ETH の研究者らは、都市の道路網の構造を用いて交通容量を予測できることを示した。この情報により、都市・交通計画の担当者は、変化が交通量にどのような影響を与えるかを定量的に把握できるようになる。
車で通勤する人々は、自身の経験から「交通容量」が何を意味するかをおおよそ理解しているだろう。朝早く、車の列が都市に向かって進むと、交通の流れは当初増加する。しかし、道路上の車両台数が臨界点に達すると、それ以降は車が1台増えるごとに交通の流れが減少し、車両は停止するか渋滞が発生する。この臨界点が、都市の交通容量、すなわち都市で可能な最大交通量を表す。
道路網が支えられる車両台数は都市ごとに異なるが、その交通容量の違いに影響を与える要因はこれまで定量化されていなかった。交通・交通計画の教授であるケイ・アクスハウゼン氏と、モニカ・メネンデス教授（現在はニューヨーク大学アブダビ校所属）が率いる ETH の研究者らは、数十億件の交通計測データを用いて、都市の道路網の交通容量を、限界となる車両台数、ひいてはその交通容量を容易に推定できる一連の法則を明らかにした。
41都市の交通データの分析
本研究は学術誌『Scientific Reports』に掲載されたもので、研究者らは、東京やロサンゼルスをはじめ、パリ、ロンドン、チューリッヒ、バーゼル、ベルン、ルツェルンなど欧州の主要都市を含む世界41都市の定点交通検知器による、数十億件の車両観測データを分析した。科学者らは膨大なデータセットを簡略化し、利用可能な形式に整えた後、まず各都市の個別の交通容量を算出した。他の交通手段は明示的に除外し、自動車に焦点を当てた。
その後、研究者らは各都市の交通容量を比較し、その差を説明しうる特徴を探した。その結果、道路網とバス網に関連する特定の位相的特徴によって、各都市間で観測された交通容量の差の約90パーセントを説明できることが明らかになった。
ネットワークを特徴づける4つの変数
アクスハウゼン氏とメネンデス氏が率いる研究者らは、都市の道路網を形作り、最終的に交通容量を定める4つの要因を特定した。すなわち、道路網密度（車線キロメートルを面積あたりで測定）と、特定の目的地へ到達するための代替経路を提供する網の冗長性である。信号機の頻度も影響を与え、また、信号優先や専用バス車線（チューリッヒで多く見られる）など、車両交通と空間や通行権を競合するバス・路面電車路線の密度も影響していた。
「これら4つの要因はいずれもバス・路面電車網と道路網から導かれるものであり、都市ごとに見られる交通容量の差を説明する上で驚くほど正確です」とアクスハウゼン氏は説明する。これらの知見により、研究者らは以前から検討してきた理論を裏付けることができた。その理論は、以前のシミュレーションと少量の実証データに基づくもので、各都市の車両密度を前提として、交通量は類似した挙動を示し、同じパターンに従うというものである。
「これは、都市のインフラを用いて臨界点、ひいてはネットワークの交通容量を予測できることを意味します」と、交通工学グループの博士課程学生で、本研究の筆頭著者の一人であるルーカス・アンビュール氏は説明する。
理想的なインフラの算出
一般の人々にとっては、ネットワークの形状が交通容量と関連していることはむしろ自明に思えるかもしれない。しかし、ETH の交通専門家にとっては、多数の参加者がそれぞれ独立して行動する都市交通網のような複雑なシステムが、調査対象のすべての都市で本当に同じパターンに従うということは、決して自明ではない。そのため、彼らはこの単純なモデルに特に強い関心を寄せている。
この結果には実務上の意味もある。都市計画担当者は、計画された投資や工事が道路網の交通容量をどの程度改善または制限するかについて、期待値を定量化できるようになった。例えば、車線を新設（または撤去）すれば道路網密度が変化し、改修工事のために主要な橋が使用不能になれば、その冗長性は低下する。また、交通事業者が公共交通の運行頻度を高めれば、道路上のバスの数は増えることになる。
ただし、著者らは本研究の限界についても言及している。調査対象の41都市というサンプル数は少なく、そのほとんどが欧州の都市であったと説明している。さらに、交差点における信号機の制御方法については詳細な検討を行っていない。最後に、本研究はインフラのみに焦点を当てており、通勤者が変化した交通状況にどのように反応するかといった需要に関する問題は考慮していない。
それでも、この結果は都市が理想的なインフラを構築する上で役立つ可能性がある。「都市ネットワーク内の交通容量に関する新たな理解によって、交通渋滞が完全になくなるわけではないかもしれません。しかし、交通状況の改善において重要な役割を果たすことになるでしょう」とアクスハウゼン氏は説明する。
