(57)【要約】【課題】建物の延べ床面積の推定精度の向上を図る。【解決手段】複数のＧＩＳデータのうち一つのＧＩＳデータが有する建物の用途についての情報を他のＧＩＳデータが有する土地利用情報や建物名称情報のデータを補完的に補完的に用いることで、一つの建物について複数用途の混在を考慮した建物用途の推定を可能とし、建物用途の推定精度を向上させることで建物用途および建物床面積規模毎の延べ床面積の推定精度の向上を図る。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
建物の延べ床面積の推定を行う対象領域の地図情報について予め前記地図情報を分割する格子を設定し、かつ複数のＧＩＳデータが有する位置情報の対応関係を求めておき、前記複数のＧＩＳデータのうちいずれかのＧＩＳデータが有する建物の位置情報に基づいて前記各格子内に建物が存在するかを判断し、前記いずれかのＧＩＳデータが有する建物の建築面積情報および階数情報に基づいて前記各格子毎の建物床面積規模を算出する建物床面積規模算出処理と、前記いずれかのＧＩＳデータが有する建物用途情報に基づいて前記各格子毎の建物用途を推定する格子内の建物用途の推定処理とを行い、前記建物床面積規模および前記建物用途から前記対象領域における前記建物用途毎、または前記建物用途および前記建物床面積規模毎の延べ床面積を推定することを特徴とする建物床面積推定方法。
【請求項２】
更に前記いずれかのＧＩＳデータが有する土地利用情報に基づいて前記建物用途を補完する建物用途情報の補完処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の建物床面積推定方法。
【請求項３】
更に前記いずれかのＧＩＳデータが有する建物名称情報を前記建物用途毎に予め関連づけられたキーワードと照合し、前記建物名称情報に前記キーワードを含む場合は、前記建物用途を補完または修正する建物名称情報による建物用途補完修正処理を行うことを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載の建物床面積推定方法。
【請求項４】
建物床面積規模および建物用途から対象領域における前記建物用途毎、または前記建物用途および前記建物床面積規模毎の建物の延べ床面積を推定する建物床面積推定装置であって、前記対象領域の地図情報を分割する格子を設定し、記憶装置に記憶された複数のＧＩＳデータのうちいずれかのＧＩＳデータが有する建物の位置情報を読み出して、前記各格子内に建物が存在するか否かを記憶し、かつ前記いずれかのＧＩＳデータが有する建物の建築面積情報および階数情報を読み出して、前記建築面積情報に前記階数情報を乗じて前記各格子毎の建物床面積規模を算出して記憶する建物床面積規模算出手段と、前記いずれかのＧＩＳデータが有する建物用途情報を読み出して、前記各格子毎の建物用途を推定し記憶する格子内の建物用途の推定手段とを備えることを特徴とする建物床面積推定装置。
【請求項５】
更に前記いずれかのＧＩＳデータが有する土地利用情報を読み出して、前記建物用途と照合し、前記建物用途を補完する建物用途情報の補完手段を備えることを特徴とする請求項４に記載の建物床面積推定装置。
【請求項６】
更に前記いずれかのＧＩＳデータが有する建物名称情報を読み出して、前記建物用途毎に予め関連づけられたキーワードが記録されたキーワードデータベースと照合し、前記建物名称情報に前記キーワードを含む場合は、前記建物用途を補完または修正する建物名称情報による建物用途補完修正手段を備えることを特徴とする請求項４または５のいずれかに記載の建物床面積推定装置。
【請求項７】
建物の延べ床面積の推定を行う対象領域の地図情報を読み出して、該地図情報を分割する格子を構成する座標情報を記憶装置に記憶し、また、補助記憶装置に記憶された複数のＧＩＳデータのうちいずれかのＧＩＳデータが有する建物の位置情報を読み出して、前記各格子内に建物が存在するか否かを前記記憶装置に記憶し、かつ前記いずれかのＧＩＳデータが有する建物の建築面積情報および階数情報を読み出して、前記建築面積情報に前記階数情報を乗じて前記各格子毎の建物床面積規模を算出して前記記憶装置に記憶する建物床面積規模算出処理と、前記いずれかのＧＩＳデータが有する建物用途情報を読み出して、前記各格子毎の建物用途を推定し前記記憶装置に記憶する格子内の建物用途の推定処理とをコンピュータに実行させ前記建物床面積規模および前記建物用途から前記対象領域における前記建物用途毎、または前記建物用途および前記建物床面積規模毎の建物の延べ床面積を推定することを特徴とする建物床面積推定プログラム。
【請求項８】
更に前記いずれかのＧＩＳデータが有する土地利用情報を読み出して、前記建物用途と照合し、前記建物用途を補完する建物用途情報の補完処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項７に記載の建物床面積推定プログラム。
【請求項９】
