
تعداد نشریات | 163 |
تعداد شمارهها | 6,761 |
تعداد مقالات | 72,822 |
تعداد مشاهده مقاله | 131,635,237 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 103,415,791 |
عدم قطعیت و نقشهبرداری مکانی شوری و قلیا بودن خاک با استفاده از روشهای یادگیری ماشین در سه عمق مدیریتی مختلف در منطقه آبیک | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
دوره 56، شماره 3، خرداد 1404، صفحه 607-629 اصل مقاله (3.27 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2025.382783.669797 | ||
نویسندگان | ||
اعظم جعفری1؛ فریدون سرمدیان* 2؛ زهرا رسائی3 | ||
1بخش علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی-دانشگاه شهیدباهنر کرمان | ||
2عضو هیأت علمی گروه مهندسی علوم خاک، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران | ||
3گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران | ||
چکیده | ||
شور و سدیمی شدن خاک یکی از مهمترین فرآیندهای مخرب خاک مناطق خشک و نیمهخشک میباشد. این دو عارضه میتوانند علاوه بر کاهش میزان باروری خاکها، این اراضی را مستعد تخریب کرده و تهدیدی جدی برای توسعه پایدار منابع باشند. تهیه نقشههای پراکنش این ویژگیها در طول خاکرخ میتواند به مدیریت بهتر این اراضی کمک کند. مطالعه حاضر با هدف بررسی تغییرات شور و سدیمی بودن خاکهای منطقه خشک و نیمهخشک آبیک قزوین اجرا شده است. به منظور آگاهی از نحوه پراکنش سطحی و عمقی این دو ویژگی، سه عمق مهم از نظر کشت محصولات کشاورزی شامل 0-50، 0-100 و 0-150 سانتیمتر بررسی شدند. مدلسازیها بر اساس اطلاعات 281 خاکرخ و متغیرهای کمکی محیطی با دقت مکانی 5/12 متر انجام شدند. مدلسازی و پیشبینی مقادیر هدایت الکتریکی (شوری) و نسبت جذب سدیم (قلیا بودن) بر اساس چهار مدل تعلیم ماشین کوبیست، جنگل تصادفی، شبکه عصبی مصنوعی و گرادیان بوستینگ صورت گرفت که مدل ترکیبی وزندار ساده ترکیب این مدلها به عنوان نقشههای نهایی شوری و سدیمی بودن در نظر گرفته شدند. عدم قطعیت مدل از روش بوتاسترپینگ با 50 تکرار بدست آمد. نتایج نشان داد که پستی و بلندی، اقلیم و پوشش گیاهی اصلیترین عوامل کنترل کننده شوری و قلیا بودن در منطقه میباشند. مقدار ضریب تبیین مدلهای نهایی پیشبینی شوری و سدیمی در هر سه عمق مورد بررسی در محدوده 61/0 تا 81/0 بوده و بیانگر کارایی خوب مدلها میباشد. بیشترین میزان عدم قطعیت مدلها در قسمتهای جنوبی منطقه با تغییرات زیاد مقادیر هدایت الکتریکی و نسبت جذب سدیم در فاصله کم، تعداد کمتر مشاهدات خاک، توپوگرافی کمتر مشاهده شد که این مقدار برای مدلهای پیشبینی کننده سدیمی بودن در تمامی عمقها نسبت به شوری کمتر بود. کارایی مدلها برای هر دو ویژگی با افزایش عمق افزایش یافته است. بیش از 65% منطقه بصورت غیر شور میباشد درحالیکه مناطق بدون قلیا 70% منطقه را پوشش میدهند. دستیابی به این نقشهها گامی موثر در بهبود مدیریت بهرهبرداری از اراضی مطابق با استعدادهای آنها میباشد. | ||
کلیدواژهها | ||
توزیع مکانی؛ شوری و قلیائیت؛ بوتاسترپینگ؛ نقشهبرداری رقومی خاک | ||
مراجع | ||
Abdel-Kader, F.H. (2011). Digital soil mapping at pilot sites in the northwest coast of Egypt: a multinomial logistic regression approach. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science. 14, 29–40. Adeniyi, O.D., Bature, H., & Mearker, M. (2024). A Systematic Review on Digital Soil Mapping Approaches in Lowland Areas. Land, 13(3), 379. Agaba, S., Ferré, C., Musetti, M., & Comolli, R. (2024). Mapping Soil Organic Carbon Stock and Uncertainties in an Alpine Valley (Northern Italy) Using Machine Learning Models. Land, 13(1), 78. Aksoy, S., Sertel, E., Roscher, R., Tanik, A., & Hamzehpour, N. (2024). Assessment of soil salinity using explainable machine learning methods and Landsat 8 images. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 130, 103879. Allbed, A., & Kumar, L. (2013). Soil Salinity Mapping and Monitoring in Arid and Semi-Arid Regions Using Remote Sensing Technology: A Review. Advances in Remote Sensing, 02, 373–385. Beaudette, D. E., Roudier, P., & O’Geen, A. T. (2023). Algorithms for quantitative pedology: A toolkit for soil scientists. Computers and Geosciences, 52, 258–268. Bogaert, P., Taghizadeh-Mehrjardi, R., & Hamzehpour, N. (2023). Model averaging of machine learning algorithms for digital soil mapping: A minimum variance framework. Geoderma, 437, 116604. Brunner, P. H. T. L., Li, H. T., Kinzelbach, W., & Li, W. P. (2007). Generating soil electrical conductivity maps at regional level by integrating measurements on the ground and remote sensing data. International Journal of Remote Sensing, 28(15), 3341-3361. Conrad, O., Bechtel, B., Bock, M., Dietrich, H., Fischer, E., Gerlitz, L., Wehberg, J., Wichmann, V., & Böhner, J. (2015). System for automated geoscientific analyses (SAGA) v. 2.1.4. Geoscientific Model Development, 8(7), 1991-2007. Daempanah, R., Haghnia, Gh.H., Alizadeh, A. & Karimi, A.R. (2011). Mapping Salinity and Sodicity of Surface Soil by Remote Sensing and Geostatistic Methods in South Side of Mah Valat County. Journal of Water and Soil, 25(3), 498-508. (In Persian) FAO., (2023). GSASmap | Global Soil Partnership | Food and Agriculture Organization of the United Nations. https://www.fao.org/global-soil-par tnership/gsasmap/en Fathizad, H., Hakimzadeh Ardakani, M.A., Sodaiezadeh, H., Kerry, R., & Taghizadeh-Mehrjardi, R. (2020). Investigation of the spatial and temporal variation of soil salinity using random forests in the central desert of Iran. Geoderma, 365, 114233. Gallant, J.C., & Dowling, T.I. (2003). A multiresolution index of valley bottom flatness for mapping depositional areas. Water Resource Research, 39, 1347–1359. Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote sensing of Environment, 202, 18-27. Habibi, V., Ahmadi, H., Jafari, M., & Moeini, A. (2021). Mapping soil salinity using a combined spectral and topographical index with artificial neural network. PLoS One, 16(5), e0228494. Jafari, A., Finke, P. A., Wauw, J. V., Ayoubi, S., & Khademi, H. (2012). Spatial prediction of USDA great soil groups in the arid Zarand region, Iran: comparing logistic regression approaches to predict diagnostic horizons and soil types. European Journal of Soil Science, 63, 284-298. Khamoshi, S.E., Sarmadian, F., & Omid, M. (2024). Land suitability evaluation using traditional and machine learning approaches: a case study in abiek plain, Qazvin province, Iran. Iranian Journal of Soil and Water Research, 55(2), 269-283. (In Persian) Kilic, K., & Kilic, S. (2007). Spatial variability of salinity and alkalinity of a field having salination risk in semi-arid climate in northern Turkey. Environmental Monitoring and Assessment, 127, 55–65. Krivoruchko, K., & Gribov, A. (2019). Evaluation of empirical Bayesian kriging. Spatial Statistics, 32, 100368. Kuhn, M. (2008). Caret package. Journal of statistical software, 28(5), 1-26. Liu, Y., Han, X., Zhu, Y., Li, H., Qian, Y., Wang, K., & Ye, M. (2024). Spatial mapping and driving factor Identification for salt-affected soils at continental scale using Machine learning methods. Journal of Hydrology, 639, 131589. Malone, B. (2016). Ithir: Functions and algorithms specific to pedometrics. R Package Version, 1, r126. Malone, B. P., McBratney, A. B., Minasny, B., & Laslett, G. M. (2009). Mapping continuous depth functions of soil carbon storage and available water capacity. Geoderma, 154(1), 138–152. Malone, B. P., Minasny, B., Odgers, N. P., & McBratney, A. B. (2014). Using model averaging to combine soil property rasters from legacy soil maps and from point data. Geoderma, 232, 34-44. Malone, B.P., Minasny, B., McBratney, A.B. (2018). Using R for digital soil mapping (Vol. 35). Cham, Switzerland: Springer International Publishing. McBratney, A.B., Mendonça Santos, M.L., & Minasny, B. (2003). On digital soil