20.مدل‌ سازی توسعه شهری با استفاده از فناوری سامانه‌ اطلاعات جغرافیایی و رگرسیون وزن‌دار مکانی مطالعه موردی: شهر کرج

نوع مقاله : مقاله مستخرج از پایان نامه کارشناسی ارشد

نویسندگان

1 دانشیار، گروه جغرافیا و سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه گلستان، گرگان، ایران.

2 کارشناسی ارشدGIS ، گروه نقشه‌برداری، موسسه غیرانتفایی لامعی گرگانی، گرگان، ایران

چکیده
زمینه و هدف: شبیه­سازی و بازبینی دائمی فرآیندهای دینامیک و الگوهای رشد شهری با توجه به توسعه در گذشته و پیش­بینی آن در آینده، برای برنامه­ریزان و طرفداران حفظ منابع طبیعی در تنظیم کردن استراتژی­های توسعه پایدار، رسیدن به توسعه پایدار شهری و همچنین تصمیم­گیری بهتر برای جهت­دهی توسعه در آینده، یک امر حیاتی است. در این راستا شهر کرج با رویکرد مرکز استان بودن به عنوان صنعتی بودن و مهاجر­پذیر بودن بر کلیه ساختار داخلی شهرها و روستاهای اطراف تأثیرگذار بوده است. در نتیجه استفاده از مدل­سازی­های ترکیبی با نگاه عمیق­تر و محلی جهت برنامه­ریزی­های مدون در راستای توسعه پایدار شهر کرج غیرقابل اجتناب می­نماید. هدف این پژوهش، مدل­سازی الگوهای رشد شهر کرج با استفاده از روش­های پیش­پردازش آماری رگرسیون اکتشافی (ER)، رگرسیون حداقل مربعات معمولی (OLS) و مدل رگرسیون وزن­دار مکانی (GWR) و همچنین پیش­بینی توسعه آن با استفاده از مدل CA-Markov با در نظر گرفتن دوره 20 ساله 1381-1400 است.
روش بررسی: برای این منظور نخست، معیارهای موثر در این فرآیند از سازمان­های مربوطه جمع­آوری، آنالیز و آماده­سازی شدند و نقشه­های کاربری زمین از تصاویر ماهواره لندست استخراج گردید. در مرحله بعد صحت­سنجی نقشه­ها و آشکارسازی تغییرات صورت گرفت. نتایج آشکارسازی تغییرات نشان می­دهد که بیشترین افزایش مساحت در مناطق ساخته شده (2893 هکتار) و بیش­ترین کاهش مساحت در زمین­های بایر (808 هکتار) رخ داده است. بر مبنای این تغییرات و برای اجتناب از روش سعی و خطا در انتخاب بهترین ترکیب معیارهای ورودی به مدل GWR، با استفاده از روش ER و OLS، پیش­پردازش روی معیارها صورت گرفت. در مرحله بعد با درنظر گرفتن خروجی روش ER و OLS، 8 متغیر مستقل به عنوان ورودی به مدل­ها انتخاب شدند. سپس مدل­سازی الگوهای رشد شهری با استفاده از مدل GWR اجرا گردید.
یافتهها و نتیجهگیری:  نتایج نشان داد از 8 متغیر، دو متغیر در عرض فضای مورد مطالعه دارای جهت تأثیر (منفی یا مثبت) یکسان بودند و بقیه متغیرها جهت تأثیرشان در کل منطقه تغییر می­کند. در نهایت با استفاده مدل CA-Markov نقشه کاربری اراضی برای سال 1420 پیش­بینی شد.. نتایج نهایی نشان داد که پیش­بینی صورت گرفته با مدل CA-Markov، بیشترین میزان توسعه در سال 1420 در بخش­های شرق و شمال­شرقی شهر کرج رخ می­دهد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Modeling urban development using Geographic Information Systems Technology & Geographic Weighted Regression (Case Study: Karaj City)

