logistic regression
در نشریات گروه محیط زیست-
زمینه و هدف
تغییرات اقلیمی در دو دهه اخیر، یک موضوع جدی بوده است و بسیاری از مطالعات، بر روی جنبه های مختلف آن متمرکز شده اند. بنابراین، ضرورت دارد که رویشگاه بالقوه گونه های شاخص مرتعی، در حال حاضر و سال های آینده، تحت مدل های هشدار اقلیمی، مشخص گردد. از این رو، در پژوهش حاضر، با تهیه نقشه رخداد پیش بینی گستره کنونی و آینده گونه Bromus tomentellus، تحت دو مدل هشدار اقلیمی (سناریو Rcp4.5 و Rcp8.5)، جابجایی آن، در عرض های جغرافیایی، در سطح اکوسیستم های مرتعی استان اردبیل، مورد بررسی قرار گرفت.
روش بررسیبرای این منظور، در فصل رویش 1399، از 19 متغیر زیست اقلیمی و سه متغیر فیزیوگرافی و مدل رگرسیون لجستیک، برای تعیین کمیت تغییر اقلیم در سه دهه آینده (سال 2050) و بررسی دقیق اثرات آن بر تغییر گستره گونه B. tomentellus در حال حاضر و آینده، استفاده شد. نقشه های خروجی نیز با احتمال رخداد بین صفر تا یک، به چهار طبقه؛ رویشگاه نامناسب (25/0-0)، رویشگاه تقریبا مناسب (5/0-25/0)، رویشگاه با تناسب بالا (75/0- 5/0) و رویشگاه با تناسب خیلی بالا (1-75/0)، گروه بندی شد و با استناد به ضرایب متغیرها در روابط رگرسیونی، متغیرهای موثر برای گستره کنونی و آینده، معرفی گردید.
یافته ها:
میانگین دمای سالانه (BIO1)، دامنه دمای سالانه (BIO7) و میانگین دمای سردترین فصل (BIO11)، بیشترین اهمیت را برای تناسب رویشگاه دارند که مقادیر آنها، با سخت تر شدن شرایط اقلیمی، افزایش می یابد. میانگین دمای سالانه رویشگاه های مناسب، طی سه دهه آینده، 6/1 تا 1/2 درجه سانتی گراد، افزایش خواهد داشت. ارتفاع رویشگاه های مناسب نیز، 115 تا 190 متر، بیشتر خواهد شد. در نتیجه، سطح رویشگاه مناسب آن، در واکنش به تغییرات اقلیمی، کمتر می شود. همچنین تحت سناریوی های اقلیمی، 2/30 درصد از رویشگاه های مناسب خود را در سال 2050، از دست خواهد داد و رویشگاه های نامناسب فعلی نیز، 4/29 درصد افزایش خواهد یافت.
بحث و نتیجه گیری:
در مجموع؛ تغییر اقلیم و افزایش شاخصه های دمایی، باعث حرکت گونه B. tomentellus به سمت عرض های جغرافیایی بالاتر در امتداد گرادیان ارتفاعی، خواهد شد. از این رو، طی سه دهه آینده، خطر حذف آن از اکوسیستم های مرتعی استان اردبیل، وجود دارد.
کلید واژگان: اکوسیستم های مرتعی، رگرسیون لجستیک، سناریو اقلیمی، مدل پراکنش گونه ایBackground and ObjectiveClimate change has been a serious issue in the last two decades and many studies have focused on its various aspects. Therefore, it is necessary to determine the potential habitat of rangeland index species, currently and in the coming years, under climate warning models. Therefore, in the present study, by preparing a prediction map of the current and future range of Bromus tomentellus species, under two climate warning models (Rcp4.5 and Rcp8.5 scenarios), its movement, in latitudes, at the level of rangeland ecosystems of Ardabil province was investigated.
Material and MethodologyFor this purpose, in the growing season of 2020, from 19 bioclimatic variables and three physiographic variables and a logistic regression model, to determine the quantity of climate change in the next three decades (2050) and to carefully examine its effects on the change in the range of B. tomentellus species now and in the future, used. The output maps are divided into four categories with the probability of occurrence between zero and one; unsuitable habitat (0-0.25), almost suitable habitat (0.25-0.5), habitat with high suitability (0.5-0.75) and habitat with very high suitability (0.75-1), it was grouped and based on the coefficients of the variables in the regression relationships, the effective variables for the current and future range were introduced.
FindingsThe average annual temperature (BIO1), the annual temperature range (BIO7) and the average temperature of the coldest season (BIO11) are the most important for the suitability of the habitat, and their values increase with the harsher climatic conditions. The average annual temperature of its suitable habitats will increase by 1.6 to 2.1 degrees Celsius in the next three decades. The height of its suitable habitats will increase from 115 to 190 meters. As a result, the level of its suitable habitat decreases in response to climate change. Also, under climate scenarios, 30.2% of suitable climate habitats will be lost in 2050, and current unsuitable habitats will increase by 29.4%.
Discussion and ConclusionIn general; climate change and increase in temperature will cause B. tomentellus species to move to higher latitudes along the altitude gradient. Therefore, in the next three decades, there is a risk of removing it from the rangeland ecosystems of Ardabil province.
Keywords: Rangeland ecosystems, Climate Change, logistic regression, Climate scenario, species distribution model -
BACKGROUND AND OBJECTIVES
Indonesia's economic growth is estimated to be driven by high levels of consumption which lead to large amounts of waste. Education is required to raise environmental awareness among the population as it is one of the ways to overcome the waste issue, especially in urban areas, which are the engines of economic growth. This study aims to determine whether the higher levels of education have a greater impact on citizens regarding environmental concerns such as littering.
METHODSThe study took logistics regression on the primary data survey from 7 cities (Jakarta, Jambi, Muaro Jambi, Ambon, Padang, Surabaya, and Tasikmalaya) in Indonesia during 2019-2021. The survey includes 563 observations on the household level, involving a total of 2,349 respondents. The logistic regression predicts the likelihood of urban citizens to litter, given their socio-economic backgrounds and existing littering behavior and environmental awareness.
FINDINGSThis study found that education did not affect decreasing the value of littering behavior as expected since it is estimated that an increase of 1 year in school will increase the probability of littering by 0.0189. Formal education is not enough to decrease the probability of littering behavior on the individual level. In contrast, informal education taught on keeping a clean environment matters is better than conventional formal education. Besides that, having self-initiative on environmental caring and good habits from childhood will decrease the probability of littering on an individual level. An individual has a self-initiative, the probability of littering will be 0.1732 times lower than those who do not have self-initiative. This study also found that per capita income and per capita expenditure in big cities in Indonesia ranged between USD 156,903 and USD 116,857. These economic factors affect the behavior of citizens not to litter. The per capita expenditure increasing by USD 1 per person per day will decrease the probability of littering by -0.0468. However, these factors are not enough to minimize the littering behavior since the disposal place availability becomes another keys factor in decreasing littering behavior on urban citizens.
