مقايسه شبكه‌هاي ‌عصبي ‌مصنوعي و توابع انتقالي رگرسيوني براي تخمين ظرفيت تبادل ‌كاتيوني خاك در دشت تبريز

ظرفيت تبادل كاتيوني خاك ميزان بار مثبتي است كه در واحد جرم خاك قابل تبادل است. مدل‌سازي و تخمين ظرفيت تبادل كاتيوني شاخصي مفيد از حاصلخيزي خاك مي‌باشد. ارزيابي و طراحي سناريو‌هاي مختلف مديريتي احتياج به داشتن اطلاعات دقيق بانك اطلاعات خاك دارد. بدين منظور براي برآورد ظرفيت تبادل ‌كاتيوني خاك، 32 نيمرخ در دشت تبريز حفر گرديد و جهت انجام آزمايش هاي فيزيكي و شيميايي مانند توزيع اندازه ذرات، كربن آلي، pH و ظرفيت تبادل كاتيوني خاك، 131 نمونه خاك از عمق هاي مختلف جمع آوري گرديد. سپس 7 مدل رگرسيوني كه بر اساس مطالعات پيشين انتخاب شده بودند براي منطقه مورد مطالعه كاليبره شده و مورد ارزيابي قرار گرفتند. همچنين بر اساس ضرايب موجود در مدل هاي رگرسيوني، 7 معماري متفاوت شبكه‌هاي عصبي مصنوعي جهت پيش‌بيني ظرفيت تبادل كاتيوني خاك طراحي گرديد و نتايج حاصل از شبكه‌هاي عصبي مصنوعي و مدل‌هاي رگرسيوني چند متغيره با استفاده از پارامترهاي ضريب همبستگي (R2)، جذر ميانگين مربعات خطا (RMSE) و شيب بهترين معادله خط برازش داده شده بين نقاط پيش‌بيني و اندازه‌گيري شده (a) مورد ارزيابي قرار گرفت. نتايج نشان داد كه معماري طراحي شده با شبكه عصبي مصنوعي با ضريب تبيين 0.86، RMSE  برابر با 2.14 و شيب خط برابر با 0.87داراي كارايي بالاتري بود كه احتمالاً  به دليل وجود روابط غير خطي ميان ويژگي هاي زوديافت خاك (متغيرهاي مستقل) و ظرفيت تبادل كاتيوني (متغير وابسته) بود.