| تعداد نشریات | 163 |
| تعداد شمارهها | 6,877 |
| تعداد مقالات | 74,134 |
| تعداد مشاهده مقاله | 137,824,373 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 107,228,835 |
بررسی مقایسه مدلسازی فراوانی روزهای همراه با طوفان گرد و غبار با استفاده از مدل یادگیری ماشین XGBoost و روش بدون المان گالرکین (مطالعه موردی: استان ایلام) | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| دوره 56، شماره 6، شهریور 1404، صفحه 1421-1436 اصل مقاله (1.58 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2025.392122.669904 | ||
| نویسندگان | ||
| محمد انصاری قوجقار* 1؛ پریا پورمحمد2 | ||
| 1استادیار، گروه مهندسی احیاء مناطق خشک و کوهستانی، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران. | ||
| 2دانشجو دکتری، گروه مهندسی احیاء مناطق خشک و کوهستانی، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران. | ||
| چکیده | ||
| مدلسازی طوفانهای گرد و غبار به بهبود پیشبینی این پدیده، کاهش ریسکهای زیستمحیطی و تدوین راهبردهای مناسب برای مقابله با اثرات آن کمک میکند و امکان درک بهتر تعاملات نظامهای پویا و ارائه پیشبینیهای معتبرتر را فراهم میسازد. در این راستا، استفاده از مدلهای یادگیری ماشین با قابلیت تحلیل دادههای پیچیده و روش عددی گالرکین با توانایی شبیهسازی دقیق، زمینه ارائه راهکارهای کارآمدتر را مهیا میکند. بدین ترتیب پژوهش حاضر به بررسی مقایسه مدلسازی فراوانی روزهای همراه با طوفان گرد و غبار با استفاده از مدل یادگیری ماشین XGBoost و روش بدون المان گالرکین در هشت ایستگاه در طول دوره آماری 40 ساله (2020- 1981) پرداخته است. در هر دو مدل، ترکیب یک بهعنوان ترکیب بهینه جهت پیشبینی شاخص FDSD برگزیده شد. نتایج نشان داد که مدل یادگیری ماشین XGBoost با مقدار معیارهای خطای RMSE و MAE کمتر و همچنین مقادیر R و NS نزدیک به واحد، با اختلاف ناچیزی، نسبت به روش بدون المان گالرکین، بهعنوان مدل برگزیده جهت مدلسازی طوفانهای گرد و غبار در استان ایلام انتخاب شده است. این در حالی است که این اختلاف در سطح اطمینان 95 و 99 درصد معنادار نبود و با توجه به هزینهها و حجم محاسباتِ کمتر مدل عددی گالرکین، میتوان از الگوریتم عددی گالرکین بهعنوان یک روش مناسب جهت مدلسازی شاخص FDSD استفاده نمود. نتایج این پژوهش میتواند در پیشبینی دقیقتر طوفانهای گرد و غبار، طراحی سیستمهای هشدار، تدوین سیاستهای مدیریت بحران و کاهش خسارتهای محیطزیستی این طوفانها، کاربرد داشته باشد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| مدلهای عددی؛ دید افقی؛ پیشبینی؛ درخت تصمیم؛ شاخص FDSD | ||
| مراجع | ||
|
Alizadeh-Choobari, O., Zawar-Reza, P., & Sturman, A. (2014). The “wind of 120 days” and dust storm activity over the Sistan Basin. Atmospheric research, 143, 328-341. Ansari Ghojghar, M., Bazrafshan, J., & Araghinejad, S. (2022). Evaluating the Efficiency of Hybrid Metamodels of Machine Learning and Box Jenkins in Order to Model Dust Storms (Case Study: Khuzestan Province). Iranian Journal of Soil and Water Research, 53(8), 1695-1714. [In Persian] Araghizadeh, M., & Masoodian, S. A. (2022). Comparative study of aerosol optical depth satellite data with earth’s observations. Desert, 27(1), 153-166. Belytschko, T., Lu, Y. Y., & Gu, L., 19941994. Element‐free Galerkin methods. International Journal for Numerical Methods in Engineering, 3737(22), 229229–256256. Chen, C., Yin, C., Wang, Y., Zeng, J., Wang, S., Bao, Y., ... & Liu, X. (2023). XGBoost-based machine learning test improves the accuracy of hemorrhage prediction among geriatric patients with long-term administration of rivaroxaban. BMC geriatrics, 23(1), 418. Chen, T., & Guestrin, C. (2016). Xgboost: A scalable tree boosting system. In Proceedings of the 22nd acm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining (pp. 785-794). Dayan, U., Ziv, B., Shoob, T., & Enzel, Y. (2008). Suspended dust over southeastern Mediterranean and its relation to atmospheric circulations. International Journal of Climatology, 28(7), 915-924. Dhaliwal, J. K., Panday, D., Saha, D., Lee, J., Jagadamma, S., Schaeffer, S., & Mengistu, A. (2022). Predicting and interpreting cotton yield and its determinants under long-term conservation management practices using machine learning. Computers and Electronics in Agriculture, 199, 107107. Ding, X., Jiang, T., Xue, W., Li, Z., & Zhong, Y. (2020). A new method of human gesture recognition using Wi-Fi signals based on XGBoost. In 2020 IEEE/CIC International Conference on Communications in China (ICCC Workshops) (pp. 237-241). IEEE. Givehchi, R., Arhami, M., & Tajrishy, M. (2013). Contribution of the Middle Eastern dust source areas to PM10 levels in urban receptors: Case study of Tehran, Iran. Atmospheric environment, 75, 287-295. Goudie, A. S. (2009). Dust storms: Recent developments. Journal of environmental management, 90(1), 89-94. Guo, L., Fan, B., Zhang, F., Jin, Z., & Lin, H. (2018). The clustering of severe dust storm occurrence in China from 1958 to 2007. