مدیریت مخاطرات محیطی

مدیریت مخاطرات محیطی

مدل‌سازی دمای نقطۀ شبنم بر پایۀ الگوریتم‌های یادگیری ماشین

نوع مقاله : پژوهشی کاربردی

نویسنده
عضو هیأت علمی مؤسسۀ تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی. کرج. ایران
10.22059/jhsci.2026.423021.958
چکیده
یکی از مهم‌ترین کاربردهای دمای نقطۀ شبنم در کشاورزی، پیش‌بینی سرمازدگی تابشی است. پیش‌بینی دقیق و به‌موقع سرمازدگی تابشی از اهمیت زیادی در مدیریت خسارت‌ها برخوردار است. وقوع سرمازدگی تنها به دمای هوا وابسته نیست و متغیرهای مرتبط با وضعیت رطوبتی جو نیز در شکل‌گیری آن نقش دارند. این پژوهش با هدف ارزیابی پیش‌بینی کوتاه‌مدت دمای نقطۀ شبنم و بررسی اثر ویژگی‌های هواشناسی- فیزیکی بر عملکرد مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین با داده‌های هواشناسی شهر تهران انجام گرفت. متغیرهای دمای هوا، رطوبت نسبی هوا و دمای نقطۀ شبنم، متغیرهای ورودی در نظر گرفته شدند. همچنین فشار بخار اشباع، فشار بخار واقعی، کسری فشار بخار و اختلاف دمای هوا از دمای نقطۀ شبنم به‌عنوان ویژگی‌های فیزیکی به مدل‌ها افزوده شدند. هفت الگوریتم یادگیری ماشین شامل ریج، رگرسیون بردار پشتیان، نزدیک‌ترین همسایه، جنگل تصادفی، درختان فوق تصادفی، رگرسیون تقویتی گرادیانی و XGBoost در دو افق زمانی پیش‌بینی شش و دوازده‌ساعته ارزیابی و عملکرد آنها با مدل پایه مقایسه شد. بر اساس نتایج، با استفاده از ویژگی‌های هواشناسی- زمانی، مدل ریج در هر دو افق زمانی بهترین عملکرد کلی را داشت و مقادیر میانگین مطلق خطای آن برای افق زمانی شش و دوازده‌ساعته، به‌ترتیب 19/2 و 76/2 درجۀ سلسیوس و ریشۀ میانگین مربعات خطای آن به‌ترتیب 01/3 و 77/3 درجۀ سلسیوس به دست آمد. با افزودن ویژگی‌های هواشناسی- فیزیکی، مدلXGBoost در هر دو افق زمانی، از نظر کاهش خطای عددی عملکرد بهتری نشان داد؛ به‌طوری ‌که در افق زمانی شش‌ساعته، میانگین مطلق خطا و ریشۀ میانگین مربعات خطای به‌ترتیب 14/2 و 03/3 درجۀ سلسیوس و در افق زمانی دوازده‌ساعته، میانگین مطلق خطا و ریشۀ میانگین مربعات خطای به‌ترتیب 61/2 و 62/3 درجۀ سلسیوس داشت. مدل رگرسیون بردار پشتیان در برآورد 6 ساعت پیش ‌رو با امتیاز F1 برابر 911/0 و شاخص موفقیت بحرانی برابر با 837/0 و مدل ریج در برآورد 12 ساعت پیش ‌رو با امتیاز F1 برابر با 878/0 و شاخص موفقیت بحرانی برابر با 783/0 عملکرد مطلوب‌تری داشتند. همچنین افزایش افق زمانی پیش‌بینی از 6 به 12 ساعت، موجب کاهش دقت در همۀ مدل‌ها شد. مقایسۀ مدل‌ها با مدل پایه نیز نشان داد که مدل‌های مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین توانایی بهبود پیش‌بینی دمای نقطۀ شبنم را دارند. یافته‌ها نشان می‌دهد که الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند چارچوب مناسبی را برای پیش‌بینی کوتاه‌مدت دمای نقطۀ شبنم به‌عنوان شاخصی برای پیش‌بینی شرایط مستعد سرمازدگی تابشی فراهم کنند.
کلیدواژه‌ها