mapping. Geoderma, 117, 3–52. McBride, G. B. (2005). A proposal for strength-of-agreement criteria for Lin’s concordance correlation. Mohammadifar, A., Gholami, H., Golzari, S., & Collins, A. L. (2021). Spatial modelling of soil salinity: deep or shallow learning models? Environmental Science and Pollution Research, 1-19. Mousavi, S.R., Sarmadian, F., Omid, M., & Bogaert, P. (2021). Digital Modeling of Three-Dimensional Soil Salinity Variation Using Machine Learning Algorithms in Arid and Semi-Arid lands of Qazvin Plain. Iranian Journal of Soil and Water Research, 52(7), 1915-1929. (In Persian) Mousavi, S.R., Sarmadian, F., Omid, M., & Bogaert, P. (2022). Three-dimensional mapping of soil organic carbon using soil and environmental covariates in an arid and semi-arid region of Iran. Measurement, 201, 111706. Mukhopadhyay, R., Sarkar, B., Jat, H. S., Sharma, P.C., & Bolan, N.S. (2021). Soil salinity under climate change: Challenges for sustainable agriculture and food security. Journal of Environmental Management, 280, 111736. Nabiollahi, K., Taghizadeh-Mehrjardi, R., Shahabi, A., Heung, B., Amirian-Chakan, A., Davari, M., & Scholten, T. (2021). Assessing agricultural salt-affected land using digital soil mapping and hybridized random forests. Geoderma, 385, 114858. Naimi, S., Ayoubi, S., Zeraatpisheh, M., & Dematte, J.A.M. (2021). Ground observations and environmental covariates integration for mapping of soil salinity: a machine learning-based approach. Remote Sensing, 13(23), 4825. Nield, S.J., Boettnger, J.L., & Ramsey, R.D. (2007). Digital mapping gypsic and nitric soil areas using Landsat ETM data. Soil Science Society of America Journal, 71, 245–252. Omrani, M., Shahbazi, F., Feizizadeh, B., Oustan, S., & Najafi, N. (2021). Application of remote sensing indices to digital soil salt composition and ionic strength mapping in the east shore of Urmia Lake, Iran. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 22, 100498. Qadir, M., Qureshi, A.S., & Cheraghi, A.M. (2008). Extent and characterization of salt affected soils in Iran and strategies for their amelioration and management. Land Degrad. Dev. 19, 214–224. R Development Core Team. (2022). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna Austria. Rahmani, A., Sarmadian, F., & Arefi, H. (2023). Digital modeling and prediction of soil subgroup classes using deep learning approach in a part of arid and semi-arid lands of Qazvin Plain. Iranian Journal of Soil and Water Research, 53 (11), 2477-2499. (In Persian) Rasouli, L., Nabiollahi, K., & Taghizade-Mehrjardi, R. (2020). Digital mapping of soil quality index (Case study: Ghorveh, Kurdistan Province). Journal of Soil Management and Sustainable Production. 10(1), 101-118. (In Persian) Rezaie, G., Sarmadian, F., Mohammadi Torkashvand, A., Seyedmohammadi, J., & Marashi Aliabadi, M. (2023). Digital Mapping of Surface and Subsurface Soil Organic Carbon and Soil Salinity Variation in a Part of Qazvin Plain (Case Study: Abyek and Nazarabad Regions). Journal of Water and Soil. 37(2), 315-331. (In Persian) Richards, L.A. (1954). Diagnosis and improvement of saline and alkali soils. Agricultural Handbook No. 60. U.S. Salinity Laboratory Riverside, California. Richardson, A.J., & Wiegand, C.L. (1977). Distinguishing vegetation from soil background information. Photogrammetric engineering and remote sensing, 43(12), 1541-1552. Roozitalab, M.H., Siadat, H., & Farshad, A. (Eds.). (2018). The soils of Iran. Switzerland: Springer international publishing. Schoeneberger, P.J., Wysocki, D.A. & Benham, E.C. (2012) Soil Survey Staff. Field book for describing and sampling soils, 3nd version. Natural Resources Conservation Service. National Soil Survey Center, Lincoln. Shahrayini, E., & Noroozi, A. A. (2021). Modeling and Mapping of Soil Salinity and Alkalinity Using Remote Sensing Data and Topographic Factors. Soil survey manual. (2018). Soil Science Division Staff. United States Department of Agriculture Handbook No. 18. Soil Survey Staff. (2017). Natural Resources Conservation Service, United States Department of Agriculture. Web Soil Survey. Available online at http://websoilsurvey.nrcs.usda.gov/ . Accessed 04/24/2017. Soil Survey Staff. (2022). Keys to Soil Taxonomy. 