DIGITALNA ARHIVA ŠUMARSKOG LISTA
prilagođeno pretraživanje po punom tekstu
| ŠUMARSKI LIST 7-8/2019 str. 50 <-- 50 --> PDF |
Van der Geest, K. 2018: Landslide Loss and Damage in Sindhupalchok District, Nepal: Comparing Income Groups with Implications for Compensation and Relief. International Journal of Disaster Risk Science, 1-10. Wang, Q., Li, W., Wu, Y., Pei, Y., Xie, P. 2016: Application of statistical index and index of entropy methods to landslide susceptibility assessment in Gongliu (Xinjiang, China). Environmental Earth Sciences, 75(7), 599. Yalcin, A. (2008). GIS-based landslide susceptibility mapping using analytical hierarchy process and bivariate statistics in Ardesen (Turkey): Comparisons of results and confirmations. Catena, 72(1), 1–12. https://doi.org/10.1016/j.catena.2007.01.003 Yalçın, A., Reis, S., Aydinoglu, A. C., Yomralioglu, T. 2011: A GIS-based comparative study of frequency ratio, analytical hierarchy process, bivariate statistics and logistics regression methods for landslide susceptibility mapping in Trabzon, NE Turkey. Catena, 85(3), 274–287. https://doi.org/10.1016/j.catena.2011.01.014 Yao, X., Tham, L. G., Dai, F. C. 2008: Landslide Susceptibility Mapping Based on Support Vector Machine: A Case Study on Natural Slopes of Hong Kong, China. Geomorphology, 101(4), 572-582. Zadeh, L. A. 1965: Information and control. Fuzzy sets, 8(3), 338-353. Zêzere, J. L., Pereira, S., Melo, R., Oliveira, S. C., Garcia, R. A. C. 2017: Mapping landslide susceptibility using data-driven methods. Science of the Total Environment, 589, 250–267. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.02.188 Zumpano, V., Pisano, L., Malek, Ž., Micu, M., Aucelli, P. P., Rosskopf, C. M., Belteanu, D., Parise, M. 2018: Economic Losses for Rural Land Value Due to Landslides. Frontiers in Earth Science, 6, 97. SAŽETAK Šumske ceste jedna su od temeljnih infrastruktura u obavljanju šumarskih djelatnosti i usluga. Budući da su šume općenito smještene u planinskim područjima sa strmim nagibom u Turskoj, teškoće koje se događaju u ovim planinskim uvjetima povećavaju troškove. Cilj ove studije je procijeniti alternative planiranja šumskih cesta koje će se razvijati u planinskim područjima koja se nalaze na osjetljivim klizištima, na temelju mapiranja mapa osjetljivosti na terenu (LSM). U tu svrhu generirano je ukupno 12 modela s različitim pristupima višestrukog odlučivanja (MCDM), uključujući Modificirani analitički hijerarhijski proces (M-AHP), Fuzz sustav (FIS) i logističku regresiju (LR). Kao rezultat studije, najbolji model bio je Model 3 dobiven uz LR pristup (područje ispod krivulje (AUC) = 76,6%), a zatim LR-Model 4 (AUC = 75,7%) i FIS-Model 4 (AUC = 73.4%). Model 3 (AUC = 71%) bio je najuspješniji M-AHP pristup. Slijedom toga, primjena ovih metoda pružit će prednost u donošenju točnijih i racionalnih odluka tijekom planiranja cestovne mreže u osjetljivim šumskim područjima. Ključne riječi: Podvodna osjetljivost, šumske ceste, modificirani AHP, sustav neizrazitog zaključivanja, logistička regresija |