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J-GLOBAL ID：202002259489290490   整理番号：20A2565802

ハイブリッド選択モデリングを用いた山火事決定モデルのキャリブレーション【JST・京大機械翻訳】

Calibrating the Wildfire Decision Model using hybrid choice modelling

著者 (5件)： Lovreglio Ruggiero (School of Built Environment, Massey University, New Zealand) ,  Kuligowski Erica (NIST, USA) ,  Walpole Emily (NIST, USA) ,  Link Eric (NIST, USA) ,  Gwynne Steve (Movement Strategies - GHD and Lund University, Sweden)
資料名： International Journal of Disaster Risk Reduction  (International Journal of Disaster Risk Reduction)
巻： 50  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3381A  ISSN： 2212-4209  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 山火事発生は,火災と緊急応答サービスの重大な課題と,これらの災害の発生の増加による世界中の多様なコミュニティを創出している。このように,山火事事象を特徴付ける物理的および社会的ダイナミックスを理解することは,これらの自然災害のリスクを低減するのに重要である。そのように,主な課題の一つは,家庭がどのように山火事を知覚し,避難プロセスの一部としてそれらに応答するかを理解することである。本研究では,Lovregio et al.[1]で最初に提案された野火決定モデルを,ハイブリッド選択モデル定式化を用いて較正した。野火決定モデルは,家庭によって知覚されるリスクの推定と意思決定プロセスに及ぼすインパクトに基づく大規模山火事避難のための新しく開発された行動選択モデルである。このモデルを,米国,テネシーの2016年のChimney Tops 2山火事後に収集したハイブリッド選択モデリング解と調査データを用いて較正した。提案したモデルは,山火事避難文献において利用可能な予備的知見と良好な一致を示した。すなわち,知覚されたリスクは,外部因子(すなわち,警報と火災合図)と内部因子(すなわち,教育,以前の山火事避難経験と特性における居住時間)の両方に影響される。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 火災 ,  コミュニティ ,  *避難 ,  自然災害 ,  テネシー州 ,  山火事 ,  緊急対策 ,  定式化
準シソーラス用語： 選択モデル ,  野火 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 世帯 ,  避難 ,  野火 ,  ハイブリッド選択 ,  モデリング

分類 (1件)： 火災  (RA02020B)

タイトルに関連する用語 (4件)： モデリング ,  山火事 ,  モデル ,  キャリブレーション