| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,554 |
| تعداد مقالات | 18,950 |
| تعداد مشاهده مقاله | 63,882,661 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 23,340,881 |
برآورد تبخیر- تعرق مرجع روزانه با استفاده از روش جنگل تصادفی بهینهسازی شده با الگوریتم ژنتیک | ||
| دانش آب و خاک | ||
| مقاله 3، دوره 33، شماره 4، دی 1402، صفحه 33-53 اصل مقاله (1.76 M) | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/ws.2021.48756.2449 | ||
| نویسندگان | ||
| ساناز منورسابق1؛ داود زارع حقی* 2؛ سعید صمدیان فرد3؛ محمد رضا نیشابوری4؛ فاطمه میکائیلی5 | ||
| 1دانشجوی دکتری، گروه مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز | ||
| 2دانشگاه تبریز - هیات علمی | ||
| 3استادیار، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز | ||
| 4استاد، گروه مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز | ||
| 5گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز | ||
| چکیده | ||
| تبخیر- تعرق یک متغیر مهم در فعل و انفعالات بین خاک، پوشش گیاهی، جو، انرژی سطح زمین و آب است. از طرفی، اندازهگیری آن از طریق روشهای مستقیم، هزینه و زمان زیادی میطلبد. هدف از پژوهش حاضر، بررسی توانایی روش جنگل تصادفی (RF) در دو حالت منفرد و بهینه شده با الگوریتم ژنتیک (RF- GA) میباشد. بدین منظور، دادههای روزانه برخی از متغیرهای هواشناسی اثرگذار بر پدیده تبخیر- تعرق در دوره آماری 20 ساله (1400-1380) در سه ایستگاه تبریز، سراب و مراغه واقع در استان آذربایجان شرقی جمعآوری شد. سپس، شش سناریو ترکیبی از متغیرهای هواشناسی برای واسنجی و صحتسنجی مدلهای مذکور مد نظر قرار گرفتند. علاوه براین، عملکرد سه گروه از روشهای تجربی برآورد کننده تبخیر- تعرق مرجع نیز مورد بررسی قرار گرفت. در نهایت، با استفاده از معیارهای آماری کارایی روشها مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان داد که بهمنظور تخمین ET0 با استفاده از متغیرهای هواشناسی کمتر سناریو 4 با شاخص پراکندگی 131/0 در ایستگاه تبریز، 171/0 در ایستگاه سراب و 134/0 در ایستگاه مراغه دقت بالایی دارد. همچنین سناریو 2 در ایستگاههای تبریز، سراب و مراغه به ترتیب با شاخص پراکندگی184/0، 220/0 و172/0 با دقت قابل قبولی میتواند مورد استفاده قرار گیرد. در حالت مقایسه جنگل تصادفی عملکرد بهتری نسبت به روشهای تجربی در ایستگاههای مورد مطالعه نشان داد. در نهایت، استفاده از روش جنگل تصادفی بهمنظور برآورد دقیقی از میزان تبخیر- تعرق مرجع در استان آذربایجان شرقی پیشنهاد گردید. | ||
| کلیدواژهها | ||
| آذربایجان شرقی؛ الگوریتم ژنتیک؛ بهینه شده؛ تبخیر- تعرق مرجع؛ جنگل تصادفی | ||
|
سایر فایل های مرتبط با مقاله
|
||
| مراجع | ||
|
Allen RG, Pereira LS, Raes D and Smith M, 1998. Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements. FAO Irrigation and Drainage paper 56.
Bayat VM, Zare AH, Maroufi S, Sabziparvar A and Soltani F, 2009. Simulation of reference evapotranspiration using artificial neural method and empirical methods and comparison with experimental lysimeter data in cold semi-arid climate of Hamedan. Water and Soil Conservation Research (Agricultural Sciences and Natural Resources) 16(4): 79-100. (In Persian with English abstract)
Blaney HF and Criddle WD, 1950. Determining requirements water in irrigated areas from climatological and irrigation data. Washington Soil Conservation Service 48.
Chen H, Huang JJ and McBean E, 2020. Partitioning of daily evapotranspiration using a modified shuttleworth-wallace model, random forest and support vector regression, for a cabbage farmland. Agricultural Water Management 228: 105923.
Da Silva Junior JC, Medeiros V, Garrozi C, Montenegro A and Gonçalves GE, 2019. Random forest techniques for spatial interpolation of evapotranspiration data from Brazilian’s Northeast. Computers and Electronics in Agriculture 166: 105017.
Elyan E and Gaber MM, 2017. A genetic algorithm approach to optimising random forests applied to class engineered data. Information Sciences 384: 220-234.
Emadi A, Mohammadiha A and Mohammad Vali Samani J, 2011. Mathematical model for auto-calibration of area-reduction method in sediment distribution in of dam reservoir using genetic algorithm. Journal of Water and Soil Science (Agricultural Sciences and Industries) 25(2): 356-364. (In Persian with English abstract)
Fan J, Yue W, Wu L, Zhang F, Cai H, Wang X and Xiang Y, 2018. Evaluation of SVM, ELM and four tree-based ensemble models for predicting daily reference evapotranspiration using limited meteorological data in different climates of China. Agricultural and Forest Meteorology 263: 225-241.
