2014 Fiscal Year Annual Research Report
リモートセンシングとソーシャルセンシングの融合による被災地支援策の刷新
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25242035
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
越村 俊一 東北大学, 災害科学国際研究所, 教授 (50360847)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山崎 文雄 千葉大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (50220322)
奥村 誠 東北大学, 災害科学国際研究所, 教授 (00194514)
松岡 昌志 東京工業大学, 総合理工学研究科(研究院), 准教授 (80242311)
佐藤 翔輔 東北大学, 災害科学国際研究所, 助教 (00614372)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | リモートセンシング / 自然災害 / シミュレーション工学 / 地理情報システム / 減災 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
以下の3つの成果を得た．
1)南海トラフの巨大地震・津波災害の即時的被害予測を目標に，リアルタイムシミュレーション手法の高度化に取り組んだ．これまで開発した津波計算のソースコードの並列化，スーパーコンピュータでの実行を前提としたソースコードの最適化アルゴリズムを検討した．
2)津波被害関数の高度化に取り組んだ．津波による建物被害推計には，対象地域の津波浸水深や流速を数値解析により推定し，建物被害程度との関連で建物被害棟数を求めるのが一般的である．この関係として「津波被害関数」と呼ばれる指標が用いられることが多く，建物流失率と浸水深の関係式がよく利用される．現在は，建物構造別の被害関数が多く整備されているが，建物密集度や建物分布の影響が考慮されていない．また，対象地域の海岸地形の違い(リアス式海岸部・平野部)や津波減衰効果の有無で被災建物を区分することで，被害関数の高度化が図られているが，１つの地域特性にのみ着目していることと，どちらも定性的な区分に過ぎないことから，複数の地域特性を定量的に考慮することが課題である．本研究では津波被害の地域特性について，湾地形，標高・地形勾配，海岸保全状況，建物構造と分布状況という４つの観点から定量的に評価し，対象地域の津波被害関数を類型化を行った．
3)2013年11月にフィリピンで発生した台風Haiyanの被災地での解析を行った．複数センサによる衛星画像の解析により，浸水範囲，建物被害分布を明らかにすることができた．具体的には，台風前後に撮影された3時期の 合成開口レーダ画像を用いて，変化抽出解析を通じて建物被害を把握した．目視判読による建物被害分類と台風前後画像間における相関係数の関係性を調べ，相関係数の変化から建物の被害レベルを推定するモデルを作成した．
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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
当初設定した研究計画は，1)リアルタイムシミュレーション手法の構築，2)リモートセンシングによる撮像シナリオの構築，3)津波災害以外での被災地での被害把握の試行，4)ソーシャルデータからの被害状況の把握という4つの課題であった，1)～4)について，査読論文に投稿（一部出版済み）できる成果を得ることができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの成果を踏まえ，以下の4課題に取り組む．
1) 東日本大震災の津波被害の地域特性を再考し，南海トラフ巨大地震による津波の来襲が予想される地域毎の建物被害評価手法を確立する．具体的には，津波被害関数の地域性を明らかにし，津波浸水深などの流体力学的諸量に加え，地形，建物分布，土地利用などを説明変数とする新たな被害予測式を構築する．
2) 津波到達前の被害予測（リアルタイム予測）を目標とした場合に必要とされる計算資源を，想定される津波到達時間の地域性との関連で明らかにするとともに，予測モデルを全国展開する場合の計算資源配置を，津波発生リスクとの関連で明らかにする．
3) 巨大台風・高潮の被災地における衛星観測の結果と巨大津波被災地における衛星観測の結果を比較し，衛星画像解析による被害把握手法の一般化に必要とされる課題を明らかにする．具体的には，複数種類の中・高分解衛星センサによるリモートセンシングデータを解析し，巨大津波（東北津波）と巨大台風・高潮（フィリピン台風）の広域被害把握技術の共通点および相違点を明らかにし，ハザードの違いに応じた解析手法およびパラメータを整理する．
4) リアルタイムで得られる通信情報やニュース，ソーシャルメディアからの情報を分析して，被災地での救援・復旧状況の時空間を把握し，実被害の質と量および被災支援ニーズとの関連性を明らかにするための，ソーシャルデータの統計モデルを構築する．
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