ارزیابی و مکان‌یابی بهینه فضای سبز شهر زابل با استفاده از الگوریتم فراابتکاری جست‌وجوی ممنوعه (TS )

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار جغرافیا و برنامه‌ریزی شهری، دانشگاه زابل، زابل، ایران،

2 دانشیار جغرافیا و برنامه‌ریزی شهری، دانشگاه زابل، زابل، ایران)

3 دانشجوی کارشناس ارشد جغرافیا و برنامه‌ریزی شهری، دانشگاه زابل، زابل، ایران

چکیده
توزیع بهینه فضاهای سبز شهری در راستای اهداف پایدار و دسترسی عادلانه خدمات شهری ضرورت دارد. بر این اساس، مسئله پژوهش حاضر، مکان­یابی بهینه فضای سبز را با حداقل­ها در سطح شهر زابل مورد ارزیابی قرار داده است. هدف مقاله، مکان‌یابی بهینه فضای سبز درون‌شهری در راستای توزیع مناسب این نوع از کاربری‌ها به‌منظور تسهیل در دسترسی و بهبود تقاضا می‌باشد. نوع تحقیق کاربردی و روش پژوهش توصیفی- تحلیلی ­و مبتنی بر مطالعات اسنادی و بررسی­های میدانی است. داده­ها و اطلاعات به روش کتابخانه­ای و مراجعه به سازمان­های مرتبط جمع‌آوری شد. متغیرها شامل دادها و اطلاعات مرتبط با فضای سبز، مسکونی، شبکه ارتباطی، سرانه­ها، فاصله دسترسی­ها و ... می­باشد. با استفاده از ابزار نرم‌افزارهای ArcGIS، Super Decision و MATLAB داده­ها و اطلاعات تحلیل شدند. نتایج پژوهش نشان می­دهد که وضعیت فضای سبز شهر زابل در سطح نواحی 5 گانه دارای سهم یکسانی از توزیع بهینه فضای سبز شهر نیستند برای دسترسی به توزیع بهینه یا عادلانه فضای سبز شهری، میزان اختلاف نواحی 5 گانه شهر زابل و در گام‌های بعدی، پس از مراحل تحلیل لایه‌های اطلاعاتی، طبقه‌بندی و ارزش‌گذاری درونی لایه‌ها و وزن دهی و همپوشانی لایه‌های اطلاعاتی در محیط ArcGIS اقدام به اولویت‌بندی زمین‌های شهر زابل برای ایجاد فضای سبز شده است. سپس با استفاده از الگوریتم فرا ابتکاری جست و جوی ممنوعه (TS) در زمینه حل مسئله مکان‌یابی هاب (Hub) اقدام به انتخاب مناسب‌ترین پهنه‌ها با توجه مختصات محلات ۴۰ گانه گردیده و 2 پهنه به عنوان گزینه‌های نهایی برای مکان­یابی فضای سبز جدید انتخاب شدند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله English

Evaluation and Optimal Site Location of the Green Space of Zabol City using Meta-Heuristic Algorithm of Tabu Search (TS)

نویسندگان English

Akbar Kiani 1
Gholamali Khammar 2
Fatemeh Vazifejoo 3
1 Associate Professor of Geography and Urban Planning, University of Zabol, Zabol, Iran
2 Associate Professor of Geography and Urban Planning, University of Zabol, Zabol, Iran
3 Master's student in Geography and Urban Planning, University of Zabol, Zabol, Iran
چکیده English

Extended Abstract

Introduction

The optimal spatial distribution of urban green spaces is a must for achieving sustainable development and ensuring equitable access to municipal services. Accordingly, this study tried to focus on evaluating the optimal location for urban green spaces of the city of Zabol using the minimum standards. The main objective of this study was to determine the optimal location for intra-urban green spaces to achieve a proportional distribution of this kind of land use, and finally facilitate the accessibility and enhance the fulfillment of demands. The current urban green spaces of Zabol lack balance and commensurate distribution across its various municipal districts and neighborhoods. Consequently, this study endeavored to provide a more systematic organization for this category of urban space by performing optimal location selection in Zabol, utilizing contemporary meta-heuristic algorithm integrated with Geographic Information Systems (GIS). The main research question was: How can the optimal location for the urban green spaces of Zabol be determined through the implementation of the Tabu Search (TS) meta-heuristic algorithm?
 

