- LandScan Mosaic nutzt Gebäudedaten, um Bevölkerungsbewegungen zu verfolgen, und liefert hochauflösende Bevölkerungsverteilungskarten.
- Das System berücksichtigt Wohnen, Arbeit und Mobilität und prognostiziert die durchschnittlichen Aufenthaltsorte der Menschen.
- LandScan Mosaic bietet eine höhere zeitliche und räumliche Spezifität als herkömmliche Datensätze.
- Das Forschungsteam plant die Veröffentlichung von LandScan Mosaic Timeseries zur Rekonstruktion historischer Bevölkerungsverteilungen.
US-Forscher haben kürzlich eine neue globale Bevölkerungskarte veröffentlicht, die anhand der Nutzung und Belegung von Gebäuden nachverfolgen kann, wo sich Menschen im Tagesverlauf wahrscheinlich aufhalten. Die als LandScan Mosaic bezeichnete Karte wurde vom Oak Ridge National Laboratory (ORNL) des Energieministeriums (DOE) entwickelt und soll laut Berichten Gebäudedaten, Landnutzungsinformationen und maschinelles Lernen miteinander verbinden, um hochauflösende globale Bevölkerungsverteilungskarten zu erstellen. Herkömmliche Bevölkerungskarten stützen sich in der Regel auf Satellitenbilder und arbeiten mit Pixeln, während dieses neue System Gebäude nutzt, um den Aufenthaltsort der Menschen abzuschätzen.
Dr. Andrew Zimmer, Geowissenschaftler am ORNL, erläuterte, dass Gebäude zur Identifizierung wesentlicher Bevölkerungsmerkmale herangezogen werden. Er erklärte: „Beispielsweise besuchen bestimmte Altersgruppen die Schule. Wenn wir daher einen Bevölkerungsdatensatz erstellen, können wir die Funktion von Gebäuden nutzen, um mit feiner räumlicher Auflösung darüber zu informieren, wie sich diese jungen Bevölkerungsgruppen an bestimmten Orten verteilen, und die Dynamik zwischen Tag und Nacht erfassen."
Merkmale von LandScan Mosaic
LandScan Mosaic ist eine Erweiterung des bestehenden globalen LandScan-Datensatzes, eines jährlich aktualisierten Kartensystems. Berichten zufolge prognostiziert es die durchschnittlichen Aufenthaltsorte der Menschen innerhalb von 24 Stunden und berücksichtigt dabei deren Wohn-, Arbeits- und Mobilitätsverhalten. Die Auflösung des standardmäßigen globalen Datensatzes beträgt etwa 0,6 Meilen (rund 1 Kilometer), während der Hauptunterschied von Mosaic in der Fokussierung auf Gebäude liegt. Sind Gebäudedaten nicht verfügbar, können die Forscher mithilfe von maschinellem Lernen deren Merkmale abschätzen, darunter Gebäudehöhe, Stockwerksanzahl, Funktion und Nutzungstyp.
Diese Informationen geben Aufschluss über die Belegung von Wohn-, Gewerbe-, Industrie- und sonstigen Gebäuden.
LandScan Mosaic kombiniert diese Informationen mit Landnutzungsdaten und Belegungsmustern, um die Bevölkerungsverteilung über den gesamten Tag hinweg darzustellen. Es zeigt nicht nur, wo die Menschen wohnen, sondern stellt auch eine „ambient population" dar, also die durchschnittliche Anzahl von Personen an einem Ort innerhalb von 24 Stunden. Dadurch kann der Datensatz die täglichen Bewegungen zwischen Wohnungen, Arbeitsplätzen, Schulen und anderen Orten berücksichtigen. Laut ORNL bietet dieser Ansatz eine höhere zeitliche und räumliche Spezifität als das globale LandScan und ermöglicht zudem eine Quantifizierung der Unsicherheit, die zeigt, wie sicher sich die Forscher bei ihren Bevölkerungsschätzungen sind, und Entscheidungsträgern mehr Kontext liefert.
Zukünftige Entwicklungspläne
Daniel Adams, Forschungs- und Entwicklungswissenschaftler am ORNL, erklärte, LandScan Mosaic sei der erste global verfügbare Bevölkerungsdatensatz mit diesen Eigenschaften. Er fügte in der Pressemitteilung hinzu: „Dies ist ein sehr wichtiges Projekt, das zeigt, wie künstliche Intelligenz und Entscheidungsanalyse auf vertrauenswürdige Weise miteinander verknüpft werden können." Die Verbindung von Hochleistungsrechnen und maschinellem Lernen mit Unsicherheitsanalysen kann die Daten in Situationen, die schnelle Entscheidungen erfordern – einschließlich Katastrophenbewältigung und Infrastrukturplanung – nützlicher machen.
Die nächste Version des Forschungsteams, LandScan Mosaic Timeseries (LSM-TS), wird die Bevölkerungsverteilung über 50 Jahre von 1975 bis 2024 abdecken. Das System wird LandScan Mosaic als Eingabe verwenden und eine „Backcasting"-Methode anwenden, um historische Bevölkerungsverteilungen zu rekonstruieren. Zimmer erläuterte, dass der 50-jährige Zeitrahmen dabei helfen könne, das Wachstum von Städten und Siedlungen zu untersuchen, insbesondere bevor diese entstanden sind. „Der gebäudebasierte Rahmen sowie Tag- und Nachtdaten bieten die Möglichkeit, die zeitliche Granularität innerhalb eines Tages zu betrachten und zu untersuchen, wie sich diese im Laufe der Zeit verändert."
Er fasste zusammen.
Das Team arbeitet zudem daran, LandScan Mosaic um Bevölkerungsmerkmale zu erweitern, wobei gebäudebasierte Daten ebenfalls dazu beitragen können. Die Studie wurde in der Fachzeitschrift Scientific Reports veröffentlicht.
Wie die neue Technologie die Analyse von Bevölkerungsdaten verändert
Die Einführung von LandScan Mosaic markiert einen bedeutenden Fortschritt in der Analyse von Bevölkerungsdaten, da die Funktionen von Gebäuden genutzt werden, um die Genauigkeit und den Nutzen der Daten zu verbessern. Dieser Ansatz kann nicht nur abbilden, wo Menschen wohnen, sondern auch die Bevölkerungsdynamik im Alltag erfassen, was für Bereiche wie Stadtplanung und Katastrophenbewältigung von großer Bedeutung ist. Mit der geplanten LandScan Mosaic Timeseries wird es künftig möglich sein, historische Bevölkerungsveränderungen besser zu verstehen und politischen Entscheidungsträgern umfassendere Daten als Grundlage zu liefern.