カスケード検知エンジン
次に何が起こるかを予測する
災害が発生すると、二次的なハザードが続くことがよくあります。私たちのカスケード検知エンジンは、査読済みの科学モデルを使用して、カスケード脅威をリアルタイムで予測します。
仕組み
生データから実用的な予測へ
監視
220+の公式データソースからリアルタイムでデータを取得。すべての地震イベント、火山警報、サイクロン追跡、洪水報告がカスケードエンジンに供給されます。
分析
各イベントは20の査読済みハザード相互作用ルールに照らして評価されます。空間的近接性、時間的条件、環境要因がカスケード確率を決定します。
予測
二次的および三次的ハザードが信頼度レベルとともに予測されます。多深度チェーン分析により、最大3レベルの深さまでカスケードリスクを特定します。
カスケードカテゴリー
7つのカスケードハザードファミリー
地震チェーン
5 相互作用火山チェーン
2 相互作用火災チェーン
2 相互作用サイクロンチェーン
2 相互作用水文チェーン
4 相互作用宇宙・放射線チェーン
5 相互作用科学的アプローチ
空間的・時間的モデリング
Spatial Decay
カスケード確率はトリガーイベントからの距離とともに減少します。エンジンは各ハザードタイプに合わせて調整された3つの異なる空間減衰関数をモデル化します。
Temporal Decay
リスクウィンドウはハザードタイプによって異なります。津波リスクは数分でピークに達しますが、火災後の土石流リスクは初期イベントから数ヶ月間持続します。
チェーン予測
多深度カスケード分析
チェーン予測はカスケードハザードを最大3レベルの深さまで分析します。地震が津波を引き起こすと、エンジンは沿岸洪水などの二次的影響を同時に評価します。
科学的基盤
数十年にわたる査読済み研究に基づいて構築
Gill, J.C. & Malamud, B.D. (2014)
Reviewing and visualizing the interactions of natural hazards.
Reviews of Geophysics, 52(4), 680-722.
ハザード相互作用分類のフレームワーク
Kappes, M.S., Keiler, M., von Elverfeldt, K. & Glade, T. (2012)
Challenges of analyzing multi-hazard risk: a review.
Natural Hazards, 64(2), 1925-1958.
マルチハザードリスク評価方法論
Pescaroli, G. & Alexander, D. (2018)
Understanding compound, interconnected, interacting, and cascading risks: a lesson from COVID will not teach us.
Risk Analysis, 38(11), 2245-2257.
カスケードリスクの用語とフレームワーク