سال 12، شماره 1 - ( بهار 1401 )                   جلد 12 شماره 1 صفحات 159-145 | برگشت به فهرست نسخه ها

XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Noori A, Eftekhari K, Efandiari M, Mohammadi Torkashvand A, Ahmadi A. Estimation of soil erodible fraction using artificial neural network models and integration of artificial neural network with genetic algorithm in the part of Qazvin province. E.E.R.. 2022; 12 (1) :145-159
URL: http://magazine.hormozgan.ac.ir/article-1-609-fa.html
نوری علیرضا، افتخاری کامران، اسفندیاری مهرداد، محمدی ترکاشوند علی، احمدی عباس. برآورد جزء فرسایش‌پذیری بادی خاک به کمک مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی و تلفیق شبکه عصبی مصنوعی با الگوریتم ژنتیک در بخشی از اراضی جنوب شرقی قزوین. پژوهش هاي فرسايش محيطي. 1401; 12 (1) :159-145

URL: http://magazine.hormozgan.ac.ir/article-1-609-fa.html


موسسه تحقیقات خاک و آب، تهران، ایران ، kamran_eftekhari@hotmail.com
چکیده:   (196 مشاهده)
یکی از مسائل اساسی ایران، فرسایش بادی در پهنه وسیعی از اراضی کشور است که یک چالش جدی در استفاده پایدار از منابع تولید است.  شاخص جزء فرسایش پذیری بادی خاک (EF)  یکی از ویژگی­‌های خاک است که حساسیت ذرات خاک در برابر فرسایش بادی را نشان می‌­دهد. در این تحقیق، برآورد این شاخص به کمک روش‌های شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و تلفیق آن با الگوریتم ژنتیک (GA- ANN) بررسی می­‌شود. در منطقه مورد مطالعه که بخشی از دشت الله آباد در استان قزوین بود،  95 نمونه از 10 سانتی‌متری سطح خاک، برداشت شد. در نمونه­ها، درصد خاکدانه­‌های با قطر کوچک­تر از 0.84 میلی­متر به عنوان شاخص جزء فرسایش پذیری بادی خاک و درصد رس، شن و سیلت، ظرفیت اشباع خاک، pH، EC، SAR، کربنات کلسیم معادل و ماده آلی، به عنوان ورودی مدل­ها (خصوصیات زودیافت) اندازه­گیری شدند. برای مدل‌سازی جزء فرسایش پذیر خاک در مقابل باد با استفاده از خصوصیات زودیافت از دو روش شبکه عصبی مصنوعی و تلفیق شبکه عصبی مصنوعی با الگوریتم ژنتیک برای بهینه سازی اوزان، استفاده شد. نتایج نشان داد که جزء فرسایش پذیر خاک با پنج خصوصیت خاک شامل pH، هدایت الکتریکی، SAR، رس و ماده آلی، در سطح یک درصد همبستگی معنی­‌دار داشت. مدل­های مورد استفاده از صحت مناسبی در برآورد EF در هر دو مرحله آموزش و آزمون برخوردار نبودند، طوری که بیشترین R2 در مدل شبکه عصبی مصنوعی (0.49) با داده­های سری آزمون به دست آمد. هر دو مدل دارای اندکی بیش­برآوردی بودند و مقدار GMER برای مدل­های ANN و GA-ANN به ترتیب 1.15 و 1.08بود، اما بر طبق شاخص آکایک (AIC)، هر دو مدل قدرت پیش­بینی مشابهی داشتند. آنالیز حساسیت داده­ها نشان داد که بیشترین تأثیر بر جزء فرسایش­پذیری خاک در مدل ANN مربوط به ماده آلی (4.07) و در مدل GA-ANN مربوط به رس (8.14) بود.
واژه‌های کلیدی: الله آباد، آنالیز حساسیت، شوری خاک، EF، ANN، GA
متن کامل [PDF 570 kb]   (28 دریافت)    

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به مجله پژوهش‌های فرسایش محیطی می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2022 CC BY-NC 4.0 | Environmental Erosion Research Journal

Designed & Developed by : Yektaweb