7.3 交通容量上のボトルネックと交通渋滞

交通渋滞は道路交通においてきわめて普遍的に発生する問題であり、多くの人々が影響を受けるため、道路交通管理においては最も重要な課題の一つである。本節では交通渋滞現象のメカニズムを概説するとともに、交通渋滞対策の代表的な手法を最近の事例を交えて紹介する。

7.3.1 交通渋滞の理論

(1) ボトルネックと交通渋滞

I編4.3.1項でも述べられているように、道路には一定時間内に断面を通過できる車両数の最大値があり、これを交通容量（traffic capacity）と呼ぶ。交通容量は道路の幾何構造（車線数など）により異なり、同じ路線上でも勾配条件など地点により異なる。ここで、ある範囲の道路区間における交通容量を調べた場合に、その中で交通容量が最も低い地点を、交通容量上のボトルネック（bottleneck）と呼ぶ。

これらの用語を用いると、交通渋滞（traffic congestion）は、「ある道路区間にボトルネック交通容量を超える交通需要（traffic demand）が流入した場合に、ボトルネックを先頭にしてその上流側に車両列が滞留する状態」と定義することができる。図7.4はこれを模式的に表したもので、対象区間内で最も交通容量の低い地点がボトルネックとなり、そこを先頭に待ち行列（queue）が発生する様子を描いている。

ボトルネックは大きく、道路幾何構造条件によるものと交通条件によるものに分類される。前者の例として、車線減少部、合流部、サグ部、交差点などがある。ここでサグ（sag）とは、下り坂から上り坂のように縦断勾配が変化する地点のことである。一方、後者の例には路上駐車や故障車などがあり、また速度の遅い車両を先頭に渋滞が発生している状況では、その車両をmoving bottleneckと呼ぶことがある。

(2) 交通量累積図による渋滞の分析

交通渋滞の解析を行う際、ボトルネックの上流側（流入）と下流側（流出）の2地点において、横軸に時刻をとり車両が通過する時刻ごとに通過台数を上に積み上げるようにグラフを描くと、図7.5のような2本の階段状の線を描くことができる。通常は、これを滑らかな曲線で近似して累積交通量曲線（cumulative curve）と呼び、これを示した図を交通量累積図という。この図において、2本の曲線の水平方向の間隔は、その車両の2地点間の旅行時間を表す。また曲線の傾きは、単位時間当り何台の車両が通過したか、すなわち交通流率を表す。

観測開始から交通流率が小さい間は、2本の曲線は2地点間の自由旅行時間分だけ水平に離れて平行に推移する。やがて、流入交通流率が増加し上流側の曲線の傾きが急になっても、下流側の曲線の傾きはある程度までしか大きくならない。この傾きがボトルネック交通容量である。このとき、2本の曲線の水平方向の間隔は自由旅行時間より大きくなり、この増加分が渋滞によりその車両が被った遅れ時間（delay）を表す。そして、通過したすべての車両について遅れ時間を足し合わせることは、図の網掛け部分の面積を求めることに相当し、これが渋滞による総遅れ時間（total delay）である。このように、交通量累積図を用いると、渋滞による遅れ時間を視覚的に表現することができる。

なお、交通量累積図を用いて上記のような分析を行う場合、車両の動きに以下の二つのルールを仮定する。一つは、先に道路区間に流入した車両は先に流出する、すなわち、区間内で追越しは発生しないというものであり、先入れ先出し（first-in first-out、FIFO）と呼ばれる。もう一つは、渋滞列は物理的な長さを持たないという仮定であり、縦積み行列（vertical-queue またはpoint-queue）と呼ばれる。一つ目の仮定により、2本の累積交通量曲線の水平方向の間隔は、1台の車両の2地点間の旅行時間と解釈することができる。また二つ目の仮定により、この2地点をボトルネックの直前直後に（自由旅行時間が0となるように）とることができ、以降の図ではこの状態を描いている。

図7.6は交通量累積図とともに、交通流率と渋滞長の時刻変動を示したものである。ボトルネックの交通容量$c$は交通量累積図では傾き、交通流率図では高さで表される。時刻$t_1$で流入交通流率が交通容量$c$を超えると累積流入曲線と累積流出曲線に乖離が生じ、この縦方向の差が渋滞内の滞留台数を表す。また、渋滞長図ではボトルネックを先頭にその上流側に渋滞流が形成され、この内部では個々の車両の車両軌跡の傾きが緩やかになっており、走行速度が低下していることを表している。流入需要は時刻$t_2$で最大となり、その後時刻$t_3$で交通容量$c$に再び一致する。この時刻$t_3$で渋滞長は最大値$d_{max}$となり、また、このとき流入した車両の遅れ時間は最大値$\Delta_{max}$となる。時刻$t_3$を過ぎて流入交通流率が交通容量を下回ると渋滞長は縮小に転じ、累積流入曲線と累積流出曲線が一致する時刻$t_4$に渋滞が解消する。これは交通流率図では、流入交通流率が交通容量を上回ってからの面積と下回ってからの面積（図の斜線部分）が等しくなる時刻となる。交通流率図からわかるように、一般的には、需要（流入交通流率）が交通容量を超過する時間と比較して渋滞が継続する時間はかなり長くなる。また、渋滞長が最も長くなる時刻$t_3$には、需要超過はすでに終了している。

