| 1 |
What is the purpose of the empirical case study on coal manufacturing in the paper?
|
To criticize existing transportation routes |
|
Route selection; Multimodal freight transportation system; Risk assessment; Analytic hierarchy process; Multi-objective optimization; Zero-one goal programing
|
Route selection strategy has become the main aspect in the multimodal transportation system. The transport cost and time as well as the inherent risks must be considered when determining a corrective design plan. The selection of a multimodal transportation network route is a complex multi-objective decision problem. Therefore, considering the impact factors such as the transport cost, time, and comprehensive risk assessment model were further created. This paper develops a decision support model using an analytic hierarchy process (AHP) and zero-one goal programing (ZOGP) to determine an optimal multimodal transportation route. AHP is employed to determine weights of each factor, which rely on expert judgments. The significant weights of criteria obtained from AHP can be integrated in the objective function of ZOGP which is used to generate the optimal route. The empirical case study of coal manufacturing is conducted to demonstrate the proposed model. This methodology can provide a guidance for effectively determining the multimodal transportation routes to improve performance of logistics systems. |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
Which factor does the model NOT consider in route selection for a multimodal transportation network?
|
Cultural preferences |
|
การตั้งค่าทางวัฒนธรรมไม่เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการ |
3.1. Analytic Hierarchy Process
In the 1970s, Thomas L. Saaty [20] developed the AHP technique, which formulates a decision-making problem into a hierarchy of goal, criteria, sub-criteria, and decision alternatives. AHP has been used in various applications, for examples, road network selection, resource allocation, and evaluation of environmental impacts [32]. In this work, the significant weights of each criterion for each transportation situation are obtained by using the AHP methodology. |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
What is the role of expert judgments in the decision support model?
|
They influence the weights obtained from AHP |
|
พัฒนารูปแบบการสนับสนุนการตัดสินใจโดยใช้กระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์ (AHP) และการเขียนโปรแกรมเป้าหมายเป็นศูนย์ (ZOGP) เพื่อกำหนดเส้นทางการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบที่เหมาะสมที่สุด AHP ถูกนำมาใช้เพื่อกำหนดน้ำหนักของแต่ละปัจจัย ซึ่งขึ้นอยู่กับดุลยพินิจของผู้เชี่ยวชาญ |
กลยุทธ์การเลือกเส้นทางได้กลายเป็นประเด็นหลักในระบบการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบ ต้นทุนและเวลาในการขนส่งตลอดจนความเสี่ยงโดยธรรมชาติจะต้องได้รับการพิจารณาเมื่อพิจารณาแผนการออกแบบแก้ไข การเลือกเส้นทางโครงข่ายการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบเป็นปัญหาการตัดสินใจที่ซับซ้อนหลายวัตถุประสงค์ ดังนั้น เมื่อพิจารณาถึงปัจจัยที่ส่งผลกระทบ เช่น ต้นทุนการขนส่ง เวลา และแบบจำลองการประเมินความเสี่ยงที่ครอบคลุม จึงถูกสร้างขึ้นเพิ่มเติม บทความนี้พัฒนารูปแบบการสนับสนุนการตัดสินใจโดยใช้กระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์ (AHP) และการเขียนโปรแกรมเป้าหมายเป็นศูนย์ (ZOGP) เพื่อกำหนดเส้นทางการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบที่เหมาะสมที่สุด AHP ถูกนำมาใช้เพื่อกำหนดน้ำหนักของแต่ละปัจจัย ซึ่งขึ้นอยู่กับดุลยพินิจของผู้เชี่ยวชาญ น้ำหนักที่มีนัยสำคัญของเกณฑ์ที่ได้รับจาก AHP สามารถรวมเข้ากับฟังก์ชันวัตถุประสงค์ของ ZOGP ซึ่งใช้เพื่อสร้างเส้นทางที่เหมาะสมที่สุด กรณีศึกษาเชิงประจักษ์ของการผลิตถ่านหินจะดำเนินการเพื่อสาธิตแบบจำลองที่นำเสนอ วิธีการนี้สามารถเป็นแนวทางในการกำหนดเส้นทางการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบโลจิสติกส์ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
What logistics system aspect does the proposed methodology aim to improve?
