駅プラットフォーム階段付近における空間定位に関する研究

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

A Study on Spatial Orientation around Stairs on Station Platforms

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

1

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

Prologue

序文 序文

2

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

はじめに

序文

3

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

Index

目次 目次

4

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

本論文の構成

２

序文

５

目次

第一部 論文編 ７

１ 序論

８

１ー１ 研究背景

９

１ー２ 研究目的

１０

１ー３ 既往研究

１２

１ー４ 語句の定義

１４

２ 調査方法

１５

２ー１ 行動調査

１８

３ データ集計方法

１９

３ー１ 分析用ムービーの作成

２１

３ー２ 人の位置情報取得

２４

３ー３ データ集計における各種設定

２６

３ー４ 分析対象領域とその空間データ

２７

４ データ集計結果

２８

４ー１ 階段からの距離と立ち止まりの関係

３２

４ー２ ホーム端からの距離と立ち止まりの関係

４１

４ー３ 柱からの距離と立ち止まりの関係

４５

５ 分析とモデル化

４６

５ー１ 分析、モデル化の流れ

４８

５ー２ 階段からの距離と立ち止まり累積数の合成式

４９

５ー 3 ホーム端からの距離と立ち止まり累積数の             合成式

５０

５ー４ 柱からの距離と立ち止まり累積数の合成式

５１

５－５ モデルの作成

５３

５－６ モデルの検証

５４

６ 結論

５６

謝辞

５７

参考文献

第二部 データ編

目次

5

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

Main Chapter

Chapter One

論文編

第一部

6

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

序論 Introductions

One

１ 序論

7

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

１ー１ 研究背景

鉄道駅のプラットホームにおいて、駅利用者は列車を待つという行 為を行う。そこで利用者は、列車が到着するまでの間に自らの位置を 決定する事になる。  平日朝のラッシュ時、混雑しているながらも利用客がホーム上にお いて列を形成して整然と並んでいる姿がよく見受けられる。  一方、夕刻や休日の昼間の時間帯でのプラットホームを考えた場 合、階段付近での立ち止まり行動が発生し、移動者の流動を妨げてい るケースが多く見受けられる。この場合、移動者は滞留者の狭い隙間 を縫っていくか、ホームの縁を歩くというような非常に不便かつ危険 な方法を選択せざるを得ない。  既往研究におけるホーム上での待ち行動に関するものには、参考文 献 1) がある。この研究は、ラッシュ時における乗車分布をカウント 調査、列車位置に基づいた乗降分布についてまとめたものである。こ れは一次元的な取り扱いとなっていることから、前記のような階段付 近の立ち止まり現象を考える上では異なった視点での研究を行う必要 があると考えた。

序論

8

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

１ー 2 研究目的

鉄道駅プラットホームにおける立ち止まり行動を一次元的な捉え方 だけではなく、空間的、時間経過による分析を行うことで駅プラット ホーム階段付近における立ち止まり行動を明らかにし、モデル化を行 なうことが本研究の目的である。

序論

9

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

１ー３ 既往研究  フィールドを駅で行っている研究には、数多くのものがあり、流動 に関するものは特に多い。その他、施設、設備に関するもの、バリア フリーに関する研究も多くなされている。駅の流動、滞留に関する研 究に関しては、梅沢力氏の論文にまとめられているものがあるのでそ れを引用したい。

従来の研究をみると、流動に関するものと、滞留に関するものに大 別される。  駅における流動に関する研究は、1960 ∼ 1970 年代から旅客の流 動に関する研究が行われている。主に、旅客の現象面の解明を主眼と するものと、予測手法の開発を主眼とするものがあるが、研究件数は 後者の方が圧倒的に多い。  前者の主要なものとしては、駅通路に見られる交錯流動に関するも のがあり、東京理科大学の上原孝雄らは通路、交差点、駅コンコース などの公共的歩行空間を対象に、交錯流動現象および、対向流動のす れ違い現象に関する研究を行っている。また、三重大の中祐一郎らは 交錯流動の構造をモデル化し、そのシミュレーションを行なっている。  後者の旅客の流動の予測手法の開発を主眼とするものとには、上述 の上原孝雄らが待ち行列理論を基礎とするモデルで、流動シミュレー ションを行なっている。これが駅における流動シミュレーションの最 初のものである。鉄道総合技術研究所の安藤恵一郎は、通路をメッシュ に分割してそのメッシュごとの人口分布の推移を調査し、通路の流動 状態の予測を行なっている。工業技術院製品科学研究所の中村和男は、 鉄道駅の通路の物理的条件・旅客の属性と旅客の行動特性の関係に着 目し、これをモデル化した流動シミュレーションを行なっている。  駅における滞留に関する研究は、喜田建築設計質の黒田浩史らが、 歩行者空間計画に関する基礎的研究として、立ち止まり現象の観測調 査を行い、立ち止まり現象発生の空間的分布特性についての研究を 行っている。また、鉄道総合研究所の大戸広道らは、鉄道駅における 待ちの発生に関する調査を行っている。  この後も、梅沢力氏の「駅改札口前における待ち合わせによる滞留 行動の研究」、今井志帆氏による「駅構内における滞留行動に関する 研究」がおこなわれている。この両者は立ち止まり行動を静的に捉え たもの、逆に田口想氏による「流動の影響を考慮した立ち止まり行動 モデルに関する研究」は立ち止まり行動を動的に扱ったものとして捉 えることができる。

駅プラットホームの乗車行為に関する研究としては、1990 年台後 半から ( 財 ) 鉄道総合技術研究所や東日本旅客鉄道 ( 株 ) が朝ラッシュ 時における利用客の乗車位置に関する調査および研究を発表してい る。

序論

10

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

尾形直樹氏による「鉄道駅における旅客流動の研究 - ホーム上の階 段，エスカレーターの配置と旅客乗降位置の関係 -」では、階段、エ スカレータの位置と乗車位置との関係を見ている。  河合邦治氏による「鉄道駅における旅客流動に関する研究 - その９ 乗車位置選択の利用者意識調査 -」、青木俊幸氏による「鉄道駅にお ける旅客流動に関する研究 - その 10 降車分布 -」、「鉄道駅における 旅客流動に関する研究 - その 11 乗降分布の予測 -」では通勤ラッシュ 時の乗車位置について一連の調査および分析をおこなっている。これ らの研究では、乗車位置を階段の配置、降りる駅での階段の配置のパ ラメータによって考察をしている。  ただし、これらは朝ラッシュ時の、あくまでも乗車位置に関してお こなったもので、空間的、時間的に立ち止まり行為を分析した研究は 過去おこなわれていない。

序論

11

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

１ー４ 語句の定義

□定位 大辞林第二版（三省堂）によると「定位」とは、 1) 事物の位置・姿勢などを定めること。また、その定められ た位置・姿勢など。 (2) 生物が身体の空間的位置や姿勢を能動的に定めること。 また、その位置や姿勢。 (3) 測定器などで、一定の大きさの入力が加えられたとき、 または入力が一定の大きさだけ変化した場合、出力がそれに 対応した状態に落ち着くこと。 本研究では (2) の意味を指す。

□立ち止まり メッシュ ( 下記参照 ) の移動が 3 秒間で縦方向、横方向それぞれ 1 個以内であった状態をさす。詳細は第 4 章で述べる。 ※滞留・立ち止まりの扱い 大辞林第二版（三省堂）によると、「滞留」は  (1) とどこおること。その場にとどこおって、移動・進展し ないこと。停滞。 (2) 旅行先にしばらくとどまること。逗留。滞在。 「立ち止まり」は、 (1) 歩いて来た人が止まる。 (2)〔「たち」は接頭語〕その場にとどまる。また、宿泊する。 「滞留」の（1）、（2）および「立ち止まり」の（2）に関しては ほぼ同義であると考えられる。ただし、「立ち止まり」の（1）は 「滞留」には含まれないニュアンスである。 本研究では、歩行者、滞留者のように分けて考えるのではなく、 時間変化とともに歩行する、留まるといった行為を考えているた め、「立ち止まり」という言葉を採用し、「滞留」の言葉は使用し ない事とする。

□立ち止まり者、立ち止まる人 上記で「立ち止まり」の行為をしている人。

□流動者、歩行者 3 秒間を比較して 2 メッシュ以上の移動がある人。 「立ち止まり者」 の補集合である。本研究では「流動者」、「歩行者」を同義として 扱う。

序論

12

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

□立ち止まり累計数 ( 値 ) 本研究では、1fps（フレーム / 秒）の画像を解析している。すべ てのフレームでの立ち止まり者の延べ人数を指す。

□メッシュ メッシュとは「網目」と訳され、本来網目全体の事をさす言葉で あるが、本研究では網目によって分割された最小単位の領域（400 × 400mm 角）を指す事とする。

□ホーム、プラットホーム ホームは「form」、プラットホームは「platform」と綴り、どち らも同義である。

□島型ホーム １つのプラットホームに対して両側を電車が行き交う形態を「島 型ホーム」と呼ぶ。一方、上り下りの２組の線路をはさんで２つ のホームが対峙する形態を「両岸型ホーム」と呼ぶ。

序論

13

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

行動調査 Reserch

Two

２ 行動調査

14

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

２ー１ 調査方法

1）調査場所と日時  本研究ではプラットホーム上における利用客の行動の様子を、時系 列を持ったメッシュデータとして扱うために以下の調査を行った。

-- 調査 1-調査場所：JR 吉祥寺駅、3,4 番線ホーム 調査日時：2004 年 10 月 22 日（金）、23 日（土） 撮影時間：7:00 ∼ 9:00、13:00 ∼ 15:00、17:00 ∼ 19:00、      21:00 ∼ 23:00（22 日）      11:00 ∼ 13:00、15:00 ∼ 17:00（23 日） 調査内容：Hi-8 および DV による定点撮影

-- 調査 2-調査場所：JR 巣鴨駅、1,2 番線ホーム 調査日時：2004 年 10 月 14 日（木） 撮影時間：7:00 ∼ 9:00、11:00 ∼ 15:00、17:00 ∼ 19:00 調査内容：Hi-8 および DV による定点撮影

2）記録方法  サイン、看板、柱、梁、売店屋根部に Hi-8 および DV カメラを設 置し、隣接する撮影範囲に死角が出来る限り少ないように撮影をおこ なった。  カメラの設置位置、撮影状況に関しては次のようになっている。 fig.2-1_1 駅調査作業風景（吉祥寺駅）

