大気汚染緩和に向けた都市緑化戦略のためのＧＡシミュレーションモデルの研究開発

减缓大气污染的城市绿化策略GA模拟模型研究与开发

基本信息

批准号：
15F15372
负责人：
浅野純一郎
金额：
$ 1.47万
依托单位：
Toyohashi University of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2015
资助国家：
日本
起止时间：
2015-11-09 至 2018-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の主な目的は，遺伝的アルゴリズム（GA）に基づくハイブリッドシミュレーション手法を用いた都市緑化の最適配分技術の開発である。 GAは，空間的な問題を解決するための客観的・定量的に最適解を見つけることが可能なモデリング手法である。対象地は，急速な都市化が進む発展途上国の典型例であるダッカとした。ダッカは2020年までに世界で3番目に大きい巨大地帯になると予測されており，ダッカのほとんどの地域は大気汚染度が高く，主な大気汚染物質はSOx，NOx，COで構成され，大気汚染物質の90％以上を占めている。具体的な成果としては、GAベースのハイブリッドモデルの開発及び都市緑地と空気汚染軽減能力の相関を分析を実施した。その結果をまとめ，2016年6月にオランダのアイントホーフェンで開催された，建築計画及び都市計画分野における意思決定支援システム焦点を当てた国際会議へ投稿し，研究成果を発表した。また、開発したモデル内で実際の都市空間を再現するための空気採集調査も予定通り実施し，実際の大気の汚染状況データ（NOx，CO2，CO，SOx）を様々な場所から収集し，汚染状況を分析した。加えて，都市緑地や街路樹等の植物の分布状況の把握調査，緑地空間に対する印象や緑地が持つ効果，ニーズ等を把握するための住民アンケート調査を実施した。ここまでが期間短縮終了までの成果となる。本研究の研究計画上、モデル構築の為の具体的データ取得に対し、ダッカの戻る必要があり、こうした現地調査でJSPSの規定である150日間を費やすこととなった。他方で、Neema氏が所属する大学から助成機関内に一次帰任を求められ、そちらを優先せざるを得ない事情から期間短期修了を選択せざるを得なくなった。

本研究的主要目的是利用基于遗传算法（GA）的混合模拟方法开发城市绿化优化配置技术。遗传算法是一种能够客观、定量地寻找解决空间问题最优解的建模方法。目标地区是达卡，这是发展中国家快速城市化的典型例子。预计到2020年，达卡将成为世界第三大都市圈，达卡大部分地区空气污染程度较高，主要空气污染物为SOx、NOx和CO，造成空气污染的比例超过90%。物质的%。具体来说，我们开发了基于遗传算法的混合模型，并分析了城市绿地与空气污染减排能力之间的相关性。我们总结了这些结果，并在 2016 年 6 月在荷兰埃因霍温举行的一次专注于建筑和城市规划领域决策支持系统的国际会议上展示了我们的研究成果。此外，还按计划进行了空气采样调查，以在开发的模型内再现实际的城市空间，并从各个地点收集了实际的空气污染状况数据（NOx、CO2、CO、SOx）并对污染情况进行了分析。此外，我们还开展了城市绿地、行道树等植物分布情况调查，以及居民问卷调查，了解居民对绿地的印象、绿地的效果和需求。这些是在缩短的期限结束之前取得的成果。由于本研究的研究计划，需要返回达卡获取模型构建的具体数据，并且根据JSPS的规定，本次实地调查需要150天。另一方面，尼玛先生所在的大学要求他暂时回到资助机构工作，迫于无奈，他只能选择在很短的一段时间。