更に前記いずれかのＧＩＳデータが有する建物名称情報を読み出して、前記補助記憶装置に記憶され前記建物用途毎に予め関連づけられたキーワードが記録されたキーワードデータベースと照合し、前記建物名称情報に前記キーワードを含む場合は、前記建物用途を補完または修正する建物名称情報による建物用途補完修正処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項７または８のいずれかに記載の建物床面積推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、建物床面積推定方法、建物床面積推定装置および建物床面積推定プログラムに関する。さらに詳述すると、都市部の建物用途および建物床面積規模毎の延べ床面積やエネルギー消費量、環境負荷（人工排熱、大気汚染物質）等の推算に好適な建物床面積推定方法、建物床面積推定装置および建物床面積推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、主に都市部で問題となっているヒートアイランド現象の緩和に向けた対策としてヒートアイランド現象の状況把握や原因究明のための研究が進められている。ヒートアイランド現象の状況把握のためには、エネルギー消費量や環境負荷（人工排熱、大気汚染物質等）の時空間的構造を解析することが必要であり、そのベースとなる建物用途および建物床面積規模毎の延べ床面積の推定を行う必要がある。
【０００３】
非特許文献１には、「東京都都市計画地理情報システム」（東京都都市整備局）を利用して人工排熱の発生源（建物、自動車、工場）と排出特性（顕熱、潜熱）をデータベース化し、東京２３区における発生源別、顕熱潜熱別の人工排熱の算出を行うシステムが提案されている。
【０００４】
【非特許文献１】「東京２３区のエネルギー消費に伴う熱代謝構造に関する研究  その１  人工排熱の算出」足永靖信・李海峰・尹聖院、空気調和・衛生工学会平成15年度学術講演会講演論文集、2003年9月、pp.713-716
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、非特許文献１に記載の技術は、人工排熱の算出を東京都都市計画地理情報システムのみに基づいて推定した建物用途、建物床面積規模毎の延べ床面積に基づいて行っている。このため、例えば実際にはオフィスビルの一部が店舗である場合等のように、ある程度以上の規模では一つの建物につき複数の用途が存在することが一般的であるが、非特許文献１に記載の技術では、このような複数用途の建物については代表となっている用途の情報しか推定することができないという問題がある。複数用途が混在する建物は特有のエネルギー消費特性等を有するため、こうした情報を考慮できない非特許文献１に記載の技術では延べ床面積の推算精度は低下し、結果として得られる人工排熱の算出精度も低下するという問題がある。また、その適用可能範囲が東京などの特定の行政区内のみに限られ、行政区外の他の地域で同じ質、精度での推定ができないという問題がある。
【０００６】
そこで本発明は、エネルギー消費量、環境負荷（人工排熱、大気汚染物質）等の推算のベースとなる建物用途、建物床面積規模毎の建物の延べ床面積の推定精度を向上させる建物床面積推定方法、建物床面積推定装置および建物床面積推定プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
かかる目的を達成するため、請求項１記載の建物床面積推定方法は、建物の延べ床面積の推定を行う対象領域の地図情報について予め地図情報を分割する格子を設定し、かつ複数のＧＩＳデータが有する位置情報の対応関係を求めておき、複数のＧＩＳデータのうちいずれかのＧＩＳデータが有する建物の位置情報に基づいて各格子内に建物が存在するかを判断し、いずれかのＧＩＳデータが有する建物の建築面積情報および階数情報に基づいて各格子毎の建物床面積規模を算出する建物床面積規模算出処理と、いずれかのＧＩＳデータが有する建物用途情報に基づいて各格子毎の建物用途を推定する格子内の建物用途の推定処理とを行い、建物床面積規模および建物用途から対象領域における建物用途毎、または建物用途および建物床面積規模毎の延べ床面積を推定するようにしている。
【０００８】
また、請求項４に記載の建物床面積推定装置は、建物床面積規模および建物用途から対象領域における建物用途毎、または建物用途および建物床面積規模毎の建物の延べ床面積を推定する建物床面積推定装置であって、対象領域の地図情報を分割する格子を設定し、記憶装置に記憶された複数のＧＩＳデータのうちいずれかのＧＩＳデータが有する建物の位置情報を読み出して、各格子内に建物が存在するか否かを記憶し、かついずれかのＧＩＳデータが有する建物の建築面積情報および階数情報を読み出して、建築面積情報に階数情報を乗じて各格子毎の建物床面積規模を算出して記憶する建物床面積規模算出手段と、いずれかのＧＩＳデータが有する建物用途情報を読み出して、各格子毎の建物用途を推定し記憶する格子内の建物用途の推定手段とを備えるものである。
【０００９】
また、請求項７に記載の建物床面積推定プログラムは、建物の延べ床面積の推定を行う対象領域の地図情報を読み出して、地図情報を分割する格子を構成する座標情報を記憶装置に記憶し、また、補助記憶装置に記憶された複数のＧＩＳデータのうちいずれかのＧＩＳデータが有する建物の位置情報を読み出して、各格子内に建物が存在するか否かを記憶装置に記憶し、かついずれかのＧＩＳデータが有する建物の建築面積情報および階数情報を読み出して、建築面積情報に階数情報を乗じて各格子毎の建物床面積規模を算出して記憶装置に記憶する建物床面積規模算出処理と、いずれかのＧＩＳデータが有する建物用途情報を読み出して、各格子毎の建物用途を推定し記憶装置に記憶する格子内の建物用途の推定処理とをコンピュータに実行させ建物床面積規模および建物用途から対象領域における建物用途毎、または建物用途および建物床面積規模毎の建物の延べ床面積を推定するものである。
【００１０】
