首都圏高速道路網における
渋滞の時空間分布の安定性
東北大学大学院 情報科学研究科 第38回交通工学研究発表会 2018年8月7日 ＠日本大学 酒井 高良，赤松 隆 E-mail: [email protected] 1No.33
首都圏高速道路網における
渋滞パターンとMFDの関係性
東北大学大学院 情報科学研究科 第38回交通工学研究発表会 2018年8月7日 ＠日本大学 酒井 高良，赤松 隆 E-mail: [email protected] 2研究の背景
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➢ MFDを利用したマクロ流入制御手法 ネ ットワ ーク性 能MFD
➢ マクロ流入制御モデル： ➢ エリア内にどれだけ入れるか ➢ 指標：MFD(集計的) ➢ ミクロ流入制御モデル： ➢ エリア内にどこから，どれだけ入れるか ➢ 指標：渋滞空間分布(ミクロな状態を記述) より効率的な制御 ➢ 目的： 大規模ネットワークにおける長期間観測データ に基づき，渋滞空間分布の推移過程の特性を明らかにする 車両存在台数 ➢ 都市高速道路網における渋滞は解決すべき問題分析データ
➢首都圏高速道路網 ➢総延長 ：400km ➢日交通量：100万台4
➢ 観測データ ➢ 感知器数：1500個 ➢ 観測期間：2014年(1年間) ➢ 24時間1分刻み 速度・交通量データ ➢ 分析対象日 ➢ 原則として晴天平日が分析対象 ➢ 365日⇒146日 ➢ 時間幅の集約：10分幅に集約 (1日の時間帯=6×24=144)べき乗則が成立
基本分析
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➢分析結果 ➢渋滞多発リンクは少数 ➢渋滞多発時間帯は限定的 ➢渋滞が同時発生しやすいリンクペアが存在➢渋滞空間分布
も
限定
されることを示唆
➢ 各リンクの時々刻々の渋滞状態 二値変数で定義(速度閾値を設定) 各リンクを独立に分析渋滞空間分布の分析(1)
➢準備：時々刻々の渋滞空間分布を定義6
➢ ベクトル数： 1日の時間帯数(144)×分析対象日数(146)=21024 渋滞空間分布ベクトル ➢ 結果：年間を通して普遍的ないくつかのタイプに分類可能 時々刻々の渋滞空間分布 クラスタリング手法(k-means法)を利用して分類 ➢ 方針：時々刻々の渋滞空間分布を分類 リンク数渋滞空間分布の分析(2)
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M1 M2 D1 D2 E1 E2渋滞路線
渋滞リンク数
➢ 典型的な渋滞空間分布渋滞空間分布の分析(3)
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1月 12月 00:00 18:00 12:00 06:00 24:00 M1 M2 D1 D2 E1 E2 ➢ 各タイプの出現状況 ➢ 渋滞空間分布の推移過程も限定的？日内状態推移の分析(1)
➢渋滞空間分布の1日の移り変わり(日内状態推移)に着目9
日内状態推移ベクトル ➢ 146日分の日内状態推移ベクトルをクラスタリング 日 内 時 間 軸 ➢ 8タイプを利用して渋滞空間分布の日内状態推移を定義 1日分を抜き出す 8タイプで 記述 直感的なイメージ日内状態推移の分析(2)
➢年間で4パターンに分類10
00:00 18:00 12:00 06:00 24:00 分類 ➢ パターンごとに渋滞空間分布タイプの出現順序が異なる 推移パターン別に日付を並べ替え状態推移パターンごとのMFD
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➢ 状態推移パターンごとにMFDの形状が異なることを確認 ➢ 日ごとにMFDを描画 (各プロットの色が渋滞空間分布に対応) ➢ 横軸：車両存在台数，縦軸：走行台キロ Pattern1 Pattern2 Pattern3 Pattern4渋滞空間分布とMFD
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MFDの形成過程 渋滞空間の状態推移過程 ➢ ③：MFDのトップがM1,M2タイプの状態推移点
➢ ④：渋滞領域では，より混雑したM2,D2,E2が出現 ➢ MFDの各区間と渋滞空間分布タイプの出現状況
まとめ
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➢ 時々刻々，実現している渋滞空間分布は年間 を通して普遍的8タイプが存在する ➢ 渋滞空間分布の日内状態推移過程は年間を通して 4パターン存在する ➢ 本研究で明らかとなった点渋滞空間分布の状態推移
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➢ 時計回りに日内時間軸を設定 N2 N1 M1 M2 D1 E1まとめ
