عنوان مقاله :
بررسي رابطۀ زيرساخت سبز-آبي و كاهش آسيبپذيري سلامت در برابر گرماي شديد متأثر از تغييرات اقليمي (نمونهموردي: شهر قزوين)
عنوان به زبان ديگر :
Investigating the Correlation between Blue-Green Infrastructure and Reduction of Heat-Related Health Effect Under Climate Change (Case Study: Qazvin City)
پديد آورندگان :
رضايي قلعه، مريم دانشگاه هنر اسلامي تبريز - دانشكدۀ معماري و شهرسازي، تبريز، ايران , حق پرست، فرزين دانشگاه هنراسلامي تبريز - دانشكدۀ معماري و شهرسازي - گروه معماري، تبريز، ايران , ملكي، آيدا دانشگاه هنراسلامي تبريز - دانشكدۀ معماري و شهرسازي - گروه معماري، تبريز، ايران
كليدواژه :
تغييرات اقليمي , زيرساختهاي سبز-آبي , سلامت , گرماي جهاني , بيماريهاي مرتبط با گرما
چكيده فارسي :
بيان مسئله: تغييرات اقليمي خصوصاً روند گرمايش در دهههاي اخير، بهطور فزايندهاي بر سلامت تأثير گذاشته و به افزايش بيماريها و مرگومير به ويژه در شهرها انجاميده است. اجراي استراتژي سازگاري و كاهش تغييرات اقليمي با مديريت زيرساختهاي سبز-آبي ميتواند پيامدهاي اين تغييرات را كاهش دهد. فرضيۀ تحقيق آن است كه افزايش سرانۀ زيرساخت سبز-آبي نواحي مختلف شهر، موجب كاهش دما و تعداد بيماران مرتبط با گرما در آن نواحي خواهد شد.
هدف پژوهش: هدف، مقايسه بين اثر دو شاخص ميزان زيرساخت سبز-آبي در جهت كاهش دما و خطرات سلامت است.
روش پژوهش: شهر قزوين بهعنوان نمونهموردي انتخاب شد. بيماريهايي كه مرتبط با گرما هستند و در اين پژوهش بررسي شدهاند، عبارتند از:گرمازدگي، بيماريهاي قلبي-عروقي، سكتۀ مغزي و بيماريهاي تنفسي (بهعنوان متغير وابسته). تعداد اين بيماران، از تماسهاي اورژانس به تفكيك نواحي ششگانۀ اورژانسي شهر در بازۀ زماني فروردين 1397 تا مرداد 1399 پايش شده است. در همين بازه نقشۀ جزيرۀ حرارتي سطوح شهري مستخرج از دادههاي موديس توليد شد. زيرساختهاي سبز-آبي به كمك نقشۀ كاربري و NDVI شناسايي و درصد مساحت و سرانۀ آنها بهعنوان شاخصهاي ميزان زيرساختها (متغير مستقل) براي هر ناحيه محاسبه شد. تحليلهاي آماري در نرمافزار SPSS انجام گرفت و از معيار ضريب همبستگي اسپيرمن استفاده شد. ابتدا تحليل همبستگي خطي بين متغير وابسته و مستقل انجام شد. سپس مقايسههاي چندگانۀ ميانگين بين نواحي براي چهار بيماري صورت گرفت و از آزمون ANOVA استفاده شد.
نتيجهگيري: نتايج، رابطه معكوس معنيدار بين سرانۀ زيرساخت سبز-آبي با تعداد تماسهاي اورژانس در بيماريهاي قلبي-عروقي، سكتۀ مغزي و بيماريهاي تنفسي را نشان ميدهد. ناحيۀ مولوي و فردوسي با كمترين سرانه و بيشترين دما، افزايش بيمار و ناحيۀ پرديس با بيشترين سرانه و كمترين دما، كاهش بيمار را دارند. چنين رابطهاي براي درصد مساحت صادق نيست. بنابراين مناطق شهري با جمعيت متراكم بايست در اولويت برنامهريزي منظر قرار گيرند تا نابرابري سلامت منتج از تغييرات اقليمي، كاهش يابد.
چكيده لاتين :
Problem statement: Climate change, especially the heating trend in recent decades, has increasingly affected human health and increased heat-related mortality and morbidity, mainly in cities. Implementing mitigation and adaptation strategies to climate change by managing blue-green infrastructure (BGI) can reduce the consequences of these changes. The research hypothesis is that increasing the BGI per capita in different city districts will reduce the temperature and the number of heat-related patients.
Research objective: This paper aims to compare the effect of two indicators of BGI to decrease temperature and health risks.
Research method: We chose Qazvin city as the case study, and selected heat-related diseases, heatstroke, cardiovascular disease, stroke, and respiratory (dependent variables). After that, the numbers of monthly ambulance calls for the four mentioned diseases (April 2018 to August 2020) were analyzed in all six Qazvin districts. Next, MODIS data were used to conduct Qazvin's surface UHI map during the mentioned period and show the BGI distribution on the city map, NDVI, as well as calculate the per capita and the percentage of the area of BGI (independent variables) in each city district by GIS. Then, We conducted a linear correlation analysis with the dependent and independent variables and employed Spearman's Rho as the correlation measure.
Conclusion: The results show an inverse correlation between BGI per capita and the number of ambulance calls for cardiovascular, stroke, and respiratory diseases. Molavi and Ferdowsi districts with the lowest BGI per capita and highest land surface temperature (LST) have the most patients, and Pardi's district with the highest BGI per capita and lowest LST have minimum patients. Such correlation is not valid for the percentage of the area of BGI. Therefore, urban landscape planning should pay more attention to the most densely populated districts to reduce health inequality due to climate change.