درخت حوزه‌های تخصصی

داده های سنجش از دوری، با قدرت تفکیک مکانی بالا، اغلب دارای قدرت تفکیک زمانی و طیفی پایین و داده های با قدرت تفکیک مکانی پایین دارای قدرت تفکیک طیفی و زمانی بالا هستند. باوجوداین ، درحال حاضر، سنجنده های ماهواره ای به تنهایی نمی توانند داده هایی با قدرت تفکیک زمانی و قدرت تفکیک مکانی بالا را هم زمان ارائه کنند. این درحالی است که در برخی کاربردها دسترسی هم زمان به داده هایی با قدرت تفکیک مکانی و زمانی بالا ضروری است؛ ازاین رو در این مطالعه، با هدف دستیابی به داده های دارای قدرت تفکیک مکانی و زمانی بالا، تصاویر مادیس در کلاس های کاربری شهری، باغ، مرتع، کشاورزی و آب ازطریق الگوریتم های STARFM ، ESTARFM وFSDAF به قدرت تفکیک مکانی سنتینل 2، ریز مقیاس شد. منطقه مطالعاتی با تنوع پوشش های زمین گوناگون در اطراف شهر مهاباد انتخاب شد. در این مطالعه، باندهای مرئی و مادون قرمز نزدیک در سنتینل 2 و مادیس انتخاب و پیش پردازش های لازم، ازجمله تصحیح هندسی، روی آنها انجام شد. سپس با استفاده از الگوریتم های ریزمقیاس نمایی، تصاویر مادیس به تصاویر سنتینل 2 ریزمقیاس شد. نتایج نشان دهنده صحت بالای کلاس های شهری، باغ و مرتع در قیاس با کلاس های کشاورزی و آب است؛ به گونه ای که الگوریتم های ESTARFM، FSDAF و STARFM به صورت میانگین در همه باندها، به ترتیب برای کلاس شهری، ضریب تعیین 25/88، 25/87 و 5/86، درمورد کلاس باغ ضریب تعیین 75/83، 25/83 و 5/80 و درمورد کلاس مرتع، ضریب تعیین 75/90، 5/70 و 5/87 را نشان دادند. درمجموع، الگوریتم ESTARFM در مقایسه با دیگر الگوریتم ها در این تحقیق، نتیجه ای بهتر دربرداشت.

سابقه و هدف: رطوبت غلاف پارامتر مهمی در طول دوره رشد نیشکر است که از منظر تنش آبی و مدیریت آبیاری مزرعه اهمیت فراوانی دارد. بااین حال اندازه گیری میزان رطوبت محصول در گیاهان به طور سنتی از طریق به دست آوردن وزن تر و وزن خشک و سپس محاسبه میزان رطوبت محصول تعیین شده است. اما این روش وقت گیر، هزینه بر و در مناطق وسیع غیرقابل اجراست. در سال های اخیر، توسعه سریع فنّاوری سنجش ازدور برای نظارت بر میزان آب بافت گیاه در مزارع گسترده به کار برده می شود. داده های سنجش ازدور ظرفیت بالایی برای به روز کردن سیستم های پایش رشد محصول دارند. در این راستا، می توان از تصاویر ماهواره ای که اطلاعات متنوعی در اختیار کاربران قرار می دهند، بهره برد. هدف از این پژوهش ارزیابی رطوبت غلاف برگ نیشکر با استفاده از تصاویر ماهواره ای و تهیه نقشه های رطوبت براساس بهترین مدل است.مواد و روش ها: مزارع نیشکر که بزرگ ترین مزارع خوزستان هستند، بیش از 84000 هکتار مساحت دارند. حدوداً 9670 هکتار از مزارع تحت کشت متعلق به کشت و صنعت امیرکبیر است که این پژوهش در آن اجرا شد. منطقه مورد مطالعه در عرض جغرافیایی 31 درجه و 00 دقیقه و 20 ثانیه شمالی و طول جغرافیایی 48 درجه و 15 دقیقه و 22 ثانیه شرقی قرار گرفته است. برای پژوهش حاضر، 18 مزرعه از واریته CP69-1062 نیشکر انتخاب شد که از هر مزرعه 5 نقطه برگزیده و مختصات نقاط با دستگاه GPS ثبت شد، لذا این پژوهش از تیر تا شهریور ماه اجرا شد. برای این منظور، تلاش شد که داده برداری زمینی هم زمان با تصویربرداری ماهواره سنتینل-2 از منطقه مورد نظر صورت گیرد. سپس رطوبت غلاف هر نمونه در آزمایشگاه اندازه گیری شد. برای هر تصویر شاخص ها و باندهای طیفی با نرم افزار QGIS محاسبه و خروجی به صورت فایل اکسل و TIF ذخیره شد. در این پژوهش از شاخص های NDWI، NDII، SRWI، SIWSI، Clgreen و GVMI و باندهای حاصل از تصاویر ماهواره ای سنتینل-2 برای برآورد و پایش وضعیت رطوبت غلاف برگ نیشکر استفاده شد. در گام بعدی، از تحلیل VIF به منظور بررسی هم خطی بین شاخص ها و باندها استفاده شد. در نهایت شاخص های NDVI، EVI، SRWI، Clgreen و تک باندهای B2، B3، B4، B5، B6، B11 و B12 به عنوان ورودی به چهار مدل GRNN، RF، SVR و PLSR وارد شدند. شایان ذکر است که الگوریتم بیز به منظور بهینه سازی پارامترهای مدل استفاده شد.نتایج و بحث: نتایج نشان داد که مدل SVR در مقایسه با سایر مدل ها توانایی بالاتری در تخمین رطوبت غلاف برگ داشت. همچنین طبق تحلیل حساسیت، پارامترهای SRWI، Clgreen، NDVI، B5، B12، B11، B4، B3، EVI و B2 به ترتیب به عنوان پارامترهای مؤثر در فرایند مدل سازی رطوبت انتخاب شدند. در مرحله نهایی رطوبت غلاف برگ به ترتیب مقدار از کم تا زیاد، به 5 کلاس تنش، زمان آبیاری، رطوبت کم، رطوبت متوسط و رطوبت بالا طبقه بندی شد. با توجه به نتایج نقشه های رطوبتی و با توجه به برنامه زمان بندی آبیاری مربوط به هر تاریخ، می توان نتیجه گرفت خروجی حاصل ترکیبی از شاخص ها و باندهای B2، B3، B4، B5، B6، B11، B12، NDVI، EVI، SRWI و Clgreen عملکرد بهتری در تهیه نقشه های آبیاری داشتند. این روش با هدف ارزیابی پتانسیل شاخص های طیفی S2 MSI برای برآورد رطوبت غلاف برگ در مرحله رشد نیشکر به کار گرفته شد.نتیجه گیری: طبق تحلیل حساسیت، پارامتر SRWI به عنوان مؤثرترین شاخص در فرایند مدل سازی قرار گرفت. بنابراین می توان نتیجه گرفت که در میان ورودی های داده شده به مدل، ترکیبی از شاخص ها و باندهای NDVI، EVI، SRWI، Clgreen، B2، B3، B5، B4، B11و B12 تخمین بهتری از رطوبت غلاف نیشکر به دست می دهند. این پژوهش در پی بهبود روش های نظارت بر رطوبت غلاف نیشکر در مزارع وسیع است.

