developed national-level indicators

developed national-level indicators, via a Delphi survey, to assess vulnerability to climate hazards. Szlafsztein and Sterr (2007) created a composite vulnerability index (CVI), which includes 16 variables of both natural and socio-economic conditions. Ozcanand Musaoglu (2010) used an analytic hierarchy process (AHP) toassign scores for attributes of DTM, slope, aspect, land use, and geology to derive a vulnerability map. Ouma and Tateishi (2014)also used AHP to assign weights to decision parameters (e.g. rain-fall, elevation, slope, drainage, land use, etc.) for creating a flood vulnerability map. In these studies, the relationships between indicators representing exposure, sensitivity, and adaptive capacity for assessing vulnerability were often assumed independent and weighted and ranked separately, then combined and aggregated to derive an overall measure of vulnerability. In assessing vulnerability, exposure is the primary factor of concern that makes people orplaces vulnerable to natural hazards. Socio-economic conditionswere always regarded as the major factor, which affects the sys-tem’s ability to adapt to extreme climate events. Cutter, Boruff,and Shirley (2003) used principle component analysis to aggregatecounty-level socio-economic data to assess the social vulnerabilityof different municipalities in US. In the vulnerability assessmentof the ATEAM (Advanced Terrestrial Ecosystem Analysis and Mod-elling) land use scenarios, Metzger, Rounsevell, Acosta-Michlik,Leemans, and Schröter (2006) aggregated 12 socio-economic indi-cators to three components of awareness, ability and action, andthen combined them into an index of adaptive capacity. In order toincorporate geographic characteristics of study areas, GeographicInformation System (GIS) techniques have been applied to mostof the place-based studies to evaluate the spatial heterogeneity ofvulnerability (Metzger et al., 2006; O’Brien et al., 2004; Ouma &Tateishi, 2014; Ozcan & Musaoglu, 2010; Szlafsztein & Sterr, 2007)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

พัฒนาตัวบ่งชี้ระดับชาติ ผ่านการสำรวจเดลฟี การประเมินความเสี่ยงกับอันตรายจากสภาพภูมิอากาศ สร้างดัชนีคอมโพสิตโหว่ (CVI), ซึ่งประกอบด้วยตัวแปรเงื่อนไขทั้งธรรมชาติ และสังคมเศรษฐกิจ 16 Szlafsztein และ Sterr (2007) Ozcanand Musaoglu (2010) ใช้การสร้างลำดับชั้น (AHP) กระบวนการ toassign คะแนนสำหรับแอตทริบิวต์ของ DTM ความชัน ด้าน ใช้ที่ดิน และธรณีวิทยาสามารถรับแผนที่ช่องโหว่ Ouma และ Tateishi (2014) ยังใช้ AHP เพื่อกำหนดน้ำหนักให้พารามิเตอร์ตัดสินใจ (เช่นฝนตก ยกระดับ ลาด ระบายน้ำ การใช้ที่ดิน ฯลฯ) สำหรับการสร้างแผนที่ความเสี่ยงน้ำท่วม ในเหล่านี้ศึกษา ความสัมพันธ์ระหว่างตัวบ่งชี้ที่แสดงถึงการเปิดรับแสง ความไว กำลังการผลิตที่เหมาะสมสำหรับการประเมินความเสี่ยงถูกมักถือว่าอิสระ และถ่วงน้ำหนัก และจัดอันดับแยก แล้วรวม และรวมถึงได้รับการวัดความเสี่ยงโดยรวม ในการประเมินความเสี่ยง ความเสี่ยงเป็นปัจจัยหลักของความกังวลที่ทำให้คน orplaces อันตรายเสี่ยงกับธรรมชาติ Conditionswere สังคมเศรษฐกิจเสมอถือเป็นปัจจัยสำคัญ ซึ่งมีผลต่อการ sys-ยการของความสามารถในการปรับให้เข้ากับเหตุการณ์ภูมิอากาศมาก ตัด Boruff และอังกฤษใช้หลัก (2003) ส่วนการวิเคราะห์ข้อมูลเศรษฐกิจสังคม aggregatecounty-ระดับการประเมินอำเภออื่น vulnerabilityof สังคมในสหรัฐอเมริกา Assessmentof ช่องโหว่ ATEAM (ขั้นสูงวิเคราะห์ระบบนิเวศภาคพื้นและ Mod elling) ที่ดินใช้สถานการณ์ Metzger, Rounsevell, Acosta Michlik, Leemans และ Schröter (2006) รวม 12 เศรษฐกิจ socio indi-cators กับส่วนประกอบที่สามของการรับรู้ ความสามารถ และการดำเนิน การ andthen รวมไว้เป็นดัชนีของกำลังการผลิตที่เหมาะสม ในใบสั่ง toincorporate ทางภูมิศาสตร์ลักษณะของพื้นที่ศึกษา เทคนิค GeographicInformation ระบบ (GIS) ได้ถูกประยุกต์ใช้กับ mostof สถานที่ที่ใช้ศึกษาเพื่อประเมิน ofvulnerability heterogeneity ปริภูมิ (Metzger et al., 2006 โอไบรอัน et al., 2004 Ouma & Tateishi, 2014 Ozcan และ Musaoglu, 2010 Szlafsztein & Sterr, 2007)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การพัฒนาตัวชี้วัดระดับชาติผ่านการสำรวจ Delphi เพื่อประเมินความเสี่ยงต่ออันตรายจากสภาพภูมิอากาศ Szlafsztein และ Sterr (2007) สร้างดัชนีคอมโพสิตช่องโหว่ (CVI) ซึ่งรวมถึง 16 ตัวแปรทั้งสภาพธรรมชาติและทางเศรษฐกิจและสังคม Ozcanand Musaoglu (2010) ใช้กระบวนการลำดับชั้นของการวิเคราะห์ (AHP) คะแนน toassign สำหรับแอตทริบิวต์ของ DTM ลาดด้านการใช้ที่ดินและธรณีวิทยาที่จะได้รับแผนที่ช่องโหว่ Ouma และ Tateishi (2014) นอกจากนี้ยังใช้ AHP เพื่อกำหนดน้ำหนักพารามิเตอร์การตัดสินใจ (เช่นฝนตกสูงชันและระบบระบายน้ำ, การใช้ประโยชน์ที่ดินและอื่น ๆ ) สำหรับการสร้างช่องโหว่แผนที่น้ำท่วม ในการศึกษานี้ความสัมพันธ์ระหว่างตัวชี้วัดที่เป็นตัวแทนของการเปิดรับความไวและความสามารถในการปรับตัวสำหรับการประเมินช่องโหว่ที่ได้รับมักจะคิดที่เป็นอิสระและน้ำหนักและอันดับแยกกันรวมกันแล้วและรวบรวมให้ได้มาซึ่งวัดโดยรวมของช่องโหว่ ในการประเมินความเสี่ยงการสัมผัสเป็นปัจจัยหลักของความกังวลที่ทำให้คน orplaces ความเสี่ยงที่จะเป็นอันตรายต่อธรรมชาติ conditionswere ทางเศรษฐกิจและสังคมได้รับการยกย่องเสมอเป็นปัจจัยสำคัญที่มีผลต่อความสามารถใน SYS-TEM ที่จะปรับตัวเข้ากับสภาพภูมิอากาศที่รุนแรงเหตุการณ์ ตัด Boruff และเชอร์ลี่ย์ (2003) ที่ใช้ในการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักการที่จะ aggregatecounty ระดับข้อมูลทางเศรษฐกิจและสังคมในการประเมินทางสังคมที่แตกต่างกัน vulnerabilityof เทศบาลในสหรัฐอเมริกา ในช่องโหว่ assessmentof Ateam นี้ (ขั้นสูงการวิเคราะห์ระบบนิเวศบกและ Mod-Elling) สถานการณ์การใช้ที่ดินเมทซ์ Rounsevell, คอสต้า-Michlik, Leemans และSchröter (2006) รวม 12 ทางเศรษฐกิจและสังคม indi cators ไปสามองค์ประกอบของการรับรู้ความสามารถ และการกระทำ andthen รวมพวกเขาเข้าไปในดัชนีของกำลังการผลิตปรับตัว เพื่อ toincorporate ลักษณะทางภูมิศาสตร์ของพื้นที่ศึกษาใช้ระบบ (GIS) เทคนิคที่ได้รับนำไปใช้กับ mostof การศึกษาสถานที่ที่ใช้ในการประเมิน ofvulnerability แตกต่างเชิงพื้นที่ (เมทซ์ et al, 2006;.. โอไบรอัน, et al, 2004; & Ouma Tateishi 2014; & Ozcan Musaoglu 2010; & Szlafsztein Sterr 2007)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวชี้วัดการพัฒนาระดับชาติ ผ่านแบบสำรวจเพื่อประเมินความเสี่ยงอันตรายของสภาพอากาศ szlafsztein sterr ( 2007 ) และสร้างดัชนีคอมโพสิต ( อาศัยช่องโหว่ ) ซึ่งรวมถึง 16 ตัวแปร คือ ทั้งธรรมชาติและสภาพทางเศรษฐกิจและสังคม ozcanand musaoglu ( 2010 ) ใช้กระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์ ( AHP ) toassign คะแนนสำหรับคุณลักษณะของ DTM , ความลาดชันของพื้นที่ ด้านการใช้ที่ดินและธรณีวิทยาจากช่องโหว่แผนที่ โอมะ และ tateishi ( 2014 ) ยังใช้วิธีกำหนดน้ำหนักพารามิเตอร์การตัดสินใจ ( เช่น ฝน ตก ความสูง ความลาดชัน การระบายน้ำ การใช้ประโยชน์ที่ดิน ฯลฯ ) สำหรับการสร้างจุดอ่อนน้ำท่วม แผนที่ ในการศึกษานี้ ความสัมพันธ์ระหว่างตัวชี้วัดที่เป็นตัวแทนของแสง , ความไวและความสามารถในการปรับตัวเพื่อประเมินความเสี่ยงมักจะถือว่าเป็นอิสระและถ่วงน้ำหนักและจัดอันดับแยกแล้วรวมและรวมเพื่อสร้างวัดโดยรวมของความอ่อนแอ ในการประเมินความเสี่ยงการเป็นปัจจัยหลักของความกังวลที่ทำให้คน orplaces เสี่ยงกับอันตรายธรรมชาติ ลักษณะเศรษฐกิจสังคมและสภาวะมีเสมอถือเป็นปัจจัยหลักซึ่งมีผลต่อ SYS TEM ของความสามารถในการปรับให้เข้ากับสภาพภูมิอากาศที่รุนแรง เครื่องตัด boruff และอังกฤษ ( 2546 ) ใช้ในการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักในระดับ aggregatecounty สังคมข้อมูลเพื่อประเมิน vulnerabilityof ทางเทศบาลในเรา ในความอ่อนแอ assessmentof ที่ ateam ( การวิเคราะห์และ mod นระบบนิเวศบกขั้นสูง ) ที่ดินที่ใช้ rounsevell เม็ตสเกอร์ , สถานการณ์ ,michlik leemans อคอสต้า , และ schr öตรี ( 2006 ) รวม 12 cators indi และสามองค์ประกอบของความรู้ ความสามารถ และการกระทำโดยรวมไว้ในดัชนีของความจุของการปรับตัว เพื่อคุณลักษณะ toincorporate ทางภูมิศาสตร์ของพื้นที่กรณีศึกษาระบบภูมิศาสตร์ ( GIS ) เทคนิค ได้ใช้วัสดุที่ใช้ศึกษาเพื่อประเมิน ofvulnerability ความหลากหลายเชิงพื้นที่ ( เม็ตสเกอร์ et al . , 2006 ; O ' Brien et al . , 2004 ; โอมะ& tateishi 2014 ; Ozcan & musaoglu , 2010 ; szlafsztein & sterr 2007 )