[論文レビュー] Assessing the Quality of Gridded Population Data for Quantifying the Population Living in Deprived Communities

Agatha C. H. de Mattos, Gavin McArdle+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 25, 2020

Impact of Light on Environment and Health参考文献 8被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、2010年ブラジル国勢調査の実地調査データを基準として、WorldPOPおよびLandScanのグリッド化人口データセットのスラム人口推定精度を評価した。WorldPOPは全体で5.9%の誤差率を示し、貧困地域ポリゴンの67%が±20%の範囲内に収まった。100m解像度のグリッドデータが、低所得地域におけるスラム人口推定に費用対効果の高いツールであることが示された。

ABSTRACT

Over a billion people live in slums in settlements that are often located in ecologically sensitive areas and hence highly vulnerable. This is a problem in many parts of the world, but it is more prominent in low-income countries, where in 2014 on average 65% of the urban population lived in slums. As a result, building resilient communities requires quantifying the population living in these deprived areas and improving their living conditions. However, most of the data about slums comes from census data, which is only available at aggregate levels and often excludes these settlements. Consequently, researchers have looked at alternative approaches. These approaches, however, commonly rely on expensive high-resolution satellite imagery and field-surveys, which hinders their large-scale applicability. In this paper, we investigate a cost-effective methodology to estimate the slum population by assessing the quality of gridded population data. We evaluate the accuracy of the WorldPOP and LandScan population layers against ground-truth data composed of 1,703 georeferenced polygons that were mapped as deprived areas and which had their population surveyed during the 2010 Brazilian census. While the LandScan data did not produce satisfactory results for most polygons, the WorldPOP estimates were less than 20% off for 67% of the polygons and the overall error for the totality of the studied area was only -5.9%. This small error margin demonstrates that population layers with a resolution of at least a 100m, such as WorldPOP's, can be useful tools to estimate the population living in slums.

研究の動機と目的

• 貧困コミュニティ、特にスラムに住む人口の推定において、グリッド化人口データセットの精度を評価すること。
• 特に低所得国において、スラム集落を含まない場合が多い、限られたかつ古くなった国勢調査データの課題に対処すること。
• 大規模なスラム人口推定のための高解像度衛星画像および実地調査の代替手段として、費用対効果の高い代替手段を同定すること。
• 持続可能な開発目標11.1を支援するために、スラム人口に関する信頼できる準国レベルの報告を可能にすること。
• 上位から下位へのグリッド化人口モデルが、貧困都市地域における政策に役立つ人的統計監視の有効なツールとして機能できるかどうかを評価すること。

提案手法

• 本研究では、2010年の国勢調査中に地理的に位置特定された1,703のスラム地域ポリゴンを、実地調査データとして用いた。
• WorldPOPおよびLandScanの2つのグリッド化人口データセットの推定値を、実地調査データと比較した。
• WorldPOPは、グリッド化人口世界4.10に基づくトップダウン分散法を用い、建物面積データを組み込み、国連統計を用いて調整するオプションを備えている。
• LandScanは、米国国勢局の予測と世界的な人口分布モデルを用いた類似のトップダウンアプローチを採用している。
• 各ポリゴンについて、グリッド推定値と実地調査人口の差を相対誤差として計算した。
• 誤差帯（例：±20%、100%以上）ごとの性能を評価し、nullまたは適用不能な推定値が生じた事例を特定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 WorldPOPおよびLandScanのグリッド化人口データセットは、貧困都市地域に住む人口の推定において、どの程度の精度を示すか？
• RQ2 これらのデータセットは、実地調査の国勢調査データと比較して、スラム人口をどの程度過小または過大に推定しているか？
• RQ3 各グリッドデータセットを用いた場合、貧困地域ポリゴンの何パーセントが±20%の誤差範囲内に収まるか？
• RQ4 LandScanではなぜ一部のポリゴンでnullまたは適用不能な推定値が生じるのか？ これは全体の信頼性にどのように影響するか？
• RQ5 100m以上の解像度を持つグリッド化人口データは、高解像度画像および実地調査の代替手段として、スラム人口監視に実用的かつ費用対効果の高いものと見なせるか？

主な発見

• WorldPOPの推定値は、1,703の貧困地域ポリゴンのうち67%が実地調査人口の±20%の範囲内に収まった。
• WorldPOPの全研究地域における相対誤差は-5.9%であり、わずかに過小推定していることを示している。
• LandScanは満足のいく結果を示さず、94%のポリゴンが非適用またはnullの推定値を示し、±20%誤差内に入ったのはたった1%にとどまった。
• LandScanでは22のポリゴンが100%を超える相対誤差を示しており、人口割り当てに顕著な不正確さがあることが示唆された。
• WorldPOPの過小推定は、スラム地域の建物構造が欠落していることに起因する可能性があり、類似データセットに関する他の研究の結果とも整合的である。
• 限界はあるものの、WorldPOPのパフォーマンスは、実地調査が不可能な地域においても、大規模なスラム人口推定に信頼性があり、低コストのツールとして利用可能であることを裏付けている。