علی اکبرزاده

تخمین پارامترهای دیریافت خاک با استفاده از اطلاعات موجود خاک، توابع انتقالی نامیده میشود. جهت توسعه توابع انتقالی میتوان از مدل های رگرسیون چند متغیره، شبکه عصبی مصنوعی و نروفازی استفاده کرد. بنابراین در این مطالعه به منظور مقایسه مدل های مذکور، 153 نمونه جمع آوری شده از ناحیه شمالی شهرستان رشت مورد آزمایش قرار گرفته و درصد شن، سیلت، رس و کربن آلی به عنوان ویژگیهای زودیافت و ظرفیت تبادل کاتیونی به عنوان ویژگی دیریافت اندازه گیری شدند. سپس کل داده ها به دو سری داده، شامل سری آموزش (80% داده ها) و سری ارزیابی (20% داده ها) تقسیم گردید. نتایج ارزیابی نشان داد که مدل نروفازی بر اساس شاخص های ریشه مربعات خطا، میانگین خطا و ضریب تبیین به ترتیب 73/0، 07/0- و 66/0 دارای بالاترین دقت در پیش بینی ظرفیت تبادل کاتیونی خاک میباشد. همچنین این مدل بر اساس شاخص درصد کاهش ریشه مربعات خطا به میزان 14 درصد دقت پیش بینی ویژگی CEC را نسبت به روش رگرسیون خطی چندگانه افزایش داده است. بعد از این مدل، شبکه های عصبی مصنوعی پس انتشار، پایه شعاعی و آبشاری به ترتیب نسبت به معادلات رگرسیونی کارائی بهتری داشته اند.

با توجه به مشکلات اندازه گیری مستقیم برخی از ویژگیهای خاک، در سال های اخیر از روش های غیر مستقیم برای برآورد این خصوصیات استفاده میشود. بدین منظور، در این پژوهش140 نمونه جمع آوری شده از منطقه گرگان مورد آزمایش قرار گرفته و فراوانی نسبی ذرات، کربن آلی، درصد رطوبت اشباع و آهک به عنوان ویژگیهای زودیافت و نقطه پژمردگی، ظرفیت زراعی، ظرفیت تبادل کاتیونی و وزن مخصوص ظاهری به عنوان ویژگیهای دیریافت اندازه گیری شدند. سپس کل داده ها به دو سری داده، شامل سری آموزش (80% داده ها) و سری ارزیابی (20% داده ها) تقسیم گردید. به منظور پیش بینی خصوصیات مذکور، از مدل های نروفازی، شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون چند متغیره استفاده گردید. نتایج ارزیابی مدل ها بر اساس شاخص های ریشه مربعات خطا، میانگین خطا، خطای استاندارد نسبی و ضریب تبیین نشان داد که مدل نروفازی دارای بالاترین دقت در پیش بینی ویژگیهای خاک را دارا میباشد بطوریکه این مدل به میزان 34، 10، 78 و 5 درصد دقت پیش بینی ویژگیهای FC، PWP، CEC و Bd را به ترتیب، نسبت به روش رگرسیون خطی چندگانه افزایش داده است. بعد از این مدل، شبکه های عصبی مصنوعی نسبت به معادلات رگرسیونی کارائی بهتر داشته است.