Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Xây dựng chỉ số dễ bị tổn thương xã hội đối với các mối nguy hiểm động đất bằng mô hình phân tích nhân tố lai và quy trình mạng phân tích (F’ANP)
Tóm tắt
Iran là một quốc gia có nguy cơ động đất cao và đã trải qua một chuỗi các trận động đất thảm khốc kéo dài, gây ra nhiều thiệt hại về người và tài sản. Để đánh giá tính dễ bị tổn thương xã hội (SV) đối với mối nguy hiểm động đất, bài báo này trình bày sự phát triển của mô hình phân tích nhân tố lai và quy trình mạng phân tích để tổng hợp các chỉ số dễ bị tổn thương thành một chỉ số tổng hợp về SV đối với mối nguy hiểm động đất. Mô hình đề xuất sau đó được áp dụng ở Iran như một trường hợp nghiên cứu. Mô hình này sử dụng phân tích nhân tố (FA) để trích xuất các chiều hướng cơ bản của SV. Các chiều hướng đã được xác định của SV cùng với các biến chính của chúng được đưa vào một mô hình mạng trong Quy trình Mạng Phân Tích (ANP). ANP được sử dụng để tính toán tầm quan trọng tương đối của các biến SV khác nhau, cân nhắc đến các kết quả thu được từ FA và sự phụ thuộc lẫn nhau có thể có giữa các biến của từng chiều hướng của SV. Các trọng số này sau đó được sử dụng để tính toán điểm nhân tố cho từng chiều hướng của SV và cũng như chỉ số dễ bị tổn thương xã hội tổng hợp (SOVI). Việc áp dụng mô hình đề xuất vào một nghiên cứu thực tế và xác thực cho thấy đây là một phương pháp vững chắc để xây dựng một SOVI tổng hợp. Việc áp dụng nó vào các huyện ở Iran chỉ ra rằng có sự khác biệt nghiêm trọng về SV đối với các mối nguy hiểm động đất theo khu vực. Những biến động rõ rệt về SV cần sự chú ý đặc biệt từ cả chính quyền địa phương và chính phủ quốc gia để xem xét lại các chiến lược quản lý thiên tai hiện tại.
Từ khóa
#dễ bị tổn thương xã hội #động đất #phân tích nhân tố #quy trình mạng phân tích #SOVITài liệu tham khảo
Adger WN, Brooks N, Bentham G, Agnew M, Eriksen S (2004) New indicators of vulnerability and adaptive capacity. Tyndall Centre for Climate Change Research, Norwich. Available at http://www.tyndall.ac.uk/theme3/final_reports/it1_11.pdf
Asef MR (2008) Modeling the elements of country vulnerability to earthquake disasters. Disasters 32(3):480–498
Babbie E (1995) The practice of social research, 7th edn. Wadsworth, Belmont
Bahrainy H (2003) Natural disaster management in Iran during the 1990s-need for a new structure. J Urban Planning Dev 129(3):140–160
Bjarnadottir S, Li Y, Stewart MG (2011) Social vulnerability index for coastal communities at risk to hurricane hazard and a changing climate. Nat Hazards. doi:10.1007/s1106901198175
Borden KA, Schmidtlein MC, Emrich CT, Piegorsch WW, Cutter SL (2007) Vulnerability of U.S. cities to environmental hazards. J Homel Secur Emerg Manag 4(2):1–21
Boruff BJ, Cutter SL (2007) The environmental vulnerability of Caribbean island nations. Geogr Rev 97(1):932–942
Burton C (2010) Social vulnerability and hurricane impact modeling. Nat Hazards Rev 11(2):58–68
Burton C, Cutter SL (2008) Levee failures and social vulnerability in the Sacramento-San Joaquin Delta area, California. Nat Hazards Rev 9(3):136–149
Chakraborty J, Montz BE, Tobin GA (2005) Population evacuation: assessing spatial variability in geophysical risk and social vulnerability to natural hazards. Nat Hazards Rev 6(1):23–33
Clark GE, Moser SC, Ratick SJ, Dow K, Meyer WB, Emani S, Jin W, Kasperson JX, Kasperson RE, Schwartz HE (1998) Assessing the vulnerability of coastal communities to extreme storms: the case of Revere, MA, USA. Mitig Adapt Strat Glob Change 3(1):59–82
Collins TW, Grineski SE, Aguilar MLR (2009) Vulnerability to environmental hazards in the Ciudad Juárez (Mexico)–El Paso (USA) metropolis: a model for spatial risk assessment in transnational context. Appl Geogr 29(3):448–461. doi:10.1016/j.apgeog.2008.10.005
Cutter SL (1996) Vulnerability to environmental hazards. Prog Hum Geogr 20(4):529–539
