Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2013

CSIS DAYS 2013東京大学 空間情報科学研究センター 全国共同利用研究発表大会
東京大学空間情報科学研究センターは1998年に設立され、開所記念式典を同年の9月に開催しました。爾来、15年が経て、現在に至っております。設立当初は新たな学問の創成ということでスタートした空間情報科学という分野も、
2007年に地理空間情報活用推進基本法が制定されるなど、社会にかなり定着してきました。多くの皆様の研究教育
活動や実践の積み重ねがこのような社会の到来を可能にしたのだと思います。今後の空間情報の発展方向を考えると、単に場所の情報が付加されているというだけではなく、場所性に起因する様々な諸関係を同時に付随しているという、位置情報をキーにした他者との関係がより積極的に活用されていくことが求められています。また、時間情報も合わせた、時空間情報科学としてさらに研究が進められることも必要です。
本年もCSIS DAYSを開催します。CSIS DAYSは、短時間の発表とポスターセッションにおける議論で構成されています。発表時間は、内容を詳細に伝えるには余りに短いですが、何をしているのかの概略を知るには十分で、どのポスターを重点的に見るべきかを知ることができます。また、空間情報をどのように活用されるのか、そのためにどのような研究がなされているのかの概略を効率的に知ることができます。学会ですと、とかく、自分の専門外のセッションには参加せず、いつも同じような専門の方々との交流だけになりがちですが、極めて短時間の発表ですので、専門外の発表でも飽きずに聞くことができ、むしろ異分野における考え方をヒントにすることもできる良い機会ともなります。
CSIS DAYSにおいて、皆様と一緒に研究発展のアイデアを議論し、次世代の（時）空間情報科学への展開につなげていく、きっかけを協働で作り出していきたいと考えております。
2013 年 11 月 22 日
東京大学
空間情報科学研究センター長
浅見 泰司

図： 昨年のCSIS DAYS 2012の様子-1-Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 20132013 年 11 月 22 日（金）： 初日のプログラム－ CSIS DAYS 2013 －
12:30 ~

一般受付開始・ポスター貼り付け開始

13:00 ~ 13:05 開会の挨拶 （センター長 浅見泰司）
13:05 ~ 14:15 発表(A) 一人 5 分 12 件 【A: 地震・津波・避難】（司会：柴崎亮介）
14:15 ~ 15:00 ポスター展示
15:00 ~ 15:10 ポスター撤収
15:00 ~ 15:10 休憩
15:10 ~ 15:20 ポスター貼り付け
15:20 ~ 16:30 発表(B) 一人 5 分 12 件 【B: 空間情報取得・解析】（司会：小口 高）
16:30 ~ 17:15 ポスター展示
17:15 ~ 17:20 初日の締めの挨拶 （副センター長 小口 高）
17:20 ~

ポスター撤収，移動

17:45 ~

懇談会 受付開始（柏キャンパス内 カフェテリア）18:00 ~ 20:00 懇談会（柏キャンパス内 カフェテリア）2013 年 11 月 23 日（土）： 2 日目のプログラム－ CSIS DAYS 2013 －
09:30 ~

一般受付開始・ポスター貼り付け開始

10:00 ~ 11:30 発表(C) 一人 5 分 16 件 【C: 環境・ヒト・動物】（司会：高橋孝明）
11:30 ~ 12:15 ポスター展示
12:15 ~ 12:30 ポスター撤収
12:15 ~ 13:45 ランチタイム（拠点校会議 [非公開] 12:25 ~ 13:25，6F 630 号室）

12:30 ~ 13:45 ポスター貼り付け
13:45 ~ 15:15 発表(D) 一人 5 分 15 件 【D: 人間行動の分析・可視化】（司会：有川正俊）
15:15 ~ 16:00 ポスター展示
16:00 ~ 16:40 CSIS 特別セッション
16:40 ~ 16:50 閉会式 （優秀研究発表賞の授与式）（センター長 浅見泰司）
16:50 ~

ポスター撤収-2-

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CSIS DAYS 2013

目 次
巻頭言 ···········································································································································
プログラム·······································································································································
目次 ···············································································································································
研究アブストラクト ························································································································

1
2
3
7

【A: 地震・津波・避難】 〔22 日午後（１）〕(A01) 「Land use changes in the urban growth process after a tsunami using RS and GIS:a case of Banda Aceh, Indonesia」 ······························································································································

7

Ashfa Achmad（University of Tsukuba）(A02) 「衛星写真の画像処理と GIS を用いた津波被害の分析手法に関する研究－被災家屋数と推計被災者数の把握の迅速化－」 ··························································································

8

山田悟史，窪園翔治(立命館大学)(A03) 「南海トラフ沖地震を想定した津波被害リスクカーブの作成」 ·····················································································

9

橘竜瞳，森田紘圭，加藤博和，林良嗣（名古屋大学）(A04) 「南海トラフ地震による津波被害が想定される建築物ストック量の推計」 ································································· 10
杉本賢二，高木渓太，奥岡桂次郎，谷川寛樹（名古屋大学）(A05) 「マクロスケールにおける「津波からの避難のしやすさ」を評価する
エバキュエイタビリティ指標の構築と測定」 ············································································································ 11
田中耕市（茨城大学），駒木伸比古（愛知大学），貝沼恵美（立正大学）(A06) 「地理空間情報を用いた避難施設及び避難経路の計画手法に関する研究－青森県上北郡おいらせ町震災復興地域づくり計画のワークショップ支援を事例に－」 ····················· 12
吉川優矢，大山智基，山田悟史（立命館大学），石井政雄（開発計画研究所）(A07) 「首都直下地震に伴う帰宅困難者の水需要に関する予察的シミュレーション」······················································· 13
松村直樹，愛知正温（東京大学）(A08) 「震災後のアクセシビリティの変化と，それによる地域社会への影響の解明」 ······················································· 14
水野勲，長谷川直子（お茶の水女子大学），小田隆史（宮城教育大学）(A09) 「東日本大震災における被災者生活環境の小地区単位での時系列推移」 ·························································· 15
高野剛志，森田紘圭（名古屋大学），戸川卓哉（国立環境研究所），
加藤博和，林良嗣（名古屋大学）(A10) 「東京 23 区における内水氾濫発生箇所の地形特性と道路特性」 ··········································································· 16
佐藤李菜（東京大学），小口高（CSIS）(A11) 「多摩川氾濫原における土地被覆の変遷と地震の揺れの関係」 ·············································································· 17
ゴメス クリストファー（カンタベリー大学）(A12) 「地震による地盤災害特性データ（全国版）の作成及び過去の被害との比較」 ···················································· 18
中埜貴元，小荒井衛，神谷泉（国土地理院）-3-

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CSIS DAYS 2013

【B: 空間情報取得・解析】 〔22 日午後（２）〕(B01) 「海溝型地震による大規模斜面崩壊発生危険地域の広域的評価」 ········································································ 19
土志田正二（防災科学技術研究所／CSIS），井上公夫（砂防フロンティア），
島田徹，藤原伸也（国際航業），森島成昭（日本工営），齋藤仁（関東学院大学／CSIS），
砂防学会東北地方太平洋沖地震調査委員会(B02) 「九州山地・市房山における森林伐採が斜面崩壊の発生に与えた影響―長期間雨量データを用いた基準雨量と地形の解析―」 ·············································································· 20
齋藤仁（関東学院大学／CSIS），村上亘，大丸裕武（森林総合研究所），小口高（CSIS）(B03) 「Pixel-based and hybrid pixel/object-based land use/cover classification techniques: a comparative study」 ··· 21
Ronald C. Estoque, Yuji Murayama（University of Tsukuba）(B04) 「航空レーザ測量アーカイブデータから推測した樹高・樹木本数と現地状況の比較」 ······································· 22
岩橋純子，岡谷隆基，乙井康成，小荒井衛，中埜貴元（国土地理院）(B05) 「建物方位角を考慮した多偏波 SAR データからの都市密度推定手法の開発」 ·················································· 23
須﨑純一（京都大学），梶本宗義（NTT ドコモ）
(B06) 「DEM を利用した建築学科における地形教育の実践」 ······························································································· 24
石川初（ランドスケープデザイン）(B07) 「位置情報付きのビックデータ（パーソントリップ調査）を Web-GIS でハンドリングする」 ····································· 25
Yuji Murayama, Ko Ko Lwin, Konstantin Greger, Ronald Estoque,
Takafumi Kubo（University of Tsukuba）(B08) 「野外調査記録作成支援ソフトウェア『聞き書きマップ』の改良版の開発」 ····························································· 26
原田豊，齊藤知範，山根由子（科学警察研究所），細田耕一（エクシード），雨宮護（CSIS）(B09) 「計画案提案機能を持つ長期的な市街地再編の費用試算シート」 ················································································ 27
相尚寿（首都大学東京），北垣亮馬（東京大学），片桐由希子（首都大学東京），
田村順子（東京大学）(B10) 「日本における戸建住宅空き家の発生要因」 ·················································································································· 28
張貝貝（東京大学），浅見泰司（CSIS）(B11) 「新しい人口集積地画定法とその応用」 ···························································································································· 29
井上孝（青山学院大学）(B12) 「アジアメガシティ・ジャカルタにおける人口分布および高齢化の将来予測」 ························································ 30
内山愉太（総合地球環境学研究所）-4-Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2013

【C: 環境・ヒト・動物】 〔23 日午前〕(C01) 「千葉県における環境容量の試算と GIS による可視化に関する研究－低炭素・低リスク社会を目指した日本の環境容量の 3Ｄ・GIS 解析－」 ··················································· 31
大西文秀（ヒト自然系 GIS ラボ）(C02) 「水需給ポテンシャルの変化からみた日本の一級水系流域の地域的傾向」 ························································ 32
山下亜紀郎（筑波大学／CSIS）(C03) 「中国における地級市・経済区を単位とした地域分析」·································································································· 33
坪井塑太郎（日本大学）(C04) 「浦安市における太陽光発電ポテンシャルマップの作成」 ·························································································· 34
黒川史子，落合修（国際航業），浦安市企画政策課（浦安市）(C05) 「Population movement in close proximity to the coastline in the Tokyo Metropolitan area」 ······························· 35
Voulgaris Gerasimos（University of Tsukuba）(C06) 「Evaluation of trails in the Sri Pada Mountain area: influence on flow of people」 ················································· 36
Siriwardana Halgamage Malinda（University of Tsukuba）(C07) 「Spatio-temporal analysis of bicycle commuting behavior in the Greater Tokyo area
using a micro-scale persontrip database」 ················································································································· 37
Konstantin Greger，Yuji Murayama（University of Tsukuba）(C08) 「Identification of sidewalk steepness from LIDAR data for Tsukuba University campus bicycle riders」 ········ 38
Zhou Yifei， Ko Ko Lwin，Yuji Murayama（University of Tsukuba）(C09) 「郊外住宅地における高齢運転者の日常生活活動と超小型モビリティの潜在需要」 ········································· 39
青野貞康，原田昇（東京大学）(C10) 「自動車走行支援のための準天頂衛星データの測位誤差の把握と要因分析」 ·················································· 40
久保田穣，薄井智貴，森川高行（名古屋大学）(C11) 「ストリームアルゴリズムを用いた移動軌跡パターンの検出」 ······················································································· 41
佐々木健太，上原邦昭（神戸大学）(C12) 「人の流れに基づくエリア分類について」 ························································································································· 42
笹木 美樹男（デンソー），関本義秀（CSIS）(C13) 「位置情報付き SNS 行動ログデータベースを用いたリアルタイムエリアセグメントの手法」 ································ 43
西村隆宏，高口大樹，石川豊（ナイトレイ）(C14) 「フィールド調査を考慮した動物の生態行動を逆利用したスリープ制御手法の提案」 ······································· 44
中川慶次郎（東京大学），小林博樹，奥野淳也，瀬崎薫（CSIS）(C15) 「アカウミガメを用いた海洋環境の空間情報センシング機構」 ···················································································· 45
工藤宏美（東京大学），小林博樹（CSIS）(C16) 「ハシブトガラスの発声行動に社会的順位が与える影響」 ·························································································· 46
近藤紀子（日本学術振興会／総合研究大学院大学／慶應義塾大学），
小林博樹（CSIS），長谷川眞理子（総合研究大学院大学）-5-

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CSIS DAYS 2013

【D: 人間行動の分析・可視化】 〔23 日午後〕(D01) 「国勢調査の非集計化によるマイクロ人口統計の開発」 ······························································································ 47
秋山祐樹（東京大学），仙石裕明（マイクロベース），柴崎亮介（CSIS）(D02) 「鉄道の存廃と人口変動 ―北海道を例として―」 ········································································································· 48
小池司朗（国立社会保障・人口問題研究所）(D03) 「関心線の空間情報取得と関心生起条件の空間的相互作用モデルによる分析」 ·············································· 49
杉本興運（首都大学東京／日本学術振興会）(D04) 「路線網の変遷からみた公共交通機関としてのバスの位置づけ- 東京中心部の都営バス路線に着目して -」 ····································································································· 50
大矢遼太，竹中翔（東京理科大学），岡本薫子（旭化成ホームズ），
伊藤香織，丹羽由佳理（東京理科大学）(D05) 「ソマリア周辺海域における海賊活動のホットスポットに関する研究」 ······································································ 51
永田康宏，渡部大輔（東京海洋大学），鳥海重喜（中央大学）(D06) 「新潟市における子育て関連施設の適正配置に関する研究」 ·················································································· 52
鎌田健司（国立社会保障・人口問題研究所），長谷川普一（新潟市）(D07) 「ドクターヘリ及びドクターカー運用効果の可視化に関する研究」 ············································································ 53
大山智基，吉川優矢，山田悟史（立命館大学）(D08) 「居住地域の特性と中学生の日常身体活動との関連」 ································································································ 54
渡辺悦子，李廷秀，森克美，片岡裕介（東京大学），北池 正（千葉大学），浅見泰司（CSIS）(D09) 「時空間データを用いた食料品店の存続・閉店予測モデル」 ···················································································· 55
関口達也（東京大学），貞広幸雄（CSIS）(D10) 「ドラッグストアチェーン「コスモス薬品」とディスカウントストアチェーン「ダイレックス」の立地分析」 ················· 56
清水琢生，廣井翼，西峯洋平，松山洋（首都大学東京）(D11) 「日本庭園を活用した子どもの空間的思考能力向上のための教材開発 ―六義園を例に―」 ······················· 57
湯田ミノリ，雨宮護，浅見泰司（CSIS），土屋萌（東京都公園協会）(D12) 「小学校区内の森林の有無が映像による森林季節変化の観察に及ぼす影響」 ·················································· 58
中村和彦（CSIS）(D13) 「つくば市における小学校区単位での不安箇所データベースの構築と空間的特徴の分析」 ·························· 59
王尾和寿（筑波大学），温井達也（プレイスメイキング研究所），村山祐司（筑波大学）(D14) 「注釈ラベル配置の空間効率を考慮した地下鉄路線図設計」 ·················································································· 60
Hsiang-Yun Wu，高橋成雄（東京大学），有川正俊（CSIS），廣野大地（東京大学），
林春成（国立交通大学），顏嗣鈞（国立台湾大学）(D15) 「3 次元都市ナビゲーションにおける時空間制約を用いた地図レイアウトの最適化」 ········································· 61
高橋成雄，Hsiang-Yun Wu，廣野大地（東京大学），有川正俊（CSIS）

CSIS DAYS 2013 実行委員会 ····································································································· 62
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A01

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CSIS DAYS 2013Land use changes in the urban growth process
after a tsunami using RS and GIS: A case of Banda Aceh, Indonesia
Ashfa Achmad
Division of Spatial Information Science, University of Tsukuba;
Department of Architecture, University of Syiah Kuala
Email: <ashfaachmad@yahoo.com>(3) Results and discussion: The land use statistics
derived from the analysis are shown in Table 1:(1) Purpose: The main purpose of this study is to
examine the land use changes in the post-tsunami
urban growth process of Banda Aceh, Indonesia.
(2) Data and methods: This study was conducted in
the administrative area of the City of Banda Aceh,
Aceh Province (Fig. 1; 5° 16’ 15” N - 05° 36” 16” Nand 95° 16” 15” E - 95° 22” 35” E). This city has anarea of about 60 km2 and its urban area is located at
0.8 m above sea level on average, with a populationof 255,243 (2012). Because the city of Banda Acehis close to a subduction zone, it is very vulnerable toearthquake and tsunami.
Land use changes were detected from a timeseries analysis of satellite images of 2005 and 2009.
The satellite images were obtained from the Aceh
Regional Planning and Development Board and thedata of population were obtained from the Central
Bureau of Statistics, Aceh Province. Geographic
Information Systems (GIS) facilitated the analysis
of urban growth process using available Quickbird
satellite images.
The characteristics of the land are divided into
urban built-up area (BU), vegetation (VA),
grass/crop land (GL), and water body/wet land
(WB). Built-up area is defined as the area wherebuildings and infrastructures are established.
Vegetation is the land which is dominated by trees.
Grass/crop land is the place where the vegetation isdominated by grass, while water body is defined aswater areas such as rivers, sea, and wet land is aland area which is saturated by water, like fish pondthat are within the administrative area of the city.

Land category

Tabel 1: Land use changes based on class category
Classes

2005

2009

ha

%

ha

%

Built-up area (BU)

1,324.14

22.08

2,559.75

42.68

Vegetation (VA)

1,303.73

21.74

1,378.61

22.98

Grass land (GL)

1,915.66

31.94

1,218.45

20.31

1,454.36

24.25

841.0814.02

5,997.89

100.005,997.89

100.00

Water body/wet
land (WB)
Total

The growth of built-up area nearly doubled
during the four years. But vegetation increased only
by one percent. This suggests that the increase of
built-up area has not been matched with the carrying
capacity of the environment. In addition, population
growth was very fast. In 2005, the population of thecity was 177,881, whereas in 2009 it increased to212,241 (approximately 19% within 4 years). The
increase of built-up area was due to human needs,
especially residential purposes.
(4) Conclusion: In the city area which was hit by the2004 tsunami, the growth of built-up area was rapid,
especially for the provision of housing and urban
infrastructure. There is a need to balance thebuilt-up area with the quality of environment, whichplays an important role in a complex urban
ecosystem, for aesthetic, recreational, and economic
benefits.
Land category

2009

2005

Fig. 1: Land use maps in Banda Aceh, Indonesia, for 2005 and 2009

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A02

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CSIS DAYS 2013

衛星写真の画像処理と GIS を用いた津波被害の分析手法に関する研究－被災家屋数と推計被災者数の把握の迅速化－
山田 悟史 1，窪園 翔治 2
1
立命館大学 理工学部建築都市デザイン学科 助教 博士(工学)，2 立命館大学大学院 理工学研究科
連絡先: <sy@fc.ritsumei.ac.jp>(1) 動機： 東北地方太平洋沖地震における津波は広範な地域に甚大な被害をもたらした．このような広範な被害に対しては国策として復興計画が策定され，その立案には予算規模の根拠となる被害状況に関わる数字を迅速かつ正確に把握することが重要である．
(2) 研究概要： 上記を目的として研究には既往研究があり，①目視による判読，②色・色の変化による判別，③屋根の分布状況の変化により判別，④植生・水の分布状況の変化による判別，等が挙げられる．一定の成果が発表されているが，複数の課題があり，①は時間を要する，②は浸水範囲と想定した色が元からあると誤検出する，
また撮影時期による色の変化への対応が困難，③は半全壊以外の判別が困難，④は植生が少ない都市部においての適用が困難，落葉を誤検出する可能性がある，等が挙げられる．
(3) 方法： 本研究は，上記の課題に対して，RGB，
HSI，XYZ の三種の表色系を用いた画像相関値とフラクタル次元の変化量を用いてそれぞれで浸水域を判別する(判別浸水域)．そして，判別
浸水域と実際の浸水域（目視判別浸水域）を比
較し検出率を比較する．画像相関では，2 枚の画像の類似性が低いところは相関値が低くなる．
これを用いて，被災前後の画像の類似性が低い
メッシュを検出し判別浸水域とする．フラクタ
ル次元では，2 枚の画像の形態的特徴が変化していれば，次元の変化量が大きくなる．これを用いて変化量の大きいメッシュを検出し判別浸水域とする．
(4) 結果： 図 1 はフラクタル次元の変化量を用いた手法により判別した浸水域の検出結果を図化したものである．4 種の中でフラクタル次元を用いた判別浸水域の検出率が高い値を示した．表
1 は，500ｍメッシュでのフラクタル次元の変化量を用いた手法により検出した判別浸水域から，
GIS 上で被災家屋数，被災者数を算出した結果である．第一報で報告されている地震・津波による被災家屋数，被災者数と比較した結果，直接的には比較できないが，被害把握率が向上した．
(5) 今後の課題： 以下の 4 点が挙げられる．1.衛星
写真に求められる条件の検討，2.テクスチャー
特徴量などのより検出率の高い画像解析手法の検討，3.クラスター解析によるメッシュの分類などの閾値を用いない手法の検討，4.一連の解
析行程のソフトウェア化．以上の検討項目をク
リアし，より精度の高い津波浸水域把握手法を構築する必要がある．
(6) 謝辞： 本研究のデータの一部は東京大学空間情報科学研究センターとの共同研究「衛星写真の画像処理と GIS を用いた津波被害の分析手法に関する研究 －被災者数と被災家屋数の把握の迅速化－」として借用したものである．
表 1： 500ｍメッシュでのフラクタル次元の変化量による GIS 上での被災率算出結果

図 1： フラクタル次元の変化量を用いた浸水域検出結果

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A03

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CSIS DAYS 2013

南海トラフ沖地震を想定した津波被害リスクカーブの作成
橘 竜瞳，森田 紘圭，加藤 博和，林 良嗣
名古屋大学大学院 環境学研究科
連絡先: <rtachibana@urban.env.nagoya-u.ac.jp>(1) 動機： 東日本大震災に代表される低頻度メガリス
ク災害の発生と，防災・減災対策のあり方が政策課
題となる中で，災害規模とその確率に応じた適切な施策の組み合わせが重要であるが，それをどのように分析していくべきかについては，未だ明らかとなっていない．そこで本研究では，南海トラフ沖地震による被害が懸念される静岡県を対象に，あり得る災害の発生確率とその被害規模の関係を示した津波被害リスクカーブを作成し，静岡県各地域
においてどのような災害がどの程度の確率で発生する可能性があるか，分析を試みた．
(2) 方法： 対象地域は静岡県全域，分析の空間単位
は 2 分の 1 地域メッシュ（約 500m 四方）とする．まず，想定する地震の連動・非連動，各震源におけるマグニチュードの組み合わせを計 25 パターン設
定し，それぞれのパターンにおける発生確率を算出するとともに，津波シミュレーターを用いてメッシ
ュごとの津波高を算出する．それにメッシュ単位人
口を重ね合わせ，東日本大震災時における津波
高別死傷率を用いることで，パターン別，メッシュ別の予想死亡者数を算出する．それらの算出結果を用いて，累積発生確率を縦軸，被害量を横軸にとることで津波リスクカーブを作成する．
(3) 結果： 静岡市と浜松市のリスクカーブを算出した結果，ともに東南海や南海など単独地震の発生ではそれほど被害が大きくないものの，三連動地震となった場合に，各段に被害が増加することが明らかとなった．また，浜松市では Mw=8.8～9.0 の間ですでに広範囲に被害が拡大し，四連動とも言われている
Mw=9.1 においては被害の伸びが限定的であることから，水際での防災対策が特に有効である可能性があること，静岡市では Mw=8.8～8.9，Mw=9.0～
9.1 の間で特に浸水エリアが拡大し，被害が増加することから，津波を市街地へ到達させない対策（二重堤防など）や土地利用の転換等の対策が有効となる可能性があることが明らかとなった．
(4) 使用したデータ：
・ 「ZmapTownII 2008/09 年度（Shape 版）静岡県
データセット」株式会社ゼンリン
・ 「 座 標 付 き 電 話 帳 DB テ レ ポ イ ン ト（P1A12_2011 年 2 月）」株式会社ゼンリン(5) 謝辞 ：本研究は，文部科学省のグリーン・ネットワ
ーク・オブ・エクセレンス(GRENE)事業 環境情報
分野「環境情報技術を用いたレジリエントな国土のデザイン」の一環として実施したものである．分析にあたっては，東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号 393）を利用した．
ここに感謝の意を表する．

静岡市(三連動Mw＝8.8)

浜松市(三連動Mw＝8.8)

静岡市(三連動Mw＝8.9)

浜松市(三連動Mw＝8.9)

図 1： 静岡市，浜松市のリスクカーブと被害想定の例

-9-

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CSIS DAYS 2013

南海トラフ地震による津波被害が想定される建築物ストック量の推計1

杉本 賢二 1，高木 渓太 2，奥岡 桂次郎 1，谷川 寛樹 1
名古屋大学大学院 環境学研究科，2 名古屋大学 工学部社会環境工学科
連絡先: <k.sugimoto@urban.env.nagoya-u.ac.jp>(1) 動機： 東日本大震災による津波は太平洋沿岸部を中心に甚大な被害を引き起こしたが，近い将来発生するとされる南海トラフを震源とした巨大地震と，それに伴い発生する津波被害が懸念されている．減災に向けた都市計画の策定や，被害後の迅
速な復興には，前もって被害地域や被害量の想定を行うことにより，必要となる建設資材量を把握することが重要である．そこで，本研究では，当研究グ
ループが既に行った，東日本大震災により被害を受けたストック量の算出 注） と同様の手法により，津
波遡上範囲予測データと，建築物ストックデータベ
ースを重ねあわせることにより，津波被害が想定される建築物数とストック量について推計を行う．
(2) 方法： 対象地域は南海トラフ地震により大きな被害が予想されている，静岡県，愛知県，三重県の三県を対象とする．津波被害が想定される建築物
ストック量は，(a)津波浸水予測データと(b)建築物
ストックデータベースを重ね合わせることにより推計する．まず，津波浸水予測データは川崎ら(2012)により算出された津波浸水域および津波高に関する予測であり，本研究では M9.0 の地震により堤防な
どの防災構造物が全壊した最も被害が大きくなる
ケースを用いた．また，建築物ストックデータベース
は，ゼンリンの Zmap TOWN II の建物情報とその他の統計情報とを組み合わせて，建築物に蓄積している建設資材投入量(建築物ストック量)についての GIS データベースである．データベースには建築物ごとに鉄や木材といった資材別蓄積量だけでなく，津波により上部構造物が流出する資材量と地中に残される基礎部分の資材量についても推計することが可能である．
(3) 結果： 図 1 に津波による被害が想定される各建築
物のストック量について，500m メッシュ単位で集計したものを示す．表 1 に各県ごとに集計した津波浸水範囲内に存在している建築物棟数とストック量について示す．想定される津波浸水範囲では，名古屋市中川区や港区，あるいは浜松市西区や南区といった沿岸部の都市域において大きな被害がみられた．三県の合計では，建物数は 110 万棟，ストック量としては 1.9 億トンが被害を受けると推計された．
特に被害が大きい愛知県では，県内における全建
築物の約 3 分の 1，建築物ストック量では約 4 分の 1が津波により被害を受ける．また，木造構造物の全壊確率が高くなるといわれている浸水深 2m 以上の範囲には 61 万棟の建築物と，0.96 億トンのストックが存在していることが明らかとなった．
(4) 使用したデータ：
・ 「Zmap TOWN II, 2008/2009 年度 静岡県, 愛知
県, 三重県」株式会社ゼンリン．
・ 「東海・東南海・南海三連動地震による津波浸水
予 測 」 川 崎 ら (2012) ， 土 木 学 会 論 文 集 B3 ，Vol.68，I_150-I_155．
(5) 謝辞： 本研究は，環境省地球環境研究総合推進費(1E-1105)，文部科学省グリーン・ネットワーク・オ
ブ・エクセレンス(GRENE)事業の助成を受けて実施された．分析にあたっては，東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号330）を利用した．ここに感謝の意を表する．
注) 平川ら（2011）日本 LCA 学誌, Vol.7, No.4, pp.374-378.

