کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6962685 1452275 2016 11 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Modelling uncertainty in social-natural interactions
ترجمه فارسی عنوان
عدم قطعیت مدل سازی در تعاملات اجتماعی طبیعی
کلمات کلیدی
ترجمه چکیده
سیستم های اجتماعی-محیطی را می توان به عنوان یک شبکه پیچیده از تعاملات علیت معرفی کرد. مدل سازی چنین سیستم هایی نیازمند روش هایی است که قادر به عدم اطمینان هستند. با توجه به ماهیت احتمالی آنها، شبکه های بیزی یک ابزار قدرتمند برای نمایندگی از سیستم های پیچیده است که در آن تعاملات بین متغیرها نااطمینانی هستند. در این مقاله تعاملات بین زیر سیستم های اجتماعی و طبیعی (استفاده از زمین و اجزای جریان آب) با استفاده از شبکه های ترکیبی بیزی براساس مدل ترکیبی از مدل های مختلط بررسی می شود. این مطالعه با هدف ارائه یک روش جدید برای مدل سازی تغییر سیستماتیک در یک محیط اجتماعی-محیطی است. دو تغییرات درونی - تشدید کشاورزی و حفظ حاصلات سنتی - پیشنهاد شده است. تشدید اقدامات کشاورزی منجر به افزایش نرخ مهاجرت به منطقه و نیز افزایش تلفات آب از طریق تبخیر می شود. در مقابل، حفظ تراکم سنتی به سختی ساختار اجتماعی را تغییر می دهد، در حالی که افزایش نرخ تبخیر و انتقال و بهبود کنترل آب روان است. این نتایج نشان می دهد که شبکه های ترکیبی بیزی یک ابزار عالی برای مدل سازی تعاملات اجتماعی است.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر نرم افزار
چکیده انگلیسی
Socio-ecological systems can be represented as a complex network of causal interactions. Modelling such systems requires methodologies that are able to take uncertainty into account. Due to their probabilistic nature, Bayesian networks are a powerful tool for representing complex systems where interactions between variables are subject to uncertainty. In this paper, we study the interactions between social and natural subsystems (land use and water flow components) using hybrid Bayesian networks based on the Mixture of Truncated Exponentials model. This study aims to provide a new methodology to model systemic change in a socio-ecological context. Two endogenous changes - agricultural intensification and the maintenance of traditional cropland - are proposed. Intensification of the agricultural practices leads to a rise in the rate of immigration to the area, as well as to greater water losses through evaporation. By contrast, maintenance of traditional cropland hardly changes the social structure, while increasing evapotranspiration rates and improving the control over runoff water. These results indicate that hybrid Bayesian networks are an excellent tool for modelling social-natural interactions.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Environmental Modelling & Software - Volume 75, January 2016, Pages 362-372
نویسندگان
, , ,