行動調査

15

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

3) 吉祥寺駅のカメラ設置状況  吉祥寺駅調査におけるカメラ配置図、設置状況、カメラからの映像 は以下のとおりである。

1番線 2番線

至立川

3番線 4番線

O_camera

至東京

O_camera

K_camera M_camera

fig.2-1_3  O_camera からの映像

fig.2-1_4  K_camera の設置状況

fig.2-1_5  K_camera からの映像

fig.2-1_6  M_camera の設置状況

fig.2-1_7  M_camera からの映像

M_camera

K_camera

fig.2-1_2  O_camera の設置状況

行動調査

16

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

4) 巣鴨駅のカメラ設置状況  巣鴨駅調査におけるカメラ配置図、設置状況、カメラからの映像は 以下のとおりである。

至上野

1番線 2番線

i_camera H_camera

N_camera O_camera

N_camera

至池袋

fig.2-1_9  N_camera からの映像

fig.2-1_10  O_camera の設置状況

fig.2-1_11  O_camera からの映像

fig.2-1_12  H_camera の設置状況

fig.2-1_13  H_camera からの映像

fig.2-1_14  i_camera の設置状況

fig.2-1_15  i_camera からの映像

i_camera

H_camera

O_camera

fig.2-1_8  N_camera の設置状況

行動調査

17

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

データ集計方法 Add-up

Three

３ データ集計方法

18

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

３ー１ 分析用ムービーの作成

1) ムービーの取り込み  DV および Hi-8 で撮影した映像を映像編集用アプリケーション 「iMovie」を利用して取り込む。DV でのデータは DV カメラを PC に 接 続 し て（fig.3-1_1）iMovie を 利 用 す る。Hi-8 で の デ ー タ は ア ナログデジタル変換再生機として、SONY のビデオウォークマン fig.3-1_1 DV カメラと PC の接続

GV-D200 を利用し、PC を接続して（fig.3-1_2）iMovie を利用して 取り込む。

2) ムービーの変換    取 り 込 ん だ ム ー ビ ー を iMovie を 利 用 し て 適 切 な 設 定 に し、 QuickTime 形式で書き出しを行う。ピクセル数、フレーム数／秒、 fig.3-1_2  AD 変換装置 GV-D200 と PC の接続

圧縮形式は以下の通り。  ・ピクセル数：720 × 480  ・フレーム数：1fps  ・圧縮形式：ビデオ

3) 分析範囲の設定  隣り合うカメラのムービーには撮影範囲が重複している部分が存在 するため、互いに重複がないように分析範囲を設定する。（fig.3-1_3）

4) メッシュの作成 fig.3-1_3 分析範囲の設定

映像内における床平面レベルに 400mm 間隔のメッシュを作成す る。メッシュを 400mm とした理由は、主に以下の３点による。

1, 吉祥寺駅で使用されている床材が 400mm 角で (fig.3-1_4）そ  の目地をもとにグリッドの作成するのが容易である。

2,「建築設計資料集成 _ 人間」によると人体寸法において、人間  の肩幅は成人男子の平均値で 401mm である。同時間に同一   メッシュを共有する人の数はをほとんど無視する事ができる。 fig.3-1_4 吉祥寺駅のタイル

3, 山手線、中央線の列車のドア間隔がおよそ 4m であることから、  メッシュ間隔を 400mm とすることで規則性を考えたときに   都合が良い。

データ集計方法

19

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

理由 1 に対して、巣鴨駅の床材は 400mm 角のタイルは使われて おらず、レンガ状の長方形タイルを使用している。このため巣鴨駅に 関しては実測により 400mm 間隔のメッシュを作成する。

メッシュの作成に際しては「Illustlater10.0」を利用した。画像の 配置を行い、主要メッシュラインに関しては目地をもとにパスを引き、 その間のラインに関してはブレンドツールを用いて補完していく。こ の時、ブレンドツールのオプション値におけるステップ数を多少多め にとっておき、その後不要なラインを削除していく。この操作を行う 事でメッシュラインの精度をあげる事が可能となる。

この後メッシュのみを書き出すために、 「Web 用に保存」を行なう。 このとき書き出し形式を PNG-24 とし、「透明部分」にチェックを入 れておく。（fig.3-1_5） fig.3-1_5 メッシュの書き出し

5) メッシュのムービーへの合成  上記で作成したメッシュの画像ファイルを映像編集用アプリケー ション「AfterEffects6.0」を用いて読み込み、2) で作成したムービー の上位レイヤーに合成する（fig.3-1_6）。書き出しの際は 2) と同じ設 fig.3-1_6 グリッドレイヤーの重ね合わせ

定にする（fig.3-1_7）。

fig.3-1_7 AfterEffects6.0 での書き出し設定

データ集計方法

20

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

３ー２ 位置情報の取得

3-1 で作成されたムービーを用い、目視ではなく、人間の位置情報 を２次の直交座標として取得する作業を行う。  以下にその流れを示す。次ページ以降において詳しく説明する。

… … … …

…

Mh-3

Mi-3

Mj-3

Mk-3

Ml-3

Mh-2

Mh-1

Mh

Mi-2

Mi-1

Mi

Mh+1

Mh+2

Mi+1

Mi+2

メッシュ Mk にいる人（この時点で

… …

Mj-2

Mj-1

Mj

Mj+1

Mj+2

Mk-2

Mk-1

Mk

Mk+1

Mk+2

Ml-2

Ml-1

Ml

Ml+1

Ml+2

… …

はどのメッシュ番号にいるか計算上 は不明）

…

映像での足元の座標を求める ( 次ページ 1 参照 )    ×

(x,y)

足元の座標がどのメッシュ交点に囲 まれているかを計算

(xk-1,yk-1)

(xl-1,yl-1)

×

(xk,yk) (xl,yl)

… Mh-3 Mh-2 Mh-1

Mh Mh+1 Mh+2 …

… Mi-3 Mi-2 Mi-1

Mi Mi+1 Mi+2 …

… Mj-3 Mj-2 Mj-1

Mj Mj+1 Mj+2 …

… Mk-3 Mk-2 Mk-1

Mk Mk+1 Mk+2 …

… Ml-3 Ml-2 Ml-1

Ml Ml+1 Ml+2 …

( 次ページ 2 ∼ 4 参照 )

メッシュ番号の検出

fig.3-2_1 メッシュ番号取得のフロー

データ集計方法

21

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

1) 映像内における人間の位置情報取得  映像分析用アプリケーション「NIHImage1.63」を利用して映像内 における人間の足元の位置を得る。

「NIHImage1.63」でムービーを読み込み、「HiguchiMacro」のプロ グラムをロードする。この後、人の足元の位置（歩行者の場合は体の 重心の位置）をクリックする（fig.3-2_2,fig.3-2_3）。この作業により、 クリック位置の映像における座標が返される。  これによって「人間の番号、フレーム番号、映像内における x 座標、 fig.3-2_2 NIHImage1.63 のオペーレーション画像

y 座標」の順にタブ区切り形式のテキストファイルが得られる。

※足元のクリック  渡辺研究室では映像を用いて人の軌跡を追う場合、いわゆる「頭 クリック」と呼ばれる作業を行ってきた。上記の作業において足 元ではなく人間の頭部をクリックするというものである。しかし、 頭クリックは身長の差異を考慮に入れる事ができないため、どう してもぶれがでてしまう。このぶれを抑えるため、本研究では足 fig.3-2_3 クリックの様子

元の位置をクリックするという方法を採用した。  どの程度正確性が増すかについての検証は行なわないが、本研 究においてこの方式を採用したのは正確性の追求に他ならない。 一方、作業の効率性の点からすると、頭クリックと比較して明ら かに劣る。何故ならクリック作業は人間の目で行なうものであり、 画像内で同一人物を認識する場合、顔によって判断する事が多い からである。どちらの方法にも一長一短が存在する。

2) メッシュ交点の位置情報取得  「NIHImage1.63」を利用してすべてのメッシュ交点の映像内にお ける位置を得る。

1）と同様に「NIHImage1.63」でメッシュの交点すべてをクリッ クし、交点の「映像内における x 座標、y 座標」の順にタブ区切り形 式のテキストファイルが得られる。

3) メッシュに対する番号の付与  2-2 で作成したメッシュに番号をふる。

画像内で左上のメッシュから右に向かい、順番に 1,2,3…とメッシュ 番号を付与する。行の最右端まで来たところで次の行に移る。

データ集計方法

22

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

4) 人間のメッシュでの位置情報取得  映像における人間の座標をメッシュ番号に変換する。

1) で得られた人間の座標が 2) で得られたメッシュ交点の近接する 4 点の座標のうちどこに当てはまるかを計算し、3) で名付けたメッ シュ番号を返す。 fig.3-2_3 「APLX for Macintosh」の起動画面

実際にこの作業を行うにあたっては「APLX for Macintosh」を利 用する (fig.3-2_3)。これによって「人間の番号、フレーム番号、メッ シュ番号」の順にタブ区切り形式のテキストファイルが得られる (fig.3-2_4)。

「APLX for Macintosh」  「APLX 」は、APL プログラミングのプラットフォームとして設 計されている。APL プログラミングは 1960 年代 アイバーソン博 fig.3-2_4 「APLX for Macintosh」の作業画面

士提唱の表記法をもとに作られた、直感的に理解しやすい対話型プ ログラミング言語のことである。独自の記号を使用し、Fortran や C にくらべ少ない行数のコードでプログラムを記述できるのが特徴 である。

データ集計方法

23

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

３－３ データ集計の際の各種設定

1) 立ち止まり行動の設定  立ち止まり行動は、既往研究においてはそれぞれ独自の設定がなさ れている。第一章の語句の定義で記した通り、本研究では 3 秒間立 ち止まった場合、立ち止まり行動とみなす事とする。  実際の判別の仕方としては、メッシュロケーションファイルにおい て該当フレームからの直前３フレーム（3 秒）間に縦、横とも 1 メッ シュずつ以内の移動であった場合、それを検出する。（ただし流動に より瞬間的に歩行を妨げられている場合もあるので、その直後に移動 を再開している場合は立ち止まりとみなさない。）  3 秒間全く移動を行なわなかった箇所を抽出する方法も考えられる が、実際は立ち止まっているにも関わらず、クリック時の多少のずれ、 人の多少の動きにより流動者の扱いになってしまう。このため、この 方法は採用しなかった。

fig.3-3-1 において、ある時間にメッシュ M に存在しているとする。 例えば K への移動のように縦横方向にそれぞれ１マスずつ移動した

j

l

m

場合を考える。この時の移動距離は M の左下隅から K の右上隅に移

k

動した場合に最大となり、2 √ 2a ≒ 1.13(m) である。この時の平均

2√ 2a

i

o

a=400mm

p

歩行速度は 1.13(m)/3(s) ≒ 0.38(m/s) である。

n

この数字は一般的な歩行速度（fig.3-3-2）と比較しても 1/3 程度の値にすぎない。老人の平均速度と比較しても半分にも満たない

q

fig.3-3-1 縦、横 1 メッシュ以内の移動

値である。  しかも、これは最も極端な例で、平均的に縦横方向にそれぞれ 1 マスずつ移動するときの平均移動距離は上記の半分程度にすぎない。 そこでこの条件を立ち止まりと定義する事に支障はないと考え、採用 する事とした。