Method

This applied study used a descriptive-analytical method grounded in documentary and field studies and was conducted in the city of Zabol. The required data were collected from relevant organizations, comprehensive urban plans, existing maps, records, and statistical reports. The variables entailed data related to green spaces, residential areas, transportation networks, per capita provision, access distances, and other pertinent factors. The data were analyzed using the ArcGIS, Super Decision, and MATLAB software. Information layers detailing the current urban land uses and the spatial distribution of green spaces of Zabol were used to identify locations for new green spaces. The ai was to increase both the per capita area and the total extent of this kind of land use. Finally, the tabu search meta-heuristic algorithm was employed in the context 
of solving a hub location problem to select the final optimal zones within the city of Zabol.
 

Results

The findings of this study are multifaceted since we used diverse methods and analytical techniques. The study scrutinized the factors influencing the locating of urban green spaces cosidering various dimensions, including physico-spatial and socio-cultural dimensions. The two most critical determinants in the spatial allocation of land uses are distance and time. The nature of accessibility is usually measured by the two components, which collectively serve as the primary metrics for evaluating comfort (or amenity). The ease of access to essential urban services for people and the requisite separation from disruptive or incompatible land uses are considered vital components of urban comfort. Accordingly, the data layers were weighted and evaluated based on a distance criterion of 100 meters. This study focused on analyzing the following locational indicators for the optimal locating of green space: proximity to existing land use indicators, proximity to fallow lands, proximity to educational centers, proximity to cultural centers, distance from service centers, distance from administrative centers, distance from health centers, and distance from military land uses. The priority areas for generating green spaces were identified through the weights derived from the Super Decision software and multiplying these weights by the influential locational layers via the Weighted Overlay technique, followed by the integration of the weighted layers within the Raster Calculator. To address optimal coverage, this study used the Tabu Search (TS) meta-heuristic algorithm with a nearest accessibility approach. The aim was to locate the points that provide the maximum coverage pertaining to the various neighborhoods of Zabol. To this end, the geographic information of the centers of the 40 neighborhoods of Zabol were recorded.
 

Discussion and Conclusion

The scientific analysis and optimal spatial locating of urban green spaces, if they are informed by equity-based theories and the fair distribution of urban services and utilize appropriate methods and techniques, will significantly enhance the prospects for fundamental urban planning and management. The unique geographical characteristics of Zabol, along with the findings of the this study, demonstrated that the equitable distribution of green space commensurate with minimal standards, has not been realized across the city's different zones. Moreover, different issue such as the city’s border location, the flight of capitals, persistent droughts, and the scarcity of water resource, have severely hampered the optimal allocation of urban green spaces. The novelty of this study in contrast to previous studies on the locating of urban green spaces, lies in its methodological precision. Privious studies have offered a broad spectrum of potential sites in this city; however, the implementation of all these options was often rendered impracticable due to the constraints of limited allocated resources, frequently complicating the decision of executive bodies in determining the most optimal and desired alternative. To surmount this difficulty, the current study utilized the Tabu Search (TS) metaheuristic algorithm model for the hub location problem with a nearest accessibility approach. This enabled the identification of sites that afford greater spatial coverage across the distinct neighborhoods of Zabol. Consequently, the core distinction 
between the current and previous studies is the omission of previous research of cutting-edge tools and method for data analysis and green space allocation, such as meta-heuristic algorithms and novel mathematical models. The results of the Tabu Search meta-heuristic model for the hub location problem showed that this model not only significantly help for selecting the final research zones but also effectively delineates the sphere of influence of the neighborhoods. More importantly, it clarifies the differentiated coverage status of neighborhoods regarding green spaces and represent an effective step toward smarter and more informed planning for the city of Zabol.
 
 

