本文 ABSTRACT

The present study is carried out from a realization of the need for effective and computationally easy and efficient tool for the land use planners at the city and land development authorities in generating and evaluating alternative feasible land use plans and decisions. In order to perform these tasks competently in an extreme resources constrained environment, one needs to have a clear understanding about land use planning problems, role of multiple stakeholders, their priorities and government interventions and policies. Analyses of space use distribution in small range also help to understand and solve large scale allocation problems.

Dhaka, the capital of Bangladesh, accommodates 40 percent of the total urban population of the country (Jahan and Maniruzzaman, 2007). The first Master Plan for Dhaka was prepared in 1959, which became obsolete in the newly liberated country. Later on Dhaka Metropolitan Development Plan (DMDP) has been prepared for 1995-2015. It tells about 26 Strategic Planning Zones (SPZ) and decides to prepare Detail Area Plan (DAP). Non-existence of DAP even for a single zone after a decade of the inception of DMDP has created the scope for misinterpretation of the statement of DMDP. Therefore, Dhaka which is going to be the fourth largest city in the world with a gross density 193 persons/hectare suffers from aimless development with acute land allocation problem.

Under such circumstances, an effort is made here to exercise on the interests of two major stakeholder groups: government planners/ planners and land owners/ developers, while making urban land use allocation decision. From government planner's perspective two objectives are initially selected. One, maximizing land price (Model 1) as it emphasizes and ensures the importance of high value and static supply of urban land and the second is minimizing the incompatibility (Model 2) among adjacent land uses that might control and restrict environmental deterioration. These two objectives are conflicting and therefore treated simultaneously (Model 3) building a trade-off between them. The underlying concern is to achieve a land use distribution where both the mentioned objectives can be balanced. The interest of individual owner or group of owners (termed as developers) is modeled to maximize the land price of each and every lot of the locality (Model 4).

To the author's knowledge, one of the main strengths of these models is that they consider urban land use distribution in terms of floor wise space use in each building of the concerned area. This may be again considered as one of the shortcomings as they do not recognize any kind of space use except building. Hence, vacant lots, open spaces etc. are not considered in the application of the models.

Since the models have non-linear formulation and refers to a huge combinatorial problem, a heuristic approach namely genetic algorithm (GA) is selected as it is faster and capable of solving large combinatorial optimization though not guarantee for a genuine true optimal solution. It is based on evolution theory in which the selection of new generation is based on the best fit species. Following some systematic steps GA is applied over Dhanmndi R/A to test the model.

While applying the models on Dhanmondi, land price is estimated through hedonic regression analysis. Three semi-log linear equations explain about 73 percent, 76 percent and 67 percent of natural logarithm of unit price of the lots having dwelling units, commercial and office employment respectively. Due to limitations regarding data, the price accrued from other uses like school/college, health, or civic uses etc. are not considered.

The major portion of data was collected through field survey in August-September, 2006, which recorded the land price data for sample plots and land uses of each floor (sq. ft. area) of every building of Dhanmondi. Data on accessibility to important activity centre namely Newmarket was obtained using GIS (Geographic Information System) application. The other relevant data like adjacency of the plot to major road, green space and lake were derived from the base map of ward no. 49, zone 5 prepared by the Urban Planning Department, Dhaka City Corporation (DCC). 12 professional's views were statistically categorized to determine the incompatibility index.

Using this database, five optimization runs are selected at the outset to solve Model 1 and 2 under two different sets of constraints with GA. Constraint set 1 allows one and only one use in each plot, whereas the other set consents to more than one use in each plot. Each optimization run permits specific share of change of residential, commercial and office space with respect to the existing distribution to test the models. Once both these two models are optimized individually effort has been made to balance them considering high redevelopment cost.

With two different sets of constraints, the models appeared with pretty similar outcomes at the optimization of their objectives. Model 1 maximizes land price with the growth of commercial and office use to their highest limits. It complements the fact that the more the non-residential use the higher the land price. With the decreasing amount of allowed change it is observed that land price also goes down as the share of non-residential (here, commercial and office use) uses also become restricted. The result eventually reflects the existing trend of haphazard development in Dhanmondi losing its initial residential character. In contrast, land use distribution for Model 2 shows pretty organized setup providing options for planners to maintain better quality of urban built environment. It depicts that inconsistency among adjacent space uses decreases in a considerable amount facilitated by the inclusion of more residential use at the diminution of commercial and office use constrained by their limit.

The visual inspection of Model results reveals that commercial and office uses tend to gather nearer to roads (here, nearer to major road) and other non-residential facilities while inhabitants want to be closer to the amenity facilities like school/college, playground, health facilities etc. An interesting point comes forward while optimizing model 1 and 2 with the second set of restrictions. It reflects that model 1 does not at all encourage mixed use in the same plot for Dhanmondi though model 2 does not provide any definite inclination to such conclusion. The result derived from the application of Model 3 over study area indicates for the designation of few blocks for non-residential use in general and specifically for commercial and office purposes.

The interest of land owners is then optimized respecting the Floor Area Ratio (FAR), Building Coverage Ratio (BCR) and consulting private residential land development rules and DMDP statements. Model 4 turns the whole area as a mixed use zone. However, the model results have implications to highlight the perspective of one of the prime stakeholder groups at the time of policy formulation and to create some scope for further investigation.

