天気とバス利用の関係の調査分析〜筑波大学循環線を対象にグループ演習 7 班
野澤健三 高梨絵理華 李爍時
アドバイザー教員 鈴木勉

1背景

いと考えられる観測された天気での降水の有無や降天気は日常生活に大きく影響を及ぼすが，天気自体はその時にならなければ正確には分からない．この状況が気象予報の登場により変化し，新聞やテレビ等のメディアにより 1 日や 1 週間の対策がしやすくなった．ほとんどの気象予報においては観測値と計算機による予測結果が多く用いられ人が予測することは減少しつつあるが，部分的には気象予報も資格を持った人間が気象予報の値を定めている．そのため，場合によっては実測値と予報値に差が生じることや予報が外れることがある．実際の天気と経済との関係について，天候デリバティブとともに研究がなされている．そして様々な保険会社によって代表的な天候とその影響について公表されており，その一例として損保ジャパン日本興亜のものを図 1 に示す [1]．天気や天候は経済に影響を与えており，そ水に関する天気予報の尺度を用い，IC 利用者との関係を分析する．また，筑波大学関係者を対象としたアンケート調査を行い，天気予報と天気による通勤通学手段への影響について分析を行う．これらの分
析結果を交えて天気予報の交通手段に与える影響を統計的に分析しアンケート調査の評価を行う．

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既存研究
既存研究として重回帰分析を用いて分析を行っている行楽地に与える天候の影響についての研究 [2] や気象情報の消費者行動に与える影響に関してなど天候が与える影響に関しての既存研究が存在する [3]．
しかし，天気予報及び天気が交通機関に与える影響の調査は行われていないため，本研究で扱う．

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インタビュー調査の概要
天気が変わる時，利用する交通手段も変わる可能性がある．天気が変わる時にバスや電車などの公共交通機関を利用することが考えられ，経験的に公共交通機関を利用する乗客が増えている．しかし，実際の天気が変わった場合，その影響はどのぐらいかわからない．交通手段の選択に対して，雨の時に傘を図 1: 天気とその影響準備状況も影響があるはずなので，実際の天気と天気予報による交通手段の選択と傘の準備状況が明らの影響の仕組みについて研究が進んでいるが，天気かにするため，筑波大生を対象に普段，雨と突然の雨予報のもたらす影響について調べているものは皆無の時に通学手段についてインタビュー調査を行った．

でった．そこで我々は，天気予報のもたらす影響について，様々な影響があると考えられる中で，天気が交通機関に与える影響を調査し，分析を行う．そうすることによって混雑予想や雨天時のバスの遅延を予測することが可能になると考える．

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研究内容
関東鉄道バスより得た筑波大学循環の IC 利用者の5

インタビュー調査の分析
今回の調査対象は筑波大生として，得られた回答数は 30 であり，年齢層はすべて 20 代である．30 人の内，ほとんどはカード（IC カードまたは定期券）を使ってバスを利用し，約 93.3 ％である．現金を使う学生が 2 人 (約 6.7 ％) しかない（図 2）．
調査結果によって，天気情報の入手媒体と天気予記録と日本気象協会から過去のつくば市の天気予報報での重視項目がわかった．図 3 のように，天気情のデータと気象庁より過去のつくば市の実天気デー報を入手する方法について，学生が一番利用する方タを得て統計的処理を行い，天気予報と交通手段とが天気予報アプリである（約 83.3 ％）．ウェブサイの関係を調べる．ここで，気温や降水確率など様々ト・検索を利用する学生が 43.3 ％であり，天気予報な天気予報の種類があるなかで，比較的関係性が高をあまり気にならない学生が 1 人しかない．そして，

図 5: 普段の時の通学手段（バスを除く）

図 2: バス利用時の支払い手段
図 4 に示すように天気予報を見る時，重視する項目は降水確率（約 80 ％）と気温（約 73.3 ％）である．
天気マークを見る人も多く，約 63.3 ％であった．降

図 6: 普段の時バスを利用する状況

水量や風向，風速などの指標に対して，学生はあまり見ないようだ．つまり，学生に対して，降水確率が気になるが，より具体的な天気データは注意しないと考えられる．

図 7: 雨の時の通学手段（バスを除く）

図 3: 天気情報の入手媒体

図 8: 雨の時バスを利用する状況

図 4: 予報での重視項目
続いて天気情報と交通手段について，普段（雨が降図 9: 突然の雨の時の通学手段らない時）バスを利用しない場合 (図 5)，自転車や徒に自転車を乗ると濡れてしまう可能性があって，自歩を選んで通学する学生が一番多く，バスを利用す転車をやめると推測される．

