شناسایی الگوهای حرکتی طوفان‌های حاره‌ای با استفاده از داده‌کاوی مکانی

نوع مقاله : مقاله علمی پژوهشی

نویسندگان

1 گروه سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات، تهران، ایران

2 گروه فیزیک دریا، دانشکده علوم دریایی و اقیانوسی، دانشگاه علوم و فنون دریایی خرمشهر، خرمشهر، ایران

3 گروه مهندسی نقشه برداری، دانشکده عمران دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی، تهران، ایران

چکیده

منطقه اقیانوس اطلس شمالی همواره در معرض طوفان‌های شدیدی ست که از شدیدترین مخاطرات طبیعی در حوزه اقلیم محسوب می‌شوند و هرساله موجب خسارات جدی بر زیرساخت‌های اقتصادی و تلفات انسانی در محدوده‌های متأثر از این رخداد می‌شوند، تهیه و بررسی روند تغییرات الگوهای مکانی و زمانی حاکم بر این طوفان‌ها می‌تواند کمکی در جهت تحلیل و برنامه‌های مدیریت بحران این مخاطره و آمایش سرزمین باشد. توسعه فناوری‌های جمع‌آوری داده و داده‌کاوی، مطالعه دقیق‌تر این پدیده را امکان‌پذیر می‌کند. این موضوع نیازمند بهره‌گیری از روش‌هایی ساده و کارآمد جهت بررسی رفتار و استخراج الگو از پایگاه داده این پدیده است. در این پژوهش با استفاده از روش‌های آمار فضایی به تحلیل روند تغییرات حرکت طوفان‌های حاره‌ای اقیانوس اطلس شمالی و شناسایی الگوهای حاکم بر آن‌ها در بازه زمانی 2015-1995 پرداخته‌شده است. نتایج به‌دست‌آمده الگوی خوشه‌ای حاکم بر این پدیده و اینکه وقوع طوفان‌ها رخدادی تصادفی نیستند و از الگوهای مکانی و زمانی پیروی می‌کنند را در منطقه موردمطالعه تأیید می‌کند. الگوی طوفان‌ها از الگوی خوشه‌ای با مقدار بیشینه میانگین نزدیک‌ترین همسایگی به میزان 74/0 و کمینه 47/0 برخوردار هست. همچنین مقدار شاخص موران عمومی، بالاترین و پایین‌ترین میزان همبستگی و خوشه‌بندی به ترتیب در سال 2006 با عدد شاخص 66/0 و 2009 با عدد شاخص 12/0 محاسبه شد، و نقشه خوشه و ناخوشه و لکّه‌های داغ تهیه شد. با شناخت بهتر از الگوهای حاکم بر حرکت طوفان‌ها می‌توان در جهت کاهش خسارات احتمالی ناشی از وقوع طوفان اقدام نمود. بر این اساس به‌عنوان پیشنهاد برای پژوهش‌های آتی، می‌توان اثر سایر پارامترها چون دما، شوری آب و سامانه‌های گردش عمومی جو که بر توزیع پراکندگی وقوع طوفان‌ها نقش بسزایی ایفا می‌کنند را در مدل‌سازی و داده‌کاوی طوفان‌ها دخالت داد و از نتایجی به واقعیت نزدیک‌تر بهره گرفت. درنهایت، به‌عنوان یک تحقیق مفید می‌توان از نتایج خوشه‌ها و لکّه‌های داغ در پیش‌بینی حرکت طوفان‌ها در آینده استفاده نمود

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Movement Pattern Recognition of Tropical Cyclone Using Spatial Data Mining

نویسندگان [English]

  • safiyeh Firouzimehr 1
  • Hossein Aghamohammadi 1
  • Majid Firozi Mehr 2
  • Saeed Behzadi 3
1 Faculty of Natural Resources and Environment, Science and Research Branch, Islamic Azad University,Tehran,Iran
2 Department of Physical Oceanography, Faculty of Marine science and Oceanography, University of Marine Science and Technology, Khorramshahr, Iran
3 DDepartment of Surveying and Geomatics Engineering, School of Civil Engineering, Shahid Rajaee Teacher Training University, Tehran, Iran
چکیده [English]