20(%)

10

1

サンプル数 88人 平均歩行速 0.96m/s 老 人

4 9 15 18 17 10 6 4 2 2

2.1 2.0 1.9 1.8 1.7 1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3

2 5 1 24 51 96 176 206 314 276 265 212 143 63 36 12 4 2 2

人数 m/s 人数

10

20(%)

サンプル数 1,800人 平均歩行速 1.19m/s 一 般 fig.3-3-2 一般・老人の歩行速度 「建築人間工学事典」日本建築学会編 p.47 より抜粋

データ集計方法

24

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

2) 累計立ち止まり者数  研究方法の項でも述べたが、ムービーは１fps で変換を行っている。 つまり 1 フレーム 1 秒ごとの人の行動を分析していく事になるが、 人が存在するメッシュを数えることで数値化をおこなう。本研究では 立ち止まり行動に着目するため、上で定義した立ち止まりが発生した メッシュの全フレームにおける累計値を求める。この累計値を累計立 ち止まり者数と定義する。

0

2

4

6

8

10

12

14 16

18 … (m)

3) 各要素からの距離 a) 階段からの距離  階段からの距離は fig.3-3-3 のように列車の進行方向に対して垂 直方向に一様となるようにとる。 fig.3-3-3 階段からの距離の取り方

b) ホーム端からの距離 0(m) 2

ホーム端からの距離も fig.3-3-4 のようにホームの端からの距離 で求める。

2 0

fig.3-3-4 ホーム端からの距離の取り方

c) 柱からの距離  柱からの距離は fig.3-3-5 のように、求めるメッシュ P から柱の あるメッシュ h1 までの直線距離で求める。具体的に点 P からの距

P(X,Y)

離 Ph1 は {(X-X1)^2+(Y-Y1^2)}^1/2 で計算をおこない、小数点以下 を四捨五入した整数値を採用する。

Ph1

Ph2

図の h2 ように柱が複数存在する場合は、距離の近いほうを選択 することとする。よって点 P は h1 からの距離により求める。

h1(X1,Y1)

h2(X2,Y2)

fig.3-3-5 柱からの距離の取り方

データ集計方法

25

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

３ー４ 分析対象領域とその空間データ

ここでは、メッシュデータ化した分析対象領域において作成された メッシュと空間データの配置を記す。

１) 巣鴨 NO ▼第三章行動調査 p.18 参照

巣鴨駅のカメラ N とカメラ O で得られた人の位置情報を合成して いる。巣鴨駅の多くの利用客がこちら側の階段を利用する。上り、下 りのエスカレータと階段が設置されている。階段の正面は約 30m 先 にあるキオスクまでは障害物は特にない。  総メッシュ数は 2700 個である。

階段

柱

施設

点字ブロック

fig.3-4-1 巣鴨 NO の空間データ

２) 巣鴨 Hi ▼第三章行動調査 p.18 参照

巣鴨駅のカメラ H とカメラ i で得られた人の位置情報を合成してい る。巣鴨 NO にある階段の逆側に位置しており、こちら側を利用する 客数は、反対側と比較すると明らかに少ない。前方 20m を超えたあ たりに自販機のみのキオスクがあり、途中池袋方面側には直径 1m 程 度の円柱が点在する。  総メッシュ数は 1485 個である。

階段

柱

施設

点字ブロック

fig.3-4-2 巣鴨 Hi の空間データ

データ集計方法

26

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

２) 吉祥寺 OKM ▼第２章行動調査 p.17 参照

吉祥寺駅のカメラ O とカメラ K およびカメラ M で得られた人の位置 情報を合成している。エスカレータが設置されていることから大半は こちら側の階段を利用する。階段前の混雑は特に激しい。  階段の前 10m 付近に壁上になっている案内標識、さらに奥には自 動販売機、ベンチもある。  総メッシュ数は 1386 個である。

階段

柱

施設

点字ブロック

fig.3-4-3 吉祥寺 OKM の空間データ

データ集計方法

27

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

データ集計結果 Result

Four

４ データ集計結果

28

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

４－１ 階段からの距離と立ち止まりの関係

1) 巣鴨駅 NO 地点昼 < 対象時間全体におけるグラフ >  巣鴨駅 NO 地点昼の時間帯における階段からの距離と立ち止まり累 計値の関係を表したグラフが fig.4-1-1 である。  fig.4-1-1 は巣鴨駅 NO 地点から階段の距離を 2m に分割し、立ち止 まり累計値との関係を示したものである。  最も上方にある曲線が全体の値で、その下にある線が 0s から 30s ごとに積み重ねていった値となっている。

振れ幅が大きいため列車の乗車口に従って、4m 毎のグラフに書き 換えると fig.4-1-2 のようになめらかな曲線となる。（以降階段からの 距離を使用する際は 4m 毎のグラフを使用することとする。)

図からも明らかなように階段から 16 ∼ 20m 付近を頂点とした分 布になっていることが分かる。

巣鴨昼_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(合計)

420

390

1200

360

1000

300

800

240

270

210

600

210 180

400

150 120

200

90

0

fig.4-1-1 巣鴨駅 NO 地点における階段の距離 (2m 毎 ) と

60

1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11 12 13 14 15 16 (×2m)

立ち止まり累計値と 30 秒ごとの積み重ねグラフ

30

巣鴨昼_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(合計)

2000

420

1800

390

1600

360 1400

330

1200

300

270

1000

240

800

210

600

180

400

150

120

200

90

0

60 1

2

3

4

5

6

7

8

(×4m)

30

fig.4-1-2 巣鴨駅 NO 地点における階段の距離 (4m 毎 ) と 立ち止まり累計値と 30 秒ごとの積み重ねグラフ

データ集計結果

29

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

< 時間変化に伴うグラフ >  立ち止まり累計数の移り変わりを見るために、30 秒毎に分けて立 ち止まり累積値の推移を表したグラフが fig.4-1-3 から fig.4-1-16 で ある。

巣鴨昼_階段からの距離と立ち止まり累計値(60s)

巣鴨昼_階段からの距離と立ち止まり累計値(30s) 300

300

250

250 200

200

150

30

50

150

100

60

100

50 0

0 1

2

3

4

5

6

7

8

1

(×４m)

fig.4-1-3 0 ∼ 30 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

2

3

4

5

6

7

8

(×４m)

fig.4-1-4 30 ∼ 60 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

巣鴨昼_階段からの距離と立ち止まり累計値(90s)

巣鴨昼_階段からの距離と立ち止まり累計値(120s)

300

300

250

250

200

200

150

150 90

100

50

1

2

120

50

0

100

0 3

4

5

6

7

8

1

(×４m)

fig.4-1-5 60 ∼ 90 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

2

3

4

5

6

7

8

fig.4-1-6 90 ∼ 120 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

巣鴨昼_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(150s)

巣鴨昼_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(180s)

300

300

250

250 200

200

150

150

150

100

50

50 0

180

100

0 1

2

3

4

5

6

7

8

(×４m)

1

fig.4-1-7 120 ∼ 150 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

2

3

4

5

6

7

8

(×４m)

fig.4-1-8 150 ∼ 180 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

巣鴨昼_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(210s)

巣鴨昼_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(240s)

300

300

250

250

200

200

150

210

100

50

150

240

100

50 0

0 1

2

3

4

5

6

7

8

(×４m)

fig.4-1-9 180 ∼ 210 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

1

2

3

4

5

6

7

8

fig.4-1-10 210 ∼ 240 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

データ集計結果

30

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

巣鴨夕_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(270s)

巣鴨夕_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(300s)

300

300

250

250

200

200

150

270

100

300

100

50

150

50

0

0 1

2

3

4

5

6

7

8

(×４m)

1

fig.4-1-11 240 ∼ 270 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

3

4

5

6

7

8

(×４m)

fig.4-1-12 270 ∼ 300 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

巣鴨昼_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(330s)

300

2

巣鴨昼_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(36 0s) 300

250

250 200

200

150

330

100

150

360

100

50

50 0

0 1

2

3

4

5

6

7

8

1

(×４m)

fig.4-1-13 300 ∼ 330 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

2

3

4

5

8

巣鴨昼_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(420s)

巣鴨昼_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(390s) 300

250

250

200

200

150

150

390

50

7

fig.4-1-14 330 ∼ 360 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

300

100

6

420

100

50 0

0 1

2

3

4

5

6

7

8

(×４m)

fig.4-1-15 360 ∼ 390 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

1

2

3

4

5

6

7

8

(×４m)

fig.4-1-16 390 ∼ 420 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

データ集計結果

31

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

2) 巣鴨駅 NO 地点夕方 < 対象時間全体におけるグラフ >  昼の時間帯と同様、巣鴨駅 NO 地点夕方の時間帯における階段か らの距離と立ち止まり累計値の関係を表したグラフが fig.4-1-17 であ る。  図からも明らかなように階段から 12 ∼ 16m の範囲をを頂点とし た分布になっていることが分かる。

巣鴨夕_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(合計) 2500

330 300

2000

270 240

1500

210

180

1000

150 120

500

90

fig.4-1-17 巣鴨駅 NO 地点夕方における階段の距離 (4m

60

0

30

1

2

3

4

5

6

7

毎 ) と立ち止まり累計値と 30 秒ごとの積み重ねグラフ

8

< 時間変化に伴うグラフ >  また、30 秒毎の推移を表したグラフが fig.4-1-18 から fig.4-1-28 である。

巣鴨夕_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(30s)

巣鴨夕_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(60s)

300

300

250

250

200

200

150

30

100

150

50

100

0

60

50 0

1

2

3

4

5

6

7

8

1

fig.4-1-18 0 ∼ 30 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

2

3

4

5

6

7

8 (×4m)

fig.4-1-19 30 ∼ 60 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

巣鴨夕_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(90s)

巣鴨夕_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(120s) 300

300 250

250

200

200 150

100

90

150

120

100

50

50

0 1

2

3

4

5

6

7

8 (×4m)

0 1

fig.4-1-20 60 ∼ 90 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

2

3

4

5

6

7

8 (×4m)

fig.4-1-21 90 ∼ 120 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

データ集計結果

32

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

巣鴨夕_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(150s)

巣鴨夕_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(180s)

300 300

250

250 200

200

150

150

100

150

50

180

50

0

0 1

2

3

4

5

6

7

8

(×4m)

1

fig.4-1-23 120 ∼ 150 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

300

100

2

3

4

5

6

7

8 (×4m)

fig.4-1-24 150 ∼ 180 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

巣鴨夕_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(210s)

巣鴨夕_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(240s) 300

250

250

200

200

150

150

210

100

50

50

0 1

2

3

0 4

5

6

7

1

8 (×4m)

fig.4-1-25 180 ∼ 210 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

300

250

250

200

200

4

7

8 (×4m)

300

50

0 3

6

100

0 2

5

270

1

4

150

100

3

巣鴨夕_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(300s)

