ORIGINAL_ARTICLE
بکارگیری الکوریتمهای شبکه عصبی و حداکثر احتمال در طبقهبندی تصاویر ماهوارهای جهت استخراج پوشش زمین منطقه ساحلی اروند رود و بهمنشیر
یکی از روش های پرکاربرد استخراج اطلاعات موجود در تصاویر سنجش از دور، طبقه بندی می باشد که امکان تهیه انواع نقشه های توزیع جغرافیایی پدیده ها از قبیل خاک، آب، گیاه را می دهد، از آنجا که هدف اصلی از پردازش تصاویر ماهوارهای، تهیه نقشههای موضوعی و کارآمد میباشد، انتخاب الگوریتم مناسب طبقهبندی نقش زیادی در این امر ایفاء میکند. در روش های پارامتری از قبیل حداکثر احتمال و حداقل فاصله مشکل اصلی وابستگی آن ها به توزیع آماری داده های ورودی می باشد. محققان در راستای بهبود و توسعه تکنیکهای طبقه بندی تلاش های را انجام دادند که می توان از تکنیک های شبکه های عصبی نام برد که روشی ناپارامتری بوده و به توزیع خاصی وابسته نیست . تعیین کلاس های و نمونه های مورد نظر جهت طبقه بندی کاربری پوشش زمین با استفاده از عملیات میدانی، نقشه های توپوگرافی، عکس های هوایی و نقشه موجود انجام شد و چهار کلاس پوشش گیاهی، ساخت و ساز، آب و فضای باز انتخاب گردید. پس از اعمال دو الگوریتم شبکه عصبی و حداکثر احتمال بر روی تصویر ماهوارهای لندست8 با سنجنده هایOLI TIRS ، نقشه پوشش زمین نواحی ساحلی اروند تهیه گردید. به کمک ضریب توافق کاپا دقت روش های طبقه بندی مورد ارزیابی قرار گرفت. بر اساس نتایج حاصله روش شبکه عصبی مصنوعی با ضریب کاپا92/0 نسبت به الگوریتم حداکثر احتمال با ضریب کاپا79/0. عملکرد بهتری در تهیه نقشه پوشش زمین منطقه ساحلی اروند داشته است.
https://jmst.kmsu.ac.ir/article_50789_5e5dd1e65353b01e3445b26c0feaf4b4.pdf
2020-04-20
1
12
10.22113/jmst.2017.50789
پوشش زمین
حداکثر احتمال
شبکه عصبی
منطقه ساحلی
زیبا
بتوندی
z.batvandi@kmsu.ac.ir
1
گروه عمومی و علوم پایه، دانشکده اقتصاد و مدیریت دریا، دانشگاه علوم و فنون دریایی خرمشهر، خرمشهر، ایران
LEAD_AUTHOR
رامین
علایی روزبهانی
r.roozbahani@ut.ac.ir
2
گروه مدیریت محیط زیست دانشگاه تهران
AUTHOR
Alaie roozbahani R. 2005. Evaluation of Neural Network and maximum likelihood Classification algorithms for dryland cultivation using IRS satellite imagery. MS.Thesis. Faculty of earth Science. Shaid chamran university, Iran.
1
Arkhi S. 2014. Preparation of land use map of Ilam Plain using artificial neural network, Backup vector machine and maximum likelihood. Commodore journal. 1(2): 30-43.
2
Brian W.S. and Michael B. 2011. Comparison of classification techniques to support land cover and land use analysis in tropical coastal zones. Applied geography. 31:525-532.
3
Darvishsefat A. 1998. Estimated accuracy of GIS database thematic maps. The 5th GIS Conference. Tehran.
4
Mas J.F. 2003. A artificial neural networks approach to map land use/cover using landsat imagery and ancillary data . Proceedings of the international geoscience and remote sensing symposium IEE IGARSS..vol5.
5
Mirzaiezadeh V, Niknejhad M, Mahdavi A. 2014. Comparison of two classification methods maximum likelihood and mahalanubis distance in Preparing a Forest Map. Fourth International Conference on Ecological and Botanical Tree. Sari.
6
Mountrakis G.I. and Ogole.C. 2011. Support vector machines in remote sensing: a review. ISPRS journal of photogramemetry and remote sensing. 13:247-259.
7
Murthy C.S., Raju P. and Brdrinath K.. 2003. Classification of wheat crop with multi-temporal images: performance of maximum likelihood and artificial neural networks. Remote sensing. 24(23): 4871-4890.
8
Niazi Y., Ekhtesasi M., Malekinejhad H. and Hoseini Z.2010. Comparison of two classification methods maximum likelihood and artificial neural network in land use exploitation in Ilam dam area. Geography and development. 20: 119-132.
9
Lillesand T.M. and Kiefer R.W. 1994. Rmote sensing and image interpretation. Jhon weily and sons inc. new York, p749.
10
Lizarazo I. 2006. Urban land cover and land use classification using high spatial resolution images and spatial metrics. Proceeding of 2nd workshop of the earsel sig on land cover and land use.
11
Paola J. D. and Schowengerdt R. A. 1997. The Effect of Neural- Network Structure on a Multispectral Land-Use/ Land-Cover Classification.
12
Rahdari V, Maleki najafababdi S, Rahnama M. 2011. Comparison of satellite image categorization methods for mapping and vegetation cover in arid and semi-arid regions. Geomatics conference. Tehran.
13
Turner,M. 1988. Change in landscape patterns in Georgia. Landscape Ecology,1(4):421-435.
14
Yousefi S., Tazeh M. and Mirzaie S. 2014. Comparison of Different Classification Algorithms in Preparation of Land Use Map. Remote Sensing and Geographic Information Systems in Natural Resources. 5(3): 67-76.
15
Yuan F., Sawaya K.E., Loeffelholz B.C. and Bbauer M.E. 2005. Landcover classification and change analysis of twin cities metropolitan area by multitemporal landsat remote sensing. Remote sensing of environment. 98(2):317-328.
16
Zahedifard KH., Jalalian N. and Jamalaldin A. 2004. Application of digital data of TIM sensor in preparation of land use map in bazoft river Basin. Journal of Agricultural and natural resources Science and Technology.8(2).
17
ORIGINAL_ARTICLE
اثرات سطوح مختلف پروتئین و چربی جیره غذایی بر ترکیبات بیوشیمیایی خون و عضله در ماهیان جوان صبیتی (Sparidentex hasta)
این مطالعه جهت بررسی اثرات سطوح مختلف پروتئین و چربی جیره غذایی بر ترکیبات بیوشیمیایی خون و عضله در ماهیان جوان صبیتی (Sparidentex hasta) طراحی گردید. شش جیره غذایی شامل سه سطح پروتئین (35، 40 و 45 درصد) در دو سطح چربی (7 و 14 درصد) با سه تکرار در نظر گرفته شد. ماهیان با میانگین وزن اولیه 28/0± 55/36 گرم به صورت تصادفی در 18 تانک 300 لیتری پلیاتیلن ذخیره سازی و به مدت 56 روز، سه بار در روز به روش سیری غذادهی گردیدند. براساس نتایج، در سطح 14 درصد چربی جیره غذایی، شاخص پروتئین کل پلاسما به طور معنیداری افزایش یافت (05/0>P). کمترین میزان تریگلیسیرید پلاسما در سطح 40 درصد پروتئین مشاهده گردید. با افزایش سطوح چربی جیره غذایی، شاخص کلسترول پلاسما به طور معنیداری افزایش یافت. بالاترین میزان کلسترول پلاسما در سطح 35 درصد پروتئین مشاهده گردید. سطوح مختلف پروتئین جیره غذایی به طور معنیداری بر میزان پروتئین عضله اثر گذاشتند (05/0>P)، در صورتیکه رطوبت و خاکستر عضله تحت تاثیر سطوح مختلف پروتئین و چربی جیره غذایی قرار نگرفتند (05/0P). در نهایت می توان اظهار داشت که ماهیان جوان صبیتی قادر به مصرف پروتئین در جیره های غذایی با چربی 14 درصد می باشند. بنابراین در ماهیان جوان صبیتی (S. hasta) با افزایش سطح چربی جیره غذایی تا 14 درصد، سطح پروتئین جیره غذایی تا 40 درصد می تواند کاهش یابد.
https://jmst.kmsu.ac.ir/article_85862_56cf5a3ad257df60449bd4f5087c7efe.pdf
2020-04-20
13
27
10.22113/jmst.2019.48281.1815
پروتئین و چربی جیره غذایی
ترکیبات بیوشیمیایی خون
ترکیبات بیوشیمیایی عضله
ماهی صبیتی
نجمه
اژدری
najmeh_azhdari@yahoo.com
1
گروه شیلات، دانشکده منابع طبیعی دریا، دانشگاه علوم و فنون دریایی خرمشهر
LEAD_AUTHOR
پریتا
کوچنین
pkochanian@gmail.com
2
گروه شیلات، دانشکده منابع طبیعی دریا، دانشگاه علوم و فنون دریایی خرمشهر
AUTHOR
محمد
ذاکری
mhdzakeri@yahoo.com
3
گروه شیلات، دانشکده منابع طبیعی دریا، دانشگاه علوم و فنون دریایی خرمشهر
AUTHOR
وحید
یاوری
yavarivahid@yahoo.com
4
گروه شیلات، دانشکده منابع طبیعی دریا، دانشگاه علوم و فنون دریایی خرمشهر
AUTHOR
Abbas G., Siddiqui PJ. and Jamil K. 2011. The Optimal Protein Requirements of Juvenile Mangrove Red Snapper, Lutjanus argentimaculatus Fed Isoenergetic Diets. Pakistan Journal Zoology. 44: 469-480.
