چکیده:
زندگی در شهرهای امروزی در تعامل با شرایط مختلف محیطی، اجتماعی اقتصادی، زیرساختی، بهداشتی، امنیتی، سیاسی و فرهنگی شکل می گیرد. حاصل این تعامل، کیفیت زندگی شهری را شکل می دهد. به طور کلی کیفیت زندگی با دو دیدگاه عینی [1] و ذهنی [2] ارزیابی شده است. تحقیقات انجام شده در این زمینه عمدتا در قالب مطالعات اجتماعی و در مقیاس های جغرافیایی کلان (کشورهایاشهرها) انجام شده و به تفاوت های فضایی کیفیت زندگی در محیط های پیچیده شهری توجه کمتری شده است. علاوه بر این کیفیت زندگی به عنوان یکی از ویژگی های محیط جغرافیایی، مفهومی پویا است. به این معنا که در بستر مکان و در طی زمان،این ویژگی تغییر می کند. مدل سازی مکانی زمانی این مفهوم می تواند به پایش کیفیت زندگی شهری و برنامه ریزی برای بهبود آن کمک نماید. هدف این مطالعه ارائه چهارچوب و فرآیندی جهت مدل سازی مکانی زمانی کیفیت زندگی شهری می باشد. به منظور مدل سازی مکانی کیفیت زندگی، ابتدا شاخص های موثر در نظر گرفته شد و سپس با استفاده از فرآیند تحلیل سلسله مراتبی وزن دهی گردید. در ادامه با استفاده از مدل فازی گاما و روش همپوشانی و یکور- فازی شاخص ها تلفیق شدند. با توجه به متغیربودن شاخص های زیست محیطی و برخی از شاخص های زیرساختی/کالبدی در فصول سال، مدل سازی زمانی کیفیت زندگی بر اساس رویکرد نمایش لحظه ای [3] در مقیاس فصلی انجام شد. به منظور ارزیابی فرآیند توسعه داده شده، کیفیت زندگی در سطح بلوک های شهری در مناطق 3، 6 و 11 شهر تهران مدل سازی گردید. بر اساس نتایج حاصل از مدل سازی مکانی، بخش های شمالی محدوده (منطقه 3) از کیفیت زندگی مطلوب تری برخورداراست، درحالی که به سمت جنوب محدوده، مطلوبیت کاهش می یابد. بررسی شاخص خودهمبستگی مکانی موران (بزرگتراز 35/0 برای نتایج هر دو مدل و همه فصول) برعدم تصادفی بودن نحوه توزیع و یژگی کیفیت زندگی در بلوک های شهری تاکید دارد و وجودالگوی خوشه ای در محدوده مورد مطالعه را نشان می دهد. نتایج مدل سازی زمانی نشان داد که اغلب بلوک ها در فصول بهار و پاییز از نظر زیست محیطی شرایط مطلوب تری نسبت به فصول زمستان و تابستان دارند. برعکس در بعد زیرساختی/کالبدی فصل تابستان وضعیت مطلوب تری را نسبت به سایر فصول نشان می دهد.
Introduction
Life in the modern cities takes shape through interaction with various environmental, socio-economic, infrastructural, health, security, political and cultural conditions. The result of this interaction shapes the quality of urban life (QOUL). Quality of lifeis a complex concept involving social, economic, environmental, physical, psychological and political aspects (El Din et al, 2013). In general, Quality of life (QOL) has been evaluatedbytwo objective and subjective points of view. Researches in this field, have mainly been conducted in the form of social studies and in the macro geographical scales of countries or cities,and less attention has been paid to the spatial differences of the life quality in the complex urban environments. In these studies, the principal components analysis (PCA) method has been the most common method used for combining and overlaying of the life quality indicators (Lo, 1998; Jun, 2006; Li and Weng, 2007; Motakan et al, 2010; HatamiNejad et al, 2014; Messer et al, 2014). But,Oneof the disadvantages of PCA is the possibility of deleting some of the useful information.Using Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) and Fuzzy Logic methods can also be useful in spatial modeling of life quality. Moreover, QOL as one of the features of geographical environment is a dynamic concept. This means that this feature changesover time and location. The spatiotemporal modeling of this concept can help monitoringthe quality of urban life and planning for its improvement.
Data and Methods
This study offers a framework and process for spatiotemporal modeling of QOUL. For spatial modeling of QOUL, effective indiceswere taken into consideration at first. In this study,the indicators related to the urban quality of life were extracted in 3 three environmental, infrastructural/physical, and socio-economic dimensions.The Analytical Hierarchy Process (AHP) method was used for weighing the parameters(Uyan, 2013). Then, the indicators were combined with each other using the GammaFuzzyModel(Vafai, 2013) and Vikor-Fuzzy overlay technique(Huang et al, 2009). Furthermore, QOUL was modeled temporally due to the variability of environmental indicators and some of infrastructural / physical indicators during the seasons of the year. For this purpose,the cyclic model (developed based on the snapshot approach (Worboys and Duckham, 2004)) was used. In order to assess the developed framework, the quality of lifewasmodeled at urban blocks level in regions 3,6,11 of the city of Tehran.
Conclusion
The obtained results showed that applying multi-criteria decision-making and Fuzzy logicmodels in modeling of life quality is capable of showing the spatial difference oflife quality in urban environments. Based on the results of spatial modeling, the quality of life is more desirable in northern parts of the area (region 3) while the desirability decreases towards the southern areas (region 11). The study of Moran’s spatial autocorrelation index (greater than 0.35 for the results of both models and all seasons) emphasize on the non-randomness of the distribution method of the QOL feature in urban blocks and shows the existence of cluster pattern in the study area.The results of temporal modeling indicated that most of the blocks are more favorable in the spring and autumn seasons than in the winter and summer in terms of environmental conditions.