|
Marketing strategies |
|
ประเด็นหลักในระบบการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบ ต้นทุนและเวลาในการขนส่งตลอดจนความเสี่ยงโดยธรรมชาติจะต้องได้รับการพิจารณาเมื่อพิจารณาแผนการออกแบบแก้ไข การเลือกเส้นทางโครงข่ายการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบเป็นปัญหาการตัดสินใจที่ซับซ้อนหลายวัตถุประสงค์ ดังนั้น เมื่อพิจารณาถึงปัจจัยที่ส่งผลกระทบ เช่น ต้นทุนการขนส่ง เวลา และแบบจำลองการประเมินความเสี่ยงที่ครอบคลุม จึงถูกสร้างขึ้นเพิ่มเติม |
กลยุทธ์การเลือกเส้นทางได้กลายเป็นประเด็นหลักในระบบการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบ ต้นทุนและเวลาในการขนส่งตลอดจนความเสี่ยงโดยธรรมชาติจะต้องได้รับการพิจารณาเมื่อพิจารณาแผนการออกแบบแก้ไข การเลือกเส้นทางโครงข่ายการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบเป็นปัญหาการตัดสินใจที่ซับซ้อนหลายวัตถุประสงค์ ดังนั้น เมื่อพิจารณาถึงปัจจัยที่ส่งผลกระทบ เช่น ต้นทุนการขนส่ง เวลา และแบบจำลองการประเมินความเสี่ยงที่ครอบคลุม จึงถูกสร้างขึ้นเพิ่มเติม บทความนี้พัฒนารูปแบบการสนับสนุนการตัดสินใจโดยใช้กระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์ (AHP) และการเขียนโปรแกรมเป้าหมายเป็นศูนย์ (ZOGP) เพื่อกำหนดเส้นทางการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบที่เหมาะสมที่สุด AHP ถูกนำมาใช้เพื่อกำหนดน้ำหนักของแต่ละปัจจัย ซึ่งขึ้นอยู่กับดุลยพินิจของผู้เชี่ยวชาญ น้ำหนักที่มีนัยสำคัญของเกณฑ์ที่ได้รับจาก AHP สามารถรวมเข้ากับฟังก์ชันวัตถุประสงค์ของ ZOGP ซึ่งใช้เพื่อสร้างเส้นทางที่เหมาะสมที่สุด กรณีศึกษาเชิงประจักษ์ของการผลิตถ่านหินจะดำเนินการเพื่อสาธิตแบบจำลองที่นำเสนอ วิธีการนี้สามารถเป็นแนวทางในการกำหนดเส้นทางการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบโลจิสติกส์ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
Essay | Describe the role of Analytic Hierarchy Process (AHP) and Zero-One Goal Programming (ZOGP) in the decision support model for determining an optimal multimodal transportation route. Explain how these methodologies contribute to the model's effectiveness and discuss any potential limitations.
|
เพื่อสร้างเส้นทางที่เหมาะสมที่สุด กรณีศึกษาเชิงประจักษ์ของการผลิตถ่านหินจะดำเนินการเพื่อสาธิตแบบจำลองที่นำเสนอ วิธีการนี้สามารถเป็นแนวทางในการกำหนดเส้นทางการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบโลจิสติกส์ |
|
จากการศึกษาค้นคว้า |
AHP ถูกนำมาใช้เพื่อกำหนดน้ำหนักของแต่ละปัจจัย ซึ่งขึ้นอยู่กับดุลยพินิจของผู้เชี่ยวชาญ น้ำหนักที่มีนัยสำคัญของเกณฑ์ที่ได้รับจาก AHP สามารถรวมเข้ากับฟังก์ชันวัตถุประสงค์ของ ZOGP ซึ่งใช้เพื่อสร้างเส้นทางที่เหมาะสมที่สุด กรณีศึกษาเชิงประจักษ์ของการผลิตถ่านหินจะดำเนินการเพื่อสาธิตแบบจำลองที่นำเสนอ วิธีการนี้สามารถเป็นแนวทางในการกำหนดเส้นทางการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบโลจิสติกส์ |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
What is the role of the FAHP method in the proposed risk analysis model?
