道路網の類型と歩車混在・錯綜に着目した
避難移動処理性能の評価
2016/03/27(日) JSPS-NRF二国間交流事業共同研究
Supervisor：Tsutomu Suzuki
Graduate School of Systems and information Engineering Department of Risk Engineering
Master's Programs
Yoshimichi Sato
発表の流れ
1
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研究の背景・目的
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建物特徴・道路特徴による市街地分類
3
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道路網の災害緊急避難処理性能評価
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研究背景
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◦ 1995.1.17に発生した阪神淡路大震災時において被災後3日間において避難や安否確認のために約 50.8%の人々が自動車利用をし，渋滞に加え緊急車両の通行が出来ないなどの2次的弊害を引き起こし た． ◦ 2011.3.11に発生した東日本大震災において過度な自動車利用による交通渋滞が発生，さらに無秩序化 における人車の混在による避難時の安全性も問題となった． 阪神淡路大震災時の自動車によるトリップ頻度 (日別・目的別) 出典：国土交通省(2013)『津波避難を想定した避難路、避難施設配置及び避難誘導について』 東日本大震災発災直後における避難時の問題点 出典：小谷ら(1992)『震災後における自動車利用の実態に関する一考察』N=524
(複数回答)N=2318
(複数回答)震災直後の避難実態および課題
研究背景
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災害時緊急避難に影響を及ぼす要因
事例1：津波避難において平野部が広く、付近に高台が少ない地域は浸水域内の居住者が短時間で浸水しない 安全な場所への避難が困難な状況であった． 事例2：沿岸部に平行に伸びる幹線道路に車が渋滞し高台避難の通行障害となった．（２）－ ２－② 「安全で確実な避難の確保」より抜粋
津波避難の方法は、徒歩を原則とし、自動車による避難は、渋滞が発生し円滑な 避難が妨げられるなどの危険性があることから…(以下略) 中央防災会議「大規模地震防災・減災対策大綱」(H26.3)より抜粋 事例1：東日本大震災発生時，自動車利用過多による渋滞が発生し，津波被害拡大要因と 事例2：道路内に歩車が無秩序に混在し，避難遅延要因となった． 国土交通省(2013)：津波避難を想定した避難路，避難施設配置及び避難誘導について第3版.災害時緊急避難において各市街地に形成されている道路特徴や
使用されるであろう避難手段を考慮した避難方策検討が望まれる．
異なる避難手段による移動
道路ネットワークの形状および特徴
地域環境防災研究所(1996)：阪神・淡路大震災における被災住民の避難及び避難生活に関する実態調査報告書. 国土交通省(2013)：津波避難を想定した避難路，避難施設配置及び避難誘導について第3版.既存研究のレビュー
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自動車利用が災害時緊急避難に及ぼす影響に関する研究
著者 方法 特徴 片田敏孝ら (2012) 平野部とリアス部を対象に交通ミクロシミュレーショ ンを用いて津波避難時における自動車避難と人的被害 の関係性について定量的に示した． 地形の違いによる自動車利用によ る被害程度の差異を示した． 佐藤翔輔ら (2014) 徒歩と自動車を組み合わせた簡易シミュレーションに より，自動車利用時の渋滞個所や有用となるケースを 示した． 亘理町を対象とした津波避難計画 の策定フローの設計・シミュレー ションによる歩車被災程度評価． 佐藤祥路ら (2014) 仮想空間において歩車混在・錯綜の影響による避難遅延程度および避難施策効果の検証． 交通ミクロシミュレータを用いた 人口密度別・自動車利用率別の避 難評価．• 近年では交通ミクロシミュレータを用いた自動車利用による遅延程度の定量的評価・施策
の検討が行われている．
• 一地域における避難シミュレーションの実施などケーススタディに留まっている．
既存研究のレビュー
