
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 631 |
تعداد مقالات | 6,584 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,927,496 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,457,636 |
کارایی برنامهنویسی بیان ژن در مدلسازی قطر – ارتفاع بلوط ایرانی (Quercus brantii Lindl) | ||
پژوهشهای علوم و فناوری چوب و جنگل | ||
دوره 31، شماره 4، اسفند 1403، صفحه 1-19 اصل مقاله (1.08 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwfst.2025.23011.2082 | ||
نویسندگان | ||
پیمان امیری1؛ جواد سوسنی* 2؛ حامد نقوی2 | ||
1دانشجوی دکتری مدیریت جنگل، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه لرستان، خرم آباد، ایران. | ||
2دانشیار، گروه جنگلداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه لرستان، خرم آباد، ایران. | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: اندازهگیری ارتفاع تمام درختان جنگلی عملیاتی زمانبر و پرهزینه است، از این رو استفاده از مدلهای قطر و ارتفاع برای برآورد ارتفاع درختان توسعه پیدا کرده است. هدف از این پژوهش بررسی کارایی برنامهنویسی بیان ژن در مدلسازی قطر – ارتفاع گونه بلوط ایرانی(Quercus brantii Lindl) در جنگلهای دانهزاد زاگرس میانی است. مواد و روشها: بهمنظور انجام این تحقیق با انجام جنگلگردشیهای متعدد و شناخت جنگلهای منطقه، تودهای به مساحت تقریبی 5 هکتار با ساختار رویشی دانهزاد، در منطقۀ حفاظت شدۀ سفید کوه لرستان انتخاب شد. در این توده مشخصههای قطر برابرسینه و ارتفاع کل تمامی درختان بلوط ایرانی که قطر برابرسینۀ آنها بیشتر از 5/12 سانتیمتر بود مورد آماربرداری صد در صد قرار گرفت. در مجموع تعداد 642 اصله درخت اندازهگیری شد. در این تحقیق، 80 درصد دادهها برای مدلسازی و 20 درصد بهمنظور اعتبارسنجی استفاده شد. مدل بیان ژن با 3 ژن و 100 کروموزوم برای بررسی ارتباط بین ارتفاع بهعنوان متغیر وابسته و قطر بهعنوان متغیر مستقل اجرا شد. بهمنظور ارزیابی عملکرد مدل نهایی از معیارهای RMSE، MAE و R2 استفاده شد. یافتهها: مدل استخراج شده از GEP بر اساس مقدار R2، 87 درصد از ارتفاع درختان را توجیه کرد. نتایج حاصل از مدلسازی قطر-ارتفاع درختان نشان داد که مدل نهایی بدستآمده دارای ضریب تبیین(R2)، مجذور میانگین مربعات خطا (RMSE) و میانگین قدر مطلق خطا (MAE) بهترتیب 87/0، 3/1 و 97/0 میباشد. همچنین نتایج حاصل از معیارهای استفاده شده بهمنظور اعتبارسنجی مدلبدستآمده نشان داد که مدل استخراج شده با میزان ضریب تبیین(R2)، مجذور میانگین مربعات خطا (RMSE) و میانگین قدر مطلق خطا (MAE) به-ترتیب 82/0، 40/1 و 06/1 توانست ارتفاع درختان را پیشبینی کند. نتیجهگیری: در مجموع نتایج این پژوهش نشان داد که مدل استخراج شده از برنامهنویسی بیان ژن با توجه به معیارهای ارزیابی عملکرد R2، RMSE و MAE توانایی برآورد ارتفاع درختان دانهزاد بلوط ایرانی را در ناحیه رویشی زاگرس میانی دارد. بنابراین این مدل میتواند در مناطق جنگلی ناحیۀ رویشی زاگرس میانی که دارای ساختار و شرایط رویشگاهی مشابهی با منطقه مورد بررسی هستند مورد استفاده قرار گیرد. لازم به ذکر است که تحقیق حاضر تنها به پیشبینی ارتفاع درختان بر اساس قطر برابر سینه (متغیر مستقل) پرداخته است بنابراین پیشنهاد میشود که در پژوهشهای آینده از مدلهای تعمیم یافته ارتفاع و قطر که در آن تغییر پذیری رویشگاه و توده بهلحاظ متغیرهای توده غیر از قطر درخت (سطح مقطع توده، سن توده، ارتفاع غالب، قطر غالب، شاخص رویشگاه و غیره) در نظر گرفته میشود استفاده شود. همچنین جهت قضاوت دقیقتر در مورد عملکرد این برنامه بهتر است که در مطالعات آینده با سایر الگوریتمهای برآورد مانند رگرسیونهای غیر خطی، ماشین بردار پشتیبان، شبکه عصب مصنوعی و غیره مورد مقایسه و سنجش قرار بگیرد. | ||
کلیدواژهها | ||
رگرسیون؛ بلوط ایرانی؛ پیشبینی؛ صحتسنجی؛ آماربرداری | ||
مراجع | ||
1.Najafifar, A., Sagheb-Talebi, K., & Saeb, K. (2012). The role of light intensity on survival of Quercus branti saplings in relation to slope aspect and distance from seed trees in Ilam province forests. Journal of Forest and Wood Products. 64 (4), 1-14. 2.Zeynali Yadegari, L., & Seyedi, N. (2019). Effect of altitude on seed germination and biomass of Quercus brantii. Journal of Forest Research and Development. 5 (3), 405-417.