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 123(15), 8035-8046. https://doi.org/10.1029/2018JD029042. Karimzadeh, S., Mohammadi, A., Salahuddin, U., Carvalho, A., & Lourenço, P. B. (2024). Backbone ground motion model through simulated records and XGBoost machine learning algorithm: An application for the Azores plateau (Portugal). Earthquake Engineering & Structural Dynamics, 53(2), 668-693. Kurosaki, Y., & Mikami, M. (2003). Recent frequent dust events and their relation to surface wind in East Asia. Geophysical Research Letters, 30(14). Liu, G. R., Chen, X. L., & Reddy, J. N. (2002). Buckling of symmetrically laminated composite plates using the element-free Galerkin method. International Journal of Structural Stability and Dynamics, 2(03), 281-294. Liu, Y., Wang, G., Hu, Z., Shi, P., Lyu, Y., Zhang, G., ... & Liu, L. (2020). Dust storm susceptibility on different land surface types in arid and semiarid regions of northern China. Atmospheric research, 243, 105031. Luo, S., El, X., & Li, X. (2024). Data Preprocessing Method for Landslide Displacement Prediction Based on XG Boost. In 2024 IEEE 13th Data Driven Control and Learning Systems Conference (DDCLS) (pp. 745-750). IEEE. Maulana, A., Noviandy, T. R., Suhendra, R., Earlia, N., Sofyan, H., Subianto, M., & Idroes, R. (2023). Performance Analysis and Feature Extraction for Classifying the Severity of Atopic Dermatitis Diseases. 2023 2nd International Conference on Computer System, Information Technology, and Electrical Engineering (COSITE), 226–231. https://doi.org/10.1109/COSITE60233.2023.10249760 Miller, S. D., Kuciauskas, A. P., Liu, M., Ji, Q., Reid, J. S., Breed, D. W., ... & Mandoos, A. A. (2008). Haboob dust storms of the southern Arabian Peninsula. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 113(D1). Moridnejad, A., Karimi, N., & Ariya, P. A. (2015). A new inventory for middle east dust source points. Environmental monitoring and assessment, 187, 1-11. Nayroles, B., Touzot, G., & Villon, P., 19921992. Generalizing the finite element method: Diffuse approximation and diffuse elements. Computational Mechanics, 1010(5). O’Hara, S. L., Clarke, M. L., & Elatrash, M. S. (2006). Field measurements of desert dust deposition in Libya. Atmospheric Environment, 40(21), 3881-3897. O’Loingsigh, T., McTainsh, G. H., Tews, E. K., Strong, C. L., Leys, J. F., Shinkfield, P., & Tapper, N. J. (2014). The Dust Storm Index (DSI): a method for monitoring broadscale wind erosion using meteorological records. Aeolian Research, 12, 29-40. Pourhashemi, S. (2024). Preparing a map of the sensitivity of the lands of Ilam province to dust production using data mining models. Environmental Erosion Research Journal, 14(3), 83-101. [In Persian] Rashki, A., Kaskaoutis, D. G., Rautenbach, C. D., Eriksson, P. G., Qiang, M., & Gupta, P. (2012). Dust storms and their horizontal dust loading in the Sistan region, Iran. Aeolian Research, 5, 51-62. Singer, A. R. I. E. H., Zobeck, T., Poberezsky, L., & Argaman, E. (2003). The PM10and PM2· 5 dust generation potential of soils/sediments in the Southern Aral Sea Basin, Uzbekistan. Journal of Arid Environments, 54(4), 705-728. Song, Z., Wang, J., & Wang, S. (2007). Quantitative classification of northeast Asian dust events. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 112(D4). Stuut, J. B. W. (2014). Subaquatic dust deposits. Mineral Dust: A Key Player in the Earth System, 443-462. Suhendra, R., Suryadi, S., Husdayanti, N., Maulana, A., Noviandy, T. R., Sasmita, N. R., Subianto, M., Earlia, N., Niode, N. J., & Idroes, R. (2023). Evaluation of Gradient Boosted Classifier in Atopic Dermatitis Severity Score Classification. Heca Journal of Applied Sciences, 1(2), 54–61. https://doi.org/10.60084/hjas.v1i2.85. Tourei, A., Pak, A., & Iranmanesh, M. A. (2024). Numerical modeling of land subsidence induced by groundwater extraction considering unsaturated effects and using element-free Galerkin (EFG) method. Sharif Journal of Civil Engineering, (), -. doi: 10.24200/j30.2023.59625.3256 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 54 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 79 |
||