Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## （2） 口頭発表（学会等）

1) 沢山愛，加藤博和，林良嗣：土木計画学研究・講演集，Vol.39，CD-ROM(29)(2009)「CO_{2}削減を意図した都市交通政策の効果に関する日独比較」

2) 矢尾和也，伊藤圭，加藤博和，林良嗣：平成21年度土木学会中部支部研究発表会講演概要集，pp.343-344 (2010)

「パラトランジットのCO₂排出量評価と技術革新による低炭素化の検討」

3) 山本充洋, 伊藤圭, 加藤博和: 平成21年度土木学会中部支部研究発表会講演概要集, pp.345-346 (2010)

「車両・電力供給技術進歩が運輸部門CO₂排出量に与える影響の評価」

4) 伊藤圭, 柴原尚希, 加藤博和: 平成21年度土木学会中部支部研究発表会講演概要集, pp.565-566 (2010)

「都市域縮退策と大量輸送機関整備の同時実施による地域内旅客交通システムの低炭素化に関する検討」

5) 矢尾和也, 伊藤圭, 沢山愛, 加藤博和, 林良嗣: 土木計画学研究・講演集, Vol.41, CD-ROM(31)(2010)

アジア途上国大都市におけるパラトランジットを活用した低炭素交通施策の検討

6) 栂達郎，加藤博和，林良嗣：第18回地球環境シンポジウム講演集，pp.67-74 (2010)

「アジア大都市におけるモータリゼーション進展過程を考慮した旅客交通部門CO₂排出量の長期予測」

7) 山本充洋，加藤博和，伊藤圭：第18回地球環境シンポジウム講演集，pp.75-80 (2010)「将来の車両・エネルギー技術進歩が運輸部門CO $ _{2} $ 排出量に与える影響の評価」

8) 林良嗣，加藤博和，福田敦，花岡伸也，中村文彦：日本環境共生学会2010年度学術大会発表論文集，pp.20-21(2010)

「アジアにおける低炭素交通システム実現に向けて」

9) H. KATO, K. ITO, N. SHIBAHARA and Y. HAYASHI: The Proceedings of the 12th World Conference on Transport Research Society, pp.F6-02666, (2010)

“Estimating The Amount Of Additional Mass Transit Needed To Reduce $ Co_{2} $ Emissions From Regional Passenger Transport In Japan”

10) K. ITO, H. KATO and N. SHIBAHARA: The Proceedings of the 9th International Conference on EcoBalance, Tokyo, CD-ROM(P-080), pp.763-766 (2010)

“Life Cycle $ Co_{2} $ Emissions For Local Passenger Transport Modes Of Different Passenger Flow Volume”

11）伊藤圭，加藤博和，柴原尚希：土木計画学研究・講演集，Vol.42，CD-ROM(6)(2010)「日本における地域内旅客交通CO₂大幅削減のための乗合輸送機関導入必要量の算定」

12）島田亮太，加藤博和，林良嗣：平成22年度土木学会中部支部研究発表会講演概要集，pp.383-384(2011)

「鉄道整備時期の違いがモータリゼーション進展に与える影響のモデル化」

13）伊藤圭，柴原尚希，加藤博和：第6回日本LCA学会研究発表会講演要旨集，pp.44-45(2011)
「輸送密度と混雑率を考慮した地域内旅客交通機関のライフサイクルCO₂比較」

14）伊藤圭、加藤博和、柴原尚希：第43回土木計画学研究発表会（2011）「低炭素性と財政制約に着目した市区町村レベルでの地域持続性評価」

15）田島祐也、山本充洋、加藤博和、中村一樹、福本雅之：第19回地球環境シンポジウム（2011）「バンコクにおける乗用車及び二輪車起源CO $ _{2} $ 排出量の将来予測」

16) Y. WANG, Y. HAYASHI and H. KATO: The 13th International Summer Symposium, Uji, Japan (2011)

“The Evolution of Passenger Transport CO $ _{2} $ Emissions and Driving Forces Analysis in Beijing”

17）伊藤圭、中村一樹、加藤博和、林良嗣：日本環境共生学会第14回学術大会（2011）「ライフサイクル手法を用いたアジア途上国における低炭素旅客輸送機関の地域別選定」

18) K. NAKAMURA, Y. HAYASHI and H. KATO: The 91st Annual Meeting of Transportation Research Board, Washington D.C., US (2011)

“A Backcasting Approach to Designing Low-Carbon Urban Transport Systems for Asian Developing Cities; Application to Bangkok”

19）藤田将人、中村一樹、伊藤圭、山本充洋、加藤博和、林良嗣：平成23年度土木学会中部支部研究発表会（2012）

「アジア途上国大都市の低炭素化に向けた端末交通システムの検討」

20）伊藤圭，中村一樹，加藤博和：第45回土木計画学研究発表会(2012)「アジア開発途上国における地域ごとの低炭素旅客輸送機関選定手法」

21）藤田将人，中村一樹，伊藤圭，加藤博和，林良嗣：第45回土木計画学研究発表会(2012)

「アジア途上国大都市におけるパラトランジットを活用した低炭素端末旅客交通システム実現可能性の検討」

22）山本充洋，中村一樹，藤田将人，加藤博和，林良嗣：第46回土木計画学研究発表会(2012).「アジア途上国大都市における長期的将来の低炭素都市・交通システム構成要素の検討」

23) K. NAKAMURA, Y. HAYASHI and H. KATO: The 92nd Annual Meeting of Transportation Research Board (2013)

“Comparison between Long-term Effects of Road Development and Railway Development for a Low-Carbon Urban Transport System in Bangkok”