る場合（図 6）に 19 人であって，人数も多い．そしてそして雨の程度によってバスを利用するか利用しよく利用する路線（多数は筑波大学循環を利用する）ないかの決定も変わるかもしれない．図 10 と図 11 にでは，片道の通学時間と利用頻度を聞いて，大学地

よって，予報で雨（3〜10mm）以下の場合バスを利区の周り，宿舎やつくば市内から通学している学生用する学生が突然の雨の場合より減少し，他の状況はが多いと推測され，バス停までの距離が短い，バス変わらないようだ．それは突然の雨の時に，傘などの停に行くことが便利であるということが考えられる．

器具を準備していおらず，濡れないためバスを利用することだと考えられる．しかし，雨（3〜10mm）の雨が降る時に，バスを除いた場合に徒歩で通学す場合，予報で雨の時に 24 ％の学生がバスを利用して，る学生が一番多くなっていて（図 7-図 8），雨が降る

突然の雨の時にバスを利用する学生が 28 ％になった．

時のバスの利用状況ではバスを利用する学生も多くなっている．それは筑波大学循環に乗る乗客者が増えていることが示唆される．雨の時，自転車や自動6

天気予報および実天気車を利用する学生が減少し，雨に濡れないように徒天気予報については前日 21 時を初期値とした翌日歩やバスを選んだ可能性がある．突然の雨の場合，徒の 7 時から 24 時までの 1 時間おきの天気予報で，降歩とバスを選択する学生が一番多く，予報で雨の時水量と気温と風速といった項目がある．天気予報と実と比べて自転車を選択する学生が少なくなった．そ天気について，予報降水量と観測された降水量におれは突然の雨の時に，傘を準備しないので，そのままいて比較を行い降水に関する指標の計算および予報

IC 運賃支払いの導入からの 15ヶ月 (456 日間) の記録について，図 12 からいくつか突発的に利用者が多いことが確認できる．2018 年の 4 月 6 日や 2019年の 4 月 8 日といった筑波大学の入学式当日や 11 月3,4 日の雙峰祭の日に突発的に IC 利用者の数が特に
図 10: 予報で雨の程度とバスの利用状況増えている．他の利用者が多い日では卒業式前後と夏休み開始直後と 1 月末の推薦入試，2 月末の前期入試，3 月中ごろの後期入試といった要因があると考えらえる．筑波大学循環線ではバスの利用者数に関し

図 11: 突然の雨の程度とバスの利用状況の天気と観測された天気をそれぞれの分析を行った．

図 12: 循環線利用者数の推移

降水に関する指標としては見逃し率と空振り率がある．降水の有無の定義を表 1 に，見逃し率と空振て全数調査を年に 2,3 度実施しており，その結果につり率の定義について下に示す．

いて図 13 に示す．図 13 から過去 5 年の調査実施日表 1: 降水確率と傘の準備状況
観測降水量
降水あり 1mm 以上
降水なし 1mm 未満
図 13: 循環線利用者全数調査結果
降水なしと予報して降水があった回数
見逃し率 =
全予報回数

は晴れまたは曇りで，平日では約 3500 人，土日では降水ありと予報して降水がなかった回数
全予報回数

約 1700 人に筑波大学循環線が利用されている．この

本研究では天気予報と実天気からこれらの見逃し率

を循環線全体について利用者数の比較結果を表 2 にと空振り率を 1 時間ごとに着目し，見逃し，空振り示す．

空振り率 =しているものに関してをピックアップし，バス乗降車数統計データに当てはめ分析を行う．

全数調査結果と IC カード利用者の記録で同日のもの

6 月については 2 年分の IC 利用者の結果があり，
図 12 の IC 利用者の推移では比較的安定している時

まず，バスのデータが 15 か月分であったため直近期であるため，基本的にはバス利用者のうちこの割の 15 か月の天気について，統計的処理を行った．つ合で IC 利用者がいると推測する．ただ，筑波大学循

くば市における雨の特性について，10 月から 4 月にか環線は筑波大学関係者の利用が非常に多いと考えらけては雨が少なく，雨が降る日が約 10 ％以下であっれ，定期利用者が残りの 8 割程いると推測できる．学た．また 5，6 月では約 25 ％程度で，9 月では約 50 ％生については夏季休業，春季休業で利用者が減少す程度であった．雨天時にはかなりの高確率で見逃しると考えられ，その他関係者は通年で一定であると又は空振りが発生していた．降水のあった日と見逃推測される．バスの利用者について平日と休日でのし又は空振りが発生した日付を記録し，次のバス乗

