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J-GLOBAL ID：202102215853605647   整理番号：21A2971325

データスカース環境における大規模洪水リスクマッピング:ルーマニアへの適用【JST・京大機械翻訳】

Large Scale Flood Risk Mapping in Data Scarce Environments: An Application for Romania

著者 (8件)： Albano Raffaele (School of Engineering, University of Basilicata, 85100 Potenza, Italy) ,  Samela Caterina (DICAM, University of Bologna, 40136 Bologna, Italy) ,  Craciun Iulia (Faculty of Environmental Science and Engineering, Babes-Bolyai University, 400294 Cluj-Napoca, Romania) ,  Manfreda Salvatore (Department of Civil, Architectural and Environmental Engineering, University of Naples Federico II, 80125 Naples, Italy) ,  Adamowski Jan (Department of Bioresource Engineering, McGill University, Montreal, QC H9X3V9, Canada) ,  Sole Aurelia (School of Engineering, University of Basilicata, 85100 Potenza, Italy) ,  Sivertun Åke (Research Institutes of Sweden RISE, 58183 Linkoping, Sweden) ,  Ozunu Alexandru (Faculty of Environmental Science and Engineering, Babes-Bolyai University, 400294 Cluj-Napoca, Romania)
資料名： Water (Web)  (Water (Web))
巻： 12  号： 6  ページ： 1834  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7295A  ISSN： 2073-4441  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模洪水リスク評価は,国家および地球規模政策,緊急運転および土地利用管理を支援するのに不可欠である。本研究では,データ-自動車環境における直接経済洪水被害の大規模マッピングのためのコスト効率の良い方法を提案した。提案したフレームワークは3つの主な段階から成る。(i)教師つき線形バイナリ分類に基づく地形法を通して水深マップを導く;(ii)機械学習分類アルゴリズムを用いてマルチスペクトルLandsat 8衛星画像から開発した曝露土地利用地図を作成する。(iii)脆弱性(深さ損傷)曲線法に基づくGISツールを用いた洪水被害評価を行う。提案した統合法を30m分解能で100年間のリターン時間に対してルーマニアの全国(小規模流域を含む)に適用した。結果は,洪水リスクの記述が,データ-自動車環境における大規模解析を実施するために,提案したコスト効率モデルの能力から特に利益を得る方法を示した。この手法は,危険性,曝露,および脆弱性の時間的および空間的変化を考慮して,リスク評価および管理を実行および更新するのを助けるかもしれない。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *洪水 ,  自動車 ,  土地利用 ,  流域 ,  ルーマニア ,  水深 ,  線形性 ,  水害 ,  衛星利用画像 ,  地理情報システム ,  機械学習 ,  リスク評価
準シソーラス用語： 脆弱性 ,  *洪水リスク ,  コスト効率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： 洪水被害 ,  洪水リスク ,  大規模マッピング ,  データスカルス環境 ,  ディジタル標高モデル ,  GFI ,  地形性洪水地域 ,  機械学習 ,  土地利用 ,  地理情報システム

分類 (4件)： 自然災害  (RA02030M) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  洪水対策  (RC12040I) ,  河川調査・計画  (RC12020M)

引用文献 (73件)：

• Merz, B.; Kreibich, H.; Schwarze, R.; Thieken, A. Review article-Assessment of economic flood damage. Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2010, 10, 1697-1724.
• Meyer, V.; Becker, N.; Markantonis, V.; Schwarze, R.; van den Bergh, J.C.J.M.; Bouwer, L.M.; Bubeck, P.; Ciavola, P.; Genovese, E.; Green, C.; et al. Review article: Assessing the costs of natural hazards-state of the art and knowledge gaps. Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2013, 13, 1351-1373.
• Dottori, F.; Figueiredo, R.; Martina, M.L.V.; Molinari, D.; Scorzini, A.R. INSYDE: A synthetic, probabilistic flood damage model based on explicit cost analysis. Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2016, 16, 2577-2591.
• IPCC AR4 SYR; Core Writing Team; Pachauri, R.K.; Reisinger, A. (Eds.) Contribution of Working Groups I, II and III to the Fourth Assessment Report (AR4) of the Intergovernmental Panel on Climate Change. In Climate Change 2007: Synthesis Report (SYR); IPCC: Geneva, Switzerland, 2007; ISBN 978-92-9169-122-7.
• IPCC 2007. Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change; Parry, M.L., Canziani, O.F., Palutikof, J.P., van der Linden, P.J., Hanson, C.E., Eds.; Climate Change 2007: Impacts, Adaptation and Vulnerability; Cambridge University Press: Cambridge, UK; New York, NY, USA, 2007.

タイトルに関連する用語 (5件)： 環境 ,  大規模 ,  洪水リスク ,  マッピング ,  ルーマニア