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寒冷地におけるFuel Povertyの実態と
解決手法に関する研究
北海道大学大学院工学院 空間性能システム専攻
建築環境学研究室 修士2年 紺野 良文
Hokkaido University
Research on a Solution o...
Fuel Poverty(燃料貧困)
・イギリスなどの北部・中部ヨーロッパでは社会問題化
・室内を適切な温度に保つためのエネルギーコストが収入の10%を超えた世帯
原因
①世帯の所得水準の低さ
②エネルギー効率の悪い住宅
③電力・ガスなどの...
研究の背景
Fuel Poverty(燃料貧困)
・イギリスなどの北部・中部ヨーロッパでは社会問題化
・室内を適切な温度に保つためのエネルギーコストが収入の10%を超えた世帯
原因
①世帯の所得水準の低さ
②エネルギー効率の悪い住宅
③電力...
研究の背景
Fuel Poverty(燃料貧困)
・イギリスなどの北部・中部ヨーロッパでは社会問題化
・室内を適切な温度に保つためのエネルギーコストが収入の10%を超えた世帯
原因
①世帯の所得水準の低さ
②エネルギー効率の悪い住宅
③電力...
北海道の世帯の状況
他地域より高い光熱費
高齢化⇒収入状況
研究の背景
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
1ヶ月あたり光熱費内訳...
研究の目的
日本の寒冷地におけるFuel Povertyの実態の把握
解決手法の提案
日本においてFuel Povertyの調査・対策が不十分
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検...
本研究の構成
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
研究の背景・目的
Fuel Povertyに関する既往研究の調査
寒冷地におけるF...
Fuel Povertyに関する既往研究
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
イギリスにおける対策
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
収入の支援
住宅のエネルギー
効率の改善
エネルギー料金割引
Louise...
イギリスにおける対策
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
収入の支援
住宅のエネルギー
効率の改善
エネルギー料金割引
世帯収入の低...
イギリスにおける対策
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
収入の支援
住宅のエネルギー
効率の改善
エネルギー料金割引
全体の72%...
イギリスにおける対策
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
収入の支援
住宅のエネルギー
効率の改善
エネルギー料金割引
全体の72%...
イギリスにおける対策
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
Winter Fuel Payments Warm Front Warm ...
イギリスにおける対策
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
Winter Fuel Payments Warm Front Warm ...
イギリスにおける対策
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
Winter Fuel Payments Warm Front Warm ...
Louise Sunderland & Darryl Croft, Energy poverty – risks, conflicts and opportunities in the development of energy poverty...
アンケート調査を用いたFuel Poverty状況の把握
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
アンケート概要
高齢者がいる世帯
美瑛アンケート
砂川アンケート
⇒アンケート結果から高齢者がいる世帯を抽出
子供がいる世帯
K学校学生アンケート
上記それぞれに対しFuel Poverty世帯を推定し実態把握
はじめに
アンケート調査を...
Fuel Poverty世帯の推定
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月...
Fuel Poverty世帯の推定
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
年間のエネルギーコストの推定
2. Kの値から各暖房使用月...
アンケート結果まとめ
高齢者がいる世帯
・世帯主が女性
・世帯人員数の少ない世帯
・性能が悪い住宅に住んでいる
・個別暖房を使用する傾向
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
...
統計情報を用いたFuel Poverty状況の解析
はじめに
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
推定方法
公開されている統計情報を用い北海道でのFuel Poverty実態を把握
平成25年住宅土地統計、気象データ
はじめに
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
アンケート調査...
推定方法
はじめに
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
総務省統計局,平成25年住宅・土地統計調査,http://www.stat.go.jp...
推定結果
はじめに
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
赤が濃いほどFuel Poverty世帯が多く占めている
白の地域は統計情報がなく推定...
推定結果
はじめに
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
空知地方南東部の旧産炭地: 高
札幌市近郊:低
市町村別Fuel Poverty世帯割合
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
夕張市
赤平市
芦別市
三笠市
余市町
森町
歌志内市
遠軽町
白老町
美唄市
美幌町
士別市
深川市
八雲町
留萌市
名寄市
紋別市
新ひだか町
滝川市
小樽市
根室市
富良野市
...
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
夕張市
赤平市
芦別市
三笠市
余市町
森町
歌志内市
遠軽町
白老町
美唄市
美幌町
士別市
深川市
八雲町
留萌市
名寄市
紋別市
新ひだか町
滝川市
小樽市
根室市
富良野市
...