(3) 渋滞の延伸と衝撃波理論

ボトルネックの上流側に形成される渋滞の伸び縮みを知るためには、渋滞を構成する待ち行列末尾がどう移動するかがわかればよい。この末尾は、上流側の自由流と下流側の渋滞流の境界面となっており、この面上で交通流は不連続となっている。境界面の上流側（自由流）の交通流率を$q_f$、交通密度を$k_f$とし、下流側（渋滞流）の交通流率はボトルネック交通容量に等しいので$c$、その交通密度を$k_2$とすると、この境界面の移動速度は式(7.1)で与えられる。

$u_{sw} = \frac{q_f-c}{k_f-k_2}$ ...(7.1)

この境界面の移動を衝撃波（shock wave）と呼び、$u_{sw}$を衝撃波の伝播速度と呼ぶ。理論的な背景について詳しくはI編4.3.2項を参照されたい。図7.7はこれを$q-k$図で表したものであり、境界面の上流側と下流側の交通状態を表す二つの点$(k_f,q_f)$と$(k_2,c)$を結ぶ線分の傾きが、衝撃波の伝播速度$u_{sw}$となることがわかる。ここで$u_{sw}$の符号が負となるが、これは境界面が交通流と逆方向へ伝播することを意味している。

7.3.2 交通渋滞と交通容量の実態

(1) 交通容量に関する技術指針

道路の交通容量に関する研究はアメリカを中心に発展し、その成果の集大成として1950年に「Highway Capacity Manual (HCM)」が完成した。これは道路の交通容量とサービス水準を求める手法を示した技術指針であり、アメリカにおける道路の計画、設計、運用の実務で大きな役割を果たしているのみならず、アメリカ以外の国々で策定されている同様な指針にも、多大な影響を与えている。HCMはその後の研究成果を反映して改訂が繰り返されており、現時点での最新版はHCM2010¹である。

(2) 交通容量の観測

実際の道路の交通容量を求める際は、実測に基づくのが原則である。このとき、観測を行う交通流の交通状態と観測地点により、観測される値が持つ意味が異なるため、注意が必要である。

図7.8はボトルネックを持つ道路において三つの地点A～Cで観測を行う様子を表している。渋滞時にはボトルネックを先頭に渋滞流が地点Bを超えて形成される。このとき、3地点で観測を行うと、地点Aでは流入交通需要が、地点BとCではボトルネック流出交通流率、すなわち交通容量が観測される。一方、渋滞流が形成されていない非渋滞時には、3地点ともに流入交通需要が観測され、この場合はボトルネック交通容量を観測することはできない。このようにボトルネック交通容量を観測するためには、そのボトルネックを先頭とする渋滞が発生（ボトルネックが顕在化）していることが必要である。

実際の交通渋滞に即して交通容量と交通需要を観測した例として、首都高速道路4号線上りの朝の渋滞を観測したものがある²。この渋滞では渋滞長が朝7時から9時の間に最大7kmに達していたが、車両感知器のデータから交通容量は2車線合計で約2667台/h、交通需要は約2994台/hであった。これより2994÷2667=1.123となり、需要の容量超過割合は約12.3%と求められる。このように、数kmに及ぶ渋滞が形成される場合であっても、需要の容量超過率は十数%程度とそれほど大きくはないことがわかっている。同様に一般街路の場合として、東京の青梅街道で朝ラッシュ時の2時間半に3.5kmの渋滞が発生した例では、需要の容量超過率は3～5%程度と推定されている³。以上のように、日常的な渋滞において交通需要が交通容量を超過する割合は数%～十数%程度であり、これはわずかな容量拡大または需要抑制の対策でも、渋滞が大きく緩和する可能性があることを意味している。

(3) 交通容量の変動

ある道路区間のボトルネックを観測した場合、その交通容量はつねに一定の値をとるわけではなく、渋滞の経過、交通の特性、環境条件などにより、ある程度の幅を持った値をとることが知られている。

