تقنية الطيف المرئي والقريب من تحت الأحمر هي وسيلة فعالة لتقدير كمية الفوسفور القابل للاستخدام في التربة بشكل كمي، ولكن عند استخدام نموذج مبني على بيانات طيفية مأخوذة من منطقة ما في مناطق أخرى قد تنخفض دقة التنبؤ ويحدث فشل في النموذج. قامت هذه الدراسة باستخدام عينات التربة من جنوب آنهوي كمجال المصدر، وعينات التربة من شمال آنهوي كمجال الهدف، وباستخدام طريقة التعلم التحويلي تم بناء نموذج للتنبؤ بغرض تحسين دقة نموذج التنبؤ بالفوسفور القابل للاستخدام في التربة، كما قورنت دقة النموذج قبل وبعد التحويل. أظهرت النتائج أن نموذج منطقة جنوب آنهوي لا يمكن استخدامه مباشرة في شمال آنهوي بسبب فشل النموذج، حيث كانت معامل التحديد (R2) والخطأ النسبي للتحليل (RPD) للنموذج -0.19 و0.92 على التوالي، ومربع جذر خطأ التنبؤ (RMSEP) 1.04؛ أما النموذج المبني في شمال آنهوي ذو حجم عينة صغير فدقته ليست عالية، وكان R2 وRPD على التوالي 0.61 و1.60، وRMSEP 0.60؛ أما النموذج المبني باستخدام تحليل المكونات التحولية (TCA) مع تضمين بعض عينات شمال آنهوي فقد حسّن بشكل كبير دقة التنبؤ لعينات شمال آنهوي، حيث ارتفع R2 وRPD إلى 0.79 و2.18 على التوالي، وانخفض RMSEP إلى 0.44. ويشير ذلك إلى أن طريقة TCA يمكنها تطبيق نموذج التنبؤ بالفوسفور القابل للاستخدام من جنوب آنهوي على شمال آنهوي، مما يحسن دقة النموذج ويخفض التكاليف، ويوفر أفكارًا جديدة للتطبيق الواسع لنماذج التنبؤ بالفوسفور القابل للاستخدام في التربة.

التعلم التحويلي;تحليل المكونات التحويلية;الفوسفور القابل للاستخدام في التربة;الطيف المرئي والقريب من تحت الأحمر