表 2: 2018 年全数調査と IC 利用者の比較

降者数統計データとの関係性を分析していく．また，

全数調査結果 IC 利用数 割合

使用した予報データでは見逃しもしくは空振りのあった日は 15 か月で 70 日あった．

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バス乗降車数統計データ6/17 1751
6/9 2161

314
407

6/14 3630

3780.179326
0.188339

提供していただいた 2018 年 4 月 1 日から 2019 年

利用者数の差が大きいため，母数の大きい平日につ

6 月 30 日までの IC 利用者の資料の集計を行い，1 日いて着目していく．まず，平日における月毎の 1 日毎の利用者について筑波大学循環線の右回りと左回平均利用者数と月毎の雨の日の 1 日平均利用者数にりと循環線全体の 3 種類を図 12 に示す．

ついて図 14 に示す．図 14 における点線はこのデー

考察

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普段筑波大学循環周りでは徒歩や自転車，バスを利用する学生が多く，雨の時には徒歩や自転車をやめてバスを利用する学生も多い．学生に対して天気予報よりも実際の天気が交通手段の選択に影響がある．
突然の雨に対して交通手段としてバスを利用する人の多くは IC 利用者ではなく，定期券の利用者だと
図 14: 月毎の 1 日平均利用者数考えられる．IC 利用者では雨のある日には乗客数がタにおける近似直線 (y = 0.8864x + 70.441) である．

雨以外の日以上になった月が多いが，定期利用者数

このときの R2 係数は 0.699 で平日における利用者のの増加数は更に大きいと考えられる．

1 日平均と雨の日の 1 日平均は関係があるように見9えたが、T 検定における P 値の値は 0.26 となり有意差がないと考えられる．
また，平日における月毎の 1 日平均と月毎の見逃しのあった日の 1 日平均と月毎の空振りのあった日の1 日平均について図 15 に示す．図 15 では横軸に平日の月毎の 1 日平均利用者数とし，縦軸に見逃し又は空振りのあった日の 1 日平均利用者数である．水色の点が見逃しのあった日の 1 日平均利用者数のデー
タで，オレンジ色の点が空振りのあった日の 1 日平均利用者数のデータである．
図 15 ではどちらも R2 係数は 0.5 未満でデータ間結論
関東鉄道バスより得た筑波大学循環の IC 利用者の記録と日本気象協会から過去のつくば市の天気予報のデータと気象庁より得た過去のつくば市の実天気データから統計的処理を行った．また，アンケート調査を行う事によって上記統計的処理との比較を行った．結果，天気とバスの乗降車数データからバスの乗降車数は天気によって変動することが分かった．また，加えてインタビュー調査からも変動が示唆される結果となった．

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今後の課題のばらつきが大きく，良い説明変数であるとは言え本研究では前日予報と実天気の降水量のみで調査ない．ここで，空振りに関するデータでは 2 つほどを行ったが，前日の天気や当日の気温も影響すると空振りの無い月があるので，このデータを外したも考えられ，これらも考慮しつつ調査分析できると良のを図 16 に示す．図 16 では近似直線 (y = 1.013x

い．既存研究であったように今後重回帰分析等を用いて更に天気が交通機関に与える影響を細分化し調査する．また，筑波大学循環バスには定期利用者が多い等の特徴が挙げられるため今回は交通 IC カード利用のみであったが定期利用に関しての調査を行い，更に大学で行われているイベント等天候以外の影響も今後は更に考慮していくべきである．

図 15: 月毎の 1 日平均利用者数と見逃しと空振りのあった日の 1 日平均利用者数の相関

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謝辞

関東鉄道株式会社自動車部のデータ提供に感謝す
る．日本気象協会のデータ提供に感謝する．

参考文献[1] 損保ジャパン日本興亜： 主な天候リスクと企業利益の関係, 2014.

(https://www.sjnk.co.jp/hinsurance/art/weather_derivative/mrelation/).
図 16: 月毎の空振りのあった日の 1 日平均+ 50.708 ) と R2 係数は 0.6949 となり，T 検定における P 値は 0.0048 と十分に小さく有意差があると言える．

[2] 厚木麻里. 行楽地に与える天候の影響についての研究. 2017.

[3] 小山太郎. 気象情報の消費者行動に与える影響について.