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細密人口予測と性別、年齢階層別、地域別自動車利用特性に基づく C02排出量の将来予測

机译：对详细人口预测，性别，年龄段和区域汽车使用特征的未来预测

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摘要

本研究では，町丁目レベルの細密人口予測と.パーソントリップ調査のデータを用いた 性別、年齢階層別、地域（C-zone)別自動車需要予測を行い，これをもとにco2排出量を推計する手法を示した。細密人U予測では.コ一ホート生存率法により自然增減を予測 し.ベクトル自己回帰（VAR: Vector Auto-regression)モデルを作成し社会増減の予測を 行い，自然増減と社会増減それぞれの予測結果を足し合わせ人口予測を行った。自動車需 要予測では，まず.性、年齢階層、地域別に過去の自動車需要を分析した。次に.過去3 時点の変化を，3つの視点から分析した。1つ目は，地域、住民全体に作用する時代環境 のマクロな変化である時代効果.2つ目は.加齢に伴う人間の心理的側面やライフステー ジと関連する変化である年代効果.3つ目は.団塊世代に代表される同じ時代環境で育つ た同時出生集団固有の特徴である世代効果である。これら3つの効果を分析し，その結果 と町丁目別人口予測を組み合わせることで将来のco2排出量を予測した。2020年の北九州市戸畑区の自家用自動車起因のC02排出量は年間14，875tで.2005年 比5.396減少と予測された。この結果には，人口の減少の他に，1人あたりの自動車需要 の減少も包含されている。
机译：在这项研究中，我们将根据性别，年龄段和区域（C-Zone）的性别数据来估计二氧化碳排放，该排放量使用了人唇部调查的数据以及该区域（C-Zone）。该方法已显示。在最好的人U预测中，自然的减少是由Koichi Hote存活率预测的。创建了矢量自我回归（VAR：矢量自动回归）模型，预测社会的增加和减少，并预测自然的增长，减少和减少和减少和减少和下降社交增加或减少。添加了结果以进行人口预测。在对汽车需求的预测中，过去，年龄组和地区对过去的需求进行了分析。接下来，从三个角度分析了过去3次的变化。第一个是该地区时代和整个居民的宏观变化。第二个效果。第三个是一代效应，这是同时出生群体的独特特征，在同一时代长大，以婴儿潮一代为代表。分析了这三个效果，结果，通过将结果与城镇粉的人口预测相结合，预测了未来的二氧化碳排放。预计2020年Kitakyushu City在Tobata -ku的私家车引起的C02排放量预计将减少5.396年-14,875T。结果包括人口减少，以及每人汽车需求的减少。

著录项

  • 来源
    《環境科学会誌》 |2013年第6期|562-570|共9页
  • 作者

    松本亨; 岩下達也;

  • 作者单位

    北九州市立大学;

    〒808-0135福岡県北九州市若松区ひびきの1-1;

    西日本システム建設（株）.〒862-0976熊本県熊本市中央区九品寺3-ほ-7;

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