تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,578 |
تعداد مقالات | 71,072 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,696,226 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,925,684 |
شبیهسازی سناریوهای رشد کاربری شهری با استفاده از روش اتوماتای سلولی SLEUTH | ||
محیط شناسی | ||
مقاله 1، دوره 47، شماره 3، آذر 1400، صفحه 245-266 اصل مقاله (2.12 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jes.2021.328447.1008215 | ||
نویسندگان | ||
فاطمه جهانی شکیب* 1؛ ملیحه عرفانی2 | ||
1استادیار گروه محیطزیست، دانشکده منابعطبیعی و محیط زیست، دانشگاه بیرجند، ایران | ||
2استادیار گروه محیطزیست، دانشکده منابعطبیعی، دانشگاه زابل، ایران | ||
چکیده | ||
رشد بیرویه شهری بهطور فزایندهای استفاده پایدار از اراضی را به چالش کشیده است، از این رو مدلسازی رشد شهری بهمنظور انطباق با توسعه متوازن بسیار مهم است. این پژوهش با استفاده از اتوماتای سلولی در بستر مدلسازی SLEUTHبا هدف شبیهسازی گسترش آینده شهر بیرجند از سال 2020 تا 2050 با درنظرگرفتن سناریوهای رشد تاریخی و رشد محیطزیستی انجام شد. بر اساس نتایج کالیبراسیون مدل SLEUTH ضریب انتشار (65) و ضریب مقاومت به شیب (42) به ترتیب بیشترین اثر را در سناریوی رشد تاریخی و محیط زیستی داشتند. کالیبراسیون مدل در سه مرحله درشت، ریز و نهایی و با استفاده از بهترین مقادیر برازش شده نمایههای OSM و Leesale انجام شد. نتایج شبیه سازی نشان داد که گسترش شهری در سناریوی رشد تاریخی 85/2201 و در سناریوی رشد محیطزیستی 91/2150 هکتار خواهد شد، بنابراین افزایش گستره کلانشهر بیرجند امری اجتناب ناپذیر در هر دو سناریوی است. مقایسه دو سناریوی حاکی از این است که در سناریوی رشد تاریخی نرخ رشد شهری بالاتر و نابودی پوشش گیاهی نیز حداکثر است. یافتههای حاصل از این مطالعه میتواند در تدوین آگاهانهتر استراتژیهای برنامهریزی شهری به تصمیم گیرندگان و مدیران کمک کند تا کمترین اثر تخریبی را در آینده بر محیطزیست بر جای بگذارد. | ||
کلیدواژهها | ||
یادگیری ماشینی؛ توسعه پایدار؛ کالیبراسیون؛ مدلسازی؛ سناریوی محیطزیست | ||
مراجع | ||
کامیاب، ح ر.، سلمانماهینی، ع. (1397). مقدمه ای بر مدل سازی توسعه شهری و کاربردهای آن. ناشر دانشگاه گرگان.
کامیاب، ح ر.، سلمانماهینی، ع.، حسینی، س م.، و غلامعلی فرد، م. (1390). کاربرد شبکه عصبی مصنوعی در مدل سازی توسعه شهری (مطالعه موردی: شهر گرگان)، پژوهشهای جغرافیای انسانی، 43 (2) ، 99- 113.
جانعلیپور، س. (1395). مدلسازی توسعه شهری قائمشهر با استفاده از SLEUTH (پایاننامه کارشناسی ارشد)، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه گیلان. ایران.
رسولی، م.، سلمانماهینی، ع.، و کامیاب، ح ر. 1395. تعیین ضرایب موثر بر رشد شهری در مدل SLEUTH برای شهرستانهای علیآباد، رامیان و آزادشهر، مجله آمایش جغرافیایی فضا، دوره ششم، شماره21، گرگان.
ملکپور، سیده هانیه. (1396). تحلیل و پیشبینی رشد شهر با استفاده از مدل SLEUTH (نمونه موردی شهر شیراز) (پایاننامه کارشناسی ارشد). دانشکده هنر و معماری، دانشگاه شیراز. ایران.
Akin, a., Erdogan, M.A., & Berberoglu, S. (2013). The spatiotemporal land use/ cover change of ADANA city.International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XL-7/W2: 6.
Allen, M. (1997). Cities and Region as Evolutionary, Complex System Geograghical Systems, 4: 103-130.
Amato, F., Maimone, B. A., Martellozzo, F., Nolè, G., & Murgante, B. (2016). The effects of urban policies on the development of urban areas. Sustainability, 8(4), 297.
Bajracharya, P., Lippitt, C. D., & Sultana, S. (2020). Modeling urban growth and land cover change in Albuquerque using SLEUTH. The Professional Geographer, 72(2), 181-193.
Bihamta, N., Soffianian, A., Fakheran, S., & Gholamalifard, M. (2015). Using the SLEUTH urban growth model to simulate future urban expansion of the Isfahan metropolitan area, Iran. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 43(2), 407-414.
Bogart, W. (2009). Don’t call it sprawl: metropolitan structure in the 21st century, New York, Cambridge University press.
Candau, J., & Clarke, K.C. (2000). Probabilistic land cover modeling using deltatrons, Proceedings of the 38th Annual Conference of the Urban Regional Information Systems Association, Orlando, FL.
