| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,469 |
| تعداد مقالات | 17,958 |
| تعداد مشاهده مقاله | 58,288,601 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 19,748,064 |
پیشبینی غلظت مس و منگنز برگ مرکبات با استفاده از ویژگیهای زودیافت خاک: مقایسه مدلهای رگرسیون گامبهگام و برنامهریزی بیان ژن | ||
| دانش خاک و گیاه | ||
| مقاله 1، دوره 35، شماره 4، دی 1404، صفحه 1-22 اصل مقاله (1.49 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/sps.2026.70403.1026 | ||
| نویسندگان | ||
| صابر حیدری1؛ سید علی غفاری نژاد2؛ جواد سرحدی* 1 | ||
| 1بخش تحقیقات خاک و آب، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی جنوب استان کرمان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، جیرفت، ایران. | ||
| 2مؤسسه تحقیقات خاک و آب، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران. | ||
| چکیده | ||
| مدیریت بهینه تغذیه مرکبات در باغهای جنوب کرمان، با توجه به خاکهای آهکی منطقه و بروز کمبودهای عنصرهای غذایی کممصرف، عاملی تعیینکننده در اقتصاد کشاورزی منطقه است. هدف این پژوهش، توسعه و مقایسه مدلهای پیشبینیکننده برای غلظت مس و منگنز در برگ مرکبات بر اساس ویژگیهای خاک، با مقایسه یک روش خطی سنتی و یک الگوریتم تکاملی غیرخطی بود. تعداد 40 نمونه خاک و نمونه برگ متناظر از باغهای پرتقال (والنسیا) جمعآوری و تجزیه شدند. مدلها با استفاده از رگرسیون خطی گامبهگام و برنامهریزی بیان ژن (GEP) و با ورودیهای خاکی شامل بافت خاک، pH، قابلیت هدایت الکتریکی و غلظت کربن آلی و فسفر ساخته شدند. نتایج بهطور قاطع برتری عملکرد رویکرد غیرخطی را تأیید کرد. مدل بهینه GEP برای پیشبینی غلظت مس برگ بر اساس pH، کربن آلی و رس (بر روی دادههای آزمون) دارای ضریب تبیین (R2) 60/0 بود که بهطور معناداری از مدل رگرسیون گام به گام با R2 برابر 36/0 بهتر عمل کرد. بهطور مشابه، برای غلظت منگنز برگ، بهترین مدل GEP بر اساس pH و قابلیت هدایت الکتریکی ضریب تبیین (R2) 53/0 داشت که قدرت تبیینکنندگی آن تقریباً دو برابر مدل رگرسیون گام به گام با R2 برابر 28/0 بود. مدلهای GEP نهتنها با درک برهمکنشهای پیچیده و غیرخطی خاک-گیاه، دقت پیشبینی بالاتری داشتند، بلکه معادلات ریاضی صریحی را نیز تولید کردند. بهطور کلی، مدل GEP ابزاری به مراتب قدرتمندتر و قابلاطمینانتر از رگرسیون گام به گام برای این کار است و مسیری ملموس برای ایجاد سامانههای پشتیبان تصمیم در مدیریت دقیق مصرف کودها در باغهای مرکبات ارائه میدهد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| الگوریتمهای تکاملی؛ پرتقال والنسیا؛ خاکهای آهکی؛ عنصرهای غذایی کممصرف؛ زیستفراهمی | ||
| مراجع | ||
|
Ahmad, N., Hussain, S., Ali, M. A., Minhas, A., Waheed, W., Danish, S., Fahad, S., Ghafoor, U., Baig, K. S., Sultan, H., Hussain, M. I., Ansari, M. J., Marfo, T. D., & Datta, R. (2022). Correlation of soil characteristics and citrus leaf nutrients contents in current scenario of Layyah District. Horticulturae, 8(1), 61. https://doi.org/10.3390/horticulturae8010061
Allison, L., & Richards, L. (1954). Diagnosis and improvement of saline and alkali soils. Agriculture Handbook No. 60, Soil and Water Conservative Research Branch, Agricultural Research Service, USDA, Washington, USA.
