市街地の生態的要素が熱環境に与える影響

城市生态因素对热环境的影响

• 批准号: 14J07196
• 负责人: 蛭田 有希
• 金额: $ 1.22万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2014
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2014-04-25 至 2016-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-14J07196/
• 关键词: 市街地; 熱環境; 自然的要素; 統計モデル; 気温; 生態系サービス; 空間情報指標

本研究は，熱環境問題の顕在化を背景とし，市街地の自然的な要素と熱環境との関係を定量的に把握すること，特に，統計モデル活用の重要性に着目したものである．具体的には，空間情報により気温を説明する統計モデル構築に際して生じる1)適切な変数の選択，2)変数に含まれない要因の推定，3)空間的自己相関への対応，4)柔軟なモデル構築といった課題を克服する方法を検討提示した．第一に，文献レビューにより，1)都市の熱環境問題，2)市街地の自然的要素がもたらす機能，そして，実測，統計的分析，シミュレーションなど，市街地の自然的要素が熱環境に与える影響に関する研究を整理した．第二に，気温観測，および，空間情報等のデータ整備を行った．第三に，地物の持つ熱的効果を表現しやすい空間情報指標の特定手法を検討し，「気温と最も強い相関を示す空間情報が，季節や時間帯に入れ替わる」という点に着目した分析手法を示した．第四に，空間情報指標で説明しきれない気温形成要因の影響程度を見積もりながら，空間情報指標により気温を説明できる回帰モデルの構築手法を提案するため，Leroux et al.(2000)によるCAR事前分布を組み込んだ階層的ベイズ推定する回帰モデルを対象地における観測値に適用し，モデルの有用性について検討した．最後に，本研究で示した変数選択手法や，CAR事前分布に基づいたランダム効果の推定は，空間情報に基づき熱環境を評価するために有用だと考察した．具体的には，1)変数に含まれない要因をモデルにより推定できる可能性があること，2)誤差を生じさせる要因とされる空間的自己相関を，逆に，推定結果のあてはまりや安定に貢献しうる情報源として活用することにより，質の高いモデルを構築できること，4)現象に即した柔軟なモデルの構築が可能であること，を示した．

は this study, the problem of thermal environment の 顕 in turn を background と し, な elements of the city street の natural と thermal environment と の masato is を quantitative に grasps す る こ と, に, statistical モ デ ル use の importance に with mesh し た も の で あ る. Specific に は, spatial intelligence に よ り 気 temperature を illustrate す る statistical モ デ ル construct に interstate し て raw じ る 1) appropriate な - several の sentaku, 2) the number of variations に containing ま れ な い presumption in の, 3) space of their own masato へ の 応 seaborne, 4) soft な モ デ ル build と い っ た subject を overcome す る method を 検 for prompt し た. First に, literature レ ビ ュ ー に よ り, 1) urban の thermal environment problem, 2) the elements of the city street の natural が も た ら す function, そ し て, be measurement, statistical analysis, シ ミ ュ レ ー シ ョ ン な ど, the elements of the city street の natural に が thermal environment with え る influence に masato す る research を し た. Second, に, temperature and gas 観 measurement, および, space intelligence, etc. デ デ タ タ preparation を line った. Third に, feature の つ hot working performance fruit を し や す い space intelligence index の specific technique を 検 for し, "と 気 temperature is the most strong も い phase masato を が す space intelligence, seasonal や time 帯 に into れ for わ る" と い う に on mesh し た analysis technique を shown し た. Fourth に, spatial intelligence performance で し き れ な い 気 temperature influence extent を see product formed by の も り な が ら, spatial intelligence index に よ り 気 temperature を illustrate で き る back 帰 モ デ ル の construct technique proposed を す る た め, Leroux et al. (2000) に よ る CAR prior distribution を み 込 ん だ class ベ イ ズ presumption す る back 帰 モ デ ル を like to seaborne に お け る 観 numerical に applicable し, measuring モ デ ル の usefulness に つ い て beg し 検 た. Finally に, this study で し た - several sentaku や, CAR prior distribution に base づ い た ラ ン ダ ム unseen fruit の presumption は, space intelligence に づ を き thermal environment evaluation 価 す る た め に useful だ と investigation し た. Specific に は, the number 1) - contains に ま れ な い by を モ デ ル に よ り presumption で き る possibility が あ る こ と, 2) error を raw じ さ せ る by と さ れ る space of their own masato を, inverse に, constructive results の あ て は ま り や settle に contribution し う る intelligence source と し て use す る こ と に よ り, high quality の い モ デ ル を build で き る こ と, 4) The phenomenon に, that is, た た soft なモデ が が construction が may である と と, を indicates that た た.

项目成果

Research on Indicators for evaluating the temperature-moderating function of ecological components

生态成分调温功能评价指标研究

• 发表时间: 2014
• 作者: Taisuke Ohshima;Tomohiro Tachi;Hiroya Tanaka;Yasushi Yamaguchi;Yuki Hiruta Mikiko Ishikawa
• 通讯作者: Yuki Hiruta Mikiko Ishikawa