
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,625 |
تعداد مقالات | 71,559 |
تعداد مشاهده مقاله | 126,938,434 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 99,978,009 |
مدل سازی تصمیم گیری گروه های کشاورزی دشت سگزی برای تعیین نوع کشت براساس مدل رگرسیون لجستیک چندمتغیره | ||
پژوهشهای جغرافیای انسانی | ||
مقاله 10، دوره 48، شماره 1، فروردین 1395، صفحه 141-157 اصل مقاله (1.35 M) | ||
نوع مقاله: مقاله علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jhgr.2016.53615 | ||
نویسندگان | ||
محمد سعدی مسگری1؛ فرشاد امیراصلانی2؛ سید کاظم علوی پناه3؛ مرضیه عسکری شهید* 4 | ||
1دانشیار سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکدة مهندسی نقشهبرداری، دانشگاه صنعتی خواجهنصیر | ||
2استادیار سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکدة جغرافیا، دانشگاه تهران | ||
3استاد سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکدة جغرافیا، دانشگاه تهران | ||
4دانشجوی ارشد سنجش از دور و GIS، دانشکدة جغرافیا، دانشگاه تهران | ||
چکیده | ||
تصمیمگیری، یکی از مهمترین و اساسیترین وظایف مدیریت است و تحقق اهداف سازمانی، به کیفیت آن بستگی دارد. در مناطق کشاورزی، تغییرات کاربری اراضی، ناشی از تصمیمگیری کشاورزان است و تصمیمگیری در این زمینه، تأثیر بسیاری بر این سیستم میگذارد. بهطور متقابل، رخدادهای مختلف زیستمحیطی، بر تصمیمها و رفتار آیندۀ انسان تأثیر مستقیم میگذارند؛ بنابراین، مدلسازی تغییرات کاربری اراضی، متأثر از پیچیدگیهای ناشی از تعامل انسان و محیط است. دراینصورت، شناسایی عوامل مؤثر محیطی و اجتماعی- اقتصادی در تصمیمگیری و درک چگونگی بازخورد تغییر کاربری اراضی در محیط (ناشی از تغییر آن در طولانیمدت)، چالشی کلیدی برای مدلسازی این تعاملات در مدیریت پایدار زمین محسوب میشود. در این پژوهش، مدلسازی تصمیمگیری کشاورز برای تعیین نوع کشت، با استفاده از مدل M-Logit در منطقۀ سگزی، با بهکارگیری مدل مبتنیبر عامل ارائه میشود. بدینمنظور ابتدا ساختار معیشتی منطقه برای نمایش ناهمگنی حاکم بر رفتار فردی مشخص میشود. سپس با استفاده از مدل M-Logit، عوامل مؤثر و میزان تأثیر آنها بر تصمیمگیری، بسته به نوع معیشت فرد شناسایی میشود. درنهایت، با محاسبۀ بردار، انتخابهای انواع کشت برای هر کشاورز، شبیهسازی و در مدل عامل مبنا، با استفاده از قانون تناسب تصادفی نوع کشت انتخاب میشود. این پژوهش، با بررسی عوامل مؤثر مدل M-Logit در هر گروه معیشتی و هر نوع کشت نشان میدهد که با توجه به شرایط حساس منطقه و خطر بیابانزایی، عوامل محیطی از جمله عوامل شیمیایی خاک، بههمراه عوامل درآمدی، نقش مؤثرتری در تعیین انواع کشت دارند. | ||
کلیدواژهها | ||
تحلیل مؤلفههای اصلی؛ تصمیمگیری؛ تغییرات کاربری و پوشش اراضی؛ رگرسیون لجستیک چندمتغیره؛ مدل عامل مبنا | ||
مراجع | ||
Ajzen, I., 1991, The theory of planned behavior, Organizational Behavior and Human Decision Processes, Vol. 50, No. 2, PP. 179-211.
An, L. and López-Carr, D., 2012, Understanding Human Decisions in Coupled Natural and Human Systems, Ecological Modeling, No. 229, PP. 1-4.
Bebbington, A., 1999, Capitals and Capabilities: A Framework for Analyzing Peasant Viability, Rural Livelihoods and Poverty, World Development, Vol. 27, No. 12, PP. 2021-2044.
Bonabeau, E., 2002, Agent-based Modeling: Methods and Techniques for Simulating Human Systems, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, Vol. 99, No. 3, PP. 7280-7287.
