به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

spatial modeling

در نشریات گروه جغرافیا
تکرار جستجوی کلیدواژه spatial modeling در نشریات گروه علوم انسانی
  • بهمن محمدی*

    تحلیل مکانی و مدل سازی بروز سرطان پوست در ایران با استفاده از GISچکیدهسرطان پوست به عنوان یکی از شایع ترین انواع سرطان در ایران، در سال های اخیر روند روبه رشدی داشته و به دلیل پیامدهای جسمی، روانی و هزینه های بالای درمان، به یکی از دغدغه های اصلی نظام سلامت تبدیل شده است. مطالعات مختلف نشان داده اند که عوامل طبیعی و اقلیمی نقش مهمی در بروز این بیماری ایفا می کنند. هدف اصلی این پژوهش، تحلیل مکانی و مدل سازی نرخ بروز سرطان پوست در سطح شهرستان های کشور با استفاده از داده های مکانی، اقلیمی و به کارگیری دو روش پیشرفته مدل سازی شامل رگرسیون وزندار جغرافیایی (GWR) و شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) است.ابتدا داده های مربوط به بروز سرطان پوست، پارامترهای اقلیمی و جمعیتی گردآوری شد. پس از تصحیح، فازی سازی و پیاده سازی تحلیل های مکانی با استفاده از سامانه اطلاعات جغرافیایی (GIS)، مدل سازی با دو رویکرد MLP و GWR انجام گرفت. نتایج حاصل از اعتبارسنجی مدل ها نشان داد که مدل MLP با ضریب همبستگی 0.74 نسبت به مدل GWR با ضریب 0.49 عملکرد دقیق تری در پیش بینی نرخ بروز سرطان پوست دارد. تحلیل حساسیت نیز مشخص کرد که مجموع بارش، ساعات آفتابی، میانگین ارتفاع، تعداد روزهای گردوغبار و تعداد روزهای برف و تگرگ مهم ترین عوامل موثر بر بروز این بیماری هستند.یافته های پژوهش حاضر می توانند در راستای سیاست گذاری های بهداشتی، شناسایی مناطق پرخطر، اولویت بندی مداخلات پیشگیرانه و افزایش آگاهی عمومی کاربرد داشته باشند.

    کلید واژگان: سرطان پوست، مدل سازی مکانی، GIS، عوامل اقلیمی
    Bahman Mohamadi *

    Spatial Analysis and Modeling of Skin Cancer Incidence in Iran Using GISAbstractSkin cancer, one of the most common types of cancer in Iran, has shown an increasing trend in recent years. Due to its physical, psychological impacts, and high treatment costs, it has become a major concern for the healthcare system. Various studies have indicated that natural and climatic factors play a significant role in the incidence of this disease. The primary objective of this research is to analyze the spatial distribution and model the incidence rate of skin cancer across Iranian counties using spatial data, climatic parameters, and advanced modeling techniques, including Geographically Weighted Regression (GWR) and Multilayer Perceptron (MLP) neural networks.Initially, data related to skin cancer incidence, climatic, and demographic factors were collected. After correction, fuzzification, and implementing spatial analysis using GIS, modeling was conducted using both MLP and GWR approaches. The results of model validation showed that the MLP model, with a correlation coefficient of 0.74, performed more accurately than the GWR model, which had a coefficient of 0.49, in predicting skin cancer incidence rates. Sensitivity analysis revealed that total precipitation, sunshine hours, average elevation, dusty days, and snowy days were the most influential factors affecting the disease.The findings of this study can be applied in health policy-making, identifying high-risk areas, prioritizing preventive interventions, and enhancing public awareness.

    Keywords: Skin Cancer, Spatial Modeling, GIS, Climatic Factors
  • Amin Karbasi Salmasi*

    This study examines the application of artificial intelligence in analyzing and understanding the urban morphology of Zanjan. The primary objective of this research is to propose a machine learning-based framework for the structural and functional analysis of urban fabrics. The research methodology involves collecting spatial and descriptive data from the city of Zanjan, processing these data using neural network algorithms, and analyzing the results through statistical approaches. By utilizing machine learning models, spatial patterns and relationships between various urban elements are identified, and urban transformation trends are analyzed. The findings indicate that artificial intelligence algorithms can identify hidden patterns within urban fabrics, enhance the accuracy of urban data processing, and enable the prediction of future changes in urban structures. This study also highlights how the physical and functional characteristics of urban fabrics influence sustainable urban development, demonstrating the potential of artificial intelligence in optimizing urban planning processes. The results can assist policymakers and urban planners in developing more effective strategies for the intelligent management of cities, ultimately contributing to the sustainable management of urban spaces.

    Keywords: Artificial Intelligence, Urban Morphology, Urban Spaces, Spatial Modeling, Urban Spatial Patterns
  • معصومه توانگر*، مهدی بازرگان، علیرضا معینی

    اپیدمی کووید-19 از جمله بیماری های عفونی واگیردار با میزان شیوع بسیار زیاد است که منجر به ایجاد تحولات عمیق و پیچیده ای در فضاهای شهری شده است. به همین منظور، مقاله حاضر با هدف شناسایی مکان های باقابلیت انتشار همه گیری بیماری کووید-19 در شهر مشهد انجام گرفته است.

    داده و روش

    پژوهش حاضر به لحاظ هدف از نوع تحقیقات کاربردی و به لحاظ روش از نوع توصیفی-تحلیلی و مبتنی بر تحلیل های فضایی است. در این مطالعه جهت شناسایی فضاهای شهری که امکان شیوع بیماری کووید-19 بالایی دارند، از مدل سازی بر مبنای تحلیل های فضایی و براساس مدل مکان مبنا با استفاده از نرم افزار ArcGIS انجام گرفته است.

    یافته ها

    مدل سازی فضایی مکان های شیوع کووید-19 در شهر مشهد نشان داد که در بخش مرکزی مشهد (مناطق 1، 2، 3، 6 و 8) به ویژه پیرامون حرم مطهر رضوی میزان شیوع کووید-19 بسیار بالا است. همچنین نتایج حاصل از مدل خودهمبستگی فضایی موران نشان داد که در فاصله 1482 متری از مرکز شهر خوهمبستگی مکانی مثبت و قوی است و از فاصله 4850 متری خودهمبستگی مکانی مثبت اما ضعیف بوده که بیانگر آن است از این فاصله به بعد از میزان شیوع کرونا کاسته می شود.

    نتیجه گیری

    شیوع ویروس کرونا در شهرهای گردشگری مذهبی بخصوص کلانشهر مشهد (پیرامون حرم مطهر رضوی) در اثر ورود زائران و گردشگران زیاد است که این عامل می تواند منجر به شیوع و پخشایش فضایی این اپیدمی به کل کشور شود. لذا شناخت کانون های شیوع کووید-19 در فضاهای شهری می تواند به مدیریت و انجام اقدامات پیشگیرانه در این زمینه کمک شایانی نماید.

