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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.

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1 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

2 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

3 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

4 解析の流れ

5 主成分分析の結果 経済指標環境指標人口密度指標

6 アメリカ・インディアナポリス市 QOL 指標の空 間分布 ×0.4067 + ×0.2469 ×0.2156 = - + Factor 1 Factor 2 Factor 3QOL

7 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。

8 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

9 使用データⅡ(センサスデータ 2000,2005 )

10 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。

11 主成分分析の結果 固有値 寄与率 累積寄与率 主成分 №1 4.90944.62% 主成分 №2 2.15719.61%64.23% 主成分 №3 1.57614.33%78.56% 主成分 №4 0.8848.03%86.59% 主成分 №5 0.6515.92%92.51% 主成分 №6 0.4954.50%97.01% 主成分 №7 0.1931.75%98.77% 主成分 №8 0.0680.62%99.38% 主成分 №9 0.0420.38%99.76% 主成分 №10 0.0170.16%99.92% 主成分 №11 0.0090.08%100.00%

12 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!

13 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

14 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

15 QOLの計算 QOL = - ( 0.4462 * PC 1 ) +(0.1961 * PC 2) -(0.1433 * 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 = + ( 0.4462 * PC 1 ) +(0.1961 * PC 2) -(0.1433 * P C 3) 生活環境重視の場合 経済重視の場合

16 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

17 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

18 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。

19 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)。


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