CONCLUSIONThe government should also focus on building citizens' behavior regarding waste management awareness especially building good habits since childhood and individual initiative, simultaneously implementing the programs to reduce waste production.
Keywords: Awareness, Behavior, education, Littering, Logistic regression, Waste management -
BACKGROUND AND OBJECTIVESThe sheer volume of electrical and electronic waste (e-waste) has presently been generated in Vietnam, posing a growing concern regarding its impact can have on the environment and human health. Therefore, the need for developing policies and regulations towards the environmentally sound management of e-waste is becoming crucial. Although the municipalities play an important role in e-waste recycling program, there does not appear to be any study involving residents’ perceptions on e-waste management. This paper aims to examine the influencing factors of end users’ willingness to pay and their payment preferences toward e-waste recycling.METHODSThe logistic regression model was employed to analyze a qualified data set collected through a personal interview survey in Danang city, Vietnam. All analyses were conducted using Statistical Package for Social Sciences software (version 22.0).FINDINGSThe results revealed that the end users’ willingness to participate in recycling programs, laws and regulations, inconvenience of recycling and past experience were four key determinants significantly contributing to the willingness to pay for recycling e-waste. With regards recycling payment methods, most of the participants (36%) were in favor of deposit and refund scheme, while pre-disposal fees and advanced recycling fees came in second and third place (25.8% and 21%, respectively), making monthly payment of recycling fees the least preferred (10.2%).CONCLUSIONThese findings may provide policy-makers with crucial information for better e-waste management policy development, which helps address the conflict between development and conservation, may be applicable in Vietnam and other countries as well.Keywords: E-waste management, Logistic regression, Payment preferences, Vietnam, Willingness to pay
-
سابقه و هدف
مدل سازی توزیع گونه ای، روشی رایج برای درک روابط میان یک گونه و محیط اطرافش است و برای پیش بینی تغییرات در توزیع همگام با تغییرات محیطی مورد استفاده قرار می گیرد. تحقیق های گسترده ای در منطقه های مختلف دنیا براساس این مدل ها انجام گرفته است. در این مطالعه، توزیع پتانسیل گونه ارس1، گونه سنجه و یکی از مهم ترین گونه های درختی جنگل های ایران و تورانی، در کوهستان البرز با استفاده از 38 پارامتر محیطی با استفاده از مدل های توزیع گونه ای Domain و رگرسیون لجستیک2 مورد بررسی قرار گرفته است.
مواد و روش هامنطقه مورد مطالعه، شامل بخش هایی از کوهستان البرز است که در شمال ایران واقع شده و دارای مساحتی برابر با 14/14656 کیلومترمربع می باشد. در تحقیق حاضر، برای تعیین سایت های نمونه برداری، از روش تصادفی طبقه بندی شده استفاده گردید و در نهایت تعداد 390 سایت رخداد (240 سایت حضور و 150 سایت عدم حضور) گونه Juniperus excelsa در مقیاس 30 ثانیه (کمابیش معادل 1کیلومتر* 1 کیلومتر) به عنوان ورودی مدل مورد مطالعه قرار گرفت. همچنین، تعداد 38 پارامتر محیطی به عنوان متغیر پیش بینی کننده برای اجرای دو مدل Domain و Logistic Regression مد نظر قرار گرفت.
نتایج و بحثنتایج نشان داد که مدل Domain کارایی بالایی برای پیش بینی رویشگاه Juniperus excelsa با 0.97 AUC=، Kappa=0.730 و TSS=0.91 داراست. براساس نتایج به دست آمده، منطقه های با کمترین پتانسیل حضور Juniperus excelsa 95/5665 کیلومتر مربع، پتانسیل متوسط 1/2033 کیلومتر مربع، پتانسیل خوب، 38/3076 کیلومترمربع، پتانسیل بسیار خوب 42/3063 کیلومترمربع و پتانسیل عالی 29/817 از سطح منطقه را به خود اختصاص داده اند. نتایج به دست آمده از اجرای مدل رگرسیون لجستیک گویای آن است که 37/5084 کیلومتر مربع از منطقه مورد مطالعه در طبقه پتانسیل ضعیف، 35/2539 کیلومتر مربع پتانسیل متوسط، 21/1410 پتانسیل خوب و 84/1104 کیلومترمربع پتانسیل بسیار خوب و 37/4517 کیلومترمربع پتانسیل عالی قرار گرفته است. همچنین نتایج نشان داد که شرایط مطلوب رویشگاهی گونه Juniperus excelsa در منطقه هایی است که اختلاف حداکثر و حداقل درجه حرارت سالانه بین 5/15 تا 13 درجه سانتی گراد، بارش فصلی 90 - 64 میلی متر، بارش سردترین فصل سال 60 - 35 میلی متر، ارتفاع از سطح دریا، 3100 - 1800 متر، در جهات جغرافیایی جنوب، جنوب شرق و شرق، شیب 30 - 10 درصد است، همچنین احتمال حضور گونه در منطقه هایی که کمترین فاصله را با خط برف و آبراهه دارند و روی صخره هایی از جنس آهک شیلی و آهک دولومیتی افزایش می یابد. همچنین، در بخش هایی از منطقه که گونه Juniperus excelsa مشاهده می شود، سنجه NDVI بین 38/0 تا 12/0 تغییر می نماید. نتایج ارزیابی عملکرد مدل ها، نشان داد که مدل Domain دارای کارایی بالاتری در پیش بینی رویشگاه مطلوب گونه Juniperus excelsa نسبت به مدل رگرسیون لجستیک در منطقه مورد مطالعه می باشد که با نتایج Hernandez et al. (2006) و (Tsoar et al. (2007 که عملکرد بالای این مدل را نشان دادند، تطابق دارد.
نتیجه گیریبا بکارگیری مدل توزیع گونه ای می توان برنامه مدیریتی مناسب برای بخش های مختلف رویشگاه را بیان نمود. منطقه های با پتانسیل ضعیف، به طور معمول رویشگاه حدی گونه هستند و جمعیت ها در این منطقه ها آسیب پذیرتر از دیگر منطقه ها هستند؛ منطقه های با پتانسیل بسیار خوب و عالی مناسب مدیریت به صورت ذخیره گاه جنگلی یا منطقه حفاظت شده هستند. برای جنگل کاری و توسعه و احیای اکوتیپ بومی، عرصه هایی در مناطق با پتانسیل خوب تا عالی که بدون پوشش درختی قابل توجه هستند، مناسب می باشند. تحقیق حاضر نشان داد که مدل Domian با وجود آنکه تنها از داده های حضور استفاده می کند، می تواند روش مفیدی جهت پیش بینی رویشگاه های مطلوب گونه Juniperus excelsa در کوهستان البرز باشد. بنابراین می توان اظهار نمود که مدل های توزیع گونه ای، با دقت قبل قبولی کارایی لازم را در برآورد پراکنش گونه داشته و می توانند جهت بیان راهکارهای حفاظتی توسط متخصصان مورد استفاده قرار گیرند.
