コミュニティ回復力の測定と改善:ファジィ論理アプローチ【JST・京大機械翻訳】

De Iuliis Melissa; Kammouh Omar; Cimellaro Gian Paolo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206972191746 整理番号：22P0328757

コミュニティ回復力の測定と改善:ファジィ論理アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Measuring and improving community resilience: a Fuzzy Logic approach

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発行年： 2022年04月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

世界的に自然および人工災害の頻度が増加するため,科学コミュニティは近年のレジリエンス工学の概念に相当な注目を払っている。一方,著者と意思決定者は,様々なタイプの極端な事象に対するコミュニティレジリエンスの増加を助けることができる戦略を開発するための努力に焦点を合わせてきた。あらゆるリスクを防止することは不可能であるので,焦点はコミュニティ(例えば,人間および他のシステム)への影響を最小化する方法でリスクを適応し管理することである。災害リスクを低減し,コミュニティレジリエンスを改善するために,いくつかのレジリエンス戦略が文献で提案されている。一般的に,レジリエンス評価は,推定プロセスに必要なデータの不確実性と利用不能のため,困難である。本論文では,コミュニティレジリエンスを定量化するためのファジー論理法を提案した。方法論は,コミュニティのすべての側面を定義する指標ベースの階層的フレームワークであるPEOPLESフレームワークに基づいている。ファジィベース手法を実装し,ハードデータの代わりに記述知識を用いてPEOPLES指標を定量化し,解析に含まれる不確実性を説明した。方法論の適用性を実証するために,Loma Prieta地震の前後における都市サンフランシスコの機能性に関するデータを用いて,PEOPLESフレームワークの物理的インフラストラクチャー次元のレジリエンス指数を得た。結果は,方法論が指標の不確実性にもかかわらずコミュニティレジリエンスの良好な推定を提供できることを示した。したがって,意思決定者と利害関係者が,それらのコミュニティのレジリエンスを評価し,改善するための意思決定支援ツールとして役立つ。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

自然災害 , 都市問題,都市防災 , 災害・防災一般

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