P a r a m i c s を用いたメトロマニラの交通流シミュレーション

１．はじめに

H97042 白濵

好文

指導教員

成志

岩倉

２． 現地調査に基づくネットワークデータの更新
２−１．M a k a t i 地区の交通状況本研究で使用する交通シミュレーターParamics とは，道路上の車両を一台づつコンピュータ内で走らせ，交本研究では，メトロマニラの交通中心であり，一日通状況を再現し，実際の交通現象において無視できなあたり数百万トリップの交通量をもっている Makati

い，地形，信号制御，車種等をダイナミックに交通流地区をシミュレーションの対象とする．

へ反映させるために英エディンバラ大学で開発された

２−２．ネットワークデータの更新

広域なネットワーク に適用できるミ クロシミュレータ

シミュレーション用ネットワークデータについて説ーである．さらに，API というユーザー側からシステ明する．道路ネットワークはメトロマニラの地図を参ムの部分的変更・改良等を行えるソフトウェアが導入

考に作成し，さらに道路構造，レーン数，信号現示をされており，これを使用して新たにプログラムを組み現地の調査に基づいて入力する．
本研究における Paramics を使用したシミュレーシ込むことなどが可能である．
１−１．研究の背景
大規模都市開発が進むフィリピンの首都圏であるメョンシステムのアウトラインが図 1 である．
PARAMICS シ ミ ュ レ ー シ ョ ン シ ス テ ム の ア ウ ト ラ イ ン

トロマニラでは，道路系交通需要が年々増加しており，Input

都市内の至るところで交通渋滞が見られる．メトロマ

NETWORK

ニラにおいて，道路交通から生じる大気汚染低減のた

••
•
•
•
•

めの対策として，現在の道路事情を考慮した交通制御，

ノード
リンク
ゾーン
レーン数
最大速度
道路タイプ

DEMAND

による総合的な評価を沿道環境といったミクロレベル• ２３ゾ ー ン
• O D交 通 量• ５種類の車種type- 自家用車- 自家用車（ワゴン）- トラック- バス- ジプニー• B u s & Jeepny route• B u s & Jeepney stops

で行うことが重要と考える．

STATISTICS

交通運用，排出規制などが考えられるが，その検討には交通シミュレーションが有効であり，交通政策実施

・ defaultで の 出 力 設 定

１−２．既往調査・研究と本研究のアプローチ
本研究は，昨年，東京工業大学屋井研究室で行われ

OOuuttppuutt

INITIALIZATION
車線右側通行Paramics
MicrosimulationSystem• ディスプレイでのグラフィック
output• text 形 式 の output
平均速度
交通密度
所要時間
各リンク通過台数
各リンクでのP M 排 出 総 量
各リンクでのNOx 排 出 総 量
Lane change回 数プログラムの修正

API( Application Programming Interface)
・車 種 別 SPM 排 出 量 出 力 設 定・レーンチェンジ行動設定

図1

本研究での Paramics システムアウトライン

図2

Makati 市内画面全体図と交差点拡大図

た研究の継続研究である．当研究室では昨年，ミクロシミュレーターParamics を用いて，メトロマニラ特有の交通特性を再現し，排出ガスによる環境影響を評価できるシステムを構築した．しかし，シミュレーション実行から３０分後にネットワーク内が渋滞でパンクするといった実現象と異なる問題があった．
本研究では昨年のネットワークデータを現地での調査をもとに現在の道路構造と合致するように再構築し，シミュレーションの現況再現性と計算処理の安定性を向上することを目的とし，更に各種交通政策がメトロマニラの交通環境に与える影響を交通流，大気環境の２点から評価をしていく．

の値から(g/台 sec)に変換して，速度の３次式（式（１））

２−３．入力データの更新（１）現地交通量，交差点調査にあてはめてパラメータの推計を行った．

出力結果の現況再現性の検証をする際に，必要と考

23y = a・
1 x + a・2 x + a・3 x +b

えられる検証項目は，現地調査から路側観測地 点の交

y：PM 排出量(g/sec) ， x：速度(km/h) ，a,b：パラメータ

通量，交差点右左折率，主要幹線道路での平均旅行速表２ 22km/h での排出係数推定値度が挙げられる．それらのデータを収集するために，現在のマニラ（g/sec）
東京都との比較