کلید واژگان: جنگل های ایران و تورانی، Domain، داده های محیطی، رگرسیون لجستیکIntroductionSpecies distribution modeling is a common method for understanding the relationships between a species and its environment and is used to predict the changes in distribution due to environmental changes. A lot of research has been done around the world based on these models. In this study, the optimal habitat of Juniperus excelsa, an indicator species, and the most important tree species in Irano-Turanian forests in the Alborz Mountains have been investigated using 38 environmental parameters and domain and logistic regression models.
Material and methodsThe study area consists of parts of the Alborz Mountains located in the north of Iran with an area of 14656 km2. In the present study, a stratified random sampling method was used to determine the sampling sites. Finally, 390 occurrence sites (240 presence sites and 150 absentee sites) of J. excelsa at a 30-second scale (approximately 1 km×1 km) as the input model was studied. Also, 38 environmental parameters were considered as predictive variables for implementing two models of the domain and logistic regression.
Results and discussionThe results showed that the domain model had a high performance for predicting the habitat of J. excelsa with AUC =0.97, Kappa =0.730, and TSS = 0.91. Based on the results, the areas with the lowest potential for the presence of J. excelsa were 5665.95 km2, the moderate potential was 2033.1 km2, the good potential was 3076.38 km2, the very good potential was 3063.42 km2, and the high potential was 817.29 km2. The results obtained from the implementation of the logistic regression model indicated that 5084.37 km2 of the studied area was in the class of least potential, 2539.35 km2 had moderate potential, 1410.21 km2 had good potential, 1104. 84 km2 had very good potential, and 4517.37 km2 had high potential. Also, the results showed that the suitable habitats for J. excelsa were regions with a mean diurnal range of 13 °C and 15.5 °C, annual precipitation of 120-220 mm, precipitation of 64-90 mm, precipitation of coldest quarter of 35-60 mm, the altitude from the sea level of 3100-1800 m, and a slope of 30-10% in the southern, southeast, and east directions. Also, the probability of species occurrence was more in areas near the snow and water line as well as on calcic rocks. Also, in the habitat of J. excelsa the NDVI index varied between 0.38 and 0.20. The results of the performance evaluation of the models showed that the domain model had higher performance in predicting the suitable habitat of J. excelsa than the logistic regression model in the study area.
ConclusionSpecies distribution models can provide a suitable management plan for different parts of the habitat. Areas with low potential of suitable habitat are usually partial habitats and populations in these areas are more vulnerable than the others, whereas areas with very good potential are excellent for a protected area. Areas with good to the excellent potential that do not have significant tree cover are suitable for forestry and native ecosystem restoration. The present study showed that the domain model, despite using only presence data, can be a useful method for predicting the suitable habitat of J. excelsa in the Alborz Mountains. Therefore, it can be stated that species distribution models, with acceptable accuracy, have enough performance in the evaluation of species distribution and can be used to execute conservation strategies.
Keywords: Domain model, Environmental data, Irano-Turanian forests, Logistic regression -
Haftad-Gholleh protected area located in the central plateau of Iran host one of the mountainous vipers, Levantine viper (Macrovipera lebetina) which can be regarded as west and northeastern subspecies. Habitat destruction and illegal live trapping to extract venom can be considered as some of the most important factors which threats the species viability. To determine the most important factors which affect the species habitat use, I tried to use to modeling approaches of MaxEnt and Logistic regression focusing on the eight different independent variables and 15 locations of the species present. Both models with high validation criteria (AUC> 0.98) indicated that around one percent of the protected area can be regarded as a potential habitat for the target species. Two distal factors acted in the reverse direction as distance from the Human related landuse (7 km) showed the highest priority while the distance from traffic roads indicated the lowest effect on the species habitat usage. Two other most important variables which affect the species habitat selection were distance to the water resources and altitude. The present work's outputs can be used in the species protection in Haftad-Gholleh protected area.Keywords: habitat modeling, Logistic regression, Macrovipera lebetina, MaxEnt modeling approach
-
زمینه و هدف
تغییر در پوشش جنگلی در خدمات اکوسیستمی، تعادل کربن در جو و در نتیجه تغییرات آب و هوا نقش بسیار مهمی ایفا می کند. هدف از این تحقیق مقایسه سه روش شبکه عصبی مصنوعی، رگرسیون لجستیک و یادگیری برمبنای نمونه وزنی مشابهت، جهت پیش بینی روند مکانی تغییرات پوشش جنگل است.
روش بررسیدر این مطالعه از نقشه های کاربری اراضی تولید شده از ماهواره Landsat سنجنده TM مربوط به سال های 1984 و 2012 استفاده شد. مدل سازی پتانسیل انتقال با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی، رگرسیون لجستیک و یادگیری برمبنای نمونه وزنی مشابهت و پیش بینی تغییرات برای بهترین مدل با استفاده از زنجیره مارکف انجام شد. به منظور برآورد صحت مدل سازی از آماره های ROC، نسبت موفقیت به هشدار خطا و عدد شایستگی استفاده شد.
یافته هانتایج بیان گر صحت بالای شبکه عصبی مصنوعی با میزان ROC برابر 975/0 ، نسبت موفقیت به هشدار خطا 63 درصد و عدد شایستگی 12 درصد می باشد.
بحث و نتیجه گیریشبکه های عصبی مصنوعی در مقایسه با رگرسیون لجستیک و یادگیری بر مبنای نمونه وزنی مشابهت از صحت بالاتر و خطای کم تری در مدل سازی و پیش بینی تغییرات جنگل برخوردارند.
کلید واژگان: جنگل زدایی، شبکه عصبی مصنوعی، رگرسیون لجستیگ، یادگیری بر مبنای نمونه وزنی مشابهت، حوزه آبخیز گرگانرودBackground and ObjectiveThe change in forest cover plays a vital role in ecosystem services, atmospheric carbon balance and thus climate change. The goal of this study is comparison of three procedure of Artificial Neural Network, Logistic regression and Similarity weighted Instance-based Learning (SIM Weight) to predict spatial trend of forest cover change.