24）伊藤圭，中村一樹，加藤博和，林良嗣：日本環境共生学会第16回地域シンポジウム（アジア開発途上国都市の幹線旅客交通を対象とした低炭素輸送機関連定手法」

25）藤田将人，中村一樹，加藤博和，林良嗣：第47回土木計画学研究発表会（2013）

「アジア途上国大都市におけるインフラ整備による交通手段の魅力度改善評価」

26) X. LUO and Y. HAYASHI: The 13th World Conference on Transport Research, Rio de Janeiro, Brazil (2013)

“Analysing CO $ _{2} $ Emission from Freight Transport in China - Decomposition into Factors due to Changes in Life Style and Inter-industries Relations -”

27）藤田将人，中村一樹，加藤博和，林良嗣，Vasinee WASUNTARASOOK：日本環境共生学会第16回学術大会（2013）

「バンコクにおける世代・収入によるQOL価値観の違いに関する分析」
28) K. NAKAMURA, V. VICHENSAN, H. KATO, Y. HAYASHI and T. MAEDA: The 10th Eastern Asia Society for Transportation Studies, Taipei, Taiwan, 13-00090 (2013)

“Assessment for Transport Development with Attractiveness Measurement of Travel in Asian Developing Cities: a Case Study of Bangkok”

29) V. WASUNTARASOOK and Y. HAYASHI: The 10th Eastern Asia Society for Transportation Studies, Taipei, Taiwan, PP1005 (2013)

“A Historic Review on Consequences of Critical Events Leading Revolution in Mass Rapid Transit in Bangkok”

30) 藤田将人，中村一樹，加藤博和，林良嗣：第48回土木計画学研究発表会（2013）

「アジア途上国大都市における低炭素旅客交通システムの実現に向けた端末交通システムの将来ビジョンの検討」

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

## （4） シンポジウム、セミナー等の開催（主催のもの）

1) WCTRS-SIG11国際シンポジウム「交通と気候変動」

（2009年11月13日～14日、名古屋大学・野依記念学術交流館、参加者150名）

2）日本環境共生学会年会、低炭素交通セッション

（2010年9月26日、名古屋大学環境総合館、参加者20名）

3）第45回土木計画学研究発表会、低炭素交通セッション（2012年6月3日、京都大学吉田南総合館、参加者30名）

4) 国際セミナー「アジアの低炭素都市交通システムに向けて」

(2012年12月18日，愛知県名古屋都市センター金山南ビル14階，観客40名)

5) 13th WCTR Special Session (SS21) "From Car Congestion Hell towards Rail Transit Heaven: Air Pollution, Low-Carbon and EST"

(2013年7月16日， Windsor Bara Hotel, Rio de Janeiro, Brazil， 参加者30名)

6) International Seminar "How to Develop Sustainable and Resilient Transport: the case of Indonesia" (2013年9月7日，名古屋大学工学部9号館312，参加者10名)

7) International Symposium "From Visioning to Implementation of Low-Carbon Transport in Asia" Day 1（2013年10月16日，日本大学理工学部CSTホール，参加者50名）

8) International Symposium "From Visioning to Implementation of Low-Carbon Transport in Asia" Day 2（2013年10月17日，国連大学ウ・タント国際会議場，参加者70名）

9) International Workshop "Putting Transport into Climate Policy Agenda; Recommendations from WCTRS to COP19"

(2013年10月18日，日本大学理工学部駿河台キャンパス10号館5階特別会議室，参加者20名)

10) International Workshop "Low-Carbon City and Transport; comparison between Shanghai and Bangkok"（2013年10月19日，名古屋大学工学部9号館312，参加者10名）

11) International Seminar "Transport Futures: Thinking the Unthinkable"
(2014年2月21日，名城大学サテライト多目的室，参加者30名)

## （５）マスコミ等への公表・報道等

1) NHK名古屋ニュース「ホットイブニング」（2010年11月13日、18時10分）：WCTRS-SIG11国際シンポジウム「交通と気候変動」（S-6-5、名古屋大学大学院環境学研究科、同グローバル COE「地球学から基礎・臨床環境学への展開」の共同主催、林良嗣実行委員長、2009年11月13日～14日、名古屋大学・野依記念学術交流館、観客150名）の紹介報道。

2) NHKニュース23（2010年12月11日、23時、全国放送）：代表者の林良嗣が、コペンハーゲンCOP15会場におけるサイドイベントでの報告者として、従来2100件を超えるCDM実績の中で、交通プロジェクトが僅か2件であることを問題とし、これを大幅に増やす必要性と、その具体方策の提案・討議している場面、および、その後の会場でのインタビューが放映された。

3) COP15～19 「Putting Transport into Climate Policy Agenda : Recommendations from WCTRS to COP」（2009年～2013年，每年11～12月に開催される気候変動締約国会議（COP）にてS-6-5の研究成果を踏まえて世界交通学会（WCTRS）と共同で作成したリーフレットを配布し内容をサイドイベントで発表）

## (6) その他

1) Japan Society of Civil Engineering, the 13th Summer Symposium, the Best Presentation Award in Session of Environmental System : Wang YUNJING (2011)

2) 日本環境共生学会第14回研究発表大会学生発表賞：伊藤圭（2011）

### 8 \. 引用文献

1) World Bank: World Development Indicators (2013)

http://data.worldbank.org/data-catalog/world-development-indicators
# （２）アジアにおける都市内交通の低炭素化策評価に関する研究

