تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,102,271 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,208,743 |
مقایسۀ روشهای سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی (ANFIS)، وزندهی معکوس فاصله و زمینآمار در تخمین سطح ایستابی (مطالعۀ موردی: دشت دهگلان، استان کردستان) | ||
اکوهیدرولوژی | ||
مقاله 5، دوره 6، شماره 1، فروردین 1398، صفحه 51-64 اصل مقاله (953.01 K) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ije.2018.264081.937 | ||
نویسندگان | ||
مهدی کرد* 1؛ نسرین یوسفی2؛ اسفندیار عباس نوینپور3 | ||
1استادیار گروه علوم زمین، دانشکدۀ علوم پایه، دانشگاه کردستان | ||
2دانشجوی کارشناسی ارشد رشتۀ هیدروژئولوژی، دانشگاه ارومیه | ||
3استادیار گروه زمینشناسی، دانشکدۀ علوم زمین، دانشگاه ارومیه | ||
چکیده | ||
افت سطح ایستابی از نظر مدیریتی بسیار اهمیت دارد و میتواند تأثیرات منفی مانند نشست زمین، افزایش هزینۀ برداشت و کاهش کیفیت آب زیرزمینی را در پی داشته باشد. آب زیرزمینی مهمترین منبع تأمین آب در دشت دهگلان بوده و برداشت زیاد، سبب کاهش سطح ایستابی در این دشت شده است. این دشت با وسعتی حدود 780 کیلومترمربع، یکی از دشتهای ممنوعۀ استان است و با افت سطح آبخوان نزدیک به 37 متر، بین دشتهای استان بیشترین افت را داشته است. هدف از پژوهش حاضر، مدلسازی سطح آب زیرزمینی و مقایسۀ عملکرد روش سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی با روشهای وزندهی معکوس فاصله، کریجینگ و کوکریجینگ است. به این منظور، از دادههای سطح ایستابی 44 حلقه پیزومتر دشت دهگلان مربوط به شهریور 1395استفاده شده است. نتایج بهدستآمده بیان میکند که رفتار بار هیدرولیکی در قسمتهای مختلف آبخوان، متفاوت است و در نتیجه بهکارگیری صرف دادههای مکانی بار هیدرولیکی برای مدلسازی، نتایج رضایتبخشی ندارد. سطح ایستابی در دشت دهگلان، با توپوگرافی بیشترین همبستگی را دارد و سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی با بهکارگیری پارامتر کمکی توپوگرافی دارای 07/0RMSE=، 005/0MSE=، 06/0MAE=، 04/0MBE= و 88/0=R2 بوده و نسبت به سایر روشها عملکرد بهتری داشته است. | ||
کلیدواژهها | ||
آب زیرزمینی؛ استنتاج فازی- عصبی تطبیقی (ANFIS)؛ دشت دهگلان؛ زمینآمار | ||
مراجع | ||
[1]. Todd DK, Mays LW. Groundwater Hydrology. 2nd Ed. New York: Wiley; 1980. 552 pp. [2]. Khaledian F, Kalantari N, Javid A. Investigating the Construction's Effect of Sange Siah Reservoir Dam on Hydrogeology and Hydrogeochemistry of Dehgolan Plain Aquifer. M.Sc. Thesis, Faculty of Earth Sciences, Shahid Chamran University of Ahvaz; 2014. (In Persian) [3]. Jahani N, Fathi P, Nasri B. Mathematical Modeling of Groundwater Resources System of Dehgolan plain. M.Sc. Thesis, Faculty of Agriculture, University of Kurdistan; 2009. (In Persian) [4]. Ramezani E, Heidari A, Fathi P. Mathematical modeling of groundwater flow of Dehgolan Plain. 5th National conference on Water Resources Management, Shahid Beheshti University, Tehran; 2013. (In Persian) [5]. Ebrahimi M, Fathi P. Predicting of Groundwater Level Fluctuation Using Artificial Neural Network and Nero – Fuzzy Interface System (case study: Dehgolan Aquifer). M.Sc. Thesis, Faculty of Agriculture, University of Kurdistan; 2011. (In Persian) [6]. Dehghani R, Noorali A. Comparison of geostatistical methods and artificial neural network in estimating groundwater level (Case study: Nourabad plain, Lorestan). Journal of Environmental Science and Technology. 