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J-GLOBAL ID：201802276946224967   整理番号：18A1583124

情報量モデルとロジスティック回帰モデルに基づく地質災害の易発性評価【JST・京大機械翻訳】

INFORMATION AND LOGISTIC REGRESSION MODELS BASED COUPLING ANALYSIS FOR SUSCEPTIBILITY OF GEOLOGICAL HAZARDS

著者 (6件)： Fan Zhiyin (地質災害防治与地質環境保護国家重点実験室(成都理工大学) 成都610059) ,  Gou Xiaofeng (地質災害防治与地質環境保護国家重点実験室(成都理工大学) 成都610059) ,  Qin Mingyue (地質災害防治与地質環境保護国家重点実験室(成都理工大学) 成都610059) ,  Fan Qiang (地質災害防治与地質環境保護国家重点実験室(成都理工大学) 成都610059) ,  Yu Jianle (地質災害防治与地質環境保護国家重点実験室(成都理工大学) 成都610059) ,  Zhao Jianjun (地質災害防治与地質環境保護国家重点実験室(成都理工大学) 成都610059)
資料名： Gongcheng Dizhi Xuebao  (Gongcheng Dizhi Xuebao)
巻： 26  号： 2  ページ： 340-347  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2683A  ISSN： 1004-9665  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： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： Wenchuan地震は大量の地滑り、崩壊などの地質災害を誘発し、大量の松動岩体を育て、これらの松動岩体は降雨などの要素が誘発する時に大量の二次地質災害が発生し、危険性は非常に大きい。従って、Wenchuan県の地質災害の易発性評価にとって、重要な現実的意義を持つ。標高,勾配,傾斜方向,うねり度,溝密度,工学岩群,断層,水系,道路の9つの影響因子を選び,GISのグリッドデータモデルに基づいて,情報モデル,ロジスティック回帰モデル,および2つのモデル結合解析を用いて,地質災害の易発性を評価した。研究結果により、結合模型は情報量あるいはロジスティック単一モデルより評価結果がより合理的で、精度が高く、易発性が高く、高い区域が水系の延展区域と断層集中区域に集中していることが明らかになった。計算した易発性の分域結果は研究地域の実際の状況に近く、地質災害のリスク評価において、重要な参考作用を果たすことができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データモデル ,  うねり ,  岩石 ,  リスク評価 ,  情報量 ,  道路 ,  分域 ,  地滑り ,  降雨 ,  *地質 ,  *モデル
準シソーラス用語： 影響因子 ,  水系 ,  標高 ,  *ロジスティック回帰モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Geologic hazard ,  Evaluation index ,  Information model ,  Logistic regression model ,  Coupling model ,  Susceptibility assessment

分類 (3件)： 斜面安定,掘削変形  (RA03070L) ,  地震学一般  (DC03020A) ,  自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 情報量 ,  モデル ,  ロジスティック回帰モデル ,  評価