زراعت و فناوری زعفران

چکیده مدل‌سازی گروهی به‌عنوان یک مقوله نوظهور در بسیاری از رشته‌های مهندسی به‌خصوص زمینه‌های مختلف مهندسی آب در حال گسترش است. تخمین دقیق نیاز آبی زعفران به عنوان محصول راهبردی شرق کشور یکی از مهم‌ترین اقدامات تأثیرگذار در برنامه‌ریزی منابع آب منطقه خواهد بود. از این‌رو، این پژوهش اقدام به بررسی عملکرد مدل‌سازی گروهی در بهبود مدل‌سازی نیاز آبی زعفران در منطقه بیرجندِ استان خراسان جنوبی کرد. داده‌های واقعی نیاز آبی زعفران در سال دوم کشت در گام نخست در محل آزمایشگاه لایسی‌متری دانشگاه بیرجند جمع‌آوری شد. مدل‌سازی نیاز آبی زعفران با استفاده از داده‌های اقلیمی و نیاز آبی زعفران در بستر ماشین یادگیری درخت تصمیم انجام شد. همچنین، از دو روش Boosting و Bagging جهت ارتقای نتایج مدل درخت تصمیم استفاده شد. به‌منظور کمی کردن اثر مدل‌سازی گروهی آزمون‌های مقایسه‌ای متعددی نظیر شاخص‌های ارزیابی (RMSE و MAE)، مقایسه توزیع پراکنش داده‌ها (تحلیل وایولین Violin assessment)، ارزیابی کم/بیش تخمینی، مقایسه سری زمانی و تحلیل بهبود خطا استفاده شد. نتایج نشان داد که علی‌رغم دقت و کارایی نسبی مدل درخت تصمیم در شبیه‌سازی نیاز آبی زعفران، امکان بهبود نتایج همچنان وجود دارد. همچنین، نتایج اثبات کرد که مدل‌سازی گروهی ظرفیت بالقوه‌ی خوبی در زمینه ارتقای نتایج دارد. به‌طوری‌که یادگیری گروهی بانظارت (Boosting) دقت مدل درخت تصمیم را بیش از 30 درصد بهبود بخشید (کاهش قدر مطلق خطا از 36 میلی‌متر به 65/23 میلی‌متر) و این موضوع عامل کاهش RMSE را از 44/0 میلی‌متر به 07/0 میلی‌متر شد. علاوه‌بر این، نتایج آزمون‌های مقایسه‌ای تأیید کرد که خروجی تولید شده توسط روش Boosting از کیفیت بسیار بهتری نسبت به خروجی مدل درخت تصمیم و روش Bagging برخوردار است.

چکیده تغییرات اقلیمی و پدیده‌هایی از جمله خشکسالی در میزان عملکرد محصولات کشاورزی موثر هستند. یکی از راهکارهای مقابله با این پدیده‌ها، جایگزینی مدیریت ریسک به جای مدیریت بحران است، به­طوری­که با ارزیابی ریسک، قبل از وقوع بحران، میزان خسارت‌ها به حداقل می‌رسد. در این پژوهش نیز در جهت کاهش خسارت‌های ناشی از خشکسالی به­عنوان پدیده‌ای طبیعی و غیر قابل کنترل، بر روی محصول زعفران، به ارزیابی ریسک خشکسالی با استفاده از روش شبیه‌سازی مونت­کارلو پرداخته شد. شاخص خشکسالی بارش استاندارد شده (SPI) ماهانه و میانگین دمای ماهانه به عنوان متغیرهای مستقل در تابع توزیع عملکرد محاسبه می‌شود. با کمک روش فراابتکاری شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، ارتباط بین متغیرهای مستقل (دما و SPI) و متغیر وابسته (عملکرد محصول زعفران) برقرار می‌شود. سپس داده‌‌ی تصادفی از متغیرهای مستقل ساخته می‌شود و با شبکه عصبی مصنوعی آموزش یافته، 2000 عملکرد شبیه‌سازی شده تولید می‌گردد. انتخاب یک ایستگاه مرجع و با استفاده از توزیع تجمعی به دست آمده، عامل ریسک محاسبه شد و با رسم نمودار عامل ریسک-عملکرد استاندارد، ریسک نسبی ایستگاه‌های مورد مطالعه بررسی شده است. نتایج به­دست آمده از این پژوهش نشان داد که بیشترین سال‌های مورد مطالعه در محدوده نرمال قراردارند و فراوانی خشکسالی در چهار ایستگاه خراسان جنوبی دو برابر ایستگاه‌های مورد مطالعه در خراسان رضوی می‌باشد. همین­طور شبکه عصبی مصنوعی با ضریب همبستگی 85/0 توانست به خوبی عملکرد را پیش‌بینی نماید. در پایان بر اساس نتایج به­دست آمده از نمودار ریسک-عملکرد استاندارد، ایستگاه‌های قاین، بیشترین و نهبندان کمترین ریسک نسبی نسبت به ایستگاه مرجع (تربت­حیدریه) را  داشتند.

چکیده شهرستان تربت‌حیدریه واقع در استان خراسان رضوی به‌عنوان بزرگ‌ترین تولیدکننده زعفران در جهان مطرح می‌باشد. با توجه به تأثیر عوامل محیطی گوناگون بر رشد و عملکرد محصول زعفران، فرآیند سنجش تناسب اراضی برای کشت آن مستلزم استفاده از اطلاعات جامع و متنوع مکانی و توصیفی است. در این تحقیق ابتدا شرایط کشت زعفران مورد مطالعه دقیق قرارگرفت و نواحی مستعد کشت زعفران با استفاده از نقشه‌های سطوح ارتفاعی، شیب، خصوصیات خاک و آب و برخی فاکتورهای اقلیمی تأثیرگذار در کشت زعفران از جمله آستانه‌های دمایی مؤثر، بارندگی و ساعات آفتابی شناسایی شدند. بدین منظور از روش تحلیل سلسله مراتبی فازی (FAHP) استفاده شد و به کمک محیط نرم‌افزاری Arc GIS مدل‌سازی و تحلیل فضایی اطلاعات صورت گرفت و بر اساس آن اراضی شهرستان تربت‌حیدریه از نظر قابلیت کشت زعفران ارزیابی و پهنه‌بندی شد. با دقت در نقشه‌ نهایی، حدود 43 درصد از مساحت منطقه که عمدتاً در نواحی مرکزی شهرستان تربت حیدریه قرار دارند، از بالاترین قابلیت برای کشت زعفران برخوردار می‌باشند. جهت ارزیابی نتایج به‌دست‌آمده و اطمینان از صحت اطلاعات نقشه‌های نهایی، عملکرد گیاه و کیفیت محصول با اطلاعات به‌دست‌آمده از نقشه نهایی مقایسه شد و صحت نتایج به‌دست‌آمده تأییدگردید که نشان‌دهنده کارآیی روش‌ تحلیل سلسله مراتبی فازی در سنجش قابلیت اراضی برای کشت زعفران می‌باشد.