あり、車頭時間は前の車両の先端がある面を通過し
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(2) キロポスト. 9 1 .8. 9 2 .6. 9 3 .2. 9 3 .6. 9 4 .0. 9 4 .4. 9 5 .0. 走行車線. T c101. T c103. Tc201. T c203. T c301. T c303. T c401. 追越車線. T c102. T c104. T c202. T c204. T c302. T c304. T c401. ボ トル ネ ッ ク （サ グ ）. 図 1 パルスデータ取得地点の名称. Tc102. 1000. 1000. 800. 800. 交通量[台/時]. 交通量[台/時]. Tc101. 600 400 200 0. 600 400 200 0. 0. 2. 4. 6. 8. 0. 10 12 14 16 18 20 22. 2. 4. 6. 8. 12. 1000. 800. 800. 交通量[台/時]. 1000. 600 400 200. 16. 18. 20. 22. 18 20. 22. 18 20. 22. 600 400 200 0. 0 0. 2. 4. 6. 8. 10. 12. 14 16. 18. 20. 0. 22. 2. 4. 6. 8. 10 12. 14 16. 時刻. 時刻. Tc402. Tc401 1000. 1000. 800. 800. 交通量[台/時]. 交通量[台/時]. 14. Tc204. Tc203. 交通量[台/時]. 10. 時刻. 時刻. 600 400 200. 600 400 200 0. 0 0. 2. 4. 6. 8. 10 12 14 16. 18 20 22. 0. 2. 4. 6. 8. 10. 12 14. 時刻. 時刻. 図 2 交通量の時間変動. 16.
(3) 4月30日. 5月7日. 1600. 140. 100 80. 800. 60. 400. 交通量. 40. 出現頻度[台]. 1200. 800. 120 速度[km/時]. 交通量[台/時]. 速度. 600 交通量（低） 交通量（高）. 400 200. 20 0. 0. 0 0. 2. 4. 6. 8. 10. 12 14. 16. 18. 1. 20 22. 2. 3. 4. 6. 7. 8. 9. 10. 図4 交通流別の車頭時間出現頻度. 5月7日 1000. 130. これらのグラフから、いずれの状態においても出 120. 600 400 交通量. 110. 速度[km/時]. 速度. 800 交通量[台/時]. 5. 車頭時間[秒]. 時刻. 現頻度は車頭時間が2〜3秒の場合に集中しているこ とが分かる。. 200 0. 100 0. 2. 4. 6. 8. 10 12 14. (4) 車頭時間と車群 図4から、車群が形成される場合の車頭時間があ. 16 18 20 22. 時刻. る程度予測できる。そこで、Tc102の地点における. 図3 交通量と速度の時間変動. 自由流を交通量レベル別に分割した（表1）。次に 車群の定義を車頭時間として、Ht秒以下の車頭時間. 流であることが分かる。. を持つ一団を一つの車群とした場合に、車群に含ま れる最大の車両台数Nmax(Ht)を表すグラフを以下に. (3) 交通流別の車頭時間出現頻度. 示す（図5、6）。つまり、ここで定義した車群に含. 図3から、一日の自由流を大まかに2つの交通量. まれる車両の車頭時間は、全てHt秒以下ということ である。. レベルに分けることができる。 Tc102の地点では、低い交通量レベルにおける平 均 交 通 量 は 4 月 30 日 が 379.5[ 台 ／ 時 ] 、 5 月 7 日 が. 表1 設定交通流レベル. 217.6[台／時]となっており、高い交通量レベルにお. 4月 30日 0～ 400 400～ 800 800 ～ 1200 交 通 量 レ ベ ル [台 /時 1200 ～ 1400 1400～ 1600 5月 7日 0～ 200 200～ 400 400～ 6 00 交 通 量 レ ベ ル [台 /時 600 ～ 800. ける平均交通量は4月30日が1248.1[台／時] 、5月7 日が661.9[台／時]となっている。ここで、それぞれ の交通量レベルにおける車頭時間の出現頻度を表す グラフを以下に示す（図4）。. 4月30日 80. 4月30日. 出現頻度[台]. 2500 2000 交通量（低） 交通量（高）. 1500 1000. Nmax(Ht)[台]. 1400～1600 3000. 60 1200～1400 40. 800～1200. 20. 400～800. 0. 0～400 1. 500. 2. 3. 4. Ht[秒]. 0 1. 2. 3. 4. 5. 6. 車頭時間[秒]. 7. 8. 9. 10. 図5 HtとNmax(Ht)との関係（1）. 5.
(4) 5月7日. ４．おわりに. Nmax(Ht)[台]. 50 40. 600～800. 30. 本研究では、東北自動車道のパルスデータを基に、. 20 10. 400～600 200～400. 0. 0～200 1. 2. 3. 4. 5. Ht[秒]. 図6 HtとNmax(Ht)との関係（2）. ここでいくつか例に挙げたような単純集計を基本と した様々な解析方法によって、車群に関する基礎的 な研究を行った。これによって、車群をどう定義す べきかということや車群が発生し易い交通状況、車 群の持つ特徴などが多少なりとも明確になったこと と思う。本研究が車群解析の基礎確立に少しでも役. これらのグラフから、交通量レベルが高くなるほ. 立てれば幸いである。. どNmax(Ht)の値が全体的に高く、車群が形成され易. 今後は、本研究では解明しきれなかった部分に言. いことが分かる。また、4月30日と5月7日のどちら. 及することや、東北自動車道以外でのデータを用い. においても、Htを5秒以下と設定すると、Nmax(Ht). て比較調査を行うことなどによって、更に深く掘り. の値が急激に増加している。. 下げた考察を加えていくことを目標としたい。. ３．まとめ. 参考文献 1）越. ①. パルスデータを取得したいずれの地点において. のトンネル、サグにおける渋滞現象に関する研. 帯は交通量が多く、渋滞が発生し易くなってい. 1993.. 4月30日と5月7日（どちらも日曜日）のどちら. 2）O.Hagring：A further generalization of Tanner’s formula、Transpn Res.-B、Vol.32、No.6、pp.423- 4. においても、交通量が変動していても速度は常. 29、1998.. に100ｋｍを超えており、全て自由流であること. 3）A.Darlington：Traffic flow fundamentals、Engle-. Tc102の地点では、低い交通量レベルにおける 平均交通量は4月30日が379.5[台／時]、5月7日が 217.6[台／時]となっており、高い交通量レベルに おける平均交通量は4月30日が1248.1[台／時] 、5 月7日が661.9[台／時]となっている。また、それ ぞれの交通量レベルにおける車頭時間の出現頻 度は、いずれの状態においても車頭時間が2〜3 秒の場合に集中していることが分かった。. ④. 弘和：高速道路. 究、土木学会論文集、No.458／Ⅳ-18、pp.65-71、. が分かった。 ③. 雅夫、赤羽. も7：00〜11：00、および13：00〜17：00の時間 ることが分かった。 ②. 正毅、桑原. 交通量レベルが高くなるほど全体的にNmax(Ht) の値が高く、車群が形成され易いことが分かっ た。また、4月30日と5月7日のどちらにおいても、 Htを5秒以下と設定すると、Nmax(Ht)の値が急激 に増加していることが分かった。. wood Cliffs、1927..
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