GISを活用したグリーンインフラ適地評価・ゾーニングの最新動向
はじめに
グリーンインフラを効果的に導入するためには、「どこに」「どのような機能を持つ」グリーンインフラを配置するかが極めて重要になります。限られた資源や土地の中で、最大限の効果を発揮するためには、科学的かつデータに基づいた計画が不可欠です。この計画プロセスにおいて、地理情報システム（GIS）の活用が注目されています。GISは、様々な地理空間情報を重ね合わせて分析することで、グリーンインフラの適地を評価し、機能に応じたゾーニングを行う上で強力なツールとなります。本稿では、GISを活用したグリーンインフラの適地評価・ゾーニングにおける最新の技術動向と、自治体での実践的な活用方法について概説します。
GISによる適地評価・ゾーニングの基本的な考え方
GISを用いた適地評価は、特定の目的に対して最も適した場所を選定する手法です。グリーンインフラの場合、その目的は多岐にわたります。例えば、洪水リスク軽減、ヒートアイランド緩和、生物多様性保全、住民の健康増進など、期待される機能によって適地の条件は異なります。
GISでは、これらの適地条件を表現する様々な地理空間データ（標高、土地利用、植生、水域、インフラ整備状況、人口密度、ハザード情報など）をレイヤーとして重ね合わせます。そして、各レイヤーの情報に重要度や制約条件を付与し、空間的なオーバーレイ分析やマルチクライテリア分析（多基準評価）を行うことで、目的に合致する適地の候補地を抽出します。
ゾーニングは、この適地評価の結果を踏まえ、地域全体を機能や優先度に応じて区分けするプロセスです。例えば、河川沿いを治水・水質浄化機能を持つグリーンインフラの重点整備ゾーン、都市部をヒートアイランド緩和・住民健康増進機能を持つゾーンとして定めるなど、地域計画や政策目標との整合性を図りながら空間的な配置計画を具体化します。
適地評価・ゾーニングにおける最新技術動向
GISを活用した適地評価・ゾーニングの手法は、データ技術や分析手法の進化により高度化しています。
- 高解像度データの活用: LIDAR（Light Detection and Ranging）データを用いた精密な地形解析や、ドローンによる高解像度画像を用いた現況把握が進んでいます。これにより、微細な地形条件や植生状況など、グリーンインフラの配置に影響する詳細な情報を取得できるようになりました。
- オープンデータとビッグデータの統合: 国や自治体が提供するオープンデータ（デジタル標高モデル、土地利用メッシュデータ、ハザードマップなど）や、住民の行動データ、SNSデータなどのビッグデータをGIS上で統合・分析することで、より多角的な視点から適地を評価することが可能になっています。
- 機械学習・AIとの連携: 機械学習モデルを用いて、過去のデータから特定のグリーンインフラ機能（例: 雨水貯留効果、気温抑制効果）が期待できる場所のパターンを学習させ、適地を予測する研究が進められています。これにより、複雑な要因が絡み合う評価基準の設定や分析の精度向上に貢献が期待されています。
- 生態系サービス評価モデルとの連携: GIS上で動く生態系サービス評価モデル（例: InVEST、ARIESなど）と連携させることで、グリーンインフラ導入候補地がもたらす具体的な生態系サービスの量や価値を定量的に評価し、適地選定の根拠とすることが可能になっています。
- リアルタイムデータとの連携: IoTセンサーなどから得られるリアルタイムの環境データ（気温、湿度、水位など）をGISに取り込み、現在の状況に基づいた適地評価や、将来の気候変動シナリオを踏まえた適応策としての適地選定も試みられています。
自治体における実践的な活用
これらの最新技術は、自治体におけるグリーンインフラ計画策定において、以下のような実践的な活用が可能です。
- 多機能発揮を考慮した適地選定: 単一機能（例: 防災）だけでなく、複数の機能（例: 防災＋生物多様性保全＋景観向上）を同時に満たす可能性のある場所を、多様な空間データを統合分析することで特定します。例えば、洪水リスクの高い区域内にあるまとまった遊休地に対し、治水機能を持つ滞水緑地としての適性を評価しつつ、同時に周辺住民の利用や生物多様性保全の観点からの評価を重ね合わせることで、最適な候補地を選定できます。
- 政策目標と連携したゾーニング: 都市計画マスタープランや地域防災計画、生物多様性地域戦略などの上位計画や個別計画で示された政策目標とGIS分析結果を連携させ、優先的にグリーンインフラを導入すべきエリア（ゾーニング）を視覚的に提示します。これにより、部署横断的な合意形成や、具体的な事業計画への落とし込みが容易になります。
- 住民説明資料の作成: GISで作成された適地評価マップやゾーニングマップは、視覚的に非常に分かりやすい資料となります。なぜその場所が選ばれたのか、どのような効果が期待できるのかを、客観的なデータに基づいて住民に説明する際に、有力な根拠として活用できます。
- 効果の予測と評価: GISを用いた分析により、グリーンインフラ導入後の環境変化や効果（例: 雨水流出抑制量、気温低下効果など）を予測するシミュレーションを行い、計画の効果を事前に評価できます。これにより、費用対効果の高い計画策定に貢献します。
導入における課題と展望
GISを活用した適地評価・ゾーニングの導入には、いくつかの課題も存在します。まず、多様で精度の高い地理空間データを収集・整備するためのコストや、それらを分析するための専門知識を持つ職員の育成または外部専門機関との連携が必要となります。また、最新の分析手法やモデルを適用するためには、継続的な情報収集と技術習得が求められます。
しかし、これらの課題を克服することで、より科学的で効果的なグリーンインフラ計画の策定が可能となります。今後は、オープンデータのさらなる充実、分析ツールのユーザビリティ向上、AIを活用した自動分析機能の発展などにより、GISを活用した適地評価・ゾーニングはさらに普及・高度化していくと考えられます。自治体においては、これらの技術動向を注視し、計画策定プロセスの質的向上に繋げていくことが重要です。
まとめ
GISを活用したグリーンインフラの適地評価・ゾーニングは、多岐にわたる空間情報を統合的に分析し、グリーンインフラを最も効果的に配置するための重要な手法です。最新の技術動向を取り入れることで、より精密かつ多角的な評価が可能となり、自治体のグリーンインフラ計画の質を高めることに貢献します。データの収集・整備や専門知識の確保といった課題はありますが、その克服は、持続可能でレジリエントなまちづくりを実現する上で不可欠なステップと言えるでしょう。