MethodIn this study, land use maps for the periods 1984 and 2012 derived from Landsat TM satellite imagery, was used. Transition potential modeling using artificial neural network, Logistic regression and Similarity weighted Instance-based Learning and prediction based on the best model using Markov chain model was performed. In order to assess the accuracy of modeling, statistics of relative performance characteristic (ROC), ratio Hits/False Alarms and figure of merit was used.
FindingsThe results show the accuracy of artificial neural network with the ROC equal to 0.975, the ratio Hits/False Alarms equal to 63 percent and the figure of merit is equal to 12 percent.
Discussion and Conclusions
Artificial Neural Networks in comparison with Logistic Regression and Similarity weighted Instance-based Learning has higher accuracy and less error in modeling and predicting of forest changes.
Keywords: deforestation, Neural Networks, logistic regression, Similarity weighted Instance-based Learning in modeling, Gorganrood watershed -
زیستگاه های طبیعی از جمله مراتع و جنگل ها به عنوان یکی از مهمترین عناصر محیط زیست نقش بسیار مهمی در زندگی موجودات زنده و از جمله انسان دارند. در دهه های قبل و عصر حاضر توسعه شهری چنان بوده که به ایجاد عدم تعادل در چگونگی استفاده از اراضی شهری منجر شده و تبدیل کاربری های بکر به کاربری های شهری را در پی داشته است. در تحقیق حاضر برای پی بردن به تغییرات کاربری شهری، مرتعی و جنگل، شهر بهبهان، تصاویر ماهواره لندست سنجنده های ETM+ سال 1378 و OLI سال 1392 تجزیه و تحلیل شد. برای پیش بینی روند تغییرات تا سال 1406 از نقشه های پتانسیل انتقال رگرسیون لجستیک و روش زنجیره مارکوف استفاده شد. نتایج بررسی مساحت ها در دوره اول (1392-1378) نشان می دهد که مساحت کاربری شهری از 1605 هکتار در سال 1378 به 3157 هکتار در سال 1392 افزایش یافته است. همچنین بیشترین تخریب در مراتع (6233 هکتار) و سپس جنگل ها رخ داده است. در دوره دوم نیز (1406-1392) مساحت جنگل ها نسبت به سال 1392 بدون تغییر باقی مانده است اما روند افزایشی توسعه شهری و کاهشی مساحت مراتع در چشم انداز 1406 نیز ادامه خواهد داشت. همچنین در بازه زمانی مورد مطالعه تخریب اراضی کشاورزی برای تبدیل به مناطق مسکونی به طور چشمگیری افزایش یافته است به گونه ای که طی سال های 1378 تا 1392، 291 هکتار و در سال 1406، 626 هکتار از اراضی کشاورزی برای اهداف ساخت و ساز تخریب شده اند.کلید واژگان: توسعه شهری، مراتع، جنگل ها، رگرسیون لجستیک، زنجیره مارکوفModeling Land Use Pattern, City Behbahan City in the Period 2000 - 2028 Using Remote Sensing and GISNatural habitats such as rangelands and forests as one of the most sensitive elements of the environment and an important role in living organisms, including humans. In the decades before the present era of urban development has been such that an imbalance in the use of urban land led and pristine converted to urban land in others. In the present study to understand the changes in urban land, pasture and forest in Behbahan, images Landsat ETM + sensor OLI 2000 and 2014 were analyzed. CROSSTAB was used to assess the changes occurred. As well as to predict the trends of the year 2028 from the transmission potential maps logistic regression and Markov chain method was used. Results of the survey area in the first period (2000-2014) shows that urban land area of 1605 hectares in 2000 to 3157 ha in 2014 has increased. The most degradation of rangelands (6233 ha) and forests has occurred. The second period (2014-2028) compared to the 2014forest area remains unchanged, but increased urban development and reducing the area of pastures in Outlook 2028 will continue. In the period studied, the destruction of agricultural land for conversion into residential areas has increased significantly so that during 2000 to 2014, 291 hectares and in 2028, 626 hectares of agricultural land for construction purposes have been demolished.Keywords: Urban development, Grasslands, Forests, Logistic regression, Markov chain
-
برنامه ریزی گردشگری طبیعی، نخستین اقدام در مدیریت مناطق طبیعی با رویکرد گردشگری است که در آن عرصه های مستعد طرح ریزی تفرجی، پهنه بندی می شوند. بنابراین یافتن منظره های زیبا می تواند به عنوان یکی از اصول برنامه ریزی تفرجی مطرح شود. در این پژوهش،آبخیز زیارت که یکی از قطب های گردشگری استان گلستان است جهت مدلسازی ارزش های زیبایی شناختی به روش رگرسیون لجستیک که قادر به برقراری ارتباط بین متغیر وابسته و متغیرهای مستقل است مورد بررسی قرار گرفت. متغیر وابسته مجموعه ای از نقاط زیبا و نازیبا و متغیرهای مستقل 8 معیار تیپ پوشش گیاهی، تراکم پوشش گیاهی، تنوع تراکم پوشش گیاهی، اکوتون پوشش گیاهی، قابلیت دید آبشار، قله، رودخانه و نقاط پر تنوع هستند. پس از نقشه سازی معیارها، در نهایت نقشه تناسب ارزش زیبایی شناختی بر اساس مدل آماری رگرسیون لجستیک تهیه شد. نتایج ارزیابی مدل رگرسیونی برازش داده شده با مقادیر ROCبرابر با 879/0و Pseudo-R2 برابر با 4129/0 بیانگر درستی و اعتبار نسبتا بالای مدل است. نتایج نشان می دهد پهنه هایی که دارای ارزش زیبایی شناختی بالاتری هستند بیشتر در ارتفاعات و محدوده ی مرکزی ، حاشیه خط الراس های شرقی و غربی و بخش جنوبی حوزه قرار دارند. نتایج حاصل از این تحقیق، می تواند فرآیند تصمیم گیری برای مکان یابی و انتخاب مناطق تفرجگاهی زیباتر را تسهیل نماید.کلید واژگان: گردشگری، ارزیابی ارزش های زیبایی شناختی، رگرسیون لجستیک، آبخیز زیارتIntroductionMain trend of ecotourism is nature and its beauties; so finding the beautiful landscapes and evaluating aesthetic values of the area would be considered as one of the principles of recreational planning. Scenic beauty is a major component of every encounter with the natural environment in tourism and recreation activities. Visual elements of landscape not only present aesthetical values but also verify the mutual relationships of these values in cultural, economic and biological dimensions. The perceived aesthetic value of landscape is beyond identifying processes of physical and biological signs on the landscape and virtually is a perceptional process originated from visual aesthetic exchanges between the observer and geographic space. This perception is a process through which sensory information can be detected and classified into meaningful structures. The aesthetic appreciation of a landscape as it is perceived by humans has been a subject of theory development in various disciplines. With the development of land use planning, and its requirement for environmental data on which to base land use decisions, came an increased desire to elaborate valid means to quantify the scenic characteristics of landscapes. Due to the fact that visual sense has the highest amount of influence on the quality of individuals recreational experience, visual quality assessment seems to be essential. Integration of GIS beside field surveys has provided more sophisticated decision support tools for solving complex management problems such as evaluating the scenic value considered as a non-quantifiable source in the recent past. Most studies have been conducted to assess the landscape visual quality in Iran is based on subjective approach and there is no references about objective assessment. Accordingly, the purpose of this research is to evaluate the visual quality of landscapes to single out more valuable landscapes.Materials And MethodSince the main trend of ecotourism is nature and its beauties so finding beautiful landscapes and evaluating aesthetic values of the area would be considered as one of the principles of recreational planning. Special geographic position, climate diversity, special topographic and geomorphologic statuses are considered as unique potentials of ecotourism. Given that, Ziarat watershed which is one of the tourism poles of the Golestan province in Iran and comprises the above mentioned characteristics was selected as the study area to assess and model the aesthetic value of its walking tracks using an objective approach as it named logistic regression method.