日本大学理工学部交通システム工学科 福田 敦

日本大学理工学研究所

カリフォルニア大学リバーサイド校（アメリカ）

ウボンラチャタニ大学（タイ）

カセサート大学（タイ）

コンケン大学（タイ）

プリンスオブソンクラ大学（タイ）

タイ国立金属材料技術研究センター（タイ）

ベトナム交通省（ベトナム）

交通通信大学（ベトナム）

デ・ラサール大学（フィリピン）

福田 トウェンチャイ

Matthew BARTH

Sitha JAENSIRISAK

Varameth VICHIENSAN

Thaned SATIENNAM

Paramet LUATHEP

Nuwong CHOLLACOOP

Viet Hung KHUAT

Nguyen Van TRUONG

Allexis FILLONE

平成21～25年度累計予算額：30,792千円

（うち、平成25年度予算額：5,405千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

アジアの開発途上都市において低炭素交通システムのビジョンの実現手法を検証するため、SHIFTに関する施策である高速バスシステム（BRT: Bus Rapid Transit）の導入と、AVOIDを可能とする公共交通指向型都市開発（TOD）や、中心市街地へ自動車を流入させないための駐車場施策（SHIFT）の組み合せによるCO $ _{2} $ 排出削減量の推計を行った。

発展初期の中規模都市での統合的な施策パッケージの検証として、タイ・コンケン市を対象として、BRTの導入にあわせてTOD、電気自動車・二輪車（EV）、ハイブリッド自動車（HV）への転換など実現可能な各ビジョンの検討を行った。その結果、これらの施策を全て組み合わせた場合、最大でBaU比約48%CO $ _{2} $ 排出量を削減できることを明らかにした。

また、発展初期の中規模都市のケーススタディとして、今後、交通問題の深刻化が懸念され、BRTが計画されているラオスの首都ヴィエンチャンも対象とし、早期の段階で駐車場容量を制限する総合的な駐車施策を導入した際のBRTの手段選択に与える影響を、現地でのアンケート調査に基づいて交通手段選択モデルを構築し、交通需要変化を推計することで環境への影響を明らかにした。これより、対象都市ではBRT導入と同時に総合的な駐車施策を実施することでBRTの利
用促進を示唆することができ、都市部への自動車流入を抑制することができる結果を示した。

アジア途上国における発展初期の大都市のケーススタディとしては、フィリピンの首都マニラを対象とし、環状道路に BRT が導入された場合の交通需要を推計し、都市全体の $ CO_{2} $ 排出量の削減効果を推計した。さらに、ベトナムの首都ハノイにおいても、世界銀行が提案した市の中心部キンマから郊外のバラまで BRT が導入された場合の交通需要を推計し、都市全体での $ CO_{2} $ 排出量の削減効果を推計した。

## [キーワード]

低炭素社会、公共交通指向型開発、 $ CO_{2} $ 排出量、駐車場施策、P&R

### 1. はじめに

アジアの開発途上国の発展初期の都市では、急速な経済成長により将来の$\mathrm{CO}_{2}$ 排出量が著しく大きくなることが予想される。中規模中核都市における政策オプションとして、公共交通の導入、それに伴う土地利用・公共交通利用への誘導などの施策、貨物交通や乗用車の$\mathrm{EV}\cdot\mathrm{HV}\sim\mathrm{の転換などの実現可能な政策オプションが多数挙げられる。これらの都市は、人口増加や都市開発など、今後急速に発展することが想定されることから、開発がかなり進んでいる大都市と比較して、土地利用の誘導や移動に対する社会規範を柔軟に形成していける可能性がある。

しかし、このような低炭素交通システムの実現手法の有効性を明らかにするためには、交通需要推計モデルを活用する必要があるが、交通データが地方都市では不足していることが多い。これを踏まえて、アジア途上国の中都市にも適用可能な、交通起源$\mathrm{CO}_{2}$ 排出量の推計手法を構築する必要がある。

## 2 ．研究開発目的

図(2)-1 S-6-5-2 研究の位置づけ
図(2)-2 S-6-5-2 分析の重点

本研究では、アジアの開発途上国における発展初期の都市に着目し、その交通特性やデータ制約を考慮して、低炭素化の治療のための交通システム改変に伴う$\mathrm{CO}_{2}$削減量を定量的に推計することで、$\mathrm{CO}_{2}$削減の可能性を明らかにすることを目的としている。アジア途上国の中都市でも導入が進むと想定される公共交通導入施策に加え、都市開発、自動車環境技術の革新策など、政策オプションを柔軟に取り入れて、その組み合わせによる$\mathrm{CO}_{2}$削減の検討を行う。タイ・コンケンとラオス・ヴィエンチャンを主な対象地域としつつ、フィリピン・マニラ、ベトナム・ハノイも含めたアジア各都市でのケーススタディを実施し、各施策を実施した場合の$\mathrm{CO}_{2}$排出削減量を推計する方法を構築、施策の有効性を検討する。

### 3. 研究開発方法

## （１）発展初期中都市における治療（タイ・コンケン）

人口約180万人で1人当たりGDPが2400ドルのタイ・コンケンは、タイの東北部に位置し、地域の中核として機能している。ケーススタディとして、そのコンケン市に低炭素ビジョンを実現した際のCO₂排出量を推計した。具体的な推計手法としては、四段階推定法による交通需要予測手法を用いて、複数の政策オプションを同時に考慮するための設定を行い、ビジョン分析を行った。図(2)-3に研究の流れを示す。

## 1 ）データ整備

コンケン市では、2007年にパーソントリップ調査が実施され、人の移動に関する基礎データは整備されている。しかし、将来予測に基づいたOD（地区間の交通発生・集中）表が存在しないため、基礎データを人口成長率に基づいて2030年の将来ODを作成した。

一方、ODには貨物車も含まれている。都市内の貨物流動に関しては、ODデータが存在しないが、登録台数ベースでは貨物使用として供されることが多いピックアップトラックの登録台数が20％を超えており、その流動を本推計にも考慮する必要がある。そこで、コンケン大学のThanedらが事業所アンケートに基づいて推計した都市内貨物発生集中交通量と都市内貨物車OD交通量を、本分析においても用いることとした。

