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災害リスクマッピングとは？課題と対策・製品を解説
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計画・調査における災害リスクマッピングとは？
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UCLAの土木・環境工学部教授が率いている大学院生・ポスドクチームでは、
AnsysのマルチフィジックスFEAシミュレーションを用いて
地震シミュレーションを最適化しています。
マルチフィジックスシミュレーションでは、構造と流体の相互作用を
研究する場合など、複数のエンジニアリング分野にまたがる
シミュレーションを必要に応じて1つの統合シミュレーション環境で
実行できるため、FEAの可能性が広がります。
当資料では、有限要素法を用いた地震研究の改革について解説しています。
是非ダウンロードしてご一読ください。
【掲載内容】
■要素の選択肢が豊富な有限要素法解析
■地震シミュレーション用のソフトウェア
■強力で遠大なプロジェクト
■ポジティブな余波
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【資料】UCLAが有限要素法を用いて地震研究を改革
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計画・調査における災害リスクマッピング
計画・調査における災害リスクマッピングとは？
橋梁・トンネルの計画・調査段階において、地震、洪水、土砂災害などの自然災害が発生する可能性とその影響度を地図上に可視化する手法です。これにより、災害発生時の被害を最小限に抑え、安全で持続可能なインフラ整備を目指します。
課題
データ統合の複雑さ
地形、地質、過去の災害履歴、気象データなど、多岐にわたるデータを一元的に収集・統合し、分析することが困難です。
専門知識の不足
高度な地理情報システム（GIS）の操作や、災害科学、土木工学の専門知識を持つ人材が不足しており、精度の高いリスク評価が難しい場合があります。
動的なリスク変化への対応
気候変動や都市開発などにより、災害リスクは時間とともに変化しますが、その動的な変化をリアルタイムに反映したマッピングが難しいです。
コストと時間の制約
詳細なリスクマッピングには、多大な時間とコストがかかるため、特に小規模なプロジェクトや緊急性の高い計画では実施が難しい場合があります。
対策
統合プラットフォームの活用
様々な地理空間データや災害関連データを一元管理・分析できるクラウドベースのプラットフォームを導入し、データ統合の効率化を図ります。
AI・機械学習の導入
AIや機械学習を活用して、大量のデータを自動で分析し、リスク評価の精度向上と専門知識の補完を行います。
リアルタイムデータ連携
気象情報やセンサーデータなど、リアルタイムで更新される情報を連携させ、変化するリスクを迅速に反映できるシステムを構築します。
標準化された手法の採用
リスク評価の標準化された手法やテンプレートを導入し、専門知識が限定的な場合でも、一定水準のリスクマッピングを効率的に実施できるようにします。
対策に役立つ製品例
地理情報システム（GIS）統合分析ツール
多様な地理空間データを統合し、高度な分析機能を用いて災害リスクを可視化・評価できるソフトウェアです。
AI駆動型災害予測システム
機械学習アルゴリズムを用いて、過去のデータから将来の災害発生確率や影響範囲を予測し、リスクマップを自動生成するサービスです。
リアルタイム気象・環境モニタリングシステム
気象データや河川水位、地盤変動などのリアルタイムデータを収集・分析し、リスクマップに即時反映させるためのセンサーネットワークとデータ処理基盤です。
クラウドベースのインフラ管理・リスク評価サービス
インフラ資産情報と災害リスクデータを統合管理し、計画・調査段階でのリスク評価を支援するSaaS型サービスです。
