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J-GLOBAL ID：201602277668123188   整理番号：16A0329063

中央エチオピアにおけるDebre Sina地域の地滑り感受性マッピングのためのGISベースの周波数比とロジスティック回帰モデリング【Powered by NICT】

GIS-based Frequency Ratio and Logistic Regression Modelling for Landslide Susceptibility Mapping of Debre Sina Area in Central Ethiopia

著者 (3件)： Meten Matebie (Geo-Disaster Res. Lab., Graduate School of Sci. and Engineering, Ehime Univ., Japan, Matsuyama) ,  Bhandary Netra Prakash (Geo-Disaster Res. Lab., Graduate School of Sci. and Engineering, Ehime Univ., Japan, Matsuyama) ,  Yatabe Ryuichi (Geo-Disaster Res. Lab., Graduate School of Sci. and Engineering, Ehime Univ., Japan, Matsuyama)
資料名： Journal of Mountain Science  (Journal of Mountain Science)
巻： 12  号： 6  ページ： 1355-1372  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2627A  ISSN： 1672-6316  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エチオピア,主エチオピア地溝帯とアファールうつ病による北西部および南東部にプラトーに分割できる山岳景観を持っている。debre Sina区域は地滑り問題急斜面で,複雑な地質,リフトテクトニクス,豪雨や地震活動度による頻繁な断崖に沿ったエチオピア中央に位置している。この問題に取り組むために,地滑り感受性地図を作成することは非常に重要である。このため,GISbased頻度比(FR)とロジスティック回帰(LR)モデルは地すべり9地すべり要因(すなわち,岩質,土地利用,河川・断層からの距離,斜面,方位,標高,曲率および年間降雨量)を用いて適用した。データベース構築,各要因クラスまたは要因の重みづけを,磁化率マップの作成と検証を実施することが主要段階であった。両モデルは扱っ地すべりインベントリと地すべり因子マップを必要とする。前者は,トレーニングと検証地すべりに分類した。FRモデルを用いて,各要因クラスの重みを計算し,割り当てた全重み因子地図は,地すべり感受性地図を製造するために添加することができる。LRモデルの場合には,全研究地域は最初に訓練の地滑りを用いた地滑りおよび非地滑り地域に分割した。次に,これらの地域は,9地すべり要因のFRマップを抽出するように,地滑りおよび非地滑り点に変化した。次にSPSSにおける訓練地すべり・地すべり因子との間の線形関係が確立された。この関係に基づいて,最終的な地滑り感受性地図は,LR方程式を用いて調製した。FRモデルの成功率と予測率は74.8%と73.5%であったが,LRモデルの場合にはそれぞれ75.7%及び74.5%であった。予測と検証速度の類似性は,モデルが満足できることを示した。LRモデルの精度がFRモデルと比較して地域の地滑り感受性を予測するのに優れていた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 類似性 ,  *感受性 ,  重みづけ ,  岩質 ,  線形性 ,  曲率 ,  地質 ,  年雨量 ,  豪雨 ,  *モデリング ,  山岳 ,  *地滑り ,  標高
準シソーラス用語： SPSS ,  ロジスティック回帰分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 土地利用一般,地域制  (RD02010Z) ,  地質構造・テクトニクス  (DE04030Y)

タイトルに関連する用語 (9件)： エチオピア ,  地域 ,  地滑り ,  感受性 ,  マッピング ,  GIS ,  周波数比 ,  ロジスティック回帰 ,  モデリング