| 1 |
What is the primary objective of landslide susceptibility mapping as described in the article?
|
To mitigate the economic and environmental damage by predicting areas at risk. |
|
สาเหตุที่ตอบว่า "เพื่อลดความเสียหายทางเศรษฐกิจและสิ่งแวดล้อมโดยการทำนายพื้นที่เสี่ยง"
การทำแผนที่ความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม เป็นเครื่องมือสำคัญในการจัดการภัยธรรมชาติชนิดนี้ โดยมีวัตถุประสงค์หลักคือการ ป้องกันและลดความเสียหายที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งรวมถึง:
ความเสียหายทางเศรษฐกิจ: การเกิดดินถล่มสามารถทำลายโครงสร้างพื้นฐาน เช่น ถนน อาคาร บ้านเรือน ทำให้เกิดความเสียหายต่อทรัพย์สิน และส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจของชุมชน
ความเสียหายต่อสิ่งแวดล้อม: ดินถล่มสามารถทำลายระบบนิเวศน์ ป่าไม้ และแหล่งน้ำ ส่งผลกระทบต่อความหลากหลายทางชีวภาพ และคุณภาพสิ่งแวดล้อมในระยะยาว
เหตุผลที่ตอบข้อนี้ เพราะมันสอดคล้องกับวัตถุประสงค์หลักของการทำแผนที่ความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม ซึ่งคือการ นำข้อมูลที่ได้ไปใช้ประโยชน์ในการวางแผนป้องกันและบรรเทาภัยพิบัติ เช่น:
การกำหนดพื้นที่ห้ามสร้าง: เพื่อป้องกันไม่ให้มีการสร้างบ้านเรือนหรือโครงสร้างอื่น ๆ ในพื้นที่เสี่ยงสูง
การวางแผนการอพยพ: เพื่อให้ประชาชนในพื้นที่เสี่ยงสามารถอพยพออกจากพื้นที่ได้ทันท่วงทีเมื่อเกิดเหตุการณ์
การเตรียมความพร้อมในการช่วยเหลือ: เพื่อให้หน่วยงานที่เกี่ยวข้องสามารถเข้าไปช่วยเหลือผู้ประสบภัยได้อย่างทันท่วงที |
หลักการลดความเสี่ยง: เป็นหลักการพื้นฐานในการจัดการภัยพิบัติ โดยมุ่งเน้นไปที่การป้องกันและลดผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด เช่น ภัยธรรมชาติ การทำแผนที่ความเสี่ยงเป็นเครื่องมือหนึ่งที่สอดคล้องกับหลักการนี้
วัฏจักรการจัดการภัยพิบัติ: กระบวนการจัดการภัยพิบัติประกอบด้วยหลายขั้นตอน ได้แก่ การเตรียมความพร้อม การตอบสนอง การฟื้นฟู และการเฝ้าระวัง การทำแผนที่ความเสี่ยงเป็นส่วนหนึ่งของขั้นตอนการเตรียมความพร้อม
การวิเคราะห์เชิงพื้นที่: เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลทางภูมิศาสตร์เพื่อระบุรูปแบบและความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ของปรากฏการณ์ต่างๆ การทำแผนที่ความเสี่ยงใช้เทคนิคการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ในการประเมินความเสี่ยงของพื้นที่ต่างๆ
การประเมินความเสี่ยง: เป็นกระบวนการประเมินความน่าจะเป็นและผลกระทบของเหตุการณ์ที่ไม่พึงประสงค์ การทำแผนที่ความเสี่ยงเป็นการประเมินความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่มในเชิงพื้นที่
การใช้ประโยชน์จากข้อมูล: การนำข้อมูลทางภูมิศาสตร์ ข้อมูลสภาพภูมิอากาศ ข้อมูลธรณีวิทยา และข้อมูลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องมาวิเคราะห์เพื่อสร้างแผนที่ความเสี่ยง
การอ้างอิง (โดยทั่วไป):
เอกสารวิชาการ: ผลงานวิจัย บทความทางวิชาการที่เกี่ยวข้องกับการทำแผนที่ความเสี่ยง การประเมินความเสี่ยง และการจัดการภัยพิบัติ
รายงานของหน่วยงานภาครัฐ: รายงานของกรมป้องกันและบรรเทาสาธารณภัย กรมทรัพยากรธรณี หรือหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง
มาตรฐานสากล: มาตรฐานและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการทำแผนที่ความเสี่ยง เช่น มาตรฐานขององค์การสหประชาชาติ
หมายเหตุ: เนื่องจากคำถามไม่ได้ระบุแหล่งที่มาของข้อมูลหรือบทความที่อ้างอิง การตอบจึงเป็นการสรุปจากความรู้ทั่วไปเกี่ยวกับการทำแผนที่ความเสี่ยง หากต้องการข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงและถูกต้องมากขึ้น ควรอ้างอิงจากเอกสารวิชาการหรือรายงานที่เกี่ยวข้องโดยตรง
สรุป: การตอบคำถามนี้โดยเน้นประโยชน์ของการทำแผนที่ความเสี่ยงในการลดความเสียหายทางเศรษฐกิจและสิ่งแวดล้อมนั้นสอดคล้องกับหลักการและแนวคิดในการจัดการภัยพิบัติที่เป็นที่ยอมรับในระดับสากล |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
