GISA学術研究発表Web大会 表題： 自動車利用者の時空間分布からみた大地震時の様相に関する考察 著者名（共著者含む）： 沖　拓弥（東京工業大学大学院理工学研究科建築学専攻） 大佛俊泰（東京工業大学大学院情報理工学研究科情報環境学専攻） 連絡先： E-mail: oki.t.ab@m.titech.ac.jp

1. 2013GISA学術研究発表Web大会
自動車利用者の時空間分布からみた
大地震時の様相に関する考察
東京工業大学 ○沖 拓弥
大佛 俊泰
（ご意見・ご質問: oki.t.ab@m.titech.ac.jp）

2. 本発表の構成
１．研究の背景と目的
２．自動車利用者の時空間分布推定方法
①推定方法の概要
②交通量推定精度の検証
３．大地震時の様相に関する考察
①道路の渋滞状況に関する考察
②自動車利用者が帰宅困難となる可能性
４．まとめと今後の課題
※本発表においては，ドライバー・同乗者の別を問わず，
自動車で移動中の人を「自動車利用者」と呼ぶ。

3. 本発表の構成
１．研究の背景と目的
２．自動車利用者の時空間分布推定方法
①推定方法の概要
②交通量推定精度の検証
３．大地震時の様相に関する考察
①道路の渋滞状況に関する考察
②自動車利用者が帰宅困難となる可能性
４．まとめと今後の課題

4. 研究の背景と目的
大地震発生時には，建築物が倒壊することで
発生する瓦礫によって，多くの道路が閉塞する
ことが予想される。
人々の広域避難のほか，初動対応機関（警察・
消防・医療等）や広域輸送拠点，備蓄倉庫等を
発着する輸送に大きな影響を及ぼす可能性が
高い。

5. 研究の背景と目的
東京都（2012年4月）
特定緊急輸送道路の耐震診断実施を義務化
（場合によっては耐震改修等の費用を助成）
※特定緊急輸送道路・・・特に沿道の建築物の耐震化を推進する必要
のある道路として，東京都が定める。
緊急輸送道路が建築物の倒壊によって
閉塞する可能性を低減する試み

6. 研究の背景と目的
大地震時に緊急車両の円滑な走行を妨げる原因
①建築物の倒壊によって生じる瓦礫 都条例
②道路の損壊
③自動車による交通渋滞 （深刻？）
自動車での移動を断念せざるを得なくなり，
予期せぬ場所で帰宅困難となる人々が多数
発生することにもつながる！

7. 研究の背景と目的
大地震発生時に，どこで，どの程度の
・交通渋滞 が発生するか？
・自動車利用者が帰宅困難となるか？
自動車利用者の時空間分布を道路単位で精緻
に推定する必要がある。
自動車利用者の存在は，従来の具体的な減災
計画において考慮されてこなかった。

8. 研究の背景と目的
大地震発生時に，どこで，どの程度の
・交通渋滞 が発生するか？
・自動車利用者が帰宅困難となるか？
本研究で
定量的分析
を試みる
自動車利用者の時空間分布を道路単位で精緻
に推定する。
H10東京都市圏パーソントリップ(PT)調査データと
H9道路交通センサスデータを用いたアプローチ

9. 本発表の構成
１．研究の背景と目的
２．自動車利用者の時空間分布推定方法
①推定方法の概要
②交通量推定精度の検証
３．大地震時の様相に関する考察
①道路の渋滞状況に関する考察
②自動車利用者が帰宅困難となる可能性
４．まとめと今後の課題

10. （大佛・島田，2009）
自動車利用者の時空間分布推定方法
PTデータから乗用車・軽乗用
車（運転者）のトリップを抽出
START（道路速度＝法定速度）
道路速度の調整
交通量の収束計算
（距離/道路速度）が最小となる
経路を各トリップについて推定
全ての自動車利用者について
（距離/道路速度）が最小と
なる経路を推定
交通センサスの全観測地点に
おける交通量を集計
一定時間毎に位置座標を出力
24時間交通量の推定値が
実測値に十分近づいたか
自動車利用者の時空間分布を
道路単位で得る
Yes
END（道路速度の確定）
No

11. 今回の改良点
より広域かつ詳細な
時空間分布の推定
が可能となった！
PTデータから乗用車・軽乗用
車（運転者）のトリップを抽出
東京都全域対象 → 首都圏全域対象
交通量の収束計算
収束計算16回 → 収束計算200回
全ての自動車利用者について
（距離/道路速度）が最小と
なる経路を推定
全サンプルの1/10 → 全サンプルの1/1
一定時間毎に位置座標を出力
10分ごとに出力 → 1分ごとに出力
自動車利用者の時空間分布を
道路単位で得る
東京都全域 → 首都圏全域
計
算
プ
ロ
グ
ラ
ム
の
改
良

