تفکیک ویژگی‌های موثر خاک بر منحنی مشخصه رطوبتی با استفاده از درخت تصمیم‌گیری - سمیرا مصری; شجاع قربانی; حسین شیرانی; ابوالقاسم کامکار روحانی; حمیدرضا متقیان (مدیریت خاک و تولید پایدار)
سابقه و هدف: تکنیک‌های محاسباتی نرم‌ در دهه‌های اخیر به‌طور وسیعی در تحقیقات علمی و مسائل مهندسی مطالعه و به‌کار برده شده‌اند. از آنجایی‌که اندازه‌گیری ویژگی‌های هیدرولیکی با روش‌های مستقیم آزمایشگاهی دشوار، زمانبر و هزینه‌بر است و روش‌های جایگزینی را می‌طلبد که بتوان با صرف هزینه و زمان کمتری آن را از روی داده‌های زودیافت خاک برآورد نمود. روش‌های ناپارامتریک از روش‌های نوین برآورد ویژگی‌های هیدرولیکی خاک همانند منحنی مشخصه رطوبتی خاک می‌باشند. این پژوهش به منظور مطالعه کارایی روش ناپارامتریک درخت تصمیم‌گیری برای تفکیک ویژگی‌های موثر در تخمین پارامترهای منحنی مشخصه رطوبتی خاک انجام شد. مواد و روش‌ها: بدین منظور، 72 نمونه خاک از مناطق مختلف زیرحوزه مرغملک واقع در شهرستان شهرکرد از عمق 0- 20 سانتی‌متری جمع‌آوری و برخی ویژگی‌ها مانند پ‌هاش، شوری، رطوبت اشباع، کربنات کلسیم معادل، ماده آلی، فراوانی نسبی ذرات، چگالی، میانگین وزنی قطر خاکدانه خشک و مرطوب، میانگین هندسی و انحراف معیار هندسی قطر ذرات خاک اندازه‌گیری شدند. هم‌چنین، منحنی مشخصه رطوبتی در مکش‌های صفر، 1، 3، 5 ،10، 30، 50، 500،100، 1000، 1500 کیلو-پاسکال تعیین گردید و بر مدل ون‌گنوختن برازش داده شد. متغیرهای ورودی در دو سناریو (سناریو اول: پ‌هاش، EC، درصد شن و رس، ماده آلی، کربنات کلسیم، میانگین وزنی قطر خاکدانه خشک و مرطوب، چگالی و رطوبت اشباع و سناریو دوم: پ-هاش،EC، میانگین هندسی قطر ذرات، انحراف معیار هندسی قطر ذرات، ماده آلی، کربنات کلسیم، میانگین وزنی قطر خاکدانه خشک و مرطوب، چگالی و رطوبت اشباع) به نرم‌افزار MATLAB معرفی و به وسیله درخت تصمیم‌گیری و تخمین‌گرهای خطای اعتبار‌سنجی متقاطع و بازجایگزینی مدل‌سازی شدند. معیارهای ارزیابی در مدل‌سازی شامل ضریب تبیین، جذر میانگین مربعات خطا و درصد میانگین مربعات خطا بود.یافته‌ها: نتایج به‌دست آمده از مدل‌سازی با درخت تصمیم‌گیری نشان داد که مهم‌ترین عامل موثر بر رطوبت در مکش نقطه پژمردگی (PWP) رطوبت اشباع و رس می‌باشند. در هر دو سناریو متغیر هدف PWP بیشترین میزان همبستگی (به ترتیب (88/0) و (91/0)) و کمترین میزان خطا را بین سایر متغیرها داشت، و پس از آن ظرفیت زراعی دارای بیشترین میزان همبستگی (86/0) در سناریو دوم بود. متغیر هدف nنیز بیشترین میزان خطا وα کمترین همبستگی را در دو سناریو داشت. به طور کلی سناریو دوم با جایگزینی میانگین هندسی و انحراف معیار قطر ذرات با درصد رس و شن عملکرد بهتری نسبت به سناریو اول داشت. آنالیز حساسیت نشان داد که رطوبت PWP به پ‌هاش و چگالی، کربنات کلسیم و ماده آلی و رطوبت ظرفیت زراعی (FC) به انحراف معیار هندسی و میانگین وزنی قطر خاکدانه مرطوب بیشترین حساسیت را داشتند. نتیجه‌گیری: به طور کلی مدل‌سازی در هر دو سناریو موفق بود، اما با جایگزینی میانگین هندسی و انحراف معیار قطر ذرات به جای درصد رس و شن عملکرد بهتری در برآورد متغیرهای منحنی مشخصه رطوبتی در سناریو دوم به وجود آمد.