تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,303 |
تعداد مقالات | 16,020 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,489,759 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,217,390 |
پیشبینی بار رسوبی معلق بر مبنای پارامترهای فیزیوگرافی حوضه | ||
هیدروژئومورفولوژی | ||
دوره 8، شماره 26، خرداد 1400، صفحه 21-1 اصل مقاله (1.53 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/hyd.2021.30405.1452 | ||
نویسندگان | ||
مهدی حیات زاده1؛ سحر امینی2؛ علی فتح زاده* 3؛ مریم اسدی4 | ||
1گروه مهندسی طبیعت، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه اردکان، اردکان، ایران | ||
2گروه مهندسی طبیعت، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی،دانشگاه اردکان، اردکان، ایران | ||
3عضو هیات علمی / دانشگاه اردکان | ||
4دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران | ||
چکیده | ||
بار رسوبی معلق یکی از مهمترین عناصر رودخانهای است که علاوه بر تاثیر بر کیفیت آب، نقش موثری در مدیریت منابع آبی و سازههای احداثی بر روی این منابع دارد. پارامترهای فیزیوگرافی که بیانگر ویژگیهای فیزیکی حوضه آبریز هستند میتواند به عنوان یک فاکتور تعیین کننده در میزان رسوبزایی حوضه آبریز مطرح گردد. روشهای متعددی به منظور برآورد بار معلق رودخانهها وجود دارد. از جمله این روشها استفاده از مدلهای دادهکاوی میباشد که در حل مسایل هیدرولوژی رسوب بسیار پرکاربرد میباشد. لذا در این پژوهش با تلفیق مدلهای دادهکاوی و پارامترهای فیزیوگرافی، بار رسوب 30 حوضه آبریز در استان لرستان با دوره آماری 33 ساله برآورد گردید. به منظور بررسی اثر شاخصهای مختلف فیزیوگرافی بر میزان برآورد رسوب در گام نخست دبی جریان به عنوان تنها ورودی مدلها و در گام بعدی شاخصهای مختلف فیزیوگرافی حوضه به عنوان ورودیهای مدلهای مختلف دادهکاوی انتخاب گردید. در این مطالعه از پنج مدل دادهکاوی از جمله شبکه عصبی مصنوعی، ماشینبردار پشتیبان تکاملی، درخت تصمیم، فرآیند گوسی و رگرسیون استفاده شد. نتایج نشان داد تمامی مدلها از دقت قابل قبولی برخوردار بودند. در هر دو مجموعه داده، مدل ماشینبردار پشتیبان تکاملی دارای بهترین دقت بود. با بهکارگیری شاخصهای مورد اشاره دقت در تمامی مدلها افزایش یافت به طوریکه در مدل ماشینبردار پشتیبان تکاملی میزان میانگین مربعات خطا از 74/6 به 3 کاهش یافت و ضریب همبستگی از 994/0 به 999/0 افزایش یافت. وزندهی پارامترها نیز نشان داد که بیشترین وکمترین وزن به ترتیب مزبوط به شاخص زبری و نسبت کشیدگی بوده است. | ||
کلیدواژهها | ||
بار معلق؛ پارامترهای فیزیوگرافی؛ دادهکاوی؛ ماشین بردار تکاملی؛ هوش محاسباتی؛ استان لرستان | ||
سایر فایل های مرتبط با مقاله
|
||
مراجع | ||
Ahmadifard, F., Ghazanfari, P., & Malekirad, Z. (2011). Relationship Between Physiographic and Geological Features in Baghakmesh Watershed of Jajroud River, 6th Iranian National Geological Conference. Shiraz. Arab Ameri, A., Pourghasemi, H.R. and Cerda, A., (2018), Erodibility prioritization of sub- watersheds using morphometric parameters analysis and its mapping, Science of the Total Environment, 613-614, PP. 1385-1400. Asadi, M., Fathzadeh, A., & Taghizadeh Mehrjardi, R. (2017). Optimization of Suspended Load Estimation Models Using Morphological Context Parameters and Feature Reduction Technique. Iran Soil and Water Research, 3(48), 669-678. Asadi, M., Fathzadeh, A., & Taghizadeh Mehrjardi, R. (2017). The Effects of the Daily, Monthly, and Annual Time Scales on the Suspended Sediment Load Prediction. Hydrogeomorphology, 4(10), 121-143. Asselman, N., (2000), Fitting and interpretation of sediment rating curves, Journal of hydrology, 23(4): PP. 228-248. Ataei, Y., Nikpoor, MR., Kanooni, A., & Hoseini, Y. (2019). Estimation of River Suspended Load using ANN, GEP and Rating Curve. 2nd International and 6th National Iranian Congress on Organic vs. Conventional Agriculture, Ardabil, Iran, PP. 1-10. Chang, F.J., Tsai, Y.H., Chen, P.A., Coynel, A. and Vachaud, G., (2015), Modeling water quality in an urban river using hydrological factors-data driven approaches, Journal of environment management, 151, PP. 87-96. Cheng, M.Y., Wu, Y.W., (2009), Evolutionary support vector machine inference system for construction management, Automation in Construction, 18(5), PP. 597-604. Dastorani, M., & Azimi Fashi, K., & Talebi, A., & Ekhtesasi, M. (2013). Estimation of Suspended Sediment using Artificial Neural Network (Case Study: Jamishanwatershed in Kermanshah). Journal of Watershed Management Research, 3(6), 61-74. Esfandiari, F.,& Gharachorlo, M. (2015). Investigation of Spatio-Temporal Relationships of Suspended Sediment Load with Basin Rainfall (Case Study: Gharasoo Watershed). Hydrogeomorphology, 2(4), 125-142. Faghih, H., Amini, A., Haidari, F., Khalili, K. (2016). Assessing the Artificial Neural Network Efficiency to Estimate Suspended Sediment Load using Classified Data. Environment and Water Engineering, 1(1), 51-64. Falamaki, A., & Eskandari, M., & Baghlani, A., & Ahmadi, S. (2013). Modeling