|
To determine the weights of each risk criterion |
|
(FAHP) และการวิเคราะห์การห่อหุ้มข้อมูล (DEA) เพื่อระบุและประเมินความเสี่ยงเชิงปริมาณ วิธีการ FAHP-DEA ที่เสนอใช้วิธีการ FAHP เพื่อกำหนดน้ำหนักของเกณฑ์ความเสี่ยงแต่ละข้อ |
การขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบกลายเป็นจุดสนใจหลักของระบบโลจิสติกส์ เนื่องจากปัญหาด้านสิ่งแวดล้อม ปัญหาความปลอดภัยทางถนน และความแออัดของการจราจร ส่งผลให้มีความสนใจด้านการวิจัยและนโยบายเกี่ยวกับปัญหาการขนส่งสินค้าต่อเนื่องหลายรูปแบบเพิ่มมากขึ้น อย่างไรก็ตาม มีความท้าทายที่สำคัญในการพัฒนาการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบซึ่งเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงโดยธรรมชาติและความไม่แน่นอนหลายประการ เนื่องจากความเสี่ยงเป็นภัยคุกคามที่อาจส่งผลกระทบโดยตรงต่อระบบโลจิสติกส์และการขนส่ง จึงควรดำเนินการวิเคราะห์ความเสี่ยงอย่างครอบคลุม การวิเคราะห์ความเสี่ยงเป็นกระบวนการที่สำคัญในการระบุและวิเคราะห์ประเด็นสำคัญเพื่อช่วยอุตสาหกรรมลดความเสี่ยงเหล่านั้น อย่างไรก็ตาม การระบุและจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงมีความซับซ้อนมากขึ้นเนื่องจากความคลุมเครือของข้อมูลที่เกี่ยวข้อง การศึกษานี้เสนอการบูรณาการกระบวนการลำดับชั้นการวิเคราะห์แบบคลุมเครือ (FAHP) และการวิเคราะห์การห่อหุ้มข้อมูล (DEA) เพื่อระบุและประเมินความเสี่ยงเชิงปริมาณ วิธีการ FAHP-DEA ที่เสนอใช้วิธีการ FAHP เพื่อกำหนดน้ำหนักของเกณฑ์ความเสี่ยงแต่ละข้อ วิธี DEA ใช้เพื่อประเมินตัวแปรทางภาษาและสร้างคะแนนความเสี่ยง วิธีการเพิ่มน้ำหนักแบบบวก (SAW) แบบง่ายใช้เพื่อรวมคะแนนความเสี่ยงภายใต้เกณฑ์ความเสี่ยงที่แตกต่างกันให้เป็นคะแนนความเสี่ยงโดยรวม กรณีศึกษาของอุตสาหกรรมถ่านหินแสดงให้เห็นว่าแบบจำลองการวิเคราะห์ความเสี่ยงที่นำเสนอนั้นใช้ได้จริง และช่วยให้ผู้ใช้จัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงได้แม่นยำยิ่งขึ้นในขณะที่เลือกเส้นทางการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบที่เหมาะสมที่สุด กระบวนการนี้ทำให้ผู้ใช้ให้ความสนใจกับความเสี่ยงที่มีลำดับความสำคัญสูงและมีประโยชน์สำหรับอุตสาหกรรมในการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบภายใต้เกณฑ์การตัดสินใจความเสี่ยง |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
Which industry is used as a case study in the proposed risk analysis model?
