تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,572 |
تعداد مقالات | 71,031 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,500,857 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,763,918 |
پیشبینی برخی از خصوصیات شیمیایی خاک مراتع تحت شرایط قرق و چرا شده با استفاده از سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی در مراتع قوشچی ارومیه | ||
نشریه علمی - پژوهشی مرتع و آبخیزداری | ||
دوره 75، شماره 3، آذر 1401، صفحه 471-484 اصل مقاله (869.04 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jrwm.2022.342436.1658 | ||
نویسندگان | ||
مهشید سوری* 1؛ علیرضا افتخاری2؛ ژیلا قربانی3؛ نادیا کمالی1 | ||
1استادیار پژوهشی، بخش تحقیقات مرتع، موسسه تحقیقات جنگلها و مراتع کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران | ||
2استادیار پژوهشی، بخش تحقیقات مرتع، موسسه تحقیقات جنگلها و مراتع کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران. | ||
3دانشجوی دکتری مرتعداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران | ||
چکیده | ||
خاک مهمترین جزء تشکیلدهنده زیستبومهای مرتعی بوده و به واسطه حفظ آن و خصوصیاتش میتوان با سهولت بیشتری به احیاء پوشش گیاهی با صرف کمترین هزینه و زمان اقدام نموده و از کاهش توان تولید مراتع پیشگیری نمود. در تحقیق حاضر به بررسی میزان پتاسیم و فسفر موجود در خاک مراتع قوشچی ارومیه واقع در استان آذربایجان غربی از سال 1397 الی 1400 تحت تأثیر شرایط قرق و چرا شده پرداخته شد. به علاوه، توسعه و ارزیابی مدل استنتاج فازی- عصبی تطبیقی (انفیس) به منظور پیشبینی میزان پتاسیم و فسفر خاک و مقایسه نتایج آن با مدل رگرسیونی ارائه گردید. برای ارزیابی مدلهای رگرسیونی و انفیس از مجذور میانگین مربعات خطا (RMSE) و ضریب تبیین (R2) استفاده شد. نتایج تجزیه واریانس دادهها نشان داد که سالهای متفاوت و شرایط تحت قرق و تحت چرا اثر معنیداری بر میزان پتاسیم و فسفر موجود در خاک داشته اما اثر متقابل آنها بیمعنی بود. بیشترین میزان پتاسیم خاک مربوط به سال 1400 و شرایط تحت چرا میباشد. درحالیکه بیشترین میزان فسفر خاک مربوط به سال 1398و شرایط قرق بود. در بخش مدلسازی فاکتور فسفر، مدل انفیس با دقت بالاتر (59/0R2=) و خطای کمتر (0187/0RMSE=) نسبت به مدل کم دقتتر رگرسیونی (38/0R2=) با خطای بیشتر (089/0RMSE=) توانست مقدار فسفر را پیش بینی نماید. در مورد فاکتور پتاسیم نیز، مدل انفیس با دقت بالاتر (62/0R2= و خطای کمتر (017/0RMSE=) نسبت به مدل کم دقتتر رگرسیونی (42/0R2=) با خطای بیشتر (097/0 RMSE=) توانست میزان پتاسیم خاک را پیشبینی نماید. | ||
کلیدواژهها | ||
مدلسازی؛ انفیس؛ رگرسیون؛ پتاسیم؛ فسفر | ||
مراجع | ||
[1] Adam, M., Ibrahim, I., Suleiman, M., Zeraatpisheh, M., Mishra, G. and Brevik, E.C. (2021). Predicting soil cation exchange capacity in Entisoils with divergent textural classes: The case of northern Sudan soils. Journal of Air, Soil and Water Research, 14, 1-14. [2] Aghajantabarali, H., Mohseni Saravi, M., Chaichi, M.R., and Heidari, Gh. (2015). Grazing Pressure Effect on Soil Physical and Chemical Characteristics and Vegetation Cover in Vaz Watershed, Mazandaran Province, Journal of Watershed Management Research, 6(11), 111-123 (In Farsi). [3] Bagheri, R., Mohseni Saravi, M. and Chaichi, M.R. (2009). Study the effect of grazing intensity on some soil chemical properties in a semi-arid region of Khogir national park and rangelands around it, Iranian Journal of Rangeland, 3(3), 398-412 (In Farsi). [4] Bahrami, B., Dianati Tilaki, G.A., Beigi, S.K., Janizadeh, S. and Moetamedi, J. (2013). Evaluation of Artificial Neural