تقدير نتح ونسب المحصول للبصل باستخدام ميزانات وزن ونماذج تعلّم آلي في منطقة شبه جافة

لماذا يهم البصل واستهلاك الماء

البصل من أساسيات المطابخ ومحصول رئيسي في إيران، ومع ذلك يحتاج لكمية كبيرة من الماء في منطقة تكون فيها كل قطرة ذات قيمة. يحتاج المزارعون ومديرو المياه إلى معرفة مقدار الماء الذي تفقده حقول البصل إلى الجو بدقة ليبذلوا جهداً في الري بصورة رشيدة، وتفادي الهدر، والحفاظ على محصول جيد. جمعت هذه الدراسة قياسات ميدانية دقيقة مع نماذج حاسوبية حديثة لفهم أفضل لاستخدام البصل للماء في جزء شبه جاف من إيران.

قياس كيفية فقدان حقول البصل للماء

تفقد النباتات الماء بطريقتين رئيسيتين: من سطح التربة ومن خلال الأوراق. يُطلق على هذا الفقد مجتمعا اسم النتح. لتتبعه بدقة عالية، استخدم الباحثون أوعية وزن كبيرة مدفونة في الأرض، كل واحدة تحتوي على نباتات بصل وتربة. بتسجيل تغير الوزن مع الزمن، ومتابعة هطول المطر والري والصرف، تمكنوا من تحديد مقدار الماء الذي خرج من النظام يومياً بدقة. على مدار موسمي زراعة، استهلك محصول البصل نحو 447 مليمتر ماء في السنة الأولى و432 مليمتر في السنة الثانية، مع انخفاض طفيف في الاستهلاك في السنة الثانية بسبب الطقس الأكثر برودة.

فصل عطش النبات عن تبخر التربة

لا تمتص جذور البصل الماء فقط؛ بل يتبخر الماء مباشرة من التربة المكشوفة بين الصفوف. لفصل هذه الأجزاء، وضع الفريق أسطوانات تربة صغيرة، تُسمى ميكرو ميزانات، داخل وحدات الوزن الرئيسية. كانت هذه العينات الصغيرة تُوزن يومياً لتبيّن مقدار الماء الذي خرج من سطح التربة وحده. بطرح هذا من الفقد الكلي للماء، تمكنوا من تقدير المقدار الذي مر فعلياً عبر نباتات البصل. وجدوا أن نحو ثلث الفقد الكلي جاء من سطح التربة، بينما جاء الباقي من نتح النبات. كما تتبعوا كيف تغيرت هذه النسب على مدار الموسم، حيث كان تبخر التربة أعلى عندما كانت النباتات صغيرة وتغطية الأوراق محدودة.

أرقام بسيطة توجه الري

يعتمد المزارعون والمستشارون غالباً على نسب المحصول، عوامل بسيطة تربط الطقس المحلي بكمية الماء التي سيستخدمها محصول معين. في هذه الدراسة، حسب الفريق نسب محصول مفردة ومزدوجة للبصل تحت ظروف إيران شبه الجافة. تربط النسبة المفردة استهلاك البصل الكلي بالمرجع العشبي القياسي، بينما تقسم الشكل المزدوج التأثير بين نبات الأوراق والتربة المكشوفة. للقيمة المركبة، كانت المتوسطات 0.41 في بداية الموسم، و0.68 حول ذروة النمو، و0.51 قرب النهاية. ظل الجزء المرتبط بالأوراق أقل من القيم المبلغ عنها في بعض البلدان الأخرى، مما يعكس مساحة أوراق وارتفاع متواضعين لصنف البصل المحلي والشتاء البارد الذي أبطأ نموه.

تعليم الحواسيب على توقع استهلاك الماء

بما أن أجهزة الوزن الكبيرة مكلفة ونادرة، اختبر الباحثون أيضاً ما إذا كانت النماذج الحاسوبية تستطيع تقدير ازدياد البصل في استهلاك الماء باستخدام مقاييس شائعة للطقس والمحصول. درّبوا خمسة أنواع من نماذج التعلم الآلي على بيانات لعامين، شملت درجة حرارة الهواء، والرطوبة، وسرعة الرياح، وشدة الإشعاع الشمسي، ومساحة الورق، وارتفاع النبات. تعلمت النماذج تقليد الفقد المقاس للماء وتم اختبارها على أيام لم تُستخدم في التدريب. أعطت طريقتان قائمتان على الأشجار، الغابة العشوائية وشجرة القرار، أدق التنبؤات، تبعتهما الشبكات العصبية وانحدار الآلة الناقلة. كانت طريقة خطية أبسط، انحدار LASSO، أقل دقة، ما يشير إلى أن استهلاك البصل للماء يستجيب بطريقة معقدة وغير خطية للطقس ونمو النبات.

ما الذي يحرك استهلاك البصل للماء

من خلال النظر داخل أفضل نموذج أداءً، حدّد الفريق أي المدخلات كانت الأكثر أهمية. تصدرت مقاييس حجم النبات، مثل مساحة الورق والارتفاع، القائمة، إلى جانب صافي الإشعاع الشمسي وسرعة الرياح. بالمقابل، لعبت رطوبة الهواء دوراً أصغر في هذا السياق شبه الجاف. هذا يعني أنه للتنبؤ بالاحتياجات المائية بشكل موثوق، يساعد معرفة الطقس وليس فقط مقدار السطح الأخضر الذي يغطي المحصول في لحظة معينة.

ماذا يعني هذا للمزارعين

بالنسبة للمنتجين والمخططين في المناطق الجافة، يقدم هذا العمل أداتين رئيسيتين. أولاً، يوفر أرقاماً محلية مجربة تربط بيانات الطقس القياسية باستهلاك البصل للماء، مما يساعد على تصميم جداول ري أفضل. ثانياً، يبيّن أن نماذج التعلم الآلي المدربة جيداً يمكن أن تحل محل الأجهزة الحقلية المكلفة، طالما تتوفر بيانات أساسية عن الطقس ونمو المحصول. معاً، يمكن لهذه التقدّمات دعم استخدام أكثر كفاءة للموارد المائية النادرة مع الحفاظ على إنتاج البصل في المشاهد شبه الجافة.

الاستشهاد: Shirazi, S.H.M., Razzaghi, F. & Sepaskhah, A.R. Estimation of onion crop evapotranspiration and crop coefficients using weighing lysimeters and machine learning models in semi-arid region. Sci Rep 16, 16166 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43887-w

الكلمات المفتاحية: ري البصل, النتح, الزراعة شبه الجافة, نسب المحصول, نماذج التعلم الآلي