    کلید واژگان: مدل سازی فضایی، کووید-19، مدل مکان مبنا، گردشگری مذهبی، مشهد
    Masoomeh Tavangar *, Mahdi Bazargan, Alireza Moeini

    The Covid-19 epidemic is one of the infectious diseases with a very high prevalence rate, which has led to deep and complex changes in urban spaces. For this purpose, the present article has been carried out with the aim of identifying places with the potential to spread the epidemic of the Covid-19 disease in the city of Mashhad. purpose, the current research is applied research and in terms of method, it is descriptive-analytical and based on spatial analysis. In this study, in order to identify the urban areas that have a high possibility of the spread of the Covid-19 disease, spatial modeling was used based on the location-based model, and spatial data analysis was performed with ArcGIS software. Spatial modeling of the places of outbreak of covid-19 in Mashhad showed that in the central part of Mashhad (areas 1, 2, 3, 6 and 8), especially around the holy shrine of Razavi, the rate of covid-19 is very high. Also, the results of Moran's spatial autocorrelation model showed that at a distance of 1482 meters from the city center, the autocorrelation is positive and strong, and at a distance of 4850 meters, the autocorrelation is positive but weak, which means that the spread of Corona will decrease from this distance. The spread of the corona virus in religious tourism cities, especially Mashhad metropolis (around the Holy Shrine of Razavi) is high due to the arrival of pilgrims and tourists, which can lead to the spread of this epidemic throughout the country.

    Keywords: Spatial Modeling, Covid-19, Location-Based Model, Religious Tourism, Mashhad
  • ایمان زندی، پرهام پهلوانی*، بهناز بیگدلی

    ایجاد تعادل میان تقاضا و ارائه خدمات بهداشتی و درمانی نیازمند بهره برداری از بیمارستان های جدید است، اما مسئله مهم این است که کدام مکان برای احداث بیمارستان بهینه است. تحقیق حاضر به منظور تعیین مکان بهینه احداث بیمارستان در منطقه 2 کلان شهر تهران از روش ترکیبی استفاده کرده است. روش ترکیبی استفاده شده مبتنی بر سیستم اطلاعات مکانی، مدل وزن دهی بهترین-بدترین و روش های تصمیم گیری چندمعیاره واسپاس و تاپسیس است. مقایسات زوجی کمتر در فرایند وزن دهی روش پیشنهادی موجب افزایش دقت و قابلیت اطمینان نتایج تصمیم گیری شده است. انجام توام مدل سازی مکانی و رتبه بندی نیز موجب کاهش فضای جست وجوی مکان های مناسب احداث بیمارستان شده است. این ابتکار علاوه بر افزایش دقت، موجب افزایش سرعت و سهولت تصمیم گیری می شود؛ بر این اساس، پس از تعیین معیارهای مناسب در تصمیم گیری، فرایند وزن دهی با مدل جدید بهترین-بدترین انجام شد و لایه مکانی هر معیار با استفاده از سیستم اطلاعات مکانی تهیه شد. براساس نتایج روش وزن دهی، معیارهای فاصله از بیمارستان های موجود و فاصله از مراکز بهداشتی و درمانی، به ترتیب بیشترین و کمترین وزن را به خود اختصاص دادند. در گام بعد، نقشه تناسب اراضی با تلفیق لایه های مکانی تهیه شد. تقریبا 88 درصد نتایج مدل سازی مکانی با واقعیت های منطقه مطابقت داشت و نیمه غربی به ویژه قسمت جنوب غربی برای احداث بیمارستان جدید، از تناسب بیشتری در مقایسه با سایر قسمت ها برخوردار بود. درنهایت سایت های شماره 2، 5 و 8 از میان 11 سایت کاندید، به عنوان بهینه ترین مکان برای احداث بیمارستان جدید در منطقه 2 کلان شهر تهران تعیین شد. پیشنهاد می شود که متناسب با جمعت ساکن در قسمت های فاقد دسترسی مطلوب به امکانات بیمارستانی در منطقه 2، یک یا چند بیمارستان در سایت های بهینه تعیین شده احداث شود تا علاوه بر بهبود دسترسی شهروندان به خدمات بهداشتی و درمانی، هزینه های دسترسی ساکنان منطقه به خدمات بهداشتی و درمانی کاهش یابد.

    کلید واژگان: مدل سازی مکانی، مکان یابی بیمارستان، مدل بهترین-بدترین، واسپاس، تاپسیس، سیستم اطلاعات مکانی
    Iman Zandi, Parham Pahlavani *, Behnaz Bigdeli

    Making a balance between the demand for healthcare services and the response to it requires the operation of new hospitals. But the important problem is finding the optimal for the construction of a hospital. The present research used a mixed method for determining the optimal location for a hospital in District 2 of Tehran. The mixed method is based on the Geospatial Information System (GIS), Best-Worst Method (BWM), and Multi-Criteria Decision-Making Methods, WASPAS, and TOPSIS. Fewer pairwise comparisons in the weighting process of the proposed method have increased the accuracy and reliability of decision-making results. The combination of spatial modeling and ranking has also reduced the search space for suitable places to build a hospital. For this purpose, after determining the appropriate criteria, the weighting process was carried out with BWM, and the spatial layer of each criterion was prepared using GIS. Based on the weighting results, the criteria of distance from existing hospitals and distance from healthcare centers have had the highest and lowest weight, respectively. In the next step, the land suitability map was prepared by combining the spatial layers. Almost 88% of the spatial modeling results corresponded with the realities of the region, and the western half, especially the southwestern part, for the construction of a new hospital, had a higher proportion than other parts. Finally, sites number 2, 5, and 8 among 11 candidate sites were determined as the most optimal places for the construction of a new hospital in the studied area. It is suggested that one or more hospitals should be built in the designated optimal sites in accordance with the population living in areas without optimal access to hospital facilities so that in addition to improving health spatial equity, the cost of citizens’ access to hospitals could be reduced.

    Keywords: Spatial Modeling, Hospital Location Selection, Best-Worst Method, WASPAS, TOPSIS, GIS
  • مجید داداش پور مقدم، حسن احمدزاده*، رضا ولی زاده

    همه گیری ویروس کرونا در دو سال اخیر گردشگری شهری در کلانشهر تبریز را به شدت تحت تاثیر قرار داده است. این مقاله با هدف احیاء و توسعه گردشگری شهری با رویکرد مکانی برای دوران پس از همه گیری مورد بحث قرار گرفته است. به همین منظور در این مطالعه معیارهای مکانی اجتماعی، محیطی، کالبدی و هواشناسی به عنوان شاخص های موثر و پیشران بر گردشگری شهری جمع آوری، و در یک رویکرد مدلسازی ترکیبی استفاده شده است. نتایج همبستگی پیرسون میان عوامل نشان دهنده تاثیر مستقل هر کدام از آنها و همبستگی منطقی بود. همچنین به منظور درک ارتباط میان همه گیری و گردشگری شهری از مدلسازی مکانی خطر کرونا نیز استفاده شده است. نتایج نشان داد که عوامل تراکم شهروندان مجرد (0.154)، تراکم جمعیت (0.153)، تراکم شهروندان متاهل (0.151) و تراکم شاغلین (0.135) به ترتیب دارای بالاترین اهمیت بر توسعه گردشگری شهری بودند. به علاوه نقشه های مکانی گردشگری شهری ایجاد شده توسط دو مدل ترکیبیFuzzy-WLC و Fuzzy- OWA نیز حاکی از پتانسیل بالای گردشگری در مناطق 2،3،6 و 7 هستند. یافته های مطالعه ما مدیریت گردشگری را در مواجهه با بحران های بزرگ گسترش می دهد و مشاوره های ارزشمندی را برای مدیران و سرمایه گذاران به منظور شناسایی و توسعه پتانسیل های گردشگری شهری ارایه می دهد.

