| 研究課題/領域番号 |
21K12362
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分64060:環境政策および環境配慮型社会関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
秋山 千亜紀 (水谷千亜紀) 筑波大学, 生命環境系, 客員研究員 (20714166)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 汚水処理システム / 空間ビッグデータ / 持続可能性 / 下水道接続率 / 建物ポイントデータ / 人流データ / 広域化・共同化 / 建物ポイント |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年，日本では人口減少により，下水道をはじめとする汚水処理システムの持続的な維持管理が喫緊の課題となっている．汚水処理システムは，土地利用などの条件に応じた処理方式が採用される．将来に亘って持続可能な汚水処理システムを検討するためには，汚染源となる建物の利用実態を正確に把握することが重要となるが，昨今の空き家問題にみられるよう建物の利用実態を把握することは困難である．そこで，本研究では，空間ビッグデータである建物ポイントデータとモバイルビッグデータを用いて，建物の利用実態を考慮して汚水の発生源となる建物を特定し，汚水処理システムの持続可能性を検討する的とする.
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| 研究実績の概要 |
初年度は、個人が特定されないように処理をされたモバイルビッグデータによって、推定昼間人口を建物毎に按分し、時間的な人口分布の再現に取り組んだ。下水道の利用予測につながるものと期待したものの、下水道事業の主体となる自治体にとってはモバイルビッグデータは費用面や技術面での制約が大きいことが分かった。このことから次年度は将来的な下水処理区域の広域化・共同化の可能性を検討するため、広域な処理区を有する汚水処理施設である流域下水道事業を対象に、各処理区内とその周辺の将来推計人口を用いて、将来設定するべき下水道処理区の範囲を簡易的に設定する手法の検討行った。
以上を受けて今年度については、研究発表時に頂いたコメントや昨今の汚水処理行政の動向を踏まえて、流域下水道に加えて、集合処理・個別処理の双方の特徴を有する浄化槽など他の汚水処理施設に関する情報収集を進めながら、これまでの流域下水道を議論の軸としてた研究成果に対して、地域の汚水処理機能の持続性を高めるためにどのように取り入れることができるかを検討した。また、デジタル田園都市構想やスマートシティといった居住地自体のIT化・DXが推進される中における都市施設としの下水道の在り方について情報収集を進めた。なお、スマートシティについては国際的に議論が高まっている。IT分野DX分野の発展が著しい韓国でのSmart geo EXPO、と同時に韓国国土研究院（KRIHS）が主催するICGIS2023に参加し、最新の研究事例について情報収集を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
研究を進める中で、流域下水道だけでは対応が困難であることが明らかになり、浄化槽など他の汚水処理施設を組み込む必要性を認識した。そのため、浄化槽法の改正、関連制度、浄化槽に関する情報収集や設置補助について整理・収集した。下水道事業は国土交通省が、浄化槽行政は環境省が主に所管しており、また都道府県や自治体によってそれぞれ情報公開の在り方が異なるため、探索的な情報収集となり、時間を要したため。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度は、これまでの実施経験を活かして、汚水処理施設の選択の幅を持たせた形での試算など内容を充実させる方向に推進したい。
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