|
Coal |
|
จากบทความมมีการกล่าวถึงเรื่องถ่านหิน |
Multimodal transportation has become a main focus of logistics systems due to environmental concerns, road safety issues, and traffic congestion. Consequently, research and policy interests in multimodal freight transportation problems are increasing. However, there are major challenges in the development of multimodal transportation associated with inherent risks and numerous uncertainties. Since risks are potential threats that directly impact logistics and transportation systems, comprehensive risk analysis should be carried out. Risk analysis is a critical process of identifying and analyzing significant issues to help industry mitigate those risks. However, identifying and prioritizing risks is more complex because of the ambiguity of the relevant data. This study proposes the integration of the fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) and data envelopment analysis (DEA) for identifying and assessing quantitative risks. The proposed FAHP-DEA methodology uses the FAHP method to determine the weights of each risk criterion. The DEA method is employed to evaluate the linguistic variables and generate the risk scores. The simple additive weighting (SAW) method is used to aggregate risk scores under different risk criteria into an overall risk score. A case study of the coal industry demonstrates that the proposed risk analysis model is practical and allows users to more accurately prioritize risks while selecting an optimal multimodal transportation route. The process raises user’s attention to the high-priority risks and is useful for industries in optimizing a multimodal transportation route under risk decision criteria. |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
What does the DEA method do in the proposed FAHP-DEA methodology?
|
Evaluates linguistic variables and generates risk scores |
|
วิธี DEA ใช้เพื่อประเมินตัวแปรทางภาษาและสร้างคะแนนความเสี่ยง วิธีการเพิ่มน้ำหนักแบบบวก |
การขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบกลายเป็นจุดสนใจหลักของระบบโลจิสติกส์ เนื่องจากปัญหาด้านสิ่งแวดล้อม ปัญหาความปลอดภัยทางถนน และความแออัดของการจราจร ส่งผลให้มีความสนใจด้านการวิจัยและนโยบายเกี่ยวกับปัญหาการขนส่งสินค้าต่อเนื่องหลายรูปแบบเพิ่มมากขึ้น อย่างไรก็ตาม มีความท้าทายที่สำคัญในการพัฒนาการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบซึ่งเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงโดยธรรมชาติและความไม่แน่นอนหลายประการ เนื่องจากความเสี่ยงเป็นภัยคุกคามที่อาจส่งผลกระทบโดยตรงต่อระบบโลจิสติกส์และการขนส่ง จึงควรดำเนินการวิเคราะห์ความเสี่ยงอย่างครอบคลุม การวิเคราะห์ความเสี่ยงเป็นกระบวนการที่สำคัญในการระบุและวิเคราะห์ประเด็นสำคัญเพื่อช่วยอุตสาหกรรมลดความเสี่ยงเหล่านั้น อย่างไรก็ตาม การระบุและจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงมีความซับซ้อนมากขึ้นเนื่องจากความคลุมเครือของข้อมูลที่เกี่ยวข้อง การศึกษานี้เสนอการบูรณาการกระบวนการลำดับชั้นการวิเคราะห์แบบคลุมเครือ (FAHP) และการวิเคราะห์การห่อหุ้มข้อมูล (DEA) เพื่อระบุและประเมินความเสี่ยงเชิงปริมาณ วิธีการ FAHP-DEA ที่เสนอใช้วิธีการ FAHP เพื่อกำหนดน้ำหนักของเกณฑ์ความเสี่ยงแต่ละข้อ วิธี DEA ใช้เพื่อประเมินตัวแปรทางภาษาและสร้างคะแนนความเสี่ยง วิธีการเพิ่มน้ำหนักแบบบวก (SAW) แบบง่ายใช้เพื่อรวมคะแนนความเสี่ยงภายใต้เกณฑ์ความเสี่ยงที่แตกต่างกันให้เป็นคะแนนความเสี่ยงโดยรวม กรณีศึกษาของอุตสาหกรรมถ่านหินแสดงให้เห็นว่าแบบจำลองการวิเคราะห์ความเสี่ยงที่นำเสนอนั้นใช้ได้จริง และช่วยให้ผู้ใช้จัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงได้แม่นยำยิ่งขึ้นในขณะที่เลือกเส้นทางการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบที่เหมาะสมที่สุด กระบวนการนี้ทำให้ผู้ใช้ให้ความสนใจกับความเสี่ยงที่มีลำดับความสำคัญสูงและมีประโยชน์สำหรับอุตสาหกรรมในการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบภายใต้เกณฑ์การตัดสินใจความเสี่ยง |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
Which method is used to aggregate risk scores into an overall risk score in the proposed model?
|
Simple Additive Weighting (SAW) |
|
(SAW) แบบง่ายใช้เพื่อรวมคะแนนความเสี่ยงภายใต้เกณฑ์ความเสี่ยงที่แตกต่างกันให้เป็นคะแนนความเสี่ยงโดยรวม กรณีศึกษาของอุตสาหกรรมถ่านหิน |
การขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบกลายเป็นจุดสนใจหลักของระบบโลจิสติกส์ เนื่องจากปัญหาด้านสิ่งแวดล้อม ปัญหาความปลอดภัยทางถนน และความแออัดของการจราจร ส่งผลให้มีความสนใจด้านการวิจัยและนโยบายเกี่ยวกับปัญหาการขนส่งสินค้าต่อเนื่องหลายรูปแบบเพิ่มมากขึ้น อย่างไรก็ตาม มีความท้าทายที่สำคัญในการพัฒนาการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบซึ่งเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงโดยธรรมชาติและความไม่แน่นอนหลายประการ เนื่องจากความเสี่ยงเป็นภัยคุกคามที่อาจส่งผลกระทบโดยตรงต่อระบบโลจิสติกส์และการขนส่ง จึงควรดำเนินการวิเคราะห์ความเสี่ยงอย่างครอบคลุม การวิเคราะห์ความเสี่ยงเป็นกระบวนการที่สำคัญในการระบุและวิเคราะห์ประเด็นสำคัญเพื่อช่วยอุตสาหกรรมลดความเสี่ยงเหล่านั้น อย่างไรก็ตาม การระบุและจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงมีความซับซ้อนมากขึ้นเนื่องจากความคลุมเครือของข้อมูลที่เกี่ยวข้อง การศึกษานี้เสนอการบูรณาการกระบวนการลำดับชั้นการวิเคราะห์แบบคลุมเครือ (FAHP) และการวิเคราะห์การห่อหุ้มข้อมูล (DEA) เพื่อระบุและประเมินความเสี่ยงเชิงปริมาณ วิธีการ FAHP-DEA ที่เสนอใช้วิธีการ FAHP เพื่อกำหนดน้ำหนักของเกณฑ์ความเสี่ยงแต่ละข้อ วิธี DEA ใช้เพื่อประเมินตัวแปรทางภาษาและสร้างคะแนนความเสี่ยง วิธีการเพิ่มน้ำหนักแบบบวก (SAW) แบบง่ายใช้เพื่อรวมคะแนนความเสี่ยงภายใต้เกณฑ์ความเสี่ยงที่แตกต่างกันให้เป็นคะแนนความเสี่ยงโดยรวม กรณีศึกษาของอุตสาหกรรมถ่านหินแสดงให้เห็นว่าแบบจำลองการวิเคราะห์ความเสี่ยงที่นำเสนอนั้นใช้ได้จริง และช่วยให้ผู้ใช้จัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงได้แม่นยำยิ่งขึ้นในขณะที่เลือกเส้นทางการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบที่เหมาะสมที่สุด กระบวนการนี้ทำให้ผู้ใช้ให้ความสนใจกับความเสี่ยงที่มีลำดับความสำคัญสูงและมีประโยชน์สำหรับอุตสาหกรรมในการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบภายใต้เกณฑ์การตัดสินใจความเสี่ยง |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
Essay | Using the coal industry case study, please explain how the proposed risk analysis model is practical and aids in prioritizing risks. Discuss how this model can be beneficial for industries in optimizing multimodal transportation routes under risk decision criteria.