Feng Y, Cui N, Gong D, Zhang Q and Zhao L, 2017. Evaluation of random forests and generalized regression neural networks for daily reference evapotranspiration modelling. Agricultural Water Management 193: 163-173.
Hargreaves GH and Samani ZA, 1985. Reference crop evapotranspiration from temperature. Applied Engineering in Agriculture 1(2): 96-99.
Hashemian AH, Manochehri S, Afshari D, Manochehri Z, Salari N and Shahsavari S, 2019. Prognosis of multiple sclerosis disease using data mining approaches random forest and support vector machine based on genetic algorithm. Tehran University Medical Journal 77(1): 33-40. (In Persian with English abstract)
Irmak S, Irmak A, Allen RG and Jones JW, 2003. Solar and net radiation-based equations to estimate reference evapotranspiration in humid climates. Journal of Irrigation and Drainage Engineering 129(5): 336-347.
Karimi S, Shiri J and Nazemi AH, 2013. Estimating daily reference crop evapotranspiration using artificial intelligences-based ANFIS and ANN techniques and empirical models. Water and Soil Science 23(2): 139-158. (In Persian with English abstract)
Kouchami Sardoo I, Shirani H and Besalatpour AA, 2020. Determining the features influencing the structural stability of soils of arid regions using a hybrid GA-ANN algorithm. Applied Soil Research 8(3): 129-143. (In Persian with English abstract)
Landeras G, Ortiz-Barredo A and López JJ, 2008. Comparison of artificial neural network models and empirical and semi-empirical equations for daily reference evapotranspiration estimation in the Basque Country (Northern Spain). Agricultural Water Management 95(5): 553-565.
Meyer A, 1926. U ber einige Zusammenhange zwischen Klima und Boden in Europa. Chemie der Erde 2: 209-347.
Mohammadi M, Mousavi F, Farzin S and Karami H, 2019. Optimal operation of Salman Farsi dam reservoir using Wall algorithm and its hybrid with genetic algorithm based on multi-criteria decision method. Echo Hydrology 6 (2): 281-293. (In Persian with English abstract)
Norouzi H and Nadiri A, 2018. Groundwater level prediction of Boukan Plain using fuzzy logic, random forest and neural network models. Journal of Range and Watershed Managment 71(3): 829-845. (In Persian with English abstract)
Oghnoum M, Feghhi J, Makhdoum M, Moghaddamnia A and Etemad V, 2019. Land capability evaluation of afforestation using random forest algorithm (Kan Watershed, Tehran). Journal of Forest Research and Development 5(3): 387-403. (In Persian with English abstract)
Onnabi Milani A and Neyshabouri MR, 2018. Comparison of some empirical estimating methods of reference evapotranspiration in Tabriz Plain using lysimeter and proposing a model for its determination from climatic data. Water and Soil Science 28(1): 41-54. (In Persian with English abstract)
Piri H and Poozan M, 2019. Evaluation of 24 models of reference evapotranspiration in different climates of Iran. Iranian Journal of Ecohydrology 6(3): 611-622. (In Persian with English abstract)
Romanenko VA, 1961. Computation of the autumn soil moisture using a universal relationship for a large area. Ukrainian Hydrometeorological Research Institute 3: 12-25.
Roshan GR, Khoshakhlagh F and Karampur M, 2012. Assessing, modifying and synthesizing a suitable model for estimation of potential evapotranspiration in Iran. Physical Geography Research Quarterly 43(78): 49-68. (In Persian with English abstract)
Salam R and Islam ARMT, 2020. Potential of RT, Bagging and RS ensemble learning algorithms for reference evapotranspiration prediction using climatic data-limited humid region in Bangladesh. Journal of Hydrology 590: 125241.
Samadianfard S, Salarifar M, Javidan S and Mikaeili F, 2020. Estimation of daily reference evapotranspiration in humid climates using data-driven methods of gaussian process regression, support vector regression and random forest. Environment and Water Engineering 6(4): 360-373. (In Persian with English abstract)
Shiri J, Zounemat‐Kermani M, Kisi O and Mohsenzadeh Karimi S, 2020. Comprehensive assessment of 12 soft computing approaches for modelling reference evapotranspiration in humid locations. Meteorological Applications 27(1):1-15.
Siasar H, Honar T and Abdolahipour M, 2020. Comparing of generalized linear models, random forest and gradient boosting trees in estimation of reference crop evapotranspiration (Case study: The Sistan Plain). Journal of Water and Soil Science (Journal of Science and Technology of Agriculture and Natural Resources) 23(4): 395-410. (In Persian with English abstract)
Wang S, Lian J, Peng Y, Hu B and Chen H, 2019. Generalized reference evapotranspiration models with limited climatic data based on random forest and gene expression programming in Guangxi, China. Agricultural Water Management 221: 220-230.
Zare Abyaneh H, 2014. Modeling and forecasting of reference crop evapotranspiration using time series (Case study: Kermanshah Province). Journal of Agricultural Meteorology 2(1): 45-56. (In Persian with English abstract) | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,018 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 902 |
||