Dự báo nhu cầu khẩn cấp (nghiên cứu chung với Đại học thành phố Yokohama)

Trong năm tài chính 2017, chúng tôi đã tiến hành nghiên cứu với mục tiêu lập mô hình số lượng cuộc gọi khẩn cấp và tính toán các giá trị dự đoán. Kết quả của nghiên cứu này được công bố tại cuộc họp báo thường kỳ của thị trưởng và được tổng hợp trong tài liệu thông cáo báo chí.

Dữ liệu được sử dụng để lập mô hình như sau:

Đối với mỗi mục dữ liệu

• Năm nhận thức: Năm Sở Cứu hỏa Thành phố Yokohama nhận thức được yêu cầu xe cứu thương (năm có bốn chữ số)
• Tháng nâng cao nhận thức: Tháng mà Sở Cứu hỏa Thành phố Yokohama biết được yêu cầu xe cứu thương (1-12)
• Ngày nhận biết: Ngày Sở Cứu hỏa Thành phố Yokohama nhận biết được yêu cầu xe cứu thương (1-31)
• Khi nhận được cuộc gọi khẩn cấp...Khi Sở Cứu hỏa Thành phố Yokohama nhận được cuộc gọi (0-23)
• Số người bị thương hoặc bị bệnh: Bao gồm không chỉ những người được vận chuyển mà còn cả những người không được vận chuyển vì lý do nào đó.

※Nếu không nhập dữ liệu, dữ liệu sẽ hiển thị là "Chưa nhập".

Đối với mỗi mục dữ liệu

• Năm nhận thức: Năm Sở Cứu hỏa Thành phố Yokohama nhận thức được yêu cầu xe cứu thương (năm có bốn chữ số)
• Tháng nâng cao nhận thức: Tháng mà Sở Cứu hỏa Thành phố Yokohama biết được yêu cầu xe cứu thương (1-12)
• Loại nơi cư trú: Địa chỉ của người bị thương (trong thành phố, ngoài thành phố, ở nước ngoài, khác)
  • Thành phố: Người bị thương hoặc bị bệnh sống tại Thành phố Yokohama
  • Bên ngoài thành phố: Người bị thương hoặc bị bệnh sống bên ngoài thành phố Yokohama (trong phạm vi Nhật Bản)
  • Nước ngoài: Người bị thương hoặc bị bệnh cư trú bên ngoài Nhật Bản
  • Những người khác: Người bị thương hoặc bị bệnh không có địa chỉ cố định hoặc không rõ địa chỉ, v.v.
• Số người bị thương hoặc bị bệnh: Bao gồm không chỉ những người được vận chuyển mà còn cả những người không được vận chuyển vì lý do nào đó.

※Nếu không nhập dữ liệu, dữ liệu sẽ hiển thị là "Chưa nhập".

Đối với mỗi mục dữ liệu

• Năm nhận thức: Năm Sở Cứu hỏa Thành phố Yokohama nhận thức được yêu cầu xe cứu thương (năm có bốn chữ số)
• Tháng nâng cao nhận thức: Tháng mà Sở Cứu hỏa Thành phố Yokohama biết được yêu cầu xe cứu thương (1-12)
• Địa điểm tham gia Các quận hành chính: 18 quận hành chính (Tsurumi-ku, Kanagawa-ku, Nishi-ku, Naka-ku, Minami-ku, Konan-ku, Hodogaya-ku, Asahi-ku, Isogo-ku, Kanazawa-ku, Kohoku-ku, Midori-ku, Aoba-ku, Tsuzuki-ku, Totsuka-ku, Sakae-ku, Izumi-ku, Seya-ku) và ngoài thành phố
• Số người bị thương hoặc bị bệnh: Bao gồm không chỉ những người được vận chuyển mà còn cả những người không được vận chuyển vì lý do nào đó.

※Nếu không nhập dữ liệu, dữ liệu sẽ hiển thị là "Chưa nhập".

Đối với mỗi mục dữ liệu

• Năm nhận thức: Năm Sở Cứu hỏa Thành phố Yokohama nhận thức được yêu cầu xe cứu thương (năm có bốn chữ số)
• Tháng nâng cao nhận thức: Tháng mà Sở Cứu hỏa Thành phố Yokohama biết được yêu cầu xe cứu thương (1-12)
• Loại tai nạn: lý do gọi cấp cứu (ốm đau đột ngột, thương tích nói chung, tai nạn giao thông)
  • Bệnh đột ngột: bệnh được điều trị như một dịch vụ cấp cứu
  • Thương tích nói chung: Tai nạn không được phân loại là hỏa hoạn, thiên tai, đuối nước, tai nạn lao động, thể thao, tự gây thương tích, v.v.
  • Tai nạn giao thông: Tai nạn do va chạm hoặc tiếp xúc giữa xe cộ hoặc người đi bộ
• Nhóm tuổi: Nhóm tuổi của người bị thương (người già, người lớn, trẻ vị thành niên hoặc trẻ nhỏ)
  • Người cao tuổi: 65 tuổi trở lên
  • Người lớn: 18 đến 64 tuổi
  • Thanh thiếu niên và dưới: 17 tuổi trở xuống
• Số người bị thương hoặc bị bệnh: Bao gồm không chỉ những người được vận chuyển mà còn cả những người không được vận chuyển vì lý do nào đó.

