
تعداد نشریات | 30 |
تعداد شمارهها | 415 |
تعداد مقالات | 3,656 |
تعداد مشاهده مقاله | 5,774,922 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,953,810 |
ارزیابی عملکرد مدلهای ترکیبی Wavelet-ARIMA-ANN و Wavelet-ARIMA-LSTM در شبیهسازی خشکسالی مبتنی بر شاخص ترکیبی SRGI | ||
مدل سازی و مدیریت آب و خاک | ||
مقاله 6، دوره 5، شماره 3، مهر 1404، صفحه 88-103 اصل مقاله (1.13 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22098/mmws.2025.16471.1536 | ||
نویسندگان | ||
محمدرضا شریفی* 1؛ مهتاب نوری1؛ مانیر حیات خان2 | ||
1دانشکده مهندسی آب و محیط زیست، دانشگاه شهید چمران اهواز، خوزستان، اهواز، ایران | ||
2دانشکده مهندسی و بررسی کمیت، دانشگاه بین المللی INTI، پرسیاران پردانا، نیلای 71800، نگری سمبیلان، مالزی | ||
چکیده | ||
پایش خشکسالی مستلزم شبیهسازی شاخصهایی است که به دو دسته تکی و ترکیبی دسته بندی می شوند. شبیهسازیها عمدتاً مبتنی بر شاخصهای تکی بوده اند. از این رو مطالعه خاصی در زمینه شبیهسازی خشکسالی مبتنی بر شاخصهای ترکیبی، خصوصاً شبیه سازی با مدلهای ترکیبی انجام نشده است. در تحقیق به شبیهسازی خشکسالی مبتنی بر شاخص ترکیبی SRGI، با استفاده از مدلهای ترکیبی Wavelet-ARIMA-ANN و Wavelet-ARIMA- LSTM اقدام شده است. برای این منظور، خشکسالی زیر حوضه آبریز الشتر در بازه زمانی 2020-1991، مبتنی بر شاخص های تکی شامل SPI، SRI و SGI و شاخص ترکیبی SRGI، با مدلهای تکی ARIMA،LSTM ،ANN و همچنین مدلهای ترکیبی W-AL و W-2A و مقایسه عملکردهای آنها با یکدیگر، شبیه سازی شد. نتایج نشان داد مدلهای ترکیبی W-ALوW-2A در مقایسه با مدلهای تکی ARIMA، LSTM وANN برای کلیه شاخصها اعم از تکی و ترکیبی صحت بیشتری دارند. به طوری که دامنه RMSE برای مدلهای ترکیبی در مقایسه با مدلهای تکی، به ترتیب 71/0-44/0 و 47/1-54/0 به دست آمد. از سویی دیگر، مقایسه دو مدل ترکیبی W-AL و W-2A نشان داد مدل W-AL در همهی شاخصهای تکی با RMSE 44/0، 62/0، 59/0، صحیح تر از مدل W-2A با RMSE 49/0، 71/0، 63/0 به دست آمد. این در حالی است که عملکرد W-AL در شاخص ترکیبی SRGI، با RMSE 64/0، صحت کمتری از مدل W-2A با RMSE 61/0 به دست داد. | ||
کلیدواژهها | ||
نمایه ترکیبی؛ مدل های هیبریدی؛ یادگیری عمیق؛ شبکه عصبی؛ حوضه الشتر | ||
مراجع | ||
منابع چمن پیرا، غلامرضا، زهتابیان، غلامرضا، احمدی، حسن و ملکیان، آرش (1393). بررسی تأثیر خشکسالی بر منابع آب زیرزمینی بهمنظور مدیریت بهینه بهره برداری، مطالعه موردی: دشت الشتر. مهندسی و مدیریت آبخیز، 6 (1)، 20–10. doi: 10.22092/ijwmse.2014.101733 کالیراد، زهرا، ملکیان، آرش و معتمد وزیری، بهارک (1392). تعیین الگوی توزیع منابع آب زیرزمینی (مطالعة موردی: حوزه آبخیز الشتر، استان لرستان)، پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز، 4(7)، 57-69. https://jwmr.sanru.ac.ir/article-1-236-fa.htmlv
References Adnan, R., Mostafa, R., Islam, A., Gorgij, A., Kuriqi, A. & Kisi, O. (2021). Improving drought modeling using hybrid random vector functional link methods, Water, 13(23), 1-22. doi: 10.3390/w13233379
Aghelpour, P. & Varshavian, V. (2020). Forecasting different types of droughts simultaneously using multivariate standardized precipitation index (MSPI), MLP neural network, and imperialistic Competitive Algorithm (ICA), Complexity, 2021, ID: 6610228, pp. 16. doi: 10.1155/2020/6610228 Aghelpour, P., Bahrami, H. & Varshavian, V. (2021). Hydrological drought forecasting using multi-scalar stream flow drought index, stochastic models and machine learning approaches, in northern Iran, Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 35, 1615-1635. doi: 10.1007/s00477-020-01949-z Belayneh, A., Adamowski, J., Khalil, B., & Quilty, J. (2016). Coupling machine learning methods with wavelet transforms and the bootstrap and boosting ensemble approaches for drought prediction. Atmospheric research, 172, 37-47. doi: 10.1016/j.atmosres.2015.12.017 Belayneh, A., Adamowski, J., & Khalil, B. J. S. W. R. M. (2016). Short-term SPI drought forecasting in the Awash River Basin in Ethiopia using wavelet transforms and machine learning methods. Sustainable Water Resources Management, 2(1), 87-101.doi: 10.1007/s40899-015-0040-5 Bishop, C.M. (1995). Neural networks for pattern recognition, Oxford university press, 477 pages. Bloomfield, J. P. & Marchant, B. P. (2013). Analysis of groundwater drought building on the standardized precipitation index approach, Hydrology Earth System Sciences, 17(12), 4769–4787. doi: 10.5194/hess-17-4769-2013 Box, G. E., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. (2015). Time series analysis: forecasting and control, 5th Edition: John Wiley & Sons, 720 pages. Chamanpira, G., Zehtabian, G., Ahmadi, H. & Malekian, A. (2014). Effect of drought on groundwater resources in order to optimize utilization management, case study: Plain Alashtar. Watershed’s Engineering and Management, 6(1), 10-20. doi: 10.22092/ijwmse.2014.101733 [In Persian] Dehghani, M., Saghafian, B., Rivaz, F., & Khodadadi, A. (2017). Evaluation of dynamic regression and artificial neural networks models for real-time hydrological drought forecasting. Arabian Journal of Geosciences, 10(12), 1-13. doi: 10.1007/s12517-017-2990-4 Demuth, H. & Beale, M. (2000). Neural network toolbox for use with MATLAB, Sixth edition: MathWorks, 846 pages. Feng, K., Su, X., Zhang, G., Javed, T. & Zhang, Z. (2020). Development of a new integrated hydrological drought index (SRGI) and its application in the Heihe River Basin, China, Theoretical and Applied Climatology, 141(1), 43-59. doi: 10.1007/s00704-020-03184-6 Gu, L., Chen, J., Yin, J., Xu, C. Y. & Chen, H. (2020). Drought hazard transferability from meteorological to hydrological propagation. Journal of Hydrology, 585, doi: 10.1016/j.jhydrol.2020.124761 Hao, Z., AghaKouchak, A. (2013). Multivariate standardized drought index: A parametric multi-index model, Advances in Water Resources, 57, 12-18. doi: 10.1016/j.advwatres.2013.03.009 Hernandez, A., Fujita, H., Hayashi, T. & Perez, H. (2020). Forecasting of COVID19 per regions using ARIMA models and polynomial functions. Applied soft computing, 96. doi: 10.1016/j.asoc.2020.106610 Haykin, S. (1999). Neural networks: A comprehensive foundation, 2th edition: IEEE, 700 pages. Kalirad, Z., Malekian, A. & Motamedvaziri, B. (2013). Determining of groundwater resources distribution pattern (Case Study: Alashtar basin, Lorestan province), Journal of Watershed Management Research, 4(7), 57-69, dor: JR_JWMR-4-7_005 [In Persian] Kao, S. C. & Govindaraju, R. S. (2010). A copula-based joint deficit index for droughts. Journal of Hydrology, 380(1-2), 121-134. doi: 10.1016/j.jhydrol.2009.10.029 Karimi, M., Melesse, A. M., Khosravi, K., Mamuye, M. & Zhang, J. (2019). Analysis and prediction of meteorological drought using SPI index and ARIMA model in the Karkheh River Basin, Iran. Extreme Hydrology and Climate Variability, 343-353. doi: 10.1016/B978-0-12-815998-9.00026-9 Khan, M. M. H., Muhammad, N. S. & El-Shafie, A. (2020). Wavelet based hybrid ANN-ARIMA models for meteorological drought forecasting. Journal of Hydrology, 590, doi: 10.1016/j.jhydrol.2020.125380 Mbatha, N. & Bencherif, H. (2020). Time series analysis and forecasting using a novel hybrid LSTM data-driven model based on empirical wavelet transform applied to total column of ozone at Buenos Aires, Argentina (1966–2017). Atmosphere, 11(5), 457. doi: 10.3390/atmos11050457 Mishra, A.K. & Desai, V.R. (2005). Spatial and temporal drought analysis in the Kansabati river basin, India. International Journal of River Basin Management, 3, 31-41. doi: 10.1080/15715124.2005.9635243 McKee, T. B., Doesken, N. J. & Kleist, J. (1993). The relationship of drought frequency and duration to time scales, 8th Conference on Applied Climatology, Anahiem, California, pp. 179-183. Mehdizadeh, S., Fathian, F. & Adamowski, J. F. (2019). Hybrid artificial intelligence-time series models for monthly stream flow modeling. Applied