2016; 18(1): 33-44. (In Persian) [7]. Zamaniahmadmahmoodi R, Akhondali A, Samadiborojeni H, Zareei H. Estimation of the groundwater level by using combined geostatistics with artificial neural networks (Case study: Shahrekord plain). Journal of Irrigation Science and Engineering. 2013; 36(1): 45-56. (In Persian) [8]. Mokarram M, Mokarram MJ, Zarei AR, Safarinejadian B. Using adaptive Neuro-Fuzzy network (ANFIS) to predict underground water quality in west of Fars province during 2003 to 2013 period. Iranian Journal of Eco Hydrology. 2017; 4(2): 547-559. (In Persian) [9]. Vadiati M, Nakhaei M. Groundwater quality evaluation of Tehran province for agricultural uses by fuzzy inference model. Water and Soil Science. 2015; 25(1): 41-52. (In Persian) [10]. Tumez B, Hatipoglu Z. Comparing two data driven interpolation methods for modeling nitrate distribution in aquifer. Ecological Informatics. 2010; 5: 311-315. [11]. Zamaniahmadmahmoodi R, Akhondali AM, Zarei H, Radmanesh F. Estimation of the groundwater level by using a combined optimized method with genetic algorithms in Ramhormoz plain. Iranian of Irrigation and water Engineering. 2014; 4(15): 26-38. (In Persian) [12]. Khoshravesh M, Gholami Sefidkouhia MA, Abbaspalangi J, Mirnaseric M. Estimation of nitrate concentrations in well and spring water using ANFIS and SVM models (Case study: Golestan province). Journal of Applied Hydrology. 2015; 2(2):1-12. [13]. Jeihouni M, Delirhasannia R, Alavipanah SK, ShahabiM, Samadianfard S. Spatial analysis of groundwater electrical conductivity using ordinary kriging and artificial intelligence methods (Case study: Tabriz plain, Iran). Geofizika. 2015; 32(5): 191-208. [14]. Yousefzadeh S, Nadiri AA. Comparison between ANN and ANFIS in hydraulic conductivity estimation of Maragheh-Bonab aquifer using geophysical data. International conference on Science and Engineering, Dubai, UAE; 2015. (In Persian) [15]. Xiao Y, Gu X, Yin S, Shao J, Cui Y, Zhang Q, Niu Y. Analysis of groundwater level in piedmont plains, northwest China. Springer Plus. 2016; 5: 425. [16]. Hassan I, Lawal IM, Mohammed A, Abubakar S. Analysis of geostatistical and deterministic techniques in the spatial variation of groundwater depth in the northwestern part of Bangladesh. American Journal of Engineering Research. 2016; 5(3): 29-34. [17]. Talpur N, Mohd Salleh MN, Hussain K. An investigation of membership functions on performance of ANFIS for solving classification problems. International Research and Innovation Summit IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. 2017; Volume 226, conference 1. [18]. Khosravi K, Habibnejad Roshan M, Solaimani K, Babaei K. Assessment of groundwater vulnerability using a-GIS based DRASTIC model (Case study: Dehgolan plain, Kurdistan province). Journal of Watershed Management Research. 2012; 3(5) :42-62. (In Persian) [19]. Ebrahimi Mohammadi S, Azari M, Entezami. Investigating the quaternary deposits of Dehgolan Plain to determine prone areas to flood spreading. 1th national conference on Rainwater Catchment Systems, Islamic Azad University, Khomeini-Shahr; 2012. (In Persian) [20]. Nadiri A, Naderi K, Asghari Moghaddam A, Habibi MH. Spatiotemporal predicting of groundwater level using artificial intelligence models and geostatistics model (Case study: Duzduzan plain). Journal of Geography and Planning. 