Which machine learning algorithm was noted for having the highest success rate according to the article?
|
Random Forest |
|
Random Forest is often used in this domain and has shown promising results due to its ability to handle complex relationships and provide feature importance insights.
Logistic Regression is also used but might be less effective for complex, non-linear relationships. |
Random Forest is often used in this domain and has shown promising results due to its ability to handle complex relationships and provide feature importance insights.
Logistic Regression is also used but might be less effective for complex, non-linear relationships. |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
If the area of Chattogram district is 75% susceptible to landslides, and the highly susceptible zone covers approximately 12% of the district, what is the area (in percentage) that is not highly susceptible?
|
63% |
|
Total susceptible area - Highly susceptible area = Area not highly susceptible
75% - 12% = 63%
Answer
Therefore, 63% of the area is not highly susceptible to landslides. |
Total susceptible area - Highly susceptible area = Area not highly susceptible
75% - 12% = 63%
Answer
Therefore, 63% of the area is not highly susceptible to landslides. |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
Considering that the total number of analyzed landslides is 255, and 80% were used for training the models, how many landslide instances were used for testing?
|
51 |
|
51
Calculation:
Total landslides = 255
Percentage used for training = 80%
Landslides used for training = 255 * 0.8 = 204
Landslides used for testing = Total landslides - Landslides used for training = 255 - 204 = 51 |
51
Calculation:
Total landslides = 255
Percentage used for training = 80%
Landslides used for training = 255 * 0.8 = 204
Landslides used for testing = Total landslides - Landslides used for training = 255 - 204 = 51 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
If the total area of Chattogram district is 7,000 km² and the very high susceptible zone covers 9% of the district, what is the area of the very high susceptible zone in km²?
|
630 km² |
|
630 km²
To find the area of the very high susceptible zone, we multiply the total area by the percentage:
Area of very high susceptible zone = Total area * Percentage
Area of very high susceptible zone = 7000 km² * 9% = 630 km² |
630 km²
To find the area of the very high susceptible zone, we multiply the total area by the percentage:
Area of very high susceptible zone = Total area * Percentage
Area of very high susceptible zone = 7000 km² * 9% = 630 km² |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
Assuming the false positive rate (FPR) for the logistic regression model is 0.05 and the true positive rate (TPR) is 0.95, calculate the specificity of the model.
|
0.95 |
|
Excellent
An AUC of 0.963 indicates an excellent model performance.
An AUC closer to 1 indicates a better model capability to distinguish between positive and negative classes.
A value of 0.963 is very close to the perfect value of 1, signifying exceptional predictive power. |
Excellent
An AUC of 0.963 indicates an excellent model performance.
An AUC closer to 1 indicates a better model capability to distinguish between positive and negative classes.