Fuel Poverty世帯の内訳
住宅の所有の関係別Fuel Poverty世帯
持ち家が多いのが特徴
旧産炭地は公営の借家の割合が他の自治体よりも高い
はじめに
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決策の提案・検証
Fuel Pove...
y = 0.9873x - 0.103
R² = 0.7366
y = 0.8327x + 0.155
R² = 0.7038
y = 324.18x + 2936.1
R² = 0.0137
0
1,000
2,000
3,000
4,000...
y = 0.9873x - 0.103
R² = 0.7366
y = 0.8327x + 0.155
R² = 0.7038
y = 324.18x + 2936.1
R² = 0.0137
0
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y = 0.9873x - 0.103
R² = 0.7366
y = 0.8327x + 0.155
R² = 0.7038
y = 324.18x + 2936.1
R² = 0.0137
0
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4,000...
y = 0.9873x - 0.103
R² = 0.7366
y = 0.8327x + 0.155
R² = 0.7038
y = 324.18x + 2936.1
R² = 0.0137
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Fuel Poverty推定要素との比較
y = 0.9873x - 0.103
R² = 0.7366
y = 0.8327x + 0.155
R² = 0.7038
y = 324.18x + 2936.1
R² = 0.0137
0
1,...
y = 0.6265x + 0.0373
R² = 0.711
y = -0.4518x + 0.1494
R² = 0.7532
-25%
-20%
-15%
-10%
-5%
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60%...
y = 0.6265x + 0.0373
R² = 0.711
y = -0.4518x + 0.1494
R² = 0.7532
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y = 0.6265x + 0.0373
R² = 0.711
y = -0.4518x + 0.1494
R² = 0.7532
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Fuel Poverty世帯と高齢化率・人口増加率との比較
推定結果
各地域におけるFuel Poverty世帯割合と各要素との関係
・高齢化率・・・高齢化が進む地域はFuel Poverty世帯が多い
・人口増加率・・・人口減少の激しい地域...
解決手法の検証
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
統計情報を用いた
FP状況の解析
解決手法
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
統計情報を用いた
FP状況の解析
住宅の性能向上支援(Warm Frontのような)
築年数の古い公営住宅の改修
解決手法
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
統計情報を用いた
FP状況の解析
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%...
解決手法
住宅の性能向上(Warm Frontのような)
公営住宅の改修
広い持ち家に住んでいる世帯は住み替え
1990年以前に建設された持ち家・公営住宅に居住するFP世帯
新築の公営住宅へ住み替えた場合の地域全体での効果を検証
はじ...
シミュレーション概要
 シミュレーションソフト:ESP-r
 モデル:一般的な公営住宅を参考
シミュレーション結果から公営住宅の年間のエネルギーコストを算出
統計情報解析の計算を用い各市町村のFuel Poverty世帯数を推定
はじめ...
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
夕張市
赤平市
芦別市
三笠市
余市町
森町
歌志内市
遠軽町
白老町
美唄市
美幌町
士別市
深川市
八雲町
留萌市
名寄市
紋別市
新ひだか町
滝川市
小樽市
根室市
富良野市
...
シミュレーション結果
減少の多い地域と少ない地域
⇒築年数の古い持ち家が多く存在した地域で特に効果が見られた
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
統計情報を用いた
...
考察
住み替えによる効果を確認
除排雪に関する問題の解消
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
解決策の提案・検証
Fuel Povertyに
関する既往研究
統計情報を用いた
FP状況の解析
151
43
53
103
12
...
考察
住み替えによる効果を確認
除排雪に関する問題の解消
住み替え可能な公営住宅の不足
築年数の古い、かつ床面積の大きな住宅に居住する世帯や世帯の年齢
などを加味した分析
はじめに
アンケート調査を用い
たFP状況の把握
解決策の提案・...
総括
本研究により得られた知見を以下に示す。
1. アンケート調査から、高齢者がいる世帯と子供がいる世帯とでFuel Poverty世帯
の推定を行い、それぞれの実態を分析した。世帯の状況(年齢・人員数・住宅)や
住まい方との関係を明らかにした...
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Research on a Solution of Fuel Poverty in Cold Climate Region

Households in “Fuel Poverty” is defined as which needs to spend more than 10% of its income on all fuel use and to heat its home to an adequate standard of warmth. Fuel Poverty is caused by three factors: low income, high fuel price and poor energy efficiency of a home. In cold climate region, people need to use heating to keep warm, but households in Fuel Poverty cannot afford to heat their house adequately. In this research, we investigated Fuel Poverty in cold climate region by using questionnaire and statistics and propose a solution of Fuel Poverty.

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Research on a Solution of Fuel Poverty in Cold Climate Region

  1. 1. 寒冷地におけるFuel Povertyの実態と 解決手法に関する研究 北海道大学大学院工学院 空間性能システム専攻 建築環境学研究室 修士2年 紺野 良文 Hokkaido University Research on a Solution of Fuel Poverty in Cold Climate Region
  2. 2. Fuel Poverty(燃料貧困) ・イギリスなどの北部・中部ヨーロッパでは社会問題化 ・室内を適切な温度に保つためのエネルギーコストが収入の10%を超えた世帯 原因 ①世帯の所得水準の低さ ②エネルギー効率の悪い住宅 ③電力・ガスなどのエネルギー 料金の上昇 研究の背景 問題点  エネルギーコストが家計を圧迫 ⇒暖房の使用を控えることによる 室温の低下 ⇒不適切な暖房の使用 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 高齢者・子供は健康へ悪影響?
