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運転ミスから渋滯へ

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交通研究者で渋滯の専門家であるMichael Schreckenberg教授(デュイスブルク=エッセン大學)が、交通渋滯の主な原因の1つについて語っています。彼の研究は未來のモビリティを改善する方法についての重要な洞察を提供します。
Andreas Neemann, 7月 04, 2019
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Andreas Neemann 2001年、ZFで6HPトランスミッションに関する記事を初めて執筆。それ以來、自動車分野のライターとして社內外の読者に向け多くの記事を提供し、ZFグループのより複雑な話題も情熱をもって語ってきました。

Schreckenberg教授、交通渋滯を実際に引き起こす原因とは?
州間高速道路では、60~70%のケースで、単純に道路上に車が多すぎるからです。同じ方向に向かう交通量が多すぎるということです。結果、10km/h~30km/hで流れる低速の交通量が急速に発生します。個々の道路利用者が急ブレーキをかけたり、車線を急に変更して他のドライバーにブレーキをかけさせたりしない限り、すべてが完全に停止するようなことはありません。渋滯の波が発生し、15km/hの速度で交通の流れとは反対方向にそれが広がります。場合によっては、この種の混雑の波は、出口ランプを介して州間高速道路間で影響を及ぼすことさえあります(出口ランプによって、渋滯が1つの州間高速道路から別の州間高速道路に蔓延することさえあり得ます)。
では、交通渋滯の根本にあるのは人的ミスなのでしょうか?
上記のような過負荷による混雑では、まさにそうです。交通渋滯の30~40%は、事故や道路工事による車線減少など、特定の原因によるものです。ここでもまた、個々の運転行動が交通渋滯の形成に寄與することはあるものの、同程度ではありません。その一例が、運転手が「ジッパーマージ(ジッパー法)」をうまく適用し、空いている車線に別の車両を合流させることです。さらに、霧や大雨による視界不良など、気象條件によって引き起こされる交通渋滯の2%にも適用できます。

州間(ドイツ)の渋滯はますます起こりやすくなっているのでしょうか?
はい、でも、驚くことではありません。ドイツの州間高速道路の総延長は約13,000キロで、ドイツの道路網の中では比較的小さい割合を占めています。しかしながら、全道路交通量の約1/3がこれらに集中しています。
渋滯研究者としてどのようなデータを利用していますか?
私たちは分単位で更新されたデジタルトラフィックの數値にアクセスすることができます。また、いわゆるフローティングカー データも利用しています。これは、ナビゲーションシステムのメーカーと協力して取得した、車両の動きに関する匿名データです。自己完結型の実験場の解析では、GPS裝置を使って自分たちで移動や位置データを収集します。
「企業は交通渋滯を減らすために公共交通機関に多額の投資をしなければなりません」。
— Michael Schreckenberg教授

生データはどうなさるのですか?
混雑現象についてより良い理解を得るために、統計モデルを開発し,理論上の予測を生成できるようになりました。混雑に関する理論を発展させ、それを実際にテストすると言っても良いでしょう。また、得られた知見を活用して、政治家、業界団體、業界にアドバイスを行っています。
都心でのグリッドロックも(予測生成の)一役を買っているのでしょうか?
市街地における交通は、シミュレーションと理論モデルの形で捕捉することがより困難です。なぜなら、そこには多くの偶然の一致と相互効果が含まれるからです。この特定の例には交差點、交通渋滯、車線変更および自転車や歩行者などの他の道路利用者が含まれます。

交通渋滯による経済への被害はどの程度でしょうか?
2車線で4時間継続する4キロの渋滯を想定した計算例を作成しました。この渋滯の平均速度は80km/hではなく、10km/hです。輸送會社や従業員を含め、道路交通の中で、仕事に関連する移動の平均的な割合を仮定しました。次に、この交通渋滯だけが原因の遅延が経済に及ぼす影響の総計を計算したところ、5萬~10萬ユーロの間の數字となりました。その數字をドイツにおける渋滯の年間総量に當てはめると、損害額は年間約800億ユーロに達します。なお、交通渋滯による追加的な環境汚染はこの計算にはまだ勘案されていません。
80 10億ユーロという數字は、ドイツ経済が交通渋滯によって被っている年間の経済的損害にほぼ匹敵します。

渋滯を減らすにはどうすれば良いでしょうか?
車の臺數を減らすか、少なくともこれ以上増やさないようにするしかありません。このことは、他の交通手段が利用できる場合に有効です。特に、公共交通機関がこの意味での解決策になるかもしれません。企業はこの分野に多額の投資をする必要があります。なお、既存の交通手段は十分にネットワーク化されていません。
交通量のインテリジェントネットワーク化と関連して、課題はどこにあるのでしょうか?
自動化されたモビリティについて言えば、自動化された車両は人間の運転手と一緒に走行することになるため、トラフィックミックスに問題があることが分かります。自動運転車は防御的に行動するので、交通の流れは20%遅くなると推定されています。この狀況は、自動車がほとんどすべて自動運転車で構成されるようになれば変化します。この初期段階では、自動運転による奇跡は期待できません。
都市の混雑を緩和するために何ができるでしょうか?
ここでも、地方公共交通機関の大規模な拡大が最善の道だと思います。すでに一部の自治體では、地方公共交通の無償化を進めています。インターモーダル トラフィック モデルの成功、特に、通勤目的での自家用車からS-Bahn郊外電車サービスへの移行はパークアンドライド駐車場の可用性に大きく左右されます。しかしながら、多くの都市中心部では、この駐車能力がまだ不足しています。

Michael Schreckenberg教授は理論物理學者で、交通渋滯の研究を行っています。
1992年に彼が共著したNagel-Schreckenberg(NS)モデルは、交通シミュレーションに関する科學論文として最も頻繁に引用されています。彼の研究所は乗用車、鉄道車両、空港の地上輸送車両、さらにはフェスティバルの騎馬隊など、多種多様な交通手段を対象に研究を行っています。

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