سابقه و هدف:. مطابق با گزاره های علمی هنگامی که مقادیر زیادی از گازهای گلخانه ای مانند دی اکسید کربن در جو متمرکز می شود، درجه حرارت نه تنها در سطح زمین، بلکه در تروپوسفر هم افزایش پیدا خواهد کرد. آنچه شاید مهم ترین نکته در مورد نوسانات درجه حرارت سطح جهانی باشد، این است که با وجود فراز و فرودهای کوتاه مدت، شواهد نشان می دهد که سیاره ما به طور ثابت در حال انباشتن گرماست. شب هنگام، تابش های کوتاه پس از غروب خورشید حذف می شود و دمای هوا تابعی از تابش های بلند خروجی است. بنابراین دمای شبانه به عنوان متغیری است که به طور ویژه تحت تأثیر نوسانات گازهای گلخانه ای از جمله قرار دارد. بخشی از تابش موج بلند زمینی از طریق پنجره های جوی خارج می شود و بخش عمده ای از آن توسط گازهای گلخانه ای به صورت تابش بلند برگشتی به سطح زمین بازگشت داده می شود که به ویژه در شب ها و فصل زمستان نقش مهمی در تعادل دمایی کره زمین دارد. مطالعه و بررسی دمای شبانه در ارتباط با مقادیر دی اکسید کربن اتمسفر، می تواند روند تغییر اقلیم را آشکار سازد. در این پژوهش برای نخستین بار تصاویر سنجنده AIRS به منظور بررسی دمای شبانه و گاز دی اکسید کربن استفاده شد. اهمیت تغییر دما در زیست گیاهی و جانوری، و به طور کل تعادل طبیعت بروز و ظهور پیدا می کند و چنانچه این تعادل طبیعی از بین برود، تغییرات اساسی و گاهی جبران ناپذیر در حیات کره زمین و کشور ایران رخ خواهد داد که آثار نامطلوبی برای زندگی بر جای خواهد گذاشت. گاز گلخانه ای  می تواند طی فرایند گلخانه ای دمای شبانه را دچار نوسان کند. لذا انجام این پژوهش می تواند مدیران و برنامه ریزان را در افزایش آگاهی و پیشبرد سیاست های اقلیمی برای کاهش و جلوگیری از خطرات احتمالی ناشی از تغییرات در مقادیر انتشار دی اکسید کربن و به تبع آن تغییرات دمایی و ایجاد طرح های مؤثر یاری می کند. مواد و روش ها: داده های این پژوهش مربوط به دوره آماری 2016-2003 و ماه های ژانویه، مه، ژوئیه و نوامبر است. به منظور بررسی تغییرات و دمای شبانه و تحلیل و ارزیابی اثرگذاری دی اکسید کربن بر متغیر دمای شبانه در این پژوهش نمودارهای سری زمانی ماهانه و فصلی بررسی شدند. به منظور بررسی معنادار بودن و یا عدم معناداری روندها و نوع روند، آزمون من– کندال به کار گرفته شد. آزمون همبستگی پیرسون و رگرسیون غیرخطی inverse برای تحلیل های آماری داده های دمای شبانه و استفاده شد. به منظور تحلیل بصری از دمای شبانه و به علت طولانی بودن دوره مورد مطالعه، نقشه های دمای شبانه سال های مورد مطالعه تهیه و با روش درون یابی IDW پهنه بندی شد. نتایج و بحث: بررسی آماری توزیع میانگین دمای شبانه در ایران نشان داد میانگین دما در انتهای دوره مطالعاتی (سال 2016) از میانگین کل دوره مطالعاتی به مقدار 42/0درجه کلوین، بیشتر بوده است. بیشترین نوسانات دمای شبانه مربوط به فصل زمستان و کمترین نوسانات که تاحدودی روند یکنواختی در آن مشاهده شده متعلق به فصل تابستان بوده است. مطابق با نمودار سری زمانی، روند میانگین فصلی، میزان در هر چهار فصل در سال های 2003 تا 2016 کاملاً افزایشی بوده است. با توجه به نمودار سری زمانی ماهانه، از بین ماه های مورد مطالعه ماه ژوئیه، کمترین نوسانات و ماه های نوامبر و ژانویه بیشترین نوسانات دمایی را به خود اختصاص دادند. براساس نقشه های دمای شبانه فصلی، کمینه دمای شبانه در شمال غرب، رشته کوه های البرز، زاگرس و نواحی خراسان شمالی در هر چهار فصل قابل مشاهده بود. سواحل جنوبی و شهرهای ساحلی جنوب از استان خوزستان تا استان سیستان و بلوچستان و همچنین دشت کویر و کویر لوت، در تمام فصل ها، بیشینه دمای شبانه را به خود اختصاص داده است. با توجه به نقشه پهنه بندی شده میانگین دمای شبانه ماه های ژانویه، مه، ژوئیه و نوامبر برای سال های 2003، 2006، 2009، 2012، 2015 و 2016، توزیع مکانی دمای شبانه در ایران حاکی از افزایش دمای شبانه ماه ژانویه در اواخر دوره مطالعاتی در برخی نواحی مرکزی شامل بخش هایی از استان های سمنان، یزد و اصفهان و بخش هایی از خراسان جنوبی و قسمت هایی در جنوب شرق ایران بود. مطابق نتایج آزمون من– کندال، تنها روند موجود در دمای شبانه ماه ژوئیه صعودی و معنادار بوده و روند ، در همه ماه ها صعودی و معنادار بوده است. براساس نتایج آزمون پیرسون، دمای شبانه ژوئیه همبستگی بالایی (66/0) با  داشته است. نتایج مدل رگرسیون غیرخطی بین دو متغیر، حاکی از این بود که با ضریب تعیین 44/0 بیشینه بیشترین تأثیر را بر بیشینه دمای شبانه در ماه ژوئیه در دوره مطالعاتی داشته است. نتیجه گیری: مطابق با نتایج این پژوهش در بازه زمانی مورد مطالعه، رابطه بین روند افزایشی دمای شبانه و دی اکسید کربن در ماه تیر (ژوئیه) تأیید شد. به این ترتیب، احتمال افزایش دماهای شبانه به علت افزایش انتشار دی اکسید کربن در نواحی مناطق مختلف جهان، می تواند موضوع بررسی پژوهشگران قرار بگیرد. همچنین باید اشاره کرد که در بستر روندهای طولانی مدت، گاهی تغییرات دوره ای، رخ می دهد که دوام آن بیش از یک سال است. اگر مطالعه و پژوهش دیگری در ارتباط با موضوع پژوهش حاضر انجام پذیرد و سری زمانی طولانی تری (چندین دهه) مورد مطالعه قرار گیرد، ممکن است روند غالب بر ایران، شرایط دیگری را نشان دهد.

سابقه و هدف: تصمیم گیری و مدیریت مؤثر درزَمینه توسعه پایدار منابع طبیعی نیازمند دسترسی به اطلاعات دقیق و به روز اقلیمی است. این اطلاعات امکان بررسی نقش تغییرات اقلیمی را در موضوعات گوناگون مهیا می کنند و براساس آن، می توان راهکار های مدیریتی مؤثری را تدوین کرد. در این راستا، پارامتر دما یکی از مهم ترین شاخص های اقلیمی است که نقش محوری را در تحلیل ها و پژوهش های محیطی ایفا می کند. با توجه به نقش اساسی دما در موضوعات گوناگون، دسترسی به داده های دمایی دقیق و جامع اهمیت بسیاری دارد. این داده ها باید به گونه ای باشند که بتوانند تصویری واضح و کامل از الگوهای دمایی، در طول زمان، ارائه دهند. اما متأسفانه، داده های اقلیمی اغلب با مشکلاتی مانند انقطاع آماری و خطاهای اندازه گیری مواجه اند. این مشکلات ممکن است به تصمیم گیری های نادرست و برنامه ریزی های ناکارآمد منجر شوند. در این پژوهش، با استفاده از روش های آماری، سعی شده است داده های دمایی موجود و انقطاع های آماری آنها با استفاده از روش هایی ازجمله مختصات جغرافیایی (گرافیکی)، نسبت نرمال، ضریب همبستگی وزنی و میانگین حسابی که در تکمیل داده های اقلیمی شناخته شده و پرکاربردند، تحلیل و ارزیابی شود. انتخاب روش مناسب از میان این روش ها می تواند دقت تخمین داده های دمایی را افزایش دهد و در تصمیم گیری های مبتنی بر داده های جامع تر و معتبرتر، نقش اساسی داشته باشد. درنَهایت، هدف از این پژوهش معرفی بهترین روش برای تخمین اطلاعات و رفع انقطاع آماری است که پژوهشگران، مدیران و سیاست گذاران را درزَمینه توسعه پایدار و درک بهتر شرایط اقلیمی و اتخاذ تصمیماتی هوشمندانه تر و مؤثرتر، یاری خواهد کرد.مواد و روش ها: در این پژوهش، به منظور رفع خلأ آماری، روش های شناخته شده و محبوب آمار کلاسیک شامل روش مختصات جغرافیایی، نسبت نرمال، ضریب همبستگی وزنی و میانگین حسابی، در تخمین داده های دمایی کشور ارزیابی شد. به منظور بررسی بهترین روش برای تکمیل اطلاعات مفقودی، از اطلاعات 125 ایستگاه استفاده شد. این ایستگاه ها دارای اطلاعات کامل (بدون هیچ گونه مفقودی)، درطول 21 سال (2020-2000 م.) بودند. ازآنجاکه محاسبات گسترده و زمان بر بودند، با انتخاب 10٪ این ایستگاه ها به صورت تصادفی با پراکندگی مکانی مناسب، عملیات پرکردن اطلاعات روی ایستگاه های منتخب انجام شد. اطلاعات ایستگاه های منتخب، در هر مرحله و به صورت جداگانه، حذف و براساس پنج ایستگاه مجاور خود، بازسازی شدند و به منظور ارزیابی روش های مذکور، از معیار های ارزیابی آماری ضریب تبیین (R2)، جذر میانگین مربعات خطا (RMSE) و میانگین انحراف مطلق (MAD) استفاده شد.نتایج و بحث: با ارزیابی نتایج حاصل از بررسی مقادیر محاسباتی ازطریق روش نسبت نرمال درمقابل مقادیر مشاهداتی، مشخص شد تمامی ایستگاه های مورد بررسی همبستگی بالایی دارند؛ این نکته بیانگر مقبولیت روش نسبت نرمال برای تخمین داده هاست. با توجه به مقادیر متوسط حاصل از ارزیابی نتایج، روش نسبت نرمال، ضریب همبستگی وزنی، مختصات جغرافیایی و میانگین حسابی به ترتیب، با مقدار RMSE معادل 05/3، 28/3، 30/3 و 51/3 درجه سلسیوس، اولویت بندی می شوند. بنابراین روش نسبت نرمال در میان سایر روش های مورد مطالعه از مقبولیت بیشتری برخوردار است و ازاین رو، در رفع مشکلاتی اعم از فقدان اطلاعات، خطای موجود در داده ها و همچنین گسترش دوره زمانی مطالعاتی، می توان از آن بهره برد.نتیجه گیری: در میان روش های مورد بررسی، روش نسبت نرمال به صورت کلی مقبولیت و کیفیتی بیشتر از دیگر روش ها دارد که توصیه می شود در پژوهش های آتی، در محدوده مطالعاتی مشابه، از این روش استفاده شود. در مراتب بعدی، به ترتیب روش مختصات جغرافیایی، همبستگی وزنی و میانگین حسابی قرار دارند. شایان توجه است، با اینکه سایر روش ها در مراتب اهمیت بعدی واقع شده اند، همچنان در برخی ایستگاه ها کارآیی مناسبی نشان می دهند؛ بنابراین در شرایط متفاوت، روش های متنوعی می تواند نیاز به ترمیم داده ها را رفع کند و با توجه به محدوده مورد مطالعه، باید بهترین روش انتخاب شود و به کار رود.

