2022 Fiscal Year Final Research Report
Development of real-time evacuee distribution estimation technology for major earthquakes by assimilating observed big data
Project/Area Number |
19K04946
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
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Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
Principal Investigator |
Oki Takuya 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 准教授 (40712766)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小川 芳樹 東京大学, 空間情報科学研究センター, 講師 (70794296)
今泉 允聡 東京大学, 大学院総合文化研究科, 准教授 (90814088)
大山 雄己 芝浦工業大学, 工学部, 准教授 (20868343)
大佛 俊泰 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (00211136)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | 避難行動 / 物的被害 / グラフニューラルネットワーク / データ同化 / シミュレーション / 予測 |
Outline of Final Research Achievements |
To realize real-time evacuee distribution estimation during a major earthquake, we developed an evacuee distribution prediction method that combines GRETEL [Cordonnier 2019], a likelihood-based graph neural network, and data assimilation (particle filter). By adding road accessibility corresponding to the sometimes changing physical damage conditions to the edge features, we could predict behaviors specific to disasters. The validation results using pseudo-observation trajectories showed good prediction accuracy up to 2 hours after the disaster in terms of prediction error in terms of individual evacuation action trajectories and the number of evacuees aggregated by 250-meter mesh. The distribution of evacuees up to 6 hours after the disaster was predicted in 44 seconds, confirming the high computational efficiency of the system.
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Free Research Field |
建築計画,ビッグデータ解析,AI応用
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
【学術的意義】グラフニューラルネットワーク(GNN)が,災害時に特有の状況(複雑な行動や,被害状況が時々刻々と変化することなど)における避難者分布の予測にも有効であるとわかり,GNNの応用範囲の拡大につながる可能性がある。また,不確実性を含む経路選択や,特定の状況での学習結果が他の被害ケースや地域にも適用できるかという点など,今後の課題を明らかにしたことも学術的に意義がある。 【社会的意義】避難者の観測軌跡が(準)リアルタイムで得られさえすれば,大地震時のリアルタイム避難者分布推定がある程度可能であることを示すことができ,携帯電話人口統計データ等のさらなる活用の促進につながる可能性がある。
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