An attempt to link Earthquake Vulnerability Assessment with Problem Solving Strategies and Techniques
سال انتشار: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,794
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
PSST01_034
تاریخ نمایه سازی: 12 تیر 1389
چکیده مقاله:
In today's global community, natural disasters are increasingly threatening the life in most of the cities. Regarding the essence of natural disasters and necessity of vulnerability assessment, hazard estimation and risk assessment, a branch of knowledge as Disaster Risk Management has been initiated to prevent and reduce the effects of these disasters on people and activities. At macro and micro scales of Disaster Risk Management process, different Structural, Urban and Regional, Social and Economical indicators is listed. With regard to expansion of disaster concepts, non-linear systems of human settlements and indicators' variety of disaster risk management, using the Models and Problem Solving Techniques for enhancement of mind map convergence and logical combination of indicators would be useful. This paper presents a method for combining the Delphi Technique (consensus and feedback process with anonymity of the participants) and Analytical Hierarchy Process (AHP) for choosing the Earthquake Vulnerability Indicators and assigning the primary and secondary weighted matrix of Tehran Earthquake Vulnerability Assessment. This type of integrated method has been tested in district no. 14 of Tehran municipality. final results and analysis will be presented in the paper.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hamid Fathi
MA Graduated Student, Urban and Regional Department, Shahid-Beheshti University, Tehran, IRAN
Mohammad Hossein Sharifzadegan
Associate Professor in socio - economic development and regional planning, Shahid –Beheshti University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :