طبقه‌بندی اقلیمی و تعیین مناطق مستعد کشت زعفران با استفاده از الگوریتم‌های داده‌کاوی در سطح استان خراسان رضوی

پیش­بینی عملکرد محصولات کشاورزی، نقش مهمی در برنامه­ریزی صادرات، واردات، خرید تضمینی، قیمت­گذاری، سود مطمئن و افزایش بهره­وری کشاورزی دارد. عملکرد محصولات، تابع پارامترهای متعددی از جمله اقلیم است. در این تحقیق، عملکرد زعفران در استان خراسان رضوی توسط الگوریتم‌های طبقه­بندی شامل شبکه­های عصبی مصنوعی، مدل‌های رگرسیونی، درخت خطی محلی، درخت تصمیم، آنالیز تشخیص، جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان و آنالیز نزدیک‌ترین همسایه با استفاده از 11 پارامتر اقلیمی طی دوره 20 ساله زراعی (88-1368) ارزیابی شد. نتایج نشان داد که تعداد کمی از پارامترهای اقلیمی، بر عملکرد زعفران تأثیر دارند. پارامترهای دمای حداقل، میانگین و حداکثر و بارش به ترتیب بیشترین همبستگی مثبت و پارامترهای رطوبت مطلق حداکثر، رطوبت نسبی ساعت 6:30، ساعات آفتابی، رطوبت نسبی ساعت 18:30، تبخیر، رطوبت نسبی ساعت 12:30 و رطوبت مطلق حداقل نیز به­ترتیب بیشترین همبستگی منفی را با مناطق کشت زعفران داشتند. همچنین در طبقه­بندی مناطق کشت زعفران، آنالیز تشخیص و ماشین بردار پشتیبان، از دقت بالاتری برخوردار بودند. بین مناطق کشت زعفران و میزان عملکرد محصول همبستگی نسبتاً مناسبی با ضریب همبستگی 38/0 به‌دست آمد. بین مناطق کشت و پارامترهای اقلیمی همبستگی بالایی برخوردار است و آنالیز نزدیک‌ترین همسایه با ضرایب تعیین برابر ۱ و 94/0 در مراحل آموزش و آزمون، با دقت بالایی مناطق کشت را طبقه­بندی نماید، اما در پیش­بینی میزان عملکرد محصول بر اساس پارامترهای اقلیمی، دقت مدل­ها نسبتاً پایین بود (متوسط ضریب تعیین برابر 48/0 و 05/0 در مراحل آموزش و آزمون) و آنالیز نزدیک‌ترین همسایه، بالاترین دقت پیش­بینی را در مراحل آموزش و آزمون (به ترتیب ضریب تعیین برابر ۱ و 17/0) نشان داد. طبق یافته­های تحقیق، می­توان با استفاده از پارامترهای اقلیمی و الگوریتم­های داده­کاوی، به‌طور مناسب اقدام به تفکیک مناطق کشت نمود و با شناسایی مناطقی که اقلیم آن‌ها مشابه مناطق با میزان عملکرد بالا است، مناطق مستعد کشت زعفران را شناسایی نمود.