13th ed. USDA-Natural Resources Conservation Service, Washington DC. Sparks, D.L. (1996). Methods of Soil Analysis. Part. 3: Chemical Methods; Soil Science Society of America, American Society of Agronomy: Madison, WI, USA, ISBN 978-0-89118-825-4. Suarez, D.L. (1981). Relation between pHc and sodium adsorption ratio (SAR) and an alternative method of estimating SAR of soil or drainage waters. Soil Science Society of American Journal, 45 (3), 469–475 Sultan, M.T., Mahmud, U., & Khan, M.Z. (2023). Addressing soil salinity for sustainable agriculture and food security: Innovations and challenges in coastal regions of Bangladesh. Future Foods, 100260. Taghizadeh-Mehrjardi, R., Ayoubi, S., Namazi, Z., Malone, B. P., Zolfaghari, A. A., & Sadrabadi, F. R. (2016). Prediction of soil surface salinity in arid region of central Iran using auxiliary variables and genetic programming. Arid Land Research and Management, 30(1), 49-64. Taghizadeh-Mehrjardi, R., Minasny, B., Sarmadian, F., & Malone, B.P. (2014). Digital mapping of soil salinity in Ardakan region, central Iran. Geoderma, 213, 15-28. Taylor, K.E. (2001). Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram. Journal of Geophysics Research. 106: 7183–7192. Viscarra Rossel, R.A. & McBratney, A.B. (2009). Diffuse Reflectance Spectroscopy as a Tool for Digital Soil Mapping. In: Hartemink, A.E., McBratney, A., Mendonça-Santos, M.d. (eds) Digital Soil Mapping with Limited Data. Springer, Dordrecht. Wallach, D., Makowski, D., Jones, J.W., & Brun, F. (2006). Working with dynamic crop models: evaluation, analysis, parameterization, and applications. Elsevier. Wang, J., Ding, J., Yu, D., Teng, D., He, B., Chen, X., ... & Su, F. (2020). Machine learning-based detection of soil salinity in an arid desert region, Northwest China: A comparison between Landsat-8 OLI and Sentinel-2 MSI. Science of the Total Environment, 707, 136092. Wang, J., Peng, J., Li, H., Yin, C., Liu, W., Wang, T., & Zhang, H. (2021). Soil salinity mapping using machine learning algorithms with the Sentinel-2 MSI in arid areas, China. Remote Sensing, 13(2), 305. Wang, N., Chen, S., Huang, J., Frappart, F., Taghizadeh, R., Zhang, X., ..., Shi, Z., (2024). Global Soil Salinity Estimation at 10 m Using Multi-Source Remote Sensing. Journal of Remote Sensing, 4, 0130. Wilding, L.P. (1985). Spatial variability: its documentation, accommodation and implication to soil survey. In D.R. Nielsen, J. Bouma (Eds.), Soil Spatial Variability (pp. 166-189). Pudoc. Wu, H., & Levinson, D. (2021). The ensemble approach to forecasting: A review and synthesis. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 132, 103357. Yu, H., Liu, M., Du, B., Wang, Z., Hu, L., & Zhang, B. (2018). Mapping soil salinity/sodicity by using Landsat OLI imagery and PLSR algorithm over semiarid West Jilin Province, China. Sensors, 18(4), 1048. Zhang, T. T., Zeng, S. L., Gao, Y., Ouyang, Z. T., Li, B., Fang, C. M., & Zhao, B. (2011). Using hyperspectral vegetation indices as a proxy to monitor soil salinity. Ecological Indicators, 11(6), 1552-1562.
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 72 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 74 |