پژوهش حاضر با هدف پیش بینی میزان عملکرد گندم آبی و دیم با روش های زمین آمار کریجینگ و شبکه ی عصبی مصنوعی در سطح استان خراسان رضوی انجام گرفت. بدین منظور نخست مشخّصات طول و عرض جغرافیایی هفده شهرستان مورد مطالعه، به عنوان ورودی های هر دو روش تعریف شد. خروجی هر روش نیز مقدار عملکرد گندم آبی و دیم هر شهرستان بود. در بخش زمین آمار سه روش کریجینگ معمولی، کریجینگ ساده و کریجنگ عمومی و در بخش شبکه ی عصبی مصنوعی، ساختار پرسپترون سه لایه با الگوریتم پس انتشار خطا، مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان دادند در بین روش های زمین آمار، روش کریجینگ ساده با نیم تغییرنمای دایره ای در پیش بینی عملکرد گندم آبی با مجذور میانگین مربّعات خطای نرمال 120/0 و روش کریجینگ معمولی با نیم تغییرنمای نمایی و مجذور میانگین مربّعات خطای نرمال 348/0 در پیش بینی عملکرد گندم دیم مناسب بود. مقایسه ی نتایج زمین آمار و شبکه ی عصبی مصنوعی بیانگر توانایی بالای شبکه ی عصبی در مقابل روش زمین آمار کریجینگ بود، به طوری که در شبکه ی عصبی مصنوعی عملکرد گندم دیم و آبی به ترتیب با 46 و 42 درصد خطای کمتر نسبت به روش زمین آمار برآورد شد. همچنین محاسبه ی شاخص ویلموت نشان داد دقّت شبکه ی عصبی در پیش بینی عملکرد گندم دیم، 81 درصد و در گندم آبی 65 درصد بود. در حالی که شاخص ویلموت برای پیش بینی عملکرد گندم دیم و آبی به روش زمین آمار، به ترتیب 53 درصد و 50 درصد به دست آمد. درمجموع می توان چنین نتیجه گرفت که روش شبکه ی عصبی مصنوعی با تلفیق دو عامل طول و عرض جغرافیایی، قادر به پیش بینی عملکرد گندم آبی و دیم پیش از برداشت با دقّت مناسب است.
