
You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.
You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.
<script type="text/javascript">
<!--
document.write('<div id="oa_widget"></div>');
document.write('<script type="text/javascript" src="https://beta.openaire.eu/index.php?option=com_openaire&view=widget&format=raw&projectId=undefined&type=result"></script>');
-->
</script>
�������������������� ������ ���������������������������� ������ �������������� ���������� �������� ������������������ ������������ ���� ���� ���������� ������ Big Data: �� ������������������ ������ ���������� ������������������������
H ���������������������� �������������� �������������������������� ���� �������� ������ ���������������������� ������ �������������� ������������������ (Big Data) ������ ������ ���������������� ���������� �������� ���������������� ������ ���������������������� ������ ���������������������������� ������ ������ ������������������ ������ ������������������������ ������ ��������������������������. �� ���������������������� ������ ������ ���� 2015 ������ ������ ������������������ ������������ �������������� 17 �������������� ���������������� ������������������ ������ ������ ������������������ ������������, �������� �������� ���� ���������� �������� �� ���������� ������ ���� ����������, ���������� ���������������� ������������ ������������ �� ������������ ���������������������� ������ �� ������������������ ������ ���������������������� ������ ������������������������ �������������������� ������ �������������������� �������� ������ ��������������. �� ���������������� ������ ���������������������� ������ ����������������������������, ���� ������ ������ �������������� ������������ ������������������������ ����������������, ���������������� ������ ������ ������ ������ ������������������������ ������������������������ ������ ���� ���� �������� ������������. ��������������������, ���� ������������������ ������ �������� ���������������� ������������������ ���������� ������������������ ������ ���������������������� ���� ������ ������������������ ������������ ������ �������� ������ ���������������������� ������������������������ ������ �������������������� ���������������������� ������������������ �������������� ���� ���������������������� �������� �������������� �������������� ������������������������. ���� ���������������� �������� ���� ���� ���������� �������� �������������� �������������� ������������ ������������������������ ������ �������� ������������ ������������������ ������ ����������������������, ������ ������������������ ���������������� ���� �������������������� ������������������ ���������������� ������ �������������������� ��������������. ������������ ������ �������������������������� ������������������������ ���������������� ���������������� �� �������������������� ������ �������������� ������������������ ������ ���������������� ������ ������������������ ������ ������ ������������������ ������������ ������ ������ ���������������������������� ������ ������������, ������������������������ ���� ������������ ����������������. ���� �������������������� �������������� ������ �������������������������� ���������� ������ �������� ������ ������������ �������������� ������������������ �������� ������ ������������������������ ������������������ ������ ���������������������������������� ���������������� ������ ���������������� �������������������� ������ �������������������� �������������� ���� �������������� ���������������� ����������������. �� ������������������ ������ �������������� �������������������������������� ���� ���������������������� ���������� ���������������������������� ������ �������������������������� ������������������������. ������������������������, ���������������������� �������������� ������������ ������������������ ���� ������������ ������������������ ���������������������� �������������������������� ������ ���������������� �������������������� �� ������ ������������������������������ ������������������ ������ ��������������������. ���� ������ ������������������ ���������������������� ������ ���������������������� �������� �������������������������� ������������������������, ������������������ ������ ���������������� ������ ���� ���������� ������������������, ������������������ ������ ���������������������� �������������������� ���� �������������� ���������������� ������ ���� �������������������� ������������. ������ ���� ������������ ������������������������ ������ ���� ������������������, ������������������ ������ ���������������� �� �������������������� ���������������� ������ ���������������� ������ �������������������� �������������������� ������ ������ ������������������ ������������, �������� ������������ ������ �� �������������������� ������������������������������ �������������������������� ������������������ ������ ������������������ ������ ���������������� ����������
This post graduate thesis deals with the issue of the use of Big Data the assessment of urban resilience to climate change and in improving the sustainability of the urban environment. The Conference of UNRIC in 2015 set 17 goals for sustainable development and targets for climate change, one of which was climate action, as a major issue is the need for preparedness and maintaining the organizational and operational balance of systems to risk. Implementing the resilience strategy, although there is no precise conceptual basis, is one of the most common approaches to this issue. At the same time, huge amounts of data related to climate change have been generated in recent years, while the ability to group multiple heterogeneous data leads to the development of several climate-related simulation models. These data in turn extract useful spatial results for the sustainability of urban areas under consideration, while also providing the ability to predict various risks due to climate change. The aim of this thesis is to examine the relationship of climate change risks and urban resilience assessment, by utilizing Big Data. The research question deals with the value of using Big Data through GIS and other software, as well algorithms for climate change mitigation issues in extreme weather conditions. The research is carried out in a combined way of diagrams and cartographic backgrounds. Large databases are collected which have geographical coordinates of the weather phenomena or the environmental element under consideration. With the proper processing that can be done through computer programs, new data are exported in the form of points, linear or polygonal surfaces on a digital background and new maps are created. From the spatial results that will emerge, it is possible to examine the most affected areas by climate change, as well as the possibility of visualized results for assessing the vulnerability of those areas
Big Data, ������������ ����������������, Resilience, ������������������ ������������, �������������� ����������������������, Climate Change, Natural Disasters, Vulnerability, ��������������������������, ������������������
Big Data, ������������ ����������������, Resilience, ������������������ ������������, �������������� ����������������������, Climate Change, Natural Disasters, Vulnerability, ��������������������������, ������������������
citations This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).0 popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.Average influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).Average impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.Average