ここで、ＧＩＳ（地理情報システム：Geographic Information System）ソフトウェアは数多く市販されており、そのデータは容易に入手可能であるが、建物用途および建物床面積規模毎に建物の延べ床面積を精度良く推定することが可能となるような情報を全て有したＧＩＳデータは存在しない。そこで、本願発明者等は複数のＧＩＳデータの情報を相互に補完的に用いることで、一つの建物について複数用途の混在を考慮した建物用途の推定を可能とし、建物用途の推定精度を向上させることで建物用途および規模毎の延べ床面積の推定精度の向上を図っている。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の建物床面積推定方法において、更にいずれかのＧＩＳデータが有する土地利用情報に基づいて建物用途を補完する建物用途情報の補完処理を行うようにしている。また、請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の建物床面積推定装置において、更にいずれかのＧＩＳデータが有する土地利用情報を読み出して、建物用途と照合し、建物用途を補完する建物用途情報の補完手段を備えるものである。また、請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の建物床面積推定プログラムにおいて、更にいずれかのＧＩＳデータが有する土地利用情報を読み出して、建物用途と照合し、建物用途を補完する建物用途情報の補完処理をコンピュータに実行させるものである。
【００１２】
したがって、一つのＧＩＳデータが有する建物用途情報のみからの建物用途の推定ではカバーしきれない建物用途を、土地がどのように利用されているかに関する土地利用情報を用いて建物用途を補完し、土地利用情報についても反映させた建物用途の推定を行っている。
【００１３】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の建物床面積推定方法において、更にいずれかのＧＩＳデータが有する建物名称情報を建物用途毎に予め関連づけられたキーワードと照合し、建物名称情報にキーワードを含む場合は、建物用途を補完または修正する建物名称情報による建物用途補完修正処理を行うようにしている。また、請求項６に記載の発明は、請求項４または５に記載の建物床面積推定装置において、更にいずれかのＧＩＳデータが有する建物名称情報を読み出して、建物用途毎に予め関連づけられたキーワードが記録されたキーワードデータベースと照合し、建物名称情報にキーワードを含む場合は、建物用途を補完または修正する建物名称情報による建物用途補完修正手段を備えるものである。また、請求項９に記載の発明は、請求項７または８に記載の建物床面積推定プログラムにおいて、更にいずれかのＧＩＳデータが有する建物名称情報を読み出して、補助記憶装置に記憶され建物用途毎に予め関連づけられたキーワードが記録されたキーワードデータベースと照合し、建物名称情報にキーワードを含む場合は、建物用途を補完または修正する建物名称情報による建物用途補完修正処理をコンピュータに実行させるものである。
【００１４】
したがって、例えば建物用途が「病院」の場合、その建物の名称として含みうる特徴的なキーワード（「医院」、「診療所」、「クリニック」等）を予めデータベース化して記憶装置に記憶させておき、建物名称情報とキーワードを照合し、建物名称情報にキーワードが含まれている場合には建物用途の修正を行うことで、建物名称情報についても反映させた建物用途の推定を行っている。
【発明の効果】
【００１５】
以上説明したように、本発明にかかる建物床面積推定方法、建物床面積推定装置および建物床面積推定プログラムによれば、複数のＧＩＳデータが有する情報を相互補完的に用いて建物用途、規模別の建物延べ床面積を推定することができる。また、このように推定された建物用途、規模別の建物延べ床面積を用いて、エネルギー消費量、人工排熱排出量等の算出精度の向上を図ることができる。
【００１６】
また、請求項２に記載の建物床面積推定方法、請求項５に記載の建物床面積推定装置および請求項８に記載の建物床面積推定プログラムによれば、建物用途の推定結果に更に土地利用情報を反映させることで建物用途の推定精度の向上を図ることができる。
【００１７】
また、請求項３に記載の建物床面積推定方法、請求項６に記載の建物床面積推定装置および請求項９に記載の建物床面積推定プログラムによれば、建物用途の推定結果に更に建物名称情報を反映させることで建物用途の推定精度の向上を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の構成を図面に示す実施の形態に基づいて詳細に説明する。
【００１９】
まず、本実施形態の建物床面積推定装置１について説明する。図１に本実施形態の建物床面積推定装置１の構成の一例を示す。本実施形態の建物床面積推定装置１は、ディスプレイ等の出力装置２と、キーボード、マウス等の入力装置３と、演算処理を行う中央処理演算装置（ＣＰＵ）４と、計算中のデータ、パラメータ等が記憶される主記憶装置（ＲＡＭ）５と、計算結果等が記録される補助記憶装置としてのハードディスク６、外部との通信を行う通信インタフェース７等を備えている。以下、主記憶装置５及び補助記憶装置６を総称して、単に記憶装置ともいう。また、上記のハードウェア資源は例えばバス８を通じて電気的に接続されている。
【００２０】
また、本実施形態の建物床面積推定プログラム９は、例えば補助記憶装置６に記録されており、当該プログラムがＣＰＵ４に読み込まれ実行されることによって、コンピュータが建物床面積推定装置１として機能する。その実行の際に必要なデータは、ＲＡＭ５にロードされる。また、建物床面積推定装置１は、建物床面積規模算出処理を実行する建物床面積規模算出手段１０、格子内の建物用途の推定処理を行う格子内の建物用途の推定手段１１、建物用途情報の補完処理を行う建物用途情報の補完手段１２、建物名称情報による建物用途補完修正処理を行う建物名称情報による建物用途補完修正手段１３を備えている。
【００２１】
また、本実施形態では、３つのＧＩＳソフトウェアをコンピュータにインストールすることにより、補助記憶装置６には、ＧＩＳ−Ａデータベース１４、ＧＩＳ−Ｂデータベース１５、ＧＩＳ−Ｃデータベース１６として構成される。また、補助記憶装置６にはキーワードとその用途区分を情報として備えるキーワードデータベース１７を予め構成しておく。尚、上述のハードウェア構成は一例であってこれに限られるものではなく、例えば、記憶装置６を外部記憶装置として設けＬＡＮ等のネットワークを通じて読み込むようにしても良い。
【００２２】
次に、本実施形態の建物床面積推定方法について説明する。本実施形態の建物床面積推定方法は、建物の延べ床面積の推定を行う対象領域の地図情報について予め地図情報を分割する格子を設定し、かつ複数のＧＩＳデータが有する位置情報の対応関係を求めておき、複数のＧＩＳデータのうちいずれかのＧＩＳデータが有する建物の位置情報に基づいて各格子内に建物が存在するかを判断し、いずれかのＧＩＳデータが有する建物の建築面積情報および階数情報に基づいて各格子毎の建物床面積規模を算出する建物床面積規模算出処理と、いずれかのＧＩＳデータが有する建物用途情報に基づいて各格子毎の建物用途を推定する格子内の建物用途の推定処理とを行い、建物床面積規模および建物用途から対象領域における建物用途毎、または建物用途および建物床面積規模毎の延べ床面積を推定するものである。尚、格子とは、後述する粗格子または細格子をいう。図２に本実施形態の建物床面積推定方法の処理のフローチャートを示す。
【００２３】
本願発明者等は、複数のＧＩＳデータが有する情報を相互補完的に利用し、必要な情報を抽出することにより、より精度の高い建物床面積の推定が可能となることを知見した。かかる知見に基づき、本実施形態では、表１に示す３つのＧＩＳデータベース（以下、ＧＩＳ−Ａ，ＧＩＳ−Ｂ，ＧＩＳ−Ｃという）が有するデータを入力データとしている。本実施形態では、ＧＩＳ−Ａとして「ＺｍａｐＴＯＷＮ2」（（株）ゼンリン，２００２年）、ＧＩＳ−Ｂとして緯度経度座標付き電話帳データベースである「テレポイントＰａｃｋ！」（（株）ゼンリン，２００４年）、ＧＩＳ−Ｃとして「細密数値情報−首都圏１０ｍメッシュ土地利用−」（国土地理院，１９９４年）を用い、各情報をＧＩＳ−Ａ〜Ｃのデータから取得している。尚、利用するＧＩＳデータは特に限られるものではなく、以下に述べる処理に必要な情報をすべて取得できるようなＧＩＳデータの組合せであれば、その種類およびその数も特に限られるものではない。例えば、ＧＩＳ−ＡとＧＩＳ−Ｂの双方の情報を備えたＧＩＳデータ（ＧＩＳ−Ａ’）があれば、ＧＩＳ−Ａ’とＧＩＳ−Ｃの２つのＧＩＳデータの組合せで以下の処理を行うようにしても良い。
【表１】
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【００２４】
本実施形態の建物床面積推定方法では、まず初期設定処理（Ｓ１）を行う。初期設定処理（Ｓ１）では、建物の延べ床面積の推定を行う対象領域を決定する。対象領域の設定は、例えば、既存の地図情報の電子データを読み込んで、対象領域が矩形である場合は市販の地図等をもとに北緯ＡＡ°〜ＢＢ°、東経ＣＣ°〜ＤＤ°のように対象領域を設定すれば良い。また、特定地域内（例えば東京23区）を対象領域とする場合は、国土地理院の数値地図（行政界データ）等をもとに対象領域を設定すれば良い。本実施形態における対象領域は、特に限定されるものではないが、東京２３区全域や大阪市全体といった数１０ｋｍ四方の都市圏全域から地域熱供給エリア程度の１〜数ｋｍ四方の都市街区域程度を対象領域とすることが好ましい。本実施形態では、東京２３区全域を対象領域としている。
【００２５】
次に、地図情報に直交格子を設定する。本実施形態では、対象領域に数１０ｍ〜数ｋｍ程度の水平格子間隔（以下、粗格子という）で分割し、更に、各粗格子内を数ｍ〜１０ｍ四方程度の格子（以下、細格子という）で更に細かく分割して設定している。尚、上記粗格子および細格子の大きさは好ましい範囲の例であって、特に限られるものではない。また、粗格子を設定せず、細格子のみを設定するようにしても良い。尚、本実施形態における細格子の大きさは、ＧＩＳ−Ｃの格子間隔（１０ｍ×１０ｍ）との整合性を考慮し、５ｍまたは１０ｍ四方とすることが望ましい。また、地図情報に格子を設定する手法は、公知の手法を用いれば良く、特に限られるものではないが、例えば、初期設定処理により決められた対象領域の座標に対し、各格子を構成する４隅の座標情報を記憶装置に記録することにより実現される。
【００２６】
次いで、ＧＩＳデータベースから３つのＧＩＳデータの読み込み、各ＧＩＳデータベースの位置情報の対応関係を求める（Ｓ２）。複数のＧＩＳデータの対応関係は、各ＧＩＳデータが有する緯度および経度の情報に基づいて求めることができ、当該手法は特に限られるものではない。本実施形態では、先ずＧＩＳ−Ｃの１０ｍ四方の格子に重複するように５ｍ四方または１０ｍ四方等の細格子の設定を行い、格子の４隅の緯度・経度を求め、その緯度・経度によりＧＩＳ−ＡおよびＧＩＳ−Ｂと対応をとるようにしている。
【００２７】
