تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,572 |
تعداد مقالات | 71,031 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,501,217 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,764,597 |
تخمین پارامترهای کیفی و کمی آب زیرزمینی توسط مدلهای عددی: مطالعه موردی حوضه آبریز میقان در دشت اراک | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
مقاله 15، دوره 51، شماره 1، فروردین 1399، صفحه 201-216 اصل مقاله (1.86 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2019.279388.668166 | ||
نویسندگان | ||
مجتبی پورسعید1؛ رضا مستوری* 2؛ سعید شعبانلو3؛ محسن نجارچی4 | ||
1دانشکده تحصیلات تکمیلی عمران، واحد اراک، دانشگاه آزاد اسلامی | ||
2دانشکده تحصیلات تکمیلی عمران، واحد اراک، دانشگاه آزاد اسلامی، | ||
3استادیار گروه مهندسی آب، واحد کرمانشاه، دانشگاه آزاد اسلامی | ||
4استادیار ، گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد اراک، اراک، ایران | ||
چکیده | ||
در این مطالعه، مقادیر شوری، هدایت الکتریکی، تراز آب زیرزمینی و کل جامدات محلول در محدوده مطالعاتی اراک توسط چهار مدل نوین هوش مصنوعی ماشین آموزش نیرومند، ویولت- ماشین آموزش نیرومند، ماشین آموزش نیرومند ترتیبی آنلاین و ویولت- ماشین آموزش نیرومند ترتیبی آنلاین و همچنین نرم افزار مادفلو (مدل MT3D) شبیهسازی شدند. لازم به ذکر است که برای توسعه مدلهای ترکیبی از تبدیل ویولت استفاده شد. در ابتدا، با استفاده از تابع خودهمبستگی و تابع خودهمبستگی جزئی، تاخیرهای موثر برای برآورد پارامترهای کیفی و کمی آب زیرزمینی شناسایی شدند. سپس با استفاده از این تاخیرها، چهار مدل مختلف برای هر یک از روشهای هوش مصنوعی توسعه داده شدند. در ادامه، با انجام تحلیل حساسیت، مدلهای برتر برای شبیهسازی پارامترهای کیفی و کمی آب زیرزمینی شناسایی شدند. همچنین موثرترین تاخیرها برای تخمین این پارامترها معرفی گردیدند. علاوه بر این، نتایج مدل مادفلو با مدلهای هوش مصنوعی مقایسه شد که مدلهای هوش مصنوعی دارای دقت بالاتری بودند. بهعنوان مثال، مقادیر شاخص پراکندگی و ضریب نش برای کل جامدات محلول توسط مدل هوش مصنوعی برتر بهترتیب برابر با 3-E34/5 و 991/0 محاسبه شدند. همچنین، مقادیر RMSE و MAE برای تخمین تراز آب زیرزمینی توسط مدل برتر بهترتیب مساوی با 078/0 و 061/0 بدست آمدند. در انتها تحلیل عدم قطعیت برای مدلهای برتر اجرا شد. | ||
کلیدواژهها | ||
شوری؛ هدایت الکتریکی؛ تراز آب زیر زمینی؛ مادفلو؛ ماشین آموزش نیرومند | ||
مراجع | ||
Azari, T. and Samani, N. (2018). Modeling the Neuman’s well function by an artificial neural network for the determination of unconfined aquifer parameters. Computational Geosciences, 22(4), 1135-1148. Chelsea, Q. and Wan, Y. (2013). Time series modeling and prediction of salinity in the Caloosahatchee River Estuary. Water Resources Research, 49(9), 5804-5816. Dong, Y., Li, G. and Xu, H. (2012). An aerial recharge and discharge simulating method for MODFLOW. Computers & geosciences, 42, 203-205 Harbaugh, A.W., Banta, E.R., Hill, M.C. and McDonald, M.G. (2000). MODFLOW-2000, The U. S. Geological Survey Modular Ground-Water Model-User Guide to Modularization Concepts and the Ground-Water Flow Process. Open-file Report. U. S. Geological Survey, (92), 134. Hendrickx, J.M.H. and Walker, G.R. (1997). Recharge from precipitation. In: Simmers, I., Balkema, A.A. (Eds.), Recharge of Phreatic Aquifers in (Semi-) Arid Areas. Rotterdam, The Netherlands, 19–111. Huang, G.-B., Zhu, Q.-Y. and Siew, C.-K. (2006). Extreme learning machine: theory and applications. Neurocomputing 70, 489–501. Kheradpisheh, Z., Talebi, A., Rafati, L., Ghaneian, M.T. and Ehrampoush, M.H. (2015). Groundwater quality assessment using artificial neural network: A case study of Bahabad plain, Yazd, Iran. Desert, 20(1), 65-71. Lerner, D. N., Issar, A. S., Simmers, I. (1990). Groundwater recharge: a guide to understanding and estimating natural recharge. Hannover: Heise, (8), 99-228. Liang, N.Y., Huang, G.B., Saratchandran, P. and Sundararajan, N. (2006). A fast and accurate online sequential learning algorithm for feedforward networks. IEEE Trans. Neural Networks, 22 (17), 1411–1423. McDonald M.G. and Harbaugh A.W. (1988). A modular three-dimensional finite-difference ground-water flow model. Techniques of Water-Resources Investigations, 06-A1, USGS. Nofal, E.R., Amer, M.A., El-Didy, S.M. and Fekry, A.M. (2015). Delineation and modeling of seawater intrusion into the Nile Delta Aquifer: a new perspective. Water Science, 29(2), 156-166. Priyanka, B.N. and Mahesha, A. (2015). Parametric studies on saltwater intrusion into coastal aquifers for anticipate sea level rise. Aquatic Procedia, 4, 103-108. Roshni, T., Jha, M.K., Deo, R.C., and Vandana, A. (2019). Development and evaluation of hybrid artificial neural network architectures for modeling spatio-temporal groundwater fluctuations in a complex aquifer system. Water Resources Management, 1-17. doi.org/10.1007/s11269-019-02253-4 Salami Shahid, E. and Ehteshami, M. (2016). Application of artificial neural networks to estimating DO and salinity in San Joaquin River basin. Desalination and Water Treatment, 57(11), 4888-4897. Vaheddoost, B. and Aksoy, H. (2018). Interaction of groundwater with Lake Urmia in Iran. Hydrological Processes, 32(21), 3283-3295. Yang, X., Zhang, H. and Zhou, H. (2014). A hybrid methodology for salinity time series forecasting based on wavelet transform and NARX neural networks. Arabian Journal for Science and Engineering, 39(10), 6895-6905. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 620 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 486 |