論文の概要: Using Reinforcement Learning to Integrate Subjective Wellbeing into Climate Adaptation Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10031v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 09:34:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:50:26.570594
• Title: Using Reinforcement Learning to Integrate Subjective Wellbeing into Climate Adaptation Decision Making
• Title（参考訳）: 強化学習を用いた気候適応意思決定への主観的ウェルビーイングの統合
• Authors: Arthur Vandervoort, Miguel Costa, Morten W. Petersen, Martin Drews, Sonja Haustein, Karyn Morrissey, Francisco C. Pereira,
• Abstract要約: 我々はコペンハーゲンにおける気候適応のための意思決定支援ツールとして強化学習を利用する多モジュールフレームワークを提案する。 本フレームワークは,長期降雨予測,洪水モデリング,交通アクセシビリティ,健全なモデリングの4つの相互接続コンポーネントを統合している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3024854970378317
• License:
• Abstract: Subjective wellbeing is a fundamental aspect of human life, influencing life expectancy and economic productivity, among others. Mobility plays a critical role in maintaining wellbeing, yet the increasing frequency and intensity of both nuisance and high-impact floods due to climate change are expected to significantly disrupt access to activities and destinations, thereby affecting overall wellbeing. Addressing climate adaptation presents a complex challenge for policymakers, who must select and implement policies from a broad set of options with varying effects while managing resource constraints and uncertain climate projections. In this work, we propose a multi-modular framework that uses reinforcement learning as a decision-support tool for climate adaptation in Copenhagen, Denmark. Our framework integrates four interconnected components: long-term rainfall projections, flood modeling, transport accessibility, and wellbeing modeling. This approach enables decision-makers to identify spatial and temporal policy interventions that help sustain or enhance subjective wellbeing over time. By modeling climate adaptation as an open-ended system, our framework provides a structured framework for exploring and evaluating adaptation policy pathways. In doing so, it supports policymakers to make informed decisions that maximize wellbeing in the long run.
• Abstract（参考訳）: 主観的幸福は人間の生活の基本的な側面であり、寿命や経済生産性に影響を及ぼす。 モビリティは、幸福を維持する上で重要な役割を担っているが、気候変動によるニュアンスと高影響の洪水の頻度と強度の増加は、活動や目的地へのアクセスを著しく阻害し、全体的な幸福に影響を及ぼすことが期待されている。 気候適応に対処する政策立案者は、資源の制約や不確実な気候予測を管理しながら、様々な効果を持つ幅広い選択肢から政策を選択し、実行しなければならない。 本研究では,デンマークのコペンハーゲンにおける気候適応のための意思決定支援ツールとして強化学習を用いた多モジュールフレームワークを提案する。 本フレームワークは,長期降雨予測,洪水モデリング,交通アクセシビリティ,健全なモデリングの4つの相互接続コンポーネントを統合している。 このアプローチにより、意思決定者は時間とともに主観的幸福を維持または強化する空間的および時間的政策介入を特定できる。 気候適応をオープンエンドシステムとしてモデル化することにより、適応政策経路を探索・評価するための構造化された枠組みを提供する。 そうすることで、政策立案者は長期的に幸福を最大化する情報的な決定を下すことができる。

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