[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
برای نویسندگان::
آرشیو مجله و مقالات::
برای داوران::
تماس با ما::
امکانات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
پایگاه های نمایه کننده







 
..
آمار سایت
تعداد مشاهده ی مقالات: 2600855

مقالات منتشر شده: 644
نرخ پذیرش: 73.85
نرخ رد: 17.77

میانگین دریافت تا تصمیم‌گیری اولیه: 5 تا 10 روز
میانگین دریافت تا پذیرش: 191 روز
____
..
:: دوره 14، شماره 1 - ( 6-1403 ) ::
دوره 14 شماره 1 صفحات 62-51 برگشت به فهرست نسخه ها
اعمال محدودیت های هوشمند در مواجهه با بیماریهای همه گیر (مطالعاتی موردی کووید-19)
مجمد رضا ملک* ، محمد خلیلی ، قباد مرادی
چکیده:   (69 مشاهده)
بشر همواره با تهدیدهایی در قالب همه‌گیری روبه‌رو بوده که جدیدترین آن‌، جهان‌گیری ویروس کووید-19 بوده است. یکی از روش های موثر در کنترل این بیماری اعمال قرنطینه و تعطیلی مشاغل می­باشد. اعمال قرنطینه کلی، منجر به ضررهای اقتصادی و اجتماعی برای شهروندان می­شود. به همین دلیل منطقی است که از قرنطینه­های هوشمند و محلی به عنوان جایگزینی برای قرنطینه کلی استفاده شود. هدف تحقیق حاضر ارایه راه­حلی برای این منظور بوده است. در این چارچوب، مدلی دومرحله‌ای برای اعمال هوشمند محدودیت­ها طراحی شد. در مرحله اول از سیستم فازی عصبی تطبیقی برای پیش‌بینی بیماری و در مرحله دوم از سیستم خبره فازی برای اعمال تأثیر عوامل تأثیرگذار بر شیوع بیماری استفاده شد. درنهایت از نقشه آسیب‌پذیری ایجادشده برای اعمال محدودیت‌ها بهره گرفته شد. برای مرحله نخست، نتایج مقایسه خطای جذر میانگین مربع‌ها برای سه روش خوشه‌بندی نشان داد که خوشه‌بندی ترکیبی با مقدار 53294/0 بهتر از دو روش خوشه­بندی فازی و کاهشی عمل می­کند. در مرحله دوم عوامل تراکم جمعیت، تراکم جمعیت سالمندان، جابجایی مکانی، فاصله از مکان‌های پر رفت‌وآمد، دسترسی به منابع پزشکی و موارد مبتلای به این بیماری استفاده و نقشه آسیب‌پذیری برای بازه زمانی مدنظرمحاسبه و تولید شد. از این نقشه برای تصمیم‌گیری اعمال هوشمند محدودیت‌ها برای ارگان‌های تصمیم‌گیرنده استفاده‌شده و نقشه اعمال هوشمند محدودیت‌ها برای چهار ارگان آموزش‌وپرورش، شهرداری، سازمان بهداشت و استانداری تولید گردید. نتایج نشان می‌دهد علیرغم اعمال محدودیت‌های کامل برای همه مشاغل در 30 آذر ماه ۱۳۹۹ در شهر قم، برخی مناطق وضعیت خطرناک کرونایی نداشته و نیاز به اعمال محدودیت‌ها در این مناطق نبوده است. در آموزش و پرورش نیازی به تعطیلی 58% از مدارس استان در تاریخ مذکور نبوده، همچنین در شهرداری نیازی به تعطیلی 40% پارک­ها و بوستان­ها نبوده و با رعایت پروتکل­های بهداشتی می­توانستند به فعالیت خود ادامه دهند.
 
