نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشگاه تبریز

2 استادیار گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشگاه تبریز

3 دانشجوی کارشناسی ارشد رشته سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشگاه تبریز

چکیده

کیفیت زندگی میزان توانمندی محیط برای فراهم آوردن و پاسخگویی به نیازهای مادی و معنوی افراد جامعه میباشد. پیامدهای اجتماعی، اقتصادی، سیاسی و فیزیکی شهرنشینی همچنان دانشمندان را در سراسر جهان به چالش می­کشاند. راهبردهای برنامهریزی صحیح شهری کلیدهایی برای ایجاد یک محیط زندگی بهتر برای شهروندان است. پژوهش حاضر به بررسی کیفیت زندگی شهری در مناطق 1 و 2 شهر زاهدان با تلفیق دادههای سنجش از ­دور، تصاویرماهوارهای و داده‌‌های جمعیتی حاصل از سرشماری و شبکه معابر شهری پرداخته است. روش پژوهش بهکار رفته از نوع توصیفی- تحلیلی و روش جمع­آوری دادهها و اطلاعات، اسنادی و کتابخانه­ای بوده است. چهار شاخص اقتصادی، اجتماعی، زیستمحیطی و دسترسی به خدمات بهعنوان معیارهای اصلی برای مدلسازی کیفیت زندگی انتخاب شده ­است. همچنین برای استخراج تصاویرماهواره‌‌ای از سامانه گوگل ارث انجین و بهمنظور تلفیق و همپوشانی لایهها و شاخصها از نرمافزار ArcGIS استفاده شده است. نتایج نشان میدهد که شاخص دسترسی به خدمات بیشترین تأثیر را در بررسی کیفیت زندگی دارد و بخش­های شرقی منطقه 2 و بخشهای مرکزی منطقه 1 از کیفیت زندگی بیشتری برخوردار است. در ادامه نتایج، شاخص خودهمبستگی فضایی موران بر وجود الگوی خوشه­ای کیفیت زندگی در محدوده مورد مطالعه تأکید دارد.

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

Evaluating the quality of urban life using remote sensing and GIS - Case study: district number 1 and 2 of Zahedan

نویسندگان [English]

  • Abolfazl Ghanbari 1
  • Sadra Karimzadeh 2
  • Sedighe Taraneh 3

1 Associate Professor, Department of Remote Sensing and Geographical Information System, University of Tabriz, Tabriz, Iran

2 Assistant Professor, Department of Remote Sensing and Geographical Information System, University of Tabriz, Tabriz, Iran

3 M. A student in Remote Sensing and Geographical Information System, University of Tabriz, Tabriz, Iran

چکیده [English]

Extended Abstract
Introduction
Despite higher standards of living in urban areas, rapid growth of urbanization has caused some problems such as development of dense and unplanned residential areas, environmental pollution, lack of access to services and amenities, increased gap between social classes and etc. Manifested as severe differences between living standards in different parts of cities, these affect the quality of urban life. Quality of life is considered to be one of the most important dimensions of sustainable urban development. The desire to improve the quality of life in a particular space, for a particular individual or group is one of the main concerns of planners. Failure to identify factors affecting the quality of life in various human settlements will have unexpected and unfortunate consequences. With a decrease in citizens' life satisfaction, society will gradually lose its productive and capable labour force. The present study primarily seeks to find a way to objectively study and evaluate the quality of life in urban areas using remote sensing technology and GIS. Therefore, it investigates the quality of life in Zahedan and identifies possible factors improving life quality.
 
Methods and Material
The present study applies a descriptive-analytical methodology. Statistical data were collected from census data of Iranian Statistics Center and maps were retrieved from Zahedan detailed plan-related service centers. Satellite images were also used. The present study applies four indicators to study the quality of life: economic, social, and environmental indicators along with access to service providing centers. Cronbach's alpha method was used in SPSS to determine the reliability of the questionnaire resulting in a coefficient of 0.723 for the previously mentioned indicators which shows high reliability of the instrument. The validity of the questionnaire was also investigated using experts' opinions. Collected data and factor analysis for economic and social variables were performed using SPSS. Criteria were weighted using Super Decision software and ArcGIS was used to combine and model the layers. Satellite images were retrieved from Google Earth Engine.
 
Results and Discussion
In order to investigate the socio-economic inequalities affecting quality of life, 16 parameters were extracted from the available census data and used to assess the socio-economic situation in the study area. Correlated parameters were combined using factor analysis to represent a single index. A specific name was then assigned to each factor. Indicators were normalized and aligned for the modeling stage. Fuzzy membership functions (Large, Small and Liner) were used to normalize the indicators in ArcGIS. Each index is then multiplied by the weight obtained from ANP method, and integrated using GAMMA fuzzy command. Spatial distribution of urban blocks in the central parts of the first district ranked higher in terms of economic and social indexes of life quality. Environmental indexes and access to service providing centers have a more desirable status in the second district. Parameters such as economic participation rate , housing status, air pollution and health centers had the largest impact on quality of life. Moran's spatial autocorrelation index shows a cluster pattern for quality of life in the study area.
 
