信号交差点の左折交通が飽和交通流率に及ぼす影響に関する考察
H09023 加藤 雅大
指導教員 岩倉 成志

1.

はじめに利用率600台/時200台/時 (200+400)
100台/時

現在，信号交差点の信号現示設計に際して，直進車の車線ごとの利用率を推定する方法は確立されて停止線

左直交通量比

手前
信区号間
か距
ら離の距
離いない．便宜的に直進車の通行可能な車線の利用台数は等しいと仮定し，利用率（左直混用車線を利用)する直進車の割合）を求め，混入率（左直混用車線第一通行帯(混入率の左折車の混入率）を算出している．混入率は信号900台/時現示の設計を行うために用いる飽和交通流率に影響

図 1 利用率，混入率，左直交通量比の算出例を及ぼす．よって，適切な信号交差点の処理検討を

3.

利用率と混入率の現況分析行うためには混入率の算出精度を向上することが必

3.1

現行の推定方法

要であると考える．

左直混用車線の飽和交通流率を求める際，飽和交

そこで本研究では，現地調査から利用率や混入率通流率の基本値（左直混用車線では 2000[台/青 1 時の実態を把握し，混入率を推定するモデル式を構築間]）に左折車両の混入による補正値を掛ける．そのすることを目的とする．

補正値は混入率を用いて求めるが，現行では先に述

2.

現地調査

べた便宜的な仮定を用いて混入率を推定している．

2.1 調査概要

利用率と混入率の算出例を図 1 に示す．

交通量と信号現示の実態を把握し，モデルを構築3.2するため，以下の要領で現地調査を行った．

現行の推定値と実測値の比較

利用率と混入率のそれぞれについて現行の推定方

調査日時：12 月から 1 月の平日，日中法で求めた推定値と実測値を比較した結果，利用率

対象条件：第一通行帯に左直混用車線があり，右直はすべてで現行の推定方法が過大，一方で混入率は混用車線がない信号交差点すべてで現行の推定方法が過小という結果となった

対象地点：混入率に影響を及ぼすと考えられる，車（図 2 左）
．ここで，利用率はほとんどのサンプルで線数や左折車両数などが多様な東京都中実測値が 5%以下であることから，直進車は左直混用

央区，江東区の計 11 地点車線を敬遠する傾向にあることがわかる．

調査方法：ビデオカメラを用いて観測

また，推定値と実測値の差が小さいサンプルは，

2.2 データ整理

横断歩行者が少なく，左折車の滞留があまりみられ撮影した映像から信号現示のサイクルごとに交通なかった交差点であることがわかった．

量を計測し， 15 分間以上経過したサイクルまでを 1

これらの結果から，車線ごとの利用台数を等しいサンプルとした．次に，それらを 1 時間あたりの車と仮定する現行の推定方法では現状の交通状況に適種による実台数から pcu（passenger car unit：乗用車合していないと考えられる．

換算係数）に換算した．なお pcu は大型車を 1.7，二4.

推定モデルの構築と飽和交通流率の算出

輪車を 0.5 とした．以上の方法で現地調査を行った

4.1

モデルの推定方法

11 地点から 28 サンプルを抽出した．

重回帰分析を用いてそれぞれのモデルを構築する．
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被説明変数を Model 1 は利用率，Model 2 は混入率と実測による利用率

し，説明変数を「車線数」，「左直交通量比（左折車両と直進車両のうち左折車両が占める割合）」，「左折先の車線数」，「区間距離（手前信号からの距離）」の

30%
： 3車線
： 4車線
： 5車線

10%

20%

40%

10%

0%
50% 0%

30%

40%

50%

80%

100%

80%
60%
40%
20%

0%

𝑙 ： 車線数 𝑟𝐿 ： 左直交通量比20%実測による混入率

Model2 による推定値

𝑃𝑢 ： 利用率 𝑃𝐿 ： 混入率

10%

100%

現行方法による
推定値

Model 2 ： 𝑃𝐿 = 𝛽1 𝑙 + 𝛽2 𝑟𝐿 + 𝛽3 𝑙𝐿 + 𝛽4 𝑑 + 𝛽520%

40%

60%

80%0%
100% 0%20%

40%60%

図 2 実測値に対する現行と Model 1,2 の推定値の比較

𝑙𝐿 ： 左折先の車線数 d ： 区間距離[km]