Total Sediment Load in Rivers Using Artificial Neural Networks. Journal of Soil and Water Resources Conservation, 2(3), 0-0. Falamaki, A., M. Eskandari, A. Baghlani and A. ahmadi. (2013). Modeling total sediment load in rivers using artificial neural networks. Journal of water and soil conservation, 2: PP. 13-26 Farajzadeh, M., Hodaei, A., Mollashahi, M., Rajabi Rostam Abadi, N. (2017). The Analysis and Comparison of the Suspended Sediment in the Caspian Sea and Central Iran Drainage Basins. Hydrogeomorphology, 4(11), 59-81. Fathzadeh, A., & Asadi, M., & Taghizadeh Mehrjardi, R. (2017). How Much the Remote Sensing Indices Can Improve Suspended Sediment Predictions?. Physical Geography Research Quarterly, 49(1 ), 21-24. French, M.N., Krajewski, W.F. and Cuykendall, R.R., (2003), Rainfall forecasting in space and time using artificial neural network, Journal of hydrology, 137(1): PP. 31-41. Hayatzadeh M, Chezgi J, Dastorani M. (2015). Evaluation of Sediments Using Rating Curve and Artificial Neural Network Methods by Combining Morphological Parameters of Basin (Case Study: Bagh Abbas Basin). JWSS, 19 (72), 217-228. Huang, H.L. and Chang, F.L., (2008), Evolutionary support vector machine for automatic feature selection and classification of microarray data, Biosystems, 90(2), PP. 516-528. Kakaei, Lafdani, E., Moghaddamnia, A., Ahmadi, A., (2013), Daily suspended sediment load prediction using artificial neural networks and support vector machines, Journal of Hydrology, 478: PP. 50-62. Kalteh, A.M., (2013), Monthly river flow forecasting using artificial neural network and support vector regression models coupled with wavelet transform, Comput. Geoscience, 54(5): PP. 1-8. Kisi, O., (2010), River suspended sediment concentration modeling using a neural differential evolution approach, Journal of Hydrology, 1389(1), PP. 227-235. Kisi, O., (2012), Modeling discharge-suspended sediment relationship using least square support vector machine, Journal of Hydrology, 456: PP. 110-120 Kumar, D., A. Pandey, N. Sharma and W. Flugel. (2016). Daily suspended sediment simulation using machine learning approach. Catena, 138: 77-90. Leo, Q.J., She, Z.H., Fang, N.F., Zho, H.D. and Ai, L., (2013), Modeling the daily suspended sediment concentration in a hyper concentrated river on the loess plateau using the Wavelet-ANN approach, Geomorphology, 186: PP. 181-190. Melesse, A.M., Ahmad, S., McClain, M.E., Wang, X. and Lim, Y.H. (2011), Suspended sediment load prediction of river systems: An artificial neural network approach, Agricultural Water Management, 98(5): PP. 855-866. Misra, D.T., Oommen, A. and Mishra, S.K., (2009), Application and analysis of support vectors machine based simulation for runoff and sediment yield, bios stems engineering, 103: PP. 527-535. Rajaee, T., Mirbagheri, S.A. and Zounemat-kermani, M., (2009), Daily suspended sediment concentration simulation using ANN and neuro-fuzzy models, Science of the total environment, 407: PP.4916-4927. Rasmussen, C.E., and Williams, C.K.I., (2006), Gaussian Processes for Machine Learning, the MIT Press, Massachusetts Institute of Technology. Sharma, N., Zakaullah, M.D., Tiwari, H. and Kumar, D., (2015), Runoff and sediment yield modeling using ANN and support vector machines: a case study from Nepal watershed, Earth Sys., 1(1): PP. 1-8. Tabatabaei, M., Slaimani, K., Habibnezhadroushan, M., & Kavyan, A. (2015). Estimation of Daily Suspended Sediment Concentration Using Artificial Neural Networks and Data Clustering by Self-Organizing Map (Case Study: Sierra Hydrometry Station- Karaj Dam Watershed). jwmr, 5 (10), 98-116. Yang, C.T., Marsooli, R. and Aalami, T., (2009), Evaluation of total load sediment transport formulas using ANN, International Journal of Sediment Research, 24: PP. 274-286. Yoon, H., Jun, S.C., Hyun, Y., Bae, G.O. and 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: PP. 128-138. Zho, Y.M., Lu, X.X. and Zhou, Y., (2007), Suspended sediment flux modeling with artificial neural network: An example of the longchuanjiang river in the upper Yangtze catchment China, Geomorphology, 84(1): PP. 111-125 Zoratipoor, A. (2016). Comparison of the Efficiency of Neurophasic Methods, Artificial Neural Networks and Statistical Models in Estimating Suspended Sediment in Rivers. Journal of Range and Watershed Managment, 69(1), 65-78. Zounemat kermani, M, Kisi, Ō. Adamowski, J. and Ramezani Charmahineh, A., (2016), Evaluation of data driven models for river suspended sediment concentration modeling, Journal of hydrology, 535, PP. 457-472. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 610 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 357 |