人口・産業集積の時空間ビッグデータにみられる相転移挙動の計算科学的研究
【研究分野】ソフトコンピューティング
【研究キーワード】
人口集積 / 産業集積 / 都市のスケーリング則 / 二次元コルモゴロフ・スミルノフ検定 / 地理空間情報 / 時空間ビッグデータ / 超並列計算 / マルチフラクタル / スケーリング関係 / 流動人口 / 数理工学 / ソフトコンピューティング / ハイパフォーマンス・コンピューティング / 経済統計学 / 可視化 / 成長率 / ラプラス分布 / ジブラ則 / 都市サイズ / 経済物理学 / 社会物理学 / 二次元Kolmogorov-Smirnov検定 / 国勢調査 / 位置情報 / ベキ分布
【研究成果の概要】
都市における人口と施設数の間には非自明なスケーリング関係が存在し，業種を特徴づけるスケーリング指数が存在することを確認した．空間分布の同一性に着目することで，現実に即した空間的な集積度合いの指標を開発した．人口や施設数の時系列を解析し，連続する２時点間の成長率には正の相関があり，連続増加(減少)すると翌年も増加(減少)しやすい傾向を明らかにした．人口と施設数の間の厳密な関係性を散布図から特徴づける新たな手法を開発した．特異性指数と大域スペクトルを用いて，業種ごとに店舗・施設の空間分布の特徴を考察した．
【研究の社会的意義】
人口・産業集積は，日本を含む多くの国において様々な空間スケールで観測される普遍的な性質である．空間的な集積は，理想的な二次元平面を仮定した上で分析されることがほとんどであるが，本研究では人口・施設の密度に応じて自然な形で長さの尺度を自動的に調整することで，より現実的な集積度合いの指標を開発した．さらに，現実世界では人・施設が三次元空間中のフラクタル的な図形上に分布していることを考慮して，マルチフラクタルの観点からも集積度合いを評価した．人・施設に関する時空間ビッグデータにこれらの手法を適用することで，集積現象の理解を深めた．
【研究代表者】
【研究分担者】 |
| 水野 貴之 | 国立情報学研究所 | 情報社会相関研究系 | 准教授 | (Kakenデータベース) |
| 久野 遼平 | 東京大学 | 大学院情報理工学系研究科 | 講師 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31
【配分額】16,120千円 (直接経費: 12,400千円、間接経費: 3,720千円)