پژوهش‌های جغرافیای اقتصادی

پژوهش‌های جغرافیای اقتصادی

مدل تصمیم‌گیری چند معیاره برای انتخاب مکان‌های مناسب صنایع براساس روش‌های Swara وFuzzy-Gis(مطالعه موردی:استان کرمانشاه)

نوع مقاله : علمی-پژوهشی

نویسندگان
1 استادیار گروه جغرافیا و برنامه‌ریزی روستایی، دانشکده برنامه‌ریزی و علوم محیطی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران.
2 دانشجوی دکتری جغرافیا و برنامه‌ریزی روستایی، دانشکده برنامه‌ریزی و علوم محیطی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران.
چکیده
انتخاب سایت صنعتی یکی از تصمیمات ضروری کلیدی در فرآیند راه­اندازی، گسترش یا تغییر مکان انواع سیستم‌های صنعتی است و یکی از مهم‌ترین و طولانی‌ترین تصمیماتی که مدیران عملیاتی با آن مواجه هستند، تصمیم‌گیری در مورد محل استقرار تأسیسات صنعتی جدید است. بر این اساس هدف از این مطالعه، انتخاب مکان مناسب برای صنایع بر اساس روش‌های Swara  و Fuzzy  در استان کرمانشاه  و در محیط Gis بوده است. این تحقیق از لحاظ هدف، کاربردی و از لحاظ ماهیت و روش، توصیفی و تحلیلی می‌باشد. در این مطالعه، از مدل‌های تصمیم‌گیری چند معیاره برای ارزیابی تناسب زمین برای پیشنهاد مکان‌های مناسب برای مناطق صنعتی در استان کرمانشاه استفاده شده است. سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (Gis) و تصمیم‌گیری چند معیاره (Mcdm) با هم ترکیب شده‌اند تا به طور مشخص مناطق مناسب برای صنایع را شناسایی کنند. برای تشخیص بهترین سایت صنعتی از ده معیار استفاده شد. معیارهای انتخاب شده از طریق جمع‌آوری نظرات خبر‌گان با استفاده از تکنیک Swara مشخص گردید. این معیارها شامل فاصله از آ‌ب‌‌‌های سطحی، شیب، فاصله از نقاط شهری و روستایی، فاصله از جاده، مناطق حفاظت شده، فاصله از مناطق گسلی، نوع کاربری زمین،  نقشه دما و باران هستند. سپس کلیه معیارها با فرمت مشابه به  Gisوارد و استانداردسازی شدند. در مرحله بعد از روش   Swara  برای وزن‌دهی معیارها استفاده  شد و درنهایت کلیه لایه‌ها با استفاده از روش Fuzzy وزن‌دار تلفیق شدند. نتایج این پژوهش نشان می‌دهد که، از کل مساحت 24640 کیلومتر مربع استان کرمانشاه، 11/9 درصد، معادل 37/2224 هکتار در سطح کاملاً مناسب،26 درصد، معادل 09/6414 هکتار در سطح مناسب، 69/18 درصد، معادل 09/4606 هکتار در سطح بی‌تفاوت، 26 درصد، معادل 22/6393 هکتار در سطح نامناسب و 5/14 درصد، معادل 80/3574 هکتار در سطح کاملاً نامناسب جهت استقرار صنایع در استان کرمانشاه قرار دارند.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

A multi-criteria decision-making model for selecting suitable locations for industries based on Swara and Fuzzy-Gis methods (case study: Kermanshah province).

نویسندگان English

Abolghasem Taghi Zad Fanid 1
Peyman Qudsi 2
Saeid Bosak 2
1 Assistant Professor, Department of Geography and Rural Planning, Faculty of Planning and Environmental Sciences, University of Tabriz , Tabriz, Iran.
2 PhD student in Geography and Rural Planning, Faculty of Planning and Environmental Sciences, University of Tabriz , Tabriz, Iran.
چکیده English

The industrial sector is very important for the Iranian economy in terms of employment and exports and choosing an industrial site is one of the key critical decisions in the process of setting up, expanding or relocating all kinds of industrial systems and one of the most important and longest decisions that, operational managers are faced with, Deciding on the location of the new industrial facility. Based on this, the aim of this study was to choose the suitable location for industries based on swara and fuzzy methods in Kermanshah province and in the GIS environment. This research is applied in terms of purpose and descriptive and analytical in terms of nature and method. In this study, multi-criteria decision-making models have been used to evaluate land suitability to suggest suitable locations for industrial areas in Kermanshah province. Geographic information systems (GIS) and multi-criteria decision making (MCDM) are combined to specifically Identify the suitable areas for industries. To determine the best industrial site, ten criteria were used. The selected criteria were determined by Collecting experts’ opinions and using the Swara technique. These criteria include the distance from surface water, Slope, distance from urban and rural areas, distance from road, protected areas, distance from fault areas, land use type, temperature and rain map. Then all the criteria were entered into Gis with the same format and standardized. The results of this research show that, From the total area of 24640 square kilometers of Kermanshah province, 9.11 percent, equivalent to 2224.37 hectares at a completely suitable level, 26 percent, equivalent to 6414.09 hectares at the appropriate level, 18.69 percent, equivalent to 4606.09 hectares at the level of Indifference, 26 percent, equivalent to 22.6393 hectares in an unsuitable level And 14.5%, equivalent to 3574.80 hectares, are located at a completely unsuitable level for establishing industries in Kermanshah province.

