Skip to content

GCRI · 都市と建築環境

都市センシングと IoT

Sensors and connected devices give cities continuous measurements of air, heat, water, traffic and infrastructure condition. In this field they fill gaps in authority monitoring, provided that calibration, privacy and データの品質 are managed.

問い合わせる Back to STEM foundation of Cities and Built Environment
01目次

Urban sensing and IoT in five parts.

プロトコル5 ステップ
  1. 01申請What sensors, IoT and observation networks does here
  2. 02データ手法が使用するもの
  3. 03検証結果の確認方法
  4. 04つながりこの手法に依拠するトピック
  5. 05スチュワードシップ手法を維持する者
02申請

What sensors, IoT and observation networks does here.

Sensors, IoT and observation networks collect continuous measurements of physical, environmental and operational conditions. They provide the real-time inputs that 早期警報 and asset monitoring depend upon. In cities and built environment, 重要インフラ and society and human development, observation networks enable early warning and condition-based maintenance. They reveal how stresses in one system appear in connected システム in near real time. The canonical description is on STEM Commons.

Low-cost air and heat sensors

Networks of low-cost sensors measure temperature and particulate matter at street level and are calibrated against reference stations.

Drain and flood sensors

Water level sensors in drains and channels show where and when urban flooding starts, supporting maintenance and warnings by authorities.

Privacy in urban sensing

Sensing projects are reviewed for privacy, so that mobility or camera data are aggregated and anonymised before use.

03地理

インドの都市のシグナル。

NASA GIBS による、インドの夜間光、人口密度、日中の地表熱。各レイヤーにそれぞれの日付があります。

インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。

レイヤー 3

このページの都市のシグナル

このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS Black Marble（VNP46A2）（NASA LAADS DAAC）
提供者
NASA LAADS DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星放射輝度、月光と大気の補正済み
ビルド時点で最新
2026-10-12
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示日の夜間放射輝度の衛星観測値で、灯りは電力使用と停電の代理指標であり、供給やアクセスの測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
世界人口グリッド v4.11（NASA SEDAC（CIESIN、コロンビア大学））
提供者
NASA SEDAC（CIESIN、コロンビア大学）
ライセンス
CC BY 4.0
年次
null。国勢調査に基づく推計値、静的（2020 年）
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
観測（持続的な雲により依然として欠測あり）
出典
VIIRS NOAA-20 Level 3、8 日（NASA LANCE）
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
8 日、衛星による 8 日間合成、持続的な雲により依然として欠測あり
ビルド時点で最新
2026-09-14
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の地表面温度の衛星観測値で、暑熱エクスポージャーの指標です。気温、暑さ指数、熱波警報ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS NOAA-20 補正反射率（NASA LANCE）
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星画像
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化（GIBS が公開する最新年）
出典
MODIS Terra and Aqua 土地被覆（MCD12Q1）（NASA LP DAAC）
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
ビルド時点で最新
2024-01-01
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）
このレイヤーについて
エビデンス
観測（雲により欠測あり）
出典
OMI Aura（NASA GES DISC）
提供者
NASA GES DISC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星による取得、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-10
解決
約 2 km メッシュ
不確実性
表示日の下層大気中の二酸化窒素の衛星カラム量で、主に燃焼に由来します。地表濃度でも健康警報でもありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov（ライブ地図を許可した後にのみ）

最新の利用可能データ

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM（METI、NASA）· Blue Marble（NASA）· © OpenStreetMap 貢献者（ODbL）· Natural Earth

最新のNASA画像を読み込んでいます。

ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。

都市のシグナル、インドを枠に収めて。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。

データ：NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 · Natural Earth · NASA EONET · CIESIN/Columbia, NASA SEDAC HBASE · NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • VIIRS Black Marble 夜間光、NASA ゴダード宇宙飛行センター。NASA レベル1・大気アーカイブ配布システム（LAADS DAAC）が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト（洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率）、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
  • MODIS 陸域プロダクト（植生指数、総一次生産、土地被覆）、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
  • OMI 二酸化窒素（Aura）と OMPS エアロゾル指数（Suomi NPP）、NASA。NASA GES DISC が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです（ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC）。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。引用：NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者（ODbL）、NASA GIBS 経由（海岸線、境界、道路、地名）。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています（改変）。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報：NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名（OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors）。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り（5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張）。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント：NASA Earth Observatory Natural Event Tracker（EONET）。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • ライブ：NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • 背景：CIESIN/Columbia、NASA SEDAC HBASE。Center for International Earth Science Information Network（CIESIN）, Columbia University, and NASA Socioeconomic Data and Applications Center（SEDAC）: Global Human Built-up And Settlement Extent（HBASE）2010; Seto, Guneralp and Hutyra 2012, Global Grid of Probabilities of Urban Expansion to 2030; Global Urban Heat Island（UHI）Data Set, 2013.
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 大気質予報、5 日、PM2.5（CAMS、Open-Meteo 経由）：改変した Copernicus 大気モニタリング・サービスの 2026 年の情報を含みます。
  • 過去1年の日別気温と日照（NASA POWER）：これらのデータは、NASA 地球科学・応用科学プログラムの資金による NASA ラングレー研究センター（LaRC）の POWER プロジェクトから取得しました。
  • Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • 任意のレイヤー（レイヤー一覧に 16 の情報源：リアルタイム、予報、観測、背景）は、オンにすると地図上とここに提供者のクレジットを表示します。予報はモデル出力であり、派生指数は推定値です。