نویسندگان English

Saleh Arekhi 1
Jafar Ajaklou 2
1 Associate Professor, Department of Geography and GIS, Faculty of Human Sciences, Golestan University, Gorgan, Iran, Iran
2 MSc in Geographical Information System, Department of Civil Engineering, Non-Profit-Non-Governmental Institute, lamei Gorgani Non-profit Institute, Gorgan, Iran
چکیده English

Background and Objective: Simulation and continuous review of dynamic processes and urban growth patterns with regard to past development and its prediction in the future, for planners and proponents of natural resource conservation in setting sustainable development strategies, achieving sustainable urban development as well as better decision making. In this regard, the city of Karaj with the approach of being the center of the province as being industrial and migrating has had an impact on all the internal structure of the surrounding cities and villages. As a result, the use of hybrid modeling with a deeper and local perspective for codified planning for the sustainable development of the city of Karaj is inevitable. The aim of this study was to model the growth patterns of Karaj city using heuristic statistical preprocessing (ER), ordinary least squares regression (OLS) and spatial weighted regression model (GWR) and also to predict its development using the model. CA-Markov considering the 20-year period 1381-1400.
Research Method: For this purpose, first, effective criteria in this process were collected, analyzed and prepared from relevant organizations, and land use maps were extracted from Landsat satellite images. In the next step, the maps were validated and changes were detected. The results of change detection show that the largest increase in area occurred in the built-up areas (2893.86 hectares) and the largest decrease in area occurred in barren lands (808.02 hectares). Based on these changes and to avoid the trial and error method in selecting the best combination of input criteria to the GWR model, pre-processing was performed on the criteria using the ER and OLS methods. In the next step, considering the output of ER and OLS methods, 8 independent variables were selected as inputs to the models. Then, modeling of urban growth patterns was performed using the GWR model.
Findings and Conclusions: results showed that out of 8 variables, two variables had the same direction of impact (negative or positive) in the studied space and the other variables change their impact in the whole region. Finally, using the CA-Markov model, the land use map for 1420 was predicted. The final results showed that the CA-Markov model predicts that the highest rate of development will occur in 1420 in the eastern and northeastern parts of Karaj.

