โจทย์ ปรนัย
What is the primary consideration in route selection for a multimodal transportation system?

เพราะ 3.การขนส่งสินค้าถงผู้รับต้องมีความเที่ยงตรง และ ถ้าส่งเร็วกว่ากำหนดจะเป็นกำไรของลูกค้า

โจทย์ ปรนัย
Which decision-making approach is utilized to determine the optimal multimodal transportation route in the proposed model?

ต้องมีการทำอย่างเป็นขั้นตอน เพื่อให้งานออกมาตามแพลนที่วางไว้

โจทย์ ปรนัย
What does AHP stand for in the context of the decision support model?

AHP เป็นวิธีการของกระบวนการวิเคราะห์

กระบวนการวิเคราะห์ตามล าดับชั้น (Analytic Hierarchy Process) หรือเรียกสั้นๆ ว่า AHP เป็นวิธีการหนึ่งที่ใช้ในการวิเคราะห์เพื่อการตัดสินใจเลือกทางเลือกที่ดีที่สุด

โจทย์ ปรนัย
What is the objective of the zero-one goal programming (ZOGP) in the model?

ป็นเครื่องมือที่แก้ปัญหา ที่เหมาะสมในการตัดสินใจแบบหลายหลักเกณฑ์

(Zero One Goal Programming: ZOGP) การ โปรแกรมเป้าหมาย (GP) เป็นเครื่องมือที่แก้ปัญหา ที่เหมาะสมในการตัดสินใจแบบหลายหลักเกณฑ์ (MCDM) มีงานวิจัยจํานวนมากเกี่ยวกับการใช้ AHP กับ GP แต่ไม่พบว่ามีการใช้ในเลือก เส้นทาง การขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบ จากการทบทวน บทความของ Macharis และ Bontekoning

โจทย์ อัตนัย
Essay | Explanation: ZOGP is used to generate the optimal route by integrating weights obtained from AHP.

จากการศึกษา บทอ้างอิง

กระบวนการลําดับชั้นเชิงวิเคราะห์ (Analytic Hierarchy Process: AHP) ใช้เป็นเครื่องมือในการรวมปัจจัย เชิงคณภาพและเช งปริมาณ และหานําหนักความส ำคัญโดยเปรียบเทียบของปัจจยท ี่ช้ในการตดสั นใจของผลิตัดสั นใจ การโปรแกรมเป้าหมายแบบศูรย์หนึ่ง (Zero-One Goal Programming: ZOGP) ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้เพื่อคํานวณหา เส้นทางการขนสงต่ อเน ื่องหลายรูปแบบที่เหมาะสม ตามความต้องการที่ผลิตสนใจใจเป็นผู้กำหนด

โจทย์ ปรนัย
What are the main drivers for the increasing focus on multimodal transportation in logistics systems?

ความกังวลของมนุษย์ทำให้เกิดความก้าวหน้าในการพัฒนาระบบใหม่ๆ

Piggy-back เป็นการขนส่งที่ใช้การขนส่งทางรถไฟร่วมกับการขนส่งทางรถบรรทุก 2. Fishy-back เป็นการขนส่งที่ใช้การขนส่งทางรถบรรทุกร่วมกับการขนส่งทางเรือ 3. Sea-air เป็นการขนส่งที่ใช้การขนส่งทางเรือร่วมกับการขนส่งทางเครื่องบิน (ไม่เป็นที่นิยม) 4. Land Bridge การขนส่งรูปแบบ Sea-Land-Sea เป็นการขนส่งทางเรือโดยใช้การขนส่งทางบกเป็นสะพานข้าม

โจทย์ ปรนัย
Why is comprehensive risk analysis considered crucial in the development of multimodal transportation?

