| تعداد نشریات | 31 |
| تعداد شمارهها | 463 |
| تعداد مقالات | 4,084 |
| تعداد مشاهده مقاله | 6,853,178 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 4,614,365 |
مدلسازی آبگریزی خاکهای لسی شمال ایران با الگوریتمهای یادگیری ماشین | ||
| مدل سازی و مدیریت آب و خاک | ||
| مقاله 8، دوره 6، شماره 1، فروردین 1405، صفحه 132-148 اصل مقاله (975.51 K) | ||
| نوع مقاله: پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22098/mmws.2025.17919.1633 | ||
| نویسندگان | ||
| علی محمدیان بهبهانی* 1؛ کهزاد حیدری2؛ محسن حسینعلی زاده1 | ||
| 1دانشیار، گروه مدیریت مناطق بیابانی، دانشکدة مرتع و آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گلستان، ایران | ||
| 2استادیار پژوهشی بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات، آموزش کشاورزی و منابع طبیعی خوزستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، اهواز، خوزستان، ایران | ||
| چکیده | ||
| یکی از ویژگیهای مهم خاک که بر چگونگی حرکت آب، نفوذ آن و فرسایش سطحی اثر میگذارد، خاصیت آبگریزی آن است. این پژوهش باهدف بررسی و تخمین میزان آبگریزی خاک بر اساس شاخص WDPT و با استفاده از روشهای یادگیری ماشینی مثل درخت تصمیم، جنگل تصادفی و XGBoost در خاکهای لسی شمال ایران انجام شد. بهاین منظور، از ۴۵ موقعیت مختلف نمونهبرداری خاک انجام گرفت و ویژگیهای فیزیکی و شیمیایی آنها، شامل میزان کربن آلی، مواد آلی، هدایت الکتریکی، pH، اندازة ذرات خاک، درصد ماسه، رس و سیلت اندازهگیری شد. عملکرد مدلها با استفاده از معیارهای آماری RMSE، MAE و R² و همچنین با تحلیل حساسیت و عدم قطعیت سنجیده شد. در ابتدا، عملکرد مدلها چندان مطلوب نبود، اما با تنظیم دقیق پارامترها، دقت پیشبینی به شکل چشمگیری بهبود یافت. پس از بهینهسازی، مدل جنگل تصادفی با RMSE برابر با ۱۵، MAE برابر با 11/93 و R² برابر با 42 بهترین نتیجه را ارائه داد. مدل XGBoost نیز پس از تنظیم پارامترها با RMSE برابر با 7/14 و R² برابر با 42 در رتبة دوم قرار گرفت. مدل درخت تصمیم همچنان ضعیفترین عملکرد را داشت. تحلیل عدم قطعیت با روشهای بوتاسترپ و مونتکارلو نشان داد که مدل جنگل تصادفی کمترین پراکندگی و نوسان RMSE را دارد و از پایداری بیشتری برخوردار است. تحلیل حساسیت مدلها نشان داد که کربن آلی مهمترین عامل در پیشبینی WDPT در همة مدلها است. سایر عوامل مانند رس، مواد آلی، هدایت الکتریکی و pH نیز در مدلهای مختلف نقش مهمی ایفا کردند. نتایج این پژوهش نشان میدهد که الگوریتمهای پیشرفتة یادگیری ماشین، به ویژه مدل جنگل تصادفی، میتوانند ابزارهای قوی و قابل اعتمادی برای مدلسازی و مدیریت پدیدههای پیچیده مانند آبگریزی خاک در مناطق حساس مانند خاکهای لسی شمال ایران باشند. یافتههای این پژوهش میتواند بهعنوان مبنایی برای ارزیابی و مدیریت آبگریزی خاکهای لسی و بهینهسازی راهکارهای کاهش فرسایش و بهبود نفوذپذیری در مناطق مشابه بهکار رود. | ||
| کلیدواژهها | ||
| ترکیبات آلی آبگریز؛ پایداری خاکدانه؛ یادگیری غیرخطی؛ تحلیل حساسیت؛ تحلیل عدم قطعیت | ||
| مراجع | ||
|
منابع امامی، مریم، خرمالی، فرهاد، پهلوان راد، محمدرضا و ابراهیمی، سهیلا (1403). تهیۀ نقشههای سهبعدی اجزای بافت خاک با تلفیق الگوریتم جنگل رگرسیونی چندکی و تابع عمق اسپیلاین در استان گلستان. تحقیقات آب و خاک ایران، 55(1) ، 51-68. doi: 10.22059/ijswr.2023.366978.669594 پهلوان راد، محمدرضا، تومانیان، نورایر و خرمالی، فرهاد (1395). معرفی نقشهبرداری رقومی خاک. مدیریت اراضی 4(2), 114-97. doi: 10.22092/lmj.2017.109482 حیدری، کهزاد، نجفی نژاد، علی، محمدیان بهبهانی، علی و اونق، مجید (1397). بررسی شدت آبگریزی خاک و تغییرات زمانی آن پس از آتش سوزی تجویزی در مناطق جنگلی آبخیز توشن استان گلستان. پژوهشهای حفاظت آب و خاک 25(4), 47-27.doi: 10.22069/jwsc.2018.14663.2960