本実施形態で用いる各ＧＩＳデータが有する情報について説明する。尚、各データのフィールド名は一例であって、データ内容が実質的に同一であればその名称は問わないのは勿論である。例えば、本実施形態では、ＧＩＳ−Ａから、建物の「位置」、「形状（建築面積）」、「階数」、「名称」情報を、ＧＩＳ−Ｂから建物の「用途」情報を、ＧＩＳ−Ｃから「土地利用」情報を入力データとして使用する。
【００２８】
ここで、ＧＩＳ−Ａの「位置」情報は東西および南北の座標データとして入力される。また、「形状」情報は建築面積（ｍ２）として入力される。また、「階数」情報は建物の階数であり、「名称」情報とは建物の名称である。
【００２９】
また、ＧＩＳ−Ｂの「用途」情報とは、約２００区分の業務用建物用途情報である。
【００３０】
また、ＧＩＳ−Ｃの「土地利用」情報とは、例えば表２に示すような土地利用区分についての情報をいう。
【表２】
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【００３１】
更に図３に示す建物床面積推定方法を説明するためのイメージ図を併せて用いてＳ３以降の処理を説明する。次に、建物床面積規模算出処理（Ｓ３）を行う。建物床面積規模算出処理では、ＧＩＳ−Ａの建物毎の「位置」、「形状（建築面積）」および「階数」情報に基づき、各細格子毎の「建物の有無」、「建物床面積規模」、「階数」を設定する。具体的には、先ずＧＩＳ−Ａの建物毎の「位置」情報に基づいて、各細格子内に建物が存在するか否かを判断する。具体的には、ＧＩＳ−Ａデータを読み出し、設定した各細格子と同一のメッシュで照合する。ここで、各格子に建物が存在すれば「建物有り」、存在しなければ「建物無し」と判断する。また、格子内の一部に建物が存在する場合、本実施形態では、各格子内の５０％以上が建物部分である場合に、当該格子内には「建物有り」と判断しているが、これには限られず、予め設定した閾値（％）を判断基準として判断すればよい。また、一つの細格子内に複数の建物を含む場合は、例えば、最も専有面積の大きな建物の格子と判断することとすれば良い。尚、各格子内で建物が占める面積の割合（％）は、公知の手法により求めれば良く特に限られるものではない。更に、「建築面積」に「階数」をかけることで「建物床面積規模」を求めて記憶装置に記憶させる。具体的には、各細格子の位置情報（東西・南北座標）をキーとして「階数」、「建物床面積規模」および後述の「用途フラグ」を情報として有する１レコードのデータ（以下、出力データともいう）としてメモリに記憶させる。尚、出力データは、補助記憶装置６にデータベースとして記憶させるようにしても良い（図示省略）。
【００３２】
次に、格子内の建物用途の推定処理（Ｓ４）を行う。格子内の建物用途の推定処理では、ＧＩＳ−Ｂにおける建物毎の「用途」情報に基づいて建物床面積規模算出処理（Ｓ３）で「建物有り」と判定された各細格子内に含まれる建物用途を推定する。
【００３３】
本実施形態では、ＧＩＳ−Ｂにおける建物毎の「用途」情報を基に１０桁（バイト）の「用途フラグ」（０−１値）に分類を行う。具体的には、当該分類は、ＧＩＳ−Ｂの「用途」情報と下記の「用途フラグ」との対応関係を予め記憶装置に記録しておき、建物の「用途」情報を照合して、対応する「用途フラグ」をオン（＝１）にすることにより行われる。
【００３４】
格子内の建物用途の推定処理での出力データの一例を図４に示す。図４中の符号１８は位置情報（東西・南北座標）、１９は建物の「階数」、２０は「用途フラグ」、２１は「建物床面積規模」をそれぞれ示している。尚、図４中の各レコードは各細格子の情報を示しており、例えばある建物が細格子２０メッシュ分を占めれば２０レコードのデータとなり、その２０レコードの「階数１９」、「用途フラグ２０」、「建物床面積規模２１」の値は同じとなる。ここで、各細格子を示す出力データの各レコードは、当該細格子がどの建物を表すかの情報を有していない。したがって、以降の処理で「用途フラグ２０」の値を補完、修正する場合は、建物の用途を変更し、その建物を細格子に再分解して、各細格子の情報（出力データ）を更新するようにしている。尚、各細格子がどの建物に属しているかを、例えば建物毎に建物番号を付与し、出力データに建物番号をフィールドとして設け、その情報を出力データに備えさせるようにしてもよいのは勿論である。
【００３５】
本実施形態では、「用途フラグ」を０１（＝１桁目、以下同様）：事務所、０２：店舗、０３：ホテル、０４：病院、０５：戸建住宅、０６：集合住宅、０７：工場、０８：スポーツ施設、０９：その他と設定している（１０桁目は未使用）。尚、当該「用途」情報は、１つの建物に対し複数含まれる場合がある。この場合は、対応する用途フラグを複数箇所オンにし、一つの建物に対して複数用途を設定する。例えば「用途フラグ」の値が「１０１０００００００」の時、当該細格子に該当する建物は「事務所」および「ホテル」が混在する建物であることを意味している。
【００３６】
このように本実施形態の建物床面積推定方法によれば、建物用途毎の延べ床面積を推定することができる。しかしながら、ＧＩＳ−Ｂに限らず、一つのＧＩＳデータからの情報に基づいた建物用途だけでは、その推定精度が十分でないため、結果として建物用途毎の延べ床面積の推算精度としてはまだ向上の余地がある。例えば、本実施形態のＧＩＳ−Ｂの用途区分の場合であれば、「工場」、「住宅」等といった区分がない。
【００３７】
そこで、本実施形態の建物床面積推定方法では、更に、建物用途情報の補完処理（Ｓ５）を行って、建物用途の推定精度を向上を図っている。
【００３８】
