developed national-level indicators

developed national-level indicators, via a Delphi survey, to assessvulnerability to climate hazards. Szlafsztein and Sterr (2007) cre-ated a composite vulnerability index (CVI), which includes 16variables 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, andgeology 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 floodvulnerability map. In these studies, the relationships between indi-cators representing exposure, sensitivity, and adaptive capacityfor assessing vulnerability were often assumed independent andweighted and ranked separately, then combined and aggregated toderive an overall measure of vulnerability. In assessing vulnerabil-ity, 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 การ assessvulnerability การอันตรายจากสภาพภูมิอากาศ Szlafsztein และ Sterr (2007) cre เส้นดัชนีคอมโพสิตโหว่ (CVI), ซึ่งรวมถึง 16variables ทั้งธรรมชาติ และสังคมเศรษฐกิจสภาพ การ Ozcanand Musaoglu (2010) ใช้การสร้างลำดับชั้น (AHP) กระบวนการ toassign คะแนนสำหรับแอตทริบิวต์ของ DTM ลาด มุมมอง ใช้ที่ดิน andgeology สามารถรับแผนที่ช่องโหว่ Ouma และ Tateishi (2014) ยังใช้ AHP เพื่อกำหนดน้ำหนักให้พารามิเตอร์ตัดสินใจ (เช่นฝนตก ยกระดับ ลาด ระบายน้ำ การใช้ที่ดิน ฯลฯ) สำหรับสร้างแผนที่ floodvulnerability ในการศึกษาเหล่านี้ ความสัมพันธ์ระหว่างความเสี่ยงแทน indi cators ไว capacityfor เหมาะสมประเมินช่องโหว่มักถูกสันนิษฐาน andweighted อิสระ และแยก การจัดอันดับ แล้วรวม และรวม toderive การวัดความเสี่ยงโดยรวม ในการประเมิน vulnerabil-ity แสงเป็นปัจจัยหลักของปัญหาที่ทำให้คน orplaces เสี่ยงภัยธรรมชาติ 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 เพื่อ assessvulnerability อันตรายสภาพภูมิอากาศ Szlafsztein และ Sterr (2007) CRE-ated ดัชนีคอมโพสิตช่องโหว่ (CVI) ซึ่งรวมถึง 16variables ทั้งสภาพธรรมชาติและทางเศรษฐกิจและสังคม Ozcanand Musaoglu (2010) ใช้กระบวนการลำดับชั้นของการวิเคราะห์ (AHP) คะแนน toassign สำหรับแอตทริบิวต์ของ DTM ลาดด้านการใช้ที่ดิน andgeology จะได้รับแผนที่ช่องโหว่ Ouma และ Tateishi (2014) นอกจากนี้ยังใช้ AHP เพื่อกำหนดน้ำหนักพารามิเตอร์การตัดสินใจ (เช่นฝนตกสูงชันและระบบระบายน้ำ, การใช้ประโยชน์ที่ดินและอื่น ๆ ) สำหรับการสร้างแผนที่ floodvulnerability ในการศึกษาเหล่านี้ความสัมพันธ์ระหว่าง-indi cators ที่เป็นตัวแทนของการเปิดรับความไวและการปรับตัว capacityfor การประเมินช่องโหว่ก็มักจะคิดอิสระและอันดับ andweighted แยกกันรวมกันแล้วและรวม toderive มาตรการโดยรวมของช่องโหว่ ในการประเมิน vulnerabil-ity สัมผัสเป็นปัจจัยหลักของความกังวลที่ทำให้คน 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 ผ่านแบบสำรวจเพื่อ assessvulnerability อันตรายต่อสภาพภูมิอากาศ szlafsztein sterr ( 2007 ) และดัชนีคอมโพสิต ( CRE จากช่องโหว่ระบบ ) ซึ่งรวมถึง 16variables ทั้งธรรมชาติและสภาพทางเศรษฐกิจและสังคม ozcanand musaoglu ( 2010 ) ใช้กระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์ ( AHP ) toassign คะแนนสำหรับคุณลักษณะของ DTM , ความลาดชันของพื้นที่ ด้านการใช้ที่ดินandgeology สร้างช่องโหว่ แผนที่ โอมะ และ tateishi ( 2014 ) ยังใช้วิธีกำหนดน้ำหนักพารามิเตอร์การตัดสินใจ ( เช่น ฝน ตก ความสูง ความลาดชัน การระบายน้ำ การใช้ประโยชน์ที่ดิน ฯลฯ ) สำหรับการสร้าง floodvulnerability แผนที่ ในการศึกษานี้ ความสัมพันธ์ระหว่าง cators indi แทนแสง , ความไวและปรับตัว capacityfor การประเมินความเสี่ยงมักจะถือว่าเป็นอิสระและการจัดอันดับ andweighted แยกแล้วรวมและรวม toderive โดยรวมวัดของความอ่อนแอ ในการประเมิน vulnerabil ity , แสงเป็นองค์ประกอบหลักของความกังวลที่ทำให้คน 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 )