| Project/Area Number |
22K14405
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 23030:Architectural planning and city planning-related
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| Research Institution | Kanazawa Institute of Technology |
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Principal Investigator |
藤井 健史 金沢工業大学, 建築学部, 講師 (50599199)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2025: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | 緑地計画 / ランドスケープデザイン / コンピュテーショナルデザイン / ランダム配置 / 全方位視野 / 立体角 / 緑視率 / 公園・緑地計画支援 / モンテカルロシミュレーション / GPGPU / 交差判定 |
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| Outline of Research at the Start |
公園などの外部空間において、利用者からどれだけ緑が見えているのか（＝緑視率）は、快適性向上の観点から計画上の重要なテーマである。しかし、緑視率を把握するには高度な計算が必要であり、計画段階で緑視率を考慮して樹木配置を決めることは難しい。そこで本研究では、与えられた敷地に対して配置する樹木の形状と本数を決定した場合の緑視率の期待値をコンピュータシミュレーションによって導出し、その数理的関係を数式化する。これにより、「計画中の樹木配置によって敷地内の緑視率はどの程度になるのか？」、「目標緑視率の達成には、選定した樹木を何本配置すればよいか？」、といった検討を、高度な計算をせずとも行えるようになる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
外部空間において、利用者からどれだけ緑が見えているのかは、快適性の向上の観点から計画上の重要なテーマである。近年では都市空間の緑視率（＝視界に占める緑の割合）の目標値が定められる例もあり、緑視率の確保を加味した植栽計画の立案が求められていると言える。そこで本研究は、与えられた敷地に対して配置する樹木の形状と本数を決定した場合の緑視率の期待値をモンテカルロシミュレーションによって導出し、その数理的関係を体系的に数式化することを目的とする。
2023年度は、前年度に完了した緑視率期待値のモンテカルロシミュレーションの計算結果について統計的な分析を行い、実際の樹木配置計画に際して簡便に参照・応用できるよう、緑視率期待値線図および緑視率期待値推定式を作成した。緑視率期待値線図は研究代表者が新たに提案する図で、緑被率と樹木本数が指定されたときに、緑視率のおおよその期待値を推定できる図である。例えば、50ｍ四方の敷地に緑被率30%を満たすように樹木を100本配置する場合、緑視率期待値線図の緑被率30％の回帰線の樹木本数N=100の点を読み取れば、緑視率期待値が約25%であると推定できる。また、推定精度についても検証を行い、導出した推定式によって概ね精度よく緑視率期待値を推定できることも実証した。以上の研究成果は、査読付きの学術誌に投稿し広く世に公表した。
現在、さらに別条件でのシミュレーションに取り組んでいる。これまでのシミュレーションでは配置される樹木の形状が固定されていたが、実際の計画では樹木形状が不揃いであることが一般的である。そこで、配置樹木の形状が不揃いな場合でも緑視率期待値の推定が精度よく可能であるかを検討するための、新たなアルゴリズムの構築とシミュレーションの実行を進めている。
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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
前年度に完了した緑視率期待値のモンテカルロシミュレーションの計算結果について統計的な分析を行い、実際の樹木配置計画に際して簡便に参照・応用できるよう、緑視率期待値線図と緑視率期待値推定式を作成することができた。これにより、少なくとも50m四方の敷地において、ある形状の樹木をある本数配置した場合の緑視率期待値をあらかじめ簡便に推定することが可能となり、緑視率をふまえた樹木配置計画をより少ない設計労力で精度よく検討できるようになったと言える。十分な研究成果を挙げており、学術誌への投稿を通じて成果の公表も滞りなく行うことができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在、これまでの研究を経て、今後さらなる検討に着手すべき課題も発見されているため、それらについても積極的に研究を進めていきたい。今年度は敷地に配置する樹木は同一形状としてシミュレーションしたが、実際の計画では樹木形状が不揃いであることが一般的である。配置樹木の形状の不揃いが緑視率期待値の算出にどのように影響するかについて、すでに検討を始めている。他にも、現段階では敷地を50m四方に固定してシミュレーションを行ったが、敷地のサイズを変化させた場合の緑視率期待値の挙動は検討すべきかもしれない。また、また、樹木の生長や季節変化を加味した緑視率の推定手法についても考究していきたい。
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