ارزیابی برآورد انرژی انتگرالی آب خاک با استفاده از مدل‌های خطی و غیرخطی

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

2 دانشیار، گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

3 استاد، گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

4 استاد، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

چکیده

مشخص کردن فراهمی آب برای گیاهان در انواع خاک‌ها از چالش‌های مهم مدیریت آبیاری در کشاورزی است. تعیین فراهمی آب خاک با استفاده از مفاهیم مختلفی همچون آب قابل‌استفاده (AWC)، دامنه آب (رطوبت) با حداقل محدودیت (LLWR)، گنجایش انتگرالی آب خاک و انرژی انتگرالی آب خاک (IE) پیشنهاد گردیده است. شاخص انرژی انتگرالی آب خاک (IE) نسبت به سایر معیارها بهتر است زیرا مستقیماً نیروی نگه‌دارندگی آب خاک را اندازه‌گیری می‌کند و نه صرفاً حجم آب موجود در خاک. باوجوداین مزیت، اما به علت وقت‌گیر بودن و هزینه بربودن، اندازه‌گیری مستقیم آن‌ عملاً مقرون‌به‌صرفه نبوده و در عرصه میدانی کاربرد چندانی نداشته است. در این پژوهش سه روش رگرسیون چندمتغیره خطی (MLR)، شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و یادگیری عمیق (DL) برای ایجاد و ارزیابی توابع انتقالی در برآورد IE بکار گرفته شد. برای این منظور از داده‌های خاک در ۹۷ مکان از اراضی زراعی و مرتعی حاشیه‌ای دریاچه ارومیه استفاده شد. درصد خاکدانه‌های پایدار در آب، جرم مخصوص ظاهری، تخلخل کل، هدایت هیدرولیکی اشباع، درصد ذرات شن، رس و سیلت، مقاومت فروروی در رطوبت اشباع، درصد کربنات کلسیم معادل و رطوبت اشباع خاک به‌عنوان ورودی مدل‌ها مورداستفاده قرار گرفت. مدل‌های ایجادشده با استفاده از آماره‌های ارزیابی مانند ضریب تبیین R2، ضریب تعیین تعدیل‌شده R2adjusted، جذر میانگین مربعات خطا RMSE، خطای نسبی RMSEr، ضریب کارایی مدل NSE، میانگین درصد خطای نسبی RME ارزیابی شد. نتایج نشان داد که روش یادگیری عمیق با بیشترین ضریب تبیین تعدیل‌شده (آموزش: ۹۹۸/۰، آزمون: ۶۶۱/۰) و کمترین مقدار جذر میانگین مربعات خطا (آموزش: 943/15، آزمون: 593/118) روش شبکه عصبی مصنوعی (آموزش: ۹۴۵/۰، آزمون: ۵۱۴/۰) و جذر میانگین مربعات خطا (آموزش: 347/45، آزمون: 267/139) و روش رگرسیون چندمتغیره خطی (آموزش: 544/۰، آزمون: ۳۱۷/۰) و جذر میانگین مربعات خطا (آموزش: 955/126، آزمون: 239/264) به ترتیب بهترین برآورد را از شاخص IE ارائه می‌دهند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


منابع
احمدی، عباس، علی‌محمدی، مجتبی و اصغری، شکر اله (۱۳۹۸). ارائه توابع انتقالی برای برآورد رطوبت FC و PWP با بکار گیری ابعاد فرکتالی. پژوهش‌های فرسایش محیطی. ۹ (۲):52-37.doi: 20.1001.1.22517812.1398.9.2.1.7
اطمینان، سمانه، جلالی، وحید رضا، محمودآبادی، مجید، خاشعی سیوکی، عباس و پور رضا بیلندی، محسن. (1401). ارزیابی عدم قطعیت پارامترهای هیدرولیکی مدل HYDRUS با استفاده از روش DREAM. مدل‌سازی و مدیریت آب‌وخاک، 3(4)، 1-15. doi: 10.22098/mmws.2022.11659.1152
خاشعی سیوکی، عباس، اطمینان، سمانه، شهیدی، علی، پور رضا بیلندی، محسن و جلالی، وحید رضا. (1403). عملکرد الگوریتم تفاضلی در برآورد پارامترهای هیدرولیکی خاک. مدل‌سازی و مدیریت آب‌وخاک، 4(1)، 36-51. doi: 10.22098/mmws.2023.12101.1202
خان احمدی، هما. ثقفیان، بهرام. دانشکارآراسته، پیمان (۱۴۰۰). پیش‌بینی تغییرات مساحت دریاچه بختگان و طشک با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای و عوامل اقلیمی. تحقیقات منابع آب ایران. 17 (۱): 165-151. doi: 20.1001.1.17352347.1400.17.1.9.0
رضایی، عبدالمجید، سلطانی افشین (۱۳۷۷). مقدمه‌ای بر تحلیل رگرسیون کاربردی. انتشارات دانشگاه صنعتی اصفهان، ۳۰۱ صفحه. https://www.gisoom.com/book/1137080
زنگی‌آبادی، مهدی، گرجی اناری، منوچهر، شرفا، مهدی، خاوری خراسانی، سعید، سعادت، سعید (۱۳۹۵). رابطه شاخص گنجایش انتگرالی آب با برخی ویژگی‌های فیزیکی خاک در استان خراسان - رضوی. آب‌وخاک. 30 (۴): 119- 107. 10.22067/jsw.v30i4.47544:doi
‏کرمی‌زاده، ساسان، عرب‌سرخی، ابوذر (۱۴۰۰). اصول و مبانی یادگیری عمیق، تهران‏‫. نشر آوای قلم. 354 صفحه. https://www.gisoom.com/book/11707428
محمدیان بهبهانی، علی، حیدری، کهزاد و حسینعلی زاده، محسن. (1404). مدل‌سازی آب‌گریزی خاک‌های لسی شمال ایران با الگوریتم‌های یادگیری ماشین. مدل‌سازی و مدیریت آب‌وخاک. doi: 10.22098/mmws.2025.17919.1633
 