The North Atlantic region is always exposed to severe storms, which are considered one of the most severe natural hazards in the climate field, and every year they cause serious damage to the economic infrastructure and human casualties in the areas affected by this event. These storms can help in the analysis and crisis management plans of this hazard and land preparation. The development of data collection and data mining technologies enables a more detailed study of this phenomenon. This issue requires the use of simple and efficient methods to investigate the behavior and extract the pattern from the database of this phenomenon. In this research, using spatial statistics methods, the trend of changes in the movement of tropical storms in the North Atlantic Ocean and the identification of their governing patterns in the period of 1995-2015 have been analyzed. The obtained results confirm the cluster pattern governing this phenomenon and that the occurrence of storms are not random events and follow spatial and temporal patterns in the studied area. The pattern of storms has a cluster pattern with the maximum value of the average value of the nearest neighborhood of 0.74 and the minimum value of 0.47. Also, the value of the general Moran index, the highest and the lowest correlation and clustering were calculated in 2006 with an index number of 0.66 and 2009 with an index number of 0.12 respectively, and a map of clusters and non-clusters and hot spots was prepared. With a better understanding of the patterns governing the movement of storms, it is possible to reduce possible damages caused by storms. Based on this, as a suggestion for future research, it is possible to include the effect of other parameters such as temperature, water salinity, and atmospheric general circulation systems, which play a significant role in the distribution of the distribution of the occurrence of storms, in the modeling and data mining of storms and get results closer to reality. Finally, as a useful research, the results of clusters and hot spots can be used in predicting the movement of storms in the future.
 
Extended Abstract
Introduction
Movement in natural phenomena produces a considerable amount of movement data. The development of data collection technologies and encountering a huge volume of Spatio-temporal data enables a more detailed study of natural phenomena and hazards, including hurricanes. This issue requires using simple and efficient methods to investigate the behavior and extract patterns from our database. Data mining can be used in such Spatio-temporal processes' databases to recognize better and understand the prevailing patterns. Investigating and preparing the trend of spatial and temporal changes governing these cyclones can help in the analysis and crisis management plans for this hazard and land preparation. Based on this, the main goals of this research are to use the efficient method of spatial statistics in order to explore the Spatio-temporal patterns of tropical cyclone in the North Atlantic Ocean from their database over 21-years and to prepare cluster maps and hot spots maps from their speed distribution. By reviewing previous research and summarizing those mentioned above, it can be concluded that although the existing methods can model and especially are clustering tornadoes and hurricanes, they have complex calculations in performance.  Also, previous studies have not extracted the temporal-spatial patterns of the tropical cyclone and prepared illustrative maps. Therefore, while adopting an efficient and simple method for clustering and extracting a pattern from the cyclone dataset, it is necessary to prepare useful maps of this phenomenon over time.
 
Methodology
We performed this study based on descriptive-analytic and qualitative methods. The research sample includes 21 years of trajectories of North Atlantic hurricanes that occurred between 1995 and 2015. The raw dataset was obtained from NOAA with a sampling rate of 6 hours. Data analysis was performed in ArcGIS software. The first step includes data collection and necessary pre-processing to remove outliers from the study area. The second step is to check the geographic distribution of the data by calculating the mean center and the standard distance in order to summarize the information in the data distribution, which is the beginning of recognizing the possibility of a pattern or clustering in the data. Then, to investigate distribution patterns or concentration and the probability of random distribution of complications, Moran's index's average nearest neighbor and spatial autocorrelation were exerted. In the third step, two methods of cluster /outlier analysis and hot spot analysis based on spatial statistics were used to display the identified patterns. Furthermore, the IDW interpolation method has been used to prepare the final maps.
 
Results and discussion
The results of the average weight distribution of cyclones in the three time periods of 1995-2000, 2001-2008, and 2009-2015 show the trend of cyclones moving from the central Atlantic to the US coast and in the final period to the east of the ocean. Calculations of Standard Deviational Ellipse in all three periods show the maximum distribution in the east-west direction, which shows the spatial instability of the average centers in the east-west direction and the displacement of these centers in this direction. The global Moran index is close to one and the z-score and p-values ​​obtained in all years studied indicate the spatial autocorrelation and the prevailing cluster pattern. Also, the average nearest neighbor's results confirmed the clustering of cyclones' spatial distribution. The pattern of cyclones has a cluster pattern with a high average value of the nearest neighborhood of 0.74 and a minimum value of 0.47. Also, the value of general Moran's index based on the characteristics of cyclones speed, the highest and lowest correlation and clustering were calculated in 2006 with an index number of 0.66 and the lowest in 2009 with an index number of 0.12 respectively in this research. After determining the type of patterns with the help of these two indices to investigate the changes in spatial autocorrelation of cyclones in this region, local Moran index and hot spot analysis were used. The prevailing pattern in the output of this statistic is consistent with the pattern obtained from the distribution of mean centers. IDW interpolation method was used to better visualize the output of hot spots analysis on the map.
 