図 1： 津波による被害を受ける建築物ストック量- 10 -

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マクロスケールにおける「津波からの避難のしやすさ」を評価する
エバキュエイタビリティ指標の構築と測定
1

田中 耕市 1，駒木 伸比古 2，貝沼 恵美 3
茨城大学 人文学部，2 愛知大学 地域政策学部，3 立正大学 地球環境科学部
連絡先: <gis@mx.ibaraki.ac.jp>(1) 動機： 東日本大震災の未曾有の津波被害を受けて，津波ハザードマップの見直しが全国的に進められている．しかしながら，津波ハザードマップでは各地点の「津波の高さ」の情報が提供されるものの，「避難のしやすさ」についての情報は提供されていない．本研究の目的は，俯瞰的視点から津波の避難が困難な地域を明らかにするために，「津波からの避難しやすさ」を客観的に評価するエバキュエイ
タビリティ（evacuatability）指標を確立および測定することである．
(2) 方法： エバキュエイタビリティ指標は，津波が浸水する場所からみた「津波が浸水しない場所」までの最短移動距離とする．「津波が浸水しない場所」には，津波高を上回る標高の地点と，最上階が津波高を上回る建築物が含められる．避難者は道路上を移動すると考えて，各測定地点から避難可能地
点までの距離には原則として道路距離を適用する．
対象地域は徳島県の沿岸部 4 市 4 町とした．同県は近い将来，南海トラフを震源とする南海地震の発生が予測されている．2013 年 1 月に地震調査研
究推進本部が公表した南海地震の予測発生確率
は，30 年以内で 60%程度，50 年以内で 90%程度にまで至った．徳島県における予想最大津波高は最大 24m と公表されている．
(3) 結果： 津波高 10m①（10m 以上標高地点のみに避難可能）のケースでは，1km 以上の避難移動を強いられる人口は 6 割強（19.2 万人）に及び，2km 以上
でも 4 割弱（11.3 万人）を占めた（図 1）．一方，津波
高 10m②（10m 以上標高地点と建築物に避難可能）のケースでは，1km 以上の避難は約 4%（1.2 万人），
2km 以上では約 0.6%（1.9 千人）に減少した．ただし，全ての建築物に避難可能ではないため，実際に津波対策を講じるうえでは，エバキュエイタビリティは①と②の間にあることに留意しなければならない．
(4) 謝辞： 本研究は東京大学空間情報科学研究セン
ターとの共同研究（研究番号 59），一般財団法人
日本デジタル道路地図協会平成 24 年度研究助成「津波からの避難しやすさ」を評価するエバキュエ
イタビリティ指標の確立」（研究代表者：田中耕市），
および東京地学協会平成 25 年度研究助成「「津波からの避難しやすさ」を評価するエバキュエイタビリ
ティ指標の測定」（研究代表者：田中耕市）の成果の一部である．

①10m 以上標高地点のみに避難可能な場合②10m 以上標高地点と建築物に避難可能な場合(km)

3.0 以上
2.0 – 3.0
1.5 – 2.0
1.0 – 1.5
0.5 – 1.0
0.5 未満(km)

3.0 以上
2.0 – 3.0
1.5 – 2.0
1.0 – 1.5
0.5 – 1.0
0.5 未満図 1: 津波高 10m の場合のエバキュエイタビリティ- 11 -

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地理空間情報を用いた避難施設及び避難経路の計画手法に関する研究－青森県上北郡おいらせ町震災復興地域づくり計画のワークショップ支援を事例に－
吉川 優矢 1，大山 智基 1，山田 悟史 2，石井 政雄 31
立命館大学大学院 理工学研究科，2 立命館大学 理工学部建築都市デザイン学科，3 (株) 開発計画研究所
連絡先: <ru008076@ed.ritsumei.ac.jp>(1) 動機： 避難計画には，被災時の多様な要素を加味した高い再現度が望まれるが，減災の観点からは，認知度を向上させる取り組みを促すことが重要である．筆者らは，特定被災地方公共団体に指定されている青森県上北郡おいらせ町の総務課防災安全推進室と開催した「復興地域づくり検討会」において避難計画の作成支援を行った．本稿では，検討会で提示した避難時間分布地図,避難単位地
図,最短経路被選択頻度値分布地図を，GIS を用いた津波に対する避難計画の作成支援として報告
する．
(2) 研究概要： 復興地域づくり検討会は，避難計画の作成を主目的とした全 6 回のワークショップ(以降WS と称する)形式の議論の場である．委員は浸水予想域内の住民 24 名であり，特に本稿で報告する
L2 津波を想定した三種の地図を用いて定量的か
つ視覚的に段階な議論を行った．
(3) 方法：避難時間分布地図
各地点から最寄り一次避難場所までの避難時間を網羅的に示す地図である．算出方法は，任意地点
から最寄り一次避難場所までの最短経路距離を歩行速度で除する方式とし，避難速度は一律の0.5m/s，避難開始は全時点同時，人の流入に拠る
混雑は加味しないとした．避難開始地点は 500m メ
ッシュの中心点とし，一次避難場所は浸水予想域の境界と道路の交点とした．道路ネットワークは役場と WS 内で過不足について確認を行った．以上の設定により避難時間を可視化し，最大値は避難困難地域を把握するために青森県が発表した第一波到達時間の 53 分とした．

避難単位地図最寄り一次避難場所が同じ地点となる範囲を示した地図である．これは，WS でも意見が出た「隣助」の考え方で避難するための避難単位組織の候補であり，その草案となる枠組みの提示を意図するものである．
最短経路被選択頻度値分布図
各道が最短経路に選択される頻度値を推計人口として可視化した地図である．算出においては，全建物ポリゴンの重心から一次避難場所に対して最短経路探索を行い，その際に各道を選択した建物当りの平均人口の和で求めた．また各一次避難場所の避難人口も算出した．この地図は，道路閉塞等に対する優先的な整備が求められる道の定量的な判断資料の提示と，避難ビル化の際に避難容量の増加が求められる施設における必要容量の提示を意図するものである．
(4) 結果： 本研究では WS の意見の効果を反映・確認しながら段階的に避難計画を作成した．現状及び避難計画案整備後の避難時間予測分布図を図 1・2 に示す．これらを用いて避難ビルと避難経路の計
画の効果を視覚的に共有・議論し，WS の避難計画に採用することになった．
(5) 今後の課題： 避難経路における坂道・階段による歩行速度の変化，建物倒壊による道路閉塞を加味など，精度の高い定量的評価が必要である．
(6) 謝辞： 本研究のデータの一部は東京大学空間情報科学研究センターとの共同研究「地理空間情報を用いた避難施設及び避難経路の計画手法に関する研究 －青森県上北郡おいらせ町震災復興地
域づくり計画のワークショップ支援を事例に－」として借用したものである．ここに感謝の意を表する．

図 2： 避難計画案整備後の避難時間予測分布図

図 1： 現状の避難時間予測分布図- 12 -

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首都直下地震に伴う帰宅困難者の水需要に関する予察的シミュレーション

1

松村 直樹 1， 愛知 正温 2
東京大学大学院 工学系研究科，2 東京大学 人工物工学研究センター
連絡先: <aichi@race.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 東日本大震災では，首都圏で推計 515 万人にのぼる帰宅困難者が発生した．今後発生が予想される首都直下地震の発生時にはより多くの帰宅困難者が発生し，主要道路では徒歩帰宅者による混雑が想定される．また，東日本大震災では震源が遠く，ライフラインへの被害がほとんど無かったために飲料水などの物資の不足によるパニックは殆ど見られなかったが，首都直下地震では，深刻な物資不足が起こる可能性がある．特に，飲料水は生存に不可欠な物資であり，水道復旧までの期間を考慮し，備蓄・供給体制を構築しておくことが重要である．実際，2012 年 9 月の首都直下地
震帰宅困難者等対策協議会の最終報告において，帰宅困難者を受け入れる一時滞在施設を可能なかぎり多く確保することや，徒歩帰宅者を支援する
帰宅支援施設を充実させていくことが，行動指針として示されており，その一貫として飲料水の備蓄も進められている．しかしながら，被災者の帰宅行動に伴って飲料水需要が時空間的にどのように変化するかということはよく分かっておらず，どのような備蓄体制であれば必要十分であるのか手探りの状
態にある．
(2) 方法： 本研究では，この点に資するため，首都圏における震災発生直後の徒歩帰宅者の移動に伴う水需要の空間分布とその時間変化について，マルチエージェントベースのシミュレーションを行った．
シミュレーションに必要な地震発生時の人口分布
およびその帰宅先については，東京都市圏交通計画協議会のパーソントリップデータを用いて推定した．また，徒歩帰宅者は国道および主要都道府
帰宅者は，道路の混雑度に応じて歩行速度が変化し，また一定時間ごとに一定の水量を消費するとともに，携帯している水がなくなると近傍の徒歩帰宅支援施設から水供給を受けるものとしてモデル化した．道路網および徒歩帰宅支援施設の地理情報には，住友電工の DRM データを用いた．
(3) 結果： シミュレーションの結果，徒歩帰宅者が徒歩帰宅支援施設に対して水を求めることが集中する時間帯があることが分かった．これは，徒歩帰宅者が初期に携帯する水量が，容器の規格に依存して離散的な値をとるため，全員が同じペースで水消費していくと，備蓄容器のサイズの公倍数の水が消費される時間帯に，ほぼ全員が水供給を求めることに起因している(図 1)．その水需要が集中する時間帯は，都心部の徒歩帰宅者はすでに減少している一方，都心から 10-20km の地帯における徒歩帰宅者が多く混雑している傾向にあった(図 2)．これらの地域
における対策を重点化するか，あるいは時差帰宅
により，分散化するといった対策を講じることが必要であると考えられる．
(4) 使用したデータ：
・ 「ZmapTownII 2008/09 年度（Shape 版）」

図 1： 地域ごとの水需要の時間変化

図 2： 発災 3 時間後の徒歩帰宅者の分布(5) 謝辞： 本研究は，東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号 431）を利用した．ここに感謝の意を表する．

- 13 -

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震災後のアクセシビリティの変化と，それによる地域社会への影響の解明

1水野 勲 1，長谷川 直子 1，小田 隆史 2
お茶の水女子大学大学院 人間文化創成科学研究科，2 宮城教育大学 教育復興支援センター
連絡先: <mizuno.isao@ocha.ac.jp>(1)動機： 東北地方太平洋沖地震に伴う津波や原発事故などにより従来の交通手段が絶たれたことで，人の移動範囲・方法が変わった．このアクセシビリテ
ィの地域的不均等性について明らかにする．アクセ
シビリティの変化については，震災前と後のアクセス
状況を鉄道や交通網のデータを用いてデータベー
ス化し，地理情報システム（GIS）の最短パス分析に
よってアクセス状況を評価する．これらの調査・分析
により，アクシビリティの相対的に悪い地域（改善を要するべき地域）が 明らかになると考えられる．この解析を行うにあたり CSIS のデジタルロードマップデータを利用したい．
(2)方法： 発表者らは，震災前と震災後の２時点に関して，まず，公的交通機関（鉄道・バス）と私的交通機関（自動車）による最短時間パスを計算する．公的交通機関については，乗り換え時間は考慮するが待ち時間は考慮せず，私的交通機関については，道路交通センサス（震災前）の道路別の平均移動速度で自動車が移動すると仮定する．この最短時間パスの分析から計算された旧100市町村間OD行列に対して，いくつかの切断パラメータによって0-1の隣接行列を作成し，このデータに対してQ-分析を行う．
Q分析を行うにあたり，近接性，隣接性，連結性の概念を区別した．近接性は距離を，隣接性が圏を，
連結性が地域区分をそれぞれ代表する．
(3)結果： 2011年以前の自家用車による市町村間の連結性は，図1のとおりである．東日本大震災によって，浜通りの津波被災地域と原発警戒区域で甚大な近接性の変化が生じ，これによって浜通りの連結性は大きく失われた．特に，鉄道・バスの公的交通機関でこの影響は明らかであり，自動車の私的交通機関では迂回路による，ゆるい連結性が保たれるのみである．
図2では，震災前後の浜通りで平・原町間の最短パスを求めて，地図化したものである．また，役場の移動や避難住民の仮設住宅への移動を，一時的とはいえ「町の移動」とみなすならば，福島県内の伝統的な3
地域区分は新たな連結性も生み出しつつあるといえる．
(4)使用したデータ：
・ 「福島県内全域の鉄道時刻表」（2011 年 3 月，9月）（株）JTB・ 「福島県内全域のバス時刻表，路線図」（2011 年
3 月，9 月）（株）新常磐交通，（株）福島交通，（株）会津バス
・ 「デジタル道路地図（DRM）」一般財団法人日本
デジタル道路地図協会
・ 「道路交通センサス」（2010 年）国土交通省(5)謝辞 ： 本研究は，お茶の水女子大学学長裁量経費「宮城・福島における避難・支援空間に関する地理学的研究」（研究代表者：水野 勲）の助成を受けた．分析にあたっては，福島県道路管理課による震災後の破損道路，通行禁止区間の地図データ，東京大学空間情報科学研究センターの拡張版全国
デジタル道路地図データベース（研究番号 439）を利用した．ここに感謝の意を表する．

図 1： 震災前の福島県（自家用車）Q 地形図（赤地点：旧市町村，等値線：Q 次元数）

図 2： 震災前後の平・原町間の最短パスの変化（最短パス：濃線（震災前），薄線（震災後））- 14 -

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CSIS DAYS 2013

東日本大震災における被災者生活環境の小地区単位での時系列推移
高野 剛志 1，森田 紘圭 1，戸川 卓哉 2，加藤 博和 1，林 良嗣 1
1
名古屋大学大学院 環境学研究科，2 国立環境研究所 社会環境システムセンター
連絡先: <ttakano@urban.env.nagoya-u.ac.jp>(1) 動機： 災害発災直後は状況が時々刻々と変化し，情報が乏しく混乱する中で，限られた資源（インフラ復旧のための人員投入や生活サービス供給）を適時適切な場所に供給していくことが求められる．そのためには，各地域における詳細な情報がなくても，道路や施設の情報により，被災者の生活環境を大まかに把握・推測することで，いかなる対応が必要であるか判断する必要がある．そこで本研究では，
発災から復興に至るまで周辺状況により変化していく被災者の生存・生活環境を「生活の質（Quality ofLife : QOL）」水準を用いて小地区単位で時系列的に評価可能なシステムを構築する．その上で，本システムを東日本大震災時の発災から 2 ヶ月間の状況に適用し，被災者の QOL 水準を時系列で推計することを試み，今後の災害における事前・事後対策に有用となる情報や知見を得ることを目的とする．
(2) 方法： 災害時の QOL を生存・生活環境変化と被災者の心理的な時間経過に対応した階層をなすと仮定し，被災時に誰もが抱えるニーズを，レベル 1）生命の保持（例えば水・食料の確保），レベル 2）健康・衛生の保持（例えば入浴，衣類の清潔性），レベル
3）社会的生活の保持（例えば仕事，買い物），レベ
ル 4）文化的生活の保持（生活に対する利便性・快適性・安全性）の全 4 段階で構成され下位から順に充足されるものとする．その評価システムは，小地区単位（本研究では第 3 次メッシュ単位＜約 1km 四方＞）で，被災者のニーズ（需要側）に対し，インフラ・サービスの状況（供給側）がそれを充足することができるかを判別し，それによって，ニーズの充足状
況を判定する．具体的には，まず各地区のインフラ・建物の機能停止・阻害状況を表すデータを用いて，各地区における各 QOL 構成要素（被災者ニーズ）の充足状況を判定する．次に，各 QOL 構成要
素の充足状況から，各地区の QOL 水準を判定する．
ここで，本研究では各段階の要素がすべて充足可能と判定されたときにはじめて当該レベルが充足され，次の段階へ移行するとみなした．図 1 に各地区の QOL 水準の時系列推移を示す．
(3) 結果： 津波被害が大きかった沿岸部において，道路ネットワークの復旧が早い地区では早期の QOL
水準の回復がみられた．一方でライフライン供給元
や利便施設が破壊されたことにより，直接的に津波の被害を受けていない地域でも長期的な QOL 低下がみられた地区もあり，今後の大規模災害では，津波危険地区だけでなくその周辺地区も含めた議論が必要であることが示された．
(4) 使用したデータ：
・ 震災後に公開された各種復旧データ
・ 「座標付き電話帳 DB テレポイント（P1A12_2011
年 2 月）」株式会社ゼンリン
・ 「平成 17 年国勢調査に関する地域メッシュ統計」
総務省統計局(5) 謝辞： 本研究は，文部科学省グリーン・ネットワー
ク・オブ・エクセレンス（GRENE）事業環境情報分
野「環境情報技術を用いたレジリエントな国土のデザイン」の助成を受けた．分析にあたっては，震災後に公開された各種データ，東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号393）を利用した．ここに感謝の意を表する．

人がほとんど住んでいない地区
生命の保持（レベル１）
健康・衛生の保持（レベル２）
社会的生活の保持（レベル３）
文化的生活の保持（レベル４）

図 1： 各地区の QOL 水準の時系列推移- 15 -

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CSIS DAYS 2013東京 23 区における内水氾濫発生箇所の地形特性と道路特性

1

佐藤 李菜 1，小口 高 2
東京大学大学院 新領域創成科学研究科，2 東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <sato47137604@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 近年の日本では，内水氾濫による水害が中心である．被害軽減のためのソフト対策として，内水ハザードマップの整備が進行している．しかし，政府が 2012 年度までに約 500 市町村でのマップ完成を目標としていたにもかかわらず（国土交通省
都市・地域整備局下水道部，2009），2013 年 6 月の時点で整備済みは 184 市町村にとどまっている．
ハザードマップは，物理モデルによるシミュレーショ
ンから作成されるが，地表面・下水道を精度よくモデル化する必要があり，モデル構築に多大な労力を要する．そこで，物理モデルによらない方法で内水氾濫の危険性を評価することが可能か調査する必要がある．その基礎的検討として，東京 23 区における内水氾濫発生箇所の地形特性と，物理モデ
ルで雨水の通り道と仮定されることの多い道路の特性について評価した．
(2) 手法： 過去の浸水箇所は，自治体等の浸水実績
図をデジタイズした．地形特性として，凹地・集水域・集水域の平均標高との差（標高差）・勾配をとりあげた．道路特性も，地形特性と同じ 4 項目を扱っ
た（地形特性と算出方法は一部異なる）．4 つの特性は，国土地理院「基盤地図情報」から得た道路・河川・建物データおよび DEM を用いて，ラスタとして算出した．解析には ArcGIS10 を使用した．
(3) 意義： 実際に内水氾濫が発生した箇所の地形・道
路特性に一定の共通性が見出せれば，危険性を簡便に評価する手法を構築する基準になると考えられる．また，複数の先行研究で地形特性をもとにした評価方法が検討されているが，いずれも定量的な評価でないか，あるいは実際に浸水が発生した箇所がどういった特性を持つかは明らかにせずに手法を開発している．本研究ではこれらの課題を克服し，簡便な浸水予測手法を考案する足がかりとする．
(4) 結果： 図 1 に流域の出口（本研究では河川とした）までの平均勾配および道路勾配の算出結果を示す．流域出口までの平均勾配は「（勾配を求めたい
セルの標高－流域出口の標高）／この 2 地点間の距離」という式により計算した．道路勾配について
は，交差点で分断した道路を 1 つのセグメントとし，その両端の標高の差を道路の長さで除して求めた．
道路勾配は浸水が発生したその場所の勾配に対応しており，浸水箇所における値はおおむね 1%程度となった．流域出口までの平均勾配については，より大きい値もみられた（例：図 1 中の赤点線）．その他の詳細な結果については，当日発表する．
(5) 今後の展開： 浸水箇所の特性には一定の傾向がみられたが，浸水の発生・非発生は，降水量や下水道の排水能力等によるところも大きいと考えられるため，これらの要素の関係についても検討を行なっていく．
(6) 参考文献： 国土交通省都市・地域整備局下水道部（2009）：内水ハザードマップ作成の手引き．

図 1： 地形特性と道路特性の比較（勾配）- 16 -

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CSIS DAYS 2013

多摩川氾濫原における土地被覆の変遷と地震の揺れの関係
ゴメス クリストファー
カンタベリー大学 自然災害研究所・淡水マネージメントセンター・理学部地理学科
連絡先: <christopher.gomez@canterbury.ac.nz>(1) 動機： 2011 年に起きた，東北とカンタベリー（ニ(3) 結果： 多摩川氾濫原に位置する多摩市と世田ュージーランド）大震災から， 地震の揺れ方を細谷区は，埋め立てた川，河岸段丘，水田，畑のモ

かく知るために，地表の形状とその土地被覆が，ザイクの上に広がっているので，狭い間隔で，地重要なパラメーターになる．ニュージーランドのク震の揺れや液状化現象に変化が起きやすくなる

