کاربرد مدل های یادگیری ماشین در برآورد مکانی فسفر و پتاسیم خاک در بخشی از اراضی دشت آبیک
محل انتشار: نشریه پژوهش های خاک، دوره: 35، شماره: 4
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 439
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_AREO-35-4_005
تاریخ نمایه سازی: 30 بهمن 1400
چکیده مقاله:
مدلسازی و نقشهبرداری توزیع مکانی عناصر غذایی گیاه در خاک اهمیت ویژهای در افزایش بهرهوری بخش کشاورزی و نیل به توسعه پایدار دارد. این پژوهش باهدف تهیه نقشههای رقومی دو عنصر مغذی فسفر در دسترس (Pav) و پتاسیم قابل تبادل (Kex) خاک با استفاده از مدلهای یادگیری ماشین (MLM) شامل جنگل تصادفی (RF)، کوبیست (CB)، رگرسیون بردار پشتیبان (SVR) و k – نزدیکترین همسایگی (k-NN) در دو عمق ۱۵-۰ و ۳۰- ۱۵ سانتیمتر در بخشی از اراضی دشت آبیک صورت پذیرفت. در راستای این هدف ۲۷۸ خاک رخ مطالعاتی در منطقه موردمطالعه حفر و پس از نمونهبرداری از افقهای موردنظر، خاکها برای انجام آزمایشهای موردنیاز به آزمایشگاه منتقل شد. ارزیابی کارایی MLM بر اساس روش اعتبارسنجی متقابل با ۱۰-گام صورت پذیرفت. نتایج مدلسازی حاکی از آن است که مدل RF نسبت به سه مدل دیگر در برآورد مکانی Pav و Kex در دو عمق موردمطالعه دارای بیشترین میزان صحت و حداقل مقدار خطا بود. در عمق ۰-۱۵ سانتیمتر طبق آمارههای ضریب همبستگی تطابق (CCC) برای Pav مقادیر ۸۴/۰، ۷۴/۰، ۴۸/۰ و ۳۵/۰ و حداقل مقدار میانگین ریشه مربعات خطا نرمال شده (NRMSE) ۳۸/۰، ۵۴/۰، ۷۰/۰ و ۸۰/۰ به ترتیب توسط مدلهای RF، CB، k-NN، SVR و برای Kex در همین عمق مقادیر CCC برابر ۸۲/۰، ۷۲/۰، ۷۰/، ۴۷/۰ و NRMSE ۲۵/۰، ۳۴/۰، ۳۶/۰ و ۴۵/۰ به ترتیب توسط مدلهای RF، CB، SVR، k-NN مشاهده گردید. نتایج مشابهی برای لایه ۳۰-۱۵ سانتی متر به دست آمد. اهمیت نسبی متغیرهای محیطی موید نقش موثرتر ویژگیهای خاک نسبت به سایر متغیرهای محیطی در برآورد Pav و Kex بود. با توجه به نقشههای پهنهبندی دو عنصر مغذی و غالب بودن کاربری زراعی در اراضی موردمطالعه، بخشهای عمدهای از منطقه بر اساس مقادیر استاندارد Pav دارای کمبود بود. بنا بر این، بهمنظور افزایش بهرهوری و بهبود مدیریت حاصلخیزیخاک استفاده از کودهای فسفات با نظارت کارشناسان خاک توصیه میشود.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
سیدروح اله موسوی
دانشجوی دکتری گروه مهندسی علوم خاک، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
فریدون سرمدیان
استاد گروه مهندسی علوم خاک، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
محمود امید
استاد گروه مهندسی ماشین های کشاورزی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
پاتریک بوگارت
استاد دانشکده محیط زیست و علوم زمین، دانشگاه کاتولیک لوون، لوون، بلژیک
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :