公共交通機関へのアクセスの評価

テネシー州チャタヌーガ市は、新しいバス路線の追加を検討していますが、路線が最も必要とされる場所を判断できていません。 このチュートリアルでは、既存のバス停が配置されているエリアをマッピングし、人口統計データと比較することで、都市内で公共交通機関へのアクセスが最も必要な地域を評価する方法について説明します。

このチュートリアルの上級ユーザー向けの簡略版については、ArcGIS ブログ サイトをご参照ください。

このチュートリアルは、ArcGIS Pro 3.2 を使用して 2024 年 2 月 14 日に最終テストされました。 異なるバージョンの ArcGIS Pro を使用している場合、機能や結果が異なる可能性があります。

要件

• ArcGIS Pro (ソフトウェア アクセスのオプションをご参照ください)
• ArcGIS Network Analyst エクステンション

既存のバス サービスのマッピング

まず、チャタヌーガの現在の停留所と、停留所から 10 分の徒歩圏内にある市内の地域をマッピングします。

GTFS データのバス停フィーチャの作成

多くの都市では公共交通機関のデータを無料ダウンロードできます。このデータの形式として最も一般的なのは、標準的なバス情報フォーマット (GTFS) です。 GTFS データセットには、交通機関システムの停留所、路線、時刻表に関する情報が含まれます。 ArcGIS Pro では、GTFS データをマップのフィーチャに変換できます。

1. Chattanooga Transit Data のアイテム詳細ページに移動し、[ダウンロード] をクリックします。
2. ダウンロードした .zip ファイルを見つけ、解凍します。

   ファイルには、停留所、路線、時刻表に関する情報を含む 9 つのテキスト ファイルが含まれています。 このデータは、Chattanooga Area Regional Transportation Authority から提供され、Transitland のオープン データ プラットフォームによって集約されます。

   注意:

   Transitland とOpenMobilityData は、GTFS データ フィードを入手できる 2 つのリソースです。

   チャタヌーガの交通機関データの最新バージョンは、フィードの詳細ページからダウンロードできます。

3. Assess Access to Public Transit プロジェクト パッケージをダウンロードします。
4. ArcGIS Pro を起動します。 サイン インを求められたら、ライセンスが割り当てられた ArcGIS 組織アカウントを使用してサイン インします。

   注意:

   ArcGIS Pro へのアクセス権限または組織アカウントがない場合は、ソフトウェア アクセスのオプションをご参照ください。

5. コンピューター上で、ダウンロードしたファイルを選択します。 [Assess Access to Public Transit.ppkx] をダブルクリックして、ArcGIS Pro で開きます。

   ArcGIS Pro に、米国テネシー州チャタヌーガのマップが開きます。

   

   次に、GTFS データセットから入手した停留所のテキスト ファイルを、マップ上で表示し、解析するための空間フィーチャに変換します。

6. リボンの [解析] タブをクリックします。 [ジオプロセシング] グループで、[ツール] をクリックします。

   

7. [ジオプロセシング] ウィンドウの検索バーに、「GTFS Stops → フィーチャ」と入力します。 結果のリストで、[GTFS Stops → フィーチャ] ツールをクリックします。

   

   ツール パラメーターが表示されます。

8. [入力 GTFS Stops ファイル] の横にある [参照] ボタンをクリックします。 [GTFS] フォルダーを参照して、[stops.txt] を選択します。

   注意:

   [stops.txt] は、プロジェクト フォルダーにもあります。 [フォルダー]、[Assess Access to Public Transit]、[commondata]、[userdata] をクリックします。

   

9. [出力フィーチャクラス] に「BusStops」と入力します。

   デフォルトでは、プロジェクトのジオデータベースである [assess_access_to_public_transit.gdb] に、新しいフィーチャクラスが保存されます。

10. [実行] をクリックします。

    

    注意:

    レイヤーのシンボル色はランダムに生成されるため、サンプル画像とは異なる場合があります。 解析の結果には影響しません。

    チャタヌーガのほとんどのバス停は、テネシー川の南側にあります。 他の都市と同じように、中心地では、バス サービスが充実しています。 次に、これらの停留所から徒歩圏内にある市内の地域をマッピングします。

11. [クイック アクセス ツールバー] で、[保存] ボタンをクリックして、プロジェクトを保存します。

    

    注意:

