論文の概要: A Causal Discovery Approach To Learn How Urban Form Shapes Sustainable
Mobility Across Continents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16599v1
- Date: Thu, 31 Aug 2023 09:57:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-01 14:54:30.733737
- Title: A Causal Discovery Approach To Learn How Urban Form Shapes Sustainable
Mobility Across Continents
- Title（参考訳）: 都市形状の持続的移動性学習のための因果発見手法
- Authors: Felix Wagner and Florian Nachtigall and Lukas Franken and Nikola
Milojevic-Dupont and Rafael H.M. Pereira and Nicolas Koch and Jakob Runge and
Marta Gonzalez and Felix Creutzig
- Abstract要約: 都市の中心、人口統計、密度までの距離が、他の都市形態の特徴に間接的に影響を及ぼすことを示す。
さらに、市の広がりと市全体の雇用のカバーは、旅行関連排出の最も強い決定要因である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.204800002382044
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Global sustainability requires low-carbon urban transport systems, shaped by
adequate infrastructure, deployment of low-carbon transport modes and shifts in
travel behavior. To adequately implement alterations in infrastructure, it's
essential to grasp the location-specific cause-and-effect mechanisms that the
constructed environment has on travel. Yet, current research falls short in
representing causal relationships between the 6D urban form variables and
travel, generalizing across different regions, and modeling urban form effects
at high spatial resolution. Here, we address all three gaps by utilizing a
causal discovery and an explainable machine learning framework to detect urban
form effects on intra-city travel based on high-resolution mobility data of six
cities across three continents. We show that both distance to city center,
demographics and density indirectly affect other urban form features. By
considering the causal relationships, we find that location-specific influences
align across cities, yet vary in magnitude. In addition, the spread of the city
and the coverage of jobs across the city are the strongest determinants of
travel-related emissions, highlighting the benefits of compact development and
associated benefits. Differences in urban form effects across the cities call
for a more holistic definition of 6D measures. Our work is a starting point for
location-specific analysis of urban form effects on mobility behavior using
causal discovery approaches, which is highly relevant for city planners and
municipalities across continents.
- Abstract（参考訳）: グローバルサステナビリティは、適切なインフラ、低炭素輸送モードの配備、移動行動の変化によって形成される低炭素都市輸送システムを必要とする。
インフラの変更を適切に実装するためには、建設環境が走行する場所固有の原因と効果のメカニズムを理解することが不可欠である。
しかし、現在の研究は、6次元都市形態変数と旅行の因果関係の表現に乏しく、地域によって一般化され、高空間分解能で都市形態効果をモデル化している。
ここでは,3大陸6都市を対象とした高解像度モビリティデータに基づいて,因果発見と説明可能な機械学習フレームワークを用いて都市内移動に対する都市形態の影響を検出する。
都市中心部,人口統計,人口密度の双方が間接的に他の都市形態に影響を及ぼすことを示す。
因果関係を考慮すると、位置特異的な影響は都市間で一致しているが、規模は様々である。
加えて、市の広がりと市内の雇用の広がりは、旅行に関連した排出の最も強い要因であり、コンパクトな開発と関連する利益の利点を浮き彫りにしている。
都市全体の都市形態効果の違いは、6d測度をより包括的に定義することを要求する。
本研究は,大陸横断の都市計画者や自治体に非常に関係のある因果探索手法を用いて,都市形態が移動行動に与える影響の地域別分析の出発点である。
関連論文リスト
- MetaUrban: An Embodied AI Simulation Platform for Urban Micromobility [52.0930915607703]
最近のロボティクスとエンボディードAIの進歩により、公共の都市空間はもはや人間専用ではない。
公共の都市空間における短距離移動のためのAIによって実現されるマイクロモビリティは、将来の交通システムにおいて重要な要素である。
