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J-GLOBAL ID：201802277178510986   整理番号：18A1982032

災害損失統計における隠れた共通要因:ネパールのデータによる事例研究分析

Hidden Common Factors in Disaster Loss Statistics: A Case Study Analyzing the Data of Nepal

著者 (3件)： SASAKI Daisuke (Tohoku Univ., Miyagi, JPN) ,  MORIYAMA Kana (Tohoku Univ., Miyagi, JPN) ,  ONO Yuichi (Tohoku Univ., Miyagi, JPN)
資料名： Journal of Disaster Research  (Journal of Disaster Research)
巻： 13  号： 6  ページ： 1032-1038  発行年： 2018年11月01日 
JST資料番号： F1399A  ISSN： 1881-2473  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,災害損失統計における隠れた共通要因を調べ,災害リスク低減における国家努力を定めるために,災害リスク低減仙台協定2015-2030(SFDRR)におけるグローバル目標の適合性を検証するための手掛かりを同定することを目的とした。本研究では,最初に探索因子分析(EFA)を行い,続いて構造方程式モデリング(SEM)を用いて確認因子分析(CFA)を行った。EFAの結果として,3つの因子,すなわち,住宅,犠牲者または教育,および移住を抽出することができた。SEMの解析において,EFAの結果に基づいて3つの潜在的変数を仮定した。潜在的変数と観察された変数の間の関係は,EFAの意味に適合する方法で確立された。SEMの結果に従い,著者らは偶然に3つの潜在的変数,すなわち住宅,教育,および移住を隠された共通因子として同定した。この識別に基づいて,著者らの判断は,潜在的変数がSFDRRの次のグローバル目標に関連しているように見えることを示す:(b)影響を受けた人々の数に関するもの,および(d)インフラへの被害と基本サービスの破壊に関するもの。変数間の関係は経路図を用いて明確に説明できることが分かった。本研究は,隠された共通要因を可視化するためにSEMを導入することの良い例として,そして,それらの関係を分かり易くする方法,として考えられる。結果に基づいて,EFAとCFA(SEM)技術を利用することによって,SFDRRのグローバルターゲットの適合性を検討するための出発点を提案した。経路図は,指標が潜在的変数として表現されるグローバル目標に寄与する程度を示すことができる。最後に,災害損失統計における材料データの限界に対して明確な参照を行うべきである。近い将来には,入力データそのものを詳しくする努力がなされなければならない。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *災害 ,  損失 ,  *統計データ ,  *因子分析 ,  事例研究 ,  ネパール連邦民主共和国 ,  協定 ,  災害調査 ,  防災計画 ,  分散分析 ,  *大地震 ,  住宅 ,  教育 ,  人口移動 ,  回路図
準シソーラス用語： 仙台条約 ,  構造方程式モデル ,  2015年ネパール地震 ,  災害教育

分類 (1件)： 自然災害  (RA02030M)

引用文献 (20件)：

• [1] UNISDR, “Making Development Sustainable: The Future of Disaster Risk Management. Global Assessment Report on Disaster Risk Reduction,” Geneva, Switzerland: United Nations Office for Disaster Risk Reduction (UNISDR), 2015.
• [2] A. Brenkert and E. Malone, “Modeling Vulnerability and Resilience to Climate Change: A Case Study of India and Indian States,” Climatic Change, Vol.72, pp. 57-102, 2005.
• [3] T. Ito, M. Miyamoto, and Y. Ono, “Strengthening Governance on Disaster Risk Reduction Through Improved Disaster Damage Statistics,” J. Disaster Research, Vol.11, No.3, pp. 470-475, 2016.
• [4] https://www.desinventar.net/whatisDISendai.html [accessed March 31, 2018]
• [5] L. Zou, “The impacting factors of vulnerability to natural hazards in China: an analysis based on structural equation model,” Natural Hazards, Vol.62, No.1, pp. 57-70, 2011.

タイトルに関連する用語 (7件)： 災害 ,  損失 ,  統計 ,  要因 ,  ネパール ,  研究 ,  分析