具体的には、パーソントリップで使用したゾーンを集約した大ゾーンごとに業種別事業所数を抽出し、この事業所から133事業所を抽出し、その事業主に対して貨物車交通に関するインタビ
ユー調査を実施した。調査では、業種、車両の種類、出発地・到着地（業種、ゾーン番号、所在地）、配送を行う頻度について把握した。この中から現況の貨物 OD パターンを作成し、これを事業所数から求めた発生・集中貨物車交通量を周辺分布として、フレータ法により拡大して求めた。

図(2)-3 研究の流れ

## 2 ）シナリオ設定

本研究で分析するコンケンの低炭素交通システムのビジョンのイメージを図(2)-4に示す。このビジョンを表現するため、下記のシナリオを設定し比較・推計を行った。

2030年の将来推計とする。

IMPROVE、IMPROVE+SHIFT、IMPROVE+SHIFT+AVOID ビジョンを設定。

IMPROVEについて、BRTのバスとして、ディーゼルエンジンを搭載する一般的なバスを使用する場合と、バイオエタノールを燃料とするエタノールバスを使用する場合を想定。

IMPROVEについて、EVとHVの転換率は、乗用車・二輪車・貨物車それぞれ30％・30％・50％と設定。なお、2030年におけるEV・HVへの転換率の設定は、参考として日本の経済産業省より発行された「次世代自動車戦略2010」の予想値を用いた。

- SHIFTについて、公共交通は、ソンテウ路線を全て廃止し、今までソンテウを利用していた人は全てBRTを利用すると設定。
AVOIDについて、TOD施策はBRT路線沿線にそれ以外の地域から設定した割合だけ移住したと仮定。TOD施策を導入したOD表は、発生交通量を全て元のゾーンからBRT沿線のゾーンへ50％集約したと仮定し作成した。

図(2)-4 コンケンの交通システムのビジョン

## 3 ）交通需要推計

これらのシナリオに対して、交通需要予測ソフト JICA STRADA で交通需要推計を行い、CO $ _{2} $ 排出量を推計した。交通需要の推計は、以下に示す分担配分統合モデルに基づいて求めた。

$$ \begin{aligned}&\min.Z\big(x\big(f\big),q,O\big)=\sum_{m}\sum_{a}\int_{0}^{x_{a}^{m}}t_{a}^{m}\big(\omega\big)d\omega\\&+\sum_{rs}\sum_{m}\sum_{p}\sum_{k}\frac{1}{\theta_{1}^{p}}f_{m,k}^{rs,p}\ln\big(f_{m,k}^{rs,p}\mid q_{m}^{rs,p}\big)\\&+\sum_{rs}\sum_{m}\sum_{p}\frac{1}{\theta_{2}^{p}}q_{m}^{rs,p}\ln\big(q_{m}^{rs,p}\mid q^{rs,p}\big)\\&+\sum_{rs}\sum_{m}\sum_{p}q_{m}^{rs,p}C_{m}^{rs,p}\end{aligned} $$

交通ネットワークは、現在のネットワークに、コンケン市で計画されている BRT 導入路線を加
えたものとした。交通量に対する道路所要時間を表すリンクコスト関数は、以下に示す通り BPR 関数とし、Jaensirisak ら $ ^{1)} $ が推計したタイ・バンコクのパラメータを用いた。

$$ c_{a}^{auto}(V_{a}^{auto})=t_{a}^{0}\Biggl(1+0.73\Biggl(\frac{V_{a}^{auto}}{C_{a}}\Biggr)^{3}\Biggr) $$

$ t_{a}^{0} $ ：リンクaの自由走行時間

$ V_{a}^{auto} $ ：リンク a のリンク交通量

$ C_{a} $ ：リンク $ a $ の交通容量

## 4 ） $ CO_{2} $ 排出量推計

CO₂ 排出量の推計には、2006 年の社団法人海外運輸協力協会ら ²) のデータより、タイ・バンコクを対象に構築された排出係数が対象都市の状況に近いと判断し用いた。なお、排出係数は車種別に算定されているが、上記の事業ではエタノールバス、電気自動車、ハイブリッド自動車の排出係数が算定されていない。そのため、本研究では、エタノールバスとハイブリッド自動車は既存研究・調査の排出係数を用いて、電気自動車は日産リーフ(LEAF)、エタノールバスは HINO ブルーリボン II を導入すると仮定し、図(2)-5 の流れで CO₂ 排出量を推計する。

$$ CO_{2} $$

$$ CO_{2} $$

$$ ベた CO_{2} $$

図(2)-5 CO_{2} 排出量の推計

$ CO_{2} $ 排出量の推計は、以下に示す算定式を用いた。

$$ E=\sum_{m\in M}\sum_{r\in R}\sum_{s\in S}q_{rs}^{m} l_{rs}^{m} EF_{rs}^{m} $$
$$ E F_{_{r s}}^{^{m}}=\left(a^{^{m}}V_{_{r s,m}}^{^{2}}+b^{^{m}}V_{_{r s,m}}+c^{^{m}}\right) $$