References Baghbani, A., Kiany, K., Abuel-Naga, H., & Lu, Y. (2025). Predicting the Compression Index of Clayey Soils Using a Hybrid Genetic Programming and XGBoost Model. Applied Sciences, Vol. 15, Page 1926, 15(4), 1926. doi: 10.3390/APP15041926 Blaesbjerg, N. H., Weber, P. L., de Jonge, L. W., Moldrup, P., Greve, M. H., Arthur, E., Knadel, M., & Hermansen, C. (2022). Water repellency prediction in high-organic Greenlandic soils: Comparing vis–NIRS to pedotransfer functions. Soil Science Society of America Journal, 86(3), 643–657. doi: 10.1002/SAJ2.20407 Bouajila, A., & Gallali, T. (2010). Land use effect on soil and particulate organic carbon, and aggregate stability in some soils in Tunisia. African Journal of Agricultural Research, 5(8), 764–774. doi: 10.5897/AJAR10.183 Brungard, C. W., Boettinger, J. L., Duniway, M. C., Wills, S. A., & Edwards, T. C. (2015). Machine learning for predicting soil classes in three semi-arid landscapes. Geoderma, 239–240, 68–83. doi: 10.1016/J.GEODERMA.2014.09.019 Chen, J., McGuire, K. J., & Stewart, R. D. (2020). Effect of soil water-repellent layer depth on post-wildfire hydrological processes. Hydrological Processes, 34(2), 270–283. doi:org/10.1002/HYP.13583 Chen, T., & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. Proceedings of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 13-17-August-2016, 785–794. doi: 10.1145/2939672.2939785 Chenu, C., Bissonnais, Y. Le, & Arrouays, D. (2000). Organic Matter Influence on Clay Wettability and Soil Aggregate Stability. Soil Science Society of America Journal, 64(4), 1479–1486. doi: 10.2136/SSSAJ2000.6441479X Cutler, D. R., Edwards, T. C., Beard, K. H., Cutler, A., Hess, K. T., Gibson, J., & Lawler, J. J. (2007). Random forests for classification in ecology. Ecology, 88(11), 2783–2792. doi: 10.1890/07-0539. Danielsen, A. C. S., Hermansen, C., Weber, P. L., Mikstas, D., Pesch, C., de Carvalho Gomes, L., Gutierrez, S., Nielsen, P. H., Greve, M. H., Møldrup, P., Normand, S., & de Jonge, L. W. (2025). Soil Water Repellency in Natural and Semi-Natural Habitats: A Nexus Between Abiotic Factors and Prokaryotic Communities. European Journal of Soil Science, 76(2), e70063. doi: 10.1111/EJSS.70063 de Blas, E., Almendros, G., & Sanz, J. (2013). Molecular characterization of lipid fractions from extremely water-repellent pine and eucalyptus forest soils. Geoderma, 206, 75–84. doi: 10.1016/j.geoderma.2013.04.027 Doerr, S. H., & Shakesby, R. A. (2011). Handbook of Soil Sciences Properties and Processes, second edition. In Handbook of Soil Sciences Properties and Processes, second edition (pp. 515–525). CRC press, Taylor and Francis group. doi: 10.1016/B978-0-444-51269-7.50023-0 Doerr, S. H., & Thomas, A. D. (2000). The role of soil moisture in controlling water repellency: new evidence from forest soils in Portugal. Journal of Hydrology, 231–232, 134–147. doi: 10.1016/S0022-1694(00)00190-6 Ellerbrock, R. H., Gerke, H. H., Bachmann, J., & Goebel, M.