  3. 3. 研究の背景 Fuel Poverty(燃料貧困) ・イギリスなどの北部・中部ヨーロッパでは社会問題化 ・室内を適切な温度に保つためのエネルギーコストが収入の10%を超えた世帯 原因 ①世帯の所得水準の低さ ②エネルギー効率の悪い住宅 ③電力・ガスなどのエネルギー 料金の上昇 問題点  エネルギーコストが家計を圧迫 ⇒暖房の使用を控えることによる 室温の低下 ⇒不適切な暖房の使用 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 高齢者・子供は健康へ悪影響?
  4. 4. 研究の背景 Fuel Poverty(燃料貧困) ・イギリスなどの北部・中部ヨーロッパでは社会問題化 ・室内を適切な温度に保つためのエネルギーコストが収入の10%を超えた世帯 原因 ①世帯の所得水準の低さ ②エネルギー効率の悪い住宅 ③電力・ガスなどのエネルギー 料金の上昇 問題点  エネルギーコストが家計を圧迫 ⇒暖房の使用を控えることによる 室温の低下 ⇒不適切な暖房の使用 高齢者・子供は健康へ悪影響? はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究
  5. 5. 北海道の世帯の状況 他地域より高い光熱費 高齢化⇒収入状況 研究の背景 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 1ヶ月あたり光熱費内訳と収入に対する光熱費割合 総務省統計局,平成25年度家計調査,http://www.stat.go.jp/data/kakei/,2016.5参照 総務省統計局,平成27年国勢調査,http://www.stat.go.jp/data/kokusei/2015/index.htm,2016.11参照 北海道内の各市町村の高齢化率 0.0% 1.0% 2.0% 3.0% 4.0% 5.0% 0 4,000 8,000 12,000 16,000 20,000 北海道 東北 関東 北陸 東海 近畿 中国 四国 九州 沖縄 1ヶ月あたり支出[円] 他の光熱 ガス代 電気代 割合
  6. 6. 研究の目的 日本の寒冷地におけるFuel Povertyの実態の把握 解決手法の提案 日本においてFuel Povertyの調査・対策が不十分 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究
  7. 7. 本研究の構成 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 研究の背景・目的 Fuel Povertyに関する既往研究の調査 寒冷地におけるFuel Povertyの実態把握 アンケート調査を用いた Fuel Poverty世帯の 特徴・住まい方 統計情報を用いた解析 による地域性・住宅種別 等との関係 解決手法 総括
  8. 8. Fuel Povertyに関する既往研究 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握
  9. 9. イギリスにおける対策 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 収入の支援 住宅のエネルギー 効率の改善 エネルギー料金割引 Louise Sunderland & Darryl Croft, Energy poverty – risks, conflicts and opportunities in the development of energy poverty alleviation policy under the umbrella of energy efficiency and climate change, eceee 2011 Summer Study Proceedings Thomas, 2011 対策:大きく3つに分類
  10. 10. イギリスにおける対策 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 収入の支援 住宅のエネルギー 効率の改善 エネルギー料金割引 世帯収入の低さ 低エネルギー効率の住宅 エネルギー価格の高騰 Louise Sunderland & Darryl Croft, Energy poverty – risks, conflicts and opportunities in the development of energy poverty alleviation policy under the umbrella of energy efficiency and climate change, eceee 2011 Summer Study Proceedings Thomas, 2011 主な原因をそれぞれ解消
  11. 11. イギリスにおける対策 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 収入の支援 住宅のエネルギー 効率の改善 エネルギー料金割引 全体の72% Louise Sunderland & Darryl Croft, Energy poverty – risks, conflicts and opportunities in the development of energy poverty alleviation policy under the umbrella of energy efficiency and climate change, eceee 2011 Summer Study Proceedings Thomas, 2011 年間41.6億ポンドの予算 収入支援の3分の1
  12. 12. イギリスにおける対策 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 収入の支援 住宅のエネルギー 効率の改善 エネルギー料金割引 全体の72% 根本的な解決策 Louise Sunderland & Darryl Croft, Energy poverty – risks, conflicts and opportunities in the development of energy poverty alleviation policy under the umbrella of energy efficiency and climate change, eceee 2011 Summer Study Proceedings Thomas, 2011 住宅性能の向上が急務