References
Ahmadi, A., Alimohammadi, M., & Asghari, S. (2019). Pedotransfer functions for estimating soil moisture content using fractal parameters in Ardabil province. E.E.R., 9(2), 37–52. [In Persian]. doi: 20.1001.1.22517812.1398.9.2.1.7  
Asgarzadeh, H., Mosaddeghi, M.R., Mahboubi, A.A., Nosrati, A., & Dexter, A.R. (2010). Soil water availability for plants as quantified by conventional available water, least limiting water range and integral water capacity. Plant Soil, 335, 229–244. doi:10.1007/s11104-010-0410-6.
Asgarzadeh, H., Mosaddeghi, M.R., Mahboubi, A.A., Nosrati, A., & Dexter, A.R. (2011). Integral energy of conventional available water, least limiting water range and integral water capacity for better characterization of water availability and soil physical quality. Geoderma, 166, 34–42. doi: 10.1016/j.geoderma.2011.06.009.
Bayat, H., Neyshabouri, M.R., Mohammadi, K., & Nariman-Zadeh, N. (2011). Estimating water retention with pedotransfer functions using multi-objective group method of data handling and ANNs. Pedosphere, 21, 107-114. doi:10.1016/S1002-0160(10)60085-9.
Blake, G. R., & Hartge, K. H. (1986a). Bulk Density. In A. Klute (Ed.), Methods of Soil Analysis, Part 1- Physical and Mineralogical Methods (pp. 363–375). ASA-SSSA. https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=498675
Blake, G. R., & Hartge, K. H. (1986b). Particle Density. In A. Klute (Ed.), Methods of Soil Analysis, Part 1- Physical and Mineralogical Methods (pp. 377–382). ASA-SSSA. https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=498675
Dadheech, P. (n.d.). Predicting Agriculture Yields Based on Machine Learning Using Regression and Deep Learning. IEEE Access. Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ACCESS.2023.3321861.
DaSilva, A. P., Kay, B. D., & Perfect, E. (1994). Characterization of the least limiting water range of soils. J. Soil Sci. Soc. Am., 58, 1775–1781. doi:10.2136/sssaj1994.03615995005800060028x
DaSilva, A.P., & Kay, B.D. (1997). Estimating the least limiting water range of soils from properties and management. Soil Sci. Soc. Am. J., 61(3), 877–883. doi:10.2136/sssaj1997.03615995006100030023x
Etemad, S., Jalali, V., Mahmoudabadi, M., Khashaei Sioqi, A., & Pourreza Belandi, M. (2022). Uncertainty evaluation of the HYDRUS model hydraulic parameters using the DREAM method. Modeling and Management of Soil and Water, 3(4), 1–15. [In Persian]. https://doi.org/10.22098/mmws.2022.11659.1152.
Gee, G. W., & Or, D. (2002). Particle-size analysis. In J. H. Dane & G. C. Topp (Eds.), Methods of Soil Analysis, Part 4 (SSSA Book Series No. 5). Soil Sci. Soc. Am. doi: 10.2136/sssabookser5.4.c12.
Gujarati, D. N. (2003). Basic Econometrics. McGraw-Hill/Irwin. https://www.amazon.com/Basic-Econometrics-Damodar-Gujarati/dp/0072478527
Herrick, J.E., & Jones, T.L. (2002). A dynamic cone penetrometer for measuring soil penetration resistance. Soil Sci. Soc. Am. J., 66, 1320-1324. doi:10.2136/sssaj2002.1320.
Hoc, H.T., Silhavy, R., Prokopova, Z., & Silhavy, P. (2022). Comparing Multiple Linear Regression, Deep Learning and Multiple Perceptron for Functional Points Estimation. IEEE Access, 10, 112187-112198. doi:10.1109/ACCESS.2022.3215987.
Karamizadeh, S., & Arabserkhi, A. (2021). Principles and foundations of deep learning. Avaye Galam Publication. (Tehran). [In Persian]. https://www.gisoom.com/book/11707428
Kazemi, Z., Neyshabouri, M.R., Bayat, H., Asgari Lajayer, B., & van Hullebusch, E.D. (2022). Models performance in predicting least limiting water range in northwest of Iran under semiarid and semi-humid climates. International Journal of Environmental Science and Technology, 19(9), 8231-8242. dooi: 10.1007/s13762-022-03980-9.