    Ctrl + S キーを押して、プロジェクトを保存することもできます。

バス停の到達圏の生成

バス停にアクセスしやすいエリアをマッピングする際は、道路ネットワークを使用することが重要です。 シンプルなバッファーを作成すると、建物やフェンスなど歩行者の妨げになる障害物は無視され、直線距離をもとにした距離がベースになります。 次に、チャタヌーガのバス停の到達圏を生成し、道路ネットワークに基づいて、10 分の徒歩時間を視覚化します。

注意:

以下のセクションのいずれかの手順を正常に終了できなくても、[BusServiceAreas_Backup] レイヤーを使用して、チュートリアルを先に進めることができます。 [カタログ] ウィンドウで、[データベース] を開いて、[assess_access_to_public_transit.gdb] を開き、[BusServiceAreas_Backup] レイヤーにアクセスします。

1. [コンテンツ] ウィンドウで、[Routing_ND] レイヤーをオンにします。

   [Routing_ND] レイヤーは、チャタヌーガの道路ネットワークをモデリングするネットワーク データセットです。

   

   ネットワーク データセットのフィーチャは互いを認識しており、ネットワーク解析を実施するために必要な接続性を提供します。 [Routing_ND] を使用し、バス停周辺の到達圏をマッピングします。

2. [Routing_ND] レイヤーをオフにします。
3. リボンの [解析] タブの [ワークフロー] グループで、[ネットワーク解析] をクリックします。
4. アクティブな [ネットワーク データセット] が、[assess_access_to_public_transit.gdb\Routing] の [Routing_ND] に設定されていることを確認します。

   

   注意:

   このネットワーク データセットは、プロジェクト パッケージに含まれています。 別の都市でこのワークフローを繰り返す場合には、次のオプションがあります。

   • ネットワーク データ ソースを https://www.arcgis.com/ に変更します。 このデータ ソースを使用する場合、到達圏を生成するとクレジットを消費します。 コストは、1 停留所あたり 0.5 クレジットです。 さらに、到達圏を生成できるのは一度に 1,000 か所のバス停に限定されているため、定義クエリなどの方法を用いて、データセットを複数に分けなくてはならないことがあります。
   • StreetMap Premium for ArcGIS を購入します。

   • 独自の道路データを使用して、徒歩時間移動モードで、ネットワーク データセットを作成します。

5. [ネットワーク解析] メニューで、[到達圏] をクリックします。

   

   [コンテンツ] ウィンドウに、6 つのサブレイヤーを含む新しい [到達圏] レイヤーが開きます。

   

   注意:

   シンボルの色は、ランダムに割り当てられるので、[到達圏] レイヤーは、この図と一致しない場合があります。

   今のところ、すべてのレイヤーは空の状態です。 ここで、[施設] レイヤーに停留所を入力します。

6. [コンテンツ] ウィンドウで、[到達圏] が選択 (青でハイライト表示) されていることを確認します。
7. リボンの [到達圏レイヤー] タブをクリックします。

   

8. [入力データ] グループで、[施設のインポート] をクリックします。

   

   [ロケーションの追加] ウィンドウが表示されます。

9. [入力ロケーション] で、[BusStops] を選択します。

   

10. ツールのその他のデフォルト設定をそのままにして、[OK] をクリックします。

    マップ上のポイントは、[施設] レイヤーのシンボルを使用して複製されます。

    

    次に、各停留所から徒歩で 10 分圏内の到達圏をリクエストします。

11. リボンの [到達圏レイヤー] タブの [移動モード] グループで、次のパラメーターを変更します。
    • [モード] を [徒歩時間] に設定します。
    • [方向] を [施設へ] に設定します。
    • [カットオフ] を「10」に設定します。

    

12. [出力ジオメトリ] グループで、[標準精度] を [高精度] に変更します。

    

    高精度の到達圏は、生成に時間がかかりますが、標準精度よりも正確であり、徒歩時間解析に適しています。

13. [オーバーラップ] を [ディゾルブ] に変更します。

    

    [ディゾルブ] オプションは、各停留所の周辺にポリゴンを作成してマージします。

14. リボンの [解析] グループで、[実行] をクリックします。

    到達圏ポリゴンが、マップ上の各施設 (バス停) を囲むようになりました。

    

15. [コンテンツ] ウィンドウで、[ポリゴン] を右クリックし、[データ] にポインターを合わせて、[フィーチャのエクスポート] を選択します。

    [フィーチャのエクスポート] ウィンドウが表示されます。 [入力フィーチャ] が [ポリゴン] に設定されています。

16. [出力名] に「BusServiceAreas」と入力します。

    