کلیدواژه‌ها English

Modeling
Ordinary least squares Regression
Spatial weight Regression
GIS and Karaj
پورزیدی،ع؛ علیجانی، ب؛ سلیقه ، م؛ و گرامی، م (1398). تحلیل فضایی بارش استان مازندران ، نشریه تحقیقات علوم جغرافیایی سال 19، شماره 52، 20-1.
https://jgs.khu.ac.ir/article-1-2764-en.pdf
خوش گفتار، م.م؛ طالعی، م؛  و ملک­پور، پ (1389). مدل­سازی زمانی- مکانی رشد شهری: روشی مبتنی بر تلفیق  Cellular Automata و زنجیره مارکوف. سنجش از دور و GIS ایران، شماره 6، صفحه 34-17.  
https://www.sid.ir/paper/459293/fa
سلطانی، ع؛ احمدیان، ع؛ و اسمعیلی ایواکی، ی (1389). کاربرد مدل رگرسیون وزندار جغرافیایی در بررسی روابط بین متغیرهای فضایی در یک پهنه شهری، نمونه موردی: منطقه 7 شهرداری تهران. مجله آرمانشهر، شماره 4، صفحه 110-99.
https://www.armanshahrjournal.com/article_32646_e1b8fdf9ee6ee64da4652e8ae3ed452c.pdf
قربانی، خ. 1391، رگرسیون وزندار جغرافیایی: روشی برای ترسیم نقشه­های هم­بارش در استان گیلان. نشریه آب و خاک، شماره 3، صفحه 752-743.
https://www.sid.ir/paper/141898/fa
کامیاب، ح.؛ سلمان ماهینی، ع.؛ حسینی، س.ح؛ و غلامعلی­فرد، م. (1389). اتخاذ رهیافت اطلاعات محور با کاربرد روش رگرسیون لجستیک برای مدلسازی توسعه شهری گرگان. مجله محیط شناسی، سال سی و ششم، شماره 54، صفحه 96-89.
https://jes.ut.ac.ir/article_21477_88d0e9d72f0914045721e39afa6b215a.pdf
ملکی، س؛ احمدی، ت. (1389). توسعه فضایی-کالبدی شهر ایلام. انتشارات دانشگاه ایلام، چاپ اول، صفحه 456.
هادوی، ف (1389). بررسی توسعه کالبدی فضایی شهر زنجان جهت ساماندهی بهینه آن با استفاده از تکنیک GIS، پایان نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه پیام نور واحد ساری.
https://www.virascience.com/en/thesis/797075
Aifeng, L.V., &  Zhou, L.(2016). A rainfall model Based on a geographically weighted regression algorithm for rainfall estimations over the arid Qaidam basin in China, Remote sens,8(11):2-17.
Anselin, L., 1995. Local Indicarors of Spatial Association- LISA. Geographic Analysis, 27(2): 93-115.https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x
Banerjee, S., Gelfand, A.E., & Carlin, B.P. (2003). Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data (Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability). CRC Press.
https://www.amazon.com/Hierarchical-Modeling-Monographs-Statistics-Probability/dp/1439819173
Bostan,P.A., & Akyurek, Z. (2009). Spatio-Temporal analysis of precipitation and temperature distribution over Turkey,The international archives of the photogrammetry ,Remote and Spatial information Sciences,vol.38,part 2.https://www.isprs.org/proceedings/xxxviii/part2/papers/29_paper.pdf
Chen, J., Gong, P., He, C., Luo, W., Tamura, M., & Shi, P. (2002). Assessment of Urban Development Plan of Beijing by Using a CA-Based Urban Growth Model, photogrammetric engineering and remote sensing, 68(10): 1063-1071.
https://www.asprs.org/wp-content/uploads/pers/2002journal/october/2002_oct_1063-1071.pdf
Costanza, R., & Ruth, M. (2004). Using Dynamic Modeling to Scope Environmental Problems and Build Consensus. Geo-Journal, 61:309–324.https://www.robertcostanza.com/wp-content/uploads/2017/02/1998_J_Costanza_ModelingProblems.pdf
Cui, X., Liu, C., Shan, L., Lin, J., Zhang, J., Jiang, Y., & Zhang, G. (2021). Spatial-temporal responses of ecosystem services to land use transformation driven by rapid urbanization: a case study of Hubei Province, China. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19 (1), 178.https://doi.org/10.3390/ijerph19010178
Eastman, J.R. (2006). IDRISI Andes. Tutorial. Clark-Labs, Clark University, Worcester, MA.
https://gis.fns.uniba.sk/vyuka/DTM_ako_sucast_GIS/Kriging/1/Andes_Tutorial.pdf
Eastman, J.R., Solorzano, L.A., & Van Fossen, M.E. (2005). "Transition Potential Modeling for Landcover Change, In D. J. Maguire, M. Batty, & M. F. Goodchild (Eds), GIS, spatial analysis and modeling. PP. 357-385. California: ESRI Press.
https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=2001071
Fan, F., Wang, Q., & Wang, Y. (2007). Land use and land cover change in Guangzhou, Chaina, from 1998 to 2003, based on land sat TM/ETM+ imagery. Sensors, 7: 1323-1342.