การวิเคราะห์ ปัญหาที่ถูกต้องจะทำให้ เราแก้ไขปัญหาที่เกิดข้นได้ถุกจุด เเละพัฒนาเพื่อไม่ให้เกิดข้นอีก

1. มีผู้ประกอบการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบในประเทศไทย จะทำให้ค่าระวางส่วนใหญ่อยู่ในประเทศ และลดการขาดดุลการค้า 2. การคำนวณเวลาและต้นทุนค่าขนส่งทำได้ง่ายขึ้น เนื่องจากผู้ประกอบการสามารถควบคุมการขนส่งทั้งวงจรได้ 3. ช่วยอำนวยความสะดวกทางการค้าเนื่องจากขั้นตอนทางพิธีการศุลกากรจะลดน้อยลง

โจทย์ ปรนัย
What is the primary challenge in identifying and prioritizing risks in multimodal transportation?

ปัญหาทาง ถนนมีความเสี่ยงมากมายเพราะการขนส่งจะไปพร้อมๆกับ การสัญจรของ ประชาชนทั่วไปทำให้ ไม่สามารถควบคุมเวลาได้แน่นอน

โจทย์ ปรนัย
Which methodology is proposed for risk analysis in multimodal transportation in this study?

ทฤษฎีฟัซซี(Fuzzy) สามารถที่จะจัดการกับความคลุมเครือ หรือความลังเล ใจในการตัดสินใจของมนุษย์ได้

กระบวนการวิเคราะห์เชิงลำดับชั้นแบบคลุมเครือ (Fuzzy Analytic Hierarchy Process: FAHP) วิธีการนี้จะเปรียบเทียบเช่นเดียวกับวิธีการ AHP แต่มีข้อได้เปรียบเมื่อเทียบกับ AHP นิยมใช้ สำหรับการตัดสินใจภายใต้สถานการณที่มีข้อมูลไม่สมบูรณ์

โจทย์ อัตนัย
Essay | Discuss the significance of comprehensive risk analysis in the development of multimodal transportation. And explain how the proposed FAHP-DEA methodology contributes to identifying and prioritizing risks in this context.

จากการศึกษาค้นคว้าข้อมูลที่ได้มา

กระบวนการที่จะน ามาช่วยในการตัดสินใจมีหลากหลายวิธีแต่วิธีที่เป็นที่นิยมใช้เพื่อ ตัดสินใจเลือกจากปัจจัยด้านคุณภาพที่ทางผู้วิจัยจะน ามาประยุกต์ใช้คือกระบวนการตัดสินใจเชิงล าดับ ชั้น (Analytic Hierarchy Process : AHP) และกระบวนการล าดับชั้นเชิงวิเคราะห์แบบฟัซซี่ (Fuzzy Analytic Hierarchy Process;FAHP)

โจทย์ ปรนัย
What is the significance of the Jammu-Srinagar National Highway in the context of the region?

เป็นถนนสำหรับการขนส่งสินค้าหลักของอินเดีย

ทางหลวงแผ่นดินหมายเลข 44 (NH 44) เป็นทางหลวงแผ่นดินสายหลักจากเหนือ-ใต้ในอินเดีย และเป็นทางหลวงที่ยาวที่สุดในประเทศ ผ่านดินแดนสหภาพชัมมูและแคชเมียร์ นอกเหนือจากรัฐปัญจาบ หรยาณา เดลี อุตตรประเทศ ราชสถาน มัธยประเทศ มหาราษฏระ พรรคเตลัง อานธรประเทศ กรณาฏกะ และทมิฬนาฑู[1]

โจทย์ ปรนัย
What are the primary challenges associated with the Jammu-Srinagar National Highway?

ระหว่างซาเลมและทอปปูร์ในรัฐทมิฬนาฑู เพราะสัญจรผ่าบริเวณภูเขาสูงที่เคลื่อนตัวง่ายมักเกิดดินถล่ม

ถนน NH-44 ระหว่างซาเลมและทอปปูร์ในรัฐทมิฬนาฑูมีแนวโน้มที่จะเกิดอุบัติเหตุร้ายแรงมาก เนื่องมาจากการออกแบบถนนที่ไม่ดีบนเนินเขา[6]

โจทย์ ปรนัย
Why does the highway experience continuous blockades, especially during winters?