2016; 20(58): 281-301. (In Persian) [21]. Hasani Pak AA. Geostatistics. 5nd ed. Tehran: Tehran University Press; 2013. 328 pp. (In Persian) [22]. Mohammadyari F, Aghdar A, Basiri R. Zoning groundwater quality for drinking using geo-statistical methods Case Study: Arid Regions in Mehran and Dehloran. Geographical Data. 2017; 26(101): 199-208. [23]. Fathi Hafashjani E, Beigi Harchegani H, Davoudian Dehkordi AR, Tabatabaei S. Comparison of spatial interpolation methods and selecting the appropriate method for mapping of nitrate and phosphate in the Shahrekord aquifer. Iranian of Irrigation and water Engineering. 2014; 4(15): 51-63. (In Persian) [24]. Haghizadeh A, Kiani A, Kiani M. Performance evaluation of geostatistical methods to estimate the spatial distribution of snow depth and density in mountainous areas (Case study: Gush Bala watershed, Mashhad). Hydrogeomorphology. 2017; 3(12): 45-66. (In Persian) [25]. Khosravi Y, Abbasi E. Spatial analysis of environmental data using geostatistics. 1nd ed. Zanjan: Azarkelk Press; 2015. 282pp. (In Persian) [26]. Jahanshahi A, Rohimogaddam E, Dehvari A. Investigating water quality parameters using GIS and geostatistics (Case study: Shahr-Babak plain aquifer).Water and Soil Science. 2014; 24(2): 183-197. (In Persian) [27]. Moeeni H, Bonakdari H, Fatemi SE, Ebtehaj I. Modeling the monthly inflow to Jamishan dam reservoir using autoregressive integrated moving average and adaptive Neuro-Fuzzy inference system models. 2016; 26(1-2): 273-285. (In Persian) [28]. Abareshi F, Meftah Helghi M, Sanikhani H, Dehghani AA. Comparison of three intelligence techniques for predicting water table depth fluctuations (Case study: Zarringol plain). Journal of water and soil conservation. 2014; 21(1): 163-180. (In Persian) [29]. Kord M, Asghari- Moghaddam A. Evaluation of drinking water quality of Ardabil plain aquifer by cokriging and fuzzy logic. Journal of water and soil conservation. 2015; 21(5): 225-240. (In Persian) [30]. Maroofpoor S, Fakheri- Fard A, Shiri, J. Development and combination of soft computing and geostatistical models in estimation of spatial distribution of groundwater level. Journal of Water and Soil Resources Conservation. 2016; 6(4): 17-28. (In Persian) [31]. Mousavi S, Nourani V, Alami MT. Assessment of Chloride Concentration in Groundwater by Conjugation of Artificial Intelligence and Wavelet Transform Coherence Approaches. Modares Civil Engineering Journal. 2017; 17(6): 233-244. (In Persian) [32]. Ghanbari N, Rangzan K, Kabolizade M, Moradi P. Improve the results of the DRASTIC model using artificial intelligence methods to assess groundwater vulnerability in Ramhormoz alluvial aquifer plain. Journal of water and soil conservation. 2017; 24(2): 45-65. (In Persian) [33]. Faez K, Moradi MH, Eslami M. Introducing a general criterion for optimizing fuzzy clustering. The Second Conference on Machine Vision, Image Processing and Applications, Tehran; 2003. (In Persian) [34]. Okwu M, Adetunji O. A comparative study of [35]. Rajaee T, Nourani V, Pouraslan F. Groundwater level forecasting using wavelet and kriging. Journal of Hydraulic Structures. 2016; 2(2): 1-21. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,135 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 470 |