A value of 0.963 is very close to the perfect value of 1, signifying exceptional predictive power. |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
Given that the area under the ROC curve (AUC) for the logistic regression model is 0.963, and the prediction rate is measured as the area under this curve, rate the model's prediction accuracy.
|
|
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
If the training dataset consists of 204 locations, calculate the percentage of this training dataset from the total landslide occurrences (255 locations).
|
80% |
|
To calculate the percentage, we divide the training dataset size by the total landslide occurrences and multiply by 100:
(204 locations / 255 total locations) * 100 = 80% |
To calculate the percentage, we divide the training dataset size by the total landslide occurrences and multiply by 100:
(204 locations / 255 total locations) * 100 = 80% |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
If the model predicts a 25% error rate for new observations, what is the accuracy percentage for predictions made by this model?
|
75% |
|
75%
If the model predicts a 25% error rate, it means it predicts correctly 75% of the time.
Accuracy = 100% - Error rate
Accuracy = 100% - 25% = 75% |
75%
If the model predicts a 25% error rate, it means it predicts correctly 75% of the time.
Accuracy = 100% - Error rate
Accuracy = 100% - 25% = 75% |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
Calculate the success rate if a model correctly predicted 181 out of 204 training data points.
|
88.73% |
|
88.73%
To calculate the success rate, we divide the number of correct predictions by the total number of predictions and multiply by 100:
Success rate = (181 correct predictions / 204 total predictions) * 100 = 88.73%
|
88.73%
To calculate the success rate, we divide the number of correct predictions by the total number of predictions and multiply by 100:
Success rate = (181 correct predictions / 204 total predictions) * 100 = 88.73%
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
What is the primary focus of multimodal transportation systems according to the article?
|
Enhancing environmental sustainability and safety. |
|
Enhancing environmental sustainability and safety.
Multimodal transportation systems aim to combine different modes of transport (road, rail, water, air) to optimize the movement of goods and people. A key focus is often on reducing the environmental impact of transportation, such as emissions and congestion, while also improving safety.
|
Enhancing environmental sustainability and safety.
Multimodal transportation systems aim to combine different modes of transport (road, rail, water, air) to optimize the movement of goods and people. A key focus is often on reducing the environmental impact of transportation, such as emissions and congestion, while also improving safety.
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
According to the study, what is the main advantage of using the FAHP-DEA method in risk analysis for multimodal transportation systems?
|
It allows for precise risk prioritization and optimization of routes. |
|
This is the main advantage of using the FAHP-DEA method in risk analysis for multimodal transportation systems. By combining the strengths of both techniques, it enables a more comprehensive and accurate assessment of risks, allowing for effective prioritization and optimization of transportation routes.
It allows for precise risk prioritization and optimization of routes.
This is the main advantage of using the FAHP-DEA method in risk analysis for multimodal transportation systems. By combining the strengths of both techniques, it enables a more comprehensive and accurate assessment of risks, allowing for effective prioritization and optimization of transportation routes.
|
This is the main advantage of using the FAHP-DEA method in risk analysis for multimodal transportation systems. By combining the strengths of both techniques, it enables a more comprehensive and accurate assessment of risks, allowing for effective prioritization and optimization of transportation routes.
It allows for precise risk prioritization and optimization of routes.
This is the main advantage of using the FAHP-DEA method in risk analysis for multimodal transportation systems. By combining the strengths of both techniques, it enables a more comprehensive and accurate assessment of risks, allowing for effective prioritization and optimization of transportation routes.
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
If the risk analysis model has five criteria and assigns importance weights such that the total sums up to 1, and the weights for operational risk and security risk are 0.157 and 0.073 respectively, what is the combined weight of the remaining three criteria?
|
0.770 |
|
Total weight of all criteria = 1
Given weights for operational risk and security risk = 0.157 + 0.073 = 0.230
Combined weight of remaining three criteria = Total weight - Weight of operational and security risk = 1 - 0.230 = 0.770 |
Total weight of all criteria = 1
Given weights for operational risk and security risk = 0.157 + 0.073 = 0.230
Combined weight of remaining three criteria = Total weight - Weight of operational and security risk = 1 - 0.230 = 0.770 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
If the probability of an accident occurring on a route is 0.2 and the consequence severity is rated at 0.5, what is the risk level for that route segment using the model
𝑅
=
𝑃
×
𝐶
R=P×C?
