走行と駐車の「面積×時間」で比べるラージコートの交通計画

背景と課題

道路の使われ方を交通量だけで見ると、車種によって必要な面積が違うことや、車両が駐車中にも空間を占めることを捉えにくい。論文は、占有面積にその時間を掛けた「空間・時間消費」を共通の尺度とし、ラージコート市の2011年の状況と、2031年の二つの開発シナリオを評価する。公共交通（PT）と非動力交通（NMT、徒歩・自転車など）を重視した場合に、移動を支えながら空間負担を抑えられるかが焦点である。

研究の方法

入力には、既存の低炭素総合交通計画（LCMP）の交通モデルが推計した、道路区間・交通手段別の１日当たり旅客通行回数と、地区を出発・到着する需要を使う。市を23地区に分け、通勤以外の移動も含めて、2011年、2031年の従来傾向継続案（BAU）、2031年のLCMP案を計算する。2011年の交通モデルは現地の交通量調査で較正されている。前処理として、区間を通る旅客の回数を車種別の平均乗車人数で割り、車両の通行回数に直す。同じ旅客数でも、乗車人数が多ければ計算上の車両回数は少なくなる。

走行分は、車両１台が走行中に必要とする「動的空間」×区間の通過時間×その区間の車両通行回数を、地区内の道路区間について足す。通過時間は区間長を車種別の平均速度で割って求める。動的空間は車体だけでなく走行に必要な余裕を含む面積で、論文は混合交通を扱う先行研究などを参照し、速度に対応する車種別の値を設定した。歩行者にも別途、歩行時の面積を設定する。速度が変われば通過時間が変わり、用いる動的空間にも関わるが、将来の混雑に応じて実測速度を更新する計算ではない。

駐車分では、自動車・原動機付き二輪車・自転車について、１台当たりの駐車面積に、自宅側または主な目的地側での平均駐車時間と対応する車両数を掛け、地区ごとに合計する。駐車時間は世帯調査の移動日誌に基づき、全シナリオで共通とし、複数の立ち寄り先を巡る行動ではなく往復型の移動を仮定する。オートリキシャとバスは運行形態が異なるため別に扱い、前者は登録台数を将来需要に合わせて調整し、後者は計画上の車両数と運行時間を用いる。走行分と駐車分を交通手段・地区・市全体で集計して案を比べる。ただし、提示された本文では地区の駐車車両数を道路区間の値から求める式が表示されておらず、その割り当ての詳細は再現できない。

この研究の新しさ

主な方法上の貢献は、既存の空間・時間指標を将来の交通需要シナリオにも適用した点にある。走行と駐車を分けて計算することで、交通手段別の負担を地区から市全体まで比較できる。車両が混在して詰めて走り、定型の駐車枠によらない駐車も多い地域を念頭に、動的空間と比較的小さい駐車面積を採用している。

従来研究との違い

論文が参照するパリの先行研究は、世帯の移動日誌などから交通手段ごとの空間・時間消費を求めた。本研究はラージコートの道路区間別の予測需要に車種別の速度や面積を組み合わせ、将来案を比較する。LCMP案には、土地利用の集約、公共交通の拡充、歩道・自転車道の整備が一体で含まれる。BAU案との差を道路幅や特定の設備だけの効果と読むことはできない。

結果と評価

モデルの推計では、2031年BAU案の走行・駐車を合わせた空間・時間消費は2011年の約３倍となる。2031年LCMP案はBAU案の半分未満で、2011年からの増加は小さい。両2031年案の旅客移動量は１日当たり約2000万人キロメートルで近い。「人キロメートル」は旅客数に移動距離を掛けた量であり、両案が同程度の移動をどれほどの空間負担で支えるかを比べられる。どちらの将来案でも駐車分が負担の大半を占める。

市内のRaiya道路１kmを対象とした例では、朝のピーク１時間の空間・時間需要は、2011年には道路の供給量の65％、2031年LCMP案では88％と推計された。BAU案では道路幅を2011年の13ｍから24ｍに広げる想定でも、需要は供給量を約100％上回る。これは設定した需要、速度、道路断面による試算であり、市内の全道路で同じ占有率が実測されたわけではない。

限界・注意点

【著者が述べる限界】主に平均速度を使うため、実際の混雑による速度変化を十分に反映しない。動的空間には他都市の研究に基づく値が含まれ、とくにインドの二輪車について現地での精査が望まれる。駐車台数は日々走る車両から推計するため、一度も走らない駐車車両を数え落とす可能性がある。配車サービスの普及も空間消費を変え得る。また、利用者の社会属性を分析しておらず、空間配分の公平性は検証していない。【本文を読む上での留意点】駐車車両数を地区へ割り当てる一部の式が提示テキストでは欠けている。