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そうのえ
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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

資料 2 主要渋滞箇所 ( 案 ) の抽出方針について ( 一般道 ) 平成 24 年 8 月 9 日

資料 2 主要渋滞箇所 ( 案 ) の抽出方針について ( 一般道 ) 平成 24 年 8 月 9 日 1. 主要渋滞箇所抽出の考え方 ( 案 ) 交差点損失時間 : 交差点に流入する区間で生じている損失時間 ( 自由に走行できる状態からの遅れで利用者が損失している時間 ) の合計渋滞の課題の大きさを交差点損失時間で評価昼間 12 時間ピーク時間帯地域の課題を反映するデータによる補完交差点流入方向別の平日の最低平均旅行速度