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J-GLOBAL ID：202202225598793871   整理番号：22A0451484

地下水脆弱性評価のための新しいDRASTICフレームワーク:メタヒューリスティックアルゴリズムと結合した二変量および多基準意思決定アプローチ【JST・京大機械翻訳】

New DRASTIC framework for groundwater vulnerability assessment: bivariate and multi-criteria decision-making approach coupled with metaheuristic algorithm

著者 (4件)： Lakshminarayanan Balaji (Centre for Water Resources, Anna University, Chennai, India) ,  Ramasamy Saravanan (Centre for Water Resources, Anna University, Chennai, India) ,  Anuthaman Sreemanthrarupini Nariangadu (Centre for Water Resources, Anna University, Chennai, India) ,  Karuppanan Saravanan (Centre for Water Resources, Anna University, Chennai, India)
資料名： Environmental Science and Pollution Research  (Environmental Science and Pollution Research)
巻： 29  号： 3  ページ： 4474-4496  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4325A  ISSN： 0944-1344  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 未計画の人為的活動と気候の気候事象は地下水汚染に深刻な脅威をもたらす。したがって,脆弱性評価モデルは,この貴重な資源の適切な計画と保護のための必須ツールになる。DRASTICは,その速度と重みの主観性のため,その評価においていくつかの欠点を被る,広く採用されている地下水脆弱性評価モデルである。本論文では,メタヒューリスティックアルゴリズムと結合した二変量多基準意思決定手法を用いて,DRASTICモデルの主観性を扱う新しいフレームワークを開発した。Shannonエントロピー(SE)と段階的重量評価比解析(SWARA)法を,速度と重量を修正するためにバイオ地理ベースの最適化(BBO)と結合した。開発したモデルの性能を,受信者動作特性(AU-ROC)曲線と加重F1スコアの下で面積を用いて評価した。Shannon-MHモデルは0.8249のAUC値でより良い結果をもたらし,一方,他のモデルはSWARA-MH,SWARA,SE,および元のDRASTICモデルに対してそれぞれ0.8186,0.7714,0.7672,および0.7378のAUC値をもたらした。また,加重F1スコアから,Shannon-MHモデルは,SWARA-MH,SWARA,SE,および元のDRASTICモデルに対して,それぞれ,0.452の値で,0.437,0.419,0.370,および0.234の値で,最大精度を生成した。結果は,メタヒューリスティックアルゴリズムと結合したShannonモデルが地下水脆弱性評価において他の開発モデルより優れていることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  地下水汚濁 ,  気候 ,  地理学 ,  *多基準意思決定
準シソーラス用語： 評価モデル ,  *ヒューリスティック ,  情報エントロピー ,  *地下水脆弱性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 地下水脆弱性 ,  DRASTICモデル ,  Shannonエントロピー ,  段階的重量評価比解析(SWARA) ,  生物地理学に基づく最適化(BBO) ,  重み付きF_1

分類 (1件)： 水質汚濁一般  (SB02010U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 地下水脆弱性 ,  評価 ,  フレームワーク ,  変量 ,  多基準意思決定