第 203 号・2023 年 7 月

住友電工テクニカルレビュー

自動車

交通信号制御の効果評価のためのCO 2 排出量算出モデル

CO2A CO2 Emissions Calculation Model for Evaluation of Traffic Signal Control

西村茂樹 *羽賀Shigeki Nishimura

剛Tsuyoshi Haga

気候変動は世界的な社会課題であり、その対策として CO2 排出量削減が求められている。主な排出源の1つである自動車交通の CO2
排出量を削減するためには車両自体の排出量削減の取り組みと共に、交差点の交通信号制御の改良による渋滞削減等、車両が無駄なエネルギーを消費せずに走行できる環境を整備する取り組みも重要である。CO2 排出量削減対策として交通信号制御の改良を推進していくためには、その効果の定量的な検証が必要であるが、交差点を通過する車両の CO2 排出量の定量化については広く認められた手法は存在しない。そこで、交通信号制御の改良の効果検証に広く利用されることを目指し、交通信号で制御された交差点を通過する車両の CO2 排出量を車種等を考慮して算出するモデルを作成した。

Climate change poses a global challenge that necessitates the reduction of carbon dioxide (CO2) emissions. To reduce
CO2 emissions from motor vehicles, which are major emission sources, it is important not only to improve vehicle exhaust
performance, but also to improve infrastructure such as traffic signal control at intersections to mitigate traffic congestionand energy consumption. For the dissemination of these efforts, the effects of traffic signal control improvements needs tobe quantitatively evaluated. Currently, however, there is no standardized method to calculate CO2 emissions of vehicles
traveling through intersections. We have developed a widely-applicable CO2 emissions calculation model. This model
facilitates the quantitative evaluation of CO2 emissions reduction achieved through traffic signal control improvements.
キーワード：交通信号制御、CO2排出量、効果検証

1.

緒言

2.

CO2排出量算出モデルの選定

気候変動は世界的な社会課題であり、その対策として都市の道路において発進、停止を繰り返しながら走行するCO2 排出量削減が求められている。自動車交通は主な CO2

車両の CO2 排出量を算出するモデルとして大口ら（3）の計算排出源の1つであり、日本では CO2 排出量全体の15.5％が式が知られている。この計算式は車両が発進してからその自動車交通から排出されている（1）。自動車交通の排出する次に停止するまでのショートトリップに関するデータを用

CO2 を削減するためには、燃費向上、HEV、EV 化等の車いている。コネクティッドカーの普及により車両のショー両自体の取り組みと共に、交差点の交通信号制御の改良にトトリップの情報の収集は可能になりつつあるが、現状でよる渋滞削減等、車両がより少ないエネルギー消費で走行はこれらの情報は自動車メーカー等の企業がそれぞれの目できる環境を整備する取り組みも重要である。

的のために個別に収集しており、一般には提供されておら交差点の交通信号制御の改良によって渋滞が削減されると流入路を走行する車両の渋滞の中での加減速や発進停止ず、当面は今回のような目的のためにこれらを集約して利用するのは困難であると考えられる。

が削減され、その結果 CO2 排出量が削減する。しかし、削一方、土肥ら（4）は代表車種、走行速度別に算出した単位減される CO2 は交通信号制御システムの製造や使用に伴っ走行距離当たりの CO2 排出量である排出係数原単位を利用て排出されるものではなく、交差点を通過する車両が排出して CO2 排出量を算出する方法を示している。道路を走行するものであり、その削減量の効果の定量的な効果評価はする車両の小区間毎の走行速度の平均値の情報は一般に提困難である。警察庁では交通信号制御の改良による CO2供されている（例えば TomTom（5））
。そこで、この方式を排出の削減量を事業種別毎に定量化しているが 、今後、参考に以下の手順で交差点を通過する車両の CO2 排出量をCO2 排出量削減対策として交通信号制御の改良をさらに推算出するモデルを構築する。

（2）

進していくためには、個別の交差点毎のより詳細な CO2 排①

出の削減量の定量化が望ましいと我々は考えている。そこ

車種、燃料、走行速度別の排出係数原単位テーブルを作成する。

で、本稿では交通信号制御の改良の効果検証に広く認めら②れて利用されることを目指し、交通信号で制御された交差①で作成した排出係数原単位テーブルと算出対象の交差点の流入路の車種別の走行比率から流入路の走点の流入路を走行する車両の CO2 排出量を交通状況や車両行速度別の排出係数原単位を算出する。の車種構成等を考慮して算出するモデルを作成する。

