چکیده:
اهداف: شهرهای تابآور شهرهایی هستند که از توسعه تابآوری گستردهتر در زندگی اقتصادی و اجتماعی، زیرساختها و نهادهایش حمایت میکند؛ همچنین شهرهای تابآور آسیبپذیری در برابر رویدادهای شدید را کاهش میدهند و بهطور خلاقانه به تغییرهای زیستمحیطی، اقتصادی و اجتماعی بهمنظور افزایش پایداری بلندمدت خود پاسخ میدهند. لذا هدف از این پژوهش مدلسازی میزان تابآوری شهر در برابر مخاطرات طبیعی با تاکید بر رانش زمین در شرایط بحرانی بود.
روششناسی: روش بهکاررفته در این پژوهش، بهرهگیری از نرمافزار GIS 10.3 بهمنظور تعیین نقاط دارای تابآوری بیشتر و استفاده از روشهای الگوریتم ژنتیک و هوش ازدحامی ذرات و برنامهنویسی آنها در محیط متلب است تا با استفاده از آن مهمترین مولفههای تابآوری شهر و راهکارهای موثر در تقویت تابآوری مشخص شوند.
یافتهها: تحقیق پیش رو طی 2 مرحله صورت گرفته که در مرحله اول، ابتدا با استفاده از فرآیند سلسلهمراتبی میزان تابآوری نقاط شهری در برابر رانش زمین تعیین شد و پس از آن با ترکیب همه مولفههای ذکرشده نقشه نهایی مخاطره تهیه شد. در مرحله دوم برای تعیین مهمترین مولفههای تابآوری شهر، 32 شاخص از مولفههای تابآوری بر اساس 4 معیار (کالبدی-فضایی، اقتصادی، اجتماعی، نهادی) تدوین و با استفاده از روش الگوریتم ژنتیک مورد بررسی قرار گرفت که در نهایت 3 نقطه از شهر به ترتیب پارک تلار، استادیوم شهید وطنی و پارک سراج، بهعنوان مناطق دارای تابآوری بیشتر انتخاب و اولویتبندی شدند؛ سپس بهمنظور تایید و مقایسه یافتههای تحقیق توسط الگوریتم ژنتیک از روش هوش ازدحامی ذرات بهره گرفته شد.
نتیجه گیری: تفاوت معنیداری از لحاظ تابآوری در بین مناطق شهر وجود دارد که افزایش میزان تابآوری شهر قائمشهر در مرحله اول نیازمند تقویت و اصلاح ساختارهای محیط طبیعی و سپس حفظ و نگهداشت محیط ایمن است.
Aims Resilient cities are cities that support the development of wider resilience in economic and social life, its infrastructure, and institutions; resilient cities also reduce vulnerability to severe events and creatively respond to environmental, economic, and social changes to increase their long-term sustainability. Therefore, the purpose of this study was to model the city’s resilience to hazards.
Methodology The method used in this research is to use GIS software version 10.3 in order to determine points with greater resilience and to use genetic algorithm methods and particle swarm intelligence and their programming in the MATLAB environment in order to use it to determine the most important components of city resilience and effective strategies to strengthen resilience are identified.
Findings The present study was conducted in two stages. In the first stage, first, using the analytical hierarchy process model, the degree of resilience of urban areas against landslides was determined and then, by combining all the mentioned components, the final hazard map was prepared. In the second stage, to determine The most important components of resilience in the city This time, 32 indicators of resilience components based on 4 criteria (physical-spatial, economic, social, institutional) were compiled and examined using a genetic algorithm, which finally 3 points of the city, respectively (Talar park, Shahid Watani Stadium, Siraj Park) were selected and prioritized as areas with more resilience. Then, to confirm and compare the research findings by genetic algorithm, the Particle Swarm Intelligence method was used.
Conclusion There is a difference in terms of resiliency among the city areas, and increasing the resiliency of Qaimshahr city in the first stage requires strengthening and modifying the structures of the natural environment and then maintaining the safe environment