ライストチャーチ市で地震が起きた際，河道，放可能性があることが判明した．第二次世界大戦

棄された旧河道，そして湿地帯は，地震の揺れを後に土地被覆が大きく変わったとはいえ，それま強くした．その上に液状化現象が起こったので，

では，河川の堆積と侵食，及び農業が西東京の建物に大きな影響が及んだ．クライストチャーチ

地形を作る三大要素であったため，現在も尚，その様に，東京は，第四紀堆積物と扇状地の上にの影響を受けている．特に，もし地震が起きたとし広がっているため，大地震が起きる時に，同様のたら，その影響は大きいと思われる．

揺れのパターンが出る可能性がある．今回の研(4) 使用データ：

究の目的は，歴史的な地図と空中写真とを使って，19 世紀以降に起きた，地表形状とその土地

・ 国土地理院提供空中写真データ

被覆の変化を調べることである．

・ ゼンリン Zmap-TOWN II（東京大学空間情報科学研究センター提供）(2) 方法： 対象地域は，東京都世田谷区と多摩市の多摩川周辺とする．調査に使われているデータは，

・ 歴史的農業環境 WMS 配信サービス(関東)に

明治時代の東京地図と，1941 年から撮影されたよる明治期関東平野迅速測図および東京図

空中写真（1941 年，1948 年，1963 年，1979 年，

測量原図

1989 年，2009 年），2013 年の衛星写真と，GIS デ(5) 謝辞： 東京大学の空間情報科学研究センターータ（図 1）である．空中写真のオルソ補正とジオリの共同研究用データを使用した．ここに感謝の意

ファレン スは，SfM(Structure-from-Motion)によりを表します．

実施し，他のデータとの重ね合わせを可能にした．
この後，ArcGIS を用いて土地被覆をデジタイズし（図 2），揺れの指数と液状化現象の可能性を示す地図を作成した．

図 2： 登戸駅周辺における明治時代の土地被覆

図 1： 地図，空中写真データと SfM- 17 -

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CSIS DAYS 2013

地震による地盤災害特性データ（全国版）の作成及び過去の被害との比較
中埜 貴元，小荒井 衛，神谷 泉
国土地理院
連絡先: <t-nakano@gsi.go.jp>(1) 動機： 大規模で深刻な地震災害の発生時には，その地域でどのような被害が発生しているか，すぐに把握できず，災害時の初動などに支障をきたす
場合がある．一方で，斜面崩壊や地すべり，液状化などの地盤災害の相対的な危険度は，地形や地質，地すべり地形分布等の地理的特性から予め推定可能であり，地震時の地盤災害特性情報として予め作成しておけば，事前の災害対策立案や地震発生後の初動段階に有用である．そこで，政府の災害対応部局等の専門的な知識が無い者が使用することを前提に，地震による地盤災害特性が類似し，相対的に危険性の高い区域を抽出したデータを，全国を対象に作成した．また，過去の地震による地盤災害分布と比較することで，データの妥
当性を検討することとした．
(2) 方法： まず全国を対象に，50 万分 1 土地分類基
本調査の地形分類データの大地形区分（山地，丘陵地，台地，低地，火山地），20 万分 1 シームレス
地質図データ（地震に対して脆弱な地質区分），地
すべり地形分布図，250m メッシュ微地形区分デー
タ，標高・傾斜度 5 次メッシュデータ等を GIS 上で重ね合わせた．その上で，一定の基準に基づいて
地震時の地盤の災害特性（斜面崩壊，地すべり，
山体崩壊，液状化，宅地盛土崩壊）が類似した，
相対的に危険性の高い区域を，シームレス（都道
府県境界を考慮しない）で抽出することとした．
斜面崩壊の危険性のある区域は，山地，丘陵地，(a)

台地（縁辺部等の一部），火山地のうち，傾斜度が30 度以上で，地震に対して脆弱な地質の地域が，ある程度まとまりを持って分布している地域を抽出し，地すべりの危険区域は，山地，丘陵地のうち，地すべり地形が相対的に高密度に分布している地域を抽出した．液状化の危険性のある区域は，小荒井ほか（2013）の微地形区分と液状化危険度の対応表に基づき，被害が深刻となる可能性が高い
地形の区域を抽出した．それぞれ危険性が「極めて高い」及び「高い」の 2 段階に区分した．山体崩
壊の危険性のある区域は，山体崩壊の実績がある
山域およびそれと同様の地質の山域を抽出し，大規模盛土造成宅地が相対的に多く分布している地
域は，宅地盛土崩壊の危険性がある地域として抽出した．
以上に基づき作成した全国の地震時地盤災害特性データと，過去の主要地震による地盤災害分布とをオーバーレイし，データの妥当性を検討した．
(3) 結果： 上記に基づき抽出した区域を GIS データで作成し，簡単な説明を属性情報として付与した．これらのデータのうち，斜面崩壊，地すべり，液状化に関するものを図 1 に示す．なお，これらのデータに，過去の主要な地震による地盤災害分布を重ね合わせた結果は発表ポスターにて紹介する．
(4) 引用文献： 小荒井ほか（2013）：地形分類情報を活用した液状化発生危険度の予測．日本地球惑星科学連合 2013 年大会予稿，HSC25-10．

(b)

(c)

図 1： 全国の地震時地盤災害特性マップ（a）斜面崩壊の危険性が高い区域，（b）地すべりの危険性が高い区域，（c）液状化の危険性が高い区域- 18 -

B01

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2013

海溝型地震による大規模斜面崩壊発生危険地域の広域的評価
土志田 正二 1,6,7，井上 公夫 2,7，島田 徹 3,7，藤原 伸也 3,7，森島 成昭 4,7，齋藤 仁 5,6,7
1
防災科学技術研究所，2 砂防フロンティア, 3 国際航業, 4 日本工営, 5 関東学院大学,
6
東京大学空間情報科学研究センター, 7 砂防学会東北地方太平洋沖地震調査委員会
連絡先: <sdoshida@bosai.go.jp>(1) 動機： 2011 年 3 月 11 日に発生した東北地方太平洋沖地震(M9.0)では，多数の斜面崩壊による被害が発生した．しかし，地震の規模に比べて斜面崩壊の発生数は少なく，大規模な斜面災害の発生事例も少なかった．これは，地震の型が海溝型地震であったことのみが原因ではなく，東北地方沿岸地
域の地形・地質条件が強く影響したと推定される．
今後起こりうる東海・南海地震などの海溝地震による斜面崩壊対策を行うためには，過去の海溝型地震に伴って発生した斜面崩壊の分布・特徴などの傾向を把握し，その地形・地質条件を把握しておくことが重要となる．本研究では，過去に発生した海溝型地震における斜面崩壊発生地域における地形・地質特性の傾向を明らかにし，海溝型地震における斜面崩壊発生危険地域の広域的な評価を行うことを目的とした．
(2) 対象： 対象とした 海溝型地震・斜面崩壊は，
1707 年宝永地震(16 箇所)，1854 年安政東海・南海地震(35 箇所)，1923 年大正関東地震(131 箇所)，及び 2011 年東北地方太平洋沖地震(407 箇所)の589 箇所である．ただし宝永地震並びに安政東海・南海地震による斜面崩壊は，歴史文献に残る大規模な斜面崩壊(体積 100 万 m3 規模)でしか収集することができないため，他の地震による斜面崩壊とデータの重みは異なる．
(3) 方法: 斜面崩壊と震源断層領域との水平距離の関係，ならびに過去に発生した地すべりの痕跡である地すべり地形の分布(防災科研, 2013)と20 万分の 1 日本シームレス地質図(脇田ほか,
2009)の関係を定量的(地すべり移動体面積率)に算出し，海溝型地震による斜面崩壊発生場所と比較することで，その分布傾向を示した(図 1)．
(4) 結果: 海溝型地震により発生した斜面崩壊は，震源領域から距離が離れるほど，地すべり移動
体面積率の高い地質で発生している傾向がある
ことが示された．また海溝型地震により斜面崩壊が発生する可能性がある地域は広範囲である
ことから，震源領域から離れた地域においても海溝型地震における斜面崩壊対策を考えることが望まれる．

図 1： 海溝型地震による斜面崩壊発生地域の特徴- 19 -

B02

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2013

九州山地・市房山における森林伐採が斜面崩壊の発生に与えた影響― 長期間雨量データを用いた基準雨量と地形の解析 ―1

齋藤 仁 1,2，村上 亘 3，大丸裕武 3，小口 高 2，
関東学院大学 経済学部， 東京大学 空間情報科学研究センター，3 森林総合研究所 山地災害研究室
連絡先: <hsaito@kanto-gakuin.ac.jp>
2(1) 動機： 森林伐採が斜面崩壊の発生に与える影響に関する研究は，これまで多く行われてきた（例えば，Montgomery et al., 2000, Geology； 阿部ほか，
2004，地すべり学会誌； 北原，2010，水利科学）．
しかしながら，森林伐採前後で，斜面崩壊の発生と降水量との関係を検証した研究は少ない．そこで
本研究では，九州山地に位置する市房山を対象として，森林伐採と斜面崩壊発生基準雨量との関係，
および地形との関係を解析した．
(2) 対象地域と方法： 市房山の北側斜面では，1967
年頃から森林伐採（皆伐）が始まり，1980 年頃には多数の斜面崩壊が発生した（丸谷ほか，1996，砂防学会誌； 戎ほか，2000，砂防学会誌）．一方，市
房山周辺では，鬼界アカホヤテフラ（K-Ah）に覆われていることから，約 7300 年前以降は安定していたと考えられる斜面が多い（丸谷ほか，1996）．
本研究 では ，1969 ，1979，1980 ，1985 ，1990 ，1995，1999，2005 年の空中写真を判読し，それぞれの期間における皆伐地域と斜面崩壊地をマッピ
ン グ し た （ 図 1 ， Murakami and Daimaru, 2013,
IAG/ICG）．次に，1952 年～2011 年の降水量デー
タ（国土交通省）を用いて，各期間における斜面崩
壊発生基準雨量を解析した．ここでは一般的な指標である，平均雨量強度（mm/h）と降雨継続時間（h）との関係を用いた．そして，皆伐前後および皆伐地と非皆伐地における斜面崩壊発生基準雨量を比較した．また，国土地理院基盤地図情報 10m
メッシュ（標高）を用いて，斜面崩壊地の地形的特徴を解析した．
(3) 結果と考察： 空中写真判読によると，皆伐後数年経過した 1977～1980 年と 1980～1985 年，および1990～1995 年の期間に多数の斜面崩壊が発生した（図 1）．降水量の解析の結果，これらの期間における斜面崩壊発生基準雨量は，皆伐前および非皆伐地と比べて，1/2～1/3 に低下していることが明らかになった（図 2）．また皆伐前および皆伐初期の斜面崩壊は傾斜が 35°付近の斜面で多数発生していたのに対し，皆伐後は 30°以下の比較的緩やかな斜面においても斜面崩壊が多数発生した．
本研究の結果は，湿潤変動帯に位置する日本列島において，森林が持つ斜面崩壊防止機能を評価する上で重要である．今後は，市房山以外も対象とした同様の解析が必要である．
(4) 謝辞： 本研究は，農林水産技術会議「平成 24 年度地球温暖化が森林及び林業分野に与える影響
評価と適応技術の開発委託事業」および「平成 25
年度極端現象の増加に係る農業水資源，土地資
源及び森林の脆弱性の影響評価委託事業」による成果である．また日本学術振興会特別研究員奨励金（No. 23-148）の助成を受けた．

図1： 1969～2005 年に発生した斜面崩壊の分布．緑線で囲まれたポリゴンは非皆伐地，その外側は皆伐地を示す．

図 2： 皆伐前および非皆伐地（青線）と，皆伐後（赤線）の斜面崩壊発生基準雨量の比較．

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B03

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Pixel-based and hybrid pixel/object-based land use/coverclassification techniques: A comparative study
Ronald C. Estoque* and Yuji Murayama
Division of Spatial Information Science, Graduate School of Life and Environmental Sciences; University of Tsukuba*Email: <rons2k@yahoo.co.uk>(1) Purpose: The main purpose of this study is tocompare pixel-based and hybrid pixel/object-based
land use/cover (LUC) classification techniques.
(2) Data and methods: A 2006 QuickBird satellite
image of the eastern part of Tsukuba City, Japan(Fig. 1), and a 2009 Landsat TM satellite image of
Bangkok, Thailand (Fig. 2) were used in this study.
First, both images were classified using apixel-based classification technique (maximum
likelihood supervised classification). Five LUC
categories were classified from the QuickBird
image, while three categories were classified fromthe Landsat image. Second, the object-based
SEGMENTATION module in IDRISI® software
was employed for both images. The pixel-basedclassified LUC maps and the segments generated
were both used as inputs to the SEGCLASS modulein the same software to produce a hybrid classified
LUC maps. And third, the individual accuracy of all
the classified LUC maps (two for each study site)
was determined.
(3) Results and Discussion: Fig. 1c shows the
pixel-based classified LUC map, while Fig. 1dshows the hybrid classified LUC map for the
QuickBird image. Fig. 2c shows the pixel-basedclassified LUC map, while Fig. 2d shows the hybridclassified LUC map for the Landsat image. The
results show that the pixel-based classified LUC

maps exhibited a much higher degree of ‘salt andpepper’ than the hybrid classified LUC maps. Somepatterns of linear features (e.g., roads), however, weremore evident in the pixel-based classified LUC maps
than in the hybrid classified LUC maps.
In terms of classification accuracy, the hybridclassified LUC maps for the two images/study sites had
a much higher overall accuracy than the pixel-basedclassified LUC maps (Table 1). The Landsat-basedclassifications also showed a much higher overall
accuracy than the QuickBird-based classifications. Thiscan be due to the number of LUC categories used in theclassifications, i.e., five for the QuickBird image but
only three for the Landsat image.
Table 1: Overall classification accuracy (%).
Image/Study site
Pixel-based
QuickBird/Tsukuba a
80.00
Landsat/Bangkok b
84.57
Number of reference points: a = 620; b = 473

Hybrid85.65
89.64(4) Conclusion: Based on the overall classification
accuracy, the hybrid pixel/object-based technique
outperformed the pixel-based technique for both the
QuickBird image (high resolution) and Landsat TM
image (medium resolution). The hybrid techniqueshows a potential for a more accurate satellite remotesensing-based LUC mapping.

Fig. 1: (a) Location of Tsukuba City, Japan; (b) 2006 QuickBird

Fig. 2: (a) Location of Bangkok, Thailand; (b) 2009 Landsat(RGB = 432); (c) Pixel-based classification; andTM (RGB = 432); (c) Pixel-based classification; and(d) Hybrid classification.

(d) Hybrid classification.

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CSIS DAYS 2013

航空レーザ測量アーカイブデータから推測した樹高・樹木本数と現地状況の比較
岩橋 純子，岡谷 隆基，乙井 康成，小荒井 衛，中埜 貴元
国土地理院
連絡先: <iwahashi@gsi.go.jp>(1) 動機： 山地の斜面崩壊については，地形・地質・
表土・降雨や地震動・人工改変など，様々な誘因・素因が知られているが，植生の状況も，素因の 1 つであるとされている．樹木根が表土を保定することによって，樹木根系には土質強度補強効果があるとされ，樹高等が斜面の安定に与える影響について，様々な研究が行われてきた．そのため，山地斜面における樹高や樹木密度の情報が求められている．本研究では，林業用ではなく地形データ取得を目的として広範囲で撮影された，一般的な解像度の航空レーザ測量アーカイブデータを利用して，樹高や樹木本数の推測が可能か分析する．
(2) 方法： 対象地域は新潟県出雲崎地区ほか，山口
県防府地区・広島県庄原地区など西日本に位置する数地区で，いずもれも近年の豪雨によって斜面崩壊が発生した地域である．利用した航空レー
ザ測量データは，河川管理のため撮影されたデー
タや，地形情報の取得を目的として撮影された落
葉期のデータ等，パルス密度１～2m の一般的なデータである．航空レーザ測量による DSM（Digital
Surface Model）と DEM(Digital Elevation Model)の
差 に よ っ て ， 樹 木 高 の デ ー タ （ DCM ： Digital
Canopy Model）を作成し，現地の毎木調査によって求められた樹冠範囲や樹高と比較した（図 1）．
DCM の作成には複数の手法を使い，現地調査による樹高との相関を比較した．樹木本数は，最大値フィルタを用いる方法（岡谷ほか，2013），分水嶺を用いる方法で求め，現地調査の結果と比較した．

なおこの検証には以下のような困難があった．
・ パルス記録が失われたデータがある
・ 古い航空レーザ測量データはパルス密度が低い
・ 大抵落葉期のデータである・ 毎木調査（グランドトゥルース）自体の誤差(3) 結果： 樹高について，パルス密度が高く条件の良いデータから得られた DCM と，見通しが良くグラン
ドトゥルースが得やすい地区の実測樹高の相関係数は，0.8 程度と非常に高い．しかし一般的には，全体的な相関は確認できるものの，現地調査地区毎（概ね 800m2）の相関係数は低い．これが航空レーザデータの問題か，それともグランドトゥルースの問
題かについては，両方が考えられる．広葉樹林では，低木ほど DCM とかい離する傾向があった．防府地区の発災前の 2m メッシュ DCM と崩壊分布図の比較では，地形条件が同じなら DCM 値が小さい方が，崩壊率が高い傾向が認められた．樹木本数については，条件の良い常緑針葉樹林では実際の本数に近い値が出たが，一般的にはばらつきが大きかった．
分水嶺を用いる方法より最大値フィルタを用いる方法の方が，樹冠が小さい樹木の様子をより反映した．
ただし樹木本数を求めるためには高解像度な DCMが必要である．
(4) 引用文献： 岡谷隆基・乙井康成・中埜貴元・小荒井衛(2013) 新潟県出雲崎地区における航空レーザ
計測データによる森林の３次元要素の抽出．写真
測量とリモートセンシング，52-2，56-68．

落葉樹林
崩壊地 崩壊地
崩壊地

スギ林

図 1： 庄原地区の航空レーザ DCM（左図，陰影段彩），オルソフォト（中），最大値フィルタによる
DCM のピーク及び分水嶺（右，黒点と黒ポリゴン）- 22 -

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CSIS DAYS 2013

建物方位角を考慮した多偏波 SAR データからの都市密度推定手法の開発

1

須﨑 純一 1，梶本 宗義 2
京都大学大学院 工学研究科，2NTT ドコモ
連絡先: <susaki.junichi.3r@kyoto-u.ac.jp>(1) 動機： 近年アジアでは都市人口の増加に伴う交通渋滞や環境問題等の問題が起きており，問題に対処するためには，まず都市の現状を把握する必要がある．人間活動を反映する指標である都市密度には，一定面積における建蔽率や容積率等の定義が存在する．建蔽率や容積率は高価な GIS データに基づいて求められることが多く，汎用性や安価な利用という点では衛星画像の使用が望ましい．
衛星搭載型センサが利用可能になった多偏波合成 開 口 レ ー ダ (Polarimetric Synthetic Aperture
Radar: PolSAR)は，地物の 3 次元構造を反映した
散乱データを計測し，都市密度を推定できる可能性を秘めている．そこで本研究では，PolSAR
画像を利用して，都市密度を推定する手法の開発を試みた．
(2) 方法： ALOS/PALSAR データを用いて，都市域を抽出した後に都市密度を推定した．都市域抽
出では，都市域，山地，農地，裸地，水域の計
5 クラスの土地被覆を設定した．まず多偏波
SAR データの処理で一般的となった四成分分解手法を適用し，表面散乱，2 回反射，体積散乱，
螺旋散乱の四成分に分解した．第 1 段階では体積散乱と全電力を用いた分類を行った．この時
点で都市域と山地が混合した集合が存在する．
第 2 段階で Polarization orientation angle (POA)と呼ばれる地物の方位角を反映した指標を計算し，

0

8(km)

一定領域における POA のランダム性を利用して都市域と山地を分類した．都市密度推定でも四成分分解手法を適用するが，この時点では
POA の影響が含まれている．そのため，POA 空
間を 1°ごとに分割しその各 POA スペースにおいて散乱強度の平均・標準偏差を用いて偏差を求めた．
(3) 結果： 都市密度推定においては様々な散乱成分
を対象に解析を試みた結果，体積散乱と螺旋散乱の和を POA 補正して得た偏差が，建蔽率に対して最も高い相関を示した．図 1 に，推定した都市密度分布図と GIS データから作成した建蔽率，
容積率の分布図を示す．
(4) 使用したデータ：
・ 「 ALOS/PALSAR Polarimetric-mode デ ー タ
L1.1」（宇宙航空研究開発機構）
・ 「ZmapTown II 2008/09 版」東京都・千葉県・埼玉
県・神奈川県 株式会社ゼンリン(5) 謝辞： 本研究は，科学研究補助金若手研究 B「被災街区を推定可能な，衛星 SAR・航空機 LiDARを併用した都市域抽出手法の構築」（研究代表者：
須﨑純一）の助成を受けた．分析にあたっては，宇宙航空研究開発機構 第 3 回 PALSAR 研究公募
提供データ，東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ （研究番号 392）を利用した．
ここに感謝の意を表する．

01

図 1： 多偏波 SAR を用いて推定した都市密度分布図．（左）体積散乱と螺旋散乱の和を POA 補正して得た偏差， ZmapTown II から作成した（中）建蔽率と（右）容積率．各分布図は最大値で基準化している．

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CSIS DAYS 2013

DEM を利用した建築学科における地形教育の実践
石川 初
株式会社ランドスケープデザイン
連絡先: < hajimebs@gmail.com>(1) 動機： 近年，都市の地形に対する社会的関心は，として学ぶよりも，身近な空間と地形が連続していることを実感させる方法が有効である．

防災的観点だけでなく，自然史的，文化史的な興味としても高まっており，様々なメディアや出版物(4) 特徴： 基盤地図情報（数値標高モデル）を利用しにもそうした趨勢が表われている．地形に対する読て，エンボス表現の標高段彩図を作成，数値地図解力が求められる，都市の計画や建設に関わる学（空間データ基盤）と重ねることで，従来の地形図よのひとつとして，建築学があるが，建築教育のカリ

りもより直感的に地形を理解でき，実際の街の風景

キュラムにおいては，建物のスケールの空間造形との整合を得やすい地形図を作ることができる．地的な基礎訓練に重きが置かれ，より広域的な地形

形図の中の「現在地」と，そこで観察した地形的事の理解や表現の習得，訓練が手薄であることが多態（坂道と建物との齟齬など）を同時に描くことで，い．本研究では，建築学科の学部 1 年次の演習プ

実空間の風景を地形図に「位置づける」ことが可能

ログラムを例に，地形の脈絡を俯瞰的に把握しつになる．図１にその一例を示す．

つ，それを身体スケールの地形的事象と結びつけ(5) 今後の展開： この演習は、早稲田大学創造理工

る思考，いわば「地形リテラシー」を養う教育手法を

学部建築学科の学部 1 年次の演習，『設計演習

実践的に探った．

A』の一部である。建築学科の後藤春彦教授，中谷(2) アプローチ： 国土地理院から公開されている基盤

礼仁教授のもと，筆者は非常勤講師としてこれを担

地図情報（数値標高モデル）5m メッシュ（標高）と当している．これまで 3 年間にわたって演習を継続

数値地図 2500（空間データ基盤）を用いて，大学してきた．履修生が地形を描写した観察地点を地

キャンパス周辺の地形図を作成，解説したのちに，形図にプロットすると，多くが台地の端部や，幹線

キャンパス周辺のフィールドワークによって，広域道路が谷を横断する地点など，地形の変化が顕著の地形的文脈と，地形が顕在化した実空間の場面な箇所に集中することがわかった．（図-2）教育のの関係（例えば神田川の谷地形と明治通りの坂道

成果を即時に測るのは容易ではないが，今後も継の関係）を，絵に描いて表現する演習を実施した．

続的に実践し，より効果的な手法を探りたい．

(3) 意義： 建築学科の学生は，地形の把握のような広(6) 使用したデータ： 国土地理院基盤地図情報（数値

域の事象に思考が及ばない傾向があるが，身体ス

標高モデル）5m メッシュ（標高），数値地図 2500

ケールの造形的センスや空間に対する感覚に秀で（空間データ基盤）(7) 使用したソフトウェア： Kashmir3Dていることがしばしばある．単に広域の地形を知識

図 1： 早稲田大学付近の地形図

図 2： 履修生による地形観察・採集箇所の分布

-24 -

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Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2013

位置情報付きのビックデータ（パーソントリップ調査）を Web-GIS でハンドリングする
Handling Spatial Big Data (Person Trip Survey) with Web-GIS
Yuji Murayama, Ko Ko Lwin, Konstantin Greger, Ronald Estoque and Takafumi Kubo
Graduate School of Life and Environmental Sciences, University of Tsukuba
Email: <mura@geoenv.tsukuba.ac.jp> Web: <http://giswin.geo.tsukuba.ac.jp/sis/>(1) Motivation：
Thanks to the advances in geospatial data collection
methods and communication devices, we cannowadays collect, store and integrate large amountsof data with GPS and GIS technologies, including
mobile phone log data, real-time weather information,
person flow data, etc.
(2) Data and Method：
We discuss the handling of large-scale public
transport survey data (“Big Data”) with Web-GIS tostore, retrieve and analyze these sources to online
geospatial information users in a timely manner.
Although some studies show the estimation ofreal-time person flow or movement using mobile log
data, Wi-Fi Internet access and location-based
services, some personal information such as gender,
age group, occupation, purpose of trip, etc. are stilllacking due to privacy issues and a short-coming ofcollection methods. We have constructed Web-GIS
called “Interactive Persontrips Data Browser andAnalyzer”, which utilizes geospatial technologies tohandle Person Trip Survey (PTS) data, a large-scaletransportation fact-finding public survey in the Tokyo
Metropolitan area. By integrating modern geospatial
technologies such as GIS, GPS and Wireless
Networking, these PTS data were converted into
Origin-and-Destination data by OD Estimation andRoute Identification method and stored in Comma
Separated Value CSV files (People Flow Project,
CSIS). Due to the estimation of every minute for 24hours of about 600,000 persons’ movement, these
OD data are huge and a big challenge to spatial
information users to extract, manipulate and integratewith other GIS data.
(3) Result：
We have constructed a Web-based GIS system toquery, analyze and conduct thematic mapping of
OD data and make the decision interactively. Tools
for overlaying, buffering and mesh analysis are alsoavailable. Moreover, the analysis results can berecorded and exported for further analysis.
(4) Prospect：
We hope this Web-based GIS interactive mappingand decision-making system will help transportation
planners, public facility managers, social scientists,
human geographers, market retailers and any otherspatial information users to improve their work inplanning, management and research issues.
(5) Acknowledgement:
The data in this research were provided by the
People Flow Project, CSIS. We would like to thankthe project members for permitting the use of thedatabase.

