مقایسه مدل های شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون چند متغیره در پیش بینی درصد پوشش درمنه کوهی از روی برخی خصوصیات خاک

الموضوعات :

منصوره کارگر ¹ (گــروه مرتــع و آبخیــزداری، دانشــکده منــابع طبیعــی، دانشــگاه علــوم کشــاورزی و منــابع طبیعــی ســاری، ســاری، ایــران .)
زینب جعفریان ² (گــروه مرتــع و آبخیــزداری، دانشــکده منــابع طبیعــی، دانشــگاه علــوم کشــاورزی و منــابع طبیعــی ســاری، ســاری، ایــران .)

تاريخ الإرسال : 14 الأربعاء , جمادى الثانية, 1434 تاريخ التأكيد : 22 الجمعة , شعبان, 1435 تاريخ الإصدار : 26 الأربعاء , رمضان, 1435

الکلمات المفتاحية: مراتع واوسر, شبکه عصبی مصنوعی, رگرسیون چند متغیره, aucheri Artemisia,

ملخص المقالة :

مدیریت دقیق زیستبومهای خاکی برای اهداف مختلف مستلزم شناخت دقیق و کمی خصوصیات و فرآیندهای آنهـا بـه خصـوص در بخـش خـاک است. هدف تحقیق حاضر با توجه به تاثیر خصوصیات خاک بر پوشش گیاهی پیشبینی درصد پوشش گونه درمنه کوهی از طریق برخی خصوصیات خاک است. نمونهبرداری به روش تصادفی سیستماتیک و با استقرار 5 ترانسکت 100 متری و 10 پلات 4 مترمربعی به فاصله 10 متر از هم روی هـر ترانسـکت انجام شد. درصد تاج پوشش درمنه کوهی در هر پلات اندازهگیری شده و نمونه خاک از عمق -0 15 سانیمتری گرفته شـد . در مجمـوع 50 نمونـه خـاک جمعآوری شده و مورد آزمایش قرار گرفت. کربن آلی، آهک، نیتروژن کل، اسیدیته همراه با درصد رطوبت، درصد رس، درصد سیلت و درصـد شـن خـاک اندازهگیری شدند. تمام دادهها به دو سری شامل سری آزمایش متشکل از 70 درصد دادهها برای انجام تجزیـه و تحلیـل و سـری ارزیـابی متشـکل از 30 درصد دادهها برای ارزیابی مدلهای ساخته شده تقسیم گردید. نتایج نشان داد که رطوبت خاک، درصد سیلت و درصد شـن خـاک بـه عنـوان مهـم تـرین خصوصیات خاک پیشبینی کننده در درصد تاج پوشش درمنه کوهی در منطقه مورد مطالعه میباشند. هم چنین نتایج ارزیابی مدلها نشـان داد کـه مـدل شبکه عصبی مصنوعی RMSE و ME به ترتیب برابر و 0/06 0/25 در مقایسه با مدل رگرسیون خطی چند متغیره با RMSE و ME بـه ترتیـب برابـر و 0/12 0/43 بهتر عمل کرده است. با توجه به RMSE و ME پایینتر مدل شبکه عصبی مصنوعی نسبت به مدل رگرسیون از عملکرد بهتری برخوردار بوده که دلیل این امر در نظر گرفتن روابط غیرخطی بین پدیدهها در روش شبکه عصبی مصنوعی میباشد.