مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مدیریت جامع حوزه های آبخیز

ارزیابی مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیونی در برآورد کربن آلی خاک (منطقه مورد مطالعه: حوزه آبخیز پاکل، استان مرکزی)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استادیار بخش حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان مرکزی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، ایران
2 دکتری آبخیزداری و رئیس بخش فنی و مهندسی اداره کل منابع طبیعی استان مرکزی، ایران
چکیده
با توجه به نقش کربن­ آلی در مدیریت و پایداری خاک، جلوگیری از فرسایش خاک و پایش میزان دی­ اکسیدکربن هوا، پیش­ بینی کربن آلی خاک در مقیاس منطقه ­ای، ملی و جهانی از اهمیت خاصی برخوردار است. در این تحقیق به­ منظور برآورد کربن آلی خاک از مدل­های شبکه عصبی مصنوعی  و رگرسیون چند متغیره استفاده شد. برای این منظور در ابتدا،  60 نمونه خاک از حوزه آبخیز پاکل اراک از عمق 0 تا  30 سانتی­متری برداشت شد. سپس خصوصیات خاک شامل نیتروژن، رس، سیلت، کربن آلی، اسیدیته، هدایت الکتریکی و وزن مخصوص ظاهری خاک اندازه­ گیری گردید. به ­منظور ارزیابی کارکرد مدل­های مورد استفاده از مجذور میانگین مربعات خطا و ضریب کارآیی استفاده گردید. نتایج نشان داد که شبکه عصبی مصنوعی با مجذور میانگین مربعات 043/0RMSE= و ضریب کارایی 87/0CE= نسبت به مدل رگرسیونی با مجذور میانگین مربعات 08/0RMSE= و ضریب کارایی 51/0CE=  کارایی بهتری در برآورد کربن آلی داشت.  مقایسه بین مدل­های رگرسیونی و شبکه­ عصبی نشان داد که مقادیر برآورد شده به ­وسیله شبکه عصبی دارای دقت بیشتری نسبت به روش رگرسیونی می­باشد. روش­های آماری و نتایج شبکه­ های عصبی برتری مدل­های شبکه عصبی را در برآورد کربن آلی بیان می­ کند. نتایج کلی پژوهش نشان می ­دهد که در عرصه ­های طبیعی که مشکلات خاص نمونه ­برداری، هزینه­ های تجزیه و آنالیز نمونه ­ها در سطح زیاد وجود دارد، می­توان از روش ­های هوش مصنوعی و به کمک داده ­های زودیافت برای تخمین کربن آلی خاک سود جست. انجام مطالعات دوره ­ای پایش ترسیب کربن در منطقه مورد مطالعه به‌منظور بررسی تغییرات زمانی ترسیب کربن در کاربری­ های موردنظر پیشنهاد می ­شود.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


Agharaz, H. (2018). Biomechanical Operation effect on soil carbon of Pakal Basin, Markazi Province. Journal of Watershed Engineering and Management. 10(4), 529-536.
Allison, L.E. (1975). Organic carbon. In: Black CA, Evans DD, White JL, Ensminger LE, Clark FE. (Eds.), Methods of soil analysis, Part 2, Chemical and microbiological properties. American Society of Agronomy, Madison. 1367p.
Auobi, S. & Alizadeh, M. (2006). Soil surface attributes prediction using digital topographic model (Case Study: part of Mehr Watershed, Sabzevar, and Khorasan Province). Science and Technology of Agriculture and Natural Resources, 10(2), 85-96.
Baiat varkesh, M., Zare abiane, H., Marofi, S., Sabziparvar, A. & Soltani, F. (2009). Simulates daily crop reference evapotranspiration using artificial intelligence methods and compared with experimental measurements of having cold semi arid climate, Hamedan. J SOIL WATER CONSERV. 16(4), 79-83.
Bird, S.B., Herrick, J.E., Wander, M.M., & Wright, S.F. (2013). Spatial heterogeneity of aggregate stability and soil carbon in semi-arid rangeland. Environ. P0ll, 116(3), 445-455.‏
Blake, G.R. & Hartge, K.H. (1986). Bulk density Methods of Soil Analysis, Physical & Mineralogical Methods. Soil Science Society of America Journal, 9(1), 361-376.
