摘要：

知道可交换的钠百分比（ESP.）在碳化钠或盐水土壤中的变化及其值对于估计土壤修正和更好的土地管理的数量至关重要。ESP.从阳离子交换能力计算（CEC.),自CEC.测量困难且耗时，ESP.计算昂贵并受错误。因此，呈现估计方法ESP.间接地，通过易于使用的指数更有效和经济。本研究对伊朗东南部锡斯坦平原的296个土壤样品进行了采集和分析。土壤ESP.通过使用人工神经网络预测，包括径向基函数（RBFN）和多层Perceptron（MLP）和自适应神经模糊推理系统（ANFIS），以及与逐步线性回归方法相比的结果。结果表明，线性回归模型以估计而表现不佳ESP.（R.²≤0.58，均方根误差(RMSE.）≥4.31）。应用更少的输入（电导率（电导率）EC.),ph），ANFIS显示出更好的结果（R.²= 0.80，RMSE.= 2.34），同时增加输入（粘土和有机碳）的准确性（R.²= 0.82，RMSE.= 4.20）。使用更多输入，RBFN与其他方法相比，RBFN更好的性能（R.²= 0.83，RMSE.= 2.85）。使用连接权重方法的灵敏度分析表明EC.那ph，粘土百分比和批量密度是最重要的变量，以便解释ESP.分别在该地区的变异性。通常，考虑到评估标准和模型的使用变量的数量，ANFIS（与EC.和ph作为输入）是最合适的估计方法ESP.在西斯坦平原。