交通渋滞はコロナウイルスのように広がる

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新型コロナウイルスが世界中で人から人へと感染したように、交通も高速道路や市街地を伝染病のように伝播します。たった一度の衝突事故から渋滞が街中に波及し、科学者たちはそれを証明するモデルを今や手に入れました。オーストラリア、イラン、そしてアメリカの研究者たちは、病気の蔓延をマッピングするための一般的なモデルを改良し、交通渋滞の蔓延にも適用できることを示しました。ただし、この場合、ウイルスによる人から人への感染ではなく、渋滞による車から車への感染が関係しています。

奇妙なことに、シカゴ、ロンドン、メルボルン、モントリオール、パリ、シドニーという6つの異なる都市で、交通渋滞の広がり方が非常に似ていることが分かりました。「ネットワーク内で渋滞がどれだけ速く広がるかを計算することができますが、それは実際には都市の地理や地形とは無関係です」と、ニューサウスウェールズ大学のエンジニアで、この研究を解説するネイチャー・コミュニケーションズ誌に掲載された論文の筆頭著者であるミード・サベリ氏は述べています。「世界のどこにいても、渋滞の広がり方は非常に似ています。」

それがどのように起こり得るかについては後ほど詳しく説明しますが、まずはこれらのモデルについてお話ししましょう。COVID-19のような病気の蔓延を特徴付ける方法の一つに、感受性-感染-回復モデルがあります。感受性とは、これまで感染したことがなく、今は感染する可能性のある人々のグループ、感染者とは現在感染している人々、そして回復者とは現在病気を克服した人々のグループを指します。回復者は免疫を持っているため、ウイルスが感染できる潜在的な宿主が次第に減少し、パンデミックは時間とともに弱まる傾向があります。

このモデルを交通特性の解析に応用し、研究者たちは人ではなく「リンク」、つまり任意の2つの交差点を結ぶ物理的な道路に注目した。（四つ角の交差点は厳密には2つの道路が合流する地点だが、各方向が1つのリンクとしてカウントされる。）また、咳や発熱といった生物学的症状を研究する代わりに、彼らは交通渋滞、つまり車が減速して渋滞する渋滞を研究した。「ネットワークには3種類のリンクがあります」とサベリ氏は言う。「渋滞しやすいリンク、実際に渋滞しているリンク、そしてかつて渋滞していたが今は回復したリンクです。」つまり、これは同じアナロジーだが、「交通の観点から見た」ものだと彼は言う。

こうした交通のダイナミクスは既によく理解されています。例えば、高速道路を走っているとしましょう。前方で事故が発生し、誰もが後ろをチラチラ見ながら通り過ぎていきます。1台の車が減速すると、後続車もかなり予測可能な速度で減速します。いずれは全車が減速しなければならず、前の車に衝突してしまう可能性があります。しかし、事故後、交通量が再び増加すると、加速の予測は難しくなります。ドライバーは状況に応じて加速します。アクセルを全開にするドライバーもいれば、徐々に加速するドライバーもいます。つまり、制約はありません。ドライバーは特定の行動をとる必要はありません。なぜなら、前方にチラチラ見をしているドライバーがいなくなったからです。

このストップ・アンド・ゴー現象の結果、渋滞は車から車へと伝染のように広がり、事故が道路からなくなると回復します。「マクロレベルでの伝染モデルが交通渋滞の広がりを説明できることを実証することができました」とサベリ氏は付け加えます。「そして、世界6都市の経験的データを用いて、これが実際には普遍的であることを示しました。」

しかし、ロンドンのような迷路のような都市で、シカゴのような整然とした碁盤の目のように交通が同じように広がるのはなぜでしょうか？ 実は、問題は道路の配置そのものではなく、道路の交差方法、つまり各交差点を平均して何本の道路が結んでいるかにあるのです。

シカゴは比較的整然とした地形で、2本の道路、つまり4本のリンクが交わる交差点が数多くあります。パリでは、交差点ごとに5本から6本のリンクが交わることもあります。「しかし、様々な都市を見てみると、都市形態はそれぞれ大きく異なりますが、平均ノード数はほぼ同じです」とサベリ氏は言います。「つまり、2本から3本の間です。どの交差点にも、2本から3本の道路が交わっています。そのため、地形は異なっていても、結果は似たようなものになります。なぜなら、平均ノード数はほぼ同じだからです。」