本稿では,AI駆動型都市マイクロモビリティ研究のための構成シミュレーションプラットフォームであるMetaUrbanを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-11T17:56:49Z) - Cross-City Matters: A Multimodal Remote Sensing Benchmark Dataset for
Cross-City Semantic Segmentation using High-Resolution Domain Adaptation
Networks [82.82866901799565]
我々は,都市間セマンティックセマンティックセグメンテーションタスクの研究を目的とした,新しいマルチモーダルリモートセンシングベンチマークデータセット(ハイパースペクトル,マルチスペクトル,SARを含む)を構築した。
単一都市に留まらず,多都市環境からAIモデルの一般化能力を促進するため,高解像度なドメイン適応ネットワークであるHighDANを提案する。
高DANは, 並列高分解能融合方式で, 都市景観の空間的トポロジカルな構造を良好に維持することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-26T23:55:39Z) - Prediction of Transportation Index for Urban Patterns in Small and
Medium-sized Indian Cities using Hybrid RidgeGAN Model [0.0]
本研究は,中小都市における都市交通指標の予測におけるいくつかの課題に対処する。
Kernel Ridge Regression(KRR)とCityGANに基づくハイブリッドフレームワークを導入し、交通指標を予測する。
提案したハイブリッドパイプラインはリッジGANモデルと呼ばれ、都市スプロールの持続可能性を評価することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-09T15:05:40Z) - Effective Urban Region Representation Learning Using Heterogeneous Urban
Graph Attention Network (HUGAT) [0.0]
都市域の表現を学習するためのヘテロジニアスな都市グラフアテンションネットワーク(HUGAT)を提案する。
ニューヨークのデータに関する我々の実験では、HUGATは最先端のすべてのモデルより優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-18T04:59:20Z) - An Experimental Urban Case Study with Various Data Sources and a Model
for Traffic Estimation [65.28133251370055]
我々はスイスのチューリッヒの都市ネットワーク内の地域でビデオ計測による実験キャンペーンを組織した。
我々は,既存のサーマルカメラからの測定を確実にすることで,交通の流れや走行時間の観点からの交通状況の把握に注力する。
本稿では,様々なデータソースの融合による移動時間を推定するために,単純かつ効率的な多重線形回帰(MLR)モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-02T08:13:57Z) - Methodological Foundation of a Numerical Taxonomy of Urban Form [62.997667081978825]
本稿では, 生物系統学から得られた都市形態の数値分類法を提案する。
我々は同質の都市組織タイプを導出し、それら間の全体形態的類似性を決定することにより、都市形態の階層的分類を生成する。
フレーミングとプレゼンを行った後、プラハとアムステルダムの2都市でテストを行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-30T12:47:52Z) - Urban Sensing based on Mobile Phone Data: Approaches, Applications and
Challenges [67.71975391801257]
モバイルデータ分析における多くの関心は、人間とその行動に関連している。
本研究の目的は,携帯電話データから知識を発見するために実装された手法や手法をレビューすることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-29T15:14:03Z) - Empowering Urban Governance through Urban Science: Multi-scale Dynamics
of Urban Systems Worldwide [0.0]
現在の都市科学は将来の都市政策に有用な基盤を提供することができる。
都市の進化に関する国際比較は、国家の領土の枠組みが都市システムの力学と厳密に一致しているとは限らないため、しばしば不確実な結果をもたらす。
地域・国家境界を超えた都市の動的ネットワークを考慮した都市システムの構築を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-20T12:47:40Z) - City limits in the age of smartphones and urban scaling [0.0]
都市計画は、都市システム全体にわたる都市境界を定義するための適切な基準をまだ欠いている。
ICTは、都市システムのより正確な記述を記述する可能性を提供する。
都市境界を定義するため,大量の携帯電話記録に計算手法を適用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-06T17:31:21Z) - Socio-economic, built environment, and mobility conditions associated
with crime: A study of multiple cities [9.78342936850961]
本研究では,犯罪と社会経済的要因との関連性を検討するためのベイズモデルを提案する。
その結果, 社会経済的条件, 移動情報, 身体的特徴の併用は, 犯罪の発生を効果的に説明できることがわかった。
近隣住民の社会・生態的要因が犯罪に大きく関係していることが示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-13T08:36:59Z) - Measuring Spatial Subdivisions in Urban Mobility with Mobile Phone Data [58.720142291102135]
2050年までに世界の人口の3分の2が都市部に住んでいる。
この成長は、都市が持続可能性を測定し計画する能力よりも速く、より複雑である。
都市がなぜ包括的になるのかを理解するために,空間分割を識別し特徴付ける手法を定義する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-20T14:37:46Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。