[論文レビュー] Testing the ability of Multivariate Hybrid Spatial Network Analysis to predict the effect of a major urban redevelopment on pedestrian flows

Crispin Cooper, Ian F. Harvey+2 more|ORCA Online Research @Cardiff (Cardiff University)|Mar 28, 2018

Urban Transport and Accessibility参考文献 12被引用数 3

ひとこと要約

本研究では、都市再開発に伴う歩行者流入の変化を予測するため、多変量ハイブリッド空間ネットワーク分析（MHSpNA）モデルを導入する。複数の理論的流入（駅、駐車場、小売エリアなど）を補正済みの空間ネットワークに統合することで、2007年のベースラインデータを用いて2010年および2011年のカーディフ市街地における歩行者活発性を的確に予測し、予測能力を検証した。

ABSTRACT

Predicting how changes to the urban environment will affect town centre vitality, mediated as pedestrian flows, is important for environmental, social and economic sustainability. This study is a longitudinal investigation of before and after urban environmental change in a town centre and its association with vitality. The case study baseline is Cardiff town centre in 2007, prior and after major changes instigated by re-configuring Cardiff public and quasi-public street layout due to implementation of the St David's Phase 2 retail development. We present a Multivariate Hybrid Spatial Network Analysis (MHSpNA) model, which bridges the gap between existing Spatial Network Analysis models and four stage modelling techniques. Multiple theoretical flows are computed based on retail floor area (everywhere to shops, shop to shop, stations to shops and parking to shops). The calibration process determines a suitable balance of these to best match observed pedestrian flows, using generalized cross-validation to prevent overfit. Validation shows that the 2007 model successfully predicts vitality as pedestrian flows measured in 2010 and 2011. This is the first time, to our knowledge, that a vitality-pedestrian flow model has been evaluated for its ability to forecast town centre vitality changes over time.

研究の動機と目的

• 主要な都市再開発に伴う歩行者流入の変化を予測できる多変量ハイブリッド空間ネットワークモデルかどうかを評価すること。
• 実証的歩行者流入データを用いて、時間経過に伴う市街地の活発性をモデルがいかに予測できるかを評価すること。
• 実世界の観察データと統合された複数の流入タイプ（例：小売から小売、駐車場から店舗）を含む空間ネットワークモデルを補正・検証すること。
• 都市計画の文脈において、伝統的な空間ネットワーク分析と四段階輸送モデルの間のギャップを埋めること。
• 環境変化下における都市の活発性を予測するという文脈で、モデルの移植可能性と頑健性を示すこと。

提案手法

• 複数の都市的要素（例：小売、駅、駐車場）からの理論的流入を統合した多変量ハイブリッド空間ネットワーク分析（MHSpNA）モデルを構築する。
• 4種類の理論的流入タイプを計算する：至る所から店舗へ、店舗から店舗へ、駅から店舗へ、駐車場から店舗へ。
• 補正の段階で一般化交差検証を適用し、観測された歩行者数に一致するように理論的流入の重み付き組み合わせを最適化する。
• 2007年の再開発前データをベースラインとしてモデルを訓練し、その後2010年および2011年の歩行者流入測定値に対して予測精度をテストする。
• St David’s Phase 2再開発後の修正された通り網を対象として、経路探索とアクセス可能性をモデル化するための空間ネットワーク分析手法を適用する。
• 観測された歩行者数を用いてモデルの性能を検証し、2010年および2011年のデータをアウトオブサンプル予測として扱う。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 MHSpNAモデルは、大規模な都市再開発に伴う歩行者流入の変化を正確に予測できるか？
• RQ2 2007年の再開発前データのみを用いて、補正済みモデルが再開発後の年（2010年および2011年）の実際の歩行者流入をどの程度正確に予測できるか？
• RQ3 観測された歩行者移動を最もよく再現する理論的流入の最適な組み合わせ（例：駅、駐車場、小売など）は何か？
• RQ4 MHSpNAモデルは、伝統的な空間ネットワークモデルや四段階モデルの手法に比べて、都市の活発性を予測する面でどの程度優れているか？
• RQ5 複雑なインfra構造の変化を伴う現実の都市環境において、モデルは時間経過に伴う活発性変化を予測するのに十分な頑健性を有しているか？

主な発見

• MHSpNAモデルは、2007年のベースラインデータのみを用いて、2010年および2011年のカーディフ市街地における歩行者流入を的確に予測した。
• 補正済みモデルは、観測された歩行者数とよく一致する理論的流入のバランスを達成しており、一般化交差検証により過剰適合を防いだ。
• モデルは、時間経過に伴う都市の活発性変化の予測的妥当性を示した。これは、このようなモデルの長期的予測評価が、知られている限り初めての試みである。
• 特に駅や駐車場からの流入統合が、予測精度の向上に不可欠であることが判明した。
• 再開発後の歩行者流入を予測できる能力は、都市計画および持続可能性評価分野への応用可能性を裏付けている。
• 検証結果から、MHSpNAは空間的再構成が歩行者移動パターンに与える影響を効果的に捉えていることが示された。