建物用途情報の補完処理は、ＧＩＳ−Ｃの各１０ｍ×１０ｍ格子内の「土地利用」の情報（表２）をもとに、各細格子について手順２で抜けている可能性のある用途（工場、住宅等）を示すである（０６）工業用地、（０７）一般低層住宅、（０８）密集低層住宅、（０９）中・高層住宅地、（１０）商業・業務用地、（１３）その他の公共公益施設の土地利用区分情報（表２中グレーで示す箇所）を基にして補完および修正するものである。
【００３９】
当該処理の詳細を図５のフローチャートに示す。先ず、対象領域を１０ｍ四方の格子に分割し（Ｓ１１）、各格子内には建物があるかどうかを判断する（Ｓ１２）。建物がある場合（Ｓ１２：Ｙｅｓ）は、ＧＩＳ−Ｃデータベースを参照し、対応する土地利用区分が「（０７）一般低層住宅」または「（０８）密集低層住宅」であるかどうか判断する（Ｓ１３）。「（０７）一般低層住宅」または「（０８）密集低層住宅」であれば（Ｓ１３：Ｙｅｓ）、当該細格子の用途区分を「戸建住宅」に変更して（Ｓ１４）終了する。尚、細格子の用途区分の変更とは、上述のように対応する「用途フラグ」のバイトを１に変更することをいう。本実施形態では、ＧＩＳ−Ｂの「用途」情報およびＧＩＳ−Ｃの「土地利用」情報の双方の情報を活用するために、従前のフラグを変更せずに新たに対応する「用途フラグ」のバイトを１に変更する補完処理を行っているが、これには限られず、例えば従前のフラグをオフにして新たなフラグをオンにする変更処理を行っても良い。補完処理にするか変更処理にするかどうかの判断は、例えば、使用するＧＩＳデータの新しさ（年度数）等を参考に予め決定しておけばよい。
【００４０】
一方、「（０７）一般低層住宅」または「（０８）密集低層住宅」でなければ（Ｓ１３：Ｎｏ）、次に対応する土地利用区分が「（０９）中・高層住宅」であるかどうか判断する（Ｓ１５）。「（０９）中・高層住宅」であれば（Ｓ１５：Ｙｅｓ）、当該細格子の用途区分を「集合住宅」に変更して（Ｓ１６）終了する。一方、「（０９）中・高層住宅」でなければ（Ｓ１５：Ｎｏ）、次に対応する土地利用区分が「（０６）工業用地」であるかどうか判断する（Ｓ１７）。「（０６）工業用地」（Ｓ１７：Ｙｅｓ）、当該細格子の用途区分を「工場」に変更して（Ｓ１８）終了する。一方、「（０６）工業用地」でなければ（Ｓ１７：Ｎｏ）、次に対応する土地利用区分が「（１０）商業・業務用地」であるかどうか判断する（Ｓ１９）。
【００４１】
「（１０）商業・業務用地」の場合（Ｓ１９：Ｙｅｓ）、更に当該細格子の建物用途が不明であるかどうかを判断し（Ｓ２０）、不明の場合（Ｓ２０：Ｙｅｓ）は当該細格子の用途区分を「事務所」に変更して（Ｓ２１）終了する。
【００４２】
一方、各格子内には建物がない場合（Ｓ１２：Ｎｏ）、対応する土地利用区分が「（１０）商業・業務用地」でない場合（Ｓ１９：Ｎｏ）および細格子の建物用途が既知の場合（Ｓ２０：etc.）の場合は、用途区分を変更することなく（Ｓ２２）終了する。
【００４３】
このようにすることで、建物用途の分類精度を向上させ建物延べ床面積の推定を精度良く行うことが可能となる。しかしながら、更なる推定精度の向上のためには、建物名称情報による建物用途補完修正処理（Ｓ６）を行って、更なる用途情報の正確性を向上することが好ましい。
【００４４】
建物名称情報による建物用途補完修正処理は、ＧＩＳデータが有する建物の「名称」情報を基に用途誤分類の補完または修正を行うものである。本実施形態では、ＧＩＳ−Ａにおける建物の「名称」情報に、対象領域内においてキーワードが含まれるか否かで建物名称をリストアップするようにしている。
【００４５】
本実施形態では、先ず、予め各建物用途毎に特徴的なキーワードを選定しておき、各建物用途にキーワードを関連づけて補助記憶装置６にキーワードデータベース１７として記憶させておく。キーワードデータベース１７には、例えば用途フラグが「０４：病院」の場合、「病院」、「医院」、「クリニック」、「診療所」、「科名（内科、小児科等）」等をキーワードとして関連づけて記憶させておく。尚、キーワードの選定方法は、特に限られるものではないが、例えば操作員が電話帳の登録名称等を参考にして予め選択しておけばよい。
【００４６】
建物名称情報による建物用途補完修正処理では、例えば建物用途が「事務所」とされている細格子について、その建物の「名称」情報に「病院」、「医院」等のキーワードが存在した場合、「０４：病院」の用途フラグも併せてオンに変更することで、建物用途の補完を行うことが可能となる。
【００４７】
また、本実施形態では、「０４：病院」に関連づけられるキーワードを更に細分類し「総合病院」、「大学病院」、「市民病院」、「県立病院」等のキーワードを含む場合は、当該建物は病院専用の建物であると推定している。この場合、例えば建物用途が「事務所」とされていれば、用途が誤分類されている可能性が高いので、「０１：事務所」の用途フラグをオフ（＝０）にして、「０４：病院」の用途フラグをオンにすることで、建物用途の修正が可能となる。本処理は、例えば、キーワードデータベース１７の該当レコードに複数用途が混在し得ない専用建物であることを示すフラグを設けておくことで実現される。
【００４８】
以上で、建物名称情報による建物用途補完修正処理は終了する。尚、建物用途が正しく分類されているかを例えば、延べ床面積に関する統計データ等と比較し、用途が誤分類されている場合は、当該誤分類を正しく分類できるようにキーワードデータベース１７の登録情報を更新する処理を操作員が行うことで更なる精度の向上を図ることが可能となる。
【００４９】
