自然災害は、地球物理学、気象学、水文学、気候学の 4 つのクラスに分けることができ、人命の損失や自然環境、民間または公共インフラの破壊を引き起こす可能性があります。
自然災害の数は着実に増加していますが、そのような災害による死亡者数はそうではありません。実際、過去 10 年間の平均は、年間約 45,000 人でした。これは以前よりは改善されていますが、まだ多すぎます。
自然災害から完全に安全な場所はありません。一部の地域は他の地域よりも影響を受けやすくなっています。たとえば、太平洋のリング オブ ファイア に位置する場所は、他の場所よりも多くの地震、火山噴火、および津波に直面しています。ハリケーンは大西洋、カリブ海、メキシコ湾で毎年発生しています。近年、カリフォルニアとオーストラリアでも山火事が増加傾向にあります。
これらの災害では、数十億ドルの損害と復興費用 に必要とし、理解できないほどの数の死者を出す可能性があります。
できるだけ多くの死亡者を防ぎ、自然災害のコストを削減するために、シミュレーション モデリングが役割を果たすことができます。災害対策シミュレーション モデルを使用することで、救援機関や政府は、まずこれらの出来事がどのように展開するかを予測し、次にそれらとその影響に対処する最善の方法をモデル化することができます。
このブログ投稿では、自然災害の影響を軽減するための意思決定ツールを開発するために、病院、避難、およびサプライ チェーン管理などのさまざまな種類のシミュレーション モデルを使用する方法について説明します。
自然災害の影響のシミュレーション
自然災害が発生する可能性のある場所はある程度明らかですが、それが何時どこで発生するか、またはどのような影響があるかは、あまり明確ではありません。たとえば、世界中の活火山が噴火 することはわかっていますが、正確な時期や影響は不明です。
気候変動の影響が拡大し続ける中、特にカリフォルニアとオーストラリア の乾燥地域では山火事が多発しています。これらは増加傾向にあり、人や財産への影響がますます大きくなっています。災害対策シミュレーションを使用して、発生場所と風向きによって山火事がどのように振る舞うかを特定することは可能でしょうか? 以下のモデルをご覧ください。まさにこれを行おうとしています。
これは単純なモデルですが、可能性を秘めたモデルです。火災発生と、風向に応じた影響を予測するために使用できます。
このモデルを履歴データおよびGIS マッピング と組み合わせることで、さまざまな機関にとって非常に役立つシミュレーションを提供できます。たとえば、消防士はこれを使用して防火帯を設置する場所を決定し、他の緊急機関はそれを使用して避難を整理できます。このように山火事に対応できるのなら、火山噴火、ハリケーン、および津波などに応用できる可能性があります。
病院が災害計画シミュレーションを使用して緊急事態に備える方法
災害後の病院は患者であふれかえることが多いため、医師や看護師、医薬品などのリソースを最適化しつつ、最大限の患者数を受け入れられる体制を整えることが重要です。
シミュレーションは、明確に定義されたパラメータを設定できるため、このような状況に最適です。最終的に最も多くの命を救う適切なリソースを提供するために、事前に、またはリアルタイムの状況でもパラメータを調整できます。モデル例として、以下に示すヘルスケア シミュレーションモデルを お試し下さい。
しかし、ハリケーン・カトリーナの際にある病院が致命的な危機に直面した時のように、病院自体が災害時に問題に直面する可能性があります。これは、安全なはずの病院が自らの問題に直面する最悪のシナリオです。この場合、病院の避難と他の病院への移送も災害管理の重要な部分になります。これが効果的に行われれば、多くの命が救われる可能性があります。次に、避難について詳しく見てみましょう。
自然災害に備えた避難シミュレーション
災害では、最初の数分間が人々の生存にとても重要です。災害が発生した場合、建物からの避難、さらには建物内のより安全な場所への移動をどのように管理するかが、生死を分ける可能性があります。これは、平屋から高層ビルまで、さまざまな種類の建物に当てはまります。
以下は、接続階段と 1 つの非常口を無効にするオプションを備えた 2 階建ての建物のモデルです。このモデルだけを使用して、避難に必要な時間を特定し、最適なルートを見つけ、建物内の人数が全体の避難時間にどのように影響するかを理解できます。
現実の世界でこれを行おうとすると、費用がかかり、危険であり、不可能でさえある可能性がありますが、避難シミュレーション モデルは低コストであり、さまざまなシナリオで作成でき、複数回実行できます。
このタイプの避難は、建物だけでなく、村、町、さらには都市全体でもモデル化できます。ただし、この場合、徒歩の歩行者だけでなく、車や公共交通機関を利用している歩行者も対象となります。AnyLogic の道路交通または鉄道ライブラリ を GIS マップと組み合わせて使用することで、緊急計画担当者は、さまざまな時間にさまざまな量の交通量でさまざまなルートをテストできます。
道路、橋、さらにはトンネルの破壊などの動的イベントをモデルに組み込むことができます。2004 年にインドネシアで起こりうる津波を想定した、早期警報システムと組み合わせた避難計画があったと想像してみてください。それは死と破壊のすべてを防ぐことができたでしょうか？おそらくそうではありませんが、数多くの命を救うことができたのではないでしょうか？これについては、ほぼ間違いなくイエスと答えることができます。
自然災害に対するサプライ チェーンの準備にシミュレーションがどのように役立つか
一般の人々が災害について考えるとき、最初に「サプライ チェーン」が頭に浮かぶことは多分ないでしょうが、災害管理のプランナーなら、熟考する最初の事柄の 1 つです。
ハリケーンや水害などの災害が発生すると、医薬品や食料品、仮設住宅などの生活必需品を被災地に運ぶ必要があります。しかし、道路の損壊、浸水、および瓦礫で水路が寸断された場合はどうなるでしょうか？
おそらく、村や町は外の世界から完全に遮断され孤立してしまいます。それは物資が時間通りに目的の場所に届かないことを意味します。
このような問題に対処する為に、混乱と回復力について適切に構築されたサプライチェーン を持つことが、これらの影響を軽減するのに役立つ理由です。多くの場合、そのようなイベントに備えて災害救援機関によって設定された特定のサプライ チェーンがあります。
これらの災害救援サプライ チェーンは、地方自治体や国の政府、民間人、企業などのサプライヤーから始まります。その後、物流センター、地域の倉庫、そして最後に障害復旧センターに移動します。一部の物資は長期倉庫に保管される場合がありますが、他の物資はすぐに必要です。そのため、災害対応のサプライ チェーンをシミュレートする際には、在庫レベルと配送の最適化という 2 つの問題を考慮する必要があります。
以下は、ヨーロッパでの製品配送をシミュレートするモデルです。サプライチェーンには、製造施設と流通業者が含まれます。これは、自然災害の状況で使用するために変更できるサプライ チェーンおよび物流モデルのタイプです。
自然災害対応におけるシミュレーションの未来
マルチエージェント ベースのアプローチは、動的システムにおける個々の相互作用をシミュレートするための非常に効果的なモデリング手法です。予測不可能な動作を伴うシナリオをシミュレートする能力が際立っており、様々な災害の振る舞いに対応可能です。
この種のシステムをリスクのない環境で開発することは、事前に災害に備え、災害とその影響に対処するのに役立ちます。しかし、1 つのイベントに対して 1 つのシミュレーションを作成するだけでは、災害のすべての影響を理解して対処するには不十分な場合があります。
さまざまな災害計画シミュレーションを開発し、それらを統合することにより、災害発生前、発生中、および発生後の対策を、可能な限り多くの情報で準備でき、最終的に人命と資源を救うことができます。
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