17. [OK] をクリックします。

    到達圏ポリゴンのコピーが、[到達圏] データとは別に、マップとプロジェクトのジオデータベースに追加されます。

18. [コンテンツ] ウィンドウで [到達圏] を右クリックし、[削除] をクリックします。
19. また、[BusStops] レイヤーと [Routing_ND] ネットワーク データセットも削除します。

    

    [BusServiceAreas] レイヤーには、少なくとも 1 つのバス停から徒歩で 10 分圏内にある市内の地域を表すポリゴンが表示されます。

20. プロジェクトを保存します。

マップを見ると、市内の全域が、既存のバス路線で網羅しきれていないことがわかります。 チャタヌーガ市は、新しい路線を追加したり、既存の路線を延長したりして、バス サービスを拡大することを検討しています。 次に、最大のニーズがある地域を特定します。

新しいバス停の設置に向けたマップの評価

次に、チャタヌーガ市の人口統計情報をマッピングし、バス サービスを拡大することで、最も大きなメリットを得られる地域を評価します。

ブロック グループの追加

まず、ブロック グループにデータを追加します。ブロック グループとは、米国国勢調査で使用される、2 番目に小さい地理単位です。

注意:

他の国の同様のポリゴン フィーチャが、ArcGIS Living Atlas of the World にあります。 近接境界や、それに類似するデータも適しています。 あるいは、[テッセレーションの生成 (Generate Tessellation)] ツールを使用して、ポリゴンのグリッドを作成する方法もあります。

1. 必要に応じて、プロジェクトを開きます。
2. [カタログ] ウィンドウで、[ポータル] タブをクリックし、[Living Atlas] をクリックします。

   

3. 「US Census Block Groups」を検索します。 [US Census Block Groups] レイヤーを右クリックして、[現在のマップに追加] を選択します。

   

   このレイヤーは全米を網羅するので、ニーズに対して広すぎます。 これを、テネシー州ハミルトン郡に絞り込みます。

4. [コンテンツ] ウィンドウで、[BusAreas] レイヤーを右クリックして、[レイヤーにズーム] をクリックし、フォーカス エリアでポリゴンを選択します。
5. [コンテンツ] ウィンドウで、[Census Block Groups] を右クリックして、[属性テーブル] をクリックします。

   属性テーブルが開きます。

   

6. テネシー州ハミルトン郡の [郡の FIPS コード] および [州の FIPS コード] が見つかるまでスクロールします。

   ハミルトン郡の郡の FIPS コードは 065、テネシー州の州の FIPS コードは 47 です。

7. 属性テーブルを閉じます。
8. [コンテンツ] ウィンドウで、[Census Block Groups] レイヤーを右クリックして、[プロパティ] を選択します。

   [レイヤー プロパティ] ウィンドウが表示されます。

9. [レイヤー プロパティ] ウィンドウで、[定義クエリ] タブをクリックし、[新しい定義クエリ] をクリックします。

   

10. ドロップダウン メニューを使用して、[Where 句郡の FIPS が 065 と等しい] という句を作成します。

    

11. [項目の追加] をクリックします。
12. [州の FIPS コードが 47 と等しい] という句を作成します。

    

13. [適用] をクリックし、[OK] をクリックします。
14. 郡全体が表示されるまで縮小します。

    ハミルトン郡のブロック グループが、マップに表示されます。

    

ブロック グループへの人口統計データの付加

公共交通機関のニーズを評価するために、人口密度、貧困、自家用車を所有していない人の割合をマッピングします。

1. リボンの [解析] タブをクリックします。 [ジオプロセシング] グループで、[ツール] をクリックします。
2. [ジオプロセシング] ウィンドウで、[情報付加] ツールを検索して開きます。

   [情報付加 (Enrich)] ツールは、地理データに人口統計情報と地形情報を追加します。 クレジットの消費量は、100 の変数またはフィーチャあたり 1 クレジットです。 次のステップでは、3 つの変数を使用して、247 個のフィーチャに情報を付加し、合計で 7.41 クレジットを消費します。

   注意:

   [実行] ボタンをクリックするまでは、クレジットは消費されません。 クレジットを節約したい場合は、[assess_access_to_public_transit.gdb] にある [USABlockGoups_Enrich_Backup] を使用して、チュートリアルを続行できます。

