
تعداد نشریات | 21 |
تعداد شمارهها | 301 |
تعداد مقالات | 3,173 |
تعداد مشاهده مقاله | 3,211,879 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 2,380,325 |
بررسی کمبود فشار بخار بر عملکرد و پیش بینی محصول زعفران با استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی | ||
پژوهش های زعفران | ||
دوره 12، شماره 2 - شماره پیاپی 23، دی 1403، صفحه 227-240 اصل مقاله (1.93 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22077/jsr.2025.8540.1255 | ||
نویسندگان | ||
الهام قوچانیان حقوردی* 1؛ مصطفی یعقوبزاده2؛ علیرضا مقری فریز3؛ امید خراشادیزاده4؛ حامد جوادی3 | ||
1دانشجوی دکتری منابع آب، پژوهشگر بخش تحقیقات خاک و آب، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان خراسان جنوبی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، بیرجند، ایران. | ||
2دانشیار گروه علوم و مهندسی آب و عضو گروه پژوهشی خشکسالی و تغییر اقلیم دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران. | ||
3پژوهشگر بخش تحقیقات خاک و آب، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان خراسان جنوبی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، بیرجند، ایران. | ||
4کارشناس ارشد مهندسی منابع آب، شرکت آب منطقه ای خراسان جنوبی، شرکت مدیریت منابع آب، بیرجند، ایران. | ||
چکیده | ||
بخش کشاورزی یکی از اولین بخشهایی است که تحت تأثیر تغییرات اقلیم قرار میگیرد. خشکسالی و تغییرات وسیع در وضعیت آب و هوا منجر به کاهش محصولات کشاورزی و در نهایت کاهش بهرهوری اقتصادی میشود. یکی از مهمترین پارامترهای مدیریت دقیق آب کشاورزی، کمبود فشار بخار نام دارد. در این تحقیق ابتدا به برآورد کمبود فشار بخار از دادههای باز تحلیل بانک اطلاعاتی JRA-55 بین سالهای 1958 تا 2023 پرداخته شد. در گام بعدی بررسی دراز مدت تغییرات کمبود فشار بخار و تأثیر آن بر عملکرد زعفران در چهار محدوده استان خراسان جنوبی شامل بیرجند، قاین، سرایان و طبس انجام شد. نتایج در مناطق مذکور طی 60 سال گذشته افزایش تدریجی میانگین سالانه کمبود فشار بخار با نرخ متوسط هر دهه حدود 60 پاسکال و کاهش سالانه عملکرد زعفران در حدود 16/0 کیلوگرم در هکتار نشان داد و همچنین با افزایش کمبود فشار بخار کاهش عملکرد محصول مشاهده شد. در نهایت به پیشبینی عملکرد زعفران برپایه کمبود فشار بخار با استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی پرداخته شد. جهت ارزیابی عملکرد مدلها در هر دو مرحله آموزش و تست از چهار شاخص آماری CC ، MAE ، RMSE و RRMSE استفاده شد. عملکرد مدل جنگل تصادفی در مرحله آموزش و تست بهتر از سایر مدلها بود [99/0=CC؛ 06/0=MAE؛ 09/0=RMSEو 01/0 =RRMSE]، [94/0=CC؛ 23/0=MAE؛ 28/0= RMSEو 01/0=RRMSE]، این تحقیق استفاده از مدل جنگل تصادفی را برای مطالعات آتی پیشبینی عملکرد محصول زعفران برپایه کمبود فشار بخار در مدیریت نیاز آبی توصیه میکند. | ||
کلیدواژهها | ||
زعفران؛ کمبود فشار بخار؛ الگوریتم هوش مصنوعی؛ جنگل تصادفی | ||
مراجع | ||
Akbarpour, A., Khorashadizade, O., shahidi, A., & Ghochanian, E. (2014). Performance evaluation of artificial neural network models in estimate production of yield saffron based on climate parameters. Journal of Saffron Research,1(1), 27-35. [In Persian]. https://doi.org/10.22077/jsr.2013.431 Ahmar, S., Gill, R.A., Jung, K.H., Faheem, A., Qasim, M.U., Mubeen, M., & Zhou, W. (2020). Conventional and molecular techniques from simple breeding to speed breeding in crop plants: recent advances and future outlook. International Journal of Molecular Sciences. 21 (7), 2590. https://doi.org/10.3390/ijms21072590 Carella, A., Massenti, R., & Bianco, R. (2023). Testing effects of vapor pressure deficit on fruit growth: a comparative approach using peach, mango, olive, orange, and loquat. Frontiers in Plant Science. 14:1294195. https://doi.org/10.3389/fpls.2023.1294195 Dai, A., Zhao, T., & Chen, J. (2018). Climate change and drought: a precipitation and evaporation perspective, Curr. Climate Change Reports. 4 (3), 301–312. https://link.springer.com/article/10.1007/s40641-018-0101-6 Ding, J., Yang, T., Zhao, Y., Liu, D., Wang, X., Yao, Y., Peng, S., Wang, T., & Piao, S., (2018). Increasingly important role of atmospheric aridityon Tibetan alpine grasslands. Geophysical Research Letters 45 (6), 2852–2859. https://doi.org/10.1002/2017GL076803 FAO, WFP, and IFAD. (2012). The state of food insecurity in the world: economic growth is necessary but not sufficient to accelerate reduction of hunger and malnutrition, food and agricultural organization of the united nations (FAO), the international fund for agricultural development (IFAD), and the world food programming (WFP), FAO, Rome, Italy Grossiord, C., Buckley, T.N., Cernusak, L.A., Novick, K.A., Poulter, B., Siegwolf, R.T.W., Sperry, J.S., & McDowell, N.G. (2020). Plant responses to rising vapor pressure deficit. New Phytologist. 