2020 Fiscal Year Annual Research Report
Prediction method of spatiotemporal distribution of transient occupants and risk reduction technique after a disaster
| Project/Area Number |
17H00843
|
|---|
| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
|---|
Principal Investigator |
大佛 俊泰 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (00211136)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
沖 拓弥 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 准教授 (40712766)
岸本 まき 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 助教 (20880074)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
|
| Keywords | 都市内滞留者・移動者 / 時空間分布 / 人口統計データ / 災害 / シミュレーション |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
これまでに構築してきた各種のモデル・手法・技術の一層の精緻化と汎用化を図ると同時に，不十分な点を補うため，新しい手法の開発を追加的に行った。具体的には，以下の視点から研究を実施した。
①これまでに開発してきた精緻な属性情報を有する都市内滞留者・移動者の時空間分布データを入力として，様々な時刻・曜日における災害発生を想定したシミュレーション分析を行い，時刻・曜日によって大きく異なる混乱状況の比較分析を試みた。具体的には，大地震発生時における徒歩帰宅行動をシミュレーションモデルにより予測し，帰宅困難者関連施設（一時滞在施設，災害時帰宅支援ステーション，大規模駅舎）の混雑度や帰宅断念者の空間分布について検討した。
②これまでに開発した技術では，滞留者人口，流出人口，流入人口を１時間ごとに推計することを想定していた。そのため，より細かい時間を単位として議論することは困難であった。そこで，開発した技術の汎用性と応用可能性を高めるために，時間的内挿法を構築することで人口統計時空間データの解像度を向上させた。
③災害発生時等における外国人旅行者への配慮・対応の必要性が叫ばれているものの，その基礎となる外国人旅行者の動態に関する人口統計データは乏しく，具体策について検討する際の大きな障害となっている。そこで，ジオタグ付Flickrデータに備わる時空間情報を活用して，外国人旅行者の時空間分布に関して分析する手法について検討した。
|
| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
|