   最初に、[情報付加] ツールが、正しい国に設定されていることを確認します。

3. [環境] タブをクリックします。 [データ ソース] で、[参照] ボタンをクリックします。
4. [北アメリカ] を参照します。 [アメリカ] で、[Esri 2023] をクリックします。 [OK] をクリックします。
5. [ジオプロセシング] ウィンドウで、[パラメーター] タブをクリックします。
6. [入力フィーチャ] で、[Census Block Groups] を選択します。
7. [変数] の横にある変数の追加ボタンをクリックします。

   

   [データ ブラウザー] ウィンドウが表示されます。

8. 必要に応じて、[データ ブラウザー] ウィンドウの [アメリカ (Esri 2023)] で、[カテゴリ] をクリックします。

   

9. [Population] と [共通する Population 変数] をダブルクリックします。
10. [2023 Total Population] をオンにします。

    注意:

    人口統計データは、定期的に更新されます。 利用可能な最新のデータをご使用ください。

    

    [データ ブラウザー] ウィンドウの最上部にある検索バーの下の [詳細パネルの表示/非表示] アイコンは、1 つの変数が選択されていることを示しています。

    

11. [カテゴリ] をクリックします。 [Poverty] をダブルクリックします。 [共通する Poverty 変数] をダブルクリックします。
12. [2021 HHs: Inc Below Poverty Level (ACS 5-Yr)] (または年数が最新のもの) をオンにします。
13. [カテゴリ] をクリックし、[At Risk] をダブルクリックします。
14. [At Risk] フォルダーをダブルクリックします。
15. [2017-2021 Vehicles Available (ACS)] (または年数が最新のもの) を展開し、[2021 Owner HHs with 0 Vehicles (ACS 5-Yr)] をオンにします。

    

16. [OK] をクリックします。

    3 つの変数が、[情報付加] ツールに追加されます。

    

17. [実行] をクリックします。

    注意:

    このツールは、8.34 クレジットを使用します。 詳細については、[クレジットの推定] をクリックしてください。

    マップに新しいレイヤー [CensusBlockGroups_Enrich] が追加されます。 [情報付加] ツールによって追加された、変数の属性が含まれます。

18. 元の [Census Block Groups] レイヤーを削除します。
19. [BusServiceAreas] レイヤーをオフにします。
20. プロジェクトを保存します。

情報付加したレイヤーのシンボル化

追加した人口統計データを視覚化するために、3 つのレイヤーを作成します。それぞれのレイヤーは、変数ごとに透過色を変えて描画されます。

1. [コンテンツ] ウィンドウで、[CensusBlockGroups_Enrich] レイヤーのシンボルをクリックします。

   

   [シンボル] ウィンドウが表示されます。

2. [シンボル] ウィンドウで、必要に応じて、[ギャラリー] タブをクリックします。

   このプロジェクトには、[Chattanooga] というカスタム スタイルが含まれています。

3. [Chattanooga] で、[Green no outline] をクリックします。

   

4. [シンボル] ウィンドウで、[戻る] ボタンをクリックします。
5. [属性によってシンボルを変更] タブをクリックし、[透過表示] を展開します。

   

   [属性によってシンボルを変更] タブは、[プライマリ シンボル] タブで指定した視覚変数に加えて、もう 1 つの視覚変数をレイヤーに追加します。 透過表示をマップ上で使用するには、いくつかの方法がありますが、データから透過値を生成するには、この方法が一番シンプルです。

   すべてのブロック グループが、緑になるようレイヤーをシンボル化しますが、人口密度に応じて、その透過表示を変えます。

6. [透過表示] の [フィールド] で、[2021 Total Population] (または年数が最新のもの) を選択します。
7. [正規化] で、[Shape_Area] を選択します。

   透過表示は、人口をブロック グループあたりの面積で除算した数を表します。

8. [高い値] に「20%」と入力します。 [低い値] に「100%」と入力します。

   大半のブロック グループで透過表示の値が高くなっているため、マップ上のレイヤーがよく見えません。

9. [透過表示範囲] ヒストグラムで、グレーのバーのすぐ下に来るまで、下のハンドルを上にドラッグします。

   

   マップ上で、人口パターンがわかりやすくなりました。 明るいポリゴンの方が、色が薄いポリゴンよりも、人口密度が高くなります。

   

