آمار

تعداد نشریات26
تعداد شماره‌ها399
تعداد مقالات3,511
تعداد مشاهده مقاله5,399,305
تعداد دریافت فایل اصل مقاله3,691,273
وفایی ممقانی, آیناز, اسدی, اسماعیل, دربندی, صابره, ستاری, محمدتقی. (1404). کاربست و مقایسه روش‌های درون‌یابی داده‌های گمشده‌ تراز آب زیرزمینی با تأکید بر عملکرد DeepMVI (منطقه مورد مطالعه: دشت عجب‌شیر). سامانه مدیریت نشریات علمی, (), -. doi: 10.22098/mmws.2025.17457.1601
آیناز وفایی ممقانی; اسماعیل اسدی; صابره دربندی; محمدتقی ستاری. "کاربست و مقایسه روش‌های درون‌یابی داده‌های گمشده‌ تراز آب زیرزمینی با تأکید بر عملکرد DeepMVI (منطقه مورد مطالعه: دشت عجب‌شیر)". سامانه مدیریت نشریات علمی, , , 1404, -. doi: 10.22098/mmws.2025.17457.1601
وفایی ممقانی, آیناز, اسدی, اسماعیل, دربندی, صابره, ستاری, محمدتقی. (1404). 'کاربست و مقایسه روش‌های درون‌یابی داده‌های گمشده‌ تراز آب زیرزمینی با تأکید بر عملکرد DeepMVI (منطقه مورد مطالعه: دشت عجب‌شیر)', سامانه مدیریت نشریات علمی, (), pp. -. doi: 10.22098/mmws.2025.17457.1601
وفایی ممقانی, آیناز, اسدی, اسماعیل, دربندی, صابره, ستاری, محمدتقی. کاربست و مقایسه روش‌های درون‌یابی داده‌های گمشده‌ تراز آب زیرزمینی با تأکید بر عملکرد DeepMVI (منطقه مورد مطالعه: دشت عجب‌شیر). سامانه مدیریت نشریات علمی, 1404; (): -. doi: 10.22098/mmws.2025.17457.1601

کاربست و مقایسه روش‌های درون‌یابی داده‌های گمشده‌ تراز آب زیرزمینی با تأکید بر عملکرد DeepMVI (منطقه مورد مطالعه: دشت عجب‌شیر)

مدل سازی و مدیریت آب و خاک
مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده، انتشار آنلاین از تاریخ 17 خرداد 1404
نوع مقاله: پژوهشی
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22098/mmws.2025.17457.1601
نویسندگان
آیناز وفایی ممقانی1؛ اسماعیل اسدی* 2؛ صابره دربندی3؛ محمدتقی ستاری3
1دانشجوی کارشناسی ارشدمنابع آب ، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران
2استادیار/گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران
3دانشیار، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران
چکیده
.آب زیرزمینی یکی از منابع حیاتی در مناطق خشک و نیمه‌خشک محسوب می‌شود و تکمیل داده‌های مفقود آن نقش مهمی در مدیریت منابع آبی دارد. هدف پژوهش حاضر، ارزیابی عملکرد پنج روش درونیابی شامل کریجینگ، فاصله معکوس وزنی (IDW)، جنگل تصادفی مکانی (RFSI)، چندجمله‌ای تکه‌ای هرمیت مکعبی (PCHIP) و مدل یادگیری عمیق DeepMVI برای بازسازی داده‌های تراز آب زیرزمینی در آبخوان دشت عجب‌شیر طی دوره آماری 1385 تا 1401 است. داده‌های ماهانه از 29 ایستگاه گردآوری و به نسبت 70 به 30 برای آموزش و ارزیابی مدل‌ها تقسیم شدند.

نتایج مدل‌سازی نشان داد که مدل‌های سنتی مانند کریجینگ و IDW با مقادیر ضریب همبستگی (R) به ترتیب برابر با 37/0 و 56/0 و خطای RMSE بالا (به ترتیب 91/417 و 51/365) دقت پایینی در بازسازی داده‌ها داشتند. مدل RFSI با R برابر 63/0 و RMSE برابر 06/11 عملکرد بهتری نسبت به روش‌های کلاسیک داشت، اما همچنان از دقت لازم برخوردار نبود. مدل PCHIP با R برابر 89/0 و RMSE برابر 52/7 عملکرد قابل‌قبولی ارائه داد. با این حال، مدل DeepMVI با ضریب همبستگی بالا (92/0R =)، کم‌ترین مقدار RMSE (44/6) و بیشترین ضریب نش-ساتکلیف (8/0NSE=) بهترین عملکرد را در بین تمامی روش‌ها نشان داد. این نتایج نشان می‌دهد که استفاده از روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق می‌تواند دقت بازسازی داده‌های تراز آب زیرزمینی را به طور چشمگیری افزایش داده و ابزار مناسبی برای مدیریت بهینه منابع آب در مناطق دارای داده‌های ناقص فراهم آورد.
کلیدواژه‌ها
منابع آب زیرزمینی؛ بازسازی داده‌های گمشده؛ یادگیری عمیق؛ درونیابی غیرخطی؛ تحلیل داده‌های هیدروژئولوژیکی
مراجع
آمار
تعداد مشاهده مقاله: 17


سامانه مدیریت نشریات علمی. قدرت گرفته از سیناوب