شماره‌ی مقاله: 5
واژه‌های کلیدی: کووید-19، همه گیری، محدودیت مشاغل، سیستم فازی عصبی تطبیقی، سیستم خبره فازی
متن کامل [PDF 1202 kb]   (57 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سامانه های اطلاعات مکانی
دریافت: 1402/11/18
فهرست منابع
1. Gordis L. (2004) Epidemology, 3rd edition, Saunders.
2. Wu F, Zhao S, Yu B, Chen YM, Wang W, Song ZG, Hu Y, Tao ZW, Tian JH, Pei YY, Yuan ML, Zhang YL, Dai FH, Liu Y, Wang QM, Zheng JJ, Xu L, Holmes EC, Zhang YZ. (2020), Author Correction: A new coronavirus associated with human respiratory disease in China. Nature. 2020 Apr; 580(7803):E7. doi: 10.1038/s41586-020-2202-3. Erratum for: Nature. 2020 Mar; 579(7798):265-269. PMID: 32296181; PMCID: PMC7608129. [DOI:10.1038/s41586-020-2202-3]
3. Cromly E.K., McLafferty S.L. (2011), GIS and Public Health, 2nd Edition 2nd Edition, The Guilford Press..
4. Malek M.R . Pileh Forooshha P.(2015), A Comparison between Traditional and Intuitionistic Fuzzy Logic for Vulnerability Mapping Under Uncertainty, Emergency Management, 3(2), P. 5-13. (In Persian)
5. Pouladi, M., Entezari, M., Hashemi M., Bahonar A., Hushmandi K., Raei, M. (2020). Investigating the Efficient Management of Different Countries in the COVID-19 Pandemic. JOURNAL OF MARINE MEDICINE, 2(1 ), 18-25. SID. https://sid.ir/paper/408367/en
6. Zadeh L.., Aliev R.A. (2018), Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFISs), Chapter 16 of Fuzzy Logic Theory and Applications, World Scientific. [DOI:10.1142/10936]
7. Mollalo, A., B. Vahedi, and K.M. Rivera, GIS-based spatial modeling of COVID-19 incidence rate in the continental United States (2020). Science of the total environment, 728: p. 138884. [DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.138884]
8. Xie Z, Qin Y, Li Y, Shen W, Zheng Z, Liu S. (2020), Spatial and temporal differentiation of COVID-19 epidemic spread in mainland China and its influencing factors. Sci Total Environ. 2020 Nov 20;744:140929. [DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.140929]
9. Andersen LM, Harden SR, Sugg MM, Runkle JD (2021), Lundquist TE. Analyzing the spatial determinants of local Covid-19 transmission in the United States. Sci Total Environ. 2021 1;754:142396. [DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.142396]
10. Han Y, Yang L, Jia K, Li J, Feng S, Chen W, Zhao W, Pereira P. (2021), Spatial distribution characteristics of the COVID-19 pandemic in Beijing and its relationship with environmental factors. Sci Total Environ. 20;761:144257 [DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.144257]
11. Laroze, D., E. Neumayer, and T. Plümper, (2021), COVID-19 does not stop at open borders: Spatial contagion among local authority districts during England's first wave. Social Science & Medicine, 270: p. 113655. [DOI:10.1016/j.socscimed.2020.113655]
12. Hamidur R., Zafri M.N.,, Ashik F.R. , Waliullah M. (2020), GIS-based spatial modeling to identify factors affecting COVID-19 incidence rates in Bangladesh, medRxiv 2020.08.16.20175976.
13. Kodera, S., E.A. Rashed, and A. (2020), Hirata, Correlation between COVID-19 morbidity and mortality rates in Japan and local population density, temperature, and absolute humidity. International journal of environmental research and public health, 17(15): p. 54-77. [DOI:10.3390/ijerph17155477]
14. Manzak, D. and A. Manzak, (2020), Analysis of environmental, economic, and demographic factors affecting Covid-19 transmission and associated deaths in the USA. Economic, and Demographic Factors Affecting COVID-19 Transmission and Associated Deaths in the USA. [DOI:10.2139/ssrn.3644677]
15. Rashed EA, Kodera S, Gomez-Tames J, Hirata A. (2020), Influence of Absolute Humidity, Temperature and Population Density on COVID-19 Spread and Decay Durations: Multi-Prefecture Study in Japan. Int J Environ Res Public Health. 17(15):5354. [DOI:10.3390/ijerph17155354]
16. Zhang, Y.,Li Y., Yang B., Zheng X. (2020), Risk assessment of COVID-19 based on multisource data from a geographical viewpoint. IEEE Access, 2020. 8: p. 125702-125713. [DOI:10.1109/ACCESS.2020.3004933]
17. Kong, J.D., E.W. Tekwa, and S.A. Gignoux-Wolfsohn,(2021), Social, economic, and environmental factors influencing the basic reproduction number of COVID-19 across countries. PloS one, 16(6): p. e0252373. [DOI:10.1371/journal.pone.0252373]