-O. (2005). Composition of Organic Matter Fractions for Explaining Wettability of Three Forest Soils. Soil Science Society of America Journal, 69(1), 57. doi: 10.2136/SSSAJ2005.0057 Emadi, M., Taghizadeh-Mehrjardi, R., Cherati, A., Danesh, M., Mosavi, A., & Scholten, T. (2020). Predicting and Mapping of Soil Organic Carbon Using Machine Learning Algorithms in Northern Iran. Remote Sensing, 12(14). doi: 10.3390/rs12142234 Emami, M., Khormali, F., Pahlavan Rad, M. reza, & Ebrahimi, S. (2024). Preparation of three-dimensional maps of soil particle size fractions by combining quantile regression forest algorithm and spline depth function in Golestan Province. Iranian Journal of Soil and Water Research, 55(1), 51–68. doi: 10.22059/ijswr.2023.366978.669594 [In Persian] Friedman, J. H. (2001). Greedy function approximation: A gradient boosting machine. 29(5), 1189–1232. doi: 10.1214/AOS/1013203451 García, E. M., Alberti, M. G., & Arcos Álvarez, A. A. (2022). Measurement-While-Drilling Based Estimation of Dynamic Penetrometer Values Using Decision Trees and Random Forests. Applied Sciences 2022, 12(9), 4565. doi: 10.3390/APP12094565 Hallett, P. D., Bachmann, J., Czachor, H., Urbanek, E., & Zhang, B. (2011). Hydrophobicity of Soil. Encyclopedia of Earth Sciences Series, Part 4, 378–384. doi: 10.1007/978-90-481-3585-1_195 Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning. doi: 10.1007/978-0-387-84858-7 Heidary, K., Najafi Nejad, A., Dekker, L. W., Ownegh, M., & Mohammadian Behbahani, A. (2018). Impact of Soil Water Repellency on Hydrological and Erosion Processes; A Review. ECOPERSIA, 6(4), 269–284. doi: 20.1001.1.23222700.2018.6.4.6.7 Heidary, K., Najafinejad, A., Mohammadian Behbahani, A., & Ownegh, M. (2018a). Assessment of Soil Water Repellency Intensity and Its Temporal Variability after Prescribed Fire in Forest Areas of Toshen Watershed, Golestan Province. Journal of Water and Soil Conservation, 25(4), 27–47. doi: 10.22069/jwsc.2018.14663.2960 [In Persian] Heidary, K., Najafinejad, A., Mohammadian Behbahani, A., & Ownegh, M. (2018b). Assessment of Soil Water Repellency Intensity and Its Temporal Variability after Prescribed Fire in Forest Areas of Toshen Watershed, Golestan Province. Journal of Water and Soil Conservation, 25(4), 27–47. doi: 10.22069/jwsc.2018.14663.2960 Hermansen, C., Norgaard, T., de Jonge, L. W., Weber, P. L., Moldrup, P., Greve, M. H., Tuller, M., & Arthur, E. (2021). Linking water vapor sorption to water repellency in soils with high organic carbon contents. Soil Science Society of America Journal, 85(4), 1037–1049. doi: 10.1002/saj2.20248 Kariminejad, N., Hosseinalizadeh, M., & Pourghasemi, H. R. (2022). Digital soil mapping of soil bulk density in loess derived-soils with complex topography. Computers in Earth and Environmental Sciences: Artificial Intelligence and Advanced Technologies in Hazards and Risk Management, 593–599. doi: 10.1016/B978-0-323-89861-4.00018-X Kavian, A., Azmoodeh, A., & Solaimani, K. (2014). Deforestation effects on soil properties, runoff and erosion in northern Iran. Arabian Journal of Geosciences, 7(5), 1941–1950. doi: 10.1007/S12517-013-0853-1 Kuhn, M. (2008). Building