PT調査の実施状況・結果概要
近年の実施概要
1.検討体制 2.実態調査 3.現況分析 4.予測手法 5.計画提案
■長崎都市圏
 

4.予測手法

(1)予測モデルの流れ

将来交通量は、将来人口を基に、総合都市交通体系調査で一般的に用いられている「生成交通量および発生集中量の予測」「分布交通量の予測」、「交通手段別交通量の予測」、「配分交通量の予測」の4段階の推定法を適用する。

(2)予測モデルの内容

(1)生成交通量・発生集中交通量の予測手法

生成交通量予測手法: 人口系指標を説明変数とした生成原単位法による予測
(説明変数:性別・就業非就業別・産業別人口)
発生集中交通量予測手法: 人口指標を説明変数とした回帰モデルによる予測

【説明変数】

目的区分 発生量 集中量
出勤 2次・3次就業人口 2次・3次就業人口
登校1(中学生以下) 中学生以下就学人口 中学生以下就学人口
登校2(高校生) 高校生就学人口 高校生就学人口
登校3(大学生) 大学生就学人口 大学生就学人口
私用1(自宅→買物) 3次就業人口 3次就業人口
私用2(自宅→私用) 夜間人口 2次・3次就業人口
私用3(自宅以外→私用) 3次従業人口 3次従業人口
業務1(勤務先→業務) 3次従業人口 3次従業人口
業務2(勤務先以外→業務) 3次従業人口 3次従業人口
業務3(農林漁作業往復) 1次就業人口 1次就業人口
帰宅1(2・3次産業出勤の帰り) 2次・3次従業人口 2次・3次従業人口
帰宅2(登校1の帰り) 中学生以下就学人口 中学生以下就学人口
帰宅3(登校2の帰り) 高校生就学人口 高校生就学人口
帰宅4(登校3の帰り) 大学生就学人口 大学生就学人口
帰宅5(私用1の帰り) 3次従業人口 主婦人口
帰宅6(私用2の帰り) 3次従業人口 夜間人口
帰宅7(私用3、業務1〜3の帰り) 3次従業人口 3次就業人口

(2)分布交通量の予測手法

予測手法:グラビティモデルを用い、ゾーン別発生量と集中量およびゾーン間指標として所要時間による回帰モデルを推定。

グラビティモデル式

【説明変数】

個人属性 免許保有の有無、自動車保有の有無
ゾーン特性 3次産業就業人口
ゾーン間特性 所要時間、アクセス時間、イグレス時間、運行本数、バス乗換回数

(3)機関分担交通量の予測手法

予測手法:非集計ロジットモデルによる予測

代表交通手段交通量予測モデル式

【説明変数】

目的 説明変数
免許有無 自動車
保有
3次就業 所要時間 アクセス
時間
イグレス
時間
運行本数 バス乗換
時間
出勤 鉄道        
路面電車            
バス          
自動車              

登校I. II

鉄道              
路面電車            
バス              
自動車              

登校III

鉄道            
路面電車            
バス              
自動車              
登校IV 鉄道            
路面電車            
バス            
自動車            
私用I 鉄道          
路面電車            
バス            
自動車            

私用II

鉄道            
路面電車            
バス            
自動車            

私用III

鉄道            
路面電車              
バス            
自動車            

業務I

鉄道              
路面電車              
バス              
自動車          

業務II

鉄道              
路面電車              
バス              
自動車            

帰宅VII

鉄道            
路面電車              
バス              
自動車              

(4)配分交通量の予測手法

予測手法:転換率式併用分割配分法

 
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