    کلید واژگان: توسعه گردشگری شهری، همه گیری کرونا، مدلسازی مکانی، سیستم اطلاعات مکانی، تبریز
    Majid Dadash Pour Mogaddam, Hassan Ahmadzadeh *, Reza Valizadeh
    Introduction

    Interest in urban tourism since the early 1980s has greatly changed the trend and methods of tourism (Cianga & Popescu, 2013: 34). Thus, achieving sustainable urban development has always been one of the most important concerns of urban planners. Cities, as a collection of components, spaces, cycles and governing laws, regardless of their current relationships, as the most attractive tourist places, can provide various manifestations of beauty, services and peace for local residents and visitors.Therefore, achieving sustainable urban development has always been one of the most important concerns of urban planners. Therefore, one of the most effective processes of sustainable urban development is tourism, which can become the most important economic poles of cities. However, in the last two years, the corona virus epidemic has directly affected cities and its developments. The present study evaluates the tourism potential of Tabriz metropolis for the development of this industry with a branding approach for the post-epidemic period of Covid-19 with a macro and comprehensive management perspective based on spatial information system, reference location factors and spatial analysis.

    Data and Method

    The research process is based on data, GIS and hybrid modelling approach. First, 18 social, environmental, meteorological and physical factors affecting the potential of urban tourism were selected and the data became a place from a non-spatial dimension. Data localization process was done in ArcGIS 10.5 software and 18 raster factors were produced. After that, Pearson's correlation was used to ensure the absence of a linear relationship between the factors and the independent effect of each of them. Then, based on the impact of each of the factors, their standardization was done using the increasing and decreasing method in a binary way.

    Results and Discussion

    In the present study, all linear correlations are less than 0.7 and all factors will have a unique impact on the modelling output. Also, the density factors of single citizens (0.154), population density (0.153), density of married citizens (0.151) and density of employees (0.135) are of the highest importance and are key factors affecting the development of urban tourism, respectively. Although social factors have a higher impact, all factors have weights higher than 0 and a significant impact. The output maps of the two models used in this study indicate the high potential of tourism in areas 2, 3, 6 and 7.

    Conclusion

    High-risk areas with high impact of the epidemic have a higher potential for tourism. Using the branding approach, an exciting and attractive atmosphere can be created to attract domestic and foreign tourists.

    Keywords: Urban tourism development, Coovid-19 epidemic, spatial modeling, Spatial Information System, Tabriz
  • مهدی مراتی فر، شهرام کبودوندپور، جمیل امان اللهی*

    امروزه به دنبال پیشرفت فن سنجش از دور و افزایش دقت و قابلیت های تصاویر ماهواره ای، به نظر می رسد با تلفیق این قابلیت ها با اطلاعات موجود در خصوص تغییر یا تخریب منابع در گذشته و حال و براساس مدل سازی قادر به پیش بینی تغییرات کاربری اراضی در مناطق طبیعی و انسان ساخت از جمله مناطق حفاظت شده باشیم. یکی از راه های بسیار مهم برای این منظور، مدل سازی مکانی تغییرات کاربری زمین است که با استفاده از رهیافت های مختلفی انجام می شود. بنابراین مطالعه حاضر با هدف بررسی قابلیت مدل Ca-Markov برای بررسی تغییرات ایجاد شده در منطقه ی حفاظت شده ی بیجار در بازه ی زمانی 1987 تا 2013 و هم چنین مدل سازی این تغییرات و پیش بینی آن برای سال 2026 انجام شد. برای این منظور از تصاویر ماهواره ی لندست سال های 1987، 2000 و 2013 برای استخراج نقشه های کاربری زمین استفاده شد. اعتبارسنجی مدل با مقایسه ی بین نقشه ی پیش بینی شده برای سال 2013 توسط مدل و نقشه ی کاربری اراضی در همان سال انجام شد بطوریکه مساحت کاربری های مرتع و کشاورزی در سال 2013 حدود 21180.65 و 10273.53 هکتار بوده است که این مقدار مساحت توسط مدل به ترتیب حدود 21935.97 و 9631.62 هکتار محاسبه شده است که بیانگر دقت بالای مدل مورد استفاده برای پیش بینی تغییرات کاربری اراضی است. نتایج نشان داد که از سال 1987 تا 2000 حدود 12 درصد و از سال 2000 تا 2013 هم حدود 10 درصد از اراضی مرتعی به کشاورزی تبدیل شده است. پیش بینی انجام شده توسط مدل CA-Markov نشان می دهد در صورت ادامه ی روند کنونی حدود 13 درصد دیگر از سطح مراتع در بین سال های 2013 تا 2026 به زمین های کشاورزی تبدیل خواهند شد.

    کلید واژگان: تغییرات کاربری اراضی، مدل سازی مکانی، آشکارسازی تغییرات، Ca-Markov، MAXLIKE
    Mehdi Meratifar, Shahram Kaboodvandpour, Jamil Amanollahi*

    Nowadays, following the technological advances and increased accuracy of remote sensing and satellite imagery capabilities, it seems that the combination of these capabilities with the available information of changes or destruction of the resources in the past and present, and base on the modeling will be able to predict the land cover changes in the natural and anthropogenic areas such as protected area. One of the most important ways to obtain this object is the spatial modeling of land cover changes using various strategies. Therefore, the present study was to evaluate the ability of Ca-Markov model to estimate the land cover changes in protected area located in the Bijar state from 1987 to 2013 period and also modeling of this changes and predict of them for 2026. For this purpose, Landsat images of 1987, 2000, and 2013 were used to extraction of land cover maps. Validation of the model was taken by comparing the predicted map of 2013 using model and land cover map for the same year. The rangelands and agriculture lands use in 2013 were about 21180.65 and 10273.53 hectares which prediction result of the model showed 21935.97 and 9631.62 hectares, respectively. This result indicates the high accuracy of the Ca-Markov model to predict the land cover changes in 2013. The results showed that from 1987 to 2000, about 12 percent, and from 2000 to 2013, about 10 percent of the rangelands converted to agriculture lands. The prediction result of Ca-Markov model shows that if the current trend continues, between 2013 and 2026, about 13 percent of the rangelands will converted to agriculture land.

