平成25（2013）年度　一般研究１実施報告書

課題番号	25−共研−1012	分野分類		統計数理研究所内分野分類		b
				主要研究分野分類		4
研究課題名	高次元希少事例サンプリング推定・学習の確率論的リスク評価への応用
フリガナ 代表者氏名	ワシオ タカシ 鷲尾 隆		ローマ字		Washio Takashi
所属機関	大阪大学
所属部局	産業科学研究所
職　　名	教授

研究目的と成果（経過）の概要

　近年，特に興味のある特定の条件を満たす事例のみをシミュレーションする，希少事例のモンテカルロシミュレーションやサンプリングの技術が発展してきている．一方，センシング技術，データ収集技術，ネットワーク技術の発達に伴い，科学技術及び日常生活の各方面で多数の計測項目を有する事例データが蓄積されるようになってきた．このような高次元事例の蓄積と，それらに関連する特定の条件を備えた希少事例を生ずるメカニズムのシミュレーションを統合することができれば，現実のデータに基づきつつも我々が経験したことのない特殊な希少事例やその確率分布を導出できると期待される．しかしながら，高次元事例空間において，現実のデータ分布を反映した希少事例のシミュレーションやサンプリングを行う技術の研究は十分とは言えない．
　研究代表者は平成２４年度に統計数理研究所の伊庭幸人氏と，「高次元希少事例サンプリングと統計的推定・機械学習への応用」という共同研究を推進してきた．この議論によって，上記の技術を得る基礎原理の見通しを得た．そこで，本提案研究では，（１）この基礎原理を現実のデータ分布を反映した高次元希少事例のシミュレーションやサンプリングを行う技術への拡張，（２）当該技術を稀な災害や危険事象に関わる確率論的リスク評価へ適用する検討を行うことを，を目的として研究を実施した．

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

Takashi Washio and Yukito Iba, Rare Flood Scenario Analysis Using Observed Rain Fall Data, Proc. JSST 2013; International Conference on Simulation Technology, Sep. 11-13, 2013

Abstract:
Social demand to formulate strong software oriented counter measures including evacuation planing and education of residents for extremely rare but large scale disasters is now increasing through experiences of Sumatra-Andaman earthquake in 2004 and Japanese Tohoku earthquake in 2011. However, most past studies have not addressed hazard and risk analyses on such disasters including floods, earthquakes and volcanic eruptions, because of their very low probability against the cost needed for their hardware oriented counter measures and the difficulties of the quantitatively or even qualitatively valid analyses under their appropriate assumptions. In this study, we focus on large scale river flood disasters, propose a hazard analysis scheme to automatically generate extremely rare and complex hazardous scenarios and evaluate their probability. We employ a probabilistic search technique of extremely rare events named replica exchange Monte Carlo (REM) together with a probability distribution of observed data on rain fall scenarios. We apply this scheme to seek feasible but severe flood scenarios of Chikugo River in Japan and evaluate their probability.

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研究参加者一覧
氏名	所属機関
伊庭 幸人	統計数理研究所