
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 623 |
تعداد مقالات | 6,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,627,732 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,222,408 |
مقایسه توابع انتقالی مبتنی بر روشهای یادگیری ماشین برای تخمین رطوبت در ظرفیتزراعی و پژمردگی (مطالعه موردی: منطقه روانسر کرمانشاه) | ||
مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک | ||
دوره 30، شماره 1، فروردین 1402، صفحه 27-47 اصل مقاله (1.18 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwsc.2023.20857.3606 | ||
نویسندگان | ||
سحر شجاعی1؛ بهمن فرهادی بانسوله* 2؛ شاهرخ فاتحی3؛ مهسا رحمانی4 | ||
1دانشآموخته کارشناسیارشد گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران | ||
2نویسنده مسئول، دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران. | ||
3استادیار پژوهش، بخش تحقیقات خاک و آب، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان کرمانشاه، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرمانشاه، ایران. | ||
4دستیار پژوهشی، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران. | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: خصوصیات فیزیکی دیریافت خاک نقش مهمی در طراحی سامانههای آبیاری و زهکشی دارند. ازآنجاکه اندازهگیری مستقیم این خصوصیات زمانبر و پرهزینه است، بیشتر محققان برای تخمین این پارامترها از روشهای غیرمستقیم مانند توابع انتقالی استفاده مینمایند. هدف از این پژوهش بررسی و تعیین بهترین مدل برای برآورد رطوبت ظرفیت زراعی (FC) و نقطه پژمردگی دائم (PWP) با استفاده از خصوصیات زود یافت خاک و توابع انتقالی در محیط نرمافزار R و همچنین انتخاب مناسبترین تابع برای خاکهای منطقه روانسر در استان کرمانشاه است. مواد و روشها: در این پژوهش از خصوصیات زودیافت خاک بهعنوان متغیرهای ورودی برای پنج تابع انتقالی خطی چندمتغیره ، شبکه عصبی مصنوعی ، کیوبیست ، جنگل تصادفی و ماشینبردارپشتیبان استفاده شد. در ابتدا در منطقه موردمطالعه با روش ابر مکعب لاتین موقعیت مکانی 120 خاکرخ تعیین شد. در این نقاط مشاهداتی خاکرخها حفر و از افقهای آن نمونهبرداری صورت گرفت. پس از تجزیههای آزمایشگاهی بر روی نمونههای خاک شامل اندازهگیری هدایت الکتریکی عصارهی اشباع، واکنش خاک، کربنات کلسیم معادل، کربن آلی، درصد شن، سیلت و رس خاک، بر اساس دامنه تغییرات این ویژگیها بهویژه اجزا بافتی خاک به ترتیب 75 نمونه خاک سطحی و 33 نمونه خاک از ده خاکرخ مختلف انتخاب گردیدند. اندازهگیری PWP بر روی 33 نمونه و اندازهگیری FC بر روی مجموع نمونههای سطحی و عمقی یعنی 108 نمونه انجام شد و در مرحله بعد عملیات مدلسازی بر روی آنها اجرا شد. برای ارزیابی مدلها از شاخصهای ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)، میانگین خطای مطلق (MAE) و ضریب تبیین (R2) استفاده شد. یافتهها: نتایج نشان داد که دقت توابع انتقالی در برآورد رطوبت PWP بیشتر از FC است (مقدارR2 و RMSE مدل کیوبیست برای PWP به ترتیب برابر 813/0 و 054/ و برای FC برابر 53/0 و 085/0 بود). همچنین نتایج برآورد رطوبت FC نشان داد که مدل کیوبیست و شبکه عصبی مصنوعی به ترتیب دارای MAE (066/0 و 068/0) و RMSE (085/0) کمتر و R2 (53/0 و 54/0) بیشتری نسبت به سایر مدلها هستند. نتیجهگیری: نتایج کلی نشان داد که مدلهای کیوبیست و شبکه عصبی مصنوعی و پس از آن مدل جنگل تصادفی با خطای کمتر و ضریب تبیین بالاتر نسبت به سایر مدلها از کارایی مناسبی برای برآورد رطوبت ظرفیت زراعی برخوردارند. نتایج مربوط به رطوبت PWP نشان داد که مدل کیوبیست و پس از آن مدل جنگل تصادفی از نظر مقایسه ضریب تبیین بهترین مدلها برای برآورد رطوبت PWP هستند. این پژوهش اهمیت استفاده از روشهای نوین یادگیری ماشین در مطالعات مربوط به توابع انتقالی خاک برای برآورد خصوصیات دیریافت خاک را نشان داد. همچنین نتایج این پژوهش برای دامنه وسیعی از دشتهای استان کرمانشاه که شرایط تشکیل خاک مشابه با منطقه روانسر را دارند، قابلقبول هست. | ||
کلیدواژهها | ||
خصوصیات فیزیکی خاک؛ مدل جنگل تصادفی؛ مدل کوبیست؛ مدل ماشین بردار پشتیبان | ||
مراجع | ||
1.Schaap, M.G., and Leij, F.J. 1998. Using neural networks to predict soil water retention and soil hydraulic conductivity. Soil and Tillage Research. 47: 1-2. 37-42.
