| 研究課題/領域番号 |
26240003
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| 研究機関 | 中央大学 |
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研究代表者 |
鎌倉 稔成 中央大学, 理工学部, 教授 (40150031)
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| 研究分担者 |
国友 直人 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (10153313)
渡邉 則生 中央大学, 理工学部, 教授 (10182940)
栗原 考次 岡山大学, その他の研究科, 教授 (20170087)
小西 貞則 中央大学, 理工学部, 教授 (40090550)
西井 龍映 九州大学, 学内共同利用施設等, 教授 (40127684)
宿久 洋 同志社大学, 文化情報学部, 教授 (50244223)
尾形 良彦 統計数理研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 名誉教授 (70000213)
矢島 美寛 東京大学, 経済学研究科(研究院), 教授 (70134814)
山田 正 中央大学, 理工学部, 教授 (80111665)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 線分の角度データ / 角度データのクラスタリング / 活断層の線分近似 / ハザードモデル / シンボリックデータ / ポアソン過程 |
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| 研究実績の概要 |
各研究分担者は，災害リスクの評価，点過程の拡張と災害の数理モデル，拡張された点過程の統計的性質，空間時系列を利用した災害イベントの分析，衛星画像による地球規模災害マップの作成，ヒートアイランド・ゲリラ豪雨の数理モデルの研究，ファジィクラスタリングによる災害マップ分析，エシェロン解析によるホットスポット分析，多変量解析による災害リスクの評価分析についてそれぞれの立場から研究を進めた．研究成果は論文としてまとめるとともに，分担者のいる福岡にて成果発表会および進捗状況のための研究討論を公開で行い．その内容は，Webサイトにて公表している．
災害領域を線分で近似するという，活断層の分析のための基礎研究は線分の方向（角度）データの統計的問題であり，角度データの分析のための今年度は活断層をモデリングするために，線分近似を行い，線分の角度データの検定する方法を開発した．この検定をシステマチックに構成するには，制限された領域における角度データの一様性検定はLM検定法を用いることにより，効率的にその検定統計量を導くことが可能で，また，小標本でも名目有意水準が実質有意水準に近いことがわかり，検出力も高いことが確認できた．
災害領域の線から面への拡張としては，領域の楕円による領域の楕円による近似という一般化を行った．土砂災害の地域を楕円領域で近似するには十分とは言えないが，線分の一般化の１つと考えられる．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
おおむね順調に研究が進んでいるが，2014年度予定していたな海外の研究者との学術研究の交流は先方の都合が合わず，2015度となったが，海外との研究交流も2015年度に無事終えることができた．．
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は次の点に着目して研究を進めていく予定である．
１）海外からの研究者として，Jae Chan Lee教授（Korean University)とNick Fisher恭順（University of Sydney)を招聘し，国際的な意味での災害リスクの研究に対しての研究討論を行う．
２）本年度，線分データにおける線分の方向角の研究を行ったが，この方向角のクラスタリングの門団を考えることである．線分の方向角のクラスタリングは東西，南北方向で同一視されるため，扱いが難しいが，von Mises分布を変換することによって可能となることがこれまでの研究から分かっている．一様性検定とk-means法の実装により，この問題が解決可能であると考えている．また，災害領域の推定問題では，得られた特徴量の抽出量をどのようにあつかうかということを考え，特徴量を総合するモデルを考えることを計画している．また．分的にしか観測されていない，不完全データについて，楕円をあてはめたときのステイ効率についても言及する予定である．線分と異なり，楕円という形状に関わる情報が得られているため，ごく一部の不完全度が高いデータでも推定が可能となることが，今年度の研究でも可能であることがわかっているｇ，その推定効率はわかっていない．これについても研究を進める予定である．
３）前年度に引き続いて，それぞの研究分担者は災害リスクの評価，点過程の拡張と災害の数理モデル，拡張された点過程の統計的性質，空間時系列を利用した災害イベントの分析，衛星画像による地球規模災害マップの作成，ヒートアイランド・ゲリラ豪雨の数理モデルの研究，ファジィクラスタリングによる災害マップ分析，エシェロン解析によるホットスポット分析，多変量解析による災害リスクの評価分析を進める予定である．
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