2024年のフランスの道路交通データの調査:洞察の解明

April 5, 2024
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交通システムの理解は複雑ですが、道路からの交通情報を分析することで、社会的流動性、インフラ効率、都市計画手法に関する貴重な洞察が得られます。フランスは豊かな文化の歴史と活気ある都市の中心地としてよく知られており、道路交通の複雑さを研究するうえで興味深い背景となっています。この記事では、フランスの交通ルートの複雑なシステムを掘り下げ、ヨーロッパの著名な交通ハブにおける道路交通情報の重要性、始まり、影響を分析します。それでは、パリのにぎやかな通りからのどかな田舎道まで、フランスの道路交通をデータ主導でたどってみましょう。

フランスの道路交通データのデコード

距離

フランスの道路の全長は、なんと1,053,215キロメートルにも及びます。この広範なネットワークは交通インフラのバックボーンを形成し、都市、町、農村地域間の接続を促進しています。距離指標は、移動時間を計算し、ルート計画を最適化するための基本的なパラメータとなります。

平均速度

道路網の効率と交通渋滞レベルを評価するには、平均速度を理解することが不可欠です。これにより、さまざまな道路セグメントにおける一般的な車両移動速度に関する洞察が得られるため、当局は渋滞のホットスポットを特定し、的を絞った対策を実施できるようになります。交通計画担当者は、平均速度データを分析することで、交通管理戦略を最適化して全体的なモビリティを向上させ、移動時間を短縮することができます。Route Nationaleの平均速度分布をグラフィカルに表示すると、速度ダイナミクスに関する視覚的な洞察が得られ、交通フローの強化とインフラ利用の最適化に向けた取り組みの指針となります。

速度制限

速度制限は、道路の安全を確保し、交通の流れを規制する上で重要な役割を果たします。フランスでは、法的に許容される最高速度は道路区間によって異なります。制限速度の分布を示すグラフは、全国の速度規制の包括的な概要を示しています。速度制限のパターンを理解することは、交通法の施行や事故軽減策の実施に役立ちます。

ファンクショナル・ロード・クラス

FRC分類システムは、道路の階層とモビリティにおける役割に基づいて道路を分類します。主要高速道路から地方道路まで、各カテゴリーは異なる交通ニーズに対応します。フランスのFRC分布を分析すると、道路網の構成と交通管理への影響に関する貴重な洞察が得られます。FRCの分類を理解することで、政策立案者はインフラ投資の優先順位を決め、資源配分を最適化することができます。

フランスの道路交通データをグラフと地図でナビゲートする

フランスの複雑な道路網をナビゲートするには、包括的なデータ分析と直感的な視覚化が必要です。フランスの道路交通に関するグラフ、地図、具体的な洞察は、交通パターンを理解し、ルートを最適化し、輸送効率を高めるための非常に貴重なツールとなります。

パリ道路ネットワークデータ

パリのような大都市では、交通管理は道路網が原因で課題と機会の両方に直面しています。パリの道路網に関するデータを調べることで、市内の交通渋滞、交通方法、インフラの利用状況について理解を深めることができます。公共交通機関のルートの強化、交通管制戦略の強化、都市のモビリティの強化には、パリの交通の流れに関する知識が不可欠です。

中央速度別のストリート名

Street Name

Median Speed (km/h)

Rue Celestin Hébert

13.85

Sentier des Tartres

15.2

Avenue de la Porte de la Villette

15.5

Carrefour d'Alsace

16.5

Boulevard Charles de Gaulle

16.55

Place Pierre Semard

18.3

Quai des Carrières

20.2

Carrefour de la Folie

21.1

Rue du Pont

21.1

Passage François Arago

21.3

E54

93.15

A12

93.3

Autoroute de Normandie

95.5

A15

95.9

A14

96.7

N12

96.8

Rue Pierre Curie

97.5

N3

100

A5

105

A105

106

道路の中央速度から、さまざまな道路の多様な交通動態を把握できます。セレスティン・エベール通り(13.85 km/h)やサンティエ・デ・タルトル(15.2 km/h)などの道路は速度が遅く、渋滞を示している可能性があります。一方、カルフール・ダルザス(16.5 km/h)やシャルル・ド・ゴール大通り(16.55 km/h)などの大通りでは速度が適度に速く、交通の流れがスムーズであることがわかります。A5(105 km/h)や A105(106 km/h)などの高速道路は、主要ルートでの効率的な移動を反映して、速度を大幅に向上させます。このデータは、さまざまなモビリティニーズに対応するための戦略的交通計画の重要性を浮き彫りにしています。