Conclusion
Final results show that access to service providing centers has the largest impact on quality of life. In general, the second district ranks higher than the first district in terms of quality of life. This city faces various economic and social limitations, while having access to many facilities: Recent droughts, universities and higher education institutions, mutual borders with neighboring countries and a large number of immigrants from Afghanistan. It is also facing hot and dry climate, a decrease in vegetation cover and an increase in temperature level. The freeway located in the western part of the study area, urban expansion toward the western parts, increased constructions and increased urban density due to proximity to university centers and finally heavy traffic have caused air pollution. Also, public service centers are not evenly distributed. These are some of the most important causes of low quality of life in the study area.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Quality of Urban Life
  • Geographic Information System
  • Remote Sensing
  • Spatial Auto correlation
  • Zahedan
  1. 1- ابراهیم‌زاده اسمین، کاربخش؛ حسین، حسن (1396). ارزیابی وضعیت کیفیت زندگی شهری در منطقة یک شهر زاهدان. فصلنامه جغرافیا ( برنامه‌ریزی منطقه ای). 7(3). صفحات 7-20.

    2- ابراهیم‌زاده، نیری؛ عیسی، ناصر(1397). سنجش و ارزیابی وضعیت شاخص‌های شهر خلاق مطالعه موردی: مناطق پنج‌گانه شهر زاهدان. جغرافیا و توسعه. شمارة 5. صفحات 1-22.

    3- اسدی، اکبری؛ احمد، ابراهیم(1399). تحلیل فضایی کیفیت زندگی شهروندان در محیط‌های شهری با استفاده از سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) مطالعه موردی: منطقه2 شهر مشهد. نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی.20(58). صفحات 35-52.

    4- اسدی، جلوخانی‌نیارکی، عزی‌مند؛ یاسمن، محمدرضا، کیوان(1399). بررسی کیفیت محیط زیست زندگی شهری با استفاده از تحلیل چندمعیاره مکانی(مطالعه موردی: منطقه6 تهران). پژوهش‌های جغرافیای انسانی. 52(1). صفحات 367-383.

    5- اسماعیلی، اشجعی؛ علی، حمید(1398). مدلی بومی جهت سنجش کیفیت زندگی شهری مبتنی بر رویکردهای عینی و ذهنی (مطالعه موردی منطقه یک شهر قم). نشریه علمی علوم و فنون نقشه‌برداری. 9(3). صفحات 97-111.

    6- اصغری سراسکانرود، امامی؛ صیاد، هادی(1398). پایش دمای سطح زمین و بررسی رابطه کاربری اراضی با دما سطح با استفاده از تصاویر سنجنده OLI و+ ETM مطالعه موردی: (شهرستان اردبیل). نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی. 19(53). صفحات 195-215.

    7- حاجی‌نژاد، رخشانی نسب، سرگلزایی جوان؛ علی، حمیدرضا، طیبه (1395). بررسی ارتباط شاخص‌های عینی و ذهنی کیفیت زندگی با کیفیت دسترسی به خدمات شهری (مطالعة موردی: نواحی بافت فرسودة شهر زاهدان). پژوهش‌های جغرافیای برنامه‌ریزی شهری. 4(3). صفحات 473-494.

    8- حسینی‌عباس‌آبادی، طالعی؛ محمد، محمد(1396). ارزیابی کیفیت زندگی شهری مبتنی بر داده‌های آماری و مکانی. نشریه علمی- پژوهشی علوم وفنون نقشه‌برداری. 6(4). صفحات 41-55.

    9- خیاط، ابراهیم عفیفی؛ میلاد، محمد(1395). کتاب مدل‌سازی توسعه شهری با استفاده از سنجش از دور و GIS. انتشارات ماهواره. چاپ اول.

    10- درویش، سرور، شیبانی‌مقدم؛ بهروز، رحیم، فرشته(1394). تحلیل ساختاری و سنجش الگوی فضایی و سطح‌بندی ساخت‌و‌سازهای مناطق شهری بر اساس میزان بهره‌مندی از خدمات شهری(مطالعه موردی: مناطق پنج­گانه شهر زاهدان). فصلنامه علمی- پژوهشی اقتصاد و مدیریت شهری. 3(12). صفحات 99-118.

