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J-GLOBAL ID：201802250082291468   整理番号：18A0143257

マルチソースデータに基づく災害下での国の回復力解析【Powered by NICT】

Resilience Analysis of Countries under Disasters Based on Multisource Data

著者 (3件)： Zhang Nan (Institute of Public Safety Research, Department of Engineering Physics, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Zhang Nan (JC School of Public Health and Primary Care, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China) ,  Huang Hong (Institute of Public Safety Research, Department of Engineering Physics, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： Risk Analysis  (Risk Analysis)
巻： 38  号： 1  ページ： 31-42  発行年： 2018年 
JST資料番号： A1384A  ISSN： 0272-4332  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 災害は世界で日常ほとんど生じる。緊急はしばしば先行を有し,非常に不確実でない,非常に破壊できるので,国の回復力を改善するリスクを低減する効率的な方法である。本論文では,207か国からの災害から20,000以上の歴史的データ点を収集した災害の重症度,国にもたらす危険を計算することが可能にした。添加では,三十八の二次影響因子を含む6一次指数(災害,個人属性,インフラストラクチャ,経済学,教育,職業)は国の回復力を解析で考慮した。これらのデータを用いて,危険,死亡の推定数,全207か国の回復力を得た。大面積をカバーする国である低いレジリエンススコアを有する可能性が高いことを見出した。全ての二次指標の感度解析により,人口密度,災害の頻度,GDPは回復力に影響する三つの最も重要な因子であることを見出した。異なる大陸の広域スペクトル回復力解析に基づいて,オセアニアおよび南アメリカは最も高い回復力を有していたが,アジアは最小であった。過去50年にわたって,多くの国の回復力は急激に改善され,特に発展途上国されてきた。結果に基づいて,包括的な回復力を解析し,効率的に回復力を改善するための幾つかの最適の示唆を提供した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： オセアニア ,  不確実性 ,  *インフラストラクチャー ,  経済学 ,  大陸 ,  職業 ,  南アメリカ ,  スペクトル ,  発展途上国 ,  アジア ,  感度解析 ,  人口密度
準シソーラス用語： 大面積 ,  影響因子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 危険 ,  災害 ,  指標システム ,  影響因子 ,  回復力解析 ,  感度解析

分類 (1件)： リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 災害 ,  回復 ,  力解析