| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,558 |
| تعداد مقالات | 19,023 |
| تعداد مشاهده مقاله | 64,542,806 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 23,670,834 |
برآورد تبخیر روزانه از تشت کلاس A با استفاده از پنج روش دادهکاوی (مطالعه موردی: ایستگاه هواشناسی تبریز) | ||
| دانش آب و خاک | ||
| مقاله 12، دوره 33، شماره 4، دی 1402، صفحه 167-184 اصل مقاله (1.01 M) | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/ws.2021.48668.2447 | ||
| نویسندگان | ||
| خدیجه سیف زاده1؛ داود زارع حقی* 2؛ سعید صمدیان فرد3؛ محمد رضا نیشابوری4؛ فاطمه میکائیلی5 | ||
| 1دانش آموخته کارشناسی ارشد فیزیک و حفاظت 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 یکی از عوامل اثرگذار در چرخه هیدرولوژیکی است که تخمین صحیح آن نقش مهمی در توسعه پایدار و مدیریت بهینه منابع آب در کشورهای مواجه با بحران آب ایفا میکند. هدف از این پژوهش، ارزیابی عملکرد روشهای دادهکاوی جهت برآورد تبخیر روزانه از تشت کلاس A در ایستگاه تبریز میباشد. در این پژوهش از دادههای هواشناسی روزانه ایستگاه تبریز در طی دوره 16 ساله (2018- 2003) استفاده گردید. برآورد میزان تبخیر از تشت کلاس Aبا استفاده از روشهای رگرسیون بردار پشتیبان (SVR)، رگرسیون فرآیند گاوسی (GPR)، مدل درختی M5، جنگل تصادفی (RF) و رگرسیون خطی (LR) انجام گرفت. 10 سناریو ترکیبی بر اساس همبستگی بین متغیرهای هواشناسی و تبخیر برای واسنجی و صحتسنجی روشهای مورد مطالعه مدنظر قرار گرفت. نتایج بررسیهای آماری نشان داد که در ایستگاه تبریز، مقادیر تخمینی تبخیر روش GPR با جذر میانگین مربعات خطای برابر با 9/1 میلیمتر بر روز و ضریب نش- ساتکلیف برابر با 81/0 و در روش SVR با جذر میانگین مربعات خطای برابر با 92/1 میلیمتر بر روز و ضریب نش- ساتکلیف 80/0، از عملکرد مناسبی در شبیهسازی مقدار تبخیر روزانه از تشت کلاس Aبرخوردار بودهاند. در نهایت برای ایستگاه هواشناسی تبریز، مدلهای GPR و SVR برای سناریو شماره 10 با همه متغیرها و دارا بودن بهترین عملکرد، بهعنوان مدلهایی با دقت مناسب پیشنهاد گردید. همچنین متغیرهای سرعت باد و تابش خورشیدی بهعنوان موثرترین متغیرها در برآورد میزان تبخیر از تشت کلاس A معرفی شدند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| تبخیر؛ جنگل تصادفی؛ رگرسیون بردار پشتیبان؛ رگرسیون خطی؛ رگرسیون فرآیند گاوسی | ||
| مراجع | ||
|
Afkhami H, Ekhtesasi MR and Habibipour A, 2018. Evaluate the efficiency of several data mining methods to predict evaporation (Case study: Yazd Synoptic Station). Journal of Range and Watershed Management 71(3): 579- 594 (In Persian with English abstract).
Alsumaiei AA, 2020. Utility of artificial neural networks in modeling pan evaporation in hyper-arid climates. Water 2020, 12 (5), 1508 https://doi.org/10.3390/w12051508
Basak D, Pal S and Patranabis DC, 2007. Support vector regression. Neural Information Processing 11: 203-225.
Breiman L, 2001. Random forests. Machine Learning 45 (1): 5–32.
Dehghani AA, Piri M, Hesam M and Dehghani N, 2010. Estimation of daily evaporation from evaporation pan using three multilayer perceptron neural networks, radial and Germanic base function. Water and Soil Conservation Research (Agricultural Sciences and Natural Resources) 17(2): 49- 67 (In Persian with English abstract).
Ghorbani MA, Ahmadzadeh H, Isazadeh M and Terzi O, 2016. Comparative study of artificial neural network and support vector machine models for river flow prediction. Environmental Earth Science 75: 476-490.
Goyal MKB, Bharti J, Quilty J, Adamowski and Pandey A, 2014. Modeling of daily pan evaporation in sub-tropical climates using ANN, LS-SVR, Fuzzy Logic, and ANFIS. Expert System with Application 41: 5267–5276.
