- 予算区分
- CD 文科-科研費
- 研究課題コード
- 1618CD001
- 開始/終了年度
- 2016~2018年
- キーワード(日本語)
- 運輸部門CO2排出量,ビッグデータ
- キーワード(英語)
- CO2 Emission in Transport Sector, Big Data
研究概要
これまで,都市のコンパクト化により乗用車CO2排出量がどれだけ削減できるか検討するため,全国各自治体の乗用車CO2排出量を,自治体内メッシュ人口分布で説明するモデルを開発した.しかしこれは両者の相関関係を示すことにとどまっており,政策に反映するためには,両者の間にある交通行動を明示的に示した説明力の高いモデルの構築が課題である.
本研究では,『交通行動を明示的に示した乗用車CO2排出量推計モデル』の構築・適用・検証を目的とする.また,ビッグデータ,Web-GISベース交通行動シミュレーションの導入を試みる.
研究項目としては,?ビッグデータを用いた乗用車CO2排出量モデルの構築,?将来夜間人口分布シナリオへのモデル適用,?交通行動シミュレーションを用いた交通行動変化の検証である.
研究の性格
- 主たるもの:応用科学研究
- 従たるもの:政策研究
全体計画
本研究では,近年利用可能になったビッグデータのひとつであるモバイル空間統計(携帯電話位置情報の集計データ),WebやGISを用いた交通行動シミュレーションを用い,既存モデルに比べ説明力を向上させた『交通行動を明示的に示した乗用車CO2排出量推計モデル』の構築・適用・検証を行う.本研究では,以下の3つのサブテーマからなる.
1.【モデルの構築】モバイル空間統計を用いた2010年の乗用車CO2排出量推計モデル(平成28年度)
2.【モデルの適用】2050年の夜間人口分布シナリオによる乗用車CO2排出量推計(平成29年度)
3.【モデルの検証】交通行動シミュレーションを用いた交通行動の選好意向把握(平成30年度)
今年度の研究概要
交通行動を明示的に示した説明力の高い乗用車CO2排出量モデル構築のためには,交通量の総量から乗用車による走行距離を計算し,排出係数を乗じる方法が優れていると考えられる.これにより,都市のコンパクト化による乗用車CO2排出量削減を推計する際に,交通行動の起終点や交通手段分担の変化を明示的に示すことができるからである.そこで以下のように,流動人口統計の2010年時間帯毎のメッシュ人口から,交通需要予測で頻繁に用いられる四段階推定法により乗用車走行距離を求め,排出係数を乗じることで乗用車CO2排出量を推計する計画とする.