Emergency service facilities play a pivotal role in mitigating the impact of fire disasters in urban areas. This research article delves into the critical aspects of analyzing service coverage for emergency facilities in relation to fire disaster risk in Chiang Rai city—a strategic hub in northern Thailand. Focusing on fire disaster risk merchandise and shops, categorized by the type of hazardous materials they store and sell, this study leverages facility location data obtained through web scraping from Google Maps. Utilizing spatial analysis and Geographic Information Systems (GISs), this research evaluates the reachability of emergency services, assessing travel times and coverage efficiency. The findings reveal significant disparities, particularly within the critical 3 min response window, highlighting the need for strategic improvements. This study offers actionable insights for urban planners and policymakers, advancing the integration of spatial technology in urban disaster management to enhance public safety and resilience.

我が国における活火山は数多く存在しており，その大規模火山噴火により航空輸送網は甚大な影響を受けることが予想されている．筆者らは先行研究において，大規模火山噴火リスクに対する航空機避難問題を定式化し，各航空機避難時間の総和を最小化する最適化モデルを提案した．しかしこのモデルでは，非常時の駐機容量（空港に駐機できる最大数）の一時的な緩和は考慮しておらず，空港サイドの対応策を評価することができなかった．そこで本研究では駐機容量の緩和を変数に入れた航空機避難モデルの構築を行った．航空機の位置座標については CARATS Open Data から情報を抽出した．航空機の避難先の割り当てと駐機容量の緩和レベルの組み合わせ最適化手法として遺伝的アルゴリズムを用いた．ケーススタディとして桜島の噴火を想定し，分析を行った．