巣鴨夕_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係270s)

150

2

fig.4-1-26 210 ∼ 240 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

300

50

240

100

5

6

7

8

(×4m)

1

fig.4-1-27 240 ∼ 270 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

2

3

4

5

6

7

8 (×4m)

fig.4-1-28 270 ∼ 300 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

巣鴨夕_階段からの距離と立ち止まり累計値の関係(330s) 300 250 200 150

330

100 50

0 1

2

3

4

5

6

7

8

(×4m)

fig.4-1-29 300 ∼ 330 秒までの立ち止まり累積値と階段の距離の関係

データ集計結果

33

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

３) 巣鴨駅 Hi 地点  巣鴨 Hi における立ち止まり累計数と階段からの距離 (2m 間隔 ) を 示したグラフが ,fig.4-1-30 である。やはり頂点を持った形となって おり、階段からの 10m からそれを超えたあたりで高い数字となって いることが分かる。

巣鴨Hi_階段からの距離とメッシュ累積値の関係 700

420

390 600

360

330

500

300 270

400

240

300

210 180

200

150

120

100

90

60

0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

30

11

fig.4-1-30 巣鴨駅 Hi 地点における階段の距離 (2m 毎 ) と 立ち止まり累計値の 30 秒ごとの積み重ねグラフ

(×2m)

４) 吉祥寺駅 OMK 地点  吉祥寺 OMK 地点における立ち止まり累計数と階段からの距離 (2m 間隔 ) を示したグラフが ,fig.4-1-30 である。10m 付近で頂点を持っ たグラフとなっている。しかし、20m 付近において再び値が高くなっ ている。  これは、階段から 15m 付近に壁型の案内板がホーム横方向を 2 つ に分断し、それによって、立ち止まり可能範囲が狭まってしまってい ることが原因であると考えられる。そして 20m 付近では案内板がな くなり立ち止まりが再び多く発生している。

吉祥寺_階段からの距離と立ち止まり累積数の関係 1800 330

1600

300

1400

270

1200

240

1000

210

800

180

150

600

120

400

90

200

60

30

0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 (×2m)

fig.4-1-31 吉祥寺駅 OMK 地点における階段の距離 (2m 毎 ) と立ち止まり累計値の 30 秒ごとの積み重ねグラフ

データ集計結果

34

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

４－ 2 ホーム端からの距離と立ち止まりの関係

□巣鴨駅 NO 地点昼 < 対象時間全体におけるグラフ >  巣鴨駅 NO 地点昼の時間帯におけるホーム端からの距離と立ち止ま り累計値の関係を表したグラフが fig.4-2-1 である。  fig.4-2-1 は巣鴨駅 NO 地点において、立ち止まり累計数とホーム端 からのメッシュ数との関係を集計したものである。  最も上方にある曲線が全体の値で、その下にある線が 0s から 30s ごとに積み重ねていった値となっている。    端からのメッシュ数 1, および 2 の極端に少ないのは、点字ブロッ クおよびそれよりも端よりの領域であるため、ここにおける立ち止ま り行動はほとんど発生していない。  ホーム端から 5 から 7 メッシュ付近 ( 点字ブロックから 3 から 5 メッシュ ) において立ち止まりが最も多く発生している。  また、ホーム中央部付近での立ち止まりはあまり発生していないこ とが分かる。

巣鴨昼_階段からの距離とメッシュ累積値の関係

420

1400

390 360

1200

330

1000

300 270

800

240

600 400

210 180

150

200

120 90

0 1

3

5

7

9

11

13

60

30

fig.4-2-1 巣鴨駅 NO 地点におけるホーム端からのメッシュ 数と立ち止まり累計値の関係 -30 秒ごとの積み重ねグラフ -

データ集計結果

35

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

< 時間変化に伴うグラフ >  立ち止まり累計数の移り変わりを見るために、30 秒毎に分けて立 ち止まり累積値の推移を表したグラフが fig.4-2-2 から fig.4-1-16 で ある。

巣鴨昼_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係

巣鴨昼_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係

(30s)

(60s) 250

250

200

200 150

150

30

累計値 100

60

累計値 100 50

50

0

0 1

2

3

4

1

5

6 7 8 9 10 11 12 13 14   ホーム端からのメッシュ数

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14

ホーム端からのメッシュ数

fig.4-2-2 0 ∼ 30 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

fig.4-2-3 30 ∼ 60 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係係

巣鴨昼_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係

巣鴨昼_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係

(120s)

（90s） 250

250

200

200

150

90

150

120

累計値 100

累計値 100

50

50

0

0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

1

10 11 12 13 14

2

3

4

ホーム端からのメッシュ数

fig.4-2-4 60 ∼ 90 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14   ホーム端からのメッシュ数

fig.4-2-5 90 ∼ 120 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

巣鴨夕_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係

巣鴨昼_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係

(150s) 250

(180s)

250

200

200

150

150

150

累計値 100

180

累計値 100

50

50

0

0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14

1

2

3

4

5

6

7

fig.4-2-6 120 ∼ 150 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

9

10 11 12 13 14

fig.4-2-7 150 ∼ 180 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

巣鴨昼_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係

巣鴨昼_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係

(210s) 250

8

ホーム端からのメッシュ数

ホーム端からのメッシュ数

(240s) 250

200

200

150

210

累計値 100

150

240

累計値 100

50

50

0

0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14

ホーム端からのメッシュ数

ホーム端からのメッシュ数

fig.4-1-8 180 ∼ 210 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

fig.4-1-9 210 ∼ 240 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

データ集計結果

36

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

巣鴨夕_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係

巣鴨昼_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係

(270s) 250

(300s) 250

200

200

150

150

270

累計値 100 50

累計値 100

300

50

0

0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14

1

2

3

4

ホーム端からのメッシュ数

fig.4-2-10 240 ∼ 270 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

(330s)

6

7

8

9

10 11 12 13 14

fig.4-1-11 270 ∼ 300 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

巣鴨昼_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係

巣鴨昼_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係 360s)

250

5

ホーム端からのメッシュ数

250

200

200

150 累計値 100

150 330

360

累計値 100 50

50

0

0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

1

10 11 12 13 14

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14

ホーム端からのメッシュ数

ホーム端からのメッシュ数

fig.4-1-12 300 ∼ 330 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

fig.4-1-13 330 ∼ 360 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

巣鴨昼_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係

巣鴨昼_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係 390s) 250

(420s)

250

200

200

150

390

累計値 100

150

420

累計値 100

50

50 0

0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14

ホーム端からのメッシュ数

ホーム端からのメッシュ数

fig.4-1-14 360 ∼ 390 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

fig.4-1-15 390 ∼ 420 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

データ集計結果

37

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

2) 巣鴨駅 NO 地点夕方 < 対象時間全体におけるグラフ >  全体的に見ればホーム端付近に頂点があり中央に向かうにつれ減少 していくという形をしている。昼の時間帯と比較してホーム中央部に おける立ち止まりが多いことが分かる。逆に点字ブロックに近い地点 での立ち止まりも多い。

巣鴨夕_ホーム端からの距離とメッシュ累積値の関係 1400 330

1200

300 270

1000

240

800

210 180

600

150

400

120

90

200

60

fig.4-2-16 巣鴨駅 NO 地点夕方における階段の距離 (4m

30

0 1

3

5

7

9

11

毎 ) と立ち止まり累計値と 30 秒ごとの積み重ねグラフ

13 （△=400mm）

< 時間変化に伴うグラフ >  また、30 秒毎の推移を表したグラフが fig.4-2-17 から fig.4-2-27 である。

巣鴨夕_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係

巣鴨夕_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係

(30s)

(60s) 200

200

150 100 累計値

150

30

50

100 累計値

60

50

0

0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14

ホーム端からのメッシュ数

ホーム端からのメッシュ数

fig.4-1-17 0 ∼ 30 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

fig.4-1-18 30 ∼ 60 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

巣鴨夕_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係 (120s )

巣鴨夕_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係 (90s ) 200

200

150

150

100 累計値

90

100 累計値

120

50

50

0

0 1

2

3

4

5  6

7

8

9

10 11 12 13 14

1

2

3

4

5   6

7

8

9

10 11 12 13 14

ホーム端からのメッシュ数

ホーム端からのメッシュ数

fig.4-1-19 60 ∼ 90 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

fig.4-1-20 90 ∼ 120 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

データ集計結果

38

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

巣鴨夕_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係   (180s)

巣鴨夕_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係 (150s) 200

200

150

150

100 累計値

150

100 累計値

180

50

50 0

0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14

1

2

3

4

fig.4-1-21 120 ∼ 150 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

(210 s)

200 180

180

6

7

8

9

10 11 12 13 14

fig.4-1-22 150 ∼ 180 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

巣鴨夕_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係 200

5

ホーム端からのメッシュ数

ホーム端からのメッシュ数

巣鴨夕_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係 (240 s)

160

160

140

140

120

120 100 累計値 80

210

100 累計値 80

60

60

40

40

240

20

20

0

0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

1

2

3

4

ホーム端からのメッシュ数

fig.4-1-23 180 ∼ 210 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

fig.4-1-24 210 ∼ 240 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

巣鴨夕_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係

巣鴨夕_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係 (270s)

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 ホーム端からのメッシュ数

(300s)

200

200 150

150

100 累計値

270

50

100 累計値

300

50

0 1

2

3

4

5

6

7

8

0

9 10 11 12 13 14

1

ホーム端からのメッシュ数

fig.4-1-25 240 ∼ 270 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

2

3

4

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 ホーム端からのメッシュ数

fig.4-1-26 270 ∼ 300 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

巣鴨夕_ホーム端からのメッシュ数と立ち止まり累計値の関係 (3 30s)

200

150

100 累計値

330

50

0 1

2

3

4

5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 ホーム端からのメッシュ数

fig.4-1-27 240 ∼ 270 秒までの立ち止まりとホーム端からの距離の関係

データ集計結果

39

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

３) 巣鴨駅 Hi 地点  巣鴨駅 Hi 地点におけるホーム端からの距離 ( 値 1 はメッシュの一 辺 400mm に相当 ) と立ち止まりの関係を示したグラフが fig.4-2-28 である。  ホームから 6 メッシュで大きな値をとっている。ホームの端から 見て中央部には多少の立ち止まり者はいるものの比較的少ない数字に なっている。

巣鴨Hi_階段からの距離とメッシュ累積値の関係 700

420

390

600

360

330

500

300

270

400

240

300

210

180

200

150

120

100

90

60

0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 (メッシュ数)

30

fig.4-2-28 巣鴨駅 Hi 地点におけるホーム端からの距離 ( メッシュ数 ) と立ち止まり累計値の 30 秒ごとの積み重ね グラフ

４) 吉祥寺駅 OMK 地点  吉祥寺駅におけるホーム端からの距離と立ち止まりの関係を示す (fig.4-2-29)。他のケースと比較してホーム中央付近における立ち止 まりが多く見受けられることが分かる。実際の映像を見ても階段前や、 階段前に設置してある壁上の案内板の付近での立ち止まりがやはり多 くなっている。