Conclusion
Preliminary results from measuring data distribution showed the probability of having a pattern and cluster in the data set. Supplementary analyses showed that cyclones are not random events but follow patterns.  Another result of this research is that the results of cluster and outlier analyses and hot spots, considering the neighborhood, refer to Tabler’s theory and the first law of geography, that "each phenomenon is related to another phenomenon and the phenomenon closer to ones are more similar to each other." The average nearest neighbor analysis results confirm the cluster pattern governing this phenomenon in the study region. Also, based on the cyclone's speed, the total Moran index calculates the highest and lowest levels of correlation and clustering for the years 2006 and 2009, respectively. The maps prepared for 1995 to 2015 show how the patterns governing the occurrence of cyclones move and change during these 21-year period.
 
Funding
There is no funding support.
 
Authors’ Contribution
 Authors contributed equally to the conceptualization and writing of the article. All of the authors approved thecontent of the manuscript and agreed on all aspects of the work declaration of competing interest none.
 
Conflict of Interest
Authors declared no conflict of interest.
 
Acknowledgments
We are grateful to all the scientific consultants of this paper.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Tropical Cyclone
  • Data Mining
  • Clustering
  • Moran Index
  1.  
  1. اسمعیل نژاد، مرتضی؛ کریمی، صادق و خبازی، مصطفی. (1398). همدید نگری و پهنه‌بندی فضایی مخاطرات طبیعی (مطالعه موردی: استان خراسان جنوبی). فصلنامه جغرافیای طبیعی، 12(44)، 118-98
  2. احدنژاد، محسن و حسنعلی زاده، میلاد. (1400). تحلیل اکتشافی الگوی توزیع فضایی فقر قابلیتی در شهر نورآباد ممسنی. فصلنامه کاوش‌های جغرافیایی مناطق بیابانی، 9 (2)، 243-225
  3. بازرگان، مهدی و امیرفخریان، مصطفی. (1399). تحلیل جغرافیایی اپیدمیولوژی کووید-۱۹ در ایران با رویکرد تحلیل اکتشافی داده‌های مکانی ESDA)). نشریه طب نظامی، 22(6)، 552-542
  4. بحری، علی و خسروی، یونس. (1397). کاربرد ابزارهای آمار فضایی موجود در نرم‌افـزار ArcGIS در علـوم محیطـی. نشـریه مهندسی نقشه‌برداری و اطلاعات مکانی، 9(3)، 50-39
  5. بهبهانی، حمید؛ عفتی، میثم و مرتضایی، سمانه. (1399). ارایه روشی جهت تحلیل شدت تصادفات راه‌های برون‌شهری مبتنی بر توابع خوشه‌بندی مکانی و داده‌کاوی به روش درخت تصمیم، محور موردمطالعه: آزادراه قزوین-لوشان. نشریه مهندسی عمران امیرکبیر، 52(6)، 1438-1419
  6. پریشان، مجید. (1390). کاهش آسیب‌پذیری مخاطرات طبیعی (زلزله) با استفاده از رویکرد مدیریت ریسک(موردمطالعه: مناطق روستایی استان قزوین. رساله دکتری گروه جغرافیا و برنامه‌ریزی روستایی، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه تربیت مدرس
  7. جوی زاده، سعید و حجازی زاده، زهرا. (1398). تحلیل آمار فضایی خشک‌سالی در ایران. فصلنامه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، 19(53)، 277-251.
  8. حکیم دوست، سیدیاسر؛ رستمی، شاه­بختی؛ مرادی، محمود و نظری، عبدالمجید. (1395). تحلیـل فضـایی پهنه‌های خطرپـذیر زیستی و فعالیتی سکونتگاه‌های روستایی مناطق مرزی؛ مطالعه موردی: سکونتگاه‌های روستایی شهرسـتان هیرمنـد. فصـلنامه اطلاعات جغرافیایی، 25(99)، 92-71
  9. خسروی، محمود و پودینه، محمدرضا. (1389). تحلیلی بر تأثیرات اقلیمی سیکلون حاره‌ای گونو (خرداد 1386) بر جنوب شرق ایران. فصلنامه پژوهش‌های جغرافیای طبیعی، 42(72)، 72-53
