2019 Fiscal Year Annual Research Report
Establishment of human mobility science based on GPS big data
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18H01656
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
高安 美佐子 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (20296776)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | GPSデータ / ヒューマンモビリティ / 渋滞 / 輸送現象 / 数値シミュレーション / 統計物理モデル / 相転移現象 / 流動パターン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、スマートフォンのアプリを通して入手されたGPSデータから都市圏でのマクロな人の移動特性を特徴づけるために、30分刻み、５００ｍ角の格子の中の平均的な人流の方向を計算し、それに基づいて、流域クラスターを定義し、図示し、定量解析する手法を開発した。国内９都市に関して調べ、普遍的な特性を探索した。その結果、流域クラスターの面積の分布は昼休みの時間帯には指数分布で近似でき、人の流れの方向は空間的にランダムに近い状態になっていることを明らかにした。それに対し、朝の通勤時間帯では、流域クラスターの面積の分布は、指数‐1程度のベキ分布で近似できることを見出した。また、朝の通勤時間帯では、流域クラスターの形状がフラクタル構造を持つことや、また、流域クラスター内の動いている人の数は、流域クラスターの最大径のベキ乗に比例するという非自明なスケーリング関係を発見した。このベキ指数が２であれば、動いている人の数が流域面積に比例していることを表すが、実測された指数の値は２よりも有意に大きく、大きな流域ではより多くの人が都市中心に向かって流れていることがわかった。さらに、このスケーリング関係がなぜ成立するのかを明らかにするために、都市部の床面積などのデータを調べ、都市は中央部ほど高層ビルなどにより3次元的な構造を持ち、昼の人口密度が都市の中心からの距離のベキ乗で特徴づけられるような特性を持っていることを見出した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
個別のGPSデータから、５００ｍ角の領域内の人の移動の平均速度を計算し、その方向に基づいて、マクロな流域クラスターを定義する基本的な部分は前年度までにできていたが、流域内の流量に比例してクラスターの色を変える表示方法を開発し、川の流れのような構造が明瞭に見えるようになった。
流域クラスターの面積の分布だけでなく、流域の差し渡しの長さや流域内の動いている人の数の間の関係を調べ、自明でないスケーリング関係があることを確認した。
上記のような研究成果を論文にまとめ、学術誌に投稿した。
また、次の論文のテーマとして、流域のパターン同士の類似度を定義し、それに基づいて流域パターンを自動分類し、さらに、分類に当てはまらないような異常な流域パターンを検出する手法を開発し始めた。
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| Strategy for Future Research Activity |
朝の通勤時間帯で見出した流域サイズのベキ分布とスケーリング関係の成立する理由を解明する研究を進める。既に、床面積が都市の中心部に近いほど距離のベキ乗則に従って増大するという新しいスケーリング関係を見出しているが、視野を広げ、様々なデータを調べる。
流域パターンの自動分類手法は既に最初のバージョンはできているが、通常の流域パターンと異なる異常なパターンが発生したときに、その異常な領域を自動的に検出できるようにその手法を発展させる。
流域パターンを数値シミュレーションによって再現することを目指し、流体モデルの開発を進める。既に、最も単純な最初のバージョンはできているが、境界条件などを満たすようにモデルを拡張し、現実のデータとの同化をできるような手順を構築する予定である。
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| Remarks |
イスラエルのバーイラン大学物理学科、シュロモ・ハブリン教授との共同研究として、本研究を推進しており、頻繁に情報交換をしながらこれまでの成果を論文にまとめる作業を進めている。
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