سابقه و هدف: فنولوژی گیاهان نقش مهمی در اکوسیستم های گیاهی ایفا می کند و شاخصی مهم در تغییرات بوم شناختی به شمار می رود. با توجه به گسترش شهرنشینی، فضای سبز شهری گاهی نقشی حیاتی در این مناطق مسکونی دارد. ازطرف دیگر، استفاده از گیاهان در سطح شهرها و خدمات فضای سبزی که آنها ارائه می دهند، توجه زیادی را هم در سطح عمومی و هم در مطالعات جدید به خود جلب کرده است. ارزش فضای سبز شهری به دلیل مزایای متعدد آن برای سلامتی انسان و محیط بوم شناختی شهرها حائز اهمیت است. ازاین رو، با توجه به اهمیت نقش گیاهان در اکوسیستم شهری و نقش آن در سلامت جامعه، مطالعه و پایش چرخه فنولوژیکی گیاهان در فصل های مختلف سال در مناطق شهری در مقیاس های مکانی– زمانی مختلف ضروری است.مواد و روش ها: در این پژوهش، با استفاده از دو شاخص پرکاربرد NDVI و EVI محاسبه شده از تصاویر سنجنده OLI ماهواره لندست-8 و تصاویر محصول MOD13Q1 سنجنده مودیس ماهواره ترا، چرخه فنولوژی گیاهان در سطح کلان شهر اهواز در دوره زمانی 2015 تا دسامبر 2019 تحلیل شد. تصاویر ماهواره ای از طریق پلتفرم گوگل ارت انجین فراخوانی و تهیه شد. سپس، با توجه به نوع پوشش گیاهی، چرخه فنولوژیکی گیاهان براساس شاخص های پوشش گیاهی به دست آمد و با چرخه فنولوژیکی به دست آمده از بررسی های زمینی مقایسه شد. با توجه به احتمال وجود نویز و پیکسل هایی با اختلاط طیفی، برای هموارسازی چرخه فنولوژیکی گیاهان از فیلتر Savitzky–Golay استفاده شد.نتایج: نتایج به دست آمده حاکی از روند افزایش مقادیر هر دو شاخص NDVI و EVI به ترتیب با 03/0 و 04/0 در سنجنده OLI و 01/0 (در سال) در محصول سنجنده مودیس است. این تغییرات در ماه های ژانویه، مارس، اکتبر، نوامبر و دسامبر در هر دو سنجنده افزایشی بوده است که به معنای شرایط بهتر زیستی گیاه است. زمان دوره های فنولوژی گیاهان در هر دو سنجنده متفاوت بود. بیشترین اختلاف در هر دو سنجنده در سال های 2018 و 2019 مشاهده شد. با توجه به مناسب تر بودن شرایط محیطی در این دو سال در مقایسه با سایر سال ها، می توان نتیجه گرفت که با افزایش میزان کلروفیل گیاه، میزان اختلاف بین نتایج این دو سنجنده بیشتر می شود. دوره های انتقال فصل رشد به دست آمده از سنجنده OLI جزئیات بیشتری را در مقایسه با مجموعه داده های با وضوح متوسط مودیس نشان داد. در سنجنده مودیس در مقایسه با سنجنده OLI زمان شروع دوره های فصل رشد، زودتر بود. این تفاوت ها گویای تغییرات بیشتر پوشش گیاهی است که استفاده از تصاویر با قدرت تفکیک بالا قابلیت تشخیص بهتری نسبت به سنجنده های با قدرت تفکیک مکانی متوسط و پایین دارند. به طور کلی، نتایج قابل قبولی از تغییرات چرخه فنولوژیکی گیاهان در سطح یک منطقه شهری با انواع مختلف پدیده های زمینی که سبب ناهمگنی بیشتر در پیکسل های تصاویر سنجنده های ماهواره ای می شود، مشاهده شد.نتیجه گیری: نتایج مقایسه دوره های فصل رشد در سنجنده OLI و مودیس (به ترتیب) با واقعیت زمینی نشان می دهد کمترین اختلاف در شروع فصل رشد با 7 و 10 روز بوده است. بیشترین اختلاف بین نتایج به دست آمده از سنجنده های OLI و مودیس (به ترتیب) با واقعیت زمینی در اوج فصل رشد با 20 و 35 روز و پایان فصل رشد 20 روز دیرتر و 20 زودتر بوده است. طول فصل رشد در سنجنده مودیس حدود چهار ماه و در سنجنده OLI حدود پنج ماه مشاهده شد که نتایج لندست به واقعیت زمینی نزدیک تر است. این تفاوت را می توان به افزایش تعداد پیکسل های مخلوط با توجه به قدرت تفکیک مکانی تصاویر سنجنده مودیس نسبت داد. نتایج این پژوهش، می تواند راهگشای بررسی تغییرات چرخه های فنولوژیکی در پاسخ به تغییرات محیطی با استفاده از تصاویر سنجش از دور در مناطق شهری باشد.

سابقه و هدف: مشکلات موجود در زندگی شهری مانند کم رنگ شدن نقش محیط به عنوان محلی برای حضور شهروندان و فعالیت بدنی آنها، افزایش وسایل نقلیه و در نتیجه کم تحرکی و افزایش بیماری های غیرواگیر، نگرانی جامعه جهانی را درباره سلامت عمومی در پی داشته است. هدف پژوهش، ارزیابی ذهنی و عینی معیارهای تأثیرگذار محیطی بر سلامت عمومی ساکنان در سه بعد جسمی، روانی و اجتماعی، در محله آغه زمان شهر سنندج است.مواد و روش ها: جمع آوری داده های ذهنی و عینی پژوهش از لحاظ زمانی به صورت متوالی صورت گرفته، در این راستا چهار فاز پژوهش تعریف شده است. فاز اول ارزیابی ذهنی کیفی ساکنان از سلامت روانی و اجتماعی، فاز دوم گردآوری داده های ذهنی کمّی ساکنان از سلامت جسمی، فاز سوم ارزیابی عینی کمّی محیط و فاز چهارم بررسی همبستگی بین متغیرهای پژوهش است. داده های ذهنی با استفاده از پرسش نامه و داده های عینی با استفاده از سیستم اطلاعات جغرافیایی به دست آمده است. برای تحلیل رابطه بین معیارهای محیطی محله و فعالیت های بدنی و تعیین رابطه بین متغیرها از تحلیل رگرسیون در نرم افزار SPSS استفاده شده است. داده های عینی از قبیل نوع بلوک بندی و نمونه الگوی فضایی شکلی محله، لایه کاربری اراضی و شبکه معابر و ... از طریق سیستم اطلاعات جغرافیایی محاسبه شد و در شاخص نحو فضا وارد شد تا میزان پیاده مداری محله مشخص شود. در نهایت روابط و تأثیر معیارهای محیطی بر سلامت عمومی با استفاده از تحلیل رگرسیون در نرم افزار  Lisrel مشخص شده است.نتایج و بحث: نتایج نشان داده که دو معیار آسایش و آرامش محیط با امتیاز 23 و تعاملات اجتماعی و فرهنگ همسایگی با امتیاز 21 به ترتیب بیشترین تأثیر را بر سلامت روانی و اجتماعی دارند. همچنین معیارهای محیطی مانند اختلاط کاربری با آماره 671/5، کیفیت های بصری و زیبایی شناختی با آماره 961/7 و زیرساخت های ویژه پیاده و دوچرخه با آماره 475/8 به ترتیب بیشترین تأثیر را بر فعالیت های بدنی کاری، تفریحی و ورزشی و به تبع آن سلامت جسمی دارند. با توجه به داده های به دست آمده خیابان نمکی با امتیاز 21 بیشترین میزان اتصال و هم پیوندی، عمق و کنترل را با کل محله دارد و بالاترین سطح پیاده مداری را در سطح محله به خود اختصاص داده است.نتیجه گیری: نتایج کلی نشان می دهد که با توجه به تأثیر و ارتباط مستقیم معیارهای محیطی طراحی شهری بر فعالیت های بدنی و از طرف دیگر وجود ارتباط مثبت و معنادار بین فعالیت های بدنی و سلامت عمومی، مشخص شد که سلامت عمومی ساکنان با معیارهای محیطی طراحی شهری ارتباط دارد، لیکن این ارتباط نه به طور مستقیم، بلکه با مداخله فعالیت های بدنی اتفاق می افتد.

سابقه و اهداف: کیفیت هوای پاک، به منزله یکی از ضروری ترین نیازهای موجودات زنده، براَثر فعالیت های طبیعی و انسانی به مخاطره افتاده است. در سال های اخیر، طوفان های گردوغبار ازلحاظ مکانی و زمانی همواره درحال افزیش بوده و سبب آسیب های بی شمار درحوزه سلامت اجتماعی، اقتصادی و زیست محیطی، برای ساکنان مناطق جنوب و جنوب غرب ایران، شده است. در پژوهش حاضر، به منظور بررسی طوفان های گردوغبار و تشخیص عمق دید افقی، داده های سنجنده مادیس به کار رفته است. مواد و روش ها: از مزایای داده های سنجنده مادیس می توان به توان تفکیک طیفی و زمانی بالا اشاره کرد. همچنین داده های ایستگاه های هواشناسی با توجه به بازه زمانی مورد مطالعه جمع آوری شده است. پس از پیش پردازش داده ها و آماده سازی مشاهدات میدانی، به منظور استخراج ویژگی های مورد نیاز برای انجام دادن مدل سازی ها، ازطریق روش تفاضلی بین باندهای منتخب هر تصویر داده های سنجنده مادیس، به همراه ویژگی های استخراج شده از سنسورهای ایستگاه های هواشناسی زمینی استفاده شده است. با بررسی های بیشتر و ارزیابی های صورت گرفته و استفاده از دیدگاه های خبرگان هواشناسی، 36 ویژگی تفاضلی از باندهای گوناگون تصاویر مادیس و شش ویژگی از داده های ایستگاه های هواشناسی زمینی، یعنی درمجموع 42 ویژگی، استخراج شده است. در ادامه، ازطریق تکنیک های انتخاب ویژگی، بهترین ویژگی ها شناسایی و با به کارگیری روشی جدید با نام ML-Based GMDH، که حاصل بهبود شبکه عصبی GMDH ازطریق تغییر توابع جزئی با مدل های یادگیری ماشین است، برای تشخیص غلظت گردوغبار و دید افقی استفاده شد. برای دستیابی به دقت مناسب نیز ابرپارامترهای این مدل به صورت ابتکاری، با استفاده از الگوریتم بهینه سازی TLBO، تنظیم شدند. در ادامه، روش های یادگیری ماشین Basic GMDH SVM، MLP، MLR، RF و مدل گروهی آنها نیز، برای مقایسه با رویکرد اصلی، اجرایی شد؛ طبق نتایج، روش ML-Based GMDH تنظیم شده با  TLBOبا ایجاد بهبود درقیاس با روش های یادگیری ماشین ذکرشده، دقت بهتری را در تشخیص غلظت گردوغبار فراهم کرده است. نتایج و بحث: روش SVM-PSO به منزله روش برتر در مرحله انتخاب ویژگی، روش RF به منزله روش برتر در میان روش های پایه دسته بندی و روش های Ensemble SVM و Ensemble RF به منزله روش های برتر در مرحله گروهی و دسته بندی انتخاب شدند. همچنین مشاهده شد، با استفاده از رویکرد گروهی، بهبود مطلوبی در تشخیص دسته دید افقی پدید آمد. در رویکرد دوم، روشی با عنوان ML-Based GMDH که حاصل بهبود شبکه عصبی GMDH ازطریق تغییر توابع جزئی با مدل های یادگیری ماشین است، استفاده شد که کاربرد آن در تقریب غلظت گردوغبار است. همچنین، برای دستیابی به دقت مناسب، ابرپارامترهای این مدل با الگوریتم بهینه سازی TLBO با دقت بسیار بالا تنظیم شدند. نتایج حاصل نشان دادند این روش، با ایجاد بهبود درمقایسه با بهترین روش های انتخابی از رویکرد اول، دقت مناسبی را در تقریب غلظت گردوغبار و عمق دید افقی فراهم کرده است.

