依存インフラストラクチャサービス途絶マッピング（DISruptionMap）：災害シナリオにおけるカスケード型サービス途絶を評価する方法

Concepts de base

大規模災害時の重要なインフラストラクチャサービスの連鎖的な途絶を評価するため、地理情報システム（GIS）とベイジアンネットワーク（BN）を組み合わせた新しい方法「DISruptionMap」を提案する。

Résumé

論文要約: 依存インフラストラクチャサービス途絶マッピング（DISruptionMap）：災害シナリオにおけるカスケード型サービス途絶を評価する方法

Schneider, M., Halekotte, L., Mentges, A., & Fiedrich, F. (2024). Dependent Infrastructure Service Disruption Mapping (DISruptionMap): A Method to Assess Cascading Service Disruptions in Disaster Scenarios. arXiv preprint arXiv:2410.05286v1.

本研究は、大規模災害時における重要なインフラストラクチャサービスの連鎖的な途絶を、空間的に評価するための新しい方法を提案することを目的とする。

Idées clés tirées de

Dependent Infrastructure Service Disruption Mapping (DISruptionMap): A Method to Assess Cascading Service Disruptions in Disaster Scenarios

by Moritz Schne... à arxiv.org 10-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.05286.pdf

Questions plus approfondies

洪水以外の災害、例えば地震や津波などにもDISruptionMapは適用できるのか？それぞれの災害特性に合わせたモデルの修正が必要となるのか？

DISruptionMapは、洪水以外の災害、例えば地震や津波などにも適用可能です。ただし、それぞれの災害特性に合わせたモデルの修正が必要となります。
DISruptionMapは、**地理情報システム（GIS）とベイジアンネットワーク（BN）**を組み合わせた手法であり、その柔軟性から様々な災害シナリオに適応できます。具体的には、以下の修正が必要となります。

ハザードマップ: 洪水時の水深データの代わりに、地震なら震度、津波なら浸水深や到達時間など、各災害シナリオに対応したハザードマップを用いる必要があります。
脆弱性関数: 災害の種類やインフラストラクチャの種類によって、脆弱性関数を変更する必要があります。例えば、地震の場合、建物の構造や築年数によって、被害を受けやすさが異なります。津波の場合、浸水深だけでなく、流体力や漂流物による影響も考慮する必要があります。
空間モデル: 災害の種類によって、影響を受けるインフラストラクチャやサービスが異なるため、空間モデルを修正する必要があります。例えば、津波の場合、沿岸部のインフラストラクチャが大きな被害を受ける可能性があります。
サービス依存関係モデル: 災害の種類によって、インフラストラクチャ間の依存関係が変化する可能性があります。例えば、地震の場合、広範囲にわたる停電が発生し、他のインフラストラクチャにも影響が及ぶ可能性があります。

DISruptionMapは、これらの修正を加えることで、様々な災害シナリオにおけるインフラストラクチャへの影響評価に活用できます。

本研究では専門家の知識に大きく依存しているが、専門家の主観的なバイアスを最小限に抑え、モデルの客観性を担保するためには、どのような方法が考えられるか？

本研究では専門家の知識に大きく依存していますが、専門家の主観的なバイアスを最小限に抑え、モデルの客観性を担保するためには、以下の方法が考えられます。

複数専門家の意見集約: 複数の専門家から意見を収集し、デルファイ法やAHP（階層分析法）などを用いて、意見の集約を行う。これにより、特定の専門家の意見に偏ることなく、より客観的な評価が可能となります。
客観データとの比較検証: 専門家の意見に基づいて構築したモデルを、過去の災害データや実験データなど、客観的なデータと比較検証する。モデルの予測精度を評価し、必要があれば専門家の意見を再検討することで、モデルの客観性を高めることができます。
感度分析の実施: モデルのパラメータを変化させたときに、結果がどのように変化するかを分析する感度分析を実施する。専門家の意見に基づくパラメータが、結果に大きな影響を与える場合、そのパラメータに関する意見を再検討する必要があります。
ベイジアンネットワークの活用: ベイジアンネットワークは、専門家の意見を確率分布として表現することで、主観的なバイアスの影響を軽減できます。また、新たなデータが入手できた場合、ベイズ更新によって、モデルを客観的に更新していくことが可能です。
モデルの透明性確保: モデルの構築過程や専門家の意見、データの根拠などを明確に documentation することで、モデルの透明性を確保する。これにより、第三者がモデルの妥当性を検証することが可能となり、客観性の担保につながります。

これらの方法を組み合わせることで、専門家の主観的なバイアスを最小限に抑え、より客観的なモデルを構築することが可能となります。

インフラストラクチャのレジリエンス向上は、都市計画や地域開発においてどのような役割を果たすべきか？ DISruptionMapの結果は、これらの分野にどのように活用できるか？

インフラストラクチャのレジリエンス向上は、都市計画や地域開発において、持続可能で安全な社会を実現するために不可欠な要素です。DISruptionMapの結果は、これらの分野において、以下のよう活用できます。

災害リスクの低減: DISruptionMapを用いることで、様々な災害シナリオにおけるインフラストラクチャへの影響を事前に評価できます。この結果を都市計画に反映させることで、災害に強い街づくりが可能となります。具体的には、重要なインフラストラクチャを災害リスクの低い場所に配置したり、リスクの高い地域では、耐震化などの対策を強化したりといった対策が考えられます。
重要なインフラストラクチャの特定: DISruptionMapは、特定のインフラストラクチャの破損が、他のインフラストラクチャや社会全体にどのような影響を与えるかを明らかにします。この結果に基づき、都市計画や地域開発において、重要なインフラストラクチャを優先的に整備・強化することで、災害時の被害を最小限に抑えることができます。
代替ルートの確保: DISruptionMapを用いることで、道路網の寸断など、特定のインフラストラクチャの破損によるアクセス性の変化を予測できます。この結果を踏まえ、都市計画において、災害時でも機能する代替ルートをあらかじめ確保しておくことで、避難や救援活動の円滑化を図ることができます。
地域防災計画の策定: DISruptionMapの結果は、地域防災計画の策定にも役立ちます。例えば、避難所の配置や避難経路の設定、災害時の物資供給計画などに、DISruptionMapで得られた情報を活用することで、より効果的な防災対策を実施できます。
住民への情報提供: DISruptionMapの結果をわかりやすく可視化し、住民に情報提供することで、地域防災への意識向上を図ることができます。また、災害発生時の適切な行動を促すための教材としても活用できます。

DISruptionMapは、都市計画や地域開発において、インフラストラクチャのレジリエンス向上に貢献する強力なツールとなりえます。