③②で算出した走行速度別の排出係数原単位、流入路の交通量及び流入路の区間別平均走行速度から流入路の CO2 排出量を算出する。
交通信号制御の効果評価のためのCO2排出量算出モデル15（1）住友電工テクニカルレビュー

第 203 号・2023 年 7 月

図1はこれらのステップを図示したものである。次章以降でこれらの各ステップについて説明する。の列において、G はガソリン、H はハイブリッド、D は軽油を表し、軽は車両総重量1.7t 以下、中は同1.7t 超3.5t 以下、重1は同3.5t 超5t 以下、重2は同5t 超を表す。

表1

車種、燃料、走行速度別の排出係数原単位テーブル（単位：g/km）

車種

燃料

3-5

5-10

10-15

15-25

25-40

40-60

60-80

軽乗用車

G328

217

164132

10999102G443

290

217

174

143124117H

149

1018573686973D585397302

238185150139

乗用車
軽貨物車

図1

CO2 排出量算出モデルの概要
トラック・バス

3.

走行速度区分（km/h）

G405

260

194159139

134

140

G軽463

304

228

182

149

132

132

G中

702444323

251

203

177

173

D中

721

447319245

195

168

158

D重1

712

474364300

259242246

D重21109795642546469417394

排出係数原単位テーブルの作成

車種、燃料、走行速度別の排出係数原単位テーブルを作成するに当たり、利用可能なデータを調査し、公的な機関が出しており一般に入手可能であるという観点から、環境

4.

省の自動車排出ガス原単位及び総量算定検討調査における次に、交差点の流入路に対する走行速度別の排出係数原CO2 の排出原単位作成結果 のデータを用いることにした。

単位を算出する手順について説明する。これは前章で作成しこの調査では、燃料、車種別に排出ガス規制年度別の走行た車種、燃料、走行速度別の排出係数原単位テーブルの各速度別排出係数が算出されており、これらを規制年度別の車種、燃料別の値を、流入路を走行する車両の車種、燃料台数比率で加重平均することで車種、燃料、走行速度別の別の台数の比率で加重平均すれば算出できるが、前章で作排出係数原単位テーブルを作成した。規制年度別の台数比成したテーブルと同じ車種、燃料の区分に対する台数の比率は（一財）自動車検査登録情報協会の車種別の平均車齢推率のデータが得られることはほとんどなく、より少ない車移表（7）のデータを使用し、乗用車、貨物車＋乗合車の別に種区分に分類されたデータしか入手できないと考えられ、算出した。このデータには軽自動車は含まれていないが、入手可能なデータの車種区分（以下、入手車種区分）に対車齢の推移に大きな違いはないと考え、軽自動車に対してする台数の比率からテーブルの車種、燃料の区分（以下、もこのデータを適用した。また、重量車の排出係数は等価テーブル車種区分）の台数比率を推定する必要がある。具

慣性重量 1t 当たりの値となっているため、乗員、積荷を体的には、まず、テーブル車種区分の各区分が入手車種区含んだ車両の重量に対する等価慣性重量を乗じる必要があ分のどの区分に含まれるかの対応付けを行う。次に、同じる。燃料消費率試験の仕様

（6）

※1

流入路の走行速度別の排出係数原単位算出

では、重量車の等価慣性重量

入手車種区分の中での各テーブル車種区分の比率は各テーとして車両の重量とほぼ等しい値を設定しているため、重ブル車種区分の保有台数の比率に等しいと仮定し、入手車量車の等価慣性重量は車両重量に等しいと考えることにし

種区分の比率をテーブル車種区分にその保有台数の比率で（8）た。そこで、（一財）自動車検査登録情報協会の諸分類別自動車保有車両数（9）に記載の車両総重量※2別保有台数と積載表2

量別保有台数を対比して車両総重量と積載量を対応付けたテーブル車種区分の保有台数比率

上で、往路は満載、復路は空車と仮定して、車両総重量か車種

燃料保有台数比率（％）

ら最大積載量の1/2を引いた値を等価慣性重量とした。文

軽乗用車G29G35H13献

でも半積載重量を使用しているように、この仮定は妥（4）乗用車当なものと考えている。更に、環境省の排出原単位作成結D2G11G軽1G中2D中2ン乗用車の原単位から換算することで算出した。作成した

D重11

排出係数原単位テーブルは表1の通りである。但し、燃料

D重24

果のデータにはハイブリッド車や電気自動車のデータはな

軽貨物車

いが、低公害車の燃料別・車種別保有台数（10）から、ハイブリッド乗用車については考慮が必要と考え、土肥ら（11）のハイブリッド車と従来車の CO2 排出原単位比を用いてガソリ

トラック・バス

交通信号制御の効果評価のためのCO2排出量算出モデル

16（2）住友電工テクニカルレビュー

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配分することで、流入路における各テーブル区分の走行車6.

