データ公開に関するお願い
北海道大学
工学研究院・建築環境学研究室
森 太郎

北海道大学建築都市コース
人間の生活、産業などあらゆる分野と関連

北海道大学大学院工学研究院
建築環境学研究室• データセンター用空調システムの信頼性評価に関する研究– HVAC system for Data-center• 冬季積雪寒冷地の自宅住環境が高齢者の生活習慣や健康状態に及ぼす影響– Influence of room environment on health in cold climate area
• バッチ式熱交換換気扇用の蓄熱吸放湿材の開発– Development of heat and moisture storage material for ventilation• リバースモーゲージを適用した住宅改修に関する研究– Renovation with reverse mortgage• 人口動態統計を用いた疾病発生の季節依存性に関する経時的分析– Time-series analysis of mortality with vital statistic

公開していただきたいデータ•研究・教育のための建物関連エネルギー消費データの公開のお願い•政府の温暖化ガス削減目標・2050年実質ゼロ•実現不可能な目標ではなく，世界中で宣言されている目標•建設部門の温暖化ガス排出は全体の1/3，暖房エネルギーの多い，北方圏ではさらに大きな割合（但し，ヨーロッパを中心にすでに宣言している地域も多い）公開していただきたいデータ•道保有施設の建物データ＋エネルギー消費量（燃料別）＋BEMSデータ•北海道の再生可能エネルギー施設のデータ（できれば創エネルギー（発電）量）•北海道が保有している気象データ•今年一年分ではなく，定期的に更新（作業手伝ってもいいです）•公共施設のエネルギー消費はベンチマーク•北海道の建物の現状：住宅はトップクラス，事務所ビルは？

北海道の住宅の変遷
1940

1950

背景
S20
北海道型住宅形成期

1960
1970
1980
1990
2000
2010
石炭から石油へ
第一次石油危機(73) チエ ルノブイリ事故(86)
東日本大震災(11)神武景気 鍋底不況 高度経済成長 公害環境問題
経済大国
地球環境時代
バブル崩壊
景気低迷
S30
S40
S50
S60
H10
H20

防寒住宅開発期

防寒住宅普及期

住宅形態多様化

敷地狭小化

町並み意識

環境建築窓開口
断熱材
内装材

洋風建築
北海道型住様式の確立
地域暖房の登場
パッシブハウスの登場
CB造の推進木造防寒住宅の登場
外断熱の登場
無暖冷房住宅北大建築工学科(48) 寒地建築研究所(55)
寒住法改正(69)
省エネ法(79)
北方型住宅(89)
改正基準法(03) 札幌版次世代（10）寒住法(53)
BIS認定制度(89)サポートシステム(09)
寒さの忌避（避寒） 新定住志向
居間中心
マイホーム主義
性能＋北方圏指向
ゆとり・豊かさ志向
内向き志向・閉塞感
薪ストーブ → 石炭ストーブ（80%普及） →石油ストーブ（80%普及）→
CH の普及15%を超える
→
オール電化
防火
煤煙防止
シ ック ハウス
熱回収換気
防寒＋隙間風防止
結露防止
熱環境の改善省エ ネルギー
環境衛生
防暑への取組み
上方１面開口換気
床下暖房パッシブ換気
窓硝子の普及
２重窓
外付けアルミサッシュ定着 PVサッシュ普及 ３重窓
Low -e窓
木枠３重Low-e
大鋸屑炭ガラ岩綿GW
発泡ポリスチレン
高断熱・高気密化（防湿材）
付加断熱
粘土漆喰
ラワン合板 石膏ボードプリント板 銘木合板化粧ボード 石膏ボード下地クロス貼
珪藻土湿式仕上げ

外装材

下見板

屋根材
形 態

柾葺き屋根からトタン屋根

行 政
法 律
生活意識
暖房形態
断熱換気

モルタル湿式工法

乾式（通気層）工法

長尺鉄板屋根三角屋根

基礎断熱工法塩化ビニル樹脂系防水
片流れ変形屋根無落雪屋根

ステンレス溶接防水

アリーアメリカンスタイル

フラットルーフ

技術が公開されていたので，北海道が高断熱住宅のトップランナーとなった．

Types of detached house in Hokkaido

7

建物データの研究利用
建物の用途別1次エネルギー消費
10000

Anual Primary EUI (MJ/m²)

schooloffice1000

library
child care100

welfaresport

10

cultureothers1

1100
Floor Area (m²)

10000

用途別の年間1次エネルギー消費原単位エネルギー消費原単位（EUI）を延床と建物の用途で整理した。
→ 同質の建物では負の相関が見られるはず→ 延床とEUIに相関は見られない。
→ 用途別の最適な設計・最適な運用が定まっていない。

