スマート IC 整備による高速道路の渋滞箇所における交通動態の検証方法について 神森 友秀 関東地方整備局道路部道路計画第二課 ( 埼玉県さいたま市中央区新都心 2-1) 本件は 東名高速道路綾瀬スマートICの事業化にあたり 高速本線 ( 横浜町田 IC ~ 厚木 IC 間 ) の

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1 スマート IC 整備による高速道路の渋滞箇所における交通動態の検証方法について 神森 友秀 関東地方整備局道路部道路計画第二課 ( 埼玉県さいたま市中央区新都心 2-1) 本件は 東名高速道路綾瀬スマートICの事業化にあたり 高速本線 ( 横浜町田 IC ~ 厚木 IC 間 ) の渋滞が悪化するのではないかとの問題に対し スマートICでは初めての試みとして 当該区間の渋滞予測モデルを作成し 整備による高速道路本線渋滞への影響についての検証を行ったものである キーワードスマート IC 渋滞予測 Point Queue 法 1. スマートICとは既存の高速道路の有効活用として 高速道路の本線やSA,PAから乗り降りができるように設置されたICであり 利用車両をE TC 車両に限定されたIC 利用車両の限定により 従来のICと比べ 料金施設等がコンパクトとなり 低コストでICの導入が可能となるメリットがある スマートICは地方自治体が主体となり地方公共団体 地方整備局 高速道路会社 関係機関にて構成される地区協議会を設置し 地区協議会にて当該 ICの社会便益等について検討 調整 それらを基に地方自治体が実施計画書を策定し 国土交通大臣より連結許可を受ける事で事業開始となる 地区協議会の設立 ( 地方公共団体 地方整備局 高速道路会社 関係機関で構成 ) スマートインターチェンジ実施計画書の策定 連結申請書を国土交通大臣に提出 連結許可 ( 整備計画変更等 ) 事業開始 図 -1 SAPA 接続型スマート IC 図 -3 スマート IC 事業の流れ 図 -2 本線直結型スマート IC 本件の対象となる 綾瀬スマートIC においてもこの事業スキームに基づき ( 仮称 ) 綾瀬スマートインターチェンジ地区協議会 を設置し スマートICの実施計画の策定に必要な内容について協議をおこなった 関東地方整備局は地区協議会の一員として 綾瀬スマートICの安全かつ円滑な設置

2 及び管理 運営に協力する立場である 2. 綾瀬スマートICについて神奈川県では 交通の利便性の向上や経済の活性化を図るため 県土の骨格となる自動車専用道路の整備を進め インターチェンジまでの距離が5km 以内となる地域の充実を進めている 横浜町田 ICと厚木 ICは約 15km 離れており その中間に位置する綾瀬市はICへアクセスしにくい状況である 綾瀬スマートIC 事業は両 ICのほぼ中間にスマートICを設置することで県民生活の利便性向上や地域経済の活性化等を図るものである ( 仮称 ) 綾瀬スマートIC 横浜町田 IC 厚木 IC トとして有名な 大和トンネル が存在している 図 -6 大和トンネル付近の渋滞予測 ( ネクスコ中日本 HPより ) ただし 大和トンネル付近は毎日渋滞しているわけではなく 特に休日の上り線に激しい渋滞が発生する特徴を持っている 5 渋滞量日数 4 渋滞 3 量(km 2 時) 渋滞日数 図 -4 約 15km IC まで 5km 圏域図 図 -7 月火水木金土休日 東名高速 ( 上り線 ) 曜日別渋滞量と渋滞発生日数 (211 年 ) 図 -5 : 現在の 5km 圏域 : 圏央道等の開通による拡大エリア :( 仮称 ) 綾瀬スマート IC による拡大エリア 圏央道 綾瀬スマートICにより拡大するICまで5km 圏域図 3. スマートIC 設置にあたっての課題 ( 要因 1) 渋滞発生ポイントである 大和トンネル に近接綾瀬スマートICの設置予定箇所から都心側に約 4kmの位置には渋滞発生ポイン ( 要因 2) 供用時点での断面交通量の増加綾瀬スマートIC 供用時 (218 年 ) 及び将来 (23 年 ) における交通量推計結果は下記の通りである 211 年 ( 現況 ) 13,224 ( 台 / 日 ) +12% ( 現況比 ) 図 年 ( 供用時 ) スマート IC 有り 145,877 ( 台 / 日 ) -5% ( 現況比 ) 交通量推計結果 23 年 ( 将来 ) スマート IC 有り 123,851 ( 台 / 日 ) 特に綾瀬スマートIC 供用時である 218 年において 現況よりも約 12% 断面交通量が増加する結果となった (13,224 台 / 日 145,877 台 / 日 )