Regression model is a statistical model which explained the relationship between a phenomenon (the dependent variable) and some of its elements (independent variables) based on a defined set of observed data. Logistic regression model is a special type of regression model which independent variable in it is Boolean and attaches only zero or one. The main assumption of regression logistic is that the possibility of which the dependent variable attaches the one score (a positive response) is followed by a logistic curve and this amount would be calculated using the equation (1):Equation (1): p(Y=1/X)=(exp∑▒BX)/(1笚∑▒BX)
According to the above equation:P: Is the probability in which the dependent variable attaches One score.
X: Is the independent variables
B: Is the coefficients of the independent variables
This logarithmic change caused that the predicted possibility was in the range of 0 to 1.
Accuracy assessment of regression model:Accuracy assessment of regression model will be calculated using Pseudo-R2 and ROC indices. Pseudo-R2 will be examined the fitness of the model based up on the rate of the possibility as it followed (equation 2):Equation (2): Pseudo- R2 =1-( log(likelihood)/ log(Lo))
If Pseudo- R2 were higher than 0.2 , it would be regarded as a good fitness of model in spatial studies.
In summary, the main steps of this research are as it follows:Identifying effective criteria on scenic values of the study area (independent variables)
Marking the most beautiful points of the study area (dependent variable)
Mapping independent variables
Standardization of independent variables
Running the regression model
Accuracy assessment of regression model
Discussion ofResultsAfter data collection and mapping the factors affecting the aesthetic value of the study area, these criteria were standardized between 0-255. Finally eight criteria including tree type, vegetation density, diversity of vegetation density, ecotone of tree type, viewshed layer for waterfalls, peaks and rivers along the walking tracks and visibility of points with higher diversity were inserted in the model as independent variables. As mentioned in previous part, dependent variable is a Boolean layer including beautiful and non-beautiful point of the study area. Finally, after the implementation of the model, each variable with respect to their impact on the aesthetic value, has allocated separated regression weight as it shown in table 1.
Table 1. Regression coefficient assigned to each criterion
Independent variable Regression coefficient
Tree type 0.00113912
Vegetation density 0.01807187
Diversity of vegetation density 0.01763468
Ecotone of tree type
Waterfall viewshed -0.00324110
0.08655779
Peaks viewshed 0.00562768
Rivers viewshed 0.00970483
High diversity point viewshed 0.01256638
Intercept -7.2442
The results of regression model (coefficients) shows that the ecoton of tree type has an inverse relationship with aesthetic value and by increasing the ecotone value, the aesthetic value will be decreased While other parameters have a direct relationship with aesthetic value.
The model was validated using Pseudo-R2 and ROC indices. The estimated value of Pseudo- R2 for this model was equal to 0.4129, and this amount was higher than 0.2 which represented the good fitness of model. Validating by ROC confirmed the results of the model too, ROC index was equal to 0.875.
Fig (1) shows the prediction map of the model. This map has predicted aesthetic value of the study area using the independent variables.
Fig (1): Prediction map of the aesthetic value using logistic regression model
In order to determine the importance of each independent variable, we tried to remove each of variables from the regression equation and examined its impact of each criterion (fig 2). The indices of river and the visibility of high diverse point were the most effective criteria.
Fig (2): The elimination effect of each independent variable on models validityConclusionThe development of measuring aesthetic/environmental quality has made progress over the last years. In addition, it is possible to create statistically reliable maps to predict visual quality of environment. The process is relatively efficient and effective. Planners, designers, and citizens can measure the perceived effects of spatial treatments and can assess the perceived impact of various proposals and plans. The represented approach in this research is one more tool in a toolbox of expert and statistical measures to understand the impacts proposals and plans may have upon the environment. The proposed approach (not with the same criteria as each region can differ in terms of their biophysical characteristics) can be conducted in other similar geographic regions to evaluate and rank the scenic beauty of landscapes.
