経済社会データおよび環境データを用いた空間評価指標の大規模計算～地域メッシュ統計の利活用～
佐藤彰洋（京都大学）
共同研究者：榎峠弘樹（Triton Re）, Tae-Seok Jang
(Kyungpook National University), 澤井秀文（NICT）

H28年度第1回統計数理研究所「経済物理学とその周辺」研究会
キヤノングローバル戦略研究所

高度情報科学技術研究機構 第2 回「京」を中核とするHPCI システム利用研究課題成果報告会にて優秀成果賞（利用枠 「京」を除くHPCI システム一般利用）を受賞 （2015年10月26日）

横断型基幹科学技術研究団体連合（横幹連合）

佐藤 彰洋（京都大学） 「経済社会データおよび環境データを用いた空間評価指標の大規模計
算：地域メッシュ統計の利活用」
第4回木村賞を受賞 （2016年4月27日）

2012年5月29日 2013年3月3日
朝日新聞
朝日新聞

研究動機

2013年11月11日
京を中核とするHPCI課題研究
課題申込
2012年10月
津波リスクに関する2014年7月
研究に着手する
利用開始
ことを決意NOAA津波
カタログデータの収集と分析

2014年2月
採択通知を受取る
2013年9月
京を中核とするHPCI課題研究
公募開始

2011年3月11日
東日本大震災2015年12月6日
第6回横幹連合カンファレンス
報告2016年4月27日
横幹連合
第4回木村賞受賞式

2015年3月
研究期間終了2015年10月26日
京を中核とするHPCI課題研究
第２回成果報告会

H26年度「京」を中核とするHPCI課題研究

課題番号
資源名

hp140076

実施期間

2014年4月1日～2015年3月31日

割当資源量

17,142ノード時間

課題名

経済社会データおよび環境データを用いた空間評価指標の大規模計算

Project Name

Large-scale computation of geographicalevaluation indicators with socioeconomic-environmental databases

データ同化スーパーコンピュータシステム
統計数理研究所

先行研究（１）
南海トラフ巨大地震に関する大阪府防災会議の検討部会（部会長＝河田恵昭関西大教授）
がM9.0クラスの東南海
地震の浸水想定を研究し梅田の地下街も浸水する予想を行う
2012年5月29日 朝日新聞

先行研究（２）
日本の17%の人口に当たる2,180万人が標
高5メートル以下の場所に暮らしている（国土面積3.3%に相当する）

名古屋大学 脇田、福和 (2013)
２０１３年３月３日朝日新聞

Tsunami run-up events (>=3m wave height)
Epicenters of earthquake (>=M7)
Volcanic eruptions (from 1000 to 2010)
Citiesリスクとは空間に依存する• 位置cにおけるリスク R (c)– Pop(c) 位置cにおける危険にさらされる経済的価値（暴露価値）– Haz(c) 位置cにおける災害が発生する頻度（ハザード）– Vul(c) 位置cにおける災害に対する対応力（脆弱性）

R(c)  Pop(c)  Haz(c) Vul (c)Peduzzi P, Dao H, Herold C, and Mouton F. Assessing global exposure and vulnerability towards
natural hazards: the Disaster Risk Index. Nat Hazards Earth Syst Sci 2009;9:1149-1159.

物理的エクスポージャー• Vul=1とした場合のリスク• 最悪ケースのリスクの見積もり

物理的エクスポージャー

PhyExp (c)  Pop (c)  Haz(c)データ• 2011年国土数値データ（標高傾斜角）３次メッシュデータ 国土交通省国土地理院• NOAA Tsunami Information Center 津波上陸カタログ
データ（過去1000年分）• 2010年国勢調査人口３次メッシュデータ 総務省統計局• 2012年経済センサス事業所数３次メッシュデータ 総務省統計局• 2012年経済センサス労働者数３次メッシュデータ 総務省統計局• 2013年宿泊旅行統計３次メッシュデータ 国土交通省
観光庁（統計法33条第２項に基づき個票情報より独自に作成）