Broge, N.H., Greve, M.H. & Larsen, R. (2005). Estimating topsoil organic matter content in two experimental fields in Denmark using multi-spectral aerial imagery and topographic data. Geografisk Tidsskrift, D, J, G. 105(2), 1-14.     
Chen, S., Arrouays, D., Angers, D.A., Chenu, C., Barré, P., Martin, M.P., Saby, N.P. & Walter, C. (2019). National estimation of soil organic carbon storage potential for arable soils: A data-driven approach coupled with carbon-landscape zones. Science of the Total Environment, 666, 355-367.
Crowther Thomas, W., Mark, A. & Bradford, A. (2013). Thermal acclimation in widespread heterotrophic soil microbes. ECOL LETT, 16.4, 469-477.‏
Eskandari, Sh., Nabiollahi, K., & Taghizadeh-Mehrjardi, R. (2018). Digital Mapping of Soil Organic Carbon (Case Study: Marivan, Kurdistan Province). Journal of Water and Soil. 2-4, 737-750 (In Persian)
Follett, R.F., Samson-Liebig, E., Kimble, J.M., Pruessner, E.G. & Waltman, S. (2001). Carbon sequestration under CRP in the historic grassland soils of the USA. SSSA Special Publication, 57, 27-40.‏
Gee, G.W. & Bauder, J.W. (1986). Particle size analysis. 383-411p, In: Methods of soil analysis. Part 2nd ed. Klute, A. (Ed). Agron. Monogr. 9. ASA. Madison. WI.
Hengl, T., Huvelink, G.B.M., & Stein, A. (2004). A genericframework for spatial prediction of soil variables based on regression-kriging. Geoderma, 120(1–2), 75–93.
Hernandez, R., Koohafkan, P. & Antoine, J. (2004). Assessing Carbon Stocks and modeling win-win Scenarios of carbon sequestration throughland-use change, 166 pp.
Holmberg, M., Forsius, M., Starr, M., & Huttunen, M. (2006). An application of artificial neural networks to carbon, nitrogen and phosphorus concentration in three boreal streams and impacts of climate change. International Society for Ecological Information 3rd Conference. Grottaferrata, Roma, ITALIE. 195, 51-60.
Ingleby, H.R., & Crowe, T.G. (2001). Neural network models for predicting organic matter content in Saskatchewan soils. Can, Biosyst, Eng. 43, 71-75.
Karkaj, A., Sepehri, E., Barani, H. & Motamedi, J. (2017). The relationship between soil organic carbon storage and some soil properties in East Azarbaijan rangelands. Rangeland Scientific Journal 2, 125-138. (In Persian).
Khamoshi, S.E., Sarmadian, F.S., Mousavi, R. & Rahmani, A. (2019). Organic soil carbon mapping using random forest model. In: 16th Iranian Soil Science Congress, University of Zanjan, Iran, 1-6. (In Persian).
Khordehbin, S., Hojatia, S., Landi A. & Ahmadianfar, I. (2020). Comparison of different data mining methods in predicting soil organic carbon storage in some lands of Behbahan city. Iranian Journal of Soil and Water Research, 4(51), 1041-1054. (In Persian).
Mahmoudzadeh, H., Matinfar, H.R., Taghizadeh-Mehrjardi, R., & Kerry, R. (2020). Spatial prediction of soil organic carbon using machine learning techniques in western Iran. Geoderma Regional.
Mahmoudzadeh, H., Metinfar, H. & Taghizadeh Mehrjardi, R. (2020). Digitization of soil organic carbon with artificial neural network and multivariable linear regression in Kurdistan province. Journal of soil management and sustainable production, 10(4), 77-98. (In Persian).
Matinfar, H.R., Mahmodzadeh, H. & Fariabi, A. (2018). Estimation soil organic matter (SOM) content using visible and near infrared spectral data, PLSR and PCR statistical models. Iranian Remote Sensing & GIS, 10(2), 15-32. (In Persian).
Menhaj, M.B. (1998). Fundamentals of neuralnetworks. First Edition, Professor Hesabi Publishers, 502 pp.
Merdun, H., Ozer, T., Meral, R. & Apan, M. (2006). Comparison of artificial neural network and regression pedotransfer functions for prediction of soil water retention and saturated hydraulic conductivity. Soil and Tillage Research, 90, 108-116.
