論文の概要: Global Disaster Risk Assessment Using World Risk Index Data: A Geospatial and Visual Analytics Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.15064v1
- Date: Sat, 10 Oct 2026 16:57:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-20 02:45:58.396731
- Title: Global Disaster Risk Assessment Using World Risk Index Data: A Geospatial and Visual Analytics Approach
- Title（参考訳）: 世界リスク指標データを用いた世界防災リスク評価 : 地理空間的・視覚的分析的アプローチ
- Abstract要約: 世界リスク指数(英: World Risk Index、WRI)は、自然災害や関連するリスクに対する国家の感受性を測定する指標である。
本研究は,データ可視化技術を用いて2000年から2025年までの年次データを分析した。
分析の結果、フィリピン、メキシコ、インドネシア、インドは高いWRI指数で記録されていることが分かった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The world has seen several threats that include resource depletion, food security, poverty and inequality, difficulties associated with urbanization, migration, and environmental effects. The World Risk Index (WRI) is a metric that is used to measure the susceptibility of nations against natural disasters and related risks that is reported by the Humanitarian Data Exchange. The WRI is comprised of factors such as susceptibility, vulnerability to natural hazards, and coping mechanisms. The WRI index has allowed to recognize regions in advance in order to face threats and situations beforehand. This study was conducted by analyzing the data that was related to years from 2000 to 2025 using data visualization techniques. Python related libraries of Matplotlib, Seaborn, and Geopandas were used due to their efficiency and usability in analyzing WRI data. As per the analysis, it was identified that countries of Philippines, Mexico, Indonesia, and India were recorded with high WRI index values that showed these nations should be prepared for natural disasters and situations. Hence, this study has provided insights using data visualization techniques in understanding natural disasters and threats so that necessary measures can be taken
- Abstract（参考訳）: 世界は、資源の枯渇、食料安全保障、貧困と不平等、都市化に伴う困難、移住、環境影響など、いくつかの脅威に直面してきた。
世界リスク指数(英: World Risk Index、WRI)は、人道的データ交換によって報告される自然災害と関連するリスクに対する国家の感受性を測定する指標である。
WRIは、感受性、自然災害に対する脆弱性、対処メカニズムなどの要因で構成されている。
WRIインデックスは、事前に脅威や状況に直面するために、事前に地域を認識することを許可している。
本研究は,データ可視化技術を用いて2000年から2025年までの年次データを分析した。
Matplotlib、Seaborn、GeopandasのPython関連ライブラリは、WRIデータ解析の効率性とユーザビリティのために使用された。
分析の結果,フィリピン,メキシコ,インドネシア,インドはWRI指数の高い値で記録されており,これらの国は自然災害や状況に備えるべきであることが確認された。
そこで本研究では,自然災害や脅威を理解するために,データ可視化技術を用いた洞察を提供し,必要な対策を取られるようにした。
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