記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 地域安全学会  

<p>During heavy rainfall disasters, quantitative assessments of disaster risk are necessary to support municipalities' decision to issue evacuation information and residents' decision on whether to evacuate has been noted. In this research, two disaster risk assessment methods are proposed for municipalities and residents, based on the evacuation time. Afterwards, in a flood scenario of Joso City, the lead-time of municipalities' evacuation decisions has been calculated by the municipality-oriented assessment method. Meanwhile, the temporal variation of evacuation difficulty of each resident has been quantified by resident-oriented assessment method. As a result, the proposed methods have been considered feasible to support the evacuation decisions of municipalities and residents.</p>

DOI： 10.11314/jisss.43.9

CiNii Research

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：International Journal of Disaster Risk Reduction  

Flooding is a frequent natural hazard, threatening people's lives and properties worldwide. Even though completely preventing damage from flooding is impossible, an appropriate evacuation can help minimize its impact and mitigate human casualties. However, analyzing various flooding information to make quick evacuation judgments is challenging for decision-makers. Therefore, a quantitative flooding risk assessment is needed to support appropriate evacuation decisions. This study introduces the travel time under ideal evacuation conditions to quantify evacuation vulnerability, with Dijkstra's algorithm finding the evacuation route and the Random Forest algorithm predicting the evacuation time. The evacuation vulnerability is then integrated with time-varying flooding hazards and estimated congestion levels to assess evacuation risk. Herein, a case study in Joso, Japan is used as an example to demonstrate the practicality and applicability of the proposed approach. As a result, the prediction model achieved high accuracy with an RMSE of 0.88min and a MAPE of 5.88 %. The proposed approach clearly illustrated the vulnerable areas and times that may hinder an efficient evacuation process. Also, this approach identified and visualized the individual evacuation risk distribution during a given flooding scenario: 49.38 % of buildings were assessed as having the highest-risk: no evacuation ability, while a maximum of 11.86 % and 3.83 % of the buildings were assessed as middle-risk and high-risk. Furthermore, the regional evacuation deadline and priorities were specified to ensure timely and effective evacuation. Overall, this study develops an approach for assessing evacuation vulnerability and risk that could facilitate awareness among the public and provide judgmental bases for evacuation preparedness and decision-making.

DOI： 10.1016/j.ijdrr.2023.104113

Web of Science

Scopus

リポジトリ公開URL： https://hdl.handle.net/2324/7173153

担当区分：筆頭著者,　最終著者,　責任著者  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：水文・水資源学会  

<p>近年の地球温暖化を背景として，緩和策として二酸化炭素(CO₂)などの温室効果ガスの排出量削減に加え，温室効果ガス吸収源の保全及び強化を行うことが課題となっている．その中で近年，藻場・浅場等の海洋生態系によって吸収されたCO₂が有機体として海底土壌・深海に蓄積することで吸収・貯留される炭素量（ブルーカーボン）が注目されており，海洋生態系における吸収作用の保全や強化が重要視されている． </p><p>一方，湖沼やため池などの淡水域において貯留される炭素量も無視できない量存在すると推定されており，その一つとして，ため池に多く生息する水草による炭素貯留量を解明することが重要となる．しかし，ため池における水草の繁茂状況や，水草の繁茂するため池の分布，特性などに関するデータは乏しい.そこで本研究では，ため池における水草繁茂状況を簡便に把握する手法を開発するための基礎的検討として，人工衛星Sentinel-2を用いたため池における水草有無の推定手法の検討を行った． </p><p>本研究では，ため池が多く存在する佐賀県武雄市，愛媛県西条市，広島県東広島市で現地調査を行った合計35箇所のため池を研究対象とし，水草有無の目視観測結果とSentinel-2から得られた推定結果を比較し，人工衛星データの水草有無に対する有用性を検討した．まず，近赤外反射率データを用いて水域を抽出した．次に，抽出した水域において，ある閾値以上のNDVI値が存在した場合を水草あり，それ以外のため池を水草なしと判断し，現地観測結果と比較した． </p><p>各対象地域の合計35箇所のため池の内，30箇所のため池が水域として抽出されていた．水域面積が比較的小さいため池は抽出されておらず，今後は解像度の高い衛星データを用いた検討を行い，より高精度に水域を抽出することが重要となる．また，水域として抽出された30箇所のため池において，22箇所で水草の有無が正しく判断されており，衛星データから水草の繁茂を概ね推定することが出来た．ただし，ため池周辺の森林やため池内に繁茂する藻類などによる誤判定が確認されたことから，今後は衛星データに対する周辺環境の影響の除去方法に関する検討や衛星データからクロロフィル濃度を推定する手法の検討を行うことで，より精度の高い水草有無の推定手法の開発を行っていく．</p>

DOI： 10.11520/jshwr.36.0_300

CiNii Research

担当区分：筆頭著者,　最終著者,　責任著者  

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記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

記述言語：日本語   出版者・発行元：公益社団法人 土木学会  

<p>洪水氾濫による人的被害軽減のため，機械学習を活用した洪水氾濫予測に関する研究が進められている．筆者らはランダムフォレストを用いて地形と浸水の関係性から洪水氾濫域を推定する手法を提案し，高精度で鬼怒川内の氾濫を推定した．本研究では，同手法を用いて，地形条件の異なる複数の地域でモデル構築を行い，各地域での適用性を明らかとすることを目的とした．結果として，全対象地域における氾濫を高精度で推定可能であり，対象地域の地形的特徴によって氾濫推定の際に重要となる説明変数が異なることを明らかとした．さらに，本手法における汎化の試みとして，未学習地域への推定を行い，説明変数の寄与率に類似性がある場合は，ある程度良好な推定結果が得られることを明らかにした．</p>

DOI： 10.11532/river.28.0_43

CiNii Research

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： https://doi.org/10.1016/j.ijggc.2020.103228

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： https://doi.org/10.1016/j.egypro.2017.03.1636

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： https://doi.org/10.1016/j.egypro.2017.03.1629