1
Abdel-TawwabM., Ahmad MH., Khattab YAE. and Shalaby AME. 2010. Effect of dietary protein level, initial body weight, and their interaction on the growth, feed utilization, and physiological alterations of Nile tilapia, Oreochromis niloticus (L.). Aquaculture. 298: 267-274.
2
Abu-Rezq T., Al-Abdul-Elah K., El-Dakour S. and Al-Marzouk A. 2013. Hybridization and Larval Rearing of Sparidentex hasta × Acanthopagrus latus and their Reciprocals. Open Marine Biology Journal. 7: 1-7.
3
Ai Q., Mai K., Li H., Zhang C., Zhang L., Duan Q., Tan B., Xu W., Ma H. and Zhang W. 2004. Effects of dietary protein to energy ratios on growth and body composition of juvenile Japanese seabass, Lateolabrax japonicus. Aquaculture. 230: 507-516.
4
Alam MS., Watanabe WO., Carroll PM. and Rezek T. 2009. Effects of dietary protein and lipid levels on growth performance and body composition of black sea bass Centropristis striata (Linnaeus 1758) during grow‐out in a pilot‐scale marine recirculating system. Aquaculture research. 40: 442-449.
5
Alvarez-Gonzalez CA., Civera-Cerecedo R., Ortiz-Galindo JL., Dumas S., Moreno-Legorreta M. and Grayeb-Del Alamo T. 2001. Effect of dietary protein level on growth and body composition of juvenile spotted sand bass, Paralabrax maculatofasciatus, fed practical diets. Aquaculture. 194: 151-159.
6
AOAC. 1997. Official Methods of Analysis of Association of Official Analytical Chemists,16th ed. AOAC, Arlington, VA. 1298p.
7
Aprodu I., Vasile A., Gurau G., Ionescu A. and Paltenea E. 2012. Evaluation of nutritional quality of the common carp (Cyprinus carpio) enriched in fatty acids. The Annals of the University Dunarea de Jos of Galati, Fascicle VI-Food Technology. 36: 61-73.
8
Arredondo-Figueroa J., Matsumoto-Soule J., Ponce-Palafox J., Shirai-Matsumoto K. and Gomez-Marquez J. 2012. Effects of Protein and Lipids on Growth Performance, Feed Efficiency and Survival Rate in Fingerlings of Bay Snook (Petenia splendida). International Journal of Animal and Veterinary Advances. 4(3): 204-213.
9
Azhdari N. 2014.Effects of dietary protein and lipid levels on growth performance, feed utilization and carcass biochemical composition of Sobaity seabream juveniles (Sparidentex hasta). M.Sc. Thesis. Khorramshahr University of Marine Science and Technology, Iran. 79p.
10
Carter C., Houlihan D. and Owen S. 1998. Protein synthesis, nitrogen excretion and long‐term growth of juvenile Pleuronectes flesus. Journal of fish biology. 53: 272-284.
11
Catacutan M. and Coloso, R. 1995. Effect of dietary protein to energy ratios on growth, survival, and body composition of juvenile Asian seabass, Lates calcarifer. Aquaculture. 131: 125-133.
12
Chatzifotis S., Panagiotidou M., Papaioannou N., Pavlidis M., Nengas I. and Mylonas CC. 2010. Effect of dietary lipid levels on growth, feed utilization, body composition and serum metabolites of meagre (Argyrosomus regius) juveniles. Aquaculture. 307: 65-70.
13
Cheng AC., Chen, CY., Liou, CH. and Chang CF. 2006. Effects of dietary protein and lipids on blood parameters and superoxide anion production in the grouper, Epinephelus coioides (Serranidae: Epinephelinae). Zoological Studies Taipei. 45(4): 492.
14
Cho C. and Kaushik S. 1990. Nutritional energetics in fish: energy and protein utilization in rainbow trout (Salmo gairdneri). World review of nutrition and dietetics. 61: 132-172.
15
Coz-Rakovac R., Strunjak-perovic I., Hacmanjek M., Topic PN., Lipez Z. and Sostaric B. (2005). Blood chemistry and histological properties of wild and cultured sea bass (Dicentrarchus labrax) in the North Adriatic Sea. Veterinary research communications. 29(8): 677-687.
16
Craig S., Washburn B. and Gatlin Iii D. 1999. Effects of dietary lipids on body composition and liver function in juvenile red drum, Sciaenops ocellatus. Fish Physiology and Biochemistry. 21: 249-255.
17
Craig S. R., Schwarz MH. and McLean E. 2006. Juvenile cobia (Rachycentron canadum) can utilize a wide range of protein and lipid levels without impacts on production characteristics. Aquaculture. 261: 384-391.
18
De Silva S., Gunasekera RM., Gooley G., Ingram BA. 2001. Growth of Australian shortfin eel (Anguilla australis) elvers given different dietary protein and lipid levels. Aquaculture Nutrition. 7(1): 53-57.
19
Deng DF., Ju ZY., Dominy W., Murashige, R. and Wilson RP. 2011. Optimal dietary protein levels for juvenile Pacific threadfin (Polydactylus sexfilis) fed diets with two levels of lipid. Aquaculture. 316: 25-30.
20
Diao SQ., Huang Z., Chen SS., Ni J., Li ZJ. and Ding X. et al. Z. 2010. Effect of dietary inositol on growth, feed utilization and blood biochemical parameters for juvenile barramundi (Lates calcarifer Bloch). American Journal of Agricultural and Biological Science. 5(3): 370-375.
21
Ding L., Zhang L., Wang J., Ma J., Meng X., Duan P., Sun L. and Sun Y. 2010. Effect of dietary lipid level on the growth performance, feed utilization, body composition and blood chemistry of juvenile starry flounder (Platichthys stellatus). Aquaculture research. 41(10): 1470-1478.
22
Ebrahimi G., Ouraji H., Firouzbakhsh F. and Makhdomi C. 2013. Effect of dietary lipid and protein levels with different protein to energy ratios on growth performance, feed utilization and body composition of Rutilus frisii kutum (Kamenskii, 1901) fingerlings. Aquaculture research. 44: 1447-1458.
23
Espinos F., Tomas A., Perez L., Balasch S. and Jover M. 2003. Growth of dentex fingerlings (Dentex dentex) fed diets containing different levels of protein and lipid. Aquaculture. 218: 479-490.
24
Figueiredo‐Silva AC., Corraze G., Borges P. and Valente LMP. 2010. Dietary protein/lipid level and protein source effects on growth, tissue composition and lipid metabolism of blackspot seabream (Pagellus bogaraveo). Aquaculture Nutrition. 16(2): 173-187.
25
Halver JE. and Hardy RW. 2002. Nutrient flow and retention. In: Halver JE and Hardy RW. (eds). Fish nutrition, 3rd Edn. Academic Press, USA. 755-770p.
26
Hemre G. and Sandnes K. 1999. Effect of dietary lipid level on muscle composition in Atlantic salmon Salmo salar. Aquaculture Nutrition. 5(1): 9-16.
27
Hossain MA., Almatar SM. and James CM. 2011. Effect of varying dietary lipid levels and protein to energy (P:E) ratios on growth performance, feed utilization and body composition of sub-adult silver pomfrets, Pampus argenteus (Euphrasen, 1788). Pakistan Journal of Nutrition. 10: 415-423.
28
Hrubec TC., Cardinale JL. and Smith SA. (2000). Hematology and plasma chemistry reference intervals for cultured tilapia (Oreochromis hybrid). Veterinary Clinical Pathology. 29(1): 7-12.
29
Jiang S., Wu X., Li W., Wu M., Luo Y., Lu S., Lin H . 2015. Effects of dietary protein and lipid levels on growth, feed utilization, body and plasma biochemical compositions of hybrid grouper (Epinephelus lanceolatus♂× Epinephelus fuscoguttatus♀) juveniles. Aquaculture. 446: 148-155.
30
Kaushik S. and Medale F. 1994. Energy requirements, utilization and dietary supply to salmonids. Aquaculture. 1: 81-97.
31
Kikuchi K., Sugita H. and Watanabe T. 2000. Effect of Dietary Protein and Lipid Levels on Growth and Body Composition of Japanese Flounder. Suisanzoshoku. 48(3): 537-543.
32
Kikuchi K., Furuta T. Iwata N., Onuki K. and Noguchi T. 2009. Effect of dietary lipid levels on the growth, feed utilization, body composition and blood characteristics of tiger puffer Takifugu rubripes. Aquaculture. 298(1): 111-117.
33
Lee SM., Lee JH. and Kim KD. 2003. Effect of dietary essential fatty acids on growth, body composition and blood chemistry of juvenile starry flounder (Platichthys stellatus). Aquaculture. 225: 269-281.
