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J-GLOBAL ID：202202269471255663   整理番号：22A0621666

三角ファジィ数ベース解析階層プロセスとベルトおよび道路領域のためのサポートベクトルマシンモデルを用いた洪水脆弱性評価【JST・京大機械翻訳】

Flood vulnerability assessment using the triangular fuzzy number-based analytic hierarchy process and support vector machine model for the Belt and Road region

著者 (12件)： Duan Yu (School of Civil Engineering and Geomatics, Southwest Petroleum University, Chengdu, China) ,  Xiong Junnan (School of Civil Engineering and Geomatics, Southwest Petroleum University, Chengdu, China) ,  Xiong Junnan (State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing, China) ,  Cheng Weiming (State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing, China) ,  Cheng Weiming (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Nan (State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing, China) ,  Wang Nan (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Li Yi (Aerospace Information Research Institute, CAS, Beijing, China) ,  He Yufeng (School of Civil Engineering and Geomatics, Southwest Petroleum University, Chengdu, China) ,  Liu Jun (School of Civil Engineering and Geomatics, Southwest Petroleum University, Chengdu, China) ,  He Wen (School of Civil Engineering and Geomatics, Southwest Petroleum University, Chengdu, China) ,  Yang Gang (School of Civil Engineering and Geomatics, Southwest Petroleum University, Chengdu, China)
資料名： Natural Hazards  (Natural Hazards)
巻： 110  号： 1  ページ： 269-294  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0154A  ISSN： 0921-030X  CODEN： NAHZEL  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： 洪水は世界で最も深刻な自然災害の1つである。ベルトと道路地域の発展途上国における洪水損失は,地球平均の2倍以上である。しかし,今日まで,ベルトと道路地域の脆弱性の程度は,あまり理解されていない。したがって,本研究はこの知識ギャップに対処することを試みた。本研究では,三角形ファジィ数ベースの階層プロセス(TFN-AHP)とサポートベクトルマシン(SVM)モデルに基づく脆弱性評価モデルを提示した。最初に,11の洪水調整因子を含む地理空間データベースを構築した。第二に,曝露と災害低減能力を,TFN-AHPとSVMに基づいてそれぞれ計算した。最後に,ベルトと道路領域を通しての脆弱性の空間分布を発生させた。結果によると,ほとんどの地域における曝露と災害低減能力は非常に低く,それぞれ86.45%と80.53%を占めた。一方,47,105,300km2地域の脆弱性は,低いか,極度に低く,ベルトと道路地域の93%を占めた。高脆弱性地域(3.54%)は,主に中国の南部と東部,インド北部,バングラデシュのほとんどの地域,パキスタンのIndus Valley,エジプトのナイル川流域,およびインドネシアの中心地域に集中している。明らかに,高い脆弱性を有するこれらの地域は,頻繁な経済活動と高密度個体群によって特性化される。これらの結果から,本研究は,ベルトと道路地域に沿った国における洪水災害の予防と緩和のための科学的および技術的証拠を提供する。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *洪水 ,  *道路 ,  地球 ,  流域 ,  インド ,  バングラデシュ人民共和国 ,  発展途上国 ,  自然災害 ,  *モデル ,  水害 ,  個体群 ,  地域 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 脆弱性 ,  経済活動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 洪水 ,  脆弱性 ,  三角ファジィ数ベース解析階層プロセス ,  サポートベクトルマシン ,  ベルトと道路地域

分類 (1件)： 洪水対策  (RC12040I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 三角ファジィ数 ,  解析 ,  階層 ,  プロセス ,  ベルト ,  道路 ,  洪水 ,  脆弱性評価