- 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,(1)ビッグデータを用いた乗用車CO2排出量モデルの構築,(2)将来夜間人口分布シナリオへのモデル適用,(3)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流動人口統計(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
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
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
今年度の研究概要
前年度までに構築した発生・集中交通量や交通分担量の改良モデルを用いて,現状(2010年)および将来の乗用車CO2排出量の再推計を行う.また,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調査から,構築したモデルの検証を行う.