以上の処理により推定された出力データ、即ち、各粗格子内に含まれる全ての細格子についての建物用途、建物床面積規模情報に基づいて各粗格子の建物用途毎の延べ床面積を推計し、建物用途毎の「延べ床面積地図情報」を作成する。具体的には、「建物床面積規模」／「細格子数」＝「細格子の面積」×「階数」の関係にあるので、建物用途毎に「細格子の面積」に「階数」をかけて延べ床面積を計算している。よって、細格子の間隔を小さく設定しておけば、それだけ推定精度は高くなる。更に、建物用途毎に加えて、建物床面積規模毎の「延べ床面積地図情報」を作成することが好ましい。ここで、地図情報とは２次元平面である地表面を直交格子で分割した各グリッド毎のメッシュデータを指すが、これに限られるものではなく、排出源毎のポイントデータや建物形状（ポリゴン）データ等の作成を行うようにしても良い。また、ポリゴンデータ等の作成手法は、公知又は新規の手法を用いれば良く、特に限られるものではない。
【００５０】
ここで、複数用途が推定されている場合は、「用途フラグ」の全ての組合せパターン（本実施形態では、２９＝５１２パターン）の建物用途毎の「延べ床面積地図情報」を作成しても良いが、組合せパターン数が多くなるため情報としてはわかりにくい。このため、本実施形態では、代表的な用途混在建物、例えば事務所と店舗の混合建物、店舗と集合住宅の混同建物等を数種類決めておき、その他の混合建物については、予め決定しておいた用途の優先順位に従ってその混合建物の代表用途を決定し、上記代表的な用途混在建物および混合建物の代表用途毎に建物用途毎の「延べ床面積地図情報」を作成することにしている。また、簡易的に「用途フラグ」の９つの用途毎に延べ床面積を推計をするのであれば、複数用途が推定された「細格子の面積」を用途数（オンであるフラグ数）で均等分割するかあるいは別途設定した用途毎の重み付けに応じて割り振る方法により、延べ床面積を推計しても良い。
【００５１】
以上説明した本実施形態の建物床面積推定方法により作成される「延べ床面積地図情報」を利用して更に「エネルギー消費量」「人工排熱排出量」「大気汚染物質排出量」に関する地図情報を作成することができる。
【００５２】
図６は、東京２３区を５００ｍ×５００ｍの粗格子に分割し、建物の「延べ床面積地図情報」を作成した例を示している。尚、総粗格子数は約２４６０である。このように各粗格子または各細格子内の建物用途、建物床面積規模別の「延べ床面積の地図情報」を作成し、更に、建物用途、建物床面積規模別に別途推定された各種原単位を乗じて全区分足し合わせることで「エネルギー消費量」、「人工排熱排出量」、「大気汚染物質排出量」の地図情報を作成することができる。例えば図７に「人工排熱排出量」の時空間構造を解析した例を示す。図７（ａ）は、東京２３区内の人工排熱量排出量（Ｗ／ｍ２）の２４時間の変化の平均値の推移を示すグラフであり、図７（ｂ）は、６時、１４時、２０時における人工排熱排出量の空間分布を示している。尚、原単位とは単位床面積（ｍ２）あたりの各物質量（エネルギー消費量、人工排熱排出量、大気汚染物質排出量）をいい、通常は、季節による変化や一日の変化を考慮し、月別または季節別に１時間毎の数値を設定する。
【００５３】
原単位は、例えば以下のように設定することができる。尚、原単位の設定方法および「エネルギー消費量」、「人工排熱排出量」、「大気汚染物質排出量」の推定方法は以下に述べる方法に限られず、公知または新規の手法であっても良い。
【００５４】
先ず対象となる建物用途および規模毎のエネルギー消費量を文献等のデータを元に設定し、次に、対象となる建物用途および床面積規模毎の代表的なエネルギーシステム構成を想定する。更に、上記エネルギー消費量およびエネルギーシステム構成をもとにエネルギーシステムへの投入エネルギー量を計算することで、排熱を求める。ここで、エネルギー消費を、単位床面積あたりの原単位として設定すれば、求まる排熱が原単位となる。
【００５５】
更に、エネルギー消費原単位から排熱原単位を設定する際には、建物の用途や使用する熱源機器（コージェネ、電化システム等）によって排熱量（顕熱、潜熱）が異なる点を考慮する必要がある。また、蓄熱を持つヒートポンプについては、大気からの吸熱（冷房の場合は排熱）を考慮した排熱とする。例えば、建物用途別負荷量Ｌ（ｋ）(k=照明動力、冷房、暖房、厨房、給湯）と熱源機器の種類(コージェネ、電化システム等)を所与として、負荷を満たすのに必要な電力・ガス消費量を計算する公知の数値モデルを用いて各建物で毎時消費される電力・ガス消費量を計算することができる。また、排熱量（顕熱、潜熱）は、求めた電力・ガス消費量の計算結果に基づき公知の手法により計算可能である。
【００５６】
上記排熱に工場からの排熱および自動車からの排熱を加えて、全排熱量を求めることができる。工場からの排熱については、文献等をもとに工場床面積あたりの排熱原単位を求め、これを各粗格子内の工場の延べ床面積に乗じることで算定することができる。また、自動車からの排熱については、ＧＩＳ−Ｃをもとに各粗格子内の道路面積を計算し、工場と同様に文献等をもとに道路面積あたりの排熱原単位を求め、これを各粗格子内の道路の延べ床面積に乗じることで算定することができる。
【００５７】
更に、大気汚染物質排出量の原単位については、上述したエネルギー消費量の原単位に対して適当な係数を乗じたものを建物床面積あたりのＮＯｘ、ＳＯｘ等の排出量の原単位として設定する。このように、建物用途、建物床面積規模別の延べ床面積の地図情報を利用して、エネルギー消費量、環境負荷（人工排熱、大気汚染物質）等の推算精度の向上を図ることが可能となる。
【００５８】
