تعداد نشریات | 31 |
تعداد شمارهها | 712 |
تعداد مقالات | 6,941 |
تعداد مشاهده مقاله | 11,411,656 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 7,790,888 |
تعیین مکانهای بهینة اسکان موقت شهری پس از زلزله به کمک رویکرد ادغام مکانی در منطقة 22 شهر تهران | ||
نشریه جغرافیا و توسعه | ||
مقاله 4، دوره 22، شماره 77، دی 1403، صفحه 81-106 اصل مقاله (1.46 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/gdij.2024.8683 | ||
نویسندگان | ||
پرهام پهلوانی* 1؛ علی ربانی2؛ بهناز بیگدلی3؛ سید احمد اسلامی نژاد4 | ||
1دانشیار دانشکدة مهندسی نقشهبرداری و اطلاعات مکانی، دانشکدگان فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
2دانشآموخته کارشناسی ارشد، دانشکدة مهندسی نقشهبرداری و اطلاعات مکانی، دانشکدگان فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
3استایار دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران | ||
4دانشآموخته کارشناسی ارشد، دانشکدة مهندسی نقشهبرداری و اطلاعات مکانی، دانشکدگان فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
چکیده | ||
پژوهش حاضر، بهدنبال مکانیابی مراکز اسکان موقت در منطقة 22 شهر تهران به کمک معیارهای مؤثر است. این معیارها شامل: فاصله از هلال احمر، فاصله از پل، فاصله از مدارس، فاصله از جادة اصلی، فاصله از ایستگاه پلیس، فاصله از منبع گاز، فاصله از مساجد، فاصله از مراکز پخش مواد غذایی، فاصله از خطوط مترو، فاصله از ایستگاه مترو، فاصله از مراکز سلامتی، فاصله از پارک و فضای سبز، فاصله از بیمارستان، فاصله از مراکز آتشنشانی، تراکم جمعیت، ریسک زلزله و شیب است؛ بنابراین نوآوری تحقیق حاضر، استفاده از ترکیب مناسب و کافی از معیارها برای مکانیابی مراکز اسکان موقت میباشد. در این راستا، از روش ادغام دادهمحور رگرسیون وزندار جغرافیایی «GWR» با دو هستة گوسین و مکعبی سهگانه استفاده شد. روش پیشنهادی مناسب برای مسائل، رگرسیون مکانی است، زیرا این روش با دو خاصیت منحصربهفرد دادههای مکانی یعنی؛ خودهمبستگی مکانی و ناایستایی مکانی سازگار است. مقادیر «R2 و RMSE» حاصل از روش «GWR» با هستة مکعبی سهگانه بهترتیب 9413/0 و 3470/0 بهدست آمد که نشاندهندة سازگاری بالای هستة مکعبی سهگانه نسبت به هستة گوسین است. همچنین نتایج بهدستآمده نشان میدهد که پارک چیتگر و مجموعهورزشی آزادی، یکی از وسیعترین و مناسبترین پهنهها برای احداث پناهگاههای اسکان موقت پس از بروز بحران زلزله برای منطقة 22 شهر تهران میباشند. | ||
کلیدواژهها | ||
زلزله؛ اسکان موقت؛ رگرسیون وزندار جغرافیایی؛ منطقة 22 شهر تهران | ||
مراجع | ||
ارکانی، احسان؛ حسین حاتمینژاد؛ سهیل قره (1399). شناسایی و اولویتبندی عوامل موثر بر افزایش ریسک زلزله در بافتهای فرسوده شهری با رویکرد ترکیبی تکنیک دلفی فازی و مدل BMW، نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی. دوره 20. شماره 59. صفحات ۲۹۱-۳۰۶.
اسماعیلی، سهیلا (1396). مکانیابی اسکان موقت پس از زلزله احتمالی تهران در فضاهای سبز شهری منطقه ۲۲ شهرداری تهران، دانش پیشگیری و مدیریت بحران. دوره 7. شماره 3. صفحات ۲۷۳-۲۸۳.
