
تعداد نشریات | 33 |
تعداد شمارهها | 764 |
تعداد مقالات | 7,395 |
تعداد مشاهده مقاله | 12,232,879 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,348,562 |
تصمیمگیری چند معیاره مبتنی بر GIS برای مدلسازی آسیبپذیری لرزهای با استفاده از کمیت سنج های مفهومی OWA | ||
مخاطرات محیط طبیعی | ||
مقاله 1، دوره 14، شماره 45 - شماره پیاپی 3، مهر 1404، صفحه 1-16 اصل مقاله (2.01 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/jneh.2024.41473.1873 | ||
نویسندگان | ||
یاسمن اسدی1؛ میثم ارگانی* 2؛ کیوان عزی مند3 | ||
1دانشجوی دکتری سنجش از دور و سامانه اطلاعات جغرافیایی، دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران | ||
2استادیار گروه سنجش از دور و سامانه اطلاعات جغرافیایی، دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران | ||
3دانشجوی دکتری سنجش از دور و سامانه اطلاعات جغرافیایی، دانشکده علوم زمین، دانشگاه شهید بهشتی، تهران | ||
چکیده | ||
زلزله یکی از مخربترین بلایایی است که خسارات زیادی به سازهها و انسان وارد میکند. عوامل زیادی در آسیبپذیری مناطق شهری در برابر زلزله نقش دارند. در تهران وجود ساختمان قدیمی، تراکم بالای جمعیت، وجود گسلهای متعدد، تغییرات سطح آبهای زیرزمینی و نوع خاک سبب شده که این شهر به میزان قابلتوجهی در برابر خطر زلزله آسیبپذیر باشد. به همین منظور در این مطالعه نقشه آسیبپذیری فیزیکی شهر تهران در برابر زلزله در دو سناریوی متفاوت (با در نظر گرفتن سطح آب زیرزمینی و بدون در نظر گرفتن سطح آب زیرزمینی) تهیهشده است. در این مطالعه از عملگر میانگین وزنی مرتبشده برای ارائه طیف گستردهای از راهحلهای بدبینانه تا خوشبینانه بر اساس تحلیل چند معیاره استفادهشده است و نتایج آن در سناریوی های مختلف ارائهشده است. نتایج پژوهش نشان میدهد با در نظر گرفتن کمیت سنج مفهومی فازی "حداقل یکی" در سناریوی 6 پارامتری 67 درصد و در سناریوی 7 پارامتری 85 درصد ساختمانهای سه منطقه 20 و 16 و 11 در کلاس « آسیبپذیری بسیار زیاد» طبقهبندیشدهاند. مقایسه نتایج دو سناریو با توجه به متغیر بودن سطح آبهای زیرزمینی نشان میدهد که در سناریوی 7 پارامتری (با در نظر گرفتن سطح آب زیرزمینی) تقریباً در تمام استراتژیهای تصمیمگیری میزان آسیبپذیری از شمال به جنوب منطقه موردمطالعه افزایشیافته و مناطق موردمطالعه در کلاس آسیبپذیری زیاد و بسیار زیاد قرارگرفتهاند. | ||
کلیدواژهها | ||
مدلسازی؛ آسیبپذیری لرزهای؛ ساختمانهای شهری؛ روانگرایی | ||
سایر فایل های مرتبط با مقاله
|
||
مراجع | ||
Asadi, Y., Samany, N. N., & Ezimand, K. 2019. Seismic vulnerability assessment of urban buildings and traffic networks using a fuzzy ordered weighted average. Journal of Mountain Science, 16(3), 677-688. Asadi, Y., Neysani Samany, N., Kiavarz Moqadam, M., Abdollahi Kakroodi, A., & Argany, M. 2022. Seismic vulnerability assessment of urban buildings using the rough set theory and weighted linear combination. Journal of Mountain Science, 19(3), 849-861 Ashrafi, Kh., Shafiepour, M. Ghasemi, L. and B. NajarAraabi. 2012. Prediction of Climate Change Induced Temperature Rise in Regional Scale Using Neural Network, International Journal of Environmental Research 6 (3), 677-688 Belkhiri, L., Boudoukha, A., and L. Mouni. 2011. A multivariate Statistical Analysis of 250 Groundwater Chemistry Data, International Journal of Environmental Research 5 (2), 537- 544. Boroushaki, S., and J. Malczewski. 2010. “Using the Fuzzy Majority Approach for GIS-Based Multicriteria Group Decision-Making.” Computers & Geosciences 36 (3): 302– 312. doi:10.1016/j.cageo.2009.05.011. Boroushaki, S., Malczewski, J., 2008. Implementing an extension of the analytical hierarchy process using ordered weighted averaging operators with fuzzy quantifiers in ArcGIS. Comput. Geosci. 34, 399–410. Cheraghi, A., Wang, Y., Marković, N., & Ou, G. 2024. Efficient post-earthquake reconnaissance planning using adaptive batch-mode active learning. Advanced Engineering Informatics, 60, 102414. Chini, M., N. Pierdicca, and W. J. Emery. 2009. “Exploiting SAR and VHR Optical Images to Quantify Damage Caused by the 2003 Bam Earthquake.” IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 47 (1): 145–152. doi:10.1109/TGRS.2008.2002695. Duzgun, H. S. B., M. S. Yucemen, H. S. Kalaycioglu, K. Celik, S. Kemec, K. Ertugay, and A. Deniz. 2011. “An Integrated Earthquake Vulnerability Assessment Framework for Urban Areas.” Natural Hazards 59 (2): 917–947. doi:10.1007/ s11069-011-9808-6. Eldrandaly, K. A. 2013. “Exploring Multi-Criteria Decision Strategies in GIS with Linguistic Quantifiers: An Extension of the Analytical Network Process Using Ordered Weighted Averaging Operators.” International Journal of Geographical Greene, R., R. Devillers, J. E. Luther, and B. G. Eddy. 2011. “GIS‐ Based Multiple‐Criteria Decision Analysis.” Geography Compass 5 (6): 412–432. doi:10.1111/j.1749-8198.2011. 