本研究では、自然災害に対するコミュニティの回復力を評価し、強化するための包括的なフレームワークを提案している。具体的には以下の3つの目的を達成している:
経験的に検証された災害回復力モデル「CRIM」を開発し、マルチスケールのコミュニティ回復力評価と影響要因の特定を可能にする。
CyberGISXプラットフォーム上に「PRIME」モジュールを実装し、ユーザーがCRIMモデルを適用してコミュニティの回復力を計算・可視化できるようにする。
米国の郡レベルのコミュニティ回復力を評価する代表的な事例研究を通じて、PRIMEプラットフォームの有用性を実証する。
CRIMモデルは、脆弱性、適応力、総合的な回復力の3つの指標を計算する。これらの指標は、災害の脅威、被害、回復の3つの経験的パラメータに基づいて算出される。機械学習手法を用いて、これらの指標と社会経済的要因との複雑な関係を説明する。
PRIMEは、ユーザーが研究対象地域を選択し、パラメータを設定し、回復力指標を計算・地理的に可視化し、回復力に影響を与える社会経済的要因を解釈できるウェブベースのノートブックインターフェイスを提供する。
代表的な事例研究では、線形回帰、ランダムフォレスト、ベイジアンネットワークなどの機械学習モデルを適用し、米国の郡レベルの脆弱性、適応力、回復力の空間パターンを明らかにした。さらに、これらの回復力指標と関連する社会経済的要因の関係を解釈した。
本研究の核心は、必要なデータ、分析・可視化機能、機械学習モデルを包括的に統合したアーキテクチャにある。これにより、コミュニティの回復力を評価し、強化策を立案するための基盤が提供される。
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by Debayan Mand... um arxiv.org 04-16-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.09463.pdfTiefere Fragen