アフマド クアシム アクバルさん（工学府）の論文がWater誌にアクセプトされました。
おめでとうございます！
著者名
アフマド クアシム アクバル・三谷 泰浩・中西 隆之介・本田 博之・谷口 寿俊・Ibrahim Djamaluddin
所属学府
工学府 土木工学専攻
論文タイトル
Integrated Statistical Modeling for Regional Landslide Hazard Mapping in 0-Order Basins
0次流域における地域的な地すべりハザードマッピングのための統合統計モデリング
要約
降雨に起因する斜面崩壊は、日本の山岳地域において最も頻発かつ甚大な被害をもたらす自然災害の一つであり、人的損失および社会基盤施設への被害を深刻化させる主要因となっている。本研究では、０次流域を対象とした地域スケールの地すべりハザードマッピングに資する統合的統計フレームワークを提案する。空間的予測精度の向上を目的として、二変量統計モデルおよび多変量統計モデルの双方を導入した。二変量モデルは、各素因条件と地すべり発生事象との関連性を効率的に定量化できる反面、変数間の独立性を前提としている。
一方、多変量モデルは、多重共線性および要因間相互作用の影響を考慮可能であるが、データ処理の高度化を要し、空間的解釈性に制約を伴うことが多い。これら両者の特性を補完的に活用するため、本研究では二種類のハイブリッドモデルを構築し、福岡県に位置する 242.94 km² の解析対象域に適用した。
モデルの性能検証は、しきい値最適化アルゴリズムを組み込んだマトリックス評価手法に基づいて実施した。その結果、検討モデルの中で、頻度比–ロジスティック回帰（FR + LR）ハイブリッドモデルが最も高い予測性能を示し、成功率 84.30%、誤警報率 17.88%、失検率 12.30% を達成した。当該モデルは、「高」から「極めて高」の感受性区分に分類された領域内において、臨界すべり面の抽出を効果的に行ったことが確認された。本研究で提示した統合的アプローチは、地形的に複雑な山岳流域における地すべりハザード評価に対して、統計的に屈強で、拡張性がありかつ工学的解釈性に優れた手法を提供するものである。これにより、地域防災・減災計画における科学的根拠を強化し、国際的に掲げられている持続可能な開発目標（SDGs）の達成に直接的な貢献を果たす。
ジャーナル名
Water, Volume 17, Issue 17
関連するSDGs
11（住み続けられるまちづくりを）、13（気候変動に具体的な対策を）
喜びの声
本研究は、0次流域における地すべりハザードマッピングのための屈強かつ革新的なフレームワークを提示し、統合的統計モデルの導入により予測精度の向上を実現しました。その成果は、科学的根拠に基づく防災・減災対策、早期警戒システムの構築、土地利用計画の策定を強力に支援し、降雨起因斜面崩壊に対する地域社会の安全性向上とレジリエンス強化に貢献します。
