防災２

[D6-03] グラフニューラルネットワークとデータ同化を用いた避難者分布予測モデルの改良

*Takehiro Kashiyama¹, Takuya Oki², Yoshiki Ogawa³, Masaaki Imaizumi³, Yuki Oyama⁴ (1. Osaka Universitoy of Economics, 2. Tokyo Institute of Technology, 3. The University of Tokyo, 4. Shibaura Institute of Technology)

Keywords:避難行動, グラフニューラルネットワーク, データ同化, シミュレーション

大地震発生直後，人々の滞留や避難状況を把握することは，避難支援の計画や二次被害の対策のために重要である。前稿[樫山 2023]では、GNNモデルとパーティクルフィルタを統合したデータ駆動型の避難者分布予測モデルを提案し、予測精度の観点から構築モデルの有用性を検証した。構築モデルは時間経過とともに変化する建物の延焼や倒壊による道路閉塞を考慮するものであったが、発災時の滞在地点から避難所への最初の避難行動のみを対象とした。本稿では、建物延焼や浸水などに伴う再避難を考慮できるように構築モデルの改良を行った。また、データ同化における尤度計算の指標を変更することで、構築モデルの予測性能の向上を図った。