หน้าหนาวมีความชื้นในดินสูง และด้วยเป็นเขาที่เคลื่อนตัวง่าย ทำให้ดินแตกหักง่ายอีกด้วย

การรบกวนตามธรรมชาติ (เช่น การตกตะกอน) หรือการรบกวนจากมนุษย์ (เช่น การจราจรหนาแน่น) อาจทำให้เกิดแผ่นดินถล่มที่ร้ายแรงและทำลายล้างได้ภายใต้อิทธิพลของแรงโน้มถ่วง พื้นที่ที่อาจเกิดดินถล่มหลายแห่งตามแนวทางหลวงต้องรับผิดชอบต่อการปิดล้อมอย่างต่อเนื่องเกือบตลอดทั้งปี แต่จะถึงจุดสูงสุดโดยเฉพาะในช่วงฤดูหนาว

โจทย์ ปรนัย
What is the objective of the present study regarding the Jammu-Srinagar National Highway?

เพราะกล่าวถึงปัญหาของถนนเส้นนี้เป็นหลัก เช่น รถติดและดินถล่มบริเวณภูเขาสูง

ทางหลวงแห่งชาติชัมมู-ศรีนาการ์เป็นถนนสายสำคัญที่เชื่อมต่อระหว่างหุบเขาแคชเมียร์และส่วนอื่นๆ ของอินเดีย ผ่านเนินสูงชันและภูเขาสูงที่เคลื่อนตัวได้ง่าย โดยเฉพาะดินถล่มและหินถล่ม ถนนบนภูเขาส่วนใหญ่ถูกสร้างขึ้นบนทางลาดที่เปราะบางและเป็นหิน และการรบกวนตามธรรมชาติ (เช่น การตกตะกอน) หรือการรบกวนจากมนุษย์ (เช่น การจราจรหนาแน่น) อาจทำให้เกิดแผ่นดินถล่มที่ร้ายแรงและทำลายล้างได้ภายใต้อิทธิพลของแรงโน้มถ่วง พื้นที่ที่อาจเกิดดินถล่มหลายแห่งตามแนวทางหลวงต้องรับผิดชอบต่อการปิดล้อมอย่างต่อเนื่องเกือบตลอดทั้งปี แต่จะถึงจุดสูงสุดโดยเฉพาะในช่วงฤดูหนาว เป็นผลให้มีผลกระทบต่อเศรษฐกิจของรัฐสูงและรับผิดชอบต่อการบาดเจ็บล้มตายของมนุษย์จำนวนมากทุกปี การศึกษาครั้งนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่ออธิบายลักษณะของปัจจัยต่างๆ และค่าเกณฑ์ที่ก่อให้เกิดแผ่นดินถล่ม จากการสำรวจภาคสนามอย่างครอบคลุม เราได้ประเมินพารามิเตอร์ทางธรณีเทคนิคต่างๆ ของดินในบริเวณที่อาจเกิดแผ่นดินถล่มมากที่สุดตามทางหลวง และเสริมด้วยชุดข้อมูลการสำรวจระยะไกลด้วยดาวเทียม เพื่อกำหนดค่าเกณฑ์ที่กระตุ้นให้เกิดแผ่นดินถล่ม และประเมินความน่าจะเป็นของการเกิดเหตุการณ์แผ่นดินถล่มใน อนาคตโดยใช้แบบจำลอง Autoregressive Moving Average (ARIMA) และ IBM SPSS Forecasting Model งานนี้จะช่วยกำหนดมาตรการรับมือในการจัดการเหตุดินถล่มในพื้นที่ศึกษาในพื้นที่ และจะเป็นกรอบแนวทางในการใช้ปัญญาประดิษฐ์และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรในการจัดการอันตรายในเทือกเขาหิมาลัย

โจทย์ อัตนัย
Essay | Discuss the major challenges faced by the Jammu-Srinagar National Highway and how landslides impact the region's economy. Explain the importance of the study in addressing these challenges and proposing effective countermeasures.

