Foundation of macroscopic human flow modeling around big cities based on GPS data

基于GPS数据的大城市周边宏观人流建模基础

• 批准号: 22H01711
• 负责人: 高安 美佐子
• 金额: $ 11.07万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H01711/
• 关键词: GPSデータ; 都市圏; 電気回路モデル; 災害対策シミュレーション; 重力モデル; ヒューマンモビリティー; 輸送現象; 数値シミュレーション; モデル構築; 統計物理モデル; COVID-19; 行動パターン; 都市圏レベルの人流; 電気回路網モデル; 揺動散逸関係

２０２０年、COVID-19によって、特に都市部の人流が大きく変化した。既に購入していたGPSデータに加えて、研究費によって新たにポイント型流動人口データを購入し、この異常事態に焦点を当てて、どのように人流が変化したのかをGPSデータに基づいて分析した。研究の内容は大きく分けて二つある。一つ目は、GPSデータを活用した感染者予測モデルの構築と実証、二つ目は、独自に開発した都市圏レベルの人流の電気回路モデルの開発と応用である。感染者予測モデルに関しては、約100万ユーザーのGPSデータに基づき、感染の各段階や緊急事態宣言やGOTOトラベル実施時期などのイベントごとに期間を分割し、都市部における人流の流域解析を実施し、時間帯ごとの流域の変化を定量的に評価した。次に、1日の人の行動を個人レベルで、在宅、移動、勤務、その他（外食や買い物など）の４つのパターンに自動分類する手法を開発し、それぞれのCOVID-19に伴うイベント期間にどのように行動パターンが変化したかを計測した。その結果を感染者数の増減の時系列データと比較し、特に感染拡大と相関の強い行動パターンに関しては行動パターンに分類するなど深堀を進めた。行動と感染の関係性をデータに基づいて明らかにし、得られた基本的な特性を記述する数理モデルを構築した。電気回路モデルに関しては、都市圏レベルのマクロな人流を記述する新たな数理モデルを開発した。人流を電流とみなすアナロジーに基づき、データから観測される平面上の人流を近似的に再現するような電気抵抗と電位の空間分布を推定した。得られる電気抵抗の分布は都市交通の構造によって決まり、マクロな人の流れを生み出すポテンシャル力を特徴づける基本的な量となり、感染症による異常事態においても重要な特徴量となる。このモデルによって、様々な状況下における人流をシミュレートすることが可能となった。

In 2020, COVID-19 caused a large number of people to enter the city. Both the purchase and the research cost of GPS data acquisition and the abnormal situation of GPS data acquisition and analysis The content of the study is divided into two parts. The first is to use GPS data to predict the construction and implementation of the network, the second is to open up the electrical circuit of the urban area and the flow of people independently. The estimated number of infected persons is about 1 million. The GPS data base, the stages of infection, the emergency declaration, the implementation period, the time period, the watershed analysis, the implementation period, the quantitative evaluation of the watershed change, and the urban area. 4. Automatic classification methods for people's actions on the first day of the year: personal identification, home stay, movement, service, and other activities (food and shopping). As a result, the number of infected persons decreased, and the number of infected persons increased. The basic characteristics of the infection are described in detail. The electric circuit is related to the urban area and the flow of people is described. The new mathematical model is developed. The spatial distribution of the electrical resistance potential is estimated based on the approximate reproduction of the human flow in the plane. The distribution of electrical resistance in urban traffic is characterized by basic quantities, infectious diseases and abnormal conditions. This is the first time that the United States has been involved in such a situation.