吉祥寺_ホーム端からの距離とメッシュ累積値の関係 2000 1800

300

1600

270

1400

240

1200

210

180

1000

150

800

120

600

90

400

60

30

200 0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

fig.4-1-29 吉祥寺駅 OMK 地点におけるホーム端からの距 離 ( メッシュ数 ) と立ち止まり累計値の 30 秒ごとの積み重 ねグラフ

データ集計結果

40

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

４－ 3 柱からの距離と立ち止まりの関係

1) 巣鴨駅 NO 地点昼  柱からの距離（メッシュ一辺単位）と立ち止まり累計数の関係を集 計したものが、fig.4-3-1 である。柱からの距離が短い場所に立ち止 まりが多く発生していることが分かる。  ただし、柱からの距離が等しいメッシュの個数は距離によって数が 異なるので単純にこの数値が立ち止まりの傾向とは言えない。 そこで、 条件を等しくするために、距離が等しいメッシュの個数を計算し、 その個数で距離別の立ち止まり累計数を割る作業を行う。  これによって得られるグラフが fig.4-3-2 であり、柱からの距離と 立ち止まりの関係を見ることができる。

巣鴨昼_柱からの距離別に見た立ち止まり累計数 1000 800

fig.4-3-1 巣鴨駅 NO 地点における階段の距離 (2m 毎 ) と

メッシュ数

600

立ち止まり累計値と 30 秒ごとの積み重ねグラフ

400

200 0

柱からの距離別に見たメッシュ個数 1

6

11

200

16

21

26

メッシュ

36

41

46

51

柱からの距離(△-400mm)

fig.4-3-1 巣鴨駅 NO 地点における柱からの距離別に見た 立ち止まり累計数の値

150 100

柱からの距離別に見たメッシュ個数

メッシュ数 50 200

0 150 1 メッシュ

31

5

9

13

17

21

25

29

33

37

柱からの距離(△-400mm)

100

41

45

49

53

fig.4-3-1 巣鴨駅 NO 地点における階段の距離 (2m 毎 ) と 立ち止まり累計値と 30 秒ごとの積み重ねグラフ

50

巣鴨夕_柱からの距離とメッシュ当り立ち止まり累計値との関係 0

1

5

メッシュあたり累計数

メッシュあたり累計数

10

9

13

17

21

25

29

33

37

41

45

49

53

柱からの距離(△-400mm)

8

fig.4-3-2 NO 地点において柱からの距離別に見たメッシュ 個数

6

4 巣鴨昼_柱からの距離とメッシュ当り立ち止まり累計値との関係 10

2

0 8

1

5

9

13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 柱からの距離(△=400mm)

6

4

2 0

1

5

9

13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 柱からの距離(△=400mm)

fig.4-3-3 柱からの距離と立ち止まり累計数をメッシュあ たりに換算したものとの関係

データ集計結果

41

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

2) 巣鴨駅 NO 地点夕方  １) と同様に巣鴨駅 NO 地点においての柱からの距離と立ち止まり 累計数を調べたものが、fig.4-3-4 である。   対 象 と し て い る 場 所 は 1) と 全 く 同 じ で あ る の で fig.4-3-5 は fig.4-3-2 と全く同じものである。  得られた fig.4-3-6 は fig.4-3-3 と比較して緩やかなこう配で距離と ともに減少していく。これは夕刻の方が昼に比べて混雑度が高いため、 柱付近を確保できない状態になっている場合が多いためであると考え られる。

巣鴨夕_柱からの距離別に見た立ち止まり累計数 1000

メッシュ数

800

fig.4-3-1 巣鴨駅 NO 地点における階段の距離 (2m 毎 ) と

600

立ち止まり累計値と 30 秒ごとの積み重ねグラフ

400

200

0

柱からの距離別に見たメッシュ個数

1

6

200

11

16

21

26

31

メッシュ

41

46

51

fig.4-3-4 巣鴨駅 NO 地点夕方の時間帯における柱からの

柱からの距離(△-400mm)

距離別に見た立ち止まり累計数の値

150 100

柱からの距離別に見たメッシュ個数

メッシュ数 50 200

0 150 1 メッシュ

36

5

9

13

17

21

25

29

33

37

柱からの距離(△-400mm)

100

41

45

49

53

fig.4-3-1 巣鴨駅 NO 地点における階段の距離 (2m 毎 ) と 立ち止まり累計値と 30 秒ごとの積み重ねグラフ

メッシュ数 50

巣鴨夕_柱からの距離とメッシュ当り立ち止まり累計値との関係 0

メッシュあたり累計数

10

1

5

9

13

17

21

25

29

33

37

41

45

49

53

柱からの距離(△-400mm)

8

fig.4-3-5 NO 地点において柱からの距離別に見たメッシュ 個数

6

メッシュあたり累計数

4 巣鴨夕_柱からの距離とメッシュ当り立ち止まり累計値との関係

2 10 0 8

1

5

9

13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 柱からの距離(△=400mm)

6

4

2 0

1

5

9

13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 柱からの距離(△=400mm)

fig.4-3-6 柱からの距離と立ち止まり累計数をメッシュあ たりに換算したものとの関係

データ集計結果

42

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

３) 巣鴨駅 Hi 地点  巣鴨駅 Hi 地点における柱からの距離と立ち止まりの関係を示した のが fig.4-3-9 である。  巣鴨駅 NO 地点のグラフと比較すると柱からの距離が短い部分での 立ち止まりが非常に高い数値を示している。 これは、Hi 地点を利用する人の数が少ないため、柱付近に立ち止ま ろうとした場合でも場所を確保できる可能性が高いためであると考え られる。利用者数が高くなれば当然柱付近に立ち止まろうとしても立 ち止まれないケースが増えてくる。

巣鴨Hi_柱からの距離別に見た立ち止まり累計数 500 400

fig.4-3-1 巣鴨駅 NO 地点における階段の距離 (2m 毎 ) と

300

立ち止まり累計値と 30 秒ごとの積み重ねグラフ

累計数 200

柱からの距離別に見たメッシュ個数 0

100

1

200

3  5

7

fig.4-3-7 巣鴨駅 Hi 地点における柱からの距離別に見た立

9 11 13 15 17 19 21 23

ち止まり累計数の値

柱からの距離(△-400mm)

メッシュ

150 100

柱からの距離別に見たメッシュ個数

メッシュ数 50

200 0

1 5 150

9

13

17

21

25

29

33  37

柱からの距離(△-400mm)

100

41

45

49

53

fig.4-3-1 巣鴨駅 NO 地点における階段の距離 (2m 毎 ) と 立ち止まり累計値と 30 秒ごとの積み重ねグラフ

メッシュ数 50

巣鴨夕_柱からの距離とメッシュ当り立ち止まり累計値との関係 0 1

メッシュあたり累計数

10

3

5

7

9

11 13 15 17 19 21 23

柱からの距離(△-400mm)

8

fig.4-3-8 Hi 地点において柱からの距離別に見たメッシュ 個数

6

4 2 0

巣鴨 Hi_柱からの距離とメッシュ当り立ち止まり累計値との関係   15

113 5

9

11

13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 柱からの距離(△=400mm)

9

7 5 3 メッシュあたり累計数 1 -1

1

3

5

7

9

11

13

15

17

柱からの距離(△=400mm)

19

21

23

fig.4-3-9 柱からの距離と立ち止まり累計数をメッシュあ たりに換算したものとの関係

データ集計結果

43

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

４) 吉祥寺駅 OMK 地点  吉祥寺駅 OMK 地点における柱からの距離と立ち止まりの関係を示 したのが fig.4-3-12 である。  他の地点と比較して山の突出した部分が低くなっていることが明ら かである。これは先ほどの巣鴨 Hi での例とは全く逆に、吉祥寺駅が 非常に混雑しているため、柱付近に立ち止まれる人が限られてしまっ ているためだと考えられる。

吉祥寺_柱からの距離別に見た立ち止まり累計数 1400 1200 1000 800 累計数 600

400

200 0 1

4  7

10

13

16

19

22

25

fig.4-3-10 吉祥寺 OMK 地点における柱からの距離別に見 た立ち止まり累計数の値

柱からの距離(△-400mm)

柱からの距離別に見たメッシュ個数 200

150 100

メッシュ数 50 0 1

3

5

7

9

11 13 15 17 19 21 23 25 27

柱からの距離(△-400mm)

fig.4-3-11 吉祥寺 OMK 地点において柱からの距離別に見 たメッシュ個数

吉祥寺_柱壁からの距離とメッシュ当立止累計値との関係 20

15

10

5

メッシュあたり累計数 0 1

3

5

7

9

11

13 15

17

19

21

柱からの距離(△=400mm)

23

25

27

fig.4-3-12 柱からの距離と立ち止まり累計数をメッシュあ たりに換算したものとの関係

データ集計結果

44

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

分析とモデル化 Analysis

Five

５ 早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 分析とモデル化

45

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

５ー１ 分析、モデル化の流れ

モデル化の流れ  空間要素の中で人の立ち止まりに与えている影響要素として考えら れるものに、階段、柱・壁、ホーム端をあげた。前章の集計結果にお いて、シチュエーション毎に違いはあるものの、似たような傾向を持っ ていた。  そこでまず各々の要素を個別に着目し、すべてのシチュエーショ ンにおける合成値を求め、その近似式を求める。実際のところ、これ ら各々の要素はそれぞれ独立したものではなく、互いに影響を及ぼし 合っており、複数要素が立ち止まりに影響している場合も大いに考え られる。そこで、これらの要素による影響を等分に割り振ったポテン 複数要素が影響する場合もある

シャルを求めることを第一段階とする。  先ほど、シチュエーション毎に差異が見受けられると述べた。前章 ではグラフ掲載の際にも簡単なコメントを付しているが、これらの差 異は混雑状況によって発生している可能性が高いと考えられる。そこ で、第一段階のポテンシャルに対して、混雑状況による影響を補正し たポテンシャルを求めることでモデル化を図ることとする。  fig.5-1-2 はモデル作成の流れである。

fig.5-1-1 立ち止まりに影響を及ぼす空間要素

各シチュエーションでの関係を合成値に統合

関係式

階段からの距離

関係式

柱からの距離

ホーム端からの距離

関係式

立ち止まり行動

立ち止まり行動

立ち止まり行動

各要素の影響を配分

ポテンシャルを求める

fig.5-1-2 モデル化の流れ

早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 分析とモデル化

46

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

時間推移に関して  前章のデータ集計では、階段からの距離、ホーム端からの距離に関 して、巣鴨駅 NO の昼時間帯および夕方の時間帯において時間変化に ともなう立ち止まり累積数のグラフを調べている。  時間変化に伴って秩序的に積み重なっていくことも予想されたが、 t 検定を行なった結果、等分散の傾向は見られなかった。 先ほど、立ち止まりには柱、階段、ホーム端が相互に影響し合ってい ると述べたが、立ち止まり行為を行なおうとする際にはその時の立ち 止まり分布状態によって遷移をしている可能性が高い。状態の遷移に ついては本研究の対象外であるため、時間推移による変化については 考察を行なわないこととする。

