مقایسه مدل های رگرسیون چند متغیره خطی و شبکه های عصبی مصنوعی برای برآورد عملکرد گندم دیم در مناطقی از زاگرس مرکزی

Abstract

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.