عنوان مقاله :
مقايسه كارآيي مدلهاي ايراني ارزيابي خطر بيابانزايي MICDو IMDPA(مطالعه موردي: منطقه سبزوار)
عنوان فرعي :
Comparing efficiency of Iranian desert hazard assessment models, namely MICD and IMDPA (Case study: Sabzevar region)
پديد آورندگان :
سيلاخوري، اسماعيل نويسنده دانشجوي كارشناسي ارشد مديريت مناطق بياباني، دانشگاه علوم كشاورزي و منابع طبيعي گرگان Silakhori , Esmaeil , اونق، مجيد نويسنده استاد گروه مديريت مناطق بياباني، دانشگاه علوم كشاورزي و منابع طبيعي گرگان Ownegh, M. , سعدالدين، امير نويسنده دانشيار گروه آبخيزداري، دانشگاه علوم كشاورزي و منابع طبيعي گرگان Sadoddin, A. , فيلهكش، اسماعيل نويسنده عضو هيات علمي مركز تحقيقات كشاورزي و منابع طبيعي شهرستان سبزوار Filekesh, E.
اطلاعات موجودي :
فصلنامه سال 1393 شماره 0
كليدواژه :
منطقه سبزوار , مدل IMDPA , مدل MICD , شدت خطر بيابانزايي
چكيده فارسي :
براي ارزيابي و تهيه نقشه وضعيت بيابانزايي، مدلهاي مختلفي ارايه شده است. در اين پژوهش براي منطقه سبزوار ابتدا خطر بيابانزايي با 2 مدل ايراني MICD و IMDPA ارزيابي و سپس مدل برتر انتخاب گرديد. براي اين منظور، ابتدا نقشه واحدهاي كاري با استفاده از نقشههاي شيب، زمينشناسي، پوشش گياهي، كاربري اراضي، تصاوير ماهوارهاي لندست 5 در 96 رخساره تهيه گرديد. پس از ارزشدهي به شاخصهاي بيابانزايي هر مدل در واحدهاي كاري، نقشه خطر براي هر مدل تهيه شد. با توجه به بازديدهاي ميداني و مشاوره كارشناسان با تجربه بومي در اين زمينه نقشه حقايق زميني بهدست آمد سپس به ارزيابي كارايي دو مدل اقدام گرديد. براي بررسي ميزان انطباق بين نقشههاي شدت خطر بيابانزايي توسط دو مدل MICD و IMDPA با حقايق زميني از شاخص كاپا استفاده شد. تفاوت بين فراواني كلاسهاي نقشههاي خطر با آزمون مربع كاي مورد مقايسه قرار گرفت. براي انتخاب مدل برتر علاوه بر شاخص كاپا، از ضريب همبستگي ناپارامتريك اسپيرمن و كندال استفاده شد. نتايج مقايسه آماري كلاس بيابانزايي مدلهاي MICD و IMDPA با حقايق زميني نشان داد كه مدل MICD و IMDPA در سطح 1 درصد اختلاف معنيداري با يكديگر و حقايق زميني داشتند. تطابق نقشههاي خطر MICD و IMDPA با حقايق زميني بهترتيب متوسط و كم برآورد شد. نتايج بهدست آمده از مقايسه همبستگي اسپيرمن و كندال بين مدلها با حقايق زميني، با شاخص كاپا، خطاي كل و آزمون مربع كاي همسو بوده و همبستگي بالاي مدل MICD با حقايق زميني را نشان داد. در نهايت مدل MICD بهعنوان مدل برتر انتخاب گرديد.
چكيده لاتين :
There have been several models presented for evaluation and provision of the prevailing conditions of desertification. Two Iranian desertification models, namely MICD and IMDPA, were used to assess desertification hazard and select the best model for Sabzevar region. Firstly, work unit map (geomorphologic facies) was created using slope, geology, vegetation cover, land use, Landsat 5 satellite imagery and google earth data. Once scoring was at hand indicators, the relative hazard maps were produced. According to field observatories and incorporating advices from experienced connoisseurs of this field, ground truth map was prepared. In the next step, efficiency of the models was evaluated. In order to ascertain the level of compatibility between the hazard assessment maps produced by means of the MICD and IMDPA models and what was learned in the field, the Kappa index came to help. Differences between the frequencies of classes defined in the maps were investigated by applying the Chi-square test and along this, the most efficient model was chosen based on Kappa index as well as Spearman and Kendall’s correlations indices. Results from statistical comparison made between hazard assessment classes defined in the models and the ground truth showed significant differences (Pvalue < 0.01). The matchup between the out results of models and the ground truth was evaluated as average to low extents. On the other hand, drawing an analogy between the Spearman and Kendall’s Correlation indices outcomes in each model and the ground truth showed comparable results in which the Kappa index and Chi square index was included, and this led to this conclusion that the MICD performs well above the IMDPA. Finally, the MICD was chosen as the efficient model.
عنوان نشريه :
پژوهش هاي حفاظت آب و خاك
عنوان نشريه :
پژوهش هاي حفاظت آب و خاك
اطلاعات موجودي :
فصلنامه با شماره پیاپی 0 سال 1393
كلمات كليدي :
#تست#آزمون###امتحان