18. Fatholahi, S.N., et al., SPATIAL MODELLING OF COVID-19 INCIDENCE RATE IN CANADA. The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2022. 43: p. 111-116. [DOI:10.5194/isprs-archives-XLIII-B4-2022-111-2022]
19. Mollalo, A., K.M. Rivera, and B. Vahedi,(2020). Artificial neural network modeling of novel coronavirus (COVID-19) incidence rates across the continental United States. International journal of environmental research and public health, 17(12): p. 4204. [DOI:10.3390/ijerph17124204]
20. Nasiri R, Akbarpour S, Zali AR, Khodakarami N, Boochani MH, Noory AR, Soori H. (2022), Spatio-temporal analysis of COVID-19 incidence rate using GIS: a case study-Tehran metropolitan,. GeoJournal.v87(4):3291-3305 [DOI:10.1007/s10708-021-10438-x]
21. Kianfar, N. and M.S. Mesgari, (2022), GIS-based spatio-temporal analysis and modeling of COVID-19 incidence rates in Europe. Spatial and Spatio-temporal Epidemiology, 41: p. 100498. [DOI:10.1016/j.sste.2022.100498]
22. Kotov E.A., Goncharov R.V., Kulchitsky Y.V., Molodtsova V. A., Nikitin B.V. (2020), Spatial Modelling of Key Regional-Level Factors of Covid-19 Mortality In Russia. Geography, Environment, Sustainability, 15(2): p. 71-83. [DOI:10.24057/2071-9388-2021-076]
23. Ma, J., Haihong Z., Peng L., Chengcheng L., Feng L., Zhenwei L., Meihui Z., Lin L., (2022), Spatial Patterns of the Spread of COVID-19 in Singapore and the Influencing Factors, ISPRS International Journal of Geo-Information ; 11(3), p.152, [DOI:10.3390/ijgi11030152]
24. Lak A, Sharifi A, Badr S, Zali A, Maher A, Mostafavi E, Khalili D. (2021), Spatio-temporal patterns of the COVID-19 pandemic, and place-based influential factors at the neighborhood scale in Tehran. Sustain Cities Soc. Sep;72:103034. [DOI:10.1016/j.scs.2021.103034]
25. Cao W, Chen C, Li M, Nie R, Lu Q, Song D, Li S, Yang T, Liu Y, Du B, Wang X. (2021), Important factors affecting COVID-19 transmission and fatality in metropolises. Public Health. Jan;190:e21-e23. [DOI:10.1016/j.puhe.2020.11.008]
26. Khan, S.D., L. Alarabi, and S. Basalamah, Toward smart lockdown: a novel approach for COVID-19 hotspots prediction using a deep hybrid neural network. Computers, 2020. 9(4): p. 99. [DOI:10.3390/computers9040099]
27. Fang, H., L. Wang, and Y. Yang, Human mobility restrictions and the spread of the novel coronavirus (2019-nCoV) in China. Journal of Public Economics, 2020. 191: p. 104272. [DOI:10.1016/j.jpubeco.2020.104272]
28. O'Donoghue, A., Dechen, T., Pavlova, W. (2021). Reopening businesses and risk of COVID-19 transmission. npj Digit. Med. 4, 51. [DOI:10.1038/s41746-021-00420-9]
29. Choi, K., H. Choi, and B. Kahng, (2022), Covid-19 epidemic under the K-quarantine model: Network approach. Chaos, Solitons & Fractals,157: p. 111904. [DOI:10.1016/j.chaos.2022.111904]
30. Ladha, R.S. (2020), Coronavirus: A framework to decide between national and local lockdown. Journal of Health Management, 2020. 22(2): p. 215-223. [DOI:10.1177/0972063420935546]
31. Fontán-Vela, M., P. Gullón, and J. Padilla-Bernáldez (2021), Selective perimeter lockdowns in Madrid: a way to bend the COVID-19 curve? European Journal of Public Health, 31(5): p. 1102-1104. [DOI:10.1093/eurpub/ckab061]
32. Li Y., Undurraga E.A, Zubizarreta J.R. (2022), Effectiveness of Localized Lockdowns in the COVID-19 Pandemic. Am J Epidemiol. Mar 24;191(5):812-824 [DOI:10.1093/aje/kwac008]
33. Jang, J.-S., Sun C.-T., Mizutani and E., (1997), Neuro-Fuzzy and Soft Computing: A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence, Pearson College Div; [DOI:10.1109/TAC.1997.633847]
34. IRNA.ir (Retrieved: Dec. 2023), https://www.irna.ir/news/83682059/%DA%A9%D8%B1%D9%88%D9%86%D8%A7-%D8%AF%D8%B1-%D9%82%D9%85-%D9%87%D9%85%D9%87-%DA%86%DB%8C%D8%B2-%D8%A7%D8%B2-%DB%8C%DA%A9-%D8%A2%D8%B2%D9%85%D8%A7%DB%8C%D8%B4-%D8%B4%D8%B1%D9%88%D8%B9-%D8%B4%D8%AF
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA


XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Malek M R, Khalili M, Moradi G. Applying Smart Restrictions In The Face of Epidemic Diseases (Case study of COVID-19). JGST 2024; 14 (1) : 5
URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1178-fa.html

ملک مجمد رضا، خلیلی محمد، مرادی قباد. اعمال محدودیت های هوشمند در مواجهه با بیماریهای همه گیر (مطالعاتی موردی کووید-19). علوم و فنون نقشه برداری. 1403; 14 (1) :51-62

URL: http://jgst.issgeac.ir/article-1-1178-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 14، شماره 1 - ( 6-1403 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology