علی اصغر آل شیخ - استاد، دانشکده مهندسی ژئودزی و ژئوماتیک، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران
سعید مهری - دانشجوی دکترای مهندسی سیستم اطلاعات مکانی (GIS)، دانشکده مهندسی ژئودزی و ژئوماتیک، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران

جنگل های زاگرس بیشترین تاثیر را در تامین آب، حفظ خاک و تعدیل آب  و هوای کشور دارد. با این وجود بخش قابل توجهی از این جنگل ها دچار پدیده ی زوال درختان بلوط شده است. مشخص نبودن پارامترهای موثر در زوال و نحوه ی ارتباط پارامترها، از جمله عواملی هستند که باعث سخت تر شدن شناخت و مدل سازی این پدیده می شود. هدف این پژوهش تعیین پارامترهای تاثیرگذار برای مدل سازی زوال درختان بلوط و مدل سازی این پدیده با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در استان لرستان است. در این پژوهش، پارامترهای دما، بارش، ارتفاع، شیب، جهت، نوع خاک و میزان ریزگردها به عنوان پارامترهای اولیه انتخاب شدند. همچنین از عملگرهای ضرب، لگاریتم، تبدیلات هذلولی و آنالیز مولفه های اصلی برای ترکیب پارامترها استفاده شد. به دلیل معلوم نبودن نحوه ی ارتباط و میزان اثر هر پارامتر، از شبکه های عصبی مصنوعی برای مدل سازی پدیده زوال استفاده شد. در مجموع 385 ترکیب مختلف از پارامترهای اولیه، با استفاده از عملگرهای فوق تولید و در سه معماری پیش خور با سه لایه پنهان، احتمالاتی و معماری ماشین بردار پشتیبان در شبکه های عصبی، (در مجموع تعداد 1155 شبکه ی عصبی) ارزیابی شد. نتایج ارزیابی نشان داد معماری احتمالاتی (87/0=R) با ورودی های ارتفاع، جهت، شیب، ریز گرد، نوع خاک و مولفه ی اصلی (بارش و دما) بهترین عملکرد را در مدل سازی زوال درختان بلوط دارد. با توجه به نتایج، استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی احتمالاتی در شرایط عدم قطعیت و وجود دانش جزئی از پدیده، توصیه می شود. همچنین نتایج نشان دادند که استفاده از مولفه ی اصلی پارامترهای دما و بارش، استرس ناشی از خشکی را بهتر مدل می کند. استفاده از ترکیب بهینه ی پارامترها، در مدل احتمالاتی نسبت به ترکیب عادی، باعث افزایش 05/0 ضریب همبستگی شد.

آنالیز­ مولفه های اصلی, بلوط, جنگل های زاگرس, زوال, شبکه عصبی مصنوعی, ماشین بردار پشتیبان