دوره 10، شماره 3 - ( 7-1402 )
جلد 10 شماره 3 صفحات 84-71 |
برگشت به فهرست نسخه ها
Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
Ara H, Gohari Z, Memarian H. Modeling the risk of advancing sand areas using expert algorithms and artificial intelligence. Journal of Spatial Analysis Environmental Hazards 2023; 10 (3) :71-84
URL: http://jsaeh.khu.ac.ir/article-1-3382-fa.html
URL: http://jsaeh.khu.ac.ir/article-1-3382-fa.html
آراء هایده، گوهری زهرا، معماریان خلیل آباد هادی. مدل‌سازی خطر مکانی پیشروی پهنه های ماسه‌ای با استفاده از الگوریتم های خبره و هوش مصنوعی. تحلیل فضایی مخاطرات محیطی. 1402; 10 (3) :71-84
1- دانشگاه سمنان ، ara338@semnan.ac.ir
2- دانشگاه سمنان
3- دانشگاه بیرجند
2- دانشگاه سمنان
3- دانشگاه بیرجند
چکیده: (546 مشاهده)
شناسایی پهنه‌های ماسه‌ای، ابزار مهمی برای برنامه‌ریزی در راستای توسعه پایدار به شمار می‌رود. با توجه به شرایط اقلیمی شهرستان سرخس، پارامترهایی مانند خشک‌سالی، طوفان‌های گرد و غبار از یک طرف، توسعه اراضی کشاورزی و تبدیل مراتع به دیم‌زارهای کم بازده از سوی دیگر سبب پیشروی و توسعه این پهنه‌ها گردیده است. با توجه به هدف پژوهش، عوامل موثر و پویا مانند پوشش گیاهی، خشک‌سالی و تعداد روزهای گرد و غبار، به عنوان متغیرهای دینامیک و سایر پارامترهای طبیعی منطقه مانند زمین‌شناسی، شیب، جهت، پستی و بلندی و خاک به عنوان متغیرهای استاتیک ورودی به مدل انتخاب گردیدند. در مدل‌سازی از الگوریتم‌های جنگل تصادفی (RF) و شبکه عصبی پرسپترون (MLP) استفاده شد. برای ساخت مدل‌ها 8 لایه اطلاعاتی به عنوان متغیر پیش‌گو و متغیر وجود یا عدم وجود پهنه‌های ماسه‌ای بعنوان متغیر هدف تعیین گردید. ارزیابی الگوریتم‌های مدل‌سازی با استفاده از منحنی ROC انجام گردید. نتایج نشان داد که الگوریتم RF با سطح زیر منحنی بطور میانگین بیش از 90 درصد عملکرد بهتری نسبت به MLP با سطح زیر منحنی میانگین 75 درصد، داشته است. در رتبه‌بندی متغیرهای بکار رفته در مدل، متغیر پوشش گیاهی در همه دوره‌ها در رتبه اول قرار گرفت و پس از آن متغیر SPI در سال‌های 2000 و 2015 و متغیر DSI در سال‌های 2005 و 2010 در درجه دوم اهمیت قرار داشتند. در متغیرهای استاتیک استفاده شده در مدل، متغیرهای شیب و جهت از اهمیت کمتری نسبت به سایر متغیرها در همه دوره‌ها برخوردار و در رتبه پایین‌تری قرار گرفت.
ارسال پیام به نویسنده مسئول
| بازنشر اطلاعات | |
 | این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است. |