表 1 重回帰分析の結果

重回帰分析の推定結果

利用率
回帰分析

重回帰分析でパラメータを推定した結果を表 1 に車線数示す．なお，Model 1 で有意でない「左直交通量比」ない「区間距離」を除いて推定した結果を Model 2’定数項
重相関係数とする．標準偏回帰係数より，利用率は「区間距離」，重決定係数

混入率は「車線数」の影響が最も大きい結果となっが多いと混入率が上がるといえる．
実測値に対する現行の推定値と Model 1,2 それぞれの推定値を比較したものを図 2 に示す．それぞれにおいて現行の推定値よりも実測値に近づいたことがわかる．しかし， 3 車線の 1 地点 2 サンプルにおいては実測値と Model 1,2 の差がどちらも大きい結果となった．現地調査の際に左折先の車線数や左直Model 2Model 2'係数(t値)

係数(t値)

係数(t値)

係数(t値)-0.095(-4.56) -0.090(-4.27) 0.213(5.22)

0.231(6.35)
0.876(2.70)
0.209(5.85)

0.518(4.10)
0.832
0.691

0.497(3.86) -0.630(-2.55) -0.770(-3.93)
0.813
0.876
0.871
0.661
0.768
0.759

図 3 飽和交通流率への影響

5.

ンプルを確保できず，今回の回帰モデルでは特異なサンプルとなったことが考えられる．

Model 1'実 100%測か 80%
現行ら求
Model 160%
めた
Model 2飽 40%
和交 20%通流 0%
率に -20%
対3車線
4車線
5車線
する -40%012345678910111213141516171819202122232425262728
誤
11地点28サンプル
差た．
「区間距離」が長いと利用率が上がる．
「車線数」

交通量比など，説明変数となる値について多様なサ

混入率

Model 1左直交通量比 -0.252(-1.51)
0.906(2.78)
左折先の車線数 -0.044(-2.21) -0.058(-3.23) 0.195(5.01)
区間距離[km]0.399(2.70) 0.377(2.50) -0.268(-0.93)を除いて推定した結果を Model 1’，Model 2 で有意で4.330%20%

実測による混入率

Model 1 ： 𝑃𝑢 = 𝛼1 𝑙 + 𝛼2 𝑟𝐿 + 𝛼3 𝑙𝐿 + 𝛼4 𝑑 + 𝛼54.240%

0%

計 4 つとして推定した．

実測による利用率

50%

Model1 による推定値

現行方法による
推定値

まとめ
本研究では重回帰分析によって混入率を推定するためのモデル式を構築することができた．しかし，5飽和交通流率への影響

車線は 1 地点のサンプルしかなく，車線数への影響

本研究で構築した Model 1,2 の飽和交通流率へのを適切に表しているとは言い難い．そのため，それ影響を確認するため，実測値，現行の推定方法，Modelぞれサンプル数を増やし，精度を上げる必要がある．

1,Model 2 のそれぞれの方法による混入率を用いて，今後の課題として，路上駐車や交通需要率，新しく飽和交通流率を比較検証した．実測値を用いて求め設置が始まっている自転車道の有無など，混入率にた飽和交通流率を 100%とし，残りの 3 つの方法を用影響を及ぼすと考えられる項目について考慮していいて求めた飽和交通流率の実測に対する誤差を比較く必要がある．

した．その結果，現行，Model 1，Model 2 それぞれ参考文献の平均残差は 6.9%，0.7%，1.1%となり，Model 1 を[1]交通工学研究会：改訂 交通信号の手引，2006

用いて飽和交通流率を算出した値が最も実測値を用

謝辞：本研究を行うに際しましてご協力いただきました株式

いた値に近いことが確認された（図 3）．

会社道路計画の野中様，石田様に謝意を表します．

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