4 نتیجه برای شمسی
سمیه شمسی محمودآبادی، فرهاد خرمالی،
جلد 15، شماره 55 - ( علوم فنون كشاورزي و منابع طبيعي، علوم آب و خاك بهار 1390 )
چکیده
به‌منظور مطالعه تأثیر کاربری‌های مختلف بر تحول و تکامل خاک، اراضی لسی شرق استان گلستان منطقه آق‌سو انتخاب شد. تعداد 6 پروفیل در کاربری‌های مرتع، جنگل طبیعی بلوط، جنگل مصنوعی سرو و زراعی حفر شد و مورد مطالعه قرار گرفت و از افق‌های مختلف تعدادی نمونه جهت مطالعات فیزیکوشیمیایی و تعدادی جهت مطالعات میکروسکوپی برداشته شد. پارامترهای فیزیکی و شیمیایی مهم همچون وزن مخصوص ظاهری ((BD، میانگین وزنی قطر خاکدانه (MWD)، کربن آلی (OC)، ظرفیت تبادل کاتیونی (CEC)، کربنات کلسیم معادل (CCE) و فسفر قابل دسترس (P) در کاربری‌ها مقایسه شد. OC، CECو MWD در کاربری زراعی خیلی پایین‌تر بودند. میزان مواد آلی در منطقه جنگلی و مرتعی به‌طور قابل ملاحظه‌ای بیشتر از اراضی زراعی بود. مطالعه تکامل پروفیل خاک نشان داد که خاک‌های جنگلی تکامل یافته‌ترند، به‌طوری که خاک‌های مناطق جنگل طبیعی تحت عنوان کلسیک آرجی زرالز طبقه‌بندی شدند و پایداری اراضی بیشتر سبب به‌وجود آمدن افق آرجیلیک با بی فابریک لکه‌ای و کریستالی در افق کلسیک زیرین شده است. ولی خاک‌های زراعی دارای تکامل کمتری بودند و تحت عنوان تیپیک کلسی زرپتز طبقه‌بندی شدند. بی فابریک خاک‌های زراعی در تمام افق‌ها کریستالیتیک بوده و نشان‌دهنده عدم آبشویی کافی کربنات و متعاقب آن عدم انتقال رس است و به دلیل فرسایش شدید افق‌های سطحی، افق غنی از آهک زیرین رخنمون نموده و مانع تکامل پروفیل شده است. خاک‌های جنگل مصنوعی و مرتع نیز دارای افق مالیک و طبقه‌بندی تیپیک کلسی زرالز بودند و از تکامل متوسطی برخوردار بودند.
بابک شاهی نژاد، عباس پارسایی، علی حقی زاده، آزاده ارشیا، زهرا شمسی،
جلد 26، شماره 3 - ( علوم آب و خاک - پاییز 1401 )
چکیده
در این پژوهش به‌منظور تخمین ابعاد هندسی کانال‌های آبرفتی پایدار شامل عرض سطح کانال (w)، عمق جریان (h) و شیب طولی (S) آنها از مدل‌های محاسبات نرم شامل مدل رگرسیون اسپلاین تطبیقی چندگانه (MARS) و مدل دسته‌بندی گروهی داده‌ها (GMDH) استفاده شد و نتایج مدل‌های توسعه داده شده با مدل شبکه عصبی چندلایه (MLP) مقایسه شد. برای توسعه مدل‌ها، پارامترهای دبی جریان (Q)، اندازه متوسط ذرات در کف و بدنه (d50) و همچنین میزان تنش برشی (t) به‌عنوان ورودی و از پارامترهای عرض سطح آب (w)، عمق جریان (h) و شیب طولی (S) به‌عنوان پارامترهای خروجی استفاده شد. مدل‌های محاسبات نرم در دو سناریو بر اساس پارامترهای خام و فرم بی‌بعد پارامترهای مستقل و وابسته، توسعه داده شدند. نتایج نشان داد که با توجه به مشخصات آماری در تخمین w بهترین عملکرد مربوط به مدل MARS است که شاخص‌های آماری دقت آن در مرحله آموزش عبارت از R2=0.902,RMSE=1.666 و در مرحله آزمایش عبارت از R2=0.844,RMSE=2.317 است. در تخمین عمق کانال، عملکرد هر دو مدل MLP و MARS تقریباً برابر است که هر دو بر اساس فرم بی‌بعد دبی جریان به‌عنوان متغیر ورودی، توسعه داده شدند. شاخص‌های آماری هر دو مدل در مرحله آموزش عبارت از و در مرحله آزمایش عبارت از است. بهترین عملکرد مدل‌های توسعه داده شده در تخمین شیب طولی کانال نیز مربوط به هردو مدل MARS و GMDH است که البته به‌صورت جزئی، دقت مدل GMDH با شاخص‌های آماری در مرحله آموزش و در مرحله آزمایش بیشتر از مدل MARS است.