URL: http://land.geo.tsukuba.ac.jp/persontrips/
Fig 1:

GIS embedded online browser and analyzer for person flows- 25 -

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Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2013

野外調査記録作成支援ソフトウェア『聞き書きマップ』の改良版の開発

1

原田 豊 1，齊藤 知範 1，山根 由子 1，細田 耕一 2，雨宮 護 3
科学警察研究所，2（株）エクシード，3 東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <harada@nrips.go.jp>(1) 動機： 野外調査（フィールドワーク）によって「現地の状況」を記録する活動は，実世界を対象とする研究や実践にとって，不可欠とも言える基本的な要素の一つである．われわれは，野外調査で得られる情報を簡便に地理空間データとして記録するた
めに，GPS ロガー・デジタルカメラ・IC レコーダーを組み合わせ，現地で流し録りした音声を写真の撮
影時刻で頭出しすることで効率的にテキスト情報化する方法を考案し（原田ほか, 2009），これを無償の
簡易 GIS ソフトウェア ArcGIS Explorer のアドインとして実装した『聞き書きマップ』を開発した（原田ほか, 2011）．本研究では，従来，『聞き書きマップ』をエンドユーザが使う上で最大の問題であった，GPS
ロガーからのデータの読み出しを，汎用性を維持しながら大幅に簡便化した改良版を開発し，それによる改善効果を検討する．
(2) 方 法 ： フリ ーソ フ ト ウェ ア と し て公 開さ れ て いる
“GPSBabel” (Lipe et al. 2012) を活用し，『聞き書きマップ』上でユーザが「GPS データの取り込み」ボ
タンをクリックすることで，バックグラウンドでGPSBabel を起動し，一連のコマンドをバッチファイ
ルの形で与えて，GPS ログの読み出しから GPX フォーマットへの変換までを自動実行させるようにした．これにより作成した GPX データを用いて写真のジオタグを行う機能を『聞き書きマップ』に追加実装した（図１）．
(3) 結果： 今回の改良により，ユーザからは，GPS の経路データの取り込みが「ボタン一発」で完了するように見える．また，一連のコマンドを列挙したバッチフ

GPSデータ読込み

GPSロガー

バッチファイル（ユーザが書き換え可）ァイルは，ユーザが自分の GPS ロガーの機種などに合わせて書き換えることも可能である．これにより，一般ユーザにとっての簡便性と，多様なロガーに対応できる汎用性との両立が可能になった．さらに，今後，準天頂衛星システム対応の安価なロガーが開発されれば，このインフラの恩恵を，「草の根」レ
ベルの市民活動にまで及ぼすことが可能になる．
この改良版『聞き書きマップ』は，われわれのウェブ
サイト（http://www.skre.jp）で無償公開されている．
多くの方々にご活用いただければ幸いである。
(4) 参考文献：・ 原田豊・齊藤知範 (2009) GPS ログとデジタル写
真の時刻情報による流し録り音声からの質的デー タ 収 集 の 効 率 化 ， Research Abstracts on
Spatial Information Science CSIS DAYS 2009，p.33.
・ 原田豊・菊池城治・荒井崇史・雨宮護・今井修・
井上佳昭・広原隆 (2011) 流し録り音声による
野外調査記録作成支援ソフトウェアの開発，地理情報システム学会研究発表大会講演論文集
CD-ROM，Vol. 20.
・ Lipe, Robert, et al. (2012) GPSBabel v.1.4.4,
http://www.gpsbabel.org/index.html.
(5) 謝辞： 本研究は，科学研究費助成事業（学術研
究助成基金助成金）挑戦的萌芽研究「『予防犯罪学』の開拓をめざした子どもの被害防止ツールキットの実証実験」の助成を受けて行われたものである．
ここに感謝の意を表する．

写真のジオタグ『聞き書きマップ』で表示・メモ入力

GPX
ファ
イル

図 1： 改良版『聞き書きマップ』による処理の流れ- 26 -

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Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2013

計画案提案機能を持つ長期的な市街地再編の費用試算シート

1

相 尚寿 1，北垣 亮馬 2，片桐 由希子 1，田村 順子 2
首都大学東京 都市環境学部 自然・文化ツーリズムコース，2 東京大学大学院 工学系研究科 建築学専攻
連絡先: <hisaai@tmu.ac.jp>(1) 動機：高齢社会, 人口減少時代を迎え, 都市計画
制度や都市構造の転換が求められる中, これらに対応した空間計画立案の具体的な方向性については結論に至っていない. 人口が減少し自治体の財政規模が縮小する中での計画実現には事業性,
採算性の議論も求められる. 本研究では, 相ら(2012)による, 縮退地域でのインフラ維持管理費用
軽減や都市機能集約先での新規開発費用をもとに, 空間計画の事業性を簡易に試算するシートを改良し, 現状人口分布と施設配置をもとに, 将来
人口推計に近い計画案の提案機能を付加した.
(2) 方法： 都市空間を表計算ソフト Microsoft Excel 上の 30×30 のセルで表現した. 入力データとしての
既存人口分布は 2005 年国勢調査の人口メッシュ
データを用いたため, 各セルは一辺約 500m とした.
パラメータは, 既存市街地抽出条件の人口密度(40 人/ha. 本報告での設定値. 以下同様), 縮退
地域抽出条件の人口密度(20 人/ha), 集約先市街地の計画人口密度(70 人/ha)を設定し, 既存市街
地は人口が 1 割減, 既存市街地周辺の縮退地域
は 8 割減, それ以外の縮退地域は 9 割減と想定した. 本報告では, 現状施設配置や道路網による縮退地域選定の優先度をセルに付与する機能を追加し, これを反映した計画案を提示する. 優先度
が一定値以下ならば集約先の条件を満たすセルも縮退させ, 現行計画案の人口が推計より大きけれ
ば優先度の閾値を増加, 小さければ閾値を減少させる. この処理を 5 回反復し, 計画案の人口が推計に最も近いものを最終的な計画案として利用者に提示する. 利用者が計画案を確定すると, 市街地の集約による維持管理費軽減と集約先の開発費用を算出し, 新規開発費用を維持管理費軽減
1)将来人口推計を不使用で捻出できるための年数が算出される. 年間維持管理費は道路と水道を考慮し, (a)セル単位の成分,(b)既存市街地からの距離による成分, (c)セル人口
による成分に分ける. (a)は各々1.6 百万円と 10 百万円, (b)は各々0.27 百万円/km と 0.45 百万円/kmとした. 本報告で(c)は用いない. 新規開発費用は6250 百万円/セルとした. 新規開発地域では新たに維持管理費が発生するものの, これは道路に限定し, 管路の老朽化が主要因である水道の維持管理費は考慮しない.
(3) 適用地域と結果： 分析対象地は栃木県足利市(人口 15 万人)とした. 足利市の中心市街地は渡良瀬
川左岸に発祥し, 現在は右岸にも展開する. 郊外部にも宅地開発が見られ, 郊外の国道沿道に大型店舗が立地する. 将来人口推計では 2050 年までに人口は 25%減少する. 市街地集約先地域のシナリ
オを 3 通り設定し, その試算結果の人口分布や新規整備費用回収までの年数を末尾にまとめた. 優
先度の設定により提案される計画案の人口が推計に近づくものの, 同一優先度のセルが多数の場合
は優先度設定の効果が軽減する可能性がある.
(4) 使用したデータ：
・ 「平成 17 年国勢調査 500m メッシュ男女別人口総数及び世帯総数」地図で見る統計(統計 GIS)
(5) 謝辞： 本研究は東京大学空間情報科学研究セン
ターの共同研究（研究番号 282）の成果である.
(6) 参考文献: 相尚寿，北垣亮馬，片桐由希子，田村順子(2012) 郊外都市のコンパクト化検討のための費用試算シートの試作，CSIS DAYS 2012 研究ア
ブストラクト集．

2)国道沿道優先

3)国道沿道と既存施設周辺優先

— 鉄道
— 国道
— 県道

-2.2 万人(15%) : 44 年で回収

-3.3 万人(23%) : 21 年で回収

図 1： 費用試算シートによる出力結果- 27 --2.5 万人(17%) : 31 年で回収

B10

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CSIS DAYS 2013

日本における戸建住宅空き家の発生要因
1

張 貝貝 1，浅見 泰司２
東京大学大学院 新領域創成科学研究科 サステイナビリティ学グローバルリーダー養成大学院プログラム２
東京大学大学院 工学系研究科 都市工学専攻
連絡先: <zhangbeibei@sustainability.k.u-tokyo.ac.jp>(1) 目的： 近年，日本では急激な少子高齢化・人口減少等の進行に伴い，空き家の存在が目立つようになった．空き家は土地資源を無駄にするだけでなく，その周辺に外部不経済をもたらし，持続可能な社会を実現するにあたり，大きな妨げとなる．その対策としては，地方自治体による管理条例の制定や，公共団体による空き家を除却し，共用施設として再利用することなどがあるが，それらの対策は
空き家の急激な増加に対して，あまり効果が見られないのが現状である．
空き家に関する唯一の全国規模の調査である，
総務省統計局の「住宅・土地統計調査」の分類によれば，自ら利用せず，また賃貸も売却もされていない空き家を「その他の空き家」と呼ばれる．「その他の空き家」は，不動産市場に出していないため，
特に行政からの対策が必要である．本研究では，
この「その他空き家」の中で，特に総住宅数に占める割合が最も高い戸建て住宅に着目する．戸建住宅としての「その他の空き家」が発生する原因とその地域的差別を分析し，既存の取り組みを検討する．そして，より効果的な空き家対策の提案につなげることを目的としている．
(2) 方法： 日本全国の 861 市・区を対象地域とする．
戸建て住宅の中で，「その他の空き家」に該当するものの割合と人口変動の関係を，回帰分析により分析した．１）人口密度，２）高齢単身高齢世帯の割合の２つの説明変数を 用いると，決定係数が58％であったが，空間的自己相関が観察された．
そこで，空間的な要因を加味した分析として，地理的加重回帰法を行った．説明変数では，高齢単身世帯の割合のみが有意となり，モデルの決定係数

が 70％に上がった．ローカルモデルの決定係数により空き家発生の地域の差異の分析も行った．
(3) 意義： 空き家に関する既存研究は多数存在するが，地域単位に焦点を絞ったものや，空き家活用の事例などに対するケーススタディが多い．しかし，効率的な空き家対策を立てるため，住宅種別の空き家が発生する原因と地域差異の分析が必要である．本研究は，全国を分析単位として，戸建て住宅である「その他の空き家」に絞り，空き家の発生原因を定量的に考察する事に意義がある．
(4) 結果：・ 全国レベルでは，戸建て住宅の「その他の空き家」の発生は，単身高齢世帯の増加が原因であると考えられる．
・ 地域間の差をみると，地方においては人口変動
が主な要因となるが，東京・大阪大都市圏においては人口要因から説明できる発生率の変動が低いので，経済状況・住宅市場などの要因が関わっていると考えられる．
・ 地方における空き家対策としては，今後人口が減少する中で，潜在的な空き家に重点的に着目し，空き家になる時点で取り除き，放棄された家になることを防ぐ制度が望ましい．大都市圏
では，地域人口が増加する傾向があり，新規の住宅需要に対応するため，既存の空き家の利用を支援する制度を制定することが望ましい．
(5) 今後の展開： 今後の課題としては，人口以外のデータも用いることで，大都市圏の空き家が発生する要因を詳細に分析し，および新規の住宅需要の内訳を予測する上で，再利用の仕組みを構築することにつなげることが必要である．

図 1： 日本全国戸建て住宅である「その他の空き家」の分布状況

図 2： 単身高齢世帯の割合によって説明できる戸建て住宅である「その他の空き家」の発生率の変動の地域差- 28 -

B11

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CSIS DAYS 2013

新しい人口集積地画定法とその応用
井上 孝
青山学院大学 経済学部
連絡先: < t-inoue@cc.aoyama.ac.jp>(1) 目的： 本邦では，これまで DID（人口集中地区）が
人口集積地を規定する概念として広範に利用されてきた．DID は今から 50 年以上前の 1960 年に，
当時の都市地域（とくにその市街地）の範囲を画定するために人口密度を基準として制定されたものである．しかし，今日の都市人口密度は当時に比べて大幅に低下しており，DID は都市の市街地の範囲を画定するという趣旨にそぐわなくなってきている．また，DID の人口密度の基準値は，国外における同様の指標の基準値と大きく異なっており，
国際比較を困難にしている．そこで本研究は，DIDの定義を見直し，利用する目的に応じて柔軟に対応でき，しかも，容易にその範囲を画定できる，新しい人口集積地画定法を提案する．また，その手法を用いた応用研究の一例を示す．
(2) 方法： 対象として想定するデータは DID と同じく
国勢調査小地域人口統計である．今回示す手法
はどのようなスケールの小地域人口統計でも適用可能であるが，以下では 2005 年国勢調査町丁・字別人口統計を用いた手法と結果について論じる．
また，人口集積地を画定するためのソフトウェアとしては ArcGIS を用いる．その際，原データから人口集積地画定までの一連の作業手順を，基本的なコ
マンドのみで定式化して示す．

A(3) 意義： これまで日本では，人口集積地の概念が事実上１つ（すなわち DID）しかなく，しかもその範囲
画定の詳細が公表されていないため，分析者がその範囲を調整・改変することは不可能であった．一方，今日の日本では小地域人口統計の入手が容易になり，また，それを分析するためのハードとソフトの進歩が著しいため，平易な定義と方法が公開されれば分析者が自らその範囲を画定することが難
しくなくなりつつある．本研究の意義はまさしくそうした定義と方法を示すことにある．
(4) 特徴： DID は，人口密度 4,000 人／km2 以上の基本単位区が同一市区町村内で互いに隣接して5,000 人以上の地区を構成しているもの，と定義される．また，土地利用についての条件も付加されている．これに対して本研究で示す人口集積地の概念は，これらの諸条件を分析者が自らその目的に応じて決められる．たとえば，「同一市区町村内で互いに隣接する」という条件を外すこともできる．本
研究では，この条件を外して画定した範囲を「クラスター別人口集積地」と呼び，順位規模法則研究に応用した．
(5) 結果： 上述した「クラスター別人口集積地」の人口を順位規模法則に適用したところ，自治体別人口よりも適合度が高くなることが見いだされた．

B2
B1

C

D

図 1： クラスター別人口集積地と自治体別人口集積地の概念
注：図の細線が小地域，太線が自治体の境界，オレンジ色の範囲が高密度の小地域を示す．このとき，区画 A，B1，B2，
C，D の人口をそれぞれ p(A)，p(B1)，p(B2)，p(C)，p（D）で表すと，クラスター別人口集積地の人口は，p(A)，p（B1）+p(B2)，p(C)，p（D），自治体別人口集積地の人口は p(A)+ｐ（B1）+ p(C)，p(B2)+p（D）で表される．

- 29 -

図 2： クラスター別人口集積地の範囲（関東主要部，2005 年）

B12

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アジアメガシティ・ジャカルタにおける人口分布および高齢化の将来予測
内山 愉太
総合地球環境学研究所
連絡先: <y-uchiyama@chikyu.ac.jp>(1) 動機： 人口一千万人以上を抱えるメガシティは，増加傾向にあり，途上国のメガシティは，今後も人口増加が予想される．そのような状況下で各都市
において，都市構造の急激な変化に対応したイン
フラ，医療・福祉等の公共サービスの普及が求められる．その計画立案の際に，各都市の空間的な人
口動態の将来予測は，重要な基盤情報の一つであるが，広大なメガシティの都市圏を網羅するミクロな空間単位の人口統計データの整備・分析は，途上国のメガシティにおいて課題となっている．
(2) アプローチ： 本研究では，1997 年以降 JICA の統
計データ整備に関する支援を受けたインドネシアの首都，ジャカルタの大都市圏を対象として，2000
年と 2010 年のセンサスデータを基に 2050 年までの人口分布および高齢化の将来予測を行った．予測手法として，コーホート変化率法を用いた．
2000-2010 年の男女別の 10 歳間隔の各コーホートの変化率を算出し，2020 年から 2050 年まで，10 年間隔で予測を行った．各年の 0 歳から 9 歳までの人口は，子ども女性比(0 歳から 9 歳の男女計の人
口と 20 歳から 39 歳の女性人口の比率)を用いて求めた．0 歳から 9 歳の人口の男女比は，2000 年と2010 年における同年齢区分の男女比の平均値を用いた．また，同様の予測手法を，東京(2005 年の都市雇用圏の範囲)について，2000 年と 2010 年の
市区町村別の国勢調査のデータを基に適用した．
その結果，2040 年までの 10 年間隔の各年の市区町村別の予測値について，社会保障人口問題研究所等の予測値との差異は，市区町村間の平均値で各年 3％未満であった．

(3) 結果： 特徴的な人口増減が予想される地域および高齢化の進行が比較的早いことが予想される地域が把握された．2010-2050 年において，40 人/ha
‐70 人/ha の各密度階級(10 人/ha 区切り)では，人口が 1.5 倍以上になることが予想される地域の人口
割合は 6-7 割に達し，2 倍以上になることが予想される同割合は 2 割ほどであった．また，200 人/ha 以
上の密度の地域では，人口減少が予想される地域
人口割合は 7 割を超えていた．高齢化については，
人口密集地である都心付近にも，その進行が比較的早いことが予想される地域が分布していた．
(4) 特徴：・ ジャカルタ大都市圏の 2000 年および 2010 年のセンサス個票データ(本数：総人口分)を入手し，小地域(クルラハン)単位の年齢階級別人口データを独自に構築した．
・ 2000-2010 年の行政区（クルラハンの上位のクチャマタン）の新設・統廃合を調査し，時系列に分析可能なクチャマタンを基にした行政区ポリゴン
データを整備し，分析に用いた．
(5) 今後の展開： アジアの他のメガシティにおいても，
今後予想される郊外化，高齢化の動向を把握すべ
く，人口分布および高齢化の将来予測を行うことが求められる．
(6) 謝辞： 本研究は総合地球環境学研究所の研究プ
ロジェクト「メガシティが地球環境に及ぼすインパク
ト―そのメカニズム解明と未来可能性に向けた都市圏モデルの提案」(代表：村松伸)の一部として実施された．ご協力頂いた皆様に対し，感謝の意を表します．

人口密度（10人/ ha）

人口増加率別の人口割合
0% 20% 40% 60% 80% 100%0＜ x ＜1
2≦ x ＜3
4≦ x ＜5
6≦ x ＜78≦ x ＜9

<1.0
<1.5
<2.0
<2.5

10≦ x ＜1112≦ x ＜13
14≦ x ＜15
16≦ x ＜1718≦ x ＜1920≦ x

図 1： 人口密度階級別の人口増加率(2010-2050)別人口割合

図 2： 特徴的な人口増減(2010-2050)が予想される地域- 30 -

図 3： 予想される 60 歳以上人口割合の変化(2010-2050)

C01

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CSIS DAYS 2013

千葉県における環境容量の試算と GIS による可視化に関する研究－低炭素・低リスク社会を目指した日本の環境容量の 3Ｄ・GIS 解析－
大西 文秀
ヒト自然系 GIS ラボ
連絡先: <f-onishi@m3.kcn.ne.jp>(1) 動機： 低炭素・低リスク社会への移行は社会的要(3) 意義： 千葉県における環境容量の試算結果は，請である．問題の多くは，ヒトの活動が自然の包容

CO2 固定容量が 1.2％（全国 47 都道府県中 44 位，

力を超え発生すると考えられる．また地球規模の変図 1 参照），クーリング容量が 58.0％（同 43 位），生動も地域での諸問題の集積により発生し，地域環

活容量が 33.3％（同 38 位，図 2 参照），水資源容

境容量への認識が必要になる．CSIS DAYS 2009

量が 54.7％（同 43 位），木材資源容量が 9.1％（同では，全国の都道府県や山岳地域の長野県，また44 位）を示した．生活容量の 33.3％（同 38 位）以外

CSIS DAYS 2010 では，全国の流域単位や利根川は，全国 43～44 位と極めて低い状況にある．東京流域での CO2 固定容量の試算を報告した(大西，近郊に立地し，県土の平均標高も 50m 未満であり

2011，2013)．CSIS DAYS 2013 では，巨大震源域

都市化や耕地化が進み，森林面積率も低下していに近い房総半島の千葉県や構成する自治体のることによると考えられる．特に東京都や埼玉県にCO2 固定容量と生活容量の試算を報告し，低炭

隣接し，東京湾に面した地域での環境容量の低下

素・低リスク社会への環境情報の発信を進めたい．

が顕著であり，環境面や災害時のリスクが懸念され，(2) アプローチ： 環境容量は，ヒトの活動の集積と自然の包容力の関係を示す指標として設定した．分

低炭素・低リスク化への改善が急務と考えられる．
(4) 参考文献：

母にヒトの活動量，分子に自然の包容力をもつ関大西文秀（2013）『流域圏からみた日本の環境容量数とし，そのバランス状況をはかる指標とした．CO2- 日本のバイオリージョン・全国 109 流域 3D-GIS