  13. 13. イギリスにおける対策 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 Winter Fuel Payments Warm Front Warm Home Discount 収入の支援 住宅のエネルギー 効率の改善 エネルギー料金割引 Louise Sunderland & Darryl Croft, Energy poverty – risks, conflicts and opportunities in the development of energy poverty alleviation policy under the umbrella of energy efficiency and climate change, eceee 2011 Summer Study Proceedings Thomas, 2011 政策例
  14. 14. イギリスにおける対策 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 Winter Fuel Payments Warm Front Warm Home Discount 収入の支援 住宅のエネルギー 効率の改善 エネルギー料金割引 ・・・60歳以上の世帯 ・・・低所得者 ・・・年金受給者など Louise Sunderland & Darryl Croft, Energy poverty – risks, conflicts and opportunities in the development of energy poverty alleviation policy under the umbrella of energy efficiency and climate change, eceee 2011 Summer Study Proceedings Thomas, 2011 対象者
  15. 15. イギリスにおける対策 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 Winter Fuel Payments Warm Front Warm Home Discount 収入の支援 住宅のエネルギー 効率の改善 エネルギー料金割引 ・・・60歳以上の世帯 ・・・低所得者 ・・・年金受給者など 対象者のうちFP世帯は19% Louise Sunderland & Darryl Croft, Energy poverty – risks, conflicts and opportunities in the development of energy poverty alleviation policy under the umbrella of energy efficiency and climate change, eceee 2011 Summer Study Proceedings Thomas, 2011 補助が行き渡っていない
  16. 16. Louise Sunderland & Darryl Croft, Energy poverty – risks, conflicts and opportunities in the development of energy poverty alleviation policy under the umbrella of energy efficiency and climate change, eceee 2011 Summer Study Proceedings Thomas, 2011 イギリスにおける対策 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 Winter Fuel Payments Warm Front Warm Home Discount 収入の支援 住宅のエネルギー 効率の改善 エネルギー料金割引 ・・・60歳以上の世帯 ・・・低所得者 ・・・年金受給者など 対象者のうちFP世帯は19% 対象者とFuel Poverty世帯に差が生じている Fuel Poverty世帯を明確にしたうえで対策を行う必要
  17. 17. アンケート調査を用いたFuel Poverty状況の把握 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究
  18. 18. アンケート概要 高齢者がいる世帯 美瑛アンケート 砂川アンケート ⇒アンケート結果から高齢者がいる世帯を抽出 子供がいる世帯 K学校学生アンケート 上記それぞれに対しFuel Poverty世帯を推定し実態把握 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 アンケート概要 名称 美瑛アンケート 砂川アンケート K学校学生アンケート 調査対象美瑛町内の戸建・集合住宅の居住者 砂川市内の戸建の居住者 K高等専門学校の学生とその家族 配布時期 2015年8月上旬 2016年10月下旬 2016年7月 配布数 2100件 1500件 800件 回答数 398件 266件 591件 回収率 19.0% 17.7% 73.9% 調査項目 回答者の属性、暖房器具、窓性能 エネルギーコスト、世帯年収 等 回答者の属性、暖房器具、窓性能 エネルギーコスト、世帯年収 等 回答者の属性、世帯主の業種・年齢 暖房器具、エネルギーコスト 等
  19. 19. Fuel Poverty世帯の推定 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 年間のエネルギーコストの推定 外気温により暖房費が変動するものと仮定 𝐸𝐹𝑒𝑏 − 𝐵𝐴𝑢𝑔 = 𝐾 ∙ ∆𝜃 𝐹𝑒𝑏 EFeb BAug:照明・給湯など 内外温度差∆Өに比例し て暖房費が変動 A) 8月・2月の電気・ガス・灯油代 B) 暖房使用期間 ・・・① 1. ①式のKの値をアンケートから算出 暖房使用期間 暖房使用期間 円
  20. 20. Fuel Poverty世帯の推定 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 年間のエネルギーコストの推定 2. Kの値から各暖房使用月のエネルギーコストを求める 3. 年間のエネルギーコストを求める 𝐸𝑖 = 𝐾 ∙ ∆𝜃𝑖 + 𝐵𝐴𝑢𝑔 𝐸𝑎𝑙𝑙 = 𝐸𝑖 + 𝐵𝐴𝑢𝑔 暖房使用月のエネルギーコスト 暖房使用月以外 各月の内外温度差
