تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 150 |
تعداد مقالات | 1,491 |
تعداد مشاهده مقاله | 2,263,937 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 1,895,998 |
مقایسه شبکههای عصبی مصنوعی و توابع انتقالی رگرسیونی برای تخمین ظرفیت تبادل کاتیونی خاک در شمال غرب ایران | ||
تحقیقات کاربردی خاک | ||
مقاله 14، دوره 8، شماره 1، اردیبهشت 1399، صفحه 174-186 اصل مقاله (743.83 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
نویسندگان | ||
علی باریکلو1؛ پریسا علمداری* 2؛ جعفر نیکبخت3 | ||
1گروه خاکشناسی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه زنجان، ایران | ||
2عضو هیئت علمی دانشگاه زنجان | ||
3گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی دانشگاه زنجان ایران | ||
چکیده | ||
ظرفیت تبادل کاتیونی خاک میزان بار مثبتی است که در واحد جرم خاک قابل تبادل است. مدلسازی و تخمین ظرفیت تبادل کاتیونی شاخصی مفید از حاصلخیزی خاک میباشد. ارزیابی و طراحی سناریوهای مختلف مدیریتی احتیاج به داشتن اطلاعات دقیق بانک اطلاعات خاک دارد. بدین منظور برای برآورد ظرفیت تبادل کاتیونی خاک، 32 نیمرخ در دشت تبریز حفر گردید و جهت انجام آزمایشهای فیزیکی و شیمیایی مانند توزیع اندازه ذرات، کربن آلی، pH و ظرفیت تبادل کاتیونی خاک، 131 نمونه خاک از عمقهای مختلف جمعآوری گردید. سپس 7 مدل رگرسیونی که براساس مطالعات پیشین انتخاب شده بودند برای منطقه مورد مطالعه کالیبره شده و مورد ارزیابی قرار گرفتند. همچنین بر اساس ضرایب موجود در مدلهای رگرسیونی، 7 معماری متفاوت شبکههای عصبی مصنوعی جهت پیشبینی ظرفیت تبادل کاتیونی خاک طراحی گردید و نتایج حاصل از شبکههای عصبی مصنوعی و مدلهای رگرسیونی چند متغیره با استفاده از پارامترهای ضریب همبستگی (R2)، جذر میانگین مربعات خطا (RMSE) و شیب بهترین معادله خط برازش داده شده بین نقاط پیشبینی و اندازهگیری شده (a) مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان داد که معماری طراحی شده با شبکه عصبی مصنوعی با ضریب تبیین 86/0، RMSE برابر با 14/2 و شیب خط برابر با 87/0دارای کارایی بالاتری بود که احتمالاً به دلیل وجود روابط غیر خطی میان ویژگی های زودیافت خاک (متغیرهای مستقل) و ظرفیت تبادل کاتیونی (متغیر وابسته) بود. | ||
کلیدواژهها | ||
ظرفیت تبادل کاتیونی؛ شبکههای عصبی مصنوعی؛ توابع انتقالی رگرسیونی؛ دشت تبریز | ||
مراجع | ||
References
Amini M., Abbaspour K.C., Khademi H., Fathianpour N., Afyuni M., and Schulin R. 2005. Neural network models to predict cation exchange capacity in arid regions of Iran. European Journal of Soil Science, 56(4): 551-559.
Bayat H., Jorreh M., Safari-senjani A.A., and Davatgar N. 2013. Development of pedotransfer function for investigation the relationship between cation exchange capacity and weighted average diameter of aggregates. Soil Management Journal, 2(3): 39-47 (In Persian).
Bell M. A., and Van keulen H. 1995. Soil pedotransfer functions for four Mexican soils. Soil Science Society of America Journal, 59(2):865–871.
Breeuwsma A., Wösten J. H. M., Vleeshouwer J. J., Van Slobbe A. M., and Bouma J. 1986. Derivation of land qualities to assess environmental problems from soil surveys. Soil Science Society of America Journal, 50(1): 186-190.
Carpena O., lax a., and vahtras k. 1972. Determination of exchangeable cations in calcareous soils. Soil Science, 113(3): 194-199.
Daliakopoulos I. N., Coulibaly P., and Tsanis I. K. 2005. Groundwater level forecasting using artificial neural networks. Journal of Hydrology, 309(1): 229-240.