Predictive Models in R Using the caret Package. Journal of Statistical Software, 28(5), 1–26. doi: 10.18637/jss.v028.i05 Kuhn, M., & Johnson, K. (2013). Applied predictive modeling. Applied Predictive Modeling, 1–600. doi: 10.1007/978-1-4614-6849-3/COVER Li, Y., & Liu, D. (2024). Effects of under-forest economic activities on soil water repellency, soil hydraulic properties and preferential flow in karst forests. Ecohydrology and Hydrobiology, 24(1), 128–153. doi: 10.1016/j.ecohyd.2023.12.006 Lipton, Z. C. (2016). The Mythos of Model Interpretability. Communications of the ACM, 61(10), 35–43. doi: 10.1145/3233231 Lombardo, L., Saia, S., Schillaci, C., Mai, P. M., & Huser, R. (2017). Modeling soil organic carbon with Quantile Regression: Dissecting predictors’ effects on carbon stocks. Geoderma, 318, 148–159. doi: 10.1016/j.geoderma.2017.12.011 Maleki, S., Khormali, F., Chen, S., Pourghasemi, H. R., & Hosseinalizadeh, M. (2022). Digital soil mapping of organic carbon at two depths in loess hilly region of Northern Iran. Computers in Earth and Environmental Sciences: Artificial Intelligence and Advanced Technologies in Hazards and Risk Management, 467–475. doi: 10.1016/B978-0-323-89861-4.00033-6 Mao, J., Li, Y., Zhang, J., Zhang, K., Ma, X., Wang, G., & Fan, L. (2022a). Organic carbon and silt determining subcritical water repellency and field capacity of soils in arid and semi-arid region. Frontiers in Environmental Science, 10, 1031237. doi: 10.3389/FENVS.2022.1031237/BIBTEX Mao, J., Li, Y., Zhang, J., Zhang, K., Ma, X., Wang, G., & Fan, L. (2022b). Organic carbon and silt determining subcritical water repellency and field capacity of soils in arid and semi-arid region. Frontiers in Environmental Science, 10, 1031237. doi: 10.3389/FENVS.2022.1031237/BIBTEX Mataix-Solera, J., & Doerr, S. (2004). Hydrophobicity and aggregate stability in calcareous topsoils from fire-affected pine forests in southeastern Spain. Geoderma. Mehta, V., Hasanvand, S., Sepahvand, A., Sihag, P., Beiranvand, N., & Singh, B. (2024). A benchmark comparison of AI-based modeling of soil infiltration rates. Journal of Hydroinformatics, 26(12), 3060–3079. doi: 10.2166/hydro.2024.086 Ng, W., Minasny, B., Montazerolghaem, M., Padarian, J., Ferguson, R., Bailey, S., & McBratney, A. B. (2019). Convolutional neural network for simultaneous prediction of several soil properties using visible/near-infrared, mid-infrared, and their combined spectra. Geoderma, 352, 251–267. doi: 10.1016/j.geoderma.2019.06.016 Padarian, J., Minasny, B., & McBratney, A. B. (2019). Using deep learning to predict soil properties from regional spectral data. Geoderma Regional, 16. doi: 10.1016/J.GEODRS.2018.E00198 Pahlavanrad, M., Toomanian, N., & Khormali, F. (2017). Digital soil mapping. Journal of land Managment, 4(2), 97–114. doi: 10.22092/lmj.2017.109482 [In Persian] Raheem, A. M., & Omar, N. Q. (2021). Investigation of distinctive physico-chemical soil correlations for Kirkuk city using spatial analysis technique incorporated with statistical modeling. International Journal of Geo-Engineering, 12(1), 1–21. doi: 10.1186/S40703-021-00147-2/FIGURES/9 