|
ใช้ได้จริง การขนส่งต่อเนื่องหลายรูปแบบกำลังได้รับความสนใจมากขึ้น เนื่องจากปัญหาการจราจรทางถนน ปัญหาสิ่งแวดล้อม และความปลอดภัยในการจราจร |
|
ปัญหาการจราจรทางถนน ปัญหาสิ่งแวดล้อม และความปลอดภัยในการจราจร |
Multimodal transportation is increasingly being focused upon because of the road traffic problem, environmental concerns, and traffic safety. Consequently, many researchers are interested in the multimodal transportation problem. The multimodal route selection problem has been addressed by many authors by proposing many algorithms. This study developed a decision support framework for optimal route selection in a multimodal transportation system which can reduce transportation cost, time, and risks. The model is the combination of the AHP method and ZOGP. Furthermore, the weights in the model are examined in an in-depth collaboration with logistics and transportation experts. The model represents as close as possible the operation of coal industries in Thailand. A framework for multimodal route selection was developed consisting of five main phases. The first phase identified the possible multimodal coal transportation routes. The second phase determined the transportation cost and time of each route. The third phase integrated qualitative decision-making, which included risk scores as assessed by experts. The fourth phase determined the weights of criteria by using AHP. The final phase optimized the route by generating ZOGP. The results found that the optimal route to use was a ship and truck transport mode departing from Srichang to Saraburi Cement Industry (Route 1). Transportation cost was equal to 100,501 THB for a 73-hour period of transportation. The risk of freight damage was 4, infrastructure and equipment damage was 4, operational risk was 4, security risk was 6, environmental risk was 6, law risk was 2, and financial risk was 1. |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
How were geotechnical parameters of soils at landslide-prone sites evaluated in the study?
|
Satellite remote sensing datasets |
|
การสำรวจภาคสนามอย่างครอบคลุม เราได้ประเมินพารามิเตอร์ทางธรณีเทคนิคต่างๆ ของดินในบริเวณที่อาจเกิดแผ่นดินถล่มมากที่สุดตามทางหลวง และเสริมด้วยชุดข้อมูลการสำรวจระยะไกลด้วยดาวเทียม เพื่อกำหนดค่าเกณฑ์ที่กระตุ้นให้เกิดแผ่นดินถล่ม และประเมินความน่าจะเป็นของการเกิดเหตุการณ์แผ่นดินถล่มใน อนาคต |
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 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
What modeling techniques were used to assess the probability of landslide occurrence in the future?
|
Autoregressive Moving Average (ARIMA) model |
|
orecasting Model งานนี้จะช่วยกำหนดมาตรการรับมือในการจัดการเหตุดินถล่มในพื้นที่ศึกษา |
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 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
What is the potential application of the study's findings in hazard management?
|
Devising countermeasures for managing landslides |
|
บทความ เป็นเรื่องการเตรียมตัวกับดินภล่มแผ่นดินไหว |
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 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
How does the study aim to contribute to hazard management in the Himalayas?
|
By serving as a guiding framework for using artificial intelligence and machine learning |
|
มาตรการรับมือในการจัดการเหตุดินถล่มในพื้นที่ศึกษาในพื้นที่ และจะเป็นกรอบแนวทางในการใช้ปัญญาประดิษฐ์และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรในการจัดการอันตรายในเทือกเขาหิมาลัย
|
The Jammu-Srinagar National Highway is the critical road connection between Kashmir valley and the rest of India. It passes through extremely steep slopes and high mountains prone to mass movements, particularly landslides and rockslides. Most mountainous roads are constructed on fragile and rocky slopes, and any natural (e.g., precipitation) or human-triggered disturbance (e.g., heavy traffic) can cause a fatal and devastating landslide under the influence of gravity. Many landslide-prone sites along the Highway are responsible for the continuous blockade almost throughout the year but peaking particularly during winters. As a result, it has a high toll on the state's economy and is responsible for many human casualties yearly. The present study aims to characterize various factors and their threshold values responsible for triggering a landslide. Through extensive field surveys, we evaluated different geotechnical parameters of soils at the most landslide-prone site along the Highway and augmented it with the satellite remote sensing datasets to determine the threshold values that trigger a landslide and assess the probability of occurrence of landslide events in the future using Autoregressive Moving Average (ARIMA) model and IBM SPSS Forecasting Model. This work shall help devise countermeasures for managing the landslides in the study area locally and shall serve as the guiding framework for using artificial intelligence and machine learning techniques for hazard management in the Himalayas. |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
Essay | Explain the methodology employed in the study to evaluate geotechnical parameters and assess the probability of future landslide events. Discuss the potential implications of using artificial intelligence and machine learning in hazard management in the Himalayas, with reference to the study's guiding framework.
