
تعداد نشریات | 45 |
تعداد شمارهها | 1,381 |
تعداد مقالات | 16,906 |
تعداد مشاهده مقاله | 54,424,552 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 17,099,879 |
پیشبینی تبخیر-تعرق مرجع روزانه با روشهای مدل درختی، رگرسیون بردار پشتیبان و رگرسیون فرآیند گاوسی | ||
دانش خاک و گیاه | ||
دوره 34، شماره 2، تیر 1403، صفحه 156-176 اصل مقاله (1.74 M) | ||
نویسندگان | ||
سعید صمدیان فرد* 1؛ زهرا روستا2؛ میلاد شرفی1 | ||
1گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز | ||
2گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز | ||
چکیده | ||
تبخیر-تعرق یکی از مهمترین عوامل محدود کننده توسعه کشاورزی در مناطق خشک و نیمهخشک میباشد. بهدلیل محدودیتهای اقتصادی و سایر محدودیتها همواره جمعآوری دادههای تبخیر-تعرق چالشهای فراوانی را برای محققان در پی داشته است. لذا هدف از مطالعه حاضر پیشبینی تبخیر-تعرق مرجع روزانه در دو ایستگاه آستارا و اصفهان با استفاده از مدلهای رگرسیون فرآیند گاوسی، رگرسیون بردار پشتیبان، مدل درختی M5P و رگرسیون خطی M5Rules است. برای این منظور دادههای هواشناسی روزانه ایستگاهها شامل دما، رطوبت نسبی، سرعت باد و ساعات آفتابی طی دوره 2021-1990 بهعنوان ورودی مدلها بهکار برده شد. بررسی پارامترهای ورودی نشان داد که رطوبت نسبی بیشترین تاثیر را بر دقت پیشبینی مدلها داشته است. همچنین جهت ارزیابی کارایی مدلها از معیارهای ارزیابی مختلفی استفاده شد. ارزیابی مدلهای بهکار رفته در ایستگاه آستارا نشان داد که سناریو پنجم با کاربرد پارامترهای حداکثر دما، حداقل دما، میانگین دما، رطوبت نسبی حداکثر و رطوبت نسبی میانگین مدلهای M5P و M5Rules با داشتن مقدار خطای (mm day-1) 42/1، بالاترین دقت را نسبت به سایر مدلها داشته-اند. در ایستگاه اصفهان نیز سناریو هشتم مدل M5P و M5Rules با کاربرد پارامترهای حداکثر دما، حداقل دما، میانگین دما، رطوبت نسبی حداکثر و رطوبت نسبی میانگین ، رطوبت نسبی حداقل، ساعات آفتابی و سرعت باد با داشتن مقدار خطای (mm day-1) 86/1، بهترین عملکرد را نسبت به سایر مدلها داشتند. لذا مدلهای M5P و M5Rules با موفقیت تبخیر-تعرق مرجع را پیشبینی کرده و روابط ریاضی ساده مستخرج از آنها برای استفاده در تعیین نیاز آبی گیاهان توصیه میگردد. | ||
کلیدواژهها | ||
پیشبینی؛ تبخیر-تعرق؛ رگرسیون بردار پشتیبان؛ آستارا؛ منابع آب | ||
مراجع | ||
Abedi-Koupai J, Dorafshan MM, Javadi A and Ostad-Ali-Askari K, 2022. Estimating potential reference evapotranspiration using time series models (Case study: synoptic station of Tabriz in northwestern Iran). Applied Water Science 12(9): 212-224. Abeysiriwardana HD, Muttil N and Rathnayake U, 2022. A Comparative study of potential evapotranspiration estimation by three methods with FAO Penman–Monteith method across Sri Lanka. Hydrology 9(11): 206-218. Al-Dosary NMN, Maray SA, Al-Hamed SA and Aboukarima AM, 2023. Employing data mining algorithms and mathematical empirical models for predicting wind drift and evaporation losses of a sprinkler irrigation method. Water 15(5): 922-939. AL–Janabi MAHJ, 2017. Modeling of monthly pan evaporation using M5P machine learning technique. Journal of Kufa-Physics 9(1): 21-38. Ayaz Y, Kocamaz AF and Karakoç MB, 2015. Modeling of compressive strength and UPV of high-volume mineral-admixtured concrete using rule-based M5 rule and tree model M5P classifiers. Construction and Building Materials 94: 235-240. Baydaroğlu Ö and Koçak K, 2014. SVR-based prediction of evaporation combined with chaotic approach. Journal of Hydrology 508: 356-363. Breiman L, Friedman JH, Olshen RA and Stone CJ, 1984. Classification and Regression Trees. Taylor & Francis, New York. Cortes C and Vapnik V, 1995. Support-vector networks. Machine Learning 20: 273-297. 175صمدیان فردو همکاراننشریه دانش آب و خاک / جلد34شماره2/ سال1403 Cui Y, Song L and Fan W, 2021. Generation of spatio-temporally continuous evapotranspiration and its components by coupling a two-source energy balance model and a deep neural network over the Heihe River Basin. Journal of Hydrology 597: 126-139. Deo RC and Samui P, 2017. Forecasting evaporative loss by least-square support-vector regression and evaluation with genetic programming, Gaussian process, and minimax probability machine regression: case study of Brisbane City. Journal of Hydrologic Engineering 22(6): 50-64. El-Nashar W and Elyamany A, 2023. Adapting irrigation strategies to mitigate climate change impacts: a value engineering approach. Water Resources Management 37(6-7): 2369-2386. Frank E and Witten IH, 1998. Generating accurate rule sets without global optimization. 