両台数の比率を算出する。テーブル車種区分の保有台数比率は（一財）自動車検査登録情報協会の車種別、燃料別、初度登録年別自動車保有車両数交通信号制御改良の評価例

最後に、今回構築した CO2 排出量算出モデルを用いて実及び軽自動車検査協会

際の交通信号制御改良による CO2 排出量の削減効果を評価の軽自動車保有台数（13）に基づいて表2の通り算出した。そした。2019年に行われた東京都の環八人見街道交差点でして、テーブル車種区分別の排出係数原単位を各テーブルの信号制御の改良（14）を対象とし、本運用の調整前、調整後車種区分の走行車両台数の比率で加重平均することで、流のそれぞれ平日7日間4:30から8:00までの CO2 排出量を算

入路の走行速度別の排出係数原単位を算出する。

出し、年間の CO2 削減効果を算出した。流入路の車種区分（12）

別走行台数は警視庁の令和2年度調査の交通量統計表（15）、5.

交通量は文献（14）、小区間別平均走行速度はグローバル交

流入路の CO2 排出量の算出

通情報ベンダである TomTom 社が提供するデータを利用

流入路の CO2 排出量は、前章で算出した走行速度別の排した。警視庁の交通量統計表では、自動車交通は大型乗

出係数原単位、時間帯毎の流入路の小区間毎の走行車両の用、大型貨物、普通乗用、普通貨物の4車種に分類されて平均速度及び時間帯毎の流入路の交通量を用いて以下の手おり、その定義からテーブル車種区分との対応は表3の通順で求める。

りとした。

まず、各時間帯の各小区間に対して、前章で算出した走行速度別の排出係数原単位を用いてその時間帯における車両走行速度に対応する排出係数原単位を求め、それに小区表3間の長さを乗じて、その小区間を走行する車両1台当たりの CO2 排出量を求める。次に時間帯毎に各小区間を走行する車両1台当たりの CO2 排出量を合計することで、各時間帯における流入路の車両1台当たりの CO2 排出量が得られる。これに対応する時間帯における流入路の交通量を乗じて、各時間帯の和を取ることで流入路の CO2 排出量が求め

交通量統計表の4車種とテーブル車種区分の対応

車種

燃料軽乗用車

G

大型乗用

大型貨物

普通乗用〇

G〇

乗用車

H〇D〇軽貨物車Gられる。図2に算出例を示す。
トラック・
バス

普通貨物〇G軽〇〇G中〇〇D中〇〇D重1〇〇

D重2〇〇g/km
3-55-10km/h
10-15 15-25 25-40 40-60 60-80

450

300

200

180

140
2

30.05km0.10km0.12km
26.0km/h

3000

9:00-12:00 2000

CO2

110

1

1
6:00-9:00

120

調整前、調整後それぞれの各日の4:30から8:00の間の
CO2 排出量の算出結果の平均値とその削減量は表4に示す通りであり、この削減量が平日の平均的な値で、同様の

312.0km/h 20.0km/h

12.0km/h 20.0km/h 30.0km/h

効果が年間で240日得られると仮定すると、環八人見街道
1交差点のみでも信号制御の改良による CO2 排出量の削減
効果は年間6.7t と評価することができた。

112

表4

3

6:00-9:00 300×0.05 200×0.10 180×0.12=15.0g=20.0g=21.6g57.2g

9:00-12:00 200×0.05 180×0.10 140×0.12=10.0g=18.0g=16.8g

44.8g

流入路の CO2 排出量の算出例

調整前

調整後

削減量

3359

3331

28

7.