Network (ANN), Adative Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) and Regression Models in Prediction of Particulate Organic Matter-Carbon (POM-C) in the Rangelands Kharabe Sanji of Urmia. Journal of Operational Researches about Soil, 1(1), 94-106 (In Farsi). [5] Chen, H., Zhao, X., Chen, X., Lin, Q. and Li, G. (2018). Seasonal changes of soil microbial C, N, P and associated nutrient dynamics in a semiarid grassland of north China. Journal of Applied Soil Ecology, 128, 89-97. [6] Dianati Tilaki, Gh.A., Ahmadi Jolandan, M. and Gholami, V. (2020). Rangelands production modeling using an artificial neural network (ANN) and geographic information system (GIS) in Baladeh rangelands, North Iran. Caspian Journal of Environmental Sciences, 18(3), 277-290. [7] Fick, S.E., Belnap, J. and Duniway, M.C. (2020). Grazing-Induced changes to biological soil crust cover mediate hillslope erosion in long-term exclosure experiment. Journal of Rangeland Ecology & Management, 73(1), 61-72. [8] Ghaffari, S., Ghorbani, A., Arjmand, K., Teimorzade, A., Hashemi Majd, K., Jafari, S. and Dabiri, R. (2017). The effect of grazing on the plant cover specification and soil physic-chemical properties (case study: Saman ranges at Kolash village, Ardabil province). Journal of Plant Ecology Conservation, 5(10), 175-196 (In Farsi). [9] Ghorbani, A., Sharifi, J., Kavianpour, H., Malekpour, B. and Mirzaei, F. (2008). Investigating the ecological specifications of Festuca ovina L. in southeast of Sabalan mountain. Journal of Forest and Desert, 20 (2), 379-396 (In Farsi). [10] Ghorbani, H., Kashi, H., Hafezi Moghadas, N. and Emamgholizadeh, S. (2015). Estimation of soil cation exchange capacity using multiple regression, artificial neural networks, and adaptive neuro-fuzzy inference system models in Golestan Province, Iran. Journal of Communications in Soil Science and Plant Analysis, 46(6), 763-780. [11] Ghorbani, Zh., Sefidi, K., Keivan Behjo, F., Moammeri, M. and Soltani, A. (2015). The effect of different intensities of grazing on soil physical and chemical properties in southeastern rangelands of Sabalan. Journal of Rangeland, 9(4): 53-366 (In Farsi). [12] Ghorbani, Zh., Sefidi K., Keyvan Behjo F., Moammeri M. and Soltani, A. (2019). Predicting the soil fragmentation caused by grazing using adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). Journal of Range and Watershed Management, 72(2), 557-568 (In Farsi). [13] Hajabbasi, M.A., Besalatpour, A. and Melali, A.R. (2008). Impacts of converting rangelands to cultivated land on physical and chemical properties of soils in west and southwest of Isfahan, Journal of Sciences and Technology of Agriculture and Natural Resources, 11(42), 525-534 (In Farsi). [14] Heidarian Aghakhani, M., Naghipour Borj, A.A. and Tavakoli, H. (2010). The effects of grazing intensity on vegetation and soil in Sisab rangelands, Bojnord, Iran, Iranian Journal of Range and Desert Research, 17(2): 243- 255 (In Farsi). [15] Hui, A. N. and Guo Qi, L. I. (2015). Effects of grazing on carbon and nitrogen in plants and soils in a semiarid desert grassland, China. Journal of Arid Land, 7(3): 341-349. [16] Jalilvand, H., Tamartash, R. and Heidarpour, H. (2007). The effect of grazing on the plant cover and some chemical properties of soil at Kojour