3 以上 2つの要因により 綾瀬スマートICの整備により 東名高速の本線渋滞が更に悪化するのではないか という課題が生じた 関東地整のスマートIC 事業担当者として この課題に対応するため 高速道路の通行実績データ等を基に シンクタンクと調整しながら時間別渋滞モデルを作成し スマートICとしては初めての試みとなる IC 整備による高速道路本線への定量的な影響の検証をおこなった 4. 本線渋滞検証方法の検討大和トンネル付近の渋滞は毎日発生している訳ではなく 特定の曜日や時間に発生する特徴を持っている よって 渋滞予測は 交通量推計結果である平日の1 日単位の交通量から 曜日別 時間帯別の交通状況を再現し 本線渋滞の変化を確認する必要がある そのため 今回の本線渋滞検証では Point Queue 法という渋滞予測モデルを採用した Point Queue 法は 高速道路の単路部ボトルネック ( サグ 上り坂 トンネル等 ) のように一定の交通流率が観測される場合の渋滞予測に適したモデルである 5.Point Queue 法について Point Queue 法による渋滞予測は 道路の交通需要が道路の交通容量を越えた場合に滞留した車の列を把握する方法であり Point Queue 法は滞留した車両の待ち行列 (Queue) の車の物理的な長さを考慮せず 点 (Point) として考えることが特徴である 1) ボトルネック箇所 図 -9 滞留した車 Point Queue 法の概念図 一方 滞留車両の物理的な車長を考慮した方法として physical Queue 法がある 1) Physical Queue 法はボトルネック交差点が連続するような場合や 高速道路の料金所などにおける渋滞予測に適したモデルである 6.Point Queue 法による渋滞の演算方法 Point Queue 法による渋滞演算事例を以下に示す (a) 渋滞時間の計算渋滞時間 4 需 35 超過交通量要渋滞発生時交通容量渋滞発生時交通量渋滞発生後交 3 捌け交通量通 25 量(2 台 / 15 時) 時 (b) 滞留台数の計算 12 滞 1 留 8 台数(6 台) 時 図 -1 渋滞予測モデルの演算概念図 捌け交通容量 (1) 渋滞の判定需要時間交通量が 渋滞発生時交通容量 を越えているか否かにより渋滞を判定する 最初に越えた時刻を渋滞開始とし 次の時間帯から 渋滞発生後捌け交通容量 と需要交通量を比較する (2) 渋滞の生成 渋滞発生後捌け交通容量 を超過した需要交通量はボトルネックに滞留するものと考え 逐次累加する 捌け交通容量を需要交通量が下回ったときはその差分を滞留台数から差し引く 滞留台数がゼロとなった時刻を渋滞解消時刻と考える 渋滞長は 滞留台数を渋滞長換算密度で除して算出する

4 7. 本線渋滞検証の進め方渋滞検証は 下記の作業フローに従い実施した (1) 交通量の特性 ( 図 -12 参照 ) 需要時間交通量のピークは上り線が休日の15 時 下り線が土曜の7 時 (2) 渋滞特性 ( 図 -13 参照 ) 上り線は休日の渋滞が支配的 下り線は土曜日と休日の渋滞が同程度 図 -11 渋滞影響検証の作業フロー また 検証方法と結論については 交通制御工学の専門家である東京大学生産技術研究所の大口敬教授にアドバイス及び確認を頂きながら進めることとした 8. 現況交通量 渋滞特性の整理 211 年の東名高速道路の通行実績データを基に横浜町田 ICから厚木 IC 間の交通分析を行った 図 -13 曜日別渋滞量と渋滞日数以上より 当該区間は レジャー車両による週末渋滞 が主な渋滞発生パターンであると考えられる 9. 交通需要の時間変動パターンの設定の考え方渋滞予測実施に必要となる交通需要の時間変動パターンは 211 年の実績データ及び ETCデータを基に1 年分の15 分単位の時間変動パターンを算出し交通需要として設定している 分間フローレート(台 6 4 需要交通量 2 / 図 -12 年平均需要時間交通量図 時) 7 月 日 ( 土 ) ( 日 休 ) ( 月 休 ) ( 火 ) ( 水 ) ( 木 ) ( 金 ) 図 -14 交通需要設定のイメージ図

