عنوان :
كميسازي خدمت اكوسيستمي گرده¬افشاني با استفاده از روشهاي يادگيري ماشين در عرصههاي طبيعي استان مركزي
عنوان به انگليسي :
Quantifying the pollination ecosystem service by using machine learning methods in the natural areas of Markazi Province
نويسنده اصلي :
حسن بيگي مريم Hasanbiegi Maryam
استاد راهنما :
مروتي مريم Morovati Maryam
استاد مشاور :
كرمي پيمان Karami Peyman , الهي مهدي Elahi Mehdi
رشته تحصيلي :
علوم و مهندسي محيط زيست گرايش تنوع زيستي
مقطع تحصيلي :
كارشناسي ارشد
دانشكده :
كشاورزي و منابع طبيعي
گروه :
علوم و مهندسي محيط زيست
كليدواژه فارسي :
زنبور عسل , مدلسازي , سيماي سرزمين , مديريت اكوسيستم
كليدواژه لاتين :
honey bee , modeling , landscape , ecosystem management
چكيده :
گرده¬افشاني به¬عنوان يك خدمت مهم اكوسيستي در حفظ چرخه¬هاي و در نتيجه پايداري بوم¬سازگان و تنوع آن¬ها نقش مهمي و كليدي ايفا مي¬كنند. پرورش زنبور عسل، افزون بر توليد عسل مي¬تواند كمك فراواني براي توليد بيشتر محصولات كشاورزي باشد بخش زيادي از محصولات كشاورزي به دليل نقش زنبور عسل در كشاورزي مي¬باشند. از اين پژوهش¬هايي كه به بررسي گرده¬افشاني و پتانسيل گرده¬افشاني زنبور عسل بپردازد مي¬تواند در اولويت مطالعات مربوط به كشاورزي قرار گيرد. در اين مطالعه تلاش شد تا با استفاده از مدل¬هاي توزيع گونه (SDMs) و نقاط استقرار كندوها مناطق مستعد گرده¬افشاني در سطح استان مركزي بررسي شود. لذا فرض اوليه و اساسي اين مطالعه بر اين پايه استوار است كه مناطق حضور فعلي كندوها داراي شرايط مناسبي هستند كه توسط زنبورداران در منطقه قرار گرفته¬اند و از اين¬رو شناسايي شرايط محيطي مشابه در اولويت اين تحقيق قرار گرفت. بنابراين نمونه¬هاي مكاني از مناطق استقرار كندوها در سراسر استان جمع¬آوري شدند، اين نقاط مربوط به كلني¬هايي از گونه و زيرگونههاي Apis mellifera carnica ، Apis Mellifera Caucasian، Apis mellifera meda و Apis cerana مي¬باشد. سپس با استفاده از متغيرهاي كه مي¬توانند بر روي گرده¬افشاني مؤثر باشند به كمك روش¬هاي يادگيري ماشين و آماري مدلسازي توزيع انجام گرفت. از 7 مدل منفرد براي ارزيابي مناطق مستعد از گرده¬افشاني استفاده شد و در انتها تمام اين مدل¬هاي منفرد با يكديگر تركيب شدند و مدل نهايي حاصل گرديد. حساسيت¬سنجي عوامل مؤثر بر روي گرده¬افشاني با استفاده از روش جنگل تصادفي محاسبه شد. كيفيت گرده¬افشاني بين شهرستان¬هاي مختلف استان مقايسه شد. به كمك نقشه كاربري/ پوشش بررسي شد و از طرفي نقش اشكال زمين به¬عنوان واحدهاي فيزيكي تعيين كنند الگوهاي سيما نيز با گرده¬افشاني بررسي شد. يافته¬ها نشان مي¬دهد كه ارتفاع و سرعت باد به بيشترين تأثير را بر روي توزيع كندوهاي زنبور عسل دارند. از بين كاربري/ پوشش¬هاي مختلف در سطح استان اراضي كشاورزي به بيشتري مقدار با گستره احتمال گرده-افشاني همپوشاني دارند و بعد از اين طبقه نيز كشاورزي ديم قرار دارد. تنوع اشكال زمين در مناطقي كه تنوع زيستگاهي بالاست مقدار بالايي دارد. شباهت كيفيت زيستگاه و فاصله از اراضي طبيعي برابر 22/0 محاسبه گرديد كه نشان مي¬دهد فاصله از اراضي طبيعي نمي¬تواند به¬عنوان عاملي تعيين كننده در تغيير كيفيت گرده¬افشاني باشد. يافته¬هاي اين مطالعه مي-تواند در راستاي استقرار كندوهاي جديد و همچنين شناسايي كاربري/ پوشش¬هاي مناسب براي بهره¬وري از زنبورداري در استان مركزي مؤثر عمل كند.
چكيده انگليسي :
As an important ecosystem service, pollination plays an important and key role in maintaining the cycles and thus the stability of ecosystems and their diversity. Honey bee breeding, in addition to honey production, can be a great help to produce more agricultural products. A large proportion of agricultural products is due to the role of honey bees in agriculture. this research that investigates the pollination and pollination potential of honey bees, it can be prioritized in studies related to agriculture. In this study, an attempt was made to investigate pollination-prone areas in Central Province by using species distribution models (SDMs) and beehive deployment points. Therefore, the primary and basic assumption of this study is based on the fact that the areas where the beehives are present have suitable conditions that have been placed by beekeepers in the region, and therefore identifying similar environmental conditions was prioritized in this research. Therefore, spatial samples were collected from the areas of beehives throughout the province special points are related to colonies of the species and subspecies of Apis mellifera carnica, Apis mellifera Caucasian, Apis mellifera meda and Apis cerana. Then, using variables that can be effective for pollination, distribution modeling was done with the help of machine learning and statistical methods. 7 individual models were used to evaluate pollination-prone areas and, at the end, all these individual models were combined with each other and the final model was obtained. The sensitivity of the effective factors for pollination was calculated using the random forest method. Pollination quality was compared between different cities of the province. It was investigated with the help of a land use/cover map, and on the other hand, the role of landforms as physical units was determined. The findings show that the height and wind speed have the greatest effect on the distribution of bee hives. Among the different land uses/covers in the province, agricultural lands overlap to a greater extent with the possibility of pollination, and in this category, there is rain agriculture. The diversity of landforms is high in areas with high habitat diversity. The similarity of habitat quality and distance from natural lands was calculated as 0.22, which shows that the distance from natural lands cannot be a determining factor in the change of pollination quality. The findings of this study can be effective in establishing new beehives as well as identifying suitable uses/covers for the productivity of beekeeping in Central Province.
تاريخ دفاع :
10/17/2023 12:00:00 AM
واردكننده اطلاعات :
مريم حسن بيگي