تعداد نشریات | 27 |
تعداد شمارهها | 364 |
تعداد مقالات | 3,223 |
تعداد مشاهده مقاله | 4,740,479 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,237,933 |
پیشبینی رواناب به کمک روشهای آماری، هوش مصنوعی و مدلهای هواشناسی (مطالعة موردی: سد امیرکبیر) | ||
مدل سازی و مدیریت آب و خاک | ||
مقاله 13، دوره 4، شماره 2، 1403، صفحه 105-120 اصل مقاله (1.87 M) | ||
نوع مقاله: مطالعه موردی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22098/mmws.2023.12217.1210 | ||
نویسندگان | ||
سمانه پورمحمدی* 1؛ صدیقه انوری2 | ||
1دکتری، کارشناس فنی شرکت آب و نیروی ایران، تهران، ایران | ||
2استادیار گروه اکولوژی، پژوهشگاه علوم و تکنولوژی پیشرفته و علوم محیطی، دانشگاه تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفته، کرمان، ایران | ||
چکیده | ||
پیشبینی جریان رودخانه یکی از مهمترین مسائل هیدرولوژیکی است که برای مدیریت سیلاب بسیار مهم است. مقادیر دبی عبوری رودخانه را میتوان از روشهای متعددی برآورد نمود که هر یک از روشها دارای نقاط ضعف و قوتی هستند. در خصوص مدلهای بارش-رواناب بهدلیل عکسالعمل غیرخطی یک حوزة آبخیز به رویداد باران مسأله بسیار پیچیده میشود. علاوهبر این بهدلیل تغییرات مکانی بارش در یک حوزة آبخیز این پیچیدگی بیشتر نیز میشود. در این پژوهش به بررسی مدل بارش-رواناب به کمک روشهای آماری و رگرسیون چندمتغیره پرداخته شد. هدف پژوهش حاضر، پیشبینی جریان ورودی به سد امیرکبیر با استفاده از روشهای رگرسیون چندمتغیره و روشهای هوش مصنوعی (AI) شامل مدل شبکة عصبی مصنوعی (ANN) است. بدینمنظور از آمار هفت سالة جریان رودخانة کرج (1395-1401) بهصورت روزانه استفاده شد. در همین راستا، تقسیمبندی دادههای بارش در فصول مختلف سال صورت گرفت و بهمنظور بررسی ایستگاههای بارانسنج مناسب از روش تحلیل خوشهای استفاده شد تا ایستگاههای مناسب بهمنظور ورود به مدل انتخاب شود. لازم به ذکر است تلفیق روشهای آماری و مدل شبکة عصبی با مدلهای پیشبینی هواشناسی از نوآوریهای پژوهش حاضر است. نتایج ارزیابی عملکرد مدلها با شاخصهایی همچون ضریب تبیین (R2)، میانگین قدر مطلق خطا (MAE) و ریشة میانگین مربعات خطا (RMSE)، نشان داد که مدل ANN در هر دو مرحلة واسنجی (آموزش) و صحتسنجی (آزمایش) عملکرد بهتری نسبت به مدل رگرسیون چندمتغیره داشته است. شاخصهای دقت مدل برای مرحلة آموزش مدل ANN برابر 77/0=R2 و 27/0=RMSE مترمکعب بر ثانیه بوده است. در حالیکه این شاخصها برای مرحلة آزمایش برابر با 87/0=R2 و 46/0=RMSE مترمکعب بر ثانیه است که حاکی از عملکرد بهتر مدل ANN بوده است. نتایج نشان داد که مدل واسنجی شده بهمنظور پیشبینی رواناب با استفاده از مدلهای هواشناسی کاربردی بوده و دقت قابلقبولی دارد. | ||
کلیدواژهها | ||
پیشبینی جریان؛ شبکة عصبی مصنوعی؛ مدلهای رگرسیون؛ سد امیرکبیر | ||
مراجع | ||
References Alvisi, S., Mascellani, G., Franchini, M., & Bardossy, A. (2006). Water level forecasting through fuzzy logic and artificial neural network approaches. Hydrology and Earth System Sciences, 10(1), 1-17. doi:10.5194/hess-10-1-2006, 2006. Anvari, S., Moghaddasi, M., & Bagheri, M.H. (2023). Drought mitigation through a hedging-based model of reservoir-farm systems considering climate and streamflow variations. Theoretical and Applied Climatology, 152, 723–737. doi:10.1007/s00704-023-04402-7 Anvari, S., Rashedi, E., & Lotfi, S. (2022). A coupled metaheuristic algorithm and artificial intelligence for long-lead stream flow forecasting. International Journal of Optimization in Civil Engineering, 12(1), 91-104. http://ijoce.iust.ac.ir/article-1-506-en.html ASCE Task Committee on Application of Artificial Neural Networks in Hydrology, (2000). Artificial neural networks in hydrology, I: preliminary concepts. Journal of Hydrologic Engineering, 5(2), 