34
Lovell RT. 1998. Nutrition and Feeding of Fish. Kluwer Academic Publishing. Boston, USA. 267p.
35
Luo Z., Liu Y., Mai K., Tian L., Liu D. and Tan X. 2004. Optimal dietary protein requirement of grouper Epinephelus coioides juveniles fed isoenergetic diets in floating net cages. Aquaculture Nutrition 10. 247-252.
36
Ma F., Li XQ., Li BA. and Leng XJ. 2015. Effects of extruded and pelleted diets with differing lipid levels on growth, nutrient retention and serum biochemical indices of tilapia (Oreochromis aureus× Tilapia nilotica). Aquaculture Nutrition. 22(1): 61-71.
37
Mohanta K., Mohanty S., Jena J. and Sahu N. 2009. A dietary energy level of 14.6 MJ kg−1 and protein‐to‐energy ratio of 20.2 g MJ− 1 results in best growth performance and nutrient accretion in silver barb Puntius gonionotus fingerlings. Aquaculture Nutrition. 15: 627-637.
38
Molayem-Raftar T. 2011.Effects of short starvation and refeeding ongrowth performance, feed utilization and body biochemical composition in Sobaity fingerling (Sparidentex hasta). M.Sc. Thesis, Khorramshahr University of Marine Science and Technology, Iran. 71p.
39
Morais S., Bell JG., Robertson DA., Roy WJ. and Morris PC. 2001. Protein/lipid ratios in extruded diets for Atlantic cod (Gadus morhua L.): effects on growth, feed utilisation, muscle composition and liver histology. Aquaculture. 203: 101-119.
40
Mozanzadeh MT., Marammazi JG., Yavari V., Agh N., Mohammadian T. and Gisbert E. 2015. Dietary n− 3 LC-PUFA requirements in silvery-black porgy juveniles (Sparidentex hasta). Aquaculture. 448: 151-161.
41
Mozanzadeh MT., Agh N., Yavari V., Marammazi JG., Mohammadian T. and Gisbert E. 2016. Partial or total replacement of dietary fish oil with alternative lipid sources in silvery-black porgy (Sparidentex hasta). Aquaculture. 451: 232-240.
42
Nasir NA. and Al-Sraji AYJ. 2013. Effect of Different Dietary Protein and Fats on Some Biochemical Blood Parameters in Common Carp Fingerlings (Cyprinus Carpio L) Reared in Float Cages. Asian Journal of Experimental Biological Sciences. 4: 293-296.
43
National Research Council (NRC). 2011. Nutrient requirements of fish and shrimp. National academies press. Washington, D. C.
44
National Research Council. 1993. Nutrient Requirements Fishes. National Academy Press. Washington, DC, USA.
45
Nicknam-Shiri A., Abdi R., Salati AP., Movahedinia AA. and Marammazi JG. 2013.Effect of different dietary protein concentration on blood parameters of Sobaity fingerling (Sparidentex hasta).Oceanograghy. 4(13): 29-35.
46
Ozorio RO., Valente LM., Pousao‐Ferreira P. and Oliva‐Teles A. 2006. Growth performance and body composition of white seabream (Diplodus sargus) juveniles fed diets with different protein and lipid levels. Aquaculture research. 37: 255-263.
47
Peres H. and Oliva-Teles A. 1999. Effect of dietary lipid level on growth performance and feed utilization by European sea bass juveniles (Dicentrarchus labrax). Aquaculture. 179: 325-334.
48
Pond WG., Yen JT., Lindvall RN. 1980. Early protein deficiency: effects on later growth and carcass composition of lean or obese swine. Journal of Nutrition. 110(12): 2506-2513.
49
Sa R., Pousao‐Ferreira P. and Oliva‐Teles A. 2006. Effect of dietary protein and lipid levels on growth and feed utilization of white seabream (Diplodus sargus) juveniles. Aquaculture Nutrition. 12: 310-321.
50
Sahraeian M., Yavari V., Marammazi JG., Rajabzadeh E. and Pasha-Zanoosi H. 2011.Effect of different levels of dietary protein and energy on growth performance and body composition in silver sea bream (Acanthopagrus latus). Journal of Marine Science and Technology.10(4): 22-33.
51
Santinha P., Medale F., Corraze G. and Gomes E. 1999. Effects of the dietary protein: lipid ratio on growth and nutrient utilization in gilthead seabream (Sparus aurata L.). Aquaculture Nutrition. 5: 147-156.
52
Satheeshkumar P., Ananthan G. and Kumar DS. 2012. Haematology and biochemical parameters of different feeding behaviour of teleost fishes from Vellar estuary, India. Comparative Clinical Pathology. 21(6): 1187-1191.
53
Shearer KD. 1994. Factors affecting the proximate composition of cultured fishes with emphasis on salmonids. Aquaculture. 119: 63-88.
54
Teng SK., EL-Zahr C., AL-Abdul-Elah K. and Almatar S. 1999. Pilot- scale spawning and fry production of blue fin porgy, Sparidentex hasta (Valenciennes, 1830) in Kuwait. Aquaculture. 178: 27-41.
55
Wang Y., Guo Jl., Li K. and Bureau D.P. 2006. Effects of dietary protein and energy levels on growth, feed utilization and body composition of cuneate drum (Nibea miichthioides). Aquaculture. 252: 421-428.
56
Wang Y., Ma G., Shi Y., Liu D., Guo J., Yang YH. And Chen CD. 2013. Effects of dietary protein and lipid levels on growth, feed utilization and body composition in Pseudobagrus ussuriensis fingerlings. Aquaculture Nutrition. 19: 390-398.
57
Williams KC., Barlow CG., Rodgers L., Hockings I., Agcopra, C. and Ruscoe I. 2003. Asian seabass Lates calcarifer perform well when fed pelleted diets high in protein and lipid. Aquaculture. 225: 191-206.
58
Xu GF., Wang YY., Han Y., Liu Y., Yang YH. and Yu SL. 2014. "Growth, feed utilization and body composition of juvenile Manchurian trout, Brachymystax lenok (Pallas) fed different dietary protein and lipid levels. Aquaculture Nutrition. 3: 332-340.
59
Yazdi N. 2012. Effect of short term starvation and refeeding on digestive enzyme activity in Silver seabream fingerlings (Sparidentex hasta). M.Sc. Thesis. Khorramshahr University of Marine Science and Technology, Iran. 97p.
60
Yoshii K., Takakuwa F., Nguyen HP., Masumoto T. and Fukada H. 2010. Effect of dietary lipid level on growth performance and feed utilization of juvenile kelp grouper Epinephelus bruneus. Fisheries Science. 76(1): 139-145.
61
Yousif O., Ali A. and Kumar K. 2003. Spawning and hatching performance of the silvery black porgy Sparidentex hasta under hypersaline conditions. Naga, Worldfish Center Quarterly. 26: 13-15.
62
Zakeri M., Marammazi JG., Kochanian P., Savari A., Yavari V. and Haghi M. 2009. Effects of protein and lipid concentrations in broodstock diets on growth, spawning performance and egg quality of yellowfin sea bream (Acanthopagrus latus). Aquaculture. 295: 99–105.
63
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی کارایی الگوریتم های رمزنگاری متقارن
با گسترش فناوری، نیاز به امنیت داده ها و اطلاعات بر روی بستر مخابراتی ضروری می باشد. یکی از موارد پراهمیت جهت برقراری امنیت اطلاعات، محیط های دریایی شامل ارتباطات مابین کشتی ها و همچنین ارتباط کشتی ها با ایستگاه های زمینی می باشد. جهت حفظ محرمانگی اطلاعات، الگوریتم های رمزنگاری متقارن مانند DES، 3DES، IDEA، RC6، Serpent و AES ارائه شده اند. گزارشات مختلفی توسط محققان جهت مقایسه کارایی این الگوریتم ها ارائه شده است. علی رغم بررسی های متنوع انجام شده، همچنان فقدان گزارشی جامع که از تمامی مناظر این الگوریتم ها را مورد مقایسه قرار دهد، احساس می شود. در این مقاله مقایسه و بررسی جامعی از منظر معماری، انعطاف پذیری، امنیت و سرعت اجرا انجام گرفته است تا براساس آن با توجه به کاربرد بتوان بر اساس انعطاف پذیری، سطح امنیت مورد نظر و یا سرعت اجرا نسبت به انتخاب الگوریتم اقدام نمود. نتایج پیاده سازی و مقایسات نشان دهنده برتری الگوریتم رمزنگاری AES در امنیت و RC6 در سرعت اجرا می باشد.
https://jmst.kmsu.ac.ir/article_40455_943afde39ea2e67d587fa1d60a233f32.pdf
2020-04-20
28
38
10.22113/jmst.2016.40455
رمزنگاری
امنیت
مخابرات
رمزنگاری کلید متقارن
مخابرات دریایی
معصومه
بیت عبدالله
masomeh28471@gmail.com
1
دانشکده مهندسی دریا، دانشگاه علوم و فنون دریایی خرمشهر، ایران
AUTHOR
محمد
اسماعیل دوست
m_doust@kmsu.ac.ir
2
دانشکده مهندسی دریا، دانشگاه علوم و فنون دریایی خرمشهر، ایران
LEAD_AUTHOR
عامر
کعبی
kaabi_ameri@kmsu.ac.ir
3
دانشکده مهندسی دریا، دانشگاه علوم و فنون دریایی خرمشهر، ایران
AUTHOR
Anderson. R., Biham. E. and Knudsen. L. 1998. Serpent: A Proposal For The Advanced Encryption Standard. AES algorithm submission.