rangelands, Nowshahr. Journal of Rangeland, 1(1): 53-66. [17] Krueger, E., Prior, S.A., Kurtener, D., Rogers, H.H. and Runion, G.B. (2011). Characterizing root distribution with adaptive neuro-fuzzy analysis. Journal of International Agrophysics, 25(1): 93-96. [18] Lavado, R.S., Sierra, J.O. and Hashimoto, P.N. (1996). Impact of grazing on soil nutrients in a pampean grassland. Journal of Range Management, 49(5): 452-467. [19] Menezes, R.S.C., Elliott, E.T., Valentine, D.W. and Williams, S.A. (2001). Carbon and nitrogen dynamics in elk winter ranges. Journal of Range management, 54(4):400-408. [20] Mirseyed Hoseini, H., Hematpour, M., Bagheri Navir, S., Chaeichi, M.R. and Mohseni Saravi, M. (2016). Study of livestock grazing effects on chemical soil properties and surface vegetation of rangeland (case study: Makhmalkouh, Lorestan province). Journal of Ecological Agriculture, 6(1): 98-117. (In Farsi) [21] Moghimi, S., Parvizi, Y., Mahdian, M.H. and Masihabadi, M.H. (2015). Comparison of applying multi- linear regression analysis and artificial neural network methods for simulating topographic factors effect on soil organic carbon. Journal of Watershed Engineering and Management, 6(4): 312-322. (In Farsi). [22] Mohammadi, S., Tatian, M.R., Tamartash, R. and Mahmodian, M. (2018). The effect of short and medium time conservation on the change of soil and plant nutrients at Lasoreh rangelands, Lorestan province. Journal of Plant Ecology Conservation, 6(12): 93-108. (In Farsi) [23] Pandiyan, V., Caesarendra, W., Tjahjowidodo, T. and Praveen, G. (2017). Predictive modeling and analysis of process parameters on material removal characteristics in abrasive belt grinding Process. Journal of Applied Science, 7(4): 363-380. [24] Pentos, K. and Pieczarka, K. (2017). Applying an artificial neural network approach to the analysis of tractive properties in changing soil conditions. Journal of Soil and Tillage Research, 16(5): 113-120. [25] Qasim, Sh., Gul, Sh., Hussain Shah, M., Hussain, F., Ahmad, S., Islam, M., Rehman, G., Yaqoob, M. and Shah, S.Q. (2017). Influence of grazing exclosure on vegetation biomass and soil quality. International Soil and Water Conservation Research, 5(1): 62-68. [26] Razavi-Termeh, S.V., Shirani, K. and Pasandi, M. (2021). Mapping of landslide susceptibility using the combination of neuro-fuzzy inference system (ANFIS), ant colony (ANFIS-ACOR), and differential evolution (ANFIS-DE) models. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 80(1), 2045-2067. [27] Srinivasagan, S.N. (2022). Rangeland forage growth prediction, logistics, energy, and economics analysis and tool development using open-source software. Ph.D. Thesis. North Dakota State University of Agriculture and Applied Science. 292 p. [28] Steffens, M., Kolbl, A., Totsche, K.U., Kogel-Knabner, I. (2007). Grazing effects on soil chemical and physical properties in a semiarid steppe of Inner Mongolia (PR China). Journal of Geoderma, 143(1): 63-72. [29] Taghavifar, H. and Mardani, A. (2014). On the modeling of energy efficiency indices of agricultural tractor driving wheels applying adaptive neuro-fuzzy inference system. Journal of Terramechanics, 56(1): 37-47. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 165 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 177 |