115-123. https://www.ars.usda.gov/ARSUserFiles/50701000/cswq-0332-hjelmfelt.pdf Azarpira, F., & Shahabi, S. (2021). Evaluating the capability of hybrid data-driven approaches to forecast monthly streamflow using hydrometric and meteorological variables. Journal of Hydroinformatics, 23(6), 1165-1181. doi:10.2166/hydro.2021.105 Bani Naeimeh, S., Lashkari, H., Ghorbanian, J., & Morshedi, J. (2023). Synoptic analysis of extremely heavy rains and its effect on the peak discharge of Dez river floods (floods of 1993 and 2005). Water and Soil Management and Modeling, 3(3), 37-55 doi:10.22098 Coulibaly, P., Anctil, F., & Bobée, B. (2000). Daily reservoir inflow forecasting using artificial neural networks with stopped training approach. Journal of Hydrology, 230(3-4), 244-257. doi:10.1016/S0022-1694(00)00214-6 Mirzania, E., Malek Ahmadi, H., Yadegar Shahmohammadi, Y., & Ebrahimzadeh, A. (2021). Impact of wavelet on accuracy of estimated models in rainfall-runoff modeling (Case study: Sufichay). Water and Soil Management and Modeling, 1(3), 67-79 doi:10.22098/mmws.2021.9335.1035. [In Persian] Moghaddasi, M., Anvari, S., & Akhondi, N. (2022). A trade-off analysis of adaptive and non-adaptive future optimized rule curves based on simulation algorithm and hedging rules. Theoretical and Applied Climatology, 148(1-2), 65-78. doi:10.1007/s00704-022-03930-y Momeneh, S. (2022). Performance comparison of Artificial Intelligence models with IHACRES model in daily streamflow modeling. Water and Soil Management and Modeling, 2(3), 1-16 doi:10.22098/mmws.2022.9972.1076 [in Persian]. MahdiNasab, M., Negaresh, H., & Tavousi, T. (2015). Modeling of rainfall-runoff Kashkan River catchment based on statistical models. Geography and Environmental Planning: 26(2), 67-84 dor:20.1001.1.20085362.1394.26.2.5.6 [In Persian]. Poormohammadi S., & Javadianzadeh, M.M. (2018). Comparing the efficiency of artificial intelligence methods and the HEC-HMS conceptual model in estimating the increase in resources due to cloud fertilization. The 7th National Conference on Water Resources Management of Iran, Yazd, Iran, Pp1-10. [In Persian]. Rezai Haruni, A., Zare Bidaki, R., & Pourmohammadi, S., (2021) Predicting the effect of cloud seeding on runoff in Beheshtabad watershed using IHACRES model. Journal of Range and Watershed Management, 74(4), 905-916 doi:10.22059/ Saghafian, B., Anvari, S., & Morid, S. (2013). Effect of southern oscillation index and spatially distributed climate data on improving the accuracy of artificial neural network, adaptive neuro-fuzzy in ference system and K-Nearest Neighbour streamflow forecasting models. Expert System 30(4), 367-380. doi:10.1111/exsy.12009 Sajikumar, N., & Thandaveswara, B.S. (1999). A non-linear rainfall–runoff model using an artificial neural network. Journal of Hydrology, 216(1-2), 32-55. doi:10.1016/ Xiang, Z., Yan, J., & Demir, I. (2020). A Rainfall-runoff model with LSTM-Based sequence-to-sequence learning. Water Resources Research, 56(1), doi:10.1029/2019WR025326. Zoratipour, A., Salajegheh, A., & Al-Maali, N., & Asgari, M.H. (2009). Investigation of rainfall-runoff model using artificial neural network and statistical bivariate regression methods (case study in Minab watershed). Watershed Management Research (Pajouhesh-Va-Sazandegi), 22(2), 69-74 doi:10.3390/ECWS-7-14232 [In Persian]. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 690 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 288 |