[論文レビュー] Stochastic Multi-Agent-Based Model to Measure Community Resilience-Part 2: Simulation Results

Jaber Valinejad, Lamine Mili+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 2, 2020

Disaster Management and Resilience参考文献 34被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、自然災害発生時におけるコミュニティのレジリエンスをシミュレートするため、確率的マルチエージェントベースのモデルを提案する。社会的幸福、緊急サービス、電力システムのダイナミクスを統合する。結果から、高い協力性と共感は、物理的・精神的健康を向上させ、回復を早め、レジリエンスを高める。これは、人口が少なくともれなく社会的結束が強いコミュニティで顕著に見られる。

ABSTRACT

In this paper we investigate the resiliency planning of interdependent electric power systems and emergency services. We investigate the effect of the level of empathy, cooperation, coordination, flexibility, and experience of individuals on their mental well-being. Furthermore, we explore the impact of the information that is provided by emergency services and the impact of the availability of electric energy on the physical, mental, and social well-being of individuals. For our simulations, we use a stochastic, multi-agent-based numerical framework that is reported in the companion paper for estimating the social well-being of a community when facing natural disasters such as hurricanes, floods, earthquakes, and tsunamis. The performance of the proposed method is assessed by measuring community resilience for a multitude of effects in the context of two case studies. These effects are analyzed for Gaussian social random characteristics. Each case study considers nine agents, namely, three areas of three communities each, yielding a total of six communities. The results show that a high level of cooperation can positively change individual behavior. In addition, the relationship among the individuals of a community is so vital that the society with less population and more empathy may be more resilient than the community with more population and less empathy.

研究の動機と目的

• 多様な災害シナリオ下でのコミュニティのレジリエンスをモデル化・定量化すること。社会的幸福を主要なレジリエンス指標として焦点を当てる。
• 個人の特性（共感、協力、経験、柔軟性）が災害時における集団行動と幸福度に与える影響を調査すること。
• 緊急サービスの情報提供と電力供給の可用性が身体的・精神的健康に与える影響を評価すること。
• 電力システムと緊急サービスの相互依存的インフラがコミュニティのレジリエンスに与える影響を評価すること。
• 異なる社会的・インfra構造的条件を想定した2つの事例シミュレーションを通じて、レジリエンスの主な駆動要因を同定すること。

提案手法

• 確率的マルチエージェントフレームワークにより、ガウス分布を用いた社会的特性（共感、協力、経験など）を持つエージェントとして個々の人物をモデル化する。
• エージェント間の動的相互作用（情報収集、電力共有、災害イベントへの反応など）をシミュレートする。
• 身体的健康は、怪我要因、緊急サービスの可用性、電力会社および分散型エネルギー資源（DERs）からのエネルギーアクセスを用いてモデル化する。
• 精神的健康は、感情、リスク認識、思いやり、調整、柔軟性といった相互関係にある要因を用いてシミュレートする。
• ニュースのポジティブ／ネガティブ性（ポジティブ／ネガティブなマスメディア）とマスメディアのトレンドは、精神状態の変化に外部要因としてモデル化する。
• 将来の拡張において、リアルタイムの運用制約を考慮した、相互依存的な電力システムと緊急サービスネットワークを統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 共感、協力、経験の水準が、災害時における個人および集団の精神的・身体的健康にどのように影響を与えるか？
• RQ2 緊急サービスの情報提供とニュースのポジティブ／ネガティブ性が、コミュニティの精神的健康に与える影響は何か？
• RQ3 電力供給の可用性と電力共有行動が、身体的健康と回復速度に与える影響は何か？
• RQ4 同時にまたは連続して発生する災害が、異なる社会的・インfra構造的条件を持つコミュニティのレジリエンスに与える影響は何か？
• RQ5 コミュニティの規模と社会的結束が、全体のレジリエンスに与える影響はどの程度か。特に、人口密度と比較してどうか？

主な発見

• 高い協力性は、電力共有の早期化をもたらし、身体的健康の向上とパニックレベルの低下をもたらす。
• 人口が少なくともれなく共感の高いコミュニティは、大規模で共感が低いコミュニティよりも高いレジリエンスを示す。
• 個人間の関係性の方が人口規模よりも重要であり、強い社会的絆はコミュニティのレジリエンスを顕著に高める。
• 協力と共感が顕著な社会では、精神的特性（例：恐怖、情報収集行動）の収束が速やかに安定状態に達する。
• 2つの相互接続された共感の高いコミュニティのうち、片方のコミュニティに災害が発生した場合、両方のコミュニティにおける精神状態のダイナミクスは類似したように変化する。
• 地震やテロ攻撃発生時には、身体的健康が急激に低下する。これは、突然発生する災害に対して高い感受性を示すことを示唆している。