[都市再生研究]

高頻度運行される列車の遅延シミュレーションシステムの開発－東急田園都市線を対象に－
H06070 辻井 隆伸
H06206 高橋 郁人
指導教員 岩倉 成志
１．はじめに
東京圏の都市鉄道では，鉄道事業者によって列車車

1200

停車遅延

1000

走行遅延
遅延合計

800

内混雑を低減する取り組みが実施されてきた．具体的

かし，副作用としてピーク時間帯の慢性的な遅延問題

秒 -200を引き起こしている．遅延が発生すると運転間隔が開-400には，列車の運行間隔を 2～3 分とする高頻度運行や乗（り換え旅客数を削減する相互直通運転などである．し

遅 600
延 400時 200間0）-600

き，到着乗車客が増加することで，さらに遅延が大きくなるという負の連鎖が生じている．さらに，発生した遅延が他路線にも影響を及ぼすことが多く，遅延の渋谷到着時刻7:00 7:30

8:00

8:30

9:00

10:00

11:00

図 1 長津田～渋谷駅間の実績遅延（2009.1.22）
表 1 各モデルで用いるデータて，遅延がどのように発生・波及するのかを究明し，走行時分推定
列車種別・行先・始発駅発車時刻
列車加速度・減速度
信号位置・軌道回路長・
信号コード表速度信号現示・勾配座標・勾配値
駅位置・
運転曲線図
シミュレーション再現性の検証
運行実績
駅停車時分・データ
シミュレーション再現性の検証対策の効果を事前に評価できるマルチエージェントシ

３．開発したシミュレーションシステムの構築

ミュレーションシステムを開発することである．

３．１．シミュレーションシステム構築のためのデータ整備回復に数時間も要することもある．このような現象は社会的にも対策が求められる重要な問題である．
本研究の目的は，列車遅延問題の対策の第一歩とし

発着時刻表
車両性能表

乗降時分推定駅ホーム図面 映像解析
車両性能表
シミュレーションの車内構造の構築
シミュレーションの初期値
応荷重データ（乗降客数・車内混雑率）
乗車直前の速度抽出
ビデオ映像
シミュレーションの再現性の検証

本研究では，ピーク時の平均混雑率が 193％（H20・

本研究では走行時分と乗降時分の推定を行うモデル

渋谷‐池尻大橋間）と高い東急田園都市線対象とする．

を用いるが，その際に整備したデータを表 1 に示す．

高頻度運行を行い，3 路線との相互直通運転を実施し，３．２．走行時分推定モデルの構築遅延の発生や波及を引き起こしやすい路線である．

走行時分とは，列車が駅を発車してから次の停車駅

２．分析対象路線の遅延実態に停車するまでの時間を指す．シミュレーション空間

2009 年 1 月 22 日の長津田～渋谷駅間の列車ごとのの中に駅や列車，ATC 信号情報などのエージェントを

遅延時間を図１に示す．7 時以前から停車遅延は発生し発生させ，それぞれにルールを与えて相互作用しながていたが，回復運転によって遅延は発生していない．

ら運行させる．列車の運転ルールは， ATC 信号の速度

しかし，8 時過ぎから停車遅延が増加し，ピークを過情報と前方停車駅までの距離を取得し，減速が必要かぎて停車遅延が減少傾向になると走行遅延が増加して不要かを判断させる．減速が必要であれば停車駅の停いる．これは，乗降時間増加によって列車間隔が詰ま止線または制限速度区間に合わせて減速する．減速がり，走行遅延を引き起こしているからだと分かる．遅不要であれば，惰行運転か加速・再加速すべきかを速延発生の主な要因として，需要増加に伴う旅客の集中度によって判断し，勾配の影響を受けて進行させる．などの旅客行動が関係していることが現地調査から得実際のシミュレーション実行画面を図 2 に示す．

