عنوان	استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای مدل‌سازی منابع آب زیرزمینی در دشت موسیان استان ایلام
نوع پژوهش	مقاله چاپ‌شده در مجلات علمی
کلیدواژه‌ها	پتانسیل آب زیرزمینی، مدل جنگل تصادفی، آنتروپی شانون، دشت موسیان.
چکیده	امروزه میزان برداشت از آبهای زیرزمینی بیش از میزان تغذیه آبهای زیرزمینی است که این عامل باعث افت شدید سطح سفره‌های آب زیرزمینی شده است. مراتع و جنگل‌ها بعنوان اصلی‌ترین مکان‌های تغذیه سفره‌های آب زیرزمینی محسوب می‌شوند، درحالی‌که بیشترین برداشت از این منابع در کاربری کشاورزی انجام می‌شود. هدف اصلی از پژوهش حاضر استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین شامل رگرسیون جنگل تصادفی و تابع آنتروپی شانون برای مدل‌سازی منابع آب زیرزمینی در مراتع نیمه‌خشک غرب ایران می‌باشد. برای این هدف، ابتدا لایه‌های اطلاعاتی شامل: درجه شیب، جهت شیب، ارتفاع از سطح دریا، فاصله از گسل، شکل شیب، فاصله از آبراهه، فاصله از جاده، بارندگی، لیتولوژی و کاربری اراضی تهیه شد. پس از تعیین وزن پارامترها با استفاده از تابع آنتروپی شانون و سپس تعیین طبقات آن‌ها، در محیط سامانه‌های اطلاعات جغرافیایی، از ترکیب وزن پارامترها و طبقات آن‌ها نقشه نهایی مناطق دارای پتانسیل منابع آب زیرزمینی مدل‌سازی گردید. بعلاوه، برای اجرای مدل جنگل تصادفی از نرم ­افزار R 3.5.1 و بسته randomForest استفاده شد. در تحقیق حاضر از اعتبارسنجی ضربدری k-fold برای صحت‌سنجی مدل‌ها استفاده گردید. به منظور ارزیابی کارایی مدل‌های جنگل تصادفی و آنتروپی شانون برای پتانسیل‌یابی منابع آب زیرزمینی، از شاخص­های آماری MAE، RMSE و R2 استفاده شد. نتایج ارزیابی نشان داد که مدل جنگل تصادفی با دقت (RMSE: 3.41, MAE: 2.85 R² = 0.825,) دارای دقت بالاتری نسبت به مدل آنتروپی شانون با دقت (R² = 0.727, RMSE: 4.36, MAE: 3.34) می‌باشد. یافته‌های مدل جنگل تصادفی نشان داد که قسمت زیادی از منطقه مورد مطالعه دارای پتانسیل متوسط (22/26954 هکتار) و مساحت خیلی اندکی (61/205 هکتار) بدون پتانسیل آب زیرزمینی می‌باشد. از طرفی، نتایج مدل آنتروپی شانون نشان داد که قسمت اعظمی از منطقه مورد مطالعه دارای پتانسیل متوسط (05/24633 هکتار) و مساحت خیلی اندکی (12/1502 هکتار) بدون پتانسیل آب زیرزمینی می‌باشد.
پژوهشگران	نازنین سلیمی (نفر اول)، مرزبان فرامرزی (نفر دوم)، محسن توکلی (نفر سوم)، حسن فتحی زاد (نفر چهارم)