論文の概要: Windstorm Economic Impacts on the Spanish Resilience: A Machine Learning Real-Data Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14439v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 10:26:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-01 05:39:29.720236
• Title: Windstorm Economic Impacts on the Spanish Resilience: A Machine Learning Real-Data Approach
• Title（参考訳）: ウィンドストームの経済的影響とスペインのレジリエンス - 機械学習のリアルタイムアプローチ
• Authors: Matheus Puime Pedra, Josune Hernantes, Leire Casals, Leire Labaka,
• Abstract要約: 本研究では,スペイン地域の風雨に関する公開データを分析し,災害の回復力を高めるためのML分類モデルを提案する。 このアプローチは、意思決定者が準備と緩和行動に関する情報的な決定を下すのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Climate change-associated disasters have become a significant concern, principally when affecting urban areas. Assessing these regions' resilience to strengthen their disaster management is crucial, especially in the areas vulnerable to windstorms, one of Spain's most critical disasters. Smart cities and machine learning offer promising solutions to manage disasters, but accurately estimating economic losses from windstorms can be difficult due to the unique characteristics of each region and limited data. This study proposes utilizing ML classification models to enhance disaster resilience by analyzing publicly available data on windstorms in the Spanish areas. This approach can help decision-makers make informed decisions regarding preparedness and mitigation actions, ultimately creating a more resilient urban environment that can better withstand windstorms in the future.
• Abstract（参考訳）: 気候変動に伴う災害は、主に都市部に影響を与える際の重要な関心事となっている。 災害管理を強化するためにこれらの地域のレジリエンスを評価することは、特にスペインで最も重要な災害の一つである吹雪に弱い地域で重要である。 スマートシティと機械学習は、災害を管理するための有望なソリューションを提供するが、各地域の特徴と限られたデータのために、吹雪による経済的損失を正確に見積もることは困難である。 本研究では,スペイン地域の風雨に関する公開データを分析し,災害の回復力を高めるためのML分類モデルを提案する。 このアプローチは、意思決定者が準備と緩和行動に関する情報的な決定を下すのに役立つ。

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