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J-GLOBAL ID：202002259300386662   整理番号：20A0649740

地域規模における沿岸災害評価のためのBayesネットワーク法:BN-CRAF【JST・京大機械翻訳】

A Bayesian Network methodology for coastal hazard assessments on a regional scale: The BN-CRAF

著者 (3件)： Sanuy M. (Laboratori d’Enginyeria Maritima, Universitat Politecnica de Catalunya, BarcelonaTech, c/Jordi Girona 1-3, Campus Nord ed D1, 08034, Barcelona, Spain) ,  Jimenez J.A. (Laboratori d’Enginyeria Maritima, Universitat Politecnica de Catalunya, BarcelonaTech, c/Jordi Girona 1-3, Campus Nord ed D1, 08034, Barcelona, Spain) ,  Plant N. (United States Geological Survey, Saint Petersburg, FL, USA)
資料名： Coastal Engineering  (Coastal Engineering)
巻： 157  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0627A  ISSN： 0378-3839  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 災害評価は,あらゆる沿岸リスク評価フレームワークに含まれる重要な要素の1つである。嵐によって誘発された浸食と浸水を特徴付けることは,確率的ソース(嵐)の強制下での沿岸応答の評価を含み,変動する形態(海浜)に作用し,いくつかの被害を誘発する。現在あるいは将来のシナリオの下での災害評価は,使用されるモデル,気候条件の定義,および沿岸形態の特性化に関連する不確実性によって影響される。この文脈において,Bayesネットワーク(BN)は,これらの不確実性を考慮することを可能にし,システム応答を確率的に特性化し,含まれる変数間の依存性に関する洞察を与えるので,問題を効果的に扱うことができる。本研究では,地域規模での嵐による災害評価のためのBNベースの方法論を提示した。この方法論は,モンテカルロシミュレーションを通して,含まれるモデルと強制条件に関連する不確実性を説明することができる。それは,与えられたシナリオの下で浸食と浸水の危険性の分布を作り出し,嵐と形態学的変数の関数として条件付きハザード評価を可能にする。結果を既存の沿岸リスク評価枠組み(CRAF)を用いて評価された災害と比較し,Catalan海岸の2つの場所において,嵐によって誘発された浸食および/または洪水に対するホットスポットとして既に同定された。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不確実性 ,  浸水 ,  モンテカルロ法 ,  気象条件 ,  キャラクタリゼーション ,  ホットスポット ,  リスク評価 ,  海岸 ,  海浜 ,  モルフォロジー ,  洪水 ,  *沿岸
準シソーラス用語： ハザード ,  モンテカルロシミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： Bayesネットワーク ,  沿岸ホットスポット ,  モンテカルロ法 ,  不確実性 ,  浸水 ,  エロージョン ,  嵐 ,  SLR

分類 (1件)： 海岸工学  (RC13000X)

タイトルに関連する用語 (5件)： 地域規模 ,  沿岸 ,  災害評価 ,  Bayesネットワーク ,  BN