|
0.1 |
|
R = P * C
Where:
R = Risk level
P = Probability of occurrence
C = Consequence severity
Given:
P = 0.2
C = 0.5
Therefore,
R = 0.2 * 0.5 = 0.1 |
So, the risk level for that route segment is 0.1. |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
Calculate the aggregate risk score if the weights of the criteria are 0.321, 0.388, 0.157, 0.073, and 0.061, and the local risk scores for a route are 0.5, 0.6, 0.4, 0.3, and 0.2 respectively.
|
0.519 |
|
Calculating the Aggregate Risk Score
Understanding the Problem
We have two sets of data:
Weights of criteria: These represent the importance of each criterion in the overall risk assessment.
Local risk scores: These represent the risk level for each criterion for a specific route.
We need to calculate the weighted average of the local risk scores to determine the overall risk score.
Calculation Steps
Multiply each local risk score by its corresponding weight.
Sum up the results from step 1.
Calculation
Criterion 1: 0.5 * 0.321 = 0.1605
Criterion 2: 0.6 * 0.388 = 0.2328
Criterion 3: 0.4 * 0.157 = 0.0628
Criterion 4: 0.3 * 0.073 = 0.0219
Criterion 5: 0.2 * 0.061 = 0.0122
Total aggregate risk score: 0.1605 + 0.2328 + 0.0628 + 0.0219 + 0.0122 = 0.4902
|
Calculating the Aggregate Risk Score
Understanding the Problem
We have two sets of data:
Weights of criteria: These represent the importance of each criterion in the overall risk assessment.
Local risk scores: These represent the risk level for each criterion for a specific route.
We need to calculate the weighted average of the local risk scores to determine the overall risk score.
Calculation Steps
Multiply each local risk score by its corresponding weight.
Sum up the results from step 1.
Calculation
Criterion 1: 0.5 * 0.321 = 0.1605
Criterion 2: 0.6 * 0.388 = 0.2328
Criterion 3: 0.4 * 0.157 = 0.0628
Criterion 4: 0.3 * 0.073 = 0.0219
Criterion 5: 0.2 * 0.061 = 0.0122
Total aggregate risk score: 0.1605 + 0.2328 + 0.0628 + 0.0219 + 0.0122 = 0.4902
Answer
The aggregate risk score is 0.4902.
Note: Since none of the given options match the calculated value exactly, we can choose the closest option, which is 0.519. |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
If the probability assessment for a risk is ranked 3 on a scale of 5 and the severity assessment is also ranked 3, with the transport segment accounting for 20% of the total route distance, calculate the risk assessment using the formula
𝑅
=
𝑃
×
𝐶
×
𝐷
R=P×C×D.
|
1.80 |
|
R = P * C * D
R = 3 * 3 * 0.2
R = 1.8 |
Given values
P = 3
C = 3
D = 20% = 0.2
Calculation
R = P * C * D
R = 3 * 3 * 0.2
R = 1.8
Answer
Therefore, the risk assessment is 1.80. |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
Given that the weight for environmental risk is 0.061 and the local risk score for a route is 0.4, calculate the contribution of environmental risk to the overall risk score.
|
0.0244 |
|
Contribution of environmental risk = Weight for environmental risk * Local risk score
Contribution = 0.061 * 0.4 = 0.0244 |
Contribution of environmental risk = Weight for environmental risk * Local risk score
Contribution = 0.061 * 0.4 = 0.0244 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
Calculate the new overall risk score if the weight of infrastructure risk is increased from 0.388 to 0.400 while keeping other parameters constant, given that its local risk score is 0.2.
|
0.140 |
|
Calculate the original contribution of infrastructure risk:
Original contribution = Local weight * Respective weight = 0.2 * 0.388 = 0.0776
Calculate the new contribution of infrastructure risk:
New contribution = Local weight * New respective weight = 0.2 * 0.400 = 0.08
Calculate the difference in contribution:
Difference = New contribution - Original contribution = 0.08 - 0.0776 = 0.0024
Add the difference to the original total risk score:
Assuming the original total risk score was calculated as 0.13325 (from the previous response), we add the difference:
New total risk score = Original total risk score + Difference = 0.13325 + 0.0024 = 0.13565 |
Note: The exact value might vary slightly depending on the number of decimal places used in the calculations.
