自然災害：極端な気象事象の後の回復時における構築環境の格差の増幅

ハリケーンや洪水などの極端な気象事象が地域社会にもたらす被害はますます大きくなっており、大きな経済的損失と集団の移動につながっている。これまでの研究では、地域のレジリアンス（復元力）には格差があることが示唆されており、異なる地域集団間で分断化された撤退あるいは強化のいずれかが生じるという回復機構が予測されている。こうした仮説を評価し、地域の構築環境が回復するかどうか、するとすればどの程度まで回復するかを大規模なスケールで調べることは、これまでの測定が集約された調査データに依存していたため困難であった。今回我々は、過去のストリートビュー画像とマルチモーダル機械学習を用いて、2007〜2023年に米国で発生した12の極端な気象事象について、16州の2195国勢統計区をカバーする建物レベルの災害復旧データセットを構築した。我々の分析結果は、極端な気象事象の直後では、低所得の地域は再建されにくく災害前の状態には戻らないのに対し、高所得の地域は再建されて災害前の状態よりも改善される傾向にあることを示しており、構築環境の格差の増大が浮き彫りになった。さらに我々は、災害復旧支援と保険制度の展開を検証することによってこうした格差を調べ、極端な気象事象に対する地域社会の不均衡な対応を説明できる可能性がある、低所得地域のリソースギャップを特定した。今回の知見は、地域の復旧の軌跡をより高い分解能でより大規模に分析して、即応的な政策設計に情報を提供することの価値を立証しており、気候に対してよりレジリアントな地域社会を作る、復旧のための財政支援の枠組みの再構築の重要性を示唆している。

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