The results showed that the zones which have had more aesthetic value often has been located in central region, eastern and western ridge and south part of the study area. Validating the regression model by Pseudo-R2 and ROC indexes showed the high capability of model to determine the areas which have the high aesthetic quality. The results of this research canKeywords: Ecotourism, Aesthetic values assessment, Logistic Regression, Ziarat watershed -
مدل سازی نیازمندی های زیستگاهی کفتار راه راه (Hyaena hyaena) در منطقه حفاظت شده لشگر در، استان همدانکفتار راه راه (Hyaena hyaena hyaena) گونه ای است از راسته گوشتخواران که با خوردن حیوانات مرده نقش مهمی در پاکسازی طبیعت و جلوگیری از انتشار آلودگی ها و بیماری ها دارد. متاسفانه در مورد وضعیت زیستی و پراکنش این گونه در ایران، اطلاعات کمی موجود است. در این پژوهش، وضعیت پراکندگی و زیستگاه کفتار راه راه در منطقه حفاظت شده لشگردر بررسی شد. بدین منظور ابتدا منطقه به بخش های مطالعاتی تقسیم و مسیرهای پیمایش در هر بخش مشخص شد. حضور کفتار راه راه با مشاهده مستقیم و از روی آثار و شواهد حضور مانند: لانه، سرگین، لاشه کفتار و رد پا بررسی شد. پس از ثبت اطلاعات صحرایی، نقاط حاصل از مجموعه بازدیدها توسط نرم افزار Arc GIS 9.2 روی نقشه منطقه انتقال یافت. طی 30 بازدید میدانی که از مهرماه سال 1389 تا مهر 1390 به طول انجامید، در مجموع 80 نقطه حضور و عدم حضور کفتار به همراه برخی فاکتورهای زیستی که زندگی گونه به آنها وابسته است، با استفاده از رگرسیون منطقی دوتایی مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفتند. نتیجه این پژوهش حاکی از آن بود که ارتفاع و تیپ زیستگاهی، فاصله از مناطق مسکونی و شدت تغییر کاربری زمین در تعیین زیستگاه مطلوب گونه نقش به سزایی دارد. همچنین، بیشترین فراوانی نمایه ها در دو بخش 2 و 3 به خصوص مناطق دره رومسه و دره نیزار مشاهده شد و لانه های کفتار هم در این دو بخش بودند.کلید واژگان: مدل سازی زیستگاه، کفتار راه راه، پراکندگی، رگرسیون لجستیک، لشگردرStriped hyena is a member of carnivorous species that eats dead animals and plays an important role in clearing nature and preventing disease. There is little information about the biology and distribution of this species in Iran. In this study habitat and distribution of striped hyena have evaluated in lashgardar protected area. At first study area divided in two parts and determined traversal paths in each part. Striped hyenas present point was investigated with the direct observation and using siegne like dung, hyaena carcasses and the track. Field observation of the hyena presence point recorded on the Map by using Gps data in Arc GIS 9.2 software. Field Survey carried from October 2010 to octobr 2011 and Lasted 30 days. Environmental variables by the presence/absence data in 80 locations recorded and data analyzed by using binary logistic regression. The results showed that hyaena suitable habitat depends on altitude and habitat type, distance from residential and the intensity of land use change. The most frequency of the sings observed in part 2.Keywords: Habitat modelling, Striped hyena, Distribution, Logistic regression, Lashgardar
-
زمینه و هدف
مساحت، شکل و آرایش مکانی لکه های زیستگاهی از جمله مهمترین معیارهای بوم شناسی سیمای سرزمین می باشند که در ارزیابی زیستگاه و تعیین مطلوبیت زیستگاه کاربرد دارد. گوسفند وحشی از گاوسانان موجود در پارک ملی کویر می باشد. این گونه برای فرار از دست طعمه خواران نیازمند به تپه ماهورها و مناطق با شیب بالا می باشد تا در صورت تهدید به این گریزگاه ها پناه ببرد و این تپه ماهورها به عنوان پناه از مهم ترین عوامل زیستگاهی این گونه است. به منظور مدیریت موثرتر آن، تعیین زیستگاه های مطلوب تر و حفاظت بیش تر از این مناطق ضروری می باشد.
روش بررسیدر این پژوهش با استفاده از رویکرد رگرسیون منطقی داده های حضور و عدم حضوری که طی بازدیدهای میدانی از پاییز 1388 تا پایان تابستان 1389 جمع آوری گردید و با استفاده از معیارهای بوم شناسی سیمای سرزمین از جمله شکل، اندازه و مجاورت لکه های زیستگاهی که برای این گونه بر اساس شیب تعریف شده است، مدل مطلوبیت زیستگاه برای گوسفند وحشی در پارک ملی کویر با استفاده از روش رگرسیون منطقی بدست آمد.
نتایجمیزان بالای آزمون هوسمر لمشو برای مدل مبتنی بر رگرسیون منطقی نشان دهنده برازش مدل با داده های استفاده شده برای ساخت مدل دارد. نسبت بالای کسر برتری درجه بندی لکه های زیستگاهی (31/1) بیانگر تاثیر بالای این عامل بر مطلوبیت زیستگاه گوسفند وحشی و اهمیت گریزگاه ها در زیستگاه گوسفند وحشی می باشد. میزان بالای سطح زیر منحنی ROC (حدود 97/0) در این پژوهش، نشان دهنده قابلیت بالای مدل مبتنی بر رویکرد رگرسیون منطقی در تفکیک زیستگاه های مطلوب و نامطلوب از یکدیگر می باشد.
کلید واژگان: گوسفند وحشی، پارک ملی کویر، لکه های زیستگاهی، مدل مطلوبیت زیستگاه، رگرسیون منطقیAim and scope: The area, shape and configuration of habitat patches are crucial features in landscape ecology studies, and they are also important to habitat evaluation and habitat suitability.Wild sheep is from Bovidae Family found in Kavir national park. The most important feature of the habitat of wild sheep is proximity to escape terrain (as cover for avoiding of predators). Understanding habitat requirements in landscape level is essential for successful management and conservation of wild sheep.
Materials: We used logistic regression approach to develop habitat suitability model for wild sheep in Kavir national park with Using landscape ecology metrics such as shape, size and proximity of habitat patches and based on field data gathered from autumn 2009 to summer 2010 .ResultsDue to the Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test statistic is greater than .05, So the model has adequate fit. Habitat suitability model indicated good discrimination based on the receiver-operation characteristic (ROC) criteria (ROC> 0.97), indicating habitat suitability model can explain distribution of wild sheep reasonably well.
