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J-GLOBAL ID：202202249196657914   整理番号：22A0863169

AHP-TOPSISモデル,計算知能法,および地理空間分析を用いた地滑りリスク動力学モデリング:ミゾラム-インド,Aizawl市の事例研究【JST・京大機械翻訳】

Landslide Risk Dynamics Modeling Using AHP-TOPSIS Model, Computational Intelligence Methods, and Geospatial Analytics: A Case Study of Aizawl City, Mizoram-India

著者 (4件)： Rohmingthangi Gospel (Mizoram University, Aizawl, Mizoram, India) ,  Kypacharili F. C. (Mizoram University, Aizawl, Mizoram, India) ,  Mukherjee Alok Bhushan (R&D Head-NE India Operations, Leads Research Lab, (LeadsConnect Services Pvt. Ltd), Noida, Uttar Pradesh, India) ,  Mipun Bijay Singh (North Eastern Hill University, Shillong, Meghalaya, India)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 266  ページ： 397-410  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
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： 地滑りはユビキタス現象である。それは,人間の生活,ネットワーク,および経済インフラストラクチャーをコストする可能な損失に関して, perousであるかもしれない。したがって,地滑りのリスク定量化は効果的な災害管理に不可欠である。本研究は地滑り事象に関連したリスクを評価し,定量化した。さらに,GIS空間オーバレイ操作とともにファジィ空間オーバレイ操作のような計算知的手法の有用性とAHP-TOPSISモデルを,地滑りリスク動力学の様々な側面を解読するための研究で実証した。社会脆弱性も地域のインフラストラクチャーの文脈で評価した。研究の知見は,同定された影響因子の中で最も高い相対重量の降雨が地滑りの誘発に著しい影響を与える可能性があることを示唆する。地滑りの最も高いリスク帯は,地滑りの高-中リスク区域によって囲まれるAizawl市の中央と東部の近くにあった。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 降雨 ,  ネットワーク ,  *リスク ,  *地滑り ,  インド ,  *人工知能 ,  空間 ,  インフラストラクチャー ,  *事例研究 ,  効果 ,  性質 ,  曖昧さ
準シソーラス用語： 脆弱性 ,  ユビキタス ,  *TOPSIS方法 ,  災害管理 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 地滑りリスク動力学 ,  解析的階層プロセス(AHP) ,  理想解(TOPSIS)に対する類似性による順序選好のための技法 ,  AHP-TOPSIS ,  ファジィ空間オーバレイ ,  社会的脆弱性

分類 (2件)： 自然災害  (RA02030M) ,  斜面安定,掘削変形  (RA03070L)

タイトルに関連する用語 (10件)： AHP ,  TOPSIS ,  モデル ,  計算知能 ,  地理空間分析 ,  地滑り ,  リスク ,  動力学モデリング ,  インド ,  研究