رصد وتحليل ظاهرة الزحف العمراني على الأراضي الزراعية باستخدام تقنيات (GeoAI) دراسة حالة مدن عواصم المحافظات الحبيسة في النصف الثاني من القرن العشرين Monitoring and Analyzing Urban Growth on Agricultural Lands Using (GeoAI) Techniques, Case Study: Capital Cities of Landlocked Governorates in the Second Half of the 20th Century
Notice bibliographique
Résumé
شهد المجتمع المصري تزايداً سكانياً كبيراً أدى إلى تسارع التنمية العمرانية، وزيادة الزحف العمراني على الأراضي الزراعية خصوصاً منذ فترة الثمانينات وحتى الوقت الحاضر، مما أدى إلى تنافس شديد على استخدام الأراضي بين الزراعة والبناء. تواجه الدولة تحديات في موازنة الاحتياجات العمرانية والسيطرة على التوسع العمراني في الأراضي الزراعية نتيجة الزحف العمراني العشوائي. ويهدف هذا البحث إلى الحفاظ على ما تبقى من الأراضي الزراعية القابلة للنفاذ في الأراضي الفيضية القديمة، وخاصة تلك المحيطة بعواصم المحافظات الزراعية في دلتا مصر في المحافظات الحبيسة (المنصورة، كفر الشيخ، طنطا، شبين الكوم، ودمياط ) حيث تواجه هذه المدن خطراً كبيراً بسبب نقص المساحات المتاحة للنمو نتيجة لعدم وجود ظهير صحراوي لها ، استخدم الباحثان تقنيات الاستشعار عن بعد والذكاء الاصطناعي الجغرافي (GeoAI) لرصد وتحليل التعديات على الأراضي الزراعية على مر الزمن، لعينة الدراسة - للمدن الخمس- مدن عواصم المحافظات الحبيسة والتنبؤ بالتعديات العمرانية المستقبلية بكل مدينة حتى عام 2030. ووجدت الدراسة تعديات خطيرة نتيجة الأنماط العشوائية للنمو في عدة مدن، مما أدى إلى ظهور تكتلات عمرانية جديدة والتحامات عمرانية. تم تقديم توصيات للحد من هذا الاتجاه لتجنب استنفاد الأراضي الزراعية عالية الجودة، مما يهدد الأمن الغذائي والبيئي الوطني، ففي حالة عدم التدخل، فستواجه الدلتا خطر التحول إلى كتلة عمرانية ضخمة، مما يعرض جميع جوانب الأمن القومي للخطر. Egypt's significant population growth has accelerated urban development, particularly from the 1980s to the present, leading to fierce competition for land use between agriculture and construction. The state faces challenges in balancing urban needs and controlling urban expansion on agricultural lands due to chaotic urban sprawl. This study aims to preserve the remaining finite agricultural lands in the ancient floodplains, specifically around the capital cities of agricultural governorates in the Egyptian Delta: Mansoura, Kafr El-Sheikh, Tanta, Shebin El-Kom, and Damietta. These cities are at significant risk due to the lack of space for growth as they lack a desert hinterland. Researchers used remote sensing and (GeoAI) (Geographic Artificial Intelligence) techniques to monitor and analyze encroachments on agricultural lands over time, forecasting future encroachments up to 2030. The study found hazardous encroachments due to chaotic growth patterns in several cities, leading to new urban clusters and merging of urban areas. Recommendations were made to limit this trend to avoid depleting high-quality agricultural lands, which threatens national food and environmental security. Without intervention, the Delta risks becoming a massive urban block, endangering all aspects of national security.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,023 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».