2017 Fiscal Year Annual Research Report
人口・産業集積の時空間ビッグデータにみられる相転移挙動の計算科学的研究
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16H02872
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
大西 立顕 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (10376387)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
水野 貴之 国立情報学研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 准教授 (50467057)
久野 遼平 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任助教 (60725018)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 人口集積 / 産業集積 / 二次元Kolmogorov-Smirnov検定 / 超並列計算 / 地理空間情報 / 国勢調査 / 経済物理学 / 社会物理学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
都市のスケーリング則が生じる機構や人口・産業の創発的な集積効果を詳細に分析するために，空間的な集積度合いを測る新たな指標を開発した．人口・産業集積は，日本を含む多くの国において様々な空間スケールで観測される普遍的な性質である．空間的な集積度合いを測る指標として，クラスターに基づく指標と距離に基づく指標が広く使われている．クラスターに基づく指標は，空間を分割した上で分析を行うため分割する境界や観測スケールが問題になる．距離に基づく指標は，連続空間で分析するため空間分割の問題は生じないが，計算コストが高くパラメータやカーネル関数の設定が必要になってしまう．これら二つの指標は空間を二次元平面とみなした上で算出するものであるため，空間の異質性を十分に考慮できていない．特に日本は周囲を海に囲まれ平野が狭く山地が多いため，人・施設が理想的な二次元平面上に分布しているとみなすことは難しく，現実には三次元空間中のフラクタル的な図形の上に分布している．さらに，例えば同じ300メートルでも都心と田舎では移動手段や人口・施設の密度が異なるため，生活する上では必ずしも同じ長さと解釈できるとは限らないという問題もある．これらの問題を解決するために，空間分布の同一性に着目し，二次元Kolmogorov-Smirnov検定を用いて空間的な集積度合いを定量化する新たな手法を提案した．スーパーコンピュータを活用して本手法を実装し，異なる二業種間に働く引力と斥力を推定した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
スーパーコンピュータを活用することで，空間的な集積度合いを測るより現実的な指標を開発することができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
二次元Kolmogorov-Smirnov検定は計算コストが高いため，並列計算を有効に活用した高速かつ高精度なアルゴリズムの開発を検討する．動的な特性の解析をさらに進める．
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