ارزیابی و مقایسه دو مدل گری GM(1,1) و اسکگز در برآورد توزیع اندازه ذرات خاک های دشت شهرکرد

نوع مقاله : مقالات پژوهشی

نویسندگان

چکیده

توزیع اندازه ذرات (PSD) یکی از مهمترین ویژگی‌های فیزیکی خاک است. مدل گری GM(1,1) روشی جدید و متفاوت از روش های تجربی و پارامتریک برای توصیف و پیش بینی توزیع اندازه ذرات خاک است. در این تحقیق برآورد توزیع اندازه ذرات خاک توسط دو مدل گری و اسکگز در پنج کلاس بافتی شامل 138 نمونه‏ در خاک ‏‏‏‏‏های دشت شهرکرد مورد مقایسه قرار گرفته است. برای ارزیابی و مقایسه دو مدل از چهار شاخص آماری (MSE،MAPE ،AAE ،R2) و خطوط 1:1 استفاده شد. نتایج نشان داد هر دو مدل اسکگز و گری در هر پنج کلاس بافتی به‏‏‏‏‏خوبی توزیع اندازه ذرات خاک را برآورد می کنند. در عین حال برآورد مدل اسکگز در بافت لومی (سبک‏ترین بافت در این مطالعه) و برآورد مدل گری در بافت رسی (سنگین‏ترین بافت در این مطالعه) کمترین خطا را داشت. به نظر می‏رسد با سبک‏تر شدن بافت برآورد مدل اسکگز و با سنگین‏ترین شدن بافت برآورد مدل گری بهبود یافت. همچنین در برخی کلاس های بافتی مقدار خطای مدل اسکگز با افزایش ضریب یکنواختی و ضریب انحناء تمایل به کاهش و خطای ناشی از مدل گری تمایل اندکی به افزایش دارد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Evaluation and Comparison of Grey GM (1,1) and Skaggs Models in Estimating Particle Size Distribution of Soils in the Shahrekord Plain

نویسندگان [English]

  • H. Beigi Harchegani
  • Y. Ostovari
چکیده [English]

Particle size distribution (PSD) is one of the most important soil physical properties. The Grey Model GM(1,1) is a new method and different from empirical and parametrical models for description and estimation of soil particle size distribution. In this study, the models of Grey GM(1,1) and Skaggs have been used to estimate PSD in five soil textural classes including 138 soil samples taken from Shahrekord Plain. For evaluating and comparison of two models, four statistical indices (MSE, MAPE, AAE, R2) and 1:1 lines were used. The results showed that the performance of both models was relatively good in all five textures. However, Skaggs and Grey GM(1,1) had the best performance in loam and clay textures, respectively. It seems that the performance of Skaggs and Grey GM(1,1) models improved when soil textures changed to coarser and finer textures, respectively. Absolute cumulative error (AAE) of the Skaggs model in some textures tended to decrease while that of the Grey GM(1,1) tended to slightly increase with increasing uniformity and curvature indices of soil.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Grey GM(1
  • 1) model
  • Skaggs model
  • Shahrekord plain
  • Particle size distribution
CAPTCHA Image