| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,531 |
| تعداد مقالات | 18,648 |
| تعداد مشاهده مقاله | 61,357,788 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 22,111,349 |
مدلسازی توزیع عمودی کربن آلی خاک و برآورد آن با رویکرد تلفیقی در گزینش بهینه متغیرها | ||
| دانش خاک و گیاه | ||
| مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده، انتشار آنلاین از تاریخ 26 مرداد 1405 | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/sps.2026.73539.1049 | ||
| نویسندگان | ||
| سولمازسادات حسینی اقدم1؛ علیاصغر جعفرزاده* 1؛ شاهین اوستان1؛ نصرت اله نجفی1؛ جلال شیری2 | ||
| 1گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران. | ||
| 2گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران. | ||
| چکیده | ||
| کربن آلی خاک (SOC) یکی از اجزای اصلی تعیینکننده حاصلخیزی خاک و چرخه جهانی کربن است و نقش مهمی در ترسیب کربن و کاهش نشر گازهای گلخانهای دارد. با وجود تمرکز بیشتر مطالعات بر افق یا لایه سطحی خاک، سهم قابلتوجه کربن در افق یا لایه زیرسطحی، بررسی توزیع عمودی SOC را ضروری میسازد. این پژوهش با هدف مدلسازی توزیع عمودی SOC در پروفیلهای سه کاربری جنگل طبیعی، مرتع و زراعت در استان آذربایجان شرقی، با استفاده از رویکرد تلفیقی شامل آزمون گاما و مدلهای هوش مصنوعی شامل شبکه عصبی مصنوعی (ANN-1 و ANN-2) و سامانه استنتاج عصبی–فازی تطبیقی (ANFIS) انجام شد؛ بهطوریکه 60 درصد دادهها به آموزش، 20 درصد به اعتبارسنجی و 20 درصد به آزمون اختصاص یافت. در این مطالعه، ویژگیهای مورفولوژیکی و فیزیکی-شیمیایی ۶۰ پروفیل خاک انتخاب شده بهطور تصادفی از سه کاربری مختلف بههمراه متغیرهای اقلیمی (بارش و دما) بررسی گردید. نتایج نشان داد که میانگین SOC پروفیلها در کاربری جنگل طبیعی (1.66 درصد) بهطور معنیداری بیشتر از مرتع (0.43 درصد) و زراعت (0.35 درصد) بود. همچنین، مدلهای ریاضی لگاریتمی و توانی با دقت بسیار بالا (0.93<r2) توانستند تغییرات عمودی SOC را در تمامی کاربریها توصیف کنند. مدل توانی در کاربری جنگل طبیعی و مدل لگاریتمی در کاربری مرتع برازش بهتری داشتند. بهترین متغیرهای ورودی برای برآورد SOC در آزمون گاما شامل بارش، رس، ظرفیت تبادل کاتیونی، عمق و کاربری اراضی بودند. در میان مدلهای هوش مصنوعی، مدل ANN-2 مبتنی بر متغیرهای بهینه منتخب بهترین کارایی را داشت (0.867=r2 و 0.157=RMSE) که نسبت به مدل ANN-1 با ۱۱ متغیر ورودی، بهبود معناداری نشان داد (0.701= r2 و 0.228= RMSE) که بیانگر نقش مؤثر انتخاب بهینه متغیرها در افزایش دقت پیشبینی بود. مدل ANFIS نیز با وجود دقت برآورد کمتر (0.773= r2) نسبت به ANN-2، از دیدگاه مدیریتی میتواند ارزشمند باشد. در مجموع، الگوی توزیع عمودی SOC در کاربریها و اقلیمهای مختلف متفاوت بود. همچنین، بهکارگیری آزمون گاما در انتخاب متغیرهای ورودی، دقت مدلهای هوش مصنوعی را در برآورد SOC بهطور قابلتوجهی افزایش داد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| آزمون گاما؛ سامانه استنتاج عصبی–فازی تطبیقی؛ کاربری اراضی؛ ماده آلی؛ متغیرهای اقلیمی | ||
| مراجع | ||
|
Abushariah, M.A., Alqudah, A.A., Adwan, O.Y., & Yousef, R.M. (2014). Automatic heart disease diagnosis system based on artificial neural network (ANN) and adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS) approaches. Journal of Software Engineering and Applications, 7(12), 1055-1064. https://doi.org/10.4236/jsea.2014.712093 Amirian Chakan, A., Taghizadeh-Mehrjardi, R., Kerry, R., Kumar, S., Khordehbin S., & Yusefi Khanghah, S. (2017). Spatial 3D distribution of soil organic carbon under different land use types. Environmental Monitoring and Assessment, 189, 131. https://doi.org/10.1007/s10661-017-5830-9 Ashrafi, G. M., & Karami, F. (2019). Forecasting of rainfall using different input selection methods on climate signals for neural network inputs. Journal of Hydraulic Structures, 5(1), 42-59. (In Persian with English abstract). Bernardini, L. G., Rosinger, C., Bodner, G., Keiblinger, K. M., Izquierdo-Verdiguier, E., Spiegel, H. ... & Holzinger, A. (2024). Learning vs. understanding: When does artificial intelligence outperform process-based