تقدير بعض خصائص التربة المائية لمنطقة سهل الجفارة باستخدام تقنيات الشبكات العصبية الاصطناعية

الملخص

يعتبر التقدير المباشر لبعض خصائص التربة مكلف ويستغرق وقتاً طويلاً. وبالتالي، فإنه بالإمكان تقدير تلك الخصائص باستخدام بعض خصائص التربة المتاحة بسهولة عبر تقنية (Pedotransfer functions). فى هذه الدراسة تم تطوير عدد من نماذج (Pedotransfer functions) عبر استخدامالشبكات العصبية الاصطناعية، وذلك لتقدير بعض خواص التربة المائية من بعض خواص التربة الطبيعية، والتي يمكن إيجادها بسهولة لمنطقة سهل الجفارة. تم تجميع بيانات لعينات تربة مختلفة من عدة مواقع فى منطقة سهل الجفارة واردة فى دراسات وتقارير ومشاريع أنجزت خلال فترات سابقة. استخدمت تلك البيانات لأجل تطوير نماذج لتقدير كل من السعة الحقلية ونقطة الذبول الدائم والتوصيل الهيدروليكي التشبعي والماء الهيجروسكوبي. تم تقسيم البيانات المجمعة إلى مجموعتين. خصصت المجموعة الأولى لعملية التدريبوالمعايرة الداخلية. فيما استعملت بيانات المجموعة الثانية في اختبار نماذج الشبكات العصبية التي تم تطويرها، باستعمال بيانات لم يتم استخدامها في بناء تلك النماذج. وتم استخدمت معايير إحصائية لتقييم مدى دقة النماذج المطورة التي اشتملت على كل من متوسط الخطأ المطلق والجذر التربيعي لمتوسط الخطأ ومعامل ناش سات- كليف ومعامل التحديد وميل خط الانحدار البسيط الذي يصف العلاقة بين القيم المقاسة والقيم المتنبأ بها للخواص التي تم دراستها. أوضحت النتائج أن نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية المطورة فى هذه الدراسة لتقدير كل من السعة الحقلية ونقطة الذبول الدائم ومعامل التوصيل الهيدروليكي التشبعي والماء الهيجروسكوبي كانت دقيقة فى مرحلتي التدريب والاختبار. توصي الدراسة باستخدام نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية المطورة محلياً لتقدير كل من السعة الحقلية ونقطة الذبول الدائم ومعامل التوصيل الهيدروليكي التشبعي والماء الهيجروسكوبي لترب مناطق سهل الجفارة.

الكلمات الدالة: السعة الحقلية، نقطة الذبول الدائم، معامل التوصيل الهيدروليكي التشبعي، الشبكات العصبية الاصطناعية.