تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,106,024 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,211,449 |
ارزیابی اثر تدوین سناریوهای مدیریتی در دقت پیشبینی سطح ایستابی با استفاده از مدل ترکیبی موجک-رگرسیون بردار پشتیبان (WSVR) | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
دوره 54، شماره 9، آذر 1402، صفحه 1415-1429 اصل مقاله (1.68 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2023.359864.669504 | ||
نویسندگان | ||
یگانه حاجیلو؛ صفر معروفی* ؛ عبداله طاهری تیزرو | ||
گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران | ||
چکیده | ||
به دلیل محدود بودن منابع آب سطحی در بسیاری از کشورهای خشک جهان، منابع آب زیرزمینی به عنوان اصلیترین منبع تامین نیازهای آبی شناخته میشوند. برداشت بیرویه از این منابع در سالهای اخیر، اهمیت پیشبینی قابل اطمینان سطح آبهای زیرزمینی را به منظور اعمال مدیریت بهینه این منابع، افزایش میدهد. هدف از پژوهش حاضر، تعیین بهترین سناریوی ترکیب دادههای ورودی در پیشبینی سطح آب زیرزمینی دشت همدان-بهار با بکارگیری از مدل ترکیبی موجک-رگرسیون بردار پشتیبان (WSVR) میباشد. جهت این امر، ابتدا دادههای ماهیانه بارش، دما، تبخیر و سطح ایستابی هفده چاه مشاهدهای در طول مدت بیست و شش سال (1396-1370) تهیه و تکمیل گردید. به منظور انتخاب دادههای ورودی مدل و میزان تاخیر آنها، نه سناریو با ترکیب و تاخیرهای متفاوت تعریف شد. با استفاده از پارامترهای آماری ضریب همبستگی پیرسون (r)، خطای استاندارد (SE) و جذر میانگین مربعات خطا (RMSE) ارزیابی مدل شبیه سازی شده در هر سناریو صورت پذیرفت و با برترین سناریو، پیشبینی سطح آب زیرزمینی منطقه برای ده سال آتی انجام شد. بر اساس نتایج حاصله، سناریویی که شامل هر چهار پارامتر ورودی، هریک با یک و دو تاخیر، میشد، دارای بالاترین دقت بود. همچنین نتایج پیشبینی شده با سناریوی برتر، حاکی از یک روند نزولی قابل توجه در سطح آب زیرزمینی منطقه طی سالهای آتی بود. لذا باتوجه به حساسیت ویژه این دشت در تامین آب شرب، کشاورزی و صنعت شهرهای همدان و بهار و لزوم برداشت آب بیشتر در سالهای آینده، تصمیمگیری برای مدیریت مطلوبتر آب زیرزمینی این منطقه، امری الزامی خواهد بود. | ||
کلیدواژهها | ||
پیشبینی سطح آب زیرزمینی؛ تبدیل موجک؛ ماشین بردار پشتیبان؛ مدل ترکیبی WSVR | ||
مراجع | ||
Ansari, M., & Jabbari, I. (2023). Modeling and forecasting of the underground water level of Izadkhasht plain, Fars province. Journal of Geography and Environmental Hazards, (), -. Behzad, M., Asghari, K., & Coppola Jr, E. A. (2010). Comparative study of SVMs and ANNs in aquifer water level prediction. Journal of Computing in Civil Engineering, 24(5), 408-413. Bierkens, M. F. (1998). Modeling water table fluctuations by means of a stochastic differential equation. Water Resources Research, 34(10), 2485-2499. Cohen, A., & Kovacevic, J. (1996). Wavelets: The mathematical background. Proceedings of the IEEE, 84(4), 514-522. Ebrahimi, H., & Rajaee, T. (2017). Simulation of groundwater level variations using wavelet combined with neural network, linear regression and support vector machine. Global and Planetary Change, 148, 181-191. Eskandari, A., Faramarzyan yasuj, F., Zarei, H., & Solgi, A. (2019). Evaluation of combined ANFIS with wavelet transform to modeling and forecasting groundwater level, Journal of Watershed Management Research, 9(18), 56-69. (In Persian) Eskandari, A., Solgi, A., & Zarei, H. (2018). Simulating fluctuations of groundwater level using a combination of support vector machine and wavelet transform. Journal of Irrigation Sciences and Engineering (JISE), 41(1), 165-180. (In Persian) Ghobadian, R., Bahrami, Z., & Dabagh Bagheri, S. (2016). Applying the management scenarios in prediction of groundwater level fluctuations by using the conceptual and mathematical MODFLOW model (Case study: Khezel-Nahavand Plain). Iranian journal of Ecohydrology, 3(3), 303-319. (In Persian) Gong, Y., Zhang, Y., Lan, S., & Wang, H. (2016). A comparative study of artificial neural networks, support vector machines and adaptive neuro fuzzy inference system for forecasting groundwater levels near Lake Okeechobee, Florida. Water resources management, 30, 375-391. Izadi, A.A., Davari, K., Alizadeh, A., Ghahraman, B., & Haghayeghi Moghadam, S.A. (2007). Water table forecasting using artificial neural networks. Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 1(2), 59-71. (In Persian) Khayat, A. (2017). Prediction of grounwater level using the Nuero- Fuzzy method and wavelet analysis under the effects of climate change. Master of Science’s thesis, Faculty of Agriculture, University of Birjand, Iran. (In Persian)
Khedri, A., Kalantari, N., & Vadiati, M. (2020). Comparison study of artificial intelligence method for short term groundwater level prediction in the northeast Gachsaran unconfined aquifer. Water Supply, 20(3), 909-921. Moosavi, V., Vafakhah, M., Shirmohammadi, B., & Behnia, N. (2013). A wavelet-ANFIS hybrid model for groundwater level forecasting for different prediction periods. Water resources management, 27, 1301-1321 Nayak, P. C., Rao, Y. S., & Sudheer, K. P. (2006). Groundwater level forecasting in a shallow aquifer using artificial neural network approach. Water resources management, 20, 77-90.
Nourani, V., Hasan Zadeh, Y., Komasi, M., & Sharghi, E. (2008). Precipitation-runoff modeling with wavelet-artificial neural network hybrid model. Fourth National Congress of Civil Engineering. University of Tehran. (In Persian) Rahnama, N., Zarei, H., & Ahmadi, F. (2023). Application of K-star Algorithm for Groundwater Level Forecasting (Case study: Aspas plain). Iranian Journal of Irrigation & Drainage, 17(2), 305-320. Rostaminezhad Dolatabad, H., Shahabi, S., & Madadi, M. R. (2023). Evaluating Decision Tree Efficiency in Combination with Wavelet Transform to Predict Groundwater Level Fluctuation. Iranian Journal of Irrigation & Drainage, 17(3), 413-427. Sadat‑Noori, M., Glamore1, W., Khojasteh, D. (2020). Groundwater level prediction using genetic programming: the importance of precipitation data and weather station location on model accuracy. Environmental Earth Sciences, 79:37. Saeedi Razavi, B., Arab, A. (2019). Groundwater Level Prediction of Ajabshir Plain using Fuzzy Logic, Neural Network Models and Time Series. Journal of Hydrogeology, 3(2), 69-81. (In Persian) Shrivastava, N. A., & Panigrahi, B. K. (2014). A hybrid wavelet-ELM based short term price forecasting for electricity markets. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 55, 41-50. Suryanarayana, C., Sudheer, C., Mahammood, V., & Panigrahi, B. K. (2014). An integrated wavelet-support vector machine for groundwater level prediction in Visakhapatnam, India. Neurocomputing, 145, 324-335. Tapak, L., Rahmani, A. R., & Moghimbeigi, A. (2013). Prediction the groundwater level of Hamadan-Bahar plain, west of Iran using support vector machines. Journal of research in health sciences, 14(1), 82-87. Vapnik, V. (1998). Statistical learning theory. (No Title). Yoon, H., Jun, S. C., Hyun, Y., Bae, G. O., & Lee, K. K. (2011). A comparative study of artificial neural networks and support vector machines for predicting groundwater levels in a coastal aquifer. Journal of hydrology, 396(1-2), 128-138. Yu, H., Wen, X., Feng, Q., Deo, R. C., Si, J., & Wu, M. (2018). Comparative study of hybrid-wavelet artificial intelligence models for monthly groundwater depth forecasting in extreme arid regions, Northwest China. Water resources management, 32, 301-323. Zhou, T., Wang, F., & Yang, Z. (2017). Comparative analysis of ANN and SVM models combined with wavelet preprocess for groundwater depth prediction. Water, 9(10), 781. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 267 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 178 |