مدل‌سازی آشفتگی انبوهی جنگل در ارزیابی محیطی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

نویسنده

  • علی جهانی استادیار، گروه محیط زیست طبیعی و تنوع زیستی، دانشکده محیط زیست، دانشگاه محیط زیست
چکیده مقاله:

ارزیابی اثرات محیط زیستی به‌عنوان یک ابزار اساسی برای مدیریت محیط زیستی و توسعه پایدار شناخته شده است، اما زمانی‌که به مقادیر کمی برای تصمیم‌گیری نیاز است، ارزیابی اثرات دچار مشکل می‌شود و نیاز به مدل‌سازی آشکار است. هدف از پژوهش پیش‌رو طراحی و پیاده‌سازی یک سامانه مبنی بر شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از اجزای اکوسیستم، فعالیت‌های طرح جنگلداری و میزان آشفتگی تراکم تاج‌پوشش اکوسیستم جنگلی (انبوهی جنگل) بود. پژوهش پیش‌رو در سه بخش پاتم، نم‌خانه و گرازبن جنگل خیرود نوشهر انجام شد. واحدهای همگن محیط زیستی با استفاده از منابع اکولوژیکی و ابزار دقیق GIS تهیه شد. با انتخاب الگوریتم مناسب در محیط شبکه‌های عصبی مصنـوعی در نرم‌افزار NeuroSolutions 5، انبوهی جنگل براساس مقادیر کمی و کیفی شرایط اکولوژیک و فعالیت‌های انسانی شبیه‌سازی شد. شبکه پرسپترون چندلایه با یک لایه پنهان و چهار نرون در هر لایه با توجه به بیشترین مقدار ضریب تعیین (برابر با 0/9864)، بهترین عملکرد بهینه‌سازی توپولوژی را نشان داد. براساس نتایج تحلیل حساسیت، عامل‌های انسانی مانند تراکم دام در واحد سطح جنگل (تعداد در هکتار) در کنار عامل‌های طبیعی و اکولوژیکی مانند متوسط قطر درختان توده (سانتی‌متر) و عمق خاک به‌ترتیب بیشترین تأثیر را در میزان انبوهی جنگل نشان دادند. ارزیابی اثرات پروژه‌های اجرا‌شده علاوه‌‌بر اینکه تجربه‌ای در زمینه ارزیابی اثرات توسعه به‌شمار می‌رود، می‌تواند راه‌گشای تصمیم‌گیری در مورد اجرای پروژه‌های مشابه در مکان‌های مشابه باشد.

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

مدل سازی آشفتگی انبوهی جنگل در ارزیابی محیطی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

ارزیابی اثرات محیط زیستی به عنوان یک ابزار اساسی برای مدیریت محیط زیستی و توسعه پایدار شناخته شده است، اما زمانی که به مقادیر کمی برای تصمیم گیری نیاز است، ارزیابی اثرات دچار مشکل می شود و نیاز به مدل سازی آشکار است. هدف از پژوهش پیش رو طراحی و پیاده سازی یک سامانه مبنی بر شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از اجزای اکوسیستم، فعالیت های طرح جنگلداری و میزان آشفتگی تراکم تاج پوشش اکوسیستم جنگلی (انبوهی...

متن کامل

مدلسازی نفوذپذیری سیستم بیوراکتورغشایی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

مدلسازی برای سیستم های پیچیده ای همچون بیوراکتور غشایی به دلیل امکان اجرای آزمایشهای مجازی زیاد در زمان کوتاه ابزاری قدرتمند است، اگرچه نیازمند اعتبار تجربی و تبدیل فرایند به مدل ریاضی می باشد. در این پژوهش به مدلسازی فرایند فیلتراسیون توسط شبکه های عصبی با استفاده از نرم افزار MATLAB 8.1 (2013) پرداخته شده و از داده های تجربی یک سیستم بیوراکتور غشایی غوطه ور مجهز به غشاء کوبوتا جهت تصفیه فاضلا...

متن کامل

مدل‌سازی ارزیابی کیفیت زیباشناختی منظر جنگل با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

سابقه و هدف: با توجه به کاهش روزافزون قابلیت برداشت چوب از جنگل‌های هیرکانی نیاز به برنامه‌ریزی برای استفاده از سایر قابلیت‌های اکوسیستم‌های جنگلی همچون اکوتوریسم بیشتر از گذشته احساس می‌شود. برنامه‌ریزی اکوتوریسم نیاز به اطلاعات کافی درباره جذابیت‌های اکولوژیکی، ساختار و عناصر منظر طبیعی دارد. از طرفی ارزیابی صحیح از وضعیت مناظر مختلف در یک منطقه مستلزم داشتن اطلاعات کافی در مورد معیارهای تاث...

متن کامل

مدلسازی غلظت تری هالومتان در آب شرب با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

در این مطالعه جهت مدل سازی میزان غلظت تری هالومتان در آب شرب، از شبکه عصبی مصنوعی استفاده شده است. پس از آموزش، شبکه عصبی قادر است براساس مشخصات کیفی آب و میزان غلضت کلر در آب شرب، میزان غلظت تری هالومتان را پیش بینی کند. جهت ارزیابی و تشریح مدل، آب تصفیه خانه سنگر واقع در شهرستان رشت به صورت موردی  بررسی شده است. از اندازه گیری های انجام یافته بر روی آب شرب تصفیه خانه سنگر، داده های مورد نیاز،...

متن کامل

مدلسازی منطقه‌ای دبی‌های اوج در زیر حوزه‌های آبخیز سد سفیدرود با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

The model in this research was created based on the Artificial Neural Network (ANN) and calibrated in the Sefid-rood dam basin (excluding Khazar zone). This research was done by gathering and selecting peak flows of hydrographs from 12 sub basins, the concentration time of which was equal to or less than 24 hours and was caused only by rainfall. From all the selected sub basins, totally 661 hyd...

متن کامل

منابع من

با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده

{@ msg_add @}


عنوان ژورنال

دوره 24  شماره 2

صفحات  322- 310

تاریخ انتشار 2016-06-21

با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023