DuBose P., and Klimasauskas C. 1989. Introduction to Neural Networks with Examples and Applications. NeuralWare Inc., Pittsburgh, 317 p.
Fernando M. J., Burau R. G., and Arulanandan K. 1977. A new approach to determination of cation exchange capacity. Soil Science Society of America Journal, 41(4): 818-820.
Gee G. W., and Bauder J. W. 1986. Particle size analysis. p. 383-411. In: A. Klute (Ed), Methods of soil analysis. Part I. Physical and mineralogical methods, 2nd ed., Agronomy Monograph. No: 9. ASA and SSSA. Madison, WI.
Lippmann R. P. 1987. An Introduction to Computing with Neural Nets. ASSP Magazine, IEEE, 4(2): 4-22.
Manrique L. A., Jones C. A., and Dyke P. T. 1991. Predicting cation exchange capacity from soil physical and chemical properties. Soil Science Society of America Journal, 50:787-794.
McBratney A.B., Minasny B., Cattle S.R., and Vervoort R.W. 2002. From pedotransfer function to soil inference systems. Geoderma, 93:225-253.
McLean E.O. 1982. Soil pH and Lime requirement. Pp. 199-224. In: Page A.L., Miller R.H. and Keeney D.R. (Ed.), Methods of Soil Analysis. Part 2. Chemical and Micromorphological Properties. 2nd ed. Agron, Monogr. 9. ASA and SSSA, Madison, WI.
Meamarian-Fard M., and Beigi H. 2009. Comparison of multiple regression and artificial neural network pedotransfer functions for prediction of cation exchange capacity in soils of Chaharmahal-Bakhtiari. Journal of Soil and Water, 23: 90–99. (In Persian)
Minasny B., and McBratney A. 2002. The method for fitting neural network parametric pedotransfer functions. Soil Science Society of America Journal, 66(2): 352-361.
Mirkhani R., Shabanpour M., and Saadat S. 2005. Using particle-size distribution and organic cabon percentage to predict the cation exchange capacity of soils of Lorestan province. Journal of Soil and Water Science, 19(2): 235-242.
Mohajer R., Salehi M., and Beigi H. 2009. Prediction of cation exchange capacity using multiple regression and artificial neural network and effect of data partitioning on the accuary of models. Journal of Soil and Water, 49: 83–97. (In Persian)
Nelson R.E., and Sommers L. 1982. Total carbon, organic carbon and organic matter. Pp. 532-581. In: Page A.L., Miller R.H. and Keeney D.R. (Ed.), Methods of Soil Analysis. Part 2. Chemical and Microbiological Methodes. 2nd ed. Agron. Monogr. 9. ASA and SSSA, Madison, WI.
Nikbakht J., Zolfaghari M., and najib Mortez. 2017. Estimation of Groundwater Level of the Tasuj- East Azarbayejan Plain using artificial neural networks. Hydrogeology, 1(2): 99-115. (In Persian)
Pachepsky Y. A., Timlin D., and Varallyay G. 1996. Artificial neural networks to estimate soil water retention from easily measurable data. Soil Science Society of America Journal, 60(3): 727-733.
Sayegh A.H., Khan P., and Ryan, J. 1978. Factors affecting gypsum and cation exchange capacity determination in gypsiferous soils. Soil Science Journal, 125: 294-300.
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): 37-42.
Taghizadeh-Mehrjardi R., Mahmoodi S., Heidari A., and Akbarzadeh A. 2009. Estimation of cation exchange capacity using multiple regression and artificial neural network techniques in Khezrabd region, Yazd. Journal of Agricultural Research, 1: 1–11. (In Persian)
Tamari S., Wösten J. H. M., and Ruiz-Suarez J. C. 1996. Testing an artificial neural network for predicting soil hydraulic conductivity. Soil Science Society of America Journal, 60(6): 1732-1741.
Yekom consulting engineers. 1993. Report of semi-detailed studies of Tabriz plain. Regional water company of East Azarbaijan. Tabriz, Iran (In Persian), 217p.
Zolfaghari A., Soltani M., Afshari T., and Sarmadian F. 2013. Comparison of Knearest neighbor and artificial neural network techniques in prediction of cation exchange capacity. Journal of Soil Management and Sustainable Production, 3: 77–94. (In Persian) | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,502 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,066 |