レイヤーと日付

  • 夜間光（日次）：VIIRS Black Marble（VNP46A2）、NASA LAADS DAAC · 2026 年 10 月 12 日
  • 人口密度、2020年：人口：CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的
  • 地表面温度（日中、8日間合成）：VIIRS NOAA-20 Level 3、8日間、NASA LANCE · 2026年9月14日
  • トゥルーカラー：VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 土地被覆タイプ（IGBP）、年次：MODIS Terra and Aqua 土地被覆（MCD12Q1）、NASA LP DAAC・ 2024
  • 二酸化窒素、下層大気カラム：OMI Aura、NASA GES DISC · 2026年10月10日

04データ

手法が使用するもの。

Datasets and records used by sensors, IoT and observation networks on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 出典の登録簿.

データ役割ラベル
Low-cost sensor networksStreet-level conditions観測
Reference monitoring stationsキャリブレーション公表統計
Municipal sensor platformsOperational data観測
05監視

Telemetry network.

この手法を追跡するためにチームが使う画面：その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。

Telemetry network

Cities · Urban sensing and IoT · Run R-7695

  • Channels reporting
    93of 100平常
  • Median latency
    271ms
  • Records failing checks
    1.9per 1,000注視
  • Backlog
    35分
Gaps on 5 channelsGCRI・都市と建築環境

Latency, p95

イベント

  1. 06:18警告するChannel C-29 stale
  2. 07:47情報Schema v2 accepted
  3. 08:54ErrorChecksum mismatch, batch quarantined
  4. 08:18完了Replay complete
Telemetry network: the screen’s structure, terms and states for Cities.例示の名称と説明用の値です。設計であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。
06検証

結果の確認方法。

Sensors are calibrated against reference instruments and checked through co-location and redundancy. Data quality flags and automated range checks catch faults.

確認実施方法
Co-location calibrationLow-cost sensors are co-located with reference instruments to correct bias
Data quality flagsFaulty and drifting sensors are flagged
Privacy impact reviewProjects handling personal data complete a privacy assessment

Sensor drift, power loss and connectivity gaps degrade data during the events of most interest. Dense networks raise security and privacy concerns.

07シミュレーター

相互依存するネットワークを通る連鎖。

A ハザードの影響範囲 は、すべての層で同じ場所にある資産を奪います。その後、分断、層間の依存、生き残った部分の過負荷が故障を広げます。3D ビューでは層を深さで分けて表示します。明示的な例示値を用いた教育用モデルであり、予測ではありません。このページの地図はインドを示していますが、モデル自体は特定の場所に結びついていません。

管理策

レイヤーごとの資産
18
ハザードの影響範囲
面積の 8%
別のレイヤーに依存する資産
60%
予備容量（許容度）
30%

読み取り値

ハザードを受けた資産
13%
稼働を続ける資産
48%
初期被害の増幅
4.0 times
決着までのステップ数
3
数値、手法、出典
ステップ稼働中の交通（%）稼働中の電力（%）稼働中の通信（%）
0948978
1508972
2507250
3504450

手法

  1. 相互依存ネットワーク Buldyrev ほか（2010）、Catastrophic cascade of failures in interdependent networks、Nature 464
  2. 過負荷カスケード Motter and Lai (2002), Physical Review E 66
  3. 媒介負荷 Brandes (2001), Journal of Mathematical Sociology 25
  4. 多層ネットワーク Kivela and others (2014), Journal of Complex Networks 2
  5. インフラの相互依存 Rinaldi, Peerenboom and Kelly (2001), IEEE Control Systems 21(6)
  6. 不確実性ファン（パラメータ・モンテカルロ） Spiegelhalter, Pearson and Short (2011)、Visualising uncertainty about the future、Science 333
  7. 一因子ずつの感度分析（トルネード図） Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

データ

The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:

  • 主要道路 Natural Earth
  • 鉄道 Natural Earth
  • 港湾 Natural Earth
  • 空港 Natural Earth
  • 都市域 Natural Earth
  • 今夜の夜間光と停電（VIIRS 昼夜バンド） NASA/NOAA VIIRS（Suomi NPP）· 登録 nasa.gibs.context-live-layers
  • 自然現象（NASA EONET） NASA EONET · 登録 nasa.eonet.events
相互依存するネットワークを通じた連鎖。説明用の教材モデルで、実測データではなくコントロールで設定した値に基づいて動きます。手法：相互依存ネットワーク（Buldyrev and others (2010)、Catastrophic cascade of failures in interdependent networks、Nature 464）、過負荷の連鎖（Motter and Lai (2002)、Physical Review E 66）、媒介負荷（Brandes (2001)、Journal of Mathematical Sociology 25）。

