| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,119 |
| تعداد مقالات | 76,512 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,912,626 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,034,415 |
واسنجی هوشمند مدل ذخیره موقت با ادغام الگوریتم ژنتیک و روش تفاضل محدود در شبیهسازی انتقال املاح | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| دوره 56، شماره 11، بهمن 1404، صفحه 3157-3179 اصل مقاله (1.5 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2025.401515.670002 | ||
| نویسندگان | ||
| محمد میرناصری* 1؛ لاله دیوبند هفشجانی2؛ مجتبی خوش روش3 | ||
| 1استادیار گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی زراعی، دانشگاه علومکشاورزی و منابع طبیعی ساری | ||
| 2گروه مهندسی محیط زیست، دانشکده مهندسی آب و محیط زیست،دانشگاه شهیدچمران اهواز، اهواز،ایران. | ||
| 3گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی زراعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران. | ||
| چکیده | ||
| مدلسازی انتقال املاح در رودخانهها به دلیل پدیده پیچیده ذخیره موقت با چالشهای عمدهای مواجه است. این پژوهش به توسعه یک مدل عددی یکپارچه میپردازد که با ادغام هوشمندانه روش تفاضلات محدود صریح (FDM) و الگوریتم بهینهسازی ژنتیک (GA)، فرآیند واسنجی خودکار پارامترهای کلیدی مدل نگهداشت موقت یکبعدی (TSM) را ممکن میسازد. معادلات حاکم پراکندگی-انتقال برای کانال اصلی و نواحی ذخیره با روش Upwind-Central گسستهسازی شده و یک چارچوب بهینهسازی مبتنی بر GA برای تخمین چهار پارامتر مؤثر (ضریب پراکندگی طولی D، ضریب تبادل ناحیه نگهداشتα ، مساحت ناحیه کانال اصلی A و مساحت ناحیه ذخیره Aₛ) با کمینهسازی خطای میانگین مربعات (RMSE) بین دادههای شبیهسازی و آزمایشگاهی پیادهسازی شده است. مدل FDM-GA از انواع شرایط مرزی بالادست: (غلظت ثابت، داده زمانی، شار جرمی) و پاییندست: (گرادیان صفر، جابجایی) و مکانیزمهای پایداری عددی پیشرفته (معیارهای CFL، پخش و تبادل) بهره میبرد. اعتبارسنجی این مدل عددی با دادههای آزمایشگاهی در یک کانال شبیهسازیشده نشاندهنده عملکرد برتر آن (با شاخصهای R² > 0.90 و (NSE > 0.90 در مقایسه با نرمافزار استاندارد OTIS-P است. این مدل علاوه بر دقت بالا، قابلیتهای نوینی از جمله تولید خروجیهای سهبعدی، تحلیل حساسیت سیستماتیک پارامترها با روش موریس و ارزیابی عدم قطعیت بر مبنای عدد دامکولر (Dal) را نیز در مقایسه با نرمافزار OTIS-P ارائه میدهد. این رویکرد، ابزاری قدرتمند و خودکار برای شبیهسازی واقعگرایانه انتقال املاح در سیستمهای رودخانهای با در نظر گیری اثرات ذخیره موقت را میتواند فراهم نماید. | ||
| کلیدواژهها | ||
| الگوریتم ژنتیک (GA)؛ مدلسازی عددی؛ کالیبراسیون پارامترها؛ انتقال املاح؛ مدل ذخیره موقت (TSM) | ||
| مراجع | ||
|
Anderson, D. A., Tannehill, J. C., & Pletcher, R. H. (1984). Computational fluid mechanics and heat transfer. Hemisphere Publishing Corporation. Bäck, T. (1996). Evolutionary algorithms in theory and practice. Oxford University Press. Bardini, L., Boano, F., Cardenas, M. B., Sawyer, A. H., & Revelli, R. (2019). Uncertainty in riverine pollutant transport modeling: The role of transient storage parameters. Journal of Contaminant Hydrology, 225, 103503. https://doi.org/10.1016/j.jconhyd.2019.103503 Battin, T. J., Besemer, K., Bengtsson, M. M., Romani, A. M., & Packmann, A. I. (2016). The ecology and biogeochemistry of stream biofilms. Nature Reviews Microbiology, 14(4), 251–263. https://doi.org/10.1038/nrmicro.2016.15 Bencala, K. E., & Walters, R. A. (1983). Simulation of solute transport in a mountain pool-and-riffle stream: A transient storage model. Water Resources Research, 19(3), 718–724. https://doi.org/10.1029/WR019i003p00718 Bird, R. B., Stewart, W. E., & Lightfoot, E. N. (2007). Transport phenomena (2nd ed.). John Wiley & Sons. Boano, F., Harvey, J. W., Marion, A., & Packman, A. I. (2023). Hyporheic exchange in rivers: Recent advances and future challenges. Advances in Water Resources, 171, 104357. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2022.104357 Boano, F., Harvey, J. W., Marion, A., Packman, A. I., Revelli, R., & Ridolfi, L. (2014). Hyporheic flow and transport processes: Mechanisms, models, and biogeochemical implications. Reviews of Geophysics, 52(4), 603–679. https://doi.org/10.1002/2012RG000417 Bottacin-Busolin, A. (2020). Solute transport in rivers with multiple storage zones: The STIR model. Advances in Water Resources, 143, 103681. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2020.103681 Briggs, M. A., Gooseff, M. N., Arp, C. D., & Baker, M. A. (2009). A method for estimating surface transient storage parameters for streams with concurrent hyporheic storage. Water Resources Research, 45(4), W00D27. https://doi.org/10.1029/2008WR006959 Briggs, M. A., Lautz, L. K., Buckley, S. F., & Lane, J. W. (2013). Efficient upscaling of reactive transport in hyporheic zones. Geophysical Research Letters, 40(15), 3914–3918. https://doi.org/10.1002/grl.50753 Broshears, R. E., Runkel, R. L., & Kimball, B. A. (2021). OTIS-P: A solver for equations governing solute transport in streams (Version 2.0.0) [Computer software]. U.S. Geological Survey. https://doi.org/10.5066/P9MIV33J Campolongo, F., Cariboni, J., & Saltelli, A. (2007). An effective screening design for sensitivity analysis of large models. Environmental Modelling & Software, 22(10), 1509-1518. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2006.10.004 Chapra, S. C. (1997). Surface water-quality modeling. McGraw-Hill. Chapra, S. C. (2008). Surface water-quality modeling. Waveland Press. Chapra, S. C., & Canale, R. P. (2014). Numerical methods for engineers (7th ed.). McGraw-Hill Education. Choi, J., Harvey, J. W., & Conklin, M. H. (2000). Effects of transient storage on solute transport in rivers: A numerical study. Journal of Hydrology, 230(3–4), 117–133. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(00)00225-6 Choi, J., Harvey, J. W., & Conklin, M. H. (2010). Characterizing multiple timescales of stream and storage zone interaction that affect solute fate and transport in streams. Water Resources Research, 46(9), W09513. https://doi.org/10.1029/2009WR008772 Courant, R., Friedrichs, K., & Lewy, H. (1928). Über die partiellen Differenzengleichungen der mathematischen Physik. Mathematische Annalen, 100(1), 32–74. https://doi.org/10.1007/BF01448839 Deb, K. (2001). Multi-objective optimization using evolutionary algorithms. John Wiley & Sons. Eiben, A. E., & Smith, J. E. (2015). Introduction to evolutionary computing (2nd ed.). Springer-Verlag. Fischer, H. B., List, E. J., Koh, R. C. Y., Imberger, J., & Brooks, N. H. (1979). Mixing in inland and coastal waters. Academic Press. Fletcher, C. A. J. (1991). Computational techniques for fluid dynamics: Volume 2. Springer-Verlag. Fogel, D. B. (2006). Evolutionary computation: Toward a new philosophy of machine intelligence (3rd ed.). IEEE Press. Goldberg, D. E. (1989). Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Addison-Wesley. Gooseff, M. N., LaNier, J., Haggerty, R., & Kokkeler, K. (2005). Determining in-channel (dead zone) transient storage by comparing solute transport in a bedrock channel–alluvial channel sequence, Oregon. Water Resources Research, 41(6), W06014. https://doi.org/10.1029/2004WR003513 Haggerty, R., Wondzell, S. M., & Johnson, M. A. (2002). Power-law residence time distribution in the hyporheic zone of a 2nd-order mountain stream. Geophysical Research Letters, 27(15), 2313–2316. https://doi.org/10.1029/1999GL011256 Harvey, J. W., & Fuller, C. C. (1998). Effect of enhanced manganese oxidation in the hyporheic zone on basin-scale geochemical mass balance. Water Resources Research, 34(4), 623-636. https://doi.org/10.1029/97WR03606 Harvey, J. W., Gomez-Velez, J. D., & Scott, D. T. (2021). River corridor science: Hydrologic exchange and ecological consequences from bedforms to basins. Water Resources Research, 57(9), e2021WR029694. https://doi.org/10.1029/2021WR029694 Harvey, J. W., Wagner, B. J., & Bencala, K. E. (1996). Evaluating the reliability of the stream tracer approach to characterize stream-subsurface water exchange. Water Resources Research, 32(8), 2441–2451. https://doi.org/10.1029/96WR01273 Holland, J. H. (1992). Adaptation in natural and artificial systems: An introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence. MIT Press. Jackson, T. R., Haggerty, R., & Apte, S. V. (2018). Defining and measuring the reliability of stream tracer experiments. Water Resources Research, 54(10), 7254–7274. https://doi.org/10.1029/2018WR022640 Knapp, J. L. A., & Kelleher, C. (2020). Hyporheic exchange controls nitrate removal in stream sediments at the reach scale. Hydrological Processes, 34(12), 2723–2741. https://doi.org/10.1002/hyp.13742 LeVeque, R. J. (2007). Finite difference methods for ordinary and partial differential equations: Steady-state and time-dependent problems. Society for Industrial and Applied Mathematics. Marion, A., Zaramella, M., & Packman, A. I. (2008). Hybrid modeling approaches for transient storage in large rivers. Water Resources Research, 44(8), W08420. https://doi.org/10.1029/2007WR006274 Moriasi, D. N., Arnold, J. G., Van Liew, M. W., Bingner, R. L., Harmel, R. D., & Veith, T. L. (2007). Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations. Transactions of the ASABE, 50(3), 885–900. Morris, M. D. (1991). Factorial sampling plans for preliminary computational experiments. Technometrics, 33(2), 161-174. https://doi.org/10.1080/00401706.1991.10484804 Nash, J. E., & Sutcliffe, J. V. (1970). River flow forecasting through conceptual models part I — A discussion of principles. Journal of Hydrology, 10(3), 282–290. https://doi.org/10.1016/0022-1694(70)90255-6 Parker, S. R., Brierley, G. J., & Tunnicliffe, J. F. (2022). Parameter sensitivity in transient storage modeling: Implications for pollutant transport predictions. Journal of Hydrology, 607, 127491. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.127491 Rudolph, G. (1997). Convergence properties of evolutionary algorithms. Verlag Dr. Kovac. Runkel, R. L. (1998). One-dimensional transport with inflow and storage (OTIS): A solute transport model for streams (USGS Techniques and Methods Report 4-A2). U.S. Geological Survey. Runkel, R. L. (2002). A new metric for determining the importance of transient storage. Journal of the American Water Resources Association, 38(1), 1029. https://doi.org/10.1111/j.1752-1688.2002.tb05541.x Rutherford, J. C. (1994). River mixing. John Wiley & Sons. Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T., Campolongo, F., Cariboni, J., Gatelli, D., & Tarantola, S. (2008). Global sensitivity analysis: The primer. John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1002/9780470725184 Sastry, K., Goldberg, D., & Kendall, G. (2014). Genetic algorithms. In E. K. Burke & G. Kendall (Eds.), Search methodologies: Introductory tutorials in optimization and decision support techniques (2nd ed., pp. 93–117). Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-6940-7_4 Schmid, B. H., & Hengl, M. A. (2010). Parameter uncertainty in transient storage modeling. In A. Dittrich, K. Koll, J. Aberle, & P. Geisenhainer (Eds.), River Flow 2010 (pp. 1043-1050). Bundesanstalt für Wasserbau. Stonedahl, S. H., Harvey, J. W., Wörman, A., Salehin, M., & Packman, A. I. (2010). A multiscale model for integrating hyporheic exchange from ripples to meanders. Water Resources Research, 46(12), W12539. https://doi.org/10.1029/2009WR008865 Tang, Y., Schumer, R., & Packman, A. I. (2024). Sediment-particle interactions in solute transport: Experimental and modeling approaches. Advances in Water Resources, 183, 104612. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2023.104612 Thomann, R. V., & Mueller, J. A. (1987). Principles of surface water quality modeling and control. Harper & Row. Von Neumann, J., & Richtmyer, R. D. (1950). A method for the numerical calculation of hydrodynamic shocks. Journal of Applied Physics, 21(3), 232–237. https://doi.org/10.1063/1.1699639 Wang, J., Zhang, Y., Hu, Ch., Zhang, B., Schilling, K. E., & Boano, F. (2023). Anomalous Solute Transport in Saturated Porous Media: Effect of Particle Size. Water Resources Research, 59(8), e2022WR034567. https://doi.org/10.1029/2022WR034567 Ward, A. S., Fitzgerald, M., Gooseff, M. N., Voltz, T. J., & Singha, K. (2018). Hydrogeomorphic controls on hyporheic and riparian transport in two headwater mountain streams during base flow recession. Water Resources Research, 54(3), 1671–1688. https://doi.org/10.1002/2017WR021689 Wörman, A., Packman, A. I., Marklund, L., Harvey, J. W., & Stone, S. H. (2002). Effect of flow-induced exchange in hyporheic zones on longitudinal transport of solutes in streams and rivers. Water Resources Research, 38(1), 1001. https://doi.org/10.1029/2000WR000114 Wu, W., Chen, X., & Liu, Y. (2022). Finite volume methods for river flow modeling: Theory and applications. Journal of Hydraulic Research, 60(3), 345–362. https://doi.org/10.1080/00221686.2021.2006752 Zaramella, M., Marion, A., & Packman, A. I. (2003). Applicability of the transient storage model to the hypotheic exchange of metals. Journal of Environmental Engineering, 129(12), 1107–1117. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9372(2003)129:12(1107) Zaramella, M., Marion, A., Lewandowski, J., & Nützmann, G. (2020). Machine learning for transient storage parameter estimation in streams. Water Resources Research, 57(3), e2020WR028497. https://doi.org/10.1029/2020WR028497 Zarnetske, J. P., Haggerty, R., Wondzell, S. M., & Baker, M. A. (2011). Dynamics of nitrate production and removal as a function of residence time in the hyporheic zone. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 116(G1), G01025. https://doi.org/10.1029/2010JG001356 Mirnaseri, M. (2025). Numerical-experimental investigation of the effect of cross vanes in river restoration designs on hyporheic exchanges. Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 19(1), 29-45. (In Persian) Nikbakht, Z., Emadi, A. R., & Mirnaseri, M. (2022). Laboratory and numerical investigation of the effect of gabion corrective dams on the parameters of the Transient Storage Model (TSM) in pollutant transport in rivers. Journal of Irrigation and Drainage Structures Engineering Research, 23(87), 119-144. (In Persian) | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 72 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 86 |
||