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J-GLOBAL ID：202202286728630126   整理番号：22A0435444

イラン南部,石灰質土壌における機械学習アルゴリズムと組み合わせた携帯型風洞を用いた風食速度の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting wind erosion rate using portable wind tunnel combined with machine learning algorithms in calcareous soils, southern Iran

著者 (6件)： Mina Monireh (Department of Soil Science, School of Agriculture, Shiraz University, Shiraz, Iran) ,  Rezaei Mahrooz (Meteorology and Air Quality Group, Wageningen University & Research, P.O. Box 47, AA, 6700, Wageningen, the Netherlands) ,  Rezaei Mahrooz (Department of Soil Science, School of Agriculture, Shiraz University, Shiraz, Iran) ,  Sameni Abdolmajid (Department of Soil Science, School of Agriculture, Shiraz University, Shiraz, Iran) ,  Ostovari Yaser (Chair of Soil Science, Research Department of Ecology and Ecosystem Management, TUM School of Life Sciences - Weihenstephan, Technical University of Munich, Freising, Germany) ,  Ritsema Coen (Soil Physics and Land Management Group, Wageningen University & Research, PO. Box 47, AA, 6700, Wageningen, the Netherlands)
資料名： Journal of Environmental Management  (Journal of Environmental Management)
巻： 304  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0435B  ISSN： 0301-4797  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 風食作用は,特にイラン南部の乾燥および半乾燥地域における土地劣化の重大な要因であり,気候変動および土地利用変化のために近年の風食作用に激しく曝露されている。本研究の主目的は,いくつかのデータマイニング手法と組み合わせた容易に測定可能な土壌特性を用いて風侵食速度(WER)を予測することであった。この目的のために,WERを,ポータブル風洞を用いて,イラン南部のFars省の異なる土地利用と土壌タイプを有する100か所で測定した。WERは多重線形回帰(MLR),サポートベクトル回帰(SVR)および決定木(DT)アルゴリズムによって容易に測定可能な土壌特性を用いて予測した。結果は,土地利用と土壌タイプがWERに有意な影響を及ぼすことを明らかにした。最も高い平均WERは,最も低い有機物(OM),最も低い浸透抵抗(PR)および最も低い凝集体平均重量直径(MWD)を有するエンティソルで観察された。最低OMとMWDの土地は,他の土地利用と比較して最も高いWERを示した。WERと容易に測定可能な土壌特性の間の関係のタイプに基づいて開発した非線形回帰モデルのR2とRMSEは,線形回帰モデルに比べてそれぞれ15%と12%改善された。列車と試験データセットの両者において,効果的な容易に測定可能な土壌特性を選択するのに用いた遺伝的アルゴリズム(GA)と結合したSVRとDTモデルは,WERを予測するためのすべての容易に測定可能な土壌特性を用いたSVRとDTモデルより高い性能を有した。統計的指標に関して,R2=0.91とRMSE=0.68gm-2s-1のSVRモデルは,WERの予測に対してMLRとDTを凌駕した。SVRとGAの組合せは,WERを予測するための適用可能な有望な方法であると結論した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  浸透 ,  *風洞 ,  土地利用 ,  気候変動 ,  土地 ,  ディシジョンツリー ,  土壌型 ,  エンティソル ,  *風食作用 ,  土壌特性 ,  遺伝的アルゴリズム ,  半乾燥地帯 ,  データマイニング
準シソーラス用語： サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 決定木 ,  ダスト放出 ,  遺伝的アルゴリズム ,  土地劣化

分類 (2件)： 環境問題  (SA01020V) ,  土地利用一般,地域制  (RD02010Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： イラン ,  石灰質土壌 ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  携帯型 ,  風洞 ,  風食 ,  予測