Abstract:
با اینکه در چندین سال اخیر همواره از مسکن مهر به عنوان یکی از راهکارهای حمایت اجتماعی از اقشار کم درآمد در حوزه مسکن مطرح شد اما کمتر طرح موفقیت آمیزی در این زمینه وجود دارد. در این راستا عدم مکانیابی بهینه می تواند مشکلات و مسائل زیادی را در پی داشته باشد. هدف از پژوهش حاضر تحلیل کاربری اراضی شهر یاسوج جهت مکان یابی بهینه طرح مسکن مهر است. این تحقیق از نظر هدف، توسعه ای - کاربردی و از نظر روش گردآوری داده ها توصیفی است. براساس نظر اساتید و متخصصان این حوزه نه شاخص کاربری اراضی ،گسل، شیب، ارتفاع، اراضی سیل خیز، مناطق حفاظت شده، خاک، فرسایش و جهت شیب انتخاب گردیدند. دادهای حاصل با استفاده از مدل فرایند تحلیل سلسله مراتبی (AHP) مورد مقایسه زوجی قرار گرفتند و در نهایت در سیستم اطلاعات جغرافیایی اقدام به تولید نقشه مکانیابی مسکن مهر شهر یاسوج گردید. نتایج نشان می دهد اراضی بلافصل محدوده ساخته شده شهری که در قسمت غرب و جنوب غرب شهر قرار دارند بهترین مکان ها جهت استقرار مسکن مهر شهر یاسوج هستند.
Climate is one of the main determinant factors in agricultural production. This study aimed to investigate the relationship between climate variables with yield and duration of corn and wheat growth stages. For this purpose, the data related to, the number of days of growth stages, together with climate variables including minimum, average and maximum temperatures, minimum ground temperature, sunshine hours, evaporation, minimum, average and maximum relative humidity, relative humidity at 09 and 15 GMT, the total precipitation, the number of rainy days with 0.1, 1 and 5 mm and more for a 19-year period between 1995-96 and 2013-14 were collected from agrometeorological research station in Darab, Fars Province. Statistical analyses were performed using Pearson correlation coefficient and regression equations. According to the results of this study, evaporation and maximum relative humidity had the highest correlation with the length of the entire corn growth season (correlation coefficient of 0.807). For wheat, the results showed that the highest correlation was observed between the minimum and maximum relative humidity and the length of the growth period at the heading stage (correlation coefficient of 0.867). In addition, the results revealed that the highest impact of climate variables on corn yield occurred at the three leaf stage, so that at this growth stage, the minimum and average of relative humidity had the highest significant correlation at the 1% probability level with yield (correlation coefficient of 0.890). For wheat, the highest correlation was observed between yield and relative humidity at 09 GMT at the ripening stage. In conclusion, the results showed a good accuracy of the statistical models in estimating the growth period and yield of corn and wheat.