Abdolshah, M. (2024). Identification and assessment of environmental hazards using the COCOSO technique - Excavation case: East Semnan industrial town. Environmental Hazards Management, 11 (3), 175-192. DOI: http//doi.org/10.22059/jhsci.2024.381982.840
Alizamir, M., Kim, S., Kisi, O., & Zounemat-Kermani, M. (2020). Deep echo state network: A novel machine learning approach to model dew point temperature using meteorological variables. Hydrological Sciences Journal, 65(7), 1173–1190. https://doi.org/10.1080/02626667.2020.1735639
Bazgir, S., Mohammadi, H., Sharifi, L., & Soleimani, N. (2016). Analysis of frost and freezing hazards to horticultural crops in West Azerbaijan Province. Environmental Hazards Management, 3(4), 365–378. https://doi.org/10.22059/jhsci.2016.62371
Bhakare, S., Matiu, M., Crespi, A., & Zardi, D. (2025). Spatial Downscaling of Daily Temperature Minima Using Machine Learning Methods and Application to Frost Forecasting in Two Alpine Valleys. Atmosphere, 16, 38. https://doi.org/10.3390/atmos16010038
Bhatti, S., Jeranyama, P., Kennedy, C. D., Buda, A. R., Millar, D. J., Wiegman, A. R. H., & Zalapa, J. E. (2026). Forecasting spring frost events in agriculture using machine learning: A case study from southeastern Massachusetts, United States. Smart Agricultural Technology, 13, 101720. https://doi.org/10.1016/j.atech.2025.101720
Cadenas, J. M., Garrido, M. C., Martínez-España, R., & Guillén-Navarro, M. A. (2020). Making decisions for frost prediction in agricultural crops in a soft computing framework. Computers and Electronics in Agriculture, 175, 105587. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105587
Diniz, E.S., Lorenzon, A.S., Castro, N.L.M., Marcatti, G.E., Santos, O.P., Júnir, J.C., Cavalcante, R.B.L., Fernandes-Filho, E.I., Amaral, C.H. (2021). Forecasting frost risk in forest plantations by the combination of spatial data and machine learning algorithms. Agric. For. Meteorol. 306, 108450. https://doi.org/10.1016/j. agrformet.2021.108450.      
Hand, D. J., Christen, P., & Kirielle, N. (2021). F*: an interpretable transformation of the F-measure. Machine Learning, 110(3), 451-456.https://doi.org/10.1007/s10994-021-05964-1.
Irmak, S., & Kukal, M. S. (2022). Temporal trends in agriculturally relevant climate indicators across nine agroecosystems of Turkey. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 61(6), 631–649. https://doi.org/10.1175/JAMC-D-21-0209.1
Omazić, B., Anić, M., Telišman Prtenjak, M., Kvakić, M., & Blašković, L. (2024). Analysis of different existing measurement-based methods and a new approach for frost probability detection. Agricultural and Forest Meteorology, 347, 109898. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2024.109898
Rowlandson, T., Gleason, M., Sentelhas, P., Gillespie, T., Thomas, C., & Hornbuckle, B. (2015). Reconsidering leaf wetness duration determination for plant disease management. Plant Disease, 99(3). https://doi.org/10.1094/PDIS-05-14-0529-FE Rozante, J. R.,
Song, H., Hu, Y., Lu, Y., Wang, J., Pan, Q., & Li, P. A. (2021). Review of Methods and Techniques for Detecting Frost on Plant Surfaces. Agriculture, 11, 1142. https://doi.org/10.3390/agriculture11111142
Talsma, C.J., Solander, K.C., Mudunuru, M.K., Crawford, B., & Powell, M.R. (2023) Frost prediction using machine learning and deep neural network models. Front. Artif. Intell. 5:963781. doi: 10.3389/frai.2022.963781
Tarraga, J. P., Castillo-Cara, M., Arias-Antúnez, E., & Dujovne, D. (2025). Frost forecasting through machine learning algorithms. Earth Science Informatics, 18, 183. https://doi.org/10.1007/s12145-025-01710-6
Torres-Cruz, F., Yana-Yucra, D. M., & Vilca-Solorzano, R. A. (2025). Comparative analysis of statistical, machine learning, and deep learning approaches for frost prediction in the Peruvian Altiplano. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 16(9).
Xu, J., Guga, S., Rong, G., Riao, D., Liu, X., Li, K., Zhang, J., 2021. Estimation of frost hazard for tea tree in zhejiang province based on machine learning. Agriculture 11, 607. https://doi.org/10.3390/agriculture11070607.
Yang, C., & Song, H. (2026). Short-term frost prediction during apple flowering in Luochuan using a 1D-CNN–BiLSTM network with attention mechanism. Horticulturae, 12(1), 47. https://doi.org/10.3390/horticulturae12010047
Zhang, Z., Li, P., & Wang, J. (2026). An Interpretable Machine Learning Framework for Next-Day Frost Forecasting in Tea Plantations Using Multi-Source Meteorological Data. Horticulturae, 12(3), 392. https://doi.org/10.3390/horticulturae12030392
Zhang, G., Bateni, S. M., Jun, C., Khoshkam, H., Band, S. S., & Mosavi, A. (2022). Feasibility of random forest and multivariate adaptive regression splines for predicting long-term mean monthly dew point temperature. Frontiers in Environmental Science, 10, 826165. https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.826165