  10. رضوانی، محمدرضا؛ منصوریان، حسین؛ محمودیان زمانه، مهرداد و حیدریان محمدآبادی، راضیه. (1392). تحلیل مکانی بیکاری در نواحی شهری و روستایی ایران با رویکرد تحلیل اکتشافی داده‌های مکانی. فصلنامه برنامه‌ریزی کالبدی-فضایی، 1 (3)، 48-37
  11. روستایی، شهریور؛ کریم‌زاده، حسین و رحمتی، خسرو. (1395). تحلیل نابرابری‌های فضـایی بـر پایـه شاخص‌های اجتمـاعی، اقتصادی و کالبدی در شهرهای میانه اندام؛ مطالعه موردی: شهر میاندوآب. پژوهش‌های جغرافیای برنامه‌ریزی شـهری، 4 (3)، 471-449
  12. سیف‌الدینی، فرانک و منصوریان، حسین. (1390). تحلیل الگوی تمرکز خدمات شهری و آثار زیست‌محیطی آن در شهر تهران. نشریه محیط‌شناسی، 37(60)، 67-53
  13. شفیعی، شکوفه و شیری، محمدابراهیم. (1389). مروری بر داده‌کاوی فضایی، فن‌ها و ابزارهای موجود برای آن. چهارمین کنفرانس داده‌کاوی ایران، تهران
  14. شکوهی، امیرحسین و مینایی، بهروز. (1386). نقش داده‌کاوی GIS در مدیریت بحران، اولین کنفرانس GIS شهری. 4-5 شهریور 1386، دانشگاه شمال، آمل، 9-1
  15. صادقی، رسول و شکریانی، محسن. (1395). تحلیل نوسانات فضایی تأثیر توسعه بر مهاجرت داخلی بین شهرستانی در ایران. توسعه محلی روستایی - شهری (توسعه روستایی)، 8 (15)، 270-245.
  16. صلاحی، برومند. (1389). بررسی ویژگی‌های آماری و همدیدی طوفان‌های تندری استان اردبیل. فصلنامه پژوهش‌های جغرافیای طبیعی، 72، 142-129
  17. عزیزی، سجاد و اسماعیلی، علی. (1394). بازشناسی الگوهای ترافیکی با استفاده از داده‌کاوی مکانی زمانی. اولین کنفرانس ملی مهندسی فناوری اطلاعات مکانی، 29-30 دی‌ماه 1394، دانشگاه صنعتی خواجه‌نصیرالدین طوسی، تهران، 9-1
  18. عسگری، علی. (1390). تحلیل‌های آمار فضایی با ArcGIS. چاپ اول، تهران: انتشارات سازمان فناوری اطلاعات و ارتباطات شهرداری تهران.
  19. علوی، سید علی؛ مشکینی، ابوالفضل و ابراهیمی، محمد. (1397). ساماندهی فضایی پایگاه‌های پشتیبانی مدیریت بحران با استفاده از تصمیم‌گیری چندمعیاره فضایی، مطالعه موردی: منطقه 18 شهر تهران. مجله آمایش جغرافیایی فضا، 8 (30)، 134-121
  20. فرج­زاده، رازی و منوچهر، مهین. (1390). بررسی توزیع زمانی مکانی طوفان‌ها و بادهای شدید در ایران. پژوهش‌های آبخیزداری، 24(2)، 22-32
  21. فرجی، امین و صحنه، فریبا. (1400). تحلیل فضایی و پهنه‌بندی تاب‌آوری شهری مطالعه موردی: شهر آق‌قلا.مجله آمایش جغرافیایی فضا، 11(42)، 125-107
  22. فلاحی، علیرضا و صحفی، ندیمه. (1386). فرآیند برنامه‌ریزی بازسازی پس از سانحه در مناطق شهری (مورد مطالعاتی: واحدهای همسایگی در شهر نیواورلئان). سومین کنفرانس بین‌المللی مدیریت جامع بحران در حوادث غیرمترقبه طبیعی، تهران.
  23. قویدل رحیمی، یوسف.، عباسی، اسماعیل و فرج زاده اصل، منوچهر (1394). واکاوی سازوکار و مخاطرات توفان حاره‌ای نیلوفر. مدیریت مخاطرات محیطی، 2 (1)، 22-34.
  24. محمدی، بیژن و روزی‌طلب، مهین. (1385). راهکارهای قدیمی وجدید مقابله با طوفان. سومین کنگره بین‌المللی بهداشت، درمان و مدیریت بحران در حوادث غیرمترقبه، تهران.
  25. ملکوتی، حسین و علی محمدی، مهریار. (1393). مطالعه حساسیت شدت و مسیر طوفان حاره‌ای گونو به پارامتر سازی‌های شارهای سطحی مدل Advanced Hurricane WRF. فصلنامهجغرافیا و مخاطرات محیطی، 9، 112-97
  26. مهاجرانی، محمد. (1386). مکان‌یابی پایگاه‌های چندمنظوره پشتیبانی و مدیریت بحران پس از وقوع زلزله با استفاده از GIS مطالعه موردی: منطقه 17 تهران. پایان‌نامه کارشناسی ارشد برنامه‌ریزی شهری و منطقه‌ای، دانشگاه تهران
  27. نصیری، ژیلا؛ مدرس خیابانی، فرزین و آذر میرشتربانی، نیما. (1400). ارائه الگوریتم خوشه‌بندی جدید به‌منظور بهره‌وری در عملیات داده‌کاوی مطالعه داده‌های استاندارد یوسی‌آی. فصلنامهمدیریت بهره‌وری، 58 (15)، 161-145
