2019 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 | Rikkyo University |
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Principal Investigator |
大西 立顕 立教大学, 人工知能科学研究科, 教授 (10376387)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
水野 貴之 国立情報学研究所, 情報社会相関研究系, 准教授 (50467057)
久野 遼平 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 講師 (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 / スケーリング関係 / 二次元コルモゴロフ・スミルノフ検定 / 超並列計算 / 地理空間情報 / マルチフラクタル / 流動人口 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
都市における人口と施設数の間には非自明なスケーリング関係が存在し，業種を特徴づけるスケーリング指数が存在する．しかし厳密には，人口と店舗・施設数の関係は必ずしも一つのスケーリング指数のみで特徴づけられるわけではなく，二次元分布の散布図として特徴づける必要がある．実際，二つの業種で指数が同一であるにもかかわらず散布図が大きく異なるもの，あるいは，散布図がほぼ同一であるにもかかわらず指数が異なるものも存在している．詳細に関係性を調べるために，二つの散布図の間の距離を二次元コルモゴロフ・スミルノフ統計量で定義し，人口と店舗・施設数の散布図を任意の二業種間で比較した．どのような業種で人口と店舗・施設数の関係性が似ているかを定量化し，クラスター分析を用いて人口と店舗・施設数の関係性から業種を特徴づける手法を開発した．
人口・産業集積を通じて，店舗・施設の空間分布は人口空間分布と共変化してきたと考えられる．そこで，各業種に属する店舗・施設空間分布についてマルチフラクタル性が見られるかを評価した．特異性指数と大域スペクトルを用いて，業種ごとに店舗・施設空間分布の特徴を調べた．全39業種のうち，生活関連店や病院・福祉施設等の12業種において，店舗・施設空間分布にマルチフラクタル性が見られた．空間分布の特異性指数や大域スペクトルを業種間で比較したところ，専門的な業種や商業色の強い業種では，店舗・施設が極めて集中して立地していることが示唆された．特異性指数や大域スペクトルから空間分布の特徴をどのように解釈できるかについても議論した．
COVID-19の問題に取り組むために，流動人口に関する時空間ビッグデータを活用することでCOVID-19の拡散を制御する手法，自粛率や接触頻度を推定する手法の開発も行った．
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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