تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,572 |
تعداد مقالات | 71,031 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,501,100 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,764,386 |
پیشبینی و ارزیابی مرگومیر گونههای درختی و تعیین فاکتورهای فیزیوگرافیک تأثیرگذار بر آن در جنگلهای استان مازندران به کمک شبکههای عصبی مصنوعی | ||
نشریه محیط زیست طبیعی | ||
مقاله 4، دوره 70، شماره 4، دی 1396، صفحه 771-782 اصل مقاله (538.33 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jne.2017.230633.1359 | ||
نویسندگان | ||
محمود بیات* 1؛ محمود امید2؛ ارسلان شکرچیان3 | ||
1نویسنده مسئول، استادیار پژوهش، مؤسسه تحقیقات جنگلها و مراتع کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران | ||
2استاد، گروه مهندسی ماشینهای کشاورزی، دانشگاه تهران | ||
3استادیار پژوهش، مرکز تحقیقات استان کرمان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، ایران. | ||
چکیده | ||
ارزیابی و تعیین میزان مرگومیر درختان در طول دوره، اساس برنامهریزیهای بلندمدت مدیریت منابع طبیعی است که کاری چالشبرانگیز و دشوار است؛ زیرا عوامل و فرآیندهای مختلفی بر روی آن تأثیرگذار و تعیینکننده هستند. در این پژوهش با استفاده از تکنیک شبکة عصبی مصنوعی، احتمال مرگ و میر درختان در سطح قطعات نمونة ثابت مدلسازی و تخمین زده شد. از متغیرهای زیستی و غیرزیستی نظیر میران انرژی تابشی نور خورشید در فصل رویش، شاخص خیسی توپوگرافی، ارتفاع بالای نزدیکترین نقطة زهکشی شده، سرعت باد، متوسط قطر برابر سینه (در سال 1391) و سطح مقطع برابر سینه به عنوان متغیرهای ورودی و احتمال مرگومیر درختان در سطح قطعات نمونة ثابت در جنگلهای هیرکانی به عنوان متغیر خروجی در کلیة مدلسازیهای آلومتریک و شبیهسازی شبکة عصبی استفاده شد. معماریهای مختلف (توپولوژی) شبکه با الگوریتم پسانتشار خطا با تعداد نورونهای متفاوت شامل توابع انتقالی لجستیک سیگموئدی و تانژانت هیپربولیک در لایههای پنهان آموزش داده شدند، این مدلها دقتهای متفاوتی از برآورد متغیر پاسخ ارائه دادند. نتایج این تحقیق نشان داد که درختان با قطر 20 تا 100 سانتیمتر بهترین و بیشترین زندهمانی را دارند. با افزایش رقابت (سطح مقطع قطورترین درخت) زندهمانی کاهش پیدا میکند. گونة ممرز نسبت به سایر گونهها به مقدار کمی از مرگ و میر بیشتری برخوردار است. همچنین از نتایج این تحقیق چنین استنباط میشود که از متغیرهای زیستی، سطح مقطع قطورترین درختان و از میان متغیرهای غیرزیستی ترکیب عوامل توپوگرافی با شاخص خیسی خاک و سرعت باد بیشترین تأثیر را بر احتمال مرگ و میر در سطح قطعة نمونه دارند. | ||
کلیدواژهها | ||
جنگلهای هیرکانی؛ مرگومیر؛ متغیرهای زیستی و غیر زیستی؛ شبکة عصبی مصنوعی | ||
مراجع | ||
Atri, M., 1997. Phytosociology (Sociology plant). Research Institute of Forests and Rangelands press. 384p (In Persian). Bang, C., Sabo, J.L. and Faeth, S.H., 2010. Reduced wind speed improves plant growth in a desert city. PLoS One 5(6), 1-12. Basiri, R., 2003. Growth area ecological study of Quercus Libani using analysis environmental factors in the region of Marivan (northern Zagros).Phd thesis. Natural Resources (In Persian) Bassow, S.L. and Bazzaz, F.A., 1998. How environmental conditions affect canopy leaf-level photosynthesis in four deciduous tree species. Ecology 79(8), 2660-2675. Bayat, M. Namiranian, M. Omid, M. Rashidi, A. and Babaei, S. 2016. The efficiency of artificial neural network in estimation of forest stand. Journal – research forest and poplar 24 (2): 214-226. (In Persian). Bourque, CP-A. and Matin, M.A., 2012. Seasonal snow cover in the Qilian Mountains of Northwest China: Its dependence on oasis seasonal evolution and lowland production of water vapour. Journal of Hydrology 454-455, 141-151. Bourque, CP-A. Bayat, M. 2015. Landscape Variation in Tree Species Richness in Northern Iran Forests. PLoS ONE 10(4):1-18. Campbell, G.S. and Norman, J.M., 1998. An introduction to environmental biophysics (2nd ed.). Springer-Verlag, New York, 306 pp. Chavez, P.S., 1988. An improved dark-object subtraction technique for atmospheric scattering correction of multispectral data. Remote Sensing of Environment 24, 459-479. Daubenmire, R. F., 1976. The use of vegetation in assessing the productivity of forest lands. Botanical Review 42,115-143. Etemad, v., 2002. Quantity and quality investigation seed of fagus the forests of Mazandaran province, PHD thesis of forestry. Natural Resources Faculty, University of Tehran, 258p Foody, G.M., Boyd, D.S. and Cutler, M.E.J., 2003. Predictive relations of tropical forest biomass from Landsat TM data and their transferability between regions. Remote Sensing of Environment 85, 463– 474. Hagan, M.T., Dcmuth, H.B. and Beale, M., 1996. Neural Network design, PWS publishing co, United States of America. Lutz, J.A. and Halpern, C.B., 2006. Tree mortality during early forest development: along-term study of rates, causes, and consequences. Ecological Monographs 76, 257–275. Murphy, PNC., Ogilvie, J., Meng, F-R., White, B. and Bhatti, JS., 2011. Modelling and mapping topographic variations in forest soils at high resolution: A case study. Ecological Modelling 222, 2314-2332. Nagendra, H., 2001. Using remote sensing to assess biodiversity. International Journal of Remote Sensing 22(12), Nakashizuka, T., 2001. Species coexistence in temperate, mixed deciduous forests. Trends in Ecology and Evolution, 16: 205–210. Pausas, J.G. and Austin, M.P., 2001. Patterns of plant species richness in relation to different environments: an appraisal. Journal of Vegetation Science 12, 153-166. Tahmasebi, P., 2015. Ecology of plant communities. University of shahrekord Press. 247p. Volkov, I., Banavar, JR., He, FL., Hubbell, SP. and Maritan, A., 2005. Density dependence explains tree species abundance and diversity in tropical forests. Nature 438, 658–661. Toth, T., Schaap, M.G. and Molnar, Z., 2008. Utilization of soil–plant interrelations through the use of multiple regression and artificial neural network in order to predict soil properties in hungrian solonetzic grasslands. Cereal Research Communications 36, 1447–1450. Wang, X., Comita, L.S., Hao, Z., Davies, S.J. and Ye, J., 2012. Local-Scale Drivers of Tree Survival in a Temperate Forest. PLoS ONE 7(2), e29469. Zhang, J., Hao, Z., Sun, IF., Song, B. and Ye, J., 2009. Density dependence on tree survival in an old-growth temperate forest in northeastern China. Annuals of Forest Sciences 66, 204. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 502 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 407 |