（グリーン）インフラとまちづくり

米国のAmazonがレンタルヤギ除草を試験的に開始したそうです。 米国国内の限られたエリアだけのようですが、郵便番号、緑地のタイプ、広さ、開始時期、場所（都心か田舎か）、フェンスの有無、毒草の有無などをＷＥＢＳＩＴＥで入力すれば、見積もりできるとのこと。 説明文によると、ヤギが何匹必要か、実施期間、フェンス設置などについてプロがクライアントにアドバイスするようです。糞についても下記記述がありました ”As they graze, they will likely leave behind some droppings, too, and you'll get to keep this fertilizer as a friendly parting gift!” このようなサービスは米国では昔からありましたが、大手のアマゾンが参入したというのは大きなニュースです。 ちなみに、このアマゾンの サイト ”Amazon Home Services”では、緑地管理や清掃、設備の導入なども依頼できるようです。 小職の職場でも2010年にヤギ除草（+鶏除草、+羊除草）を開始して今年で早くも6年目となります。今年は未年ということもあり、ヒツジ除草も注目されそうです。 （写真は今年生まれた子ヤギ↓） □サイト http://www.amazon.com/Amazon-Home-Services-Hire-Grazer/dp/B00UBYDXXQ/ref=sr_1_35?s=local-services&ie=UTF8&qid=1429482691&sr=1-35

都市の樹冠率（ＵＴＣ）と所得水準の相関関係に関する Kirsten Schwarz ,の研究レポートの話題。 米国の主要都市の樹木（樹冠率）と貧困や人種の関係をＧＩＳで解析し、住民の所得の差が樹木植栽、維持管理に影響し樹冠率の差に結び付いているのではないかと指摘しています。 This study examines the distributional equity of urban tree canopy (UTC) cover for Baltimore, MD, Los Angeles, CA, New York, NY, Philadelphia, PA, Raleigh, NC, Sacramento, CA, and Washington, D.C. using high spatial resolution land cover data and census data. Data are analyzed at the Census Block Group levels using Spearman’s correlation, ordinary least squares regression (OLS), and a spatial autoregressive model (SAR). Across all cities there is a strong positive correlation between UTC cover and median household income. Negative correlations between race and UTC cover exist in bivariate models for some cities, but they are generally not observed using multivariate regressions that include additional variables on income, education, and housing age. SAR models result in higher r-square values compared to the OLS models across al...

最近様々な議論が繰り広げられているランドスケープインフラの参考動画です。グリーンインフラ、生態系インフラなどと絡んで、その定義や役割に関する議論が日本でもこれから盛り上がりそうですね。 ５月の造園学会全国大会（東大）でも、生態系インフラストラクチャーに関するミニフォーラムが企画されています。 Pierre Belanger on Landscape Infrastructure