تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,573 |
تعداد مقالات | 71,037 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,518,038 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,777,915 |
مدل سازی رابطه غلظت آهن در برگ مرکبات با برخی خصوصیات خاک با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی جنوب استان کرمان) | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
دوره 55، شماره 2، اردیبهشت 1403، صفحه 285-296 اصل مقاله (1.49 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2024.369507.669619 | ||
نویسندگان | ||
صابر حیدری* 1؛ سید علی غفاری نژاد2؛ جواد سرحدی3؛ مهری شریف4 | ||
1عضو هیات علمی، بخش تحقیقات خاک و آب، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی جنوب استان کرمان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج | ||
2عضو هیات علمی موسسه تحقیقات خاک و آب، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران. | ||
3عضو هیات علمی بخش تحقیقات خاک و آب، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی جنوب استان کرمان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، | ||
4بخش تحقیقات خاک و آب، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی جنوب استان کرمان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، جیرفت، ایران | ||
چکیده | ||
هدف از این پژوهش ارزیابی رابطه بین آهن موجود در برگ با برخی ویژگیهای زودیافت خاک در باغات مرکبات منطقه جنوب استان کرمان بهوسیله روشهای مدلسازی شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون گام به گام بود. به همین منظور 40 باغ بارده از کل منطقه انتخاب شده و خصوصیات فیزیکی و شیمیایی خاک و آهن موجود در برگ گیاه اندازهگیری شد. با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و مدلهای مختلف با دادههای متفاوت از ویژگیهای خاک به عنوان ورودی و آهن برگ به عنوان خروجی، توانایی این مدلها در پیش-بینی غلظت آهن برگ مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج مدلسازی نشان داد شبکه عصبی مصنوعی با متغییرهای کربن آلی، پهاش، رس، فسفر، درصد مواد خنثی شونده و هدایت الکتریکی با ضرایب تبیین 86/0 و 81/0 و ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)60/14 و 13/20 میلیگرم بر کیلوگرم برای دادههای آموزش و آزمون بهترین در برآورد آهن برگ بود. مقایسه مدلهای رگرسیون و شبکه عصبی در دادههای آزمون نشان داد که شبکه عصبی دقت بالاتری با ضریب تبیین 81/0 نسبت به رگرسیون گام به گام با ضریب تبیین 2/0 داشت. همچنین مقدار RMSE شبکه عصبی نیز بهبود بهتری داشته و از 72/27 میلیگرم بر کیلوگرم در مدل رگرسیون گام به گام به 13/20 میلیگرم بر کیلوگرم در شبکه عصبی رسید. شبکه عصبی مصنوعی بر اساس ویژگیهای زودیافت خاک قادر به پیشبینی آهن موجود در برگ گیاه بودهاند بهگونهای که با انتخاب کربن آلی به عنوان ورودی اولین مدل تا در بهترین مدل با انتخاب کربن آلی، پهاش، رس، فسفر، درصد مواد خنثی شونده و هدایت الکتریکی، دقت مدل افزایش یافت. | ||
کلیدواژهها | ||
پرسپترون چند لایه؛ رگرسیون گام به گام؛ ماده آلی خاک؛ مرکبات | ||
مراجع | ||
Abrougui, K., Gabsi, K., Mercatoris, B., Khemis, C., Amami, R., & Chehaibi, S. (2019). Prediction of organic potato yield using tillage systems and soil properties by artificial neural network (ANN) and multiple linear regressions (MLR). Soil and Tillage Research, 190, 202-208. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.still.2019.01.011 Ahmad, N., Hussain, S., Ali, M. A., Minhas, A., Waheed, W., Danish, S., Fahad, S., Ghafoor, U., Baig, K. S., Sultan, H., Hussain, M. I., Ansari, M. J., Marfo, T. D., & Datta, R. (2022). Correlation of Soil Characteristics and Citrus Leaf Nutrients Contents in Current Scenario of Layyah District. Horticulturae, 8(1), 61. