論文の概要: Patterns of population displacement during mega-fires in California
detected using Facebook Disaster Maps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01084v1
- Date: Thu, 2 Apr 2020 15:42:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-27 03:16:08.484853
- Title: Patterns of population displacement during mega-fires in California
detected using Facebook Disaster Maps
- Title（参考訳）: Facebookの災害地図を用いたカリフォルニア大火時の人口移動パターン
- Authors: Shenyue Jia, Seung Hee Kim, Son V. Nghiem, Paul Doherty, Menas Kafatos
- Abstract要約: Facebookの災害マップ(FBDM)は、災害救助をターゲットとしたクラウドソーシングデータから得られた、分析可能な人口変動製品を提供する最初のプラットフォームである。
カリフォルニア州のメンドシノ・コンプレックスとウールシーの火災における人口移動の傾向, 規模, 凝集度を明らかにするために, マンケンドール試験および異常解析における熱・冷間スポットの出現によるFBDMデータの代表性を評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Facebook Disaster Maps (FBDM) is the first platform providing analysis-ready
population change products derived from crowdsourced data targeting disaster
relief practices. We evaluate the representativeness of FBDM data using the
Mann-Kendall test and emerging hot and cold spots in an anomaly analysis to
reveal the trend, magnitude, and agglommeration of population displacement
during the Mendocino Complex and Woolsey fires in California, USA. Our results
show that the distribution of FBDM pre-crisis users fits well with the total
population from different sources. Due to usage habits, the elder population is
underrepresented in FBDM data. During the two mega-fires in California, FBDM
data effectively captured the temporal change of population arising from the
placing and lifting of evacuation orders. Coupled with monotonic trends, the
fall and rise of cold and hot spots of population revealed the areas with the
greatest population drop and potential places to house the displaced residents.
A comparison between the Mendocino Complex and Woolsey fires indicates that a
densely populated region can be evacuated faster than a scarcely populated one,
possibly due to the better access to transportation. In sparsely populated
fire-prone areas, resources should be prioritized to move people to shelters as
the displaced residents do not have many alternative options, while their
counterparts in densely populated areas can utilize their social connections to
seek temporary stay at nearby locations during an evacuation. Integrated with
an assessment on underrepresented communities, FBDM data and the derivatives
can provide much needed information of near real-time population displacement
for crisis response and disaster relief. As applications and data generation
mature, FBDM will harness crowdsourced data and aid first responder
decision-making.
- Abstract（参考訳）: facebook disaster maps(fbdm)は、災害救助活動を対象としたクラウドソースデータから、分析可能な人口変化製品を提供する最初のプラットフォームである。
カリフォルニア州のメンドシノ・コンプレックスとウールシーの火災における人口移動の傾向, 規模, 凝集度を明らかにするために, マンケンドール試験および異常解析における熱・冷間スポットの出現によるFBDMデータの代表性を評価する。
以上の結果から,fbdmプリクリシス利用者の分布は,異なるソースからの合計人口によく適合することが示された。
使用習慣のため、高齢者はFBDMデータに不足している。
カリフォルニア州での2回の大火の間、FBDMのデータは避難命令の設置と解除から生じる人口の時間的変化を効果的に捉えた。
単調な傾向と相まって、寒冷地やホットスポットの人口増加が、人口減少率が最も高い地域と、移住した住民を収容する潜在的な場所を明らかにした。
メンドシーノ・コンプレックス(mendocino complex)とウールシー・ファイアズ(walsey fires)の比較から、人口密度の高い地域は、おそらく輸送手段が良いため、人口密度の低い地域よりも早く避難できることが示された。
人口の少ない地域では、避難民が代替手段をあまり持っていないため避難所への移動に資源が優先され、人口密度の高い地域では住民の社会的なつながりを利用して避難中に近隣の場所に一時滞在することができる。
FBDMデータおよびデリバティブは, 過度の地域社会の評価と統合され, 危機対応と災害救済のために, ほぼリアルタイムに人口移動の必要な情報を提供することができる。
アプリケーションとデータ生成が成熟するにつれて、FBDMはクラウドソーシングされたデータを活用し、ファーストレスポンダの意思決定を支援する。
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