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開発途上国の都市公共交通整備支援事業

 事業名 開発途上国の都市公共交通整備支援事業
 団体名 海外運輸協力協会 注目度注目度5


3. 都市交通データベースの構築と将来交通需要の予測

 

3.1 概要

(1) 都市交通データベース構築の方法

本調査では、日本の海外技術協力調査で多く利用され、また著作権問題(商用)のないJlCA STRADA(JICA System for Traffic Demand Analysis)を利用し、ヤンゴン市の都市交通データベースの構築、これを利用した解析・分析を行った。都市交通データベースは都市交通の分析、交通需要予測、交通マスタープラン策定には欠かせないものであり、多くのデータから構成される。作成されたデタベースの概要は以下のとおりである。

1] ゾーン別の都市活動指標データ

都市活動データはゾーン毎の都市活動密度、特性を現すものである。これらには、人口、労働者数、面積、人口密度、車両保有台数等の指標がある。

2] 交通需要データ

交通需要データとは、人や車がいつ、どこから、どれくらい移動したかを示す都市活動の結果を示す一つの指標である。これらのデータは、都市の現状分析や都市交通モデルの構築・確認のために利用される。

3] 交通システムデータ(道路、バス、鉄道)

都市交通システムデータとは、交通サービスのネットワーク、サービス水準を現すもので、道路、バス、鉄道等の交通手段毎の表現される。これらのデータは、リンクとノードで表現される地理的位置データと運行系統、距離、速度料金等のサービスレベルデータで表現される。

4] 交通モデルデータ

交通モデルは、都市活動データと交通システムデータを入力とし、交通需要を表現(出力)するものである。現況の都市活動、交通需要、交通システムの各データから構築される。また、将来の各データを入力する事で、将来の交通需要を予測することができ、交通マスタープラン策定の基礎資料となる。

 

(2) 交通需要予測の対象及び方法

本調査の需要予測の対象は、調査対象地域(ヤンゴン都市圏)のバス、鉄道交通とした。本来は、タクシー、自家用車等も予測の対象とすべきであるが、予測に必要な十分なデータが入手できなかった、予測年次は、現況(2000年)及び将来(2020年)とする。本調査では、明確な総合計画、都市計画が存在しないため、人口が現況の約400万人から600万人に成った時点を2020年と定義した。予測ケースは、Do-Nothingケースとした。即ち、将来まで大規模な都市交通施設の改善は行われないものとする。予測方法は、マクロシュミレーションで多く利用されるの4段階推計法とした、この予測ステップにより、それぞれの交通需要予測モデルを構築した。

 

 

 

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更新日: 2019年8月10日

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