Moghaddamnia, A., Ghafari Gousheh, M., Piri, J., Amin, S. & Han, D. (2009). Evaporation estimation using artificial neural networks and adaptive neuro fuzzy inference system techniques.  Adv Water Resour, 32, 89-97.
Navabian, M., Liaghat, A.M. & Homaee, M. (2007). Comparison of transfer functions of artificial neural network and regression in estimating the saturated hydraulic conductivity. Proceedings of the Tenth Soil Science Congress of Iran, Karaj, Pp. 189-204.
Norani, V. & Salehi, K. (2008). Rainfall-runoff modeling using adaptive fuzzy neural network and comparison with neural network and fuzzy inference. National Congress on Civil Engineering, Tehran University. Proceedings of the Fourth NationalCongress of Civil Engineering. Proceedings of the Tenth Soil Science Congress of Iran, Karaj, Pp. 967-969.
Pahlavan-Rad, M.R., Dahmardeh, K., & Brungard, C. (2018). Predicting soil organic carbon concentrations in a low relief landscape, eastern Iran. Geoderma Regional 15, e00195.
Parasurman, K, Elshorbagy, A. & Si, B. (2006). Estimating saturated hydraulic conductivity in spatially variable fields using neural network in Ensembles. Soil Science Society of America Journal, 70, 1851-1859.
Parsafar, N. A. & Marofi, S. (2011). Estimated temperatures at depths using network neural network - Fuzzy (Case Study: Kermanshah region). Journal of Soil and Water Sci. 21(3), 21-22. (in Persian).
Pilevari, A., Auobi, S.h. & Khademi, H. (2010). Comparison of artificial neural network and multiple linear regression analysis to predict soil organic carbon data to the ground. Journal of Soil and Water Conservation, 24(6), 1151-1163.
Raei, B., Ahmadi, A., Neyshaburi, M.R., Ghorbani, M.A., & Asadzadeh, F. (2020). Journal of water and soil research in Iran, 51(1), 61-76. DOI: 0.22059/ijswr. 2019. 283359. 668233
Schaap, M.G. & Bouten, W. (1996). Modeling water retention curves of sandy soil using neural networks. WATER RESOUR RES, 32, 3033-3040.
Somarathna, P.D.S.N., Minasny, B. & Malone, B.P. (2017). More data or a better model? Figuring out what matters most for the spatial prediction of soil carbon. Soil Science Society of America Journal, 81(6), 1413-1426.
Sumfleth, K., & Duttmann, R. (2008). Prediction of soil property distribution in paddy soil landscapes using terrain data and satellite information as indicators. ECOL, INDIC, 8,  485 – 501.
Taghizadeh-Mehrjardi, R., Neupane, R., Sood, K. & Kumar, S. (2017). Artificial bee colony feature selection algorithm combined with machine learning algorithms to predict vertical and lateral distribution of soil organic matter in South Dakota, USA. Carbon Management, 8-3, 277-291.
Thompson, J.A. & Kolka, R.K. (2005). Soil carbon storage estimation in a forested watershed using quantities soil - landscape modeling. Soil Science Society of America Journal, 69, 1086–1093.
Wang, B., Waters, C., Orgill, S., Cowie, A., Clark, A., Liu, D.L., Simpson, M., McGowen, I. & Sides, T. (2018). Estimating soil organic carbon stocks using different modelling techniques in the semi-arid rangelands of eastern Australia. Ecological Indicators, 88, 425-438.
Zeraatpisheh, M., Ayoubi, S., Jafari, A., Tajik, S. & Finke, P. (2019). Digital mapping of soil properties using multiple machine learning in a semi-arid region, central Iran. Geoderma, 338, 445-452.
Zhang, H., P. Wu., Yin, A., Yang, X., Zhang, M. & Gao, C. (2017). Prediction of soil organic carbon in an intensively managed reclamation zone of eastern China: A comparison of multiple linear regressions and the random forest model. Science of the Total Environment 592, 704-713.

  • تاریخ دریافت 24 آبان 1401
  • تاریخ بازنگری 19 آذر 1401
  • تاریخ پذیرش 27 آذر 1401