التنبؤ بانتاجية التربة نتيجة اضافة المواد العضوية باستخدام الشبکات العصبية

أستخدام نموذج الشبکات العصبية الاصطناعية (ANN) للتنبؤ ببعض خواص التربة الطبيعية (الکثافة الظاهرية، الماء الميسر، معدل الرشح) وانتاجية التربة من السبانخ وکفاءة استخدام المياه. تم استخدام ثلاث انواع مختلفة من المادة العضوية (مخلفات المدن، مخلفات المزرعة، الکمبوست) بثلاث معدلات اضافة (10، 15، 20 طن/فدان) لکل معاملة. استخدمت الشبکة العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات ذات التغذية الامامية حيث تتکون من 8 عصبونات فى طبقة المدخلات، 10 عصبونات فى الطبقة المختفية الاولى، 20 عصبونات فى الطبقة المختفية الثانية و 5 عصبونات فى طبقة المخرجات وتم تدريبها بطريقة التعليم الخلفية. تم تعليم وتدريب واختبار الشبکة العصبية الاصطناعية بمشاهدات من الدرسات السابقة (668 مشاهدة للتدريب و223 مشاهدة للاختبار). کانت المدخلات للشبکة العصبية الاصطناعية هى (نسبة الرمل، نسبة السلت، نسبة الطين، مخلفات المدن، مخلفات المزرعة، الکمبوست، ملوحة مياه الرى، کمية المياه المضافة). وکانت مخرجات الشبکة العصبية الاصطناعية هى (الکثافة الظاهرية، الماء الميسر، معدل الرشح، انتاجية التربة من السبانخ، کفاءة استخدام المياه). تم التحقق من کفاءة الشبکة العصبية الاصطناعية فى التنبؤ باستخدام بيانات التجربة الحقلية التى اجريت فى منطقة السادات بمحافظة المنوفية (بيانات لم يسبق للشبکة العصبية الاصطناعية التعرض لها من قبل) وذلک باستخدام جذر متوسط الخطأ التربيعى ومعامل الا رتباط. وکانت قيم جذر متوسط الخطأ التربيعى بين القيم المقاسة من التجربة الحقلية والقيم المتنبأ بها من الشبکة العصبية الاصطناعية لکلا من الکثافة الظاهرية، الماء الميسر، معدل الرشح، انتاجية التربة من السبانخ، کفاءة استخدام المياه کانت 0.00909 ميجاجرام/م³، 0.10528%، 0.23878 مم/ساعة، 14.28973 کجم/فدان، 0.26762 کجم/م³. بينما کان معامل الارتباط يساوى 0.99955، 0.99947، 0.99902، 0.99998، 0.96883 على الترتيب. يشير معامل الارتباط المرتفع للمخرجات الى التنبؤ الممتاز للشبکة العصبية الاصطناعية للقيم التى لم يسبق للشبکة التعرض لها من قبل.