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自動車利用が災害時緊急避難に及ぼす影響に関する研究
本研究の新規性
①特定の地域ではなく道路特徴に基づいた汎
用性のある避難性能評価
②歩車混在・錯綜の影響を考慮した道路特徴
別の避難性能評価
建物・道路特徴に基づく市街地分類
交通ミクロシミュレーションを用いた
歩車混在・錯綜の影響を考慮した
道路避難性能評価
①
東京区部を対象に
市街地に構成されている建物特徴毎に道路パターンを
分類・
シミュレーション代表地の選定．
②各道路網パターン毎に交通ミクロシミュレータを用いて，
歩車混在・錯綜
の影響を考慮した
緊急避難時における道路網の避難処理能力の評価．
本発表のメイン
8
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市街地分類使用指標
使用指標
建物指標
人口指標
道路指標
• 棟数密度(グロス，ネット) • 建蔽率(グロス，ネット) • 容積率(グロス，ネット) • 敷地密度 • 平均建築面積 • 平均延床面積 • 平均階数 • 敷地当たり棟数 出典：平成18年度東京都地理情報 出典：平成17年度国勢調査 出典： Mapple10000(平成17年度) • 昼間人口密度(グロス，ネット) • 夜間人口密度(グロス，ネット) • 一棟あたりの昼間人口 • 一棟あたりの夜間人口 • 延床面積あたりの昼間人口 • 延床面積あたりの夜間人口 • 道路率 • 道路延長密度 • 交差点密度 • 平均幅員 • 平均交差点次数 • 三差路割合 • Crossing Factor • 行止り密度 • 行止り交差点比市街地分類手順
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• 下記手順に沿って市街地分類を実施．
• 最終的には建物分類結果と道路分類結果から建物特徴毎の道路網パターン分類を実施
分類手順および分類目的
分類手順 分類目的 建物指標・人口指標による 市街地分類 (2596町丁目) • 災害緊急避難が必要とされる地域選定 • 作成指標による分類の妥当性検証 • 極端な指標値を持つ町丁目の除外 建物指標による 市街地分類 (2560町丁目)道路指標による
市街地分類
(2550町丁目) • 建物・道路指標による市街地特徴の明確化 建物・道路指標による分類のクロス集計 • 建物各分類毎の道路パターン分類 ※全町丁目数：3137 Cluster分析1 Cluster分析2 Cluster分析3 Cluster分析2×Cluster分析3建物・人口特徴による分類
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全町丁目数 対象町丁目数 町丁目数 3137 2596 (約82%) 面積 620.74km2 485.92km2 (約78%)災害時緊急避難の必要性がある地域の選定
１．建物・人口指標を用いた主成分分
析および抽出された主成分を用い
てk-meansクラスタリングを行い，
東京区部全町丁目を分類．分類過
程で極端な指標値を持つ町丁目を
除外．
２．使用指標による分類妥当性の検証
(既往研究との対応検証)
3．東京都都市整備局が定める地区内
残留地区に該当する町丁目の指標
平均値を算出し，近似するクラス
タを除外．
4．災害時緊急避難の必要性のある町
丁目の決定
災害時緊急避難の必要性のある町丁目 Cluster分析1建物特徴による分類手順
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指標 単位 成分 主成分名 成分 1 2 3 合計 分散の % 累積 % 容積率N % .968 .189 .109 建物高層指標 1 4.240 38.544 38.544 平均階数 階 .910 -.125 .342 2 3.797 34.518 73.061 容積率G % .825 .444 .177 3 1.107 10.063 83.125 建蔽率G % .132 .954 -.079 平面密度指標 4 .976 8.875 92.000 棟数密度G 棟/km2 -.084 .763 -.562 5 .382 3.469 95.469 建蔽率N % .496 .727 -.286 6 .277 2.516 97.985 平均建築面積 m2/棟 .234 -.139 .934 建物規模指標 7 .098 .895 98.879 平均延床面積 m2/棟 .496 -.129 .793 8 .070 .635 99.514 棟数密度N 棟/km2 .053 .576 -.725 9 .053 .486 100.000②抽出された主成分を用いてk-meansクラスタリングを実施