早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 分析とモデル化

47

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

５ー２ 階段の距離と立ち止まり累積数の合成式

階段からの距離と立ち止まり累積数の合成を行なう。累積値を合成 する際には、集計結果で得られた立ち止まり累積値を全体の割合に換 算して計算を行なっていく。そして、合成を行なう際にはすべてのシ チュエーションの重み付けを均等にすることとする。  ここで問題となってくるのが、階段からの距離は対象領域によって 範囲が異なってくるということである。例えば、巣鴨駅 NO での対象 領域は階段から 85 メッシュまで存在するが、巣鴨駅 Hi 地点では 55 メッシュまでが対象領域である。この不足分を補うために、存在しな い地点がある場合には存在する地点のデータによって均等に割り振る という作業を行なう。  その結果、得られるグラフは fig.5-2-1 となる。各シチュエーショ ンでのグラフのように、階段から 10m 程度を頂点としたグラフとな っている。 この式を x の３乗で近似させると y = 0.0001x^3 - 0.0049x^2 + 0.047x - 0.0527 が得られ、相関係数も R^2 = 0.7434 となった。

0.16 0.14 0.12

巣鴨昼

0.1

吉祥寺

巣鴨夕

巣鴨H

0.08

合成値 多項式 (合成値)

0.06

y = 0.0001x^3 - 0.0049x^2 + 0.047x 0.0527

0.04

R^2 = 0.7434

0.02 0 5

15

25

35

45

55

65

75

fig.5-2-1 階段からの距離と立ち止まり累積数鵜の関係の合成値

早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 分析とモデル化

48

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

５ー３ ホーム端からの距離と立ち止まり累積数の合成式

5-2 と同様にホーム端からの距離と立ち止まり累積数の合成を行な う。  ホーム端からの距離のパラメータについても、補正を行なわなけれ ばならない。ホームの幅は当然ながら駅によって異なってくるからで ある。  つまり、本研究で調査対象とした吉祥寺駅と巣鴨駅のホーム幅を同 等とみなすため、両駅での幅の絶対値ではなく、比率 ( ホームの幅に 対する位置 ) をパラメータとした関係式を作らなくてはならない。今 回はモデルの検証を巣鴨駅に関して行なうこととするので、吉祥寺駅 のホームが巣鴨駅と等しいと考え、適切に分配を行なう。  その結果得られる合成値は fig.5-3-1 のようになり、( ただしホーム の最も外側は近似式に大きな乱れを生むのでポテンシャルなしとす る。) やはりホーム端に引き寄せられ、ホーム中央部に向かうにつれ てなだらかに減衰していく曲線となっている。この式を x の３次で近 似させると y = -0.0002x4 + 0.0045x3 - 0.039x2 + 0.1181x + 0.0218 が得られ R^2 = 0.8957

0.35 0.3 0.25

巣鴨昼

0.2

吉祥寺

巣鴨夕

巣鴨H 合成値

0.15

多項式 (合成値)

y = -0.0002x4 + 0.0045x3 - 0.039x2 + 0.1181x + 0.0218

0.1

R^2 = 0.8957

0.05 0 1

2

3

4

5

6

7

8

9 10 11

fig.5-3-1 ホーム端からの距離と立ち止まり累積数鵜の合成値

早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 分析とモデル化

49

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

５ー４ 柱からの距離と立ち止まり累積数の合成式

巣鴨昼_柱からの距離とメッシュ当り立ち止まり累計値との関係

fig,5-4-1fig.5-4-2 のように柱からの距離も調査地点によってサンプ

10 メッシュあたり累計数

5-2、5-3 と同様に柱からの距離と立ち止まり累積数の合成を行なう。

8

ルのあるものとそうでないものに分かれる。

6

4

サンプルがない地点においてはやはり 5- １と同様、存在地点のあ

2 0

1

5

9

るデータによって補完する作業を行う。

13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 柱からの距離(△=400mm)

fig.5-4-1 巣鴨駅 NO における柱と立ち止まりの関係

こうして柱からの距離と立ち止まり累計数との関係を各シチュエー ションで合成し、fig.5-4-3 を得ることができる。 柱付近は非常に高いポテンシャルを持っており、距離とともになだら

巣鴨 Hi_柱からの距離とメッシュ当り立ち止まり累計値との関係

かに減衰していくことが分かる。これによって得られる式は y = -1E-06x3 + 0.0002x2 - 0.0065x + 0.0928

15 13

となり、

11 9

7

R^2 = 0.9113

5 3 メッシュあたり累計数 1 -1

1

3

5

7

9

と非常に高い数字が得られた。 11

13

15

17

19

21

23

柱からの距離(△=400mm)

fig.5-4-2 巣鴨駅 Hi における柱と立ち止まりの関係

0.35 0.3 0.25

巣鴨昼 巣鴨夕

0.2

巣鴨H 吉祥寺 合成値

0.15

多項式 (合成値)

y = -1E-06x3 + 0.0002x2 - 0.0065x + 0.0928

0.1

R2 = 0.9113

0.05 0 1

6 11 16 21 26 31 36 41 46 51

fig.5-4--3  柱からの距離と立ち止まり累積数鵜の合成値

早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 分析とモデル化

50

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

５ー５ モデルの作成

5-2 から 5-4 において得られた式を、それぞれの距離パラメータを 入力することでそれぞれの要素が各メッシュに与えるポテンシャルを 得る。  モデル化の設定において、各要素は均等にポテンシャルを与えるこ ととしたので、各要素のポテンシャルの総和は他の二つの各々のポテ ンシャルの総和と等しくなるように設定する。  例えば、領域内における柱による総ポテンシャル値と階段によるポ テンシャル値の総和は一定である。  このようにして次のページのようなポテンシャルマップを得ること ができる。

早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 分析とモデル化

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駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

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56

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51

50

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44

38

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50

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27

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40

40

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54

58

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57

27

6

fig.5-4-2  得られるポテンシャルマップ 吉祥寺 NO を例として

早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 分析とモデル化

52

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

５ー６ モデルの検証

先ほどのデータがどの程度整合性を持っているかを調べるために、 ポテンシャルを 5 という値で分割し、それぞれ巣鴨駅 NO の昼におい て実測値における立ち止まり累計値、該当メッシュ数を計測する。そ の結果が下の list.5-6-1 である。   list 5--6-1  モデルで得られたポテンシャルと実測値の比較 ポテンシャル値

5～

立ち止まり累計数 該当メッシュ数 メッシュあたりの立ち止まり

0～

5～

10～ 15～ 20～ 25～ 30～ 35～ 40～ 45～ 50～ 55～ 60～ 65～ 70～ 75～

10

1

2

3

0

4

5

76

40

97 180

258

72

77

71

12

63

69

79

80

99 102 108 175 162 203 254

0

0

0 0.04

0

0.1

0.1

1

0.5

1

1.8

80～ 85～ 90～ 95～ 100～105～

64 426 576 565 640 1513 653 768 719 855 328 0.6

2.4

3.6

2.8

2.5

89

256 160 142

84 112

60

5.91

8.6

5.5

4.1

5.4

7.6

32

10 8 y = 0.3279x - 1.4929

6

R2 = 0.7195

4 2 0 0

5

10

15

20

25

-2

list 5--6-2  ポテンシャルとメッシュあたりの立ち止まりの関係を示したブラフ

モデルによって得られたポテンシャルを実測値と比較しても相関の高 い結果となった。

早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 分析とモデル化

53

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

結論 Conclusion

Six

６ 早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 結論

54

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

結論

本研究では人間の移動推移が激しい駅における立ち止まり行動につ いて、立ち止まり累計数という計算方法によって求めてきた。 そして、この数値をもとに駅の階段付近における立ち止まり行動につ いて明らかにすることができた。  プラットホーム上の立ち止まり行動には柱からの距離、階段からの 距離、ホーム端からの距離というパラメータが大きく影響をおよぼし ており、400mm 角のメッシュを単位として次のような式を合成した 値として求めた。 1. 階段からの距離  y = 0.0001x3 - 0.0049x2 + 0.047x - 0.0527 2. ホーム端からの距離  y = -0.0002x4 + 0.0045x3 - 0.039x2 + 0.1181x + 0.0218 3. 柱からの距離  y = -1E-06x3 + 0.0002x2 - 0.0065x + 0.0928 以上を均等に配分することで、実測値に近い数字を得ることができた。

これを用いて混雑した駅において、壁、柱のようなものは難しいと しても、壁と見なされる案内標識や自動販売機などの場所を変更した 際にどのようになるかというものを検討する際に役立てることが可能 となる。

今回は密度に関しての言及をすることができなかった。しかし、今 回のような方法を用いることによって流動者を含めた密度に関する関 係性を導くことが可能だと考えられる。今後の展望としては、この密 度を取り入れたモデル式を求めることである。

早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 結論

55

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

謝辞

学部 3 年のプランニングコース以来 3 年半に渡りご指導いただい た渡辺仁史先生、歩行者ゼミでお世話になった長沢さん、林田さんに 深く御礼申し上げます。また、駅調査、論文の作成に協力してくださ った鉄道総合技術研究所の青木さん、山本さんにも深く御礼申し上げ ます。

特に林田さんには地元の武蔵小山駅まで出向いて頂いたり、プログ ラムの事、数えたら切りのない程お世話になりました。しかもどれだ け尻を叩いてもなかなか動かない自分に、苦い思いを数多くさせてし まったと思います。普通ならばとっくに破門です。こんな自分を最後 まで見捨てずに面倒見てくれたことに心から感謝しています。

そして修論執筆にあたり研究室で最後までともに戦った片倉くん、 福西くん、あと中村ありがとう。君らのおかげで修論作成もある程度 は楽しめたよ。おそらく俺らの一服休憩の回数は誰にも負けないはず だ。胸を張ろう。  そして最後まで修論作成にかかってしまった羽生だいすこくん、お 疲れさん。 遠田くん、北海道楽しかったね。また旅したいね。 平岡さん。ダメダメな歩行者ゼミの中で唯一輝いていましたね。見習 いたかったけど、無理だった…。 小林くん。もうちょっと一緒に作業したかったよ。