  1.  
  1. Anselin, L. (1995). Local indicators of spatial association—LISA. Geographical analysis, 27, (3), 93-115.
  2. Beatty, M. E., Hunsperger, E., Long, E., Schürch, J., Jain, S., Colindres, R., & Clark, G. G. (2007). Mosquitoborne infections after Hurricane Jeanne, Haiti, 2004. Emerging Infectious Diseases, 13 (2), 308-310‌
  3. Benedet, L., Campbell, T., Finkl, C. W., Stive, M. J., & Spadoni, R. (2005). Impacts of Hurricanes Frances and Jeanne on two nourished beaches along the southeast Florida coast. Shore & Beach, 73, (2 & 3), 43-48
  4. Bennet, , & Vale, F. (2012). Spatial Statistics: Simple ways to do more with your Data. Esri Technical Workshop, 1-155
  5. Comes, T., & Van de Walle, B. A. (2014). Measuring disaster resilience: The impact of hurricane sandy on critical infrastructure systems. ISCRAM Conference, 11 May 2014, University Park, Pennsylvania, USA, 190-199.
  6. Dodge, S., Weibel, R., & Laube, P. (2009). Exploring movement-similarity analysis of moving objects. SIGSPATIAL Special, 1(3), 1-11
  7. Khosravi Y., Zamani A.A., Parizanganeh A.H., & Yaftian M.R. (2018). Assessment of spatial distribution pattern of heavy metals surrounding a lead and zinc production plant in Zanjan Province, Iran. Geoderma Regional, 12, 10-17.
  8. Lee, I., Cai, G., & Lee, K. (2014). Exploration of geo-tagged photos through data mining approaches. Expert Systems with Applications, 41(2), 397-405.
  9. Mohapatra, M., Srivastava, A.K., Balachandran, S., & Geetha, B. (2016). Inter-annual variation and trends in tropical cyclones and monsoon depressions over the north Indian Ocean. Observed Climate Variability and Change over the Indian Region, 89-106.
  10. Padgett, J., DesRoches, R., Nielson, B., Yashinsky, M., Kwon, O. S., Burdette, N., & Tavera, E. (2008). Bridge damage and repair costs from Hurricane Katrina. Journal of Bridge Engineering, 13, (1), 6-14.‌
  11. Peng, M. S., Maue, R. N., Reynolds, C. A., & Langland, R. H. (2007). Hurricanes Ivan, Jeanne, Karl (2004) and mid-latitude trough interactions. Meteorology and Atmospheric Physics, 97, 221–237.
  12. Sharif, M., & Alesheikh, A. (2017). Context-awareness in similarity measures and pattern discoveries of trajectories: a context-based dynamic time warping method. GIS cience & Remote Sensing, 54, 426-452.
  13. Scott, L. M., & Rosenshein Bennett, L. (2012). Spatial Pattern Analysis: Mapping Trends and Clusters. Esri Health GIS Conference, August 20-22, 1-34.
  14. Tobler, W. (1970). A computer movie simulating urban growth in the Detroit region. Economic Geography, 46, 234–240
  15. Vatsavai, R.R., Ganguly, A.R., Chandola, V., Stefanidis, A., & Klasky. S.A; Shekhar.SH. (2012).Spatiotemporal data mining in the era of big spatial data: Algorithms and applications, Big Spatial. 1st ACM SIGSPATIAL International Workshop on Analytics for Big Geospatial Data, November 2012, 1-10
  16. Wang, D., Ding, W., Lo, H., Stepinski, T., Salazar, J., & Morabito, M. (2012), Crime hotspot mapping using the crime related factors—a spatial data mining approach. Applied Intelligence, 39, 772-781.
