N2 -考虑到钠吸附比(SAR)对生长植物的重要意义，其预测对灌溉水质管理至关重要。利用人工神经网络(ANN)对伊朗西北部库尔德斯坦切尔盖齐河的SAR进行了预测。本研究将神经网络的多层感知器(MLP)应用于库尔德斯坦省水局1998-2009年收集的月平均数据。MLP网络的输入参数为pH、流量、硫酸盐、钠、钙、氯、镁和碳酸氢盐，输出为SAR的预测值。结果表明，实际SAR值与预测SAR值的相关系数为0.976，表明模型的准确性是可以接受的。该模型利用输入参数对同月SAR进行预测。灵敏度分析表明，SAR的预测仅受pH和钙的影响。总的来说，人工神经网络的MLP可以应用于SAR的预测，SAR是农业必需的参数比值。JF - Current World Environment JA - VL - 22 IS - 24 UR - www.a-i-l-s-a.com/article/421/ SP - EP - PB - M3 - 10.12944/CWE.8.2.02 ER -