1
Chouinard, J, Y. 2002. Design of Secure Computer Systems CSI4138/CFG4394 Notes on the Data Standard (DES).
2
Deamen. J. and Rijmen. V. 1999. AES Proposal: Rijedeal. AES Algorithm submission.
3
Ebrahim, M., Khan, S. and Bin Khalid, U. 2013. Symmetric Algorithm Survey: A Comparative Analysis, International of Computer Applications:12-19.
4
Elbaz. L, and Bar-El. H. 2000. Strength Assessment of Encryption Algorithms. Advanced Embedded Security.
5
Elminaam. D, Abdul Kader. H, Ha, Zdhoud. M. 2008. Performance Evaluation of Symmetric Encryption Algorithm. IJCSNS: 280-286.
6
FIPS-Pub.46. 1977. Data Encryption Standard. National Bureau of Standards, U.S. Department of Commerce, Washington D.C.
7
Kaur. M, and Kaur. S. 2014. Survey of Various Encryption Techniques for Audio Data. IJARCSSE:1314-1317.
8
Lai. X. and Massey. J. 1990. A proposal for a new block encryption standard’’, In Proceedings of the EUROCRYPT 90 Conference:389- 404.
9
Masram. R., Shahare. V., Abraham. J., Moona. R. 2014. Analysis and Comparison of Symmetric Key Cryptographic Algorithm Based on Various File Features’’, IJNSA: 43-52.
10
Pc. A., Devassy. A., C George. S, and Devassy. A. 2013. Survey of Symmetric Cryptographic Algorithms. IOSR-JECE:65-75.
11
Rivest. R. L., Robshaw. M. J. B., Sidny. R. and YIN. Y.L. 1998. The Block Cipher: 1-21.
12
Singh. N. and Raina. J. 2011. Comparative Analysis of AES and RC4 Algorithms for Better Utilization. International Journal of Computer Trends and Technology:178-181.
13
Thakur. J, and Kumar. N. 2011. DES, AES and Blofish: Symmetric Key Cryptographic Algorithms Simulation Based Performance Analysis. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering: 6-12.
14
Verma. P, Shekhar. J, Preey, Asthana. A. 2015. A Survey for Performance Analysis Various Cryptography Technique Digital Contents. IJCSMC:522
15
ORIGINAL_ARTICLE
بهبود پروفیل ولتاژ سیستم الکتریکی شناور با بکارگیری جبران ساز توان راکتیو
در این پژوهش جبرانسازی توان راکتیو در شناور به عنوان یک عامل کمکی برای بهبود شرایط ژنراتور و نیز افزایش میزان بهره وری سوخت مصرفی کشتی در نظر گرفته شده است. برای تحقق این منظور شبکه الکتریکی ساده شدهی یک کشتی نظامی تماماً الکتریکی شامل بار پیشرانه، بارهای توزیع، سنسور و دیگر بارهای اضطراری و بارهای پالسی (سلاح های ریلی، سکوی پرتاب هوایی، و غیره) مدلسازی شده است. در میان بارهای مذکور، بارهای پالسی اثر مخرب بیشتری بر پارامتر پروفیل ولتاژ در کیفیت توان سیستم توزیع کشتی دارند. این قبیل بارها نیازمند انرژی بالا در مدت زمان کوتاهی هستند که این امر عمدتاً باعث بوجود آمدن مشکلاتی در کیفیت توان سیستم شده و در بعضی موارد باعث تخریب کل سیستم الکتریکی می شود. در ادامه اثرات جبران سازی بانک خازن استاتیک به منظور بهبود پارامتر پروفیل ولتاژ سیستم الکتریکی یک شناور نظامی در شرایط حضور بار پالسی بررسی شده است. نتایج نشان می دهد که بکارگیری این جبران ساز اثرات به سزایی در بهبود افت ولتاژ (Voltage Sag) داشته و از طرف دیگر منحنی های سرعت و گشتاور موتورهای پیشرانه پایداری بیشتری خواهند داشت. شبیه سازی در محیط Matlab/Simulink و برای شرایط مختلف بارهای پالسی و جبران کننده ی خازنی به لحاظ مقدار صورت گرفته است و نتایج حاکی از مقاوم بودن روش ارائه شده و بهبود پارامترهای کیفیت توان در شرایط متفاوت می باشد.
https://jmst.kmsu.ac.ir/article_59693_e5580c5e974fccbbb4360cbcc002c1c6.pdf
2020-04-20
39
51
10.22113/jmst.2018.91092.2029
جبران سازی توان راکتیو
پروفیل ولتاژ
بانک خازنی استاتیک
بار پالسی
سیستم قدرت کشتی
محمد
پورامیران
amiran.mhmd@gmail.com
1
گروه الکترونیک و مخابرات دریایی، دانشکده مهندسی دریا، دانشگاه علوم و فنون دریایی خرمشهر
AUTHOR
محمد
یوسفی کیا
yousefi-kia@kmsu.ac.ir
2
گروه الکترونیک و مخابرات دریایی، دانشکده مهندسی دریا، دانشگاه علوم و فنون دریایی خرمشهر
LEAD_AUTHOR
CPM LCA Database – Capacitor for Surface mounting Ericsson RJC 388, RJC 441 Capacitor Size 1206.
1
D. Chapman, Introduction to power quality, European Copper Institute publication, February 2012.
2
Greenwood A. 1991. Fast Electromagnetic Transients. New York, NY: John Wiley and Sons.
3
J. M. L. R. J. D. R. Dixon, "Reactive Power Compensation Technologies", Proccedings of the IEEE Publication, 2005.
4
John Prousalidis, George Antonopoulos, Panagiotis Mouzakis & Elias Sofras, "On resolving reactive power problems in ship electrical energy systems", Journal of Marine Engineering & Technology, 24 Feb 2016, Vol. 14, No. 3, 124–136.
5
K. N. A. Suhail, A. Qureshi, "Efficient Power Factor Improvement Techniques and Energy conservation of Power System", international conference on Energy Management & Power Delivery EMPD-95, 1995,21-23-Nov.
6
M. A. Eldery, E. F. El-Saadany, and M. M. A. Salama, “Sliding Mode Controller for Pulse Width Modulation Based DSTATCOM”, Proceedings of Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, CCECE ’06
7
Milan Stork, Daniel Mayer Electronic system for reactive power compensation of sampled resistive load 2017.
8
Papadias BC. 1985. Analysis of electric energy systems-Part II: transient state operation. Athens: Papadamis Publications.
9
Pinaki Mitra and Ganesh K. Venayagamoorthy “Artificial Immune System Based DSTATCOM Control for an Electric Ship Power System” IEEE 2008
10
Prousalidis J. 2011. The necessity of reactive power balance in ship electric energy systems. IMarEST Journal of Marine Engineering and Technology. 10(January):37–47.
11
Prousalidis J, Hatzilau IK, Michalopoulos P, Pavlou I, Muthumuni D. Studying ship electric energy systems with shaft generator. Proceedings of International Symposium on Electric Ship Technologies (ESTS05), Philadelphia – USA (25–27 July), 2005.
12
Prousalidis J, Kourtesis C. 2014. Ship electric energy systems: design and operation principles. London: IMarEST Publications, ISBN:978–0–9565600–4–9.
13
for evaluating diesel-electric propulsion. Proceedings of the Institute of Marine Engineering, Science and Technology, Journal of Marine Engineering and Technology 13(3) December:63–92.
14
T. C. E. Y. E. Vardar, "Energy Efficiency with Reactive Power Compensation and Reactive Power Compensation in Public Institutions", International Journal of Engineering Research and Development, June 2010.
15
Santi Behera, Manish Tripathy, J. K. Satapathy A novel approach for load margin improvement with optimal location and size of static capacitor using BFO algorithm 2015
16
Tiina Alaviitala – Life cycle assessment of power capacitors Master’s Thesis – Tampere University of Technology – Faculty of Computing and Electrical Engineering. The Mathworks Inc, MATLAB User Manual.