00431. Jiang, H., and J. Ronald Eastman. 2000. “Application of Fuzzy Measures in Multi-Criteria Evaluation in GIS.” International Journal of Geographical Information Science 14 (2): 173– 184. doi:10.1080/136588100240903. Hosseinpour, V., Saeidi, A., Nollet, M. J., & Nastev, M. 2021. Seismic loss estimation software: a comprehensive review of risk assessment steps, software development, and limitations. Engineering structures, 232, 111866. Kanokporn, K. and V. Iamaram. 2011. Ecological Impact Assessment; Conceptual Approach for Better Outcomes, Int. J. Environ. Res., 5 (2), 435-446. Kolat, C., R. Ulusay, and M. Lutfi Suzen. 2012. “Development of Geotechnical Microzonation Model for Yenisehir (Bursa, Turkey) Located at a Seismically Active Region.” Engineering Geology 127: 36–53. doi:10.1016/j.enggeo. 2011.12.014. Malakar, S., Rai, A. K., & Gupta, A. K. 2023. Earthquake risk mapping in the Himalayas by integrated analytical hierarchy process, entropy with neural network. Natural Hazards, 116(1), 951-975. Malczewski,J.,et al .(2003). GIS multicriteria evaluation with ordered weighted averaging (OWA): a case study of developing watershed management strategies. Environment and Planning A 35 (10), 1769–1784 Malczewski, J. 2006. “Ordered Weighted Averaging with Fuzzy Quantifiers: GIS-Based Multicriteria Evaluation for LandUse Suitability Analysis.” International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 8 (4): 270–277. doi:10.1016/j.jag.2006.01.003. Mohanty, W. K., M. Yanger Walling, S. K. Nath, and I. Pal. 2007. “First Order Seismic Microzonation of Delhi, India Using Geographic Information System (GIS).” Natural Hazards 40 (2): 245–260. doi:10.1007/s11069-006-0011-0. Moustra, M., Avraamides, M., & Christodoulou, C. 2011. Artificial neural networks for earthquake prediction using time series magnitude data or seismic electric signals. Expert systems with applications, 38(12), 15032-15039. Moradi, M., Delavar, M. R., & Moshiri, B. (2015). A GIS-based multi-criteria decision-making approach for seismic vulnerability assessment using quantifier-guided OWA operator: a case study of Tehran, Iran. Annals of GIS, 21(3), 209-222. Rahman, N., Ansary, M. A., & Islam, I. (2015). GIS-based mapping of vulnerability to earthquake and fire hazard in Dhaka city, Bangladesh. International journal of disaster risk reduction, 13, 291-300. Rashed, T., and J. Weeks. 2003. “Assessing Vulnerability to Earthquake Hazards through Spatial Multicriteria Analysis of Urban Areas.” International Journal of Geographical Information Science 17 (6): 547–576. doi:10.1080/ 1365881031000114071 Samadi Alinia, H., and M. R. Delavar. 2011. “Tehran’s Seismic Vulnerability Classification Using Granular Computing Approach.” Applied Geomatics 3 (4): 229–240. doi:10.1007/s12518-011-0068-7. Salehi, E., Zebardast, L. and A. R. Yavri. 2012. Detecting Forest Fragmentation with Morphological Image Processing in Golestan National Park in Northeast of Iran, International Journal of Environmental Research 6 (2), 531-536 Shadmaan, M. S., & Popy, S. (2023). An assessment of earthquake vulnerability by multi-criteria decision-making method. Geohazard Mechanics, 1(1), 94-102 Srikanth, Terala and others. (2010). Earthquake Vulnerability Assessment of ExistingBuildings in Gandhidham and AdipurCities Kachchh, Gujarat, India. Silavi, T., M. R. Delavar, M. R. Malek, N. Kamalian, and K. Karimizand. 2006. “An Integrated Strategy for GIS-Based Fuzzy Improved Earthquake Vulnerability Assessment.” Proceedings of Conference, ISPRS, The Second International Symposium on Geo-information for Disaster Management (Gi4DM), Goa, September 25–26, 6p Zadeh, L.A. 1983. A computational approach to fuzzy quantifiers in natural languages. Computers and Mathematics with Applications 9, 149–184. Yager RR 1988. On ordered weighted averaging aggregation operators in multicriteria decisionmaking, IEEE Trans. Syst. Man Cybern. 18 (1): 183-190. https://doi.org 10.1109/21.87068. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 320 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 14 |