[論文レビュー] Measuring Urban Sprawl Based on Massive Street Nodes and the Novel Concept of Natural Cities

Tao Jia, Bin Jiang|arXiv (Cornell University)|Oct 4, 2010

Human Mobility and Location-Based Analysis参考文献 18被引用数 26

ひとこと要約

本稿では、OpenStreetMap の大規模なストリートノードと、ストリートネットワークの連続性に基づく地理的に定義された都市領域である「ナチュラルシティーズ」という新しい概念を用いて、都市の拡大を測定する新規手法を提案する。ストリートノードと人口の相関関係を人口と都市面積のプロットに照らし、線形回帰線の下にある都市を拡大都市と特定することで、フランス、ドイツ、イギリスにおける標準化された国際的比較が可能になる。

ABSTRACT

In this paper, we develop a novel approach to measuring urban sprawl based on street nodes and naturally defined urban boundaries, both extracted from massive volunteered geographic information OpenStreetMap databases through some data-intensive computing processes. The street nodes are defined as street intersections and ends, while the naturally defined urban boundaries constitute what we call natural cities. We find that the street nodes are significantly correlated with population of cities. Based on this finding, we set street nodes as a proxy of population to measure urban sprawl. We further find that street nodes bear a significant linear relationship with city areal extents. In the plot with the x axis representing city areal extents, and the y axis street nodes, sprawling cities are located below the regression line. We verified the approach using urban areas and population from the US census, and then applied the approach to three European countries: France, Germany, and the United Kingdom for the categorization of natural cities into three classes: sprawling, compact, and normal. This categorization sets a uniform standard for cross comparing sprawling levels across an entire country. Keywords: Street networks, openstreetmap, volunteered geographic information, GIS

研究の動機と目的

• 行政境界に依存せずに、データ駆動的かつスケーラブルな都市の拡大測定法を開発すること。
• ボランティア地理情報（VGI）から得られるストリートネットワークの連続性に基づき、地理的に整合性のある都市領域として「ナチュラルシティーズ」を定義すること。
• 交差点およびエンドポイントとしてのストリートノードを、人口の代理指標として用いて都市の広がりと拡大を定量化すること。
• 全国規模の都市を、拡大都市、コンパクト都市、通常のタイプに分類するための均一で定量的な基準を確立すること。
• 米国国勢調査データを用いて手法を検証し、3か国のヨーロッパ諸国における比較的都市分析に応用すること。

提案手法

• 大規模な地理的データセットを処理するためのデータ集約型コンピューティングを用いて、OpenStreetMap（OSM）データからストリートノードを抽出する。
• グラフベースのクラスタリングを用いて、接続されたストリートネットワークによって形成される連続した都市領域として「ナチュラルシティーズ」を定義する。
• 検証データで確認された強い実証的相関に基づき、ストリートノードの数を人口の代理指標として用いる。
• 都市面積とストリートノード数のプロットから、正常な状態での都市成長を表す回帰線を生成する。
• 回帰線の下に位置する都市を拡大都市と分類し、上にある都市をコンパクト都市、線に近い都市を通常のタイプと分類する。
• フランス、ドイツ、イギリスにこの手法を適用し、全国的な都市の拡大レベルの分類を生成する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 都市の拡大測定において、ストリートノードの数は人口の信頼できる代理指標として機能するか？
• RQ2 行政区分ではなくストリートネットワークデータを用いて、都市境界を自然に定義する方法は何か？
• RQ3 都市面積とストリートノード密度の関係は何か？ そして、それが拡大都市とコンパクト都市を区別するのにどう寄与するか？
• RQ4 均一でデータ駆動的な都市の拡大分類を、全国規模で一貫して適用可能か？
• RQ5 本手法は、国勢調査データに基づく従来の拡大指標と比較して、どのように異なるか？

主な発見

• ストリートノードは都市の人口と強く有意な相関関係を示し、人口規模の代理指標としての妥当性が裏付けられた。
• 都市面積とストリートノード数の間に線形関係が存在し、正常な都市成長の基準としての役割を果たす。
• 面積対ノード数プロットにおいて回帰線の下に位置する都市は、非効率な土地利用を示すとして拡大都市と分類される。
• 本手法は、フランス、ドイツ、イギリスの都市領域を一貫した基準で、3つのカテゴリに分類することに成功した：拡大都市、コンパクト都市、通常のタイプ。
• 米国国勢調査データを用いた検証により、本手法の信頼性と、異なる地理的・行政的文脈へのスケーラビリティが確認された。
• 「ナチュラルシティーズ」の概念により、従来の行政境界よりも正確で客観的な都市境界の定義が可能になった。