پیش بینی نتایج اجرای راهبرد های کنترل آلودگی هوا با استفاده از مدل سازی مکانی شبکه عصبی برای کلان شهرتهران

Abstract

زمینه و هدف : پیش بینی نتایج حاصل از اجرای خط مشی های راهبردی کنترل آلودگی هوا به عنوان نخستین و مهم ترین چالش شهرداری تهران مطرح می باشد. هدف اصلی این تحقیق بررسی روشی خاص برای ارزیابی نتایج حاصل از خط مشی های راهبردی کنترل کننده آلودگی هوا در کلان شهر تهران با استفاده از ابزارهای پشتیبان تصمیم گیری چند بعدی بوده است .<br /> <strong>روش</strong><strong>بررسی</strong><strong> :</strong> ابتدا مناسب ترین استراتژی های کنترل آلودگی هوا بر اساس شرایط و ساختارهای موجود در هر زون از سطح شهر انتخاب گردید و سپس طبق معیارهای برگزیده وزن دهی شدند . همچنین بر اساس پایش مکانی الگوهای شکل گیری آلودگی هوا در زمان گذشته و حال حاضر، و نیز تحلیل اثرات آن ها، نتایج حاصل از اجرای استراتژی های کنترل آلودگی هوا توسط مدل های شبکه عصبی مکانی شبیه سازی شدند . در گام بعدی متغیرهای سری های زمانی و عدم قطعیت جهت پیش بینی الگوهای قابل شکل گیری، میزان آلودگی هوا را شبیه سازی نموده و در نهایت نتایج استراتژی های کنترل آلودگی با استفاده از لایه های موضوعی مکانی مورد ارزیابی قرار گرفت.<br /> <strong>یافته</strong><strong>ها</strong><strong> :</strong> تعریف خوشه های نهایی استراتژی های کنترل کیفیت هوا، وزن دهی و رتبه بندی خط مشی های منتخب بر اساس معیارهای تعریف شده از نخستین یافته های این تحقیق بوده است. همچنین استحصال پهنه بندی های سری های زمانی بر اساس داده های جمع آوری شده در طی یک دوره چهار ساله و نیز شبیه سازی مدل های سناریو مبنا و لایه های اطلاعات مکانی خروجی آن ها از جمله دست آوردهای این مطالعه بوده است. در نهایت مدلسازی متغیرهای پیش بینی و تدوین نرم افزار کنترل کیفیت هوا و پیش بینی نتایج حاصل از اجرای استراتژی های کنترل آلودگی هوا ارائه گردید. نتایج نشان دهنده آن است که در صورت بهره گیری از مدل های شبکه عصبی مکانی، مدیران شهری قادر خواهند بود به صورت موثر نتایج حاصل از اجرای استراتژی های کنترلی را پیش بینی نمایند .<br /> <strong>بحث و نتیجه گیری : </strong>نتایج این مطالعه نشان داد کهتحلیهای مکان - زمان محور، پشتیبان فرایند ارزیابی و پیش بینی اثرات آلودگی بوده و با استفاده از آن­ها می توان بهترین استراتژی­های کنترل آلودگی را برای پهنه های متاثر از آلودگی هوا تعریف نمود. نتایج نهایی مدل های شبکه عصبی مکانی نشان می دهد که در صورت اجرای استراتژی های منتخب بر اساس سناریوهای تعریف شده، در "سناریو خوش بینانه" کیفیت هوا در تمامی پهنه های شهر تهران به صورت کامل و پایدار، سالم باقی مانده در حالی که در "سناریو شرایط متعارف" در صورت اجرای استراتژی های منتخب تا حدود 70 در صد از سطح آلودگی هوا در فصول پاییز و زمستان نسبت به شرایط عدم اجرای برنامه های کنترلی کاسته خواهد شد. دیاگرام نهایی فرایند صحت سنجی مدل نیز موید آن بود که الگوی سطح آلودگی پیش بینی شده توسط مدل در هر یک از پهنه های شهری از روند و تطابق مناسبی در مقایسه با الگوی میزان آلودگی حاصل از نتایج داده های میدانی برخوردار بود.