論文の概要: A framework for spatial heat risk assessment using a generalized
similarity measure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10963v1
- Date: Sun, 20 Feb 2022 21:29:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-25 09:28:38.083649
- Title: A framework for spatial heat risk assessment using a generalized
similarity measure
- Title(参考訳): 一般化類似度尺度を用いた空間熱リスク評価の枠組み
- Authors: Akshay Bansal and Ayda Kianmehr
- Abstract要約: メリーランド州の様々な地域(郵便番号)にまたがるヒートハザードによる健康リスクを評価する新しい枠組みを開発する。
提案手法は,これら2つの指標のそれぞれを,対応する特徴ベクトルを開発して定量化し,次に高いリスク環境を示す指標特異的参照ベクトルを算出する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this study, we develop a novel framework to assess health risks due to
heat hazards across various localities (zip codes) across the state of Maryland
with the help of two commonly used indicators i.e. exposure and vulnerability.
Our approach quantifies each of the two aforementioned indicators by developing
their corresponding feature vectors and subsequently computes
indicator-specific reference vectors that signify a high risk environment by
clustering the data points at the tail-end of an empirical risk spectrum. The
proposed framework circumvents the information-theoretic entropy based
aggregation methods whose usage varies with different views of entropy that are
subjective in nature and more importantly generalizes the notion of
risk-valuation using cosine similarity with unknown reference points.
- Abstract(参考訳): 本研究では,メリーランド州の様々な地域(ジップコード)にまたがるヒートハザードによる健康リスクを,露出と脆弱性という2つの一般的な指標の助けを借りて評価する新しい枠組みを開発する。
上記の2つの指標をそれぞれ対応する特徴ベクトルを開発して定量化し,そのデータポイントを経験的リスクスペクトルの尾端にクラスタリングすることにより,リスクの高い環境を示す指標固有参照ベクトルを計算する。
提案手法は,自然に主観的なエントロピーの視点が異なる情報理論エントロピーに基づくアグリゲーション手法を回避し,また,未知の基準点とコサイン類似性を用いたリスク評価の概念を一般化する。
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