Development of the planning method of urban land use adapting to extreme precipation events
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20K04862
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 23030:Architectural planning and city planning-related
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| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
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Principal Investigator |
客野 尚志 関西学院大学, 総合政策学部, 教授 (80322725)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2022: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2021: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 豪雨 / 都市 / GIS / 極値モデル / 経年変化 / クリギング / 解析雨量 / GISによる可視化 / 基本統計量 / 土地利用計画 / 極値統計モデル / 都市気候 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、SDGsに挙げられる国際目標の一つである「気候変動に具体的対策を」また「住み続けられる まちづくりを」の各項目に対応するもので、気候変動に対応したまちづくりの方法を模索する研究の一つである。気候変動にともなう極端な気候現象として、短時間の集中豪雨に着目し、これに適応する都市計画の策定の枠組みのための方法論を示すことを目標としている。具体的には、詳細な空間解像度で集中豪雨をとらえ、その統計的特性を、極値統計学の手法をもちいて明らかにする。そして、将来の集中豪雨の発生頻度や場所を予測して、高リスク地区を抽出する。そして、この一連の流れを、集中豪雨に対する都市計画の適応策としてまとめる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度に引き続き、解析雨量データをもとに分析を進めた。研究実施計画では想定をしていなかったのであるが、過去の研究事例の考察を進める中で、ノンパラメトリックベイズの一手法である、ディリクレ過程を用いて、豪雨の発生現象をモデル化することで事象を適切に表現できる可能性について考えが至り、それを試みた。そして、そのための理論的背景の理解を深めつつ、Pythonとライブラリを用いた同過程の実装を行った。そして、それを用いてデータ分析を実施し、都市圏における集中豪雨の発生が、いくつの事象の重ね合わせで表現でき、それに地域差が存在するのか等を検証することを試みた。しかしながら、この分析について計算コストの問題や、モデルの設定などの理由から、予想通り進まず、いったんペンディングをしている。一方で、豪雨の発生状況に関する統計的検証については、並行して進めており、三大都市圏（１００ｋｍ）内の各３次メッシュ単位における、夏季の時間雨量の５０ｍｍ以上および３０ｍｍ以上の発生頻度を求め、その経年変化を分析しつつ、都市域と非都市域における差異などを分析した。その結果、都市域と非都市域に一定の差異が確認され、そして経年変化をみても豪雨の頻度が増加していることなどが明らかにされた。しかし、これについては地域差があり、明確に差異が確認される都市圏とそうでないところがあった。その影響の一つが季節性の降水現象と台風であると仮定し、両者の影響を除いた検証も進めた。さらに本研究における都市域（DID地区）の土地利用などのプロファイルを明らかにするために、GISを用いた基礎的な検証も実施し、次年度の分析、考察のための準備を進めた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
上記のように予想された分析の結果が得られなかったこと、さらに研究以外の業務が当初の想定以上に嵩み、十分な研究の時間を確保することが困難であったため。
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| Strategy for Future Research Activity |
毎年の夏季の時間雨量の日最大値などを時系列で抽出し、それに極値モデルを当てはめ、適切な統計的分布を求めるともに、現象を表現するためのパラメータを推定する。このパラメータをベイズ統計の手法により時空的に補間ないし調整し、その分布を描き出す。この過程により得られた各種パラメータをもとに、各都市圏における近未来の極端な降雨の発生状況を予測する。さらにそれを、土地利用、建物形状データ、各種統計データと重ねることにより、豪雨リスクに鑑みた都市の土地利用計画のあり方などに関して都市計画上の指針を導き出す。
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Report
(3 results)
Research Products
(1 results)
