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本年度は主として，昨年度までに検討した空間スケール表現方法の適用を行った．空間スケール表現方法としては，平滑化と空間集計の2つを用いている．適用は数値実験と実証実験の2つを実施した．前者については，100*100の正方形領域に点分布を配置し，様々な空間スケールでそれらの相互比較を行い，比較結果の妥当性をスケール毎に検討した．点の配置が規則的な場合，平滑化によるスケール表現を行うと，規則性が明確に抽出されるのに対し，空間集計を用いると，配置の規則性と集計単位の大きさが互いに影響し合うため，点の規則性が分かりにくくなるという難点があることが分かった．次に，点分布の分類にも2つの空間スケール表現方法を適用し，その妥当性を検討した．4つの異なる確率分布に従う点分布を発生させ，それらの分類結果を評価したところ，やはり，平滑化によるスケール表現を行った方が分類がより適切に行われることが明らかになった．さらに，オーストラリアのブリズベーンにおけるスマートカードの移動履歴データについて，移動途中の停留点を抽出し，平滑化と空間集計に基づく相互比較と分類を行った．データが大規模であったため，分類は2段階に分けて行った．分類結果をデータ提供元に提示したところ，比較的妥当であり，また，興味深い行動パターンを見いだすことが出来たとのコメントを得た．以上の結果を踏まえ，平滑化の方が空間集計よりも空間スケール表現の方法としてはより適用範囲が広く，他の空間解析の場面においても有力な手段であるとの結論に至った．
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