固定容量，クーリング容量，生活容量，水資源容

MAP -』，大阪公立大学共同出版会，222 頁．

量，木材資源容量の 5 種類の指標を設定し GIS を

大西文秀（2011）『環境容量からみた日本の未来可用いた可視化により，ヒト・自然系を包括的に概観

能性 - 低炭素・低リスク社会への47 都道府県3D-GIS

することを目的とした(大西，2011，2013)．

MAP -』，大阪公立大学共同出版会，183 頁．

凡例： 2000年値

凡例： 2000年値

図 1: 千葉県における CO2 固定容量

図 2: 千葉県における生活容量- 31 -

C02

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2013

水需給ポテンシャルの変化からみた日本の一級水系流域の地域的傾向
山下 亜紀郎
筑波大学生命環境系・CSIS 客員研究員
連絡先: <akio@geoenv.tsukuba.ac.jp> Web: < http://www.geoenv.tsukuba.ac.jp/~akio/>(1) 目的： 日本全国の一級水系 109 流域を対象に，流域の水需給ポテンシャルを定量的・相対的に分析する．その際 1980 年代と 2000 年代のデータを用いて時系列的な観点からも考察する．それらによって，流域の水需給ポテンシャルとその変化にみられる地域的傾向を明らかにすることが本研究の目的である．
(2) 方法： まず国土数値情報流域・非集水域メッシュから，日本の一級水系 109 流域の流域界データを作成し，メッシュ単位の各種統計データと重ね合わせることで，流域ごとの各年次の人口，製造業事業
所数，水田面積，畑地面積，降水量を算出した．
各流域の水道用水需要は，流域人口に 1 人当たり
年間上水使用量を乗ずることで試算した．工業用
水需要は，1 事業所当たり淡水補給水量に各流域の製造業事業所数を乗ずることで試算した．農業
用水需要を試算するためにまず，単位面積当たりの用水使用量を，地方別および水田か畑地かの用途別に導出した．そしてその値に流域ごとの水田面積，畑地面積を乗ずることで，各流域の農業
用水需要を試算した．水資源賦存量は，各流域の降水量から蒸発散量を引くことで試算した．
(3) 結果： 1980 年代から 2000 年代にかけて各流域の総水需要がどのくらい変化したのかを変化率として表したのが図 1 である．総水需要が増加したのは51 流域あり，北海道，東北地方の太平洋側，関東，中国，九州地方に主に分布する．一方，減少したのは 58 流域あり，とくに北海道北部で顕著なほか
は，東北地方の日本海側，北陸，近畿地方，中国地方の西部に主に分布する．
次に，流域の水資源賦存量に対する総水需要の割合を水需給比として算出すると，1980 年代に
おいて 50％を越えていて相対的に値の高い流域
は，荒川，鶴見川流域（関東）や大和川流域（近畿）など 14 流域である．これらの流域は，東北地方の太平洋側から関東，東海，近畿地方を経て瀬戸
内，九州地方北部にかけての，いわゆる日本の発展軸に沿って分布している．2000 年代に目を向けると，水需給比が 50％を越える流域は，1980 年代の 14 流域に，岩木川流域（東北），那珂川流域（関東），小矢部川流域（北陸），菊川流域（中部）を加えた 18 流域に増加している．
(4) 意義： 水需給バランスの問題は，単独の流域単位で収束するものではなく，地域ごとに事情も異なっており，その解決策の提示には，異なる地域スケー
ルでのデータ解析や現地調査が必要であるが，本研究のような日本全国を対象とした相対的理解は，そのような実際の現場における調査・分析や解決策の検討にとっても有益な示唆を与えるものである．

図 1： 各流域の総水需要の変化率（1980 年代～2000 年代）- 32 -

C03

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CSIS DAYS 2013

中国における地級市・経済区を単位とした地域分析
坪井 塑太郎
日本大学 理工学部海洋建築工学科
連絡先: <tsuboi.sotaro@nihon-u.ac.jp>(1) 目的： 近年では中国の環境関連データの多くがイ
ンターネットでも公開されるなど，比較的容易にその取得は可能になっている．しかし，それらの統計
データは一級行政区（省・直轄市・自治区）単位で行われているものが多く，マクロ視点での把握は可能であるものの，より詳細な空間的差異の把握のためには下位の行政単位を対象とした分析が不可欠である．本研究では，二級行政区（地級市）に着目
し，GIS による地図化（可視化）を行い，人口や水資源問題等を事例として，その動向を把握することを目的とする．
(2) 方法： 中国の行政界として GIS で利用できる地級市単位のものは少ないため，本研究では「中国分省地図集」（星球地図出版社：2006）をもとに地理
情報分析支援ソフト（MANDARA）の白地図処理機能を用いてベースマップの自作を行った．地域
データは「中国城市統計年鑑」（国家統計局城市
社会経済調査司：各年版）を用い，地域分析に際しては，同ソフトの集成オブジェクト機能により，8 区
域の「総合経済区」にも対応させる取り組みを行った．
(3) 特徴： 中国はその地勢上，砂漠・山岳地帯を有す
る新疆ウィグル自治区，青海省，チベット自治区等の中西部地域においてデータの欠損（未取得地域）が多く，同省の社会・経済動向は広大な面積を持
つ省・自治区の中の一省都のみのデータで代表される特徴を持っている．そのため，コロプレスマップ
等の作成の際には，視覚的過誤を生じることが懸念される．

(4) 結果： 中国は，近年の経済成長が注目を集める一方，中長期的な成長阻害要因として水不足問題が指摘されている．こうした状況を踏まえ，1998 年には「中華人民共和国水法」が制定され，同法により水資源の保護，管理，洪水災害対策が実施されているほか，節水の励行や節水技術の開発，水の需要抑制，リサイクル，節水灌漑の採用などが規定されている．また，2002 年には南北間の地域的な水資源格差の解消を目的とした「南水北調」が着工され，すでにその一部では通水がはじまっている．
図 1 に，中国全土における地級市単位の生活用水量を示す．本図からは，北部地域の深刻な水不足の一方，南部地域の内陸部において，多くの生活用水量が消費されていることが看取できる．これは，同地域の経済発展や都市化による生活の高度化がその背景にあるものと推察される．また，図 2に示す，北部沿岸総合経済区（北京市・天津市・河北省・山東省）の生活用水量の推移からは，近年にかけて水不足の深刻度が増大していることを示している．
(5) 課題： 今後は，城市（都市）統計年鑑を用いて，環境，人口，労働，医療福祉，産業等の社会経済分野に関する時系列でのデータベースの構築を進めると同時に，関連諸分野とも連携して研究を進めていくことで，中国国内のより詳細な地域特性
把握や変化の要因解析および将来像予測に資す
る検討を行っていくことが課題である．

(立方m/人)
100
90
80
70
60
50
40

(立方m/人)
100
90
80
70
60
50
40

(L/人日)
100
90
80
70
60
50

0

1000km

0

欠損値

2000年

図 1： 地級市単位の生活用水量（2005 年）

0

100km

2005年

図 2： 北部沿岸総合経済区の生活用水量推移

使用 DATA： 「中国城市統計年鑑」，国家統計局城市社会経済調査司：各年版
使用 GIS ソフトウェア： 地理情報分析支援ソフト MANDARA- 33 -

100km

C04

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2013

浦安市における太陽光発電ポテンシャルマップの作成
黒川 史子 1，落合 修 1，浦安市企画政策課 2
1
国際航業株式会社，2 浦安市
連絡先: <chikako_kurokawa@kk-grp.jp>(1) 動機： 浦安市では，震災からの復旧，復興を図るとともに，「浦安ブランド」を再生し，持続可能な都市の実現に向け「環境共生都市」を掲げている．
特に環境エネルギー分野においては，低炭素社
会に向けた先進的な取組を行う「環境モデル都市」を目指している．一方，市では共用空間データベ
ースをはじめとする様々な空間データを整備し，重ね合わせによる分析や，航空写真や公共施設の位置図などの地図情報を市民へ提供している．
本調査では，市内における再生可能エネルギーである太陽光発電の積極的な導入を促進するための基礎資料として，既存の空間データを活用した「太陽光発電ポテンシャルマップ」を作成する．
(2) 方法： 浦安市内に存在する建物の太陽光発電
による年間発電量（太陽光発電ポテンシャル）を以下の手順で算出する．①1m メッシュの数値表
層モデル（DSM）を用いて，メッシュごとに傾斜角，
傾斜方向，日陰および日照率（天候の影響）を考慮した日射量を求め，発電量を算出する．②メッ
シュごとの発電量を建物ポリゴンで切り取り，屋根の傾斜方向別に集計し，建物の太陽光発電ポテ
ンシャルとする．③建物の太陽光発電ポテンシャ
ルを街区等で集計し，地域の太陽光発電ポテン
シャルを算出する．発電量の算出には，JIS C
8907:2005「太陽光発電システムの発電電力量推定方法」に示された算定式を用いる．算出した日射量の検証は，独立行政法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が公開する日射量データベースとの比較により行う．発電量の検証は，浦安市職員の協力を得て，実際に太陽光発電システムを設置した住居の実発電量データを取得し，これとの比較を行う．なお本調査では，建物の屋根や屋上に太陽光発電システムを設置した場合の発電量を対象とし，建物の屋根や屋
上は，建物外形線によって囲まれた範囲とする．
建物の外形線と屋根や屋上の形状は必ずしも一致せず，また，実際には構造上の理由や障害物（室外機等）により設置できない場合もあるが，本調査ではこれらを考慮しない．
(3) 意義： これまで太陽光発電の導入を施策として推奨してきたが，潜在的に各地域にどの程度のポテンシャルがあるのかは分からなかった．しかし GISを用いた空間データの分析により，これを視覚化できる．また，固定資産や都市計画，防災など，庁内の様々な部署で作成されている空間データを組み合わせ，環境エネルギー政策支援という新たな目的に活用できる．
(4) 結果： 本調査で算出した建物のポテンシャルは，
NEDO の日射量データベースを用いて試算した発電量や実発電量と大きなずれはなく，妥当な結果を得ることができた．街区ごとに集計したポテン
シャルマップの例を図 1 に示す．このポテンシャル
マップを今後，太陽光発電導入の適地選定や，地域ごとのエネルギーバランスの把握や省エネル
ギーの目標値設定等の基礎資料として活用することができると考える．
(5) 使用したデータ： 以下，すべて浦安市保有．
・ 「数値表層モデル」（H23 年 4 月取得）
・ 「家屋図形データ」（H25 年 1 月撮影航空写真に基づく）
・ 「平成 23 年度都市計画基礎調査データ」（H24
年 3 月）
・ 「共用空間データベース（街区データ，町丁目データ）」（H22 年）(6) 謝辞 ： 本調査は，浦安市市長公室企画政策課が実施した「太陽光発電導入可能性調査」の成果である．関係各位に対してここに深く感謝の意を表する．

図 1： 街区レベル太陽光発電ポテンシャルマップ
（北面を除く屋根全面）- 34 -

C05

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2013

Population Movement in Close Proximity to the Coastline in the Tokyo Metropolitan Area
Voulgaris Gerasimos
University of Tsukuba, Graduate School of Life and Environmental Sciences
Spatial Information Science
Email: <gvsquall@gmail.com> Web: <http://giswin.geo.tsukuba.ac.jp/sis/jp/>(1) Introduction: This study aims to examine thepopulation movement in close proximity to thecoastline in the Tokyo area in Japan. The purpose ofthis analysis is to examine the potential hazard ofsuch movements in the event of a tsunami. As thisresearch is still in its initial stages no concreteconclusions have been reached yet, but the pursued
methodology will be described in the following
lines.
(2) Data: The data used in this study were provided by
CSIS and offered to the Division of Spatial
Information Science, the University of Tsukuba. The
data describe the daily movement of 576,806 people
as obtained by questionnaire for a single day in 2008,
and are provided with a spatiotemporal resolution of
1 minute. Attributes of the data include thesocioeconomic characteristics of the interviewees(age, gender, occupation, etc) as well as the structureof their daily movement (number of trips, sub trips,
purpose, method of transportation, etc.)(3) Premise: This research assumes that there arepeople in movement in close proximity to thecoastline (1 km) throughout the whole day. It is also
assumed that the people in movement might be atrisk in case of a tsunami event due to theirtransportation means, and that different means oftransportation can increase or decrease this risk.
(4) Analysis: Using the CSIS person trip database thisresearch will investigate: The total amount of movements close to thecoastline in hourly time slots
 The age of the moving people in these hourly
time slots in order to identify possible hours
with a lot of sensitive age people at move The means of transportation in these time slots,
so as to determine hours with morehazardous transports
 The purpose of these transports in order todetermine whether or not potentiallyhazardous trips can be mitigated or rerouted,
for better safety in case of a tsunami event.
(5) Future steps: Analysis of the provided data as
described above and initial assessment of thesituation based on the research premise.

Fig. 1: People in movement, within 1 km of thecoastline in Tokyo.

- 35 -

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Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2013

Evaluation of trails in the Sri Pada Mountain area: Influence on flow of people
Siriwardana Halgamage Malinda
Division of Spatial Information Science, University of Tsukuba;
Email: <malindahs@geoenv.tsukuba.ac.jp>
The Kuruvita trail is the longest. The road density ishigher for the Nallatanni trail head while the othertrail heads are more or less similar. The connectionof elevation and road density must be explored since
the Nallatanni trail has the highest elevation andhighest road density. The Kuruvita trail head has thehighest level of building density; room for future
expansion can be examined in this area. The land
use varies from tea plantation in the Nallatanni trail
head, home garden and rubber in the Kuruvita,
chena in the Dehenakanda and tea and scrub in the
Maliboda. Since the 4-km buffer ring lies within theprotected area, forest expansion is also observed.
(5) Conclusion: It can be seen that the Nallatanni trail
head and trail envisages more viable selection by
many users because of the high start elevation, thelow elevation range and the high road density. The
Rathnapura trail may also be attractive because of
the gentle elevation shift and the moderate distance.
The other three trails are more diverse and could be
attractive to someone who would like to make along challenging climb to the top of the mountain.
(6) Prospect: An onsite survey will be conducted tofind out flow of people on each trail. Also online
web survey will be conducted to find flow of people
climbing up and down the mountain. Since trail
conditions, landscape, scenic beauty, facilities on
the trail are not considered in this evaluation,
fieldwork and more fine digital data will be used forfurther evaluations.

(1) Purpose: The purpose of this study is to evaluate
spatial characteristics of five existing trails and trail
heads around Sacred Sri Pada Mountain in Sri
Lanka to find their influence on the flow of people
climbing up and down the mountain.
(2) Methods: First, the digital data (1:50,000) around
Sri Pada Mountain was collected from the
Department of Survey, Sri Lanka. A 10-m DEM was
generated from the digital data. Based on thegenerated DEM, profiles of (1) Nallatanni Trail, (2)Kuruvita Trail, (3) Rathnapura (Palabaddale) Trail,(4) Dehenakanda Trail and (5) Maliboda Trail wereextracted and analyzed. Second, the characteristicsof the trail heads such as the road density, building
density and land used were extracted based on 4-km
radius buffer around each trail head.
(3) Significance: Each year 2.5–3 millions of people
climb Sri Pada Mountain. The trail system around
Sri Pada in the Peak Wilderness has been used overcenturies in good harmony. According to local
people, there used to be 18 trails to reach the top of
Sri Pada Mountain. Some of those trails were rarely
used and thus getting vanished over time. The
optimal utilization of the trail system is consideredin this study while special emphasis is placed on the
improving socio-economic status of the people
around the area.
(4) Results and Discussion: The Nallatanni trail has
the highest trail head elevation, low elevation range
and the shortest distance. The Rathnapura andMaliboda trails have moderate elevation shift, andthe Dehenakanda trails has the highest path diversity.

Trails from Sri Pada Mountain Top
Maliboda - 14km

2000

Nallatanni – 4km

Kuruvita – 12km

1600

Sri Pada
Mountain top
Rathnapura- 8km

Elevation (m)

1200

800

400

Dehenakanda – 12km

01000 2000 3000

4000 5000 6000

7000 8000

9000 10000 11000 12000 13000

Distance (m)Fig 1: Trails around Sri Pada Mountain

Fig: 2: Trail Profiles from the 10-m DEM

Note: Distance of each tail from trail head to themountain top is given in (km)- 36 -

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Spatio-Temporal Analysis of Bicycle Commuting Behavior in the Greater Tokyo Area
Using a Micro-Scale Persontrip Database
Konstantin Greger1, Yuji Murayama2
1
筑波大学大学院 生命環境科学研究科 空間情報科学分野, 2 筑波大学 生命環境科学研究科 空間情報科学分野
連絡先: <greger@geoenv.tsukuba.ac.jp> Web: <http://www.konstantingreger.net/>
total, 2.4 times each in average. Overall they usedtheir bicycles for a total distance of 478,738 km.
The average distance was 4.2 km per person.
We focused specifically on the morning rush hour
period from 6:00am to 9:59am. Overall, 68,029
people used their bikes during those 4 hours, that
equals 60.6% of the total cyclist population. They
got on their bikes 1.1 times on average. Overall theyused bicycles for 154,279km, which results in an
average distance of 2.3km per person.
A detailed analysis of the multi-modal use ofvarious means of transportation during the morning
rush hour also revealed interesting insights: Trips by
bicycle during the morning rush hour go mostly(63%) all the way from home to the final destination.
When integrated into a multi-modal trip, bicycles
are mostly used on the “home”-end of the trip.
Finally, a spatio-temporal analysis showed that theusage of bicycles during the morning commute
differs greatly by location, depending onsocio-demographic factors, urban structural function,
special infrastructures. Figure 1 shows the numberof bicycle subtrips ending within each OD zone (theareal unit used in the underlying data and also in our
research). The relationship between the ends ofbicycle subtrips and railway stations with large
passenger volumes is easily noticeable. This
relationship will be the main focus of our future
research.

(1) Motivation: Within the realm of transportation
research in Japan bicycle traffic is heavily
underrepresented. This is especially true for the fieldof transport geography. Yet, the need for mobility
under the constraints of highly urbanized areas,
bicycles are an attractive alternative means oftransportation, that deserve a closer inspection.
(2) Originality: The aforementioned scarcity ofgeographical research about bicycle traffic in Japan
makes this study one of the first of its kind. In
addition, the state-of-the-art analysis of the
micro-scale persontrip database fits well the trend
for the analysis of big data.
(3) Approach: Since this project has only been started
recently we are still in an early stage of descriptive
data analysis. To do this we employed the excellent
Tokyo Persontrip Database (PFlow) by the Tokyo
Metropolitan Area Transportation Planning Council(東京都市圏交通計画協議会) and the Center for
Spatial Information Science, the University ofTokyo (CSIS, 東京大学空間情報科学研究センター). It contains detailed information about 587,340
individuals synthesized to 1-minute positions. This
results in 845,769,600 point positions in total, which
we converted into a PostgreSQL database.
(4) Results: In total 112,286 people used their bikes
during the sample period (24 hours), which equals
19.1% of the total sample population of 587.334
people. They got on their bikes 272,897 times inFig. 1:
Absolute number ofbicycle subtrips in
the West of Tokyo,
ending within each
OD zone and their
spatial relationshipwith train stations,symbolized by their
daily passenger
volume.

- 37 -

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Identification of Sidewalk Steepness from LIDAR Data for
Tsukuba University Campus Bicycle Riders
Zhou Yifei , Ko Ko Lwin and Yuji Murayama
Graduate School of Life and Environmental Sciences, University of Tsukuba
Email: <zhouyifeig@gmail.com> Web: <http://giswin.geo.tsukuba.ac.jp/sis/>(1) Motivation：
Bicycles are the most prominent travelling mode inmany universities. Measurement of safety factors for
sidewalk bicycle riders is essential for university
authorities in order to concern public safety and to
improve campus facility management information
system. Information of sidewalk steepness is usefulfor daily bicycle riders inside the university campus
in order to prevent unnecessary accidents while they
are riding, especially at night.
(2) Data and Methods：
In this study, we used very fine scale Light Detection
And Ranging LIDAR data to identify the sidewalk
steepness by integrating with Smart Field Data
Collection System* and deliver the information
through Campus Web-GIS.
(3) Results：
Based on our study, LIDAR data are muchpromising to detect sidewalk steepness in open

spaces. However, the accuracy was reduced in someareas where the sidewalk covered with trees andbridges. Intensive field investigations are required tocorrect them. We built a “Smart Field Data
Collection System” to correct and modify the results
by using Android smart phone application.
(4) Prospect:
Identification of sidewalk steepness from LIDAR
data is cost and time effective. Additional user
friendly real-time Web-based GIS field datacollection system to collect, store and modify the
results by multiple users is a great benefit for data
validating purposes.
(5) References:
Yuji Murayama and Ko Ko Lwin, (2013). Smart
Data Collection and Real-time Digital Cartography,
IGU Kyoto Regional Conference 2013, August 4-9,
Kyoto, Japan.

Fig. 1: Identification of sidewalk steepness from LIDAR data ( http://land.geo.tsukuba.ac.jp/campusgis )- 38 -

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CSIS DAYS 2013

郊外住宅地における高齢運転者の日常生活活動と超小型モビリティの潜在需要
青野 貞康，原田 昇
東京大学大学院 工学系研究科
連絡先: <sada@ut.t.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 高齢者を含むあらゆる世代に地域の手軽な足を提供する省エネルギーな乗り物として，超小型モビリティが注目されており，その導入促進に向けた官民の動きが活発になっている．そこで本研究では，郊外住宅地における高齢者の活動支援シス
テムとしての超小型モビリティの活用に向けて，その日常生活活動における潜在需要と低炭素化効
果を検討することを目的とする．
(2) 方法： 千葉県柏市北部の住宅地の 60 歳以上で日常的に自動車を運転している住民を対象に，1ヶ月間の移動の状況を記録するプローブパーソン調査を実施し，交通行動と生活活動の実態を把握した（図 1）．対象者には専用アプリをインストールしたスマートフォンを貸与し，日々の移動の目的，交通手段，目的地と GPS による移動軌跡データを収集し，対象者 27 名から延べ 304 日間，1026 トリップの移動データが得られた．その中から，1 日の間に自宅を出発し，一つまたは複数の目的地を訪れて帰宅するトリップチェーンが成立している 409 トリップ，176 トリップチェーンを抽出して分析対象とした．
図 1 に住宅地周辺の目的地の分布を示す．図 2 はトリップチェーンの移動距離帯別に代表交通手段の分担率を示すものであるが，3km 未満から 30km
対象住宅地→

未満の各距離帯で自動車の分担率が最も高くなっており，対象者の自動車依存度の高さが伺える．
(3) 結果： 超小型モビリティの特性から，住宅地周辺での短距離の移動手段としての活用が想定される．自動車によるトリップチェーンのうち，移動距離 10km未満のものは全体の 62.7％，15km 未満は 82.2％であり，短距離移動の占める割合が高い．仮に 10km
未満あるいは 15km 未満の自動車によるトリップチェーンが潜在需要として，全て電動の超小型モビリテ
ィに転換する場合，分析対象トリップチェーンからの二酸化炭素排出量はそれぞれ 20.0%，36.7％削減されることになる．また，調査期間中に 15km 以上の自動車によるトリップチェーンを一度も記録していな
い 10 名の対象者が，自動車を手放して超小型モビ
リティに転換すると仮定した場合は，14.1％の二酸化炭素削減効果が期待される結果となった．
(4) 使用したデータ：
・ 「プローブパーソン調査データ」（2013 年 2～3 月）
・ 「座標付き電話帳 DB テレポイント 2011 年版」，株式会社ゼンリン・ 「大型小売店ポイントデータ 2010 年版」，東洋経済新聞社(5) 謝辞： 本研究は，科学技術戦略推進費「明るい低炭素社会の実現に向けた都市変革プログラム」（研究代表者：飛原英治）の助成を受けた．調査・分析には CSIS のデータ（研究番号 339）を利用した．
30km~
~30km

柏の葉ｷｬﾝﾊﾟｽ駅

~20km
~15km
~10km
~5km
~3km
0%

買い物

電車

社交・娯楽
通院

20%

40%
バス

自動車

60%
自転車

80%
徒歩

図 2： 移動距離帯別代表交通手段分担率
柏駅

諸手続
その他

図 1： 目的別活動目的地（地図データ： Google, ZENRIN）

図 3： 電動超小型モビリティ- 39 -

100%

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自動車走行支援のための準天頂衛星データの測位誤差の把握と要因分析

1

久保田 穣 1，薄井 智貴 2，森川 高行 2
名古屋大学大学院工学研究科，2 名古屋大学グリーンモビリティ連携研究センター
連絡先: <usui@gvm.nagoya-u.ac.jp>(3) 結果： 測位誤差を評価する指標として，「正確度」と「精密度」の二つの評価指標用い，観測値と真値の絶対誤差の検証を行った結果，スマートフォンの誤差が一番小さ く，次に GPS 補完機能を持つ
JAVAD，一番誤差が大きいものが，GPS 補強信号を利用した QZSR となった．次に，これら GPS 誤差の要因を特定するため，被説明変数に誤差の絶対距離を，説明変数に車速，街路樹，視界，道路環境を用いた重回帰分析を行った．なお，車速には速度による影響（図 1・図 2）を低減するための回帰モデ
ルを構築し，推定した補正パラメータを用いた．結果，上空の視界および道幅が有意に推定されたが，決定係数が低く，モデルの改善が必要と考える．