また、頭クリックを手伝ってくれた金山くん、荻内くん、ありがと う。非常に助かりました。駅の調査を手伝ってくれた人たちもありが とうございました。

この謝辞を書くことがこんなにも感慨深いものだとは…。 この他にも数多くの方々に感謝します。

早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 分析結果

56

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

References

参考文献 早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 参考文献

57

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

□論文関連

「鉄道駅における旅客流動の研究 - ホーム上の階段，エスカレーター の配置と旅客乗降位置の関係 -」 尾形直樹他 日本建築学会梗概集 1996 年

「鉄道駅における旅客流動に関する研究 - その９乗車位置選択の利用 者意識調査 -」 河合邦治他 日本建築学会梗概集 1999 年

「鉄道駅における旅客流動に関する研究 - その 10 降車分布 -」 青木俊幸他 日本建築学会梗概集 1999 年

「鉄道駅における旅客流動に関する研究 - その 11 乗降分布の予測 -」 青木俊幸他 日本建築学会梗概集 2000 年

「巣鴨駅構内における高齢者の行動特性に関する研究」 林淳蔵他 日本建築学会梗概集 1993 年

「駅舎安全計画に関する研究

その 2・プラットホームに関連した事

故とその安全対策について」 平岩 正巳他 日本建築学会梗概集 1982 年

「駅舎のコンコース・待合室の流動と滞留に関する研究」 鎌田康嗣 日本建築学会梗概集 2000 年

「流動の影響を考慮した立ち止まり行動モデルに関する研究」 田口想 早稲田大学大学院理工学研究科修士論文

「駅構内における滞留行動に関する研究」2003 年度 今井志帆 早稲田大学大学院理工学研究科修士論文

「駅における待ち合わせ行動モデルに関する研究」 梅沢力 早稲田大学大学院理工学研究科修士論文 1998 年度

「駅改札口前における待ち合わせによる滞留行動の研究」 中丸隆二 早稲田大学大学院理工学研究科修士論文 1997 年度

早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 参考文献

58

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

□書籍関連

「歩行者の空間」 J フルーイン 鹿島出版会 1974 年

「建築・都市計画のための空間計画学」 日本建築学会編 井上書院 2002 年

「建築人間工学事典」 日本建築学会編 彰国社 1999 年

「建築設計資料集成 人間」 日本建築学会編 丸善 2003 年

「環境と空間」 高橋鷹志 朝倉書店 1997 年

「人間 - 環境系のデザイン」 日本建築学会 彰国社 1997 年

「環境行動のデータファイル」 高橋鷹志 彰国社 2003 年

「新建築学体系 11 環境心理」 渡辺仁史・乾正雄 彰国社 1982 年

早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 参考文献

59

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

Data-Chapter

Chapter Two

データ編

第二部

早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 データ編

1

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

資料編においては、巣鴨駅 NO における昼と夕方についてのデータ を抜粋する。まず一つ目に掲載する資料は巣鴨駅利用者の属性を調査 したものである。  そして、二つ目のデータは巣鴨駅 NO 地点における立ち止まり行動 を 30 秒毎に抽出したものである。  表の見方に関しては下記による。

1

2

3

4

5

Oでの番号

出現F

N 最終T(s)

O 開始T(s)

6

7 8

最終F

性別

9

sex

10

11

年齢

G人数

12

13

他のGメンバー

208

121

193

205

205

311

女

2

10 高校生

3

208.209,210

209

122

194

206

207

317

女

2

10 高校生

3

208.209,210

210

123

195

206

207

317

女

2

10 高校生

3

208.209,210

14

行動パターン

位置

15 左右

1：N カメラによる映像の中における人に割り振った番号 2：隣接する O カメラでも登場する場合、O カメラの中で割り振った 番号 3：映像の視野に出現するフレーム番号 4：N の映像における最終フレーム番号 5：O カメラに出現する場合、その時のフレーム番号 6：カメラから姿を消すフレーム番号 7：性別 8：性別に割り振った記号 9：年齢層 10：特徴的な属性 11：グループの場合、その人数 12：グループの場合、その他の人の番号 13：立ち止まり行動が起きた場合の特徴的な動き 14：止まった位置 15：立ち止まった位置の画像内での位置

1

2

ヒト番号

フレーム番号

3

4

メッシュ番号

5

縦位置 横位置

1003

31

2129

78

23

1004

31

2046

75

21

6 5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

7 60

65

70

75

80

85

90

95

100

1

2

3

4

5

78 75

6

7

8

9

8 10

11

12

13

14

柱からの距離

23

5 21

9

1：人に割り振った番号 2：フレーム番号 3：該当フレームにおけるメッシュ位置 4：該当メッシュの横方面（線路に垂直な方向）における位置 5：該当メッシュの縦方面（線路に平行な方向）における位置 6：縦方向において 5 ずつに分割した場合に存在する領域を示す。 7：横方向においてホームの端から何メッシュ目にいるか示す。 8：最も近い柱までのメッシュ一辺を単位とした距離

早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 データ編

2

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

□巣鴨駅昼

Oでの番号

出現F

N 最終T(s)

行動パターン

位置

立ち止まり

柱付近

通過

狭隘部

立ち止まり

右下柱

立ち止まり

右

立ち止まり

左下柱下

50 サラリーマン

通過

狭隘部

40 サラリーマン

通過

狭隘部

2

30

立ち止まり

ライン付近

女

2

30

通過

狭隘部

男

1

40 サラリーマン

通過

狭隘部

85

男

1

30

103

142

男

1

40

107

125

女

2

20

109

109

121

女

2

20

2

65,66

101

109

109

125

女

2

20

2

65,66

-

101

-

-

125

68

74

102

112

112

112

男

1

20 サラリーマン

69

-

102

-

-

126

1

2

1

2

3

1

3

4

1

4

6

2

5

5

6

O 開始T(s) 5

最終F

性別

sex

年齢

G人数

他のGメンバー

6

17

男

1

30 サラリーマン

9

9

20

女

2

30

10

11

42

男

1

40 サラリーマン

11

12

24

男

1

30 サラリーマン

3

11

11

39

男

1

50

9

6

15

15

27

男

1

50 サラリーマン

7

10

5

15

15

50

女

2

30

8

11

11

19

19

35

男

1

50

9

26

31

47

46

130

男

1

60

10

80

29

37

39

49

男

1

60

11

-

13

-

-

149

女

2

10 高校生

4

11,12,13,14

12

-

12

-

-

147

女

2

10 高校生

4

11,12,13,14

13

-

13

-

-

148

女

2

10 高校生

4

11,12,13,14

14

-

12

-

-

149

女

2

10 高校生

4

11,12,13,14

15

19

21

29

29

146

女

2

30

2

15,16

16

20

21

29

29

148

女

2

30

2

15,16

17

-

18

-

-

143

女

2

30

18

-

32

-

-

44

19

25

34

40

41

55

男

1

40

20

42

52

63

63

79

男

1

20

2

20,21

21

43

52

63

63

78

女

2

20

2

20,21

22

38

52

64

65

83

男

1

40 サラリーマン

23

39

56

66

66

94

男

1

50

24

71

60

73

73

86

女

2

30

25

54

84

94

94

144

女

2

30

2

25,26

26

55

84

94

94

145

女

2

30

2

25,26

27

51

72

83

83

96

女

2

40

28

47

75

88

88

106

女

2

20

29

58

85

99

99

145

女

2

20

3

29,30,31

30

57

85

99

98

147

女

2

30

3

29,30,31

31

56

85

98

98

148

女

2

30

3

29,30,31

32

-

117

-

-

124

33

50

72

80

80

95

男

1

50 サラリーマン

34

-

19

-

-

37

男

1

30

35

8

9

15

15

25

男

1

30

36

12

11

20

19

144

男

1

20

37

13

11

20

21

37

女

2

40

38

14

11

22

22

36

女

2

20

39

-

14

-

-

146

女

2

40

40

16

17

25

25

143

男

1

30

41

21

25

34

34

54

女

2

30

2

41,42

42

22

25

34

34

53

男

1

30

2

41,42

43

28

38

48

48

84

男

1

50

44

-

39

-

-

146

男

1

50 サラリーマン

45

29

41

50

50

63

男

1

30

46

-

45

-

-

144

女

2

20

47

32

47

57

57

72

男

1

50 サラリーマン

48

33

48

58

58

143

男

1

20

49

-

-

-

50

36

53

63

63

67

男

1

40 サラリーマン

51

35

54

62

63

97

男

1

20

52

44

56

68

68

75

男

1

50

2

52,53

53

45

57

68

68

90

男

1

10

2

52,53

54

46

59

71

72

90

女

2

30

55

70

62

71

71

88

男

1

40 サラリーマン

56

-

61

-

-

87

男

1

57

-

60

-

-

72

男

1

58

-

61

-

-

73

女

59

-

62

-

-

145

60

-

69

-

-

77

61

-

71

-

-

81

62

48

75

69

69

63

62

81

103

64

64

97

107

65

73

99

66

65

67

左右

右

早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 データ編

3

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

Oでの番号 70

出現F

76

103

71

-

108

72

94

117

73

-

109

74

78

122

75

90

113

76

-

131

77

-

130

78

97

128

79

-

143

80

135

139

81

-

138

82

-

154

83

-

84

N 最終T(s)

O 開始T(s)

