交通システムの要素分解

  • Last Update:November,27,2021 Created:November,27,2021
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Title of the dataset 交通システムの要素分解
Provenance of the dataset 国土交通省, 東京都, JR, 東京メトロ, その他各私鉄等
How were the data collected/created? What was the cost? 車両のセンサー・運行記録, カタログ, アンケート
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About data analysis and simulation

Type of data: Check all that apply. Use "Other" to specify other types so that we can include them in further updates. text number series
Variable labels of dataset (the names of the variables) A群_移動距離(station to station)|A群_速度|A群_輸送量(/車両)|A群_利用者数(/時間帯)|A群_ダイヤとの誤差|A群_搭乗場所までの距離・時間(door to station)|A群_搭乗場所での待ち時間|A群_他交通機関との接続距離・時間|B群_事故率|B群_故障率|B群_製造コスト(車両あたり)|B群_燃費|B群_人件費|B群_メンテナンス費|B群_雑費|C群_騒音(db)|C群_騒音評価(*客観)|C群_照度|C群_照度評価(*客観)|C群_空気汚染度|C群_空気汚染度(*客観)|D群_車両の予備率|D群_車両の代替速度|D群_他経路/交通手段への代替可能数
Outline of data 2021Aセメスター,月曜4限開講:システム設計科学 の課題 交通システムの設計・シミュレーションを考える
Simulation process ◯A群のデータから, 複数の利用者エージェントが複数交通機関を含めたエリア内で移動する際の人流をシミュレーションし, 人流の点で最適な運行頻度・交通機関の接続状態等を検討する. またごく僅かな誤差による伝搬の様子を分析する. ◯A,B群のデータから上記と同様のシミュレーションを行い, 経済的に最適な運行頻度・交通機関の接続状態等を検討する. ◯A,D群のデータから, 複数交通機関を含めたエリア内において, 何らかの大きなトラブル発生時のシミュレーションを行い, レジリエンスを検討する. ◯以上の分析結果から, 現実的(経済的)に実現・持続可能かつ最もレジリエンスが高い交通状態を検討する. ◯さらに以上のデータにC群の変数を掛け合わせ, 環境影響まで加味した最適な交通状態を検討する.
Expected outcome of the process (obtained knowledge, analysis results, output of tools) 乗客数・その移動距離が主要な入力変数となる. 例えば都市中心部(乗客数:多, 移動距離:短)では,大型輸送手段(電車等)・中型輸送手段(バス等)の運行頻度を上げると共にその接続を容易にし, 小型輸送手段の利用を減らすことがレジリエンス・環境影響両面から望ましいだろうとわかる(パークアンドライド)
Anticipation for analyses/simulations other than the typical ones provided above 以上は既存の交通経路(路線)を前提とした分析になっているが, 新路線の検討に活用されることを期待する. またB群_搭乗場所までの距離・時間(door to station)に注目し, 最適な搭乗場所の配置・デマンド方式/ゾーン制の導入検討等に繋がることも期待したい.

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Comments 交通という複雑系は, 長期的に見れば転換コストや拡張性も加味しなければならない難しさを孕んでいる. さらに転換にかかる不便を現代世代・未来世代の誰が/どのタイミングで被るのが最適か考えるという社会学的課題も関わってくる. 今回はあくまで以上の不確定さは無視し, 短期的に検討する目的であると留意されたい.
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