ボトルネックとなるトンネルやサグにおいて、渋滞発生前から渋滞が発生し解消するまでの交通流率と速度を観測した調査研究³によると、渋滞発生直前の交通流率に比べ、渋滞発生後の交通流率は2割前後低い値となることが明らかにされている。さらに、渋滞中も交通流率は徐々に低下し、その程度は通過車両の渋滞巻込れ時間が大きくなるにつれて増大することがわかっている。これは、いったん渋滞が発生すると渋滞流中のドライバーは自由流のときのような緊張感を持たなくなるため、ボトルネック地点を過ぎても渋滞を抜けたことに気付かず速度回復が緩慢になること、その影響は渋滞巻込れ時間が長いほど大きいことによるものと考えられている。

また、平日と休日ではその道路を利用する車両（ドライバー）の構成が異なっており、一般には平日は業務交通が多いのに対し休日は余暇交通が多い。その結果、交通容量も平日よりも休日は小さな値をとることが知られている⁴。このように道路を利用する交通の特性も交通容量に影響を与える。

さらに、同じ曜日、同じ朝夕ピーク時間帯であっても、夏季より冬季に交通容量が小さくなるという観測事例も存在する⁵。これは、冬季は日照時間が短いため、同じ時刻でも照度が低いことが影響しているものと考えられており、環境条件が交通容量に与える影響の一つである。

以上のように、交通容量が各種の条件により異なる値をとることは、近年の多くの研究事例により明らかにされつつある。前述したとおり交通渋滞を引き起こす需要の容量超過率はそれほど大きくないことを考えると、こうした事例を蓄積し、交通容量の変動要因を明らかにすることは大きな意義があると考えられる。

(4) 交通渋滞による環境面への影響

一般に速度が低い状態では車両は低速ギヤにより走行するため、駆動力が大きくなる代わりに燃費は悪化する。また、I編4.3節に示すように、渋滞中は平均的な速度で定常的に流れるのではなく、非定常的な流れになり発進・停止を繰り返すため、加速のたびに燃料を消費する。したがって、交通渋滞状態では個々の車両の燃料消費量が大きくなり、二酸化炭素をはじめとする排出ガスも増える。すなわち、渋滞は環境面でも大きな影響を与えており、一般的には渋滞を減らすための対策はそのまま環境対策としても有効であるといえる。

(5) 交通渋滞による安全面への影響

交通渋滞が発生するような交通状態は、安全性にも影響を与えることが知られている。東名高速道路において渋滞・非渋滞といった交通状態と事故率（走行台キロ当り事故件数）を調査した研究⁶では、非渋滞の交通状態と比較して渋滞状態および臨界状態（渋滞発生直前の高密度な交通状態）では事故率が数十倍大きくなることが報告されている。これは、臨界状態では比較的速度が高く、かつ車間距離が非常に短い車群が形成されていること、渋滞状態では停止・発進の繰返しによる車両間の速度変動が大きいことが原因となっていると考えられている。

7.3.3 交通渋滞対策

7.3.1項で述べたように、渋滞は交通需要が交通容量を上回った結果発生するものであるので、渋滞対策としては需要を減らすか容量を増やすことが必要である。需要を減らす対策は交通需要抑制あるいは交通需要マネジメント（traffic demand management、TDM）と呼ばれ、交通手段の転換や出発時刻の調整等により需要の分散を図るものである。交通需要マネジメントについてはII編14章も参照されたい。一方、容量を増やす対策としては、拡幅工事による車線数増のように物理的な容量拡大を図るのが根本的な対策であるが、近年では大規模な土木工事を必要としないソフト的な対策も盛んに実施されている。ここではそうした対策のいくつかを紹介する。

(1) 路肩利用

道路用地を拡幅することが困難な場合や数年程度の短期間のみ容量改善が必要な場合には、用地内で道路の路肩部分を利用して車線数を増やす対策がなされることがある。東名高速道路の音羽蒲郡IC～豊田JCT間では、路肩と各車線の幅員を減少させ、同じ道路幅員内で片側2車線を片側3車線とし、併せて規制速度を引き下げる対策が行われている。これは新東名高速道路が部分開通することでこの区間の渋滞が悪化することが見込まれたため、残りの区間が開通するまでの暫定的な対策として行われたものである。各車線の幅員が減少するものの車線数が増える効果は大きく、実施前後で渋滞量が9割以上減少したという結果が報告されている⁷。

またイギリス・ドイツ・オランダ等では混雑時に路肩部分を走行車線として開放することで車線数を増やし容量を増大させる対策が行われている⁸など。これは道路に交通流を監視する感知器やカメラを設置し、管制センターから需要に応じて路肩走行の可否を可変表示板により提示するというものである。路肩部分は大型車の走行にも耐えられるよう補強を行った上で供用されており、こうした運用はHard Shoulder Running (HSR)と呼ばれている。

