>
Fa   |   Ar   |   En
   ارائه افزونه ارزیابی آسیب‌پذیری نواحی شهری در برابر سیلاب برای نرم‌افزار arcgis با بهره‌گیری ازpython و modelbuilder  
   
نویسنده خلیلی علی ,اسروش آریان ,پور زارع مرتضی
منبع پژوهشنامه مديريت حوزه آبخيز - 1400 - دوره : 12 - شماره : 24 - صفحه:77 -87
چکیده    مقدمه و هدف: حوادث سیلابی به‌عنوان زیان‌بارترین فاجعه طبیعی، طی 20 سال گذشته 47 درصد فجایع مرتبط با اقلیم دنیا را تشکیل‌داده‌اند. در ایران نیز حوداث سیلابی هرساله خسارات گسترده‌ای به‌همراه داشته‌اند که اهمیت ارزیابی آسیب‌پذیری شهرها در برابر سیلاب را روشن می‌سازد. اما این ارزیابی‌ها که با بهره‌گیری از سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی انجام می‌شوند، نیازمند تخصص نظری و تسلط بر تنظیمات پیشرفته نرم‌افزار arcgis هستند. این مشکلات، کاربست گسترده چنین ارزیابی‌هایی در سراسر کشور را محدود می‌کنند و منجر به هزینه‌بر و زمان‌بر شدن آن‌ها و دشواری به‌روزرسانی نتایج ارزیابی می‌شوند. در این پژوهش تلاش شده‌ است تا با ارائه افزونه‌ای کارآمد برای نرم‌افزار arcgis ضمن توجه به مشکلات مذکور، خلاء نبود این افزونه‌ی بومی در کشور نیز مورد توجه قرارگیرد. مواد و روش ها: بدین منظور ابتدا به روش اسنادی مقالاتی با محوریت تحلیل آسیب پذیری ناشی از سیلاب که در مقیاس شهری تدوین شده بودند مرور شدند و تعداد تکرار معیارهای موثر بر آسیب‌پذیری در این مقالات مشخص گردید. در نتیجه شش معیار پرتکرار شناسایی شد و با توزیع پرسشنامه نظرات متخصصان در خصوص درجه اهمیت این معیارها نسبت به یکدیگر (مطابق روش ahp) اخذ شد. سپس معیارها با کمک نرم‌افزار expertchoice وزن‌دهی شدند. در گام بعد برای طراحی فرآیند پردازش‌های افزونه از modelbuilder و برای ایجاد پردازش‌های مورد نیازی که در arcgis وجود نداشتند، از زبان برنامه‌نویسی python استفاده شد. یافته‌ها: افزونه طراحی‌شده متشکل از 56 مرحله پردازش داده است که از 15 ابزار موجود در نرم‌افزار arcgis و سه ابزار کدنویسی‌شده اختصاصی توسط محققین، از جمله یک ابزار منطقیشرطی، تشکیل شده‌است. برای افزایش انعطاف‌پذیری افزونه، ضرائب معیارها به‌عنوان پیش‌فرض‌هایی قابل‌تغییر در افزونه وارد شده‌اند و برای خلق محیطی کاربرپسند، از زبان فارسی در پنجره اولیه افزونه، استفاده ‌شده ‌است. افزونه تولیدشده پس از اجرای پردازش ها، نقشه امتیاز آسیب‌پذیری نهایی و نقشه‌های مجزای معیارهای شش‌گانه را نمایش ‌می‌دهد و فایل آن‌ها را در پوشه‌ای که کاربر (پیش از اجرا) مشخص‌کرده ‌است، به صورت mxd و gdb ذخیره می‌کند. به‌منظور سنجش عملکرد افزونه، شهر چالوس مورد ارزیابی قرار گرفت و تمام پردازش‌ها ظرف نه دقیقه انجام و نتایج ارائه و ذخیره شدند. بر اساس نتایج 14 درصد شهر در پهنه بسیار آسیب‌پذیر، 56 درصد در پهنه متوسط و 30 درصد در پهنه با آسیب‌پذیری کم واقع شده‌است.نتیجه‌گیری: بر اساس نتایج سنجش عملکرد، پس از ورود داده ها و مشخص کردن پوشه خروجی توسط کاربر، پردازش های آسیب پذیری توسط افزونه بدون خطا انجام شد و خروجی ها به تفکیک مذکور در پوشه مشخص شده ذخیره گردید که نشان از عملکرد مناسب این افزونه است.
کلیدواژه python​​​​​​​، آسیب‌پذیری، سیلاب، فرآیند تحلیل سلسله‌مراتبی،
آدرس دانشگاه علامه طباطبائی, دانشکده مدیریت و حسابداری, ایران, دانشگاه شهید بهشتی, دانشکده معماری و شهرسازی, ایران, دانشگاه امام علی (ع), دانشکده علوم پایه, ایران
 
   Creating Urban Flood Vulnerability Assessment tool for ArcMap Software using ModelBuilder and Python  
   
Authors Khalili Ali ,Osroosh Arian ,Poorzare Morteza
Abstract    Extended AbstractIntroduction and Objective: Over the past 20 years, flood disasters have consisted of 47% of the world #39;s weatherrelated disasters, which has affected over 2.19 lives in Asia. Likewise, Iran has not been an exception and has always experienced severe damages due to floods. Hence, flood vulnerability assessment (FVA) is vital to mitigate incoming damages. However, the assessments require thorough theoretical knowledge and excellent software skills, limiting widespread usage of such evaluations and increasing financial and temporal requirements. This research aims to create an ArcGIS tool for nonexpert ArcMap users to enable them to assess the flood vulnerability without any indepth knowledge of the software. Material and Methods: Firstly, different papers regarding urban FVA were reviewed, and accordingly, the most frequent assessment indicators were identified. Hence, to assign weights to the indicators, the questionnaire method has been employed to ask experts #39; opinions. Then, indicators were scored, employing the AHP method, using Expert Choice software. Afterward, to create the tool, ModelBuilder was used to design and arrange process flow, and Python language was used to create required ArcMap processing tools that are not builtin in the software. Results: The created tool consists of 56 processes, 15 ArcMap builtin processing tools, and three Python scripted processing tools, namely a logical tool. To run the tool, users must determine six input files, a saving directory, and the name of the case study. The tool saves the outputs in a GDP named after the case study within the userdefined directory. Moreover, to increase the tool #39;s usability for different case studies, the weights of the default indicators #39; weights can easily be changed in the dialog box. Moreover, the dialog box #39;s language is Persian to provide a userfriendly interface. The tool generates an FVA map and six vulnerability indicator maps to enable users to analyze vulnerability status according to each indicator. The tool is available in TLX format and can be easily added to ArcToolbox. Furthermore, to test the tool #39;s performance, Chaloos city was assessed using it. According to the results, 14 percent of the city, most of which are located proximate to the Chaloos river, is marked as highly vulnerable; 56 percent of the city is marked as vulnerable, and 30 percent of the city is marked as least vulnerable.Conclusion: According to the performance test, the processes were completed in nearly nine minutes, and all the outcomes were generated and saved correctly.
Keywords AHP ,ArcMap ,Flood vulnerability assessment ,ModelBuilder ,AHP ,ArcGIS ,ModelBuilder ,Python
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved