Urban Disaster Research Institute 一般財団法人 都市防災研究所
Notes

Conveyal R5で公共交通到達圏解析 (wip)

前記事では、OpenTripPlannerとQGISプラグインにより、GTFSに含まれるバスルートや停留所の簡単表示を試みたが、到達圏解析（isochrone）をしようとすると、OTPを1系に落とさなくてはならなかったり（現在のOTPバージョン2.9）なかなか厄介なハマり点が出てきたため、もう一つの解析エンジンConveyal社のR5を使ってみる。

１．必要ツール

1. Python（推奨：3.11系）

Python公式サイト：
Python Downloads

初めてPythonインストールなら、インストール時に　 Add Python to PATH にチェックを入れる。
※Windowsなら、直接3.11.9の実行型インストーラダウンロードでもよい
Python 3.11.9 Windows installer (64-bit)

※2つ以上のバージョンを共存させるなら、Add Python to PATH　を入れずに　c:\Python311 などのフォルダを作成し、そこにインストールする。（R5実行時に指定）

コマンドプロンプトで確認。　python --version 
※D:ドライブにPython311フォルダを作成し、そこにインストールした場合の確認。
D:\Python311\python --version

2. Java（推奨：Java 17 LTS）

R5 は内部で Java を利用して動作する。

Eclipse Temurin Downloads

コマンドプロンプトで確認。　java -version　

3. r5py 関連ライブラリ

コマンドプロンプトで以下を実行する。
pip install r5py geopandas pyogrio
※使用するPythonを明示したい場合は、
Ⅾ:\Python311\Scripts\pip install r5py geopandas pyogrio など

２. R5の作業フォルダ整備

作業用フォルダを （ここでは外部SSDに　r5フォルダ作成）用意
（例えば）D:¥r5
この下に、kiyobusなどのフォルダを作成し、GTFSとOSMデータを配置。
同じフォルダに、出力用 output　フォルダと　キャッシュ用　cache　フォルダなども作成しておくとよい。

３．解析用プログラムテンプレート

ファイル位置や解析したい場所情報、出力先などを決める必要がある。
make_iso.py　ファイルの冒頭に下記テンプレートを配置しておくとよい（わかりやすい）。

  • OSMファイル
  • GTFSファイル
  • 目的地（清瀬駅など）
  • 出発地点
  • 出発時刻
  • 出力先
# ============================================
# R5 到達時間解析テンプレート
# きよバスgtfsである場所（Origin01）から清瀬駅まで
# Origin01の座標は、QGISとQGIS-GOから取得
# ============================================

import datetime

import geopandas as gpd
import r5py

from shapely.geometry import Point

# ============================================
# OSM / GTFS
# ============================================

OSM_FILE = r"D:/r5/kiyobus/kanto-260511.osm.pbf"

GTFS_FILE = r"D:/r5/kiyobus/kiyobus.gtfs.zip"

# ============================================
# 出力先
# ============================================

OUTPUT_FILE = r"D:/r5/kiyobus/output/travel_time.gpkg"

# ============================================
# 目的地（清瀬駅）
# ============================================

DEST_NAME = "KiyoseStation"

DEST_LON = 139.5265
DEST_LAT = 35.7857

# ============================================
# 出発地点
# ============================================

ORIGIN_NAME = "Origin01"

ORIGIN_LON = 139.497806
ORIGIN_LAT = 35.775772

# ============================================
# 出発時刻
# ============================================

DEPARTURE_YEAR = 2026
DEPARTURE_MONTH = 5
DEPARTURE_DAY = 19

DEPARTURE_HOUR = 8
DEPARTURE_MINUTE = 0

# ============================================
# 条件
# ============================================

MAX_TRAVEL_MINUTES = 60

TRANSPORT_MODES = ["WALK", "TRANSIT"]

# ============================================
# 歩行速度（m/s）
# ============================================

WALK_SPEED = 1.0
# ============================================
# R5 ネットワーク生成（冒頭に続く本体）
# ============================================

print("R5 network 作成中...")

network = r5py.TransportNetwork(
    OSM_FILE,
    [GTFS_FILE]
)

print("R5 network 作成完了")

# ============================================
# 目的地
# ============================================

destinations = gpd.GeoDataFrame(
    {
        "id": [DEST_NAME]
    },
    geometry=[
        Point(DEST_LON, DEST_LAT)
    ],
    crs="EPSG:4326"
)

# ============================================
# 出発地点
# ============================================

origins = gpd.GeoDataFrame(
    {
        "id": [ORIGIN_NAME]
    },
    geometry=[
        Point(ORIGIN_LON, ORIGIN_LAT)
    ],
    crs="EPSG:4326"
)

# ============================================
# 到達時間計算
# ============================================

print("到達時間計算中...")

travel_times = r5py.TravelTimeMatrix(
    transport_network=network,

    origins=origins,
    destinations=destinations,

    transport_modes=TRANSPORT_MODES,

    departure=datetime.datetime(
        DEPARTURE_YEAR,
        DEPARTURE_MONTH,
        DEPARTURE_DAY,
        DEPARTURE_HOUR,
        DEPARTURE_MINUTE
    ),

    max_time=datetime.timedelta(
        minutes=MAX_TRAVEL_MINUTES
    )
)

# ============================================
# 結果表示
# ============================================

print(travel_times)

# ============================================
# 保存
# ============================================

travel_times.to_file(
    OUTPUT_FILE,
    driver="GPKG"
)
origins.to_file(
    r"D:/r5/kiyobus/output/origins.gpkg",
    driver="GPKG"
)

destinations.to_file(
    r"D:/r5/kiyobus/output/destinations.gpkg",
    driver="GPKG"
)
origins.to_file(
    r"D:/r5/kiyobus/output/origins.gpkg",
    driver="GPKG"
)

print("===================================")
print("出力完了")
print(OUTPUT_FILE)
print("===================================")

４．解析実行例

Pythonの実行
D:\Python311\python D:\r5\kiyobus\make_iso.py
※javaが見つからないなどのエラーが出た場合は、set JAVA_HOME=C:\java　などで
一時的にJAVA_HOME　の場所を設定

実行成功すると
出力完了
D:/r5/kiyobus/output/travel_time.gpkg
などで終了する。

主な解析例

  • 公共交通到達圏（Isochrone）
  • 時間帯別到達圏比較
  • 徒歩＋公共交通解析
  • 到達人口分析
  • 医療・避難施設アクセシビリティ解析

など。


        


        
        

      

    

  




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