(2) 流入制御

交通流率が高い近飽和状態の高速道路でランプ入口からの流入交通量が多い場合、合流車両により本線交通流に乱れが生じ、それが収まる前につぎの合流車両が乱れを増幅させ、最終的に渋滞に陥るという過程を辿ることが多い。このような場合に、流入部に信号機を設置して車両の流入を数秒おきに1台ずつに制限する制御を行うことがある。このような流入制御はランプメータリング（ramp metering）と呼ばれ、欧米では広く導入されている。この制御により、合流車両の間隔が大きくなるため本線交通流は合流による乱れを受けにくくなり、制御前より高い交通流率を維持することが可能になる。ただしランプ入口では流入車両の待ち行列が長くなるため、滞留長を十分に確保できない場合には周辺の一般道路に影響を与える可能性があることに注意が必要である。

(3) 可変速度規制

一般に交通流を形成する個々の車両には走行速度のばらつきがあり、遅い車両を追い越すために車線変更が必要になる。これにより、交通流率が高い場合は交通流に乱れが生じ、渋滞発生のきっかけとなる。また、このような速度差がある状態は巨視的に見れば不均質な状態であり、均質状態よりも交通密度は低くならざるを得ない。すなわち近飽和状態では速度のばらつきを小さくして車線変更を抑制し、均質な交通流を形成した方が、高い交通流率を維持することができる。この考え方に基づき、近飽和時に規制速度を段階的に低下させ、均質かつ高密度に交通流を整流させる制御を可変速度規制（variable speed limit、VSL）と呼び、欧州を中心に導入事例が見られる。実施に当たっては、交通流を監視するセンサー類とともに規制速度をドライバーに伝達する可変標識が必要である。

以上(1)～(3)のように、交通状態に応じて積極的に交通流を制御する交通運用はActive Traffic Management (ATM)と呼ばれ、近年欧州を中心に導入が進んでいる。

(4) 情報提供

7.3.2項(3)で述べたように、交通容量はドライバーの運転行動にも大きく左右されるため、混雑時にドライバーに注意を喚起する情報を提供することによって、容量を増大できる可能性がある。ドライバーが勾配の変化に気付きにくいサグ部において「上り坂速度低下に注意」といった標識を設置しているのはその一例であり、無意識な速度低下を防ぐことで渋滞発生を抑制する効果を期待するものである。渋滞発生後に渋滞先頭地点にLED標識車を配置して「ここで渋滞終了」と表示するのも同様で、ボトルネック地点を明示することでドライバーに素早い速度回復を促し、渋滞発生後の交通流率低下を抑えている。これらの対策にはすでに多くの実例があり、導入による容量改善効果も数多く報告されている。

(5) 視線誘導

視野内の物体の移動のような視覚的な刺激により、自身の運動感覚が影響を受ける効果を、知覚心理学の分野で視覚誘導性自己運動感覚（ベクション、vection）と呼ぶ。これを応用して、サグ部のように無意識な速度低下が発生する区間において、路側に等間隔でLED発光体を設置し進行方向に光が流れるように順次点滅させる視線誘導システムが近年各地で導入されている。このシステムはドライバーが設定速度で流れる光を追って走行することで、速度低下を抑制し渋滞を緩和することを目的としている。これまでに設置された区間では、走行速度が5km/h前後上昇し、さばけ交通量も1割程度増加したといった効果が報告されている。同じシステムを用いて、長い下り坂のような場面では速度抑制効果を与えることも可能であり、即効性の高い渋滞対策として注目されている。

（田中伸治）

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Footnotes

1. Highway Capacity Manual 2010, Transportation Research Board, 2010. ↩

2. 赤羽弘和・大口敬・鹿田成則・小根山裕之:渋滞現象の解析ツールとしての交通流シミュレーションモデル、土木学会論文集、No.625/IV-44、pp.41-54、1999． ↩

3. 越正毅・桑原雅夫・赤羽弘和:高速道路のトンネル、サグにおける渋滞現象に関する研究、土木計画学研究・論文集、No.5、pp.65-71、1987. ↩ ↩²

4. 姜美蘭・大口敬・鹿田成則:平休日の交通特性の違いを考慮したサグ部の交通容量推定、第32回交通工学研究発表会論文報告集、pp.121-124、2012. ↩

5. 越正毅・桑原雅夫:道路容量に及ぼす気象の影響、第34回土木学会年次学術講演会講演集、pp.122-123、1979. ↩

6. 赤羽弘和・大口敬・鹿田成則:高速道路単路部の交通流特性と交通事故との関係、第14回交通工学研究発表会論文報告集、pp.109-112、1994. ↩

7. 大口敬:交通渋滞のメカニズムと対策、第53回土木計画学シンポジウム、土木学会、2014. ↩

8. 中村英樹・大口敬・森田綽之（編著）:道路交通需要予測の理論と適用第I編 利用者均衡配分の適用に向けて、土木学会、2003. ↩