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1 Geographical Studies 道路交通センサスを用いた札幌市の都市構造の解析 三木祐太郎 * 木村圭司 ** ** 本間利久 キーワード. はじめに - -

2 . 使用したデータと解析方法 図 1 - -

3 こととした なお 以上の項目のうち歩行者交通 かう道路よりも 市周辺で割合が大きくなってい 量 自転車交通量 バス交通量についてはそのま る まの数値を用いると 地点ごとの値のばらつきが 歩行者交通量は図 4 で示されるように 市中心 大きすぎるため それぞれの対数値を使用してい 部で最も多い また 地下鉄の駅周辺でも多く る なっている 大型車率とは逆相関になっている 自転車交通量は 図 5 で示されるように 歩行 Ⅲ 札幌市における交通センサス指標を用いた札 者交通量とほぼ同じ分布である ただし 歩行者 交通量よりも中心部から離れた地域(特に北区 幌市の地域概観 24時間交通量は 図 2 で示されるように まず 東区)で比較的交通量が多い 中心部の札幌駅付近で多く 次にそこから放射状 バス交通量は図 6 で示されるように 市中心 に広がる国道(特に36号線 230号線)で多くなっ 部や国道36号線 230号線 453号線で交通量が多 ている 逆に 国道から離れている地域(地下鉄 い 逆に同じ国道でも12号線や 5 号線ではそれほ 東西線の西側など)は総じて自動車の交通量が少 ど多くない これは 前者には並行する鉄道がな ない いので そのぶん路線バスが多く走っているため 大型車率(24時間交通量のうち大型車が占める だと考えられる 割合)は 自動車類交通量に対する大型車(バス 昼夜率は図 7 で示されるように 自動車類24時 普通貨物車)交通量の割合を百分率で表したもの 間交通量の自動車類昼間12時間( 7 時 19時)交通 である 量に対する割合であり 次の式で定義される 大型車交通量 大型車率 100 全車交通量 自動車類24時間交通量 昼夜率 自動車類12時間交通量 大型車率は図 3 で示されるように 国道274号 昼夜率はほぼ同心円状に変化する構造をとって 線(札幌新道)や新川通など バイパス的な役割を いることが図 7 よりわかる 昼夜率は24時間交通 果たしている道路で最も大きい 市中心部に向 量を12時間交通量で割った値なので 昼夜率が高 図2 24時間交通量の分布 図3 大型車率の分布 46

4 図4 歩行者交通量の分布 対数値) 図5 自転車交通量の分布 対数値) 図6 バス交通量の分布 対数値) 図7 昼夜率の分布 いということは夜間でも自動車の交通が多いと解 度は 調査区間の延長を信号や渋滞等による停止 釈できる 逆に 昼夜率が低いと自動車の交通は 時間を含めた調査区間の所要時間で除したもので 昼間に集中している 郊外の住宅地ほどこの傾向 ある また 法定速度は道路標識等により表示さ は顕著に現れている ただし 他都市に向かう国 れている指定最高速度であるが 最高速度が指定 道では郊外でも昼夜率は他地点と比較して高い されていない道路については 道路交通法施行令 法定速度達成率(混雑時平均旅行速度 法定速 で定められた最高速度を使用した なお 指定最 度)は 混雑度の指標として扱う 混雑時旅行速 高速度が車種別に異なる場合については 普通乗 47

5 用車の値を用いた 観測された旅行速度をその道 路の法定速度で割った値なので この値が低いほ ど その道は 混雑している といえる 図 8 を 見ると 中心部では低く 逆に郊外では高くなっ ている ただし 旅行速度は道路交通センサスで は混雑時のみの測定であるため 次項のピーク時 間帯の占める割合と重ねて考える必要がある 図9 ピーク率の分布 特徴量を抽出した なお 因子分析の行には地 点 列にはセンサスの 8 項目とし 行列要素には センサス値 一部の指標は対数を取って 相関行 列を用いた 因子分析を行った結果 表 2 より抽出後の負 荷量平方和をみると 第 2 因子までが固有値 1 を 超え 第 2 因子までの累積寄与率が64.7%となる 図8 法定速度達成率の分布 が 第 2 因子と第 3 因子の因子寄与率がほぼ同じ ピーク率(24時間交通量のうちピーク時間が占 であるため この因子分析では第 3 因子までを採 める割合)は 通勤時間帯の混雑度の指標である 択した さらに 抽出された 3 つ因子軸に回転を と考えられる ピーク時間交通量とは 上り下 かけ 方向性の似た変数群の説明の助けとした り合計の交通量が最も多い時間帯( 1 時間)の自動 車類交通量であり ピーク時間帯の占める割合が 表1 因子分析の固有値と寄与率 高いということは 通勤時間帯に自動車の交通が 固有値 寄与率( ) 累積寄与率( ) 集中しているということである 図 9 を見ると 第1因子 中心部や郊外ではピーク率が高い 道路で考える 第2因子 と 国道 5 号線や36号線が郊外でもピーク率が低 第3因子 くなっている これは 小樽市や千歳市方面に往 第4因子 来する自動車が通勤時間帯に限らず多いことを意 第5因子 味していると考えられる 第6因子 第7因子 第8因子 Ⅳ 交通センサスによる札幌市の都市構造分析 交通センサスデータから 札幌市の都市構造を 分析するには 特徴集約的な統計解析手法が必要 である ここでは 主成分型因子分析を行って 48

6 1. 第 1 因子 2. 第 2 因子 表 2 図

7 多く 負に高い地域はみられない これは郊外か 線 千歳線で分けられる北側では負に高い因子得 ら市中心部へ自動車で通勤する人々が多いことが 点 南側では正に高い因子得点をとる地点が多 影響していると考えられる い 以上より バス 自動車通勤依存度に関して 更なる解釈のために 国道から250mと500mの は 駅を中心とした小さな地域構造を示している バッファを描いた(図13)ところ 札幌新道や国道 といえる 図11 第2因子(バス 自動車通勤依存度)の因子負荷 量分布と札幌駅を中心とした同心円 地下鉄 市電の路線 図12 第3因子 道路の夜間使用度 の因子負荷量分 布と札幌駅を中心とした同心円 地下鉄 市電 の路線 3 第3因子 最後に第 3 因子であるが 寄与率は12.2 (累 積寄与率77.0 )であり 昼夜率が他の項目に比 べ大きく因子負荷を付与している 他は速度達成 率 バス交通量 24時間交通量が正に因子負荷を 付与している 残る 4 項目は第 3 因子にほぼ影響 していない これらから 第 3 因子は 道路の夜 間使用度 と命名した 第 3 因子の道路の夜間使用度については 因子 行列から昼夜率が大きく因子得点に影響している ことがわかる 因子得点の絶対値が0.5以下の地 点はすべて除去し 札幌駅から 1 ずつ10 まで のバッファと地下鉄から0.5 1 のバッファ を描画した(図12)ところ 国道230号線で因子得 点が正に高く 札幌新道(国道 5 号 274号線)で は負に高くなっている それ以外ではJR函館本 50 図13 第3因子 道路の夜間使用度 と一般国道

8 - -. おわりに 参考文献

目次 1 1. 奈良市中心部の道路交通環境 1) 広域的な自転車利用ネットワーク P2 2) 幹線道路の交通状況 ( 交通量 ) P3 3) 幹線道路の交通状況 ( 混雑状況 ) P4 2. 自転車事故の分析結果 1) 道路種別別 ( 国道 県道 市道 ) 自転車事故発生状況 P5 2) 自動車交通

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