Sepahvand, A., Golkarian, A., Billa, L., Wang, K., Rezaie, F., Panahi, S., Samadianfard, S., & Khosravi, K. (2022). Evaluation of deep machine learning-based models of soil cumulative infiltration. Earth Science Informatics 2022 15:3, 15(3), 1861–1877. doi: 10.1007/S12145-022-00830-7 Sepehrnia, N., Hajabbasi, M. A., Afyuni, M., & Lichner, L. (2017). Soil water repellency changes with depth and relationship to physical properties within wettable and repellent soil profiles. Journal of Hydrology and Hydromechanics, 65(1), 99–104. doi: 10.1515/JOHH-2016-0055 Shakesby, R. A., Doerr, S. H., & Walsh, R. P. D. (2000). The erosional impact of soil hydrophobicity: current problems and future research directions. Journal of Hydrology, 231–232, 178–191. doi: 10.1016/S0022-1694(00)00193-1 Tarek, Z., Elshewey, A. M., Shohieb, S. M., Elhady, A. M., El-Attar, N. E., Elseuofi, S., & Shams, M. Y. (2023). Soil Erosion Status Prediction Using a Novel Random Forest Model Optimized by Random Search Method. Sustainability 2023, Vol. 15, Page 7114, 15(9), 7114. doi: 10.3390/SU15097114 Wadoux, A. M. J. C., Saby, N. P. A., & Martin, M. P. (2023). Shapley values reveal the drivers of soil organic carbon stock prediction. SOIL, 9(1), 21–38. doi: 10.5194/SOIL-9-21-2023 Wang, D., Regentova, E., Muthukumar, V., Berli, M., & Harris, F. C. (2024). A machine learning framework to measure Water Drop Penetration Time (WDPT) for soil water repellency analysis. Machine Learning with Applications, 18, 100595. doi: 10.1016/J.MLWA.2024.100595 Wang, J., Wang, W., Ren, X., Wu, Q., Chai, X., Qu, Y., Xu, X., & Du, F. (2025). Aliphatic carbon regulates soil water repellency in a chronosequence of grassland enclosure in the Loess Hilly Region. Soil and Tillage Research, 246, 106356. doi: 10.1016/J.STILL.2024.106356 Wang, T., Wedin, D., & Zlotnik, V. A. (2009). Field evidence of a negative correlation between saturated hydraulic conductivity and soil carbon in a sandy soil. Water Resources Research, 45(7). doi: 10.1029/2008wr006865 Weber, P. L., Hermansen, C., Norgaard, T., Pesch, C., Moldrup, P., Greve, M. H., Müller, K., Arthur, E., & de Jonge, L. W. (2021). Moisture-dependent Water Repellency of Greenlandic Cultivated Soils. Geoderma, 402. doi: 10.1016/J.GEODERMA.2021.115189 Yang, Y., & Mei, G. (2022). A Deep Learning-Based Approach for a Numerical Investigation of Soil–Water Vertical Infiltration with Physics-Informed Neural Networks. Mathematics 2022, Vol. 10, Page 2945, 10(16), 2945. doi: 10.3390/MATH10162945 Zhang, Q., Yang, J., & Kong, Y. (2025). Effects of tung oil and its induced hydrophobicity on the cracking behavior of purple soil exposed to wetting–drying cycle conditions. CATENA, 256, 109112. doi: 10.1016/J.CATENA.2025.109112 Zornoza, R., Guerrero, C., Mataix-Solera, J., Scow, K. M., Arcenegui, V., & Mataix-Beneyto, J. (2008). Near infrared spectroscopy for determination of various physical, chemical and biochemical properties in Mediterranean soils. Soil Biology and Biochemistry, 40(7), 1923–1930. doi: 10.1016/J.SOILBIO.2008.04.003 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 435 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 39 |
||