| 研究課題/領域番号 |
17K12997
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
自然災害科学・防災学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
小川 芳樹 東京大学, 生産技術研究所, 特任助教 (70794296)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | スパースモデリング / 建物データ / 人流データ / シナリオ爆発 / LASSO / 被害シミュレーション / 地震津波 / 詳細な被害推定 / 統合被害推定 / マイクロジオデータ / Lasso / 機械学習 / 携帯電話GPSデータ / 人口分布 / 被害推定 / 被害分布 / 統合被害 / シナリオ選択 |
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| 研究成果の概要 |
地震津波被害推定に必要な建物構造, 築年代を建物単位で推定する手法の開発した。同時に携帯電話プローブデータを用いて,被害想定に適用可能な時間別の人流データを開発した。これらを用いて様々な入力地震動・津波遡上シミュレーション結果に対して全国を対象に建物や人単位で倒壊・火災・津波の各事象を統合して物的・人的なリスクを詳細に推定することが可能になった。この多様シナリオに基づき, 重要被害を説明するシナリオをスパースモデリングから抽出する手法の確立をした。被害分布から重要シナリオの抽出が可能になることは，時系列や入力津波データに由来する地域ごとに起こる固有の被害要因の理解を助長すると考えられる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
地震津波の被害分布から重要シナリオの抽出が可能になることは時系列や入力津波データに由来する地域ごとに起こる固有の被害要因の理解を助長する。地域ごとの被害要因が恣意的でなく科学的に示すことができれば人の流動や震源域 避難行動の違いが被害にもたらす影響またその結果人の行動などがどのような被害軽減をもたらすかの予測が可能 になる。それだけでなく膨大な計算量を要する MAS Multi agent simulation などの 高精度被害推定モデルを効率よく適用する際の入力シナリオの選定においても応用できると考えられ、学術的高い意味を持つと考える。したがって本研究成果は社会的にも大きな意味を持つ。
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