$ m \in M : OD^{\circ} \sim rs $ 間の利用可能な交通手段集合

$ r \in R $ : 起点集合

$ s \in S $ : 终点集合

$ q_{rs}^{m} $ ：ゾーンrs間の手段別分布交通量

$l_{rs}^{m}$ : ゾーン$rs$間の手段別最短経路距離

$ EF_{rs}^{m} $ ：車種別 $ CO_{2} $ 排出係数

$ V_{rs,m} $ ：車種別ゾーン $ rs $ 間平均速度

$ a^{m}, b^{m}, c^{m} $ : 車種別排出係数パラメータ

（２）発展初期中都市における治療（ラオス・ビエンチャン）

図(2)-6 調査場所
対象都市であるラオス・ビエンチャンは、東南アジアの内陸に位置するラオス国の首都であり、市域面積は3920km²で人口は約80万人（1人当たりGDP1400ドル）の都市である。専用軌道系交通機関は整備されておらず、主な交通手段はオートバイと自動車となっている。ここ数年で、著しく経済成長していることから自動車利用者が増加し、ピーク時には都心部で渋滞が発生する。公共交通機関として路線バスも運行されているが、国際協力機構（JICA）による2008年の調査³では分担率が4％と大変低い状態である。そこで、都心部～郊外部を結ぶ3路線のBRTの中で都市部～ラオス国立大学の路線（10.6km）を対象とし、早期段階での総合的な駐車施策を導入した際のBRTの手段選択与える影響をモデル化し、交通流や環境等への影響を明らかとした。

## 1 ）データ整備

自動車からBRTへの転換率を推計するために、現地でのアンケート調査に基づいて交通手段選択モデルを構築した。アンケート調査は、2013年12月に、ラオス国立大学の学生の協力で実施した。調査場所は、図(2)-6に示す9ヅーンを対象とし、1ヅーンあたり約20人（60サンプル）を収取した。アンケートは、表(2)-1に示す項目に対して3水準を設定し、実験計画法に基づいて直行配列表を用いて割り当て、設計した。

表(2)-1 アンケート項目

項目	内容
①現在使用している交通手段について	交通行動の目的、交通手段、費用、旅行時間
乗車場所・降車場所※バス利用者のみ
駐車までの待ち時間に関する質問※自動車利用者のみ
②駐車施策を含む将来の交通手段について	13属性3水準について直行配列表L27(3³)を用いた実験計画法で9パターン作成した。
③個人属性について	性別、年齢、職業、自動車・オートバイクの所有、自動車・オートバイクの免許の所有、BRTの利用について、家族の収入
④現在使用している交通手段のイメージについて	速達性・移動の価格・時間の安定性・寄り道のし易さ・ステータス・荷物の運搬性・移動の安心性・安全性・プライバシー・駐車場の探し易さ・渋滞の影響

## 2 ）シナリオ設定

本研究では、総合的な駐車施策として都心部での駐車場供給の規制と郊外部でのP&Rの供給を検討した。これらの施策の組み合わせを、表(2)-2のように5つ設定した。なお、P&Rについては郊外部の3か所に設定した。
表(2)-2 対象とするビジョン

ラオス・ヴィエンチャン
BRT導入しない	BRT導入	BRT導入+P&R
都心部の駐車場供給	規制しない	【BAU】
BRT:×
都市部の規制:×
P&R:×	【ビジョン1】
BRT:○
都市部の規制:×
P&R:×	【ビジョン3】
BRT:○
都市部の規制:×
P&R:○
規制	----	【ビジョン2】
BRT:○
都市部の規制:○
P&R:×	【ビジョン4】
BRT:○
都市部の規制:○
P&R:○

## 3 ）交通需要推計

このシナリオ設定に対して、四段階推計法によって交通需要を推計した。駐車施策の基本的考え方は、以下の通りである。図(2)-7に示すように、郊外部ゾーン i と都心部ゾーン j の間に自動車と BRT の 2 つの交通手段しかない都市を想定した。

図(2)-7 駐車施策のイメージ
自動車の選択確率は、ロジット型の手段選択モデル以下のように推計した。

$$ p_{ij}^{CAR}=\frac{\exp(V_{ij}^{Car})}{\exp(V_{ij}^{Car})+\exp(V_{ij}^{BRT})} $$

$ p_{ij}^{CAR} $ : ゾーン i、j 間での自動車の選択確率

$ V_{ij}^{m} $ ：ゾーン i、j 間での手段 m を利用する効用の確定項

交通手段選択モデルを推計する上で、主要交通手段として自動車のほかにオートバイが想定される。また、BRTへのアクセス交通として自動車の他に、徒歩、オートバイが想定されることから、多項ロジットモデル（MLモデル）を構築した（図(2)-8）。それぞれの効用の確定項として、費用、時間、乗り換え回数などが効用の説明変数とし、以下の式で定義する。

図(2)-8 MLモデルの選択ツリー

$$ V_{ij}^{m}=\beta_{1}^{m}Z_{1ij}+\beta_{2}^{m}Z_{2ij}+\ldots+\beta_{n}^{m}Z_{nij} $$

$ Z_{nij} $ : ゾーン i、j間での手段 m の説明変数

$ \beta_{n}^{m} $ : 手段 $ m $ のパラメータ

将来の交通量は、JICAが2008年に調査した結果を用いて2030年時点を推計したものを使用する。交通量を1時間あたりに変換し、対象都市のピーク率である15.0％を乗じることでピーク1時間の交通量を求め、JICA STRADAのTransit Assignmentを使用してトランジット配分を行った。また、これらのデータをJICA STRADAのIncremental Assignmentを用いて、道路交通量の配分を行った。

施策効果を分析する上で、都心部における駐車場のサービス水準は、自動車を利用する場合の効用、郊外部におけるP&Rのサービス水準は、BRTを利用する場合の効用に、説明変数として明示的に含めて表現した。具体的に、変数として想定できるのは、駐車料金、駐車待ち時間（駐車場探索時間も含む）などの変数である。