دریاچه ارومیه یکی از بزرگ ترین دریاچه های آب شور در جهان است که متأسفانه درحال خشک شدن است. این مسئله خطرها و نگرانی های بسیاری را به ویژه در ارتباط با گردوغبارهای نمکی در پهنه های خشک شده آن، به وجود آورده است. ازاین رو، در این پژوهش، سعی شد ارتباط پوشش گیاهی و گردوغبار در شهرستان های اطراف دریاچه ارومیه بررسی شود. درمورد گیاهان، شوری باعث بی نظمی های فیزولوژیک، تنش رشد، فتوسنتز، پروتئین، تنفس، تولید انرژی، پیری زودرس و کاهش آب در گیاه می شود. با توجه به این تأثیرات، سعی شد با استفاده از شاخص های مرتبط، شامل NDVI، CIre، GCI، CRI2، NDWI، NDII، MSI و PSRI سلامت کلی گیاهان ارزیابی شود. این شاخص ها میزان آب گیاه، تنش های آبی گیاه، ظرفیت فتوسنتز، رشد گیاهان و کمبود آب، میزان کلروفیل، نیتروژن و رنگدانه ها را که به انرژی و سلامت گیاه مربوط می شود، ارزیابی می کند. طبق این شاخص ها، سلامت گیاهان به طور کلی در وضعیت مطلوبی قرار دارد و اغلب بیشترین ارزش عددی شاخص ها به باغات اختصاص داشت. با استفاده از تصاویر لندست و سنتینل 2 و شاخص NDVI، تغییرات پوشش گیاهی منطقه در بازه زمانی 2010 تا 2020 تعیین و سپس با استفاده از پایگاه داده MERRA-2، میزان غلظت گردوغبار نیز درمورد این بازه زمانی استخراج شد. نتایج نشان دهنده این بود که میانگین NDVI، در منطقه مورد مطالعه، از روندی ثابت با میانگین کلی 2957/0 پیروی می کند و گاه براَثر تأثیرگذاری برخی عوامل بیرونی، مانند گردوغبار، بر میزان آن افزوده و یا از آن کاسته می شود. بر این اساس بیشترین میزان (3495/0) میانگین NDVI به سال 2018 و کمترین میزان (2579/0) به سال 2013 تعلق دارد. همچنین برای بررسی میزان ارتباط پوشش گیاهی و گردوغبار، از دو روش رگرسیون خطی و لگاریتمی استفاده شد و نتایج نشان داد، براساس رگرسیون خطی (7703/0) و لگاریتمی (7915/0)، بیشترین ضریب تبیین بین دو شاخص یادشده در ماه مه بوده است. مطالعه جامع شاخص های سلامت گیاهی و ارتباط آن با رویدادهای طوفان های گردوغبار از مزایای این روش پیشنهادی به شمار می رود.

سابقه و هدف: در سال های اخیر استفاده از کلان داده های تلفن همراه در مطالعات حمل ونقلی بسیار مورد توجه متخصصان قرار گرفته است. منشأ ایجاد سفرهای شهری، نیاز افراد به انجام دادن فعالیت است. ازطرفی، سطح فعالیت های شهری و الگوی آن نیز در زمان ها و مکان های مختلف متغیر است. داده های تلفن همراه، به عنوان نوعی از داده های پیوسته مکانی– زمانی، حضور افراد در مکان ها و زمان های مختلف را ثبت می کنند و بنابراین این داده ها با نرخ نفوذ بالا به منظور شناسایی سطح فعالیت شهری و استخراج الگوی فعالیت افراد در زمان های مختلف، مناسب و پرکاربرد هستند. در این پژوهش، با توجه به اهمیت ساختار فرهنگی، مذهبی، گردشگری و همچنین وجود مراکز درمانی کلان شهر شیراز، این شهر به عنوان منطقه مطالعاتی در نظر گرفته شده است. لذا تحلیل الگوی مکانی و زمانی سفرهای شهری با به کارگیری داده های پیوسته مکانی– زمانی همچون داده های تلفن همراه، می تواند به بهبود مدیریت سیستم حمل ونقل و برنامه ریزی و سیاست گذاری صحیح این شهر کمک شایان توجهی کند. مواد و روش ها: متغیر مورد بررسی در این مطالعه، تراکم سطح فعالیت در یک برش زمانی و یک واحد مکانی مشخص است. فعالیت به معنای تعداد افرادی است که به منظور انجام فعالیتی با هدف معین ناحیه ای را ترک و یا به ناحیه ای وارد می شوند. تراکم سطح فعالیت نیز بیانگر میزان فعالیت در واحد مساحت هر ناحیه ترافیکی است. به منظور بررسی تراکم سطح فعالیت افراد در سطح ۳۲۱ ناحیه ترافیکی شهر شیراز، داده های تلفن همراه به مدت یک هفته (۰۳/۰۴/۱۴۰۰ تا ۰۹/۰۴/۱۴۰۰) در شهر شیراز جمع آوری شد. پس از پاکسازی و آماده سازی داده ها، نقاط توقف افراد و محل خانه آن ها شناسایی شد. ضمن به کارگیری ضریب تعمیم مناسب، سطح فعالیت در نواحی ترافیکی در بازه های زمانی یک ساعته در روزهای کاری، نیمه کاری و غیرکاری برآورد شد. در ادامه میزان خودهمبستگی مکانی سطح فعالیت، با استفاده از شاخص خودهمبستگی مکانی Moran’s I عمومی و محلی در روزهای کاری، نیمه کاری و غیرکاری بررسی شد. سپس، با استفاده از تحلیل های اکتشافی سری زمانی فعالیت های شهری و تحلیل یکنواختی سری زمانی (SNHT)، الگوی زمانی سطح فعالیت ها، بازه زمانی آغاز فعالیت ها، بازه اوج میان روز، بازه اوج عصر و سایر مشخصه های سری زمانی بررسی شد.  نتایج: در تحلیل مکانی میزان خودهمبستگی مکانی سطح فعالیت، با استفاده از شاخص خودهمبستگی مکانی Moran’s I عمومی و محلی در روزهای کاری، نیمه کاری و غیرکاری بررسی و وجود خودهمبستگی مکانی مثبت و معنادار فعالیت در واحد مساحت نواحی ترافیکی (P-Value < 0.001) تأیید شد. لذا سطح فعالیت نواحی، متأثر از روابط مکانی در محدوده مطالعاتی است و نواحی مهم با تراکم فعالیت بالا در مناطق مرکزی شهری شناسایی شدند. نتایج تحلیل های سری زمانی اکتشافی نمایانگر تغییرات ساعتی در الگوی زمانی سطح فعالیت هاست. همچنین در روزهای کاری فعالیت های بیشتری نسبت به روزهای غیرکاری و نیمه کاری انجام می شود. سری زمانی در نیمی از روز نیمه کاری کاملاً مشابه با روزهای کاری است و پس از ساعات اداری با کاهش سطح فعالیت روندی بین روزهای کاری و روز غیر کاری تجربه می کند. با بررسی سری زمانی فعالیت ها بازه اوج میان روز در ساعت 12 تا ساعت 14 و بازه اوج عصر در ساعت 20 تا ساعت 22 رخ می دهد. همچنین کمترین سطح فعالیت روزانه بین ساعت ۳ تا ۶ صبح تشخیص داده شد. با استفاده از آزمون یکنواختی سری زمانی نیز بازه زمانی آغاز فعالیت ها در روزهای کاری و نیمه کاری در ساعت 8 صبح و در روزهای غیرکاری ساعت 9 صبح شناسایی شد. شایان ذکر است به منظور اعتبارسنجی جمعیت ساکن شناسایی شده و ضرایب تعمیم، همبستگی مکانی بین جمعیت برآوردشده از داده های تلفن همراه و جمعیت واقعی هریک از نواحی ترافیکی بررسی شد که برابر با ۸۲/۰ است و از نظر آماری معنادار و قابل قبول است. نتیجه گیری: نتایج این مطالعه می تواند در فرایند برنامه ریزی و سیاست گذاری صحیح، مدیریت تقاضا و حضور افراد در مکان های پرتراکم شهر و در بازه زمانی دلخواه و همچنین تحلیل های مرتبط با اثرات زیست محیطی حمل و نقل شهری تأثیرگذار باشد. با در دسترس بودن داده های تلفن همراه با دقت مناسب در سایر مراکز فعالیتی با مقیاس های مختلف (یک محدوده ترافیکی، محدوده شهر، استان و حتی کل کشور)، می توان الگوهای مختلف فعالیت شهری و از جمله نتایج این مطالعه را استخراج کرد.