(1) 動機： 2010 年 9 月 11 日に宇宙航空研究開発機
構により打上げられた準天頂衛星初号機「みちびき」は、ほぼ天頂から GPS 同等の測位信号を発信する GPS 補完機能と，サブ m 級（1m 以下の誤差）の測位精度が得られる補強機能を有する．これら機能を利用してカーナビの位置情報の精度を向上させることが可能であり，もし，道路ネットワーク上の全ての交通移動体（自動車，歩行者など）の位置を高精度に把握できれば，プローブカーデータの充実やそれを用いた高精度交通情報の生成，走行車線や走行距離に応じて課金される柔軟なロード
プライシング，右左折レーン位置の案内や駐停車
区間の警告などを含む走行支援サービスなど，新しい社会サービス実現の可能性も高まる．

(4) 使用したデータ：(2) 方法： 本研究では，準天頂衛星打ち上げによって高精度化するであろう GPS 位置情報の新たな走行支援サービス実現に向け，準天頂衛星から得られる測位データの特徴や誤差量を把握する．具体的には，準天頂衛星対応受信端末を含む異なる仕様の 4 台の GPS 測位端末を用いて，名古屋市内をフィールドに実測位走行実験を行い得られた GPS 位
置情報と，走行中の沿道環境をビデオで撮影したビデオ映像および GIS データを用いて測位地点での実際の位置（場所）を求めた真値とを比較し，自動車走行時の GPS 測位データの精度を誤差量により評価するとともに，その誤差の要因も推定する．

・ 「平成 20 年住宅・土地統計調査データセット」
公益財団法人 統計情報研究開発センター
・ 「ZMapTownⅡ 2008/09 年度（Shape 版）愛知県
データセット」 株式会社ゼンリン(5) 謝辞： 本研究は，文部科学省科学研究費挑戦的萌芽研究[研究課題番号 23656314]の支援により実施したもので，分析にあたっては，東京大学
空間情報科学研究センターの研究用空間データ（2012 年度・研究番号 424）を利用した．ここに感謝の意を表する．

図 2： 走行速度別の誤差分布（BCALs 例）

図 1： 機種別走行方向別の誤差分布
- 40-

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CSIS DAYS 2013

ストリームアルゴリズムを用いた移動軌跡パターンの検出佐々木 健太, 上原 邦昭
神戸大学大学院 システム情報学研究科
連絡先: <sasaki@ai.cs.scitec.kobe-u.ac.jp>，<uehara@kobe-u.ac.jp>(1) 動機： 近年，GPS などの位置情報技術の普及により，人や車などの移動軌跡データを容易に入手できるようになった．これらの移動軌跡データを大量に集めて，移動軌跡データマイニングを行い，頻出する共通した行動を軌跡パターンとして検出する手法を提案する．
従来の移動軌跡データマイニング[1][2]は，①全てのデータを一括で読み込み，保持する，バッチ処理方式なので，メモリを大量に消費するという問題がある．例えば図 1 の範囲で処理を行う場合，[1]のアプローチではメモリ空間が不足し，計算すらできない．そこで，並列分散処理できる MapReduce
で問題を分割するか，マシンのスケールアップでメ
モリ空間を拡大するしか方法がなかった．さらに，②全ての領域間に対して移動パターンを探索すると，パターンの検出数の増大に伴い，計算時間も膨大になり，人の流れデータの東京全体の解析すら扱えなくなるという問題もある．例えば[2]の場合，
図１の範囲で軌跡パターンを検出するには，
MapReduce でも計算に 1 時間以上かかってしまう．
また，③人の流れのように，時間順でデータが到来
し，常に新しい情報が入力されるような，ストリーム
データは分析することができない．さらに，④ストリ
ームデータは本来無限の入力となるため，データ全体を扱いきれないといった問題もあった． そこで，
本研究では，ストリームアルゴリズムにより移動軌跡
データマイニングを拡張し，軌跡パターンを検出す
ることを検討する．
(2) アプローチ： ③④の問題に対して，ストリームアル
ゴリズムを採用する．ストリームアルゴリズムとは，過去のデータの記憶に対して制限を設け，過去の入力データ量に比べて非常に小さいメモリ空間のみを用いて計算を行う手法である．つまり，巨大なデータがストリームとして入力されると，それをすべては記憶せずに，必要な情報のみを抽出して蓄えるという技術である．また，①②の問題に対しては，人が多い領域に注目しながら，必要なデータだけを保持していく方法をとる．注目する領域を限定する手法は Trajectory Pattern Mining[1]でも採用されているが，人口密度が一定に設定されている．
そのため，認識領域が広くなりすぎて解像度が低くなる場合がある．さらに[1]は，注目領域同士をつなぐパターンの発見しか行っていないので，パターンの検出が粗くなる問題がある．しかし，本研究では，
パターン検出の解像度が低下することなく，注目する領域を通るデータを詳細に分析して，複雑なパターンを検出できるようなアプローチをとる．具体的には，①の問題を解決するために，注目領域の発見，限定にも使用メモリ空間の削減を実現する
アプローチをとる．すなわち，注目領域すべてをメモリに展開するよりも，小さい使用メモリ空間ですむ
ように，ハッシュアルゴリズムを用いて実現する．ただし，この省メモリ手法では，ハッシュテーブルが小さい場合，注目領域をキーとするハッシュテーブル
でキーの衝突が起きることが多くなる．この問題は，確率的な解析を行ったアプローチで近似解法により許容する．このようにすれば，大規模なデータにも適用できる手法となる．
(3) 意義： 本研究では，新しいデータ入力に常に対応できる．このため，現在の生の移動軌跡データをモ
ニタリングするだけでなく，人が見つけることができない「現在」の軌跡パターンを発見できることを意味する． 現在の人の流れのパターンを解析すれ
ば，災害発生時に迅速なデータ解析による早急な対応への応用や，マーケティングにおけるイベントのターゲットを発見する事も考えられる．つまり，情報伝達での迅速さを求める分野でも有用である．
(4) 参考文献：[1]Fosca Giannotti, Mirco Nanni, Dino Pedreschi,
Fabio Pinelli. Trajectory Pattern Mining. Proc. of
13th KDD, pp.330-339, 2007.
[2] 神野，熊南，福井，関，上原．階層グリッドを用いた四分木探索による移動軌跡データからの並列分散型頻出パターン検出．人工知能学会論文誌，Vol. 27, No. 5, pp. 308-319, 2012.

- 41 -

図 1： 東京都の注目領域付近の軌跡パターン検出

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CSIS DAYS 2013

人の流れに基づくエリア分類について

1

笹木 美樹男 1，関本 義秀 2
株式会社デンソー 基礎研究所，2 東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <MIKIO_SASAKI@denso.co.jp>(1) 動機： 人の流れデータに基づき，「君子危うきに近寄らず」に近い危険予知が行える人工知能の実現を目指している．その中では，膨大な人の時
空間軌道群のセンシングと学習の効率化が課題となる．仮に過去のビッグデータから獲得した予測モデルと携帯・スマフォ・プローブカーなどから得る実時間のスパースデータとを同化できたとしても，多元的な時空間特性を把握しない限り，各地の熟練ドライバのような日々の予測動作は困難
であろう．本研究では予測特性の効率的獲得に注目し，異なるエリア間の時空間的類似性を算出することでエリアクラスの生成を試みる．
(2) 方法： ①東京圏 25 地点（98TKY 通勤通学）を中心とする 1km 四方エリアに存在する人の数を 1
時間単位で時系列化し，エリア間の時系列相関を算出した（図 1）．この閾値判定により類似度の高いエリアを分類した．
②8 時に 08TKY 田園都市線沿線 32 駅の 1km
四方内にいる人の時空間軌道（8～24 時）を多変
量回帰分析で学習して人の出現頻度の交叉予測を行い，予測結果と真値との間で時系列相関を算出した（図 2）．
(3) 結果： ①時系列相関の交叉特性により 25 エリア
を 4 個のクラスに分類できた．これは地理的には｛都心商業，都心居住，田園都市，その他｝に対応する．②32 駅を永田町駅から成瀬駅までほぼ都心から離心する順番に並べ，各駅に対応するエリアで獲得した予測特性と各駅周辺で設定した走行経路の間の交叉予測特性（時系列相関）が32×32 の行列として得られた（最大値は 0.86）．対角成分以外にもピークがあることから，予測特性の学習においてもクラス分類ができる可能性があり，学習の効率化に寄与することが期待される．
(4) 使用したデータ：
・PT データ： 01CHU, 98TKY, 08TKY
・現地計測データ（2011.12.5 愛知県長久手町）(5) 今後の展開：
中京圏では愛知県長久手市内を対象として交差点単位の小スケールのエリア分類を試みており，
これらの結果も合わせてより包括的かつ多元的な学習効率化の実験につなげていきたい．

0：東京駅
1：世田谷駅
2：川崎駅
3：宮前平駅
4：鷺沼駅
5：長津田駅
6：すずかけ台駅
7：つくし野駅
8：成瀬駅
9：横浜駅
10：本郷三丁目
駅
11：銀座駅
12：原宿駅
13：代々木駅
14：駒場東大前
駅
15：後楽園駅
16：御茶ノ水駅
17：新宿駅
18：お台場海浜公園駅
19：八王子駅
20：多摩市
21：さいたま駅
22：つくば駅
23：九十九里駅
24：千葉駅

1km四方
の人の数

エリア番号
時刻
■：都心商業■：都心居住■：田園都市■：類型なし

東京駅

横浜駅

銀座駅

原宿駅

新宿駅

千葉駅

(a) 人の数の時間変化
時系列相関

エリア番号

エリア番号

(b) エリア間の時系列相関図 1：人の数の変化によるクラス分類

時系列相関

永田町

成瀬

走行経路番号（離心番号）

予測特性番号（離心番号）
成瀬

永田町

図 2：人の出現頻度の交叉予測特性- 42 -

C13

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2013

位置情報付き SNS 行動ログデータベースを用いたリアルタイムエリアセグメントの手法
西村 隆宏, 高口 大樹, 石川 豊株式会社 ナイトレイ
連絡先: <info@nightley.jp>(1) 動機： 近年, 顧客の嗜好の多様化により, 少量生

タグを付与した. さらにツイート内容を形態素

産少量消費社会へ移行する変化が起きている. そ解析し, 250m のメッシュで集計を行い, メッの結果, 局所的な需要に応える製品やサービスを

シュ内でつぶやかれている単語の出現頻度と,提案する企業が増加している. 顧客の生活パター

男女比を可視化した.

ンや嗜好を調査する最も普遍的な手法はアンケー(3) 意義： 地域特徴の時系列遷移を把握できることで,ト調査や POS データの分析である. これらの調査

よりきめ細かなマーケティング施策をとることができは調査時点の嗜好を判断するときに適した手段でる. 男女差やエリア頻出ワードの傾向を把握し, 地

あるが, 広域の結果を正確に得ることは難しい.

域の活性化やイベントの効果測定の早期把握が可一方で, 携帯電話の GPS データを活用し, サービ

能になる. 他にも災害時に被災状況の可視化にもスを行う企業が増加している. そのため, ウェブ上応用が可能であると考えられる.

にはユーザーの行動ログデータが大量に存在する.

(4) 結果： ここでは例として 2012 年 6 月 1 日から 2 日

われわれはこの情報を整理, 解析しマーケティン

にかけて開催された横浜開港祭における SNS の投グ用の統計データベースを開発した. これは稿データをユーザーの属性により分類し可視化した

Twitter 上に公開されている位置情報つきの行動ロ

図を提示する.

グデータを収集するものである.

この結果, 横浜開港祭における花火観覧場所は県(2) 方法： 整備した行動ログデータベースのうちか

内・県外共にベイエリアに集中しているが, 県内から, 2012 年 4 月から 2013 年 3 月までにユーザら訪問した人々の方が所在地が分散している. そのーが発信した情報かつ, 首都圏で発信された情ため, 県内訪問者のみ所在している地点は穴場ス

報を解析対象にした.まずユーザーの公開情報

ポットであると推定される.

から性別の推定を行い, ユーザーに対し男女の図２: 県内訪問者の推定所在地(地図データ：Google，ZENRIN)

図１: 県外訪問者の推定所在地(地図データ：Google，ZENRIN)- 43 -

C14

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CSIS DAYS 2013

フィールド調査を考慮した動物の生態行動を逆利用したスリープ制御手法の提案

1

中川 慶次郎 1，小林 博樹 2，奥野 淳也 2, 瀬崎 薫 1, 2
東京大学 生産技術研究所，2 東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <nakagawa@mcl.iis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 観測者が立入りできない森林地域での効率的な生態系調査の手法は確立されていない.2011
年 3 月 11 日の東日本大震災により福島第一原子力発電所の放射能漏れ事故が発生した．復旧活動が行われている一方で, 立入り禁止区域である
周辺 30km 圏内の森林地域の動植において, 放射能の長期的な影響が懸念されている．森林地域における野生動物の調査手法として, 観測者が森林地域を巡回し動物の糞等を採取して生態系の影響を推定する手法や, センサや情報通信機器により音声・映像・行動軌跡・気象などの環境情報を取得することで, 森林地域の生態系調査に役立たせている．しかし, 上記に挙げた調査手法は観測者が森林地域へ立入りが必要なため, 放射能汚染地
域では効果的な観測は難しい．観測者が森林地域に立入らない方法で長期的かつ広範囲な観測を実現できる調査手法が求められている．
(2) アプローチ: このような森林地域における自然環
境，動物の生態の長期的な調査を行うため，小林らは動物に首輪を取り付け，動物基地 (ねぐら・獣道) に生態音収集マイクとリモートセンサを設置し，動物の個体間接触と集団行動の習性を利用する「野生動物用タッチアンドゴー」や「動物間ネットワーク」により森全域の生態・環境情報の取得を試みている．従来の調査手法と異なり，森林地域で観測者が行っていたセンシングやデータ運搬の役割を動物に移管させることで，長期的かつ広範囲な生態系調査の負荷を軽減する事ができる．
(3) 課題： 上記で述べた手法において森林地域
で動物にデバイスを装着した場合，デバイスの取り外しは困難であるため電力消費の削減を考慮する必要がある．そこで本研究では，「動物間ネットワーク」の実現のために，電力消費量の大きい個体間通信に着目し，動物の生態行動を逆利用した通信機器のスリープ制御手法の提案を行う．具体的には，動物同士が接近した際に生じる静止と静止後の動作判定を通信機器のスリープ状態からの復帰の引き金とすることで，生態行動を利用したデータ運搬を実現する．これにより，フィールド調査負荷の低減を実現させる．
(4) 提案手法：
動物に 3 軸加速度センサを取り付け，その合成加速度データから特徴量を算出することで，静止や歩行等の動物における単純な行動を把握する事が可能である．森林地域で特定の個体が他の個体と遭遇した際，その個体が引き起こす認識，判断，行動の一連動作の分類を行った．以下の手順で動作の特徴量を抽出する．
1. 静止判定
2. 静止時間の判定
3. 興味に基づく動作判定(5) 評価実験： 評価実験として，ミニチュアダックスフン
ド (オス，体重 5.4kg，生後 85 ヶ月)にデバイスを取り付け，ボールを他の動物個体と見立てて実験を行った． 結果，約 89%の割合で提案手法であるスリープ制御の信頼性が示された．
(6) 今後の取り組み： 今後，今回の実験結果から複数の個体に機器を取り付け提案手法によるスリープ制御の実験を行い，森林環境下での実証実験に繋げていきたいと考えている．

図 1： 動物間ネットワーク

図 2: スリープ制御のアルゴリズム- 44 -

C15

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アカウミガメを用いた海洋環境の空間情報センシング機構

1

工藤 宏美 1，小林 博樹 2,3
東京大学 大学院新領域創成科学研究科，2 東京大学 空間情報科学研究センター， 3 東京大学 大気海洋研究所
連絡先: <khiromi3@nenv.k.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 生物は,性質の異なるさまざまな個体同士のインタラクションによって進化し,集団の性質が変化する.しかし,これまでの生態学では「個体群を構成する個体は同じ性質をもつこと」を前提として扱われてきた.そのため,理論に対して実世界の結果が矛盾することもある.この矛盾を解決するには,実世界の集団レベルでの動物同士のつながりをまる
ごと観測する必要がある.これまでの研究から,アカウミガメの子の生存は,産卵場所の影響を受け,産卵場所は親の産卵回帰行動により決まることがわ
かった.また,陸域での回帰行動の個体差は大きく,選択性に可塑性があることがわかりつつある.しかし,
選択性決定に関与する海洋の物理環境や集団構
造は,海洋での生活史が未知なため,まったくわかっていない.
海洋環境は,中が見えないため,点の観測から生態系全体を推測している.調査技術の発展に伴い,バイオロギングなどによって,これまで調査ができな
かった海洋環境や生息動物の直接観測が可能となり,新たな生態が明らかになってきている.しかし,現在の調査技術での生態調査は,個体の追跡デー
タを集積し,個体同士のつながりを推定するにとどまっている.したがって,これまでの動物観察技術は,個体の追跡には適していたが,技術的制約から集団構造の追跡には不向きであるといえる.また,海洋での集団レベルでの行動の観察には,限られた電源で,人的な労力をかけず,集団の位置情報を取得できる行動観察技術が必要となる.
(2) アプローチ： 私たちはこれまでに,観測が困難であった陸域環境に生息する野生動物の観測システム
を,世界で初めて実現してきた.具体的には動物の習性・集団行動を利用した「野生動物用タッチアン

ドゴーシステム」や「動物用ネットワークシステム」等である.これにより一個体を通じて生息地全体の記録情報を取得でき,また個体間のつながり情報が取得できるものである.そこで本研究では,野生動物の行動習性（単独行動・集団行動）と帰巣本能に着目し,「アカウミガメを用いた海洋環境の空間情報センシング機構（図１）」により問題の解決を試みる.これは, 野生動物の配偶行動や群れ行動,接餌行動時に見られる他個体との接触時に,記録情報をも交換し,回収可能とする方法である.技術基盤は共同研究者らによってできており,実装・評価を行うことで実現する.
(3) 意義： このシステムを陸域環境だけではなく,海洋環境で応用することによって,海洋の中での動物間,動物-物理環境間の生態系をまるごと,しかも直接観測が可能となる.これまで直接的に見えなかった
海洋環境の生態系が観測可能になれば,個体同士のインタラクションによる集団の変動を知ることができる.また,海洋環境の時空間地図が描けるようになると,これまでの理論に対する実世界の結果の矛盾が解決され,新たな生物の進化の過程が解明される.さらには, 新たな実世界の結果をもとに,これからの生態系変動の長期予測が可能となり,幅広い
分野に応用できるようになると考えた.
(4) 特徴： 本研究では，バイオロギングで有効な生物として挙げられているアカウミガメを対象とする.
アカウミガメは,長距離・広範囲・長期間の空間情報が取得可能な生物である.野生動物の生態を利用し,点ではなく生態系全体の直接観測が可能となると考えられる.野生動物群に通信機能付き
環境測定器を装着し,複数個体で記録情報を分散・共有して取得するシステムである.

図 1： アカウミガメを用いた海洋環境の空間情報センシング機構- 45 -

C16

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ハシブトガラスの発声行動に社会的順位が与える影響

1

近藤 紀子 1, 2, 3，小林 博樹 4，長谷川 眞理子 2
日本学術振興会， 総合研究大学院大学 先導科学研究科，3 慶應義塾大学 論理と感性のグローバル研究センター，
4東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <kondo_noriko@soken.ac.jp>
2(1) 動機： ハシブトガラスは，固定的な群れで縄張りをもつ動物とは異なり，個体間の距離が頻繁に変化する社会に住む．このような社会では，生息地での比較的長距離の信号送受に適した音声による空間情報コミュニケーションが進化することが予測される．実際，ハシブトガラスは多様な音声を発することから，社会交渉のなかで音声信号が果たす役割は大きいと考えられている．しかし，彼らの社会生態において，どのように音声コミュニケーションが行われているのかについては，ほとんどが不明である．そこで本研究ではハシブトガラスの社会構造と音声コミュニケーションとの関係を探る端緒として，
社会的順位が発声行動にどのように影響するのかを調べた．
(2) 方法： 集団飼育下のハシブトガラス 10 羽（♂♀5個体ずつ）を観察し，どの個体がどのような鳴き声を発するかを調べた．記録した鳴き声は，ソナグラ
ムの目視によって分類を行った（図 1）．また，つつく，蹴る，触るなどの攻撃行動がどの個体間で生じ，逃避行動をとった個体を記録した．観察期間終了
後，すべての観察のデータをまとめ，順位関係の有無を調べた．
(3) 結果： 観察中に記録された鳴き声は，近距離でのやりとりで使われると考えられるコンタクトコールと，(a)

それ以外の連続コールに分類できた．コンタクトコ
ールはすべての個体が発したのに対し，連続コー
ルは最上位の個体がほぼ独占的に発していた（図2）．このことから，ハシブトガラスにおいて，連続コ
ールは社会的順位を他個体にアピールする機能をもつ可能性があることが考えられる．また，コンタクト
コールと連続コールは使用される文脈が異なり，近距離で使われるコンタクトコールに対し，連続コー
ルは長距離でのコミュニケーションに使われる可能性があることが示唆される．
(4) 意義： 離合集散社会は，ヒトを含む霊長類でもみられる社会構造である．ヒトとハシブトガラスは進化
的には離れているものの，類似した社会構造で暮らす動物種間での比較を行うことで，個体間の距離が可変な社会におけるヒトのコミュニケーション（例：携帯電話等）の進化についての理解が可能
である．
(5) 特徴：・離合集散社会に住むハシブトガラスを対象とする・知能行動と空間的な情報の関係性の解明
・社会的動物における音声コミュニケーションの進化の理解を目指す

(b)

kHz
8
6
4
2
0.5 s

図 1（上）：ka コール(a)と連続コール(b)の一例

図 2（左）：社会的順位ごとの発声行動
1 回の観察（45 分）中の平均
発声回数を示す- 46 -

D01

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CSIS DAYS 2013

国勢調査の非集計化によるマイクロ人口統計の開発
1

秋山 祐樹 1,仙石 裕明 2,柴崎 亮介 3
東京大学 地球観測データ統融合連携研究機構,2 合同会社マイクロベース,3 東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <aki@iis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 我が国では人口の分布と動態の把握のために国勢調査が広く利用されている. しかし現在公開されている国勢調査は, 自治体単位や地域メ
ッシュ単位に集計されており, 詳細な人口分布状
況の把握は困難である. またメッシュ等への集計に
より,実際には空間的に人口が偏在している地域においても, その分布が均質化して表現されるという課題もある. 近年, 防災計画のための詳細な地域分析や, 社会変動に対する最適なサービス提供等のシーンにおいて, 高精細で信頼性の高い人口の分布情報が求められている. そうした中で既存の統計情報のこうした制約がもたらす影響は大きい.
そこで本研究では,建物 1 棟 1 棟の位置と形状（面積）の情報を持つ住宅地図に対し, 国勢調査から得られる複数の統計表から得られる世帯・居住者に関する情報と, その他の各種統計情報の組み合わせにより確率的に配分し, 世帯・居住者の推定
分布データ「マイクロ人口統計」を開発した.
(2) 方法： まず住宅地図から世帯が分布する可能性がある建物・部屋の抽出を行う. 続いて抽出した建物・部屋ごとの延べ床面積を推定する. 住宅地図
から建物の建築面積,部屋数,階数が分かるため,それらを組み合わせることで推定が可能である.その結果に対して国勢調査の世帯人員や世帯類型
に関する統計表（世帯人員・世帯類型別の世帯数）の情報を, 地域メッシュ毎に統計表の区分ごとの割合を満足するように配分する. その結果, 世帯の推定分布データ（ポイントデータ）が実現する.
続いて国勢調査の居住者に関する統計表（性別年

齢別の人口）の情報と, 人口動態調査から得られる情報（市区町村毎の母子の年齢差・世帯主と親の年齢差等）を同じくそれぞれの条件を満足するよ
うに配分する. その結果, 国勢調査を擬似的に非集計化した世帯・居住者のポイントデータである「マイクロ人口統計」が実現する.
(3) 結果： 以上の手法を全国のデータに適用すること
で 2005 年の日本全国のマイクロ人口統計の整備が実現した. またマイクロ人口統計を国勢調査の小地域に最集計し, 小地域集計の国勢調査の居住者数・人口と比較した結果, 世帯数・居住者数共に良好に再現出来る事も確認出来た. 同データを用いることで任意の集計単位と集計区分で人口統計を整備出来るようになった（図 1）. 今後は最新の国勢調査（2010 年）を用いたマイクロ人口統計の整備と信頼性の検証を進めていく. また 2005 年のマイクロ
人口統計は既にいくつかの研究において利用が開始されており, 2010 年のマイクロ人口統計についても整備が完了次第, これらの研究において利用を開始する. またマイクロ人口統計の更なる利活用の促進と性能向上のために, マイクロ人口統計の最適な配信環境の整備についても検討を進めていく.
(4) 謝辞： 本研究は文部科学省のグリーン・ネットワー
ク・オブ・エクセレンス（GRENE）事業 環境情報分
野「環境情報技術を用いたレジリエントな国土のデザイン」の一環として実施したものである. また本研
究は東京大学空間情報科学研究センターの空間
データ利用を伴う共同研究（No. 122）による成果である. ここに記して謝意を表したい.