また、都心部における駐車場の供給量を $ C_{j} $ とすれば、以下の制約が成立しなければならない。

$$ \sum_{i=1}^{N}p_{ij}^{CAR}\cdot\overline{T_{ij}}\leqq C_{j} $$

$ C_{i} $ : ゾーン j の駐車供給量

$\overline{T_{ij}}$ : ゾーン $i$ からゾーン $j$ の全交通量
一方、郊外部におけるP&R駐車場の供給量は、以下を満たすように供給する必要がある。ただし、実際には他手段でのアクセスするトリップを除く。

$$ \sum_{i=1}^{N}p_{ij}^{BRT}\cdot\overline{T_{ij}}\geqq C_{i} $$

$ C_{i} $ : ゾーン i の P&R の駐車供給量

総合的な駐車施策を実施する際に、上の式が成り立つように、自動車とBRTの効用に施策効果を表現する駐車料金などの変数を入れることで、都市部での駐車場供給を規制とP&Rのサービス水準を検討した。

## 4 ） $ CO_{2} $ 排出量推計

交通需要推計結果を基に、 $ CO_{2} $ 排出量の推計を行った。推計方法は、配分結果からリンクごとの交通量と平均速度、リンク長、車種別自動車排出係数を用いて以下のように算出した。

$$ E f_{ki}=a V^{2}+b V+c $$

$$ CO_{2}Emissions=\sum\sum D_{k}\times T_{ki}\times E f_{ki} $$

$ Ef_{ki} $ ：排出係数

V : リンク速度

$ D_{k} $ : リンク距離 (km)

$ T_{ki} $ : リンク交通量（台/日）

本研究の対象都市では、排出係数が整備されていないため、タイ国の首都バンコクを対象に構築された排出係数を用いた。排出係数を表(2)-3に示す。

表(2)-3 排出係数（タイ・バンコクの実験値）

a	b	c
自動車	0.0585	-7.4522	336.
オートバイク	0.0308	-3.6385	165.
バス	0.0378	-4.2744	178.

## （３）発展初期大都市における治療（フィリピン・マニラ）

人口約1000万人で1人当たりGDPが2600ドルのフィリピンの首都マニラでは、図(2)-9に示すと
おり既に複数のLRT、MRT（青色）が運行されているが、まだネットワークとしては十分形成されていない。そこで、これらの路線を繋ぎ、ネットワークとして機能するように複数のBRT路線の導入が検討されている。本研究では、最も効果が大きいと想定されるEDSA通りの一つ外側の環状道路5号線（C5）のSLEX-Commonwealth Avenue間の区間で提案されているBRTを対象として取り上げ、その導入によるCO₂排出削減効果と沿道大気汚染の削減効果を推計した。

図(2)-9 対象BRT路線

基本的には、他都市同様に四段階推計法によって都市全体の交通需要を推計した。推計に用いるデータは、JICAが実施したマニラ首都圏総合都市交通改善計画（MMUTIS；Metro Manila Urban Transportation Integration Study、1999）によって整備された交通データベースを使用した。具体的には、共同研究者であるデ・ラサール大学のAllexis FILLONE准教授が、MMUTISデータを基に2010年と2015年におけるネットワークとODデータを作成しており、これをもとに基本年を2010年、将来年を2015年として推計を行った。したがって、ネットワークに関しては2015年において、BRTの導入ありと無しの状況を作成している。推計には、交通需要推計ソフトであるEMME/2を使用した。ここでは、ミクロ交通シミュレーションモデルを用いて車両の詳細な挙動を推計し、BRTの導入がある場合のCO₂排出削減量を推計した。
## （４）発展初期大都市における治療（ベトナム・ハノイ）

人口約670万人で1人当たりGDP1600ドルのベトナム・ハノイでは、オートバイが市民の足となっているが、今後経済成長等により自動車の利用が増加すると予想されている。また、主な公共交通機関は路線バスであるが、朝夕のラッシュ時には都心部の渋滞により定時性が確保できていない等の問題がある。そのため新しい公共交通機関の整備が求められており、BRTの導入が検討されている。本研究では、世界銀行が提案するBRT計画案のうち、路線長約26.5kmの1号線を対象路線とし（図(2)-10）、分析を行った。

図(2)-10 ハノイ BRT1 号線路線図

図(2)-11 分析の流れ
OD表とネットワークは、JICAが2004年から2007年に実施したハノイ市総合都市発計画調査（以下、HAIDEP）のデータを使用し、OD表と2010年のネットワークをもとに現況再現を行った。そして、2020年にBRTが導入されていないケースをWithout Case、BRTが導入されたケースをWith Caseを比較分析した。With Caseでは、BRT沿線のゾーン間トリップからオートバイと乗用車の需要をBRTへそれぞれ10%、30%、50%転換すると仮定した。評価指標は、オートバイ、乗用車、トラック、路線バスの平均速度と、それらから排出されるCO₂排出量を用いた。分析の流れを図(2)-11に示す。

## 4 ．結果及び考察

## （１）発展初期中都市における治療（タイ・コンケン）

図(2)-11は、2030年におけるBRT（EB）・貨物（EV）・乗用車（HV）・二輪車（EV）を導入・転換した場合のCO₂排出量と、BaU比のCO₂排出削減率を示している。IMPROVEビジョンは自動車・二輪車・貨物車をEV・HVへ転換した場合、IMPROVE+SHIFTビジョンはIMPROVEビジョンにBRTを導入した場合、IMPROVE+SHIFT+AVOIDビジョンはIMPROVE+SHIFTビジョンにTODを導入した場合である。この結果、EV・HVへ転換し、BRT・TODを導入するIMPROVE+SHIFT+AVOIDビジョンが最もCO₂排出量削減できることがわかった。

図(2)-12 コンケンにおける交通起源CO $ _{2} $ 排出削減

## （２）発展初期中都市における治療（ラオス・ビエンチャン）

交通手段選択モデルの、パラメータ推計結果を表(2)-4に示す。時間と費用の説明変数は、統計的に有意な結果となっている。また、この分析結果より都心部での駐車場供給の規制による影響は駐車の待ち時間で表現し、郊外でのP&Rのサービス水準はアクセス時間とアクセス費用で表現した。
表(2)-4 交通手段選択モデルのパラメータ推計結果

