多様な交通ネットワークの実証 – 3Dマクロスコピック基本図を使用して

ほとんどの都市において交通は多様です。しかし、異なる輸送モードが交通のパフォーマンスや相互に与える影響は明らかではありません – 特にネットワークレベルにおいて。最近、マクロスコピック基本図（MFD）の3D-MFDへの拡張は、このギャップを都市規模で解決するための新しいフレームワークを提供します。3D-MFDは、自動車および公共交通機関のネットワーク蓄積を、車両または乗客のネットワーク旅行生産に関連付けます。これまでのところ、実証的な3D-MFDは報告されていません。この論文では、都市規模での3D-MFDの最初の実証的推定を提示します。この目的のために、スイス・チューリッヒ市における公共交通機関のループ検出器および自動車両位置特定装置（AVL）からのデータを使用します。都市内の異なるトポロジーと公共交通専用レーンの割合が異なる2つの異なる地域を比較します。多様な交通条件下での自動車および公共交通の速度に対する車両蓄積の影響を推定する3D-MFDの統計モデルを提案します。結果は、車両と乗客の両方の影響を定量化し、専用レーンの割合が増加すると公共交通機関の車速に対する限界効果が減少することを確認します。最後に、すべての動力化された交通モードを考慮した都市ネットワークにおいて、移動速度を最大化する公共交通利用者の割合を特定することによって、3D-MFDの新たな応用を導き出します。