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J-GLOBAL ID：202102266366430195   整理番号：21A2949203

水処理システムにおける災害指数予測のためのアンサンブルモデル開発【JST・京大機械翻訳】

Ensemble Model Development for the Prediction of a Disaster Index in Water Treatment Systems

著者 (9件)： Park Jungsu (Department of Civil and Environmental Engineering, Hanbat National University, 125, Dongseo-daero, Yuseong-gu, Daejeon 34158, Korea) ,  Park Jae-Hyeoung (G&C Environmental Solution, 16-5, Seongmisan-ro 23-gil, Mapo-gu, Seoul 03979, Korea) ,  Choi June-Seok (Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology, 283, Goyang-daero, Ilsanseo-gu, Goyang-si, Gyeonggi-do 10223, Korea) ,  Joo Jin Chul (Department of Civil and Environmental Engineering, Hanbat National University, 125, Dongseo-daero, Yuseong-gu, Daejeon 34158, Korea) ,  Park Kihak (Department of Environmental Energy Engineering, University of Suwon, 17, Wau-an-gil, Bongdam-eup, Hwaseong-si, Gyeonggi-do 18323, Korea) ,  Yoon Hyeon Cheol (Disaster Prevention Research Division, National Disaster Management Research Institute, 365, Jongga-ro, Jung-gu, Ulsan 44538, Korea) ,  Park Cheol Young (Bayesian AI Laboratory, BAIES, Fairfax, VA 22030, USA) ,  Lee Woo Hyoung (Department of Civil, Environmental and Construction Engineering, University of Central Florida, 12800 Pegasus Dr., Orlando, FL 32816, USA) ,  Heo Tae-Young (Department of Information & Statistics, Chungbuk National University, Chungdae-Ro 1, SeoWon-Gu, Cheongju, Chungbuk 28644, Korea)
資料名： Water (Web)  (Water (Web))
巻： 12  号： 11  ページ： 3195  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： 水供給システムに対する災害効果の定量分析は,給水システム管理のための有用な情報を提供できる。本研究では,合計災害指数(TDI)を,23の入力変数を有する韓国の419の水処理施設におけるオープンソース公共データを用いて開発した。TDIは,給水システムに関する3つの主要災害(台風,豪雨,および地震)によって引き起こされた可能な影響または損傷を定量化する。各災害の災害指数(DI)を決定するために,入力変数を用いて4成分(地域因子,危険因子,緊急因子,応答と回復因子)を計算した。入力変数の重量を主成分分析(PCA)を用いて決定し,TDIの計算に用いた3つの自然災害と4つの成分のDIの重さを階層分析法(AHP)によって決定した。特に,2つのアンサンブル機械学習モデル,ランダムフォレスト(RF)とXGBoost(XGB)を用いて,TDIを予測するモデルを開発した。両モデルは,それぞれ,RFモデルに対して0.8435と0.3957,XGBモデルに対して0.8629と0.3703の決定係数と二乗平均平方根誤差観測標準偏差比を有するTDIを予測した。相対的重要度分析は,入力変数の数が最小化でき,モデル実用的応用性を改善することを示唆した。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： 標準偏差 ,  給水 ,  定量分析 ,  地震 ,  台風 ,  豪雨 ,  *水処理施設 ,  自然災害 ,  主成分分析 ,  危険因子 ,  機械学習 ,  AHP【評価】
準シソーラス用語： オープンソース ,  ランダムフォレスト ,  決定係数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 災害管理 ,  アンサンブルモデル ,  機械学習 ,  水供給 ,  水処理システム

分類 (1件)： 自然災害  (RA02030M)

引用文献 (56件)：

• Pan American Health Organization (PAHO). Emergencies and Disasters in Drinking Water Supply and Sewage Systems: Guidelines for Effective Response; PAHO: Washington, DC, USA, 2002; pp. 5-12.
• Davis, C.A. Water system service categories, post-earthquake interaction, and restoration strategies. Earthq. Spectra 2014, 30, 1487-1509.
• Matthews, J.C. Disaster resilience of critical water infrastructure systems. J. Struct. Eng. 2016, 142, C6015001.
• World Meteorological Organization (WMO). Atlas of Mortality and Economic Losses from Weather, Climate and Water Extremes (1970-2012); WMO-No. 1123; WMO: Geneva, Switzerland, 2014.
• Marzi, S.; Mysiak, J.; Essenfelder, A.H.; Amadio, M.; Giove, S.; Fekete, A. Constructing a comprehensive disaster resilience index: The case of Italy. PLoS ONE 2019, 14, e0221585.

タイトルに関連する用語 (6件)： 水処理システム ,  災害 ,  指数 ,  予測 ,  アンサンブルモデル ,  開発