ストリート名別の平均速度 (トップ 10 ストリート)

道路名ごとに平均速度を分析すると、さまざまな大通りのさまざまな交通状況に関する貴重な洞察が得られます。「ラ・フランシリエンヌ(La Francilienne)」や「ルート・デパルテメンタール(Route Départementale)」などの道路では、速度の中央値が常に高くなっており、これらのルートでは一般的に交通の流れが速いことが示唆されます。これは、移動が効率的であり、これらの道路沿いの渋滞箇所が少ない可能性があることを示しています。これとは対照的に、「ペリフェリック通り」、「ジェネラルルクレール通り」、「レピュブリック通り」などの道路では、中央速度が低くなる傾向があります。つまり、これらの都市部の大通りでは交通の流れが遅くなり、渋滞が増える可能性があります。これらのパターンを理解することは、都市全体でよりスムーズで効率的な移動を実現するための交通計画と交通管理戦略の最適化に不可欠です。

機能道路クラス (FRC) 別の平均速度

ファンクショナル・ロード・クラス(FRC)別の平均速度は、交通計画と交通管理にとって重要な洞察を提供します。高速道路/高速道路は時速約80kmで進み、他の主要道路は時速約60kmを維持しています。二次主要道路は時速約35km、一般道路は時速25〜35kmです。FRCカテゴリー間のこれらの速度差を理解することは、交通の流れを強化し、モビリティネットワークの安全性と効率性を確保するためのインフラ投資の優先順位を付け、的を絞った介入を実施する上で最も重要です。

フランスの道路交通データの使用事例

スマート交通管理システム

フランスは道路交通情報を利用することで、都市部に動的な交通ソリューションを導入して交通渋滞を緩和し、移動時間を短縮することができます。当局はライブ交通データや渋滞の激しい地域を調べることで、交通信号の調整、車線管理、制限速度の変更などの手法を導入して、交通の流れを良くし、全体的な移動量を増やすことができます。

交通安全改善プログラム

道路交通情報を分析することで、事故の多い場所や危険度の高い場所を特定できるため、交通安全を向上させるための的を絞った対策が可能になります。当局は、過去の事故情報や交通動向を活用して、道路レイアウトの強化、標識の改善、取締りの強化など、データに基づいた戦術を策定して、交通事故を減らし、交通安全の成果を高めることができます。

インフラ強化プロジェクト

交通情報を理解することは、交通インフラの進歩を導くために不可欠です。交通の流れ、道路の利用、ニーズを検討することで、道路の拡幅や交差点の強化、公共交通機関への投資など、インフラ整備における優先事項を意思決定担当者が特定できます。これにより、渋滞の緩和、交通網の強化、緑豊かな都市圏の拡大の支援が可能になります。

結論

フランスの道路交通データを分析することは、交通システムと都市交通の複雑さについての貴重な理解につながります。データ分析と視覚化技術を活用することで、関係者は交通管理の改善、交通安全の強化、インフラ開発の最適化について、知識に基づいた選択を行うことができます。フランスが交通システムを進化させる中、全国のモビリティの将来を決定づける上で、道路交通データは引き続き重要です。

フランスの交通管理を最適化するためのxMapの活用

xMapは高度な視覚化により、複雑な交通データを直感的なマップやチャートに簡略化し、迅速な意思決定と戦略的計画を促進します。その包括的なデータ分析機能により、交通流量、制限速度、中央速度に関する詳細なインサイトが得られるため、企業はルートとロジスティクスを効果的に最適化できます。xMapは継続的に更新されるため、信頼できる最新の交通データに確実にアクセスできるようになり、企業は変化する状況に迅速に適応できるようになります。さらに、xMap にはトラフィックパターンを予測して遅延を最小限に抑えるための予測分析ツールも用意されています。ユーザーフレンドリーなインターフェースによりアクセシビリティが向上し、利害関係者は目的に合わせた実用的なインサイトを引き出すことができます。本質的に、xMapはフランスの交通管理戦略を強化し、輸送効率を向上させる上で重要な役割を果たしています。

フランスの交通データに関するすべての詳細を取得するには、こちらをご覧ください データセット ページ。

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このデータはロケーションマインドが提供していますが、データソースは TomTom です。

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