2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of methodology for designinig flood risk informarion dissimination service
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16H02910
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| Research Institution | National Institute for Environmental Studies |
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Principal Investigator |
山形 与志樹 国立研究開発法人国立環境研究所, 地球環境研究センター, 主席研究員 (90239864)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松井 知子 統計数理研究所, データ科学研究系, 教授 (10370090)
村上 大輔 統計数理研究所, データ科学研究系, 助教 (20738249)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 避難行動 / 携帯GPS / 水害リスク / 時空間補間 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、昨年度までに対象としてきた平成27年9月関東・東北豪雨（分析対象期間：2015年9月9日～16日；対象地域：茨城県常総市）の水害リスクのシミュレーション分析に加えて、平成30年7月豪雨（分析対象期間：2018年7月6日～９日；対象地域：岡山県吉備郡真備町）を対象とした分析も行った。国土地理院が整備公開した日別浸水範囲のリモートセンシング画像情報と、名古屋大学の廣井慧助教と共同で収集・整備した携帯GPS情報をオーバーレイし、昨年度までに茨城県常総市を対象に検討し開発した水害ハザードの時空間変化パターン解析手法と、カーネル関数を用いた道路リンク別・時点別の移動人数の時空間補間手法をより時空間粒度を細かくした上で適用し分析を行った。それにより、水害による人の避難・滞留行動、および交通ネットワークの復旧過程等を捉えることに成功した。たとえば、携帯GPS情報の軌跡から、水害が発生した7月7日と翌8日は、倉敷美袋線の利用が平時（7月6日）と比べ増加しており、避難の主要道路として機能したことなどを確認した。
常総市を対象とした解析結果は、東京大学空間情報科学研究センターの研究発表会CSIS days 2018で発表を行った。また、常総市と真備町を対象としたそれぞれ解析結果は、2019年7月末から8月にかけて開催される国際学会IEEE Geoscience and Remote Sensingへの口頭発表が受理され、発表を予定している。同学会では、研究代表者の山形と廣井助教が提案したBig Data and Machine Learning for Improving Urban Climate Resiliencyと題する特別セッションが受理されており、本研究課題で議論してきた携帯GPS情報等のビッグデータを活用した水害リスクの評価とその情報提供サービスの設計に関する成果を議論する。
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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