3.Rahimi, GH., Mohammadi Samani, K., Shabanian, N., & Shfie Rahmani, M. (2020). Investigation of some chemical properties of soil in two glazed and less disturbed forest stands in North Zagros (Case study: forests of Baneh basin, Kurdistan province). Environmental Science and Technology. 22 (3), 68-55.
4.Salmani, A., Poursaeed, A. R., Bayramzadeh, V., & Eshraghi Samani, R. (2021). Explaining the criteria and indicators of sustainable management of forests in the Zagros basin from the point of view of forest specialists and experts. Iranian Journal of Forest. 13 (1), 43-58.
5.Fattahi, M. (1994). Investigation of Zagros oak forests and the most important factors of its destruction. Research Institute of Forests and Rangelands. Tehran press.
6.Bourque, C. P. A., Bayat, M., & Zhang, C. (2019). An assessment of height–diameter growth variation in an unmanaged Fagus orientalis-dominated forest. European Journal of Forest Research. 138, 607-621.
7.Sirkia, S., Heinonen, J., Miina, J., & Eerikäinen, K. (2015). Subject-specific prediction using a nonlinear mixed model: Consequences of different approaches. Forest Science. 61, 205-212.
8.Ozçelik, R., Diamantopoulou, M. J., Crecente-Campo, F., & Eler, U. (2013). Estimating crimean juniper tree height using nonlinear regression and artificial neural network models. Forest Ecology and Management. 306, 52-60.
9.Zhou, R., Wu, D., Fang, L., Xu, A., & Lou, X. (2018). A Levenberg–Marquardt backpropagation neural Network for predicting forest growing stock based on the least-squares equation fitting parameters. Forests. 9, 757.
10.Bayat, M., Hasani, M., & Heidari Masteali, S. (2020). Ten-year estimation of Fagus orientalis Lipsky increment using artificial neural networks model and multiple linear regression Ramsar Forests. Journal of Forest Research and Development. 6 (3), 381-394.
11.Golob, Ch., Ritter, T., Vosptnic, S., Wassermann, C., & Nuthtroft, A. (2018). A flexible height–diameter model for tree height imputation on forest inventory sample plots using repeated measures from the past. Journal Forests. 9 (368), 1-25.
12.Hamidi, S. K., Fallah, A., Bayat, M., & Hosseini Yekani, S. A. (2021). Investigating the diameter and height models of beech trees in uneven age forest of northern Iran (Case study: Farim Forest). Ecology of Iranian Forests, 9 (17), 30-40.
13.Ahmadi, K., Alavi, S. J., Kouchaksaraei, M. T., & Aertsen, W. (2013). Non-linear height-diameter models for oriental beech (Fagus orientalis Lipsky) in the Hyrcanian forests, Iran. Biotechnology. Agronomy, Society, and Environment. 17, 431-440.
14.Alemi, A., Oladi, J., Fallah, A., & Maghsodi, Y. (2021). Evaluating different height-diameter nonlinear models for hornbeams in uneven-aged stands (Case study: Golestan Rezaeian Forest). Ecology of Iranian Forests. 8 (16), 29-38.