کلیدواژه‌ها English

Keywords: Meta-heuristic Algorithm
Green Space
Locattion
Hub
  1. احد نژاد روشتی، م.، عظیم زاده ایرانی، ا.، و نجفی، سعید. (۱۳۹۸). تحلیلی بر روند تغییرات کاربری اراضی و فرصت‌ها و موانع پیشرفت و رشد شهری (مطالعه موردی: شهر زابل). جغرافیا و مطالعات محیطی، 8 (30)، ۷۶-۵۹.
  2. احمدی، ع.، موحد، ع.، و شجاعیان، ع. (1390). ارائه الگوی بهینه مکان‌یابی فضای سبز شهری با استفاده از GIS و روش AHP (منطقه موردمطالعه: منطقه 7 شهرداری اهواز)، فصل‌نامه آمایش محیط، 4 (15)، 162-148.
  3. افتخاری، م.، و اکبری، م. (1399). ارزیابی هزینه‎ ای مدل‎ های فرا ابتکاری مورد استفاده در طراحی شبکه توزیع آب شهری. نشریه علوم و مهندسی آب و فاضلاب، 5 (2)، 48 -56.
  4. افندی زاده زرگری، ش.، بیگدلی راد؛ ح.، و شاکر، ح. (1398). استفاده از روش بهینه سازی و فرا ابتکاری به منظور کاهش سرفاصله زمانی اتوبوس (نمونه موردی: خطوط اتوبوس رانی قزوین). فصلنامه مهندسی حمل و نقل، 10 (4)، 833 -849.
  5. اکبریان، ر.، و یزدان پناه، ن. (۱۳۹۹). اولویت‌سنجی مکانی توسعه فضاهای سبز و پارک‌های شهری با استفاده از روش AHP و مکان‌یابی آن در محیط GIS، جغرافیا و برنامه‌ریزی شهری چشم‌انداز زاگرس، 12 (43)، ۱۵۰-۱۱۷.
  6. امان اله پور، ا.، نظم فر، ح.، و لطفی شاهماربیگلو، ر. (۱۳۹۸). مکان‌یابی بهینه فضای سبز شهری با استفاده از GIS و روش ANP مطالعه موردی: شهر اردبیل،جغرافیا و توسعه فضای شهری، 6 (1)، ۱۴۶-. ۱۲۷
  7. پریزادی، ط.، شیخی، ح.، و ابراهیم پور، م. (۱۳۹۱). مکان‌یابی فضای سبز شهری (پارک‌های درون‌شهری) با استفاده از سیستم اطلاعات جغرافیایی (مطالعه موردی: منطقه 9 کلان‌شهر مشهد)، مجله علمی پژوهشی برنامه‌ریزی فضایی، 2 (3)، 134-111.
  8. پورمحمدی، م. ر.، قربانی، ر.، و بهشتی روی، م. (1390). سرانه فضای سبزشهری در ایران و جهان، با تاملی بر کارآمدی­ها و ناکارآمدی­های آن در شهرهای کشور، نشریه جغرافیا و برنامه ریزی، 16(36)، 33.
  9. چهارسوقی، س.ک.، ممیزی، ف.، و یزد خواستی، ا. (1393). توسعه مدل مکان‌یابی هاب بر مبنای صرفه‌جویی اقتصادی جریان‌ها با استفاده از وسایل حمل‌ونقل ظرفیت دار و محدودیت جریان ورودی به هاب. نشریه پژوهش‌های مهندسی صنایع در سیستم‌های تولید، 2 (4)، 19-1.
  10. حاتمی د.، عربی ز.، و رحمانی ا. (1395). مکان یابی بهینه فضای سبز شهری با استفاده ازمدل Logic Fuzzy و AHP، در محیط GIS (نمونه موردی: شهر مشهد)، فصلنامه آمایش محیط، 9(32)، 63-84.
  11. رهنما، م. ر.، و شاددل ل. (1401). ارزیابی ارتباط فضایی سلامت اجتماعی بانوان مشهد و فضاهای سبز شهری؛ چه عواملی بر حضور آن‏ها در فضاهای سبز شهری اثرگذار است؟، فصلنامه پژوهش های جغرافیای انسانی، 54(119)، 45-65.
  12. زیاری، ک. (۱۳۸۱). برنامه‌ریزی کاربری اراضی شهری. یزد: انتشارات دانشگاه یزد.
  13. زیاری، ک.، مهدنژاد، ح.، و فریاد پ. (1388). مبانی و تکنیک­های برنامه­ریزی شهری، انتشارات دانشگاه بین­المللی چاه بهار.
  14. سجادی، م.، و جعفری تهرانی، ح. (1393). برنامه­ریزی فضای سبز شهری با رویکرد توسعه پایدار (مطالعه موردی منطقه سه شهر اصفهان). معماری و شهر پایدار، 2 (2)، 42-27.
  15. قدسی، س. ج.، شریف‌زاده ا.، و احدنژاد رودتشتی، م. (1400). ارزیابی فضای سبز شهری با تأکید بر توزیع عادلانه بین نواحی شهری (مطالعه موردی: شهر زنجان)، نشریه توسعه پایدار محیط جغرافیایی، 3(4)، 1-15.
  16. کلهرنیا، ب. (1365). برنامه‌ریزی پارک‌های شهری و فضاهای سبز، جزوه سازمان پارک‌ها و فضای سبز تهران، تهران: کتاب سبز شهرداری، وزارت کشور.
  17. محمدزاده ر. (1390). نقدی بر توسعه فضاهای سبز استاندارد (نمونه موردی: شهرهای ایران)، فصلنامه فضای جغرافیایی، 11(35)، 65-88.
  18. محمدی، ج. (۱۳۸۱). تحلیل پراکندگی فضایی و مکان‌یابی فضای سبز شهری در منطقه دو شهرداری تبریز. پایان نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه شهید بهشتی.
  19. مرادی، ع.، غلامی، م.، شیبانی امین، ع.، بختیاری کیا، م. (۱۳۹۵). بررسی و تحلیل جمعیت شهر زابل طی مهر و موم‌های 1394-1368 و پیش‌بینی جمعیت و زمین مورد نیاز برای اسکان تا افق 1404. دومین کنگره بین‌المللی علوم زمین و توسعه شهری. / https://civilica.com/doc/526446
  20. مرکز آمار ایران. (1390-1385). سرشماری عمومی نفوس و مسکن، تهران، مرکز آمار ایران.
  21. مظاهری پور، ه.، و صدیقی زاده، د. (۱۳۹۴). بهینه‌سازی مسیریابی وسایل نقلیه با استفاده از الگوریتم‌های جستجوی ممنوع و ژنتیک با در نظرگیری محدودیت‌های تقدمی. نخستین همایش ملی مهندسی صنایع. https://civilica.com/doc/639508
  22. موسوی، م. ن.، رشیدی ابراهیم حصاری، ا.، و روشن رودی، س. (2012). مکان‌یابی بهینه فضای سبز شهری: موردمطالعه شهر بناب. جغرافیا و مطالعات محیطی،1 (3)،  ۱۴-۱.
  23. مهندسین مشاور طاش. (۱۳۸6). طرح جامع شهر زابل. کارفرما سازمان مسکن و شهرسازی استان سیستان و بلوچستان، شرکت طرح اندیشان شهر (طالش).
  24. یقینی، م.، مومنی م.، و سرمدی م. ر. (1389). یافتن کوتاه ترین مسیر همیلتونی برای شهرهای ایران با استفاده از الگوریتم های جستجوی ممنوعه و ممتیک. فصلنامه مهندسی حمل و نقل، 2 (2)، 196-181.

