埋立地選択のためのMCDMベースの確率論的モデルの導入：段階的な面的拘束とマハラノビス距離の結合の導入

Introducing the coupled stepwise areal constraining and Mahalanobis distance: a promising MCDM-based probabilistic model for landfill site selection.

• Davoud Davoudi Moghaddam
• Ali Haghizadeh
• Naser Tahmasebipour
• Hossein Zeinivand

抄録

本研究では、埋立地の適地性を評価するために、段階的な面的な面的制約とマハラノビス距離アルゴリズムからなる確率的空間モデリングと多基準の意思決定の新しいアンサンブルを提案することを目的としている。アルダックダム上流の河川水質汚染の主な原因の一つであるオープンゴミ捨て場や制御されていない埋立地の事例に遭遇したことから、アルダック流域を研究地域として選定した。その結果、提案されたアルゴリズムは、マハラノビス距離モデルの訓練および検証サンプルを提供する際の面的制約の役割に主に依存している埋立地選定のインベントリーに依存しない確率論的なモデル化に成功したことが明らかになった。また、マハラノビス距離モデルは、環境要因間の空間的な依存性が考慮されている間に、エリアの識別可能な分化が達成されたロバストなパターン認識結果を示した。マハラノビス距離は、適合度（成功率89.367以下の面積）と予測力（成功率89.252以下の面積）の面でも優れた性能を示した。また、5段階のスケール分類法に基づいて、調査地域の約2.7%と2.6%は埋立適性が高く非常に高い地域であり、残りの地域は非常に低い地域から中程度の適性を持つ地域であることがわかった。埋立地選定に関する文献の多くが単なる面的フィルタリングに頼っている現状に鑑みると、確率論的モデルは、対象地域の適性・感受性のパターンや影響因子の因果関係について貴重な推論を与えてくれるだろう。グラフィカル・アブストラクト

This study sets out to propose a new ensemble of probabilistic spatial modeling and multi-criteria decision-making comprised of stepwise areal constraining and Mahalanobis distance algorithms in order to assess areal suitability for landfilling. The Ardak watershed was selected as the study area due to encountering several cases of open garbage dumps and uncontrolled landfills which are one of the main sources of river water pollution in the upstream of the Ardak dam. The results revealed that the proposed algorithm successfully assists in inventory-irrespective probabilistic modeling of landfill siting which is mainly indebted to the role of areal constraining in providing training and validation samples for the Mahalanobis distance model. The latter also showed a robust pattern recognition results from which a discernible differentiation of the area was attained while the spatial dependencies between the environmental factors were taken into account. Mahalanobis distance also gave an outstanding performance in terms of goodness of fit (area under the success rate 89.367) and prediction power (area under the success rate 89.252). Based on a five-point scale classification scheme, about 2.7% and 2.6% of the study area, respectively, have high and very high suitability for landfilling, while the remaining area is shared between very low-to-moderate suitability classes. According to the current trail of literature regarding landfill site selection which mostly relies on mere areal filtering, a probabilistic model would give invaluable inferences regarding the pattern of suitability/susceptibility of the area of interest and causative role of the influential factors. Graphical Abstract.