総務省統計局、統計センター e-Stat

http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/eStatTopPortal.do国土交通省国土政策局国土情報課

http://nlftp.mlit.go.jp/ksj-e/index.html

国土交通省国土数値データ
データは最低標高
平均標高
最大標高
最大傾斜角
最小傾斜角
最大傾斜角方向最小傾斜角方向を含む
合計
388,254メッシュ

最低標高プロット
色の濃い場所が最低標高が大きいことを示す

2011年国土数値データに基づく3次
メッシュ統計 （国土交通省国土政策局国土情報課提供）
http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTm
plt-G04-a.html

NOAA Tsunami Data and Information

https://www.ngdc.noaa.gov/hazard/tsu.shtml

メッシュコード (JIS X0410)• JIS X0410 はメッシュ統計を作成するために必要とされるメッシュコードの定義を与える日本工業規格• JIS X0410は1976年に日本工業規格として承認される

3次メッシュコード= puqvrw
80km grid square

1次メッシュコード(4 digits)

40 arc-minutes for latitude
1 arc-degree for longitude

10km grid square

2次メッシュコード(6 digits)

5 arc-minutes for latitude
7.5 arc-minute for longitude

1km gird square
30 arc-seconds for latitude
45 arc-seconds for longitude

3次メッシュコード (8 digits)latitude  60  40  p ( p is two digits)a  latitude  60  40  p  40
a  5  q (q is one digit)b  a  5  q  5
b  60  30  r (r is one digit)c  b  60  30  r  30
longitude  100  u (u is two digits)f  longitude  100  u f  60  7.5  v (v is one digit)g   f  60  7.5  v  7.5
g  60  45  w ( w is one digit)h   g  60  45  w 45

0123456789

メッシュコードとはメッシュコード (JIS X0410)

0123456789

30 arc-seconds for latitude
45 arc-seconds for longitude

01234567

1km メッシュ

5438-2343

01234567

5438-235438

10km メッシュ

5 arc-minutes for latitude
80km メッシュ
7.5 arc-minutes for longitude
40 arc-minutes for latitude
1 arc-degree for longitudeメッシュ統計を用いたリスク計算
人口メッシュ

・拡張性・有効性・有用性・プライバシー・セキュリティー

人口に対する物理的エクスポージャー

=
………

………

×

旅行者数メッシュ 旅行者に対する物理的エクスポージャー=
Haz(c)

Pop(c)

PhyExp(c)相対頻度による推定
event e1. Let D(c,e) be a geodesic
distance between grid c andevent e
2. Suppose x(e) and Alt(c) beD(c,e)
water height of event e andDthminimum altitude at grid c
3. Calculate the number ofgrid c
events n(c) satisfying D(c,e)<= Dth and x(e) >= Alt(c)4. Estimate frequency Haz1 as arelative frequency Haz1(c)=n/T,
2地点間大圏距離はWGS-84
where T=1000[years]
を用いて計算5. Compute PhExp(c) =Pop(c)Haz1(c)一般化パレート分布1 1

1   (x  )  f x;  ,  ,    1 
一般化パレート分布のパラメータはメッシュc周辺半径Dth(km)における津波波高xi (i=1,…N(c)) から最尤法または確率重みモーメント法(PWM)を用いて計算される
 1  N ( c )   ( xi   ) l  ,  ,     N (c) log     1  log1    i 1ˆ, ˆ , ˆ  arg max l  ,  ,   , ,

P. Embrechts, C. Klüppelberg and T. Mikosch, Modeling Extremal Events forInsurance and Finance, Springer, Berlin (2003)

一般化パレート分布とq-指数関数との関係• Probability density function1 11   (x  )  f x;  ,  ,    1 

• Cumulative distribution function
1  (x  )  x   exp 2 1  F ( x;  ,  ,  )  1  (2  q)  1 q-exponential function

exp q x   1  (q  1) x 11 q

Constantino Tsallis, Introduction to Nonextensive Statistical Mechanics:
Approaching a Complex World, Springer, New York (2009)

