2016 Fiscal Year Annual Research Report
震災時の避難行動モデルに基づくビッグデータ解析技術の構築
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15H04032
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| Research Institution | University of Yamanashi |
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Principal Investigator |
秦 康範 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (70360849)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
関谷 直也 東京大学, その他の研究科, 准教授 (30422405)
廣井 悠 東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (50456141)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 地震 / 防災 / 減災 / ビッグデータ / 避難 / 震災 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、東日本大震災時の人や車両の移動に関するビッグデータと、既存のアンケート調査に基づく震災時行動において、その関係性を分析することにより、人々の震災行動を量的・質的に解釈可能なビッグデータ加工技術を開発することを目的とする。今年度は主に下記の４つについて検討を行った。
１．ビッグデータの最新情報の収集：近年入手できる災害時の人や車の移動に関するビッグデータは多種多様となってきている。そこで、ドコモモバイル空間統計をはじめ、現状で入手可能なビッグデータ提供機関にヒアリングを行う等して、最新情報の収集を行った。特に時間と空間の精度や解像度がどの程度なのか、それにより何が分析・把握可能なのかについて整理した。２．熊本地震と常総水害を対象とした人の広域避難の実態解明：熊本地震における市町村を越える広域避難と、常総水害における住民の避難行動について、前者はNTTドコモ社のモバイル空間統計を用いて、後者はAgoop社のポイント型流動データを用いて、避難行動の実態を可視化した。３．大都市避難シミュレーション：東日本大震災時のアンケート調査データにより、歩道の検証を行った。歩道の検証を行った。このもとで、避難シミュレーションに必要なパラメータを推定し、ビックデータからシミュレーションのパラメータを抽出する技術についての示唆を得た。４．観光イベントの避難シミュレーション：大規模観光イベントである花火大会に着目し、イベント時の現在人口を使って、ゲリラ豪雨を想定した避難シミュレーションを行った。その結果、複数の花火大会において避難者がどの程度滞留し、不足する避難所の収容人数を定量的に示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
震災のみならず豪雨災害を対象として避難行動の実態を、特にビッグデータを活用した解析技術の開発を進めている。東日本大震災に加えて、研究期間中に発生した熊本地震や常総水害等を分析対象として追加するなど、最新の知見を踏まえたモデル開発やシミュレーションを行っている。なお、平成２８年４月に発生した熊本地震時の避難行動特性を分析したところ、過去の震災とは異なる新たな避難行動特性が多数発生していることが判明したため、４ヶ月研究期間を延長し、避難行動特性の類型化のやり直しを行った。
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| Strategy for Future Research Activity |
震災や豪雨災害時の人の移動行動に着目し、災害時の避難行動の類型化と、それに基づく避難行動パターンの抽出を行う。成果を広く公表する場として、学術ジャナールにおいてビッグデータに関する特集号を企画する予定である。
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| Remarks |
山梨大学工学部土木環境工学科 秦研究室
http://www.ccn.yamanashi.ac.jp/~yhada/
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