5 1. 綾瀬スマートICの時間変動パターンの設定 (1) 綾瀬スマートICの設定方針渋滞予測実施には 現在 未整備である綾瀬スマートICの時間変動パターンの設定が必要となる 渋滞発生ポイントが進路前方にあるI Cと そうではないICでは 出口交通量の特性に違いがあると考えられるため 立地特性別の出口交通量特性の把握をおこなった上で 綾瀬スマートICの時間変動パターンの設定に最も適切な箇所を選定する事とした 動によるものであると推察できる よって 綾瀬スマートICの時間変動パターンはその立地特性より 海老名 J CT のパターンを適用した ICの進路前方で休日に渋滞発生が見られるIC 所沢 IC ( 関越自動車道 ) 海老名 JCT ( 東名高速 ) 渋滞ポイントを抜けた先にあるIC 横浜町田 IC ( 東名高速 ) 上記 3 箇所の出入交通量特性を比較した 図 -16 調査地点の平休別交通量の変化図 11. 交通容量の設定交通容量は下記の2つの交通容量について 211 年の渋滞発生日の実績データの平均値より設定した 図 -15 対象 ICと渋滞ポイントの位置図 (2) 立地特性による特徴の比較綾瀬スマートICの立地特性と同様に進路前方で休日に渋滞ポイントを有する海老名 JCT 所沢 ICでは 両箇所ともに休日になると上り線の出口交通量が最大となる傾向が見られた 一方 横浜町田 ICではこのような傾向は見られない この傾向は 進路前方に発生した渋滞を回避するために 高速道路を降りる行 (1) 渋滞発生時交通容量 5 分間平均速度が4km/ 時以下に低下した直前 15 分間のフローレート (2) 渋滞発生後捌け交通容量渋滞が発生した後 渋滞解消 ( 速度上昇 ) するまでの全時間の平均フローレート 6 12 渋滞発生時交通容量 55 渋滞発生後裁け交通容量 交通量 8 通速量(35 速度度(台 3 6 km / 25 / 5 時)交分) 時刻 図 -17 交通容量の設定イメージ 12. 渋滞予測ケースの設定綾瀬スマートICの有無に加え 下記の2

6 つの本線対策を実施した場合のケースも設定した 1 部分対策 ( 大和トンネル付近の容量拡大 ) 2 全線対策 ( 横浜町田 IC~ 海老名 JCT 間の容量拡大 ) 上り線 下り線 上り線 下り線 図 -18 部分対策 全線対策 大和 TN 付近の容量拡大 綾瀬 IC ( 仮称 ) 大和 TN 海老名 JCT 海老名 SA 横浜町田 IC 綾瀬 IC 容量拡大海老名 JCT 海老名 SA ( 仮称 ) 大和 TN 横浜町田 IC ( 横浜町田 IC~ 綾瀬 SIC) 容量拡大 ( 横浜町田 IC~ 海老名 JCT) 本検討で設定した東名高速の本線対策 13. 渋滞予測結果 Point Queue 法による渋滞量予測結果は図 -19 のとおりである 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 5,662 5,662 (1.) 年現況 ( 現況 ) 6,45 (14% 増 ) 6,45 6, 年スマート IC 無し対策無し 渋滞量 (km h/ 年 ) 6,49 (15% 増 ) 218 年スマート IC 有り対策無し 4,486 (21% 4,486 減 ) 218 年スマート IC 有り短期対策有り 図 -19 渋滞量予測結果 ( 上り線 ) 14. 渋滞検証結果本検証による検証結果は下記に示す 本区間に綾瀬スマートICを整備した場合 部分対策 ( 大和トンネル付近の容量拡大 ) を同時に実施することで上り線の渋滞は悪化せず 現況より改善される見込み 218 年スマート IC 有り長期対策有り 全線対策の実施により渋滞は解消される見込み この検証結果から スマートIC 整備と合わせて東名本線の部分対策を実施すれば 東名本線渋滞への影響に関する課題は解消されることが判明した また 東名本線の大和トンネル付近の渋滞対策については 従来から必要性が高く 今後 緊急経済対策として実施していく見込みである これらを受け 綾瀬スマートICは 213 年 6 月に連結許可がなされ 事業化が図られた 15. 今後の課題 (1) 渋滞予測実施に関する注意点と課題 今回は 主に休日の高速道路単路部での渋滞パターンであった為 Point Queue 法による予測を行ったが 全ての渋滞予測にこの方法が適用できる訳ではない 渋滞の予測方法について どんな方法があり どんな結果が得られるのかについての知識や経験が事業者側に不足している (2) 今後の課題 1 渋滞予測方法の体系化渋滞には 様々なパターンが存在する ( 単路部での渋滞 料金所渋滞等 ) それぞれのパターンについて どんな渋滞予測モデルが適しているのか アウトプットとして何を得られるのか 予測実施には何が必要なのか等について体系化することが必要である 2 渋滞予測事例の蓄積と共有化上記の体系化と同時に これまでの実施事例や 今後おこなわれる渋滞予測事例について蓄積し データベース化し共有を図ることが事業者側の知識の蓄積の為にも必要であると考える 参考文献 1) 大口敬編著 (25): 交通渋滞 徹底解剖

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