2004 Fiscal Year Annual Research Report
時空間データのホットスポットの検出と構造分析に関する研究
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15500186
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
栗原 考次 岡山大学, 環境理工学部, 教授 (20170087)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 豊 南山大学, 数理情報学部, 教授 (20127567)
垂水 共之 岡山大学, 環境理工学部, 教授 (50033915)
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| Keywords | 時空間データ / ホットスポット / 多変量データ / エシェロン解析 / スキャン統計量 / クラスター分析 / 警告システム / ボロノイ分割 |
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| Research Abstract |
平成16年度は、
1.空間latticeデータの分類法とグラフィカル表示、
2.多変量空間データのホットスポット検出、
3.汚染地下水データのホットメポット検出
について集中的に研究を行った。
1.空間latticeデータの分類法とグラフィカル表示
空間latticeデータに対して、データの近隣集合、家族集合を新たに定義しechelon解析の観点から空間データのクラスター分析を行う方法を提唱した。また、地域データをechelonデンドログラム上にグラフィカルに表示することにより、地域の特徴及び階層構造を調べることができることを示した。
2.多変量空間データのホットスポット検出
エシェロン解析は一変量の空間データのみを対象に開発された解析方法である。本研究では、多変量空間データへの拡張として、寄与率の高い低次元主成分空間においてボロノイ分割に基づき隣接情報を定義し、総合指標化されたデータに対してエシェロン解析を適用する方式を提唱した。
3.汚染地下水データのホットスポット検出
処理場における遮水シートの破れによる汚染水の漏洩に対して、空間スキャン解析法及びエシェロン解析法を用い、時空間上で環境汚染物質の濃度の高い地域(ホットスポット)を特定化する方式を提唱した。今後は、処理場内外における汚染物質の濃度に対する階層構造を調べ、遮水シートの破れによる周辺地域への影響を早期に警告するシステムの作成を目指す。
1の結果については、2004年7月にシカゴで開催された、The 2004 meeting of the International Federation of Classification Societiesにselected論文として採択された他、国内の統計学関連学会で公表した。2については、2004年10月に桂林で開催された日中統計シンポジウムで公表された。3については、2004年12月にハイデラバードで開催されたInternational Conference on the Future of Statistical Theory, Practice and Educationの招待論文として公表された。
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