15.Bolat, F., Urker, O., & Günlü, A. (2022). Nonlinear height-diameter models for Hungarian oak (Quercus frainetto Ten.) in Dumanlı Forest Planning Unit, Anakkale/Turkey. Austrian Journal of Forest Science. 139, 199-220.
16.Wang, T. Y., & Lam, T. Y. (2021). Modeling the height-diameter relationship of fifteen tree species planted on reclaimed agricultural lands with random species effects. Tropical Forestry. 1053, 1-5.
17.Tabassum, A., Jeelani. M. L., & Sharma, M. (2023). Predictive Modelling of height and diameter relationships of Himalayan chir Pine. Agricultural Science Digest. 43 (2), 170-175.
18.Ercanli, I. (2020). Innovative deep learning artificial intelligence applications for predicting relationships between individual tree height and diameter at breast height. Forest Ecosystems. 7 (12), 2-18.
19.Ferreira, C. (2001). Gene expression programming: a new adaptive algorithm for solving problems. Complex Systems. 13 (2), 87-129.
20.Hoseinian, F. S., Faradonbeh, R. S., Abdolahzadeh, A., Rezai, B., & Soltani-Mohammadi, S. (2017). Semi-autogenous mill power model development using gene expression programming. Powder Technology. 308, 61-69.
21.Delpasand, S., Maleknia, R., & Kazemi, Y. (2017). Evaluating the impact of climatic factors on vegetation changes in the protected area of Sefid Koh Lorestan using the MODIS sensor. Conference: National Geomatics Conference. pp. 1-10.
22.Zakaria, N. A., Azamathulla, H. M., Chang, C. K., & Ghani, A. A. (2010). Gene expression programming for total bed material loud estimation-a case study. Science of the Total Environment. 408 (21), 5078-5085.
23.Amiri, P., Soosani, J., & Naghavi, H. (2024). Investigating diameter-height models of Persian oak (Quercus brantii Lindl.) in height forests of Middle Zagros. Forest Research and Development. 10 (1), 19-38.
24.Bihamta, M. R., & Zare Chahouki, M. R. (2008). Principles of statistics for the natural resource. University of Tehran Press. 322p.
25.Gonzalez, M. S., Canellas, I., & Montero, G. (2007). Generalized height-diameter and crown diameter prediction models for cork oak forests in Spain. Forest Systems. 16 (1), 76-88.
26.Ahmadi, K., & Alavi, S. J. (2016). Generalized height-diameter models for Fagus orientalis Lipsky in Kyrcanian forest, Iran. Journal of Forest Science. 62 (9), 413-421.
27.Dey, T., Ahmed, Sh., & Islam, M. D. A. (2021). Relationships of tree height-diameter at breast height (DBH) and crown diameter-DBH of Acacia auriculiformis plantation. Asian Journal of Forestry. 5 (2), 71-75.
28.Tuan, N. T., Dinh, T. T., & Long, Sh. H. (2019). Height-diameter relationship for Pinus koraiensis in Mengjiagang Forest Farm of Northeast China using nonlinear regressions and artificial neural network models. Journal of Forest Science. 65 (4), 134-143. 29.Adame, P., Del Rio, M., & Canellas, I. (2008). A mixed nonlinear height–diameter model for Pyrenean oak (Quercus pyrenaica Willd.). Forest Ecology and Management. 256, 88-98.
30.Sharma, R. P., Vacek, Z., & Vacek, S. (2016). Nonlinear mixed effect height-diameter model for mixed species forests in the central part of the Czech Republic. Journal of Forest Science. 62 (10), 470-484. 31.Ghaderi, P., Mohammadi, J., Shataee, Sh., Rahmani, R., & Kariminejad, N. (2023). The efficiency of nonlinear mixed-effects model in determining height-diameter equations of velvet maple and ironwood trees. Iranian Journal of Forest. 14 (4), 473-485.
32.Ebrahimi, F., Nakhai, M., Naseri, H. R., & Khodai, K. (2021). Estimation of LNAPL height in oil-contaminated aquifers using GEP, ANFIS, MLR. Iranian Geology Quarterly. 15 (57), 29-43. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 69 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 66 |