17
Y. Xiao-ping, Z. Yan-ru, W. Yan, “A Novel Control Method for DSTATCOM Using Artificial Neural Network,” CES/IEEE 5th International Power Electronics and Motion Control Conference, 2006. IPEMC '06. Volume 3, 14-16 Aug. 2006
18
Yu-Wei Liu , Shiuan-Hau Rau, Chi-Jui Wu, Wei-Jen Lee Improvement of Power Quality by using Advanced Reactive Power Compensation 2017
19
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل ورود اریب گوه به آب و مطالعه پارامتری توزیع فشار
تئوریهای دو بعدی به روش عددی، تحلیلی و آزمایشگاهی سهم بسیاری در مطالعات دریامانی و مانور شناورها داشتهاند. آنالیز ورود گوه به آب یک مساله پایهای است که کاربرد متنوعی دارد. تا به حال تحقیقات فراوانی به روشهای مختلف بر روی ورود متقارن و نامتقارن گوه به آب انجام شده است. تست آزمایشگاهی ابزاری قدرتمند است که در این مقاله با تکیه به آن ورود گوه به آب به صورت اریب(با سرعت عرضی) مورد بررسی قرار گرفته است. بدین منظور دستگاهی برای ورود اریب گوه با زاویه ددرایز 40 درجه به آب به صورت سقوط آزاد طراحی و ساخته شده است و توزیع فشار روی گوه حین ورود به آب ثبت گردید. تست ورود اریب گوه به آب برای سرعتهای عمودی و عرضی مختلف انجام شده است. ورود اریب گوه به آب باعث شکلگیری توزیع نامتقارن فشار روی جدارههای گوه میشود. توزیع نامتقارن فشار بر روی جدارههای گوه علاوه بر وارد شدن نیروی عمودی به گوه باعث وارد شدن نیروی عرضی نیز خواهد شد. نتایج بدست آمده اهمیت سرعت عرضی بر توزیع نامتقارن فشار روی جدارههای گوه را نشان میدهد؛ با افزایش سرعت عرضی اختلاف فشار وارد شده به جدارههای گوه افزایش مییابد و در نتیجه نیروی عرضی وارده به گوه افزایش و نیروی عمودی کاهش خواهد یافت.
https://jmst.kmsu.ac.ir/article_50975_9506f80c8c8fff5ba204075cc2ddc375.pdf
2020-04-20
52
67
10.22113/jmst.2017.50975
گوه
ورود اریب
سرعت عرضی
سرعت عمودی
توزیع فشار
سید کاظم
ساداتی
s.kazemsadati@aut.ac.ir
1
مهندسی دریا، دانشگاه صنعتی امیر کبیر، تهران
LEAD_AUTHOR
حمید
زراعتگر
hamidz@aut.ac.ir
2
مهندسی دریا، دانشگاه صنعتی امیر کبیر، تهران
AUTHOR
Fairlie-Clarke, A., 2008. Momentum and gravity effects during the constant velocitywaterentryofwedge-shapedsections. J.OceanEng, جلد 35 (2008), p. 706–716.
1
Gu, H., 2014. Numerical simulation of water impact of solid bodies with vertical and oblique entries. Ocean Eng.75, pp. 128-137.
2
Judge, C., 2004. Initia lwater impact of a wedge at vertical and oblique angles. Eng.Math, pp. 279-303.
3
Mayo, W., 1945. Analysis and modification of theory for impact of seaplanes on wtare, NACA Technical .
4
Milwitzky, B., 1948. A generalized theoretical and experimental investigation of the motions and hydrodynamic loads experienced by V-bottom seaplanes during step-landing impacts, NACATN1516.
5
Savander, B., 2002. Steady hydrodynamic analysis of planing surfaces. J.ShipRes, pp. 71-95.
6
Sebastiani, L., 2008. A practical method for the prediction of planing craft motions in regular and irregular waves. Estoril, Portugal.
7
Smiley, R., 1952. A theoretical and experimental investigation of th eeffects of yaw on pressures, forces and moments during seaplane landings and planing, National Advisory Committee For Aeronautics (NACA)Technical Note no.2817.
8
Von Karman, T., 1929. The impact on seaplane floats during landing, NACATN321.
9
Wagner, H., 1932. Phenomena associated with impacts and sliding on liquid. Math.Mech., 12(4), pp. 193-235.
10
Zarnick, E., 1978. A Nonlinear Mathematical Model of Motions of a Planing Boat in Regular Waves, Bethesda,MD: DTNSRDC Report 78/032.David W. Taylor Naval Ship Research and Development Center.
11
ORIGINAL_ARTICLE
طرح استراتژی های مؤثر بر عملیاتی کردن بنادر خشک در ایران با استفاده از روش تحلیلی SWOT
مهمترین برتری حمل و نقل دریایی نسبت به سایر موارد حمل و نقل، مقرون به صرفه بودن آن از نظر اقتصادی است. امروزه در مواجهه بنادر ساحلی با مشکل تراکم ترافیک، بندر خشک بهترین گزینه ارتقاء سطح حمل و نقل دریایی می باشد. این پژوهش به طرح استراتژی های مؤثر بر عملیاتی کردن بنادر خشک در ایران پرداخته و از روش دلفی برای تحلیل، بررسی و نتیجه گیری استفاده نموده است. جامعه آماری این پژوهش نامشخص و تعداد اعضای نمونه بر اساس فرمول کوکران تعداد 96 نفر به دست آمده است. ابزار اصلی جمع آوری متغیرهای پژوهش پرسشنامه می باشد. ابتدا مجموعه عوامل داخلی و خارجی مؤثر بر عملیاتی کردن بنادر خشک شناسایی و سپس با استفاده از روش تحلیلی SWOT اقدام به رتبه بندی عوامل و تعیین جایگاه آن در ماتریس SWOT شده است. با توجه به مقادیر به دست آمده از ماتریس، ارزیابی عوامل داخلی و خارجی استراتژی رشد برای عملیاتی کردن بنادر خشک ارائه گردیده است.
https://jmst.kmsu.ac.ir/article_80509_4e3fe74b51c3ea506c66b4cf77fc8a48.pdf
2020-04-20
68
79
10.22113/jmst.2018.113912.2103
بندر ساحلی
بندرخشک
استراتژی
تحلیل SWOT
جعفر
سیاره
j.sayareh@gmail.com
1
دانشکده مهندسی دریا، دانشگاه دریانوردی و علوم دریایی چابهار
LEAD_AUTHOR
الهام
الهیاری
e.alahyari@cmu.ac.ir
2
دانشکده مهندسی دریا، دانشگاه دریانوردی و علوم دریایی چابهار
AUTHOR
Iranshahi S., Sadjadi Parsa J. and Abaspur M.1393. surveying and evaluation services quality in container terminals (case study: Shahid Rajaee container terminal). Journal of Marine Science and Technology. Vol. (13), No. (3), 18p.
1
Ebrahimzadeh A, Aghasizadeh A. 1388. Analyzing the Factors Affecting the Development of Tourism in Chabahar Coastal Region Using SWOT Strategy Model. Urban and Regional Studies and Research, First Year, No. (1), pp. 107-128.
2
Belali A., Amraei B. and Talebizadeh A. 1394. Study of the Problems and Barriers of Activity of Dry Ports in the Country and Provide Appropriate Solutions. Journal of Marine Science and Technology. No. (75), pp. 35-42.
3
Dadvar A., Arabshahi N. and Tanzifi M. 1389. Importance of Creating Dry Ports for the Development of Iran's Logistics. Didgah Journal, pp. 16-45.
4
Saeedi N. and Jafari H. 1393. Analyze and Prioritize the Strengths, Weaknesses, Opportunities and Threats of Iran Dry Ports Using SWOT and AHP Models. Oceanography. No. (20), Year 5, pp. 95-105.
5
Saeedi N. Nooramin, A. Javadpour M. and Motahari A. 1390. The Concept of Dry Port with a Special Look at the Need for its Creation in Iran. Sea and Shipping Journal. No. (1), Year 2, pp. 39-54.
6
ShomaliPoor B, Saeedi N, Mousavi M, Reisi F. 1391. The Need for a Special Approach to Rail Transportation and the Operation of Dry Ports to Reduce the Container Sediment of Shahid Rajaee Port. The First Conference on the Role of Multimodal Transport in National and International Trade. Tehran.
7
Ettkin L. P., Helms M. M. and Anderson M. S. 2006. The Challenge of VeneZuelA: A SWOT Analysis.
8
Jarzemskis A, Vasiliauskas A.V. 2007. Research on Dry Port Concept as Intermodal Node. Transport Research, Vol. (12), No. (3), pp. 207-213.
9
Kandakoglu A. Celic M. Akgun I. 2009. A Multi Methodological Approach for Shipping Registry Selection in Maritime Transportation Industry. Mathematical and Computer Modelling, 49(3): pp. 586-597.
10
Razmjooei D. and Saeidi N. 1394. Formulating Transit Development Strategy at Anzali port through SWOT & QSPM Methods. Journal of Marine Science and Technology. Vol. (14), No. (4), 14p.
11
Roso V. and Lumsden K. 2009. The Dry Port Concept–The Case of the Falkoping Terminal. Maritime Transport Journal. 13:17-27.
12
Tamlinson J. 2009. History and Impact of the Intermodal Shipping Container.Pratt Institute.
13
Tarun Kh. Krishna P. 1997. Why Focused Strategies May be Wrong for Emerging Markets. Harvard University Press, Harvard. 120p.
14
UNCTAD. 1991. Handbook on The Management and Operation of Dry Ports. Geneva. 45p.
