برآورد ضریب رواناب رگبار با استفاده از هوش مصنوعی (مطالعۀ موردی: حوضۀ آبخیز کسیلیان) | ||
| مجله اکوهیدرولوژی | ||
| مقاله 14، دوره 8، شماره 2، تابستان 1400، صفحه 499-512 اصل مقاله (1.06 M) | ||
| نوع مقاله: پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ije.2021.319659.1476 | ||
| نویسندگان | ||
| حسین پوراسدالله1؛ مهدی وفاخواه* 2؛ بهارک معتمد وزیری3؛ علیرضا مقدم نیا4؛ حسین اسلامی5 | ||
| 1دانشجوی دکتری واحد علوم تحقیقات دانشگاه آزاد اسلامی، تهران | ||
| 2استاد دانشگاه تربیت مدرس، تهران | ||
| 3استادیار واحد علوم تحقیقات دانشگاه آزاد اسلامی، تهران | ||
| 4دانشیار گروه مرتع و آبخیزداری دانشگاه تهران | ||
| 5استادیار واحد شوشتر دانشگاه آزاد اسلامی، شوشتر | ||
| چکیده | ||
| در تحقیق پیش رو تخمین ضریب رواناب با توجه به تأثیر پوشش گیاهی انجام شده است. ابتدا مدلسازی ضریب رواناب با استفاده از دادههای سیلاب و رگبار ساعتی طی دورۀ آماری 1366ـ 1388 انجام شده و ضرایب رواناب حوضۀ آبخیز کسیلیان تهیه شد. در مرحلۀ بعد، با استفاده از مدلهای شبکۀ عصبی مصنوعی (ANN)، شبکۀ عصبیـ فازی تطبیقی (ANFIS) و رگرسیون بردار پشتیبان (SVR) و عوامل مؤثر شامل شدت بارش، مقدار شاخص ، بارش 5 روز قبل و شاخص نرمالشدۀ اختلاف پوشش گیاهی (NDVI) ضریب رواناب در مقیاس رگبار برآورد شد. سپس، صحت و اهمیت هر یک از عوامل مؤثر بر ضریب رواناب حوضۀ آبخیز کسیلیان ارزیابی شد. نتایج نشان داد از بین سه مدل ANN، ANFIS و SVR، مدل ANN با مجذور میانگین مربعات خطا، ضریب تبیین، میانگین خطای اریبی و ضریب نشـ ساتکلیف بهترتیب 08/0، 85/0، 84/0 و 01/0 در مرحلۀ آموزش و 12/0، 76/0، 74/0 و 03/0- در مرحلۀ آزمایش به عنوان مدل کارا در ارتباط با پیشبینی ضریب رواناب است. در مجموع، پیشنهاد میشود با توجه به اینکه ضریب رواناب کارکرد زیادی در فرایندهای هیدرولوژیک و بروز سیل دارد، بنابراین تخمین بهینۀ آن میتواند به مدیریت بهتر حفاظت آب و خاک و مدیریت فرسایش و رسوب حوضۀ آبخیز کمک کند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| حفاظت آب و خاک؛ شاخص نرمالشدۀ اختلاف پوشش گیاهی؛ شبکۀ عصبی مصنوعی؛ مدیریت رواناب | ||
| مراجع | ||
|
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 989 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 706 |
||