2023 Fiscal Year Research-status Report
モンテカルロシミュレーションによる樹木配置条件と緑視率期待値の数式化
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22K14405
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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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2022-04-01 – 2026-03-31
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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 |
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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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| Causes of Carryover |
アルゴリズムの改良等による計算処理の高速化で、昨年度までの実施内容は既存の研究環境で対応できたため、研究機器の導入を見送った。次年度以降、新たな条件下でのシミュレーションや追加の実験・分析を実施し研究を展開していく予定であるため、研究進捗にあわせて研究環境を充実させ、研究の遂行を図る。
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