2022 Fiscal Year Annual Research Report
Measuring low-used and unused spaces aimed at introducing smarter city shrinkage
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20K04727
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| Research Institution | Setsunan University |
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Principal Investigator |
熊谷 樹一郎 摂南大学, 理工学部, 教授 (00319790)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 人口減少 / 空間分布 / 機械学習 / 空き家 / 都市のスポンジ化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
我が国では，人口減少といった局面に対応することが急務となっている．特に都市においては，「コンパクト・プラス・ネットワーク」の施策が推進されており，集約型都市構造への転換が図られている，その一方で，市街地内の低密な領域が散在する「都市のスポンジ化」が危惧されており，人口の流入・流出に伴って空き家・空き地といった低・未利用な空間が増加する恐れがある．そこで我々は，都市の集約過程で必要となる土地利用の転換施策，誘導策の策定における意思決定を支援することを最終目標とした上で，地理空間情報の活用によって顕在的側面と潜在的側面の両面から都市の縮減を対象とした計測手法を開発してきた．
1)都市縮減の潜在的な要素として空き家を取り上げ，開発してきた空間的な分布推定法の精度向上を図ることによって広域的な分布状態を定量的に表すアプローチでは，新たに機械学習の手法を取り入れた．その結果，高い推定精度が得られるとともに，従来の統計的手法では基準データの違いによって生じていた推定精度のばらつきが減少し，処理時間も大幅に短縮されることが明らかになった．
2)都市構造の顕在的な要素として局所人口の分布を取り上げ，ランダムな分布の空間範囲を計測する手法を開発し，都市が郊外化・スポンジ化した空間スケールを解析するアプローチでは，空間的自己相関分析を1995年と2015年の人口分布と世帯人員のデータに適用した新たな空間分析方法を開発・検討してきた．これまでの低密な人口分布の拡がりに加えて，新たに世帯人員の低い領域の空間サイズを定義した．これらの二つの指標によって局所的な人口の動態が表現できることが明らかになった．さらに，区域区分の廃止された都市における人口と世帯人員の空間特性を把握できることが示唆された．
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