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高専から駅弁大学から東工大を経て大企業へ 浅く広い趣味とかキャリアの日記を

化石燃料や如何に

自動車登録規則:分類番号:ナンバー

 

分類

1

普通貨物車

大型・中型トラック,セミトレーラ,
中型登録ハイエース

2

普通乗合車

バス,定員11人以上

3

普通乗用車

サイズ/排気量の大きな*車,
乗用登録ハイエース

4

小型貨物車

軽トラ,小型貨物登録ハイエース(ハイエースバン)

6

小型貨物車

自動車登録規則の一部を改正する省令(昭和59年7月6日運輸省令第22号)までは「小型三輪乗用車」。改正の際には「77」から使用することとされた(昭和59年7月6日 施管第5号)。

 

5

小型乗用車

3以外のファミリーカー全般

7

小型乗用車(&6と同様)

 

8

特種用途車

特種なセミトレーラ,緊急自動車

9

大型特殊自動車

フォークリフト

0

建設機械

 

*小型車分類の定義:全長4.7m以下,全幅1.7m以下,全高2.0m以下,総排気量2,000cc以下(ディーゼル車は無制限)

 

交通センサスにおける普通貨物車以外の貨物車(軽貨物車・小型貨物車・貨客車)は,4・6ナンバーの小型貨物車に分類される.

Wikipediaによれば,「双方1ナンバーが多いが、冷凍設備を持つものや小型のボート運搬用のもの等8ナンバーのトレーラーもある。」と記述される.

 

一般社団法人 自動車検査登録情報協会「自動車の種類」

https://www.airia.or.jp/info/system/02.html

flexdream「ハイエース維持費 3ナンバーと1・4ナンバーの違いと差額 R2.4」

https://www.flexdream.jp/hiace/news/196/

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%89%BD%E5%BC%95%E8%87%AA%E5%8B%95%E8%BB%8A#%E3%83%8A%E3%83%B3%E3%83%90%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%88

 

用途の分類:ナンバー

営業用

自家用

緑地白字

白地緑字

黒地黄字

黄地黒字

あ~こ(お除く),を,(わ,れ:レンタカー)

さ~ろ(し・へ・よ・り除く)

一般社団法人 大阪府自家用自動車連合協会「ナンバープレートの種別と分類番号等」

http://www.daijiren.or.jp/number/number_classification.html

 

これらの用途車種区分によってナンバーが振り分けられ,これに対応するようにそれぞれの調査票が配布され集計されている.

 

データ処理
pytho.hatenablog.com

データレイアウト:区間距離             有効値    0000~4622(平日)、0000~5422(休日)

長距離が散発的で異常値に見えるが,左図より読み込んだデータ(全車の有効トリップ)は整合している.これは拡大係数も同様で最大480だった.そのため不自然ではあるが,ここにデータが集中していると解釈するほかない.ただ北海道-鹿児島間が2500kmあまりであり,1000km(東京-福岡間程度)以上はほぼ0であろう実感との差異は大きい.

ただしパーセンタイル値(拡大係数は無視)からは,短トリップが支配的なため影響が軽微なことがうかがえる.グラフは片対数.:85%:20, 95%:47, 99%:145, 99.9%:598

そこでこれが航路の特異値と考え,フェリーのダミーでスクリーニングした.しかしいずれも該当しなかった.これにより統計値も若干変動したが,むしろ誤差は拡大する傾向だった.

そこで特異なデータの詳細を調べた.これは区間距離(トリップ長)が4000km超と大きいが,実際は福島県内のトリップで,実際は20km程度で,フェリーも高速道路も用いられていない.そのため集計ミスと考えられる.このデータは,数値上は有効値範囲内なので,一連の処理に組み込まれている.

統計値の誤差にはこうした影響が考えられる.ただその場合,より詳細なスクリーニングは定義が明らかでないとかなり難しい.そのため厳密に整合をとるには,担当者への問い合わせが必須だろう.おそらく生データは都合手を付けられていないが,統計値の算出に際して,こうした値が除かれた可能性は考えられる.解析値が大きめに出るのも,多くが短トリップ・軽量が支配的なのに対し,異常値が桁数の都合から大きく出るためと推測される.

また右図に示すように100kmに絞り細く出力した.すると回答しやすいであろうきりのいい5kmごとにピークが見られた.

そして図に示す通り,距離と同様に積載量についても,数値の物理的な異常が見られた.GVWが28tで各種損失で,事実上の最大積載量がおよそ20tなのに対し,40tまで分布が見られた.データレイアウトの示す最大値も40tとなっている.

また特種車のトレーラーも分類されることが分かったため,営業用貨物の中で特種車についても調べた.すると平均値は距離で42.05km,積載量で2824.16kg(空車除く),中央値は14km,1237kgだった.

 

 

 

トリップ距離km

積載量t

 

 

参考値

解析値

a/b

参考値

解析値

a/b

平日

のみ

自家用普通貨物車

16

18

50487

/1731752

1.8

1.9

23940

/839479

営業用普通貨物車

44

45

67772

/2134657

4.2

4.4

40118

/1268559

営業用小型貨物車

14

15

7193

/293454

0.6

0.6

4372

/176902

平日

休日

自家用乗用車

10.6

11.7

1264692

/91594103

1.33*

1.52*

1264692

/91594103

自家用貨物車

11.6

11.3

526157

/24073910

0.57

0.50

154300

/7032225

営業用貨物車

41.6

43.2

123857

/4032124

3.85

3.54

73869

/2385712

営業用普通貨物車

NA

57.14

54920

/1710951

4.19

4.37

49089

/1530576

営業用特種貨物車

NA

42.05

30504

/975594

NA

2.82

18451

/586126

a/b:拡大係数の配列の長さ/拡大係数の配列の総和

 

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