تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,504 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,122,590 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,230,623 |
برآورد سرعت آستانه فرسایش بادی با استفاده از تونل باد همراه با الگوریتمهای یادگیری ماشین | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
دوره 54، شماره 6، شهریور 1402، صفحه 933-947 اصل مقاله (1.41 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2023.354837.669506 | ||
نویسندگان | ||
منیره مینا1؛ عبدالمجید ثامنی2؛ سید علی اکبر موسوی* 3؛ یعقوب قنبری4 | ||
1بخش علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی،دانشگاه شیراز،شیراز،ایران | ||
2بخش علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شیراز،شیراز، ایران | ||
3بخش علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران | ||
4گروه علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشکده مهندسی، دانشگاه هرمزگان، هرمزگان، ایران. | ||
چکیده | ||
فرسایش بادی یک عامل تخریب زمین در سراسر جهان بهویژه در مناطق خشک و نیمه خشک ایران است. این پدیده تحت تأثیر ویژگیهای خاکی زیادی قرار دارد. هدف اصلی مطالعه حاضر برآورد سرعت آستانه فرسایش بادی با استفاده از ویژگیهای قابل اندازهگیری زودیافت خاک همراه با روشهای داده کاوی بود. برای این منظور، سرعت آستانه فرسایش بادی در 100 منطقه در استان فارس با استفاده از تونل باد قابل حمل اندازهگیری شد. سرعت آستانه فرسایش بادی توسط الگوریتم رگرسیون بردار پشتیبان با استفاده از ویژگیهای قابل اندازهگیری زودیافت پیشبینی شد. در همین راستا، به منظور دستیابی به مجموعه ویژگیهای مؤثر در برآورد سرعت آستانه فرسایش بادی، از الگوریتم ژنتیک استفاده شد. نتایج نشان داد که ویژگیهای رطوبت خاک (77/0 =r )، توزیع اندازه ذرات خاک از جمله میانگین وزنی قطر خاکدانهها (87/0 = r) و جزء فرسایشپذیر خاک (81/0- =r )، مقاومت فروروی (75/0 = r) و ماده آلی (33/0 =r ) همبستگی زیاد و معنیداری با سرعت آستانه فرسایش بادی داشتند و همچنین در تعیین سرعت آستانه فرسایش بادی در منطقه نقش کلیدی دارند. با توجه به معیارهای ارزیابی، مدل تلفیقی رگرسیون بردار پشتیبان به همراه الگوریتم ژنتیک بهترین عملکرد و دقیقترین برآورد را برای سرعت آستانه فرسایش بادی داشته است (53/0 = RMSE و 92/0 = R2) و میتواند یک روش امیدوارکننده برای برآورد سرعت آستانه فرسایش بادی باشد. | ||
کلیدواژهها | ||
الگوریتم ژنتیک؛ توزیع اندازه ذرات؛ رگرسیون بردار پشتیبان؛ فرسایندگی خاک؛ مقاومت فروروی | ||
سایر فایل های مرتبط با مقاله
|
||
مراجع | ||
Azimzadeh, H. R., Derakhshan, Z., & Shirgahi, F. (2022). Field scale spatio-temporal variability of wind erosion transport capacity and soil loss at Urmia Lake. Environmental Research, 215, 114250. Besalatpour, A. A., Shirani, H., & Esfandiarpour Borujeni, I. (2015). Modeling of soil aggregate stability using support vector machines and multiple linear regression. Water and Soil, 29(2), 406-417. (In Persian). Borrelli, P., Ballabio, C., Panagos, P., & Montanarella, L. (2014). Wind erosion susceptibility of European soils. Geoderma, 232, 471-478. Chappell, A., Webb, N. P., Guerschman, J. P., Thomas, D. T., Mata, G., Handcock, R. N., ... & Butler, H. J. (2018). Improving ground cover monitoring for wind erosion assessment using MODIS BRDF parameters. Remote Sensing of Environment, 204, 756-768. Chen, W., Zhibao, D., Zhenshan, L., & Zuotao, Y. (1996). Wind tunnel test of the influence of moisture on the erodibility of loessial sandy loam soils by wind. Journal of Arid Environments, 34(4), 391-402. Chepil, W. S., & Woodruff, N. P. (1954). Estimations of wind erodibility of field surfaces. Journal of Soil and Water Conservation, 9, 257-265. Ciric, V., Manojlovic, M., Nesic, L., & Belic, M. (2012). Soil dry aggregate size distribution: effects of soil type and land use. Journal of Soil Science and Plant Nutrition, 12(4), 689-703. Gholami, H., & Mohammadifar, A. (2022). Novel deep learning hybrid models (CNN-GRU and DLDL-RF) for the susceptibility classification of dust sources in the Middle East: a global source. Scientific Reports, 12(1), 1-12. Han, Q., Qu, J., Zhang, K., Zu, R., Niu, Q., & Liao, K. (2009). Wind tunnel investigation of the influence of surface moisture content on the entrainment and erosion of beach sand by wind using sands from tropical humid coastal southern China. Geomorphology, 104(3-4), 230-237. Hoogsteen, M. J. J., Lantinga, E. A., Bakker, E. J., & Tittonell, P. A. (2018). An evaluation of the loss-on-ignition method for determining the soil organic matter content of calcareous soils. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 49(13), 1541-1552. Jahanbazi, L., Jafarzadeh, A. A., & Forughyfar, H. (2016). Relation between soil evolution and landforms diversity in Dasht-E-Tabriz. Journal of Agriculture Science, 26(2), 191-204. (In Persian). Kaewmano, C., Kheoruenromne, I., Suddhiprakarn, A., & Gilkes, R. J. (2010, August). Chemistry and clay mineralogy of Thai Natraqualfs. In 19th World Congress of Soil Science, Soil Solutions for a Changing World (pp. 1-6). Kemper, W. D., & Rosenau, R. C. (1986). Aggregate stability and size distribution. Methods of soil analysis: Part 1 Physical and mineralogical methods, 5, 425-442. Kheirabadi, H., Mahmoodabadi, M., Jalali, V., & Naghavi, H. (2018). Sediment flux, wind erosion and net erosion influenced by soil bed length, wind velocity and aggregate size distribution. Geoderma, 323, 22-30. Kouchami-Sardoo, I., Shirani, H., Esfandiarpour-Boroujeni, I., Álvaro-Fuentes, J., & Shekofteh, H. (2019). Optimal feature selection for prediction of wind erosion threshold friction velocity using a modified evolution algorithm. Geoderma, 354, 113873. Kouchami-Sardoo, I., Shirani, H., Esfandiarpour-Boroujeni, I., Besalatpour, A. A., & Hajabbasi, M. A. (2020). Prediction of soil wind erodibility using a hybrid Genetic algorithm–Artificial neural network method. Catena, 187, 104315. Lamorski, K., Pastuszka, T., Krzyszczak, J., Sławiński, C., & Witkowska-Walczak, B. (2013). Soil water dynamic modeling using the physical and support vector machine methods. Vadose Zone Journal, 12(4), 1-12. Leys, J., Koen, T., & McTainsh, G. (1996). The effect of dry aggregation and percentage clay on sediment flux as measured by a portable field wind tunnel. Soil Research, 34(6), 849-861. Li, J., Flagg, C., Okin, G. S., Painter, T. H., Dintwe, K., & Belnap, J. (2015). On the prediction of threshold friction velocity of wind erosion using soil reflectance spectroscopy. Aeolian Research, 19, 129-136. Liao, K., Xu, S., Wu, J., Zhu, Q., & An, L. (2014). Using support vector machines to predict cation exchange capacity of different soil horizons in Qingdao City, China. Journal of Plant Nutrition and Soil Science, 177(5), 775-782. Liu, L. Y., Li, X. Y., Shi, P. J., Gao, S. Y., Wang, J. H., Ta, W. Q., ... & Xiao, B. L. (2007). Wind erodibility of major soils in the farming-pastoral ecotone of China. Journal of Arid Environments, 68(4), 611-623. Mina, M., Emami, H., & Karimi, A. (2020). Evaluation the efficiency of different mulches to combat wind erosion of sandy soil running title: Efficiency of different mulches to control wind erosion. Sustainable Earth Review, 1(1), 16-22. Mina, M., Rezaei, M., Sameni, A., Moosavi, A. A., & Ritsema, C. (2021). Vis-NIR spectroscopy predicts threshold velocity of wind erosion in calcareous soils. Geoderma, 401, 115163. Mina, M., Rezaei, M., Sameni, A., Ostovari, Y., & Ritsema, C. (2022). Predicting wind erosion rate using portable wind tunnel combined with machine learning algorithms in calcareous soils, southern Iran. Journal of Environmental Management, 304, 114171. Moosavi, A. A., & Sepaskhah, A. R. (2012). Spatial variability of physico-chemical properties and hydraulic characteristics of a gravelly calcareous soil. Archives of Agronomy and Soil Science, 58, 631-656. Moradi, F., Moosavi, A. A., & Khalili Moghaddam, B. (2016). Spatial variability of water retention parameters and saturated hydraulic conductivity in a calcareous Inceptisols (Khuzestan province of Iran) under sugarcane cropping. Archives of Agronomy and Soil Science, 62, 1686-1699. Mozaffari, H., Moosavi, A. A., & Sepaskhah, A. (2021). Land use-dependent variation of near-saturated and saturated hydraulic properties in calcareous soils. Environmental Earth Sciences, 80(23), 769. Mozaffari, H., Moosavi, A. A., Sepaskhah, A. R. & Cornelis, W. (2022). Long-term effects of land use type and management on sorptivity, macroscopic capillary length and water-conducting porosity of calcareous soils. Arid Land Research and Management, 36, 371-397. Nafarzadegan, A. R., Zadeh, M. R., Kherad, M., Ahani, H., Gharehkhani, A., Karampoor, M. A., & Kousari, M. R. (2012). Drought