    Keywords: Land cover changes, Spatial modeling, Detecting changes, Ca-Markov, MAXLIKE
  • جعفر جعفرزاده، میثم ارگانی*

    آب های زیرزمینی از مهم ترین منابع طبیعی در مناطق خشک و نیمه خشک محسوب می شوند. هدف از این پژوهش شناسایی مناطقی است که توان آب زیرزمینی دارند و اولویت بندی عوامل موثر بر آن هست. در این پژوهش 11 شاخص تاثیرگزار بر توان آب زیرزمینی شامل شیب، ارتفاع، جهت شیب، فاصله از آب راه، تراکم زه کشی، فاصله از گسل، شاخص رطوبت پستی و بلندی، موقعیت پستی و بلندی، سنگ شناسی، کاربری زمین و موقعیت شیب نسبی به کاربرده شد. به روش تصادفی30 درصد از مجموع 58 چشمه در گروه داده های اعتبارسنجی و 70 درصد آن در گروه داده های آموزش گذاشته شد. برای اولویت بندی عامل های موثر و پهنه بندی توان آب زیرزمینی در آبخیز قوریچای، روش جنگل تصادفی ارتقاء یافته با بیشینه آنتروپی با بهره گیری از سامانه اطلاعات جغرافیایی به کار برده شد و برای ارزیابی مدل منحنی تشخیص عمل کرد نسبی (ROC) و سطح زیر منحنی (AUC)به کاربرده شد. نتیجه نشان داد که توان آب زیرزمینی در حدود هشت درصد حوضه آبخیز، بیش تر در خروجی حوضه است. بر اساس نمودار VIP لایه TWI با مقدار 329/0 و لایه فاصله از رودخانه با مقدار 175/0 به ترتیب بیش ترین و کمترین عامل های تاثیرگزار بر توان آب زیرزمینی با مقادیر بود. سطح زیر منحنی AUC نشان دهنده ی دقت 87 درصدی در مرحله ی آموزش برای شناخت منطقه های دارای توان آب زیرزمینی بود. نتیجه ی این پژوهش می تواند در مدیریت آب زیرزمینی در حوضه آبخیز قوریچای در رابطه با افزایش جمعیت و همچنین گسترش ساخت و ساز انسانی و توسعه کشاورزی منطقه به کار برده شود.

    کلید واژگان: آبهای زیرزمینی، جنگل تصادفی، پهنه بندی، مدل سازی فضایی، سامانه اطلاعات جغرافیایی، شمالغرب ایران
    Jafar Jafarzadeh, Meysam Argany *

    Groundwater is one of the most important natural resources in arid and semi-arid regions. The purpose of this study is to identify areas that have groundwater capacity and to prioritize the factors affecting it. In this study, 11 indicators affecting groundwater capacity including Slope, Elevation, Aspect, Distance from River, Drainage Density, Distance from Fault, Topographic Wetness Index, and Topographic Position Index, lithology, Land use and Relative Slope Position were used. 30% of the totals of 230 wells were randomly placed in the validation data group and 70% in the training data. To prioritize the effective factors and zoning of groundwater potential in Ghorichay watershed, the random forest method was used using ArcGIS and to evaluate the model of relative performance curve (ROC) and Area Under the curve surface (AUC). The results showed that the groundwater capacity of about 8% of the watershed is higher at the outlet of the watershed. According to the VIP diagram, the TWI layer with a value of 0.329 and the distance from the river layer with a value of 0.175 was the most and the least influential factors on groundwater capacity, respectively. The area below the AUC curve showed an accuracy of 87% in the training phase to identify areas with groundwater potential. The result of this study can be used in groundwater management in the Ghorichay watershed.

    Keywords: Groundwater, Random forest, Zoning, spatial modeling, GIS, Maximum entropy, Ghorichay catchment, North Western Iran
  • محسن آقایاری هیر*، محمد ظاهری، ناهید رحیم زاده

    در مناطق روستایی افراد برای تامین نیازهای مختلف خود مجبور به سفر هستند که بیشتر این سفرها مهم و اجتناب ناپذیر است. عوامل متعددی بر میزان این سفرها و جهت آنها تاثیر می گذارد. پژوهش حاضر نیز به روش توصیفی-تحلیلی و با ماهیتی کاربردی سعی در مدلسازی جریان این سفرها و شاخص های تاثیرگذار بر میزان آنها دارد. گردآوری اطلاعات به صورت کتابخانه ای و میدانی بوده است که از طریق سرشماری 1390 و 1395 و ابزار محقق ساخته به دست آمد. جامعه آماری تحقیق شامل خانوارهای روستایی شهرستان تبریز می باشد. حجم نمونه، با استفاده از فرمول کوکران با فاصله اطمینان 95درصد برابر 320 خانوار بوده و شیوه نمونه گیری به صورت تصادفی ساده است. برای تحلیل داده ها از رگرسیون وزنی جغرافیایی، شاخص نزدیکترین همسایگی، شاخص مورران و لکه های داغ در نرم افزار ArcGIS10.6 استفاده گردید. نتایج بررسی های صورت گرفته بیانگر وجود الگوی خوشه ای در پراکنش فضایی سفرها بوده است به گونه ای که سفرها در برخی روستاها زیاد و در برخی دیگر کم است. بررسی ارتباط متغیرهای پژوهش با میزان سفر با استفاده از مدل GWR نیز نشانگر تاثیر بیشتر دسترسی به حمل ونقل عمومی در میزان سفر روستاها بوده است.

    کلید واژگان: مدلسازی فضایی، جریان سفر، تقاضای سفر، شهرستان تبریز
    Mohsen Aghayari Hir*, Mohammad Zaheri, Nahid Rahimzadeh
    Introduction

    Lack of essential services increases the need for mobility and relocation in rural areas and makes people travel to meet their needs. The need for mobility along with the absence of public transportation services, while prolonging travels, has affected travel demand and flow, so that people use several vehicles in a travel chain (origin-destination) (Stfen and Hunt, 2006: 104). Various spatial factors affect the flow, destination and volume of trips, which can be shown by spatial analysis and modeling as one typical method to do this. Spatial statistics tools include a set of techniques and methods for describing and modeling spatial data. Use of spatial statistics helps us to increase the accuracy of results and observations in cases where the distribution or dispersion of data in space is complicated. In this paper, geographically-weighted regression and spatial modeling have been used to show the volume and travel flow in villages, and also the factors affecting them to determine, besides the origin and destination of rural travels, travel volume and their spatial distribution. The question is what factors are influential in the destination of these trips and their volume, and to what extent is the impact of each of these factors on the frequency of rural travel demands.

    Methodology

    The present article is a descriptive-analytical method with a practical purpose and the data is collected both in the field and from the existing documents. In the documentary section, some data were collected from 1390 and 1395 censuses and some other using questionnaires. The statistical population of the study were all rural households in Tabriz County, where a researcher-made questionnaire was used to obtain travel information. Since the number of households amounted to 33379 families, using the Cochran formula 320 sample sizes were selected and questionnaires were randomly distributed between rural households. Given that the primary purpose of this study is to model the spatial pattern of passenger flow in space and time, so that the spatio-temporal mobility of passengers in the road network can be seen, three components including the extraction of passenger travel pattern (Origin-destination), determination of the travel routes, and the factors affecting these trips were identified. In the first step, the data obtained from the questionnaire were processed to model and plot the travel pattern (origin-destination of trips). For this purpose, it was necessary to identify the villages with and without bus stations and public transportation servicesas well as the travel routes of passengers. The next step is modeling the travel patterns and flow of passengers. In this study, ArcGIS software was used to show the flow of travel. This mapshows the direction of movement and the volume of the flow adjusted by line widths. Using the simulated travel routes, a flow matrix was obtained from the travel volume among all villages, small towns, and Tabriz city. Then, to investigate the dominant pattern of the travel demand, spatial autocorrelation analysis (local Moran pattern) and hot spots were used to determine the pattern of space travel distribution. Finally, in order to reveal the most influential factor affecting travel demand as the independent variable, a geographically-weighted regression model was formed and the relationship between travel and such indicators as demographic, economic, and social factors were analyzed and modeled.