1-18. Gisolo D, Previati M, Bevilacqua I, Canone D, Boetti M, Dematteis N, Balocco J, Ferrari S, Gentile A and N'sassila M, 2022. A calibration free radiation driven model for estimating actual evapotranspiration of mountain grasslands (CLIME-MG). Journal of Hydrology 610: 127-138. Koepernik P and Pfaff F, 2021. Consistency of Gaussian process regression in metric spaces. The Journal of Machine Learning Research 22(1): 11066-11092. Marin FR, Angelocci LR, Nassif DS, Costa LG, Vianna MS and Carvalho KS, 2016. Crop coefficient changes with reference evapotranspiration for highly canopy-atmosphere coupled crops. Agricultural Water Management 163: 139-145. Mirdashtvan M, Najafinejad A, Malekian A and Sa’doddin A, 2021. Sustainable water supply and demand management in semi-arid regions: optimizing water resources allocation based on RCPs scenarios. Water Resources Management 35: 5307-5324. Mirhashemi S, Panahi M and Zareei L, 2020. Evaluation of M5P algorithm for estimation of potential evapotranspiration, minimum and maximum temperature (Case study: Sari Weather Station). Journal of Meteorology and Atmospheric Science 2(4): 287-295. Nhu VH, Shahabi H, Nohani E, Shirzadi A, Al-Ansari N, Bahrami S, Miraki S, Geertsema M and Nguyen H, 2020. Daily water level prediction of Zrebar Lake (Iran): a comparison between M5P, random forest, random tree and reduced error pruning trees algorithms. ISPRS International Journal of Geo-Information 9(8): 479-491. Pham BT, Ly H-B, Al-Ansari N and Ho LS, 2021. A comparison of Gaussian process and M5P for prediction of soil permeability coefficient. Scientific Programming 2021: 1-13. Quinlan JR, 1987. Simplifying decision trees. International Journal of Man-Machine Studies 27(3): 221-234. Quinlan JR, 1992. Learning with continuous classes. 5th Australian joint conference on artificial intelligence, 6-18 November, Hobart, Australia. Quinlan JR, 1993. Combining instance-based and model-based learning. Proceedings of the Tenth International Conference on Machine Learning. Rasmussen CE and Williams CK, 2006. Gaussian Processes for Machine Learning. Springer. Roushangar K and Shahnazi S, 2020. Prediction of sediment transport rates in gravel-bed rivers using Gaussian process regression. Journal of Hydroinformatics 22(2): 249-262. Sattari MT and Esmailzadeh B, 2017. Performance assessment of M5 tree model and genetic Programming in Tabriz station reference evapotranspiration modeling. Journal of Water Resources Engineering 9(31): 11- 20 (In Persian with English abstract). Sattari MT, Ahmadifar V and Pashapour Kholf Ansar R, 2014. M5 tree model based modeling of evaporation losses in Eleviyan reservoir and comparison with empirical equations. Journal of Irrigation And Water Engineering 5(1): 107-121(In Persian with English abstract). Shafiullah G, Simson S, Thompson A, Wolfs PJ and Ali A. 2008. Forecasting vertical acceleration railway wagons-A comparative study. 4th International Conference on Data Mining (DMIN'08), 11(2): 290-299. Shah S, Duan Z, Song X, Li R, Mao H, Liu J, Ma T and Wang M, 2021. Evaluating the added value of multi- variable calibration of SWAT with remotely sensed evapotranspiration data for improving hydrological modeling. Journal of Hydrology 603: 127-146. Sharafatmandrad M and Khosravi Mashizi A, 2021. Temporal and spatial assessment of supply and demand of the water-yield ecosystem service for water scarcity management in arid to semi-arid ecosystems. Water Resources Management 35(1): 63-82. پیش بینیتبخیر-تعرق مرجع روزانه با روشهای مدل.. .176 Sharafi M and Samadian Fard S, 2021. The role of kernel functions in increasing the accuracy of daily evaporation prediction in wet and dry regions of Iran. Journal of Auifer and Qanat 3(1): 147-157 (In Persian with English abstract). Sharafi M, Samadian Fard S and Hashemi S, 2021. Monthly rainfall Forecasting using genetic programming and support vector machine. Journal of Rainwater Catchment Systems 8(4): 63-71 (In Persian with English abstract). Talebmorad H, Abedi-Koupai J, Eslamian S, Mousavi SF, Akhavan S, Ostad-Ali-Askari K and Singh VP, 2021. Evaluation of the impact of climate change on reference crop evapotranspiration in Hamedan-Bahar plain. International Journal of Hydrology Science and Technology 11(3): 333-347. Tejada Jr AT, Ella VB, Lampayan RM and Reaño CE, 2022. Modeling reference crop evapotranspiration using support vector machine (SVM) and extreme learning machine (ELM) in region IV-A, Philippines. Water 14(5): 754-766. Tezel G and Buyukyildiz M, 2016. Monthly evaporation forecasting using artificial neural networks and support vector machines. Theoretical and Applied Climatology 124: 69-80. Wang WC, Xu DM, Chau KW and Chen S, 2013. Improved annual rainfall-runoff forecasting using PSO– SVM model based on EEMD. Journal of Hydroinformatics 15(4): 1377-1390. Wanniarachchi S and Sarukkalige R, 2022. A review on evapotranspiration estimation in agricultural water management: Past, present, and future. Hydrology 9(7): 123-142. Xu Y, Xu Y, Wang Y, Wu L, Li G and Song S, 2017. Spatial and temporal trends of reference crop evapotranspiration and its influential variables in Yangtze River Delta, eastern China. Theoretical and Applied Climatology 130: 945-958. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 54 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 67 |