  21. 21. アンケート結果まとめ 高齢者がいる世帯 ・世帯主が女性 ・世帯人員数の少ない世帯 ・性能が悪い住宅に住んでいる ・個別暖房を使用する傾向 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 子供がいる世帯 ・世帯主が若いor高齢の世帯 ・世帯人員数が多い世帯
  22. 22. 統計情報を用いたFuel Poverty状況の解析 はじめに 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 アンケート調査を用い たFP状況の把握
  23. 23. 推定方法 公開されている統計情報を用い北海道でのFuel Poverty実態を把握 平成25年住宅土地統計、気象データ はじめに 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 アンケート調査を用い たFP状況の把握 1961~1970 6.2 1971~1980 4.2 1981~1990 2.5 1991~1995 1.7 1996~2000 1.7 2001~2005 1.6 2006~2010 1.3 2011~Sep.2013 1.3 北方建築総合研究所,北海道の住宅事情と「北方型建築」,pp.8~9,2013 総務省統計局,平成25年住宅・土地統計調査,http://www.stat.go.jp/data/jyutaku/, 2016.5参照 住宅建設年・所有の関係ごとの年間エネルギーコスト[円] 暖房の燃料:灯油(36.7[MJ/ℓ]、70[円/ℓ]) 年間ベース費:160,000[円] 建設年別Q値[W/m2 K] 住宅種別ごとの床面積[m2 ] 暖房度日数HDD20-15[℃day] 札幌市 持ち家 公営の 借家 UR 民間借家 (木造) 民間借家 (非木造) 面積 113.75 57.73 52.99 45.45 45.45 札幌 江別 千歳 函館 小樽 3590.9 4202.9 4177.8 3491.9 3739.5 人体:60[W/人] 世帯人員数[人] 在宅率[-] 機器:350[W] - 暖房使用量[MJ]
  24. 24. 推定方法 はじめに 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 アンケート調査を用い たFP状況の把握 総務省統計局,平成25年住宅・土地統計調査,http://www.stat.go.jp/data/jyutaku/, 2016.5参照 札幌市 持ち家 公営の借家 UR 民間借家 100万円未満 12,560 3,470 950 28,270 100~200 42,490 9,630 2,790 77,150 200~300 80,280 6,590 2,610 76,820 300~400 70,620 2,820 2,110 55,570 400~500 53,210 1,370 600 32,840 500~700 71,850 730 440 30,720 700~1000 52,240 140 140 11,810 1000~1500 17,950 0 10 3,960 1500万円以上 6,820 0 0 720 札幌市 持ち家 公営の借家 UR 民間借家 (木造) 民間借家 (非木造) 1961~1970 12,850 590 1,430 4,650 1,870 1971~1980 72,470 10,570 4,940 13,360 12,710 1981~1990 102,310 7,880 1,620 23,460 53,290 1991~1995 62,140 2,720 950 8,920 32,050 1996~2000 53,330 1,870 0 8,620 20,670 2001~2005 42,950 2,270 1,340 10,620 32,920 2006~2010 40,040 940 0 10,600 38,970 2011~Sep.2013 14,760 0 0 3,200 10,560 住宅建設年・所有の関係ごとの年間エネルギーコスト[円] 住宅の所有の関係 ごとの世帯収入分布 収入の10%以上の 住宅割合 住宅の建設年・ 所有の関係別 Fuel Poverty世帯数 住宅の建設年・ 所有の関係分布
  25. 25. 推定結果 はじめに 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 アンケート調査を用い たFP状況の把握 赤が濃いほどFuel Poverty世帯が多く占めている 白の地域は統計情報がなく推定不可 市町村別Fuel Poverty世帯割合
  26. 26. 推定結果 はじめに 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 アンケート調査を用い たFP状況の把握 空知地方南東部の旧産炭地: 高 札幌市近郊:低 市町村別Fuel Poverty世帯割合
  27. 27. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 夕張市 赤平市 芦別市 三笠市 余市町 森町 歌志内市 遠軽町 白老町 美唄市 美幌町 士別市 深川市 八雲町 留萌市 名寄市 紋別市 新ひだか町 滝川市 小樽市 根室市 富良野市 網走市 砂川市 稚内市 室蘭市 北見市 釧路市 倶知安町 岩見沢市 登別市 旭川市 函館市 当別町 七飯町 別海町 釧路町 幕別町 伊達市 音更町 江別市 帯広市 中標津町 北斗市 石狩市 苫小牧市 恵庭市 北広島市 芽室町 千歳市 札幌市 民間借家 UR 公営の借家 持ち家 Fuel Poverty世帯の内訳 はじめに 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 アンケート調査を用い たFP状況の把握 住宅の所有の関係別Fuel Poverty世帯 持ち家が多いのが特徴 市町村別Fuel Poverty世帯の住宅種別の内訳