    Results and discussion

    Initially, the data collected from the villages were entered into the ArcGIS software to obtain the origins and destinations of the passengers, their travel directions, and the way their travels were distributed. Then, using Spatial analyst tools, the direction and spatial distribution of trips were obtained by a straight line as an Origion-Destination matrix for short-term trips to Tabriz city. The results showed that many trips were made outside the countryside to the city of Tabriz, and some of these trips were made to large villages and small towns. According to the data extracted from the questionnaire, many of these trips are made by car or taxi because many of these villages are on the roads where public transport does not pass through.Hot spot analysis has been used to identify villages with high travel rates. The results obtained from the analysis of hot spots indicate that the main places of travels are mostly in the villages of Maidan Chai and Aji-Chay, which seems to be due to the access to public transportation services and the existence of villages with buses to Tabriz city in these rural areas. In the next step, in order to model and explain the effect of research variables on travel demand, GWR was used in GIS. According to the results of the analysis, the parameters of R2 and adjusted R2 are 0.8 and 0.75, respectively. This means that based on a geographically-weighted regression, the indicators considered at the 0.95 confidence level explain 0.80 of the trips and have acceptable accuracy in modeling the spatial relationships of the factors affecting the travel demands of individuals. In addition, the AICc value indicates a lower number, indicating a better fit of the observed data. Due to the different nature of the indicators, the effect of each of the indicators and factors on the amount of travels was investigated separately. The results show that the highest amount of R2 with a value of 0.72 is related to the access to the public transport, followed by the number of workers outside the village with a value of 0.70. Among these, the least influential factor is the total travel time to reach the destination with a value of 0.21, which indicates that people travel to access services and meet their needs regardless of the total time to reach their destinations.

    Conclusion 

    The results of the study showed that several factors have affected the heterogeneity of travel demands in rural areas, which, according to the study, access to the public transport and people working outside the village have the most impact. In addition, most of daily trips to the city of Tabriz are done for business and by personal cars. These trips are based on hot spot analysis in Maidan Chai and Ajichay villages, where most of the villages near the city of Tabriz have access to the public transport (bus) and taxi. The short distance between these villages and the city of Tabriz, the existence of public transportation services in them, and consequently lower costs and ease of movement have caused the accommodation of the overflow of Tabriz in these villages and have increased the demand for travel in these villages, in such a way that during the day, the movement of travelers in these villages is the same as daily trips in the city of Tabriz, and educational, recreational, shopping, health, etc. trips are made from these villages to the city of Tabriz. In addition, the presence of several industrial towns and factories near the villages of Ajichai and Maidanchai has increased the number of business trips in these villages.

    Keywords: Spatial modeling, Travel flow, Travel demand, Tabriz city
  • سعید امانپور*، ندا پیوند، خاطره رمضان پور اسعدیه، فرزانه مهریان
    هدف اصلی این پژوهش مدل سازی مکانی نقشه ی کاربری اراضی شهر همدان جهت تولید نقشه آلودگی صوتی است. این پژوهش از نظر هدف کاربردی و از نظر ماهیت توصیفی- تحلیلی است. داده های نظری پژوهش به روش کتابخانه ای و طرح های پژوهشاتی، آمارنامه ها، کتب موجود و مقالات، طرح های شهری جمع آوری شد. هم چنین اطلاعات میدانی به روش مشاهده گردآوری شد. جهت تجزیه و تحلیل داده ها، ابتدا با بهره گیری از آراء خبرگان از مدل چند متغیره (FAHP) برای وزن بخشی به شاخص ها استفاده شده، سپس اصول و معیارهای همجواری مدنظر استخراج و شناسایی گردیده است و با استفاده از  GIS نقشه های همجواری طراحی شده اند. در این مرحله نقشه های تولید شده فاقد واحدهای همگن می باشد، جهت استانداردسازی و همگن کردن و هم چنین افزایش انعطاف پذیری آن ها از منطق فازیFuzzy Membership استفاده می شود.  پس از ارزش گذاری و تعیین وزن ها، نتایج را در محیط سیستم اطلاعات جغرافیایی در لایه ها تاثیر داده و در انتها با استفاده از ابزار Fuzzy Overly با گامای 9/0 نقشه های لایه های موردنظر تلفیق و تحلیل مکانی گردیده اند. تحلیل یافته ها نشان می دهد که در پهنه با خطرپذیری خیلی کم 34/7 درصد کل کاربری های منتخب، پهنه با خطرپذیری کم 02/6، پهنه با خطر متوسط 49/7 درصد، پهنه با خطرپذیری زیاد 48/40 درصد و در محدوده با خطرپذیری خیلی زیاد 67/38 درصد از تعداد 1354367035کاربری موجود را در بر گرفته است.
    کلید واژگان: مدل سازی فضایی، کاربری اراضی، آلودگی صوتی، آسایش صوتی، شهر، همدان
    Saeid Amanpour *, Neda Peyvand, Khatereh Ramezanpour Asadieh, Farzaneh Mehrian
    The main objective of research is the spatial modeling of the land use map of Hamadan city to produce the noise pollution map. This research is applied in terms of purpose and descriptive-analytical in nature. Theoretical data were collected through library and research projects, statistics, existing books and articles, urban plans. Field information was also collected by observation method. In order to analyze the data, we first used the multi-variable model (FAHP) to evaluate the weight of the indicators, then the principles and criteria of neighboring criteria were extracted and identified and using the ARCGIS Tool Euclidean Distance was exploited. Generated maps do not have homogeneous units, In order to standardize is used to standardize and homogenize and also increase their flexibility from Fuzzy Membership fuzzy logic. After valuing and determining the weights, The results exert its influences in the GIS environment were affected by the Raster Calculator option in the layers, and finally using the Fuzzy overly tool with a 0.9% gamma The maps of layers in question have been integrated and spatially analyzed. The analysis of the results shows that in the area with very low risk of 7.34 percent of the total selected uses, the zone with a low risk of 6.02, a zone with a mean risk of 7.49 percent, in the zone with a high risk area of 38.67 percent of the number of 1354367035 existing uses is included.
    Keywords: Spatial Modeling, land use, noise pollution, Noise Comfort, City, Hamadan
  • علیرضا پرویزیان*، هاجر احمدی، سعید امان پور، عبدالمطلب درخشان

    آسایش صوتی عدم وجود صداهای مزاحم و نابهنجار در محیط کار و زندگی افراد است. عدم آسایش صوتی در محیط می تواند موجب آزار صوتی و برهم خوردن تعادل روحی و روانی افراد گردد؛ این تحقیق از نظر هدف کاربردی و از نظر ماهیت توصیفی-تحلیلی است. داده های نظری پژوهش به روش کتابخانه ای و میدانی گردآوری شد و به منظور بررسی توزیع مکانی همجواری در کاربری اراضی جهت استخراج نقشه آسایش صوتی از بانک داده مکانی بهره گرفته شد. در پژوهش حاضر عامل فاصله بعنوان متغیر اصلی پژوهش مطرح است که مبنای سنجش سازگاری و ناسازگاری استقرار کاربری ها از منظر همجواری و مجاوت می باشد. جهت تجزیه و تحلیل اطلاعات از نرم افزارهای (Excel  و GIS) استفاده شده است. مدل به کار رفته نیز تحلیل سلسله مراتب فازی (FAHP) با نظرخواهی از 5 نفر از کارشناسان بوده است. تحلیل یافته ها نشان می دهد که در بین نواحی چهارگانه، ناحیه دو بیشترین آلودگی و ناحیه چهار کمترین آلودگی را در بین نواحی شهر یاسوج دارد.

