Framework for analyzing spatial and spatiotemporal distributions of points
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19H02375
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 25010:Social systems engineering-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
Sadahiro Yukio 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 教授 (10240722)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山田 育穂 東京大学, 空間情報科学研究センター, 教授 (00594756)
奥貫 圭一 群馬大学, 社会情報学部, 教授 (90272369)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2019: ¥7,540,000 (Direct Cost: ¥5,800,000、Indirect Cost: ¥1,740,000)
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| Keywords | 空間パターン / 時空間パターン / 時空間分析 / 点分布分析 / 点パターン分析 / 汎用的点分布分析 / 点分布 / 空間的連続密度変動 / 時空間分布 / 空間点分布 / 空間・時空間点分布 / 空間解析 / 空間統計 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，多様な点パターンに対応した汎用的空間・時空間分析枠組みを構築し，それを用いて具体的な分析手法を開発する．始めに，様々な点パターンに対応可能な汎用的空間・時空間分析枠組みを構築する．次にこの枠組みの中で，空間的連続密度変動，複数種点分布の混合・乖離，点分布の離散的時系列変化，点分布の連続的時系列変化，の4つのパターンを抽出・評価する手法を開発し，実際の適用を通じて手法の有効性を検証する．
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| Outline of Final Research Achievements |
This research aimed at the development of a general framework of spatial and spatiotemporal analysis. The framework needs to permit 1) global and local pattern analysis, 2) spatiotemporal visualization, and 3) statistical tests that finish within a reasonable time. We extended spatial autocorrelation measures and scan statistics to fulfil the above requirements, and applied them to the analysis of the commercial facilities in Shibuya-ku and the trajectory data of mobile phone users in the same area.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では，点クラスター以外の多様な空間・時空間パターンを扱っている．例えば点パターンは，社会工学だけではなく，地理学，疫学，犯罪学，統計学，経済学など，非常に多様な学問領域で研究が行われている．ネットワークパターンは，交通工学，生態学，都市工学などで取り上げられており，移動軌跡パターンは，土木工学，生態学，公衆衛生学などでの応用がある．本研究で開発した手法は，上記のような極めて広範な関連領域の研究者が，自身の研究領域において利用することができる．本研究成果の第一の意義はこの点にある．
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Report
(4 results)
Research Products
(4 results)
