<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>موسسه تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی</PublisherName>
				<JournalTitle>تحقیقات سامانه‌ها و مکانیزاسیون کشاورزی</JournalTitle>
				<Issn>3060-6748</Issn>
				<Volume>24</Volume>
				<Issue>87</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2024</Year>
					<Month>06</Month>
					<Day>21</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Prioritizing Agricultural Waste Management-Based Strategies, as a Source of Bioenergy Production, using the Hybrid Model of SWOT-ANP</ArticleTitle>
<VernacularTitle>اولویت بندی استراتژی های توسعه کاربری پسماند کشاورزی به عنوان منبع تولید انرژی زیستی با استفاده از مدل ترکیبی SWOT-ANP</VernacularTitle>
			<FirstPage>1</FirstPage>
			<LastPage>16</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">129624</ELocationID>
			
<ELocationID EIdType="doi">10.22092/amsr.2023.362042.1448</ELocationID>
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>حنیف</FirstName>
					<LastName>اسمعیلی</LastName>
<Affiliation>دانشجوی دکتری گروه مهندسی مکانیزاسیون کشاورزی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>مرتضی</FirstName>
					<LastName>الماسی</LastName>
<Affiliation>استاد گروه مهندسی مکانیزاسیون کشاورزی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>محمد</FirstName>
					<LastName>قهدریجانی</LastName>
<Affiliation>استادیار گروه مهندسی مکانیزاسیون کشاورزی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران</Affiliation>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2023</Year>
					<Month>04</Month>
					<Day>20</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>The increasing trend of agricultural waste, considering population growth and increased agricultural production, has become a serious challenge for many countries. In order to avoid unsustainable changes in the consumption pattern of these resources, it is essential to employ proper planning and suitable strategies to prevent long-term damages. To address this issue, this research has prioritized various strategies for energy production from agricultural waste using SWOT analysis. The Analytic Network Process (ANP) algorithm has been utilized to quantify the weights and effects of the strategic factors, considering their interdependencies. The best strategy selection has formed the four-level network of primary and secondary factors in the SWOT matrix and proposed strategies. The algorithm&#039;s results indicate that the strength factor holds the highest weight of 0.698, followed by the threat factor with a weight of 0.632 in the second rank, while the weaknesses and opportunities have weights of 0.263 and 0.180, respectively, in subsequent ranks. Furthermore, the evaluation of weight coefficients for the ten proposed strategies reveals that the strategy of developing the cultural infrastructure for bioenergy has the highest weight of 0.1356, followed by the mechanized harvesting of agricultural waste with a weight of 0.1188 in the second rank, and the development of bioenergy exports with a weight of 0.1095 in the third rank.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">&lt;strong&gt;روند افزایشی پسماندهای کشاورزی با توجه به رشد جمعیت و افزایش تولیدات کشاورزی، یکی از چالش­های جدی در بسیاری از کشورها شده است. به منظور پرهیز از تغییر غیراصولی الگوی مصرف این منابع، به کارگیری برنامه­ریزی‌های اصولی و استراتژی­های مناسب الزامی خواهند بود تا در درازمدت متحمل خسارات ایجاد نشود. بدین‌منظور این پژوهش با استفاده از تحلیل &lt;/strong&gt;&lt;strong&gt;SWOT&lt;/strong&gt;&lt;strong&gt; به اولویت­بندی استراتژی­های مختلف به&lt;/strong&gt;&lt;strong&gt;­&lt;/strong&gt;&lt;strong&gt; منظور تولید انرژی از پسماندهای کشاورزی پرداخته است. با توجه به وابستگی بین عوامل استراتژیک، از الگوریتم فرآیند تحلیل شبکه­ای (&lt;/strong&gt;&lt;strong&gt;ANP&lt;/strong&gt;&lt;strong&gt;) برای کمّی­کردن وزن‌ها و اثر عوامل اصلی و فرعی استفاده شده است. انتخاب بهترین استراتژی، عوامل اصلی و فرعی ماتریس &lt;/strong&gt;&lt;strong&gt;SWOT&lt;/strong&gt;&lt;strong&gt; و استراتژی­های پیشنهاد شده، چهار سطح این شبکه را تشکیل داده‌اند. نتایج الگوریتم نشان داد که عامل قوت با مقدار 698/0 بالاترین وزن، عامل تهدید با وزن 632/0 در رتبه دوم و عوامل ضعف و فرصت با وزن 263/0 و 180/0 در رتبه­های بعدی قرار دارند. ارزیابی ضریب وزنی برای 10 استراتژی پیشنهادی نشان داد که استراتژی ارتقا زیر ساخت فرهنگی انرژی زیستی با وزن 1356/0 در بالاترین رتبه و پس از آن توسعۀ برداشت مکانیزه پسماند کشاورزی با وزن 1188/0 در رتبه دوم و توسعه صادرات انرژی زیستی با وزن 1095/0 در مرتبه سوم قرار دارند.&lt;/strong&gt;</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">انرژی تجدیدپذیر</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">برنامه‌ریزی راهبردی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">بیوماس</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">زیست انرژی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">مدیریت پسماند کشاورزی</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://amsr.areeo.ac.ir/article_129624_60f0809c6388098f2f0d19971e195f5a.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