15
ORIGINAL_ARTICLE
ارائه مدل نقشه شناختی فازی عوامل ناب - چابکی زنجیره تامین در لجستیک دریائی
قدرت دریایی برتر از یک سوی، تغییر در حجم و نوع ماموریت های دریائی، برخورداری از زنجیره تامین ناب – چابک در شرایط عدم قطعیت بسیار ضروری و حیاتی می باشد. هدف اصلی این مقاله ، ارائه مدل نقشه شناختی فازی برای تعیین نحوه و میزان برهم کنش عوامل اصلی ناب - چابکی زنجیره تامین دریائی است. رویکرد تحقیق، رویکرد ترکیبی نقشه های شناختی فازی و روش دلفی است. بر مبنای مدلسازی نقشه های شناختی فازی، داده ها مورد نیاز گرد آوری و پس از تجزیه وتحلیل با نرم افزارSPSS ، عوامل اصلی ناب – چابکی زنجیره تامین دریائی تعیین و سپس با استفاده از محاسبات نقشه های شناختی فازی مبتنی برنرم افزارMATLAB ، نحوه ومیزان برهم کنش این عوامل تحلیل گردید. دو نوع رابطه یعنی قدرت رابطه ای بالا و قدرت رابطه ای پایین برای عوامل اصلی ناب - چابکی زنجیره تامین دریائی به دست آمد. عوامل با قدرت رابطه ای بالا، حالت پویا داشته بطوریکه هرگونه تغییر در آنها درمیزان ناب- چابکی زنجیره تامین دریائی نقش مستقیم و بسیارتاثیرگذار دارند. اما عوامل با قدرت رابطه ای پائین حالت ایستا داشته، بطوریکه هرگونه تغییر در آنها درمیزان ناب- چابکی زنجیره تامین، تاثیرمستقیم نداشته بلکه این عوامل در آمادگی سیستم برای ناب - چابکی زنجیره تامین لجستیک دریائی نقش زیرساختی دارند.
https://jmst.kmsu.ac.ir/article_54223_4f1c2898a53e2c6f635ca2bff52a385f.pdf
2020-04-20
80
95
10.22113/jmst.2017.72353.1951
زنجیره تامین ناب- چابک
عوامل ناب - چابکی
نقشه های شناختی فازی
فرید
خوش الحان
khoshalhan@kntu.ac.ir
1
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
AUTHOR
حبیب الله
سیاری
mmtconf@yahoo.com
2
دانشگاه و پژوهشگاه عالی دفاع ملی و تحقیقات راهبردی
LEAD_AUTHOR
طاهر
کلانتری
tkalantari@mail.kntu.ac.ir
3
دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
LEAD_AUTHOR
Agarwal A., Shankar R. and Tiwari M.K. 2007. Modeling agility of supply chain, Industrial Marketing Management, V36,PP57-443.
1
Asgari, M. and Torabi, Q.1392. Islamic Republic of Iran in the field of maritime deterrence, Defense Strategy Research Center, Tehran.
2
Banomyong, R., Veerakachen, V. and Supatn, N. 2008.Implementing leagility in reverse logistics channels,International Journal of Logistics: Research and Applications ,V11,PP31-47.
3
Beamon,B.M.1998.Supply chain design and analysis: Models and methods, International Journal of Production Economics,V55,N3,PP281-294.
4
Browne, N., Robinson, L. and Richardson, A.2002. A Delphi study on the research priorities of European oncology nurses .European Journal of oncology Nurses,V6(3),PP133-144.
5
Bruce, M., Daly, L. and Towers, N.2004. Lean or agile: A solution for supply chain management in the textiles and clothing industry?", International Journal of Operations & Production Management, V24, N 2, pp151-170.
6
Braunscheidel,M.J.2005. Antecedents of supply chain agility: An empirical investigation. PhD dissertation, The State University of New York, Buffalo.
7
Childerhouse, P. and Towill, D.R. 2000.Engineering Supply Chains to Match Customer Requirements , Logistics Information Management, V13, N6, pp337-45.
8
Christopher,M. and Towill, D.R. 2000. Supply chain migration from lean and functional to agile and customised. International Journal of Supply Chain Management, V5, N4, pp206-213.
9
Collin,J. and Lorenzin, D. 2006 . Plan for supply chain agility at Nokia Lessons from the Mobil infrastructure industry, International Journal of physical Distribution & Logistics Management, V36, N6, pp 418-430.
10
Costantino, N., Dotoli, M., Falagario, M. and Fanti, M. P. 2012. A model for supply management of agile manufacturing supply chains, Int. J. Production Economics, N135, pp 451-457.
11
Faizi, K. and Irandost, M. 1391 .The Delphi method to study future ReMaritimerch decisions ,Industrial Management Institute, Tehran.
12
Farshad, F .1387. Advanced logistics management, Imam Khomeini University of Marine Science,Noshahr.
13
Ghazanfari, M., Riazi, A. and Kazemi,M.1390. Supply chain management, Journal of Tadbir, N117.
14
Godsell,J., Diefenbach,T., Clemmow.C.2011. Enabling Supply Chain Segmentation through Demand Profiling. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management,V 41(3), PP296-314.
15
Goldsby, T.J. and Garcia-Dastugue, S.J. 2003.The Manufacturing Flow Management Process, International Journal of Logistics Management, V14 ,N 2, pp 33-52.
16
Hajizadeh, A., Saeidi, S. N., kaabi, A., yousefi, H., zaredoost, M.1395. Relative Efficiency Analysis of Container Ports in Middle East using DEA, Journal of Marine Science and Technology, V15(4), PP69-80.
17
Kaplan,A.1949.The prediction of social and Technological Events. Rand Corporation,N39.
18
Kidder, R. M. 2006. Businesses for Middle East peace-building: a framework for engagement. The Journal of Business Strategy, V27(3), PP30-37.
19
Konecka, S. 2010. Lean And Agile Supply Chain Management Concepts In The Asect Of Risk Management, Electronic Scientific Journal of Logistics,V 6, N3, PP23-31.
20
Kosko,B.1986.Fuzzy Cognitive Maps, International Journal of Man-Machine Studies,V24,PP65-74.
21
Landeta,J. 2006.Current validity of the Delphi method in social sciences.Technological forecasting and social change,V73(5), PP467-482.
22
Lashgari,M. and Akbari,A.A.1398.Fleet deployment, ship routing and refueling optimization problem, Journal of Marine Science and Technology,V18(4),PP33-48.
23
Lezgi, M. and Ghazi Asgar, S.M.1392. Process model SCOR, Reference model for supply chain management processes, the automotive industry magazine,N 174.
24
Marcus,I.,2010. Agile supply chain: Sterategy for competitIve advantage, Journal of Global Strategic Management ,V4,N1,pp4-17.
25
Mason-jones R.,Nalor, J. B. and Towill ,D. 2000b. Lean, agile or leagile? Matching your supply chain to the marketplace. InternationalJournal of Production Research, V38, PP4061-4070.
26
Naylor,J.B., Naim,M.M. and Berry,D .1999. Leagility: integrating the lean and agile manufacturing paradigms in the total supply chain. International Journal of Production Economics, V62 , pp107-118.
27
Pan, F., and Nagi, R.2010. Robust supply chain design under uncertain demand in agile manufacturing. Computers and Operations Research, V37,N4, pp668-683.
28
Powell,C. 2003.The Delphi technique:myths and realities. Journal of Advanced Nursing,V 41,PP 376-382.
29
Power,D.J., Sohal,A.S. and Rahman,S.U. 2001. Critical Success Factors in Agile Supply Chain Management: An Empirical Study ; International Journal Of Physical Distribution & Logistics Management ,V31, N4 .
30
Rodriguez-Repiso, L. and Setchi,R. 2007. Modelling IT Projects Success With Fuzzy Cognitive Maps." Expert Systems with Applications, V32(2), pp543-559.
31
Safa'i Qadyklayy,A., Akbarzadeh,Z. and Ahmadi,A.1390. Comparative evaluation of supply chain strategies, lean, agile and lean - Agility, Journal of executive management,V3,N6,PP81-100.
32
Tatham, P. and Worrell, D. 2009. Lean Thinking in an Uncertain Environment: The Implications for UK Defence Acquisition. International Journal of Defence Acquisition Management, V3, PP1-22.
33
Van Hoek, R.I. 2000. The Thesis of Legality Revisited, International Journal of Agile Management Systems, V2,N3, PP196-221.
34
Vonderembse,et al., 2006. Designing supply chains: towards theory development. International Journal of Production Economics, V100 , pp223-238.
35
Warfield ، 1974.Toward interpretation of complex structural modeling; IEEE Trans. Systems Man Cybernet,V4, N5.
36
Xirogiannis G., Stefanou J. and Glykas M. 2004. A fuzzy cognitive map approach to support urban design. Expert Systems with Applications,V26, PP 257-268.
37
Zhang ,X., Van Donk ,D.P. and Vaart ,T.V.D. 2016. The different impact of inter-organizational and intra-organizational ICT on supply chain performance , International Journal of Operations & Production Management, V 36, N 7, PP 803 - 824.