※Nếu không nhập dữ liệu, dữ liệu sẽ hiển thị là "Chưa nhập".

Đây là dữ liệu hàng năm được trích xuất từ ​​chi phí quan hệ công chúng của Ban Kế hoạch Khẩn cấp thuộc Sở Cứu hỏa Thành phố Yokohama, cho thấy số tiền ngân sách dành cho việc sử dụng hợp lý các dịch vụ khẩn cấp.

Dịch vụ tư vấn khẩn cấp qua điện thoại của thành phố Yokohama bắt đầu vào năm 2016 và vì vẫn còn ít dữ liệu nên chúng tôi đã ấn định tỷ lệ sử dụng ở mức 3,07%, đây là tỷ lệ sử dụng năm 2016 (phần trăm dân số thành phố).

Dữ liệu về dân số thành phố được lấy từ "Chương 2: Dân số 5: Độ tuổi (mỗi độ tuổi và nhóm tuổi 5 tuổi), khu vực hành chính và dân số theo giới tính" trong Sổ thống kê thành phố Yokohama.

Chúng tôi cũng sử dụng Sổ thống kê thành phố Yokohama, “Chương 2 Dân số 19 Dân số đi lại và sinh viên theo quận hành chính (1) Dân số ban ngày và ban đêm, Dân số đến và đi, và Mật độ dân số” để tạo ra dữ liệu cơ bản dựa trên giả định rằng sẽ không có thay đổi lớn nào về dân số đến cho đến năm 2030.

Chúng tôi sử dụng ước tính dân số trong tương lai do Thành phố Yokohama tính toán dựa trên cuộc điều tra dân số quốc gia (dựa trên năm 2010 tại thời điểm đó).

Chúng tôi sử dụng dữ liệu thời tiết ngày và giờ năm 2016 từ dữ liệu thời tiết lịch sử (trang web bên ngoài) do Cơ quan Khí tượng Nhật Bản công bố (trang web bên ngoài).

Tổng số đêm nghỉ của người nước ngoài từ năm 2010 đến năm 2015 được lấy từ báo cáo thường niên do Cục Du lịch Văn hóa Thành phố Yokohama công bố (hiện không có trang nào có liên quan).

Sử dụng dữ liệu này và số liệu mục tiêu về du lịch trong nước (trang web bên ngoài) do chính phủ Nhật Bản công bố tại "Hội nghị về tầm nhìn du lịch nhằm hỗ trợ tương lai của Nhật Bản", chúng tôi đã ước tính tổng số lượt khách nước ngoài lưu trú qua đêm cho đến năm 2030 và sử dụng số liệu này làm dữ liệu cơ bản để dự báo nhu cầu khẩn cấp đối với cư dân nước ngoài tại Thành phố Yokohama.

Ngoài thứ Bảy và Chủ Nhật, các ngày lễ quốc gia (trang web bên ngoài) được coi là "ngày lễ", và tất cả các ngày khác được coi là ngày trong tuần.

Chúng tôi đã tính toán số lượng sự cố mỗi ngày (trường hợp/ngày) và số lượng sự cố mỗi giờ (trường hợp/giờ) cho từng loại sau:

• Loại nhà ở
• Lớp nội trú (mỗi giờ)
• Quận hành chính
• Phân loại chéo nhóm tuổi và loại tai nạn

Việc tìm kiếm mô hình tối ưu được thực hiện bằng cách sử dụng phân tích hồi quy bội với số ca bệnh mỗi ngày được tính toán ở trên là biến phản hồi và các yếu tố ứng viên là biến giải thích. Nghĩa là, trong đó y là vectơ số lượng/ngày (biến phản hồi) và X là ma trận thiết kế của các yếu tố ứng viên (biến giải thích), chúng tôi đã áp dụng mô hình sau cho dữ liệu.

y=Xβ+ε, trong đó ε~Nn(0,σ²P)

Tại đây, ε là vectơ lỗi tuân theo phân phối chuẩn n chiều Nn với vectơ trung bình 0 và ma trận hiệp phương sai σ²P (P là ma trận tương quan) và n là số ngày phân tích (số mẫu). Cấu trúc hồi quy tự động (AR) được giả định cho các điều khoản lỗi và việc lựa chọn mô hình dựa trên AIC. Ngoài ra, đối với mô hình số ca/giờ, chúng tôi đã sử dụng một mô hình bổ sung thời gian phát hiện (biến giả) và tương tác giữa các biến nhân khẩu học và thời gian phát hiện vào mô hình được chọn cho số ca/ngày.

Ước tính các tham số hệ số β cho mỗi mô hình thu được theo quy trình trên như sau:

Sử dụng mô hình phù hợp nhất thu được từ tìm kiếm, chúng tôi đã tính toán dự báo về số sự cố/ngày và số sự cố/giờ trong giai đoạn 2017-2030 bằng cách nhập ước tính năm tương lai cho các biến giải thích.

