| تعداد نشریات | 22 |
| تعداد شمارهها | 354 |
| تعداد مقالات | 3,733 |
| تعداد مشاهده مقاله | 4,939,123 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,310,842 |
ارزیابی دقت شبکه عصبی فازی در تخمین دبی قنات های شهرستان بیرجند | ||
| آبخوان و قنات | ||
| دوره 5، شماره 1 - شماره پیاپی 8، آذر 1403، صفحه 45-58 اصل مقاله (768.83 K) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22077/jaaq.2025.8597.1086 | ||
| نویسندگان | ||
| امیر خیاط* 1؛ زهرا آخوندی2؛ حسین خزیمه نژاد3 | ||
| 1دانشجوی دکتری آبیاری و زهکشی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران. | ||
| 2دانش آموخته کارشناسیارشد سازه های آبی، دانشکده آب و خاک، دانشگاه زابل، زابل، ایران. | ||
| 3دانشیار گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بی رجند، بیرجند، ایران. | ||
| چکیده | ||
| کاهش نزولات جوی و برداشت بیرویه از آبهای زیرزمینی در دهههای اخیر، به ویژه در مناطق خشک و نیمهخشک مانند شهرستان بیرجند در استان خراسان جنوبی، منجر به افت شدید سطح آب زیرزمینی و کاهش دبی قناتها شده است. با توجه به اینکه شهرستان بیرجند با داشتن بیش از 1875 رشته قنات و تخلیه 23 میلیون مترمکعب در سال، بیشترین تعداد قناتها را در سطح استان دارد و بیش از 90 درصد آب مصرفی در این شهرستان از طریق قناتها تأمین میشود، پیشبینی دقیق دبی آنها از اهمیت حیاتی برخوردار است. در این پژوهش، از شبکه عصبی فازی تطبیقی (ANFIS) به عنوان یک ابزار قدرتمند برای مدلسازی سیستمهای پیچیده و غیرخطی استفاده شده است. این مدل قادر است روابط پیچیده بین متغیرهای ورودی (مانند بارندگی، تبخیر، سطح آب زیرزمینی) و خروجی (دبی قنات) را شناسایی کرده و پیشبینی دقیقی از دبی آینده ارائه دهد. نتایج حاصل از این پژوهش نشان میدهد که مدل ANFIS با ضریب همبستگی 0/98، ضریب نش - ساتکلیف 0/97 و میانگین مربعات خطا 0/049، در مقایسه با سایر مدلها با دقت بسیار بالایی قادر به پیشبینی دبی قناتها است و میتواند در تصمیمگیریهای مرتبط با مدیریت پایدار منابع آب زیرزمینی در منطقه مورد مطالعه مورد استفاده قرار گیرد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| قنات؛ مدیریت منابع آب؛ شبکه عصبی فازی؛ شهرستان بیرجند | ||
| مراجع | ||
|
Adamowski, J., & Chan, H. F. (2011). A wavelet neural network conjunction model for groundwater level forecasting. Journal of Hydrology, 407(1-4), 28-40. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2011.06.013 Adhikary, S. K., Rahman, M., & Gupta, A. D. (2012). A stochastic modeling technique for predicting groundwater table fluctuations with time series analysis. International journal of applied science and engineering research, 1(2), 238-249. https://doi/10.6088/ijaser.0020101024. Chitsazan, M., Rahmani, G., & Neyamadpour, A. (2015). Forecasting groundwater level by artificial neural networks as an alternative approach to groundwater modeling. Journal of the Geological Society of India, 85, 98-106. https://doi.org/10.1007/s12594-015-0197-4 Daliakopoulos, I. N., Coulibaly, P., & Tsanis, I. K. (2005). Groundwater level forecasting using artificial neural networks. Journal of Hydrology (4-1)309, 229-240, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2004.12.001 Emamgholizadeh, S., Moslemi, K., & Karami, G. (2014). Prediction of the groundwater level of Bastam Plain (Iran) by artificial neural network (ANN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). Water resources management, 28, 5433-5446. https://doi.org/10.1007/s11269-014-0810-0 Habibi, M. H., Nadiri, A. A., & Asghari Moghaddam, A. (2016). Spatio-temporal groundwater level prediction using hybrid genetic-Kriging model (Case study: Hadishahr Plain). Iran-Water Resources Research, 11(3), 85-99. https://www.iwrr.ir/article_1401_9eaba82f2055b7ee746423ed1be21e3c.pdf Hamed, Y., Elkiki, M., & Al Gahtani, O. S. (2015). Prediction of future groundwater level using artificial Neural Network, southern Riyadh, KSA (CASE STUDY). International Water Technology Journal, 5(2), 149-162. https://www.researchgate.net/publication/327834035 Izadi, A., Davari, K., Alizadeh, A., Ghahraman, B., & Haghayeghi, M. S. G. (2007). Water Table Forecasting Using Artificial Neural Networks. Iranian Journal Of Irrigation And Drainage, 1(2), 59-71. Sid. Https://Sid.Ir/Paper/131658/En Jang, J.-S. R., Sun, C.-T., & Mizutani, E. (1997). Neuro-fuzzy and soft computing-a computational approach to learning and machine intelligence [Book Review]. IEEE Transactions on Automatic Control, 42(10), 1482-1484. http://dx.doi.org/10.1109/TAC.1997.633847 Khashei, A., Siuki, Ghahrama, B., & Kouchakzadeh, M. (2013). Comparison of ANN, ANFIS, and Regression Models to Estimate Groundwater Level of Neyshaboor Aquifer. Iranian Journal of Irrigation & Drainage, 7(1), 10-. https://www.magiran.com/paper/1135006 Konikow, L. F., & Kendy, E. (2005). Groundwater depletion: A global problem. Hydrogeology Journal, 13, 317-320. https://doi.org/10.1007/s10040-004-0411-8 Koorehpazan Dezfouli, A. (2015). Principles of Fuzzy Set Theory and its Applications in Modeling Water Engineering Problems. Kurtulus, B., & Razack, M. (2010). Modeling daily discharge responses of a large karstic aquifer using soft computing methods: Artificial neural network and neuro-fuzzy. Journal of Hydrology, 381(1-2), 101-111. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2009.11.029 Mirarabi, A., & Nakhaei, M. (2009). Groundwater Level Fluctuation Forecasting in Birjand Aquifer Using Artificial Neural Network. https://civilica.com/doc/1776123 Mohtasham, M., Dehghani, A. A., Akbarpour, A., & Meftah, M. (2017). Evaluation of Artificial Neural Networks and MODFLOW Numerical Model in Forecasting Groundwater Table (Case Study: Birjand Aquifer, Southern Khorasan). Iranian Journal of Irrigation & Drainage, 11(1), 1-10. https://idj.iaid.ir/article_79421_d72337fd05734ec488f46d80ff3287ad.pdf Mokarram, M., Mokarram, M. J., Zarei, A. R., & Safarianejadian, B. (2017). Using of adaptive Neuro-Fuzzy network (ANFIS) to predict underground water quality in the west of Fars province from 2003 to 2013 period. Iranian Journal of Eco Hydrology, 4(2), 547-559. https://www.magiran.com/paper/1686874 Nazari, H., Dehghani, M., Pirkharrati, H., Asadzadeh, F., & Hajizadeh, F. (2022). Monitoring of groundwater quality parameters using adaptive neural-fuzzy inference system (ANFIS) method (Case study: Ardabil plain). Journal of New Findings in Applied Geology, 16(31), 1-12. https://www.magiran.com/paper/2454855 Nikmanesh, M. R. (2011). Application of Hybrid Artificial Intelligence Methods in Predicting Daily Average Discharge of the Kor River at Chamriz Station The 4th Iranian Water Resources Management Conference. https://civilica.com/doc/117158. Nikmanesh, M. R., & Rakhshandehroo, G. R. (2010). Forecasting Groundwater Level In Saadat-Shahr Plain, Iran, Using Artificial Neural Networks. Iran-Water Resources Research, 7(1), 82-86. https://www.iwrr.ir/article_16061_808dea423d0803fb34108f631404c74d.pdf nourani, V., AsghariMoghaddam, A., & Nadiri, A. (2006). Evaluation of groundwater levels in the aquifer of Tabriz city using artificial neural networks 3rd National Congress on Civil Engineering.https://civilica.com/doc/16415 Rakhshandehroo, G., Akbari, H., Afshari Igder, M., & Ostadzadeh, E. (2018). Long-term groundwater-level forecasting in shallow and deep wells using wavelet neural networks trained by an improved harmony search algorithm. Journal of Hydrologic Engineering, 23(2), 04017058. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0001591 Regional Water Company, S. K. (2024). Report on the State of Water Resources in South Khorasan Province. https://skhrw.ir/uploaded_files/DCMS/wysiwyg/files/Gozaresh Salamatian, S. A., Abrari, H., & Nazari, A. (2023). Predicting the Groundwater Level by Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (Case Study: Qom plain). Irrigation and Water Engineering, 13(3), 285-304. https://doi.org/10.22125/iwe.2023.169890 Sethi, R. R., Kumar, A., Sharma, S., & Verma, H. (2010). Prediction of water table depth in a hard rock basin by using an artificial neural network. International Journal of Water Resources and Environmental Engineering, 2(4), 95-102. https://www.researchgate.net/publication/266472104_Prediction_of_water_table_depth_in_a_hard_rock_basin_by_using_artificial_neural_network. Tarahi, M., & Darafshan, A. (2018). Prediction of Groundwater Level Using Artificial Neural Network Model (ANN): Case Study of Jahrom Plain https://civilica.com/doc/748670 Second National Conference on Civil Engineering and Sustainable Development, https://civilica.com/doc/748670 Umamaheswari, G., & Kalamani, D. (2014). Fuzzy logic model for the prediction of groundwater level in Amaravathi River Minor Basin. International Journal of Mathematics Trends and Technology-IJMTT, 11. https://doi.org/10.14445/22315373/IJMTT-V11P505 Vahedi, F., Nadiri, A., & AsghariMoghaddam, A. (2015). Evaluation of Artificial Neural Network and Fuzzy Logic Models Efficiency in Groundwater Level Prediction he 1st International Congress on Earth, Space and Clean Energy, https://civilica.com/doc/456421 Yang, C.-C., Prasher, S. O., Lacroix, R., Sreekanth, S., Patni, N. K., & Masse, L. (1997). Artificial neural network model for subsurface-drained farmlands. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 123(4), 285-292. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9437(1997)123:4(285) Zandi Dareh Gharibi, F., Khorsandi Kouhanestani, Z., Mozayan, M., & Arman, N. (2017). Technical Note: Evaluating the proficiency of GR2M and GR4J rainfall-runoff models in Darehtakht Basin runoff simulation. Watershed Engineering and Management, 9(3), 360-370. https://doi.org/10.22092/ijwmse.2017.112377
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 506 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 261 |
||