فایل ورد کامل اشتقاق مدل های حال و انتقال از سری های زمانی دینامیک های الگوی گراسلند(علفزار)

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل اشتقاق مدل های حال و انتقال از سری های زمانی دینامیک های الگوی گراسلند(علفزار)،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۴۱ صفحه

مطالعه ما در خصوص گراسلند T. triandra  در شمال غرب استرالیا بیانگر یک سیستم نسبتا ساده است: یک مونوکالچر(تک کشتی) که سریعا به رویداد های محرک پاسخ می دهد و هم چنین یک قرق آزمایشی چرا در آن انجام شد. در صورتی که چرا یک فاکتور باشد، تغییرات در شدت چرا را می توان به عنوان یک محرک دینامیک سیستم با استفاده از شدت چرا به عنوان یک متغیر همراه در طبقه بندی درختی با فرض موجود بودن داده ها در نظر کرفت. علاوه بر سیستم های خشک و نیمه خشک، روش را  می توان به دینامیک های الگوی دیگر سیستم های چند فازی رویداد محور نظیر جوامع جلبک ها- ماکرو آلگ ها(جلبک های ماکرو) اعمال کرد((Fourqurean and Rutten, 2004),)که تغییرات زیاد در الگو بندی را بتوان با تصاویر هوایی در مقیاس های زمانی کوتاه پوشش داد. سیستم های پوشش گیاهی پیچیده تر نظیر جنگل های سوزنی برگ که دنیامیک رویداد محور آن  در مقیاس های دهه ای( ده ساله) تکامل می یابند، مستلزم پایش چندین سایت با تفکیک تاریخچه رویداد ها بین سایت ها می باشند( پیکت ۱۹۸۹).برای مثال سایت های Ridge و Cattlewell از نظر مکانی به اندازه کافی دور از هم بودند  تا در معرض آتش سوزی های طبیعی مجزا قرار گرفته و این خود امکان شناسایی اثرات متقابل بین آتش سوزی و خشک سالی را در سری های تصاویر T. triandra می دهد( شکل ۵ و ۶). دینامیک های برگرفته از تصاویر  قابلیت کاربرد را در طیف وسیعی از سیستم های پوشش گیاهی دارد.

عنوان انگلیسی:Deriving state-and-transition models from an image series of grassland pattern dynamics~~en~~

۱ Introduction The state-and-transition model (STM) is a conceptual tool to organize our understanding of how the dynamics (or temporal change) of vegetation communities are driven by complex interactions among events (e.g. fire, grazing and flooding), processes (e.g. mineralisation and drainage) and biological factors (e.g. invasive species). STMs were originally developed to explain limitations in Clementsian linear succession models in predicting the consequences of land management on rangeland vegetation dynamics, including: irreversible vegetation change; grazing catastrophe; episodic plant recruitment; and, alternative stable vegetation states (Westoby et al., 1989). As a management tool, the STM illustrates the potential impacts, nonlinearities and uncertainties inherent under different environmental conditions or management scenarios (Bestelmeyer et al., 2004). Consequently, STMs are a key component of the proposed framework for science-based land management (SBLM) of rangelands in the western United States and elsewhere (Herrick et al., 2006). However, a science-based, quantitative implementation that goes beyond current qualitative methods of deriving STMs is constrained by: (i) a lack of long term data encompassing the breadth of different possible ecosystem behaviours; (ii) the need to derive STMs indirectly by collating a range of often disparate data sources; and, (iii) system and geographical specificity, thereby creating an inequity in terms of which systems and localities will be investigated first (Bestelmeyer et al., 2003, 2004). Data in the form of aerial imagery would ameliorate the above difficulties in STM modelling, as imagery is spatially extensive and may be reliably captured, georeferenced and processed at a range of geographical scales. A methodology to arrive directly at a STM from temporal sequences of imagery that capture vegetation pattern dynamics is therefore proposed. In its simplest form the STM identifies the possible vegetation communities that can occur in a particular system or locale, labelling them as different meta-stable phases (i.e. these vegetation communities may vary from being transient to persistent; Westoby et al., 1989; Stringham et al., 2003). The system may then experience a transition (or pathway) from one phase to another that was triggered (or driven) by the interacting effect of different events and processes. Hence, some of the nonlinearities observed in the field that confound linear succession models may be described, a list including: ecological thresholds and irreversible transitions; multiple stable states; historical contingency; cross-scale interactions, and lagged effects (Friedel, 1991; Rietkerk and van de Koppel, 1997; Peters et al., 2004). The dynamics of a system are therefore an observed sequence of nonlinear transitions between different phases (Fig. 1). A key concept of the STM is the ecological threshold, a boundaryin space and time between different phases of the system (or domains of stable system behaviour; May, 1977; Friedel, 1991). Transitions across ecological thresholds can occur along a continuum from irreversible to immediately reversible pathways (Stringham et al., 2003; Briske et al., 2005). Irreversible transitions are triggered by events that are typically unprecedented and which lead to a degraded state that is constrained by a different set of biological and soil processes (e.g. soil erosion, overgrazing, introduction of exotic plant species, altered fire regimes or a combination of such events). The typology of Stringham et al. (2003) uses irreversible transitions to define „states of the system, whereas reversible transitions separate „phases or „communities. Collections of phases, connected by a network of transitions are visualize as the phase dynamics nested within each system state (Fig. 1; Stringham et al., 2003). Science-based land management (SBLM) is defined by four core elements: (1) a method of land classification to describe „ecological sites; (2) a data storage and management facility; (3) conceptual models of ecosystem dynamics, including site specific STMs; and (4) a methodology to evaluate the status of the ecosystem, be it qualitative or quantitative (Herrick et al., 2006). To date, SBLM has been applied to arid lands of western United States, where episodic events such as rainfall drive often dramatic shifts in ecological processes. In arid lands, intensive assessment is necessary to match and capture the frequency of driving events, otherwise important factors leading to vegetation change will likely be missed and long term trends will be confounded by temporary responses to recent events. Consequently, the need for long term monitoring is implicit in SBLM, and is akin to adaptive management (Holling, 1978): data from long term monitoring is used to update models and knowledge that assists management decision making in dynamic and uncertain ecological systems.

$$en!!