Keywords: wild sheep, Kavir National Park, Habitat Patches, Habitat Suitability Model, Logistic regression -
یکی از شرط های لازم برای حفاظت پایدار گونه ها شناخت کامل نیازهای زیستگاهی و پارامترهای تاثیرگذار بر انتخاب زیستگاه آنهاست. کوکر شکم سیاه (Pterocles orientalis) پرنده ای است که در پناهگاه حیات وحش شیراحمد و برخی دشت های جنوبی سبزوار زیست می کند با وجود این که به شدت تحت شکار و تخریب زیستگاه است، از جمله پرندگانی است که تاکنون ناشناخته مانده است. در این مطالعه مکان های حضور و عدم حضور پرنده جهت ثبت پارامترهای زیستگاهی شناسایی و برای تعیین ارتباط آن ها با حضور یا عدم حضور پرنده، میزان معنی داری هر یک با استفاده از روش رگرسیون منطقی مورد آزمون قرار گرفت. طبق شواهد به دست آمده از این مطالعه ارتفاع پوشش گیاهی، ارتفاع بلندترین بوته، درصد تاج پوشش، پوشش سنگی، فاصله تا جاده، فاصله از آبشخور، ارتفاع و شیب به صورت منفی و وجود لانه مورچه، درصد سنگریزه و تعداد سنگ با ارتباط مثبت بر حضور و عدم حضور کوکر شکم سیاه در سطح زیستگاه موثرند (0/05 >p).کلید واژگان: انتخاب زیستگاه، کوکر شکم سیاه، رگرسیون منطقی، شیراحمدThe understanding of the species habitat requirements and parameters affecting the habitat selection would be essential for sustainable coservation. The black-beilled sandgrous (Pterocles orientalis) occurs in some southern plains of Sabzevar including Shir-Ahmad Wildlife Refuge. Although it suffers intensive habitat destruction and hunting, still there is no enough information about its population ecology in this distribution area. The study area was surveyed for recording presence and absence sites of bird. Using logistic regression analysis the association between species presence/absence and habitat parameters was examined. It was found that vegetation height, height of tallest shrub, canopy cover percentage, stony coverage, distance to roads, distance to water resource, altitude and slope, negatively and ant nest occurring, gravel percentage and stone number ,positively, in assessment plots are significantly associated with the black-beilled sandgrous presence (p<0.05).Keywords: Habitat selection, black-bellied sandgrouse, logistic regression, Shir Ahmad wildlife refuge
-
تغییرات پوشش سرزمین و توسعه شهرها سبب تخریب زیستگاه های طبیعی و کاهش تنوع زیستی شده است. یکی از روش های مورد استفاده برنامه ریزان جهت کنترل روند تغییرات پوشش سرزمین و کاربری اراضی، مدل سازی می باشد. این مطالعه، با هدف مقایسه رگرسیون لجستیک و پرسپترون چندلایه شبکه عصبی مصنوعی جهت مدل سازی پتانسیل انتقال تغییر پوشش سرزمین سواحل استان مازندران انجام شد. جهت تحلیل تغییرات منطقه از تصاویر ماهواره Landsat متعلق به سال های 1367، 1379، 1385 و 1390، مورد استفاده قرار گرفت. همچنین، مدل سازی پتانسیل انتقال با استفاده از رگرسیون لجستیک و پرسپترون چندلایه شبکه عصبی مصنوعی انجام پذیرفت. جهت پیش بینی تغییر پوشش سرزمین سال 1390، از دوره واسنجی 1385-1379 با استفاده از زنجیره مارکف و مدل پیش بینی سخت استفاده شد. صحت مدل سازی نیز با استفاده از ضریب کاپا ارزیابی شد. نتایج حاصل از ضرایب کاپا نشان داد که اگرچه رگرسیون لجستیک (0/8456) دقت بالاتری نسبت به پرسپترون چندلایه شبکه عصبی مصنوعی (0/8276) دارد، خطی کردن متغیرها، تاثیر زیادی در افزایش صحت مدل در منطقه مورد مطالعه نداشته است.
کلید واژگان: مدل سازی پتانسیل انتقال، رگرسیون لجستیک، پرسپترون چندلایه شبکه عصبی مصنوعی، ارزیابی صحت، سواحل استان مازندرانLand cover changes and residential developments result in destruction of natural habitats and biodiversity. Land cover models are one of the most important methods to evaluate this trend. The objective of this study was comparison of Logistic Regression (LR) and Multi-Layer Perceptron Artificial Neural Networks (MLP ANNs) algorithms for transition potential modeling of coastal areas of Mazindaran province. Landsat satellite imageries, specifically 1988, 2001, 2006, and 2010 were used for change analysis. In addition, transition potential modeling was conducted using a logistic regression and multi layer perceptron artificial neural network. Each calibration period 2001–2006 was examined using Markov chain and hard prediction for extrapolating the year 2010. The accuracy assessment model was determined by kappa index. The results showed that logistic regression (0.8456) was more accurate than the multi layer perceptron artificial neural network (0.8276) in this study area.Keywords: Transition potential modeling, Logistic regression, Multi layer perceptron neural network, Accuracy assessment, Coastal areas of mazindaran province -
با وجود تنوع ژنتیکی بالای مارها و اهمیت آن ها به عنوان صیادان رده بالا در بسیاری از اکوسیستم ها، بوم شناسی بسیاری از گونه های مار هنوز ناشناخته است. در تحقیق حاضر، استفاده خردزیستگاه و کلان زیستگاه کفچه مار در پارک ملی گلستان مورد مطالعه قرار گرفت. تعداد 13متغیر خردزیستگاهی و کلان زیستگاهی به همراه داده های حضور و عدم حضور گونه در هر یک از 101 پلات نمونه برداری ثبت شد. پلات های نمونه برداری به ابعاد 12 12 متر و به تعداد 2 بار به ازای هر نقطه حضور تشکیل شد. بر این اساس، تعداد 53 پلات حضور و به همین تعداد پلات عدم حضور در فصل بهار و تعداد 48 پلات حضور و به همین تعداد پلات عدم حضور در فصل تابستان برداشت شد. تجزیه و تحلیل داده ها بر مبنای رگرسیون منطقی دوگانی انجام پذیرفت. نتایج نشان داد که پارامترهای زیستگاهی شامل میزان شیب، سطح پوشش سنگی و ارتفاع از سطح دریا موثرترین متغیرهای اثرگذار بر حضور گونه در فصل بهار هستند و متغیرهای سطح پوشش سنگی، میزان شیب و تراکم ساقه های چوبی موثرترین متغیرهای اثرگذار بر حضور کفچه مار در فصل تابستان می باشند. زیستگاه های استپی با مشخصاتی همانند درصد شیب پایین، ارتفاع کم، سطح پوشش سنگی و تراکم ساقه های چوبی بیشتر، در پارک ملی گلستان قابلیت پشتیبانی از کفچه مار را دارند.