  17. Yang, Ruixin., Tang, Jiang., & Sun, Donglian. (2011). Association Rule Data Mining Applications for Atlantic Tropical Cyclone Intensity Changes. Weather and Forecasting, 26(3), 337-353
  18. Zhang, Wei., Gao, Si., Chen, Bin & Cao, Kai. (2013).The application of decision tree to intensity change classification of tropical cyclones in western North Pacific. Geophysical Research Letters, 40 (9), 1883-1887
  19. Ahadnejad, M. & Hasanalizadeh, M. (2021). Exploratory analysis of the spatial distribution pattern of capability poverty in Nourabad Mamasani city. The Journal of Geographical Research on Desert Areas, 9(2), 225-243. [In Persian].
  20. Alavi, A., Ebrahimi, M., & Meshkini, A. (2019). Spatial Organization Of Crisis Management Supportive Bases By Using Combined Techniques Of Multi-Criteria Decision Making And Gis Analysis, Case Study: Region 18 Of Tehran. GEOGRAPHICAL PLANING OF SPACE, 8(30), 121-134. [In Persian].
  21. Asgari, A. (2011). Spatial Statistics Analysis with ARC GIS. First Edition, Tehran: Tehran Municipality Information and Communication Technology Publication. [In Persian].
  22. Azizi, S., & Esmaeili, A. (2016). Recognition of traffic patterns using spatio-temporal data mining, 1st National Conference on Geospatial Information Technology, 19-20 January 2016, K.N.Toosi University of Technology, 1-9. [In Persian].
  23. Bahri, A., & Khosravi, Y. (2018). Application of ArcGIS Spatial Statistical Tools in Environmental Sciences. Geospatial Engineering Journal, 9(3), 39-50. [In Persian].
  24. Bazargan, M. & Amirfakhriyan, M. (2020). Geographical Analysis of COVID-19 Epidemiology in Iran with Exploratory Spatial Data Analysis Approach (ESDA). Journal of Military Medicine, 22 (6), 542-552. [In Persian].
  25. Behbahani, H., Effati, M., & Mortezaei, S. (2020). Providing a Method for Accident Severity Analysis Using Geospatial Clustering Functions and Decision Tree, Case Study: Qazvin-Loshan Freeway. Amirkabir Journal of Civil Engineering, 52(6), 1419-1438. [In Persian].
  26. Esmailnejad, M., Karimi, S., & Khabbazi., M. (2019). Synopsis and spatial zoning of natural hazards (case study: South Khorasan Province). Physical Geography Quarterly, 12(44), 98-118. [In Persian].
  27. Fallahi, A. R., & Sohofy, N. (2007). Post-disaster reconstruction planning process in urban areas (case study: neighborhood units in New Orleans City). 3rd International Conference on Integrated Natural Disaster Management, Tehran, Iran. [In Persian].
  28. Faraji, A. & Sahneh, F. (2022). Spatial Analysis and Urban Resilience Zoning of Aq Qala City (with emphasis on Flood Crisis). Journal of Geographical Planning of Space, 11(42), 107-125. [In Persian].
  29. Farajzadeh, M., & Mahin, R. (2011). The Study of Temporal and Spatial Distribution of Storms and Severe Winds in Iran. Whatershed Management Research, 24 (91), 22-32. [In Persian].
  30. Ghavidel Rahimi, Y., Abbasi, E., & Farajzadeh, M. (2015). Analysis of the dynamism and Hazards of Nilofar Tropical Storm. Environmental Hazards Management, 2(1), 21-34. [In Persian].
  31. Hakimdoost, S. Y., Rostami, Sh., Moradi, M., & Nazari, A. (2016). Spatial analysis of hazardous inhabited and operational zones of rural settlements in border regions Case study: Rural settlements in the city of Hirmand. Scientific- Research Quarterly of Geographical Data (SEPEHR), 25(99), 71-92. [In Persian].
