
تعداد نشریات | 26 |
تعداد شمارهها | 404 |
تعداد مقالات | 3,543 |
تعداد مشاهده مقاله | 5,487,587 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,752,755 |
ارزیابی سطح آب زیرزمینی با استفاده از مدلهای هیبریدی (مطالعه موردی:دشت خرمآباد) | ||
مدل سازی و مدیریت آب و خاک | ||
مقاله 8، دوره 5، شماره 2، تیر 1404، صفحه 124-137 اصل مقاله (1.17 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22098/mmws.2024.15077.1459 | ||
نویسندگان | ||
رضا چمن پیرا1؛ رضا دهقانی* 2؛ ایرج ویسکرمی1 | ||
1استادیار پژوهشی بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان لرستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، خرم آباد، ایران | ||
2دکترای علوم و مهندسی آب، بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان لرستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، خرم آباد، ایران | ||
چکیده | ||
چاه به عنوان منبع محدود طبیعی تامین آب نقش حیاتی در مناطق خشک و نیمه خشک ایفا می کند. در سال های اخیر با توجه به مشکل کمبود منابع آبی, مساله استفاده و مدیریت بهینه از اهمیت ویژه ای برخوردار است. به منظور آگاهی از وضعیت این منابع و مدیریت بهینه آن, پیش بینی نوسانات سطح آب چاه لازم است. مدل های دقیق و قابل اطمینان پیش بینی سطح آب چاه ها می توانند به استفاده پایدار از آب زیرزمینی به منظور تامین نیاز های شهری, کشاورزی و صنعتی کمک کنند. در این پژوهش بمنظور شبیه سازی سطح آب زیرزمینی دشت خرم آباد عملکرد مدلهای هیبریدی شبکه عصبی مصنوعی-موجک ، شبکه عصبی مصنوعی-خفاش ، شبکه عصبی مصنوعی- گرگ خاکستری برای چهار چاه پیزومتری با استفاده از پارامترهای دما، بارش و برداشت از آبخوان ها در طی دوره آماری 1402-1382 موردبررسی قرار گرفت . معیارهای ضریب همبستگی، ریشه میانگین مربعات خطا، میانگین قدر مطلق خطا و ضریب نش ساتکلیف برای ارزیابی و نیز مقایسه عملکرد مدل ها مورداستفاده قرار گرفت. نتایج نشان داد سناریو ترکیبی در کلیه مدلهای مورد بررسی عملکرد بهتری نسبت به سایر سناریوها ارائه می دهد. همچنین نتایج نشان داد مدل شبکه عصبی مصنوعی-موجک (985/0-978/0R= ،m 221/0-101/0 RMSE=، m 011/0-007/0 MAE=، 995/0-985/0 NS=) نسبت به سایر مدل ها از توانایی مطلوبی برخوردار است. | ||
کلیدواژهها | ||
خرم آباد؛ سطح آب زیرزمینی؛ مدلسازی؛ هیبریدی | ||
مراجع | ||
منابع عالمپور رجبی، فرناز، قربانی، محمدعلی، و اسدی، اسماعیل (1402). مدلسازی فرایند تبخیر با استفاده از الگوریتم هیبریدی پرنده کوت و شبکه عصبی مصنوعی. مدلسازی و مدیریت آب و خاک، 4(2)، 1-12. doi: 10.22098/MMWS.2023.12692.1266 زهساز، کیمیا، دربندی، صابره، و میرزانیا، احسان (1402). مدلسازی زمانی و مکانی بارش با استفاده از MLR، ANN و الگوریتم هیبریدی HBA-ANN. مدلسازی و مدیریت آب و خاک، 4(2)، 12-25. doi: 10.22098/MMWS.2023.12779.1273 میرزانیا، احسان، ملک احمدی، حسین، شاهمحمدی، یادگار، و ابراهیمزاده، علی (1400). تأثیر موجک بر افزایش دقت مدلهای تخمینی در مدلسازی بارش-رواناب (مطالعۀ موردی: حوضۀ صوفیچای). مدلسازی و مدیریت آب و خاک، 1(3)، 69-79. doi: MMWS.2021.9335.1035/10.22098
References Alampour Rajabi, F., Ghorbani, M.A., & Asadi, E. (2023). Modeling of the evaporation process using the hybrid algorithm of the Kot bird and the artificial neural network. Water and Soil Modeling and Management, 4(2), 1-12. doi:10.22098/MMWS.2023.12692.1266 [In Persian] Amuda, A., Brest, J., & Mezura-Montes, E. (2013). Structured Population Size Reduction Differential Evolution with Multiple Mutation Strategies on CEC 2013 real parameter optimization. In Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation, Cancun, Mexico, Pp. 1925–1931. doi: 