کلید واژگان: پارک ملی گلستان، رگرسیون منطقی، کفچه مار، مطلوب بودن زیستگاهDespite their high diversity and importance as top predators in many ecosystems, the ecology of many snakes remains poorly understood. Here, we describe macro- and microhabitat use by the Ladle snake (Naja naja oxiana) in Golestan National Park. Presence and absence of species and 13 micro- and macroenvironmental variables were detected in each of 101 sampling plots distributed throughout the study area. The 12×12 meter sampling plots were established two times in each presence plot. Therefore 53 presence and 53 absence plots in spring and also 48 presence and 48 absence plots in summer were sampled. Data analysis was conducted using binary logistic regression. The results showed that habitat parameters including slope, area covered by stone, and elevation were the most significant predictors affecting Ladle snake presence in spring. In summer, the slope, density of woody stems and elevation were the most significant predictors affecting Ladle snake presence. Due to the characteristics including low slope, low elevation, high value of area covered by stone and higher density of woody stems, steppe habitats in Golestan National Park have the capability of supporting Ladle snake.Keywords: Habitat suitability, Golestan National Park, Logistic regression, Ladle snake -
پراکنش و استقرار جوامع گیاهی بر اساس دامنه بردباری گونه های آن ها نسبت به عوامل مختلف محیطی صورت میگیرد. بنابراین شناخت عوامل محیطی موثر بر استقرار و پراکنش پوشش گیاهی می تواند در راستای شناخت سازگاری گونه های بومی و به کارگیری آنها در فرآیند اصلاح و احیا مرتع کارآمد باشد. در چنین مطالعاتی چندین روش آماری قابل کاربرد است و هدف تحقیق حاضر بررسی کارآمدی روش رگرسیون لجستیک در تعیین روابط بین پوشش گیاهی و عوامل محیطی در یک منطقه نیمه خشک است. بنابراین مراتع پلور جهت این بررسی انتخاب شدند. عوامل محیطی مورد مطالعه شامل صفات خاک (15 مورد) ، عوامل توپوگرافی (3 مورد) و عوامل اقلیمی (6 مورد) بودند. نمونه برداری با روش طبقه بندی – تصادفی مساوی صورت گرفت و سه تیپ گیاهی غالب در منطقه تشخیص داده شد. روش آماری رگرسیون لجستیک برای تعیین عوامل موثر و ارائه مدل برای تیپهای غالب مورد استفاده قرار گرفت. سه تیپ گیاهی در منطقه تشخیص داده شد که استفاده از رگرسیون لجستیک نشان داد که حضور تیپ 1 با میانگین رطوبت نسبی سالانه، میانگین بارندگی سالانه رابطه معکوس و با ارتفاع رابطه مستقیم، حضور تیپ 2 با درصد آهک عمق اول رابطه مستقیم و ظرفیت نگهداری آب در عمق دوم رابطه عکس و حضور تیپ 3 با ماکزیمم درجه حرارت سالیانه رابطه عکس داشت. بطور کلی نتایج رگرسیون نشانگر این نکته است که از گروه عوامل خاکی درصد آهک، ظرفیت نگهداری آب و از گروه عوامل اقلیمی رطوبت نسبی سالانه، میانگین بارندگی سالانه و از عوامل توپوگرافی ارتفاع به عنوان موثرترین عامل بر پراکنش گونه های گیاهی شناخته شدند.
کلید واژگان: رگرسیون لجستیک، عوامل خاکی، عوامل توپوگرافی، عوامل اقلیمی، مراتع پلورThe distribution of plant communities is based on the tolerance range of plant species to various environmental factors. Thus, recognition of the environmental factors affecting the establishment and distribution of vegetation is efficient for the introduction of native species and using them in the process of restoration of rangeland. Such studies are done using several statistical methods. This research had the goal of investigation using logistic regression in the extraction of relationships between vegetation and environmental factors and was performed in a semiarid region (in Plour rangeland). Environmental factors including 15 edaphic factors, 3 topographic factors and 6 climatic factors were measured. The sampling method was randomized-systematic and 3 vegetation types were recognized in the study area. Logistic regression technique was used to determine effective factors on each plant type and model of plant types. The results showed that the vegetation distribution is mainly related to soil characteristics such as Caco3, WC and climate factors such as mrhs, mmps and and topographic factors such as elevation.
Keywords: Logistic regression, Edaphic factors, Topographic factors, Climate factors, Plour Rangeland -
آسیب پذیری طبیعی آبخوان را می توان امکان رسیدن آلاینده به آب زیرزمینی و انتشار در آن پس از آلوده شدن سطح زمین تعریف کرد. این ویژگی، خصوصیتی نسبی، بدون بعد و غیر قابل اندازه گیری بوده و نه ففط به ویژگی های آبخوان بلکه به خصوصیات زمین شناسی و هیدرولوژی منطقه نیز بستگی دارد. در زمینه بررسی آسیب پذیری آب زیرزمینی روش های مختلفی ابداع شده اند که در این میان، روش شاخص و بویژه DRASTIC به دلیل سهولت اجرا جزء پراستفاده ترین روش ها هستند. در روش DRASTIC هر مشخصه ای را که به طور بالقوه بر احتمال آلودگی تاثیرگذار باشد در یک مقیاس طبقه بندی کرده و پس از اعمال ضرایب مشخصه ها، نمره ای جهت ارزیابی آسیب پذیری ارائه می کند. نکته قابل توجه در این روش سلیقه ای بودن رتبه بندی و وزن دهی مشخصه هاست و می تواند سبب کاهش کیفیت نتایج شود. برای بهبود و اصلاح مدل DRASTIC پیشنهادهای زیادی را محققان ارائه داده اند. اکثر این محققان حذف مشخصه های کم اهمیت و یا اضافه کردن مشخصه های موثر، اصلاح ضرایب مدل و رتبه بندی مشخصه ها را پیشنهاد کرده اند. این تحقیق به منظور برطرف کردن ایرادهای ذکر شده و انتخاب مدل مناسب برای ارزیابی آسیب پذیری آبخوان به بررسی و مقایسه سه روش ترکیبی رگرسیون لجستیک، DRASTIC اصلاح شده و AHP-DRASTIC پرداخته و پس از جمع آوری مشخصه های ورودی، آسیب پذیری براساس مدل های مذکور محاسبه شد. در پایان به منظور انتخاب مدل مناسب از محاسبه ضریب همبستگی اسپیرمن بین غلظت نیترات و کلاس های آسیب پذیری استفاده شد. نتایج مبین دقت بالای روش AHP-DRASTIC نسبت به روش های ترکیبی مطالعه شده در این تحقیق بود.
کلید واژگان: AHP DRASTIC، DRASTIC، رگرسیون لجستیک، آسیب پذیری، آب زیرزمینیNatural aquifer vulnerability can be defined as reaching pollution to groundwater and the possibility to propogate in it after land contamination. This is a relative specification, with no dimension and cannot be measured; which it is not only depended on aquifer specification but also on geological and hydrological characteristics of the aquifer of the region. Varieties of methods have been developed for evaluating groundwater vulnerability and because of the ease of implementation index method and particular DRASTIC method are among of the widely used methods. Each parameter in the DRASTIC method that potentially affects the likelihood of contamination is categorized on the same scale and after applying coefficients of the parameters, vulnerability assessment is provided with a score. One important point in this method is that ranking and weighting of the parameters is highly depended on the personal decision and judgment which can reduce the quality of the results. Many suggestions for improving DRASTIC model have been developed by researchers. Most of the researchers suggested excluding less important parameters, adding affective parameters, modifying the model coefficients, and ranking parameters.In this research, in order to overcome the above mentioned drawbacks and selecting the appropriate model for assessing the vulnerability of aquifers; three
Methodslogistic regression, modified DRASTIC and AHP-DRASTIC are examined and compared, and after collecting input parameters, vulnerability is assessed based on the models. In order to select the most appropriate model and evaluating performance of the models, Spearman correlation coefficient for nitrate concentration and vulnerability class is used. The results indicate high performance of AHP-DRASTIC in comparison to the combined method.
Keywords: groundwater, AHP, DRASTIC, logistic regression, vulnerability
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.