امان پور، سعید؛ علیرضا پرویزیان (1399). مکانیابی پناهگاه های چندمنظورۀ شهری مبتنی بر اصول پدافند غیر عامل (مطالعۀ موردی: منطقۀ 1 کلانشهر اهواز). مجله علمی آمایش سرزمین. دوره 12. شماره 2. صفحات 406-385.
بازدار، سجاد؛ محمدرضا زندمقدم؛ سعید کامیابی (1399). سنجش و ارزیابی کمی آسیب پذیری شهری در برابر زلزله نمونه مورد استان ایلام، نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی. دوره 20. شماره 59. صفحات ۱۹۷-۲۱۲.
سلطانی، زینب؛ سیدعلی المدرسی (1396). تعیین مکان مناطق اسکان موقت و سایتهای امدادرسانی پس از زلزله در بافت تاریخی شهر یزد با استفاده از AHP،FUZZY LOGIC ، FAHP و GIS، فصلنامه جغرافیا و آمایش شهری- منطقهای، دوره 22. شماره 7. صفحات 20-1.
جمالآبادی، جوا؛ محمد سلمانیمقدم؛ علی شکاریبادی؛ مرضیه نوده (1398). مکانیابی مراکز اسکان موقت جمعیت پس از زلزله در سکونتگاههای شهری مطالعه موردی: شهر سبزوار، نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی. دوره 55. شماره 19. صفحات ۱۵۳-۱۷۱.
کریمپور، سارا؛ مهدی مؤمنی (1396). مکانیابی اسکان موقت پس از زلزله (مطاله موردی شهر اصفهان )، نشریه جغرافیا و مطالعات محیطی. دوره 20. شماره 5. صفحات 138-125.
ابراهیمیانقاجاری، یاسر (1399). طراحی و پیاده سازی یک مدل GIS مبنا برای برنامهریزی اسکان موقت در مدیریت بحران زلزله شهر بابل، فصلنامه علمی- پژوهشی اطلاعات جغرافیایی، دوره 29. شماره 113. صفحات 29-41.
مقیمی، ساجده؛ دانیال منصفیپراپری (1398). مکانیابی فضای مناسب برای اسکان موقت زلزلهزدگان با استفاده از تحلیل سلسله مراتبی و ترکیب خطی وزنی بر مبنای GIS نمونه موردی: شهر شاهرود، تحلیل فضایی مخاطرات محیطی. دوره 6. شماره 1. صفحات 94-71.
http://jsaeh.khu.ac.ir/article-1-2865-fa.html
Aad, G., Abbott, B., Abdallah, J., Khalek, S. A., Aben, R., Abi, B., & Abreu, R (2014). Measurements of spin correlation in top-antitop quark events from proton-proton collisions at s= 7 TeV using the ATLAS detector. Physical Review D, 90(11), 112016. http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevD.90.112016 Boostani, A., Jolai, F., & Bozorgi-Amiri, A (2019). Optimal location selection of temporary accommodation sites in Iran via a hybrid fuzzy multiple-criteria decision making approach. Journal of Urban Planning and Development, 144(4), 04018039. https://ascelibrary.org/doi/abs/10.1061/%28ASCE%29UP.1943-5444.0000479 Contreras, D., Forino, G., & Blaschke, T (2018). Measuring the progress of a recovery process after an earthquake: The case of L'aquila, Italy. International journal of disaster risk reduction, 28, 450-464. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2017.09.048 Dabiri, M., Oghabi, M., Sarvari, H., Sabeti, S., & Kashefi, H. R (2020). A combination risk-based approach to post-earthquake temporary accommodation site selection: A case study in Iran. Iranian Journal of Fuzzy Systems. https://doi.org/10.22111/IJFS.2020.5601 Fotheringham, A. S., & Oshan, T. M (2016). Geographically weighted regression and multicollinearity: dispelling the myth. Journal of Geographical Systems, 18(4), 303-329. https://doi.org/10.1007/s10109-016-0239-5 Hong, I., & Yoo, C. 2020. Analyzing Spatial Variance of Airbnb Pricing Determinants Using Multiscale GWR Approach. Sustainability, 12(11), 4710. https://doi.org/10.3390/su12114710 Hosseini, S. A., de la Fuente, A., & Pons, O (2016). Multicriteria decision-making method for sustainable site location of post-disaster temporary housing in urban areas. Journal of Construction Engineering and Management, 142(9), 04016036. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0001137 Junian, J., & Azizifar, V (2018). The evaluation of temporary shelter areas locations using geographic information system and analytic hierarchy process. Civil Engineering Journal, 4(7), 1678-1688. https://doi.org/10.28991/cej-03091104 Kilci, F., Kara, B. Y., & Bozkaya, B (2015). Locating temporary shelter areas after an earthquake: A case for Turkey. European Journal of Operational Research, 243(1), 323-332. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2014.11.035 Murray, A. T., Xu, J., Baik, J., Burtner, S., Cho, S., Noi, E., & Zhou, E (2020). Overview of Contributions in Geographical Analysis: Waldo Tobler. Geographical Analysis, 52(4), 480-493. https://doi.org/10.1111/gean.12257 Oshan, T. M., Li, Z., Kang, W., Wolf, L. J., & Fotheringham, A. S (2019). mgwr: A Python implementation of multiscale geographically weighted regression for investigating process spatial heterogeneity and scale. ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(6), 269. https://doi.org/10.3390/ijgi8060269 Pu, H., Luo, K., Wang, P., Wang, S., & Kang, S (2017). Spatial variation of air quality index and urban driving factors linkages: Evidence from Chinese cities. Environmental Science and Pollution Research, 24(5), 4457-4468. https://doi.org/10.1007/s11356-016-8181-0 Sánchez-Lozano, J. M., Ramos-Escudero, A., Gil-García, I. C., García-Cascales, M. S., & Molina-García, A (2022). A GIS-based offshore wind site selection model using fuzzy multi-criteria decision-making with application to the case of the Gulf of Maine. Expert Systems with Applications, 210, 118371. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118371 Song, S., Zhou, H., & Song, W (2019). Sustainable shelter-site selection under uncertainty: A rough QUALIFLEX method. Computers & Industrial Engineering, 128, 371-386. https://doi.org/10.1016/j.cie.2018.12.053 Tang, C., Liu, X., Cai, Y., Westen, C. V., Yang, Y., Tang, H., & Tang, C (2020). Monitoring of the reconstruction process in a high mountainous area affected by a major earthquake and subsequent hazards. Natural Hazards and Earth System Sciences, 20(4), 1163-1186. https://nhess.copernicus.org/articles/20/1163/2020/ Wang, X., & Liu, H., (2019), A Knowledge-and Data-Driven Soft Sensor Based on Deep Learning for Predicting the Deformation of an Air Preheater Rotor. IEEE Access, 7, 159651-159660. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2950661 Wen, H., Zhang, X., Zeng, Q., Lee, J., & Yuan, Q (2019). Investigating spatial autocorrelation and spillover effects in freeway crash-frequency data. International journal of environmental research and public health, 16(2), 219. https://doi.org/10.3390/ijerph16020219 Wu, D (2020). Spatially and Temporally Varying Relationships between Ecological Footprint and Influencing Factors in China's Provinces Using Geographically Weighted Regression (GWR). Journal of Cleaner Production, 121089. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121089 Ye, X., Yu, X., & Wang, T (2020). Investigating spatial non-stationary environmental effects on the distribution of giant pandas in the Qinling Mountains, China. Global Ecology and Conservation, 21, e00894. https://doi.org/10.1016/j.gecco.2019.e00894 Zemestani, A., & Soori, H (2019). Relationship between fatal road traffic injury rates and Human Development Index in Iran. Journal of Injury and Violence Research, 11(4 Suppl 2). https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7186985/ Zeng, C., Yang, L., Zhu, A. X., Rossiter, D. G., Liu, J., Liu, J., & Wang, D (2016). Mapping soil organic matter concentration at different scales using a mixed geographically weighted regression method. Geoderma, 281, 69-82. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2016.06.033 Zhou, Q., Wang, C., & Fang, S (2019). Application of geographically weighted regression (GWR) in the analysis of the cause of haze pollution in China. Atmospheric Pollution Research, 10(3), 835-846. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 30 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 37 |