以下の様に調査を行った．
調査日時：２０００年１２月４日から 8 日
表１

調査項目

調査地点

交通量調査

EDSA 北側、南側 SSH 北側、南側 Pasay.Ave AM８〜PM５
Pasong Tamong
10 分毎

交差点調査

Makati.Ave 交差点 Ayala.Ave 交差点ある．R=0.78 の値を示した．表３は MMUTIS の平均速度のデータと Paramics の出力結果の比較をしてい10 分毎る．これにより，South Super Highway を南下する方随時向の平均速度が，現地のデータと整合しているといえ地図では不明確な地点を調査、信号制御
平均トリップ時間 SSH など MAKATI 内各地点

図３は Paramics 出力と現地観測交通量の相関図で

調査時間

AM８〜PM５

SKY WAY 車線数 右左折地点など

CarJeepnyBus0.0003
0.01480.0248
2.2
5.18
6.29

3 ．現況再現性の検証

調査項目

道路構造・・・式（１）

随時（２）O D 交通量データ

る．現況再現性の検証項目として，断面交通量，交差点右左折率，渋滞長と挙げられるが，これらのデータ

Paramics 用の OD 交通量データは，メトロマニラ首都をあわせて，現地の値と比較することによって，さら圏全体を対象とした MMUTIS データ（３８４ zone）に現況再現性の検証を行いたいと考えている．
1000交通量（Makati 市内２３zone，市外７zone）に集約800し，かつ時間帯別 OD 交通量に修正したものを独自に作成している．OD 交通量の集約によって，本来の OD交通量に歪みが生じるが，この問題に対しては，市外7 ゾーンからの Makati 市内への流入交通及び通過交通量を MMUTIS で得られているリンク平均旅行時間

Survey (Veh)の OD 交通量を Makati 市内及び市外周辺地域の OD

600
40020000200を変数として確率的な経路配分を行い，バイアスの改400
600
Paramics (Veh)

800

1000

図３. １０分間断面交通量の相関図

善を試みた．時間帯別の OD 交通量は，現地の路側調表３査で得られた時間帯別交通量を利用して，朝ピーク，昼ピーク，夕ピークの 3 時間帯に対応するように改善した．
（３）排出量の推定方法

From
Vito Cruz
Buendia
Pasay Rd.
Don Bosco

South Super Highway 走行時のリンク平均速度
To
Buendia
Pasay Rd.
Don Bosco
EDSA

MMUTIS ( km/h ) Paramics ( km/h )
48.9
41.6
30.6
31.7
18.0
12.9
44.3
41.9

排出量出力プログラムは，Paramics から出力される
車両一台ごとの位置と速度のデータを一秒間隔に出力4 ．まとめし，そのデータをリンクごとに集計することによって，本研究で，交通シミュレーターを使用した環境影響

SPM 排出量を推定する．これによって，時間帯ごとの評価を行う一つの方法を提案することができた．また，SPM 排出量を表現することができる．しかし，現在速現況再現性を向上することにより，出力結果への信頼度別単位時間あたり排出係数が存在していないため，性も向上することができた．しかし，すべての現地観

東京都における排出強度実測調査の速度別排出係数デ測データが整合するわけではなく，今後ともネットワータを使用して推計を行う．東京都のデータを現地マークデータの更新が必要であると考えている．

ニラの値に変換するために，昨年度の観測データから[謝辞]

東京工業大学の屋井教授，清水助手，M2 の２２km/h 時の SPM 排出係数と東京都のデータと比較

光畑さんに，多くのコメント，励ましをいをした表２の値を排出量に乗じる．また，（g/台 km）

ただき，ここに謝意を表します