116

最終F

性別

sex

年齢

G人数

他のGメンバー

行動パターン

位置

左右

通過

狭隘部

立ち止まり

ライン付近

117

115

男

1

40 サラリーマン

-

-

132

男

1

30

139

139

124

男

1

40 サラリーマン

-

-

134

121

121

130

男

1

40

139

139

135

男

1

20

-

-

154

-

-

140

女

2

50

149

149

144

男

1

40 サラリーマン

-

-

154

男

1

60

235

235

155

女

2

40

-

-

250

女

2

30

2

81,82 立ち止まり

ライン付近

左

-

-

312

女

2

30

2

81,82 立ち止まり

ライン付近

左

155

-

-

312

女

2

30

通過

狭隘部

左

101

155

166

166

169

男

1

30 サラリーマン

85

105

157

174

174

178

女

2

40

86

114

166

196

197

189

女

2

20

87

115

189

199

199

320

女

2

20

88

116

191

200

200

214

男

1

40 サラリーマン

89

161

192

279

279

229

男

1

50 サラリーマン

90

118

192

204

204

311

男

1

30 サラリーマン

91

119

195

205

205

229

女

2

40

92

-

196

-

-

218

女

2

20

立ち止まり

柱付近

左

93

-

200

-

-

307

男

1

40

2

93,94 立ち止まり

ライン付近

右

94

-

173

-

-

320

男

1

40

2

93,94 立ち止まり

ライン付近

右

95

112

173

181

181

320

女

2

40

96

111

173

182

183

254

男

1

20

97

127

176

211

211

289

男

1

20

2

97,98

98

128

202

213

213

232

男

1

20

2

97,98

99

125

205

214

215

243

男

1

50 サラリーマン

100

-

206

-

-

229

男

1

50 サラリーマン

狭隘部

右

101

-

211

-

-

221

女

2

30

中央右寄り

右

102

137

215

237

237

320

女

2

30

103

140

227

239

239

254

男

1

20

104

-

229

-

-

255

男

1

40 サラリーマン

通過

狭隘部

左

105

-

231

-

-

261

男

1

40 サラリーマン

立ち止まり

柱

右

106

143

233

243

243

320

女

2

40

107

148

233

251

251

258

男

1

50

108

146

236

244

244

268

男

1

40

109

-

235

-

-

261

110

138

240

253

253

249

男

1

30

111

-

244

-

-

266

女

2

60

111,118 通過

狭隘部

左

112

-

252

-

-

260

男

1

40

通過

狭隘部

左

113

159

258

273

274

265

男

1

50 サラリーマン

114

150

261

257

257

310

女

2

20

115

147

247

248

248

320

女

2

20

116

-

237

-

-

308

女

2

30

通過

狭隘部

左

117

-

241

-

-

249

女

2

30

通過

狭隘部

左

118

-

243

-

-

250

女

2

50

111,118 通過

狭隘部

左

119

-

253

-

-

261

女

2

50

通過

狭隘部

左

120

-

253

-

-

260

男

1

60

通過

狭隘部

左

121

-

269

-

-

278

122

166

277

296

296

287

男

1

20 サラリーマン

123

-

288

-

-

320

女

2

20

立ち止まり

柱

右

124

149

248

255

255

314

男

1

30 サラリーマン

125

154

249

269

269

269

女

2

60

126

164

249

288

288

320

女

2

60

127

165

258

291

291

320

男

1

50 サラリーマン

128

-

257

-

-

320

女

2

60

通過

狭隘部

左

129

156

268

284

282

279

女

2

20

130

160

260

275

275

320

男

1

50 サラリーマン

131

-

262

-

-

312

男

1

40 サラリーマン

132

158

265

280

279

319

女

2

20

133

157

269

281

281

320

女

2

60

134

-

273

-

-

294

女

2

30

135

162

274

284

284

313

男

1

20

136

169

274

300

298

300

女

2

20

137

180

290

307

307

320

女

2

30

138

184

292

309

309

312

女

2

20

乗車

2

2 2

2

2

左

88,212

通過 2

左

101,224 立ち止まり

113,130

113,130 立ち止まり

立ち止まり

右

柱

左

早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 データ編

4

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

Oでの番号

出現F

N 最終T(s)

O 開始T(s)

最終F

性別

sex

年齢

G人数

他のGメンバー

行動パターン

位置

左右

139

-

293

-

-

320

男

1

20

2

139,140 乗車

左

140

-

298

-

-

313

男

1

20

2

139,140 乗車

左

141

173

298

306

306

314

男

1

50

142

-

299

-

-

316

女

2

40

乗車

左

143

-

300

-

-

307

女

2

50

乗車

左

144

-

301

-

-

309

男

1

50

乗車

左

145

174

302

311

311

313

男

1

20

146

-

303

-

-

320

男

1

50

乗車

右

147

-

304

-

-

311

男

1

50

乗車

右

148

-

307

-

-

319

女

2

50

乗車

左

149

-

310

-

-

318

女

2

40

乗車

右

150

-

308

-

-

320

女

2

20

乗車

右

151

-

315

-

-

320

男

1

60

乗車

152

-

308

-

-

316

男

1

40

通過

狭隘部

右

153

-

8

-

-

17

男

1

50 サラリーマン

通過

狭隘部

右

154

-

43

-

-

52

155

-

45

-

-

149

男

1

30

156

-

1

-

-

320

男

1

20 サラリーマン

3

156,157,158 立ち止まり

中央右寄り

157

-

1

-

-

320

男

1

20 サラリーマン

3

156,157,158 立ち止まり

中央右寄り

158

-

1

-

-

320

男

1

20 サラリーマン

3

156,157,158 立ち止まり

中央右寄り

159

-

-

-

左

立ち止まり

右

160

-

-

-

161

18

18

28

29

40

女

2

30

162

-

30

-

-

145

女

2

40

2

162,163 立ち止まり

柱

左

163

-

31

-

-

145

女

2

40

2

162,163 立ち止まり

柱

左

164

-

22

-

-

146

女

2

30

立ち止まり

ライン付近

右

165

17

16

25

25

36

男

1

40 サラリーマン

166

-

21

-

-

146

女

2

40

立ち止まり

柱

右

167

27

31

46

46

126

女

2

60

168

-

33

-

-

44

169

-

34

-

-

42

170

-

38

-

-

157

女

2

30

2

170,171 立ち止まり

171

-

38

-

-

157

女

2

30

2

170,171 立ち止まり

172

-

37

-

-

143

女

2

30

173

30

41

52

52

143

男

1

50 サラリーマン

174

31

42

53

53

143

男

1

50 サラリーマン

175

93

65

70

70

148

男

1

40 サラリーマン

176

-

60

-

-

149

女

2

20

2

176,177 立ち止まり

中央

177

-

60

-

-

148

女

2

20

2

176,177 立ち止まり

中央

178

49

75

88

88

98

男

1

40 サラリーマン

179

52

75

85

86

99

女

2

50

180

86

88

95

96

106

男

1

50

181

-

30

-

-

153

女

2

50

182

82

35

44

45

146

男

1

20 サラリーマン

183

34

54

62

62

73

男

1

20

184

-

48

-

-

145

男

1

20

2

184,185 立ち止まり

ライン付近

左

185

-

49

-

-

144

女

2

20

2

184,185 立ち止まり

ライン付近

左

186

-

64

-

-

143

女

2

20

立ち止まり

ライン付近

左

187

60

90

99

99

112

男

1

20 サラリーマン

188

-

100

-

-

154

男

1

20

3

188,189,190 立ち止まり

柱付近

左

189

-

100

-

-

152

女

2

20

3

188,189,190 立ち止まり

柱付近

左

190

-

100

-

-

149

女

2

20

3

188,189,190 立ち止まり

柱付近

左

191

75

116

123

123

141

男

1

30 サラリーマン

192

96

142

147

148

152

男

1

30

193

-

147

-

-

152

男

1

30

194

69

122

129

130

145

男

1

60

195

68

120

128

128

138

男

1

50 サラリーマン

196

88

117

127

127

140

女

2

30

197

63

95

104

104

118

女

2

50

198

91

135

141

141

154

男

1

20 サラリーマン

199

-

134

-

-

143

200

100

153

165

165

181

男

1

30 サラリーマン

201

-

170

-

-

320

女

2

40

202

103

159

172

173

189

女

2

10 高校生

203

102

160

172

173

190

女

2

10 高校生

204

104

160

171

172

182

女

2

20

205

109

175

186

187

201

男

1

50 サラリーマン

206

113

186

194

195

209

女

2

30

207

-

207

-

-

320

男

1

50

立ち止まり

中央右より 中央右より 柱

立ち止まり

左

右

乗車

左

立ち止まり

ライン付近

左

立ち止まり

中央付近

右

早稲田大学大学院理工学研究科 渡辺仁史研究室 2004 年度 修士論文 データ編

5

駅プラットホーム上階段付近における空間定位に関する研究

Oでの番号

出現F

N 最終T(s)

O 開始T(s)

最終F

性別

sex

年齢

G人数

他のGメンバー

行動パターン

位置

左右

通過

狭隘部

右

214,215 通過

狭隘部

右

214,215 通過

狭隘部

右

101,224 立ち止まり

中央右寄り

右

30

226,284 立ち止まり

中央右寄り

右

40

立ち止まり

中央右寄り

右

208

121

193

205

205

311

女

2

10 高校生

3

208.209,210

209

122

194

206

207

317

女

2

10 高校生

3

208.209,210

210

123

195

206

207

317

女

2

10 高校生

3

208.209,210

211

120

196

203

204

215

男

1

40 サラリーマン

212

117

193

201

201

230

男

1

40 サラリーマン

2

88,212

213

-

201

-

-

211

男

1

50 サラリーマン

214

-

203

-

-

214

男

1

40 サラリーマン

2

215

-

204

-

-

213

男

1

40 サラリーマン

2

216

145

207

215

215

320

女

2

50

217

126

206

216

216

269

男

1

50 サラリーマン

218

129

214

223

224

249

男

1

60 サラリーマン

219

130

218

227

227

280

男

1

30 サラリーマン

220

134

219

234

234

309

女

2

30

221

133

223

233

233

248

女

2

30

222

132

226

233

233

243

男

1

20 サラリーマン

223

136

225

235

236

249

女

2

10 高校生

224

-

217

-

-

320

男

1

30

2

225

141

233

241

241

254

女

2

30

226

-

234

-

-

320

女

2

227

-

227

-

-

320

男

1

228

151

266

276

276

295

女

2

30

229

155

267

277

277

289

女

2

10 高校生

230

-

212

-

-

314

男

1

20 サラリーマン

2

230,231 立ち止まり

左

231

-

213

-

-

313

男

1

20 サラリーマン

2

230,231 立ち止まり

左

232

-

248

-

-

259

233

-

247

-

-

262

234

185

252

311

310

320

女

2

40

235

-

252

-

-

311

女

2

40

236

7

1

14

15

44

女

2

60

237

15

12

22

23

38

女

2

40

238

23

26

36

37

52

女

2

30

239

24

31

38

39

55

男

1

30

240

40

53

65

66

144

男

1

30

241

37

50

62

63

99

男

1

50

242

41

57

64

65

75

男

1

20

243

59

85

97

97

124

男

1

30 サラリーマン

244

-

88

-

-

98

男

1

30

245

53

67

76

77

147

男

1

40 サラリーマン

246

61

94

101

101

144

女

2

30

247

66

103

110

111

150

女

2

30

248

67

104

113

113

151

女

2

30

249

83

17

26

29

39

男

1

20

250

81

35

45

45

57

男

1

20

251

87

110

118

119

142

男

1

40 サラリーマン

252

72

85

97

98

112

男

1

30 サラリーマン

253

77

109

117

118

130

女

2

20

254

79

112

120

120

132

女

2

50

255

84

48

57

58

70

男

1

30

256

89

130

137

138

150

女

2

40

257

92

135

140

141

151

女

2

50

258

-

133

-

-

143

259

98

147

151

152

158

女

2

20

260

142

231

241

241

256

男

1

40

261

144

231

241

243

252

女

2

30

262

139

239

251

251

320

女

2

30

263

153

252

269

269

283

男

1

30 サラリーマン

264

152

256

268

269

289

男

1

50

265

170

292

299

299

312

女

2

10 高校生

266

179

292

300

301

311

男

1

40

2

266,267

267

171

293

300

301

314

女

2

40

2

266,268

268

181

295

301

302

315

女

2

60

269

172

296

304

304

317

男

1

40 サラリーマン

270

175

301

310

310

317

女

2

20

271

182

308

314

314

320

男

1

30 サラリーマン

272

183

311

315

315

320

男

1

40

273

85

66

71

73

82

男

1

40

274

95

134

141

143

151