急激な壊滅的洪水は、局地的なゲリラ豪雨や上流のダム／堤防決壊によって引き起こされ、世界で最も致死的かつ経済的に甚大な自然災害の一つである。現在の災害管理システムは、複合災害の状況では、センサー伝送の遅延が大きいこと、観測雨量計のネットワークが疎であること、ピークの浸水時にセンサーが破壊されうること、そして厳格なリアルタイム制約の下で救助資源を救命目的に決定論的に最適化できないことから、十分に機能しない。これらの致命的なボトルネックを解消するために、本研究ではリアルタイムかつ非同期のマルチモーダル災害インテリジェンス、証拠融合、作戦研究による調整プラットフォームであるAegisFlashを提案する。AegisFlashは、異種の物理的な水文テレメトリ（CWC、IMD、DHM）、軌道上の合成開口レーダおよび光学リモートセンシング（Coper nicus Sentinel-1/2）、自動気象観測所の降水率、グローバルなアラートストリーム（GDACS、ReliefWeb）、多言語ニュースフィード（GDELT）、市民の切迫通報ビーコンを統合し、説明可能な多ハザード仮説グラフとして表現する。中核となる科学的貢献は、Sensor Silence Under Hazard Context異常検知器であり、危険の文脈においてゲージの急激なテレメトリ喪失を、退いた洪水水位として誤って解釈する致命的な偽陰性を防ぐ。すなわち、その喪失を物理的な観測地点の浸水または破壊として数理的に同定する。下流の河川区間におけるハザード到達は、到達区間ごとに較正された運動学的波動伝播エンジンによりモデル化し、事前の到達間隔とピーク水位の上限を与える。戦術的な緊急対応のために、Google OR-Toolsで駆動される混合整数線形計画法（MILP）による資源最適化を定式化し、人口カバー率を最大化し、避難遅延を最小化する。さらに、SphereおよびNDMAの基準に従い、最小艦隊必要量を逆ソルバにより決定論的に算出する機構を併用する。科学的な再現性を確保し、後知恵バイアスを回避するために、本システムは厳密な暗号学的タイムロック（Tfirst available ≤ Tsim）を強制し、不変のSHA-256 Directed Acyclic Graph（DAG）によるプロビナンス系譜を生成する。2つの歴史的災害ベンチマーク、すなわち2023年12月の南インド・タミルナードゥ／トゥトゥクディ洪水（24時間雨量記録950mm）および2026年8月のヒマラヤ・ボテコシ／ラズワ川フラッシュフラッド回廊での大規模な実証的検証により、結合していない単一センサー基準に比べて先行警報のリードタイムがそれぞれ+270分（+4.5時間）および+23〜48分向上することを示す。加えて、1,000反復のモンテカルロ反事実・生命救助シミュレーションでは、救命可能だった致死者数の中央値が162人（90%信頼区間：[118,214]）となり、壊滅的洪水災害におけるマルチモーダルな証拠連携がもたらす顕著な生命救命効果を裏づける。
https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10880300/v1