
تعداد نشریات | 163 |
تعداد شمارهها | 6,763 |
تعداد مقالات | 72,849 |
تعداد مشاهده مقاله | 131,955,067 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 103,561,419 |
کاربرد الگوریتمهای یادگیری ماشین در پیشبینی تراز آب زیرزمینی در آبخوان اردبیل | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
دوره 56، شماره 4، تیر 1404، صفحه 1041-1057 اصل مقاله (2.2 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2025.387848.669863 | ||
نویسندگان | ||
سید مهدی حسینی1؛ مرتضی خوش سیمای چنار* 2 | ||
1گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
2آبیاری و آبادانی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تهران، کرج، ایران | ||
چکیده | ||
پیشبینی دقیق تراز آب زیرزمینی در مدیریت منابع آبی، بهویژه در مناطق خشک، از اهمیت بالایی برخوردار است. این پژوهش باهدف جایگزینی روشهای یادگیری ماشین بهجای مدلهای سنتی، دو الگوریتم ماشین بردار پشتیبان و جنگل تصادفی را برای پیشبینی تراز آب زیرزمینی بررسی کرده است. مدلسازی با استفاده از دادههای ۲۰ ساله بارش، دمای هوا، تبخیر، برداشت از آبخوان و تراز آب زیرزمینی بهعنوان متغیرهای ورودی انجام شد. پس از بررسی نرمالیته و همبستگی دادهها، 70 درصد دادهها بهعنوان آموزش و 30 درصد بهعنوان تست استفاده شدند. نتایج ارزیابی معیارهای R²، RMSE، MAE و MSE نشان داد که الگوریتم ماشین بردار پشتیبان در مرحله آموزش بهترتیب دارای مقادیر 57/0، 05/1، 61/0 و 11/1 و در مرحله آزمایش مقادیر 74/0، 84/0، 61/0 و 71/0 است. الگوریتم جنگل تصادفی با استفاده از تمامی ویژگیها (ورودیها) بهترتیب مقادیر 85/0، 61/0، 44/0 و 37/0 در مرحله آموزش و 71/0، 93/0، 66/0 و 86/0 در مرحله آزمایش را ارائه داد و بهدلیل دقت بالا و مقاومت در برابر همخطی، عملکرد بهتری نشان داد. همچنین با استفاده از روش اهمیت ویژگی جایگشت، تعداد متغیرهای ورودی الگوریتم جنگل تصادفی از شش به یک کاهش یافت و نتایج آن بدون کاهش محسوس دقت مدل شامل مقادیر 83/0، 66/0، 45/0 و 43/0 در مرحله آموزش و 71/0، 93/0، 66/0 و 86/0 در مرحله آزمایش بود. یافتههای پژوهش نشان میدهند که مدلهای یادگیری ماشین، بهویژه الگوریتم جنگل تصادفی، میتوانند جایگزین مناسبی برای روشهای سنتی در پیشبینی تراز آب زیرزمینی و مدیریت پایدار منابع آبی باشند. | ||
کلیدواژهها | ||
جنگل تصادفی؛ شاخص تورم واریانس؛ ماشین بردار پیشتیبان؛ مدیریت آب | ||
مراجع | ||
Aghazadeh, N., Chitsazan, M., & Golestan, Y. (2017). Hydrochemistry and quality assessment of groundwater in the Ardabil area, Iran. Applied Water Science, 7(7), 3599–3616. https://doi.org/10.1007/s13201-016-0498-9 Akbari Niari, M., Rezaverdinejad, V., Behmanesh, J., & Nikpour, R. (2023). Simulating the Water Quality of Qarasu River Using the QUAL2Kw Model. Hydrogeology, 8(1), 137–155. https://doi.org/10.22034/hydro.2023.57504.1299 [In Persian] Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45, 5–32. Cao, Y., Yin, K., Zhou, C., & Ahmed, B. (2020). Establishment of landslide groundwater level prediction model based on GA-SVM and influencing factor analysis. Sensors (Switzerland), 20(3). https://doi.org/10.3390/s20030845 Catani, F., Lagomarsino, D., Segoni, S., & Tofani, V. (2013). Landslide susceptibility estimation by random forests technique: sensitivity and scaling issues. Natural Hazards and Earth System Sciences, 13(11), 2815–2831. Chauhan, V. K., Dahiya, K., & Sharma, A. (2019). Problem formulations and solvers in linear SVM: a review. In Artificial Intelligence Review (Vol. 52, Issue 2, pp. 803–855). Springer Netherlands. https://doi.org/10.1007/s10462-018-9614-6 Chen, K., Liu, Q., Yang, T., Ju, Q., & Zhu, M. (2024). Risk assessment of nitrate groundwater contamination using GIS-based machine learning methods: A case study in the northern Anhui plain, China. Journal of Contaminant Hydrology, 261, 104300. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jconhyd.2024.104300 Chen, X., Wang, M., & Zhang, H. (2011). The use of classification trees for bioinformatics. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 1(1), 55–63. Chen, Y., & Zhang, D. (2020). Physics-constrained deep learning of geomechanical logs. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 58(8), 5932–5943. Daneshvar Vousoughi1, F., Dinpashoh, Y., & Aalami, M. T. (2011). Effect of Drought on Groundwater Level in the Past Two Decades (Case study: Ardebil Plain). Water and Soil Science, 21(4), 165–179. https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_1195.html [In Persian] Fazabakhsh, S., Rasoulzadeh, Ali., Ramezani moghadam, Javad., & Esmailian, M. (2022). Investigation of Groundwater Quality Using Multivariate Statistical Methods in Ardabil Plain Aquifer. Irrigation and Water Engineering, 13(2), 333–353. https://doi.org/10.22125/iwe.2022.162670 [In Persian] Feng, S., Huo, Z., Kang, S., Tang, Z., & Wang, F. (2011). Groundwater simulation using a numerical model under different water resources management scenarios in an arid region of China. Environmental Earth Sciences, 62(5), 961–971. https://doi.org/10.1007/s12665-010-0581-8 Foody, G. M. (1995). Land cover classification by an artificial neural network with ancillary information. International Journal of Geographical Information Systems, 9(5), 527–542. https://doi.org/10.1080/02693799508902054 Friedl, M. A., & Brodley, C. E. (1997). Decision tree classification of land cover from remotely sensed data. Remote Sensing of Environment, 61(3), 399–409. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0034-4257(97)00049-7 Friedman, J. H., & Meulman, J. J. (2003). Multiple additive regression trees with application in epidemiology. Statistics in Medicine, 22(9), 1365–1381. Ghourdoyee Milan, S., Aryaazar, N., Javadi, S., & Razdar, B. (2020). Simulation of groundwater head using LS-SVM and comparison with ANN & MLR. Hydrogeology, 5(1), 118–133. https://doi.org/10.22034/hydro.2020.10455 [In Persian] Gleeson, T., Alley, W. M., Allen, D. M., Sophocleous, M. A., Zhou, Y., Taniguchi, M., & Vandersteen, J. (2012). Towards sustainable groundwater use: Setting long-term goals, backcasting, and managing adaptively. Ground Water, 50(1), 19–26. https://doi.org/10.1111/j.1745-6584.2011.00825.x Gupta, S. K., Sahoo, S., Sahoo, B. B., Srivastava, P. K., Pateriya, B., & Santosh, D. T. (2024). Prediction of groundwater level changes based on machine learning technique in highly groundwater irrigated alluvial aquifers of south-central Punjab, India. Physics and Chemistry of the Earth, 135. https://doi.org/10.1016/j.pce.2024.103603 Hikouei, I. S., Eshleman, K. N., Saharjo, B. H., Graham, L. L. B., Applegate, G., & Cochrane, M. A. (2023). Using machine learning algorithms to predict groundwater levels in Indonesian tropical peatlands. Science of the Total Environment, 857. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.159701 Hu, L., & Jiao, J. J. (2015). Calibration of a large-scale groundwater flow model using GRACE data: a case study in the Qaidam Basin, China. Hydrogeology Journal, 23(7), 1305–1317. https://doi.org/10.1007/s10040-015-1278-6 Jafarzadeh, J., Rostamzadeh, H., & Asadi, E. (2017). Modeling temporal of groundwater level using basic techniques of time series analysis (Case Study: Ardabil Plain). Water and Soil Science, 27(4), 185–196. https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_6999.html [In Persian] Karimi Alavijeh, N., Falahi, M. A., Ahmadi Shadmehri, M. T., Salehnia, N., Larsen, M. A. D., & Drews, M. (2021). Perspectives of current and future urban water security in Iran. Journal of Cleaner Production, 321, 129004. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.129004 Kløve, B., Ala-Aho, P., Bertrand, G., Gurdak, J. J., Kupfersberger, H., Kværner, J., Muotka, T., Mykrä, H., Preda, E., Rossi, P., Uvo, C. B., Velasco, E., & Pulido-Velazquez, M. (2014). Climate change impacts on groundwater and dependent ecosystems. Journal of Hydrology, 518, 250–266. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2013.06.037 Kumar, C. P. (2012). Climate Change and Its Impact on Groundwater Resources. In RESEARCH INVENTY: International Journal of Engineering and Science (Vol. 1, Issue 5). www.researchinventy.com Lancia, M., Yao, Y., Andrews, C. B., Wang, X., Kuang, X., Ni, J., Gorelick, S. M., Scanlon, B. R., Wang, Y., & Zheng, C. (2022). The China groundwater crisis: A mechanistic analysis with implications for global sustainability. Sustainable Horizons, 4, 100042. https://doi.org/10.1016/j.horiz.2022.100042 Liu, Q., Gui, D., Zhang, L., Niu, J., Dai, H., Wei, G., & Hu, B. X. (2022). Simulation of regional groundwater levels in arid regions using interpretable machine learning models. Science of the Total Environment, 831. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.154902 Marcoulides, K. M., & Raykov, T. (2019). Evaluation of variance inflation factors in regression models using latent variable modeling methods. Educational and Psychological Measurement, 79(5), 874–882. Minnig, M., Moeck, C., Radny, D., & Schirmer, M. (2018). Impact of urbanization on groundwater recharge rates in Dübendorf, Switzerland. Journal of Hydrology, 563, 1135–1146. Naghibi, S. A., Ahmadi, K., & Daneshi, A. (2017). Application of support vector machine, random forest, and genetic algorithm optimized random forest models in groundwater potential mapping. Water Resources Management, 31, 2761–2775. Norouzi, hossein, & nadiri, ataallah. (2018). Groundwater Level Prediction of Boukan Plain using Fuzzy Logic, Random Forest and Neural Network Models. Journal of Range and Watershed Managment, 71(3), 829–845. https://doi.org/10.22059/jrwm.2018.68924 [In Persian] Perez, N., Singh, V., Ringler, C., Xie, H., Zhu, T., Sutanudjaja, E. H., & Villholth, K. G. (2024). Ending groundwater overdraft without affecting food security. Nature Sustainability, 7(8), 1007–1017. https://doi.org/10.1038/s41893-024-01376-w Pham, Q. B., Tran, D. A., Ha, N. T., Islam, A. R. M. T., & Salam, R. (2022). Random forest and nature-inspired algorithms for mapping groundwater nitrate concentration in a coastal multi-layer aquifer system. Journal of Cleaner Production, 343, 130900. Poursaeid, M., Mastouri, R., Shabanlou, S., & Najarchi, M. (2020). Estimation of total dissolved solids, electrical conductivity, salinity and groundwater levels using novel learning machines. Environmental Earth Sciences, 79, 1–25. Rajaee, T., Ebrahimi, H., & Nourani, V. (2019). A review of the artificial intelligence methods in groundwater level modeling. Journal of Hydrology, 572, 336–351. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.12.037 Rasouli, F., & Cheraghi, A. (2009). Evaluation of the quality of groundwater used in irrigation in Fars province. 1 St Conference of Groundwater, Behbahan. Rathnayaka, K., Malano, H., & Arora, M. (2016). Assessment of sustainability of urban water supply and demand management options: a comprehensive approach. Water, 8(12), 595. Rawlings, J. O., Pantula, S. G., & Dickey, D. A. (Eds.). (1998). Applied regression analysis: a research tool. New York, NY: Springer New York. Sahour, S., Khanbeyki, M., Gholami, V., Sahour, H., Kahvazade, I., & Karimi, H. (2023). Evaluation of machine learning algorithms for groundwater quality modeling. Environmental Science and Pollution Research, 30(16), 46004–46021. Sun, J., Hu, L., Li, D., Sun, K., & Yang, Z. (2022). Data-driven models for accurate groundwater level prediction and their practical significance in groundwater management. Journal of Hydrology, 608, 127630. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.127630 Tian, Y., Liu, Q., Ji, Y., Dang, Q., Sun, Y., He, X., Liu, Y., & Su, J. (2024). Prediction of sulfate concentrations in groundwater in areas with complex hydrogeological conditions based on machine learning. Science of The Total Environment, 923, 171312. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.171312 Uddin, M. G., Nash, S., Rahman, A., Dabrowski, T., & Olbert, A. I. (2024). Data-driven modelling for assessing trophic status in marine ecosystems using machine learning approaches. Environmental Research, 242, 117755. Vapnik, V. (1998). Statistical learning theory. John Wiley & Sons Google Schola, 2, 831–842. Yadav, B., Gupta, P. K., Patidar, N., & Himanshu, S. K. (2020). Ensemble modelling framework for groundwater level prediction in urban areas of India. Science of the Total Environment, 712. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.135539 Zhao, W. L., Gentine, P., Reichstein, M., Zhang, Y., Zhou, S., Wen, Y., Lin, C., Li, X., & Qiu, G. Y. (2019). Physics‐constrained machine learning of evapotranspiration. Geophysical Research Letters, 46(24), 14496–14507. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 7 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1 |