سابقه و هدف: زمین یک منبع طبیعی حیاتی برای بقای انسان و اساس همه خدمات بوم سازگان است. بااین حال، تخریب اراضی در قالب تغییر کاربری و پوشش زمین، مشکلی جدی در جهان بوده است. مهاجرت روستایی به شهر در کشورهای در حال توسعه و همچنین تبدیل بسیاری از روستاهای مجاور به مناطق شهری، تا حد زیادی باعث افزایش سریع وسعت سکونتگاه های شهری شده است. شواهد نشان می دهد شمال ایران در حال تجربه تغییرات سریع کاربری اراضی است که پایداری منطقه را در طول سه دهه اخیر به خطر انداخته است. این مقاله با هدف شناسایی و مقایسه تغییرات رشد و گسترش شهر آمل واقع در استان مازندران در سه دهه از سال 1365 تا 1395 انجام شد. رشد شهری با افزایش مطلق جمعیتی که در شهرها زندگی می کنند و گسترش شهری با تغییرات پوشش زمین در طول زمان تعریف می شود.مواد و روش ها: برای تولید تصاویر تغییرات پوشش زمین در سال های مختلف، با استفاده از داده های تصاویر سری زمانی لندست (سنجنده های TM، ETM+ و OLI/TIRS)، از مدل اختلاط زدایی خطی براساس استخراج اعضای انتهایی استفاده شده و دو طبقه اراضی شهری و غیرشهری برای هر مقطع زمانی شناسایی شده است. برای بررسی صحت طبقه بندی، به صورت توأم از تصاویر با وضوح بالای ارائه شده در نرم افزار گوگل ارت و مشاهده میدانی با استفاده از GPS استفاده شده است. به منظور تحلیل توزیع فضایی پوشش اراضی از ابزار تحلیل خودهمبستگی فضایی موران و به منظور تحلیل روند تغییرات فضایی اراضی شهری از ابزار تحلیل روند در نرم افزار ArcGIS استفاده شده است. نتایج و بحث: یافته ها نشان می دهد افزایش دوبرابری جمعیت شهر در این سه دهه، نه تنها با گسترش افقی به میزان 60 درصد در اراضی سبز و باز پیرامونی همراه بوده است، بلکه افزایش تراکم ساختمانی و تعداد طبقات را نیز در پی داشته است. صحت سنجی طبقه بندی پوشش اراضی، با استفاده از ماتریس خطای ابهام با محاسبه صحت کلی بالای 90 درصد و ضریب کاپای بالای 80 درصد برای تصاویر به دست آمده، دقت بالا و بسیار خوبی را نشان می دهد. براساس یافته های تحلیل خودهمبستگی فضایی موران، توسعه شهر آمل به طور کامل از ساختاری خوشه ای تبعیت می کند. با محاسبه اختلاف داده های پوشش زمین در دوره 20 ساله 1375-1395 مشخص شد، 28 درصد از مساحت کل شهر معادل 890 هکتار، بیشترین تغییر را که شامل تغییرات بنیادین در کاربری و پوشش زمین می شود، داشته است. گسترش شهر آمل نیز به طور کلی از مرکز به پیرامون بوده است، به طوری که کمترین تغییرات در قسمت های مرکزی شهر و بیشترین تغییرات نیز در قسمت های شمالی و شرقی شهر رخ داده است.نتیجه گیری: رشد جمعیت و گسترش شهری نه تنها، تخریب منابع طبیعی و محیط زیست را در پی دارد، بلکه با افزایش مشکلات مدیریت شهری در تأمین زیرساخت ها و خدمات نیز همراه است. ازهمین رو، هدف برنامه ریزی باید دستیابی به توسعه بهینه ای باشد که هم در سطح کلان، با توزیع نقش های شهری به صورت مکملی و تقویت نقش روستاها، از افزایش مهاجرت از روستاها به شهرها جلوگیری کند و هم در سطوح محلی، بر توزیع متوازن جمعیت شهر و رشد درون زا تأکید کند.

سابقه و هدف: آلودگی هوا یکی از مهم ترین بحران هایی است که امروزه اکثر کشور ها با توجه به پیشرفت صنعت و فنّاوری با آن رو به رو هستند. کشور ایران و به ویژه شهر تهران نیز از این پدیده مستثنا نیست. تأثیر آلودگی هوای شهری بر محیط زیست و سلامت انسان نگرانی های فزاینده ای را برای محققان، سیاست گذاران و شهروندان برانگیخته است. برای کاهش تأثیرات منفی آلودگی هوا بر سلامت، اندازه گیری به موقع آن در وضوح زمانی و مکانی بالا اهمیت فراوانی دارد. ازطرفی، ایستگاه های سنجش آلودگی هوا در سطح شهر به رغم صحت بالا در اندازه گیری آلاینده ها، به دلیل محدودیت های زمانی و مکانی و اندازه گیری نقطه ای قابلیت تعمیم پذیری ندارند. راهکار مکمل و بعضاً جایگزین استفاده از سنجش ازدور و داده های ماهواره ای است که با توجه به هزینه بهینه و پوشش وسیع روشی مناسب برای پایش آلودگی هوا به شمار می رود. آلاینده های دی اکسید نیتروژن (NO2) و ازن (O3) از مهم ترین شاخص های آلودگی هوا هستند که در این پژوهش برای مدل سازی توزیع غلظت آن ها در سطح شهر تهران با توان تفکیک مکانی برابر (تقریباً یک کیلومتر) و صحتی بالاتر از داده های ماهواره ای تلاش خواهد شد.   مواد و روش ها: به منظور مدل سازی توزیع غلظت دو آلاینده NO2 و O3 با دقت و توان تفکیک مناسب، از روش نوآورانه مبتنی بر روش درون یابی کریجینگ استفاده شده است. این روش با بهره گیری هم زمان از مزایای داده های ایستگاهی سنجش آلودگی از شرکت کنترل کیفیت هوای تهران، که با بهره گیری از 21 ایستگاه سنجش آلودگی هوای فعال که در نقاط مختلف شهر تهران مستقر است، بالاترین دقت در اندازه گیری پارامترها را دارند و داده های ماهواره ی سنتینل 5P، که از توان تفکیک مکانی بالا برخوردارند، مدل سازی را انجام می دهد. با توجه به قابلیت های سامانه گوگل ارت انجین، نقشه های توزیع غلظت دو آلاینده در کل مناطق 22 گانه شهر تهران به صورت ماهانه و همچنین داده های ماهواره ای نقطه ای دو آلاینده در مختصات مکانی ایستگاه های زمینی، به صورت ساعتی، روزانه و ماهانه به مدت یک سال از تاریخ 1 فروردین 1400 تا 1 فروردین 1401 در سامانه گوگل ارت تهیه و جمع آوری شد. پس از بررسی همبستگی بین داده های ماهواره ای و داده های ایستگاه های سنجش زمینی و حذف بایاس از داده های ماهواره ای، مراحل مختلف مدل سازی نوآورانه درون یابی کریجینگ به منظور مدل سازی توزیع غلظت دو پارامتر به کار گرفته شد.   نتایج و بحث: به منظور صحت سنجی داده های خروجی حاصل از مدل سازی توزیع آلاینده ها، 70 درصد ایستگاه ها به عنوان داده های آموزش (Train) و 30 درصد ایستگاه ها به عنوان داده های آزمون (Test) انتخاب شدند. این نقاط به صورت تصادفی و برای هر ماه از سال 1400 انتخاب شدند. مدل سازی نقشه نهایی توزیع آلاینده ها با استفاده از داده های آموزش و صحت سنجی مدل سازی انجام شده با استفاده از داده های آزمون انجام شد. این کار با استفاده از محاسبه میانگین خطای بین داده های پیش بینی شده توسط مدل و داده های ایستگاهی مستخرج از شرکت کنترل کیفیت هوای تهران (با واحد ppb) و همچنین محاسبه شاخص RMSE صورت گرفته است. نتایج نشان می دهد که میانگین خطای ماهانه مدل پیشنهادی، نسبت به داده های ماهواره سنتینل 5P از 16.8 به 1.73 درصد برای آلاینده NO2 و از 21.9 به 2.53 درصد برای آلاینده O3  کاهش یافته است. همچنین خطای جذر میانگین مربعات (RMSE) این مدل نسبت به داده های ایستگاهی سنجش آلودگی برای آلاینده NO2 و O3 به ترتیب برابر با ppb 2.79 و ppb 0.86 است. این در حالی است که در حالت مشابه شاخص RMSE نقشه خروجی ماهواره سنتینل 5P نسبت به داده های ایستگاهی سنجش آلودگی برای آلاینده NO2 و O3 به ترتیب برابر با ppb 10.083 و ppb 6.238 است. نتیجه گیری: با توجه به اینکه مدل تلفیقی پیشنهادی عملکرد بسیار مطلوبی در مدل سازی غلظت توزیع غلظت آلاینده های مورد نظر در طول سال 1400 با دقت و توان تفکیک مکانی تقریباً یک کیلومتری داشته است، به کارگیری هم زمان داده های ماهواره ای و زمینی در برآورد آلاینده ها توصیه می شود. 

سابقه و هدف: ازدست دادن تنوع زیستی تهدیدی جهانی برای انسان ها محسوب می شود. برای مقابله با این تهدیدها، سازمان های جهانی محیط زیستی اهداف و برنامه های استراتژیک ویژه ای را در قالب چارچوب جهانی تنوع زیستی کونمینگ – مونترال، به منظور درک چگونگی تغییرات تنوع زیستی در طول زمان و شناسایی عوامل تأثیرگذار در آنها، تصویب کردند. بدین منظور ابزارهای مدل سازی تنوع زیستی، به ویژه مدل های مطلوبیت زیستگاه (توزیع گونه ای) که از پرکاربردترین روش های شناخته شده برای مطالعات تنوع زیستی محسوب می شوند، نقشی اساسی دارند. با وجود پیشرفت های شگرف در توسعه روش های مدل سازی در کنار دسترسی روزافزون به داده های مکانی، مدل های فعلی در پیش بینی دقیق وضعیت و تغییرات تنوع زیستی محدودیت های جدی دارند؛ این مسئله به ناممکن بودن ایجاد چارچوبی مناسب برای پایش تنوع زیستی در طول زمان منجر می شود. یکی از مهم ترین محدودیت های کاربردی این مدل ها ناسازگاری داده های ثبت شده، به لحاظ فراوانی و گستره مکانی حضور گونه ها در بازه های زمانی متفاوت است. این شرایط امکان توسعه مدل های مکانی – زمانی را که در درک پویایی و تغییرات توزیع جغرافیایی گونه ها طی زمان ضروری اند، محدود می کند. هدف از این مطالعه بیان راه حلی برای غلبه بر مشکلات ناسازگاری داده های تنوع زیستی در طول زمان، و توسعه فرایند محاسباتی برای مدل سازی مکانی – زمانی مطلوبیت زیستگاه و سپس کمّی سازی تغییرات در توزیع مکانی است.مواد و روش ها: در این مطالعه، برای توسعه مدل مکانی – زمانی تنوع زیستی، از داده های حضور گونه نوعی بز کوهی (Hippotragus equinus) استفاده شد. داده های سری زمانی بلندمدت حضور این گونه بین سال های ۱۹۰۱ تا ۲۰۲۰ از پایگاه داده جهانی GBIF، به منظور توسعه مدل های مکانی – زمانی، و همچنین داده های سری زمانی تنوع زیستی (فراوانی گونه) در پایگاه های اطلاعاتی LPI و BioTime برای اعتبارسنجی ارزیابی تغییرات تنوع زیستی به کار رفت. به علاوه، داده های اقلیمی از پایگاه داده CRUTS استخراج شدند که براساس آنها، لایه های اطلاعاتی نوزده گانه زیست اقلیمی به صورت سالیانه تولید شد. پس از پاک سازی و آماده سازی داده های گونه و انتخاب متغیرهای مناسب در حین آزمایش چندخطی گری، داده های سری زمانی به صورت یکپارچه در جدول داده واحد یا استخر داده گردآوری شدند. در این رویکرد، داده های حضور گونه متعلق به هر سال به اطلاعات اقلیمی همان سال و مکان پیوند داده شد. سپس برای توسعه مدل مکانی – زمانی و به منظور بهبود کارآیی و کاهش عدم قطعیت مدل ها، ده الگوریتم مرسوم یادگیری ماشینی انتخاب و مدل های مکانی – زمانی کالیبره شدند. پس از اعتبارسنجی مدل ها، الگوی مکانی توزیع گونه با ترکیب پیش بینی های حاصل از مدل های گوناگون، با استفاده از میانگین گیری وزنی (انسمبل) برای هر سال، پیش بینی شد؛ این کار به تولید سری زمانی ۱۲۰ساله شامل پیش بینی های توزیع مکانی گونه ای منجر شد. در گام بعدی، با استفاده از تابع تخمینگر شیب سن، روند تغییرات مطلوبیت زیستگاهی در طول ۱۲۰ سال در هر پیکسل محاسبه شد.نتایج و بحث: نتایج اعتبارسنجی مدل ها نشان داد که تمامی روش های مدل سازی از عملکرد بسیار خوبی برخوردار بودند؛ به گونه ای که شاخص AUC برای این مدل ها بین 996/0 و 926/0 محاسبه شد. تحلیل نقشه های روند تغییرات تنوع زیستی در طول زمان نشان داد که در عرض های جنوبی، احتمال حضور گونه به تدریج کاهش یافته است؛ درحالی که در کمربند میانی افریقا، افزایش احتمال حضور این گونه مشاهده می شود. صحت سنجی نتایج، با استفاده از داده های سری زمانی توزیع و فراوانی گونه از منابع BioTime و LPI، نشان داد که به ترتیب در 88% و 84% نقاط کاهش مطلوبیت زیستگاهی، مدل با داده های واقعی هم پوشانی دارد؛ این مسئله دقت بالای مدل را در پیش بینی توزیع و تغییرات گونه ای در طول زمان تأیید می کند.نتیجه گیری: راه حل ارائه شده در این مطالعه، افزون بر اینکه امکان مدل سازی مکانی – زمانی برای تحلیل الگوهای توزیع گونه ها و تغییرات آنها را فراهم می آورد، با افزایش دقت در کمّی سازی آشیان بوم شناختی، به بهبود پیش بینی الگوهای توزیع مکانی و کاهش عدم اطمینان در ارزیابی ها کمک می کند. این رویکرد با ارتقای پوشش و اندازه نمونه ها، چالش های در زمینه ناسازگاری زمانی داده ها را حل می کند و استفاده بهینه از تمامی رکوردهای اطلاعاتی موجود را ممکن می سازد. این مطالعه بر اهمیت بُعد زمانی در مدل های توزیع گونه ای تأکید دارد و این رویکرد، به ویژه در مناطقی با تغییرات اقلیمی بیشتر، از اهمیت فراوانی برخوردار است و می تواند در راستای اهداف توسعه پایدار، حفاظت از تنوع زیستی و چارچوب جهانی KM-GBF به مدیران برای تصمیم گیری حفاظتی کمک کند. 

