[論文レビュー] Resilience of Interdependent Urban Socio-Physical Systems using Large-Scale Mobility Data: Modeling Recovery Dynamics

Takahiro Yabe, P. Suresh C. Rao+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 15, 2021

Infrastructure Resilience and Vulnerability Analysis参考文献 37被引用数 7

ひとこと要約

本研究は、ヒューガリン・マリアの後、プエルトリコのモバイル電話の移動データと水供給サービスの回復データを統合したデータ駆動型システムダイナミクスモデルを提案し、都市システムにおける社会的・物理的相互依存関係を定量化する。その結果、大都市では中央集権的なシステムにより物理的インフラの回復が速やかに進むが、これは危機時における社会的自己回復力の低下を引き起こすことが判明し、成長著しい都市における都市レジリエンス計画において重要なトレードオフが浮き彫りになる。

ABSTRACT

Cities are complex systems comprised of socioeconomic systems relying on critical services delivered by multiple physical infrastructure networks. Due to interdependencies between social and physical systems, disruptions caused by natural hazards may cascade across systems, amplifying the impact of disasters. Despite the increasing threat posed by climate change and rapid urban growth, how to design interdependencies between social and physical systems to achieve resilient cities have been largely unexplored. Here, we study the socio-physical interdependencies in urban systems and their effects on disaster recovery and resilience, using large-scale mobility data collected from Puerto Rico during Hurricane Maria. We find that as cities grow in scale and expand their centralized infrastructure systems, the recovery efficiency of critical services improves, however, curtails the self-reliance of socio-economic systems during crises. Results show that maintaining self-reliance among social systems could be key in developing resilient urban socio-physical systems for cities facing rapid urban growth.

研究の動機と目的

• 社会的経済システムと物理的インフラの相互依存関係が、都市地域における災害回復にどのように影響するかを理解すること。
• 危機回復期における中央集権的インフラ効率と社会的システムの自己回復力の間のトレードオフを定量化すること。
• 大規模な移動データとインフラデータを用いて、都市レジリエンスを評価する一般化可能なモデリングフレームワークを開発すること。
• 将来の気候ショック下での社会的・物理的相互依存関係の管理が、長期的レジリエンスに与える影響を評価すること。
• 急速に成長する都市におけるレジリエンスを高める最適なレベルの社会的自己回復力を特定することで、都市計画を支援すること。

提案手法

• プエルトリコの5地域における実証データ（モバイル電話の位置情報データと水供給サービスの欠損回復タイムライン）を用いて、モデルのキャリブレーションを実施した。
• 社会的システム（移動パターンを介して）と物理的インフラ（水供給サービス）の間の連携回復ダイナミクスをシミュレートするため、システムダイナミクスモデリングフレームワークを開発した。
• サービス欠損の時間的減衰を近似するために、負の指数関数（f(t) ∝ exp(−τt)）を用いて回復軌道をモデル化した。
• モデルは、ハリケーン・マリア以降（2017年9月以降）に収集された地域レベルの移動データとインフラ回復データを用いて検証された。
• 将来の気候シナリオを想定した縦断的シミュレーションを実施し、連続的ショック下でのレジリエンスを評価した。
• モデルパラメータは地域スケールのデータを用いて推定され、モデル出力と地域の総所得との間のスケーリング関係が検討された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大規模災害の後において、社会的・物理的相互依存関係は都市システムの回復ダイナミクスにどのように影響するか？
• RQ2 危機回復期における中央集権的物理的インフラ回復と社会的システムの自己回復力の間には、どのようなトレードオフが存在するか？
• RQ3 都市規模とインフラの中央集権化は、相互依存する社会的・物理的システムのレジリエンスにどのように影響するか？
• RQ4 移動データは、災害後状況における社会的システム回復の代理指標として、どの程度有効に機能するか？
• RQ5 将来の気候関連ショック下で、社会的自己回復力は長期的都市レジリエンスを高める役割を果たすか？

主な発見

• 都市が拡大し、中央集権的インフラを備えるようになるにつれ、水供給などの重要なサービスの回復効率が著しく向上する。
• 物理的回復が速やかである一方で、大都市では危機時における社会的経済システムの自己回復力が低下しており、これはレジリエンス設計における重要なトレードオフを示している。
• プエルトリコの5地域における水供給サービスの回復ダイナミクスは、負の指数関数（f(t) ∝ exp(−τt)）でよく近似されており、一貫した減衰パターンが確認された。
• モデルのシミュレーション結果から、将来の気候ショック下での都市社会的・物理的システムの長期的レジリエンスを高めるために、社会的自己回復力の維持が重要な要因であると示唆された。
• モデルの推定パラメータと地域の総所得との間にスケーリング関係が観察されたことから、経済的財政能力が回復ダイナミクスに影響を与える可能性があることが示された。
• 本研究は、現在の都市計画における重要なギャップを特定した。即ち、中央集権的インフラへの過度な依存は、特に急速に成長する都市地域において、コミュニティレベルのレジリエンスを損なう可能性がある。