6 本の柱を通じて、Nexus Consortium が主導

08つながり

この手法に依拠するトピック。

09ツインとカスケードのシミュレーター

Model Urban sensing and IoT as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 都市と建築環境: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

ハザード

  • アイスジャム洪水
  • 地震
  • ダム決壊
  • Aftershock sequence （下流で誘発）
  • Fault surface rupture (set off downstream)
  • Soil liquefaction (set off downstream)
  • Slope slide (set off downstream)
  • Rockfall (set off downstream)
  • Tsunami (set off downstream)
  • Building collapse (set off downstream)
  • 広域停電（下流で誘発）
  • Water supply failure (set off downstream)
  • 大規模な避難（下流で誘発）
  • Disaster and conflict debris (set off downstream)
  • 河川洪水（下流で誘発）
  • Flash flood (set off downstream)
  • Turbidity current (set off downstream)
  • Seismically and structurally vulnerable stock (set off downstream)

管理策

  • NS-0 憲章と原則
  • NS-3 リスク記録の UNI（文法、旧体系との対照、割当権限）
  • NS-5 図表・地図・可視化の標準（UI/UX キットと併用）
  • NS-9 文脈 UNI（展開、インスタンス、プログラム・インスタンス）
  • NS-10 方針と条項（機械可読な義務：定義、拘束、評価、執行）
  • NS-11 検証とモニタリング（エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測）
  • NRS-X5 都市と建造環境のリスク
  • NRS-H91 ハザード・ファミリー：都市と建築ストックへのストレス（NHS-1 infra.urban）
  • NRS-H113 ハザード・ファミリー：金融システムの脆弱性（NHS-1 soc.financial-system）
  • NRS-K7 ドメイン・パックのプロファイル：都市（DOMAIN-007）
  • NRS-H31 ハザード分類：残留性・生物蓄積性物質（NHS-1 poll.persistent）
  • NRS-H34 ハザード・ファミリー：廃棄物と残渣の管理破綻（NHS-1 poll.waste）

観測

  • Global Human Settlement Layer (listed for reference)
  • WorldPop gridded population (listed for reference)
  • Overture Maps buildings theme (listed for reference)
  • OpenStreetMap (listed for reference)
  • World Development Indicators (listed for reference)
  • Direct economic loss in relation to global GDP, damage to critical infrastructure and number of disruptions to basic services, attributed to disasters
  • Proportion of local governments that adopt and implement local disaster risk reduction strategies in line with national strategies
  • Proportion of urban population living in slums, informal settlements or inadequate housing
  • Percentage of local governments that adopt and implement local disaster risk reduction strategies in line with national strategies

例示の地理

  • India: 65 hexagonal cells
  • 雲を透過した地表水、30 m（OPERA DSWx-S1 レーダー）、NASA GIBS
  • 直近 30 分間の降雨強度（IMERG）、NASA GIBS
  • 今夜の夜間光と停電（VIIRS Day/Night Band）、NASA GIBS
  • 表層土壌水分（SMAP）、NASA GIBS
10スチュワードシップ

手法を維持する者。

重要インフラ stewards sensors, IoT and observation networks for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Sensors, IoT and observation networks

11手法とエビデンス

How Urban sensing and IoT is modelled, measured and tested.

モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。

システム・モデル

The couplings between the systems in Urban sensing and IoT: signs of influence, a reinforcing and a balancing loop, and cross-links where stress jumps.

++−++都市重要インフラ社会コミュニティ経済R 自己強化B バランス
Causal loop diagram from the page’s systems; signs show the direction of influence. Illustrative structure for a system dynamics or network model, not estimated couplings.
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
12接続済み

このページがコンソーシアム全体でどこへつながるか。

13質問

質問と回答。

What are the limits of sensors, IoT and observation networks in this field?
Sensor drift, power loss and connectivity gaps degrade data during the events of most interest. Dense networks raise security and privacy concerns.
結果はどのように確認されますか？
Sensors are calibrated against reference instruments and checked through co-location and redundancy. Data quality flags and automated range checks catch faults.
このページの値は実際のものですか？
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
この手法は他にどこで適用されていますか？
社会を動かし続ける 正式な手法のページ には、それを適用するすべてのプラットフォームが掲載されています。
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRI都市と建造環境グローバル部門のリスクとレジリエンスエビデンス・ブリーフ

個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。

都市と建造環境

手法、データセット、または問いを持ち込んでください。

情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。

手法を提案する すべての連絡経路を見る
法務

このサイトの地図、データ、図表は、背景と一般的な情報として示すものです。助言、予報、警報ではありません。情報の限界は免責事項とデータに関する注意事項に記載しています。