  28. 28. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 夕張市 赤平市 芦別市 三笠市 余市町 森町 歌志内市 遠軽町 白老町 美唄市 美幌町 士別市 深川市 八雲町 留萌市 名寄市 紋別市 新ひだか町 滝川市 小樽市 根室市 富良野市 網走市 砂川市 稚内市 室蘭市 北見市 釧路市 倶知安町 岩見沢市 登別市 旭川市 函館市 当別町 七飯町 別海町 釧路町 幕別町 伊達市 音更町 江別市 帯広市 中標津町 北斗市 石狩市 苫小牧市 恵庭市 北広島市 芽室町 千歳市 札幌市 民間借家 UR 公営の借家 持ち家 Fuel Poverty世帯の内訳 はじめに 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 アンケート調査を用い たFP状況の把握 住宅の所有の関係別Fuel Poverty世帯 持ち家が多いのが特徴 市町村別Fuel Poverty世帯の住宅種別の内訳
  29. 29. Fuel Poverty世帯の内訳 住宅の所有の関係別Fuel Poverty世帯 持ち家が多いのが特徴 旧産炭地は公営の借家の割合が他の自治体よりも高い はじめに 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 アンケート調査を用い たFP状況の把握 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 夕張市 赤平市 芦別市 三笠市 余市町 森町 歌志内市 遠軽町 白老町 美唄市 美幌町 士別市 深川市 八雲町 留萌市 名寄市 紋別市 新ひだか町 滝川市 小樽市 根室市 富良野市 網走市 砂川市 稚内市 室蘭市 北見市 釧路市 倶知安町 岩見沢市 登別市 旭川市 函館市 当別町 七飯町 別海町 釧路町 幕別町 伊達市 音更町 江別市 帯広市 中標津町 北斗市 石狩市 苫小牧市 恵庭市 北広島市 芽室町 千歳市 札幌市 民間借家 UR 公営の借家 持ち家 市町村別Fuel Poverty世帯の住宅種別の内訳
  30. 30. y = 0.9873x - 0.103 R² = 0.7366 y = 0.8327x + 0.155 R² = 0.7038 y = 324.18x + 2936.1 R² = 0.0137 0 1,000 2,000 3,000 4,000 0% 25% 50% 75% 100% 20% 40% 60% 80% 100% 暖房度日数[℃day] 世帯割合 FP世帯割合 昭和55年以前 300万円未満 暖房度日数 推定結果 各地域におけるFuel Poverty世帯割合と各要素との関係 ・暖房度日数 ・収入の低い世帯 ・築年数の古い世帯 はじめに 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 アンケート調査を用い たFP状況の把握 Fuel Poverty推定要素との比較
  31. 31. y = 0.9873x - 0.103 R² = 0.7366 y = 0.8327x + 0.155 R² = 0.7038 y = 324.18x + 2936.1 R² = 0.0137 0 1,000 2,000 3,000 4,000 0% 25% 50% 75% 100% 20% 40% 60% 80% 100% 暖房度日数[℃day] 世帯割合 FP世帯割合 昭和55年以前 300万円未満 暖房度日数 推定結果 各地域におけるFuel Poverty世帯割合と各要素との関係 ・暖房度日数・・・強い相関は見られない ・収入の低い世帯 ・築年数の古い世帯 はじめに 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 アンケート調査を用い たFP状況の把握 Fuel Poverty推定要素との比較
  32. 32. y = 0.9873x - 0.103 R² = 0.7366 y = 0.8327x + 0.155 R² = 0.7038 y = 324.18x + 2936.1 R² = 0.0137 0 1,000 2,000 3,000 4,000 0% 25% 50% 75% 100% 20% 40% 60% 80% 100% 暖房度日数[℃day] 世帯割合 FP世帯割合 昭和55年以前 300万円未満 暖房度日数 推定結果 各地域におけるFuel Poverty世帯割合と各要素との関係 ・暖房度日数・・・強い相関は見られない ・収入の低い世帯・・・強い正の相関 ・築年数の古い世帯 はじめに 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 アンケート調査を用い たFP状況の把握 Fuel Poverty推定要素との比較
  33. 33. y = 0.9873x - 0.103 R² = 0.7366 y = 0.8327x + 0.155 R² = 0.7038 y = 324.18x + 2936.1 R² = 0.0137 0 1,000 2,000 3,000 4,000 0% 25% 50% 75% 100% 20% 40% 60% 80% 100% 暖房度日数[℃day] 世帯割合 FP世帯割合 昭和55年以前 300万円未満 暖房度日数 推定結果 各地域におけるFuel Poverty世帯割合と各要素との関係 ・暖房度日数・・・強い相関は見られない ・収入の低い世帯・・・強い正の相関 ・築年数の古い世帯・・・強い正の相関 はじめに 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 アンケート調査を用い たFP状況の把握 Fuel Poverty推定要素との比較
  34. 34. Fuel Poverty推定要素との比較 y = 0.9873x - 0.103 R² = 0.7366 y = 0.8327x + 0.155 R² = 0.7038 y = 324.18x + 2936.1 R² = 0.0137 0 1,000 2,000 3,000 4,000 0% 25% 50% 75% 100% 20% 40% 60% 80% 100% 暖房度日数[℃day] 世帯割合 FP世帯割合 昭和55年以前 300万円未満 暖房度日数 推定結果 各地域におけるFuel Poverty世帯割合と各要素との関係 ・暖房度日数・・・強い相関は見られない ・収入の低い世帯・・・強い正の相関 ・築年数の古い世帯・・・強い正の相関 はじめに 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 アンケート調査を用い たFP状況の把握 地域の気候条件よりも収入の低い世帯数や 住宅の築年数が大きく関係している