38
ORIGINAL_ARTICLE
اولویتبندی معیارهای حساسیت زیستمحیطی مانگروها با استفاده از روش FAHP
به طور کلی، تعیین درجه حساسیت زیستمحیطی مناطق ساحلی، پیش نیاز ارزیابی آسیبپذیری اکوسیستمهای حساس موجود در این مناطق، از جمله مانگروها است که نقش مهمی در کارایی و موفقیت برنامههای احیا و مدیریت پایدار آنها بر عهده دارد. لذا هدف این مطالعه نیز تعیین درجه و اولویتبندی حساسیت زیستمحیطی مانگروهای استان هرمزگان بود. بدین منظور ضمن بهرهگیری از مجموعه معیارهای تدوین شده توسط دفتر محیط زیست دریایی، مرور مطالعات انجام شده بر روی حساسیت جنگلهای مانگرو، فهرستی از مهمترین معیارها و زیر معیارهای حساسیت این اکوسیستمها تهیه شد و با تجزیه و تحلیل نظرات متخصصان از طرق اجرای روش FAHP، وزن نسبی معیارهای محاسبه گردید. نتایج نشان داد که بر اساس نظر متخصصان، در میان معیارهای نهگانه مربوط به تعیین درجه حساسیت مانگروها، معیارهای پوشش گیاهی و اهمیت تفرجی به ترتیب بیشترین و کمترین وزن نسبی را در میان معیارهای مورد بررسی بدست آوردند (به ترتیب با وزنهای نسبی برابر با 23/0 و 03/0). نتایج همچنین نشان داد که معیارهای پوشش گیاهی، حیات وحش و شبکه غذایی به ترتیب با دارا بودن وزنهای نسبی برابر با 23/0، 17/0 و 13/0 به ترتیب در رتبههای نخست رتبهبندی در میان معیارهای حساسیت مانگروها قرار گرفتند. نتایج حاصل از این مطالعه با اولویتبندی معیارهای حساسیت زیستمحیطی مانگروهای استان هرمزگان اطلاعات مورد نیاز جهت ارزیابی آسیبپذیری این رویشگاهها را فراهم آورده است.
https://jmst.kmsu.ac.ir/article_61595_cea33dd29e2e7b79487eb96bca2115e1.pdf
2020-04-20
96
108
10.22113/jmst.2018.100476.2061
حساسیت زیستمحیطی
مانگرو
FAHP
داود
مافی غلامی
d.mafigholami@nres.sku.ac.ir
1
گروه علوم جنگل، دانشکده منابع طبیعی و علوم زمین، دانشگاه شهرکرد
LEAD_AUTHOR
اکرم
نوری کمری
a.nourikamari@ut.ac.ir
2
دانش آموخته دکترای محیط زیست، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران
AUTHOR
Adger WN. 2006. Vulnerability. Global Environmental Change. 16(3): 268-281.
1
Alongi D.M. 2008. Mangrove forests: resilience, protection from tsunamis, and responses to global climate change. Estuarine, Coast and Shelf Sci. 76(1): 1-13.
2
Bryant D., Burke LJ. and McManus M. 1998. Reefs at risk: a map-based indicator of threats to the world’s coral reefs. World Resources Institute, Washington, D.C.
3
Chang DY. 1996. Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP. European Operational Res. 95(3): 649-655.
4
CPAWS. 2011. Science-based Guidelines for Marine Protected Areas and MPA Networks in Canada.
5
Danehkar A. 1998. Sensitive sea areas of Iran. Environ Sci Quarterly. 24: 28-38. (In Persian)
6
Danehkar A. 2002. Criteria for the identification and selection of sensitive sea areas in Iran. Port and sea. 101: 8-12. (In Persian)
7
Danehkar A. 2003. Sea sensitive areas of Iran and view of development. 5th International Conference on Coasts, Ports and Marine Structures (ICOPMAS), Oct. 14-17-2003. Ramsar, 5p.
8
Danehkar A. and Madjnounoian H. 2003. Proposed criteria for assessing the maritime coastal areas of Iran to determine the areas under maritime coastal protection in Iran. Case study: Assessment of protected areas of the coasts of Caspian Sea. Environ studies. 30(35): 9-32. (In Persian)
9
Danehkar A., Mahmoudi B. and Hashemi A. 2006. Management and Development Plan for Mangrove forests of Hormozgan Province, Natural Resources Office of Hormozgan Province, 200 p. (In Persian)
10
Deng H. 1999. Multicriteria analysis with fuzzy pairwise comparisons. Approximate Reasoning. 21 (3): 215-231.
11
Department of Environment (DOE). 2000. Committees of the Maritime Sensitive Areas, Marine Environment Bureau, Tehran. (In Persian)
12
Department of Environment (DOE). 2001. Committees of the Maritime Sensitive Areas, Marine Environment Bureau, Tehran. (In Persian)
13
Ellison AM. 2002. Macroecology of mangroves: large-scale patterns and processes in tropical coastal forests. Trees. 16(2-3): 181-194.
14
Ertugrul I. and Tus A. 2007. Interactive fuzzy linear programming and an application sample at a textile firm. Fuzzy Optimization and Decision Making. 6: 29-49.
15
Evans MI. 1994. Important bird areas in the Middle East. Bird life.
16
Gilman E., Ellison JC., Jungblut V., Van Lavieren H., Wilson L., Areki F. and Matthews E. 2006. Adapting to Pacific Island mangrove responses to sea level rise and climate change. Climate Res. 32(3): 161-176.
17
Han W.D., Gao XM., Lu CY. and Lin P. 2000. The ecological values of mangrove ecosystems in China. Ecological Sci. 19(1): 40-46.
18
Huggett AJ. 2005. The concept and utility of ‘ecological thresholds’ in biodiversity conservation. Biological conservation. 124(3): 301-310.
19
IMO/MEPC 46/23. 2001. Guidelines for the identification and design nation of particularly sensitive sea areas. ANNEX 6, Jan.
20
IUCN. 1989. The impact of climatic change and sea level rise on ecosystems. Report for the Commonwealth Secretariat, London.
21
Jeganathan C. 2003. Multi-criteria supplier selection using fuzzy AHP. Development of fuzzy logic architecture to access the sustainability of the forest management. M.Sc. thesis. Enscheda. 231 p.
22
Kelleher G. and Kenchington R. 1990. Political and Social Dynamics for Establishing Marine Protected Areas. IUCN.
23
Kelleher G. and Kenchington R. 1992. Guiglines for Establishing Marine Protected Area. A Marine Conservation and Development Report, IUCN.
24
Kiabi B., Madjnounian H., Geshtasebi H. and Mansouri J. 2002. Proposed criteria for assessing the conservation status of Iranian wetlands. Environ studies. 33: 74-89. (In Persian).
25
Madjnounian H. 1999. Guidance on the determination of special biological zones based on ecological conservation capability model. In Henrik Magnonian Guidelines for identifying important international wetlands. Protected areas of Iran: Basics and protection measures for parks and areas, Appendix 95. Environmental Protection Agency, Tehran. (In Persian).
26
Mafi-Gholami D. and Mahmoudi B. 2016. Application of FAHP Method to Prioritize the Destruction of Protected Areas (Case Study: Oshtrankouh Protected Area of Lorestan Province), International Conference on Architecture, Urban Planning, Civil, Art and Environment; Future Horizons, Looking to the Past, Shiraz, Iran. (In Persian).
27
Mafi-Gholami D., Feghhi J., Danehkar A. and Yarali N. 2015a. Prioritizing stresses and disturbances affecting mangrove forests using Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP). Case study: mangrove forests of Hormozgan Province, Iran. Advances in Environ Sci. 7(3): 442-459.
28
Mikaeil, R., Naghadehi, M. Z., Ataei, M., & Khalokakaie, R. 2009. A decision support system using fuzzy analytical hierarchy process (FAHP) and TOPSIS approaches for selection of the optimum underground mining method. Archives of Mining Sci. 54(2): 349-368.
29
Niazi N., Pilehvar B., Sousani J., Maleknia R. and Zeinivand H. 2012. Prioritizing the functions of Zagros forests using the hierarchical analysis process. Master's thesis, Faculty of Agriculture and Natural Resources, Lorestan University, 186 p. (In Persian).
30
NOAA. 2002. Guideline for Environmental Sensitivity Index.Version 3.
31
Pellegrini JAC., Soares M.L.G., Chaves FO., Estrada GCD. and Cavalcanti V.F., 2009. A method for the classification of mangrove forests and sensitivity/vulnerability analysis. Coastal Res. 443-447.
32
Salm R.V. and Price A. 1995. Selection of Marine Protected Areas: Principles of Techniques for Management. Chapman and Hall, London.
33
Salm RV. Clark, J.R., 1984. Marine and Coastal Protected Areas: A guide for planners and managers. IUCN, Gland, Switzerland.
34
Steiner N. and Köhler W. 2003. Effects of landscape patterns on species richness-a modelling approach. Agriculture, Ecosystems and Environment. 2086: 1-9.
35
TNC (The Nature Conservancy). 2000. The five-S framework for site conservation. TNC, Arlington, Virginia.
36
Wu LB., Zhang H., Sun Y. and Liu XP. 2009. An Evaluation of Health Research on the Wetland Eco-system. China Rural Water and Hydropower. 10: 6-12.
37
Zacharias MA. and Gregr EJ. 2005. Sensitivity and vulnerability in marine environments: an approach to identifying vulnerable marine areas. Conservation Bio. 19: 86-97.
