時空間統計モデルによる世界森林面積減少がもたらす社会経済的影響

使用时空统计模型研究全球森林面积下降的社会经济影响

• 批准号: 17K00064
• 负责人: 田中 章司郎
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Hiroshima University of Economics
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2017
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2017-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17K00064/
• 关键词: 時空間統計モデル; 変数選択; 空間パネルデータ分析; 空間Durbin誤差モデル; 空間ダービン誤差モデル; 隣接行列; 疑似最尤法; 統合データセット; Spatial Error Durbinモデル; 空間隣接行列; 時空間モデル; 環境データ解析; 環境の統計的モデル

自然環境を含む諸指標がもたらす社会経済的影響の探究として，スマトラ島行政区画ごとの地域所得を目的変数とした時空間統計モデル（空間パネルデータ）の変数選択手法を開発し，実際にコンピュータプログラムを実装した(Variable Selection for Spatial Regression: VSSR法)．区画の隣接関係を考慮した説明変数には，従来の社会経済変数だけではなく，人工衛星データから得られた約1kmグリッド(30"x30")のGTOPO30標高データの平均，中央値，標準偏差を追加した．変数選択を行った結果，ヤシ油生産量が住民の収入に対して，近隣行政区画と正の有意な相互作用を示したのに対して15歳以下の若年人口には，有意な傾向は見られなかった．さらに平地の多い州（クリッド標高の標準偏差が小さい州）が有意に地域所得が高いことが判明していた．これらの結果を英文校正にかけて国際学術誌に投稿した．また，本研究に深く関係する社会科学における空間回帰モデルを体系的に扱ったWard, M. D. and Gleditsch K. S. 著 "Spatial Regression Models"の翻訳は現時点で３校を終え，出版を待つばかりとなっている．本研究は，手法だけではなく，データセット作成にも際立った特徴を有する．GOSAT2（日本），GOES（米国）による数キロ四方解像度の温暖化ガスデータを行政区画ごと・年度ごとに行政区画に切り出す．我が国では，各都道府県の大きさがあれば，十分にグリッドのデータ数を行政区画内に確保できる．同様にMODIS, Sentinel衛星の植生指標(NDVI)を区画ごとに計算して，説明変数に追加して解析に供することができる．

A study on the influence of natural environment, including various indexes, on social environment was carried out. Variable Selection for Spatial Regression: VSSR Method was developed. Taking into account the adjacent relationships of districts, the average, central value, and standard deviation of the GTOPO30 altitude data measured by the artificial satellite data station are approximately 1km long (30"x30"). As a result of this selection process, oil production has a positive impact on the income of residents, and on the intentional interaction between neighboring administrative regions and populations under 15 years of age. The standard deviation of elevation is small. The standard deviation of elevation is small. The standard deviation of elevation is small. The results of this study were corrected and submitted to International Academic Journal. Ward, M.(2001). D. and Gleditsch K. S. The title "Spatial Regression Models" is translated into three parts, namely,"Spatial Regression Models" and "Spatial Regression Models". In this study, the method of making the international characteristics of GOSAT2 (Japan), GOES (America), the number of square resolutions and the warming of the administrative region of China were studied. Our country, the capital of the country, the number of administrative districts within the country to ensure that. The same MODIS, Sentinel satellite vegetation index (NDVI) is calculated and explained by adding analysis.

项目成果

Analysis of Regional Economic Growth against Crisis: US-Japan Statistical Comparative Study Before-After Lehman’s Shock

危机下的地区经济增长分析：雷曼兄弟冲击前后的美日统计比较研究

• 发表时间: 2019
• 期刊: ISI WSC 2019 (http://isi2019.org/proceeding/2.STS/STS%20VOL%202/index.html#p=149)
• 作者: Gigih Fitrianto;Shojiro Tanaka;and Ryuei Nishii
• 通讯作者: and Ryuei Nishii

Fundamental Review on the Formulation of Large Spatial Neighbor Matrices

大空间邻域矩阵公式的基础回顾

• 发表时间: 2017
• 作者: Gigih Fitrianto;Ryuei Nishii;and Shojiro Tanaka;Gigih Fitrianto and Shojiro Tanaka;Gigih Fitrianto and Shojiro Tanaka
• 通讯作者: Gigih Fitrianto and Shojiro Tanaka

A Data-driven Analysis to Attest Regional Interlinkages between Economics and Environment: Utilization of SDG Indicators for Spatio-temporal Analysis

证明经济与环境之间区域联系的数据驱动分析：利用可持续发展目标指标进行时空分析

• 发表时间: 2021
• 期刊: URI http://harp.lib.hiroshima-u.ac.jp/hue/metadata/12476 （博士学位論文）
• 作者: Gigih Fitrianto

S. Tanaka's web page

S.田中的网页

Feature Selection of Support Vector Regression

支持向量回归的特征选择

• 发表时间: 2017
• 作者: R. Nishii;R. Kikuyama and P. Qin
• 通讯作者: R. Kikuyama and P. Qin