کلیدواژه‌ها English

Kermanshah province
locating industries
multi-criteria decision making
Swara model
gis-fuzzy method
  1. افشاری، سمیرا؛ لطفی، علی؛ و پورمنافی، سعید. (۱۳۹۹). مکان‌یابی صنایع با استفاده از روش‌های ارزیابی چند معیاره در شهرستان گلپایگان، فصلنامه علمی- پژوهشی اطلاعات جغرافیایی « سپهر»، شماره 116، صص: 166-۱51.

    ایمانی، بهرام؛ یزدانی، محمد حسن؛ و روحی پور، سولماز. (۱۳۹۶). امکان‌سنجی استقرار صنایع در شهرستان اردبیل، فصلنامه برنامه ریزی توسعه شهری و منطقه ای, شماره 4, صص: 207-183.

    تقی­زاد فانید، ابوالقاسم؛ و قدسی، پیمان. (1400)، مدل mcdm برای انتخاب روستای هدف گردشگری بر اساس روش‌های    Swara  وAras  مطالعه‏ موردی: شهرستان پاوه، پژوهش‌های جغرافیای اقتصادی، شماره6، صص: 7۵-۵6.

    رئیسی، مرضیه؛ سفیانیان، علیرضا؛ و قدوسی، حمیدرضا. (1388)، به کارگیری منطق بولین برای یافتن مکا‌ن­های بهینه صنایع مطالعه موردی اصفهان بزرگ، همایش ژئوماتیک ، تهران سازمان نقشه‌برداری کشور، صص: ۹-۱.

    رئیسی، مرضیه؛ و سفیانیان، علیرضا. (۱۳۸۹). مکان‌یابی صنایع با استفاده از معیارهای جغرافیایی، مطالعه موردی: شعاع پنجاه کیلومتری شهر اصفهان، تحقیقات جغرافیایی، شماره ۴، صص: ۲۴-۱.

    Ahadnezhad, M., Zolfi, A., & Norozi, M. (2013): Analysis of The Location of Land to Establish Industries by Using Ahp and Vikor (Case Study: Central Part of Aras Free Zone), A Season Of Preparation Environment, 24(7), 63-82. (In Persian).

    Aghdaie, M. H., Zolfani, S. H., & Zavadskas, E. K. (2014): Sales Branches Performance Evaluation: A Multiple Attribute Decision Making Approach. Paper Presented at The 8th International Scientific Conference “Business and Management.

    Baban, S. M., & Parry, T. (2001): Developing and Applying a Gis-Assisted Approach to Locating Wind Farms in The Uk. Renewable Energy, 24(1): 59-71.

    Bhatnagar, R., and Sohal, A. S. (2005): Supply Chain Competitiveness: Measuring The Impact of Location Factors, Uncertainty and Manufacturing Practices. Technovation, 25(5): 443-456.

    Bolstad, P. (2002): Gis Fundamentals.

    Chakhar, S. (2006): Cartographie Décisionnelle Multicritère: Formalisation Et Implémentation Informatique. Université Paris Dauphine-Paris Ix,

    Chatterjee, P., & Stević, Ž. (2019): A Two-Phase Fuzzy Ahp-Fuzzy Topsis Model for Supplier Evaluation In Manufacturing Environment. Operational Research in Engineering Sciences: Theory And Applications, 2(1): 72-90.

    Current J., Min H., Schilling D., Multiobjective Analysis of Facility Location Decisions. (1990): European Journal of Operational Research, 49, 295–307.

    Eldrandaly, K. A. (2013): Exploring Multi-Criteria Decision Strategies in Gis with Linguistic Quantifiers: An Extension of the Analytical Network Process Using Ordered Weighted Averaging Operators. International Journal of Geographical Information Science, 27(12): 2455-2482.

    Gigovic, L., Pamucar, D., Bozanic, D., & Ljubojevic, S. (2017): Application of The Gis-Danp-Mabac Multi-Criteria Model for Selecting the Location of Wind Farms: A Case Study of Vojvodina, Serbia. Renewable Energy, 103, 501-521.

    Jalilian, S., Sobhanardakani, S., Cheraghi, M. Et Al. (2022): Landfill Site Suitability Analysis for Solid Waste Disposal Using Swara and Multimoora Methods: A Case Study in Kermanshah, West of Iran. Arab J Geosci, 15, 1175.