38
ORIGINAL_ARTICLE
تعیین غلظت و توزیع فصلی آلایندههای فتالات استر در آبهای سطحی خلیج چابهار
چکیده :آلودگی اکوسیستم های آبی، موجودات زنده را درگیر مشکلات جدی نموده است. این مطالعه به منظور تعیین غلظت و توزیع فصلی دو ترکیب پرمصرف فتالات استر شامل DnBP و DEHP در خلیج چابهار صورت گرفت. برای تعیین غلظت این آلایندهها، نمونهبرداری به صورت فصلی از آبهای سطحی در 7 ایستگاه و با 4 بار تکرار در هر ایستگاه در خلیج چابهار انجام شد و پس از استخراج این آلایندهها با روش میکرو استخراج مایع – مایع پخشی (DLLME)، غلظت این دو ترکیب توسط دستگاه کروماتوگرافی گازی با آشکار ساز یونش شعلهای (FID) تعیین شد. در این روش 5/0 میلی لیتر متانول (به عنوان حلال پخشی) و 20 میکرولیتر از تتراکلرید کربن (به عنوان حلال استخراجی) به سرعت داخل نمونهی آب دریا اضافه شد و بعد از استخراج، فاز ته نشین شده به وسیله سرنگ هامیلتون به دستگاه GC تزریق و اندازهگیری گردید. تحت شرایط بهینه شده نمودار کالیبراسیون در محدوده (600-10) میکرو گرم بر لیتر رسم شد و حد تشخیص 04/0 و 78/1 میکروگرم بر لیتر، فاکتور تغلیظ 790 و 775، ضریب همبستگی 997/ 0 و 997/0 و همچنین انحراف استاندارد نسبی 0036/0 و 058/0 به ترتیب برای دو ترکیب DEHP و DnBP اندازهگیری شد. نتایج نشان داد غلظت دو ترکیب در ایستگاههای مختلف بسیار متفاوت است. بین غلظت ترکیبات DEHP و DnBP در بین ایستگاههای مختلف، اختلاف معنیدار آماری مشاهده گردید (P≤ 05/0).
https://jmst.kmsu.ac.ir/article_82203_404d9d34c9e718c2e17894bc46b563a5.pdf
2020-04-20
109
120
10.22113/jmst.2019.108607.2085
واژههای کلیدی: دی بوتیل فتالات
دی اتیل هگزیل فتالات
میکرو استخراج مایع-مایع پخشی
گاز کروماتوگرافی با آشکار ساز یونش شعلهای
خلیج چابهار
محمود
نصیری
mdnassiri@cmu.ac.ir
1
گروه شیمی دریا، دانشکده علوم دریایی، دانشگاه دریانوردی و علوم دریایی چابهار
LEAD_AUTHOR
مرتضی
ضیاءالدینی
m.ziyaadini@cmu.ac.ir
2
گروه شیمی دریا، دانشکده علوم دریایی، دانشگاه دریانوردی و علوم دریایی چابهار
AUTHOR
کمال الدین
کر
kamal.kor@gmail.com
3
مرکز اقیانوسشناسی چابهار، پژوهشکده علوم دریایی، پژوهشگاه ملی اقیانوسشناسی و علوم جوی ایران
AUTHOR
Ayranci E. and Bayram E. 2005. Adsorption of phthalic acid and its esters onto high-area activated carbon-cloth studied by in situ UV-spectroscopy. J Hazard Mater. 122: 147-153.
1
Banitaba MH., Hosseiny D. and Pourahadi A. 2013. Solid-phase microextraction of phthalate esters from aqueous media by electrophoretically deposited TiO2 nanoparticles on a stainless steel fiber. J Chromatogr A. 1283: 1-8.
2
Brar SK., Verma M., Tyagi RD., Valero JR. and Surampalli RY. 2009. Concurrent degradation of dimethyl phthalate (DMP) during production of Bacillus thuringiensis based biopesticides. J Hazard Mater. 171: 1016-1023.
3
Cao XL. 2010. Phthalate esters in foods: Sources, occurrence, and analytical methods. Compr Rev Food Sci Food Saf. 9: 21-43.
4
Clark RB. 1986. Marine pollution. Clarendon Press. New York, USA. 215p.
5
Deblonde T., Cossu LC. and Hartemann P. 2011. Emerging pollutants in wastewater: A review of the literature. Int J Hyg Environ Health. 214: 442-448.
6
Duvis T., Karles G. and Papaspyrides CD. 1991. Plasticized PVC films/petroleum oils: The effect of ultraviolet irradiation on plasticizer migration. J Appl Polym Sci. 42: 191-198.
7
Farajzadeh MA. and Mogaddam MR. 2012. Air-assisted liquid-liquid microextraction method as a novel microextraction technique; application in extraction and preconcentration of phthalate esters in aqueous sample followed by gas chromatography-flame ionization detection. Anal Chim Acta. 728: 31-38.
8
Fasano E., Bono BF., Cirillo T., Montuori P. and Lacorte S. 2012. Migration of phthalates, alkylphenols, bisphenol A and di (2-ethylhexyl) adipate from food packaging. Food Control. 27: 132-138.
9
Gangi JD. 1999. Phthalates in PVC medical products from 12 countries. Greenpeace, USA. 1-12
10
Gharechahi A. and Rahimi M. 2016. Seasonal Distribution of Oil Pollution of Boats with Two-Stroke Engines on the Southern Coasts of Iran. Journal of Marine Science and Technology. 15: 11-20.
11
Hadjmohammadi MR., Fatemi MH. and Taneh T. 2010. Coacervative Extraction of Phthalates from Water and Their Determination by High Performance Liquid Chromatography. J Iran Chem Soc. 8: 100-106.
12
Jen JF. and Liu TC. 2006. Determination of phthalate esters from food-contacted materials by on-line microdialysis and liquid chromatography. J Chromatogr A. 1130: 28–33.
13
Kamrin MA. 2009. Phthalate risks, phthalate regulation, and public health: a review. J Toxicol Environ Health B. 12: 157–174.
14
Kong, S., Liu L., Chen L., Zhao X., Wang J., Bai Z. and Sun Z. 2012. Diversities of phthalate esters in suburban agricultural soils and wasteland soil appeared with urbanization in China. Environ Pollut. 170: 161-168.
15
Liao CS., Chen LC., Chen BS. and Lin SH. 2010. Bioremediation of endocrine disruptor di-n-butyl phthalate ester by Deinococcus radiodurans and Pseudomonas stutzeri. J Chemosphere. 78: 342-346.
16
Ma Y., Huang M., Wan J., Wang Y., Sun X. and Zhang H. 2011. Prediction model of DnBP degradation based on BP neural network in AAO system. Bioresour Technol. 102:4410-4415.
17
Mahmoodi M., Safahieh A., Nikpour Y. and Ghanemi K. 2012. Concentration Polycyclic Aromatic Hydrocarbons in Coastal Waters of Bushehr Port. Journal of Marine Science and Technology. 11: 58-67.
18
Mendez DJD., Abdel DMM., Rivera UJ., Sanchez PM. and Bautista TI. 2012. Adsorption/ bioadsorption of phthalic acid, an organic micropollutant present in landfill leachates, on activated carbons. J Colloid Interface Sci.; 369: 358-365.
19
Olujimi O., Fatoki O., Odendaal J. and Daso A. 2012. Chemical monitoring and temporal variation in levels of endocrine disrupting chemicals (priority phenols and phthalate esters) from selected wastewater treatment plant and freshwater systems in Republic of South Africa. Microchem. J. 101: 11-23.
20
Segner H., Caroll K., Fenske M., Janssen CR., Maack G., Pascoe D., Schafers C., Vandenbergh GF., Watts M. and Wenzel A. 2003. Identification of endocrine-disrupting effects in aquatic vertebrates and invertebrates: report from the European IDEA project. Ecotoxicol Environ. 54: 302-314.
21
Sirivithayapakorn S. and Thuyviang K. 2010. Dispersion and ecological risk assessment of di (2-ethylhexyl) phthalate (DEHP) in the surface waters of Thailand. Bull Environ Contam Toxicol. 84: 503-506.
22
Sun J., Huang J., Zhang A., Liu W. and Cheng W. 2013. Occurrence of phthalate esters in sediments in Qiantang River, China and inference with urbanization and river flow regime. J Hazard Mater. 248: 142-149.
23
Tan GH. 1995. Residue levels of phthalate esters in water and sediment samples from the Klang River basin. Bull Environ Contam Toxicol. 54: 171-176.
24
Taylor BF., Curry RW. and Corcoran EF. 1981. Potential for biodegradation of phthalic Acid esters in marine regions. Appl Environ Microbiol. 42: 590-595.
25
U.S EPA. 1999. Field sampling guidance document 1225, surface water sampling. Richmond, California, USA.
26
Wang L., Ying GG., Chen F., Zhang LJ., Zhao JL., Lai HJ., Chen ZF. and Tao R. 2012. Monitoring of selected estrogenic compounds and estrogenic activity in surface water and sediment of the Yellow River in China using combined chemical and biological tools. Environ Pollut. 165: 241-249.
27
Zeng F., Wen J., Cui K., Wu L., Liu M., Li Y., Lin Y., Zhu F., Ma Z. and Zeng Z. 2009. Seasonal distribution of phthalate esters in surface water of the urban lakes in the subtropical city, Guangzhou, China. J Hazard Mater; 169: 719-725.
28
Zheng X., Zhang BT. and Teng Y. 2014. Distribution of phthalate acid esters in lakes of Beijing and its relationship with anthropogenic activities. Sci Total Environ. 476-477: 107-113.
29