空間的相互作用とは何？わかりやすく解説 Weblio辞書

空間的相互作用

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2023/02/07 03:32 UTC 版)

空間的相互作用（くうかんてきそうごさよう、英語: spatial interaction）とは、地域間における流動^{[注釈 1]}のことをさす地理学の用語である^[2]。この用語は、アメリカ合衆国の地理学者のエドワード・アルマンにより用いられはじめた^[3]。

脚注

注釈

^ 人口移動や、物資・貨幣・情報の流動など^[1]。
^ O-D行列とは、2地点間での流動量を表示する地理行列（相互作用行列）のことで、旅客や貨物などの流動の表示に使用できる^[4]。
^ 距離逓減関数では、パワー形 $f(d_{ij})={d_{ij}}^{\beta }$ または指数形 $f(d_{ij})=\exp(-\beta d_{ij})$ が使用されることが多い^[6]。
^ 均衡因子（balancing factor）とは、制約条件を満たす定数のことであり、調整項 $k$ の代替で用いられる^[10]。
^ 式(5)を、式(3)・式(4)に代入して求められる^[13]。
^ 地域 $i$ の住宅から地域 $j$ の職場への通勤を考え、地域 $i$ を発地とする通勤者数を $H_{i}$ 、地域 $j$ を着地とする通勤者数を $E_{j}$ とおくとき、以下の2つの条件
$\sum _{j=1}^{n}T_{ij}=H_{i}$

$\sum _{i=1}^{m}T_{ij}=E_{j}$
を満足するため、通勤モデルは発生―吸収制約モデルと判断できる^[14]。
^ 式(6)を式(3)に代入して求められる^[16]。
^ 地域 $i$ の住民が地域 $j$ の商店で買い物を行う場合を考え、地域 $i$ の住民の総消費金額を $O_{i}$ 、地域 $j$ の商店の総販売額を $D_{j}$ とおくとき、総消費金額 $O_{i}$ は、住民の収入の制約を受けるため上限値があるが、総販売額 $D_{j}$ は固定値をとらないため、買物行動モデルは発生制約モデルと判断できる^[17]。
^ 式(7)を式(4)に代入して求められる^[16]。
^ 地域 $j$ での労働者が、就業先周辺の地域 $i$ に居住する場合を考える^[18]。このとき、地域 $j$ での労働者数 $D_{j}$ には上限があるが、居住地域は労働者が自由に選択でき、地域 $i$ の人口 $O_{i}$ は固定値をとらないため、この居住立地モデルは吸収制約モデルと判断できる^[17]。
^ ただし、この居住立地モデルでは住宅供給を行う側の事情や、住宅環境の地域差による居住地選択の違いを考慮していない^[19]。このため、支出可能な住宅価格を制約条件を加えた居住立地モデルも存在し、そのモデルは発生―吸収制約モデルに該当する^[20]。

出典

^ 杉浦 1989, p. 85.
^ ^a ^b ^c ^d ^e ^f 村山 2013, p. 159.
^ 石川 1988, p. 3.
^ 村山・駒木 2013, p. 24.
^ ^a ^b ^c ^d ^e ^f 村山 2013, p. 160.
^ ^a ^b 村山 2013, p. 162.
^ 村山 2013, pp. 160–161.
^ 村山 2013, p. 161.
^ 石川 1988, p. 7.
^ ^a ^b ^c 石川 1988, p. 29.
^ 張 2011, p. 4.
^ ^a ^b ^c ^d 高阪 1979, p. 3.
^ ^a ^b 村山 2013, pp. 162–163.
^ 高阪 1979, p. 5.
^ ^a ^b ^c 村山 2013, p. 164.
^ ^a ^b ^c ^d ^e ^f 村山 2013, p. 163.
^ ^a ^b ^c ^d ^e 村山 2013, p. 165.
^ 石川 1988, p. 100.
^ 石川 1988, p. 102.
^ 石川 1988, pp. 102–103.
^ 石川 1988, p. 12.
^ 村山 2013, p. 166.
^ 石川 1988, p. 23.
^ ^a ^b 村山 2013, p. 167.
^ 杉浦 1986, p. 171.

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空間的相互作用

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「空間分析」の記事における「空間的相互作用」の解説

詳細は「空間的相互作用」を参照空間的相互作用や重力モデルは、地理空間の位置間において人、材料、情報の流れを推定する。住宅地の通勤者数から土地の発展性が、商業地の事務所容量から地域の魅力度が、走行距離や時間から測定位置間の近接関係などの因数が取得できる。また、位相幾何学的または地政学的な地域間の関係は、特に距離と地形間で頻繁に相反する関係を考慮し導出されなければならない。例えば空間的に近い地域が高速道路で隔てられている場合、有意な関係性が見られない場合がある。これらの関係の関数形式を指定後、保有している流量データに通常の最小二乗法や最尤推定のような標準的技術を用いてモデルパラメータを推定できる。空間的相互作用モデルに研究対象周辺の競合要因を加える際には、流路上をクラスタリングし影響値を取得する。ニューラルネットワークのような計算方法でも、位置間の空間的関連性の推定やノイズが多い定性的なデータの処理が可能である。

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