衛星画像とセンサスデータを用 いたＱＯＬのマッピング 筑波大学生命環境系 松下文経 ２０１１年１０月１３日
QOL とは？ Quality of Life (QOL) 生活の質・人生の質・生命の質を指す。 医療福祉・都市計画・地理学・社会学・経済 学・心理学・政治学・市場管理 QOL の「幸福」とは？ 身心の健康、良好な人間関係、やりがいのある仕事、快適 な住環境、十分な教育、レクリエーション活動、レジャーなど
先行研究：アメリカ・インディアナポ リス市の QOL マッピング（ Li and Weng, 2007) 環境指標（植生被覆率・不浸透面面積 ISA ・地表面温度：衛星データ） 社会経済指標（人口密度・住宅密度・教育レベル・収入・失業率など： センサスデータ
解析の流れ
主成分分析の結果 経済指標環境指標人口密度指標
アメリカ・インディアナポリス市 QOL 指標の空 間分布 × ＋ × × ＝ － ＋ Factor 1 Factor 2 Factor 3QOL
本研究の目的 先行研究の手法を用いて日本におけるＱ ＯＬを算出、地図化する。 先行研究と比較し、日本とアメリカの相 違点を明らかにする。 日本国内での地域差を明らかにする。
使用データⅠ（衛星画像） 2000 年 6 月 4 日東京都周辺に おける Landsat7/ETM+ の画 像 ＩＳＡ比率 (Yang et al., 2010) 植生の被覆率 (Yang et al., 2010) 地表面温度
使用データⅡ（センサスデータ 2000,2005 ）
使用データⅢ 株式会社ＪＰＳ発行 2011 年版個人所得指標より これらのデータを全て 1k ㎡のメッシュに統一し、 メッシュごとにＱＯＬを算出する。
主成分分析の結果 固有値 寄与率 累積寄与率 主成分 № % 主成分 № %64.23% 主成分 № %78.56% 主成分 № %86.59% 主成分 № %92.51% 主成分 № %97.01% 主成分 № %98.77% 主成分 № %99.38% 主成分 № %99.76% 主成分 № %99.92% 主成分 № %100.00%
主成分 1 （環境＋人口密度＋経済指標） 主成分１の主成分負荷量 高得点なほど人口密度・ ISA ・地表面温度、また所得が高く、植被率が低い 生活環境重視の場合ＱＯＬに対して負のファクター 経済重視の場合ＱＯＬに対して正のファクター 指標の混在！
主成分 2 （経済指標） 主成分２の主成分負荷量 高得点なほど経済指標が高く、生活レベルが高い ＱＯＬに対して正のファクター
主成分 3 （都市成熟度指標） 主成分３の主成分負荷量 高得点なほど居住面積が大きく、所得が低い 社会とのつながりが少ない ＱＯＬに対して負のファクター
ＱＯＬの計算 ＱＯＬ = - （ * ＰＣ 1 ） +( * ＰＣ 2) -( * Ｐ Ｃ 3) ・各係数は主成分ごとの寄与率 ・ＰＣ n はそれぞれの主成分スコア ・符号は各主成分がＱＯＬに対し、正 負どちらの働きを示すかを表す ＱＯＬ = + （ * ＰＣ 1 ） +( * ＰＣ 2) -( * Ｐ Ｃ 3) 生活環境重視の場合 経済重視の場合
算出されたＱＯＬ① 人口密度や住宅密度が低い 農村部ほど高い結果に ①生活環境重視の場合
算出されたＱＯＬ② 所得や高学歴者分布が高い 都心部ほど高い結果に ②経済重視の場合
まとめ 東京都における QOL のマッピングを行った 。 アメリカのインディアナポリス市と異な った結果となった。 日本とアメリカの生活スタイルが異なる ことを示唆した。
今後の予定 日本における他の地域でのＱＯＬマッピ ングを行う（例えば、北海道、鹿児島な ど）。 他の有効となる指標はないか考察する。 様々なシナリオで QOL のマッピングを行う ( 例えば、駅・病院・学校・スパー・湖か らの距離など）。