項目	パラメータ	T値
定数項	自動車	-3.84E-01	-3.132
オートバイク	-1.04E-01	-0.698
BRT	8.24E-01	3.714
P&R自動車	-6.57E-01	-3.347
共通変数
(レベル1)	時間	-2.92E-02	-3.401
費用	-9.08E-05	-4.100
自動車	駐車待ち時間	-1.79E-02	-0.720
BRT	アクセス時間	-5.54E-02	-2.381
BRTの待ち時間	-9.11E-03	-0.397
P&R自動車	アクセス費用	2.09E-05	0.302
P&Rオートバイク	アクセス時間	-5.65E-02	-2.233
尤度比(ρ²)	0.1688
カイ2乗値(χ²)	221.66
修正済み的中率(%)	46.57
的中率(%)	31.77

図(2)-13 トランジット配分結果（ビジョン1）とトランジット配分結果（ビジョン4）

このモデルを用いてBRTの利用者数を推計した結果の一部を図(2)-13に示す。このトランジット配分結果は、ネットワーク上の青線の太さがBRTの利用者であり、ビジョン1の最大利用者は380[人/時]に対して、ビジョン4では607[人/時]という結果が得られた。また、図中のグラフはP&RとBRT沿線ゾーンから都市部への自動車利用者を示しており、ビジョン1では都市部へは自動車利用者は2.7万[台/日]、オートバイ利用者は5.2万[台/日]、ビジョン4では都心部での駐車場供給の規制が実施されており自動車利用者はなく、オートバイ利用者は4.2万[台/日]という結果が得られた。これらの結果から総合的な駐車施策の実施を再現していることを確認し、対象都市ではBRT導入と同時に総合的な駐車施策を実施することでBRTの利用促進を示唆することができ、都市部への自動車利用者は4.2万[台/日]という結果が得られた。
車流入を抑制することができる結果を示した。

次に都市全体の$\mathrm{CO}_{2}$ 排出量を図(2)-14に示す。BaUと各ビジョンを比較して$6.4\sim22.0\left[\mathrm{t}-\mathrm{CO}_{2}/\mathrm{日}\right]$ 削減できる結果となった。最も削減量が多いと推計されたのはビジョン2であり、BaUビジョンと比較すると5.9%削減できる結果である。これは、BRTの整備はされているがP&Rを実施していないため、アクセス交通による$\mathrm{CO}_{2}$ 排出がないためであると考えられる。これらの結果から、BRTと駐車施策を実施することで$\mathrm{CO}_{2}$ 排出量を削減できることを明らかにした。

図(2)-14 ビエンチャンにおける交通期限CO $ _{2} $ 排出削減

## （３）発展初期大都市における治療（フィリピン・マニラ）

都市全体での交通需要を推計した結果を表(2)-5に、道路ネットワーク上の交通量を図(2)-15に示す。2015年におけるBRTあり、なしの場合の総走行人時、総走行人キロ、総走行台時、総走行台キロの差は、それぞれ0.27%、0.02%、0.12%、0.06%となった。都市全体で見ると一路線のBRTだけの導入であるため走行時間、走行距離とも非常に小さくなった。

ミクロ交通シミュレーションを行うために、推計した都市全体の交通量から、対象路線の交通量を抜き出した。上り、下り別の乗車人数、想定されるバス停での乗降者数を図(2)-16に示す。

交通需要推計の結果に基づいて、大気汚染物質と$\mathrm{CO}_{2}$の排出量とBRTが導入された場合の削減量を推計した。表(2)-6に示す通り、各削減量は1%以下となった。
表(2)-5 マニラ都市圏での交通需要推計結果

Daily Estimate
Pass-hr	Pass-km
2010 (Wo BRT)	Public	10,570,888.8	177,806,448
2015 (Wo BRT)	Public	11,405,366.4	192,693,048
2015 (Wi BRT)	Public	11,374,452	192,650,016
Reduction 2015 (Wo BRT - Wi BRT)	30914.4	43032
Reduction rate (Wo BRT - Wi BRT)/Wo BRT	0.27%	0.02%
Veh-hr	Veh-km
2010 (No BRT)	Private+Public	2,503,185.6	48,995,448
2015 (No BRT)	Private+Public	3,563,637.6	61,720,968
2015 (With BRT)	Private+Public	3,559,233.6	61,683,576
Reduction 2015 (Wo BRT - Wi BRT)	4404	37392
Reduction rate (Wo BRT - Wi BRT)/Wo BRT	0.12%	0.06%

図(2)-15 マニラ都市圏での交通需要推計結果（リンク交通量）
図(2)-16 BRTの区間乗客数と乗降客数

表(2)-6 大気汚染物質と$\mathrm{CO}_{2}$の排出量の推計結果

Emission Type	Specific Types	Modeling period	Representative Hourly Emission Estimates (kgs)	Daily Emission Estimates (kgs)
Air pollutants	NOx	2010 base year	6,804.14	163,299.38
2015 (without BRT)	8,349.73	200,393.55
2015 (with BRT)	8,343.09	200,234.20
Reduction (Without -With BRT)	6.64	159.35
Reduction rate	0.08 %
CO	2010 base year	41,403.38	993,681.11
2015 (without BRT)	54,172.78	1,300,146.77
2015 (with BRT)	53,757.66	1,290,183.75
Reduction (Without -With BRT)	415.12	9,963.02
Reduction rate	0.77 %
PM	2010 base year	243.30	5,839.22
2015 (without BRT)	279.22	6,701.20
2015 (with BRT)	277.53	6,660.62
Reduction (Without -With BRT)	1.69	40.58
Reduction rate	0.61 %
Greenhouse Gas	CO2	2010 base year	390,111.04	9,362,665.04
2015 (without BRT)	516,293.86	12,391,052.54
2015 (with BRT)	515,875.73	12,381,017.52
Reduction (Without -With BRT)	418.13	10,035.02
Reduction rate	0.08 %
## （４）発展初期大都市における治療（ベトナム・ハノイ）

