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J-GLOBAL ID：202202285568692507   整理番号：22A0455324

加法的線形モデル,ファジィ論理,多基準,GIS,およびリモートセンシングを用いた北東アルジェリアにおける風食しやすい地域の評価およびマッピング【JST・京大機械翻訳】

Assessing and mapping wind erosion-prone areas in Northeastern Algeria using additive linear model, fuzzy logic, multicriteria, GIS, and remote sensing

著者 (2件)： Mihi Ali (Department of Natural and Life Sciences, Faculty of Exact Sciences and Natural and Life Sciences, Larbi Tebessi University, Tebessa, Algeria) ,  Benaradj Abdelkrim (Department of Natural and Life Sciences, Faculty of Sciences and Technology University Center of Salhi Ahmed, Naama, Algeria)
資料名： Environmental Earth Sciences  (Environmental Earth Sciences)
巻： 81  号： 2  ページ： 47  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0684B  ISSN： 1866-6280  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： 風食作用は,惑星の乾燥,半乾燥および乾燥サブ湿度地域における最も深刻な環境問題の1つである。本論文は,解析的階層プロセス,ファジー階層分析法,および地球学ベースの技術を使用する経験的モデルに基づいて,北東アルジェリア(テベスサのWilya)における風浸食に敏感な地域を同定することを目指した。気象,土壌浸食性,物理的環境,および人為的影響が,このアプローチで主要な利用可能な入力として組み込まれた16の要因を用いた。加重線形結合アルゴリズムを採用して,すべての標準化ラスタ層を結合させた。0.96に等しい曲線下面積は,提案した方法の優れた精度を示した。世界的に,風浸食リスクは,全体の区域の北から南まで段階的に増加した。さらに,軽度,中等度,高,および非常に高いリスクを有する地域が,それぞれ,総面積の9.65%,25.83%,24.30%,および40.22%をカバーすることがわかった。著者らの結果は,発展途上国における難しいアクセスのデータ-スカルーまたは地域の下で,自然災害と災害を研究する際に,付加的線形モデルと自由利用可能な中分解能マルチソースリモートセンシングデータの可能性を強調した。さらに,風食作用の高いリスクにおける敏感な地域の回復と再植生活動は,研究者と意思決定者にとっての挑戦である。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 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 ,  浸食 ,  惑星 ,  標準化 ,  土壌侵食 ,  地球 ,  湿度 ,  ラスタ ,  *リモートセンシング ,  発展途上国 ,  自然災害 ,  *加算 ,  意思決定者 ,  *ファジィ論理
準シソーラス用語： 環境問題 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： AHP ,  データスカルス ,  経験的モデル ,  FAHP ,  風食 ,  WLC

分類 (1件)： 土壌管理  (FB04070J)

タイトルに関連する用語 (11件)： 加法 ,  線形モデル ,  ファジィ論理 ,  多基準 ,  GIS ,  リモートセンシング ,  アルジェリア ,  風食 ,  地域 ,  評価 ,  マッピング