建物データの研究利用
PVの規模と発電量

Generated Electricity (kWh)35000
y = 1001.7x
R² = 0.9272

30000

太陽光パネルの出力→ 比例関係

25000
20000
15000
10000
5000
0051015
Capacity (kW)20253035

Electricity Inverted from PV (kWh)

建物データの研究利用
PVの季節別発電量

140120100→ 冬季の出力低下

8060→ 6.8月の出力低下

40前線による降雨量増加

200JanFebMar

AprMayJunJulMonth (2018)

AugSepOct

NovDecビックデータの研究利用
Coefficient of Seasonal Variety of Mortality• CSVM means how much higher
mortality in winter season thanthat in other season.
• CSVM=0.1 means 10% higher
mortality• Northern regions have lower
CSVM. heating and energy
efficiency lower the wintermortality

ビックデータの研究利用
Seasonal mortality in Japan
High mortality in summer season

High mortality in winter season• Left, 1890-1970 by prof. Momiyama published in 1970
• Right, 1970-2010 by building environment lab. Hokkaido Univ in 2020

DECC（http://www.jsbc.or.jp/decc/index.html）•現在までに231件の研究に利用されている（jstageのみ）•日本エネルギー学会 省エネルギー・消費者行動部
会 秋の勉強会「国内外における建築物のエネルギーに関する動向」開催概要報告・省エネルギー・消費者行動部会（略称EECB）•The Effect of Tree Planting within Roadside GreenSpace on Dispersion of CO2 from Transportation，Nurul Aini, Zhenjiang Shen，International Review for
Spatial Planning and Sustainable Development•具体的な建物名等は全て除かれている•二次利用についてはどの程度許されているかよくわ
からない．

教育利用・コンピューティング演習・授業計画• 1.オリエンテーション＋必要なソフトのインストール（4/16）• 2.表計算ソフトでつくるグラフ1：エクセルの関数について知ろう 成績処理，名簿，乱数で成績発生，平均点，標準偏差，偏差値，赤点の表示をする（if関数），赤点の人数を数える（countif関数）（4/23）• 3.表計算ソフトでつくるグラフ2-1：2軸グラフを作れるようになろう 温度，湿度，日射量の複合グラフの作成，空気線図上に気象データをプロット，ワードファイルへの貼り付け（4/30）• 4.表計算ソフトでつくるグラフ2-2：ユーザー定義関数をつくってみよう 気象データをダウンロードして，温度と相対湿度から絶対湿度を計算するユーザー定義関数の作成（5/14）• 5.チーム課題：アンケートを企画してまとめる．Google formを使ってアンケートを行って，その結果をエクセルでまとめましょう．（5/21）• 6.エクセルの進んだ機能，エクセルの進んだ機能について調べて使ってみよう 最適化計算（ソルバー），ピボットテーブルとか？（幾つか機能やデータセットを紹介するので，自分で調べてなにかやってみてください（5/28）• 7.プログラミングの基礎：pythonの利用の仕方．プログラムを書いてデータを分析してみよう
スクリプトの書き方，実行の仕方，結果表示，ファイル入出力，ループ処理 （6/4）• 8.すこし高度なコーディング：じゃんけんからスタートしてモンテカルロ法に挑戦しよう 乱数，条件分岐，ループ（6/11）• 9.すこし高度なコーディング：めんどうな作業はユーザー定義関数におしつけよう ユーザー定義関数，• 気象データ処理，空気線図（6/18）

教育利用・コンピューティング演習・授業計画•現状，建物のエネルギー関連データは皆無であるため，授業で扱うことはできない．
•もちろん，個人的にデータをいただいて，学生に提供することはできるが教育目的ではそれを行うのはよくない．
•建設分野はこれまでのように「図面を書いて，現場を管理する」のではなく，「建物の総合的な情報をマネージメントする」仕事になりつつある．