    11- زیاری، رفیعی مهر، زارعی؛ کرامت‏ الله، حسین، جواد (1399). سنجش کیفیت زندگی از دیدگاه عدالت اجتماعی (مطالعه موردی: مناطق 2 و 16 شهری تهران). پژوهش‌های جغرافیای انسانی. 52(1). صفحات 1-15.

    12- سلمانی، ولی‌زاده، فیضی‌زاده؛ سعید، خلیل، بختیار (1397). طراحی شبکه هوشمند معابر شهری با استفاده از داده‌های OSM جهت امدادرسانی در مواقع وقوع بحران در محیط GIS (مطالعه موردی: ایستگاه آبرسان مترو تبریز). فصلنامه مهندسی حمل‌ونقل. 10(39). صفحات 233-243.

    13- ضرابی، رخشانی‌نسب، سرگلزایی‌جوان؛ حمیدرضا، اصغر، طیبه(1395). تحلیل فضایی شاخص‌های کیفیت زندگی در محله‌های پیرامونی شهر زاهدان با استفاده از مدل تصمیم‌گیری چندمعیاره ویکور. فصلنامه علمی-پژوهشی برنامه‌ریزی فضایی(جغرافیا). 6(4). پیاپی23.

    14- قنبری، سلطان‌زاده، صدیق؛ ابوالفضل، اکبر، مهدی (1392). بررسی تطبیقی کیفیت زندگی شهری در روستاهای ادغام شده با هسته‌های طراحی شده (مورد مطالعه شهر تبریز). مطالعات جامعه‌شناختی شهری، 3(7). صفحات 167-192.

    15- کاظم‌زاده، نیسانی سامانی، درویشی بلورانی،تومانیان، پوراحمد؛ علی، نجمه، علی، آرا، احمد(1397). ارزیابی کیفیت زندگی شهری با استفاده از سنجش از دور و GIS. فصلنامه علمی- پژوهشی اطلاعات جغرافیایی «سپهر». 27(107). صفحات 113-132.

    16- متکان، پوراحمد، منصوریان، میرباقری، حسینی‌اصل؛ علی‌اکبر، احمد، حسین، بابک، امین (1388). سنجش کیفیت مکان‌های شهری با استفاده از روش ارزیابی چندمعیاره در GIS (مورد مطالعه: شهر تهران). سنجش از دور و GIS ایران. 1(4). صفحات 1-20.

    17- مظلومی، شاهواروقی، احرام‌پوش، نماینده؛ سید سعید، محمد مهدی، محمد حسن، سیده مهدیه (1399). بررسی ارتباط بین سلامت عمومی شهروندان منطقه پردیسان شهر قم و رضایت از مؤلفه‌های اکولوژیک کیفیت زندگی شهری. طلوع بهداشت. 19 (1). 1-18.

    18- وظیفه‌دوست، امینی؛ حسین، مهدی (1388). بررسی میزان اهمیت شاخص‌های کیفیت زندگی شهری تهران؛ ازدیدگاه مدیران و متخصصان مدیریت شهری. فصلنامه مطالعات مدیریت شهری. 1(3). صفحات 9-26.

