2. 目次
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1. Before the Disaster
2. During the Disaster
3. Designing and Running the System
in Developing Countries
3. 3
Before the disaster
観測 モデルの構築・シミュレーション リスク評価 政策決定 人々の行動変容
モデルのサイズ
地域
グローバル
流域
流域毎のフィールド研究から
帰納的にモデルを構築
地域別のパラメーター設定、
モデルの簡素化
複雑な因果関係の解明
（気候・土・植物・地形 etc.）
機械学習
途上国における流域毎の
基礎研究の不足
京大佐山研
気候変動・土地利用変化の評価 Socio-hydrology
広範囲をカバーする観測データが必要
→ 衛星データと現地観測の組合せ
→ 時空間スケールの関連の解明
グローバルデータセットの整備 東大山崎研
日本: RRI model
米国: NWM by NOAA
米 NASA, McColl研 etc.
4. 観測の不足
観測コスト
安価なIoTデバイスの開発
SNSデータの活用
市民からの通報
時空間分布の限界
センサーの増設
衛星のローンチ
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During the disaster
観測 情報の伝達
情報の統括・処理
https://enviraiot.com/flood-monitoring-warning-system/
逐一アップデートされる観測データの活用
データ同化によるリアルタイム洪水予測
計算の高速化
京大立川研・佐山研
データ様式の統一
情報を処理・統括するプラットフォームの整備
政府とのパートナー関係の構築
米 Planet
米 Google
インド・バングラデシュプロジェクト
米 Cloud2Street
JICA タイ・チャオプラヤ川プロジェクト
米 One Concern
米 AWARE, envira etc.
日 富士通
5. Basha, E., & Rus, D. (2007). Design of early warning flood detection systems for developing countries. 2007
International Conference on Information and Communication Technologies and Development, 1–10. https://doi.org/10.1109/ICTD.2007.4937387
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• Partnerships: 主導権は相手側、財源の確保やシステムの維持を図る
• Security: 機器の設置場所や方法を工夫、盗難や悪戯などから機器を守る
• Redundancy: 技術（センサー故障、データ破損等）政策（政権交代）面からの冗長性の確保
• Community Knowledge: 過去の水害の履歴を聞き込み調査、洪水モデルの調整
• Testing: ホンジュラスと米国での試験と、米国のみでの試験 の両輪で開発を進める
途上国で洪水警報システムを運用するにあたっての課題
6. 6
ディスカッション
Basha & Rus (2007)
途上国での体験から、
どのような対策や追加課題が考えられるか？
Before/after the disasters
どの課題点が取り組みやすそうか？
