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J-GLOBAL ID：202202268281664779   整理番号：22A0499606

エジプト,スエズ海岸湾,South Ras El-Zaitのフラッシュ洪水ハザード感受性予測のツールとしてのランダム森林とナイーブBayesアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Random forest and naieve Bayes approaches as tools for flash flood hazard susceptibility prediction, South Ras El-Zait, Gulf of Suez Coast, Egypt

著者 (1件)： Abu El-Magd Sherif Ahmed (Geology Department, Faculty of Science, Suez University, Suez, Egypt)
資料名： Arabian Journal of Geosciences  (Arabian Journal of Geosciences)
巻： 15  号： 3  ページ： 217  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4050A  ISSN： 1866-7511  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： 機械学習(ML)アルゴリズムは,既存の研究における不完全なデータセットに対処する信頼できるアプローチである。本研究では,MLアルゴリズムナイーブBayes(NB)とランダムフォレスト(RF)を用いて,エジプトの東部砂漠のSuez Coast湾のWadi El-Dibのフラッシュ洪水予測モデルを作成した。現場データとリモートセンシングデータの合計1117ポイント位置は,洪水インベントリ地図を作成するために地図化した。洪水支配因子間の関係を評価し,実装手法に基づいて評価した。傾斜度,河川からの距離,地形湿潤指数,および標高は,入力7つのテーマから最も重要な制御要因であった。洪水と非浸水領域の同定のための提案した予測モデルは,曲線下の面積に従って,実装されたアプローチに対して信頼できる精度を達成した。結果は,フラッシュ洪水モデルが,改良精度で洪水と非浸水地域をシミュレートできることを示した。NBとRFモデルは,それぞれ85%~88%の精度で予測性能を達成した。感受性地図は,洪水区域と非浸水区域に分類して,それは都市化計画と管理のために役立つ可能性があった。著者らの知見は,野外データの約83%が感受性氾濫帯にプロットされ,穏やかな斜面を有する東部地域はフラッシュ洪水に対して高いポテンシャルを持つことを示す。MLは有用な情報を抽出および生成することができ,関連するモデルをそのような研究および類似領域に適用することができた。Copyright Saudi Society for Geosciences 2022 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 ,  *洪水 ,  洪水予報 ,  河川 ,  *海岸 ,  湿潤 ,  都市化 ,  浸水 ,  在庫量 ,  *フラッシュ蒸発 ,  機械学習 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 標高 ,  *ランダムフォレスト ,  氾濫 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 機械学習 ,  フラッシュ洪水モデル ,  ナイーブBayes ,  ランダムフォレスト ,  Wadi El-Dib ,  エジプト

分類 (5件)： 流出解析  (DC07030N) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  河川調査・計画  (RC12020M) ,  湖沼学,河川学  (DC07050J) ,  気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (11件)： エジプト ,  海岸 ,  Ras ,  EL ,  フラッシュ ,  洪水 ,  ハザード ,  感受性 ,  予測 ,  ツール ,  森林