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ファイルの生成方法:python export_static_data.py
v2.0 データ概要(2026年6月版・アーカイブ)
⚠ このビューアが表示するのは、60,794人の代表ランを含む2026年6月時点の補助バッチ(アーカイブ資料)です。入試提出資料では、70,265人の最終人口設定、62,299人・25条件・242試行の感度分析、19,978人のTENDEN規則検証(0%条件18.4%)を別系列として扱います。数値を相互に接続して解釈しないでください。
✅ 同梱の自動読み込みデータは v2.0 BASE 代表ラン(20260513 Baseline run_1)です。分析データは全60,794人・生存率37.7%・4属性。タイムラプスは表示軽量化のため25%サンプリング・2ステップ間引き(15,198人表示)。
| 同梱ラン(分析) | 60,794人・37.7%(4属性) |
| BASE条件の平均(全242試行の平均ではない) | 62,299人・36.8% |
| シナリオ数 | 25シナリオ(Group A–E) |
| 総試行回数 | 計242回(BASE 50 + 24×8) |
| BASE生存率 | 36.8% |
| 津波モデル | 後藤・村上式(動的伝播) |
| 運動モデル | Tobler + Klüpfel + SFM |
📈 時系列分析
時間経過に伴うエージェントの状態変化・避難開始遅延との相関など
👥 属性別比較
4属性別の生存率・死亡要因の比較 — 一般来訪客(83.9%) / 地域住民(10.0%) / 現地就業者(3.2%) / プロ誘導員(0.5%)
📐 相関・分布
移動距離・危機感・速度低下率などの分布と生死との相関分析
🗺️ 空間・地理統計
死亡者・ボトルネック・パニック発生源の地図上の分布
▶️ タイムラプス再生
シミュレーション結果を時系列でアニメーション再生します