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/horticulturae8010061 Ajili Lahiji, A., Mohammadi Torkashvand, A., Mehnatkesh, A., & Navidi, M. (2020). Determination of the Most Important Factors Affecting Yield of Olive (Olea europaea L. ) Orchards in the North of Iran. Journal Of Horticulture Science (Agricultural Sciences And Technology), 33(4 ), 743-755. https://doi.org/https://doi.org/10.1080/01904169109364237 (In Persian) Allison, L., & Richards, L. (1954). Diagnosis and improvement of saline and alkali soils. Soil and Water Conservative Research Branch, Agricultural Research Service. Alva, A., & Syvertsen, J. (1991). Irrigation water salinity affects soil nutrient distribution, root density, and leaf nutrient levels of citrus under drip fertigation. Journal of plant nutrition, 14(7), 715-727. Basirat, M., Haghighatnia, H., & Mousavi, S. M. (2018). Evaluationand Determinationthe Nutritional Status of Valencia Orange Orchards in South of Fars Province. Water and Soil, 32(1), 143-154. https://doi.org/10.22067/jsw.v32i1.67597 Cheng, J., Ding, C., Li, X., Zhang, T., & Wang, X. (2016). Soil quality evaluation for navel orange production systems in central subtropical China. Soil and Tillage Research, 155, 225-232. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.still.2015.08.015 Dayhoff, J. E., & DeLeo, J. M. (2001). Artificial neural networks: opening the black box. Cancer: Interdisciplinary International Journal of the American Cancer Society, 91(S8), 1615-1635. https://doi.org/https://doi.org/10.1002/1097-0142(20010415)91:8+%3C1615::AID-CNCR1175%3E3.0.CO;2-L Dhaliwal, S. S., Naresh, R. K., Mandal, A., Singh, R., & Dhaliwal, M. K. (2019). Dynamics and transformations of micronutrients in agricultural soils as influenced by organic matter build-up: A review. Environmental and Sustainability Indicators, 1-2, 100007. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.indic.2019.100007 Gonzalez-Fernandez, I., Iglesias-Otero, M., Esteki, M., Moldes, O., Mejuto, J., & Simal-Gandara, J. (2019). A critical review on the use of artificial neural networks in olive oil production, characterization and authentication. Critical reviews in food science and nutrition, 59(12), 1913-1926. https://doi.org/https://doi.org/10.1080/10408398.2018.1433628 Hosseinifard, S. J., Shirani, H., & Hashemipour, H. (2019). Modeling the relationship between cadmium and some soil physical and chemical properties in pistachio orchards using regression and artificial neural network [(In Persian)]. Environmental Sciences, 17(3), 177-188. https://doi.org/https://doi.org/10.29252/envs.17.3.177 (In Persian) Jamshidi, S., Yadollahi, A., Ahmadi, H., Arab, M. M., & Eftekhari, M. (2016). Predicting In vitro Culture Medium Macro-Nutrients Composition for Pear Rootstocks Using Regression Analysis and Neural Network Models [Methods]. Frontiers in Plant Science, 7. https://doi.org/10.3389/fpls.2016.00274 Kalra, Y. (1997). Handbook of reference methods for plant analysis. CRC press. Khalid, R., Mahmood, T., Bibi, R., Siddique, M. T., Alvi, S., & Naz, S. Y. (2012). Distribution and indexation of plant available nutrients of rainfed calcareous soils of Pakistan. Soil and Environment, 31(2), 146-151. Li, Y., Han, M.-Q., Lin, F., Ten, Y., Lin, J., Zhu, D.-H., Guo, P., Weng, Y., & Chen, L.-S. (2015). Soil chemical properties,'Guanximiyou'pummelo leaf mineral nutrient status and fruit quality in the southern region of Fujian province, China. Journal of soil science and plant nutrition, 15(3), 615-628. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.4067/S0718-95162015005000029 Mathan, K., & Amberger, A. (1977). Influence of iron on the uptake of phosphorus by maize. Plant and Soil, 46(2), 413-422. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/BF00010097 Minasny, B., & McBratney, A. B. (2002). The neuro‐m method for fitting neural network parametric pedotransfer functions. Soil Science Society of America Journal, 66(2), 352-361. https://doi.org/https://doi.org/10.2136/sssaj2002.3520 Mirsoleimani, A., Amin, H., & Najafi Ghiri, M. (2019). Investigating the Relationship of Soil Properties and Leaf Element Concentration with Qualitative Characteristics of the Washington Navel Orange Fruit in Darab Region, Fars province [(In Persian)] [Research]. Journal of Crop Production and Processing, 9(2), 157-171. https://doi.org/10.29252/jcpp.9.2.157 (In Persian) Moradi, B., & Ebadi, H. (2011). Investigation of quantitative and qualitative characteristics of Thomson Navel orange on Citrumelo rootstock as affected by potassium and supplementary irrigation [(In Persian)]. Journal of Plant Production (Journal of Agricultural Sciences and Natural Resources), 18(3), 47-62. https://doi.org/https://dorl.net/dor/20.1001.1.23222050.1390.18.3.4.7 (In Persian) Nelson, D. a., & Sommers, L. E. (1983). Total carbon, organic carbon, and organic matter. In Methods of soil analysis: Part 2 chemical and microbiological properties (Vol. 9, pp. 539-579). Olsen, S. R. (1954). Estimation of available phosphorus in soils by extraction with sodium bicarbonate. US Department of Agriculture. Prasad, V., & Gupta, S. D. (2008). Applications and potentials of artificial neural networks in plant tissue culture. In Plant tissue culture engineering (pp. 47-67). Springer. Roustaei, F., Ayoubi, S., & Norouzi Masir, M. (2018). Comparison of artificial neural network and multiple linear regressions efficiency for predicting soil salinity in Yazd -Ardakan plain, central Iran. Desert Ecosystem Engineering Journal, 1(1), 11-20. https://doi.org/10.22052/jdee.2017.62315 Rowell, D. L. (2014). Soil Science: Methods & Applications (1st ed.). Routledge, University of Reading, London. https://doi.org/https://doi.org/10.4324/9781315844855 Sarhadi-Sardoui, J., Ronaghi, A., Maftoun, M., & Karimian, N. (2003). Growth and chemical composition of corn in three calcareous sandy soils of Iran as affected by applied phosphorus and manure. Journal of Agricultural Science 5, 77-84. Sarhadi, J., heidari, s., & Sharif, M. (2020). The effect of organic, chemical fertilizer and superabsorbant on nutritional status of sure orange rootstock (Citrus aurantium) [(In Persian)]. Horticultural Plants Nutrition, 2(2), 198-212. https://doi.org/10.22070/hpn.2020.4840.1047 (In Persian) Shirdeli, A., & Tavassoli, A. (2015). Predicting yield and water use efficiency in saffron using models of artificial neural network based on climate factors and water [(In Persian)]. Saffron agronomy and technology, 3(2), 121-131. https://doi.org/https://doi.org/10.22048/jsat.2015.10381 (In Persian) Srivastava, A., & Singh, S. (2004). Leaf and soil nutrient guide in citrus–A review. Agricultural Reviews, 25(4), 235-251. Srivastava, A., & Singh, S. (2005). Soil and plant nutritional constraints contributing to citrus decline in Marathwada region, India. Communications in soil science and plant analysis, 35(18), 2537-2550. https://doi.org/https://doi.org/10.1081/LCSS-200030359 Torkashvand, A. M., Ahmadipour, A., & Mousavi Khaneghah, A. (2020). Estimation of kiwifruit yield by leaf nutrients concentration and artificial neural network. The Journal of Agricultural Science, 158(3), 185-193. https://doi.org/10.1017/S002185962000043X Wang, L., Qi, G., Fu, Q., & Liu, Y. (2006). Soybean Yield Forecast Application Based on HOPFIELD ANN Model. The Journal of American Science, 2(3), 85-89. Wiseman, C., & Püttmann, W. (2005). Soil organic carbon and its sorptive preservation in central Germany. European Journal of Soil Science, 56(1), 65-76. https://doi.org/https://doi.org/10.1111/j.1351-0754.2004.00655.x | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 131 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 161 |