    کلید واژگان: مدل سازی مکانی، کاربری اراضی شهر، نقشه آلودگی صوتی، یاسوج
    Alireza Parvizian *, Hajar Ahmadi, Said Amanpour, Abdulmutallab Derakhshan

    The absence of abnormal noise and acoustic comfort in the workplace and people's lives . No sound and acoustic comfort in the environment can harm people's mental imbalance; The main objective of this research modeling land use map locations to produce a maps of noise pollution is Yasouj. This study is descriptive and analytical in nature and in terms of purpose. Library and field study, no data were collected to determine the spatial distribution of land adjacent to extract acoustic comfort Map of the location database was used. In this study, the main variable is the distance as the basis for assessing the compatibility or incompatibility of establishment is from the perspective of proximity and vicinity. To analyze the information, software (Excel and GIS) is used. The model used in the analysis (FAHP) is a survey of five experts. Data analysis showed that among the four districts, the two most contaminated area and the area in between the four lowest infection is Yasouj areas.

    Keywords: spatial modeling, land use, noise pollution map, Yasouj
  • حسن محمود زاده، آذر پویان جم*، سلیمه اصغر زاده

    امروزه عدم ارتباط معماری شهر با اصول پدافند غیرعامل سبب بروز ناهنجاری در زمان بحران شده است. این ناهنجاری ها خلا دسترسی مناسب به زیرساخت های شهری و فقدان ایمنی، امنیت و آسیب پذیری را در بافت های شهری به همراه داشته است. مسئله پژوهش حاضر چالش آسیب پذیری در زیرساخت های شهری از منظر پدافند غیرعامل است. قلمرو مطالعه حاضر، شهر مشهد به عنوان دومین شهر بزرگ ایران است. این پژوهش به لحاظ هدف، کاربردی و از لحاظ روش شناسی، توصیفی تحلیلی مبتنی بر رویکرد مطالعات مکانی- مدلی است و شاخص های زیرساخت های ویژه، خدمات اضطراری، عمومی و مردمی و مدیریتی در قالب 1560 زیرساخت دسته بندی و استخراج شدند. جهت سنجش الگوی همجواری 14 لایه موثر در آسیب پذیری شناسایی شد و با استفاده از تحلیل ترکیبی ANP-DEMATEL-GIS وزندهی شدند. برای کشف روند الگو جهت طبقه بندی شاخص های کلان از خود همبستگی فضایی نرم افزار Geoda و برای توزیع فضایی آسیب پذیری زیرساخت های شهری در برابر حمله هوایی از ابزار FUZZY OVERLAY در نرم افزار ArcGIS استفاده شده است. یافته های موضوعی نشان می دهد که مراکز بهداشتی و صنایع شهری اثرگذارترین شاخص و انبار و مراکز مذهبی اثرپذیرترین شاخص ها شناخته شدند. همچنین روند الگوها نشان می دهد بیش ترین ضریب شاخص های کلان مربوط به زیرساخت های ویژه با اهمیت 55/1 است. نتایج یافته های مکانی به روشنی بیان می کند بیش از 60 درصد از زیرساخت ها در وضعیتی از آسیب پذیر تا کاملا آسیب پذیر هستند و فقط 93/4 درصد یا به عبارتی چیزی حدود 5 درصد از تمام زیرساخت های شهری مشهد وضعیتی ایمن و کم خطر دارند.

    کلید واژگان: مدل سازی مکانی، آسیب پذیری، زیرساخت شهری، پدافند غیرعامل، مشهد
    Hassan Mahmoudzadeh, Azar PouyanJam*, Salimeh AsagharZadeh
    Introduction

    By raising the number of wars, especially during the last century, and by increasing the harm and loss of human lives and financial and psychological damage to people, efforts and movements were studied and considered in scientific terms under the passive defense. Today, the aim of targeting the cities with weapons and destroying urban infrastructures, primarily through aerial strikes, is to disrupt morale and cause harm to economic conditions and social systems, which can cause many disasters in case of destruction of such centers because of the high numbers of service users. Considering the importance of urban infrastructures during war, especially during air fights, proper attention to the principles of the passive defense approach has much higher priority in site selection and design. Mashhad is one of the most vulnerable cities of Iran in terms of war for having a high density of population and buildings, vast quantities of deteriorated texture. Since the aerial attack in this city has not been applied, we are trying to investigate the spatial safety of its urban infrastructures.Many researches have been carried out in Iran on various topics related to passive defense. This research is modeling with the ANP-DEMATEL-GIS approach of boundary protection and vulnerability of urban infrastructures against airstrikes. The following are some of the most significant research activities in this field. Parisi, et al . (2014) used passive defense criteria in Saqqez to enhance urban safety and the need for it at the national and regional levels. Mohammadi Dehcheshmeh (2014) applied passive approach to civil defense on the Ahvaz, which led to the recognition of local standards for particular land use. Sajjadian, Alizadeh and Parvizian (2016), analyzed the risk associated with hospital location in Ahvaz from the perspective of passive defense. Iraqi (2011), Kamran and Hosseini Amini (2012), Zarehpour (2012), Hosseinzadeh (2013), Khmer (2015), and Alizadeh (2015), showed the importance of passive defense studies in urban development and safety of cities.

    Materials and Methods

    To achieve the objectives of the research, infrastructure Indicators were extracted, including particular infrastructure, emergency services, public and management facilities, and 1560 infrastructure with desk studies and questionnaire planning. To measure the neighborhood pattern, fourteen significant layers in infrastructure vulnerability were identified and determined by distance operator for each layer against the Mashhad airstrikes and weighted using ANP-DEMATEL's combined methods. By adding these weights, standard distance maps were prepared by the ArcGIS spatial analyst and fuzzy overlay tools, and through the Geoda software regression tool, the trend pattern of four category infrastructure were calculated for urban infrastructure distribution against airstrikes.

    Results and Discussion

    The vulnerability can be considered an inherent flaw in the specific dimensions of the city's environment, which is prone to damage to the biological and physical properties of the city and modeling spatial vulnerability in terms of passive defense for the city's potential safe prospects. In the present study, after extraction of damage indices in the urban infrastructure of Mashhad in airstrike, using a hybrid model ANP-DEMATEL-GIS, the analytical level and spatial relationships, as well as the priorities of the vulnerability level from very high risk to very low risk were determined. The results of the vulnerability distribution of urban infrastructure in Mashhad is separable in two levels:After analyzing the neighborhood trend using ANP-DEMATEL, in the field of effectiveness and influence, health and industrial are recognized as most effective indicators and warehouses and religious buildings classified as most affected indicator. The effectiveness and affectedness of indicators are of the most critical factors in such a way that the risk is recognized from the viewpoint of passive defense and partly on the safety of the effects. The final weight of the model also indicates that police centers, urban facilities and administrative centers respectively have the highest weights of 0.12, 0.118 and 0.117. Religious centers and health centers have the lowest weights of 0.008 and 0.009, respectively. The pattern trend in the evaluation of useful indicators classes in vulnerabilities shows that the highest coefficient between the influential factors of vulnerability is for particular infrastructures and management infrastructures with a coefficient of 1.55 and 1.18 and the lowest coefficient is related to the public infrastructure which is 0.002.

