クラウドバースト-災害モデリング  新しいオープンソースカタストロフィーモデル【JST・京大機械翻訳】

Knos Daniel; Karagiorgos Konstantinos; Karagiorgos Konstantinos; Haas Jan; Blumenthal Barbara; Nyberg Lars; Nyberg Lars; Halldin Sven; Halldin Sven; Halldin Sven

文献

J-GLOBAL ID：202202231705599263 整理番号：22A0162163

クラウドバースト-災害モデリング新しいオープンソースカタストロフィーモデル【JST・京大機械翻訳】

Cloudburst-disaster modelling. A new open-source catastrophe model

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巻： 67 ページ： Null 発行年： 2022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)

クラウドバーストフラッシュ洪水は,大きな犠牲と経済損失を引き起こす。本研究は,スウェーデンの都市状況におけるこのようなハザード,曝露および脆弱性を意味的に評価するために,雲バーストカタストロフィー(cat)モデルが構築できるかどうかについて主に調査した。降雨強度を直接ハザード尺度として用いて,水圧水位モデリングを迂回し,脆弱性を予測した。Oasis損失モデリング枠組みを用いて,Splash(Swedish pluviving Modeling analysisと安全取扱)クラウドバースト災害モデルを構築し,Jonkoping市における高密度都市ゲージネットワークからの個々の特性値と建物位置,特性レベル保険損失データ,高分解能地理的データ,および降雨データに基づいた。1つの主要な雲バースト事象を用いて,脆弱性曲線を誘導した。検証には次の2つの事象を用い,最初の事象後の都市洪水リスク低減対策のため,脆弱性曲線が時間とともに変化するという仮説を支持した。信頼できる個人ゲージによって置換された最初のイベントの間の不完全な雨量計は,雲バースト入力に対する非常に高い感度を明らかにした。限られた量の損失データを考えると,著者らの結果は不確かであったが,他の場所における他の損失データによる本研究をさらに容易に利用できる凝集損失データを用いる可能性を指摘した。降雨強度のみに基づくネコモデルは,許容できる結果を与え,従って,信頼できる雲バーストデータが利用可能な,特に限られた地形データと水理モデリング能力の都市において,多くの地理的文脈で適用可能な,将来の単純化クラウドバーストキャットモデルを提供すると結論を下した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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