①基礎データを基に指標を作成・主成分分析を実施
No N 建物高層 指標 平面密度 指標 建物規模 指標 B1 641 -0.47 -1.15 -0.30 低層低密市街地 B2 846 -0.50 0.11 0.18 低層市街地 B3 541 -0.10 1.24 -0.39 低層高密市街地 B4 101 1.04 -0.37 2.07 中層低密市街地 B5 324 1.23 0.18 -0.29 中層市街地 B6 33 0.50 0.50 5.70 大規模低密市街地 B7 74 3.48 -0.93 -0.66 高層市街地 計 2560 0.00 0.00 0.00 説明された分散の合計 成分行列 Cluster分析2B1.低層低密市街地
B2.低層市街地
B3.低層高密市街地
B4.中層低密市街地
B5.中層市街地
B6.大規模低密市街地
B7.高層市街地
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建物特徴による市街地分類結果-模式図
• 建物によるk-meansクラスタリング結果における各
クラスタの指標平均値から模式図を作成．
• 各模式図は100m×100m(1ha)あたりの棟数，建物
床面積，建物延床面積…である．
100m 100m Cluster分析210 km
凡例
B1.低層低密市街地 B2.低層市街地 B3.低層高密市街地 B4.中層低密市街地 B5.中層市街地 B6.大規模低密市街地 B7.高層市街地 対象外建物特徴による分類結果-区部一覧
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N 641 846 541 101 324 33 74 577建物特徴による東京区部市街分類結果
• 建物特徴による市街地分類
については7つの市街地に類
型化された．
• 棟数密度や建蔽率といった
平面密度指標の他に，容積
率や平均階高などの建物高
層指標，さらには平均建築
面積や延べ床面積などの建
物規模指標の大小によって
各市街地に形成されている
建築物特徴を示した．
N=2560
Cluster分析2道路特徴による市街地分類
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道路指標について
Mapple幅員区分 (m) 通行者の移動に及ぼす影響 50 歩車分離がされており 自動車は歩行者の影響を受けない 45 40 35 30 25 20 歩車分離がされており 自動車は歩行者の影響を受けない 上位幅員区分より自動車交通容量が小さい 18 16 14 12 11 歩車分離はされていないが 自動車は歩行者の影響をあまり受けない 10 9 8 7 6 歩車分離はされておらず 自動車は歩行者の影響を受ける 5 4 歩車分離はされておらず 自動車は歩行者の影響を強く受ける 3 区分2#(歩車混在)道路 区分1#(歩車分離)道路 図：新宿駅周辺の幅員区分別道路網(例) • 階層性を考慮する為，通行者の相互影響の大小 による道路区分を作成． • 道路構造令や吉城ら(2012)の研究等を参考に 幅員7m以上の道路：区分1#(歩車分離)道路 幅員7m未満の道路：区分2#(歩車混在)道路 とし，各種道路指標を作成した． Cluster分析316
道路特徴による市街地分類
作成道路指標
表：作成道路指標と道路特徴が避難者に及ぼすと考えられる影響
道路指標 単位 値 停止回数 停止時間 他避難手段との 混在頻度 他避難手段との 錯綜程度 避難経路への避難者の 集中度 徒歩 自動車 徒歩 自動車 徒歩 自動車 徒歩 自動車 徒歩 自動車 道路延長密度 km/km2 高 － － 区分1#道路延長密度 km/km2 高 － － － － 区分2#道路延長密度 km/km2 高 + + － － 平均道路幅員 m 広 － － 道路率 % 高 － － 交差点密度 個/km2 高 + + 区分1#1#交差点数密度 個/km2 高 + + + 区分1#2#交差点数密度 個/km2 高 + + + + + + 区分2#2#交差点数密度 個/km2 高 + + + + + + kmあたり交差点数 個/km 多 + + 平均交差点次数 次 多 － － 区分1#1#平均次数 次 多 + + － － 区分1#2#平均次数 次 多 + + － － 区分2#2#平均次数 次 多 + + － － 三差路割合 % 高 － － + + 区分1#1#三差路割合 % 高 － － + + 区分1#2#三差路割合 % 高 － － + + 区分2#2#三差路割合 % 高 － － + + 行止り密度 個/km2 高 + + 行止り交差点比 - 高 + + Crossing Factor (個/km)/(km/km2)2 高 + + Crossing Factor1#1# (個/km)/(km/km2)2 高 + + Crossing Factor1#2# (個/km)/(km/km2)2 高 + + Crossing Factor2#2# (個/km)/(km/km2)2 高 + +• 災害時避難時に避難者に及ぼす影響を仮定し，道路指標を作成．
