فرهنگستان علوم جمهوری اسلامی ایران مجله پژوهش های راهبردی در علوم کشاورزی و منابع طبیعی 24234757 11 1 2026 05 22 Sampling in Environmental Sciences; Principles and Methods with Emphasis on Vegetation and Ecological Factors نمونه‌برداری در علوم محیطی: اصول و روش‌ها با تأکید بر پوشش گیاهی و عامل‌های بوم‌شناختی 31 44 242159 10.22047/srjasnr.2026.517245.1129 FA محمدعلی زارع چاهوکی استاد دانشگاه تهران Journal Article 2025 04 16 Sampling in the environmental sciences is recognized as a fundamental basis for collecting reliable data and for analyzing ecological phenomena. This review, with an emphasis on vegetation and associated ecological factors, examines the principles, methods, and challenges of sampling in natural environments. Primary sampling approaches include non-probability (non-random), probability (random), stratified, cluster, spatial, and integrated (hybrid) designs, each is selected according to the conditions and complexity of natural ecosystems, the practical challenges of field data collection, the study’s spatiotemporal scale and objectives, and the types of variables under investigation. For the assessment of ecological drivers in plant communities, correct selection of sampling units and instruments, appropriate sampling protocols, and the incorporation of modern technologies such as geographic information systems (GIS) and remote sensing play a central role in reducing measurement error and uncertainty and in increasing data accuracy and precision. Moreover, explicit consideration of spatial heterogeneity and species distributions, temporal replication of sampling, and the determination of optimal sample size and sampling intensity ensure data quality and the generalizability of findings. This review presents an integrated framework for selecting sampling methods that leverages remote sensing and GIS data in vegetation studies of heterogeneous ecosystems, thereby enabling error and uncertainty reduction and cost optimization. The findings indicated that combining traditional field methods with advanced technologies (e.g., GIS and remote sensing), together with adherence to statistical principles and objective-driven study design, not only improves data accuracy but also strengthens the capacity to provide practical management recommendations for the conservation and sustainable management of rangeland ecosystems. نمونه‌برداری در علوم محیطی به‌‌عنوان پایه‌ای اساسی برای جمع‌آوری داده‌های معتبر و واکاوی پدیده‌های بوم‌شناختی شناخته می‌شود. بررسی حاضر با تمرکز بر پوشش گیاهی و عامل‌های بوم‌شناختی، به واکاوی اصول، روش‌ها و چالش‌های نمونه‌برداری در محیط‌های طبیعی می‌پردازد. روش‌های اصلی شامل نمونه‌برداری غیرتصادفی، تصادفی، طبقه‌بندی‌شده، خوشه‌ای، مکانی و تلفیقی هستند که هر یک با توجه شرایط و پیچیدگی‌های بوم‌نظام‌های طبیعی، چالش‌ها در جمع‌آوری داده‌ها در محیط‌های طبیعی، هدف‌ها و مقیاس مکانی- زمانی پژوهش و نوع متغیرهای مورد بررسی، گزینش می‌شوند. برای بررسی عامل‌های‌ بوم‌شناختی در جامعه‌های گیاهی، گزینش صحیح واحدهای نمونه‌برداری و ابزارها، روش‌ نمونه‌برداری و استفاده از فناوری‌های نوین مانند GIS4 و سنجش از دور، در کاهش خطا، نبود قطعیت و افزایش دقت داده‌ها نقش کلیدی دارند. افزون بر این، توجه به ناهمگنی مکانی و پراکنش گونه‌ها، تکرار زمانی نمونه‌برداری و تعیین اندازه و شمار نمونه بهینه، کیفیت داده‌ها و تعمیم‌پذیری نتایج را تضمین می‌کند. رویکرد این بررسی، ارائه چارچوب تلفیقی برای گزینش روش‌های نمونه‌برداری با بهره‌گیری از داده‌های سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی در بررسی‌های پوشش گیاهی و بوم‌نظام‌های ناهمگن است که امکان کاهش خطا، نبود قطعیت و بهینه‌سازی هزینه‌ها را فراهم می‌کند. نتایج نشان می‌دهند که ترکیب روش‌های سنتی و فناوری‌های نوین مانند سیستم اطلاعات جغرافیایی و سنجش از دور همراه با رعایت اصول آماری و طراحی پژوهش بر پایه هدف‌های آن، نه تنها دقت داده‌ها را افزایش می‌دهد، بلکه توانایی ارائه توصیه‌های مدیریتی عملی برای حفاظت و مدیریت بوم‌نظام‌های مرتعی را نیز بهبود می‌دهد.

https://srj.asnr.ias.ac.ir/article_242159_f19e7a75d227617e96e08f7480b0e526.pdf