Soft Computing, 80, 873-887. doi: 10.1016/j.asoc.2019.03.046 Mohamadi, S., Sammen, S. S., Panahi, F., Ehteram, M., Kisi, O., Mosavi, A. & Al-Ansari, N. (2020). Zoning map for drought prediction using integrated machine learning models with a nomadic people optimization algorithm. Natural Hazards, 104, 537-579. doi: 10.1007/s11069-020-04180-9 Ndlovu, M.S., & Demlie, M. (2020). Assessment of meteorological drought and wet conditions using two drought indices across KwaZulu-natal province, South Africa. Atmosphere, 11(6), 623. doi: 10.3390/atmos11060623 Nourani, V., Razzaghzadeh, Z., Baghanam, A. H. & Molajou, A. (2019). ANN-based statistical downscaling of climatic parameters using decision tree predictor screening method. Theoretical and Applied Climatology, 137, 1729-1746. doi: 10.1007/s00704-018-2686-z Seo, J.Y., & Lee, S.I. (2019). Spatio-temporal groundwater drought monitoring using multi-satellite data based on an artificial neural network, Water, 11(9), 1953. doi: 10.3390/w11091953 Shukla, S., & Wood. A.W. (2008). Use of a standardized runoff index for characterizing hydrologic drought. Geophysical Research Letters, 35(2). doi: 10.1029/2007GL032487 Soh, Y. W., Koo, C. H., Huang. Y. F., & Fung. K. F. (2018). Application of artificial intelligence models for the prediction of standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) at Langat River Basin, Malaysia. Computers and Electronics in Agriculture, 144, 164-173. doi: 10.1016/j.compag.2017.12.002 Tsakiris, G., & Vangelis, H. (2004). Towards a drought Watch System based on Spatial SPI. Water Resources Management, 18, 1-12. doi: 10.1023/B:WARM.0000015410.47014.a4 Van Loon, A. F. (2015). Hydrological drought explained. WIREs WATER, 2(4), 359-392. doi: 10.1002/wat2.1085 Williams, A. P., Cook, E. R., Smerdon, J. E., Cook, B. I., Abatzoglou, J. T., Bolles, K., Baek, S. H., Badger, A. M. & Livneh, B. (2020). Large contribution from anthropogenic warming to an emerging North American megadrought. Science, 368(6488), 314-318. doi: 10.1126/science.aaz9600 Wu, X., Zhou, J., Yu, H., Liu, D., Xie, K., Chen, Y., Hu, J., Sun, H. & Xing, F. (2021). The Development of a hybrid Wavelet-ARIMA-LSTM model for precipitation amounts and drought analysis. Atmosphere, 12, 74. doi: 10.3390/atmos12010074 Wu, Z., Yin, H., He, H. & Li, Y. (2022). Dynamic-LSTM hybrid models to improve seasonal drought predictions over China. Journal of Hydrology, 615, part A, doi: 10.1016/j.jhydrol.2022.128706 Xu, D., Zhang, Q., Ding, Y. & Zhang, D. (2022). Application of a hybrid ARIMA-LSTM model based on the SPEI for drought forecasting, Environmental Science and Pollution Research, 29, 4128-4144. doi: 10.1007/s11356-021-15325-z Yisehak, B. & Zenebe, A. (2021). Modeling multivariate standardized drought index based on the drought information from precipitation and runoff: a case study of Hare watershed of Southern Ethiopian Rift Valley Basin. Modeling Earth Systems and Environment, 7(2), 1005-1017. doi: 10.1007/s40808-020-00923-6 Zhang, L. & Singh, V. P. (2019). Copulas and their applications in water resources engineering, 1st edition: Cambridge university press, 616 pages. Zhang, Y., Li, W., Chen, Q., Pu, X., & Xiang, L. (2017). Multi-models for SPI drought forecasting in the north of Haihe River Basin, China, Stochastic. Environmental Research and Risk Assessment, 31, 2471–2481. doi: 10.1007/s00477-017-1437-5 Zubaidi, S. L., Dooley, J., Alkhaddar, R. M., Abdellatif, M., Al-Bugharbee, H. & Ortega-Martorell, S. (2018). A Novel approach for predicting monthly water demand by combining singular spectrum analysis with neural networks. Journal of Hydrology, 561, 136-145. doi: 10.1016/j.jhydrol.2018.03.047
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 163 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 40 |