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

×0.4067 　　＋ ×0.2469

×0.2156 ＝－

＋

Factor 1 Factor 2

Factor 3 QOL

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。

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№ 1 4.909 44.62% 44.62%

主成分№ 2 2.157 19.61% 64.23%

主成分№ 3 1.576 14.33% 78.56%

主成分№ 4 0.884 8.03% 86.59%

主成分№ 5 0.651 5.92% 92.51%

主成分№ 6 0.495 4.50% 97.01%

主成分№ 7 0.193 1.75% 98.77%

主成分№ 8 0.068 0.62% 99.38%

主成分№ 9 0.042 0.38% 99.76%

主成分№ 10 0.017 0.16% 99.92%

主成分№ 11 0.009 0.08% 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 = - （ 0.4462 　 * 　ＰＣ 1 ） +(0.1961 * ＰＣ 2) -(0.1433 * ＰＣ 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 * ＰＣ 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）。