Brown, D. G., Riolo, R. and Robinson, D. T. and M. North W., 2005, Spatial Process and Data Models: Toward Integrationof Agent-based Models and GIS, Journal of Geogrophical Systems, Vol. 7, No. 1, PP. 25-47.
Bui, D., 2003, Land Use Systems and Erosion in the Uplands of The Central Coast, Vietnam,Environment, Development and Sustainability, No. 5, PP. 461-476.
Campbell, B., J. A., et al., 2002, Assessing the Performance of Natural Resource Systems, Nservation Ecology, Vol. 5, No. 2, PP. 22.
Crawford, T. W., Messina, J. P., Manson, S. M. and O'Sullivan D., 2005, Complexity Science, Complex Systems, and Land-use Research, Environment and Planning, B: Planning and Design, Vol. 32, No. 6, PP. 792-798.
Entwisle, B., Malanson, G. R. R., Rindfuss and S. J., 2008, An Agent-based model of household Dynamics and Land use change, Journal of Land Use Science, Vol. 3, No. 73-93.
Evans, N. J. and Ilbery W., 1989, A Conceptual Framework for Investigating Farm-based Accommodation and Tourism in Britain, Journal of Rural Studies, Vol. 5, No. 3, PP. 257-266.
Farrington, J., Carney, D. and Ashley, C., 1999, Sustainable Livelihoods in Practice: Early Applications of Concepts in Rural Areas, Overseas Development Institute, London.
Gao, Z., Gao, W. and Chang, B., 2011, Integrating Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) and Regional Water Stress Index (RWSI) for Drought Assessment with the Aid of LANDSAT TM/ETM+ images, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Vol. 13, No. 3, PP. 495-503.
Gasson, R., 1973, Goals and Values of Farmers, Journal of Agricultural Economics, Vol. 24, No. 3, PP. 521-542.
Gustafsson, L. and Sternad, M., 2010, Consistent Micro, Macro and State-based Population Modeling, Mathematical Biosciences, Vol. 225, No. 2, PP. 94–107.
Grimm, V., Railsback, B. and Steven, F., 2005, Individual-based Modeling and Ecology, Princeton University Press, Vol. 25, No. 2, PP. 485-497.
Grimm, V., et al., 2005, Pattern-oriented Modeling of Agent-based Complex Systems: Lessons from Ecology, Science, Vol. 310, No. 5750, PP. 987-991.
Ilbery, B. W., 1978, Agricultural Decision-making a Behavioural Perspective, Progress in Human Geography, Vol. 2, No. 3, PP. 448-466.
Janssen, M. A. and Ostrom, E, 2006, Empirically-based, Agent-based Models, Ecology and Society, Vol. 11, No. 2, PP. 37-50.
Janssen, M. A., Walker, B. H., Langridge, J. and Abel, N., 2000, An Adaptive Agent Model for Analyzing Co-evolution of Management and Policies in a Complex Rangeland System, Ecological Modeling, Vol. 131, No. 2, PP. 249-268.
Kintigh, K. W. and Ammerman, A. J., 1982, Heuristic Approaches to Spatial Analysis in Archaeology, American Antiquity, Vol. 47, No. 1, PP. 31-63.
Knowler, D. and Bradshaw, B., 2007, Farmers’ Adoption of Conservation Agriculture: A Review and Synthesis of Recent Research, Food Policy, Vol. 32, No. 1, PP. 25-48.
Köbrich, C., Rehman, T. and Khan, M., 2003, Typification of Farming Systems for Constructing Representative Farm Models: Two Illustrations of the Application of Multi-variate Analyses in Chile and Pakistan, Agricultural Systems, Vol. 76, No. 1, PP. 141-157.
Koczberski, G., Gibson K. and Curry, G. N., 2001, Improving Productivity of the Small Holder Oil Palm Sector in Papua New Guinea: A Socio-economic Study of the Hoskins and Popondetta Schemes, Australian National University, Research School of Pacific and Asian Studies.
Lambin, E. F., Geist, H. J. and Lepers E., 2003, Dynamics of Land-use and Land-cover Change in Tropical Regions, Annual Review of Environment and Resources, Vol. 28, No. 1, PP. 205-241.
Le, Q. B., 2005, Ecology and Development Series, No. 29, 2005 Implementation for an Upland Watershed in the Central Coast of Vietnam.