12. PTデータの対象地域と
交通センサス対象道路の空間分布
50km
■ PTデータの対象地域
━ 交通センサス対象道路
※黒線は都府県界，白線はPT
データにおける最小の空間単位
である「小ゾーン」境界を示す。

13. 本発表の構成
１．研究の背景と目的
２．自動車利用者の時空間分布推定方法
①推定方法の概要
唯一，検証が可能
である交通量の
②交通量推定精度の検証
推定精度を検証し，
３．大地震時の様相に関する考察
モデルを評価する。
①道路の渋滞状況に関する考察
②自動車利用者が帰宅困難となる可能性
４．まとめと今後の課題

14. 交通量の絶対推定誤差とR2値の推移
24時間交通量の
絶対推定誤差の
合計値  S  Sˆ
*
i
ik
i
24時間交通量の
*
実測値 Si と推定値
ˆ
Sik の間のR2値
k
k
（ i はセンサス道路または小ゾーンを表す）
各センサス道路・各小ゾーンの推定精度が
全体的に向上していく様子が見てとれる

15. 24時間交通量の推定精度
（センサス道路単位 N=3,766）
ˆ
Sik
ˆ
Sik
Si*
Si*
推定精度は向上するものの，推定値は実測値よりも
幾分低くなる傾向にある。

16. 24時間交通量の推定精度
（PT小ゾーン単位 N=1,317）
ˆ
Sik
道路速度調整の
対象外である
細街路に流れる
ためと考えられる
ˆ
Sik
Si*
Si*
推定精度は向上するものの，推定値は実測値よりも
幾分低くなる傾向にある。

17. 小ゾーンごとの24時間交通量の誤差率
道路密度の高い地域
や低い地域における
特定の道路で，大きな
推定誤差が発生する
傾向がある。
推定値－実測値
誤差率(%)＝━━━━━━━
実測値

18. 小ゾーンごとの24時間交通量の誤差率
道路密度の高い地域
や低い地域における
特定の道路で，大きな
推定誤差が発生する
傾向がある。
非確率型の確率モデルを
用いていることで，特定の
道路に偏って交通量が
配分されているため。
推定値－実測値
誤差率(%)＝━━━━━━━
実測値

19. 本発表の構成
１．研究の背景と目的
２．自動車利用者の時空間分布推定方法
①推定方法の概要
②交通量推定精度の検証
３．大地震時の様相に関する考察
①道路の渋滞状況に関する考察
②自動車利用者が帰宅困難となる可能性
４．まとめと今後の課題

20. 自動車利用者の時空間分布
（＝大地震発生直後の道路渋滞状況）
08:00
（通勤・通学時間帯）
都心部と郊外部を結ぶ
放射線状の道路が混雑
する傾向にある。

21. 自動車利用者の時空間分布
（＝大地震発生直後の道路渋滞状況）
12:00
（お昼）
都心部の道路が比較的
混雑している様子が見
てとれる。

22. 自動車利用者の時空間分布
（＝大地震発生直後の道路渋滞状況）
18:00
（帰宅時間帯）
都心部と郊外部を結ぶ
放射線状の道路が混雑
する傾向にある。

23. センサス道路における自動車利用者数と
道路占有面積割合の関係
08:00
● 特定緊急輸送道路
12:00
○ その他のセンサス道路
渋滞の深刻な道路（領域Ⅱ～Ⅳ）は，
特定緊急輸送道路に多く含まれている！
18:00
渋滞
深刻
Ⅲ
Ⅳ
Ⅰ
Ⅱ
人数 多

24. センサス道路における自動車利用者数と
道路占有面積割合の関係
横軸：時刻別領域構成比(%)
特に朝夕の通勤時間帯で深刻
渋滞の深刻な道路（領域Ⅱ～Ⅳ）は，
特定緊急輸送道路に多く含まれている！
渋滞
深刻
Ⅲ
Ⅳ
Ⅰ
Ⅱ
人数 多

25. 自動車利用者数と道路占有面積割合
からみたセンサス道路の評価（都内）
大地震時の広域輸送に
おける障害となる
可能性が高い！
08:00
※太線は特定
緊急輸送道路
（通勤・通学時間帯）
都心部から放射線状に伸びる
道路と環状道路の交点付近が
渋滞しやすい。

26. 自動車利用者数と道路占有面積割合
からみたセンサス道路の評価（都内）
12:00
※太線は特定
緊急輸送道路
（お昼）
渋滞箇所はほとんどなく，自動
車がスムーズに流れている様
子が見てとれる。