modeling in soil organic carbon prediction? New Biotechnology, 81, 20-31. https://doi.org/10.1016/j.nbt.2024.03.001 Bramble, D.S., Ulrich, S., Schöning, I., Mikutta, R., Brandt, L., Poll, C., Kandeler, E., Mikutta, C., Konrad, A., Siemens, J., Yang, Y., Polle, A., Schall, P., Ammer, C., Kaiser, K., & Schrumpf, M. (2024). Formation of mineral-associated organic matter in temperate soils is primarily controlled by mineral type and modified by land use and management intensity. Global Change Biology, 30(1), e17024. https://doi.org/10.1111/gcb.17024 Carvalhais, N., Forkel, M., Khomik, M., Bellarby, J., Jung, M., Migliavacca, M. ... & Reichstein, M. (2014). Global covariation of carbon turnover times with climate in terrestrial ecosystems. Nature, 514 (7521), 213-217. https://doi.org/10.1038/nature13731 Da Costa, N.L., de Lima, M.D., & Barbosa, R. (2021). Evaluation of feature selection methods based on artificial neural network weights. Expert Systems with Applications, 168, 114312. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.114312 Das, S., Bhattacharyya, R., Das, R., & Aditya, K. (2026). Impact of Forest Land Conversion on Soil Organic Carbon and Enzyme Activity across Different Land‐Use Systems in the Indo‐Gangetic Plains, India: Assessment through Machine Learning. Soil Use and Management, 42(1), e70194. https://doi.org/10.1111/sum.70194 Davidson, E.A., & Janssens, I.A. (2006). Temperature sensitivity of soil carbon decomposition and feedbacks to climate change. Nature, 440(7081), 165–173. https://doi.org/10.1038/nature04514 Ding, Z., Liu, K., Grunwald, S., Smith, P., Ciais, P., Wang, B. ... & Harrison, M. T. (2025). Advancing Soil Organic Carbon Prediction: A Comprehensive Review of Technologies, AI, Process‐Based and Hybrid Modelling Approaches. Advanced Science, 12(31), e04152. https://doi.org/10.1002/advs.202504152 Evans, D., & Jones, A.J. (2002). A proof of the Gamma test. Proceedings of the Royal Society of London. Series A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 458(2027), 2759-2799. https://doi.org/10.1098/rspa.2002.1010 Galluzzi, G., Plaza, C., Priori, S., Giannetta, B., & Zaccone, C. (2024). Soil organic matter dynamics and stability: Climate vs. time. Science of the Total Environment, 929, 172441. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.172441 Gaudinski, J. B., Trumbore, S. E., Davidson, E. A., & Zheng, S. (2000). Soil carbon cycling in a temperate forest: radiocarbon-based estimates of residence times, sequestration rates and partitioning of fluxes. Biogeochemistry, 51(1), 33-69. https://doi.org/10.1023/A:1006301010014 Ghosh, T., Maity, P.P., Das, T.K., Krishnan, P., Chakraborty, D., Bhatia, A. ... & Bhattacharyya, R. (2022). Characterization of soil pores through X-ray computed microtomography and carbon mineralization under contrasting tillage and land configurations in the indo-gangetic plains of India. Frontiers in Environmental Science, 10, 898249. https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.898249 Hornik, K. (1991). Approximation capabilities of multilayer feedforward networks. Neural Networks, 4(2), 251–257. https://doi.org/10.1016/0893-6080(91)90009-T Hosseinpour-Zarnaq, M., Moshiri, F., Jamshidi, M., Taghizadeh-Mehrjardi, R., Tehrani, M. M., & Ebrahimi Meymand, F. (2024). Monitoring changes in soil organic carbon using satellite-based variables and machine learning algorithms in arid and semi-arid regions. Environmental Earth Sciences, 83(20), 582. https://doi.org/10.1007/s12665-024-11876-9 Huang, X., Ibrahim, M.M., Luo, Y.… & Huo, E. (2024). Land use change alters soil organic carbon: Constrained global patterns and predictors. Earth's Future, 12(5), e2023EF004254. https://doi.org/10.1029/2023EF004254 Huang, Y., & Wei, F. (2025). Climate controls the global distribution of soil organic and inorganic carbon. Ecological Indicators, 175, 113514. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2025.113514 IRIMO (2024) Islamic Republic of Iran Meteorological Organization. Tehran, Iran. Isazadeh, M., Biazar, S. M., Ashrafzadeh, A., & Khanjani, R. (2019). Estimation of aquifer qualitative parameters in Guilans plain using gamma test and support vector machine and artificial neural network models. Journal of Environmental Science and Technology, 78(1), 50-65. (In Persian with English abstract). https://doi.org/10.22034/jest.2018.21197.3034 Jafarian, Z., & Ghorbani, Z. (2024). Prediction of soil carbon sequestration in rangelands regarding the depth and elevation of sample locations using adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS)(Case Study: Lar Watershed). Journal of Watershed Management Research, 15(2), 142-153. (In Persian with English abstract). http://dx.doi.org/10.61186/jwmr.15.2.142 Jang, J.S.R. (1993). ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 23(3), 665-685. https://doi.org/10.1109/21.256541 Jobbágy, E.G., & Jackson, R.B. (2000). The vertical distribution of soil organic carbon and its relation to climate and vegetation. Ecological applications, 10(2), 423-436. https://doi.org/10.1890/1051-0761 Khalili, A., Bazrafshan, J., & Cheraghalizadeh, M. (2022). A Comparative study on climate maps of Iran in extended de Martonne classification and application of the method for world climate zoning. Journal of Agricultural Meteorology 10, 3-16. (In Persian with English abstract) https://doi.org/10.22125/agmj.2022.156309 Kierath, D., O'Connor, J., Leopold, M., & Bolan, N.S. (2024). Unearthing the impact of land use on deep soil carbon− an example from the southwestern Australian wheat belt. Soil Use and Management, 40(4), e13121. https://doi.org/10.1111/sum.13121 Lal, R., Follett, R. F., Stewart, B. A., & Kimble, J. M. (2007). Soil carbon sequestration to mitigate climate change and advance food security. Soil Science, 172(12), 943-956. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2004.01.032 Li, Y., Li, G., & Guo, L. (2021). Feature Selection for Regression Based on Gamma Test Nested Monte Carlo Tree Search. Entropy, 23(10), 1331. https://doi.org/10.3390/e23101331 Liu, H., Chen, X., Gong, T., Yu, X., Wang, J., Cheng, P., & An, Y. (2025). Assessing soil carbon components and ¹⁴C to optimize land use for carbon sequestration in the Chinese Loess Plateau. Ecosystem Health and Sustainability, 11, 0440. https://doi.org/10.34133/ehs.0440 Murphy, B.W., Wilson, B.R., & Koen, T. (2019). Mathematical functions to model the depth distribution of soil organic carbon in a range of soils from New South Wales, Australia under different land uses. Soil Systems, 3(3), 46. https://doi.org/10.3390/soilsystems3030046 Odebiri, O., Mutanga, O., Odindi, J., Slotow, R., & Lottering, R. (2024). Remote sensing of depth-induced variations in soil organic carbon stocks distribution within different vegetatedlandscapes. CATENA, 243. https://doi.org/10.1016/j.catena.2024.108216 Ouifak, H., & Idri, A. (2025). A comprehensive review of fuzzy logic based interpretability and explainability of machine learning techniques across domains. Neurocomputing, 647, 130602. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.130602 Parsafar, N.A., & Marofi, S. (2011). Estimated temperatures at depths using network neural networks Fuzzy (case study: Kermanshah region). Journal of Soil and Water Science, 21(3), 21-22. (In Persian with English abstract). Pilevar, S.A., Ayoubi, S., & Khademi, H. (2011). Comparison of artificial neural network (ANN) and multivariate linear regression (MLR) models to predict soil organic carbon using digital terrain analysis (Case Study: Zargham Abad, Semirom, Isfahan Proviance). Journal of Water and Soil, 24 (6), 1151-1163. (In Persian with English abstract). Pramod, C.P., & Pillai, G.N. (2021). K-Means clustering based Extreme Learning ANFIS with improved interpretability for regression problems. Knowledge-Based Systems, 215, 106750. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.106750 Rumpel, C., & Kögel-Knabner, I. (2011). Deep soil organic matter—a key but poorly understood component of terrestrial C cycle. Plant and Soil, 338(1–2), 143–158. https://doi.org/10.1007/s11104-010-0391-5 Schoenberger, P.J., Wysicki, D.A., Benham, E.C., & Broderson, W.D. (2002). Field book for describing and sampling soils (ver. 2.0). National Soil Survey Center, Natural Resources Conservation Service, USDA, Lincoln NE. Six, J., Conant, R.T., Paul, E.A., & Paustian, K. (2002). Stabilization mechanisms of soil organic matter: Implications for C-saturation of soils. Plant and Soil, 241(2), 155–176. https://doi.org/10.1023/A:1016125726789 Smith, P. (2012). Soils and climate change. Current Opinion in Environmental Sustainability, 4(5), 539–544. https://doi.org/10.1016/j.cosust.2012.06.005 Solly, E. F., Weber, V., Zimmermann, S., Walthert, L., Hagedorn, F., & Schmidt, M. W. I. (2020). A critical evaluation of the relationship between the effective cation exchange capacity and soil organic carbon content in Swiss forest soils. Frontiers in Forests and Global Change, 3, 98. https://doi.org/10.3389/ffgc.2020.00098 Stefánsson, A., Končar, N., & Jones, A. J. (1997). A note on the gamma test. Neural Computing & Applications, 5(3), 131-133. https://doi.org/10.1007/BF01413858 Van Reeuwijk, L.P., 2002. Procedures for Soil Analysis, sixth edition. International Soil Reference and Information Centre, FAO, 119p. ISBN 90-6672-052-2. Vergütz, L., Silva, I.R.D., Novais, R.F.D., Silva, L.H.M.D., Barros, N.F.D., & Cerri, C.E.P. (2011). Studying the soil compartment of the global carbon cycle. FAO AGRIS - International System for Agricultural Science and Technology. Universidade Federal de Viçosa, Viçosa http://locus.ufv.br/handle/123456789/1616 Wang, X., Miao, Y., Cui, J., Wang, Q., Wu, R., Zhang, Z., ... & Zhu, Z. (2025). Progressively greater temperature sensitivity of organic carbon decomposition in subsoil relative to topsoil along a millennial chronosequence of paddy soils. Catena, 256, 109083. https://doi.org/10.1016/j.catena.2025.109083 Wong, V. N., Dalal, R. C., & Greene, R. S. (2008). Salinity and sodicity effects on respiration and microbial biomass of soil. Biology and Fertility of Soils, 44(7), 943-953. https://doi.org/10.1007/s00374-008-0279-1 Wynn, J. G. (2007). C4‐derived soil organic carbon decomposes faster than its C3 counterpart in mixed C3/C4 soils. Global Change Biology, 13(10), 2206–2217. https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2007.01435.x Yang, X., Xu, J., Wang, H., Quan, H., Yu, H., Luan, J., Wang, D., Li, Y., & Lv, D. (2024). Vertical distribution characteristics of soil organic carbon and vegetation types under different elevation gradients in Cangshan, Dali. PeerJ, 12, e16686. https://doi.org/10.7717/peerj.16686 Zeraatpishe, M., & Khormali, F. (2012). Carbon stock and mineral factors controlling soil organic carbon in a climatic gradient, Golestan province. Journal of Soil Science and Plant Nutrition, 12(4), 637-654. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-95162012005000022 Zhang, X., Shen, S., Xue, S., Hu, Y., & Wang, X. (2023). Long-term tillage and cropping systems affect soil organic carbon components and mineralization in aggregates in semiarid regions. Soil and Tillage Research, 231, 105742. https://doi.org/10.1016/j.still.2023.105742 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 17 |
||