  35. 35. y = 0.6265x + 0.0373 R² = 0.711 y = -0.4518x + 0.1494 R² = 0.7532 -25% -20% -15% -10% -5% 0% 5% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 20% 40% 60% 80% 100% 人口増加率 高齢化率 FP世帯割合 高齢化率 人口増加率 推定結果 各地域におけるFuel Poverty世帯割合と各要素との関係 ・高齢化率 ・人口増加率 はじめに 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 アンケート調査を用い たFP状況の把握 Fuel Poverty世帯と高齢化率・人口増加率との比較
  36. 36. y = 0.6265x + 0.0373 R² = 0.711 y = -0.4518x + 0.1494 R² = 0.7532 -25% -20% -15% -10% -5% 0% 5% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 20% 40% 60% 80% 100% 人口増加率 高齢化率 FP世帯割合 高齢化率 人口増加率 推定結果 各地域におけるFuel Poverty世帯割合と各要素との関係 ・高齢化率・・・高齢化が進む地域はFuel Poverty世帯が多い ・人口増加率 はじめに 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 アンケート調査を用い たFP状況の把握 Fuel Poverty世帯と高齢化率・人口増加率との比較
  37. 37. y = 0.6265x + 0.0373 R² = 0.711 y = -0.4518x + 0.1494 R² = 0.7532 -25% -20% -15% -10% -5% 0% 5% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 20% 40% 60% 80% 100% 人口増加率 高齢化率 FP世帯割合 高齢化率 人口増加率 推定結果 各地域におけるFuel Poverty世帯割合と各要素との関係 ・高齢化率・・・高齢化が進む地域はFuel Poverty世帯が多い ・人口増加率・・・人口減少の激しい地域ではFuel Poverty世帯が多い はじめに 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 アンケート調査を用い たFP状況の把握 Fuel Poverty世帯と高齢化率・人口増加率との比較
  38. 38. Fuel Poverty世帯と高齢化率・人口増加率との比較 推定結果 各地域におけるFuel Poverty世帯割合と各要素との関係 ・高齢化率・・・高齢化が進む地域はFuel Poverty世帯が多い ・人口増加率・・・人口減少の激しい地域ではFuel Poverty世帯が多い はじめに 統計情報を用いた FP状況の解析 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 アンケート調査を用い たFP状況の把握 y = 0.6265x + 0.0373 R² = 0.711 y = -0.4518x + 0.1494 R² = 0.7532 -25% -20% -15% -10% -5% 0% 5% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 20% 40% 60% 80% 100% 人口増加率 高齢化率 FP世帯割合 高齢化率 人口増加率 収入の少ない高齢者が多い地域 非効率な居住の実態、良質な住宅を提供できてない
  39. 39. 解決手法の検証 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 統計情報を用いた FP状況の解析
  40. 40. 解決手法 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 統計情報を用いた FP状況の解析 住宅の性能向上支援(Warm Frontのような) 築年数の古い公営住宅の改修
  41. 41. 解決手法 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 統計情報を用いた FP状況の解析 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 高齢者 以外 高齢者 高齢夫 婦以外 高齢 夫婦 単身世帯 二人暮らし世帯 150㎡以上 100 ~ 149㎡ 70 ~ 99㎡ 50 ~ 69㎡ 30 ~ 49㎡ 29㎡以下 高齢者のみの世帯は床面積の大きい住宅に居住する傾向 室内を十分に暖房するのに余分なエネルギーを必要とする ⇒改修を実施しても住宅を十分に住みこなせない世帯 ⇒世帯規模に合った住宅への住み替えも有効な手段の一つ 北海道における家族形態別床面積
  42. 42. 解決手法 住宅の性能向上(Warm Frontのような) 公営住宅の改修 広い持ち家に住んでいる世帯は住み替え 1990年以前に建設された持ち家・公営住宅に居住するFP世帯 新築の公営住宅へ住み替えた場合の地域全体での効果を検証 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 統計情報を用いた FP状況の解析
  43. 43. シミュレーション概要  シミュレーションソフト:ESP-r  モデル:一般的な公営住宅を参考 シミュレーション結果から公営住宅の年間のエネルギーコストを算出 統計情報解析の計算を用い各市町村のFuel Poverty世帯数を推定 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 統計情報を用いた FP状況の解析 モデル概要 所在 札幌 断熱仕様 外壁 GW:40[mm] 窓 単板ガラス2重サッシ 暖房設定温度 居間 21[℃] その他 18[℃] 換気回数 0.5[回/h] 在宅時間 16[h](0~9、17~24) 8,500 10,300 モデル図面