られている．また，乗降客の速度分析からも混雑率とシミュレーションの再現性について検証する．まず，乗車時間，乗車人数と乗車時間に比例関係があること

先行列車の制約を受けない自由走行時の列車挙動を視が確認できた．

覚化した運転曲線図と比較し，図 3 に示す．運転曲線
図には走行時分が記載されており，シミュレーション- 111 -

走行時分との誤差は普通・急行列車ともに普通・急行列車ともに 10 秒以内に※先行列車
先行列車に追いついて停車している
渋谷

池尻大橋

進行方向

三軒茶屋

駒沢大学

収まっており，自由走行時での列車挙動は再現できたといえる．次に，運行実績データから実際の停車時分
桜新町

駅停車中の列車

用賀

二子玉川

二子新地
溝の口

高津

を各駅に与え，故意に停車遅延を発生させながら走行シミュレーションを行い，相関係数と残差平均を算出
相関係数と残差平均を算出

図 2 走行時分推定モデル
モデル実行画面（溝の口～渋谷）

し，図 4 に示す．１編成あたり最大約約 250 秒の残差が実際の速度曲線図（km/s）
シミュレーション再現発生したが，遅延が拡大するタイミングやタイミングや回復運転な実際の時間曲線図（s）
シミュレーション再現（km/s）（s）

どの傾向は再現できている．
３．３．乗降時分推定モデルの構築本モデルでは，降車・乗車・車内の旅客をエージェントとし，列車の扉が開いてから乗降が終了するまで扉が開いてから乗降が終了するまでの時間を推定する．初期設定は、1 扉 1/4 車両の空間で，旅客を直径 40cm の円で表現し，半径 40cm をパーソナルスペースとする．実行画面を図 5 に示す．に示す

二子玉川

用賀

全体の流れとして，降車旅客が降車したら乗車旅客1000が乗り込み，ホームに旅客が存在しなくなるとシミュ800

回避行動によって増減する．パーソナルスペース
パーソナルスペースの大きさは周囲の混雑状況の変化で減少する
変化で減少する．

18080160

7014060120

50

100

40803060

2040

1020

00

三軒茶屋

残差RMS
重相関R

走行遅延
145.6 秒0.935

総遅延145.6 秒
0.956

サンプル数

81

81

実績走行遅延
シミュ走行遅延
実績遅延合計
シミュ遅延合計

遅 600
延 400時間 200）

進行速度は，混雑や押し込み，パーソナルスペース
混雑や押し込み，パーソナルスペース，20090（の混雑具合で判断し，最も混雑していない方向に進む．
ない方向に進む．

駒沢大学

220

100

図 3 運転曲線図による再現性検証
再現性検証(二子玉川～三軒茶屋・急行)
1200

レーションを終了する．旅客行動ルール
旅客行動ルールは，前方左右

桜新町

110

秒

0-200
-400

再現性の検証は，映像データとシミュレーションのの検証は，映像データとシミュレーションの

-600

8:00

8:30

9:00

10:00

図 4 長津田～渋谷駅間 2009.1.22 実績遅延・シミュ比較

均は混雑率 175％～200％の 3 データの平均であり，シミュレーション平均は混雑率 175％で 10 回計算した平渋谷到着時刻7:00 7:30

乗車直前の速度を比較して行い，図 6 に示す．実績平に示す

0秒

吊り革・座席の旅客

30.4秒

18.6秒
再乗車旅客

均である． 6 人目までは誤差が小さいので再現できたといえるが，7-12 人目の通過速度に大きなの通過速度に大きな差が発生した．これは，旅客の速度決定要素が考慮しきれていな旅客の速度決定要素が考慮しきれていな
いため，扉付近の旅客滞留が解消した際扉付近の旅客滞留が解消した際の旅客流動の乗車旅客
車内旅客

４．まとめ

80

遅延が発生するというメカニズムを実績データや現地実績データや現地70調査によって究明し，シミュレーションで確認でき，シミュレーションで確認できた．

60

接近時の加速・ブレーキの繰り返しによる細かい加速・ブレーキの繰り返しによる細かい列車挙動を改善する必要がある．乗降時分推定モデル
乗降時分推定モデルは再降車旅客

図 5 乗降時分推定
乗降時分推定モデル実行画面

本研究では，乗降遅延の継続が走行遅延を招き，総乗降遅延の継続が走行遅延を招き，総今後の課題として，走行時分推定モデルは走行時分推定モデルは先行列車乗車旅客乗車旅客再現ができていないことが影響していることが影響している．

実績平均
実績平均±σ
シミュ平均

乗車
直 50
前の速 40度

シミュ平均±σ(cm/s)

30

乗車する旅客が多い点や速度に影響のある要素が考慮

20

しきれていない部分を改善する必要がある．
必要がある．今後は，10モデルの精度をより良くした上で本システムを本システムを用いて0
1-2遅延問題の対策案を検討したいと考えている．
検討したいと考えている．

3-4

5-6
6
7-8
扉通過人数 (人)9-10

図 6 乗車直前のの速度の再現性検証- 112 -

11-12