大規模災害時における現地緊急物資の多目的協調配分戦略

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel multi-objective optimization model integrating sustainability into emergency logistics, with a validated genetic algorithm approach.

🏢実務担当者:Local emergency managers can adopt the model to improve allocation fairness and reduce carbon footprint in relief operations.

🏛政策担当者:Supports development of disaster risk reduction policies that align with climate goals, offering empirical evidence for local-external collaboration.

大規模災害の初期段階において、外部からの救援物資の到着が遅れる中、科学的な現地緊急物資配分は、被害の軽減に寄与するだけでなく、持続可能な災害対応を推進する上でも極めて重要であり、災害後のレジリエンスを高める上での重要な一环である。既存の研究は主に地域間の物資配分に焦点を当てており、資源効率の低さや需給の不均衡といった現地の課題を見過ごしている。既存研究におけるこれらの限界に対処するため、本研究は持続可能性を中心とした多目的協調型の現地緊急物資配分モデルを開発する。改良されたTOPSIS法を用いて被災地のニーズの緊急度を定量化し、「救援活動において脆弱な地域を見逃さない」という原則に沿って、脆弱な地域への物資配分を優先する。また、指標の重み付けの合理性を確保するためにエントロピー权重法と階層分析法（AHP）を統合し、効率性・公平性・持続可能性のバランスをとった最適な配分計画を得るための二重層符号化遺伝的アルゴリズムを設計する。2013年雅安地震のケーススタディを用いて検証した結果、本モデルは従来の現地配分手法よりも優れており、物資不足率を低減することで資源利用効率を高め、対応時間を短縮することで災害後の復旧を加速し、配分の公平性を改善する。本研究の知見は、「現地-外部」連携型の救助システムと持続可能な災害リスク軽減枠組みの構築に対する実証的支援を提供する。ケース固有のデータと実世界の推定値を用いた実証計算により、本モデルの実用的適用可能性が検証される：公平かつ迅速な配分ニーズの要件を満たし、持続可能な災害管理の目標と一致し、長距離の外部物資への依存を減らすことで救援活動の炭素足迹を低減する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

In the initial phase of large-scale disasters, delayed external relief supplies make scientific local emergency supply allocation crucial—not only for reducing casualties, but also for advancing sustainable disaster response, a key link in enhancing post-disaster resilience. Existing research mostly focuses on cross-regional material allocation while overlooking local challenges like low resource efficiency and unbalanced supply–demand dynamics. To tackle these limitations in the existing research, this study develops a multi-objective collaborative local emergency supply allocation model centered on sustainability. It uses an improved TOPSIS method to quantify the urgency of needs in disaster-stricken areas, prioritizing material distribution to vulnerable regions in line with the principle of “no vulnerable area left neglected in relief efforts”. The study also integrates the entropy weight method and analytic hierarchy process (AHP) to ensure rational indicator weighting, and designs a double-layer encoded genetic algorithm to obtain optimal allocation schemes that balance efficiency, fairness, and sustainability. Validated using the 2013 Ya’an Earthquake case study, the model outperforms traditional local allocation approaches: it boosts resource utilization efficiency by reducing material shortage rates, accelerates post-disaster recovery by shortening response times, and improves allocation fairness. Findings provide empirical support for the establishment of “local–external” collaborative rescue systems and sustainable disaster risk reduction frameworks. Empirical calculations using case-specific data and real-world estimates verify the model’s practical applicability: it meets the requirements for fair and rapid allocation needs, aligns with the goals of sustainable disaster management, and lowers the carbon footprint of relief operations by lessening reliance on long-distance external materials.

• semanticscholar https://doi.org/10.3390/su18020573first seen 2026-06-29 08:04:34 · last seen 2026-09-21 05:14:59