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➢ 日内状態推移パターンとMFDの形状には対応関係がある
➢ MFDの各区間と出現する渋滞空間分布タイプには 対応関係がある
渋滞パターンとMFD
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N1 M1 M2 E1 D2 E2まとめ
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➢ 時々刻々，実現している渋滞空間分布は年間 を通して普遍的8タイプが存在する ➢ 渋滞空間分布の日内状態推移過程は年間を通して 4パターン存在する ➢ 日内状態推移パターンとMFDの形状には対応関係がある ➢ MFDの各区間と出現する渋滞空間分布タイプには 対応関係がある ➢ 本研究で明らかとなった点渋滞パターンに時空間の規則性が存在
MFD形成過程と渋滞空間分布の状態推移
に対応関係が存在
付録：参考文献
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1. 越正毅, 岩崎征人, 大蔵泉, 西宮良一: 渋滞時の交通流現象に関する研究, 土 木学会論文報告集, Vol.1981, No.306, pp.59–70, 1981. 2. 大口敬: 高速道路単路部渋滞発生解析-追従挙動モデルの整理と今後の展望, 土木学会論文集, Vol.660, pp.39–51, 2000. 3. 大島大輔, 大口敬: シングルグリッドネットワークにおけるグリッドロック 現象の発生条件, 土木学会論文集 D3 (土木計画学), Vol.70, No.5, pp.I 629–I 635, 2014.4. 王鵬飛, 和田健太郎, 赤松隆, 原祐輔: 仙台市一般道路ネットワークにおける Macro-scopic Fundamental Diagramに関する実証研究, 土木計画学研究・ 講演集, pp. 1–10,2014.
5. Wada, K., Satsukawa, K., Smith, M., and Akamatsu, T.: Network
throughput under dynamic user equilibrium: Queue spillback, paradox and traffic control,Technical report, Working Paper, 2017.
6. Saeedmanesh, M. and Geroliminis, N.: ScienceDirect 22nd International Sympo-sium on Transportation and Traffic Theory Dynamic clustering and propagation of congestion in heterogeneously congested urban traffic
networks, Transportation Research Procedia, Vol.23, No.00, pp.962–979, jan 2017.
付録：分析ネットワーク
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➢ 交通の流入・流出・分岐・合流が伴う箇所を ノードに対応させてネットワークを構築 ➢ ノード数 ：391 ➢ リンク数 ：435 ➢ 平均リンク長：994m ➢ リンク総延長：432km 出入口(IC) 分岐箇所(JCT) リンク長(m) リンク数 (本 ) リンク長ヒストグラム付録：調整パラメータ
• 渋滞判定速度：20,30,40(km/h) • 集約時間幅：1,5,10,15,30(分) • 渋滞空間分布の分類数：4,6,8,10,1220
➢ 本研究の結論： 渋滞空間分布の日内推移パターンは，年間で， 出現順序の異なる4パターンに分類することが可能 ➢ 様々な組み合わせで分析 同等の結論が得られることを確認付録：渋滞判定速度の調整
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➢ 20km/h ➢ 30km/h ➢ 40km/h
➢ 集約時間幅：10分，渋滞空間分布分類数：8
付録：集約時間幅の調整
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➢ 渋滞判定速度：20km/h，渋滞空間分布分類数：8
➢ 出現順序が異なる4パターンに分類可能
付録：渋滞空間分布分類数の調整
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➢ 渋滞判定速度：20km/h，集約時間幅：10分
➢ 分類数4 ➢ 分類数8 ➢ 分類数12