Le, Q. B., Park, S. J. and Vlek, P. L. G., 2010, Land Use Dynamic Simulator (LUDAS): A Multi-agent System Model for Simulating Spatio-temporal Dynamics of Coupled Human–Landscape System, Ecological Informatics, Vol. 5, No. 3, PP. 203–221.
Le, Q. B., Park, S. J., Vlek, P. L. G. and Cremers, A. B., 2008, Land-Use Dynamic Simulator (LUDAS): A Multi-agent System Model for Simulating Spatio-temporal Dynamics of Coupled Human–landscape System. I. Structure and Theoretical Specification, Ecological Informatics, Vol. 3, No. 2, PP. 135–153.
Li, H., Li, C., Lin, Y. and Lei, Y., 2010, Surface Temperature Correction in TVDI to Evaluate Soil Moisture over a Large Area, Journal of Food, Agriculture and Environment, Vol. 8, No. 3 & 4, PP. 1141–1145.
Le, Q. B. and Feitosa F. F, 2012, Comparison of Two Common Empirical Methods to Model Land-Use Choices in a Multi-Agent System Simulation of Landscape Transition: Implication for a Hybrid Approach.
Liu, J., et al., 2007, Complexity of Coupled Human and Natural Systems, Science, Vol. 317, No. 5844, PP. 1513-1516.
Matthews, R. B., et al., 2007, Agent-based Land-use Models: A Review of Applications, Landscape Ecology, Vol. 22, No. 10, PP. 1447-1479.
Müller, D., 2003, Land-use Change in the Central Highlands of Vietnam: A Spatial Econometricmodel Combining Satellite Imagery and Village Survey Data, Agricultural Economics, Vol. 27, No. 3, PP. 333-354.
Nelson, G., De Pinto, A., Harris V., Stone, S., 2004, Land Use and Road Improvements: A Spatial Perspective, International Regional Science Review, Vol. 27, No. 3, PP. 297-325.
Niazi, M., Hussain, A., 2011, Agent-based Computing from Multi-agent Systems to Agent-Based Models: A Visual Survey", Scientometrics (Springer), Vol. 89, No. 2, PP. 479–499.
Niknam, T., Taherianfard, E., Pourjafarian, N. and Rousta, A., 2011, An Efficient Hybrid Algorithm-based on Modified Imperialist Competitive Algorithm and K-Means for Data Clustering, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 24, No. 2, PP. 306-317. (In Persian).
Parker, D. C., et al., 2003, Multi-agent Systems for the Simulation of Land-use and Land-cover Change: A Review, Annals of the Association of American Geographers, Vol. 93, No. 2, PP. 314-337.
Robinson, D. T., et al., 2007, Comparison of Empirical Methods for Building Agent-based Models in Land Use Science, Journal of Land Use Science, Vol. 2, No. 1, PP. 31-55.
Rokeach, M., 1968, A Theory of Organization and Change Within Value‐Attitude Systems 1, Journal of Social, Vol. 24, No. 1, PP. 13-33.
Rubinstein, A., 1998, Modeling Bounded Rationality, MIT Press.
Sandholt, I., Rasmussen K. and Andersen, J., 2002, A Simple Interpretation of the Surface Temperature/Vegetation Index Space for Assessment of Surface Moisture Status, Remote Sensing of Environment, Vol. 79, No. 2, PP. 213-224.
Sawyer, R. K., 2003, Artificial Societies Multiagent Systems and the Micro-Macro Link in Sociological Theory, Sociological Methods and Research, Vol. 31, No. 3, PP. 325-363.
Schelling, T. C., 1971, Dynamic Models of Segregation, Journal of Mathematical Sociology, Vol. 1, No. 2, PP. 143–186.
Simon, H. A., 1955, A Behavioral Model of Rational Choice, The Quarterly Journal of Economics, Vol. 69, 1, PP. 99-118.
Willock, J., et al., 1999, The Role of Attitudes and Objectives in Farmer Decision Making: Business and Environmentally‐Oriented Behavior in Scotland, Journal of Agricultural Economics, Vol. 50, No. 2, PP. 286-303.
Wu, F., 1998, An Experiment on the Generic Polycentricity of Urban Growth in a Cellular Automatic City, Environment and Planning B: Planning and Design, Vol. 25, No. 5, PP. 731-752. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 3,051 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,012 |