全車種全リンクの平均速度を表(2)-7に示した。Without caseでは現況と比較し3車種ともに平均速度が低下するが、With caseではオートバイや乗用車からBRTへ需要が転換するため、Without caseに比べて速度が上昇することがわかった。

表(2)-7 平均速度の比較

現況	Without Case	With Case
オートバイ	24.3	17.8	19.5
乗用車	27.0	18.6	20.5
トラック	19.8	16.1	17.3

单位：km/時

また、図(2)-17～図(2)-20に各車種のCO₂排出量を示した。4車種ともに総トリップ数が増加するためWithout caseでは現況よりCO₂排出量が増加するが、BRTを導入することによりCO₂排出量の増加を抑制できることがわかった。

図(2)-17 CO_{2}排出量の比較（オートバイ）

図(2)-18 CO_{2}排出量の比較（乗用車）
図(2)-19 CO_{2}排出量の比較（トラック）

図(2)-20 CO_{2}排出量の比較（トラック）

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

アジア途上国都市における有効な低炭素交通施策による $ CO_{2} $ 排出削減量を推計する方法を構築するため、推計するために必要な交通関連データを整理し、 $ CO_{2} $ 排出量の推計方法や推計方法のマニュアル化を行った。また、不確実性の高い交通施策の実施による $ CO_{2} $ 排出削減の可能性に関して、交通特性の大きく違う複数の都市で検証し、より一般的に削減の可能性を示した。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

特に記載すべき事項はない。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

アジア各国では、クリーン開発メカニズム、国別緩和行動（NAMA: Nationally Appropriate Mitigation Actions）、二国間オフセット・クレジット制度（BOCM: Bilateral Offset Credit Mechanism）などを利用した交通プロジェクトへの取り組みを実施している。これらの枠組みでは、国際的に通用するCO₂排出削減量の「測定、報告及び検証（MRV; Measurement, Reporting and Verification）」の方法が重要となっているが、技術的改善（IMPROVE）や需要の転換（SHIFT）を対象とする
MRV（例えば、ACM0017やAC0031）は幾つか開発されているが、TODのような土地利用政策のような需要の抑制（AVOID）や都市全体で総合的な交通政策に適用されるMRVは構築されていない。本研究で構築した交通需要の推計方法やCO₂排出削減量の推計方法などの成果は、対象国政府、国際協力機構、地球温暖化の対策に関連する組織などが、このような排出権取引の枠組みを利用するプロジェクトにおいて、CO₂削減効果を定量的に推計することが可能となるため、環境政策の策定などにおいて貢献する可能性が高い。

また、東南アジアで交通を研究している交通研究者と幅広く意見交換を実施し、地球環境問題検討の枠組について普及に努めた。例えば、2011年から2013年にタイ・コンケンで開催されたセミナー"Low Carbon Society: Case of Khon Kaen City"において、本研究の研究協力者と協働して、地元自治体や住民と様々な意見交換を実施するなどの活動を行っており、アジアにおける環境。政策に貢献するものと考えられる。

### 6. 国際共同研究等の状況

1) カリフォルニア大学リバーサイド校（アメリカ）、環境研究センター所長のマシュー・バース（Matthew BARTH）教授には、2012年に東京で開催したAn International Workshop on Research on Measures to Establish a Low Carbon Transport System in Asia [S-6-5]などにご参加頂き、自動車から排出されるCO $ _{2} $ や大気汚染物質どの計測方法等に関してご講演を頂き、同時に研究の内容にも多くの技術的アドバイスを頂いた。

2) ウボンラチャタニ大学（タイ）のDr.Sittha JAENSIRISAK、カセサート大学（タイ）のDr.Varameth VICHIENSAN、コンケン大学（タイ）のDr.Thaned SATIENNAM、プリンスオブソンクラ大学（タイ）のDr.Paramet LUATHEP、タイ国立金属材料技術研究センターのDr.Nuwong CHOLLACOOPには、タイ・コンケンにおけるBRTの導入可能性に関する議論や各種現地でのデータ提供、現地調査のサポート、タイで毎年開催したワークショップの開催など多岐に渡りご支援を頂いた。また、CO₂排出量の削減ビジョンの設定や削減量の推計などを協働で実施して頂いた。さらに、日本で開催した国際シンポジウムやワークショップにもご参加頂き、検討結果の報告などをして頂いた。

3) ベトナム交通省（ベトナム）交通局長のDr.Viet Hung KHUAT（元交通通信大学准教授）や交通通信大学（ベトナム）の講師であるMr.Nguyen Van TRUONGには、ベトナム・ハノイにおけるBRT導入策に関する検討にあたり、各種データの提供、現地調査のサポート、ワークショップの開催やCO₂削減量の推計に関して多大なご協力を頂いた。

4) デ・ラサール大学（フィリピン）のDr.Alexis FILLONEには、フィリピン・マニラにおけるBRTの導入によるCO₂排出量の削減効果の推計をして頂いた。また、日本で開催したワークショップでの報告や他都市におけるCO₂排出量の削減効果の推計に関しても支援して頂いた。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) N. NESTOR, F. ESPENILLA, N. S. LIM, G. MARTIN, L. PIQUE and A. M. FILLONE: Proceeding of the Twelfth International Summer Symposium (2010)