  32. Javizadeh, S. & Hejazizadeh, Z. (2019). Analysis of Drought Spatial Statistics in Iran. Journal of Applied researches in Geographical Sciences, 19(53), 251-277. [In Persian].
  33. Khosravi, M. & Poodineh M.R. (2010). A Survey on Climatic Impacts of Gonu Tropical Cyclone (June2007) in Southeast of Iran. Physical Geography Research Quarterly, 42 (72), 53-72. [In Persian].
  34. Malakooti, H., & Ali Mohammadi, M. (2014). Sensitivity Study of Gonu Cyclonic Storm Intensity and Track to Surface Exchanges Parameterization: Advanced Hurricane WRF Model Application. Journal of Geography and Environmental Hazards, 3 (9), 97-112. [In Persian].
  35. Mohajerani, M. (2007). Locating the multi-purpose support and crisis management bases after the earthquake using GIS, Case Study: Region 17 Of Tehran. Master of thesis on urban and regional planning, University of Tehran. [In Persian].
  36. Mohammadi, B. & Roozitalab, M. (2006). Old and new ways to deal with storms. 3rd International Congress on Health, Medication and Crisis Management in Disaster, Tehran, Iran [In Persian].
  37. Nasiri, J., Modarres Khiabani, F. & Azarmir Shotorbani, N. (2021). A New Clustering Algorithm for Productivity in Data Mining: The Case of UCA Data. Journal of Productivity Management,15 (58), 145-161. [In Persian].
  38. Parishan, M. (2011). Reducing the Vulnerability of Natural Hazards (earthquakes) using the risk management approach (case study: rural areas of Qazvin province).D thesis on Department of Geography and Rural Planning, Faculty of Humanities, Tarbiat Modares University. [In Persian].
  39. Rezvani, M., Mansourian, H., Mahmoudian Zamaneh, M., & Heydarian Mohammadabadi, R. (2013). Spatial analysis of unemployment in Urban and Rural Areas in Iran With exploratory Spatial Data Analysis Approach. Journal of Physical Development Planning, 1(3), 37-43. [In Persian].
  40. Roustaie, Sh.,Karimzadeh, H. & Rahmati, K. (2016). Analysis Of Spatial Inequalities Based On Social, Economic And Physical Indices In Medium-Sized Cities (Case Study: Miyandoab City). GEOGRAPHICAL URBAN PLANNING RESEARCH, 4 (3), 449-471. [In Persian].
  41. Sadeghi, R. & Shokryani, M., (2016). Spatial analysis of the development impact on internal migration -between counties- in Iran. Community Development (Rural and Urban Communities, 8 (2), 245-270. [In Persian].
  42. Shafiei, Sh. & Shiri, M. E. (2010). An overview of spatial data mining, techniques and tools available for it. 4th Iran data mining conference, Tehran, 1-16. [In Persian].
  43. Salahi, B. (2010).Statistical and Synoptic Analysis of Characteristics of Thunderstorms in Ardabil Province. Journal of Natural Geography Research, 42(72), 129-142. [In Persian].
  44. Shokuhi, A. H. & Minaei, B. (2007). The role of GIS data mining in crisis management. 1st Conference of Urban GIS, 26-27 August 2007, Shomal University, Amol, 1-9. [In Persian].
  45. Seifolddini, F. & Mansourian, H. (2012). Pattern of Urban Services Concentration and Its Environmental Impacts on Tehran City. Journal of Environmental Studies, 37 (60), 53-67. [In Persian].