2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of risk assesment techniques for natural disasters based on data-driven simulator
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17H01704
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| Research Institution | The Institute of Statistical Mathematics |
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Principal Investigator |
中野 慎也 統計数理研究所, モデリング研究系, 准教授 (40378576)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊藤 耕介 琉球大学, 理学部, 准教授 (10634123)
長尾 大道 東京大学, 地震研究所, 准教授 (80435833)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 時空間統計 / 自然災害 / リスク解析 / 台風 / 地震動 / ガウス過程モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は，[課題1] モデリング手法，計算アルゴリズムの開発，[課題2] 台風データ駆動型シミュレータの開発，[課題3] 地震動データ駆動型シミュレータの開発の3つのサブ課題に分けて進めている．
[課題1]では，データ駆動型シミュレータの簡単な例として，台風の経路を再現する台風経路シミュレータを試験的に構築し，シミュレータの構成手法や，シミュレータから仮想シナリオを生成するサンプリング手法について検討を行った．これまでに開発した，ガウス過程モデルからシナリオ生成するための逐次モンテカルロアルゴリズムを実装して，様々な条件の下で多数の仮想的台風経路シナリオの生成を試み，妥当な結果が得られることを確認した．一方で，本研究の階層モデルで重要となる，2次元のベクトル場のモデリングについても研究を進めた．2次元ベクトル場は，一様な成分を除くと，流れ関数，ポテンシャル関数という2つの流れ関数を用いて表現できる．特に，非圧縮性の流れ場は，流れ関数のみを用いて表すことができる．そこで，流れ関数を基底関数の畳み込み積分を表すことを考え，積分部分をモンテカルロ近似で表現するモデリング手法を開発した．これを利用することにより，2次元球面上での非圧縮性の速度場を効率的に推定することができるようになった．
[課題2]では，[課題1]と連携し，台風の中心気圧，中心風速などの時間発展を模擬する階層的確率モデルの推定に着手した．台風の位置，中心気圧，中心最大風速，暴風域の大きさなどを6時間ごとに記録した台風ベストトラックデータを用い，季節変動や数年周期以上の長期変動の影響について検討を行った．
[課題3]では，地震動の空間分布についてのモデリングについての検討に着手した．
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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
[課題1]においては，ある程度実際的な問題で，「データ駆動型シミュレータ」の推定やシナリオ生成が実現できることが確認できた．また，流れ関数を基底関数の畳み込み積分で表現する手法を開発し，計算の効率化についても道筋を作ることができた．
応用課題である[課題2]，[課題3]も，準備研究の段階ではあるものの，ほぼ予定どおりに進んでいる．
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| Strategy for Future Research Activity |
[課題1]については，前年度に引き続き，「データ駆動型シミュレータ」の基礎となる階層的確率モデルの推定手法アルゴリズムを検討を進める．特に前年度に研究した流れ関数に基づくモデリング手法の活用について検討し，推定方法や逐次サンプリング手法の検討を行う．
[課題 2]では，台風の時間発展を模擬する「データ駆動型シミュレータ」のプロトタイプ作成を目指して研究を進める．
[課題3]では，地震動の仮想シナリオを生成する「地震動データ駆動型シミュレータ」のプロトタイプ作成に着手する．
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Research Products
(36 results)