    1. Abdullah, W., Salihin, W., & Loganathan, N. (2013). Quality Of life sustainability using geographic information system (GIS): A case study from East-Coast of Peninsular Malaysia. Australian Journal of Basic & Applied Sciences, 7(8), 308.
    2. Ardeshiri, A. (2014). Evaluating urban services using economic valuation techniques: towards better urban environmental quality and promotion of sustainable development (Doctoral dissertation, Newcastle University).‏
    3. Bardhan, R., Kurisu, K., & Hanaki, K. (2015). Does compact urban forms relate to good quality of life in high density cities of India? Case of Kolkata. Cities, 48, 55-65.‏
    4. Brabec, E., Schulte, S., & Richards, P. L. (2002). Impervious surfaces and water quality: a review of current literature and its implications for watershed planning. Journal of planning literature, 16(4), 499-514.‏
    5. Campbell, A, Converse, P & Rodgers, W (1976). The Quality of American Life: Perceptions, evaluations and satisfactions, Russell Sage Foundation, NewYork.
    6. Chen, B., Liu, D., & Lu, M. (2018). City size, migration and urban inequality in China. China Economic Review, 51, 42-58.‏
    7. Epley, R. Donald & menon, mohan. (2008). A Method of Assembling Crosssectional Indicators into a Community Quality of Life, social Indicators research, 88(2), 281-296.‏
    8. Farid, M. (2015). Assessment of Life Quality Using GIS and Remote Sensing Techniques: A Case Study on Assuit City, Egypt. Bulletin Of The Egyptian Geographical Society, 208.
    9. Feneri, A. M., Vagiona, D., & Karanikolas, N. (2013). Measuring quality of life (QoL) in urban environment: An integrated approach. In Proceedings of the 13th International Conference on Environmental Science and Technology.‏
    10. Geelen, L. M., Huijbregts, M. A., den Hollander, H., Ragas, A. M., van Jaarsveld, H. A., & de Zwart, D. (2009). Confronting environmental pressure, environmental quality and human health impact indicators of priority air emissions. Atmospheric Environment, 43(9), 1613-1621.‏
    11. Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote sensing of Environment, 202, 18-27.‏
    12. Habib, R. R., Mahfoud, Z., Fawaz, M., Basma, S. H., & Yeretzian, J. S(2009). Housing quality and ill health in a disadvantaged urban community. Public health, 123(2),174-181.‏
    13. Jensen, R., Gatrell, J., Boulton, J., & Harper, B. (2004). Using remote sensing and geographic information systems to study urban quality of life and urban forest amenities. Ecology and Society, 9(5).‏
    14. Kladivo, P., & Halás, M. (2012). Quality of life in an urban environment: A typology of urban units of Olomouc. Quaestiones Geographicae, 31(2), 49-60.‏
    15. Lee, Y. J. (2008). Subjective quality of life measurement in Taipei. Building and Environment, 43(7), 1205-1215.‏
    16. Li, G., & Weng, Q. (2007). Measuring the quality of life in city of Indianapolis by integration of remote sensing and census data. International Journal of Remote Sensing, 28(2), 249-267.‏
    17. Lo, C. P. (1997). Application of Landsat TM data for quality of life assessment in an urban environment. Computers, Environment and Urban Systems, 21(3-4), 259-276.‏
    18. Lu, D., Moran, E., & Hetrick, S. (2011). Detection of impervious surface change with multitemporal Landsat images in an urban–rural frontier. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 66(3), 298-306.‏
    19. Mason, M. J., Valente, T. W., Coatsworth, J. D., Mennis, J., Lawrence, F., & Zelenak, P. (2010). Place-based social network quality and correlates of substance use among urban adolescents. Journal of adolescence, 33(3), 419-427.‏
    20. Marans, R, W (2003). Understanding environmental quality through quality of life studies: The 2001 DAS and its use of subjective and objective indicators, Landscape and Urban Planning. Vol 65, pp 73-83.
    21. Massam, B,H (2002). Quality of life: Public planning and private living, Progress Planning, Vol 58, pp 141-227.
    22. Mccrea, R., Stimson, R., & Western, J. (2005). Testing a moderated model of satisfaction with urban living using data for Brisbane-South East Queensland, Australia. Social indicators research, 72(2), 121-152.‏
    23. Mercer Human Resource Consulting (2019). Quality Of Living Survey 2019.
    24. Morrison, P. S. (2007). Subjective wellbeing and the city. Social Policy Journal of New Zealand, 31, pp. 74-103.‏
    25. Musse, M. A., Barona, D. A., & Rodriguez, L. M. S. (2018). Urban environmental quality assessment using remote sensing and census data. International journal of applied earth observation and geoinformation, 71, 95-108.‏
    26. Pacione M. (2003). Urban Environmental Quality And Human Wellbeing—A Social Geographical Perspective. Landscape And Urban Planning, 65(1-2), 19-30.
    27. Pacione, M (1982). The use of objective and subjective measures of life quality in human geography, Progress in Human Geography, Vol 6, pp 493-514.
    28. Rahman, A., Kumar, Y., Fazal, S., & Bhaskaran, S. (2011). Urbanization and quality of urban environment using remote sensing and GIS techniques in East Delhi-India. Journal of Geographic Information System, 3(01), 62.‏
    29. Rao, K. R. M., Kant, Y., Gahlaut, N., & Roy, P. S. (2012). Assessment of quality of life in Uttarakhand, India using geospatial techniques. Geocarto International, 27(4),315-328.‏
    30. Rapley, M. (2003). Quality of life research: A critical introduction. Sage.‏
    31. Van Kamp, I., Leidelmeijer, K., Marsman, G., & De Hollander, A. (2003). Urban environmental quality and human well-being: Towards a conceptual framework and demarcation of concepts; a literature study. Landscape and urban planning, 65(1-2), 5-18.‏
    32. Westaway, M. S. (2006). A longitudinal investigation of satisfaction with personal and environmental quality of life in an informal South African housing settlement, Doornkop, Soweto. Habitat International, 30(1), 175-189.‏
    33. Zenker, S., Petersen, S., & Aholt, A. (2013). The Citizen Satisfaction Index (CSI): Evidence for a four basic factor model in a German sample. Cities, 31, 156-164.