|
|
مکانیابی مناطق دارای قابلیت نفوذپذیری با استفاده از مدل تجزیه و تحلیل تشخیصی آمیخته
|
|
|
|
|
نویسنده
|
جعفرزاده مریم سادات ,حقی زاده علی ,ویس کرمی ایرج
|
منبع
|
مرتع و آبخيزداري - 1402 - دوره : 76 - شماره : 3 - صفحه:287 -304
|
چکیده
|
کشاورزی، متداولترین مصرفکننده منابع آب زیرزمینی در دنیا بوده و اقتصاد زراعی شدیدا وابسته به آب زیرزمینی میباشد. استفاده از روشهای طبقهبندی در زمینههای علمی بسیاری، از جمله کشاورزی پایدار، به دلیل دخالت پارامترهای موثر بیشتر و متعاقبا نتایج دقیقتر، مورد توجه قرار گرفته است. مدلهای تحلیل تشخیصی نسبت به روشهای مدرن پیچیدهتر، دقیقتر بوده و کارایی بهتری دارند. درپژوهش حاضر، پتانسیلیابی مناطق مستعدنفوذ آب به داخل خاک در بخشهایی از شهرهای خمین، شازند، ازنا، الیگودرز و دورود (منطقه مطالعاتی ماربره)، با استفاده از روش تحلیل تشخیصی آمیخته (mda) مورد بررسی قرار گرفت. بهاینمنظور، نمونههای نفوذ برداشت شده با از روش استوانه مضاعف، همراه با لایههای محیطی ، به مدل معرفی شدند. بهمنظور صحتسنجی نتایج نیز از منحنی roc، شاخصهای cci، tss، recall و precision استفاده گردید. بر اساس نتایج، بخشهایی از شازند، خمین، دورود، ازنا و الیگودرز بهترتیب 6.2، 6.1، 12.7، 13.3 و 15.9% دارای پتانسیل نفوذپذیری زیاد و 20.1،16.5، 14.3، 19.6 و 10.8% دارای پتانسیل نفوذپذیری بسیار زیاد برآورد شدند. عمده این مناطق دارای بافت شنی و از نوع سازندهای کواترنری با کاربری کشاورزی و مرتع میباشند. ارزیابی صحت نتایج نیز با استفاده از شاخصهای صحتسنجی که به ترتیب 0.89%، 76.66، 0.53، 0.91 % و 0.73 % بدست آمدند، نشاندهنده کارایی قابل قبول، خوب و عالی مدل میباشد. نتایج این بررسی، میتواند در تصمیمات مدیران و برنامهریزان در رابطه با تغذیه آبهای زیرزمینی متناسب با نیازهای شهری و کشاورزی، مفید باشد، چرا که منابع آب زیرزمینی و اطمینان از پایداری آنها، عامل اصلی کشاورزی پایدار میباشد.
|
کلیدواژه
|
تحلیل تشخیصی آمیخته، طبقهبندی، تغذیه آب زیرزمینی، نفوذپذیری، حوزه آبخیز ماربره
|
آدرس
|
دانشگاه تهران, دانشکده منابع طبیعی, گروه احیای مناطق خشک و کوهستانی, ایران, دانشگاه لرستان, دانشکده منابع طبیعی, گروه آبخیزداری, ایران, مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان لرستان, ایران
|
پست الکترونیکی
|
irvayskarami@yahoo.com
|
|
|
|
|
|
|
|
|
locating areas with infiltration potential by using the mixture discriminant analysis model
|
|
|
Authors
|
jaafarzadeh maryam sadat ,haghizadeh ali ,vayskarami iraj
|
Abstract
|
agriculture is not only the largest user of groundwater resources throughout the world but also its economy is highly dependent on these sources. thanks to having more effective parameters and subsequently more accurate results, the classification methods in many fields, such as sustainable agriculture has been taken into consideration. discriminant analysis models are more complex, more accurate and more efficient in comparison to modern methods. in current study, the areas with infiltration potential located in some parts of khomein, shazand, azna, aligudarz and durood areas (marboreh watershed) were went under investigation using the mixture discriminant analysis (mda) model. for this purpose, the infiltration samples gathered by double ring test, with the environment-effecting layers on infiltration, were prepared and then introduced to r_studio, employed to run mda. in order to assess the results, validation indices (roc curve, cci, tss, recall and precision indices) were used. according to the results, 6.2, 6.1, 12.7, 13.3 and 15.9% of areas of shazand, khomein, durood, azna and aligodarz respectively lie in highly potential infiltration, whereas 1.1 16.5, 14.3, 19.6 and 10.8% of those areas were found to have extremely potential infiltration. most of these areas have sandy soil texture and quaternary formations with agricultural and range land uses. the accuracy indices that obtained as 0.89%, 76.66, 0.53, 0.91% and 0.73%, witnessing the acceptance and excellence of model performance. the results of this study can be useful in the decision-making for managers and planners regarding to the groundwater recharge in accordance with urban and agricultural needs, because groundwater resources and ensuring their stability are the main factors for sustainable agriculture.
|
Keywords
|
classification ,groundwater recharge ,infiltration ,marboreh watershed ,mixture discriminant analysis
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|