Irmak S, Haman DZ and Jones JW, 2002. Evaluation of class A pan coefficients for estimating reference evapotranspiration in humid location. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 128(3): 153-159 (In Persian with English abstract).
Joudy AR and Sattari MT, 2015. Estimation of scour depth of piers in hydraulic structures using Gaussian process regression. Irrigation and Drainage Structures Engineering Research 16(65): 19-36 (In Persian with English abstract).
Joudy AR and Sattari MT, 2016. Evaluation of the performance of kernel-based methods in estimating the suspended sediment load of the river (Case study: Sufi Chai Maragheh river). Natural Geography Research 48(3): 413- 429 (In Persian with English abstract).
Kalantari KH, 2006. Data Processing and Analysis in Socio-Economic Research, Sharif Publishing (In Persian.(
Karimi S, Shiri J and Martic P, 2020. Supplanting missing climatic inputs in classical and random forest models for estimating reference evapotranspiration in humid coastal areas of Iran. Computers and Electronics in Agriculture 176: 1-13.
Kisi O, 2006. Daily pan evaporation modeling using a neuro-fuzzy computing technique. Journal of Hydrology 329: 636– 646.
Malik A, Tikhamarine Y, Al-Ansarid N, Shahid Sh, Singh Sekhon H, Kumar Pal R, Rai P, Pandey K, Singh P, Elbeltagi A and Shauket Sammen S, 2020. Daily pan-evaporation estimation in different agro-climatic zones using novel hybrid support vector regression optimized by Salp swarm algorithm in conjunction with gamma test. Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics 15(1): 1075-1094.
Mohammadi B, 2018. Estimation of daily evaporation based on artificial neural network hybrid model and firefly optimization algorithm, Iran. MSc Thesis, University of Tabriz (In Persian with English abstract).
Qasem SN, Samadianfard S, Kheshtgar S, Jarhan S, Kisi O, Shamshirband S and Chau KW, 2019. Modeling monthly pan evaporation using wavelet support vector regression and wavelet artificial neural networks in arid and humid climates. Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics 13(1): 177-187.
Saghebian M and Roushangar K 2019. Prediction of total and bedform roughness coefficient in alluvial channels based on experimental data via Gaussian process regression method. Iranian Journal of Irrigation and Drainage 2: 437-499 (In Persian with English abstract).
Samadianfard S, Hashemi S and Ezadyar M, 2018. Estimation of daily evaporation from evaporation pan using machine learning methods. Iranian Journal of Irrigation and Drainage 4(12): 1015- 1042 (In Persian with English abstract).
Samadianfard S and Panahi S, 2018. Estimating daily reference evapotranspiration using data mining methods of support vector regression and M5 model tree. Journal of Watershed Management Research 18: 157-167(In Persian with English abstract).
Sattari MT, Nahrin F and Azimi V, 2013. Prediction of daily reference evapotranspiration using artificial neural network model and M5 tree model (Case study: Bonab Station). Iranian Journal of Irrigation and Drainage 1(7): 104-113 (In Persian with English abstract).
Sayah M, 2010. Sensitivity analysis of different evaporation estimation methods using Artificial Neural Networks, MSc Thesis, University of Tabriz, Iran (In Persian with English abstract).
Shadmani M and Maroufi S, 2011. Comparison of several methods for estimating daily evaporation from the pan - a case study of Kerman region. Agricultural Technologies and Natural Resources, Water and Soil Sciences 15(55): 69- 84 (In Persian with English abstract).
Tabari H, Maroofi S and Sabziparvar AA, 2010. Estimation of daily pan evaporation using artificial neural network and multivariate non- liner regression. Irrigation Science 28: 399-406.
Terzi O, 2007. Data mining approach for estimation evaporation from free water surface. Journal of Applied Sciences, 7 (4): 593-596.
Vapnik VN, 1995. The Nature of Statistical Learning Theory. Springer, New York. 314P.
Vicente Serrano SM, Bidegain M, Tomas Burguera M, Dominguez-Castro F, El Kenawy A, McVicar T, Azorin-Molina C, López-Moreno J, Nieto R, Gimeno L and Giménez A, 2018. A comparison of temporal variability of observed and model-based pan evaporation over Uruguay (1973–2014). International Journal of Climatology 38 (1): 337-350.
Xianghui L, Yan J, Lifeng W, Junliang F, Fucang Zh and Zhijun L, 2018. Daily pan evaporation modeling from local data using three tree-based machine learning models. Journal of Hydrology 566: 668–684.
Zabihi M, Pourghasemi H and Behzadfar M, 2015. Groundwater potential mapping using Shannon entropy and stochastic forest models in Bojnourd plain. Echo Hydrology 2(2): 221-232 (In Persian with English abstract).
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,214 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 698 |
||