一般化パレート分布を用いたハザードの外挿方法• 一般化パレート分布のパラメータを過去1000年間の津波波高データ xi (i=1,…,N(c)) 推定し、パラメータ推定量 ˆ. , ˆ, ˆ  を得る• その時メッシュcにおけるハザードは1ˆ

N (c )
N (c)  ˆ( Alt (c)  ˆ ) 
Haz2 (c) PrX  Alt (c) 1
,TT ˆにより外挿入できる。ここで、 N(c) はメッシュc における観測点数、 T は観測期間、Alt(c)はcにおける標高である

パラメータの推定値
空港

(a)Kaisai

0.733557

0.0100000.230741(b)Haneda

0.784179-0.000249

0.493063(c)NewChitose

0.469640

0.010000

0.284496(d)Centair

0.865876

0.010000

0.153809(e)Naha

0.787768

0.010000

0.080989(f)Ishigaki

1.414450

0.010000

0.056215l0.01
Dth=30km

三種類のハザード
最低標高、平均標高、最大標高に対してハザード計算する
Prlow

Pr[>x]

PrmeanPrhighN (c )Prlow
TN (c )Haz mean (c) PrmeanTN (c )Haz high(c) PrhighT
Haz low(c) altitudelow
altitudehighaltitudemeanxN個メッシュ

Core割当12

方法論
ハザードの推計• N 個のメッシュをK個のコアに割り当てる• 共通データベースから各コアはデータを読み込む• リスク計算をする• ハザード推定値の計算結果
をまとめる

データ読込

.............
データベース

K

計算結果のとりまとめ

Scatter Plots between hazards andl0.005
exposed values

HazmeanHazhigh

ハザード(Hazard)

Hazlow

Dth=10km

人口

労働者数

事業所数

年間旅行者数HazardHazhigh(c)l0.005
Dth=10km

Physical exposure2010 Population census (population)

PhExp (c)  Hazhigh(c)  Pop (c)Physical exposures2012 economic census (# of workers)

PhExp (c)  Hazhigh(c)  Pop (c)Physical exposure2012 economic census （# of firms）

PhExp (c)  Hazhigh(c)  Pop (c)Physical exposure2013 accommodation survey (# of travelers)

PhExp (c)  Hazhigh(c)  Pop (c)物理的エクスポージャー
人口（2010）

事業所数（2012）

従業者数（2012）

年間旅行者数（2013）

ハザードと人口(2010)の関係
高いハザードを有するメッシュは居住目的としてほとんど使われていない

これらのメッシュは居住目的で利用されており人口の集中が見られる色の濃さと○の大きさは物理的エクスポージャーに対応する

ハザードと従業者数(2012)との関係
高いハザードを有するメッシュは商業目的
ではほとんど使われていない

これらのメッシュは商業目的で集中的に利用されている色の濃さと○の大きさは物理的エクスポージャーに対応する

ハザードと事業所数(2012)との関係
高いハザードを有するメッシュは商業目的ではほとんど使われていない

これらのメッシュは商業目的で集中的に利用されている色の濃さと○の大きさは物理的エクスポージャーに対応する

ハザードと年間旅行者数(2013)との関係
高いハザードを有するメッシュは観光目的ではほとん
ど使われていない

これらのメッシュは観光目的で集中的に利用されている色の濃さと○の大きさは物理的エクスポージャーに対応する

まとめ• 一般化パレート分布のパラメータ推定を行うことにより津波上陸確率のハザードの外挿方法を確立した• 並列計算によりハザードのメッシュ統計を計算する方法を提案した• 政府統計メッシュデータを用いることにより社会経済データに対する物理的エクスポージャーのメッシュ統計を構成した• 2010年国勢調査人口、2012年経済センサス(事業所、労働者数)、2013年宿泊旅行統計（年間旅行者数）を用い物理エクスポージャーの3次メッシュ統計を得た