เป็นสาเหตุหลักในความคิดผมที่เข้าใจและควรจะแก้ไขปัญหา

การที่โคลนถล่ม การที่ดินสไลด์ลงมา เป็นสิ่งที่เกิดจากมนุษย์เราทำเองทั้งสิ้น ยังรวมถึงเรื่องการตัดไม้ทำลายป่าอีกด้วย เพราะปกติภูเขามีต้นไม้ ต้นไม้มีราก รากยึดดินเอาไว้ ถึงแม้ว่ามีน้ำเยอะ มันก็ไม่ปล่อยให้ดินไหลไปง่ายๆ แต่พอเราไปตัดไม้ทำลายป่าไปเรียบร้อยแล้ว ไม่มีอะไรที่จะเป็นตัวยึดตัวดินเอาไว้ เมื่อมันเจอน้ำ เจอน้ำหนักน้ำมากขึ้นเรื่อยๆ เกิดสไลด์ลงไป ปัจจัยที่เกิดจากธรรมชาติจริงๆ แล้วไม่เยอะมาก ส่วนใหญ่ดินถล่มต้นเหตุเกิดจากมนุษย์ที่เป็นคนทำให้สิ่งเหล่านี้ให้เกิดขึ้นมากกว่า

โจทย์ ปรนัย
What is the primary focus of the research mentioned in the passage?

บทความเป็นการวางแผนวิทีป้องกันและรับมือการเกิดดินถล่ม

การตรวจจับรูปแบบเชิงพื้นที่ของแผ่นดินถล่มอย่างแม่นยำมีความสำคัญอย่างยิ่งในการวางแผนความอ่อนแอ อันตราย และความเสี่ยง วิธีการเชิงปริมาณที่อิงระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์ (GIS) มอบขั้นตอนที่เข้มงวดในการรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแผ่นดินถล่มทางธรรมชาติและมนุษย์จากขนาดต่างๆ การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้โซลูชันที่ครอบคลุมในการดึงข้อมูลดัชนีความไวต่อแผ่นดินไหว เพื่อจุดประสงค์ดังกล่าว ได้มีการดำเนินการรายการดินถล่มในพื้นที่ภูมิอากาศแบบมรสุมเขตร้อน โดยมีระดับความสูงตั้งแต่ -65 ม. ถึง 1,900 ม. เหนือทะเล โดยพิจารณาปัจจัยสาเหตุพื้นฐาน 15 ประการที่อยู่ในกลุ่มภูมิประเทศ อุทกวิทยา ธรณีวิทยา ที่ดิน ครอบคลุมถึงสภาวะและกิจกรรมของมนุษย์และสภาพอากาศ มีการใช้อัตราส่วนความถี่ (FR) เพื่อจัดอันดับคลาสย่อยในแต่ละปัจจัยเชิงสาเหตุ สำหรับการประมาณน้ำหนักปัจจัย มีการใช้วิธีการที่แตกต่างกัน รวมถึงกระบวนการลำดับชั้นการวิเคราะห์ตามอัตนัย (AHP) เอนโทรปีแชนนอนตามวัตถุประสงค์ (SE) และการทำงานร่วมกันของทั้งสองวิธี (AHP–SE) ที่สร้างขึ้นจากทั้งสองแนวทางนี้ จากสถานที่ระบุแผ่นดินถล่ม 271 แห่ง 70% (196 คะแนน) ถูกนำมาใช้ในการฝึกอบรม และอีก 30% (71 คะแนน) ที่เหลือถูกนำมาใช้เพื่อตรวจสอบความถูกต้อง ผลการวิจัยพบว่า AHP-SE แบบรวมมีประสิทธิภาพเหนือกว่าสองแนวทาง โดยพื้นที่ใต้เส้นโค้งลักษณะการทำงานของตัวรับ (AUC) อยู่ที่ 0.876 ตาม SE (AUC = 0.848) และ AHP (AUC = 0.818) ในแนวทางการทำงานร่วมกัน รูปแบบสภาพภูมิอากาศภายใต้มรสุมเขตร้อนได้รับการยืนยันว่าเป็นปัจจัยเสี่ยงต่อการเกิดแผ่นดินถล่มที่สำคัญที่สุด การวิจัยนี้ก่อให้เกิดการอภิปรายแบบใหม่โดยการบูรณาการการให้คำปรึกษาตามความรู้และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติของข้อมูลภูมิสารสนเทศที่แม่นยำ โดยผสมผสานปัจจัยอธิบายที่สำคัญต่อการแบ่งเขตที่อาจเกิดแผ่นดินถล่มที่เชื่อถือได้ในมิติอวกาศและเวลา

โจทย์ ปรนัย
How many machine learning algorithms were used for landslide susceptibility mapping in the research?

