
تعداد نشریات | 21 |
تعداد شمارهها | 314 |
تعداد مقالات | 3,321 |
تعداد مشاهده مقاله | 3,546,638 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 2,591,253 |
بهرهگیری از شاخصهای اقلیمی و رویکرد تصمیمگیری چند معیاره در پیشبینی عملکرد محصول در راستای سیاستگذاری کشاورزی | ||
مجله پژوهش های خشکسالی و تغییراقلیم | ||
دوره 2، شماره 3 - شماره پیاپی 7، آذر 1403، صفحه 49-66 اصل مقاله (1.42 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22077/jdcr.2024.7942.1072 | ||
نویسندگان | ||
لاله پرویز* 1؛ بیتا کاظمی2؛ میر احمد هاتف3 | ||
1دانشیار، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید مدنی آذربایجان، تبریز، ایران. | ||
2دانشجوی کارشناسی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید مدنی آذربایجان، تبریز، ایران. | ||
3دانش آموخته کارشناسی ارشد سنجش از دور و GIS ، کارشناس اداره آبخیزداری آذربایجان شرقی، تبریز، ایران. | ||
چکیده | ||
در پیشبینی عملکرد محصول فناوری با هزینه کم و دقت بالا برای تسهیل در مدیریت کشاورزی مورد نیاز است. در این راستا عملکرد گندم در استانهای آذربایجان شرقی و غربی با شاخصهای اقلیمی (شاخص لانگ، دومارتن،کوپن 1،کوپن 2، کوپن 3، آنگستروم، سیلیانینوف، ایوانف، خشکی، شاخص باران موثر و شاخص پوشش گیاهی) مدلسازی شدند. در این نوع مدلسازی از ترکیب شاخصها به صورت دو، سه و چهار شاخصه استفاده شد. در راستای تصمیمگیری در انتخاب شاخص اقلیمی مناسب در هر اقلیم در روند مدلسازی، براساس 5 آماره ارزیابی از تصمیمگیری چندمعیاره (TOPSIS) استفاده شد که روش آنتروپی شانون در تعیین میزان وزن شاخصها بهکار گرفته شد. میزان متوسط افزایش آماره تشابه (SIM) برای تمامی شاخصها از استان آذربایجان شرقی به غربی برابر با 13/2 درصد است که نشان دهنده عملکرد بهتر شاخصهای اقلیمی در استان آذربایجان غربی نسبت به شرقی است. استفاده از ترکیب شاخصها به شرط استفاده از شاخصی با عملکرد بهتر در حالت تک شاخصه دقت بالایی دارد، به عنوان مثال میزان افزایش SIM از حالت تک شاخصه به چهار شاخصه در استان آذربایجان شرقی 20/94 است. نتایج حاصل از تصمیمگیری چندمعیاره نشان داد که شاخصهایی با شاخص ایوانف در استان آذربایجان غربی و شاخص خشکی در استان آذربایجان شرقی تاثیر بالایی بر عملکرد گندم دارند. تعیین شاخص اقلیمی موثر در هر منطقه در پیشبینی عملکرد محصول بهعنوان ابزار قوی برای تصمیمگیری در مدیریت و اصلاح محصول میباشد. | ||
کلیدواژهها | ||
عملکرد؛ TOPSIS؛ ایوانف؛ خشکی | ||
مراجع | ||
Ansari ghojghar, M. (2023). Development of strategic wheat crop prediction toolkit using machine learning algorithms to reduce food security risks (case study: alborz province), Iranian Journal of Soil and Water Research, 53(10), 2277-2294. [In Persian]. doi: 10.22059/ijswr.2022.342638.669260. Bazgeer, S., Kamali, G. & Mortazavi, A. (2007). Wheat yield prediction through agrometeo-rological indices for Hamedan, Iran, Biaban (Desert Journal), 12, 33-38. doi: 10.22059/jdesert.2008.31063. Biswas, T., Majumder, A., Dey, S., Mandal, A., Ray, S., Kapoor, P., Emam, W., Kanthal, S., Ishizaka, A. & Matuka A. (2021). Evaluation of management practices in rice–wheat cropping system using multicriteria decision-making methods in conservation agriculture, Scientifc Reports, 13, 14(1), 8600. doi: 10.1038/s41598-024-58022-w. Dehghani Sargazi, H., Bazrafshan, O. & Zamani, H. (2021). Investigation of the effect of meteorological-agricultural drought on rainfed wheat yield in Iran using SPEI, Nivar, 45(114), 16-28. [In Persian]. doi: 10.30467/nivar.2021.295544.1198. Farajzadeh, M. & Khorani, A., Bazgir, S. & Zeaiean, P. (2013). Estimation of rainfed wheat yield using climatic-agricultural indicators and remote sensing in Kurdistan province, Iranian Remote Sensing and GIS Journal, 5(2), 35-52. [In Persian]. Khodjaev, S., Kuhn, L., Bobojonov, I. & Glauben, T. (2024). Combining multiple UAVBased indicators for wheat yield estimation, a case study from Germany, European Journal of Remote Sensing, 57(1), 2294121. doi: 10.1080/22797254.2023.2294121. Madani, A., Khasheyi, A., & Khakzad, S. (2021). Predictingrain fed barley crop yield using artifcial neural network and fuzzy neural systems in Khorasan province –Iran, Journal of Plant Production, 11(2), 75-92. [In Persian]. doi: 10.2./ jpps.2022.691244. Niedbała, G., Nowakowski, K., Rudowicz-Nawrocka, J., Piekutowska, M., Weres, J., Tomczak, R.J., Tyksiński, T. & Álvarez Pinto, A. (2019). Multicriteria prediction and simulation of winter wheat yield using extended qualitative and quantitative data based on artifcial neural networks, Applied Sciences, 9(14), 2773. doi: 10.3390/app9142773. Parviz, L. & Bonyadi, H. 2019. Wheat yield modeling using climate indices and hierarchical, Ecohydrology, 6(2), 479-491. [In Persian]. doi: 10.22059/ije.2019.272286.1013. Seyed Jalali, S.A., Sarmadian, F., Shorafa, M. & Mohammad Ismail, Z. (2016). Application of kriging and cokriging in predicting wheat yield using principal component analysis, Crop production Journal, 9(2), 213-224. [In Persian]. doi: 10.22069/ejcp.2016.3124. Tanabe, R., Matsui, T. & Tanaka, T.S. (2023). Winter wheat yield prediction using convolution neural networks and UAV-based multispectral imagery, Field Crops Research, 291, 1087. doi: 10.1016/j. fcr.2022.108786. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 190 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 128 |