Kemper, W. D., & Rosenau, R. C. (1986). Aggregate stability and size distribution. In A. Klute (Ed.), Methods of Soil Analysis Part 1, Physical and Mineralogical Methods (2nd ed., Agron. Monog. N9). American Society of Agronomy, Inc. https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=2164403
KhanAhmadi, H., Saghafian, B., Daneshkar Arasteh, P. (2021). Forecasting changes in the area of Lake Bavanat and Tashk using satellite images and climatic factors. Iranian Water Resources Research, 17(1), 151–165. [In Persian]. DOR: 20.1001.1.17352347.1400.17.1.9.0
Khashaei Sioqi, A., Etemad, S., Shahidi, A., Pourreza Belandi, M., & Jalali, V. (2024). Performance of the differential evolution algorithm in estimating soil hydraulic parameters. Modeling and Management of Soil and Water, 4(1), 36–51. [In Persian]. https://doi.org/10.22098/mmws.2023.12101.1202.
Klute, A. (Ed.). (1986). Methods of Soil Analysis. Part 1. Physical and Mineralogical Methods (2nd ed.). Agron. Monog. 9. ASA and SSSA. https://www.wiley.com/en-ae/Methods+of+Soil+Analysis%2C+Part+1%3A+Physical+and+Mineralogical+Methods%2C+2nd+Edition-p-9780891188643
Minasny, B., & McBratney, A.B. (2003). Integral energy as a measure of soil–water availability. Plant Soil, 249, 253–262. doi:10.1023/A:1022825732324.
Mohammadian Behbahan, A., Heidari, K., & Hosseinalizadeh, M. (2025). Modeling the hydrophobicity of loess soils in Northern Iran using machine learning algorithms. Modeling and Management of Soil and Water. [In Persian]. https://doi.org/10.22098/mmws.2025.17919.1633.
Nash, J. E., & Sutcliffe, J. V. (1970). River flow forecasting through conceptual models part I—A discussion of principles. Journal of Hydrology, 10(3), 282–290. doi: 0022169470902556
Nelson, R.E. (1982). Carbonate and Gypsum. In A.L. Page, R.H. Miller, & D.R. Keeney (Eds.), Methods of Soil Analysis part 2 (2nd ed., pp. 181–197). American Society of Agronomy. https://acsess.onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.2134/agronmonogr9.2.2ed
Niu, W.-J., Feng, Z.-K., Feng, B.-F., Min, Y.-W., Cheng, C.-T., & Zhou, J.-Z. (2019). Comparison of Multiple Linear Regression, Artificial Neural Network, Extreme Learning Machine, and Support Vector Machine in Deriving Operation Rule of Hydropower Reservoir. Water, 11(1), 88. doi:10.3390/w11010088.
Rezaei, A., & Soltani, A. (1998). Introduction to applied regression analysis. Isfahan University of Technology Press. [In Persian] . https://www.gisoom.com/book/1137080/
Seifi, M., Ahmadi, A., Neyshabouri, M.-R., Taghizadeh-Mehrjardi, R., & Bahrami, H.-A. (2020). Remote and Vis-NIR spectra sensing potential for soil salinization estimation in the eastern coast of Urmia hyper saline lake, Iran. Geoderma, 380, 114646. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2020.114646.
Vawda, M.I., Lottering, R., Mutanga, O., Peerbhay, K., & Sibanda, M. (2024). Comparing the Utility of Artificial Neural Networks (ANN) and Convolutional Neural Networks (CNN) on Sentinel-2 MSI to Estimate Dry Season Aboveground Grass Biomass. Sustainability, 16(3), 1051. doi:10.3390/su16031051.
Viehmeyer, F.J., & Hendrickson, A.H. (1927). Soil-Moisture conditions in relation to plant growth. Plant Physiol., 2(1), 71-82. doi:10.1104/pp.2.1.71.
Yong, H., Rastgou, M., & Qianjing, J. (2023). Implementation and efficient evaluation of backpropagation network training algorithms in parametric simulations of soil hydraulic conductivity curve. Journal of Hydrology, 636, 131-145.doi: 10.1016/j.jhydrol.2024.131302
Zangiabadi, M., Gorji Anari, M., Sharfa, M., Khavari Khorasani, S., & Saadat, S. (2016). The relationship between the Integral Water Capacity index and some physical properties of soil in Khorasan-Razavi province. Soil and Water, 30(4), 1192–1201. [In Persian] doi:10.22067/jsw.v30i4.47544.