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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

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).

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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

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

  7. 本研究の目的 • 先行研究の手法を用いて日本におけるＱＯＬ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） ＩＳＡ比率(Yang et al., 2010) 2000年6月4日東京都周辺におけるLandsat7/ETM+の画像 地表面温度 植生の被覆率(Yang et al., 2010)

  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

  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 指標の混在！ 経済重視の場合 ＱＯＬに対して正のファクター

  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 生活環境重視の場合 ＱＯＬ= -（0.4462　*　ＰＣ1） +(0.1961 * ＰＣ2) -(0.1433 * ＰＣ3) ＱＯＬ= +（0.4462　*　ＰＣ1） +(0.1961 * ＰＣ2) -(0.1433 * ＰＣ3) 経済重視の場合 ・各係数は主成分ごとの寄与率 ・ＰＣn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

  16. 算出されたＱＯＬ① ①生活環境重視の場合 人口密度や住宅密度が低い農村部ほど高い結果に

  17. 算出されたＱＯＬ② ②経済重視の場合 所得や高学歴者分布が高い都心部ほど高い結果に

  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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