پیام رسان بله
نظریه مدیریت یکپارچه و تطبیقی اراضی (AILMF): مدلی داده‌محور برای بهینه‌سازی کاربری اراضی در مناطق خشک و نیمه‌خشک ایران
نظریه مدیریت یکپارچه و تطبیقی اراضی (AILMF): مدلی داده‌محور برای بهینه‌سازی کاربری اراضی در مناطق خشک و نیمه‌خشک ایران
شاهپور ابراهیمی1
1) کارشناس ارشد مهندسی منابع طبیعی
کد IOI مقاله
:
ABKD-ABGKFZ
محل انتشار :
چهارمین کنفرانس بین المللی پژوهش های کاربردی در مهندسی عمران، معماری و شهرسازی(icarcau.com)
چکیده :
مدیریت پایدار زمین در مناطق خشک و نیمه‌خشک به‌عنوان یکی از چالش‌های فوری قرن بیست‌و‌یکم مطرح شده است، به‌ویژه در کشورهایی که با کمبود شدید آب، فشارهای روزافزون انسانی و تشدید پیامدهای تغییر اقلیم مواجه هستند. ایران، که بخش قابل‌توجهی از قلمرو آن را اکوسیستم‌های دیم (خشکی‌پسند) تشکیل می‌دهد، نیازمند رویکردهای نوآورانه و سازگارشونده برای بهینه‌سازی تخصیص کاربری‌های زمین، هم‌زمان با حفظ یکپارچگی بوم‌شناختی و پشتیبانی از توسعهٔ اقتصادی-اجتماعی است.
این پژوهش، «چارچوب مدیریت یکپارچهٔ تطبیقی زمین» (AILMF) را معرفی می‌کند؛ یک مدل جامع داده‌محور که برای بهینه‌سازی کاربری‌های چندگانهٔ زمین در مناطق خشک و نیمه‌خشک ایران طراحی شده است. برخلاف رویکردهای متداول مدیریت زمین که عمدتاً بر یک یا دو بعد از تناسب‌سنجی زمین تمرکز دارند، چارچوب پیشنهادی، ابعاد بوم‌شناختی، زیست‌محیطی، اقتصادی-اجتماعی و فناورانه را در یک سامانهٔ تصمیم‌یار یکپارچه تلفیق می‌کند.
این چارچوب از چهار لایهٔ به‌هم‌پیوسته تشکیل شده است: (۱) لایهٔ گردآوری داده‌ها که داده‌های سنجش از دور، سامانهٔ اطلاعات جغرافیایی (GIS)، خاک، اقلیم و داده‌های اقتصادی-اجتماعی را یکپارچه می‌سازد؛ (۲) لایهٔ تحلیلی که از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و ارزیابی‌های ظرفیت بوم‌شناختی بهره می‌برد؛ (۳) لایهٔ بهینه‌سازی معیارهای چندگانه برای تخصیص کاربری زمین و شبیه‌سازی سناریوها؛ و (۴) لایهٔ پایش و بازخورد که امکان به‌روزرسانی مستمر مدل و مدیریت تطبیقی را فراهم می‌آورد.
چارچوب پیشنهادی، سازوکاری پویا برای شناسایی پیکربندی‌های بهینهٔ کاربری زمین فراهم می‌کند و هم‌زمان به بهبود بهره‌وری اقتصادی، پایداری بوم‌شناختی و عدالت اجتماعی می‌انجامد. افزون بر این، امکان ارزیابی ریسک‌های زیست‌محیطی، سازگاری با تغییر اقلیم و تخصیص راهبردی منابع در شرایط عدم‌قطعیت را فراهم می‌سازد.
مهم‌ترین دستاورد این پژوهش در تلفیق میان‌رشته‌ای علوم دادهٔ مکانی، یادگیری ماشین، تاب‌آوری بوم‌شناختی و حکمروایی تطبیقی در یک چارچوب عملیاتی واحد نهفته است. این مدل می‌تواند به‌عنوان چارچوب مرجع قابل‌انتقال برای مدیریت پایدار زمین در اکوسیستم‌های خشکی‌پسند در سراسر جهان مورد استفاده قرار گیرد و از تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد در مقیاس‌های منطقه‌ای و ملی پشتیبانی کند.
کلمات کلیدی : مدیریت تطبیقی اراضی بهینه‌سازی کاربری اراضی مناطق خشک مناطق نیمه‌خشک ارزیابی ظرفیت بوم‌شناختی یادگیری ماشین