بابک شاهی نژاد، عباس پارسایی، حجت الله یونسی، زهرا شمسی، آزاده ارشیا،
جلد 26، شماره 4 - ( علوم آب و خاک - زمستان 1401 )
چکیده
در پژوهش حاضر، دبی جریان در فلوم‌های حاوی نیم استوانه‌های جانبی (SMBF) تحت شرایط آزاد و مستغرق با استفاده از مدل‌های ماشین بردار پشتیان (SVM)، رگرسیون انطباقی چندمتغیره اسپلاین (MARS) و مدل شبکه عصبی مصنوعی چندلایه (MLPNN)، شبیه‌سازی و تخمین زده شد. در حالت جریان آزاد از پارامترهای بی‌بعد مستخرج از آنالیز ابعادی شامل نسبت عمق جریان در بالادست به عرض گلوگاه و نسبت انقباض (عرض گلوگاه به عرض کانال) و در حالت مستغرق علاوه بر این دو پارامتر از پارامترهای عمق پایاب به عرض گلوگاه و عمق پایاب به عمق بالادست به‌عنوان ورودی و از فرم بی‌بعد دبی جریان به‌عنوان خروجی مدل‌ها استفاده شد. نتایج نشان داد که در حالت جریان آزاد در مرحله صحت‌سنجی مدل MARS با شاخص‌های آماری 0/985= R2، 0/008=RMSE، % 0/87=MAPE و مدل SVM با شاخص‌های آماری 0/971=R2، 0/0012=RMSE، % 1/376=MAPE و مدل MLPNN با شاخص‌های آماری 0/973= R2، 0/011=RMSE، % 1/304=MAPE دبی جریان را شبیه‌سازی و پیش‌بینی کرده¬اند. در حالت مستغرق شاخص‌های آماری مدل MARS توسعه داده شده عبارت از 0/978= R2، 0/018=RMSE، % 3/6=MAPE و شاخص‌های آماری مدل SVM عبارت از 0/988= R2، 0/014=RMSE، % 4/2=MAPE و شاخص‌های آماری مدل MLPNN عبارت از 0/966= R2، 0/022=RMSE و % 5/7=MAPE هستند. در توسعه مدل‌های SVM و MLPNN به‌ترتیب از توابع کرنل شعاعی و تانژانت هایپربولیک استفاده شد.
مهدی ماجدی اصل، توحید امیدپور علویان، مهدی کوهدرق، وحید شمسی،
جلد 27، شماره 3 - ( علوم آب و خاک-پاییز 1402 )
چکیده
سرریزهای غیرخطی ضمن دارا بودن مزیت‌های اقتصادی، قابلیت عبوردهی بیشتری را نسبت به سرریزهای خطی دارند. این سرریزها با افزایش طول تاج در یک عرض مشخص، در مقایسه با سرریزهای خطی راندمان دبی بیشتر با ارتفاع آزاد کمتر را در بالادست دارند. الگوریتم‌های هوشمند به‌دلیل توانایی زیاد در کشف رابطه‌های دقیق پیچیدۀ مخفی بین پارامترهای مستقل مؤثر و پارامتر وابسته و همچنین صرفه‌جویی مالی و زمانی، جایگاه بسیار ارزشمندی بین پژوهشگران پیدا کرده‌اند. در این پژوهش عملکرد الگوریتم‌های ماشین‌بردار پشتیبان (SVM) و برنامه‌ریزی بیان ژن (GEP) در پیش‌بینی ضریب دبی سرریزهای غیرخطی قوسی به کمک 243 سری دادۀ آزمایشگاهی برای سناریو اول و 247 سری داده آزمایشگاهی برای سناریو دوم بررسی شده است. پارامترهای هندسی و هیدرولیکی استفاده شده شامل بار آبی (HT/p)، ارتفاع سرریز (P)، نسبت بار آبی کل ، زاویه سیکل قوسی (Ɵ)، زاویه دیواره سیکل(α) و ضریب دبی (Cd) است. نتایج هوش مصنوعی نشان داد که ترکیب پارامترهای (H_T/p ،α ،Ɵ و Cd) به‌ترتیب در الگوریتم‌های GEP و SVM در مرحلۀ آموزش مربوط به سناریو اول (سرریز کنگره¬ای با زاویۀ دیوارۀ سیکل 6 درجه) به‌ترتیب برابر است با (0/9811=R2)، (RMSE=0/02120)، (DC=0/9807)، (R2=0/9896)، (RMSE=0/0189)، (DC=0/9871). (در سناریو دوم (سرریز کنگره‌ای با زاویۀ دیوارۀ سیکل 12 درجه) به‌ترتیب برابراست با (0/9770=R2)،(RMSE=0/0193)، (DC=0/9768) و (9908/0=R2)، (RMSE=0/0128)، (DC=0/9905) که در مقایسه با دیگر ترکیب‌ها منجر به بهینه‌ترین خروجی شده است که نشان‌دهنده دقت بسیار مطلوب هر دو الگوریتم در پیش‌بینی ضریب دبی سرریز غیرخطی قوسی است. نتایج آنالیز حساسیت نشان داد که پارامتر مؤثر در تعیین ضریب دبی سرریز غیرخطی قوسی در GEP و هم در SVM پارامتر نسبت بار آبی کل (HT/p) است. مقایسه نتایج این پژوهش با سایر پژوهشگران نشان می‌دهد که شاخصه‌های ارزیابی برای الگوریتم‌های GEP و SVM پژوهش حاضر نسبت به سایر پژوهشگران برآورد بهتری دارند.