Cluster分析3道路特徴による分類手順
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①基礎データを基に指標を作成・主成分分析を実施 道路指標 単位 成分 主成分名 成分 初期の固有値 1 2 3 4 5 6 合計 分散の % 累積 % 区分2#延長密度 km/km2 0.916 -0.243 -0.045 -0.1 -0.073 0.09 歩車混在道路 延長密度指標 1 5.30 33.12 33.12 区分2#2#交差点密度 個/km2 0.909 -0.299 0.031 -0.031 -0.114 0.016 2 2.43 15.16 48.28 道路延長あたりの交差点数 個/km 0.889 0.24 0.12 0.076 -0.009 0.081 3 1.66 10.36 58.64 平均幅員 m -0.695 0.381 -0.202 0.124 0.006 -0.194 4 1.30 8.09 66.73 区分1#延長密度 km/km2 -0.376 0.877 -0.14 -0.004 0.076 -0.053 歩車分離道路 延長密度指標 5 1.10 6.87 73.60 区分1#2#交差点密度 個/km2 0.097 0.853 -0.094 -0.057 0.213 0.095 6 1.04 6.50 80.10 区分1#1#交差点密度 個/km2 -0.31 0.829 -0.121 0.116 -0.043 -0.122 7 0.85 5.29 85.39 道路率 % -0.079 0.809 -0.321 0.005 0.001 -0.038 8 0.59 3.71 89.09 行止り交差点比 - -0.104 -0.344 0.861 -0.052 0.005 -0.008 行止り指標 9 0.57 3.55 92.64 行止り密度 個/km2 0.397 -0.185 0.83 -0.051 -0.024 0.007 10 0.50 3.09 95.73 CF1#1# - 0.073 -0.135 -0.046 0.802 0.028 -0.009 歩車分離道路接続 交差点三差路割合 11 0.31 1.94 97.67 区分1#1#三差路割合 % -0.167 0.172 -0.008 0.78 0.094 0.005 12 0.21 1.30 98.97 区分1#2#平均交差点次数 次/個 -0.071 0.073 -0.181 -0.056 0.871 0.04 異種道路接続 交差点三差路割合 13 0.08 0.47 99.44 区分1#2#三差路割合 % -0.079 0.096 0.265 0.326 0.658 -0.072 14 0.05 0.28 99.72 区分2#2#平均交差点次数 次/個 0.155 0.039 -0.138 -0.081 0.001 0.88 歩車混在道路接続 交差点三差路割合 15 0.04 0.26 99.98 区分2#2#三差路割合 % 0.074 -0.163 0.469 0.135 -0.018 0.628 16 0.00 0.02 100.00 説明された分散の合計 成分行列 No N 歩車混在道路 延長密度指標 歩車分離道路 延長密度指標 行止り 指標 歩車分離道路 接続交差点 三差路割合指標 異種道路 接続交差点 三差路割合指標 歩車混在道路 接続交差点 三差路割合指標 クラスタ名 R1 344 -0.01 1.71 -0.70 -0.02 -0.07 0.17 歩車分離・混在道路接続交差点高密道路網 歩車分離道路高密- R2 31 -1.42 0.24 -0.50 0.17 0.05 -8.74 歩車混在道路低密道路網 歩車分離道路高密- R3 561 -1.11 -0.21 -0.31 0.14 0.05 0.33 歩車混在道路・交差点低密道路網 R4 55 0.61 -0.67 0.42 -0.45 -6.51 -0.06 歩車混在道路・交差点高密道路網 R5 28 1.21 -1.44 -0.42 5.16 -0.22 -0.14 歩車分離・混在道路接続交差点低密道路網 歩車混在道路高密-歩車分離道路低密- R6 612 0.60 -0.60 -0.38 -0.83 0.27 -0.00 歩車分離道路低密・交差点三差路低割合道路網 歩車混在道路高密- R7 490 0.60 -0.20 0.10 0.92 0.19 0.06 歩車分離道路低密・交差点三差路高割合道路網 歩車混在道路高密- R8 429 -0.13 0.16 1.40 -0.33 0.23 0.03 行止り高密道路網 計 2550 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 ②抽出された主成分を用いてk-meansクラスタリングを実施 Cluster分析318
道路特徴による市街地分類結果-模式図
• 道路によるk-meansクラスタリング結果における各クラスタの指標平均値から模式図を作成． • 各模式図は200m×200mあたりの道路延長，歩車分離道路延長，歩車混在道路延長，行止り数…で ある．R1
歩車分離道路高密- 歩車分離・混在道路接続交差点 高密道路網R2
歩車分離道路高密- 歩車混在道路 低密道路網R3
歩車混在道路・ 交差点低密道路網R4
歩車混在道路・ 交差点高密道路網R5
歩車混在道路高- 歩車分離道路低密- 歩車分離道路接続交差点 三差路低割合道路網R6
歩車混在道路高密- 歩車分離・混在道路接続 交差点低密道路網R7
歩車混在道路高密- 歩車分離・混在道路 接続交差点高密道路網R8
行止り高密道路網 200m 200m Cluster分析310 km
道路特徴による分類-区部一覧
19
道路特徴による東京区部市街分類結果
Ｎ R1.歩車分離道路高密-歩車分離・混在道路接続交差点高密道路網 344 R2.歩車分離道路高密-歩車混在道路低密道路網 31 R3.歩車混在道路・交差点低密道路網 561 R4.歩車混在道路・交差点高密道路網 55 R5.歩車混在道路高-歩車分離道路低密-歩車分離道路接続交差点三差路低割合道路網 28 R6.歩車混在道路高密-歩車分離・混在道路接続交差点低密道路網 612 R7.歩車混在道路高密-歩車分離・混在道路接続交差点高密道路網 490 R8.行止り高密道路網 429 対象外 587• 道路特徴による分類につい
ては道路特徴や交差点特徴，
さらには行止り特徴から8つ
の市街地に分類された
• 道路延長密度や交差点密度
などの道路密度指標，三差
路割合や平均次数などの交
差点接続指標，さらには行
止り指標から各市街地に形
成されている道路特徴を示
した．
N=2550
Cluster分析3建物・道路分類クロス集計結果
20
• 建物特徴による分類と道路レベルを考慮した分類のクロス集計を実施した結果，同様の建
物特徴をもつ市街地においても道路特徴が異なることを示した．
建物・道路分類クロス集計結果
21
• 建物特徴による分類と道路レベルを考慮した分類のクロス集計を実施した結果，同様の建
物特徴をもつ市街地においても道路特徴が異なることを示した．
代表地区指標について
22
建物 道路 分類 町丁目名 棟数密度G 建蔽率G 容積率G 道路率 道路 延長 密度 区分1# 延長 密度 区分2# 延長 密度 円形度 道路クラスタ 平均からの 距離 棟/km2 % % % km/km2 km/km2 km/km2 - - B2-R1 花畑４丁目 2597.8 29% 66% 22% 29.1 18.8 10.2 0.60 0.85 B2-R1 大谷田５丁目 2947.6 30% 73% 26% 31.9 24.5 7.5 0.76 2.53 B2-R6 祖師谷２丁目 1663.4 22% 61% 17% 27.8 4.7 23.1 0.68 0.76 B2-R6 祖師谷６丁目 2655.2 22% 42% 12% 29.2 0.0 29.2 0.62 1.79 B3-R6 東六郷１丁目 4712.1 40% 110% 20% 33.5 4.6 28.9 0.81 0.36 B3-R6 小山６丁目 5573.5 48% 124% 16% 32.9 4.4 27.6 0.70 2.03 B3-R7 北馬込２丁目 5013.3 42% 99% 18% 34.3 5.4 29.9 0.74 0.63 B3-R7 東新小岩６丁目 5641.8 38% 86% 21% 35.7 6.8 29.8 0.65 1.80 B5-R1 北上野２丁目 3953.3 41% 164% 33% 36.8 20.1 16.8 0.67 1.01 B5-R1 業平４丁目 4046.8 42% 160% 32% 36.8 22.8 14.1 0.64 1.61 B5-R3 後楽２丁目 3640.7 46% 210% 21% 34.1 17.4 15.7 0.66 0.78 B5-R3 西五反田５丁目 3361.4 41% 170% 16% 35.0 14.8 19.3 0.68 1.52代表地区および代表地区指標一覧