Asadi Kangarshahi, A., Fallah Nosratabad, A., & Akhlaghi Amiri, N. (2019). Guide for sampling and interpretation of soil and leaf analysis results of citrus trees. Technical Paper No. 561, Soil and Water Research Institute, Karaj, Iran. (in Persian with English abstract)
Chatzistathis, T., Papaioannou, A., Gasparatos, D., & Molassiotis, A. (2017). From which soil metal fractions Fe, Mn, Zn and Cu are taken up by olive trees (Olea europaea L., cv. ‘Chondrolia Chalkidikis’) in organic groves? Journal of Environmental Management, 203, 489-499. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2017.07.079
Ebrahimi, M., Sarikhani, M. R., & Shiri, J. (2022). Application of artificial neural network and gene expression programming to estimate soil microbial metabolic quotient. Applied Soil Ecology, 175, 104465. https://doi.org/10.1016/j.apsoil.2022.104465
Ebrahimi, M., Sarikhani, M. R., Shiri, J., & Shahbazi, F. (2021). Modeling soil enzyme activity using easily measured variables: Heuristic alternatives. Applied Soil Ecology, 1(157), 103753. https://doi.org/10.1016/j.apsoil.2020.103753
Fageria, N. K., Gheyi, H. R., & Moreira, A. (2011). Nutrient bioavailability in salt affected soils. Journal of Plant Nutrition, 34(7), 945-962. https://doi.org/10.1080/01904167.2011.555578
Feil, S. B., Pii, Y., Valentinuzzi, F., Tiziani, R., Mimmo, T., & Cesco, S. (2020). Copper toxicity affects phosphorus uptake mechanisms at molecular and physiological levels in Cucumis sativus plants. Plant Physiology and Biochemistry, 157, 138-147. https://doi.org/10.1016/j.plaphy.2020.10.023
Ferreira, C. (2001). Gene expression programming: A new adaptive algorithm for solving problems. Complex Systems, 13. https://doi.org/10.48550/arXiv.cs/0102027
Fu, B. J., Liu, S. L., Ma, K. M., & Zhu, Y. G. (2004). Relationships between soil characteristics, topography and plant diversity in a heterogeneous deciduous broad-leaved forest near Beijing, China. Plant and Soil, 261(1), 47-54. https://doi.org/10.1023/B:PLSO.0000035567.97093.48
Gunasekaran K, A. K and Sreevardhan P (2025) Real-time soil fertility analysis, crop prediction, and insights using machine learning and deep learning algorithms. Frontiers in Soil Science, 5, 1652058. https://doi.org/10.3389/fsoil.2025.1652058
Heidari, S., Ghaffari Nejad, S. A., Sarhadi, J., & Sharif, M. (2024). Modeling the relationship between iron concentration in citrus leaves and some soil properties using artificial neural network (case study of southern Kerman province). Iranian Journal of Soil and Water Research, 55(2), 285-296. (in Persian with English abstract) https://doi.org/10.22059/ijswr.2024.369507.669619.
Heidari, S., Vadiati, M., Ghaffari Nejad, S. A., Sarhadi, J., & Kisi, O. (2024). Modeling Zn availability and uptake by citrus plants using easily measured soil characteristics. Environmental Modeling & Assessment, 29(5), 883-900. https://doi.org/10.1007/s10666-024-09962-0
Hosseinifard, S. J., Shirani, H., & Hashemipour, H. (2019). Modeling the relationship between cadmium and some soil physical and chemical properties in pistachio orchards using regression and artificial neural network. Environmental Sciences, 17(3), 177-188. (In Persian) https://doi.org/10.29252/envs.17.3.177
Hosseinpour, M., Sharifi, H., & Sharifi, Y. (2018). Stepwise regression modeling for compressive strength assessment of mortar containing metakaolin. International Journal of Modelling and Simulation, 38(4), 207-215.
Koukoulakis, P., Chatzissavvidis, C., Papadopoulos, A., & Pontikis, D. (2013). Interactions between leaf macro, micronutrients and soil properties in pistachio (Pistacia vera L.) orchards. Acta Botanica Croatica, 72(2), 295-310.
