論文の概要: ML4EJ: Decoding the Role of Urban Features in Shaping Environmental
Injustice Using Interpretable Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02476v1
- Date: Tue, 3 Oct 2023 22:48:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-05 17:09:37.788633
- Title: ML4EJ: Decoding the Role of Urban Features in Shaping Environmental
Injustice Using Interpretable Machine Learning
- Title（参考訳）: ML4EJ:解釈型機械学習を用いた環境不正形成における都市の特徴の役割のデコード
- Authors: Yu-Hsuan Ho, Zhewei Liu, Cheng-Chun Lee, Ali Mostafavi
- Abstract要約: 本研究は, 大気汚染, 都市熱, 洪水の3つの主要な危険因子の曝露格差に対する各種都市特性の影響を解析するために, 解釈可能な機械学習モデルを構築した。
この性能は、都市の特徴の変化が環境の危険度にどの程度の違いがあるかを測定するために用いられる。
本研究から得られた知見は, 都市の特徴と環境リスク曝露格差との相互作用について, 新たな視点を与えるものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.616733806935934
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Understanding the key factors shaping environmental hazard exposures and
their associated environmental injustice issues is vital for formulating
equitable policy measures. Traditional perspectives on environmental injustice
have primarily focused on the socioeconomic dimensions, often overlooking the
influence of heterogeneous urban characteristics. This limited view may
obstruct a comprehensive understanding of the complex nature of environmental
justice and its relationship with urban design features. To address this gap,
this study creates an interpretable machine learning model to examine the
effects of various urban features and their non-linear interactions to the
exposure disparities of three primary hazards: air pollution, urban heat, and
flooding. The analysis trains and tests models with data from six metropolitan
counties in the United States using Random Forest and XGBoost. The performance
is used to measure the extent to which variations of urban features shape
disparities in environmental hazard levels. In addition, the analysis of
feature importance reveals features related to social-demographic
characteristics as the most prominent urban features that shape hazard extent.
Features related to infrastructure distribution and land cover are relatively
important for urban heat and air pollution exposure respectively. Moreover, we
evaluate the models' transferability across different regions and hazards. The
results highlight limited transferability, underscoring the intricate
differences among hazards and regions and the way in which urban features shape
hazard exposures. The insights gleaned from this study offer fresh perspectives
on the relationship among urban features and their interplay with environmental
hazard exposure disparities, informing the development of more integrated urban
design policies to enhance social equity and environmental injustice issues.
- Abstract（参考訳）: 環境ハザードの曝露とその関連環境不正問題を形成する重要な要因を理解することは、公平な政策措置の策定に不可欠である。
環境不公平に関する伝統的な視点は、主に社会経済的な側面に焦点を合わせており、しばしば異質な都市特性の影響を見下ろしている。
この限定的な見解は、環境正義の複雑な性質と都市デザインの特徴との関係の包括的理解を妨げる可能性がある。
このギャップに対処するために, 大気汚染, 都市熱, 洪水の3つの主要な危険因子の暴露格差に対する様々な都市特性とその非線形相互作用の影響を解釈可能な機械学習モデルを構築した。
この分析は、ランダムフォレストとXGBoostを使って、アメリカ合衆国の6つの大都市圏のデータでモデルを訓練し、テストする。
この性能は、都市の特徴のばらつきが環境ハザードレベルのばらつきを形作る程度を測定するために使用される。
さらに, 特徴重要度の分析により, 危険範囲を形作る最も顕著な都市の特徴として, 社会的デデノグラフィの特徴が明らかになった。
インフラ分布と土地被覆に関する特徴は, 都市熱と大気汚染の暴露において比較的重要である。
さらに,各領域におけるモデル転送可能性の評価を行った。
その結果, 移動性は限定的であり, 危険と地域間の複雑な差異や, 都市の特徴が危険にさらされる方法が強調された。
本研究から得られた知見は,都市の特徴と環境ハザード曝露格差との相互作用との関係に関する新たな視点を示し,社会的公平性と環境不公平性の問題を改善するため,より統合的な都市デザイン政策の展開を告げるものである。
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