| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,119 |
| تعداد مقالات | 76,512 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,912,629 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,034,416 |
برآورد آینده مصرف آب شهری تحت شرایط تغییر اقلیم با استفاده از رویکرد یادگیری ماشین (مطالعه موردی: شهرستان بروجرد) | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| دوره 56، شماره 10، دی 1404، صفحه 2907-2928 اصل مقاله (1.63 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2025.394093.669928 | ||
| نویسندگان | ||
| علی شرقی؛ مهدی کماسی* | ||
| گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه آیت ا... بروجردی، بروجرد، ایران | ||
| چکیده | ||
| به دلیل اقلیم خشک سرزمین ایران، تأمین و مدیریت منابع آب برای مصارف شهری از دیرباز جزو چالشهای اساسی برای سازمانهایی همچون آبوفاضلاب و آب منطقهای بوده است. با افزایش فزاینده هزینه تأمین آب، نیاز شدیدی به برآورد هر چه دقیقتر نیاز آبی در کشور ایران حس میشود. تغییر اقلیم با افزایش دما تأثیری غیرمستقیم روی مصرف آب میگذارد. درنتیجه پیشبینی مصرف آب شهری صرفاً از روی روندهای قبلی غیرقابلاطمینان خواهد بود. در این پژوهش با درنظرگرفتن جدیدترین سناریوهای تغییر اقلیم SSP متغیرهای آبوهوایی تحت شرایط تغییر اقلیم پیشنمایی شد و سعی بر این شد که با استفاده از آنها آینده مصرف آب شهری برای مطالعه موردی شهرستان بروجرد مدلسازی شود. بهمنظور یافتن همبستگی میان متغیرها و مصرف آب شهری از الگوریتم یادگیری ماشین RBF-GA استفاده شده است. عملکرد این مدل بهوسیله سنجههای آماری RMSEو R^2 در مقابل مدل پایه RBF سنجیده شد. نتایج نشان از عملکرد قوی تر مدل تلفیقی RBF-GA داشت. همچنین روششناسی و یافتهها با رویکرد ارایه شده در بازنگری اول نشریه 117-3 مقایسه و تحلیل شدند. نتایج نشان داد که خروجیهای نشریه 117-3 در دوره مشاهداتی دارای بیشبرآورد هستند. درنتیجه، RBF-GA توانست عملکرد بهتری نسبت RBF و رویکرد نشریه 117-3 در بخش صحتسنجی داشته باشد. طبق پیشنماییهای مدل RBF-GA، در آینده نزدیک (1401-1415)، تغییرات اقلیمی تقاضای آب را به مقدار متوسط 60462 و 61768 مترمکعب در شبانه روز به ترتیب تحت سناریوهای اقلیمی SSP2-4.5 و SSP5-8.5 خواهد رساند. این پیشنماییها مقادیر بیشتری نسبت به بیشبرآوردهای نشریه 117-3 به خود میگیرد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| پیش نمایی؛ تغییر اقلیم؛ جنگل تصادفی؛ الگوریتم تلفیقی؛ CMIP6 | ||
| مراجع | ||
|
Bates, B., Charles, S., & Hughes, J. (2000). Stochastic down-scaling of general circulation model simulations. Applications of Seasonal Climate Forecasting in Agricultural and Natural Ecosystems, 121-134. https://doi.org/10.1007/978-94-015-9351-9_9 Bishop, C.M. and Nasrabadi, N.M. (2006). Pattern recognition and machine learning (Vol. 4, No. 4, p. 738). New York: springer. Covey, C., AchutaRao, K. M., Cubasch, U., Jones, P., Lambert, S. J., Mann, M. E., ... & Taylor, K. E. (2003). An overview of results from the Coupled Model Intercomparison Project. Global and Planetary Change, 37(1-2), 103-133. https://doi.org/10.1016/S0921-8181(02)00193-5 Chen, G., Long, T., Xiong, J. and Bai, Y. (2017). Multiple random forests modelling for urban water consumption forecasting. Water Resources Management, 31, pp.4715-4729. Cutore, P., Campisano, A., Kapelan, Z., Modica, C. and Savic, D. (2008). Probabilistic prediction of urban water consumption using the SCEM-UA algorithm. Urban Water Journal, 5(2), 125-132. Donkor, E.A., Mazzuchi, T.A., Soyer, R. and Alan Roberson, J. )2014(. Urban water demand forecasting: review of methods and models. Journal of Water Resources Planning and Management, 140(2), 146-159. https://doi.org/10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0000314 Eyring, V., Bony, S., Meehl, G. A., Senior, C. A., Stevens, B., Stouffer, R. J., & Taylor, K. E. (2016). Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization. Geoscientific Model Development, 9(5), 1937-1958. https://doi.org/10.5194/gmd-9-1937-2016 Eggimann, S., Mutzner, L., Wani, O., Schneider, M.Y., Spuhler, D., Moy de Vitry, M., Beutler, P. and Maurer, M. (2017). The potential of knowing more: A review of data-driven urban water management. Environmental science & technology, 51(5), 2538-2553. https://doi.org/10.1021/acs.est.6b04267 Holland, J. H. (1975). Genetic Algorithms-John H. Holland. Computer programs that" evolve" in ways that resemble natural selection can solve complex problems even their creators do not fully understand, 1-4. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). (2022). Climate Change 2022: Mitigation of Climate Change. Contribution of Working Group III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press. Levesley, J., 2004. Radial basis functions: theory and implementations. [Review of Radial Basis Functions: Theory and Implementations, by M. D. Buhmann]. Mathematics of Computation, 73(247), 1578–1581. http://www.jstor.org/stable/4099914 Lin, C.C., Liou, K.Y., Lee, M. and Chiueh, P.T. (2019). Impacts of urban water consumption under climate change: an adaptation measure of rainwater harvesting system. Journal of Hydrology, 572, 160-168. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.02.032 Mabrouki, Y., Taybi, A.F., El Alami, M. and Berrahou, A. (2019). Biotypology of stream macroinvertebrates from North African and semi arid catchment: Oued Za (Morocco). Knowledge & Management of Aquatic Ecosystems, 420, 17. https://doi.org/10.1051/kmae/2019009 Maurer, E. P., Das, T., & Cayan, D. R. (2013). Errors in climate model daily precipitation and temperature output: time invariance and implications for bias correction. Hydrology and Earth System Sciences, 17(6), 2147-2159. https://doi.org/10.5194/hess-17-2147-2013 Meinshausen, M., Nicholls, Z. R., Lewis, J., Gidden, M. J., Vogel, E., Freund, M., ... & Wang, R. H. (2020). The shared socio-economic pathway (SSP) greenhouse gas concentrations and their extensions to 2500. Geoscientific Model Development, 13(8), 3571-3605. https://doi.org/10.5194/gmd-13-3571-2020 Moghaddam, H.K., Abtahizadeh, E. and Abolfathi, S. )2025(. Sustainable water allocation under climate change: Deep learning approaches to predict drinking water shortages. Journal of Environmental Management, 385, 125600. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2025.125600 O’Neill, B. C., Kriegler, E., Ebi, K. L., Kemp-Benedict, E., Riahi, K., Rothman, D. S., ... & Solecki, W. (2017). The roads ahead: Narratives for shared socioeconomic pathways describing world futures in the 21st century. Global environmental change, 42, 169-180. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2015.01.004 Riahi, K., Van Vuuren, D. P., Kriegler, E., Edmonds, J., O’neill, B. C., Fujimori, S., ... & Tavoni, M. (2017). The Shared Socioeconomic Pathways and their energy, land use, and greenhouse gas emissions implications: An overview. Global environmental change, 42, 153-168. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2016.05.009 Rasifaghihi, N., Li, S.S. and Haghighat, F. (2020). Forecast of urban water consumption under the impact of climate change. Sustainable Cities and Society, 52, 101848. https://doi.org/10.1016/j.scs.2019.101848 Sharghi, A., Komasi, M., & Ahmadi, M. (2025). Variable sensitivity analysis in groundwater level projections under climate change adopting a hybrid machine learning algorithm. Environmental Modelling & Software, 183, 106264. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2024.106264 Stockwell, E.G., 1973. The Methods and Materials of Demography. https://doi.org/10.2307/2060757 Stouffer, R. J., Eyring, V., Meehl, G. A., Bony, S., Senior, C., Stevens, B., & Taylor, K. E. (2017). CMIP5 scientific gaps and recommendations for CMIP6. Bulletin of the American Meteorological Society, 98(1), 95-105. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-15-00013.1 Semenov, M. A., & Stratonovitch, P. (2015). Adapting wheat ideotypes for climate change: accounting for uncertainties in CMIP5 climate projections. Climate Research, 65, 123-139. DOI: https://doi.org/10.3354/cr01297 Semenov MA. (2008). Simulation of extreme weather events by a stochastic weather generator. Climate Research 35(3):203-212. https://doi.org/10.3354/cr00731 Xu, Z., & Yang, Z. L. (2012). An improved dynamical downscaling method with GCM bias corrections and its validation with 30 years of climate simulations. Journal of Climate, 25(18), 6271-6286. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-12-00005.1 Yang, S., & Cui, X. (2019). Building regional sustainable development scenarios with the SSP framework. Sustainability, 11(20), 5712. https://doi.org/10.3390/su11205712 Ababaei, B., Mirzaei, F. and Sohrabi, T. (2012). Assessment of LARS-WG performance in 12 coastal stations of Iran. SID. https://sid.ir/paper/159758/fa. (in Persian) Ahmadpour, A., Mirhashemi, S. and Haghighatjou, P. (2020). Evaluation of classical, conceptual IHACRES and hybrid ARMA-ANN models in simulation and prediction of daily discharge of Maroun River. Iranian Journal of Soil and Water Research, 51(3), 727-736. 10.22059/ijswr.2019.290549.668344. (in Persian) Bostani, A., Najafpour, B. and Javani, K. (2016). Analysis the Effects of Drought on rural Settlements Inastability in Drab villages Township. Regional Planning, 6(21), 155-166. (in Persian) Baharvand F, Massah Bavani A, Mahdavi M, Motamed Vaziri B, Goodarzi M. (2019). Capability Evaluation of LARS- WG for reproducing daily data in Kermanshah. jwmseir; 13 (45) :70-76 URL: http://jwmsei.ir/article-1-626-fa.html. (in Persian) Tabesh, M., Behboudian, S., & Beygi, S. (2014). Long term prediction of drinking water demand:(Case study of neyshabur city, Iran). Iran-water Resources Research, 10(3), 14-25. (in Persian) Khalili, A. N., Mosaedi, A., Soltani, A., & Kamkar, B. (2012). Evaluation of ability of LARS-WG model for simulating some weather parameters in Sanandaj. SID. https://sid.ir/paper/156320/fa. (in Persian) Salajegheh, A., Rafiei Sardoii, E., Moghaddamnia, A., Malekian, A., Araghinejad, S., Khalighi Sigarodi, S., & Saleh Pourjam, A. (2017). Performance assessment of LARS-WG and SDSM downscaling models in simulation of precipitation and temperature. Iranian journal of soil and water research, 48(2), 253-262. 48(2): 253-262. doi: 10.22059/ijswr.2017.62601. (in Persian) Semsar Yazdi, A. A., Baghaeepoor, M., & Semsar Yazdi, M. S. (2016). Estimation of the Per Capita of Drinking Water Consumption; A Case Study of Ardekan City, Yazd Province. Journal of Water and Wastewater Science and Engineering, 1(1), 4-10. doi: 10.22112/jwwse.2017.51043. (in Persian) Oliaei, M. S., Barikloo, A., & Servati, M. (2019). Performance evaluation of artificial neural networks conjunct with genetic algorithm for estimation of soil infiltration rate (Case Study: Khoda afarin Region of East Azerbaijan Province). Iranian Journal of Soil and Water Research, 50(5), 1127-1139. doi: 10.22059/ijswr.2018.264020.667994. (in Persian) Garmei, R., & Faridhosseini, A. R. (2015). OPTIMIZATION PARAMETERS OF RAINFALL-RUNOFF model of hec-hms through pso algorithm. Iranian journal of soil and water research, 46(2), 255-264. doi: 10.22059/ijswr.2015.55930. (in Persian) Presidential Vice Presidency for Strategic Planning and Supervision. (2013). “Design Standard for Urban and Rural Water Transmission and Distribution Systems, Publication 117-3, First Revision”, Tehran, Iran. (in Persian) Moradi, S. A., Kashefipour, S. M., & SALIMI, C. A. (2014). A Field Study on Peak Factor of Rural Water Distribution Networks (Northern-East Part of Khuzestan Province, Iran). (in Persian) Nemati Shishehgaran, N., Babaeian, F., & Mianabadi, H. (2024). Comparison of CMIP6 climate models and quantile mapping bias correction methods in the simulation of precipitation. Iranian Journal of Soil and Water Research, 54(12), 1843-1862. doi: 10.22059/ijswr.2023.362445.669538. (in Persian) | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 47 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 58 |
||