Fischer, M. M., & Getis, A. (2009). Handbook of Applied Spatial Analysis (Software Tools Methods and Applications): Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-03647-7
Fotheringham, A.S., Brunsdon, Ch., & Charlton, M. (2002). Geographically Weighted Regression the analysis of spatially varying relationships, University of Newcastle, UK, JOH N WILEY & SON S, LTD,P283.https://www.wiley.com
Getis, A. (2007). Reflections on spatial autocorrelation. Regional Science and Urban Economics, 37(4), PP: 491–496.
He, Ch., Okada, N., Zhang, Q., Shi, P., Zhang, J., 2006. Modeling urban expansion scenarios by coupling cellular automata model and system dynamic model in Beijing, China, Applied Geography 26: 323–345.DOI: 10.1016/j.apgeog.2006.09.006
Hoymann, J. (2010). Spatial Allocation of Future Residential Land Use in the Elbe River Basin, Environ Plan B: Planning and Design, Vol. 37. https://doi.org/10.1068/b36
Hu, X., & Xu, H. (2019). Spatial variability of urban climate in response to quantitative trait of
land cover based on GWR model. Environmental Monitoring and Assessment, 191 (3), 194.
https://doi.org/10.1007/s10661-019-7343-1
Jensen, J.R. (2009). Remote sensing of the environment: An earth resource perspective 2/e. Pearson Education India.https://www.amazon.com/Remote-Sensing-Environment-Resource-Perspective/dp/9332518947
Khoi, D.D. & Murayama, Y. (2010).  Forecasting  Areas  Vulnerable  to  Forest  Conversion  in  the  Tam  Dao   National Park Region, Vietnam. Remote Sensing 2 (5), 1249–1272.DOI: 10.3390/rs2051249
Li, S., Zhou, C., Wang, S., GAO, S., & Liu, Z.  (2019b). Spatial heterogeneity in the determinants of urban form: an analysis of chinese cities with a GWR approach. Sustainability, 11 (2), 479
Li, X., Liu, X., & P. Gong (2015). Integrating ensemble-urban cellular automata model with an uncertainty map to improve the performance of a single model‖, International Journal of Geographical Information Science, Vol. 29, pp. 762-755. https://doi.org/10.1080/13658816.2014.997237
Longley, P. A., Goodchild, M.F., Maguire, D. J., & Rhind, D. W. (2005). Geographical Information, England: John Wiley & Sons, Ltd.https://books.google.com/books/about/Geographical_Information_Systems_and_Sci.html?id=toobg6OwFPEC
Luo, J., & Wei, Y.H.D. (2009). Modeling spatial variations of urban growth patterns in Chinese cities: The case of Nanjing, Landscape and Urban Planning, 91: 51–64.
Lu, D., Mausel, P., Brondizio, E., & Moran, E. (2004). Change detection techniques, International Journal of Remote Sensing, 25, pp. 2365-2407. https://doi.org/10.1080/0143116031000139863
McCoy, R.M. (2005). Field Methods in Remote Sensing. The Guildford Press, New York, London, 41-54.
https://www.amazon.com/Field-Methods-Remote-Sensing-Roger/dp/1593850794
Mitchell, A., 2005. ESRI Guide to GIS Analysis, Volume 2: Spatial Measurements and Statistics. ESRI Press, PP: 252.https://books.google.com/books/about/The_ESRI_Guide_to_GIS_Analysis.html?id=T2WVmwEACAAJ
O'Sullivan, D., & Unwin, D. (2002). Geographic Information Analysis. 2nd Edition, John & Wiley, P 432.https://www.wiley.com/en-us/Geographic+Information+Analysis%2C+2nd+Edition-p-9780470288573
Park, S., Jeon, S., Kim, Sh., & Choi, Ch. (2011). Prediction and comparison of urban growth by land suitability index mapping using GIS and RS in South Korea. Landscape and Urban Planning, 99: 104–114.https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2010.09.001
Rafiee, R., Mahiny, A., & Khorasani, N. (2009). "Assessment of changes in urben green spaces of mashad city using satellite data", International journal of Applied Earth Observation and Geoinformation: 431-438.https://doi.org/10.1016/j.jag.2009.08.005
Rozenstein, O., & Karnieli, A. (2011). Comparison of methods for land-use classification incorporating remote sensing and GIS inputs. Applied Geography, 31: 533-544.https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2010.11.006
Sabet Sarvestania, M., & Ibrahim, A. L. (2011). Three decades of urban growth in the city of Shiraz, Iran: A remote sensing and geographic information systems application. Cities, 28: 320–329.
