َشقایق هوائی؛ شمس الله ایوبی؛ محمد رضا مصدقی
چکیده
مقاومت برشی خاک سطحی یکی از مهم ترین ویژگی های مؤثر در تخمین و اندازه گیری فرسایش خاک بوده که اندازه گیری مستقیم آن در سطح حوضه آبخیز هزینه بر و وقت گیر می باشد. این پژوهش با هدف پیش بینی مقاومت برشی خاک سطحی و رتبه بندی مهم ترین فاکتورهای موثر بر آن، با استفاده از مدل سازی توسط روش های شبکه عصبی مصنوعی (ANNs) و رگرسیون چندمتغیره خطی (MLR) ...
بیشتر
مقاومت برشی خاک سطحی یکی از مهم ترین ویژگی های مؤثر در تخمین و اندازه گیری فرسایش خاک بوده که اندازه گیری مستقیم آن در سطح حوضه آبخیز هزینه بر و وقت گیر می باشد. این پژوهش با هدف پیش بینی مقاومت برشی خاک سطحی و رتبه بندی مهم ترین فاکتورهای موثر بر آن، با استفاده از مدل سازی توسط روش های شبکه عصبی مصنوعی (ANNs) و رگرسیون چندمتغیره خطی (MLR) و مقایسه این دو روش انجام شد. برای اندازه گیری مقاومت برشی خاک سطحی در صحرا، دستگاه جعبه برش مستقیم طراحی و ساخته شد که قادر به تعیین هر دو پارامتر چسبندگی (c) و زاویه اصطکاک داخلی (φ) می باشد. منطقه مورد مطالعه به مساحت 3500 کیلو متر مربع در اراضی شهرستان سمیرم، واقع در استان اصفهان انتخاب و نمونه برداری خاک (5-0 سانتی متری) و اندازه گیری مقاومت برشی خاک سطحی توسط دستگاه مزبور در 100 نقطه انجام شد. ویژگی های توزیع اندازه ذرات، درصد رس ریز، مقدار ماده آلی، درصد آهک، چگالی ظاهری و درصد سنگ ریزه خاک روی نمونه های خاک تعیین شدند. شاخص نرمال شده پوشش گیاهی (NDVI)، کاربری زمین و نوع سازند زمین شناسی نیز تعیین گردید. مدل سازی به دو روش MLRو ANNs جهت پیش-بینی مقاومت برشی خاک سطحی (c و φ) انجام شد. به منظور ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل های مذکور از شاخص های ضریب تبیین و ریشه میانگین مربعات خطا استفاده شد. نتایج نشان دهنده دقت مناسب روش ANNs نسبت به روش MLR به دلیل توانایی زیاد شبکه عصبی در کشف و بررسی روابط پیچیده غیر خطی بین پارامتر ها است. نتایج تجزیه حساسیت بر اساس مدل های شبکه عصبی نشان داد که NDVI، چگالی ظاهری و میزان رس ریز فاکتورهایی هستند که به کمک آن ها می توان c خاک را پیش بینی کرد. نتایج تجزیه حساسیت در مورد پارامتر φ نشان داد که میزان شن، چگالی ظاهری و NDVI مهم ترین فاکتور ها و نسبت OM/Clay و مقدار ماده آلی کم اهمیت ترین فاکتورها در پیش بینی این پارامتر در منطقه مورد بررسی بودند.
