論文の概要: Equitable Community Resilience: The Case of Winter Storm Uri in Texas
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06652v1
- Date: Mon, 17 Jan 2022 22:54:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-19 14:43:01.170846
- Title: Equitable Community Resilience: The Case of Winter Storm Uri in Texas
- Title（参考訳）: 平等なコミュニティレジリエンス : テキサス州の冬の嵐うりを事例として
- Authors: Ali Nejat, Laura Solitare, Edward Pettitt, Hamed Mohsenian-Rad
- Abstract要約: 本研究では,テキサス州のウィンター・ストーム・ウリの余波におけるコミュニティのレジリエンスに関連する株式の側面について検討した。
衛星画像は、ヒューストン市の国勢調査領域に焦点を当てた、より高度な地理的解像度でデータを調べるために使用された。
その結果,非ヒスパニック系白人の郡の割合と世帯収入中央値との間には,機能停止率と統計的に有意な相関が認められた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Community resilience in the face of natural hazards relies on a community's
potential to bounce back. A failure to integrate equity into resilience
considerations results in unequal recovery and disproportionate impacts on
vulnerable populations, which has long been a concern in the United States.
This research investigated aspects of equity related to community resilience in
the aftermath of Winter Storm Uri in Texas which led to extended power outages
for more than 4 million households. County level outage and recovery data was
analyzed to explore potential significant links between various county
attributes and their share of the outages during the recovery and restoration
phases. Next, satellite imagery was used to examine data at a much higher
geographical resolution focusing on census tracts in the city of Houston. The
goal was to use computer vision to extract the extent of outages within census
tracts and investigate their linkages to census tracts attributes. Results from
various statistical procedures revealed statistically significant negative
associations between counties' percentage of non-Hispanic whites and median
household income with the ratio of outages. Additionally, at census tract
level, variables including percentages of linguistically isolated population
and public transport users exhibited positive associations with the group of
census tracts that were affected by the outage as detected by computer vision
analysis. Informed by these results, engineering solutions such as the
applicability of grid modernization technologies, together with distributed and
renewable energy resources, when controlled for the region's topographical
characteristics, are proposed to enhance equitable power grid resiliency in the
face of natural hazards.
- Abstract（参考訳）: 自然災害に直面したコミュニティのレジリエンスは、コミュニティが反発する可能性に依存している。
株式をレジリエンスの考慮に組み込むことの失敗は、米国内で長い間懸念されてきた脆弱な人口に対する不平等な回復と不均衡な影響をもたらす。
この研究は、テキサス州のウィンターストーム・uriの余波でコミュニティのレジリエンスに関連する株式の側面を調査し、400万世帯以上の停電に繋がった。
郡レベルの機能停止と回復のデータを分析し、様々な郡属性と、回復と回復の段階における機能停止のシェアとの間に有意な関連性を見出した。
次に、衛星画像を用いて、ヒューストン市の国勢調査領域に焦点を当てたより高度な地理的解像度でデータを調査した。
目的は、コンピュータビジョンを用いて、国勢調査区域内の停電の程度を抽出し、国勢調査区域の属性と関連性を調べることである。
様々な統計手順の結果、郡非ヒスパニック白人の割合と世帯収入の中央値との間に統計学的に有意な負の相関があることが判明した。
さらに, 言語学的に孤立した人口と公共交通機関の利用者の比率を含む変数は, コンピュータビジョン分析により検出された機能停止の影響を受けやすい群と正の相関を示した。
これらの結果から, 送電網の近代化技術の適用性や, 地域地形特性に配慮した分散型・再生可能エネルギー資源などの技術ソリューションが提案され, 自然災害に直面した電力グリッドの弾力性の向上が図られた。
関連論文リスト
- Establishing Nationwide Power System Vulnerability Index across US Counties Using Interpretable Machine Learning [7.883500674930901]
2014年から2023年までの3022郡の15分間隔で179万の停電記録を収集しました。
筆者らは,3次元(強度,周波数,持続時間)に基づく電力系統脆弱性評価フレームワークを開発し,分析可能な機械学習モデル(XGBoostとSHAP)を用いて,郡レベルでの電力系統脆弱性指数(PSVI)を算出した。
我々は45州にまたがる318の郡を、特に西海岸(カリフォルニアとワシントン)、東海岸(フロリダと北東部)、五大湖のメガロポリス(シカゴとデトロイトの大都市圏)、および高電力システムの脆弱性のホットスポットとして特定した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-11T06:37:05Z) - Multimodal Power Outage Prediction for Rapid Disaster Response and Resource Allocation [42.97753005297686]
最も影響を受けやすい 過小評価のコミュニティが インフラの整備を受けています
本稿では,夜間照明(LNT)の重症度,停電,大ハリケーン前後の位置を予測するための新しい視覚的時間的枠組みを提案する。
我々の研究は、将来の太陽光発電(PV)の展開など、エネルギーインフラの強化を緊急に必要とする場合、未表示領域に認識をもたらします。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-14T21:35:29Z) - Granularity at Scale: Estimating Neighborhood Socioeconomic Indicators
from High-Resolution Orthographic Imagery and Hybrid Learning [1.8369448205408005]
オーバーヘッド画像は、コミュニティ情報が不足しているギャップを埋めるのに役立つ。
機械学習とコンピュータビジョンの最近の進歩により、画像データのパターンから素早く特徴を抽出し、検出することが可能になった。
本研究では, 人口密度, 中央値世帯所得, 教育達成率の2つのアプローチ, 教師付き畳み込みニューラルネットワークと半教師付きクラスタリングについて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-28T19:30:26Z) - Estimating Geographic Spillover Effects of COVID-19 Policies From
Large-Scale Mobility Networks [54.90772000796717]
郡レベルの政策は地域間の柔軟性を提供するが、地理的な流出がある場合には効果が低下する可能性がある。
我々は、数十億のタイムスタンプを持つ移動ネットワークを用いて、流出量を推定する。
郡レベルの制限は、モビリティを減らすための州全体の制限と同等に有効である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-12T20:16:54Z) - Homophilic and Heterophilic Characteristics Shaping Community Formation
in Human Mobility Networks During Extreme Weather Response [3.790858441567179]
地域社会の形成は、極端な気象現象の危険影響を改善する重要なメカニズムの1つである。
テキサス州ハリス郡における冬の嵐Uriによる停電の実態について, 人体移動ネットワークについて検討した。
本研究では,人体移動ネットワーク内に形成されるコミュニティの3つの特徴について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-10T15:39:16Z) - BEV-Net: Assessing Social Distancing Compliance by Joint People
Localization and Geometric Reasoning [77.08836528980248]
新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大を受け、公衆衛生に不可欠なソーシャルディスタンシング(ソーシャルディスタンシング)が注目されている。
本研究では,広視野カメラを用いた公共空間における視覚的ソーシャル・ディスタンシング・コンプライアンス・アセスメントの課題について考察する。
鳥眼ビュー(BEV)下での注釈付き群集シーンのデータセットと距離測定のための地上真実を紹介する。
マルチブランチネットワークであるBEV-Netは、世界座標における個人をローカライズし、ソーシャルディスタンシングに違反する高リスク領域を特定するために提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-10T23:56:37Z) - Unveiling Spatial Patterns of Disaster Impacts and Recovery Using Credit
Card Transaction Variances [1.0552465253379135]
本研究では,2017年のハリケーン・ハーベイにおけるハリス郡(テキサス州)のクレジットカード取引データを調査し,災害影響と復旧の空間的パターンについて検討した。
以上の結果から,高い所得層を有するZIP法典の個人は,ほとんどの事業部門において,低所得層におけるZIP法典よりも深刻な災害の影響を受け,より迅速に回復したことが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-15T16:06:33Z) - The Interplay of Demographic Variables and Social Distancing Scores in
Deep Prediction of U.S. COVID-19 Cases [6.08110388949389]
本稿では, スペクトルクラスタリングと相関行列の新たな組み合わせにより, アメリカ合衆国の郡の成長軌跡を特徴づける。
コミュニティを区別する上で最も統計的に重要な人口統計的特徴を選択します。
3つのソーシャルディスタンシングスコアを用いて,LSTMを用いた郡の将来的な成長を効果的に予測する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-06T16:12:29Z) - Magnify Your Population: Statistical Downscaling to Augment the Spatial
Resolution of Socioeconomic Census Data [48.7576911714538]
重要社会経済的属性の詳細な推定を導出する新しい統計的ダウンスケーリング手法を提案する。
選択された社会経済変数ごとに、ランダムフォレストモデルが元の国勢調査単位に基づいて訓練され、その後、微細なグリッド化された予測を生成するために使用される。
本研究では,この手法を米国の国勢調査データに適用し,ブロック群レベルで選択された社会経済変数を,300の空間分解能のグリッドにダウンスケールする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-23T16:52:18Z) - Entropy as a measure of attractiveness and socioeconomic complexity in
Rio de Janeiro metropolitan area [52.77024349608834]
携帯電話のデータセットとエントロピーに基づく測度を用いて、位置の魅力を測定する。
その結果、エントロピーによって測定された特定の位置の魅力は、その位置の社会経済的地位の重要な記述者であることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-23T15:58:56Z) - Survival Cluster Analysis [93.50540270973927]
異なるリスクプロファイルを持つサブポピュレーションを特定するために、生存分析には未解決の必要性がある。
このニーズに対処するアプローチは、個々の成果のキャラクタリゼーションを改善する可能性が高い。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-29T22:41:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。