    Conclusion

    Spatial results clearly show that more than 60 percent of the infrastructures are in a vulnerable and insecure condition and that just 5 percent of all urban infrastructures are in a safe or low-risk condition.

    Keywords: spatial modeling, vulnerability, urban infrastructure, passive defense, Mashhad
  • حسین عساکره *، رباب رزمی
    اقلیم به دلیل تاثیرپذیری توام از عناصر و عوامل اقلیمی، سیستمی چند بعدی است. درک رفتار اقلیم نیازمند توجه به همه ابعاد آن می باشد. یکی از راه های درک این پدیده چند بعدی، کاهش پیچیدگی های آن از طریق مدلسازی است. از این رو در تحقیق حاضر تلاش گردید با در نظر گرفتن عوامل مکانی طول و عرض جغرافیایی، ارتفاع، شیب، جهت دامنه و انحنای ناهمواری ها، و بهره گیری از تکنیک های آمار فضایی، به شناخت و مدلسازی فضایی بارش پرداخته شود. در این راستا از داده های بارش ماهانه 30 ایستگاه همدید واقع در شمال غرب ایران، طی 30 سال دوره آماری (1985-2014) بهره گرفته شد. با استفاده از تکنیک میان یابی کریجینگ، شبکه ای بر منطقه برازش داده شده و تعداد 4224 یاخته بدست آمد. سپس با استفاده از مدل رگرسیون کلی و رگرسیون موزون جغرافیایی به مدلسازی بارش و شناخت عوامل مکانی موثر بر آن اقدام گردید. نتایج نشان داد که بارش تابستانه دارای رفتاری خوشه ایاست و بر اساس معیارهای ارزیابی مدل، مدل قدرت برازش و برآورد بهتری نسبت به مدل دارد. بر اساس رگرسیون کلی، عوامل مکانی ارتفاع و شیب مهمترین نقش را در رفتار بارش تابستانه منطقه دارند. این در حالی است که بر اساس نتایج مدل ، عامل ارتفاع در نواحی کوهستانی و شرق دریاچه ارومیه، عرض جغرافیایی در عرض های شمالی و شیب در شرق منطقه در دامنه های شرقی ارتفاعات، بیشترین نقش را در تغییرات مکانی بارش تابستانه شمال غرب ایران دارند.
    کلید واژگان: شمال غرب ایران، مدل سازی مکانی، بارش، مدل رگرسیونیOLS، مدل رگرسیونی موزون جغرافیایی GWR
    Hossein Asakereh *, Robab Razmi
    In the present study, the main aim was the spatial evaluation summer rainfall of northwest of Iran based on30 stations in northwest of Iran during 30 years of statistical period (1985-2014). An attempt, using geo-statistical modeling by ordinary least squares (OLS) and geographically weighted regression (GWR) procedures, was also made. The results represented that the GWR model with higher S2, lower residuals and lower RMSE is an optimized geo-statistical model for rainfall modeling of this area. This model can explain spatio-temporal rainfall distribution in northwest of Iran in a diversified topographical and geographical background. This model revealed that two spatial factors including elevation and slope, have the most important role in the summer rainfall behavior.Therefore Elevations in the mountainous and eastern parts of Lake Urmia, Latitude in the northern regions and slopes in the east of the region, have the most role in the spatial variations of summer precipitation in northwestern Iran.
    Keywords: North-west of Iran, spatial modeling, precipitation, OLS, GWR
  • سیدعلی علوی*
    ازچالش های اساسی مدیران وشهروندان تبعات منفی شبکه حمل ونقل وترافیک درون شهری است. این پدیده به خودی خود یک مساله تلقی نمی گردد، بلکه یک موهبت بوده و زمانی به چالش مبدل می گردد که عواقب ناشی از آن باعث نارضایتی شهروندان وکاهش سطوح کمی و کیفی خدمات رسانی ونیز اختلال در چرخه زیست شهری را به دنبال آورد. برنامه ریزان شهری جهت تهیه برنامه هایی به منظور مستعد ساختن شهرها به عنوان محیطی مطلوب برای ساکنین شهری نیازمند اطلاعات جدید جغرافیایی بوده در حالیکه جمع آوری این اطلاعات اصولا سخت، زمان بر و پرهزینه و ناقص بوده و تجزیه و تحلیل آن زمان زیادی را طلبیده است. با وجود این رویکرد، پرسش اساسی پژوهش حاضر این است که مدل فضایی از چه ویژگی هایی برخوردار و جهت پیش بینی جریان های ترافیکی در شبکه حمل ونقل درون شهری از قابلیت های مناسب برخوردار است یاخیر؟ بنابراین این پژوهش با استفاده از تکنیک های تلفیقی سنجش از دور وتحلیل های فضایی سیستم اطلاعات جفرافیایی (GIS_RS) جهت مدل سازی فضایی حمل ونقل درون شهری برای پیش بینی جریان های ترافیکی در منطقه 6 شهر تهران انجام شده است . نتایج پژوهش نشان داده است که از میان متغیرهای تاثیرگذار متغیرهای ( C3) یعنی جمعیت منطقه با ضریب 14.23درصد، کاربری تجاری(C16) با ضریب 11.9- درصد و تعداد کارمندان شاغل در منطقه با 3.10 – درصد در شکل گیری جریان های ترافیکی در شبکه حمل ونقل درون شهری تاثیرداشته است. همچنین متغیر تعداد واحدهای کسبی (C11) با ضریب 008930- درصد کمترین تاثیر را در مدل نشان داده است. درنهایت جهت ارزیابی وروایی نتایج نهایی مدل، از معیارهای برازندگی نتایج مدل با مدل های مشابه مقایسه که به ترتیب مقادیرR2=0.73415936) (RMSE=1.43)،(MARE=78.628)، ( F=8292.533203) ( درصد بدست آمده است. بنابراین استفاده از نتایج پژوهش، انجام برنامه ریزی اصولی، اتخاذ تدابیر مطلوب مهندسی ترافیک ومدیریتی در رسیدن به ساماندهی حمل ونقل درون شهری درراستای اعتلای توسعه پایدارشهری گام های اساسی برداشته شده است.
    کلید واژگان: مدل سازی فضایی، حمل ونقل درون شهری، جریان های ترافیکی، پیش بینی، تهران
    Dr. Seyyed Ali Alavi*
    The uncontrolled urban development affected by population growth, migration, unplanned construction and unstoppable spread of urban spatial structure, has caused a lot of changes.The problems caused by transportation system and urban traffic are among the biggest problems for urban managers and citizens. The system itself is not the issue. The problem arises when the negative consequences are followed by dissatisfaction of citizens and environmental problems. Urban planners need new geographical information to develop plans for creating favorable environment for the residents, but collection of this information is difficult, time consuming, expensive, and often incomplete.However, the approach of this research is to define a spatial model and whether it can predict the traffic flow in urban transportation or not.So this research has been done in order to suggest models of transportation space and predict traffic flow for district 6 of Tehran, using integrated remote sensing techniques and geographical information system (GIS_RS) for spatial analysis.The results of the study have shown that among effective variables (C3) variable which refers to the population of the region, with 14.23 percent coefficient, business utility with -11.9 percent and total employees of the region with -3.10 percent have been important factors in shaping the traffic flow. Also the variable referring to business units (C11) with -0.8930 percent has been the least significant.Therefore the results of this study could help organizing urban traffic if they are accompanied by careful planning and decision making.
