A Framework of Systematic Land Use Vulnerability Modeling Based on Seismic Microzonation: A Case Study of Miri District of Sarawak, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research is to develop the framework for sustainable land-use planning on the basis of seismic microzonation to reduce the devastating effects of future earthquakes by utilizing the software geographical information system (ArcGIS). Miri district of Sarawak in Malaysia has been chosen as the study area because of having the highest peak ground acceleration which is 0.09g in terms of the 10% probability of exceedance in 50 years. In addition, the frequency of an earthquake with a magnitude up to 5.3 is approximately every 5-7 years. Therefore, it is vital to introduce land use planning in order to diminish the adverse effects of earthquakes in the future. For this purpose, Google Earth Pro was used for the collection of satellite image data for land use planning purposes. From the results, it was found that the seismic hazard in the Miri district varies from low to high corresponding to 2475 years of return period with low to moderate as predominant over the Miri district. Only a few areas are under high hazard. Also, the land use planning map was compared with the current land use map acquired from satellite imagery and it was found that all built-up is in the low hazard area. It is envisaged that the findings from this research will contribute immensely to the literature that will serve as background information and a guide for analysts, disaster management, engineering designers and seismologists in Malaysia and the world as a whole.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».