Li, Y., Han, M.-Q., Lin, F., Ten, Y., Lin, J., Zhu, D.-H., Guo, P., Weng, Y., & Chen, L.-S. (2015). Soil chemical properties,'Guanximiyou'pummelo leaf mineral nutrient status and fruit quality in the southern region of Fujian province, China. Journal of Soil Science and Plant Nutrition, 15(3), 615-628. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-95162015005000029
Mehdizadeh, S., Behmanesh, J., & Khalili, K. (2017). Application of gene expression programming to predict daily dew point temperature. Applied Thermal Engineering, 112, 1097-1107. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2016.10.181
Mhalla, B., Ahmed, N., Datta, S. P., Golui, D., Singh, M., & Shrivastava, M. (2021). Solubility relationship of metals in acid soils of kumaon himalaya region of India. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 52(19), 2373-2387. https://doi.org/10.1080/00103624.2021.1928170
Moreno-Lora, A., & Delgado, A. (2020). Factors determining Zn availability and uptake by plants in soils developed under Mediterranean climate. Geoderma, 376, 114509. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2020.114509
Najafi N., Parsazadeh M., Tabatabaei S.J., & Oustan S. (2010). Effect of nitrogen form and pH of nutrient solution on the uptake of Fe, Zn, Cu and Mn by spinach plant in hydroponic culture. Iranian Journal of Soil and Water Research, 41(2), 283–295. (in Persian with English abstract) https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.2008479.1389.41.2.16.7
Nelson, D. a., & Sommers, L. E. (1983). Total carbon, organic carbon, and organic matter. Pp. 539-579. In: Methods of soil analysis: Part 2. Chemical and microbiological properties. ASA, SSSA, USA.
Olsen, S. R. (1954). Estimation of available phosphorus in soils by extraction with sodium bicarbonate. US Department of Agriculture, USA.
Patel, M. B., Patel, J. N., & Bhilota, U. M. (2022). Comprehensive modelling of ANN. Pp. 31-40. In: Research anthology on artificial neural network applications. IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-6684-2408-7.ch002
Rahman, R. & Nath Das, K. (2025). Artificial intelligence and machine learning in soil analysis for precision agriculture: a review. Journal of Experimental Agriculture International, 47(5), 511–524. https://doi.org/10.9734/jeai/2025/v47i53440
Rengel, Z. (2015). Availability of Mn, Zn and Fe in the rhizosphere. Journal of Soil Science and Plant Nutrition, 15(2), 397-409. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-95162015005000036
Rowell, D. L. (2014). Soil science: Methods & applications (1st ed.). University of Reading, Routledge, London. https://doi.org/10.4324/9781315844855
Sahoo, S., & Jha, M. K. (2013). Groundwater-level prediction using multiple linear regression and artificial neural network techniques: a comparative assessment. Hydrogeology Journal, 21(8), 1865-1887. https://doi.org/10.1007/s10040-013-1029-5
Salimi Tarazoj, S., Reyhanitabar A., & Najafi N. (2024) Effects of biochar and phosphorus on dry matter and uptake of calcium, magnesium, iron, zinc, copper, and manganese by rapeseed in a calcareous soil. Journal of Soil and Plant Science, 34(4), 91–113. (in Persian with English abstract) https://doi.org/10.22034/sps.2024.19185
Sarhadi, J., heidari, S., & Sharif, M. (2020). The effect of organic, chemical fertilizer and superabsorbant on nutritional status of sure orange rootstock (Citrus aurantium). Horticultural Plants Nutrition, 2(2), 198-212 (in Persian with English abstract) . https://doi.org/10.22070/hpn.2020.4840.1047
Shiri, J., Sadraddini, A. A., Nazemi, A. H., Kisi, O., Landeras, G., Fard, A. F., & Marti, P. (2014). Generalizability of gene expression programming-based approaches for estimating daily reference evapotranspiration in coastal stations of Iran. Journal of hydrology, 508, 1-11. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2013.10.034
Vashisth, T., & Kadyampakeni, D. (2020). Diagnosis and management of nutrient constraints in citrus. Pp. 723-737. In: Fruit crops. Elsevier.
Yang, J., Wang, J., Xu, C., Liao, X., & Tao, H. (2022). Modeling the spatial relationship between rice cadmium and soil properties at a regional scale considering confounding effects and spatial heterogeneity. Chemosphere, 287, 132402. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2021.132402
Zhang, Y.-Q., Deng, Y., Chen, R.-Y., Cui, Z.-L., Chen, X.-P., Yost, R., Zhang, F.-S., & Zou, C.-Q. (2012). The reduction in zinc concentration of wheat grain upon increased phosphorus-fertilization and its mitigation by foliar zinc application. Plant and Soil, 361(1), 143-152. https://doi.org/10.1007/s11104-012-1238-z | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 51 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 28 |
||