فنّاوری سنجش ازدور فراطیفی، در دو دهه گذشته شاهد پیشرفت چشمگیری بوده است. یکی از تحلیل هایی که در خصوص تصاویر فراطیفی انجام می گیرد، آشکارسازی هدف است. در این پژوهش به آشکار سازی بام های دارای پوشش خاص به عنوان هدف، در یک محیط شهری پرداخته شده است. هم زمان با رشد شهرنشینی و توسعه مناطق شهری نیاز مدیران و برنامه ریزان به نقشه های بسیار دقیق از مناطق شهری به طور چشمگیری افزایش یافته است. ازآنجاکه یک محیط شهری دارای ویژگی های پیچیده ای از نظر فیزیکی، هندسی و عناصر به کارگرفته شده در ساختمان هاست، داده های فراطیفی کمک مؤثری به شناسایی، استخراج و تولید نقشه از عناصر سازنده یک محیط شهری می کنند. در خصوص آشکارسازی طیفی هدف، از دو دهه پیش تاکنون تحقیقات مستمر و متعددی صورت پذیرفته است. با توجه به مطالعات صورت گرفته، تاکنون، الگوریتم هرمی در مقایسه با سایر الگوریتم های استخراج اطلاعات مکانی در تصاویر فراطیفی به بهترین نتایج دست یافته است، ازاین رو در این پژوهش سعی می شود با ارائه روشی جدید و دقیق ساختمان های با پوشش خاص در تصاویر فراطیفی آشکارسازی شود.مواد و روش ها: برای انجام این پژوهش از داده های تصویری سنجنده CASI استفاده شده است. تصاویر مورد پردازش در این پژوهش شامل تصاویری با 32 باند طیفی و قدرت تفکیک 2 متر هستند که در تاریخ مه سال 2001 از منطقه شهری تولوز واقع در جنوب فرانسه برداشت شده است. در روش پیشنهادی ابتدا دو الگوریتم طبقه بندی شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) و ماشین بردار پشتیبان (SVM) بر روی تصویر فراطیفی پیاده سازی شده، سپس از نقشه حاصل از ترکیب دو الگوریتم مذکور برای انتخاب نشانه برای الگوریتم قطعه بندی هرمی مبتنی بر نشانه استفاده می شود. در نهایت به کمک قانون تصمیم رأی اکثریت نقشه قطعه بندی هرمی مبتنی بر نشانه با نقشه حاصل از ادغام طبقه بندی های MLP و SVM ترکیب می شود.نتایج و بحث: در این پژوهش به منظور پیاده سازی الگوریتم SVM از کرنل پایه شعاعی گوسین استفاده شد. مقادیر دو پارامتر جریمه (C) و عرض تابع گوسی () در الگوریتم SVM به کمک روش ارزیابی متقاطع تعیین شد. الگوریتم طبقه بندی MLP با 3 لایه پنهان که شامل 5، 6 و 8 نورون هست پیاده سازی شد و ارزیابی آن با 500 تکرار انجام گرفت و برای انتخاب نشانه ها، آنالیز برچسب گذاری مؤلفه های متصل براساس 8 پیکسل همسایگی بر روی نقشه حاصل از ترکیب MLP و SVM صورت پذیرفت. براساس نتایج به دست آمده نقشه حاصل از روش پیشنهادی شامل مناطق یکنواخت تر و دارای ساختارهای به هم پیوسته بیشتری برای آشکارسازی ساختمان هاست که این اهمیت استفاده از اطلاعات مکانی در کنار اطلاعات طیفی را نشان می دهد. فنّاوری سنجش ازدور فراطیفی، در دو دهه گذشته شاهد پیشرفت چشمگیری بوده است. یکی از تحلیل هایی که در خصوص تصاویر فراطیفی انجام می گیرد، آشکارسازی هدف است. در این پژوهش به آشکار سازی بام های دارای پوشش خاص به عنوان هدف، در یک محیط شهری پرداخته شده است. هم زمان با رشد شهرنشینی و توسعه مناطق شهری نیاز مدیران و برنامه ریزان به نقشه های بسیار دقیق از مناطق شهری به طور چشمگیری افزایش یافته است. ازآنجاکه یک محیط شهری دارای ویژگی های پیچیده ای از نظر فیزیکی، هندسی و عناصر به کارگرفته شده در ساختمان هاست، داده های فراطیفی کمک مؤثری به شناسایی، استخراج و تولید نقشه از عناصر سازنده یک محیط شهری می کنند. در خصوص آشکارسازی طیفی هدف، از دو دهه پیش تاکنون تحقیقات مستمر و متعددی صورت پذیرفته است. با توجه به مطالعات صورت گرفته، تاکنون، الگوریتم هرمی در مقایسه با سایر الگوریتم های استخراج اطلاعات مکانی در تصاویر فراطیفی به بهترین نتایج دست یافته است، ازاین رو در این پژوهش سعی می شود با ارائه روشی جدید و دقیق ساختمان های با پوشش خاص در تصاویر فراطیفی آشکارسازی شود. مواد و روش ها: برای انجام این پژوهش از داده های تصویری سنجنده CASI استفاده شده است. تصاویر مورد پردازش در این پژوهش شامل تصاویری با 32 باند طیفی و قدرت تفکیک 2 متر هستند که در تاریخ مه سال 2001 از منطقه شهری تولوز واقع در جنوب فرانسه برداشت شده است. در روش پیشنهادی ابتدا دو الگوریتم طبقه بندی شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP) و ماشین بردار پشتیبان (SVM) بر روی تصویر فراطیفی پیاده سازی شده، سپس از نقشه حاصل از ترکیب دو الگوریتم مذکور برای انتخاب نشانه برای الگوریتم قطعه بندی هرمی مبتنی بر نشانه استفاده می شود. در نهایت به کمک قانون تصمیم رأی اکثریت نقشه قطعه بندی هرمی مبتنی بر نشانه با نقشه حاصل از ادغام طبقه بندی های MLP و SVM ترکیب می شود. نتایج و بحث: در این پژوهش به منظور پیاده سازی الگوریتم SVM از کرنل پایه شعاعی گوسین استفاده شد. مقادیر دو پارامتر جریمه (C) و عرض تابع گوسی () در الگوریتم SVM به کمک روش ارزیابی متقاطع تعیین شد. الگوریتم طبقه بندی MLP با 3 لایه پنهان که شامل 5، 6 و 8 نورون هست پیاده سازی شد و ارزیابی آن با 500 تکرار انجام گرفت و برای انتخاب نشانه ها، آنالیز برچسب گذاری مؤلفه های متصل براساس 8 پیکسل همسایگی بر روی نقشه حاصل از ترکیب MLP و SVM صورت پذیرفت. براساس نتایج به دست آمده نقشه حاصل از روش پیشنهادی شامل مناطق یکنواخت تر و دارای ساختارهای به هم پیوسته بیشتری برای آشکارسازی ساختمان هاست که این اهمیت استفاده از اطلاعات مکانی در کنار اطلاعات طیفی را نشان می دهد. نتیجه گیری: در این پژوهش راهبرد استفاده از اطلاعات مکانی در کنار اطلاعات طیفی برای بهبود آشکارسازی هدف در آنالیز تصاویر فراطیفی بررسی شد. برای این منظور از الگوریتم طیفی– مکانی هرمی مبتنی بر نشانه که در فرایند طبقه بندی تصاویر استفاده می شود، برای آشکارسازی بام ساختمان ها استفاده شد. در روش پیشنهادی از دو نقشه طبقه بندی در انتخاب نشانه ها و قانون تصمیم رأی اکثریت در مورد الگوریتم قطعه بندی هرمی اولیه به کار گرفته شد. در ترکیب  نقشه های طبقه بندی MLP و SVM به منظور استفاده در انتخاب نشانه ها و قانون تصمیم رأی اکثریت از احتمال شرطی و انتخاب بالاترین احتمال تعلق هر پیکسل به یک کلاس استفاده می شود.

