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Nov 20, 2023

2023 年のベスト緊急時備え用品

Lifestraw Max 浄水フィルターや Jackery Explorer 1000 ポータブル パワー ステーションなど、いくつかの新しいおすすめを追加してこのガイドを更新し、アクセシビリティに関する考慮事項に関するセクションを追加しました。

Lifestraw Max 浄水フィルターや Jackery Explorer 1000 ポータブル パワー ステーションなど、いくつかの新しいおすすめを追加してこのガイドを更新し、アクセシビリティに関する考慮事項に関するセクションを追加しました。

緊急物資のチェックリストはインターネット上にたくさんありますが、まとめの多くはその範囲の広さと具体性の点で威圧的になる可能性があります。 実際には、ほとんどの場合、すでに所有しているもので自宅用の基本的な緊急キットを組み立てることができます。 そして、すべての人にぴったりの単一のキットなどというものはありません。

赤十字社の地域コミュニケーションマネージャー、ジョナサン・マクナマラ氏は、「私たちは、正しい準備方法を一つにしようとすることに集中しすぎているのだと思います」と語った。 「ご家族に合わせてぜひ自由にカスタマイズしてみてください。」

とはいえ、災害時に避難する必要がある場合には、全員が専用のゴミ箱に入れて準備しておくべき必需品がいくつかあります。 私たちは、家庭用と持ち出し用の両方の既製の緊急キットを手に取り、それをやめたくなる誘惑を理解しています。 ただし、独自のキットを構築すると品質管理が保証され、ニーズに合わせてカスタマイズできます。

ここでの項目は 6 つの主要なカテゴリに分類されており、基本を確実にカバーするために一度に 1 つずつ取り組むことができます。

特定の災害シナリオに対するツールと準備の詳細については、ハリケーン、山火事、地震への備えに関するガイドをお読みください。 自宅から避難する必要がある場合に備えて、ゴーバッグを作るためのガイドも用意しています。

2017 年以来、このガイドは、災害対策の訓練を受け、その知識を自然災害の際に活用し、この分野で何百時間もの調査を行って、必需品のリストを作成したスタッフのライターと編集者による共同の取り組みです。災害時にも欠かせないものであり、日常生活でも役立つもの。

スタッフライターのエレン・エアハートは、ハリケーン、山火事、地震への備えに関するガイドの作成に取り組んできました。 このガイドの最新版では、彼女は FEMA、赤十字、CDC の代表者を含む 8 人の新しい専門家と話をしました。 建築家であり、アクセシビリティの擁護者。

災害への備えは、単に物品を買うだけではありません。

FEMA (PDF) は、3 日分の水を手元に用意しておくことを推奨しています (1 人あたり 1 日あたり 1 ガロン)。 しかし、それは飲料用であり、基本的な衛生上のニーズはカバーされていません。

スペースがあるのであれば、特に地震地帯に住んでいる場合には、1 人あたり 14 日分の 1 ガロンを備蓄することが合理的な目標であると考えられます。 適切な水の供給を確保するには、専用の容器と浄水システムの 2 つのオプションがあることがわかりました。

Max は、事実上すべての病原体と多くの汚染物質を水から除去します。

162 ドル (25%) 節約できます

洪水、ハリケーン、山火事などの災害により、地元の水が汚染される可能性があり、水を沸騰させるか化学的に処理しない限り、水を飲むのが安全ではなくなります。 LifeStraw Max は、汚染された水からほぼすべてのウイルス、細菌、その他の病原体をろ過するだけでなく、堆積物や多くの工業用化学薬品や農薬、溶解金属を削減することで、水を簡単に浄化する装置です。

使用するのに電気は必要ありません。沸騰勧告が出ている間の長期的な選択肢としては有効です。 1 時間あたり最大 40 ガロンを浄化でき、フィルターは交換が必要になる前に 26,500 ガロンを浄化できます。 その価格が法外に高価になる可能性があることはわかっていますが、近隣住民のグループが購入費用を分担すれば、複数の世帯に数週間にわたってきれいな水を提供することができます。

この丈夫でポータブルな 7 ガロンのプラスチック製ジャグには、簡単に注ぐためのテザー付き通気口などのスマートな機能が備わっています。

青いポリエチレン製の硬質水容器は、注ぐときも保管するときも、不透明な折りたたみ式の水容器よりも常に優れた性能を発揮します。 また、耐久性と漏れ防止にも優れています。 私たちは、特大で頑丈な 7 ガロンの Reliance Aqua-Tainer が総合的に災害対策の目的に最適であると結論付ける前に、テストのために 5 つのモデルを呼び出しました。