تمثل ملوحة التربة، ولا سيما في ظل الري في المناطق القاحلة بشمال أفريقيا، قيدًا رئيسًا على التنمية الزراعية المستدامة وإنتاجية الأراضي، إذ تتراكم الأملاح في الترب المحيطة بالأراضي الرطبة وتتدهور خصائصها تدريجيًا، وتواجه التصنيفات التقليدية للترب الملحية في الوقت نفسه محدودية في الدقة عند التعامل مع الترب الانتقالية الواقعة بين الأصناف، ما يستدعي أطرًا رقمية أكثر دقة تجمع بين المنطق الضبابي القادر على تمثيل العضوية الجزئية في الأصناف وأساليب التعلم الآلي القادرة على التنبؤ بالمؤشرات المركبة
وتختار هذه الدراسة منطقة شط الحضنة في الجزائر ميدانًا لها، وهي أراض رطبة مصنفة ضمن اتفاقية رامسار ومتأثرة بشدة بالملوحة، لتبني إطارًا متكاملًا يصنف تربها بالمنطق الضبابي ثم يتنبأ بمؤشر الترب الملحية باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية مقارنة بالانحدار الخطي المتعدد
وتشكل الترب الانتقالية، التي تجمع خصائص صنفين متقاربين ولا تنتمي انتماءً كاملًا إلى أي منهما، تحديًا معروفًا في علوم التربة، إذ تعاملها الخرائط التقليدية معاملة أحد الصنفين فتضيع معلومات دقيقة عن خصائصها الفعلية وإمكانات استخدامها، ويقدم المنطق الضبابي معالجة أنسب لهذه الحالة لأنه يمنح كل تربة درجة عضوية في كل صنف بدلًا من الحكم القاطع، بينما توفر الشبكات العصبية الاصطناعية قدرة على التقاط العلاقات غير الخطية المعقدة بين خصائص التربة ومؤشراتها المركبة التي تعجز عنها الأساليب الخطية التقليدية، ومن هنا كان الجمع بينهما واعدًا بتصنيف أدق وتنبؤ أصدق
أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها
هدفت الدراسة إلى بحث ترب منطقة شط الحضنة وتحسين تصنيف ترب الأراضي الرطبة الملحية والتنبؤ بمؤشر الترب الملحية، فُوصّف في البداية ملفا تربة ممثلان أظهرا خصائص كيميائية تهيمن عليها أنماط كلوريد الكالسيوم وكبريتات الكالسيوم، وبناء على هذه النتائج حُللت 26 ملفًا إضافيًا بمستويات معتدلة من الجبس والحجر الجيري والأملاح الذوابة، مع ملاحظة أن العدد المحدود من الملفات يعكس تجانس المنطقة بيئيًا بحيث تُعد موقعًا تجريبيًا ممثلًا، ووُظف المنطق الضبابي لتصنيف الترب وتحديد الترب الانتقالية ودرجة عضويتها في صنف الترب الملحية ضمن فئة الكالسيسول، واستُخدم تحليل المكونات الرئيسة لكشف العوامل المتحكمة في كيمياء محلول التربة، وقورن أداء الشبكات العصبية الاصطناعية بالانحدار الخطي المتعدد في التنبؤ بمؤشر الترب الملحية
ثانيًا: أبرز النتائج
ويمكن إجمال أبرز النتائج التي توصلت إليها الدراسة في النقاط الآتية: 1- أظهرت نتائج التصنيف الضبابي أن 50 في المئة من الترب المدروسة تنتمي إلى الترب الملحية، وأن 46.15 في المئة منها كالسيسول، وأن 3.85 في المئة ترب انتقالية بين الصنفين، و2- كشف تحليل المكونات الرئيسة أن كيمياء محلول التربة تحكمها بصورة رئيسة إذابة معادن المتبخرات مثل الجبس والهاليت والأنهيدريت، وترسب الأطوار الكربونية مثل الكالسيت والأراغونيت والدولوميت، و3- حققت الشبكات العصبية الاصطناعية أداء تنبؤيًا متفوقًا بمؤشر الترب الملحية، إذ بلغ معامل التحديد 0.70 وجذر متوسط مربع الخطأ 0.17، مقارنة بمعامل تحديد بلغ 0.41 للانحدار الخطي المتعدد
ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها
تقدم الدراسة إطارًا متينًا يجمع بين المنطق الضبابي والشبكات العصبية الاصطناعية لتحسين تصنيف ترب الأراضي الرطبة الملحية، ولا سيما عبر تحديد الترب الانتقالية التي تعجز عنها التصنيفات التقليدية، بما يوفر تصنيفًا رقميًا أكثر دقة من المداخل المعتادة، ويدعم إدارة الترب المتأثرة بالملوحة في المناطق القاحلة واتخاذ قرارات أرشد بشأن استخدامات الأراضي الزراعية ومعالجة تدهورها في بيئات مشابهة بشمال أفريقيا وغيرها، ويمكن أن تسهم الخرائط الرقمية الناتجة في تحديد أولويات الاستصلاح وتوجيه مشروعات الري والصرف في المناطق المتأثرة بالملوحة بفاعلية أكبر، ويظل التحقق الميداني المستمر ضروريًا لمعايرة هذه النماذج مع تراكم بيانات جديدة من الحقول والمختبرات
وخلاصة القول إن دمج المنطق الضبابي بالشبكات العصبية الاصطناعية يوفر أداة دقيقة لتصنيف الترب الملحية والتنبؤ بمؤشرها، ويعزز فهم العوامل المعدنية المتحكمة في كيمياء محلول التربة في الأراضي الرطبة القاحلة، ويقدم نموذجًا قابلًا للتعميم الحذر على مناطق مماثلة
المصدر الأصلي: https://www.mdpi.com/2071-1050/17/17/7798
DOI: 10.3390/su17177798