پیش‌بینی میزان سرب خاک با استفاده از خصوصیات زودیافت براساس مدل شبکه عصبی مصنوعی

Authors

  • احمد بازوبندی دانشجوی دکتری، گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
  • امیر فتوت استاد گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد،مشهد، ایران
  • حجت امامی دانشیار، گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی ، مشهد، ایران
  • سامان حاجی نمکی کارشناسی ارشد، گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی، مشهد، ایران
  • غلامحسین حق‌نیا استاد، گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
Abstract:

افزایش تولید آلاینده‌ها از جمله فلزات سنگین یکی از مشکلات جدی و در حال گسترش جامعه بشری است. آلودگی به فلزات سنگین نه‌تنها بر خصوصیات فیزیکی و شیمیایی خاک تأثیرگذار است، بلکه برای سلامتی انسان از طریق ورود به چرخه غذایی و نفوذ به آب‌های زیرزمینی خطرناک است. مطالعه حاضر با هدف پیش‌بینی میزان سرب خاک به‌عنوان یکی از مهم‌ترین فلزات سنگین با استفاده از خصوصیات زود­یافت خاک به کمک مدل شبکه عصبی مصنوعی انجام شد. بدین منظور 63 نمونه از عمق صفر تا 30 سانتی‌متر خاک‌های مختلف واقع در حاشیه رودخانه کشف‌رود در شمال شهرستان مشهد برداشته شد. پارامترهای pH، هدایت الکتریکی، فراوانی نسبی ذرات، کربن آلی و سرب خاک اندازه‌گیری شدند. مدل شبکه عصبی مصنوعی نوع پرسپترون چندلایه برای پیش‌بینی غلظت سرب خاک مورداستفاده قرار گرفت. ارزیابی مدل با استفاده از پارامترهای آماری مانند ضریب تبیین (R2)، میانگین خطای مطلق (MAE) و همچنین مجذور میانگین مربعات خطا (RMSE) انجام شد. نتایج نشان داد که کارایی مدل شبکه عصبی مصنوعی مناسب است و می‌تواند به‌عنوان روشی دقیق جهت جایگزین شدن با روش پرهزینه و زمان‌بر اندازه‌گیری مستقیم آزمایشگاهی این فلز سنگین در خاک مورداستفاده قرار گیرد.

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

برآورد دمای روزانه خاک با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

دمای خاک یکی از متغیرهای مهم در مطالعات هیدرولوژی، هواشناسی، کشاورزی و اقلیم­شناسی است که اندازه­گیری و برآورد آن ضروری است. با توجه به این­که دمای خاک فقط در ایستگاه­های سینوپتیک کشور اندازه­گیری می­شود، کمبود آن در نقاط فاقد ایستگاه از چالش­های بزرگ در بسیاری از مطالعات مرتبط با کشاورزی است. در این پژوهش، با استفاده از پارامترهای هواشناسی ایستگاه سینوپتیک شیراز در یک دوره 9 ساله (2008-2000) ب...

full text

برآورد هدایت هیدرولیکی اشباع خاک با استفاده از پارامترهای زودیافت خاک و شبکه عصبی مصنوعی

هدایت هیدرولیکی اشباع خاک، از مهمترین ویژگی های فیزیکی خاک است که اهمیتی ویژه در شناخت، بررسی و مدل سازی ترابری آب، املاح و آلاینده های محیط متخلخل زیرزمینی دارد. باوجود تحقیقات متعددی که پیرامون اندازه گیری مستقیم هدایت هیدرولیکی اشباع صورت گرفته است، این روش ها همچنان پرهزینه، زمان بر و تخصصی هستند. از این رو ضرورت برآورد هدایت هیدرولیکی اشباع با استفاده از روش های سریع، کم هزینه و با دقتی قا...

15 صفحه اول

ارزیابی کارآیی مدل های شبکه عصبی مصنوعی در برآورد عملکرد اسانس گیاه مرزه تابستانه بر اساس ویژگی های زودیافت خاک

سابقه و هدف: یکی از نیازهای مهم در برنامه‌ریزی تولید و فرآوری گیاهان دارویی به منظور حصول عملکرد بالا و با کیفیت مطلوب، ارزیابی اولیه خصوصیات فیزیکی و شیمیایی خاک منطقه است که می‌توان با اجتناب از کاربرد غیرضروری آزمایشات متنوع خاکشناسی، هزینه تولید را به حداقل کاهش داد. مرزه تابستانه (Satureja hortensis L) از جمله گیاهان دارویی پرکاربرد است که میزان اسانس و ترکیبات آن شاخص کیفی گیاه محسوب می‌ش...

full text

پیشبینی آماری پهنه بندی خطر زلزله احتمالی با استفاده شبکه های عصبی مصنوعی

پیش‌بینی محل وقوع زلزله‌های آتی همراه با تعیین درصد احتمال رخداد، می‌تواند در کاهش خطرات ناشی از زلزله بسیار سودمند باشد. تعیین محل‌های پیش‌بینی شده، سبب افزایش توجه به طراحی، به‌سازی لرزه­ای و ارزیابی قابلیت اعتمادپذیری سازه‌های موجود در این مکان‌ها می‌شود. در پیش‌بینی زمان وقوع زلزله فرضیه‌ها و نظریه‌های گسترده‌ای مطرح است. هنوز شیوه‌ای دقیق برای پیش‌بینی زمان رخداد زلزله‌های آتی مورد تأیید ق...

full text

برآورد دمای روزانه خاک با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

دمای خاک یکی از متغیرهای مهم در مطالعات هیدرولوژی، هواشناسی، کشاورزی و اقلیم­شناسی است که اندازه­گیری و برآورد آن ضروری است. با توجه به این­که دمای خاک فقط در ایستگاه­های سینوپتیک کشور اندازه­گیری می­شود، کمبود آن در نقاط فاقد ایستگاه از چالش­های بزرگ در بسیاری از مطالعات مرتبط با کشاورزی است. در این پژوهش، با استفاده از پارامترهای هواشناسی ایستگاه سینوپتیک شیراز در یک دوره 9 ساله (2008-2000) ب...

full text

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}


Journal title

volume 3  issue 3

pages  214- 224

publication date 2017-10-23

By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023