| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,469 |
| تعداد مقالات | 17,958 |
| تعداد مشاهده مقاله | 58,288,597 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 19,748,060 |
توسعه مدل ترکیبی IHACRES–XGBoost برای شبیهسازی رواناب روزانه در حوضه قرهسو | ||
| هیدروژئومورفولوژی | ||
| مقاله 12، دوره 12، شماره 45، دی 1404، صفحه 122-100 اصل مقاله (1.74 M) | ||
| نوع مقاله: پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/hyd.2025.68164.1800 | ||
| نویسندگان | ||
| وحید کاکاپور1؛ مریم بیاتی خطیبی* 2؛ سعید صمدیان فرد3 | ||
| 1دانشجوی دکتری سنجش از دور، گروه سنجش از دور، دانشکده برنامهریزی و علوم محیطی، دانشگاه تبریز، ایران | ||
| 2استاد گروه سنجش از دور، دانشگاه تبریز | ||
| 3دانشیار، گروه مهندسی آب، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران | ||
| چکیده | ||
| در این پژوهش، با هدف بهبود دقت شبیهسازی رواناب روزانه در حوضهی قرهسو واقع در استان کرمانشاه، یک چارچوب مدلسازی ترکیبی مبتنی بر تلفیق مدل مفهومی IHACRES و الگوریتمهای پیشرفته یادگیری ماشین توسعه داده شد. دادههای مورد استفاده شامل بارش، دمای حداقل، حداکثر و میانگین و دبی رودخانه از ایستگاههای هیدرومتری پلکهنه و قورباغستان در بازهی زمانی ۱۹۹۵ تا ۲۰۲۳ میباشند. در مرحله نخست، مدل نیمهتوزیعی IHACRES جهت شبیهسازی فرآیند بارش–رواناب پیادهسازی گردید و با بهرهگیری از الگوریتم ژنتیک،پارامترهای آن بهینهسازی شد. بهمنظور حذف نوسانات کوتاهمدت، یک فیلتر میانگین متحرک سهروزه بر خروجی مدل اعمال شد. سپس،با استفاده از خروجی IHACRES و مجموعهای از متغیرهای مشتقشده شامل ویژگیهای تأخیری، آمارههای بارش و دما، شاخصهای زمانی و خشکسالی، یک مدل یادگیری ماشین نوع XGBoost طراحی گردید. عملکرد مدلها با شاخصهای آماری RMSE و NSE در دو دوره آموزش و آزمون مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان داد که مدل پایهی IHACRES عملکردی در حد قابل قبول داشت (NSE≈0.44)، اما با اعمال فیلتر میانگین متحرک و بهینهسازی پارامترها، دقت آن بهطور متوسط تا ۳۰٪ افزایش یافت. در نهایت، مدل ترکیبی IHACRES–XGBoost با دستیابی به مقدار NSE بیش از ۰.۹۷ و RMSE کمتر از ۱۰، بالاترین دقت را ارائه کرد. این یافتهها نشاندهندهی کارایی بالا و پتانسیل بالای مدلهای ترکیبی در ارتقاء پیشبینی رواناب روزانه میباشد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| الگوریتم ژنتیک؛ XGBoost؛ شبیهسازی رواناب؛ میانگین متحرک | ||
| مراجع | ||
|
Abushandi, E., & Merkel, B. (2013). Modelling rainfall–runoff relations using HEC-HMS and IHACRES for a single rain event in an arid region of Jordan. Water Resources Management, 27(7), 2391–2409. https://doi.org/10.1007/s11269-013-0292-3. Aghabeigi, N., Esmaili Ouri, A., Abazar, N., Mostafazadeh, R., & Golshan, M. (2019). Effects of climate change on runoff using the IHACRES hydrological model in some watersheds of Ardabil Province. Iranian Journal of Irrigation and Water Engineering, 10(2), 178–189. https://doi.org/10.22125/iwe.2019.100750. Ahmadi, M., Moeini, A., Ahmadi, H., Motamedvaziri, B., & Zehtabiyan, G. R. (2019). Comparison of the performance of SWAT, IHACRES and artificial neural networks models in rainfall–runoff simulation: A case study of the Kan watershed, Iran. Physics and Chemistry of the Earth, 111, 65–77. https://doi.org/10.1016/j.pce.2019.05.002. Bayati Khatibi, M., Kakapour, V., & Sadeghi, M. (2025). Discharge prediction using IHACRES semi-conceptual model: A case study of Gharasoo Basin, Kermanshah province. Quantitative Geomorphological Researches, 13(3), 104–119. https://doi.org/10.22034/gmpj.2024.384992.1417. Chen, T. Q., & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A scalable tree boosting system. In Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 785–794). https://doi.org/10.1145/2939672.2939785. Croke, B. F. W., & Jakeman, A. J. (2008). Use of the IHACRES rainfall–runoff model in arid and semi-arid regions. In H. S. Wheater, S. Sorooshian, & K. D. Sharma (Eds.), Hydrological modeling in arid and semi-arid areas (pp. 41–48). Cambridge University Press Czado, C. (2019). Analyzing dependent data with vine copulas. Lecture Notes in Statistics. Springer. Esmali, A., Golshan, M., & Kavian, A. (2021). Investigating the performance of SWAT and IHACRES in streamflow simulation under different climatic regions in Iran. Atmósfera, 34(1), 79–96. https://doi.org/10.20937/ATM.2021.34.01.07 monthly river flow prediction: Integrating artificial intelligence and non-linear time series models. Journal of Hydrology, 575, 1200–1213. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.06.025 Fattahi, P., Ashrafzadeh, A., Pirmoradian, N., & Vazifedoust, M. (2022). Integrating IHACRES with a data-driven model to investigate the possibility of improving monthly flow estimates. Water Supply, 22(1), 360–371. https://doi.org/10.2166/ws.2021.342 Fouladi Nasrabadi, M., Amirabadizadeh, M., Pourreza Bielandi, M., & Yaghoubzadeh, M. (2022). Evaluation of IHACRES model performance with ARMAX and EXPUH linear methods (Case study: Shoor river basin in Qaen). Journal of Water and Soil, 36(1), 17–30. https://doi.org/10.22067/jsw.2022.74115.112. Fouladi Nasrabadi, M., Amirabadizadeh, M., Pourreza Bielandi, M., & Yaghoubzadeh, M. (2022). Evaluation of IHACRES model performance with ARMAX and EXPUH linear methods (Case study: Shoor river basin in Qaen). Journal of Water and Soil, 36(1), 17–30. https://doi.org/10.22067/jsw.2022.74115.1122. data-driven deep learning methodology with deep feature selection. Environmental and Ecological Statistics, 32, 409–459. https://doi.org/10.1007/s10651-024-00642-6. Ismail, I. I., Jibril, M. M., Muhammad, U. J., Mahmoud, I. A., Aliyu, U. U., Abdullahi, A., & Malami, S. I. (2025). Ensemble machine learning technique based on Gaussian algorithm for stream flow modelling. Techno-Computing Journal, 1(2), 1–17. https://doi.org/10.71170/tecoj.2025.1.2.pp1-17. James K,. W. (2024). Characterizing nonlinear, nonstationary, and heterogeneous hydrologic behavior using ensemble rainfall–runoff analysis (ERRA). Hydrology and Earth System Sciences, 28, 4427–4454. https://doi.org/10.5194/hess-28-4427-2024. Khorsandi Kohanestani, Z., & Ta'atpour, F. (2025). Comparison of the efficiency of integrated models and machine learning methods in discharge simulation. Hydrogeomorphology, 12(42), 60–80. https://doi.org/10.22034/hyd.2024.63280.1754. Mohammadi, B., Moazenzadeh, R., Christian, K., & Duan, Z. (2021). Improving streamflow simulation by combining hydrological process-driven and artificial intelligence-based models. Environmental Science and Pollution Research, 28, 65752–65768. https://doi.org/10.1007/s11356-021-15131-6. Mohammadi, B., Safari, M. J. S., & Vazifehkhah, S. (2022). IHACRES, GR4J and MISD-based multi conceptual-machine learning approach for rainfall–runoff modeling. Scientific Reports, 12, 12096. https://doi.org/10.1038/s41598-022-16217-1. Momeneh, S. (2022). Comparison of artificial intelligence models with IHACRES model in flow modeling of Gamasiab river basin. Modeling and Management of Water and Soil, 2(3), 1–16. https://doi.org/10.22098/mmws.2022.9972.1076. Nazeri Tahroudi, M., Ahmadi, F., & Mirabbas, R. (2023). Performance comparison of IHACRES, random forest and copula-based models in rainfall–runoff simulation. Applied Water Science, 13, 134. https://doi.org/10.1007/s13201-023-01929-y. Niromandfard, F., Zakerinia, M., & Yazerloo, B. (2018). Investigating the effect of climate change on river flow using IHACRES rainfall–runoff model. Irrigation Sciences and Engineering, 41(3), 103–117. https://doi.org/10.22055/jise.2018.13750. Noori, N., & Kalin, L. (2016). Coupling SWAT and ANN models for enhanced daily streamflow prediction. Journal of Hydrology, 533, 141–151. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.11.050. Prakash, S., Sandilya, S. S., & Das, B. S. (2025). Discharge prediction in meandering compound channel using XGBoost and CATBoost. In M. Pandey, N. V. Umamahesh, Z. Ahmad, & G. Oliveto (Eds.), Hydraulics and fluid mechanics, volume 2. HYDRO 2023. Lecture Notes in Civil Engineering, 2 (pp. 429–437). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-97-8895-8_30. Saber, M., Salahi, B., & Maleki Meresht, R. (2025). Simulating the water balance of Aras basin based on the CNRM-CM6 climate model. Hydrogeomorphology, 12(42): 99 – 117. DOI: 10.22034/hyd.2024.63758.1759. Salehpoor Laghani, J., Ashrafzadeh, A., & Moussavi, S. A. (2020). Investigating the uncertainty of data-based models in forecasting monthly flow of the Hablehroud River. Iranian Journal of Soil and Water Research, 51(5), 1265–1280. https://doi.org/10.22059/ijswr.2020.286920.668288. Yangyu, D., Zhang, D., Zhang, D., Wu, J., & Liu, Y. (2023). A hybrid ensemble machine learning model for discharge coefficient prediction of side orifices with different shapes. Flow Measurement and | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 215 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 86 |
||