都市内モビリティ向上のための次世代交通サービスの整備・運用方策に関する数理的研究

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近年のCASE，MaaSの世界的風潮に追従した交通サービスの多様化，電動・自動運転化は様々な交通課題を解決すると言われている．本研究では，交通課題解決のための社会実装に向けた４つの課題点[課題１：利便性・整備量のバランスからみた現状の都市内公共交通ネットワークの性能評価; 課題２：新しい交通サービスが優位となる都市の空間的な特徴の把握; 課題３：既存の公共交通と新しい交通サービスの組合せ方法; 課題４：既存・新規公共交通サービスの電動化・自動運転化の優先箇所の決定] に着目し，多様な交通サービスの輸送効率性を把握した上で，CASE，MaaS時代における都市内公共交通システムの設計指針を得るための定量的な評価手法の開発を目的とする．本年度では課題1，2，3，4に対応した，以下の具体的成果があった．課題１：都市内公共交通ネットワークの性能評価：公共交通の車両・乗換移動を多次元のグラフ構造として表現した時空間ネットワークを用いた分析環境を構築し，昨今のCOVID-19感染防止施策による減便の状況と，減便前後における人々の移動利便性の悪化の現状を示した．課題２：新しい交通サービスの優位性の把握：デマンド型交通やシェアサイクル，配車サービスといった非定路線の交通手段において，デポと配送領域間のLinehaul距離に着目した，高精度な連続近似モデルを構築した．課題３：都市内交通の最適な資源配分を考えるために，ポイント型の人流データから，短距離の都市内移動需要を取得するための分析手法を構築した．当手法を応用し，鉄道駅周辺の歩行者流動の特徴と都市環境指標の関係について分析を進めた．課題４：自動運転化・電動化の効率が高いことが想定される，バス交通の通行が多い道路の把握を行うために，時空間ネットワーク内のバス路線の経路を取得する方法を構築した．