図１： マイクロ人口統計を用いた人口と高齢化率（65 歳以上人口割合）の可視化（非集計及び街区・5 次メッシュ集計）- 47 -

D02

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CSIS DAYS 2013

鉄道の存廃と人口変動 ― 北海道を例として ―小池 司朗
国立社会保障・人口問題研究所
連絡先: <koike-shiro@ipss.go.jp> Web: <http://www.ipss.go.jp/pr-ad/j/soshiki/kozin/koike.html>(1) 動機： 地域別の人口分布変化の要因は数多く挙げられる。その大きな要因の一つとして、交通網の変遷が挙げられるが，交通路の廃止によってその後の沿線人口がどのように推移していったかについては，ほとんど分析が行われていない。その主要因として，過去に存在した交通路に関してはデジタ
ルデータ化が遅れており，正確な位置情報の取得が困難であったことが考えられる。しかし最近になって，過去に存在した鉄道や高速道路等の空間データが国土数値情報において公開されるようになり，
交通路の廃止に関連した分析に対する障壁もなくなりつつある。
(2) アプローチ： 過去に存在した鉄道・駅データが含まれる国土数値情報の「鉄道時系列データ（線，点）」を利用し，国鉄の民営化に伴って多くのローカル線が廃止となった北海道を対象地域として，鉄道廃止後の沿線における人口変化について，地域
メッシュ統計を用いた分析を行うこととする。
(3) 意義： 鉄道の廃止が沿線地域の住民や地域社会に及ぼす影響の大きさについて実証的に把握するとともに、人口減少時代における今後の地域計画のあり方を模索していくうえで、過去に存在した交通路の廃止後における地域人口分布の変化を分析することは重要である。
(4) 結果：・ ローカル線の廃止前後に相当する 1980 年代後
半おいて，廃線沿線のみならず現存路線沿線の人口減少率も大きくなっており，ローカル線廃止によって人口の鉄道離れに拍車がかかった。
その後も，個別の要因による違いはあるものの，2005 年に至るまで札幌圏を除く大半の現存路
線沿線・廃線沿線において減少傾向が継続している。
・ 現存路線沿線と比較して廃線沿線の人口減少
率が目立っているわけではなく，路線の存続が必ずしも人口維持の役割を果たしているとはいえない。運行本数の削減などにより，鉄道の公共交通機関としての機能が限定的となっている
ことが，その一因として考えられる。
・ 沿線の駅別にみると，沿線のなかでとくに人口減少率が大きいのは，現存する駅と廃駅の双方から距離の近い場所であった。現存駅と廃駅の双方を含む駅には、幹線とローカル線もしくはローカル線同士の結節点であった駅が多く，相次
ぐローカル線の廃止による鉄道ネットワークの縮小が、とりわけ鉄道駅を核として成長してきた中心地の人口減少に大きな影響を及ぼした可能性が指摘できる。
(5) 今後の展開： 近年，人口減少・少子高齢化の進展とともに，公共交通機関を軸とした都市計画が見直される機運にある。本研究は，公共交通機関をネットワークとして構成することにより，沿線の人口減少が緩和する可能性を示唆していると考えられる。
現存の路線
1996～2011年に廃止
1981～1995年に廃止
1966～1980年に廃止
1965年以前に廃止

資料：国土数値情報
100

50

0

図 1： 北海道の鉄道網- 48 -

100 kmD03

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CSIS DAYS 2013

関心線の空間情報取得と関心生起条件の空間的相互作用モデルによる分析
杉本 興運
首都大学東京 大学院都市環境科学研究科, 日本学術振興会 特別研究員(DC)
連絡先: < koun.sugimoto@gmail.com>(1) 動機： 近年，観光研究では観光地の管理や計画の手法における一つのアプローチとして，空間情報技術の利活用が注目されている．特定の観光空間を対象とした場合，観光者の行動に関する詳細な空間データをどのように取得し，分析し，空間の評価に反映させていくかという課題が議論されている．この流れのなかで，著者はこれまで観光者の関
心生起の空間的パターンを位置情報として取得し，分析するというアプローチを提案してきたが，本研究では特に観光者が関心を示した地点（関心点）と対象との距離を抽出し，活用する方法を提案する．
(2) アプローチ： 観光者が写真撮影をした地点から撮影対象までの距離（撮影距離）を推定し，方向性をもったラインデータとして抽出する．それを観光者の「関心線」とし，その空間分布と集積度を可視化する．さらに，関心線の発着地データを空間的相互作用モデルによって分析し，関心生起における視距離の影響度をみる．
(3) 意義： 観光者の目線から空間を評価することは，
空間計画，資源管理，適切なサービス提供のための基礎として重要である．観光者の感覚・知覚と空間特性の関係解明や行動理解にも役立つ．また，本研究で構築したモデルパラメータは，他の観光空間の評価時にも活用できる可能性をもつ．
(4) 特徴：・ 調査対象地は，観光地としても機能する都市公園である，都立日比谷公園とした．あらかじめ協
力要請した観光者に GPS と電子コンパス内蔵型 の コ ン パ ク ト デ ジ タ ル カ メ ラ （ CASIO の
EX-H20G）を手渡し，園内を歩きながら好印象
な風景や事物を自由に写真撮影してもらった．
・ レーザー距離計（Leica の DISTO-D510）を使って，観光者が撮影した写真に含まれる様々な地

図 1： レンズと被写体と実像の関係物の高さを現地で測定し，それと写真画像上の地物の高さとの比率を基に，撮影範囲の高さを計算した．その後，デジタルカメラ使用時におけるレンズと被写体と実像の関係（図 1）から，焦点距離，撮影範囲の高さ，および CCD 受光面の高さの変数を使って撮影距離の推定式を導き，全関心対象の撮影距離を算出した．
・ 撮影地点，撮影距離，撮影方向のデータから，関心線を示すラインデータを作成し，その空間分布を可視化した（図 2）．また，園内と関心線
分布の空間範囲に 20m×20m のグリッドポリゴンを作成し，関心線の集積度と平均方向を計算し可視化した（図 3）．
・ グリッド i から j への関心生起数を目的変数としたポアソン（負の二項）重力モデルを用い，各説
明変数のパラメータ値を最尤法によって推定した．説明変数はグリッド i の関心発生数（関心線の始点数），グリッド j の関心吸収数（関心線の終点数），グリッド間距離である．
・ 8 種類の撮影対象カテゴリ別に上記の重力モデ
ルを応用し，距離抵抗パラメータの大きさを比較した．結果，小型の関心対象では距離に対する抵抗が大きいが，広場景や水景などの空間基盤では距離に対する抵抗が小さかった．よって，現実空間における関心生起の条件として観光者と視覚対象との距離は重要であり，関心生
起に影響する距離帯は視覚対象の種類によって大きく異なる傾向にある．
(5) 今後の展開： グリッドポリゴンの大きさが分析結果に及ぼす影響を調べる．また，モデルタイプや説明変数の検討によってモデルを精緻化し，関心生起の予測分布を地図上に可視化する．
(6) ソフトウェア： Excel VBA，ArcGIS10(Python)，R

図 2： 関心線の空間分布- 49 -

図 3： 関心線の集積度と平均方向

D04

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CSIS DAYS 2013

路線網の変遷からみた公共交通機関としてのバスの位置づけ- 東京中心部の都営バス路線に着目して -1

大矢 遼太 1，竹中 翔 1，岡本 薫子 2,伊藤 香織 3，丹羽 由佳理 3
東京理科大学大学院 理工学研究科 建築学専攻, 2 旭化成ホームズ（株）, 3 東京理科大学 理工学部 建築学科
連絡先: <j7113603@ed.tus.ac.jp>(1) 動機： 東京の軌道系交通は高度に発展している
一方,バス交通については,多くの路線が展開されているものの,乗降人員は年々減少している.本研
究では,東京・山手線内側地域（本稿では「東京中心部」と呼ぶ）におけるバス路線網に着目し,過去
から現在までのバス路線網を追うことによって,公共交通機関としてのバスの位置づけを明らかにすることを目的とする.
(2) 方法： 調査対象は東京中心部を運行する都営バス（以下,都バス）とする.ただし,山手線の駅を発着とし,そこから山手線外に運行している路線は対象外とする.これについて昭和 26 年,昭和 56 年,平成
24 年のバス路線図を参照し,空間データを作成する.また,比較のため平成 24 年のコミュニティバス路
線図から同様に空間データを作成する.ここから路線距離や,路線形状などの情報を抽出し,バス路線
網の変遷を分析する.また,文献から各年代の公共交通網を調査・整理し,東京都交通局にヒアリングを行って,運営者側の見方を把握し,これらを考察の一助とする.
(3) 結果： 以下の２つの観点で分析を行った.
Ⅰ．特定区間の変遷に着目した分析
Ⅱ．路線網全体に着目した分析
また,Ⅱの分析では,以下３つの独自の分析指標を設定した.
a. 路線のうち,どの程度主要道路を走行しているかを示す「走行道路分担率」.

図 1： 路線の始点・終点を結んだ線分群（昭和 26 年）

b. いかに直線的に終点へ向かっているかを示す「路線直線率」.
c. 同じ区間をどのくらいの路線が通じているかを示す「路線重複率」.
分析の結果,以下に代表されるいくつかの知見を得た.
① 路線変更には,新設施設を通るようになる誘導型,都電路線を継承する形となる代替型,地下鉄新設に伴い廃路線になる譲渡型の主に３つのパターンがある.
② バス交通は長距離輸送から地域を細かく網羅する輸送へ移行した.
③ ターミナルは旧来の東京都心部から,山手線西側の副都心へ移動した.
④ バスは皇居周辺を通る交通から,山手線内の南部や北西部地域を通る交通へ変化した.
⑤ バスは臨機応変に社会の変化に対応し,軌道系交通を補完してきた.
今後,超高齢化社会を迎え,公共交通に対して細かい需要が高まると考えられる.その需要を満たすもののひとつがバスであると考える.その表れの一部が今日のコミュニティバスの普及であり,今後もこの傾向が続くと考えられる.
(4) 使用したデータ：「都バス案内圖」（昭和 26 年 9 月），「都営バス系統
案内図」（昭和 51 年 7 月），「都バス路線案内」（平成 24 年 4 月）から独自に作成．

図 2： 路線の始点・終点を結んだ線分群(昭和 56 年)- 50 -

図 3： 路線の始点・終点を結んだ線分群（平成 24 年）

D05

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CSIS DAYS 2013

ソマリア周辺海域における海賊活動のホットスポットに関する研究1

永田 康宏 1，渡部 大輔 1，鳥海 重喜 2東京海洋大学大学院 海洋科学技術研究科，2 中央大学 理工学部
連絡先: <m125018@kaiyodai.ac.jp>(1) 動機： 近年，ソマリア沖・アデン湾において商船を狙った海賊が出没している．船舶の輻輳するアデン湾においては，推奨航行回廊が制定され，各国海軍による商船の護衛活動が行われている．本研
究では，海賊の出没位置と推奨航行回廊を地図上に示し，バッファリング等の手法を用いることで海賊の出没位置とアデン湾における推奨航行回廊の位
置関係について評価を行う．
(2) 方法： 分析対象とするのは， 2008 年から 2012 年までに生じた海賊事案とする．海賊の出没位置とアデン湾における海賊対策の評価を行う為に，以下の 2 つの手法を試みた．
・推奨航行回廊からのバッファ分析
推奨航行回廊から 10 海里刻みのバッファを生成し，各バッファ間に含まれる海賊事案を集計する．
推奨航 行回廊 MSPA(Maritime Security Patrol
Area，2008 年 8 月制定)は，2009 年 2 月 1 日に推奨 航 行 回 廊 IRTC(International Recommended
Transit Corridor)へ位置が変更された．その為，2008 年 1 月から 2009 年 1 月までは MSPA，2009
年 2 月以降は IRTC から生成したバッファに含まれる海賊事案を集計する．

・カーネル密度推定法による空間補間
カーネル密度推定法による空間補間を行い，相対的に危険である海域を可視化する．
(3) 結果： 図 1 より，海賊の出没位置は推奨航行回廊
上での割合が高く，アデン湾での海賊発生件数は減少傾向にあることが分かる．図 2 より，地理的中間点は推奨航行回廊上の中心付近に位置するのに対し，カーネル密度推定量の最大となる地点は推奨回廊の中心(2008 年，2009 年)からバベル・マ
ンデブ海峡(2010 年，2011 年，2012 年)へ推移していることが分かる．

図 1： バッファ領域に含まれる海賊被害件数(a) 2008 年(b) 2009 年(c) 2010 年(d) 2011 年:海賊出没位置:推奨航行回廊 MSPA
：推奨航行回廊 IRTC
:地理的中間地点：カーネル密度推定量が最大となる地点

図 2： カーネル密度推定法による空間補間の結果- 51 -

D06

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2013

新潟市における子育て関連施設の適正配置に関する研究
鎌田 健司 1，長谷川 普一 2
1
国立社会保障・人口問題研究所，2 新潟市 GIS センター
連絡先: <kamata-kenji@ipss.go.jp>(1) 動機： 少子化が進む中で，地方自治体の子育て支援（とりわけ施設を伴う支援）は，行政サービスの基本となっている公正性・公平性の担保の観点か
ら,対象児童の居住地と施設との間の距離ならびに移動手段（交通機関の利用等）を考慮したきめ細やかな計画の策定が必要となる．本研究では,認可保育所を例に適正配置研究としてアクセシビリティ
指標の手法的な改善を行うとともに,新潟市を例とした適用例について分析を行った．
(2) 方法： 対象地域は新潟県新潟市，分析の空間単
位は町丁目である．2012 年 4 月 1 日時点における3-5 歳の児童 19,972 人，217 認可保育所を対象に，入所児童の住所情報から各入所児童の保育所利用状況に関するデータを用いた．
アクセシビリティ値は下記の定式により算出した．

る移動時間として ArcGIS 9.3.1 Network Analyst にて算出した（新潟市 2012）．
(3) 結果： 今回用いたアクセシビリティ指標は保育利用率の分布をよく説明することがわかった（比較として保育所の競合性を考慮しないモデルとの差は明らか）．新潟市においては，対象児童人口の多い中
央区等の中心部における潜在的な保育需要が高い
ことが明らかになったことから，より整備が望まれる．
保育利用率
1.0
R² = 0.896
0.9

0.8
R² = 0.3705

0.7
0.6

競合性無し

0.5

保育所モデル

0.4
0.0
0.3

0.0

Ai = ∑jSj
Dj×

S j δ ij

∑S δ
k

k

ただし
ik

D j = ∑ Pi ×i

S j δ ij

∑S δ
k

k

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

アクセシビリティ値
ik

Ai : 地域iの行政サービス量
S j : 施設jの供給量
D j : 施設jの周辺需要量）
Pi : 地域iの需要量
δ ij : 地域iと施設ｊの距離がサービス圏内（利用圏内）に有る場合
δ ij = 1、そうでない場合、δ ij = 0

これにより利用者と施設との間の距離を前提としたモデル化がなされ，需要量の重複集計の問題も処理している.アクセシビリティ指標の算出は児童ごとに行い，結果図においては町丁目別に集計を行った上で，住民基本台帳の年齢別人口を分母にして算出した．保育所までの移動時間は，自動車によ表 1： 保育利用率とアクセシビリティ値(4) 使用したデータ：
・ 「平成 24 年 住民基本台帳人口」
・ 「平成 23 年度 新潟市子育て市民アンケート」（新潟市 2012）
・ 「道路ネットワークデータ」（インクリメント P）(5) 謝辞： 本研究は，新潟市子ども未来課，保育課による地域別の保育需要データの提供，東京大学空間情報科学研究センター（CSIS）の共同研究プロ
ジェクトより，国勢調査小地域データや道路地図等の空間データ提供を受けて行っている．データ提供に関して御礼申し上げる．

図 1： 新潟市における保育利用率と保育所立地- 52 -

図 2： 保育所アクセシビリティ値の分布

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CSIS DAYS 2013

ドクターヘリ及びドクターカー運用効果の可視化に関する研究
大山智基 1，吉川 優矢 1，山田 悟史 2
1
立命館大学大学院 理工学研究科，2 立命館大学 理工学部 建築都市デザイン学科
連絡先: <ru001082@ed.ritsumei.ac.jp>(1) 動機： 救急医療は病気や事故といった脅威から
国民の身体と生命を守るための基盤として国民にとって必要不可欠なサービスである．様々な方法
で救急医療体制の充実化が図られているが，中でも近年ではドクターヘリ（以下 DH）及びドクターカー（以下 DC）に大きな注目が集まっており，更なる普及が予想される．限られた資金・人員での効率的な普及と適正な運用には十分な検討が必要となるが，検討方法自体が確立していない．そこで本研究は，任意地点ごとの地理的条件をふまえ DH
及び DC 運用効果を時間的指標と救命率から解析し，その分布を地図上に可視化することで，場所に基づく要請基準や運用方針に関わる資料の検討を定量的かつ視覚的に行うことを目的とする．
(2) 方法： DH・DC 運用の目的の一つが医師による医療行為開始の迅速化であることをふまえ，重症患者の出動要請から医師による医療行為開始に要する時間を，救急車・DH・DC を用いた場合それぞれで算出する．そしてその短縮時間から救命率向上率を算出することで運用効果を可視化する．なお，搬送過程における時間は既往研究から引用し，
消防署・重症患者の搬送先病院・DH 基地病院・DC 基地病院・ランデブーポイントは滋賀県の資料より作成した．

図1(3) 意義： DH 基地病院：大阪大学医学部付属病院高度救命救急医療センター，DC 基地病院：済生会
滋賀県病院となっている現状での DH 及び DC 運
用効果を可視化したものが図 1 の①と②である．
また，図③は現状での最短となる搬送システムの分布図である．本研究の結果には，運用効果の定
量的・視覚的な検証が可能である点，現場によって DH もしくは DC の要請を行うかの判断資料ともなり得る点に意義がある．
(4) 今後の展開： 搬送データを収集し解析の制度を向上させること，解析対象地を変更・拡大すること，効果の提供可能人口・対費用効果・救急医療需要を考慮した解析方法を構築することを課題とする．
(5) 謝辞： 本研究は日本学術振興会平成 24 年度科学研究費補助金(若手研究(B)) 「ドクターヘリ運用効
果の可視化と関連施設の適正配置」(課題番号：
24760509)の援助の下に行われた．分析にあたって
は，東京大学空間情報科学センターとの共同研究「大地震時における延焼危険地域及びドクターヘリ
運用優先地域に関する研究」（研究番号：337）として提供して頂いたデータを利用した．ここに感謝の意を表する．

図2

図3

図 1: 重症患者の初期医療を救急車が患者を最寄りの搬送対象病院に搬送してから開始するとした場合から，DH もしくは DC に同乗する医師が患者に接触すると同時に開始するとした場合に生じる短縮時間の分布を示した図
図 2: カーラーの救命曲線を用いて医療行為開始時間の短縮によって生じる救命率の向上率の分布を示した図
図 3: 救急車・DH・DC いずれの搬送方法が最短となるかを示した図- 53 -

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CSIS DAYS 2013

居住地域の特性と中学生の日常身体活動との関連

1

渡辺 悦子 1，李 廷秀 1，森 克美 1，片岡 裕介 1，北池 正 2，浅見 泰司 3
東京大学大学院 医学系研究科，2 千葉大学大学院 看護学研究科，3 東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: < metsu-tky@umin.ac.jp >(1) 動機： 身体活動（運動を含む）は循環器疾患，糖尿病等の疾患に加え，不安，緊張等の予防に寄与することから，年齢を問わず日常の身体活動量を増やすことが推奨されている．身体活動は居住地
周辺のさまざまな物理的環境の影響を受ける．身体活動と居住地域環境との関連を検討した研究の多くは成人を対象としており，生活行動の自立性が増す学齢期の子どもを対象とした研究はほとんどない．そこで，本研究は学齢期の子どもを対象とし，居住地域の物理的環境特性と身体活動状況との関連について明らかにすることを目的とした．
(2) 方法： 千葉県流山市にある全公立中学校の 2 年生を対象とし自記式質問紙調査を行った．身体活動として，平日・休日別に平均的な 1 日の歩行時
間，自転車に乗る時間，運動・スポーツをする時間，
テレビ・DVD 等をみる時間，ゲーム・パソコン等をする時間などの項目について調査した．居住地域
環境は生徒の居住地の街区符号までの住所をもとに，半径 500m 内の土地利用分類（住宅地，農地，
商業・業務用地など 15 項目）別の面積（m2）を計量した．土地利用データを用いてクラスター分析を行い，居住地域環境の類似性により生徒をクラスタリ
ングした．クラスター間で生徒の身体活動時間を比較した．
(3) 結果： 居住地域環境を 2～5 つのクラスターに分類
し，解釈のしやすさから 3 つのクラスターを採用した．
第 1 クラスターは住宅地，商業・業務用地，公園・緑地等が多い住宅・商業等施設等の「混合地域」，第2 クラスターは住宅地が多い「住宅地域」，第 3 クラ
スターは農地が多い「田園地域」であった．
クラスター間で生徒の各活動時間を比較すると，
運動・スポーツをする時間は「混合地域」の生徒で長く，「田園地域」の生徒で短かった．このうち「混合地域」に居住する生徒では他の 2 地域の生徒に比べ，運動・スポーツをする時間が平日・休日とも長かった．「混合地域」は運動・スポーツをする場所および一緒にする友だちがいることから，学齢期の子どもにおいて運動・スポーツを促進する環境と考えられた．これに対し，ゲーム・パソコンをする時間は「田園地域」の生徒で長く，「混合地域」の生徒で短かった．「田園地域」に居住する生徒のゲーム・パ
ソコンをする時間は，休日に違いはみられないものの，平日では他の 2 地域の生徒に比べて長かった．
運動・スポーツなど自宅外で過ごす機会が少ないことにより，屋内でゲーム・パソコンをして過ごす時間が長くなっている可能性が考えられた．
学齢期の子どもにおいて，居住地域の物理的環
境は身体活動に影響することが示された．
(4) 使用したデータ：
・ 「数値地図 5000（土地利用）」
・ 「数値地図 2500（Shape 形式）」
(5) 謝 辞 ： 本 研 究 は JSPS 科 研 費 20240063 ，25242063 の助成を受けたものである．

図 1： 居住地域の土地利用状況（左は「混合地域」，中は「住宅地域」，右は「田園地域」を示す）- 54 -

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CSIS DAYS 2013

時空間データを用いた食料品店の存続・閉店予測モデル
関口 達也 1，貞広 幸雄 2
1
東京大学大学院 工学系研究科，2 東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <ta-sekiguchi@ua.t.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 近年，食料品入手が困難になる人々が増加するフードデザート問題が，日本でも顕在化し始めている．その要因の一つとして，食料品店の閉店がある．近隣店舗の閉店は，より高価な手段
による買物や，遠距離への買物を強いる事で，経済・社会的弱者に対し，過大な負担となりうる．
そこで，本研究では，近い将来の食料品店の閉店確率予測の手法を提案する．そして，上記問題
に対し，事前対応の可能性を探る事を目的とする．
(2) 方法： まず，店舗の存廃データが得られた全期
間 を複数の等長区間に分割し，店舗 の開店から閉店までを，区間の集合{1, 2,..., }で表現する．また， の冒頭から区間 までの存続日数を ， 番
目の共変量をとする．部分ロジスティックモデ
ルを援用し，各区間の閉店有無，存続日数，共変量から，店舗 の区間 での閉店確率 を求める．
(1)

さらに，期間 の終端まで存続していた店舗 について， 直後の区間をとして，同様に閉店確率を求める． 終端に存在する店舗 の区間
での閉店確率 は，(2)式となる．
（図 1）
(2)