Chaudhuri, G., & Clarke, K.C. (2013). The SLEUTH land use change model: a review, Int. J. Environ. Resour. Res. 1 (1): 88–104.
Chaudhuri, G., & Clarke, K. C. (2019). Modeling an Indian megalopolis-A case study on adapting SLEUTH urban growth model.
Chandan, M. C., Nimish, G., & Bharath, H. A. (2020). Analysing spatial patterns and trend of future urban expansion using SLEUTH. Spatial Information Research, 28(1), 11-23.
Chen, J., Gong, P., He, C., Luo, W., Tamura, M., & Shi, P. (2002). Assessment of the urban development plan of Beijing by using a CA-based urban growth model. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 68(10), 1063-1072.
Clarke, K. C. (2008). A decade of cellular urban modeling with SLEUTH: Unresolved issues and problems. Ch, 3, 47-60.
Clarke, K. C., & Gaydos, L. J. (1998). Loose-coupling a cellular automaton model and GIS: long-term urban growth prediction for San Francisco and Washington/Baltimore. International journal of geographical information science, 12(7), 699-714.
Clarke, K. C., Hoppen, S., & Gaydos, L. (1997). A self-modifying cellular automaton model of historical urbanization in the San Francisco Bay area. Environment and planning B: Planning and design, 24(2), 247-261.
Dietzel, C., & Clarke, K. C. (2006). Decreasing computational time of urban cellular automata through model portability. Geoinformatica, 10(2), 197-211.
Dietzel, C., Oguz, H., Hemphill, J. J., Clarke, K. C., & Gazulis, N. (2005). Diffusion and coalescence of the Houston Metropolitan Area: evidence supporting a new urban theory. Environment and Planning B: Planning and Design, 32(2), 231-246.
Dimitrios, P. (2012). Urban growth prediction modelling using fractals and theory of chaos. Journal of Civil Engineering, 2 (2): 81-86.
Gandhi, S. I., & Suresh, V. M. (2012). Prediction of urban sprawl in Hyderabad city using spatial model, remote sensing and GIS techniques geography. International Journal of Scientific Research, 1(2), 80-82.
Herold, M., Goldstein, N. C., & Clarke, K. C. (2003). The spatiotemporal form of urban growth: measurement, analysis and modeling. Remote sensing of Environment, 86(3), 286-302.
Huang, J., Zhang, J., & Lu, X. (2008). Applying SLEUTH for simulating and assessing urban growth scenario based on time series tm images: Referencing to a case study of Chongqing, China. The international archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences, 37(2), 598-606.
Jat, M. K., Choudhary, M., & Saxena, A. (2017). Urban growth assessment and prediction using RS, GIS and SLEUTH model for a heterogeneous urban fringe. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 10(3), 1-19.
Lee, D. B. (1994). Retrospective on large-scale urban models. Journal of the American Planning Association, 60(1), 35-40.
Li, F., Wang, L., Chen, Z., Clarke, K. C., Li, M., & Jiang, P. (2018). Extending the SLEUTH model to integrate habitat quality into urban growth simulation. Journal of environmental management, 217, 486-498.
Mondal, B., Chakraborti, S., Das, D. N., Joshi, P. K., Maity, S., Pramanik, M. K., & Chatterjee, S. (2020). Comparison of spatial modelling approaches to simulate urban growth: a case study on Udaipur city, India. Geocarto International, 35(4), 411-433.
National Center for Geographic Information and Analysis (NCGIA) (2005). Types of urban growth, SLEUTH CA- model. Availale on http://www.ncgia.ucsb.edu.
National Center for Geographic Information and Analysis (NCGIA), (2011). Project Gigalopolis, University Of California, Santa Barbara., USGS, http://www.ncgia.ucsb.edu/projects/gig, accessed 02 Jun. 2011.
Rafiee, R., Mahiny, A. S., Khorasani, N., Darvishsefat, A. A., & Danekar, A. (2009). Simulating urban growth in Mashad City, Iran through the SLEUTH model (UGM). Cities, 26(1), 19-26.
Sakieh, Y., Amiri, B. J., Danekar, A., Feghhi, J., & Dezhkam, S. (2015). Simulating urban expansion and scenario prediction using a cellular automata urban growth model, SLEUTH, through a case study of Karaj City, Iran. Journal of Housing and the Built Environment, 30(4), 591-611.
Silva, E. A., & Clarke, K. C. (2002). Calibration of the SLEUTH urban growth model for Lisbon and Porto, Portugal. Computers, environment and urban systems, 26(6), 525-552.
Silva, E., & Wu, N. (2012). Surveying models in urban land studies. Journal of Planning Literature, 27(2), 139-152.
Singh, A.K. (2003). Modeling landuse/landcover changes using cellular automata in geospatial environment. MSc Thesis. ITC, Netherland. 58p.
The Economist, (2012). Urban Life: Open-air Computers 27 October.
Torrens, P.M & Sullivan, D.O. (2000). Cellular automata and urban simulation: where do we go from here, Environment and planning, 28 (3): 163-168.
Zhou X, Chen H. (2018). Impact of urbanization-related land use land cover changes and urban morphology changes on the urban heat island phenomenon. Sci Total Environ. 635: 1467–1476. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 501 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 874 |