抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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本研究は示し,カリフォルニア,大規模構造損失を引き起こすことができる原野火災を経験するリスクが高い地域を同定するために使用できることをデータ駆動型方法論に適用して実証した。2D Eulerレベルセット火災伝播モデルは,景観を横切ってランダムに配置された着火点を用いたモンテカルロシミュレーションのための計算エンジンとして使用されている。各ランダムplaced着火点のために,風と気象条件も2kmの分解能でWeather Research and Forecasting(WRF)中規模気象モデルを用いた他の研究者により開発された10年気候学からランダムに選択した。燃料と地形入力は,LANDFIREから得た。住宅密度は2010年の国勢調査ブロックデータから推定した。着火位置と風力/気象のランダムに選択した組合せでは,延焼衝撃を受けた構造物の火災面積と数を記録できるようにモデル化した。これはカリフォルニア州の100以上の百万離散発火点のための反復火災確率,火災結果,火災リスクの「ヒートマップ」を発生させた。本研究では,大きな火炎長さとともに急速に広がる火災は初期攻撃を回避し,拡張攻撃火災となる可能性が最も高いので火災体積(焼失面積と火炎長さの空間積分)は,火災確率の代わりとして使用した。火災結果は,影響を受けた構造の数とした。火災リスクを確率と結果の積として推定した。方法論は,カリフォルニア州と防火(CALFIRE)の表としてカリフォルニア州の二十の最も損傷火災から周囲得られた火災リスクラスタを比較評価した。火災損傷からこれらの歴史的周辺をMonte Carloシミュレーションにおけるハイリスクであると認められた地域と良く相関し,同様に損傷火災が将来的に生じる可能性があるこの方法は地域を同定することが可能であることを示唆することが分かった。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