|
The study area is situated at 33°20′37.79″N, 75°11′14.94″E, on Jammu Srinagar National Highway, which is a sensitive area for landslides (Owen et al., 2008). The area has a hilly topography with an average altitude of 2741 m above the mean sea level (Mohsin and Abdul Khader, 2020; Meraj et al., 2022b, Meraj et al., 2022aa,b). The climatic conditions and human disturbances have made the area highly prone to landslides.Fig. 2 below is the blocked National Highway near the study area. |
|
ศึกษาค้นคว้าและพิจารณาไตร่ตรอง |
Study area
The study area is situated at 33°20′37.79″N, 75°11′14.94″E, on Jammu Srinagar National Highway, which is a sensitive area for landslides (Owen et al., 2008). The area has a hilly topography with an average altitude of 2741 m above the mean sea level (Mohsin and Abdul Khader, 2020; Meraj et al., 2022b, Meraj et al., 2022aa,b). The climatic conditions and human disturbances have made the area highly prone to landslides.Fig. 2 below is the blocked National Highway near the study area. |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
How was the landslide inventory database divided for training and testing in the research?
|
70% training, 30% testing |
|
Two landslide datasets were obtained, and the data were divided into a training set and a testing set in a 7:3 ratio; the training set was used to construct the model and the testing set was used to evaluate the model. Finally, RF and semi-supervised RF (SSRF) were used to obtain the LSM. |
Landslide susceptibility prediction (LSP) is the basis for risk management and plays an important role in social sustainability. However, the modeling process of LSP is constrained by various factors. This paper approaches the effect of landslide data integrity, machine-learning (ML) models, and non-landslide sample-selection methods on the accuracy of LSP, taking the Yinghu Lake Basin in Ankang City, Shaanxi Province, as an example. First, previous landslide inventory (totaling 46) and updated landslide inventory (totaling 46 + 176) were established through data collection, remote-sensing interpretation, and field investigation. With the slope unit as the mapping unit, twelve conditioning factors, including elevation, slope, aspect, topographic relief, elevation variation coefficient, slope structure, lithology, normalized difference vegetation index (NDVI), normalized difference built-up index (NDBI), distance to road, distance to river, and rainfall were selected. Next, the initial landslide susceptibility mapping (LSM) was obtained using the K-means algorithm, and non-landslide samples were determined using two methods: random selection and semi-supervised machine learning (SSML). Finally, the random forest (RF) and artificial neural network (ANN) machine-learning methods were used for modeling. The research results showed the following: (1) The performance of supervised machine learning (SML) (RF, ANN) is generally superior to unsupervised machine learning (USML) (K-means). Specifically, RF in the SML model has the best prediction performance, followed by ANN. (2) The selection method of non-landslide samples has a significant impact on LSP, and the accuracy of the SSML-based non-landslide selection method is controlled by the ratio of the number of landslide samples to the number of mapping units. (3) The quantity of landslides has an impact on how reliably the results of LSM are obtained because fewer landslides result in a smaller sample size for LSM, which deviates from reality. Although the results in this dataset are satisfactory, the zoning results cannot reliably anticipate the recently added landslide data discovered by the interpretation of remote-sensing data and field research. We propose that the landslide inventory can be increased by remote sensing in order to achieve accurate and impartial LSM since the LSM of adequate landslide samples is more reasonable. The research results of this paper will provide a reference basis for uncertain analysis of LSP and regional landslide risk management. |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
Which machine learning model showed the highest prediction rate among LR, RF, and DRT?
