[論文レビュー] Using the SLEUTH urban growth model to simulate the impacts of future policy scenarios on urban land use in the Tehran metropolitan area in Iran

Shaghayegh Kargozar Nahavandya, Lalit Kumar+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 3, 2017

Land Use and Ecosystem Services参考文献 9被引用数 3

ひとこと要約

本研究では、1988年から2010年のLandsat TM/ETM+画像を用いて、セルオートマトンに基づくシミュレーションフレームワークであるSLEUTH都市拡大モデルをテヘラン（イラン）の都市拡大予測に適用した。3つの政策駆動型シナリオ（通常運転、コンact都市、ポリセントリック開発）を評価した結果、ポリセントリックシナリオが混雑と汚染を最も効果的に緩和し、テヘランの空間的条件と整合的であることが判明した。

ABSTRACT

The SLEUTH model, based on the Cellular Automata (CA), can be applied to city development simulation in metropolitan areas. In this study the SLEUTH model was used to model the urban expansion and predict the future possible behavior of the urban growth in Tehran. The fundamental data were five Landsat TM and ETM images of 1988, 1992, 1998, 2001 and 2010. Three scenarios were designed to simulate the spatial pattern. The first scenario assumed historical urbanization mode would persist and the only limitations for development were height and slope. The second one was a compact scenario which makes the growth mostly internal and limited the expansion of suburban areas. The last scenario proposed a polycentric urban structure which let the little patches grow without any limitation and would not consider the areas beyond the specific buffer zone from the larger patches for development. Results showed that the urban growth rate was greater in the first scenario in comparison with the other two scenarios. Also it was shown that the third scenario was more suitable for Tehran since it could avoid undesirable effects such as congestion and pollution and was more in accordance with the conditions of Tehran city.

研究の動機と目的

• テヘラン大都市圏における異なる都市政策シナリオの土地利用変化への影響を評価すること。
• リモートセンシングデータとSLEUTHセルオートマトンフレームワークを用いて、歴史的都市拡大をモデル化すること。
• コンパクト都市またはポリセントリック開発といった代替都市開発形態が、都市スプロールの悪影響を軽減できるかどうかを評価すること。
• テヘランにおける持続可能な成長を実現するための、証拠に基づく都市計画の提言を提供すること。
• 予測シミュレーションモデルに地形的要因と政策的制約を統合することで、都市土地利用予測の精度を向上させること。

提案手法

• 都市変化検出の入力として、1988年、1992年、1998年、2001年、2010年の5つのLandsat TMおよびETM+衛星画像を用いた。
• 歴史的パターンと空間的制約に基づいて都市成長をシミュレートする、セルオートマトンベースのSLEUTHモデルを適用した。
• すべてのシナリオにおいて、開発の制限要因として勾配や標高といった地形的要因を組み込んだ。
• 3つの将来の政策シナリオを設計した：(1) 傾斜角と高さの制約のみを適用する通常運転シナリオ、(2) 内部成長のみを許容するコンパクト都市シナリオ、(3) バッファゾーンを超えて小さなパッチが成長を許容するポリセントリックモデル。
• 歴史的データを用いてモデルをキャリブレーションし、空間的比較指標を用いて予測精度を検証した。
• 各シナリオ下で2020年までの都市成長をシミュレートし、空間的パターンと成長率を比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 SLEUTHモデルは、時系列的なLandsatデータを用いてテヘラン大都市圏の都市成長をどの程度正確にシミュレートできるか？
• RQ2 異なる政策駆動型開発シナリオ下での都市土地利用パターンは、どのように予測されるか？
• RQ3 通常運転、コンパクト都市、ポリセントリックのどのシナリオが、テヘランにおける都市スプロールと環境劣化を最も効果的に低減するか？
• RQ4 勾配や標高といった地形的制約は、モデルシミュレーションにおける都市拡大にどのように影響するか？
• RQ5 ポリセントリック都市構造は、他のモデルと比較して、混雑と汚染をどの程度低減するか？

主な発見

• 通常運転シナリオでは、現在の傾向下で最も高い都市成長率が予測され、無制限の拡大が示唆された。
• コンパクト都市シナリオは郊外スプロールを制限したが、長期的な都市密度と移動性の問題を解決するには十分でない可能性がある。
• ポリセントリックシナリオは、分散型開発によって混雑と汚染を低減する点で最も望ましい結果を示した。
• ポリセントリックモデルは、地理的および都市的条件と整合的であるため、テヘランにとって最も適した選択肢とされた。
• SLEUTHモデルは、高い空間的正確性で歴史的都市成長を効果的にシミュレートでき、将来的な予測に有効であることが裏付けられた。
• 都市拡大は勾配と標高の両方に著しく影響を受けており、傾斜が急な地域では、すべてのシナリオにおいて開発の可能性が低かった。