2.Nemes, A., and Rawls, W.J. 2006. Evaluation of different representations of the particle-size distribution to predict soil water retention. Geoderma. 132: 1-2. 47-58.
3.Tomasella, J., Pachepsky, Y., Crestana, S., and Rawls, W.J. 2003. Comparison of two techniques to develope pedotransfer functions for water retention. Soil Science Society of American Journal, 67: 4. 1085-1092.
4.Bayat, H., Neyshabouri, M., Mohammadi, K., Nariman-Zadeh, N., Irannejad, M., and Gregory, A.S. 2013. Combination of artificial neural networks and fractal theory to predict soil water retention curve. Computers and Electronics in Agriculture. 92: 92-103.
5.Twarakavia, N.K.C., Simunek, J., and Schaap, M.G. 2009. Development of pedotransfer functions for estimation of soil hydraulic parameters using support vector machines. Soil Science Society of American Journal. 73: 5. 1443-1452.
6.Babaeian, E., Homaee, M., and Norouzi, A.A. 2014. Evaluating point and parametric spectral transfer functions for a prediction of soil water characteristics. Iranian Journal of Soil and Water Research. 45: 4. 475-490. (In Persian)
7.Mehrabi Gohri, A., Sarmidian, F., and Taghizadeh Mehrjardi, R. 2013. Prediction of the amount of water at Field Capacity and Permananent Wilting Point using Artificial Neural Network and Multivariate Regression. J. of Irrigation and water engineering. 3: 10. 42-52. (In Persian)
8.Amir Abedi, H., Asghari, S., Mesri Gandoshmin, T., and Keivan Behjo, F. 2013. Estimating of field capacity, permanent wilting and available water content in Ardabil plain soils using regression and artificial neural network models. Applied Soil Research. 1: 1. 60-72. (In Persian)
9.Norouzi Engnaee, O., Khalafi, M., and Karimi Soorvand, M. 2019. Investigating the performance of data-based methods in estimating important moisture points in Shahrood area. Journal of Irrigation Sciences and Engineering. 42: 4. 29-44. (In Persian)
10.Lieb, M., Glaser, B., and Huwe, B. 2012. Uncertainty in the spatial prediction of soil texture comparison of regression tree and random forest models. Groderma. 170: 70-79.
11.McBratney, A.B., Minasny, B., and Tranter, G. 2011. Necessary meta-data for pedotransfer functions. Geoderma. 160: 3-4. 627-629.
12.Rastgou, M., Bayat, H., Mansoorizadeh, M., and Gregory, Andrew S. 2020. Estimating the soil water retention curve: Comparison of multiple nonlinear regression approach and random forest data mining technique. Computers and Electronics in Agriculture. 174: 1-13.
13.Cueff, S., Coquet, Y.B., Aubertot, J.N., Bel, L., Pot, V., and Alletto, L. 2021. Estimation of soil water retention in conservation agriculture using published and new pedotransfer functions. Soil and Tillage Research. 209: 104967.
14.Abdelhafid, Y., Chebbah, M., and Rechachi, M.Z. 2021. Comparison of regression methods for predicting soil water contents at field capacity and wilting point in Bas Sahara of Algeria. International Journal of Forest, Soil and Erosion. 11: 2. 45-62.
