論文の概要: PRIME: A CyberGIS Platform for Resilience Inference Measurement and Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09463v1
- Date: Mon, 15 Apr 2024 05:14:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 13:29:14.427202
- Title: PRIME: A CyberGIS Platform for Resilience Inference Measurement and Enhancement
- Title（参考訳）: PRIME:レジリエンス推論測定と強化のためのCyberGISプラットフォーム
- Authors: Debayan Mandal, Dr. Lei Zou, Rohan Singh Wilkho, Joynal Abedin, Bing Zhou, Dr. Heng Cai, Dr. Furqan Baig, Dr. Nasir Gharaibeh, Dr. Nina Lam,
- Abstract要約: 社会分野でのレジリエンスの定義と定量化は、社会経済的要因と災害レジリエンスとの複雑な相互作用のため、比較的主観的である。
ローカル条件を考慮したカスタマイズされたレジリエンスアセスメントをサポートする、厳格でユーザフレンドリーなツールが不足している。
本研究の目的は,サイバーGISの力によるギャップを3つの目的で解決することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4716925415659332
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In an era of increased climatic disasters, there is an urgent need to develop reliable frameworks and tools for evaluating and improving community resilience to climatic hazards at multiple geographical and temporal scales. Defining and quantifying resilience in the social domain is relatively subjective due to the intricate interplay of socioeconomic factors with disaster resilience. Meanwhile, there is a lack of computationally rigorous, user-friendly tools that can support customized resilience assessment considering local conditions. This study aims to address these gaps through the power of CyberGIS with three objectives: 1) To develop an empirically validated disaster resilience model - Customized Resilience Inference Measurement designed for multi-scale community resilience assessment and influential socioeconomic factors identification, 2) To implement a Platform for Resilience Inference Measurement and Enhancement module in the CyberGISX platform backed by high-performance computing, 3) To demonstrate the utility of PRIME through a representative study. CRIM generates vulnerability, adaptability, and overall resilience scores derived from empirical hazard parameters. Computationally intensive Machine Learning methods are employed to explain the intricate relationships between these scores and socioeconomic driving factors. PRIME provides a web-based notebook interface guiding users to select study areas, configure parameters, calculate and geo-visualize resilience scores, and interpret socioeconomic factors shaping resilience capacities. A representative study showcases the efficiency of the platform while explaining how the visual results obtained may be interpreted. The essence of this work lies in its comprehensive architecture that encapsulates the requisite data, analytical and geo-visualization functions, and ML models for resilience assessment.
- Abstract（参考訳）: 気候災害の増加期には、複数の地理的・時間的規模で、気候の危険に対するコミュニティのレジリエンスを評価し改善するための信頼性の高いフレームワークやツールを開発する必要がある。
社会分野でのレジリエンスの定義と定量化は、社会経済的要因と災害レジリエンスとの複雑な相互作用のため、比較的主観的である。
一方、ローカル条件を考慮したカスタマイズされたレジリエンスアセスメントをサポートする、厳格でユーザフレンドリーなツールが不足している。
本研究は,サイバーGISの力によるギャップを3つの目的で解決することを目的とする。
1) 大規模地域社会のレジリエンス評価と社会経済的要因の同定のためのカスタムレジリエンス推論計測を実証的に検証した災害レジリエンスモデルの開発
2)高性能コンピューティングを基盤としたCyberGISXプラットフォームにおけるレジリエンス推論計測・拡張モジュールの実装。
3)代表的研究によるPRIMEの有用性の実証。
CRIMは、経験的ハザードパラメータから得られる脆弱性、適応性、総合的なレジリエンススコアを生成する。
これらのスコアと社会経済的要因の複雑な関係を説明するために,計算集約型機械学習手法が用いられている。
PRIMEは、ユーザーが研究領域を選択し、パラメータを設定し、レジリエンススコアを計算し、ジオビジュアル化し、レジリエンス能力を形成する社会経済的要因を解釈するためのウェブベースのノートブックインターフェースを提供する。
代表的な研究では、得られた視覚結果がどのように解釈されるかを説明しながら、プラットフォームの効率性を示す。
この研究の本質は、必要なデータ、解析的および地理的視覚化関数、レジリエンス評価のためのMLモデルをカプセル化する包括的なアーキテクチャにある。
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