ハイチからの教訓:ドローンと空間データを活用した、革新的で手頃かつ再現可能なソリューションの適用

image of people washing their clothes on a beach near destroyed houses after Hurricane Matthew hit Jeremie, Haiti.
The aftermath of hurricane Matthew was devastating for people in Haiti.Image: REUTERS/Carlos Garcia Rawlins
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  • 2016年のハリケーン・マシューによる壊滅的な被害の後、ハイチ政府は災害の経済的影響を評価した。

  • 世界銀行が開発したGRADE評価技術により、引き起こされた被害が測定された。

  • 世界銀行の専門家3名が、この技術の仕組みと、同国が空間データのような新技術への投資と活用を継続することがなぜ極めて重要なのかを説明する。

2016年、カテゴリー4のハリケーン・マシューがハイチ南部に上陸し、ハリケーンシーズンとしては10年以上見られなかった規模の破壊をもたらした。最大風速は時速230キロメートルに達し、24時間未満に600ミリメートルの雨が降った。被害は非常に大きく、死者546人、行方不明者128人、負傷者439人、被災者は210万人に上った。

災害後、ハイチ政府(GoH)は、事象の規模を把握し、復興の優先分野を特定し、地理的な影響の違いを理解し、公的被害と民間被害の相対的な違いを把握するため、全体的な経済的影響を判定するという課題に直面した。そのため、政府は迅速な被害・損失評価を、世界銀行および米州開発銀行(IDB)の技術支援を得て実施し、救済、復旧、復興、開発に関する計画の策定を支援した。極めて緊急性の高い状況において、復旧活動に適切な財源を割り当てるため、被害を迅速に推計することが不可欠であった。

ハリケーンによる実際の影響に関する情報は不足しており、ハリケーン通過後に道路状況が悪化していたため、被災地への到達は困難であった。さらに、緊急対応機関の活動を円滑にするため、道路はできる限り空けられていた。ここで課題となったのは、被害と損失をどのように適切に評価するか、という点であった。

これは次の方法で実施された。GRADE評価は、世界銀行が世界災害リスク軽減・復興ファシリティ(GFDRR)の支援を受けて開発した革新的な手法である。災害リスクのモデリング技術を、過去の被害データ、国勢調査および社会経済調査のデータ、衛星画像、ドローン映像、その他のメディアと組み合わせて用いることで、GRADE評価は被害を迅速に定量化し、政府による損失の推計を支援する。

図1 - ハリケーン・マシューの追跡。Image: HaitiData.org

GRADE評価を実施するうえで、リモートセンシングは極めて重要である。今回のケースでは、ハイチ国立地理情報センター(Centre National de l'Information Géo-Spatiale – CNIGS)が地理情報システム(GIS)および空間データの支援を提供し、最初の試みとして衛星画像による調査が行われた。しかし残念ながら、災害後のハイチの電気通信インフラの状態(すなわち低いインターネット帯域幅)、視界を遮る雲の存在、利用可能な画像の比較的低い解像度により、この調査は実施できなかった。

衛星データを用いた作業が不可能であるものの、被災地域の状況を分析する必要性は依然として高いことが判明したため、無人航空機(UAV)、一般にドローンと呼ばれるものを用いて2回目のリモートセンシングが実施された。これにより、マシューの影響が特に大きかった地域、とりわけグランダンス県とスド県の主要なコミューンの地図化に成功した。

図2 - ドローン飛行の対象地域。Image: Giovanni Michele Toglia

ドローンは機動性が高く扱いやすいため、高解像度画像を迅速に収集することが可能であった。4日間で、世界銀行とIDBのチームは合計7つの村と2つの都市をカバーし、現地の状況をはるかに明確に把握することができた。ハリケーン・マシュー前後のハイチの壊滅的な対比は、以下の短い動画にまとめられている。

図3 - レザングレ(スド県)。Image: IDB
図4 – レザングレ(スド県)の無原罪懐胎教会の高解像度ドローン画像。Image: IDB

世界銀行チームが災害前後の状況を比較するために用いたツールの一つがオルソフォトである。オルソフォトとは、航空写真または衛星画像を幾何学的に補正し、縮尺を均一にしたものである。リモートセンシングによる評価の後、マシューの数か月前に撮影されたオルソフォトを用いて、ハリケーンによる学校への被害が測定された。ドローンで取得した画像と、マシュー以前の同じ地点の画像を比較することで、チームはどの学校、ひいてはどの自治体が最も深刻な被害を受けたかを特定することができた。

この評価はわずか15日で完了し、緊急事態の解決に向けた最初の重要な一歩となり、ひいてはハイチにおける生計の再建につながるものとなった。この取り組みは、ハイチにおける他のプロジェクトでも空間データおよびリモートセンシングの活用を促進した。これには、IDA融資による災害リスク管理・復興プロジェクト(PRGRD)や、災害リスク管理および気候レジリエンスの強化プロジェクト(PGRAC)が含まれ、人口、災害への曝露、アクセシビリティ、避難所の地理的位置との関係に基づき、緊急避難所が最も必要とされる地域を特定するために空間データが用いられた。PGRACプロジェクトのもと、CNIGSは現在、GoHとして初の公式ドローン研究所を設立中であり、オープンデータのGISプラットフォーム「HaitiData.org」の普及を通じて空間データの活用を推進している。

ハイチが2021年のハリケーンシーズンを迎える中、依然として不安定な状況が続き、COVID-19パンデミックによる移動制限もある中で、同国が将来の災害後の評価、事業の実施、監督のために、空間データやリモートセンシングといった新技術への投資と活用を継続し、困難な状況下においても重要な業務を確実に遂行できるようにすることが極めて重要である。

本ブログで紹介した活動は、欧州連合(EU)および世界災害リスク軽減・復興ファシリティ(GFDRR)の支援を受けて共同出資された。

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