10.1109/CEC.2013.6557794 Bahmani, R., Taha, B.M., & Ouarda, J. (2021) Groundwater level modeling with hybrid artificial intelligence techniques. Journal of Hydrology, 595(4), 625-642. doi: 10.1016/j.jhydrol.2020.125659 Dehghani, R., & Babaali, H. (2022). Evaluation of Statistical Models and Modern Hybrid Artificial Intelligence in Simulation of Runoff Precipitation Process. Sustain. Water Resour. Manag, 154(8), 225-242. doi: 10.1007/s40899-022-00743-9 Dehghani, R., & Torabi Poudeh, H. (2020). Applying hybrid artificial algorithms to the estimation of river flow: a case study of Karkheh catchment area. Arabian Journal of Geosciences, 6(2), 426-448. doi: 10.1007/s12517-021-07079-2 Dehghani, R., & Torabi, H. (2021a). Application of novel hybrid artificial intelligence algorithms to groundwater simulation. International Journal of Environmental Science and Technology, 14(3), 242-258. doi: 10.1007/s13762-021-03596-5 Dehghani, R., & Torabi, H. (2021b). Dissolved oxygen concentration predictions for running waters with using hybrid machine learning techniques. Modeling Earth Systems and Environment, 18(4), 324-341. doi: 10.1007/s40808-021-01253-x Dehghani, R., & Torabi, H. (2022). The effect of climate change on groundwater level and its prediction using modern meta- heuristic model. Groundwater for Sustainable Development, 16(4), 224-238. doi: 10.1016/j.gsd.2021.100702 Dehghani, R., Torabi Poudeh, H., Younesi, H., & Shahinejad, B. (2020a). Daily Streamflow Prediction Using Support Vector Machine-Artificial Flora (SVM-AF) Hybrid Model. Acta Geophysica, 68(6), 51-66. doi: 10.1007/s11600-020-00472-7 Dehghani, R., Torabi Poudeh, H., Younesi, H., & Shahinejad, B. (2020b). Forecasting Daily River Flow Using an Artificial Flora–Support Vector Machine Hybrid Modeling Approach (Case Study: Karkheh Catchment, Iran). Air, Soil, and Water Research, 14(2), 22-35. doi: 10.1177/1178622120969659 Emamgholizadeh, S., Moslemi, K., & Karami, G. (2014). Prediction the Groundwater Level of Bastam Plain (Iran) by Artificial Neural Network (ANN) and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Water Resources Management, 28(3), 5433–5446. doi: 10.1007/s11269-014-0810-0 Feng, F., Ghorbani, H., & Radwan, A. (2023). Predicting groundwater level using traditional and deep machine learning algorithms. Frontiers in Environmental Science,12(4), 266-280. doi: 10.3389/fenvs.2024.1291327 Ghorbani, M.A., Deo, R.C., Yaseen, Z.M., Kashani, M.H., & Mohammadi, B. (2017a). Pan evaporation prediction using a hybrid multilayer perceptron-firefly algorithm (MLP-FFA) model: case study in North Iran. Theoretical and Applied Climatology, 133(3–4),1119–1131. doi: 10.1007/s00704-017-2244-0 Jeihouni, E., Mohammadi, M., Eslamian, S., & Zareian, M.J. (2019). Potential impacts of climate change on groundwater level through hybrid soft-computing methods: a case study—Shabestar plain, Iran. Environmental Monitoring and Assessment, 191(10), 620-632, doi: 10.1007/s10661-019-7784-6 Kaya, Y., Üneş, F., Demirci, M., Taşar, B., & Varçin, H. (2018). Groundwater level prediction using artificial neural network and M5 tree models. Aerul si Apa Componente ale Mediului, 6(4), 371-381. doi:10.1504/IJHST.2016.079356 Kisi, O., Karahan, M., & Sen, Z. (2006). River suspended sediment modeling using fuzzy logic approach, Hydrology of Process, 20(2), 4351-4362. doi:10.1002/hyp.6166 Malekzadeh, M., Kardar, S., Saeb, K., Shabanlou, S., & Taghavi, L. (2019). A novel approach for prediction of monthly ground water level using a hybrid wavelet and non-tuned self-adaptive machine learning model. Water Resources Management, 33(4),1609–1628. doi: 10.1007/s11269-019-2193-8 Mirzania, E., Malek Ahmadi, H., Shah Mohammadi, Y., & Ebrahimzadeh, A. (2021). The effect of wavelet on increasing the accuracy of estimation models in rainfall-runoff modeling (case study: Sofichai basin). Water and soil modeling and management, 1(3), 69-79. doi: 10.22098/MMWS.2021.9335.1035 [In Persian] Mirzavand, M., & Ghazavi, R. (2015). A Stochastic Modelling technique for groundwater level forecasting in an arid environment using time series methods. Water Resources Management, 29, 1315–1328. doi: 10.1007/s11269-014-0875-9 Moravej, M., Amani, P., & Hosseini-Moghari, M. (2020). Groundwater level simulation and forecasting using interior search algorithm-least square support vector regression (ISA-LSANN). Groundwater for Sustainable Development, 11(1), 447-462. doi: 10.1016/j.gsd.2020.100447 Nagy, H., Watanabe, K., & Hirano, M. (2002). Prediction of sediment load concentration in rivers using artificial neural network model. Journal of Hydraulics Engineering, 128(6), 558-559. doi: 10.1061/(ASCE)0733-9429(2002)128:6(588) Nourani, V., Alami, M.T., & Vousoughi, F.D. (2015). Wavelet-entropy data pre-processing approach for ANN-based groundwater level modeling. Journal of Hydrology, 524(3), 255–269. doi: 10.1016/j.jhydrol.2015.02.048 Ostu, N. (1979). A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms [J]. IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics, 9(1), 62-66. doi: 10.1109/TSMC.1979.4310076 Sakizadeh, M., Mohamed, M.M.A., & Klammler, H. (2019). Trend Analysis and Spatial Prediction of Groundwater Levels Using Time Series Forecasting and a Novel Spatio-Temporal Method. Water Resources Management, 33(2), 1425–1437. doi: 10.1007/s11269-019-02208-9 Sharafati, A., Haji, S.B., & Neshat, A. (2020). A new artificial intelligence strategy for predicting the groundwater level over the Rafsanjan aquifer in Iran. Journal of Hydrology, 591(4), 336-352. doi: 10.1016/j.jhydrol.2020.125468 Shin, S., Kyung, D., Lee, S., Taik & Kim, J., & Hyun, J. (2005). An application of support vector machines in bankruptcy prediction model. Expert Systems with Applications, 28(4), 127-135. doi: 10.1016/j.eswa.2004.08.009 Vapnik, V.N. (1998). Statistical learning theory. Wiley, New York Wang, D., Safavi, A.A., & Romagnoli, J.A. (2000). Wavelet-based adaptive robust M-estimator for non-linear system identification, AIChE Journal, 46(4), 1607-1615. doi: 10.1002/aic.690460812 Wu, Z., Lu, C., Sun, Q., Lu, W., He, X., & Qin, T. (2023). Predicting groundwater level based on machine learning: a case study of the hebei plain. Water, 15 (4), 823. doi:10.3390/w15040823 Zehsaz, K., Darbandi, S., & Mirzania, E. (2023). Temporal and spatial modeling of precipitation using MLR, ANN and HBA-ANN hybrid algorithm. Water and Soil Modeling and Management, 4(2), 12-25. doi: 10.22098/MMWS.2023.12779.1273 [In Persian]
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 373 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 55 |