代表地区指標について
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建物 道路 分類 町丁目名 棟数密度G 建蔽率G 容積率G 道路率 道路 延長 密度 区分1# 延長 密度 区分2# 延長 密度 円形度 道路クラスタ 平均からの 距離 棟/km2 % % % km/km2 km/km2 km/km2 - - B2-R1 花畑４丁目 2597.8 29% 66% 22% 29.1 18.8 10.2 0.60 0.85 B2-R6 祖師谷２丁目 1663.4 22% 61% 17% 27.8 4.7 23.1 0.68 0.76 B3-R6 東六郷１丁目 4712.1 40% 110% 20% 33.5 4.6 28.9 0.81 0.36 B3-R7 北馬込２丁目 5013.3 42% 99% 18% 34.3 5.4 29.9 0.74 0.63 B5-R1 北上野２丁目 3953.3 41% 164% 33% 36.8 20.1 16.8 0.67 1.01 B5-R3 後楽２丁目 3640.7 46% 210% 21% 31.3 13..4 15.7 0.66 0.78代表地区および代表地区指標一覧
代表地区一覧
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低 層 市 街 地 低 層 高 密 市 街 地 中 層 市 街 地 比較① 比較② 比較③ R1.歩車分離道路高密- 歩車分離・混在道路接続交差点高密道路網 R3.歩車混在道路・交差点低密道路網 R1.歩車分離道路高密- 歩車分離・混在道路接続交差点高密道路網 R6.歩車混在道路高密- 歩車分離・混在道路接続交差点低密道路網 歩車分離・混在接続道路交差点密度高密道路網 R7.歩車混在道路高密- R6.歩車混在道路高密- 歩車分離・混在道路接続交差点低密道路網 花畑４丁目 祖師谷2丁目 後楽2丁目 北馬込2丁目 北上野2丁目 東六郷1丁目 歩車分離延長密度高 ⇕ 歩車混在延長密度高 歩車分離・混在道路 接続交差点低密 ⇕ 歩車分離・混在道路 接続交差点高密 歩車分離延長高密 ⇕ 歩車分離延長低密25
シミュレーションの設定について
26
交通ミクロシミュレータの活用
追従モデル
Wiedmann76モデルにより
挙動・車間距離を決定
𝑑 = 𝑎𝑥 + 𝑏𝑥
𝑏𝑥 = 𝑏𝑥
𝑎𝑑𝑑+ 𝑏𝑥
𝑚𝑢𝑙𝑡∗ 𝑧 ∗ 𝑣
𝑑 ：車間距離 𝑎𝑥：停止車両の車間距離の平均値 𝑏𝑥：前方走行車両との安全を保つための付加距離Social Forceモデル
Helbingのモデルを参考に
自動車との相互作用等が付加されたモデル
エージェント間の反発力や
希望方向への吸引力などの設定
（※デフォルト値を使用）
※1背後から迫るエージェントに対して予測行動を行わない． ※2予測行動をしないため、密度が高いと不自然な軌跡を描く ことがある．◦ 交通ミクロシミュレータVissimを使用し，道路パターン毎の避難処理性能を評価する
■すれ違い・追い越し時の側方余裕幅の設定により，歩車の相互影響による速度低下を観測可能シミュレーションの設定について
27
評価方法や避難設定・パターンについて
避難発生量 自動車利用率 0.5人,1人,2人/min/mの3パターン 0 % ,5 % ,10 % ,20%の4パターン シ ミ ュ レ ｜ シ ョ ン 設 定 評価時間(シミュレーション時間) 1800~5400s (0～7200s) 移動速度 徒歩：平均4.0km/h 自動車：平均40km/h (3.0～5.0km/h) (30～50km/h) 避難方向 北南(↓),南北(↑),西東(→),東西(←)方向の4パターン• 評価指標は徒歩・自動車避難の各平均速度(km/h) と道路延長あたり
の遅延時間(s/km)を用いる．
※遅延時間とは各避難手段が希望速度で到着できた時間から実際に道路ネットワーク外に到達できた 時間の差分である．• 本研究では交通ミクロシミュレータVissimを用いて，避難発生量・自
動車利用率・避難方向を変数としている．
の避難処理性能の評価
試行回数 3回 ※徒歩・自動車避難はそれぞれ最短経路を通りネットワーク外へ到達する．シミュレーションの設定について
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避難発生量の設定について
• 東京区部の平均夜間人口密度15000人/km
2を参考に交通量水準については
0.5人/min/m，1人/min/m(基本発生量)，2人/min/mによる3段階で評価を行う．
※人/min/m=単位時間，道路設置間隔あたり避難発生量
• 各方向別に道路設置間隔に基づき避難量を配分した．
41m 28m 29m 37m 34m 81m 76m 97m 111m 105m 48m 51m 41人/min 28人/min 29人/min 37人/min 34人/min 81人/min 76人/min 97人/min 111人/min 105人/min 48人/min 51人/min発生量
花畑４丁目道路ネットワーク 東西方向避難道路ネットワーク作成について
29
◦ 基盤地図情報の道路縁データを参考にしている． ◦ 図は東六郷１丁目の道路作成図であり，他対象地区も同様の手順で道路ネットワークを作成した． ※1 Vissimでは道路リンク1つにつき，1方向の流動のみ発生する．そこで歩車混在道路では道路幅員の半分を双方向の道路 リンクの幅員として設定している． ※2 緊急災害時における避難移動を想定し，信号機は機能していないものと仮定しているため交差点における信号による交 通処理は行われない．比較② 比較③ R3.歩車混在道路・交差点低密道路網 R1.歩車分離道路高密-歩車分離・混在道路接続交差点高密道路網 西五反田5丁目 東新小岩6丁目 後楽2丁目 北馬込2丁目 業平4丁目 小山6丁目 北上野2丁目 東六郷1丁目 比較② 比較③ R3.歩車混在道路・交差点低密道路網 R1.歩車分離道路高密-歩車分離・混在道路接続交差点高密道路網 R6.歩車混在道路高密-歩車分離・混在道路接続交差点低密道路網 西五反田5丁目 後楽2丁目 業平4丁目 北上野2丁目
比較①-低層市街地の道路網別避難処理性能評価
30
比較② 比較③ R3.歩車混在道路・交差点低密道路網 R1.歩車分離道路高密-歩車分離・混在道路接続交差点高密道路網 R6.歩車混在道路高密-歩車分離・混在道路接続交差点低密道路網 R7.歩車混在道路高密歩車分離道路低密・交差点三差路高割合道路網 祖師谷２丁目道路ネットワーク 花畑４丁目道路ネットワーク比較①-低層市街地の道路網別避難処理性能評価
31
低層市街地におけるシミュレーション①
花畑４丁目道路ネットワーク • 一部歩車混在道路における歩車避難が滞っているが歩車分離道路における避難はスムーズ． • 歩車混在道路への流入における歩車の錯綜により遅延が発生． 道路延長あたりの避難密度 (2人/min/m・東西・自動車利用率10%)比較①-低層市街地の道路網別避難処理性能評価
32
低層市街地におけるシミュレーション②
• 歩車混在道路における歩車避難が著しく滞っている． 祖師谷２丁目道路ネットワーク 道路延長あたりの避難密度 (2人/min/m・東西・自動車利用率10%)33
比較①-低層市街地の道路網別避難処理性能評価まとめ
低層市街地の道路網における平均速度・遅延時間比較
歩車混在道路が高密→ 道路内の歩車混在により歩行者・自動 車の遅延が甚大 歩車分離道路が高密→ 交差点における歩行者・自動車同士の 交錯による遅延 錯綜発生交差点周辺の歩車分離が 必要と考えられる道路網 自動車利用の抑制や避難経路と して使用される道路の歩車分離 が望ましい道路網 R1.歩車分離道路高密-歩車分離・混在道路 接続交差点高密道路網 R6.歩車混在道路高密-歩車分離・混在道路接 続交差点低密道路網比較②-低層高密市街地の道路網別避難処理性能評価
34
比較②-低層高密市街地の道路網別避難処理性能評価
35
• 歩車混在道路における歩車避難が著しく滞っている．低層高密市街地におけるシミュレーション①
道路延長あたりの避難密度 (2人/min/m・東西・自動車利用率10%) 東六郷１丁目道路ネットワーク比較②-低層高密市街地の道路網別避難処理性能評価
36
低層高密市街地におけるシミュレーション②
• 歩車混在道路において歩車避難が滞っているのに加え，歩車混在・分離道路接続交差
点における歩車の錯綜による遅延が顕著．
比較②-低層高密市街地の道路網別避難処理性能評価まとめ
37
低層高密市街地の道路網における平均速度・遅延時間比較
歩車混在・分離道路接続交差点が高密→ 自動車・歩行者の錯綜機会の増加による 遅延 歩車混在道路が高密→ 道路内の歩車混在により歩行者・自動 車の遅延が甚大≒B2-R6と同じ傾向 避難経路一体の歩車分離または歩 車の避難経路分離が望ましい道路 網 自動車利用の抑制や避難経路と して使用される道路の歩車分離 が望ましい道路網 R6.歩車混在道路高密-歩車分離・混 在道路接続交差点低密道路網 R7.歩車混在道路高密-歩車分離・混在接続道路交差点密度高密道路網比較③-中層市街地の道路網別避難処理性能評価
38
比較③-中層市街地の道路網別避難処理性能評価