To this end this research provides some generalized suggestions with the hope that it would improve the land distribution decision for Dhanmondi R/A.

これまで、効果的かつ実行可能性のある効率的な土地利用計画の策定や意思決定ツールの研究が土地利用計画や土地開発の立場から行われてきた。資源が著しく制約される状況下で適切に計画を行うためには、土地利用計画の問題点、複数の利害関係者の役割分担や主張、政府による介入や政策を把握する必要がある。狭い範囲での土地利用を解析することは、より広い範囲での配置問題の理解や解決にも重要である。

バングラデシュの首都ダッカ市は国内都市人口の40%を擁する(Jahan and Maniruzzaman, 2007)。ダッカにおける最初のマスタープランは1959年に策定されたが、すでに時代遅れである。後にダッカ都市圏開発計画(DMDP)が1995年~2015年の期間を対象に策定された。DMDPは26の戦略的計画地域(SPZ)を設け、詳細地域計画(DAP)の策定を定めている。策定から10年以上が経過したが未だにDAPが策定された地域はなく、DMDPの趣旨に対して誤解が生じている。ダッカは193人/haの人口密度を抱え、世界で4番目の大都市となろうとするなか、土地利用配置問題の深刻さを抱えたまま無秩序な開発が続いている。

本研究は、このような状況下、政府側の計画者と地権者や開発業者の双方の立場から、都市における土地利用の意思決定をモデルを分析した。政府側の立場としては、次の2点を考慮した。土地の利用価値を表す地価の最大化(モデル1)と、隣接敷地間の用途間競合の最小化による快適な都市環境の保全(モデル2)である。モデル3では、両者のトレード・オフの関係を扱い、上記の2つの問題を均衡させるための土地利用を導いた。地権者や開発者側の目標は個々の敷地および地域全体の地価の最大化であり、これはモデル4で検討した。

このようなモデルの利点として、対象地域にある各建物の階ごとの用途をもとに都市の土地利用を捉えることが挙げられる。一方、空地など建物以外の土地利用を考慮しないので、欠点ともなりうる。

モデルでは非線形関数を用い、巨大な組み合わせ問題を含むため、最適解が求まるとは限らないが計算速度の速い遺伝的アルゴリズム(GA)という発見的なアプローチを用いた。この手法は生物進化論に基づき、生成した複数の次世代から最も適切な個体を選択する過程を繰り返すものである。今回は、住宅地であるタンモンディ地区へ適用した。

モデル適用にあたり、ヘドニック回帰分析により地価推定を行い、住居、商業、業務の各用途における土地単価の対数を、各々73、76、67%説明できる3つの半対数式を得た。なお、データの制約から、学校、福利厚生、公共用途は考慮しなかった。

本研究で用いたデータの大部分は、2006年8月から9月にかけて調査、収集したタンモンディ地区内の各建物各階の土地利用と代表地点の地価データである。重要な活動拠点へのアクセシビリティはGISを用いて算出した。各敷地の道路、緑地、水面への隣接状況はダッカ市の都市計画部門から提供された基本計画図で判定した。用途間競合度は12人の専門家による意見をもとに設定した。

これらのデータを用いて、モデル1と2のそれぞれについて、制約条件を2種類用意して遺伝的アルゴリズムを各条件5回ずつ実行した。制約条件1では各敷地の用途は一種類に限定するが、制約条件2では敷地内での用途混合を許容する。住宅、商業、業務用途の床面積の変化率に制限を与えており、各回とも変化率の上限を異なったものに設定した。

モデル1は商業および業務用途の伸びが最大で、地価が最大化された。用途変化率の上限が小さく設定されている回ほど、非住宅系用途が少なくなり地価は低く抑えられたことは、非住宅系用途が増すことで地価が高くなることを示唆する。この結果は、実際タンモンディ地区で無計画な開発が進み住民が流失している現状を反映している。対照的にモデル2では、良好な市街地環境を維持する一定の集積が見られた。また、商業と業務用途の上限が引き下げられ、住居用途が増加し、隣接敷地間の土地利用の矛盾が抑制されることが示唆された。制約条件の違いによるモデル実行結果の差異はわずかであった。

モデルの結果を概観すると、居住者が学校や公園、福利厚生施設の近隣居住を希望する傾向に反し、商業、業務用途が主要道路沿道や他の非住居系用途の近辺に集積することが示唆された。制約条件2(同一敷地内での用途混合を許容)のもとでは、モデル1では土地利用の混合は全く進まず、モデル2では何らかの傾向や特徴が見出されなかった。モデル3の結果では、数ブロックに及ぶ非住居系用途、特に商業と業務用途に特化した地域が発生することが示唆された。

地権者の関心は、容積率、建蔽率の最適化と、私的な住居系土地開発ルールやDMDPの方針への適合である。モデル4では対象地全体が混合土地利用となった。しかし、現在のモデルは政策決定のときの主要な利害関係者たちの視点を強調する可能性があり、さらなる調査が必要である。

以上のように、本研究では、タンモンディ地区における土地利用意思決定を助ける有用な知見を得ることができた。

よって本論文は博士(工学)の学位請求論文として合格と認められる。