    Keywords: Spatial modeling, Urban Transportation, Traffic Flow, Prediction, Tehran
  • حسین عساکره*، زهره سیفی پور
    تعامل عمیق، پیچیده و مداوم بارش با سایر عناصر و عوامل اقلیمی سبب تغییر و تنوع این عنصر در بعد زمان و مکان و نیز جلب توجه و هدایت مطالعات اقلیم شناسان و حتی علوم مرتبط با اقلیم شناسی شده است. یکی از رویکردهای مطالعاتی، توصیف تنوع مکانی بارش براساس آماره های مکانی است. بدین دلیل نیاز شناخت مبادی و مبانی این قبیل مطالعات از ضرورت های اولین در اقلیم شناسی است. در مطالعه حاضر هدف بر این است که ضمن معرفی مبانی آمار مکانی، با استفاده از روش های آماری، رفتار عمومی بارش ایران زمین در امتداد مکان ارائه گردد. دراین راستا از داده های بارش روزانه 1437 ایستگاه همدید، اقلیم شناسی و باران سنجی از 1/1/1340 تا 11/10/1383 استفاده شده است. در ابتدا براساس روش کریجینگ پراکندگی مکانی بارش مورد بحث قرار گرفت. سپس سه مشخصه اندازه های توزیع مکانی، همبستگی مکانی و مدل سازی رگرسیونی در معرض توجه قرار گرفت. نتایج نشان داد که مرکز ثقل(گرانیگاه) بارش های سالانه در مختصات شمالی و شرقی رخ می دهد. تغییرات مکانی این مرکز ثقل در مسیر سامانه های عمده بارش ایران زمین است. ناپایستگی مکانی مرکز ثقل در راستای محور شمال غرب جنوب شرق و گویای جابه جایی بیش تر این مرکز در امتداد مذکور است. همبستگی مکانی گویای رابطه مکانی در شعاع حدود 12 کیلومتری است. مدل برازنده بر داده های مکانی گویای بزرگی اثر شیب و جهت گیری آن بر میزان بارش است.
    کلید واژگان: تغییرنما، ساختار مکانی، مرکز ثقل بارش، مدل سازی مکانی، همبستگی مکانی
    Dr Hossein Asakereh *, Zohreh Seifipour
    Due to deep، complex and everlasting interaction between precipitation and climatic elements-factors، there are changes and varieties in both time and space dimensions. So that climate experts and related scientists take their attentions to this phenomenon. An approach to do this kind of investigations is to describe spatial variations based on spatial statistics. In this paper the main object is to introduce principles of spatial statistics as well as describing general behaviors of Iran precipitation along the space. Accordingly daily precipitation of 1437 synoptic، climatology and rain gage stations during 1961/3/21 to 2004/12/31has been used. First of all the Kriging technique has been used to investigate precipitation distribution. In the next step three characters including spatial distribution، spatial correlation and regression models have been done. The results show that central mean has occurred at 34º 41` N and 50º 58`E. the spatial variation in central mean is occurred in path of the main systems that bring the precipitation to Iran. Spatial correlation shows 12 KM distance for significant correlation. The best fitted model shows slop and its direction the most affective spatial factors on precipitation.
    Keywords: Shape Changing, Spatial Structure, Precipitation Central Mean, Spatial Modeling, Spatial Correlation
  • ندا کفاش چرندابی، علی اصغر آل شیخ، محمد کریمی
    توسعه ی روزافزون فناوری های کامپیوتری و تئوری های تصمیم گیری منجر به طراحی مدلهای نوین در حیطه ی مسائل تصمیم گیری چندمعیاره شده است. روش های فرارتبه ای نمونه ای از این مدلها می باشند که با الگوریتمی ساده، بدون نیاز به اطلاعات بیش از اندازه از سوی کارشناس به مدلسازی دقیق تر مسائل تصمیم گیری می پردازند. لیکن روش های مذکور به تنهایی قادر به تحلیل مسائل چندمعیاره مکانی نمی باشند. ادغام روش های فرارتبه ای با سیستم اطلاعات مکانی (GIS) پیشنهادی است که برای تحلیل بهتر و کارامد مسائل مکانی ارائه شده است. در این تحقیق کارایی روش های مذکور برای مدلسازی میزان آسیب پذیری ناشی از بیماری مالاریا، مهمترین بیماری انگلی جهان و ایران، مورد بررسی قرار گرفت. بدین صورت که نقشه های پیوسته ی آسیب پذیری برای استان هرمزگان، به کمک روش های ELECTRE III و PROMETHEE II با معیارهای ارزیابی دما، رطوبت، فاصله از پوشش گیاهی، فاصله از آبهای راکد، تراکم جمعیت و ارتفاع تهیه گردیدند. سپس دقت نقشه های ترسیم شده به کمک شاخص Prevalence و موارد مثبت مالاریا در سال 85 و 86 مورد ارزیابی قرار گرفت. یافته های این تحقیق نشان می دهد که نقشه های آسیب پذیری تولید شده به کمک روش های ELECTRE و PROMETHEE به داده های واقعی نزدیکتر هستند و نسبت به روش های متداول نظیر مجموع وزندار ساده (SAW) در حدود 30 درصد دارای دقت بالاتری می باشند.
    کلید واژگان: بیماری مالاریا، روش های فرارتبه ای، سیستم اطلاعات مکانی، مدلسازی مکانی، آسیب پذیری
    Neda Kaffash Charandabi, Ali Asghar Alesheikh, Mohammad Karimi
    Increasing development of computer technologies and decision theories enhanced the design of new models in the area of multiple criteria decision making (MCDM) problems. Outranking methods are examples of such models that make the process of decision making more accurate and more realistic. The methods have simple algorithms, and do not need excessive and hectic information of an expert. Therefore, the modeling is easier. But these methods cannot analyze spatial multiple criteria decision making problems, lonely. Merging outranking methods with GIS is a proposal that is presented for better and more efficient analyzing of spatial problems in this research. Malaria is the most important parasitic disease in the word. The illness takes effect of various factors like environmental and geographical factors, health and education status of residents. So it is important to study the rate of the vulnerability of Malaria in various areas. In this research, outranking methods are used to provide the continuous vulnerability maps of Malaria. Creating vulnerability maps was done with ELECTRE III and PROMETHEE II methods in Hormozgan province, with temperature, moisture, distance from the vegetation, and distance from the water bodies, population density and height criteria. Then, the map accuracy was evaluated with the help of Prevalence Incidence and Malaria census in 1385, 1386. According to the results it can be ascertained that, maps produced with outranking methods are closer to real data and are more accurate (about 30 %) than common methods like SAW.
    Keywords: Malaria, Outranking methods, Geospatial Information System, spatial modeling, vulnerability
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال