常時とは異なる交通パターンがみられる．それゆえ，交通渋滞の原因や発生箇所なども相違本節では，金ら1)によって提案された交通避難シミュすると考えられる．したがって，既存の交通シミュレーレーションについて説明する．交通避難シミュレーショ

ションでは避難という特有の行動を表現することが困難

ンは，車両による避難行動を再現するため，交通流シミ
1ュレーションを改良したものである．平常モードでは，平常時のネットワークおよびOD交通量に基づいて計算するが，災害が発生して避難モードになると，平常時とは異なる道路および交通条件を付与するシミュレーショ
ンである．
まず，車両の動きについて考える．ある時刻から災害が発生すると，平常時のOD交通量の発生は減少または中止する．また，ネットワーク上の道路に通行していた車両の一部または全車両は避難車両になり（以下，残留避難交通量と称する），目的地を平常時の目的地から避難所または高台に変更する．さらに，通常は発生しないが，被災地において避難をするために新たに発生する交通量（以下，潜在避難交通量と称する）も考慮しなければならない．潜在避難交通量は，発災後の時間変化によ

図-1 対象地域ってある割合で避難行動を開始（避難行動開始割合）し，被災地から発生することになる．これらの車の動きをシ

ここで，交通避難シミュレーションのために必要なデミュレーション内に表現するため，避難行動モデルを構ータは以下のようである．
(a) 避難所データ：この地域内の避難所は，各市町村築する．
また，災害によっては，道路の浸水，交通の途絶などのホームページを参考にした，2011年3月11日以前のデも考えられるため，時々刻々変化する道路の閉鎖状況をータである．本研究は車両による1次避難を考慮していシミュレーションに反映する必要がある．これを災害イるため，避難可能な場所のうち，主に「避難所」や「指ベントモデルという． この災害イベントモデルでは，定避難所」として区分されているものを対象にしている．

動的津波データを融合することで，津波による道路の浸対象地域内では総860ケ所の避難所が存在しており，図1では星記号で示している．

水と，道路浸水による車両の被災を再現することができる．

(b) 津波データ：本研究で使われる津波データは，津以上の，避難行動モデルと災害イベントモデルを導入

波シミュレーション2), 3), 4)を用いて，対象地域における浸することで，避難の行動が表現できるシミュレーション

水状況を再現した結果である．今回の陸上域は約50mメを構築した．

ッシュで設定をして，1分間隔の津波浸水深(m)及び流速(m/s)を算出した．ここで計算された結果に基づいて，災3. シナリオの設定

害イベントモデルの浸水道路データを作成する．
(c) 平常時のOD交通量データ：平成17年度調査，全国構築された交通避難シミュレーションを実行するため

交通センサスデータを用いて，対象地域におけるOD交には，様々な状況を設定したシナリオが必要である．本

通量を作成した．

研究では，2011年東日本大震災の再現を行うことで，シミュレーションの精度およびシナリオの妥当性を検証す(2) シナリオ設定ることにした．本節では，シミュレーションのために必東日本大震災を再現するため，「東日本大震災の避難要なデータおよびシナリオの設定について述べる．

被災現況調査結果（平成23年12月26日，第3次報告）」5)(1) 対象地域およびデータに基づいて，以下のようにシナリオを設定した．
(a) 発災時刻：災害発災時刻は14:46だと設定をし，こシミュレーションの対象にする地域は，図-1のようにの時刻から避難行動が始まることにする．
(b) 避難交通量：発災前に道路上を走行していた車両宮城県の沿岸部である．

は，全車両が避難車両になる（残留避難交通量：100%）とする．また，潜在避難交通量は，対象地域の人口（発災時刻が14:46であるため，昼間人口を用いる）に基づいて算定を行う．上記の「東日本大震災の避難被災現況調査結果」5)によると，車を利用して避難した人は約50％であることが分かった．昼間人口の50％が車で避難をして，1台には平均3人が乗車すると仮定し，
2

女川町
塩竈市
多賀城市
松島町
七ヶ浜町
利府町
合計

潜在避難交通量を計算した．
(c) 避難所選択：図-1で表した860か所と，海抜30－50mの高台が避難所になり，避難車両は最も近いところに避難を行う．
(d) 経路選択：地震の発災前も発災後も最短経路を選択する．
(e) 避難行動開始割合：避難行動モデルにおける潜在

870
48
217
7773
7,25412%
1%
3%
0%
1%
0%

105663
1520
34
1,447

避難交通量の避難行動開始割合も，上記の調査結果5)に表-2 被災自動車台数（交通避難シミュレーションのア

基づいて設定をした（図-2）．14:46から5分おきに更新

ウトプット）と潜在避難交通量（インプット）
被災自動車
潜在避難地名
割合
割合の台数
交通量
仙台市
（宮城野区
8,954
57%
59,848 48%と若林区）
石巻市
4,001
25%
26,368 21%
東松島市
789
5%
5,7055%
女川町
00%
1,735
1%
塩竈市
10%
8,454
7%
多賀城市
1,965
12%
12,622 10%
松島町
40%
2,2632%
七ヶ浜町
140%
2,2652%利府町
00%
4,7774%
合計
15,728124,037

され，潜在避難交通量は5分間でランダムに発生して避難所に向かう．図によると，発生から1時間5分後（15:51）には全車両が発生することが分かる．

100%
80%
60%
40%
16% 13%

20%
2%

23%

6% 10% 7% 10% 5% 3%

1% 2% 1% 1%0%

累積

避難行動開始割合

図-2 避難行動開始割合
一方，交通避難シミュレーションの結果による，被災自動車の台数を表したのが，表-2である．この表による

4. シミュレーションの再現性の検証と，仙台市と石巻市，多賀城市の値が大きく，約95%を様々なシナリオを前提として得られたシミュレーショ占めている．これらの値を，表-1の死者および行方不明

ンの結果を，実際の統計および観測データと比較するこ者数と比べると，大抵比例しているものの，仙台市と多とで，シミュレーションの再現精度およびシナリオ設定賀城市は大きく上回っている．仙台市と多賀城市が上回の妥当性について検証を行う．っている理由としては，表-2で表しているように，潜在避難交通量が大きく関連していると考えられる．潜在避
難交通量は前述したように昼間人口に基づいて計算され(1) 被災自動車の台数ており，この地域から発生した潜在避難交通量が多かっ

ここでは，津波データとシミュレーションを融合するたためであると思われる．

ことで，計算された被災自動車数について考える．
表-1は，宮城県から公表された，死者および行方不明

都市によっては，自動車避難が不可避である地域と，者数と2007年の人口を表している．死者及び行方不明者

自動車避難が不適切である地域がある．これは，海岸平数は，石巻市が最も多く，東松島市，仙台市，女川町の野かリアス海岸かだけではなく，人口に対する車両保有順になっている．これは，2010年の人口データと比較し台数の割合，避難道路の容量などが関係している．本研てみると，必ず比例しているわけではなく，地域によっ究では，一括に人口の50%が自動車で避難をすると設定て津波による被害の規模が異なったことが予想できる．

をしているが，仙台市や多賀城市にも適切だったのかについて確認をする必要がある．

表-1 死者および行方不明者数と人口(2) 道路ネットワークの速度（2013年3月現在，宮城県公表）
死者+行方2010 年の人口 7)
地名割合6)
不明者数(単位：千人)
仙台市
93413%
1,045
石巻市
3,94654%161
東松島市
1,15216%43

災害避難時には平常時とは異なる交通パターンがみられる．それゆえ，交通渋滞の原因や発生箇所なども相違すると考えられる．平常時とは異なる避難時の渋滞発生メカニズムを明かすためには，交通避難シミュレーショ
ンの結果から得られた各リンクの速度の精度を検証する
3

必要がある．ここでは，実際観測されたプローブデータるリンクの平均速度と標準偏差を示している．時間単位とシミュレーションの結果を比較することでシミュレー

は，災害発生前の13:00-14:00（1時間），14:00-14:45（45

ションでの道路のパフォーマンス設定（道路容量や制限分）と発災後の14:45-15:00（15分），15:00-16:00（1時速度など）について議論を行う．

間）に分けた．プローブデータの平均値の横には観測さ

本研究では，カーナビゲーションを搭載した車両かられた車両の台数が括弧に入ってある．

収集された車両の軌跡データ（座標と時刻）を個人情報

表-3によると，プローブデータは標準偏差の値が非常が現れないように統計的に処理したデータを，プローブに大きく，値は安定していないことが分かる．一方，発データとして扱う．具体的には，数秒単位で収集された災前のでは，プローブデータの平均値とシミュレーショデータを1分単位にまとめて，また，そのデータを対象ン結果の平均値に大きな差がないものの，発災後には著地域の2次メッシュ単位で集計を行った．

しく差が生じた．特に，15:00-16:00の時間帯をみると，

表-3は，対象地域の一部の，プローブデータによる車観測されたプローブカーは，平均10km/h以下の速度で走両の平均速度と標準偏差と，シミュレーション結果によ行していたことが分かる．

表-3 2次メッシュ単位のプローブデータとシミュレーションリンクの平均速度と標準偏差
発生前
発災後メッシュ データ
統計値
13:00-14:00
14:00-14:45
14:45-15:00
15:00-16:00
平均
27.90 (観測：10 台)25.32 (8)13.43 (4)6.35 (5)
Probe
標準偏差
16.52
12.98
13.35
10.18
574130
平均
33.10
33.12
32.40
32.02
Sim.
標準偏差
6.34
6.34
5.94
6.98
平均
31.93 (3)30.75 (1)
Probe
標準偏差
12.08
9.82
574142
平均
33.32
33.48
31.82
27.53
Sim.
標準偏差
6.93
7.03
6.40
11.34
平均
29.15 (8)23.98 (8)7.52 (2)8.79 (11)
Probe
標準偏差
19.64
16.86
10.66
11.42
574152
平均
34.00
33.95
32.74
28.90
Sim.
標準偏差
8.788.73
8.47
11.85