Schulz,  J.J.,  Cayuela,  C.,  Echeverria,  C.,  Salas, J., &  Rey  Benayas,  J.M.  (2010). “Monitoring land cover change of the dryland forest landscape of Central Chile (1975–2008),” Applied Geography, 30: 436-447.https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2009.12.003
Scott, L. M., & Janikas, M.V. (2010). "Spatial statistics in ArcGIS. In Handbook of applied spatial analysis", (pp. 27-41). Springer Berlin Heidelberg.https://doi.org/10.1007/978-3-642-03647-7_2
Shi, B., Wang,Y.,  Bai, X., Lai, Y., Xiang, W., Wu, B.,  Xia, Q.,   Liu, X.,  & Li, Ye. (2023). Spatial effects of public health laboratory emergency testing institutions under COVID-19 in China. International Journal for Equity in Health, 22 (1), 88.https://doi.org/10.1186/s12939-023-01871-0
Stone, M, & Brooks, R.J. (1990). Continuum Regression: Cross-Validated Sequentially Constructed Prediction Embracing Ordinary Least Squares, Partial Least Squares and Principal Components Regression. Journal of the Royal Statistical Society, 2: 237-269.https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1990.tb01786.x
Takayama, M., & Couclelis, H. (1997). Map Dynamic Integrating Cellular Automata and GIS through Geo Algebra. International Journal of Geographical Information Science.11 (1): 73-91.
Tayyebi, A., Pijanowski, B. Ch.,  & Pekin, B. (2011). Two rule-based Urban Growth Boundary Models applied to the Tehran Metropolitan Area, Iran, Applied Geography, 31: 908-918.
Tomal, M. (2020). Modelling housing rents using spatial autoregressive geographically weighted regression: a case study in Cracow, Poland. ISPRS International Journal of Geo-Information, 9 (6), 346. https://doi.org/10.3390/ijgi9060346
Torrens, P.M., & Osullivan, D. (2001). Cellular automata and urban simulation: where do we go from here? Environment and Planning B, 28: 163-168. DOI: 10.1068/b2802ed
Van de Voorde, T., Jacquet, W., & Canters, F. (2011). Mapping form and function in urban areas: An approach based on urban metrics and continuous impervious surface data, Landscape and Urban Planning, 102: 143– 155.https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2011.03.017
Verburg, p., Schot, p., Dijst, m., & Veldkamp, A. (2004). Land use change modelling: current practice and research priorities. Geo Journal, 6: 309-324. DOI: 10.1007/s10708-004-4946-y
Verburg, P.H., Veldkamp, W.S., & Mastura, SH. (2002). Modeling the spatial dynamics of regional land use: the CLUE-S model. Environmental management, 30: 391-405. https://doi.org/10.1007/s00267-002-2630-x
Wende, D. (2019). Spatial risk adjustment between health insurances: using GWR in risk adjust-ment models to conserve incentives for service optimisation and reduce MAUP. The European Journal of Health Economics, 20 (7), 1079–1091. https://doi.org/10.1007/s10198-019-01079-6
Whitea, R., & Engelen, G. (2000). High resolution integrated modeling of the spatial dynamics of urban and regional systems. Computers, Environment and Urban Systems, 24: 383-400.https://doi.org/10.1016/S0198-9715(00)00012-0
Zhang, S., Wang, L., & Lu, F. (2019). Exploring housing rent by mixed geographically weighted regression: a case study in Nanjing. ISPRS International Journal of Geo-Information, 8 (10), 431.https://doi.org/10.3390/ijgi8100431
Zhu, C., Zhang, X., Zhou, M., He, S., Gan, M., Yang, L., & Wang, K. (2020). Impacts of urbanization and landscape pattern on habitat quality using OLS and GWR models in Hangzhou, China. Ecological Indicators, 117,106654.https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106654
Zhu, H., et al., 2022. Spatiotemporal dynamics and driving forces of land urbanization in the
Yangtze river delta urban agglomeration. Land, 11 (8), 1365. https://doi.org/10.3390/land11081365.
دوره 6، شماره 2 - شماره پیاپی 20
تابستان 1404
صفحه 333-361

  • تاریخ دریافت 29 دی 1403
  • تاریخ بازنگری 23 بهمن 1403
  • تاریخ پذیرش 07 اسفند 1403
  • تاریخ اولین انتشار 08 اسفند 1403
  • تاریخ انتشار 01 شهریور 1404