リモートセンシングとGISに基づく自然災害データベースの構築と応用：ハザードモデリングからリスクに基づく意思決定へ

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

🔬研究者:This editorial provides a comprehensive overview of how natural hazards databases can be used for modeling and risk assessment, offering a research agenda for future work.

🏢実務担当者:Organizations involved in disaster risk management can use the methods described to improve exposure analysis, resilience evaluation, and operational prediction for infrastructure and community planning.

🏛政策担当者:Policymakers can draw on the paper's emphasis on uncertainty communication and model robustness to inform evidence-based disaster risk reduction and climate adaptation policies.

自然災害データベースは、過去の事象を記録するという点だけでなく、モデリング、評価、予測、およびリスクに基づく意思決定の基盤を提供するという点でも貴重です。本編集解説は、リモートセンシングと地理情報システム（GIS）に基づく自然災害データベースの応用に焦点を当て、データベースの構築から、災害メカニズム、脆弱性評価、曝露分析、回復力評価、システム影響評価、および運用予測におけるそれらの利用へと注意を向けます。本仮想特集号で議論される論文は、多様な災害と方法を網羅しており、それには、地すべりダム決壊洪水、雪氷関連災害、地震と降雨の複合地すべり、土石流、洪水、都市ヒートアイランド、水質悪化、鉄道網の寸断、および鉄砲水予測が含まれます。これらの研究は総体として、地理空間データベースが、プロセス再構築、シナリオ分析、社会経済的損失評価、インフラネットワーク分析、環境モニタリング、および不確実性を考慮した予測をどのように支援できるかを示しています。本編集解説は、将来の応用においては、曝露の統合、モデルの頑健性、不確実性の伝達、解釈可能性、転移可能性、および実用的な有用性に、より大きな重点を置くべきであると主張します。気候変動、都市化、インフラ拡張、および社会的相互依存が災害リスクを再形成し続けるにつれて、自然災害データベースは、災害観測、科学的解釈、およびリスクに基づく行動の間のますます重要な架け橋となるでしょう。

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。

Natural hazards databases are valuable not only because they record past events, but also because they provide the foundation for modeling, assessment, prediction, and risk‐informed decision‐making. This editorial focuses on the application of natural hazards databases based on remote sensing and Geographic Information Systems (GIS), shifting attention from database establishment to their use in hazard mechanisms, susceptibility assessment, exposure analysis, resilience evaluation, systemic impact assessment, and operational prediction. The papers discussed in this virtual issue cover diverse hazards and methods, including landslide‐dammed lake outburst floods, snow‐ and ice‐related hazards, earthquake–rainfall coupled landslides, debris flows, floods, urban heat islands, water quality degradation, railway network disruption, and flash flood prediction. Together, these studies demonstrate how geospatial databases can support process reconstruction, scenario analysis, socioeconomic loss assessment, infrastructure network analysis, environmental monitoring, and uncertainty‐aware forecasting. This editorial argues that future applications should place greater emphasis on exposure integration, model robustness, uncertainty communication, interpretability, transferability, and practical usability. As climate change, urbanization, infrastructure expansion, and social interdependence continue to reshape disaster risks, natural hazards databases will become increasingly important bridges between disaster observation, scientific interpretation, and risk‐informed action.

• semanticscholar https://doi.org/10.1111/tgis.70355first seen 2026-07-18 07:13:44 · last seen 2026-09-21 05:14:37