39
• 一部歩車混在道路における歩車避難が滞っているが歩車分離道路における避難はスムーズ． • 歩車混在道路への流入における歩車の錯綜により遅延が発生．
中層市街地におけるシミュレーション①
比較③-中層市街地の道路網別避難処理性能評価
40
中層市街地におけるシミュレーション②
道路延長あたりの避難密度 (2人/min/m・東西・自動車利用率10%)・歩車混在道路に避難が集中し歩車の混在・錯綜が顕著．
後楽２丁目道路ネットワーク比較③-中層市街地の道路網別避難処理性能評価まとめ
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中層市街地の道路網における平均速度・遅延時間比較
歩車混在道路低密→ 道路あたりの流入量が増加し，歩車の 混在による遅延が発生． 歩車分離道路が高密→ 交差点における歩行者・自動車同士の 交錯による遅延≒B2-R1と同じ傾向 錯綜発生交差点周辺の歩車分離が必要 と考えられる道路網 道路設置により避難経路を増やす，ま たは避難経路一体の歩車分離道路の設 置が望ましい道路網 R3.歩車混在道路・交差点低密道路 網 R1.歩車分離道路高密-歩車分離・ 混在道路接続交差点高密道路網避難処理性能評価と対応施策まとめ
42
各道路パターンに対する災害緊急避難処理性能向上のため施策まとめ
建物 道路 分類 町丁目名 平均速度 平均遅延時間災害緊急避難
処理性能向上のため施策
道路
模式図
徒歩 自動車 徒歩 自動車 km/h s/km km/h s/km B2-R6 祖師谷２丁目 1.75 1.70 111 308 ■歩車混在道路高密道路網 • 自動車利用抑制 • 避難に利用される経路全体の歩車分離 B3-R6 東六郷１丁目 1.58 1.44 119 404 B2-R1 花畑４丁目 2.56 9.23 119 60 ■歩車分離道路高密道路網 • 自動車利用を原則禁止 • 錯綜発生交差点接続道路の歩車分離 B5-R1 北上野２丁目 2.58 10.26 117 40 B3-R7 北馬込２丁目 1.75 1.26 139 431 ■歩車分離・混在道路接続交差点高密 • 歩車毎の避難経路設定 • 避難に利用される経路全体の歩車分離 B5-R3 後楽２丁目 2.29 6.54 147 148 ■道路低密・歩車分離道路低密 • 道路増設による避難経路確保 • 避難経路一体の歩車分離 ※平均速度と平均遅延時間は基本発生量，自動車利用率10%の時の値43
まとめ
44
■道路パターン毎の避難処理性能評価について
•
道路特徴が避難に与える影響としては①歩車混在道路における混在，
②歩車分離・混在道路接続交差点における交錯，③道路への避難集中
による歩車混在・錯綜機会の増加が歩車の平均速度低下・避難時間増
加に影響することが明らかとなった．
•
その他にも自動車利用率が高いケースや道路設置パターンにより徒
歩・自動車避難の遅延時間が増加することが明らかとなった．
結論
•
歩車分離道路延長や接続種別交差点密度といった道路レベルを考慮
した道路分類を行うと棟数密度や建蔽率といった建築物の観点から
見た市街地特性が同じでも，道路特徴が異なることが明らかとなっ
た．
■建物・道路指標による市街地分類について
まとめ
45
全国各地の道路網パターンの特徴について，東京区部ではMapple10000を用いて地区分
類および道路パターンの決定を行ったが，全国の都市を対象とした災害緊急避難時の道路網
評価ではデジタル道路地図を用いることでMappleデータとの対応を検証後，全国の道路パ
ターン分類および避難処理性能の評価が可能となる．
全国の都市における道路パターン分類
動線計画や道路整備等の交通施策効果の検証
移動方向別での平均速度や遅延時間による避難処理性能の比較も実施したが，例えば歩車
混在道路延長密度が高く歩車混在による相互影響が発生するからといって単純に歩車分離道
路を接続させれば，歩車錯綜による遅延が発生する恐れもある．そこで各道路において自動
車避難を歩車分離道路のみ通行可能に設定する他，道路幅員を一部拡幅した際の道路網全体
の処理能力に及ぼす影響について評価を行うことで道路整備指針を提案できると考えられる．
他事例への適用
本研究では東京区部における緊急避難に着目したが，信号設置間隔や信号周期などを設定
し，幅員区分を変更することで平常時の道路網の交通処理能力を評価することが可能である．
今後の課題
参考文献①
46
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参考文献②
47
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