論文の概要: Machine Learning-based Approach for Ex-post Assessment of Community Risk and Resilience Based on Coupled Human-infrastructure Systems Performance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07966v1
- Date: Sun, 24 Mar 2024 19:32:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-14 13:03:36.080607
- Title: Machine Learning-based Approach for Ex-post Assessment of Community Risk and Resilience Based on Coupled Human-infrastructure Systems Performance
- Title（参考訳）: 機械学習によるコミュニティリスクとレジリエンスのポストアセスメント
- Authors: Xiangpeng Li, Ali Mostafavi,
- Abstract要約: コミュニティのリスクとレジリエンスを評価するための,機械学習に基づく手法を開発した。
テキサス州ハリス郡の2017年ハリケーン・ハーベイにおける地域社会のリスクとレジリエンス性能について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4298177416856164
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: There is a limitation in the literature of data-driven analyses for the ex-post evaluation of community risk and resilience, particularly using features related to the performance of coupled human-infrastructure systems. To address this gap, in this study we created a machine learning-based method for the ex-post assessment of community risk and resilience and their interplay based on features related to the coupled human-infrastructure systems performance. Utilizing feature groups related to population protective actions, infrastructure/building performance features, and recovery features, we examined the risk and resilience performance of communities in the context of the 2017 Hurricane Harvey in Harris County, Texas. These features related to the coupled human-infrastructure systems performance were processed using the K-means clustering method to classify census block groups into four distinct clusters then, based on feature analysis, these clusters were labeled and designated into four quadrants of risk-resilience archetypes. Finally, we analyzed the disparities in risk-resilience status of spatial areas across different clusters as well as different income groups. The findings unveil the risk-resilience status of spatial areas shaped by their coupled human-infrastructure systems performance and their interactions. The results also inform about features that contribute to high resilience in high-risk areas. For example, the results indicate that in high-risk areas, evacuation rates contributed to a greater resilience, while in low-risk areas, preparedness contributed to greater resilience.
- Abstract（参考訳）: 地域社会のリスクとレジリエンスの事前評価のためのデータ駆動分析の文献には、特に人・インフラシステムの性能に関する特徴を用いて制限がある。
このギャップに対処するために、我々は、コミュニティリスクとレジリエンスのポストアセスメントのための機械学習ベースの手法を作成し、人間-インフラシステムのパフォーマンスに関する特徴に基づいて、それらの相互作用について検討した。
テキサス州ハリス郡の2017年ハリケーン・ハーベイの状況において, 住民保護行動, インフラ・建築性能, 回復機能に関連する特徴群を用いて, 地域社会のリスクとレジリエンス性能について検討した。
これらの特徴は,K平均クラスタリング法を用いて,国勢調査ブロック群を4つの異なるクラスタに分類し,特徴分析に基づいて,これらのクラスタをラベル付け,4つのリスク耐性アーチタイプに指定した。
最後に、異なるクラスタと異なる所得集団の空間的領域におけるリスク・レジリエンス状態の相違について分析した。
これらの結果から, 人-インフラ系の複合性能と相互作用によって形成される空間領域のリスク・レジリエンス状態が明らかとなった。
結果は、高リスク領域における高いレジリエンスに寄与する特徴についても知らせる。
例えば, 高リスク地域では, 避難率は高いレジリエンスに寄与し, 低リスク地域では, 高いレジリエンスに寄与した。
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