    Hashemkhani Zolfani, S., Yazdani, M., & Zavadskas, E. K. (2018): An Extended Stepwise Weight Assessment Ratio Analysis (Swara) Method for Improving Criteria Prioritization Process. Soft Computing, 22(22): 7399-7405.

    Ifkirne, M. El Bouhi, H. Acharki, S. Pham, Q.B. Farah, A. Linh, N.T.T. (2022): Multi-Criteria Gis-Based Analysis for Mapping Suitable Sites for Onshore Wind Farms in Southeast France. Land, 11, 1839.

    1. Lin. (1991): "Divergence measures based on the Shannon entropy," in IEEE Transactions on Information Theory, 37(1): 145-151.

    Kamali, M., Alesheikh, A. A., Borazjani, S. A., Jahanshahi, A., Khodaparast, Z., & Khalaj, M. (2017): Delphi-Ahp and Weighted Index Overlay-Gis Approaches for Industrial Site Selection Case Study: Large Extractive Industrial Units in Iran. Journal of Settlements and Spatial Planning, 8(2): 99-105. (In Persian).

    Karimi, H., Herki, B., Gardi, S. Q., Galalizadeh, S., Hossini, H., Mirzaei, K., & Pirsaheb, M. (2022): Site Selection and Environmental Risks Assessment of Medical Solid Waste Landfill for The City of Kermanshah-Iran. International Journal of Environmental Health Research, 32(1): 155-167. (In Persian).

    Keršuliene, V., Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2010): Selection of Rational Dispute Resolution Method by Applying New Step‐Wise Weight Assessment Ratio Analysis (Swara). Journal of Business Economics and Management, 11(2): 243-258.

    Malczewski, J. (2004): Gis-Based Land-Use Suitability Analysis: A Critical Overview. Progress in Planning, 62(1): 3-65.

    Onden, I., and Eldemir, F. (2015): Gis and F-Ahp Integration for Locating a New Textile Manufacturing Facility. Fibres & Textiles in Eastern Europe, 5(113): 18--22.

    Ramin, H., Hanafizadeh, P., & Akhavan Behabadi, M. A. (2017): Thermal, Economical and Environmental Optimization of Insulation Thickness in Residential Building’s Wall. Modares Mechanical Engineering, 16(13): 252-255.

    Rikalovic, A., Cosic, I., & Lazarevic, D. (2014): Gis Based Multi-Criteria Analysis For Industrial Site Selection. Procedia Engineering, 69, 1054-1063.

    Rinner, C., and Voss, S. (2013): Mcda4arcmap–An Open-Source Multi-Criteria Decision Analysis and Geovisualization Tool for Arcgis 10. Feature Article, Cartouche, Newsletter of The Canadian Cartographic Association, 86, 12-13.

    Saaty, T. L. (2008): Decision Making with The Analytic Hierarchy Process. International Journal of Services Sciences, 1(1): 83-98.

    Saaty, T. (2016): The Analytic Hierarchy and Analytic Network Processes for The Measurement of Intangible Criteria and for Decision-Making. 233, 363-419.

    Stanujkic, D., Karabasevic, D., & Zavadskas, E. K. (2015): A Framework for The Selection of a Packaging Design Based On the Swara Method. Engineering Economics, 26(2): 181-18.

    Shannon, Claude Elwood. "A mathematical theory of communication." The Bell system technical journal 27.3 (1948): 379-423.

    Thakkar, J. J. (2021): Multi-Criteria Decision Making. Springer, 336.

    Tulun, S., Arsu, T. & Gurbuz, E. (2022): Selection of The Most Suitable Biogas Facility Location with The Geographical Information System and Multi-Criteria Decision-Making Methods: A Case Study of Konya Closed Basin, Turkey. Biomass Conv. Bioref.

    Ulutaş, A., & Karakuş, C. B. (2021): Location Selection for A Textile Manufacturing Facility with Gis Based On Hybrid Mcdm Approach. Industria Textila, 72(2): 126-132.

    Vafaeipour, M., Zolfani, S. H., Varzandeh, M. H. M., Derakhti, A., & Eshkalag, M. K. (2014): Assessment of Regions Priority for Implementation of Solar Projects in Iran: New Application of a Hybrid Multi-Criteria Decision Making Approach. Energy Conversion and Management, 86, 653-663.

    Wang, C.-N., Van Thanh, N., Nhi, T., & Duong, D. (2018): Multi-Criteria Decision Making (Mcdm) Approaches for Solar Power Plant Location Selection in Viet Nam. Energies, 11.

    Williams, E. A., & Massa, A. K. (1983): Siting of Major Facilities: A Practical Approach: Mcgraw-Hill Companies.

    Worrall, L. (1991): Spatial Analysis and Spatial Policy Using Geographic Information Systems: Crc Press.

دوره 3، شماره 9
پاییز 1401
پاییز 1401
صفحه 77-96

  • تاریخ دریافت 06 آبان 1401
  • تاریخ بازنگری 23 آذر 1401
  • تاریخ پذیرش 30 آذر 1401