気候・健康リスク下での都市緑化のための地域優先順位付けへの地理空間的アプローチ

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a reproducible spatial indicator method for urban climate-health adaptation research, applicable in other cities.

🏢実務担当者:Offers a prioritization tool for urban planners and green space managers to target interventions where climate and health needs are greatest.

🏛政策担当者:Demonstrates how integrated climate-health indicators can guide municipal greening investments and resilience planning.

都市の脆弱性は、環境曝露、社会人口統計学的な不平等、公衆衛生上のストレス要因の相互作用から生じる。都市緑地は解決策の一部であるが、その適応的価値は植生の種類と空間的分布に依存する。我々は、気候健康リスク下における都市緑化のための近隣地域の優先順位付けを支援するため、オランダのエンスヘーデを対象とした、空間的・指標ベースの枠組みを開発した。我々は、熱曝露、洪水曝露、精神的健康、身体的健康、社会人口統計学的状態の指標を複合スコアに統合して近隣地域を相対的ニーズによってランク付けし、社会人口統計学的状態を考慮しながら樹冠および草地被覆と各指標との関連をモデル化した。樹木被覆は、気候曝露の低減および精神的健康の向上と最も強く一貫した関連を示した。草地被覆も熱の緩和および洪水曝露の低減と関連していたが、関連はより小さく一貫性に欠けた。身体的健康は主に社会人口統計学的状態と関連していた。重要な空間的知見として、気候曝露は逆行的な分布を示すことが挙げられる。すなわち、洪水リスクは密集した都市中心部に集中する一方、熱ストレスは41℃の閾値を使用した場合、樹冠密度が低い郊外の近隣地域でより顕著である。空間分析により、物理的等価温度が41℃未満の地域は、ほぼ例外なく樹冠または森林被覆のある場所に対応することがさらに確認され、他の植生タイプと比較した樹木の特定の冷却機能が強調された。これらの結果は、空間的に差別化された自治体レベルの緑化の優先順位付けを支援し、ニーズの高い地域における樹冠の保護と拡大を重視し、洪水リスクが支配的な地域では樹冠介入を透水性表面で補完することを示唆する。横断的であり因果関係を示すものではないが、この枠組みは透明性があり、再現可能で、参加型での使用に適しており、地域に応じた証拠に基づく都市レジリエンス計画の実践的な出発点を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Urban vulnerability arises from the interaction of environmental exposures, socio-demographic inequalities, and public-health stressors. Urban green space is part of the solution, but its adaptive value depends on vegetation type and spatial distribution. We developed a spatial, indicator-based framework for Enschede, the Netherlands, to support neighbourhood prioritisation for urban greening under climate-health risk. We integrated indicators of heat exposure, flood exposure, mental health, physical health, and socio-demographic status into a composite score to rank neighbourhoods by relative need, and modelled associations between tree canopy and grass cover and each indicator while accounting for socio-demographic status. Tree cover showed the strongest and most consistent associations with lower climate exposure and better mental health. Grass cover was also associated with enhancing heat and reducing flood exposure, but associations were smaller and less consistent. Physical health was primarily associated with socio-demographic status. A key spatial finding is that climate exposures follow an inverse distribution: flood risk concentrates in the dense urban core while heat stress is more pronounced in peri-urban neighbourhoods with lower canopy density when using the 41 °C threshold. Spatial analysis further confirmed that areas with Physical Equivalent Temperature below 41 °C correspond almost exclusively to locations with tree canopy or forest cover, underscoring the specific cooling function of trees relative to other vegetation types. These results support spatially differentiated, municipality-level prioritisation of greening, with emphasis on protecting and expanding tree canopy in high-need areas and complementing canopy interventions with permeable surfaces where flood risk dominates. Although cross-sectional and not causal, the framework is transparent, reproducible, and suitable for participatory use, providing a practical starting point for locally responsive and evidence-informed urban resilience planning.

• semanticscholar https://doi.org/10.1088/2515-7620/ae5d9afirst seen 2026-06-29 08:24:52 · last seen 2026-09-21 05:15:58