6:00-12:00
CO2=(57.2×3000+44.8×2000)/1000=261.2kg

図2CO2 排出量算出結果（単位：kg）

結言

本稿では、交通信号制御の改良の効果検証に広く認められて利用されることを目指し、交差点の流入路の CO2 排出量を小区間毎の走行速度や走行車両の車種構成等を考慮して算出するモデルを作成し、実際の交通信号制御改良による CO2 排出量の削減効果の評価に適用できることを示し
交通信号制御の効果評価のためのCO2排出量算出モデル

17（3）住友電工テクニカルレビュー

第 203 号・2023 年 7 月

た。本モデルを適用していくに当たっては、車種、燃料、

参 考 文 献

走行速度別の排出係数原単位テーブルを適宜更新していく（1） 国土交通省、「運輸部門における二酸化炭素出量」、https://www.
mlit.go.jp/sogoseisaku/environment/sosei_environment_
tk_000007.html（2） 警 察庁、「信号機の改良による各種効果（R2年度末現在）」、https://www.npa.go.jp/bureau/traffic/seibi2/annzen-shisetu/institut/
plan/pdf/R02yokushi.pdf（3） 大口敬、片倉正彦、谷口正明、「都市部道路交通における自動車の二酸化炭素排出量推定モデル」、土木学会論文集、695巻、IV-54号、pp.
125-136、（公社）土木学会（2002年）（4） 土肥学、曽根真理、瀧本真理、小川智弘、並河良治、「道路環境影響評価等に用いる自動車排出係数の算定根拠（平成22年度版）」、国土技術政策総合研究所資料、671号、8章、国土交通省国土技術政策総合研究所（2012年）（5） TomTom, Junction Analytics service, https://support.move.
tomtom.com/products/junction-analytics/（6） ㈱ 数理計画、「自動車排出ガス原単位及び総量算定検討調査 : 報告書 令和2年度」、環境省業務結果報告書：令和2年度、pp. 201-203（2021年）（7）	 
（一財）
自動車検査登録情報協会、「車種別の平均車齢推移表 令和3年度（2021）」、https://www.airia.or.jp/publish/statistics/trend.html（8）	  
（独）自動車総合技術機構、「燃料消費率試験（JC08 モード）」
、TRIAS
08-001-01、https://www.naltec.go.jp/publication/regulation/
fkoifn0000000ljx-att/fkoifn00000060q2.pdf（9） 国土交通省自動車局監修、「諸分類別自動車保有車両数 令和3年3月末現在」、（一財）自動車検査登録情報協会（2021年）（10）（一財）  自動車検査登録情報協会、「低公害燃料車の車種別保有台数
令和3年度（2021）」、https://www.airia.or.jp/publish/statistics/trend.html（11）土肥学、曽根真理、瀧本真理、「自動車走行時の CO2排出係数及び燃料消費率の更新」、土木技術資料、55巻、4号、pp. 40-45、（一財）
土木研究センター（2012年）（12）国土交通省自動車局監修、「自検協統計自動車保有車両数 令和3年3月末現在」、（一財）自動車検査登録情報協会（2021年）（13）軽 自動車検査協会、「検査対象軽自動車保有車両数 令和2年度」、
https://www.keikenkyo.or.jp/attached/0000056541.pdf（14）関達也、島津利行、和智誠、榊原肇、大口敬、「プローブ情報を活用した信号制御の見直しについて」、交通工学論文集、8巻、1号、pp.
31-38、（一社）交通工学研究会（2022年）（15）警 視庁、「令和2年調査 交通量統計表」、https://www.keishicho.
metro.tokyo.lg.jp/about_mpd/jokyo_tokei/tokei_jokyo/ryo.
html

ことが望ましい。そのためには、新形式の車両のデータの計測等で自動車メーカーの協力が望まれる。本稿がそのような協力が得られる仕組み作りを検討するきっかけとなれば幸いである。
なお、今後販売される新車は電気自動車等のゼロエミッション車の比率が増加していくのは確実である。しかしながら、道路を走行する車両の大部分がゼロエミッション車となるまでには時間を要し、当面は従来型のガソリン車やディーゼル車が数多く走行する状況が続くため、交通信号制御の改良等による CO2 排出量削減の取り組みは重要と考えており、当社もその取り組みに貢献していきたい。

用 語 集 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー※1

等価慣性重量エンジンや駆動系などの回転部分の回転慣性力を車両が加速するときの抵抗として見かけの車両重量増加分として車両重量に加えた重量。
※2

車両総重量

車両重量に最大乗車定員人数分の重量と積載可能重量（最大積載量）を加えた重量。

執 筆 者 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
西村

茂 樹 ＊ ：情報ネットワーク研究開発センター部長補佐

羽賀剛 ：情報ネットワーク研究開発センター部長ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー＊主執筆者

交通信号制御の効果評価のためのCO2排出量算出モデル

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