1) 10) 1) 10) 1, 10) (1) (2) ) JR 1 6, 7) ,600 2 (i) (ii) 1 2 6, 7) BPR 2, 5, 6, 7)

Size: px

Start display at page:

Download "1) 10) 1) 10) 1, 10) (1) (2) ) JR 1 6, 7) ,600 2 (i) (ii) 1 2 6, 7) BPR 2, 5, 6, 7)"

いおりひでやま
5 years ago
Views:

1 Modeling the effects of shuttle bus system on visitors traffic flow to the Tokyo Bay zone during the 2020 Tokyo Olympics and Paralympics * ** ** Ken-ichi Tanaka*, Shigeki Toriumi** and Azuma Taguchi** This paper proposes mathematical models to evaluate the effects of shuttle bus system on visitors traffic flow to the Tokyo Bay zone during the 2020 Tokyo Olympics and Paralympics. We consider shuttle buses departing from major railway stations in the Tokyo Metropolitan area and examine their ability to relieve traffic concentration on railway lines providing access to the Tokyo Bay zone. We construct a space-time network for modeling actual railway services in the Tokyo Metropolitan area and extend it by introducing links representing shuttle buses. We focus on a particular day during the 2020 Tokyo Olympics and Paralympics and evaluate how visitors traffic flow changes after the introduction of shuttle bus services using the proposed models. One of the results show that shuttle buses contribute to relieving traffic congestion on the Yurikamome Line departing from Shimbashi station. Keywords The 2020 Tokyo Olympics and Paralympics, shuttle bus system, space-time network ) 7) 1 3) 1 7) 3) BRT ) 7) 7) * (Keio University) ** (Chuo University)

2 1) 10) 1) 10) 1, 10) (1) (2) ) JR 1 6, 7) ,600 2 (i) (ii) 1 2 6, 7) BPR 2, 5, 6, 7)

3 ϕ a (u a ) = t a {1 + γ ( ua c a ) β }. (1) u a a c a t a γ β (1) γ β 6) 6) Frank-Wolfe (i) 2, 5) 6) ) ) ) 90.6% 84% 9) 377, ,912 (i) (ii) (i) (ii) (iii) (iv) (v) (i) (ii), (iii), (iv) (ii) (iii) (iv) (v) 1 20 (i) (v)

4 公益社団法人日本都市計画学会都市計画論文集 Vol.52 No 年 10月表 Frq1 は毎時 00 分に Frq2 は毎時 00 分 30 分に Frq4 は毎時 00 分 15 分 30 分 45 分に出発するものとする各駅を出発するバスの総本数は 3 つの各降車地点に対して Frq1 が 13 本 Frq2 が 26 本 Frq4 が 52 本である選定した 20 のバスの出発駅の駅名東京吉祥寺新宿八王子赤羽錦糸町調布品川葛西北千住町田横浜川崎上記の通りバスの出発時刻は時間軸上で均一に設定しているこのことは実際の運行においてもバスを等間隔に出発させることを前提としている訳ではないバスへの需要は競技スケジュールに大きく依存しており需要が非常に大きい時間帯とほとんど需要がない時間帯が存在するまたバスの出発地点によって需要量は異なる本研究ではバスの需要が大きい時刻を計算によって明らかにするために運行頻度に濃淡のない一定間隔の下での計算を行う均衡配分の結果得られた各バスの乗客数を分析することで実際のバスの運行スケジュールを計画する際に役立てられる新横浜武蔵小杉さいたま新都心川口越谷千葉木更津バスリンクの数理モデル化以上の準備の下でバスの運行を表現するバスリンクの設定方法を説明する各駅をそれぞれの時刻に出発するバスの運行を鉄道の時空間ネットワーク上にリンクを付与して表現するバスリンクを通過する際のコストは 2.3 節で示した式 (1) の BPR 関数で与える BPR 関数の ta は出発駅-停車地点間の所要時間を ca はバスの容量に設定するなお今回の分析ではバス乗客に対する BPR 関数のパラメータ γ と β については鉄道と共通の値を用いるこれらの適正値を推定するためにはバス乗客に対する大規模なアンケート調査の実施が不可欠であり今後の課題の一つとしたいバスの出発駅-停車地点間の所要時間を算出するために住友電気工業株製の拡張全国デジタル道路地図データベースを用いて道路網データを構築した各リンクに所要時間を与えて最短経路問題を解くことによりバスの出発駅-停車地点間の最短所要時間を計算したここで各リンクの所要時間はリンクに付与されている規制速度の値を参照し以下のように設定した 3.4 図2 バス出発駅およびバス到着駅本稿では便宜上台場駅国際展示場正門駅新木場駅を各グループの代表点として選定した図 2 にこれら 3 つのバス降車地点を示す 20 のバス出発駅それぞれから 3 つのバス降車地点への計 60 系統の直通バスが運行されるものと想定するまた観戦客のバス降車地点から会場へは徒歩により移動する観戦客は競技開始 1 時間前から直前までの間に会場に入るとしそれに間に合うようにバスもしくは鉄道を各自のコスト関数に従って選択するバスのスケジュール臨海部におけるオリンピックの競技時間帯を参考にし朝の 8 時から夜の 9 時までの 13 時間の間各駅からバスが出発すると仮定するここで各駅からのバスの出発頻度が高いほど時間軸上の選択肢が増えるため待ち時間が少なくて済むバスの運行頻度に応じた乗客数の変化を分析するために以下の 3 通りの運行頻度を設定する 3.3 (i) Frq1 1 時間に 1 本の頻度でバスが出発する (ii) Frq2 1 時間に 2 本の頻度でバスが出発する (iii) Frq4 1 時間に 4 本の頻度でバスが出発するケース 1: 60km/h 以上の場合規制速度の値に設定ケース 2: 50km/h 以下の場合一律に 20km/h に設定ケース 1 は高規格道路を想定しケース 2 は一般道路を想定している高規格道路の一部にはオリンピックレーン等の設置が検討されていることから制限速度で走行できると仮定した一方一般道路では信号待ちや渋滞などが発生することを想定し道路交通センサスによる都内の平均速度である 20km/h と仮定したなお実際の運用の際にオリンピックレーン等を十分に活用することが困難な場合にはバスの導入効果は以降の計算結果よりも小さくなると考えられる表 2 にバスの各出発駅に対する降車地点の一つである台場駅までの所要時間を示すバス需要の高い出発駅の特徴を把握するためには鉄道の所要時間も同時に考慮する必要があるそこで表 2 には電車を用いた標準的な

5 *1 60 BPR c a c a BPR Frq4 14, , % 3 Frq4 Frq4 2, *1 yahoo.co.jp [ ] [ ] Frq1 Frq2 Frq , ,152 1, , , ,008 4,484 8,130 14,

6 公益社団法人日本都市計画学会都市計画論文集 Vol.52 No 年 10月バスの運行計画に対する基礎的知見を提供できる点は本アプローチの大きな利点である表4 潮風公園におけるビーチバレーの競技スケジュール競技図3 開始時刻 9:00 13:00 17:00 21:00 総座席数観戦客数 12,000 12,000 12,000 12,000 9,132 9,132 9,132 9,132 バス出発駅ごとの一日当たりのバス乗客数ルートは東京湾を迂回する鉄道ルートと比較して優位性が高いことに起因する実際木更津から台場までの所要時間はバスでは 42 分であるが電車を用いるルートではほぼ 2 時間掛かる表 2 一方でさいたま新都心武蔵小杉からのバス乗客数は少ないことが分かるこれは 2 駅の鉄道の所要時間に対するバスの所要時間が他の駅と比較して相対的に大きい表 2 ことが理由であると考えられる次にバスごとの乗客数を分析するここでは最も臨海部に近い品川駅と最も需要が多い新宿駅を出発するバスで降車地点が台場駅であるもの取り上げる台場駅から徒歩によりアクセスする会場で競技が行われるのは潮風公園のみであり表 4 に示す 4 つの時間帯にビーチバレーが開催される予定である 3) なお表 4 の観戦客数の算出については鳥海らの既存研究の計算方法に従い総座席数に一般客への販売率 90.6% とチケット販売率 84% を掛けた値を用いている 9) 図 4 は品川駅と新宿駅を出発する各バスの乗客数を Frq1 と Frq4 について描画したものである品川駅の Frq1 についてはどの時間帯もバス需要が小さいことが分かる新宿駅の Frq1 については競技開始の 1 時間前に出発するバスについてはある程度の需要がある品川駅の Frq4 については競技開始の少し前のバスに対して乗客数が 40 人程度であり比較的需要が大きい新宿駅の Frq4 については 8 時 15 分と 12 時 15 分のバスについて BPR 関数の容量の 60 人を上回る需要が観測されているそれより一つ前のバスにも 30 人程度の需要があることからこの時間付近で 2, 3 本のバスを出発させることが考えられる以上のように時刻表通りに運行する首都圏の電車を所与としバスの運行パターンに応じた乗客数を利用者均衡配分に基づき具体的に計算することができた出発地点と時刻に応じた各バスの需要を見積もることにより現実の図4 品川駅新宿駅を出発する各バスの乗客数到着地点に着目した分析次にバス降車地点における到着人数の結果を示す図 5 は Frq1 と Frq4 において 3 つのバス降車地点の合計の到着人数を 15 分ごとに集計したものである Frq4 は Frq1 と比較して大きな値をとっているが到着人数の

7 , , Frq4 1 2, ) 5 Frq1, Frq2, Frq % Frq1, Frq2, Frq4 Frq Frq1 3 7 Frq Frq Frq4 47% 30 26% 5 6 [%] 9,093 Frq1 8, Frq2 7, Frq4 7, Frq

8 7 - Frq ) 3 4) 3 BPR OR 1) (2012):,, Vol. 47, No. 3, pp ) (1998):. 3) 2020 (2013):, plan/data/candidate-entire-2-jp.pdf 4) Parkes, S.D., Jopson, A. and Marsden, G. (2016): Understanding travel behaviour change during megaevents: Lessons from the London 2012 Games, Transportation Research Part A, Vol. 92, pp ) Sheffi, Y. (1985): Urban Transportation Networks: Equilibrium Analysis with Mathematical Programming Methods, New Jersey, Prentice-Hall. 6) (2005):,, Vol. 48, pp ) (2017):,, Vol. 62, No. 1, pp ) (2016):, keikaku_01.pdf 9) (2017):,, Vol. 62, No. 1, pp ) (2010):,, Vol. 55, No. 3, pp ) (2012): 17, 17censasuHP/mainpage1.htm

untitled

untitled c 2020 70 800 1. 1 1 1,600 1 [1, 2] 112 8551 1 13 27 taguchi@ise.chuo-u.ac.jp 1 1.1 17 [1] 14 30 1,600 1.2 [2] 54 37 2017 1 Copyright c by ORSJ. Unauthorized reproduction of this article is prohibited.