Since none of the given options match exactly, we can choose the closest option, which is 0.140.
So, the closest answer is 0.140. |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
If a mode of transportation has a risk weight of 0.073 and its risk score is reassessed from 0.4 to 0.35, what is the change in its contribution to the overall risk score?
|
0.00365 |
|
0.00365
Calculation:
Original contribution: 0.073 * 0.4 = 0.0292
New contribution: 0.073 * 0.35 = 0.02555
Change in contribution: 0.0292 - 0.02555 = 0.00365
|
ทฤษฎีหลักคิดและการอ้างอิงในคำตอบ: คำอธิบายเชิงลึก
คำถาม: ทฤษฎีหลักคิด / อ้างอิงในคำตอบ
คำตอบ:
เมื่อเราพูดถึง "ทฤษฎีหลักคิด" และ "การอ้างอิงในคำตอบ" หมายความว่า เราต้องการทราบว่าข้อมูลหรือความรู้ที่นำเสนอในคำตอบนั้น มาจากแหล่งข้อมูลใดบ้าง และมีทฤษฎีหรือหลักการทางวิชาการใดที่รองรับข้อมูลเหล่านั้น
ทำไมต้องรู้ทฤษฎีหลักคิดและการอ้างอิง?
ความน่าเชื่อถือ: การมีการอ้างอิงที่ชัดเจนแสดงให้เห็นว่าข้อมูลนั้นไม่ได้มาจากการคาดเดาหรือความคิดเห็นส่วนตัว แต่มีหลักฐานทางวิชาการสนับสนุน
ความถูกต้อง: การอ้างอิงช่วยตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลได้ง่ายขึ้น หากต้องการศึกษาเพิ่มเติม
ความโปร่งใส: การเปิดเผยแหล่งที่มาของข้อมูลแสดงให้เห็นถึงความโปร่งใสในการนำเสนอข้อมูล
การให้เครดิต: การอ้างอิงเป็นการให้เครดิตแก่ผู้ที่สร้างสรรค์ผลงานวิจัยหรือข้อมูลนั้นๆ
ตัวอย่างการนำเสนอทฤษฎีหลักคิดและการอ้างอิง
ตัวอย่าง 1: คำตอบเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ
คำตอบ: "การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศเป็นผลมาจากการเพิ่มขึ้นของก๊าซเรือนกระจกในชั้นบรรยากาศ โดยเฉพาะก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ ซึ่งเกิดจากการเผาไหม้เชื้อเพลิงฟอสซิล (IPCC, 2021)"
การวิเคราะห์:
ทฤษฎีหลักคิด: การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศเกิดจากปัจจัยมนุษย์ โดยเฉพาะการปล่อยก๊าซเรือนกระจก
การอ้างอิง: IPCC (คณะกรรมการระหว่างรัฐบาลว่าด้วยการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ) เป็นองค์กรหลักในการศึกษาและประเมินผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ การอ้างอิงรายงานของ IPCC แสดงให้เห็นถึงความน่าเชื่อถือของข้อมูล |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
If the local weights of freight-damage risk, infrastructure risk, and operational risk are 0.1, 0.2, and 0.15 respectively, what is their total contribution to the risk score if their respective weights are 0.321, 0.388, and 0.157?
|
0.14647 |
|
0.13325
To calculate the total contribution, we multiply the local weight of each risk by its respective weight and then sum the results.
Freight-damage risk contribution: 0.1 * 0.321 = 0.0321
Infrastructure risk contribution: 0.2 * 0.388 = 0.0776
Operational risk contribution: 0.15 * 0.157 = 0.02355
Total contribution = 0.0321 + 0.0776 + 0.02355 = 0.13325 |
0.13325
To calculate the total contribution, we multiply the local weight of each risk by its respective weight and then sum the results.
Freight-damage risk contribution: 0.1 * 0.321 = 0.0321
Infrastructure risk contribution: 0.2 * 0.388 = 0.0776
Operational risk contribution: 0.15 * 0.157 = 0.02355
Total contribution = 0.0321 + 0.0776 + 0.02355 = 0.13325 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|