Đối với mỗi mục dữ liệu

•Năm nhận thức: Năm Sở Cứu hỏa Thành phố Yokohama nhận thức được yêu cầu xe cứu thương (năm có bốn chữ số)
•Số lượng trung bình các cuộc điều động khẩn cấp mỗi ngày cho cư dân thành phố (giá trị dự kiến)
•Số cuộc gọi khẩn cấp trung bình mỗi ngày đối với cư dân không phải thành phố (giá trị dự kiến)
•Số cuộc gọi khẩn cấp trung bình mỗi ngày đối với những người cư trú ở nước ngoài (giá trị dự kiến)

Đối với mỗi mục dữ liệu

• Năm nhận thức: Năm Sở Cứu hỏa Thành phố Yokohama nhận thức được yêu cầu xe cứu thương (năm có bốn chữ số)
• Khi nhận được cuộc gọi khẩn cấp...Khi Sở Cứu hỏa Thành phố Yokohama nhận được cuộc gọi khẩn cấp (0-23)
• Số lượng trung bình các cuộc điều động khẩn cấp mỗi ngày cho cư dân thành phố (giá trị dự kiến)
• Số cuộc gọi khẩn cấp trung bình mỗi ngày đối với cư dân không phải thành phố (giá trị dự kiến)
• Số cuộc gọi khẩn cấp trung bình mỗi ngày đối với những người cư trú ở nước ngoài (giá trị dự kiến)

Đối với mỗi mục dữ liệu

• Năm nhận thức: Năm Sở Cứu hỏa Thành phố Yokohama nhận thức được yêu cầu xe cứu thương (năm có bốn chữ số)
• Số chuyến đi trung bình mỗi ngày đến Tsurumi Ward (giá trị dự kiến)
• Số chuyến đi trung bình mỗi ngày đến Quận Kanagawa (giá trị dự kiến)
• Số lượng trung bình nhập cảnh mỗi ngày vào Nishi Ward (giá trị dự kiến)
• Số lượng trung bình nhập cảnh mỗi ngày vào Naka Ward (giá trị dự kiến)
• Số lượng trung bình người nhập cảnh mỗi ngày vào Minami Ward (giá trị dự kiến)
• Số chuyến đi trung bình mỗi ngày đến Konan Ward (giá trị dự kiến)
• Số cuộc gọi trung bình mỗi ngày đến Phường Hodogaya (giá trị dự kiến)
• Số lượng trung bình người vào Asahi Ward mỗi ngày (giá trị dự kiến)
• Số lượng trung bình người vào Isogo Ward mỗi ngày (giá trị dự kiến)
• Số chuyến đi trung bình mỗi ngày đến Quận Kanazawa (giá trị dự kiến)
• Số chuyến đi trung bình mỗi ngày đến Kohoku Ward (giá trị dự kiến)
• Số chuyến đi trung bình mỗi ngày đến Midori Ward (giá trị dự kiến)
• Số chuyến đi trung bình mỗi ngày đến Aoba Ward (giá trị dự kiến)
• Số lượng trung bình người nhập cảnh mỗi ngày vào phường Tsuzuki (giá trị dự kiến)
• Số chuyến đi trung bình mỗi ngày đến Totsuka Ward (giá trị dự kiến)
• Số lượng trung bình người vào Sakae Ward mỗi ngày (giá trị dự kiến)
• Số lượng trung bình người nhập cảnh mỗi ngày vào Quận Izumi (giá trị dự kiến)
• Số cuộc gọi trung bình mỗi ngày đến Seya Ward (giá trị dự kiến)
• Số chuyến đi trung bình ra khỏi thành phố mỗi ngày (giá trị dự kiến)

Đối với mỗi mục dữ liệu

• Năm nhận thức: Năm Sở Cứu hỏa Thành phố Yokohama nhận thức được yêu cầu xe cứu thương (năm có bốn chữ số)
• Số người bị thương trung bình mỗi ngày: Bệnh đột ngột ở trẻ trai và trẻ em dưới (giá trị dự đoán)
• Số người bị thương trung bình mỗi ngày: Chấn thương chung cho trẻ vị thành niên và trẻ em dưới 18 tuổi (giá trị dự đoán)
• Số người bị thương trung bình mỗi ngày: Tai nạn giao thông liên quan đến trẻ vị thành niên và người trẻ tuổi (số liệu dự đoán)
• Số người bị thương trung bình mỗi ngày: Bệnh cấp tính ở người lớn (giá trị dự đoán)
• Số người bị thương trung bình mỗi ngày: Chấn thương chung cho người lớn (dự đoán)
• Số người bị thương trung bình mỗi ngày: Tai nạn giao thông ở người lớn (dự đoán)
• Số người bị thương trung bình mỗi ngày: Bệnh đột ngột ở người cao tuổi (giá trị dự đoán)
• Số người bị thương trung bình mỗi ngày: Chấn thương chung ở người cao tuổi (giá trị dự đoán)
• Số người bị thương trung bình mỗi ngày: Tai nạn giao thông liên quan đến người cao tuổi (giá trị dự đoán)