بررسی روند رشد شهرها و پیش بینی تغییرات آنها در آینده، برای برنامه ریزی های فضایی، ضرورت دارد. به این منظور، به نقشه سازی پهنه های ساخت وسازشده نیاز است. در بسیاری مناطق، به ویژه در اقلیم خشک، تفکیک مناطق ساخت وسازشده از محیط اطراف به سادگی و با روش های معمول طبقه بندی تصاویر ماهواره ای و یا نمایه های متداول، با دقت مورد قبول، امکان پذیر نیست؛ ازاین رو بسیاری از پژوهشگران نمایه های طیفی گوناگونی را به منظور استخراج مناطق ساخت وسازشده، توسعه داده اند. استفاده از تغییرات دمای سطح زمین برای نشان دادن مناطق ساخت وسازشده، به کمک الگوریتم زون های اقلیمی محلی (LCZ) کمتر مورد توجه بوده است و روش نسبتاً جدیدی محسوب می شود؛ بنابراین در این مقاله، تفکیک مناطق ساخت وسازشده از سایر انواع پوشش اراضی پیرامونی آن، با استفاده از الگوریتم LCZ انجام شد. با توجه به محدودیت نداشتن تعداد باند در این روش، از چهار سری تصاویر ماهواره ای لندست متعلق به سال 2020 استفاده شد و صحت آن با جدیدترین نمایه های ساخت وسازشده (DBI، BLFEI، BAEI و BAEM) که به صورت خودکار طبقه بندی شده اند، مورد مقایسه قرار گرفت. نتایج این مطالعه نشان داد که صحت طبقه بندی ناشی از الگوریتم LCZ ٪96 است؛ درصورتی که نمایه های BLFEI و BAEM قادر به تفکیک کامل مناطق ساخت وسازشده از سایر انواع پوشش اراضی نیست و صحت کلی نمایه BAEI نیز 37% به دست آمد. بنابراین کارآیی روش LCZ بیشتر از نمایه های ساخت وسازشده است و درمورد مناطق خشک و نیمه خشک، توصیه می شود.

سیلاب یکی اصلی ترین بلای طبیعی و یک مسئله مهم جهانی است به ط وری ک ه ب ا اف زایش رخ داد س یل، نگرانی های در خصوص افزایش مرگ و میر و ضررهای اقتصادی ناشی از آن افزایش می یابد. در ایران به دلیل وسعت زیاد، تنوع اقلیمی، تغییرات کاربری اراضی و دگرگونی های رخ داده در مقیاس های زمانی و مکانی بارش ها، همه ساله سیلاب های رخ می دهد. تحقیق حاضر جهت ارزیابی خطر سیلاب حوضه های آبریز استان خوزستان براساس ترکیب مدل های منطق فازی (Fuzzy) و سلسله مراتبی (AHP) است. در این پژوهش از پارامترهای بیشینه بارش، فاصله از آبراهه، تراکم آبراهه، پوشش گیاهی و شیب استفاده شد. نقشه های رقومی پارامترها با استفاده از نرم افزار ArcGIS 10.3 تهیه شد. احتمال رخداد سیل برای هر کلاس از هر فاکتور و اهمیت هر فاکتور نسبت به سایر فاکتورها در وقوع سیل توسط نظرات کارشناسی بررسی گردید و وزن های مربوطه در نرم افزار Arc GIS 10.3 محاسبه گردید. وزن های بدست آمده برای هر کلاس به لایه های مربوطه اعمال گردید در نهایت نقشه های احتمال سیل منطقه مورد بررسی تهیه و در ۵ کلاس آسیب پذیری خیلی زیاد، زیاد، متوسط، کم و خیلی کم ارزیابی گردید. نتایج حاکی از آن است که فاکتور بارش دارای بیش ترین تاثیر بر وقوع سیل بوده و کم ترین تاثیر مربوط به فاکتور پوشش گیاهی است و از مجموع مساحت 6292521 هکتاری استان خوزستان، 74/9% در کلاس ارزیابی خطر خیلی کم؛ 47/53% ارزیابی خطر کم؛ 10/21% ارزیابی خطر متوسط، 97/6% ارزیابی خطر زیاد و 69/%8 ارزیابی خطر خیلی زیاد قرار دارد. بخش های جنوب و جنوب غربی استان از پتانسیل بالای سیلاب برخوردار هستند و علاوه بر این شهرهای آبادان، خرم شهر، چوئبنده، شادگان، دارخوین، هویزه، قسمت های جنوبی اهواز و روستاهای اطرف آن ها در منطقه با آسیب پذیری خیلی زیاد قرار گرفته اند. نقشه ارزیابی خطر سیلاب به دست آمده می تواند به عنوان یک سامانه پشتیبانی تصمیم ساز برای پیش بینی سیلاب های آینده در منطقه مورد مطالعه استفاده شود.

سابقه و هدف: تب دانگ، یکی از بیماری های واگیر و ویروسی است که از طریق دو گونه پشه آئدس اجیپتی و پشه آئدس آلبوپیکتوس منتقل می شود و به سرعت در جهان در حال گسترش است. افزایش دمای کره زمین، تغییرات اقلیمی و الگوی بارندگی و نیز گسترش شهرنشینی در اغلب نقاط دنیا بر گستره انتشار گونه های مذکور مؤثر بوده و باعث گسترش مناطقی جدید برای حضور این گونه ها شده است. این در حالی است که بخشی از کشور ایران در برابر این گونه و حضور آن آسیب پذیر تلقی شده و لازم است گستره انتشار احتمالی آن برای اجرای برنامه کنترل جمعیت این گونه مشخص شود. مدل های مطلوبیت زیستگاه مجموعه ای از مدل های الگوریتم مبنا هستند که قادرند پراکنش مکانی برای استقرار انواع گونه ها را پیش بینی کنند. هدف اصلی این پژوهش مدل سازی توزیع مکانی ناقلین این بیماری در ایران است که با توجه به نبود داده های ناقلین کافی در کشور، از داده های ناقلین موجود در سطح جهان و همچنین در سطح قاره آسیا، در دو مقیاس مختلف استفاده شد. از مهم ترین جنبه های نوآوری این پژوهش می توان به استفاده از لایه هتروژنتی به عنوان یک عامل کمکی برای تحلیل نقاط حضور و کاهش خودهمبستگی مکانی و به کارگیری و مقایسه دو مدل پراکنش گونه متکی به داده های حضور برای انتخاب روش مدل سازی بهینه اشاره کرد. مواد و روش ها: مدل های مورد استفاده در این پژوهش شامل روش آنتروپی بیشینه (MaxEnt) و یک نوع الگوریتم ژنتیک تحت عنوان گارپ (GARP) هستند. این مدل ها می توانند ارتباطات غیرخطی و اثرگذار بین گونه ها و متغیرهای محیطی را تشخیص دهند و آن ها را برای توسعه مدل های پیش بینی به کار گیرند. همچنین لایه های اطلاعاتی مورد نیاز شامل لایه نقاط حضور گونه ها و لایه های متغیرهای مستقل زیست محیطی هستند. در مجموع 2780 نقطه حضور برای هر دو گونه (1926: گونه آئدس اجیپتی و 854: گونه آئدس آلبوپیکتوس) با مراجعه به پایگاه های اطلاعاتی مختلف جمع آوری شد. به منظور کاهش خودهمبستگی مکانی بین داده های نقاط حضور ناقلین تب دانگ، لایه هتروژنتی توپوگرافی با استفاده از SDM toolbox در ArcGIS ساخته شد و نقاطی که از نظر ارتفاع دارای شرایط یکسانی هستند از فرایند مدل سازی حذف شدند. به منظور بررسی میزان همبستگی متغیرهای زیستی از تابع PCA در ArcGIS استفاده شد و متغیرهایی که میزان همبستگی بین آنها بالای 75/0 بود، از تحلیل حذف و متغیرهای تراکم جمعیت، اقلیم، تراکم پوشش گیاهی، ارتفاع و کربن آلی خاک لحاظ وارد مدل شدند. در نهایت با استفاده از روش آنتروپی بیشینه (MaxEnt) و یک نوع الگوریتم ژنتیک تحت عنوان گارپ (GARP) میزان مطلوبیت زیستگاهی در سطح جهان با قدرت تفکیک مکانی 5 کیلومتر برای هر دو گونه مدل سازی شد. با توجه به دقت بالای روش MaxEnt، با استفاده از این روش، مطلوبیت زیستگاهی قاره آسیا با قدرت تفکیک 900 متر برای هر دو گونه مدل سازی شد. نتایج و بحث: مقادیر سطح زیر منحنی (AUC) برای گونه آئدس اجیپتی 942/0 و برای گونه آئدس آلبوپیکتوس 948/0 محاسبه شد. نتایج پژوهش نشان داد که استان های شمالی و جنوبی کشور مطلوبیت زیستگاهی بالاتری را برای هر دو گونه دارند، با این تفاوت که گونه آئدس اجیپتی در قسمت های جنوبی به سمت شرق در حاشیه دریایی عمان دارای احتمال پراکندگی بالاتری است. در پیاده سازی روش MaxEnt برای گونه آئدس آلبوپیکتوس، استان های موجود در غرب ایران نیز مطلوب تعیین شدند که این مهم در مقیاس کوچک تر به صورت درست مدل سازی نشده بود. در بهمن 1399 متأسفانه تعداد کمی پشه و تخم پشه آئدس اجیپتی در شهرستان بندر لنگه کشف شد که دقیقاً این پژوهش آن را پیش بینی کرده بود. نتیجه گیری: از نتایج این مطالعه می توان در راستای برنامه ریزی برای مدیریت جمعیت این حشرات ناقل برای کنترل بیماری هم زمان با پایش جمعیت ها در فصول اپیدمی استفاده کرد.