27. 自動車利用者数と道路占有面積割合
からみたセンサス道路の評価（都内）
早急な対策が必要！
18:00
※太線は特定
緊急輸送道路
領域Ⅳに含まれる道路は，
大地震発生時の総合危険度
（建物倒壊や火災延焼の危険
性）が高い地域に多い。

28. 本発表の構成
１．研究の背景と目的
２．自動車利用者の時空間分布推定方法
①推定方法の概要
②交通量推定精度の検証
３．大地震時の様相に関する考察
①道路の渋滞状況に関する考察
②自動車利用者が帰宅困難となる可能性
４．まとめと今後の課題

29. 自動車利用者が帰宅困難となる可能性
自宅からの距離帯別・
時刻別自動車利用者数
のグラフ
以下では，大地震発生後には，道路閉塞や交通渋滞の影響により
自宅から20km以上離れた地点にいる人は帰宅困難であると仮定する。

30. 自動車利用者が帰宅困難となる可能性
移動目的別・時刻別
自動車利用者数のグラフ
（自宅から20km以上）
通勤・通学以外の目的で遠出している
人の割合が比較的多い。
性別・年齢階層別・時刻別
自動車利用者数のグラフ
（自宅から20km以上）
数は相対的には多くないが，こうした
人々は比較的体力が乏しい傾向にあり
大地震時に特別なケアが必要である。

31. 自宅から20km以上離れた地点にいる
自動車利用者の時空間分布
08:00
12:00
いずれの時刻においても，自宅から
20km以上離れた地点にいる自動車
利用者は広範囲に分散している。
18:00

32. 自宅から20km以上離れた施設にいる
ドライバーの時空間分布
都心部に非常に
多く存在する！
08:00

33. 自宅から20km以上離れた施設にいる
ドライバーの時空間分布
都心部に非常に
多く存在する！
12:00

34. 自宅から20km以上離れた施設にいる
ドライバーの時空間分布
都心部に非常に
多く存在する！
18:00
運転中の人のみならず，
こうした施設内にいる
ドライバーが，何とか帰宅
しようと大地震発生後に
一斉に自動車を利用する
ことで，大渋滞が発生する
可能性がある！

35. 本発表の構成
１．研究の背景と目的
２．自動車利用者の時空間分布推定方法
①推定方法の概要
②交通量推定精度の検証
３．大地震時の様相に関する考察
①道路の渋滞状況に関する考察
②自動車利用者が帰宅困難となる可能性
４．まとめと今後の課題

36. まとめ①
• PTデータと交通センサスデータを用いて，自動車利
用者の時空間分布を首都圏全体で推定した。
• 大地震発生直後の道路の渋滞状況や，自動車利
用者が帰宅困難者に転じる可能性について，基礎
的な分析・考察を行った。
• 本発表で用いた時空間分布推定方法によれば，同
乗者等の存在を考慮できるだけでなく，自動車利用
者の詳細な移動目的や属性情報を把握し，様々な
分析に応用することができる（→センサスデータその
ものやVICS等の道路交通情報だけでは不可能）。

37. まとめ②
• 特定緊急輸送道路は，朝夕，都心と郊外を結ぶ放
射線状道路や環状道路との交点付近で，他の主要
道路と比較して深刻な渋滞が発生する可能性が高
いことを示した。大地震発生に備え，沿道建築物の
耐震化だけでなく渋滞対策も急務である。
• 自動車利用中に帰宅困難となる可能性のある人々
（最大で約18万人）は広範囲に分布している。一方，
施設内にいるドライバーは都心部に集中しており，
こうした人々が大地震発生後に自動車で帰宅を試
みることで，渋滞のさらなる深刻化が予想される。

38. 今後の課題
• 大地震発生後の交通渋滞状況の変化を予測する
手法を構築する。
• 現時点では検証が難しい細街路レベルの時空間分
布を推定し，広域避難シミュレーションや緊急車両
走行シミュレーションに自動車の存在を組み込む。
• 曜日や天候の違いを考慮した時空間分布を推定す
る。
など

39. 参考文献
• 東京都（2011）：東京における緊急輸送道路沿道建
築物の耐震化を推進する条例，
http://www.taishin.metro.tokyo.jp/pdf/dl_003.pdf
• 大佛俊泰・島田廉（2009）：地域防災計画のための
自動車利用者の時空間分布推定，「日本建築学会
計画系論文集」，74，641，1561-1568．
• 東京都（2008）：地震に関する地域危険度測定調査
報告書（第6回），
http://www.toshiseibi.metro.tokyo.jp/bosai/chousa_
6/download/houkoku.pdf