دوره 8، شماره 3 - ( 9-1400 )
جلد 8 شماره 3 صفحات 170-157 |
برگشت به فهرست نسخه ها
زهرا مصفایی1 
، علی جهانی 2، محمدعلی زارع چاهوکی3 ، حمید گشتاسب میگونی1 ، وحید اعتماد3
، علی جهانی 2، محمدعلی زارع چاهوکی3 ، حمید گشتاسب میگونی1 ، وحید اعتماد3
1- دانشکده محیط زیست
2- دانشکده محیط زیست ، ajahani@ut.ac.ir
3- دانشگاه تهران
2- دانشکده محیط زیست ، ajahani@ut.ac.ir
3- دانشگاه تهران
چکیده: (3600 مشاهده)
شناسایی کامل مخاطرات و اولویت‌بندی آن‌ها در جهت عدم آسیب به طبیعت از اولین گام‌های مدیریت منابع طبیعی می‌باشد. لذا معرفی یک سیستم جامع قابل ارزیابی، درک و ارزشیابی، درجهت کنترل مخاطرات ضروری می‌باشد این پژوهش با هدف مدلسازی و پیش‌بینی میزان مخاطرات محیطی به دنبال افزایش تخریب در محیط‌های طبیعی به کمک شبکه عصبی مصنوعی (ANN) انجام گرفت. به این ترتیب تعداد 600 نمونه خاک و پوشش گیاهی در واحدهای همگن اکولوژیک برداشت شد. نمونه‌های خاک با روش ترانسکت نواری به توجه به عمق خاک و در چهار پروفیل (cm5،10،15،20) تهیه شد. نمونه های گیاهی نیز با روش سطح حداقل و با استفاده از پلات‌های مربع 2 2 با توجه به نوع، تراکم و پراکنش پوشش گیاهی برداشت شد. نمونه‌برداری در دو زون امن و سایر استفاده‌ها مدلسازی با کمک ANN در محیط متلب انجام شد. مدل بهینه پرسپترون چندلایه با دو لایه پنهان، تابع تانژانت سیگموئید و 19 نورون در هر لایه و ضریب تبیین 90/0 انتخاب شد. نتایج آنالیز حساسیت نشان داد، رطوبت وزنی خاک در شدت کاهش تنوع زیستی و ریسک سیل و همچنین افزایش ریسک انقراض گونه‌های اندمیک منطقه اثرگذار خواهد بود، و پس از آن وزن مخصوص ظاهری و حقیقی و تخلخل خاک و فاصله از جاده نقش کلیدی در تخریب پوشش گیاهی، افزایش سیل و افزایش ریسک انقراض پوشش گیاهی را دارند. لذا پیشنهاد می‌شود اقدامات مرتبط با احیای خاک و پوشش گیاهی در این پارک به منظور کاهش تخریب‌های آتی هرچه سریعتر انجام شود.
| بازنشر اطلاعات | |
 | این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است. |