کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی و GIS در تخمین پارامترهای موثر در تعیین الگوی کشت (مطالعه موردی : شهرستان نهاوند)
Publish place: Environmental Science and Technology، Vol: 15، Issue: 1
Publish Year: 1392
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 272
This Paper With 13 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_ESTJ-15-1_003
تاریخ نمایه سازی: 22 مهر 1400
Abstract:
چکیده یکی از مهمترین مسایل پیش روی کشاورزی فاریاب، تدوین الگوی کشت بهینه می باشد. در این راستا تخمین پارامترهای موثر بر کمیت و کیفیت آب قابل دسترس به عنوان یکی از مولفههای حایز اهمیت در اتخاذ تصمیمات مدیریتی در پیشرفت و توسعه کشاورزی پایدار امری ضروری است. در این مطالعه از تکنیک شبکههای عصبی مصنوعی برای تخمین سطح آب چاههای پیزومتری و همچنین عوامل موثر بر کیفیت آب (EC , SAR) مورد استفاده برای کشاورزی بهره گرفته شده است. بدین منظور از داده های ماهانه برداشت شده سطح آب چاه های پیزومتری در طی ۷ سال و داده های مربوط به کیفیت آب در طول ۴ سال در دشت نهاوند استفاده شد. همچنین تراز سطح آب زیر زمینی شهرستان نهاوند در سال۸۶-۱۳۸۵با استفاده از سامانه اطلاعات مکانی ترسیم شد. کارایی مدل توسط معیارهای آماری شامل ضریب تعیین (R۲) ، ریشه مربع میانگین خطا(RMSE) و میانگین قدرمطلق خطا (MAE) مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج برآمده نشان داد که ضریب R۲برای تخمین سطح آب چاه های پیزومتری برابر ۹۸/۰ و برای SARو EC بهترتیب برابر با ۹۹۱/۰ و ۹۹۰/۰ بودند. نتایج فوق بیانگر توانایی مناسب شبکههای عصبی مصنوعی بهعنوان تکنیکی برتر برای شبیه سازی پارامترهای کمی وکیفی موثر در تعیین الگوی کشت بود. همچنین نتایج حاصل از ترسیم مکانی سطح آب زیرزمینی توسط سامانه اطلاعات جغرافیایی حاکی از کمبود منابع آبهای زیر سطحی در این منطقه بود .
Keywords:
Authors
حسین بانژاد
دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا همدان (مسئول مکاتبات)
حمید محب زاده
دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تهران جنوب، باشگاه پژوهشگران جوان و نخبگان، تهران، ایران
احسان علیائی
دانشگاه آزاد اسلامی، واحد همدان، باشگاه پژوهشگران جوان و نخبگان، همدان، ایران
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :