گیاهان زراعی دیم
عبدالمحمد محنت کش؛ شمس الله ایوبی؛ احمد جلالیان؛ امیر احمد دهقانی
دوره 5، شماره 2 ، آذر 1395، ، صفحه 119-133
چکیده
با توجه به اهمیت گندم در تغذیه انسان و سطح زیر کشت وسیع این محصول به صورت دیم در ایران، این پژوهش با هدف ارزیابی کارایی مدلهای رگرسیون چند متغیره خطی و شبکههای عصبی مصنوعی برای پیشبینی عملکرد دانه و زیستتوده گندم دیم (رقم سرداری)، در یک بررسی دو ساله اجرا شد. در دو منطقه از زاگرس مرکزی، 202 نقطه نمونهبرداری تحت کشت گندم دیم ...
بیشتر
با توجه به اهمیت گندم در تغذیه انسان و سطح زیر کشت وسیع این محصول به صورت دیم در ایران، این پژوهش با هدف ارزیابی کارایی مدلهای رگرسیون چند متغیره خطی و شبکههای عصبی مصنوعی برای پیشبینی عملکرد دانه و زیستتوده گندم دیم (رقم سرداری)، در یک بررسی دو ساله اجرا شد. در دو منطقه از زاگرس مرکزی، 202 نقطه نمونهبرداری تحت کشت گندم دیم و در اجزای مختلف شیب شامل قله شیب، شانه شیب، شیب پشتی، پای شیب و انتهای شیب انتخاب شد. در زمان برداشت گندم، از این نقاط نمونه خاک و نمونه عملکرد گندم جمعآوری شد. ویژگیهای اولیه و ثانویه پستی و بلندی در هر نقطه، از مدلهای رقومی ارتفاع استخراج و از دادههای هواشناسی دو منطقه استفاده شد. 54 خصوصیت مختلف خاک، پستی و بلندی، بارندگی و مدیریت به عنوان ورودیهای هر مدل و عملکرد دانه و زیستتوده گندم به عنوان خروجیهای هر دو مدل در نظر گرفته شد. ضرایب تبیین مدلهای شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون چند متغیره خطی به ترتیب برای پیشبینی عملکرد دانه برابر 84 و 15درصد و برای پیشبینی زیستتوده هوایی برابر 76 و 6 درصد بود. ریشه دوم میانگین مربعات خطای (RMSE) این مدلها نیز به ترتیب در پیشبینی عملکرد دانه برابر 033/0 و 092/0 و در پیشبینی زیستتوده برای شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون چند متغیره خطی به ترتیب برابر 037/0 و 102/0 بود. نتایج نشان از توانایی بهتر شبکه های عصبی مصنوعی نسبت به رگرسیون چند متغیره خطی در برآورد عملکرد دانه و زیستتوده گندم دیم در مناطق مورد مطالعه داشت.