 

  1. Campbell, J.F., Ernst, A.T. & Krishnamoorthy, M. (2002). Hub location problems. In: Drezner, Z., Hamacher, H.W. (Eds.). Facility Location: Applications and Theory. Springer, Heidelberg, 373-408.
  2. Glover, F., & Laguna, M. (1998). Tabu search in handbook of combinatorial optimization. Boston: Springer.
  3. GmiraMichel, Maha., Potvin, G. (2021). Tabu search for the time-dependent vehicle routing problem with time windows on a road network. European Journal of Operational Research, 288 (1), 129-140.
  4. Klompmaker, J. O., Hoek, G., Bloemsma, L. D., Gehring, U., Strak, M., Wijga, A. H., & Janssen, N. A. (2018). Green space definition affects associations of green space with overweight and physical activity. Environmental research, 160 (2018), 531-540.
  5. Randrup, T. B., Östberg, J., & Wiström, B. (2017). Swedish green space management–The manager’s perspective. Urban forestry & urban greening, 28 (2017), 103-109.
  6. Sante Riveira, I., Crecente-Maseda, R., & Miranda-Barros, D. (2008). GIS-based planning support system for rural land-use allocation. Computers and Electronics in Agriculture, 63 (2), 257-273.
  7. TorgalTeresa, M., & DiasTânia Fontes G. (2021). A multi-objective approach for DRT service using tabu search. Transportation Research Procedia, 52 (2021), 91-98.
  8. WangFen, H., Zhang, Q. (2019). A spatial exploring model for urban land ecological security based on a modified artificial bee colony algorithm. Ecological Informatics, 50 (2019), 51-61.

 

ارسال نظر در مورد این مقاله
نام را وارد کنید.
نشانی پست الکترونیکی را به درستی وارد کنید.
وابستگی سازمانی را به درستی وارد کنید.
توضیحات را وارد کنید (حداقل 50 حرف)
CAPTCHA Image
شناسه امنیتی را به درستی وارد کنید.

  • تاریخ دریافت 13 اسفند 1401
  • تاریخ بازنگری 15 تیر 1402
  • تاریخ پذیرش 01 مرداد 1402