از اساسی‌ترین موارد در مدیریت کمی منابع آب زیرزمینی، تخمین سطح آب با استفاده از داده‌های برداشت شده از شبکه چاه‌های مشاهده‌ای است. هدف از این پژوهش، میان‌یابی سطح آب ‌زیرزمینی با استفاده از زمین‌آمار و محاسبات نرم در منطقه ای از دشت‌های بم نرماشیر و رحمت‌آباد (استان کرمان) با مساحت 19028 کیلومتر مربع به عنوان نمونه می باشد. از روش‌های کریجینگ ساده و عکس فاصله وزنی و همچنین مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی، سیستم استنتاج فازی-عصبی انطباقی و برنامه‌ریزی بیان ژن برای پیش‌بینی توزیع مکانی سطح آب‌زیرزمینی استفاده و بهترین مدل از بین مدل‌های هوشمند و زمین آماری انتخاب و برای نمونه‌برداری بیشتر در منطقه مورد مطالعه استفاده شد. بدین منظور از اطلاعات مربوط به نمونه‌های حاصل از 65 حلقه چاه در طول آماری سال 1381 تا 1390 استفاده شد. برای مقایسه مدل‌ها معیارهای آماری RMSE، R2، AARE و MAE به کار بسته شدند. نتایج نشان داد در بین مدل‌های هوشمند با ورودی طول جغرافیایی و عرض جغرافیایی، شبکه عصبی مصنوعی و در بین مدل‌های زمین ‌آماری، روش عکس فاصله وزنی با داشتن کمترین RMSE (به‌ترتیب 138/7 و 062/15 متر) و AARE(به ترتیب 33 و 47 درصد) و بیشترین R2 (به ترتیب 606/0 و 591/0 ) مناسب‌ترین مدل جهت برآورد به ترتیب نقطه‌ای و ناحیه‌ای سطح آب‌زیرزمینی می‌باشد. در نهایت مدل هیبرید IDW-ANN جهت تخمین و پهنه‌بندی سطح آب‌زیرزمینی در آینده انتخاب شد. تفاصيل المقالة