226 (6), 1550–1566. https://doi.org/10.1111/nph.16485 Hsiao, j., Swann, A., & kim, S. (2019). Maize yield under a changing climate: the hidden role of vapor pressure deficit. Agricultural and Forest Meteorology .279, 107692. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2019.107692 Khozeymehnezhad, H., Farhangfar, H., Behdani, M., & Hassanpour, M. (2016). Assesmentof Saffron Farmers Knowledge on the Issues Associated with Irrigation (Case Study: Southen Khorasan). Saffron Agronomy and Technology, 4(1),41-50. https://doi.org/10.22048/jsat.2016.11896 Khorramdel, S., Gheshm, R., Amin Ghafori,A., & Esmaielpour , B. (2014). Evaluation of soil texture and superabsorbent polymer impacts on agronomical characteristics and yield of saffron. Journal of saffron Research, 1(2),120-135. In Persian whit English Summery. https://jsr.birjand.ac.ir/article_1555.html Konings, A.G., Williams, A.P., & Gentine, P., (2017). Sensitivity of grassland productivity to aridity controlled by stomatal and xylem regulation. Nature Geoscience 10 (4), 284–288. https://doi.org/10.1038/ngeo2903 Koozehgaran, S., Mousavi Baygi, M., Sanaeinejad, S, H., & Behdani, M.A. (2011). Study of the minimum, average and maximum temperature in South Khorasan to identify relevant areas for Saffron cultivation using GIS. Journal of Water and Soil. 25(4), 892-904. In Persian whit English Summery. https://doi.org/10.22067/jsw.v0i0.10257 Mollafilabi, A., Davari, K. & Amini Dehaghi, M. (2021). Saffron yield and quality as influenced by different irrigation methods. Scientia Agricola, 78(1), 1-7. In Persian whit English Summery. https://doi.org/10.1590/1678-992X-2019-0084 Nekouie, N., Behdani, M.A & Khashei-Siuki, A., (2014). Predicting saffron yield from meteorological data using expert system, Razavi and South Khorasan Provinces . Journal of Saffron Research.2(1),15-33. In Persian whit English Summery. https://doi.org/10.22077/jsr.2015.326 Pierce, W., Westerling, A.L., & Oyler, J., (2013). Future humidity trends over the western UnitedStates in the CMIP5 global climate models and variable infiltration capacity hydrologicalmodeling system. Hydrology and Earth System Sciences. 17, 1833–1850. https://doi.org/10.5194/hess-17-1833-2013 Qiu, R.J., & Katul, G.G., (2020). Maximizing leaf carbon gain in varying saline conditions: an optimization model with dynamic mesophyll conductance. The Plant Journal, 101 (3). 543–554. https://doi.org/10.1111/tpj.14553 Rawson, H.M., Begg, J.E., & Woodward, R.G., (1977). The effect of atmospheric humidity on photosynthesis, transpiration and water use efficiency of leaves of several plant species. Planta 134, 5–10. https://doi.org/10.1007/BF00390086 Redsma, P., Lansink, A., & Ewert, F. (2009). Economic impacts of climatic variability and subsidies on european agriculture and observed adaptition strategies. Journal of Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change, 14. 35-59. http://dx.doi.org/10.1007/s11027-008-9149-2 Sellin, A., Taneda, H., & Alber, M., (2019). Leaf structural and hydraulic adjustment withrespect to air humidity and canopy position in silver birch (Betula pendula). Journal of Plant Research, 132, 369–381. https://doi.org/10.1007/s10265-019-01106-w Skurichina, M., & Duin, R.P., (2002). Bagging, boosting and the random subspace method for linear classifiers. Pattern Analysis & Applications 5 (2), 121–135. http://dx.doi.org/10.1007/s100440200011 van Wijngaarden, W.A., & Vincent, L.A., (2004). Trends in relative humidity in Canada from1953–2003. Bull. Am. Meteorological Service of Canada . 4633–4636. Wada, Y., & Bierkens, M.F.P., (2014). Sustainability of global water use: pastreconstruction and future projections. Environmental Research Letters, 9(10): 104003. http://dx.doi.org/10.1088/1748-9326/9/10/104003 Wang, J., Raza, A., Hu, Y., Buttar, N.A., Shoaib, M., Saber, K., & Ray, R.L. (2022). Development of monthly reference evapotranspiration machine learning models and mapping of Pakistan a comparative study. Water. 14 (10), 1666. https://doi.org/10.3390/w14101666 Yuan, W., Zheng, Y., Piao, S., Ciais, P., Lombardozzi, D., Wang, Y., & Yang., S. (2019). Increased atmospheric vapor pressure deficit reduces global vegetation growth. Science Advances., 5(8). https://doi.org/10.1126/sciadv.aax1396 Zhang, D., Du, Q., Zhang, Z., Jiao, X., Song, X., & Li, J. (2017). Vapour pressure deficit control in relation to water transport and water productivity in greenhouse tomato production during summer. Scientific Reports-Nature, 7(1), 43461. http://dx.doi.org/10.1038/srep43461 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 71 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 10 |