[論文レビュー] Cellular Automaton Based Simulation of Large Pedestrian Facilities - A Case Study on the Staten Island Ferry Terminals

Luca Crociani, Gregor Lämmel+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 11, 2017

Evacuation and Crowd Dynamics参考文献 23被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、ターミナル建物内の微視的歩行者ダイナミクスを細胞オートマトン（CA）でモデル化し、フェリーのスケジュールを中間スケールのキューイングモデルで統合したマルチスケールシミュレーションモデルを提案する。このモデルは、現在および将来の需要状況下でのスタテンアイランド・フェリー・ターミナルの性能を評価することを目的としている。主な発見は、現在のターミナルレイアウトでは将来のピーク需要に対応できず、ホワイトホールでは乗船時間が9分を超えることが判明しており、スケジュールの整合性を維持するためにはレイアウトや手順の見直しが急務であることを示している。

ABSTRACT

Current metropolises largely depend on a functioning transport infrastructure and the increasing demand can only be satisfied by a well organized mass transit. One example for a crucial mass transit system is New York City's Staten Island Ferry, connecting the two boroughs of Staten Island and Manhattan with a regular passenger service. Today's demand already exceeds 2500 passengers for a single cycle during peek hours, and future projections suggest that it will further increase. One way to appraise how the system will cope with future demand is by simulation. This contribution proposes an integrated simulation approach to evaluate the system performance with respect to future demand. The simulation relies on a multiscale modeling approach where the terminal buildings are simulated by a microscopic and quantitatively valid cellular automata (CA) and the journeys of the ferries themselves are modeled by a mesoscopic queue simulation approach. Based on the simulation results recommendations with respect to the future demand are given.

研究の動機と目的

• 実世界のピーク時間帯のデータを用いて、スタテンアイランド・フェリー・ターミナルのシミュレーションモデルの正確性を検証すること。
• 1サイクルあたり3,600人を超える予想される将来の乗客需要に対して、現在のターミナルレイアウトの性能を評価すること。
• 特に、ステージジョージおよびホワイトホール・ターミナルにおける乗船・降車時における乗客フローの運用上のボトルネックを同定すること。
• ターミナル効率の向上とフェリーのスケジュール準拠を維持するためのインフラまたは手順の変更に関するデータドリブンな提言を提供すること。
• 微視的CAと中間スケールキューイングを組み合わせたハイブリッドマルチスケールシミュレーション手法の有効性を示すこと。

提案手法

• 離散的な空間と時間グリッドを用いた細胞オートマトン（CA）モデルを用いて、ターミナル建物内での個々の歩行者の移動を微視的レベルでシミュレーションする。
• 固定時間ステップを用いたステップベースの時間表現を採用し、経路選択およびドアアクセスに関するエージェントベースの意思決定ルールを統合する。
• フェリーの旅程サイクル（出発間隔、乗客処理能力など）を中間スケールのキューイングシミュレーションでモデル化し、CAに基づくターミナルシミュレーションと統合する。
• シミュレーションは、ステージジョージおよびホワイトホールの両ターミナルを統合し、ゲート、待機エリア、乗船ランプを横断する乗客フローをモデル化する。
• モデルの妥当性は、ピーク時間帯の現場測定データと比較することで、シミュレートされた乗客の移動時間を検証する。
• 解析の前に安定状態に収束するよう、各シナリオごとに30回のシミュレーション実行を実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 提案されたCAベースのシミュレーションモデルは、スタテンアイランド・フェリー・ターミナルのピーク乗船・降車時における実世界の乗客移動時間をどれほど正確に再現できるか？
• RQ2 1サイクルあたり3,600人を超える将来の需要が、乗客移動時間およびターミナルの処理能力に及ぼす影響は何か？
• RQ3 現在のターミナルレイアウトおよび乗船手順は、将来の需要に対してどの程度の性能を示すか。特に、乗船時間とサイクル時間の観点から評価せよ。
• RQ4 需要増加に伴い、フェリーのサイクルにおいて、どのターミナル（ホワイトホールかステージジョージか）が重要なボトルネックとなるか？
• RQ5 将来の需要予測に対応するためには、どの運用的またはインfraストラクチャ上の変更が必要か？

主な発見

• ベースケースのシナリオにおいて、シミュレーションモデルは実世界のデータと良好に一致しており、平均乗船時間が観測値と10％未満の差に収束した。
• 2017年の需要予測では、ホワイトホールでの平均乗船時間が204秒（3.5分以上）に達し、95百分位数では332秒（5.5分以上）に達しており、深刻な遅延が生じていることが示された。
• ホワイトホールでの最大総乗船時間は558秒（9分以上）に達しており、15分のフェリーのスケジュール間隔を上回っており、定時運行の維持が脅かされている。
• ステージジョージではより良好な性能を示しており、平均乗船時間が165秒（3分未満）であったが、95百分位数では依然として5分を超えていた。
• シミュレーションの結果、ホワイトホールターミナルが、2つの乗船ドアを備えながらも、移動時間の長さと乗客数の多さから、全体のボトルネックであることが判明した。
• 結果として、現在のターミナルレイアウトは将来の需要に対応できないことが示され、運用効率を維持するためにはインフラの改変または乗船手順の見直しが不可欠である。