オープンデータの研究教育利用•これまでと違って•研究：公開されているデータでないと研究ができなくなる（データの信頼性）•データがあることで生まれる研究もある．（研究になにも期待していないかもしれませんが，少なくとも教育的な効果はあります）•教育：情報のリテラシーが重要になってきています．オープンデータを扱うこと自体が教育になります．

Influence of indoor temperature on health problems
Logistic regression of musculoskeletal disease and home environment
Explanatory variables

Musculoskeletal symptoms
Mean temperature in livingroom and bathroom
Slightly cool group
AORa : 2.95 (p=0.0063)
AORb : 2.61 (p=0.024)
Cold group
COR : 1.79 (p=0.022)
AORa : 3.20 (p=0.0012)
AORb : 2.99 (p=0.0037)
sleeplessness
COR : 3.17 (P=0.00026)
AORa : 3.28 (p=0.00028)
AORb : 3.44 (p=0.00047)

Code

COR(p-value)

AORa(p-value)

AORb(p-value)(95%CI)(95%CI)(95%CI)
1.00

Mean temperatureWarm group

1.00

1.00

of living room and dressing room

Slightly cool group1.01 (p=0.97)

1.1 (p=0.83)(0.61-1.67)
Mean temperatureWarm group

1.00

of living room and dressing room

Cool group1.09 (p=0.79)

1.00

Warm group

1.00

of living room and dressing room

Slightly cool group1.06 (p=0.81)
1.00

of living room and dressing room

Cool group1.01 (p=0.96)
1.00

of living room and dressing room

Slightly cool group1.35 (p=0.29)

at bedtime(0.38-2.36)
1.00

0.77 (p=0.64)(0.59-1.73)
Warm group0.94 (p=0.90)(0.41-2.23)
1.00

Mean temperature(0.29-3.78)
1.00

0.95 (p=0.91)(0.64-1.77)
Warm group

1.04 (p=0.95)(0.40-4.29)
1.00

Quarter temperature(0.46-2.96)
1.00

1.3 (p=0.66)(0.56-2.15)
Quarter temperature

1.17 (p=0.74)(0.46-2.61)

0.79 (p=0.69)(0.26-2.28)
1.00(0.25-2.53)
1.00

2.95**(p=0.0063) 2.61**(p=0.024)(0.78-2.33)(1.36-6.41)(1.14-5.98)

Mean temperatureWarm group

1.00

1.00

of living room and dressing room

Cool group

1.79**(p=0.022)

3.20**(p=0.0012) 2.99**(p=0.0037)

at bedtime
Mean temperature difference(1.09-2.93)
Warm groupbetween living room and dressing room Cool group(1.58-6.48)

1.00

1.00

0.95 (p=0.90)

0.78 (p=0.59)(0.43-2.11)
Smoking habit

0.86 (p=0.77)

1.00(0.32-2.31)

1.00

Sometimes or Everyday

0.38**(p=0.00085) 0.39**(p=0.0012) 0.42**(p=0.0074)

Never or Hardly

1.00

1.00

Sometimes or Everyday

0.44**(p=0.0072) 0.44**(p=0.0085) 0.55 (p=0.10)

No

1.00

Yes

3.17**(p=0.00026) 3.28**(p=0.00028) 3.44**(p=0.00047)

under 38 years（before 1981）

1.00(0.22-0.69)
1.00(0.24-0.81)(0.87-2.42)(0.27-1.13)
1.00(1.73-6.25)
1.00

38 years and over（in and after 1981） 1.46 (p=0.14)(0.23-0.79)
1.00

1.00
(1.71-5.89)

Age of house

1.00

Never

(0.24-0.80)
Deep sleep(1.43-6.27)(0.31-1.95)(0.22-0.67)
Drinking habit

1.00(1.72-6.88)
1.00

1.48 (p=0.17)(0.84-2.59)

1.5 (p=0.19)(0.82-2.74)

Relationship between Monthly Mean
Temp and Death Ratio•Sensitivities of temperature change (slope) in Tokyo and Osaka arehigher than that in Hokkaido.
•Colder area has better indoor climate than warmer area.