Journal of Geospatial Information Technology
مهندسی فناوری اطلاعات مکانی
jgit
Engineering & Technology
http://jgit.kntu.ac.ir
1
admin
2008-9635
8
10.61186/jgit
14
٢۵٣٨-۴١٨X
13
fa
jalali
1394
12
1
gregorian
2016
3
1
3
4
online
1
fulltext
fa
تعیین فاکتورهای موثر بر آتشسوزی جنگل با استفاده از ترکیب رگرسیون وزندار جغرافیایی و الگوریتم ژنتیک، مطالعه موردی: جنگلهای استان گلستان
Determining Effective Factors on Forest Fire Using the Compound of Geographically Weighted Regression and Genetic Algorithm, a Case Study: Golestan, Iran
پژوهشي
Research
<p dir="RTL">امروزه شناسایی فاکتورهای موثر بر آتشسوزی جنگلها از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است زیرا سالانه مساحت زیادی از جنگلهای جهان بر اثر آتشسوزی نابود میشوند. با شناسایی این فاکتورها میتوانیم نقاط و زمانهای پرخطر برای آتشسوزی را شناسایی نمائیم و با وضع قوانین و سیاستهای کارآمد در مدیریت جنگل و نظارت بیشتر در جهت مقابله با فاکتورهای محرک آتش برآییم. در این تحقیق، فاکتورهای موثر بر آتشسوزیهای جنگل گلستان شناسایی شدهاند. در این راستا، از روش رگرسیون وزندار جغرافیایی (<span dir="LTR">GWR</span>) در ترکیب با الگوریتم ژنتیک استفاده شد. روش ترکیبی پیشنهادی روش مناسبی برای مسائل رگرسیون مکانی است زیرا فاکتورهای موثر با لحاظ نمودن دو ویژگی خاص دادههای مکانی یعنی خودهمبستگی و ناایستایی مکانی شناسایی گشتند. در این تحقیق، از دادههای سه آتشسوزی مختلف و دو روش وزندهی گوسین و مکعبی سهگانه در <span dir="LTR">GWR</span> استفاده گشت. مقدار <span dir="LTR">R<sup>2</sup></span> با استفاده از هسته گوسین 9538/0، 9990/0 و 9903/0 و با استفاده از هسته مکعبی سهگانه 9931/0، 9999/0 و 9980/0 به دست آمد. نتایج تحقیقات نشان داد که هر دو دسته فاکتورهای بیوفیزیکی و انسانی تأثیر بسزایی در آتشسوزیهای مناطق مورد مطالعه داشتند. از فاکتورهای بیوفیزیکی ارتفاع، جهت شیب، حداقل دما، متوسط دما و از فاکتورهای انسانی کاربری زمین و فاصله از مناطق مسکونی در بیشتر حالتها موثر شناخته شدند. همچنین با استفاده از هسته مکعبی سهگانه برای وزندهی در <span dir="LTR">GWR</span>، نتایج دقیقتر و مناسبتری به دست آمد.</p>
<p>Determining the effective factors on fire is so important, because the plenty areas of forests around the world are destroyed every year by fire. It helps us to identify most dangerous locations and times in forest fire. Hence, we can prevent many of driving factors of forest fire by law enforcement, efficient forest management policies and more supervision. In the current study, we identified the impressive factors on the fire in Golestan forest using the compound of Geographically Weighted Regression (GWR) method and Genetic Algorithm that is suitable for the spatial regression problem, because it obtains the effective factors considering the autocorrelation and non-stationarity properties of spatial data. In this study, three different fire areas as well as two kernels of Gaussian and Tricube for weighting of GWR were used that for these three fire areas resulted to R<sup>2</sup>=0.9538, R<sup>2</sup>=0.9990, and R<sup>2</sup>=0.9903 for Gaussian kernel and R<sup>2</sup>=0.9931, R<sup>2</sup>=0.9999, and R<sup>2</sup>=0.9980 for Tricube kernel, respectively. This research shows that both of the biophysical and anthropogenic factors have significant effects on forest fire in our study areas. In biophysical factors, the elevation, the aspect, the minimum and mean tempreture and in anthropogenic factors, the landuse and the distance from the residential areas were identified as the most impressive factors. Weighting by Tricube kernel concluded to more precise results.</p>
آتشسوزی جنگل, رگرسیون وزندار جغرافیایی, الگوریتم ژنتیک, جنگل گلستان
Forest Fire, Geographically Weighted Regression, Genetic Algorithm, Golestan Forest
97
120
http://jgit.kntu.ac.ir/browse.php?a_code=A-11-128-69&slc_lang=fa&sid=1
Amin
Raei
امین
راعی
10031947532846004822
10031947532846004822
No
University of Tehran
دانشگاه تهران
Parham
Pahlavani
پرهام
پهلوانی
pahlavani@ut.ac.ir
10031947532846004823
10031947532846004823
Yes
University of Tehran
دانشگاه تهران
Mahdi
Hasanlou
مهدی
حسنلو
10031947532846004824
10031947532846004824
No
University of Tehran
دانشگاه تهران