尚、上述の実施形態は本発明の好適な実施の例ではあるがこれに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能である。例えば、使用するＧＩＳデータは一例であり、より細かい情報を備えたＧＩＳデータが利用可能であればそのＧＩＳデータを用いることにより精度の高い床面積の推定を行うことが可能となる。また、例えば、本実施形態のＧＩＳ−Ｃが有する１０ｍ四方の「土地利用」ではなく、より狭い格子範囲で「土地利用」情報が得られるＧＩＳデータがあれば用いるようにしても良いのは勿論である。
【００５９】
また、ＧＩＳ−Ｂは「法人または個人名」情報を有している。「法人または個人名」情報とは電話帳掲載名についての情報、即ち一つの建物につき登録された電話番号分の法人名、個人名の情報である。この「法人または個人名」情報に対してＧＩＳ−Ａの「名称」情報と同様にキーワードを設定し、建物用途の補完修正を行うことも好ましい。これにより、更なる建物用途の推定精度の向上を図ることができる。
【００６０】
また、建物用途情報の補完処理（Ｓ５）および建物名称情報による建物用途補完修正処理（Ｓ６）は必ずしも双方の処理を行う必要はなく、一方のみ処理をするようにしても良い。この場合でも、建物用途の推定精度の向上を図ることができる。
【実施例】
【００６１】
（実施例１）
本発明の建物床面積推定方法による建物用途および建物床面積規模別の延べ床面積の推定結果と東京２３区内における２３の各区の延べ床面積に関する統計データ（東京都統計年鑑（２００４年））（以下、単に「統計データ」という）との推算結果との比較をおこなった。
【００６２】
統計データでは、事務所と店舗の合計のデータしかないため、本実験では「事務所＋店舗」（図８（ａ））および「住宅」（図８（ｂ））を対象として、統計データと推定値（予測値）との２条平均平方根誤差（ＲＭＳＥ：Root Mean Square Error）との比較を行った。尚、ＲＭＳＥは数式１で定義される。
【数１】
2008129777.tif 000005
ここで、
Ｎ：サンプル数
ｉ：サンプル番号
ＡＭ：延べ床面積の統計データ
ＡＣ：延べ床面積の予測値
である。本実験でのサンプル数Ｎは区の数（＝２３）である。
【００６３】
また、本実験では各処理（格子内の建物用途の推定処理、建物用途情報の補完処理、建物名称情報による建物用途補完修正処理）を行うことによりどの程度精度の向上が図れるかを示すため、３段階の処理のレベルの比較実験を行った。ここで、図８、図９中の「Ｌｅｖｅｌ−１」とは格子内の建物用途の推定処理までの処理を、「Ｌｅｖｅｌ−２」とは建物用途情報の補完処理までの処理を、「Ｌｅｖｅｌ−３」とは建物名称情報による建物用途補完修正処理までの処理を行ったことを意味する。
【００６４】
本実験の結果、「Ｌｅｖｅｌ−２」の予測値により住宅のＲＭＳＥが大幅に改善することが確認できた。尚、事務所＋店舗の予測誤差はほぼ横ばい。
【００６５】
さらに建物名称情報による建物用途補完修正処理（Ｓ６）を実行することにより、事務所＋店舗、住宅ともＲＭＳＥが改善されることが確認できた。例えば、図９（ａ）、（ｂ）に示すように建物用途情報の補完処理（Ｓ５）および建物名称情報による建物用途補完修正処理（Ｓ６）を実施した地図情報（Ｌｅｖｅｌ−３）は、格子内の建物用途の推定処理までを実行した地図情報（Ｌｅｖｅｌ−１）と比べＲＭＳＥが事務所＋店舗で約２割、住宅で約４割小さくなっている。以上から、本発明の建物床面積推定方法により建物用途の推定精度向上が図れることが確認できた。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】建物床面積推定装置のハードウェア構成の一例である。
【図２】建物床面積推定方法の一例を示すフローチャートである。
【図３】建物床面積推定方法を説明するための図の一例である。
【図４】格子内の建物用途の推定処理で出力されるデータの一例である。
【図５】建物用途情報の補完処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】東京２３区を５００ｍ×５００ｍの粗格子に分割し、建物の延べ床面積地図情報を作成した一例を示す図である。
【図７】図６に示す延べ床面積地図情報に基づいた人工排熱排出量の時空間構造の解析例の一例であり、（ａ）は、東京２３区内の人工排熱量排出量（Ｗ／ｍ２）の２４時間の変化の平均値の推移を示すグラフであり、図７（ｂ）は、６時、１４時、２０時における人工排熱排出量の空間分布を示す。
【図８】実施例１における延べ床面積の統計データと予測値との関係を示すグラフであり、（ａ）は「事務所＋店舗」、（ｂ）は「住宅」の場合を示す。
【図９】（ａ）Ｌｅｖｅｌ−１〜３までの「事務所＋店舗」、「住宅」についての予測値との関係を示す表、（ｂ）ＲＭＳＥによる評価結果の一例を示すグラフである。
【符号の説明】
【００６７】
１  建物床面積推定装置
１０  建物床面積規模算出手段
１１  格子内の建物用途の推定手段
１２  建物用途情報の補完手段
１３  建物名称情報による建物用途補完修正手段
１４  ＧＩＳデータ（ＧＩＳ−Ａ）
１５  ＧＩＳデータ（ＧＩＳ−Ｂ）
１６  ＧＩＳデータ（ＧＩＳ−Ｃ）
【図１】
2008129777.tif 000006
【図２】
2008129777.tif 000007
【図４】
2008129777.tif 000008
【図８】
2008129777.tif 000009
【図９】
2008129777.tif 000010
【図３】
2008129777.tif 000011
【図５】
2008129777.tif 000012
【図６】
2008129777.tif 000013
【図７】
2008129777.tif 000014