15.Fritsch, S., Guenther, F., and Wright, M.N. 2019. neuralnet: Training of Neural Networks. URL https:// CRAN. R-project.org/ package = neuralnet. R package version 1.44.2.
16.Quinlan, J.R. 1992. Learning with continuous classes. P 343-348, In: Proceedings of 5th Australian conference on artificial intelligence. World Scientific. Singapore.
17.Zhou, Zhi-Hua. 2012. Ensemble Methods: Foundations and Algorithms. Chapman and Hall/CRC. 23p.
18.Kuhn, M., Weston, S., Keefer, C., Coulter, N., and Quinlan, R. 2023. Cubist: Rule-and Instance-based Regression Modeling, R package version 0.4.2.1. (https://cran.r-project.org/web/ packages/Cubist/Cubist.pdf. Last access date: 3 May 2023).
19.Breiman, L. 2001. Random forests. Machine Learning. 45: 1. 5-32.
20.Kuhn, M., Wing, J., Weston, S., Williams, A., Keefer, C., Engelhardt, A., Cooper, T., Mayer, Z., Kenkel B., Team, R.C., Benesty, M., Lescarbeau, R., Ziem, A., Scrucca, L., Tang, Y., Candan, C., and Hunt, T. 2023. caret: Classification and Regression Training. R package version 6.0-94. (https:// cran.r-project.org/web/packages/ caret/ caret.pdf. Las access date: 3 May 2023).
21.Chang, C.C., and Lin, C.J. 2001. Libsvm: A library for support vector machines. ACM transactions on intelligent systems and technology (TIST) 2: 3. 1-27.
22.Cortes, C., and Vapnik, V. 1995. Support-vector networks. Machine Learning. 20: 3. 273-297.
23.Brus, D., Kempen, B., and Heuvelink, G. 2011. Sampling for validation of digital soil maps. European Journal of Soil Science. 62: 3. 394-407.
24.Manyam, C., Morgan, C.L., Heilman, J.L., Fatondji, D., Gerard, B., and Payne, W.A. 2007. Modeling hydraulic properties of sandy soils of Niger using pedotransfer functions. Geoderma. 141: 3-4. 407-415.
25.Gomes, F.P., and Garcia, C.H. 2002. Estatrstica Aplicada an Experimentos Agronomicos e Florestais. FEALQ: Piracicaba, 309p. (In Portuguese)
26.Botula, Y.D., Cornelis, W.M., Baert, G., and Van Ranst, E. 2012. Evaluation of pedotransferfunctions for predicting water retention of soils in Lower Congo (D.R. Congo). Agriculture Water Management, 111: 1-10.
27.Minh Nguyen, P., Van Le, Kh., Dady Botula, Y., and M. Cornelis, W. 2015. Evaluation of soil water retention pedotransfer functions for Vietnamese Mekong Delta soils. Agricultural Water Management. 158: 126-138.
28.Hutson, J.L., and Cass, A. 1987. A retentivity function for use in soil-water simulation models. Journal of Soil Science. 38: 1. 105-113.
29.Merdun, H., Cinar, O., Meral, R., and Apan, M. 2006. Comparison of artificial neural network and regression pedotransfer functions for prediction of soil water retention and saturated hydraulic conductivity. Soil and Tillage Research. 90: 1-2. 108-116.
30.Mosaddeghi, M.R., and Mahboubi, A.A. 2011. Point pedotransfer functions for prediction of water retention of selected soil series in a semi-arid region of western Iran. Archives of Agronomy and Soil Science. 57: 4. 327-342.
31.Salchow, E., Lal, R., Fausey, N.R., and Ward, A. 1996. Pedotransfer functions for variable alluvial soils in Southern Ohio. Geoderma. 73: 3-4. 165-181.
32.Minasny, B., and McBratney, A. B. 2002. The Neuro-m Method for Fitting Neural Network Parametric Pedotransfer Functions. Soil Science Society American Journal. 66: 2. 352-361.
33.Medeiros, J.C., Cooper, M., Dalla Rosa, J., Grimaldi, M., and Coquet, Y.M. 2014. Assessment of pedotransfer functions for estimating soil water retention curves for the amazon region. Rev. Bras. Cien. Solo. 38: 3. 730-743. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 222 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 192 |