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J-GLOBAL ID：202002268491182324   整理番号：20A0766592

新しいアンサンブルデータマイニング技術を用いた地下水湧水ポテンシャル評価【JST・京大機械翻訳】

Groundwater spring potential assessment using new ensemble data mining techniques

著者 (8件)： Yousefi Saleh (Soil Conservation and Watershed Management Research Department, Chaharmahal and Bakhtiari Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, AREEO, Shahrekord, Iran) ,  Sadhasivam Nitheshnirmal (Department of Geography, School of Earth Science, Bharathidasan University, Tiruchirappalli 620 024, Tamil Nadu, India) ,  Pourghasemi Hamid Reza (Department of Natural Resources and Environmental Engineering, College of Agriculture, Shiraz University, Shiraz, Iran) ,  Ghaffari Nazarlou Hamid (Department of Civil and Environmental Engineering, Howard University, Washington DC, USA) ,  Golkar Foroogh (Department of Water Engineering&Oceanic and Atmospheric Research Center, College of Agriculture, Shiraz University, Shiraz, Iran) ,  Tavangar Shahla (Department of Watershed Management Engineering, Faculty of Natural Resources and Marine Sciences, Tarbiat Modare University, Iran) ,  Santosh M. (School of Earth Sciences and Resources, China University of Geosciences Beijing, Beijing 100083, PR China) ,  Santosh M. (Department of Earth Sciences, University of Adelaide, Adelaide, SA 5005, Australia)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 157  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0315B  ISSN： 0263-2241  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： 地下水資源に対する成長する需要と緊急性は,地下水の同定,保存,管理における有効な持続可能な戦略のための地下水湧水ポテンシャル帯(GSPZ)の境界を保証する。ここでは,新しいデータマイニング(DM)アンサンブルを用いて,RF-BRT(ランダムフォレスト-ブースト回帰ツリー),MARS-SVM(多変量適応回帰スプライン-サポートベクトルマシン)およびFDA-GLM-MDA(汎関数データ解析-一般化線形モデル-混合判別分析)を組み合わせて,地下水スプリングポテンシャルマップ(GSPM)を生成した。最初に,1726の地下水泉位置の集合体をテヘラン省の地域の水会社から収集し,現場調査を行った。その中で,1208のスプリング(70%)を訓練目的に採用し,残りの518(30%)のスプリングを検証プロセスに適用した。DEM(デジタル標高モデル)/標高,断層密度,河川からの距離,断層からの距離,斜面,MRVBF(谷底平坦度の多重解像度指標),TWI(地形湿潤指数),岩石学,土地利用/土地被覆,および浸透率を含む12の調整因子を,地下水湧水ポテンシャルの予測におけるマッピングプロセスとそれらの重要性に利用した。SVM(サポートベクトルマシン)を用いた可変重要度(VI)解析は,予測プロセスにおける最も重要な条件付け因子が降雨,TWI,DEM高度,河川からの距離,斜面,断層からの距離,およびMRVBFであることを明らかにした。新しいデータマイニング(DM)集合から生成されたGSPMを,カットオフ信頼性(リコール,フォールアウト,F測度,精度,特異性,TSS;真のスキル統計,Cohenのκ,4倍プロット,CCI;補正分類例)およびカットオフ独立(曲線下での受信者動作特性領域)を用いて検証した。検証対策の結果は,RF-BRTが再現性,F-測度,全体の精度,特異性,TSS,Cohenのκ,4倍のプロット,CCI-SVM,およびFDA-GLM-MDAを有することを示した。一方,RF-BRT(0.955),MARS-SVM(0.934),およびFDA-GLM-MDA(0.914)のAUC値も同様の結果を示した。著者らの研究における新しいDMアンサンブルモデルを用いて生成されたGSPMは,有効な土地利用計画と持続可能な地下水管理のための戦略を実行する政策立案者によって利用できる。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： スプライン ,  湿潤 ,  河川 ,  *湧水 ,  数値地形モデル ,  浸透率 ,  フォールアウト ,  信頼性 ,  測度 ,  土地被覆 ,  サポートベクトルマシン ,  判別分析 ,  *データマイニング ,  汎関数 ,  降雨

著者キーワード (4件)： 地下水湧水ポテンシャル ,  アンサンブルDMモデル ,  多様な重要性 ,  持続可能な地下水管理

分類 (1件)： 力,仕事量,圧力,摩擦の計測法・機器  (AD05050V)

タイトルに関連する用語 (6件)： アンサンブル ,  データマイニング技術 ,  地下水 ,  湧水 ,  ポテンシャル ,  評価