大気汚染緩和に向けた都市緑化戦略のためのＧＡシミュレーションモデルの研究開発

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本研究の主な目的は，遺伝的アルゴリズム（GA）に基づくハイブリッドシミュレーション手法を用いた都市緑化の最適配分技術の開発である。 GAは，空間的な問題を解決するための客観的・定量的に最適解を見つけることが可能なモデリング手法である。対象地は，急速な都市化が進む発展途上国の典型例であるダッカとした。ダッカは2020年までに世界で3番目に大きい巨大地帯になると予測されており，ダッカのほとんどの地域は大気汚染度が高く，主な大気汚染物質はSOx，NOx，COで構成され，大気汚染物質の90％以上を占めている。具体的な成果としては、GAベースのハイブリッドモデルの開発及び都市緑地と空気汚染軽減能力の相関を分析を実施した。その結果をまとめ，2016年6月にオランダのアイントホーフェンで開催された，建築計画及び都市計画分野における意思決定支援システム焦点を当てた国際会議へ投稿し，研究成果を発表した。また、開発したモデル内で実際の都市空間を再現するための空気採集調査も予定通り実施し，実際の大気の汚染状況データ（NOx，CO2，CO，SOx）を様々な場所から収集し，汚染状況を分析した。加えて，都市緑地や街路樹等の植物の分布状況の把握調査，緑地空間に対する印象や緑地が持つ効果，ニーズ等を把握するための住民アンケート調査を実施した。ここまでが期間短縮終了までの成果となる。本研究の研究計画上、モデル構築の為の具体的データ取得に対し、ダッカの戻る必要があり、こうした現地調査でJSPSの規定である150日間を費やすこととなった。他方で、Neema氏が所属する大学から助成機関内に一次帰任を求められ、そちらを優先せざるを得ない事情から期間短期修了を選択せざるを得なくなった。