| 研究課題/領域番号 |
17K00064
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| 研究機関 | 広島経済大学 |
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研究代表者 |
田中 章司郎 広島経済大学, 経済学部, 教授 (00197427)
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| 研究分担者 |
西井 龍映 九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 教授 (40127684)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 時空間統計モデル / 統合データセット |
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| 研究実績の概要 |
研究協力者にインドネシア・ガジャマダ大学より博士後期課程の学生を迎えてデータ解析技術を指導しつつプロジェクトを進め，昨年度停滞していた研究が，今年度進展した。
行政区画内の大きな湖，河川など明らかに社会経済的影響のない非居住域を除外できる空間隣接行列作成に関する先行研究事例が殆んど無く，spdep などの一般的なパッケージでは対応できないことが昨年度判明した。中心区画の前後左右・斜めの区画区分との関係を記述する空間隣接行列の作成は，社会経済的な影響を考慮した本研究の一つの核をなす。
このためクロネッカー積を応用したプログラムを開発し，10兆次元以上の行列サイズの空間隣接行列を高速に作成可能とすることを示した論文が査読付論文誌に掲載された。
このことにより，高解像度人工衛星画像にも対応する空間データ解析を可能とした。
一方，ヤシ油採取のため森林破壊がすすむインドネシアのスマトラ島に関する統合データセットの作成がほぼ完成した。当初予定していた全世界を1km四方のメッシュでカバーするGridded Population of The World Version 4 (GPWv4)人口データはインドネシアでは細密化がなされておらず行政区画の人口データをそのままメッシュに割り振っていることが分かったので，メッシュ人口は Oak Ridge National Laboratory の LandScan 2017 Global Population Database，森林面積は Hansen/UMD/Google/USGS/NASA の Global Forest Change Ver1.5, 2017，標高差は USGS SRTM Void Filled data, 2014を用いた。この作成方法に関して適切な論文誌に投稿を予定している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
人工衛星画像とマッチングする際に欠くことのできない巨大空間隣接行列の高速な作成方法を確立し，さらに統計パッケージRを用いた諸データの統合ができたため。
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| 今後の研究の推進方策 |
対象となる多変量解析データの整備と解析手法の核となる空間隣接行列作成が完成したので，2段階疑似最尤法(Pseudo-Maximum Likelihood Mothod: PML)の有効性を検証する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2018年8月下旬に東北大学サービス・データ科学研究センターを研究打合せのために訪問した。その際に打ち合わせた当該センターのスタッフが東北大学・学際重点研究プログラム「ヨッタスケールデータの科学技術」のメンバーであったので，Analysis-Ready人工衛星データプラットフォームを構築中のNASA Open Data Cubeプロジェクトを紹介した（学会発表欄参照）。社会科学との【学際性】と蓄積したデータの【巨大さ】が東北大のプログラムと一致するので，NASAプロジェクトと連携して，IEEE Geoscience and Remote Sensing Societyが主催するIGARSS国際会議でInvited Sessionを共同開催する計画が持ち上がった。小職が問い合わせたところ，NASA側は2019年にIGARSS参加の予定はないので，翌2020年ハワイでの共同開催を打診することになった。このため，NASA Langley Research Center への米国渡航費を下準備のため確保した。なお，IGARSSは毎年世界各国で開催される2000人規模のシンポジウムである。
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