area monitoring during the past three decades in Fars province, Iran. Quaternary International, 250, 27-36. Narimani, Z., & Manafi, Sh. (2016). The study of physico-chemical and mineralogical properties and classification of some saline-sodic soils in the east of Urmia plain. Journal of Water and Soil Conservation (Journal of Agricultural Sciences and Natural Resources), 23(1), 65-82. Négyesi, G., Lóki, J., Buró, B., & Szabó, S. (2016). Effect of soil parameters on the threshold wind velocity and maximum eroded mass in a dry environment. Arabian Journal of Geosciences, 9(11), 1-10. Nelson, R. E. (1983). Carbonate and gypsum. Methods of soil analysis: Part 2 Chemical and microbiological properties, 9, 181-197 Ostovari, Y., Moosavi, A. A., & Pourghasemi, H. R. (2020). Soil loss tolerance in calcareous soils of a semiarid region: evaluation, prediction, and influential parameters. Land Degradation & Development.1-12. Page, A. I., Miller, R. H., & Keeny, D. R. (1982). Methods of soil analysis. Part II. Chemical and microbiological methods. Amer. Soc. Agron., Madison, Wisconsin, USA. Pásztor, L., Négyesi, G., Laborczi, A., Kovács, T., László, E., & Bihari, Z. (2016). Integrated spatial assessment of wind erosion risk in Hungary. Natural Hazards and Earth System Sciences, 16(11), 2421-2432. Perfect, E., Kay, B. D., Ferguson, J. A., Da Silva, A. P., & Denholm, K. A. (1993). Comparison of functions for characterizing the dry aggregate size distribution of tilled soil. Soil and Tillage Research, 28(2), 123-139. Rezaei, M., Mina, M., Ostovari, Y., & Riksen, M. J. (2022). Determination of the threshold velocity of soil wind erosion using a wind tunnel and its prediction for calcareous soils of Iran. Land Degradation & Development, 33(13), 2340-2352. Rezaei, M., Sameni, A., Shamsi, S. R. F., & Bartholomeus, H. (2016). Remote sensing of land use/cover changes and its effect on wind erosion potential in southern Iran. PeerJ, 4, e1948. Sanikhani, H., Dinpashoh, Y., & Ghorbani, M. A. (2015). Baranduz-Chay River Flow Modeling Using the K-Nearest Neighbor and Intelligent Methods. Water and Soil Science, 25(1), 219-233. (In Persian). Shao, Y. (Ed.). (2008). Physics and modeling of wind erosion. Dordrecht: Springer Netherlands. Sharratt, B. S., & Vaddella, V. (2014). Threshold friction velocity of crusted windblown soils in the Columbia Plateau. Aeolian Research, 15, 227-234. Sirjani, E., Sameni, A., Moosavi, A. A., Mahmoodabadi, M., & Laurent, B. (2019). Portable wind tunnel experiments to study soil erosion by wind and its link to soil properties in the Fars province, Iran. Geoderma, 333, 69-80. Twarakavi, N. K., Šimůnek, J., & Schaap, M. G. (2009). Development of pedotransfer functions for estimation of soil hydraulic parameters using support vector machines. Soil Science Society of America Journal, 73(5), 1443-1452. Vapnik, V., Golowich, S., & Smola, A. (1996). Support vector method for function approximation, regression estimation and signal processing. Advances in neural information processing systems, 9. Visser, S. M., Sterk, G., & Ribolzi, O. (2004). Techniques for simultaneous quantification of wind and water erosion in semi-arid regions. Journal of Arid Environments, 59(4), 699-717. Yan, N., Marschner, P., Cao, W., Zuo, C., & Qin, W. (2015). Influence of salinity and water content on soil microorganisms. International Soil and Water Conservation Research, 3(4), 316-323. Zahedifar, M. )2023a(. Assessing alteration of soil quality, degradation, and resistance indices under different land uses through network and factor analysis. Catena, 222, 106807-0. Zahedifar, M. )2023b(. Feasibility of fuzzy analytical hierarchy process (FAHP) and fuzzy TOPSIS methods to assess the most sensitive soil attributes against land use change. Environmental Earth Sciences, 82, 1-17. Zhou, T., Geng, Y., Chen, J., Pan, J., Haase, D., & Lausch, A. (2020). High-resolution digital mapping of soil organic carbon and soil total nitrogen using DEM derivatives, Sentinel-1 and Sentinel-2 data based on machine learning algorithms. Science of the Total Environment, 729, 138244. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 531 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 240 |