  44. 44. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 夕張市 赤平市 芦別市 三笠市 余市町 森町 歌志内市 遠軽町 白老町 美唄市 美幌町 士別市 深川市 八雲町 留萌市 名寄市 紋別市 新ひだか町 滝川市 小樽市 根室市 富良野市 網走市 砂川市 稚内市 室蘭市 北見市 釧路市 倶知安町 岩見沢市 登別市 旭川市 函館市 当別町 七飯町 別海町 釧路町 幕別町 伊達市 音更町 江別市 帯広市 中標津町 北斗市 石狩市 苫小牧市 恵庭市 北広島市 芽室町 千歳市 札幌市 減少分 民間借家 UR 公営同士住み替え 公営の借家 持ち家から公営へ住み替え 持ち家 減少率 シミュレーション結果 北海道全体でのFP世帯割合の減少率は30% 収入の少ない世帯は依然としてFuel Poverty はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 統計情報を用いた FP状況の解析 住み替えを行うことによるFuel Poverty世帯への効果
  45. 45. シミュレーション結果 減少の多い地域と少ない地域 ⇒築年数の古い持ち家が多く存在した地域で特に効果が見られた はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 統計情報を用いた FP状況の解析 持ち家 公営の借家 UR 民間借家 0 100 200 300 400 500 600 700 住み替え前のFuel Poverty世帯の内訳(別海町) 持ち家 公営の借家 UR 民間借家(木造) 民間借家(非木造) 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 住み替え前のFuel Poverty世帯の内訳(札幌市) 減少大 減少小
  46. 46. 考察 住み替えによる効果を確認 除排雪に関する問題の解消 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 統計情報を用いた FP状況の解析 151 43 53 103 12 44 31 39 25 30 115 19 33 7 24 7 13 高齢者が安心して住むことができる環境 づくり 新たに住み始めた住民が、地域に溶け 込むきっかけとなる活動・交流の充実 子育てがしやすい環境づくり 若い世代の転入の促進 住民の交流施設の充実 住民同士が助け合う活動・交流の充実 商業施設の充実 公共交通(バス)の充実 防災・災害時の体制整備 防犯や子供の日常の安全・安心の確保 除排雪の充実 美しいまちなみづくり・維持 自然環境の維持・保全 この地区の住みよさなどの積極的なPR 特にない その他 無回答 0 20 40 60 80 100 120 140 160 105 17 20 51 8 40 24 28 16 17 143 9 11 2 3 1 10 高齢者が安心して住むことができる環境 づくり 新たに住み始めた住民が、地域に溶け 込むきっかけとなる活動・交流の充実 子育てがしやすい環境づくり 若い世代の転入の促進 住民の交流施設の充実 住民同士が助け合う活動・交流の充実 商業施設の充実 公共交通(バス)の充実 防災・災害時の体制整備 防犯や子供の日常の安全・安心の確保 除排雪の充実 美しいまちなみづくり・維持 自然環境の維持・保全 この地区の住みよさなどの積極的なPR 特にない その他 無回答 0 20 40 60 80 100 120 140 160 現在の地区が将来も住みよい地区であるために 必要と思う取り組み(美瑛) 現在の地区が将来も住みよい地区であるために 必要と思う取り組み(砂川)
  47. 47. 考察 住み替えによる効果を確認 除排雪に関する問題の解消 住み替え可能な公営住宅の不足 築年数の古い、かつ床面積の大きな住宅に居住する世帯や世帯の年齢 などを加味した分析 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 統計情報を用いた FP状況の解析
  48. 48. 総括 本研究により得られた知見を以下に示す。 1. アンケート調査から、高齢者がいる世帯と子供がいる世帯とでFuel Poverty世帯 の推定を行い、それぞれの実態を分析した。世帯の状況(年齢・人員数・住宅)や 住まい方との関係を明らかにした。 2. 統計情報を用いた分析により、Fuel Poverty世帯と地域性等との関連を調査した。 地域の気候条件よりも世帯収入と住宅の築年数に大きく影響され、地域の高齢 化や人口減少とも強い関係があることが明らかとなった。 3. シミュレーション解析により、Fuel Poverty対策の一つとして考えられる住み替え による地域全体でのFuel Povertyの効果を確認した。 はじめに アンケート調査を用い たFP状況の把握 解決策の提案・検証 Fuel Povertyに 関する既往研究 統計情報を用いた FP状況の解析

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Households in “Fuel Poverty” is defined as which needs to spend more than 10% of its income on all fuel use and to heat its home to an adequate standard of warmth. Fuel Poverty is caused by three factors: low income, high fuel price and poor energy efficiency of a home. In cold climate region, people need to use heating to keep warm, but households in Fuel Poverty cannot afford to heat their house adequately. In this research, we investigated Fuel Poverty in cold climate region by using questionnaire and statistics and propose a solution of Fuel Poverty.

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