Cutter SL, Finch C (2008) Temporal and spatial changes in social vulnerability to natural hazards. PNAS 105(7):2301–2306
Cutter SL, Mitchell JT, Scott MS (2000) Revealing the vulnerability of people and places: a case study of Georgetown County, South Carolina. Ann As Am Geogr 90(4):713–737
Cutter SL, Bornuff BJ, Shirley WL (2003) Social vulnerability to environmental hazards. Soc Sci Q 84:242–261
Cutter SL, Emrich CT, Webb JJ, Morath D (2009) Social vulnerability to climate variability hazards: a review of the literature. Final report to Oxfam America http://adapt.oxfamamerica.org/resources/Literature_Review.pdf. Accessed 10 June 2011
Ebert A, Kerle N, Stein A (2009) Urban social vulnerability assessment with physical proxies and spatial metrics derived from air- and spaceborne imagery and GIS data. Nat Hazards 48:275–294. doi:10.1007/s1106900892640
Everitt BS, Dun G (1991) Applied multivariate data analysis. Edward Arnold, London
Field A (2000) Discovering Statistics using SPSS for Windows. Sage publications, London
Jackson JM, Bouchon E, Fielding G, Funning M, Ghorashi D, Hatzfeld H, Nazari B, Parsons K, Priestley M, Talebian M, Tatar R, Wright T (2006) Seismotectonic, rupture process, and earthquake-hazard aspects of the 2003 December 26 Bam, Iran, earthquake. Geophys J Int 166:1270–1292
Japan International Cooperation Agency (JICA) (2000) The study on seismic microzoning of the greater Tehran area in the Islamic Republic of Iran. Main Rep, Tokyo
Kaiser HF (1960) The application of electronic computers to factor analysis. Educ Psychol Measur 20:141–151
Mayer DG, Butler DG (1993) Statistical validation. Ecol Model 68:21–32
Oliveira Mendes JM (2009) Social vulnerability indexes as planning tools: beyond the preparedness paradigm. J Risk Res 12(1):43–58
Rygel L, O’Sullivan D, Yarnal B (2006) A method for constructing a social vulnerability index: an application to hurricane storm surges in a developed country. Mitig Adapt Strat Glob Change 11(3):741–764
Saaty TL (1996) Decision making with dependence and feedback: the analytic network process. RWS Publications, Pittsburgh
Saaty TL (2001) Decision-making with dependence and feedback: the analytic network process, 2nd edn. RWS Publications, Pittsburgh
Sargent RG (1998) Simulation model verification and validation. In: Proceedings of the 1998 winter simulation conference, IEEE Computer Society Press, Los Alamitos
Schmidtlein MC, Deutsch RC, Piegorsch WW, Cutter SL (2008) A sensitivity analysis of the social vulnerability index. Risk Anal 28(4):1099–1114
Shakib H, Dardaei JS, Pirizadeh M (2011) Proposed seismic risk reduction program for the megacity of Tehran, Iran. Nat Hazards Rev 12(3):140–145
Sharma S (1996) Applied multivariate techniques. Wiley, New York
Smit B, Wandel J (2006) Adaptation, adaptive capacity and vulnerability. Glob Environ Change 16(3):282–292
Statistical Center of Iran (SCI) (2007) Iran statistical yearbook. SCI, Tehran (in Persian)
Wisner B, Uitto J (2009) Life on the edge: urban social vulnerability and decentralized, citizen-based disaster risk reduction in four large cities of the Pacific Rim. In: Brauch HG et al (eds) Facing global environmental change. Springer, Berlin, pp 215–231
Wisner B, Blaikie P, Cannon T, Davis I (2004) At risk: natural hazards, people’s vulnerability and disasters, 2nd edn. Routledge, New York
Wood NJ, Burton CG, Cutter SL (2010) Community variations in social vulnerability to Cascadia-related tsunamis in the U.S. Pacific Northwest. Nat Hazards 52:369–389. doi:10.1007/s1106900993761
Ying X, Zeng G-M, Chen G, Tang L, Wang K, Huang D (2007) Combining AHP with GIS in synthetic evaluation of eco-environment quality—a case study of Hunan Province, China. Ecol Model 209:97–109
Yuksel I, Dagdeviren M (2007) Using the analytic network process (ANP) in a SWOT analysis—a case study for a textile firm. Inf Sci 177:3364–3382