(3) 特徴： 入手の容易なデータから，1) 多様な規模の，2) 個々の店舗に関し，3）具体的な予測時期を指定し，閉店確率を推定する点である．
(4) 実証分析： 群馬県，栃木県，茨城県内の町丁目，
スーパーマーケットを対象とした．期間 を 2000～
2005 年とし，共変量には，1) 集客人口，2) 各町
丁目の集客人口のシェァ，3) 開店からの存続年
数，4） 集客人口の減少継続区間数，を用いた．
閉店予測モデルは，次の 2 種類とした．

モデル 1（全店舗共通）：全店舗について同一のモデルを当てはめたもの
モデル 2（店舗規模別）：店舗規模に応じて，異なるモデルを当てはめたもの，各店舗を売場面積により，小規模店舗（500 ㎡未満），中規模店舗（500～1000 ㎡），大規模店舗（1000～2000 ㎡），超大規模店舗（2000 ㎡以上），の 4 種類に分類している．
なお，共変量の有意性は尤度比検定を，モデル全体の精度は，感度・特異度分析により検証した．
(5) 結果： 超大規模店舗以外では，いずれのグルー
プも集客人口の減少継続区間数が，有意水準 5%で有意となり，また，中規模店舗のみ，集客シェァが10%有意であった．モデル精度は，グループ毎にやや異なるが，概ね 75～90%と高い値が得られた．図2 に，モデル 1 の全店舗共通モデルから推定した，各店舗の 2005～2006 年での閉店確率を示す．
該当時期における，店舗の実際の閉店動向と照応した結果，特に，フードデザートを引き起こしやすい，店舗密度の疎な地域での，小規模店舗の閉店をよく予測できていることが明らかになった．
(6) 使用したデータ： ・ 日本スーパー名鑑 書籍版
・ 平成 17 年国勢調査町丁・字等別地図境域データ
都道府県編 (Shape 形式)
・ 平成 12 年国勢調査 町丁・字等別集計(TXT 形式)
謝辞： 本研究は，東京大学空間情報科学研究センターの共同研究（研究番号 422）の一環として実施した．また，食料品店データは，株式会社商業界のご厚意により，デジタル化，加工の許可を得ている．

図 2：対象地域の人口密度と閉店確率の分布

図 1：開店，閉店時期の違いと区間 の設定- 55 -

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CSIS DAYS 2013

ドラッグストアチェーン「コスモス薬品」とディスカウントストアチェーン「ダイレックス」の立地分析
1

清水 琢生 1 , 廣井 翼 1,西峯 洋平２，松山 洋 2
首都大学東京 都市環境学部 地理環境コース，2 首都大学東京 都市環境科学研究科 地理環境科学域
連絡先: < shimizu-takuo@ed.tmu.ac.jp > Web: <http://www.comp.tmu.ac.jp/lagis>(1) 目的： ドラッグストアチェーン「コスモス薬品」とディ
スカウントストアチェーン「ダイレックス」は，どちらも九州地方を中心に店舗を展開し，食品や日用品を扱う小売店である．本研究では，両者の立地要因の共通点・相違点を明らかにしようと試みた．
なお，本研究は一昨年度の下山田らの研究（ドラッグストア「コスモス薬品」とファミリーレストラン「Joyfull」における店舗立地の相違），ならびに昨年度の廣井らの研究（ファミリーレストラン「Joyfull」とファーストフードチェーン店「マクドナルド」による
店舗立地の相違）を引き継いで行った．
(2) 方法： 分析対象は九州地方の離島を除く全域とした．立地に影響する要因として，人口密度，高齢化率，自チェーンの店舗の密度（カーネル密度），相手チェーンの店舗の密度（同），物流センターまでの距離，国道までの距離，駅までの距離，地価の 8項目を想定し，どの要因が立地に大きく作用するかを明らかにするために，これらの項目を変数として，主成分分析を行った，また，店舗の分類を試みる目的で，同様にクラスター分析を行った．
一昨年度と昨年度の研究では，各店舗の最近
隣の基準地の公示地価を各店舗の地価としている
ため，地価データの正確性に疑問があった．そこで
今回は，空間補間によって新たに設定した地価を各店舗の地価に用いた．
(3) 意義： 九州地方全域を対象に分析したため，物流センターまでの距離など，より大きなスケールで立地に影響する要因を見出すことができる．
また，近年急速に店舗数が増加している 2 チェーンの小売店の立地要因を明らかにすることで，過当競争を防ぐ規制など，商業に関する施策について検討する上での参考になると考えられる．
(4) 特徴： 九州地方の代表的なドラッグストアとディス
カウントストアを対象とし，異なる業種だが類似した業態である両者の立地について比較したこと．
(5) 結果と考察： 主成分分析の結果，コスモス薬品・
ダイレックスともに，「都市であるか否か」が立地に最も大きく作用していることが分かった．この他，コ
スモス薬品に関しては「ロードサイド型店舗」の存在が確認できた．また，一昨年度と昨年度の研究とは異なり，上記の要因に続いて「物流センターの近さ」
も立地に影響していることが明らかになった．
クラスター分析の結果，両者ともに「都市型店舗」と「物流重視型店舗」，「その他」に分かれ，「都市」と「物流」の 2 つの要素が店舗の立地に大きく影響していることが改めて確認できた．
(6) 使用したデータ：
・2010 年国勢調査（世界測地系１ｋｍメッシュ）
・国土数値情報 道路（線）データ，駅（線）データ
・国土数値情報 都道府県地価調査
各店舗の位置座標は，Google Geocoding を用いて
店舗住所をアドレスマッチングして求めた．
(7) 使用したソフトウェア：
ArcGIS 10，エクセル統計 2012

図 1：コスモス薬品の店舗に対するクラスター分析結果- 56 -

図 2：ダイレックスの店舗に対するクラスター分析結果

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CSIS DAYS 2013

日本庭園を活用した子どもの空間的思考能力向上のための教材開発 ― 六義園を例に ―1

湯田 ミノリ 1，雨宮 護 1，浅見 泰司 2，土屋 萌 3
東京大学空間情報科学研究センター，2 東京大学大学院工学系研究科，3 東京都公園協会
連絡先: <minori@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機: 空間的思考に関する研究は，空間的思考らも重要となるものである．本研究で開発した教材の本質とその能力の獲得に関する研究と，空間的は，地図を読む基本的なスキルも身につけつつ，

思考のスキルを伸ばすための教材開発に分化しつ

野外観察を含む理科，国語と結びつけた内容となつある．本研究では，方位や標高差を利用した視っていることは，空間的思考能力を伸ばす教育の点場の設置や空間を用いた比ゆ再現などの設計

あり方を考える上においても，有意義であると思わ上の工夫が随所に含まれる日本庭園をフィールドれる．また，本取り組みは，大学の位置する同じ文とし，小学生を対象とした空間的思考能力を伸ば

京区内の庭園ということもあり，地域貢献上の意義

すことを想定した教材の開発を行った．

もある．

(2) アプローチ: 東京都文京区の日本庭園，六義園を(4) 結果: 作成した二冊のガイドブックを使った小学生

対象に，小学生向けガイドブックの作成とそれを用向け半日ガイドツアーを 2013 年 2 月に実施した．

いたガイドツアーを実施した．作業は，大学の講義

ツアーには小学校 1 年から 5 年生の児童 18 人がの一環として行い，東京大学工学部の大学生・大参加した．参加者を対象に，彼らの空間的思考能

学院生とともに，子どもの空間的思考に関する知識力が変化したかどうかを知るために，ツアー前後にを深めながら，テーマの異なる二冊のガイドブック

アンケート調査を行った．有効回答数は 14 であっを開発した．これらは日本庭園の中に写真で示さた．その結果，現在の自分の位置を地図上で探すれた景観や自分の実際の位置を地図上で理解す作業では，ツアー前は集合場所の広場の位置を理る能力を養う共通点を持ちつつ，一つは日本庭園解した参加者は 14 人中 6 人いたが，その位置は漠の基礎知識と動植物，もう一つは位置情報を含む

然とした範囲を示すものが多く，その位置から見え

テキストとしての和歌を実際の風景，地図に対応さる建物に印を付けていた参加者もいた．しかし，ツせて理解する能力に焦点を当てたものであった．こアー後には，14 人中 11 人が広場そのものの位置

れらのガイドブックを使い，小学生向けのツアーをを同定し，かつ自己の現在地もより正確に示せるよ

実施し，各教材の子どもの空間的思考能力向上にうになった．今回開発した教材は，ツアーと合わせ対する効果を見た．

て活用されることで，効果的に基本的な空間的思(3) 意義: 空間的思考能力を伸ばすための教材は，
地図と地理情報システムと合わせ，地理と関連するものが多い．しかし，空間的思考能力は教育全般

考能力の涵養につながったと考えられるだろう．
(5) 謝辞： ガイドブック作成，ガイドツアー実施に関わった学生の皆様に感謝申し上げます．

で必要とされるスキルであり，そして社会に出てか

図 1： 低学年向け教材「六義園てくてくマップ」（一部）

図 2： 高学年向け教材「わかる！和歌る！六義園」（一部）- 57 -

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CSIS DAYS 2013

小学校区内の森林の有無が映像による森林季節変化の観察に及ぼす影響中村 和彦
東京大学 空間情報科学研究センター
連絡先: <k_nakamura@csis.u-tokyo.ac.jp> Web: <http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/~k_nakamura/>(1) 動機： 森林の季節変化は，気候変動が動植物に及ぼす影響の指標として重要視される．長期間観察すれば，気候変動が動植物に及ぼす影響を誰もが直感的に把握できるはずである．しかし，日常生活の中で観察の継続は難しい．そこで，長期的な映像アーカイブによる疑似的な観察が有効と考えられる．これに関して，中村（2013）
は，義務教育における環境学習としての意義を主張し，実際の授業実践を通じた議論を経て教材開発の方向性を示した．ただ，その中で学校と森林の空間的な関係は考慮されていなかった．
(2) アプローチ： 中村（2013）の授業実践のうち，2 つの小学校におけるものに対して，その小学校区内に森林がどの程度存在するかを調査した．森林の有無の判断には，環境省の自然環境保全基礎調査第 5 回植生調査の結果を用いた．
(3) 意義： 中村（2013）は，長期的な映像アーカイブを用いた森林の季節変化の観察を教材化するにあたり，学習者の既有経験に基づくことが望ましいとしている．小学校区内の森林の有無が既有経験に影響を及ぼすことが明らかになれば，映像を用いた森林の季節変化の観察を学習教材として広く展開していくにあたり，小学校区内の森林の有無を考慮に入れての教材提供が可能となる．
(4) 特徴：・ 教材開発には，東京大学附属秩父演習林にて
毎日正午頃に定点で撮影されている，森林の映像（音声付き動画）を用いた．

・ 対象は山梨県の 2 つの小学校である．A 小学校の校区には，クヌギ-コナラ群落・クリ-ミズナラ群
落等の森林があった（図 1）．一方，B 校の校区には，まとまった森林は存在しなかった（図 1）．
・ 2 つの小学校の授業のために、教材開発をそれぞれ行った．それぞれ授業を担当する教員の要望に沿う形で教材開発を進めた．
・ A 小学校（第 6 学年・森林あり）では，授業の導入として，季節順に並べられた 12 日の特徴的な日の映像を 10 秒ずつ観察し，気づいたことを発表し合うという学習が行われた．
・ B 小学校（第 4 学年・森林なし）では，季節順と無関係の 8 日の映像を，季節順に並べ替えるという学習が行われた（図 2）．また，その導入として，春夏秋冬に該当する 4 枚の写真を，同じように季節順に並べ替える，という学習も行われた．
・ いずれも映像を用いて森林の季節変化を観察するという学習が含まれたが，それぞれの教員が開発した教材は大きく異なった．中村（2013）
はこの原因を学年の違いに求めているが，今回の結果からは小学校区内の森林の有無に原因がある可能性も否定できないと考えられる．
(5) 今後の展開： 今回は便宜的に小学校区を用いた分析を行ったが，各人の実際的な日常の行動範囲における森林の有無を検討対象とすべきである．
(6) 引用文献： 中村和彦（2013）映像アーカイブを用いたフェノロジー観察学習に関する研究. 東京大学大学院新領域創成科学研究科博士論文, 162pp.

図 2： 山並べ替えクイズ
図 1： 2 つの小学校区における植生分布

B 小学校で用いられた教材．8 つの画像が名刺大のカードになっており，手元で並べ替え作業が可能．各画像に対応する音声付き動画も付属している．

- 58 -

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CSIS DAYS 2013

つくば市における小学校区単位での不安箇所データベースの構築と空間的特徴の分析

1

王尾 和寿 1，温井 達也 2，村山 祐司 1
筑波大学 生命環境系，2 株式会社 プレイスメイキング研究所
連絡先: <ohbi610@goo.jp>(1) 動機： 小学生児童が登校途中に，交通事故や，犯罪に巻き込まれる事故・事件が社会問題となって久しい．近年は先の大震災を契機として，災害対応など，児童を取り巻く環境に不安感を持つ保護者も多い．これに対して PTA や住民ボランティア
らによる，交通安全指導や見守り活動などと共に，地域の危険箇所を知り，児童や保護者間で情報共有を行うための，地域安全マップの作製は有効である．しかし，通常は紙地図として作成されるため，情報更新がされにくいことや，地図の大きさが限定され，詳細な情報が盛り込めない，など結果として有効に活用されず，一過性のイベントに終わってしまうことも多い．本研究では，地域に関する不安情報を収集整理・データベース化し，GIS を用いて可視化・分析し，関係者間で情報共有する事例について報告すると共に，それらを用いた分析結果を示すことにより，その有効性について検証した．
(2) アプローチ： 地域の危険箇所や不安箇所に関するデータ収集を行うため， 2012 年 10 月～2013 年
3 月にかけて，茨城県つくば市内の 3 小学校において，児童と保護者による通学路点検を実施した．

集団登校に保護者が同行し，通学路の不安箇所
を，交通，犯罪，災害の視点でチェックし，紙地図の該当箇所に QR コード付きシールを貼りつけた．
次に紙地図を画像化した後，QR コード読み取りシ
ステム（Duplo 株式会社）により，自動的に不安箇所の位置座標を取得した．これに，登校班の集合場所や登校ルート，災害時の避難場所等の情報を加え GIS データベースを作成した．
(3) 意義： 紙地図による「地域安全マップ」は，情報の更新が困難な点や，情報量に制限がある点など課題も多い． GIS データベースを活用する事により，新規データの追加や，経年的な変化の把握，また他のデータと合わせて分析する事が容易となる．
(4) 結果： 作成された GIS データベースに対して，カーネル密度推定を適用することにより，交通，犯罪，
災害それぞれについて，特に不安感の高い場所を把握することができた（図 1）．また，不安箇所の選定理由を合わせて分析することにより，不安箇所の分布と空間的な特徴との関係を明らかにし，不安箇所データベースの有用性を示した．

N小学校

N小学校

その他

N小学校

その他

その他

道路の崩れ，舗装の悪さ

登校班のマナー

暗い感じ・街灯がない

運転マナー（超過スピード，侵入）危険な水路や川の増水

見通しが悪く隠れる場所がある

道路状況の悪さ(信号，歩道，
ガードレール等がない）
交通量（自動車）の多さ

落雷・突風・竜巻
建物，壁，トタン屋根等の
崩れ

人気がない
0

20

40

60

80

図1(a)：交通不安箇所

100

120

0

10

20

30

40

図1(b)：犯罪不安箇所

図 1：つくば市 N 小学校区不安箇所密度- 59 -

0

10

20

30

40

図1(c)：災害時不安箇所

50

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CSIS DAYS 2013

注釈ラベル配置の空間効率を考慮した地下鉄路線図設計
Hsiang-Yun Wu1，高橋 成雄 1，有川 正俊 2，廣野 大地 3，林 春成 4，顏 嗣鈞 5
東京大学大学院新領域創成科学研究科，2東京大学空間情報科学研究センター，
3
東京大学大学院情報理工学系研究科，4国立交通大学工業工程管理学科，5国立台湾大学電機工程学科
連絡先: <yun@visual.k.u-tokyo.ac.jp>
1(1) 動機： 旅行者が初めての都市を訪れた際，最初に出会う問題のひとつに，公共交通機関とその都市の情報を効率よく手に入れることがある.この問題の解決には，空間効率の高い図式的路線図を提供し， より多くの情報を旅行者に提供することが重要である.しかしながら，このような地図の設計はまだまだ人手に頼るところが大きく，路線図網と注釈
ラベルの両方の配置に関する適切な妥協点を自動的に見つけることは，技術的に難しい問題と考えられている. 本研究では，注釈ラベル配置の空間効率を考慮した地下鉄路線図設計手法を示し，地図情報の可読性を最適化した事例を示す.
(2) 方法： 注釈付き地下鉄路線図作成においては，
注釈ラベルを各駅の近傍に配置しながら，地図全体により多くの注釈ラベルの配置する必要がある.
このような地図空間の利用効率の向上は，路線図
網と注釈ラベルの配置問題の両方を連動して解く
ことで実現される.しかし，よい配置を一度に求めようとすると，探索空間が膨大になり限られた時間で解を得ることが難しい. そこで本手法では，配置を適宜部分的に固定しながら，複数のステップを介して最適化を行うことで，比較的短時間に空間効率の高い地下鉄路線図の生成を可能とした.ここでは，路線図網の形状のみならず，注釈ラベルの配置やリーダ線の形状のすべてを混合整数計画法の問題として定式化している点が特筆に値する.
本手法は3つのステップから構成される.最初のステップは，縦横の4方向あるいは斜めを加えた8方向の地下鉄路線図網配置を，混合整数計画法を用いた従来法を拡張して計算する.次に，得られた地下鉄路線図網配置に適宜拡大変換を施した
後，路線図網の形状を固定して，その周辺の空間における注釈ラベル配置を最適化する.最後のステップでは，先に拡張した路線図において可能な限
り辺の長さを縮小し，より空間効率の高い地下鉄路
線図に変換する.上記ステップにおいては，注釈ラ
ベルとリーダ線，路線図を構成する辺の間の交差判定も行なっており，適宜交差を避けるための制約を追加して最適化計算を行なっている.
(3) 結果： 本手法で提案アルゴリズムは，Mac Pro デス
クトップPC上で実装されている.図1は，結果を示しており，まず図1(a)に示される地理情報を基づいた
台北地下鉄路線図を，図1(b)のように縦横の4方向の地下鉄路線図網に変換する.さらに，図1(c)のように，ユーザーが選択した注釈ラベルを配置したのち，
図1(d)のように，辺の長さを調製することで，全体の注釈ラベルや路線図の空間効率を最適化する.
(4) 使用したデータ：
・ 台北地下鉄路線図網
http://english.trtc.com.tw/
・ 台北の地下鉄駅の緯度経度 グーグルマップ
http://maps.google.com/
・ RICOH CLIP ART FACTORY
http://www.printout.jp/clipart/(5) 謝辞： 本研究は，CSIS 共同研究(研究番号 398)
による成果であり，日本学術振興会科研費基盤研究(B) No. 24330033, 台湾行政院国家科学委員会
NSC 101-2628-E-009-025-MY3, NSC 100-2221-E-002-132-MY3 の助成を受けた.

(a) 地理情報を基づいた (b) 縦横の 4 方向の (c) 効率よく注釈ラベ (d) 路線網と注釈ラベルの空間効率を
路線網
路線図網
ル配置
最適した路線図
図１： 台北地下鉄路線図- 60 -

D15

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CSIS DAYS 2013

3 次元都市ナビゲーションにおける時空間制約を用いた地図レイアウトの最適化
1

高橋 成雄 1, Hsiang-Yun Wu1, 廣野 大地 2, 有川 正俊 3
東京大学大学院新領域創成科学研究科, 2 東京大学大学院情報理工学系研究科,
3
東京大学空間情報科学研究センター
連絡先: <takahashis@acm.org>(1) 動機： 近年, 都市の道路網や建物などの区画な
どの地理データの整備が進み, より現実に即した都市のナビゲーションシステムの構築が可能となってきた. しかしながら, データがより正確かつ詳細になるにつれて, 視認性の高さを保持したナビゲーションシステムの構築は, さらに技術的に難しい問題となってきている. 特に, 車載ナビゲーションに応用する際には, 地図内に含まれる道路や建物などの空間的レイアウトに加えて, 時間的なレイア
ウトについても考慮する必要がある. そこで本研究では, そのような地図ナビゲーションの視認性を向上させるため, 地図のレイアウトを, 時空間制約を用いて最適化する手法を示す. 特に, 運転経路の遮蔽を回避できるナビゲーションシステムを, 応用事例として示す.
(2) 方法： 本手法は, 3 次元の地図データと運転経路を入力にとり, 運転経路の沿った地図ナビゲーショ
ンをアニメーションの形で出力する. その際, 運転
経路は周辺の建物に遮蔽されないように, 適宜地
図レイアウトの最適化が施される. 我々はこの手法
を, 経路の遮蔽を回避した地図を静止画として出力する既存手法[1]を拡張することにより実現した.
単純な手法として, 各時間サンプルにおける経路上の位置において, 上記の手法を用いて最適化した地図レイアウトを, アニメーションの各フレームに用いる方法があるが, この手法では, 道路や建物のレイアウトが常に不自然に変化するナビゲーショ
ンしか生成できない. 我々はこの問題を, 各時間
サンプルにおいて, 過去の連続する時間サンプルに対応する地点における地図レイアウト制約を蓄積して最適化計算を行うことで解決を図った.特に,現在より少し前までの一連の時間サンプルにおける時空間制約を取り込むことで, 視認性の高い地
図レイアウトのアニメーション表示を実現した.
(3) 結果： 本提案手法は, Linux OS (Ubuntu 11.04) PC
上において, プログラミング言語 C++によるソフトウ
ェアとして実装された.特に, グラフィックス表示にOpenGL, 画像処理に OpenCV, そして最適化問題のソルバとして, IBM ILOG CPLEX を用いた. 結果
例として, 図 1 に本手法で生成した都市のナビゲー
ションのアニメーションフレームを示す. オリジナルの地図レイアウトと比較して, 最適化された地図レイ
アウトは, 周辺の建物による運転経路の遮蔽が効果的に除去されており, 結果として視認性の高い, 地図のアニメーション表示が実現されている.
(4) 使用したデータ：
・ 「ZmapTown II データセット」((株)ゼンリン)
・ 「全国デジタル道路地図 DB」(住友電工(株))(5) 謝辞: 本研究は, 東京大学空間情報科学研究センターの空間データ利用を伴う共同研究(No.398)
による成果である.また, 日本学術振興会科研費
基盤研究(B) No. 24330033 の助成を受けた.

(6)参考文献:[1] D. Hirono, H.-Y. Wu, M. Arikawa, and S.
Takahashi,"Constrained Optimization for
Disoccluding Geographic Landmarks in 3D Urban
Maps, " Proc. 6th IEEE Pacific Visualization
Symposium (PacificVis 2013), pp. 17-24, 2013.

図１: 都市地図ナビゲーションのアニメーションフレーム.オリジナル(上)と最適化した(下)レイアウトの比較.

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Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2013

CSIS DAYS 2013 実行委員会
浅見 泰司
小口 高
柴崎 亮介
高橋 孝明
有川 正俊
瀬崎 薫
貞広 幸雄
山田 晴利
丸山 祐造
木實 新一
早川 裕弌
中條 覚
橋本 拓哉
藤嶋 翔太
雨宮 護
小林 博樹
樫山 武浩
瀬戸 寿一
古橋 大地
中村 和彦
坂田 和恵
宮田 ゆう子大橋 裕美（統括班・班長）（統括班・副班長）（統括班）（拠点校会議班・班長）（アブストラクト集班・班長）
（統括班）
（統括班）
（統括班）
（統括班）
（アブストラクト集班・副班長）（ローカルアレンジメント班・班長，拠点校会議班）
（統括班）
（統括班）
（統括班）
（ローカルアレンジメント班，アブストラクト集班）（ローカルアレンジメント班，アブストラクト集班）（ローカルアレンジメント班）（ローカルアレンジメント班）（ローカルアレンジメント班）（ローカルアレンジメント班，アブストラクト集班）（ローカルアレンジメント班）（ローカルアレンジメント班）（拠点校会議班）[CSIS DAYS 2013 ホームページ]
http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/csisdays2013/（プログラムのページから，PDF の発表原稿がダウンロード可能です．）- 62 -