Development of an Observation and Evaluation Method for Disaster Resilience Based on Time-Series Decomposition of Mobile Phone Location Data

基于手机位置数据时间序列分解的抗灾能力观测与评估方法开发

• 批准号: 20H02270
• 负责人: 山口 裕通
• 金额: $ 10.82万
• 依托单位: Kanazawa University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20H02270/
• 关键词: 災害レジリエンス; 行動の回復過程; 携帯電話位置情報; 時系列分析モデル; 携帯電話位置情報データ; 時系列モデル; 災害時の行動分析

2021年度と2022年度（繰り越し分）においては，当初の計画通りに以下の研究を遂行した：・ 長距離旅行の異常（災害レジリエンス）を観測・検知するモデルを開発・ 2021-2022年までのデータを購入して，複数の災害事象・新型コロナウイルスによる行動の回復過程の解析コロナウイルスで観測される行動の回復過程は，本研究で開発するモデルを適用して得られる情報として，社会的ニーズも高いものと判断して交付申請の時点で本研究の一環として実施することを決定して実施していた．しかし，回復過程の全体像を把握するためには2021年のみのデータでは不足していたため，2022年のデータも含めて解析を行った．その結果，新型コロナウイルスによる行動変化に関して，その回復傾向について，地域的な傾向が少ない，つまり日本全国で一斉に行動変化が起こっていたなど，複数の変化の特徴を明らかにすることができた．これらの成果は，論文発表を含めた成果発表を実施しており，本研究において行動変化を検出するために開発してきた時系列モデルにの有用性を明らかにすることができた．さらに，より複雑な時系列変動をもつ長距離旅行行動に適用できるようなモデルの改良も実施した．その結果として，長距離旅行行動における異常行動の検出と回復過程の算出を行うための分析方法論を開発することができた．そして，新幹線運休による影響など，複数の回復過程情報を得ることができている．現時点で，その成果の一部である，長距離旅行行動の異常事象における変化を解析した論文1編が登載確定となっている．

In 2021 and 2022, the following research projects were carried out: ·Abnormality of long-distance travel (Disaster detection, detection, This study is part of a process to determine the timing of the application. The whole picture of the recovery process is grasped, and the analysis of the recovery process is carried out in 2021. As a result, the new type of mobile phone has changed its behavior, its recovery tendency, its geographical tendency, and its nationwide mobile phone has changed its behavior. The results of this study include the results of the study, the results of the study, the results of the results of the study, the results of the study, the results of the results of the study, the results of the results of the study, the In addition, the series of complex time series movements are suitable for long-distance travel operations. The results of long-distance travel operations are discussed in detail below. The Shinkansen operation will have an impact on the recovery process, and information on the recovery process will be obtained. A part of the achievements of the present paper is about the analysis of abnormal events in long-distance travel.

项目成果

イベント効果に着目した流入人口の時系列変動分析

关注事件效应的流入人口时间序列变化分析

• 发表时间: 2020
• 作者: Takao Dantsuji;Shin Hirabayashi;Qian Ge and Daisuke Fukuda;高山雄貴;Toda Y. and Okamoto Y.;山口裕通，大塚直路，中山晶一朗
• 通讯作者: 山口裕通，大塚直路，中山晶一朗

新型コロナウイルス禍における金沢市 の移動行動変容分析

新冠肺炎疫情期间金泽市出行行为变化分析

• 发表时间: 2021
• 作者: Han Chenglin;Luo Lichen;Parady Giancarlos;Takami Kiyoshi;Chikaraishi Makoto;Harata Noboru;田淵景子，福田大輔;小川純平，山口裕通，本多了 ，稲原里咲 ，中山晶一朗
• 通讯作者: 小川純平，山口裕通，本多了 ，稲原里咲 ，中山晶一朗

THE EFFECT OF SEASONAL VARIATION OF TRAVEL DEMAND ON OPTIMAL INTERCITY TRAVEL NETWORK

旅游需求季节变化对城际最佳旅游网络的影响

• DOI: 10.2208/jscejipm.77.5_i_127
• 发表时间: 2022
• 期刊: Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. D3 (Infrastructure Planning and Management)
• 作者: 藤田 雄介;山口 裕通;中山 晶一朗
• 通讯作者: 中山 晶一朗

TIME-SERIES ANALYSIS OF BEHAVIORAL CHANGE IN KANAZAWA CITY UNDER COVID-19 PANDEMIC

COVID-19 大流行期间金泽市行为变化的时间序列分析

• DOI: 10.2208/jscejipm.77.5_i_649
• 发表时间: 2022
• 期刊: Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. D3 (Infrastructure Planning and Management)
• 作者: OGAWA Junpei;YAMAGUCHI Hiromichi;HONDA Ryo;INAHARA Risaki;NAKAYAMA Shoichiro
• 通讯作者: NAKAYAMA Shoichiro

重力型モデルを用いたコロナ禍での長距離旅行行動変化の分析

使用重力模型分析冠状病毒大流行期间长途旅行行为的变化

• 发表时间: 2022
• 作者: Junbeom Jo;Sooyoul Kim;Nobuhito Mori;Gozo Tsujimoto;Hajime Mase;福田拓洋，山口裕通，中山晶一朗
• 通讯作者: 福田拓洋，山口裕通，中山晶一朗