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.
