2022 Fiscal Year Annual Research Report
The development of short term prediction of traffic state considering the real-time observation of traffic
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20H02280
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
佐々木 邦明 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30242837)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
菊池 輝 東北工業大学, 工学部, 教授 (00343236)
上石 勲 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 雪氷防災研究部門, 主幹研究員 (60455251)
福田 大輔 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (70334539)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | シミュレーション / 気象災害 / ビッグデータ / 短期予測 / 災害時の行動 / データ同化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は行動シミュレーションを，実際の人流等の観測データに融合することで，リアルタイムの観測が可能な場合の非定常時の行動現況を再現し，さらにそれを用いて精度の高い短期予測を行うことが目標である．また，そのシミュレーション結果を用いて，災害の状態を推定することである．今年度は，研究全体の仕上げとして，気象災害として台風と積雪を取り上げ．行動マイクロシミュレーションを災害時の行動再現に用いるための検証を行った． さらに昨年に引き続いて，リアルタイムで進行するコロナ禍という災害に対して，日々の人々の流動を明らかにし，どのような行動変化があったのかを明らかにするための研究も実践した．
気象災害に関する研究では，昨年度に引き続き強風，道路通行止め，鉄道運休，停電等の複合災害を対象に，各種データの融合による当日の行動再現を行った．さらに交通ネットワークデータにも適用し，本研究で目指した完成形を作った．具体的には市原市を対象に，東京PTを用いた行動シミュレーションを，PT調査よりも狭域での運用が可能なように目的地等のゾーンを細分化する手法を開発し，その再現性を確認した．続けて，運休データなどから出勤取りやめ率と，周辺での移動行動の再現を行った．併せて道路ネットワークの交通量を再現するために，センサスデータにプローブデータを組み合わせて，道路ネットワーク上の障害などの検出を行い，実際の交通流の再現をはかった．また，昨年度実施した道路の積雪の状態観測データを活用すべく，高速道路ネットワークを3次元的にコンピュータ上に再現し，マイクロシミュレーションパラメータを観測速度等に合わせるアルゴリズムを構築し，積雪時の高速道路の走行を再現した．
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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