|
Prediction rates were equal for LR, RF, and DRT |
|
• We modeled landslide susceptibility with statistical and machine learning techniques. • We evaluate performance, predictor importance, and visual appearance of susceptibility maps. • Differences in model prediction performance were for the majority non-significant. • Consequently, landslide modelers may consider selecting modeling techniques based on additional practical criteria |
Statistical and now machine learning prediction methods have been gaining popularity in the field of landslide susceptibility modeling. Particularly, these data driven approaches show promise when tackling the challenge of mapping landslide prone areas for large regions, which may not have sufficient geotechnical data to conduct physically-based methods. Currently, there is no best method for empirical susceptibility modeling. Therefore, this study presents a comparison of traditional statistical and novel machine learning models applied for regional scale landslide susceptibility modeling. These methods were evaluated by spatial k-fold cross-validation estimation of the predictive performance, assessment of variable importance for gaining insights into model behavior and by the appearance of the prediction (i.e. susceptibility) map. The modeling techniques applied were logistic regression (GLM), generalized additive models (GAM), weights of evidence (WOE), the support vector machine (SVM), random forest classification (RF), and bootstrap aggregated classification trees (bundling) with penalized discriminant analysis (BPLDA). These modeling methods were tested for three areas in the province of Lower Austria, Austria. The areas are characterized by different geological and morphological settings.
Random forest and bundling classification techniques had the overall best predictive performances. However, the performances of all modeling techniques were for the majority not significantly different from each other; depending on the areas of interest, the overall median estimated area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) differences ranged from 2.9 to 8.9 percentage points. The overall median estimated true positive rate (TPR) measured at a 10% false positive rate (FPR) differences ranged from 11 to 15pp. The relative importance of each predictor was generally different between the modeling methods. However, slope angle, surface roughness and plan curvature were consistently highly ranked variables. The prediction methods that create splits in the predictors (RF, BPLDA and WOE) resulted in heterogeneous prediction maps full of spatial artifacts. In contrast, the GAM, GLM and SVM produced smooth prediction surfaces. Overall, it is suggested that the framework of this model evaluation approach can be applied to assist in selection of a suitable landslide susceptibility modeling technique. |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
What do the ROC values for training and testing data signify in the context of landslide susceptibility mapping?
|
The accuracy of the machine learning models |
|
ROC plots for validation testing: a AUC for the landslide susceptibility map using EBF and b AUC for the landslide susceptibility map using FR |
https://www.researchgate.net/figure/ROC-plots-for-validation-testing-a-AUC-for-the-landslide-susceptibility-map-using-EBF_fig3_305496057 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
Which model is considered more realistic according to susceptibility zones in the research?
|
Decision and Regression Tree (DRT) |
|
GIS-based landslide susceptibility mapping using logistic regression, random forest and decision and regression tree models in Chattogram District, Bangladesh |
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844023106323 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
Essay | Compare and contrast the performance of Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), and Decision and Regression Tree (DRT) models in landslide susceptibility mapping. Discuss the strengths and limitations of each model based on the research findings.
|
A comparative study of logistic model tree, random forest, and classification and regression tree models for spatial prediction of landslide susceptibility |
|
ศึึกษาค้นคว้า |
The main purpose of the present study is to use three state-of-the-art data mining techniques, namely, logistic model tree (LMT), random forest (RF), and classification and regression tree (CART) models, to map landslide susceptibility. Long County was selected as the study area. First, a landslide inventory map was constructed using history reports, interpretation of aerial photographs, and extensive field surveys. A total of 171 landslide locations were identified in the study area. Twelve landslide-related parameters were considered for landslide susceptibility mapping, including slope angle, slope aspect, plan curvature, profile curvature, altitude, NDVI, land use, distance to faults, distance to roads, distance to rivers, lithology, and rainfall. The 171 landslides were randomly separated into two groups with a 70/30 ratio for training and validation purposes, and different ratios of non-landslides to landslides grid cells were used to obtain the highest classification accuracy. The linear support vector machine algorithm (LSVM) was used to evaluate the predictive capability of the 12 landslide conditioning factors. Second, LMT, RF, and CART models were constructed using training data. Finally, the applied models were validated and compared using receiver operating characteristics (ROC), and predictive accuracy (ACC) methods. Overall, all three models exhibit reasonably good performances; the RF model exhibits the highest predictive capability compared with the LMT and CART models. The RF model, with a success rate of 0.837 and a prediction rate of 0.781, is a promising technique for landslide susceptibility mapping. Therefore, these three models are useful tools for spatial prediction of landslide susceptibility. |
10 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|