出発時刻・経路の選択行動を同時に考慮した時空間ネットワーク上の均衡配分手法の確立

本研究は,「鉄道需要の時刻集中特性予測モデル」を実際の首都圏の鉄道ネットワークに適用し,概ね良好な現状再現性を瞬時に得ることが出来た.混雑率も概ね首都圏の混雑状況の平均的な値を示した.また,距離帯の幅と精度との関連を調べた結果,距離帯の幅が列車の走行時間の10分以下においては誤差が小さく,15分の走行時間に相当する距離帯幅では誤差が大きくなることが分かった.次に,クロスデータと近畿圏のデータにモデルを適用したことによって,パラメータの時間・空間的移転性があることを確認できた.さらに,2015年を想定し,輸送力の増強,需要の減少,事業所の郊外への分散化などをいくつかのシナリオを想定して混雑率の分析を行った.その結果,現在事業中の路線がすべて完成し,かつ需要動向を最も楽観的に想定したとしても,「ピーク時の平均混雑率150%」という長期目標を達成するのは困難であり,ピーク時の混雑緩和実現のためにはさらなる新規整備が必要であろうことが示された.また,現段階のFT制通勤者の出社時刻は混雑率のピーク時の前後20〜30分に集中しており,出勤時刻の自由度があるにもかかわらず,必ずしも通勤混雑の緩和には寄与していない.これは通勤者の集団乖離不効用の影響が大きいためである.例えば自由な時間帯の通勤・勤務が可能な新しいライフスタイルが普及した場合,この不効用を減少させることとなり,出勤時刻が大きく分散し混雑率も劇的に減少することがわかった.

本研究は,「鉄道需要の時刻集中特性予測モデル」を実際の首都圏の鉄道ネットワークに適用し,概ね良好な現状再現性を瞬時に得ることが出来た.混雑率も概ね首都圏の混雑状況の平均的な値を示した.また,距離帯の幅と精度との関連を調べた結果,距離帯の幅が列車の走行時間の10分以下においては誤差が小さく,15分の走行時間に相当する距離帯幅では誤差が大きくなることが分かった.次に,クロスデータと近畿圏のデータにモデルを適用したことによって,パラメータの時間・空間的移転性があることを確認できた.さらに,2015年を想定し,輸送力の増強,需要の減少,事業所の郊外への分散化などをいくつかのシナリオを想定して混雑率の分析を行った.その結果,現在事業中の路線がすべて完成し,かつ需要動向を最も楽観的に想定したとしても,「ピーク時の平均混雑率150%」という長期目標を達成するのは困難であり,ピーク時の混雑緩和実現のためにはさらなる新規整備が必要であろうことが示された.また,現段階のFT制通勤者の出社時刻は混雑率のピーク時の前後20〜30分に集中しており,出勤時刻の自由度があるにもかかわらず,必ずしも通勤混雑の緩和には寄与していない.これは通勤者の集団乖離不効用の影響が大きいためである.例えば自由な時間帯の通勤・勤務が可能な新しいライフスタイルが普及した場合,この不効用を減少させることとなり,出勤時刻が大きく分散し混雑率も劇的に減少することがわかった.