سابقه و هدف: در سالیان اخیر افزایش جمعیت جهان و گسترش شهرنشینی، به ایجاد تغییرات گسترده ای در کاربری و پوشش اراضی منجر شده است. این فرایند پیامدهای زیان بار متعددی مانند افزایش دمای سطح زمین، جنگل زدایی و بیابان زایی، کاهش کیفیت خدمات اکوسیستم، کاهش تنوع زیستی و تهدید امنیت غذایی خواهد داشت. ازاین رو پایش و مدل سازی این تغییرات ضروری است و می توان با مدیریت بهینه اراضی گام مهمی در بهره وری صحیح از منابع طبیعی و توزیع امکانات برداشت. نظر به این مهم که حوضه آبریز رودخانه ارس در طول زمان دچار تحولات بسیاری به خصوص در اراضی انسان ساخت شده است، تمرکز پژوهش حاضر بر مدل سازی تغییرات کاربری/ پوشش اراضی در این حوزه است.مواد و روش ها: در این راستا ابتدا نقشه های کاربری اراضی منطقه برای سال های 2000 و 2020 از پروژه Globeland30 مرکز ملی ژوماتیک چین استخراج شدند. در ادامه نیز با توجه به سناریوی رشد اراضی انسان ساخت و به کمک روش های BWM و MEREC که از جمله روش های نوین تحلیل های تصمیم گیری چندمعیاره مبتنی بر GIS به شمار می روند، دو نقشه برای نمایش پتانسیل رشد اراضی انسان ساخت منطقه تهیه شده است. در انتها این دو نقشه و نقشه های کاربری اراضی ورودی های مدل CA-Markov را تشکیل داده و فرایند مدل سازی یک بار با ترکیب BWM+ CA-Markov و بار دیگر با ترکیب CA-Markov MEREC+ برای سال 2040 انجام شده است.نتایج و بحث: بررسی نتایج نشان داد که در خروجی مدل ترکیبی BWM + CA-Markov وسعت اراضی انسان ساخت از 603 کیلومتر مربع در سال 2020 به بیش از 930 کیلومتر مربع در سال 2040 افزایش یافته است. درحالی که این رقم در خروجی مدل MEREC + CA-Markov حدود 829 کیلومتر مربع است. ازطرفی نتایج نهایی حاصل از اشتراک خروجی مدل های ترکیبی مذکور نیز نشان داد که وسعت این اراضی از 603 کیلومترمربع در سال 2020 به 930 کیلومترمربع در سال 2040 افزایش خواهد یافت.نتیجه گیری: رشد فزاینده اراضی انسان ساخت در این حوضه می تواند به تخریب منابع زیست محیطی و تهدید اکوسیستم منجر شود. نتایج این پژوهش مدیران مربوطه را در راستای مدیریت بهینه شرایط پیش رو و فراهم آوردن زیرساخت های مقتضی یاری می رساند.

سابقه و هدف: نقطه تزریق انرژی از شبکه انتقال به شبکه توزیع، پست های 20/63 کیلوولت هستند. تعیین محل احداث پست، از نظر فنی و اقتصادی برای شرکت های برق منطقه ای و شرکت های توزیع برق اهمیت ویژه ای دارد. هدف این پژوهش، تعیین محدوده بهینه احداث پست 20/63 کیلوولت است و تفاوت روش تحقیق این پژوهش با دیگر مطالعات مشابه، استفاده از معیارهای مرتبط با شرکت توزیع برق و لحاظ کردن تأثیر و ارتباطات درونی معیارها با یکدیگر است.مواد و روش ها: در این پژوهش از روش فرایند تحلیل شبکه ای و توابع فازی در بستر GIS استفاده شده است. با بررسی منابع و نظر سنجی از کارشناسان خبره، تعداد 13 معیار به عنوان عوامل اصلی و تأثیرگذار در تعیین محل احداث پست تعیین و سپس با استفاده از نرم افزار ArcGIS، نقشه های  معیارها تهیه شد. به منظور همگن کردن لایه های اطلاعاتی، داده ها با استفاده از توابع عضویت فازی بین 0 و 1 قرار گرفتند. وزن نهایی معیارها با استفاده از روش ANP تعیین و در نقشه فازی خود اعمال شدند. برای تحلیل نهایی موضوع پژوهش، از عملگر گاما با مقادیر گامای 7/0، 8/0 و 9/0 استفاده شد. به منظور انتخاب بهینه گامای فازی، داده ها در نرم افزار SPSS و با استفاده از آزمون ضریب همبستگی گاما، تجزیه وتحلیل شدند که در نتیجه، مقدار ضریب همبستگی و انحراف از معیار محاسبه شد.نتایج و بحث: نتایج حاصل از محاسبه انحراف معیار نشان داد که دقت گامای 7/0 از دو گامای دیگر بالاتر است. در نقشه نهایی به دست آمده، محدوده شهر کهک، محدوده بهینه برای احداث پست 20/63 کیلوولت در سطح استان قم است.

سابقه و هدف: پایش خشکسالی به دلیل تأثیرات گسترده آن در اقتصاد، محیط زیست و جامعه، مسئله ای حیاتی است. برای پایش دقیق خشکسالی، داده های جامع و یکپارچه هواشناسی و هیدرولوژیکی ضروری است؛ به ویژه در مناطقی مانند استان سیستان و بلوچستان که با خشکسالی شدید مواجه است. مطالعات اقلیمی نشان می دهد که استان سیستان و بلوچستان، به دلیل عوامل اقلیمی مانند بارندگی اندک، تبخیر بالا، بادهای شدید و پوشش گیاهی محدود، به منطقه ای خشک و بسیار مستعد خشکسالی های طولانی مدت تبدیل شده است.مواد و روش ها: در این پژوهش، برای ارزیابی جامع خشکسالی در استان سیستان و بلوچستان، از داده های ماهواره ای مادیس و گریس بهره گرفته شد و شاخص پوشش گیاهی VHI برای پایش تغییرات پوشش گیاهی و شاخص TSDI برای تحلیل تغییرات منابع آب زیرزمینی به کار رفت. برای اعتبارسنجی نتایج، داده های رطوبت خاک GLDAS به منزله داده مرجع در نظر گرفته شد. با توجه به محدودیت های داده ای گریس، دوره مشترک شانزده ساله (2002-2017) برای تحلیل انتخاب شد. همچنین، برای بررسی روندهای بلندمدت خشکسالی، شاخص SPEI طی دوره سی ساله (1987-2018) محاسبه شد.نتایج: از لحاظ جغرافیایی، نقشه های VHI نشان داد استان سیستان و بلوچستان، در تمامی سال ها، با خشکسالی متوسط و ملایم روبه رو بوده و در سال های منتهی به دوره مطالعاتی، بر شدت خشکسالی ها افزوده شده است. به منظور پایش خشکسالی هیدرولوژیکی، از محصول ماهواره ای گریس استفاده شده است که تغییر در مقدار آب زمینی را اندازه گیری می کند. نتایج مطالعه شاخص TSDI مفهوم کمّی خشکسالی را پوشش می دهد. این شاخص، با هدف پایش خشکسالی هیدرولوژیکی، در تمامی حوضه های آبریز درجه 3 (پنجاه حوضه) محاسبه شد. فرایند پایش خشکی، در گام نخست، با محاسبه کسری خشکسالی به منزله ماه هایی با TWSA منفی به صورت چهار ماه متوالی تعریف شد. نتایج میزان افزایش کسری خشکسالی، از جنوب به شمال استان مورد مطالعه را به خوبی به نمایش گذاشته است. تمامی حوضه ها، تقریباً از 2011، با کسری های بزرگی مواجه بودند. این مطالعه، ازطریق برآورد کسری و کاهش ذخیره کلی آب زمینی در ماه آوریل، نشان داد تمامی حوضه ها، در سال های منتهی به پایان دوره مطالعاتی، شاهد کمبود ذخیره آب، آن هم در محدوده خطرناک و استثنایی بوده اند.نتیجه گیری: نتایج حاصل از VHI نشان داد که استان مورد مطالعه، در سال های اخیر، دچار خشکسالی گسترده ای شده است. مناطق جنوبی و مرکزی استان با کلاس های شدیدتر خشکسالی مواجه بوده اند. تحلیل نمودارهای شاخص خشکسالی، در کلاس های متفاوت شدت خشکسالی، تأیید می کند که همه حوضه های آبریز با شرایط خشکسالی، به ویژه در سال های اخیر، روبه رو بوده اند. داده ها نشان می دهند که استان با بحران شدید آب مواجه است. اقدامات فوری و هماهنگ برای مقابله با این چالش ضروری است.

در طول تاریخ حیات بشر مخاطرات طبیعی همواره وجود داشته اند، اما به واسطه رشد تصاعدی جمعیت و تراکم انسان ها در تمام عرصه های زیستی به خصوص در نواحی پرخطر، امروزه بشر شاهد بلایای بزرگی چون سیل، گردباد، خشکسالی و غیره می باشد. در همین راستا؛ هدف پژوهش حاضر شناسایی و تبیین ساختاری مؤلفه های تببین کننده مخاطرات طبیعی در توسعه کلان شهر اهواز است. از نظر هدف گذاری کاربردی و از نظر روش شناسی به صورت توصیفی- تحلیلی است. جامعه آماری را اساتید دانشگاهی و خبرگان حوزه پژوهش در شهر اهواز تشکیل می دادند که به روش نمونه گیری هدفمند انتخاب شدند.از این رو در این پژوهش از نمونه گیری هدفمند قضاوتی(30نفر از اساتید دانشگاهها و متخصصین عرصه پژوهش) به منظور انجام و اجرایی شدن پژوهش انتخاب شدند. در جهت دستیابی به اهداف پژوهش با استفاده از متدولوژی تحلیلی نوین مدلسازی ساختاری تفسیری((ISM) روابط بین عوامل تعیین و به صورت یکپارچه تحلیل شد. در نهایت با استفاده از تحلیل MICMAC، عوامل با توجه به اثرگذاری و اثرپذیری بر سایر مولفه ها،تحلیل شدند. نتایج حاصل از مدل ساختاری تفسیری عوامل موثر بر توسعه درونی شهر نشان داد که مدل بدست آمده در بر گیرنده چهار سطح است و نتایج نشان داد که عوامل سیل و ریزگردها اساسی ترین عوامل موثر بر توسعه درونی شهری است که باید در وهله اول بر آن ها تاکید شود به عبارتی دیگر هرگونه اقدام برای زمینه سازی در جهت توسعه درونی شهر، مستلزم توجه به این عوامل در کنار سایر عوامل یاد شده است.