کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8106363 | 1522173 | 2014 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Environmental impact assessment of tomato and cucumber cultivation in greenhouses using life cycle assessment and adaptive neuro-fuzzy inference system
ترجمه فارسی عنوان
ارزیابی تاثیر زیست محیطی کشت گوجه فرنگی و خیار در گلخانه با استفاده از ارزیابی چرخه حیات و سیستم استنتاج فازی سازگار
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
LCIANNGHGRMSEMAPEHTPANFISLCA - ارزیابی چرخه حیاتLife Cycle Assessment - ارزیابی چرخه عمر یا چرخه حیاتGreenhouse gas emission - انتشار گازهای گلخانه ایPhotochemical oxidation - اکسیداسیون عکس شیمیاییAbiotic depletion - تخریب ابیوتیکOzone layer depletion - تخریب لایه اوزونGreenhouse production - تولید گلخانه ایCucumber - خیارRoot mean square error - ریشه میانگین خطای مربعHuman toxicity - سمیت انسانیTerrestrial ecotoxicity - سمیت سمیت زمینAdaptive neuro-fuzzy inference system - سیستم استنتاج فازی عاملی سازگارArtificial Neural Network - شبکه عصبی مصنوعیCorrelation coefficient - ضریب همبستگیpho - فوLife Cycle Inventory - موجودی چرخه زندگیmean absolute percentage error - میانگین درصد خطای مطلقartificial intelligence - هوش مصنوعیfunctional unit - واحد عملکردیAcidification Potential - پتانسیل اسیدی شدنglobal warming potential - پتانسیل گرمایش جهانیEutrophication potential - پتانسیل یوتروفیزیکیTomato - گوجه فرنگی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
انرژی های تجدید پذیر، توسعه پایدار و محیط زیست
چکیده انگلیسی
This study was carried out in Isfahan province, Iran, to assess the environmental impact of greenhouse cucumber and tomato production using life-cycle assessment (LCA) methodology. In this study a cradle-to-farm-gate approach using data from greenhouse operators and two distinct functional units, one mass-based and the other land-based, were selected to analyze the impact categories. Data for production of inputs were taken from EcoInvent®2.0 database, and SimaPro software was employed for analysis. Ten impact categories including Abiotic Depletion potential, Acidification potential, Eutrophication potential, Global Warming potential for time horizon 100 years, Ozone Depletion potential, Human Toxicity potential, Freshwater and Marine Aquatic Ecotoxicity potential, Terrestrial Ecotoxicity potential, and Photochemical Oxidation potential were selected based on the CML 2 baseline 2000 V2/world, 1990/characterization method. In addition, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) was employed to predict the environmental impact of both crops on the basis of input materials. The results indicated that greenhouse tomato production had a lower environmental impact than cucumber due to less total energy input and correspondingly lower environmental burdens in all impact categories. Almost all impact categories were dominated by natural gas, electricity and nylon (as cover of greenhouses). Furthermore, the results revealed that ANFIS was capable of forecasting the environmental indices of greenhouse production with a high degree of accuracy and minimal error.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Cleaner Production - Volume 73, 15 June 2014, Pages 183-192
Journal: Journal of Cleaner Production - Volume 73, 15 June 2014, Pages 183-192
نویسندگان
Benyamin Khoshnevisan, Shahin Rafiee, Mahmoud Omid, Hossein Mousazadeh, Sean Clark,