نوع مقاله : مقاله علمی - پژوهشی
نویسندگان
1 عضو هیئت علمی دانشگاه تهران،دانشکدگان فارابی،دانشکده مدیریت و حسابداری، تهران، ایران.
2 استادیار مجتمع دانشگاهی پدافند غیرعامل، دانشگاه صنعتی مالک اشتر، تهران، ایران
3 کارشناسی ارشد رشته سنجش از دور و سیستم اطالعات جغرافیایی دانشگاه تهران، تهران، ایران
4 کارشناسی ارشد رشته پدافند غیرعامل گرایش طراحی، مجتمع دانشگاهی پدافند غیرعامل، دانشگاه صنعتی مالک اشتر، تهران، ایران
چکیده
با ادامه روند رشد جمعیت شهری و افزایش تغییرات آبوهوایی، در سالهای آتی افراد بیشتری در برابر حوادث ناشی از تغییر اقلیم از جمله سیل قرار بگیرند. در این پژوهش برای ارزیابی آسیبپذیری منطقه 1 شیراز در برابر خطر سیل، روش تصمیمگیری چندمعیاره مبتنی بر سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) بکار گرفته شده است. معیارهای مورد استفاده در این تحقیق شامل کاربری اراضی، تراکم جمعیت، بافت فرسوده، شیب، شبکه آبراهه و فاصله از پل میباشد. همچنین جهت ترکیب نقشههای معیار و تولید وزن اولیه آنها، روش بهترین-بدترین(WLC) تعیین شده است. بر اساس اطلاع نگارنده، تاکنون هیچ مطالعهای به منظور ارزیابی آسیبپذیری شهری در برابر خطر سیلاب از روش WLC استفاده نکرده است. در نهایت به کمک ضرب وزن نسبی هر یک معیارها در مقادیر آنها، مقدار نهایی هر گزینه محاسبه گردید. بنابراین گزینههایی که بیشترین مقدار را داشته باشند، به عنوان مکانهایی با آسیبپذیری کمتر در برابر خطر سیل در نظر گرفته میشوند. وزندهی و رتبهبندی معیارها نشان میدهد که عامل تراکم جمعیت و شبکه آبراهه با 453/0، 041/0 به ترتیب بیشترین و کمترین وزن معیار را در تهیه نقشهی آسیبپذیری دارند. نتایج روش بهترین-بدترین با نرخ سازگاری 07/0، نشان میدهد مقایسات معیارها از سازگاری و ثبات بیشتری برخوردار میباشد. به طور کلی، نتایج نشان میدهد در قسمتهای شمالی و شمالشرقی به دلیل تراکم بالای جمعیت و تراکم بافت مسکونی، سطوح نفوذپذیری خاک کم و حجم رواناب افزایش یافته است. بنابراین در این محدودهها، پتانسیل آسیبپذیری در برابر خطر سیلاب نسبت به سایر نواحی بیشتر میباشد.
کلیدواژهها
عنوان مقاله [English]
Assessment of urban vulnerability to flood risk by using GIS-based Best-Worst method
نویسندگان [English]
- Seyed Mohammad Hosseini 1
- Ali Ghanbari Nasabb 2
- omid asgari 3
- ebrahim Hashemi fasaei 4
1 Assistant of professor at University of Tehran ,College of management and Accounting Tehran, Iran
2 Assistant professor, Department of Passive Defense, Malek Ashtar University of Technology, Tehran, Iran
3 -M.Sc. in Remote Sensing and Geographic Information System, University of Tehran, Tehran, Iran
4 Master of Passive Defense, Malek Ashtar University of Technology, Tehran, Iran
چکیده [English]
As urban population growth continues and climate change increases, it is predicted that more people will be exposed to climate change events, including floods, in the coming years. Floods are one of the most catastrophic natural disasters that can damage natural infrastructure and ecosystems and affect the lives of millions of people around the world. In this study, to assess the vulnerability of districts 1 in Shiraz to flood risk, a multi-criteria decision-making method based on Geographic Information System (GIS) was used. The criteria used in this study include land use, population density, worn-out texture, slope, waterway network and distance from the bridge Also, the best-worst (WLC) method has been determined to combine the standard maps and produce their initial weight. According to the author, so far no study has used the WLC method to assess urban vulnerability to flood risk. The weight obtained for the criteria shows that the population density factor and the waterway network with 0.453 and 0.041 have the highest and lowest standard weights in preparing a vulnerability map, respectively. The results of the best-worst method with a compatibility rate of 0.07 show that the criteria comparisons are more compatible and stable. In general, the results show that in the northern and northeastern parts of the study area, due to high population density and density of residential tissue, soil permeability levels have decreased and runoff volume has increased. Therefore, in these areas, the potential for flood risk is higher than in other areas.
کلیدواژهها [English]
- Urban Vulnerability Assessment
- Best-Worst method
- GIS
- districts 1 in Shiraz