The RF and LDA have the best performances in comparison to other MLTs.

• Seven machine learning techniques (MLTs) done for landslide susceptibility mapping. • Importance and contribution of the all LCFs was assessed using the RF data-driven model. • The RF and LDA have the best performances in comparison to other MLTs.

โจทย์ ปรนัย
What are the key factors considered for landslide susceptibility mapping in the research?

พิจารณาจากอิทธิพลของภูมิประเทศ ภูมิอากาศทางน้ำ ธรณีวิทยา และมานุษยวิทยา ฐานข้อมูลสินค้าคงคลังถล่มทลาย

The frequency of landslides and related economic and environmental damage has increased in recent decades across the hilly areas of the world, no exception is Bangladesh. Considering the first step in landslide disaster management, different methods have been applied but no methods found as best one. As a result, landslide assessment using different methods in different geographical regions has significant importance. The research aims to prepare and evaluate landslide susceptibility maps (LSMs) of the Chattogram district using three machine learning algorithms of Logistic Regression (LR), Random forest (RF) and Decision and Regression Tree (DRT). Sixteen landslide conditioning factors were determined considering topographic, hydro-climatic, geologic and anthropogenic influence. The landslide inventory database (255 locations) was randomly divided into training (80 %) and testing (20 %) sets. The LSMs showed that almost 9–12 % of areas of the Chattogram district are highly susceptible to landslides. The highly susceptible zones cover the Chattogram district's hill ranges where active morphological processes (erosion and denudation) are dominant. The ROC values for training data were 0.943, 0.917 and 0.947 and testing data were 0.963, 0.934 and 0.905 for LR, RF and DRT models, respectively. The accuracy is higher than the previous research in comparison to the extent of the study area and the size of the inventory. Among the models, LR showed the highest prediction rate and DRT showed the highest success rate. According to susceptibility zones, DRT is the more realistic model followed by LR. The maps can be applied at the local scale for landslide hazard management.

โจทย์ ปรนัย
What percentage of the Chattogram district is identified as highly susceptible to landslides according to the LSMs?

จากการศึกษาค้นคว้าทำให้ทราบคำตอบ

The landslide inventory database (255 locations) was randomly divided into training (80 %) and testing (20 %) sets. The LSMs showed that almost 9–12 % of areas of the Chattogram district are highly susceptible to landslides.

โจทย์ อัตนัย
Essay | Discuss the significance of landslide susceptibility mapping in the context of hazard management. How can the prepared maps be applied at the local scale for effective landslide risk reduction and mitigation in the Chattogram district?

จากการศึกษาค้นคว้าทำให้ทราบคำตอบ

3.2. Landslide susceptibility maps 3.2.1. Logistic regression The confusion matrix of the LR model indicates that 171 landslide absences and 189 landslide presences were correctly predicted (Table 5). The model incorrectly predicts 15 landslide absences and 33 landslide presences. The percentage of correctly predicted absences is 83.82 % and the presence is 92.65 % (Table 5). Table 5. Confusion matrix of LR model. Number Predicted recall precision accuracy 0 1 0.838 0.919 0.882 Actual 0 171 33 1 15 189 The coefficient of the logistic regression model indicates the impact of the predictors on response variables. From Table 6, the importance and significance of the variables are found. The result showed that aspect has the largest impact on landslide occurrence with a coefficient value of 7.6384, followed by geology (7.2108), distance to road (5.1324), Stream density (3.5885), LULC (2.9591) and slope (2.0746). The negative value indicates a negative impact on the variables. But in the case of landslide conditioning factors, the negative value indicates that the factor is inversely affecting landslide occurrence in an area. A negative coefficient was found for only two conditioning factors, STI (−1.5394) and TPI (−11.0749). The final map is prepared by combining the weights of the factors using ArcMap software (Fig. 6a).