10. [コンテンツ] ウィンドウで、[CensusBlockGroups_Enrich] を右クリックし、[コピー] を選択します。
11. [マップ] を右クリックし、[貼り付け] を選択します。
12. 新しいレイヤーのシンボルをクリックします。 シンボルの [ギャラリー] で、[Red no outline] を選択します。
13. [戻る] ボタンをクリックし、[属性によってシンボルを変更] をクリックします。
14. [透過表示] を展開し、[フィールド] を [2021 HHs: Inc Below Poverty Level (ACS 5-Yr)] に変更します。
15. ヒストグラムで、グレーのバーのすぐ下に来るまで、下のハンドルを上にドラッグします。

    

    マップ上では、赤と緑の透過色が混在しています。

16. [コンテンツ] ウィンドウで、[CensusBlockGroups_Enrich] レイヤーをもう一度コピーし、シンボルを変更して、[Yellow no outline] を使用します。
17. [透過表示フィールド] を [2021 Owner HHs with 0 Vehicles (ACS 5-Yr)] に変更します。 ヒストグラムで、グレーのバーのすぐ下に来るまで、下のハンドルを上にドラッグします。
18. [コンテンツ] ウィンドウで、レイヤー名を 2 回クリックし、次の表に従って、ブロック グループ レイヤーの名前を変更します。

    シンボル色	レイヤー名
    黄	No Access to a Vehicle
    赤	Poverty
    緑	Population Density

    

19. [コンテンツ] ウィンドウで、[World Dark Gray Reference] レイヤーをリストの一番上までドラッグします。
20. マップを探索します。 ブロック グループ レイヤーの順序を変更することで、変数の分布の視点を変えることができます。

    

今後の拡大地域に向けたマップの評価

バス停のニーズが最大なのは、チャタヌーガ市中心地のようですが、[BusServiceAreas] レイヤーで確認したとおり、この地域では、公共交通機関がすでに充実しています。 [BusServiceAreas] レイヤーでマップをマスキングすると、バス停のない場所に着目することができます。

1. [コンテンツ] ウィンドウで、Ctrl キーを押しながら、[Population Density] レイヤー、[Poverty] レイヤー、[No Access to a Vehicle] レイヤーをクリックし、3 つのレイヤーをすべて同時に選択します。
2. リボンの [フィーチャ レイヤー] タブをクリックします。
3. [描画] グループで、[マスキング] をクリックして、[BusServiceAreas] を選択します。

   

   ブロック グループ レイヤーは、バス停の到達圏でマスキングされます。

   

   このマップから判断すると、East Ridge と Red Bank 付近が、新たなバス路線の有力候補となります。 これらのエリアは、現行の公共交通機関の路線が最初に設置されて以来、都市化が進んだ場所である可能性があります。

   

4. プロジェクトを保存します。

このチュートリアルでは、GTFS データをもとにバス停をマッピングしました。 ネットワーク データセットを用いて、各バス停周辺の到達圏を生成しました。 また、人口統計変数を使用して、グループ ブロック エリアに情報を付加しました。 最後に、マップをシンボル表示して視覚的解析を実施し、バス路線の新たな候補地を提案しました。

この視覚的解析により、チャタヌーガ市の公共交通機関の拡大計画について、貴重な情報を得ることができます。 より精密な適合性解析を実施することで条件に重みを付け、結果を定量化できるため、エリア選択にさらに役立てることができます。

また、その他の人口統計変数を使用することもできます。 このチュートリアルでは、人が住んでいる地域をもとにバス停のニーズの有無を判断しており、通勤や買い物、通学する場所は考慮していません。 バス サービスへのニーズをさらに効果的にマッピングするには、昼間人口、合計従業員数、合計売上高などの変数も含めるとよいでしょう。 Red Bank と East Ridge からバスに乗る人は多数いますが、そこで降りる人はそれほど多くないからです。

詳細については、Public Transit Analysis in ArcGIS Pro ビデオ シリーズをご覧ください。

他のチュートリアルについては、チュートリアル ギャラリーをご覧ください。

使用許諾

• バス停データ: Chattanooga Area Regional Transportation Authority (CARTA)
• ネットワーク データセット: HERE
• US Census Block Groups レイヤー: 米国国勢調査局、Esri
• キャンバス (ダーク グレー) ベースマップ: Esri、TomTom、Garmin、FAO、NOAA、USGS、OpenStreetMap の投稿者、GIS ユーザー コミュニティ