(a) 発災前（13:00－14:00）(b) 発災後（15:00－16:00）
図-3 2次メッシュ番号574152の平均速度
図-3は，2次メッシュ番号574152（石巻市の一部）の，レンジ色は15km/h－30km/h，緑色は30km/h－40km/h，青プローブデータの平均速度とシミュレーションのリンク

色は40km/h以上を意味している．図-3(a)の発災前をみる

平均速度を，丸い点とリンク上の線として地図上に表しと，低規格道路ではプローブデータとシミュレーションたものである．赤い色は平均速度が0km/h－15km/h，オデータの平均値が異なるところもあるものの，幹線道路4のような高規格道路ではある程度一致している．しかし，図-3(b)の発災後は，高規格道路でも低規格道路でも，プこれを詳しく解明するためには，より小さいメッシュサイズを用いた詳細な分析が必要である．

ローブデータの平均速度は低いことがみられる．

本研究の結果を用いると，避難時における現存する道

これらの結果から，道路のパフォーマンスは災害の発路の容量やネットワークの構造について考察ができ，避生前後に著しく異なることが分かった．これは，停電に難所配置などについても議論が可能になる．さらに，自よる信号機の滅灯や，急激な交通量の増加，ピックアッ動車による避難計画への活用も期待できる．

プ行動によって避難方向とは異なるトリップの多発などが起因していると考えられる．したがって，シミュレー

謝辞：本研究の分析にあたり， データ融合のためのデションを行う際には，発災前・後に道路パフォーマンスータベースを構築してくださったアジア航測株式会社のの設定を区分する必要があり，その程度を決めるために浦山利博氏，津波データを提供してくださった一般財団はプローブデータが有用であると言えよう．

法人日本気象協会の彦坂健太氏，Domingoプロジェクト

さらに，シナリオで設定した避難開始時刻は，生存者のメンバーとして協力をいただいた東北大学大学院情報のアンケート調査結果である．死者および行方不明者の科学研究科の大畑長氏，住友電工システムソリューショ

行動も反映するためにも，プローブデータを用いた補正ン株式会社の津田博之氏，株式会社オリエンタルコンサが可能であると考えられる．

ルタンツの江藤和昭氏に，ここに感謝の意を表す．

5. おわりに

参考文献
1)

本研究では，交通避難シミュレーションを用いて東日本大震災を再現し，そのシミュレーション結果と実際の集計・観測されたデータと比較することで，シミュレーションの再現精度およびシナリオの妥当性を検証した．

2)

交通避難シミュレーションの結果による被災自動車の3)

台数と，宮城県から公表された死者および行方不明者数と被災自動車の推計台数を比較することで，シナリオである避難人口の自動車利用率について考察を行った．

4)

また，カーナビゲーションを搭載した車両から収集されたプローブデータとシミュレーション結果から得られ5)6)たリンクの平均速度を比較することで，交通避難シミュ
レーションにおける道路パフォーマンスの変化を確認し7)た．

金進英，花房比佐友，桑原雅夫，大畑長，堀口良太，浦山利博，佐口治，江藤和昭，家森崇文，櫻井康博，本間基寛，益田卓朗：災害時と平常時の交通マネジ
メントのためのデータ融合と解析，第 11 回 ITS シンポジウム，2012.
後藤智明，小川由信：Leap-frog 法を用いた津波の数値計算法，東北大学工学部土木工学科資料，1982.
藤井雄士郎，佐竹健治：2011 年 3 月 11 日東北地方太平洋沖地震の津波波源（暫定結果，Ver. 4.2 と Ver.
4.6），2011.
小谷美佐子，今村文彦：GIS を利用した津波遡上計算と被害推定法，海岸工学論文集，第 45 巻，356-360，
1998.
http://www.mlit.go.jp/common/000186474.pdf .
http://www.pref.miyagi.jp/uploaded/attachment/200548.pdf （2013 年 3 月 8 日現在）.
http://www.pref.miyagi.jp/uploaded/attachment/38804.pdf .

これらの結果から，シミュレーションの精度を高める(2013. 5. 7 受付)

ためには，(a) 地域によって避難における自動車利用の割合を区別することと，(b) 災害発生の前・後によって道路パフォーマンスの設定を明確にすることが必要であることが分かった．

VALIDATION OF TRAFFIC EVACUATION SIMULATIONUSING AGGREGATED AND OBSERVED DATA
Jinyoung KIM, Masao KUWAHARA, Hisamoto HANABUSA and Takeshi IMAIIn this study, the traffic situation of the Great East Japan Earthquake was simulated using traffic evacuation simulation. Moreover, we compared the results of simulation with the aggregated and the observed
data to validate the simulation and the scenario. The record of deaths and missing people confirmed byMiyagi Prefecture was used to consider car availability rate for evacuating in the scenario for the simulation. Probe data observed from car navigation equipment were utilized to understand road performancechanges before and after the disaster outbreak. The analysis results feedback on traffic evacuation simulation will develop the accuracy of the simulation.
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