| تعداد نشریات | 21 |
| تعداد شمارهها | 361 |
| تعداد مقالات | 3,794 |
| تعداد مشاهده مقاله | 5,029,788 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,377,522 |
مقایسه عملکرد روشهای برنامهریزی بیان ژن و روابط تجربی در پیشبینی تبخیرتعرق مرجع روزانه در اقلیمهای مختلف | ||
| مجله پژوهش های خشکسالی و تغییراقلیم | ||
| مقاله 4، دوره 3، شماره 3 - شماره پیاپی 11، آذر 1404، صفحه 63-80 اصل مقاله (901.72 K) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22077/jdcr.2025.8966.1120 | ||
| نویسندگان | ||
| سمیرا رهنما* 1؛ فهیمه خادم پور2 | ||
| 1دانشآموخته دکتری منابع آب، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران | ||
| 2دانشجوی دکتری منابع آب، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران | ||
| چکیده | ||
| تبخیرتعرق یکی از مهمترین پارامترهایی است دانستن آن جهت برآورد آب مصرفی گیاه و طراحی سیستمهای آبیاری ضروری است. هدف از انجام این پژوهش، مقایسه عملکرد روشهای برنامهریزی بیان ژن و روابط تجربی در تخمین تبخیرتعرق مرجع روزانه در بازه زمانی 20 ساله (2020-2001) در سه اقلیم خشک (بیرجند)، مدیترانهای (گرگان) و بسیار مرطوب (رشت) میباشد. به منظور مقایسه نتایج حاصل از الگوریتم بیان ژن در پیشبینی تبخیرتعرق مرجع، 6 سناریو با توجه به پارامترهای هواشناسی تأثیرگذار تبخیرتعرق مرجع تعریف شد. همچنین در این پژوهش، برای برآورد تبخیرتعرق مرجع روزانه از روشهای تجربی (مککینگ، پریستلی تیلور، فائو بلانی کریدل، پنمن- مونتیث-فائو، هارگریوز، هارگریوز سامانی، ایرماک- RS و ایرماک- Rn) استفاده گردید. در نهایت، بهترین مدل براساس معیارهای ارزیابی RMSE، MAE، NSE و R2 انتخاب شد. نتایج نشان داد که در ایستگاههای بیرجند و گرگان، سناریوی a به دلیل در نظر گرفتن پارامترهای حداقل دما، حداکثر دما، میانگین دمای هوا، رطوبت نسبی، سرعت باد در ارتفاع دو متری، ساعات آفتابی و تبخیرتعرق مرجع پیشبینی مطلوبتری را ارائه کرده است. در ایستگاه رشت، سناریوی b پیشبینی مطلوبتری را نسبت به سایر سناریوها ارائه کرده است. همچنین، روش ایرماک-Rs و روش هارگریوز با مقدار R2 بالا، NSE نسبتاٌ خوب و مقدار RMSE و MAE کمتر نسبت به سایر روشها، میتواند جایگزین مناسبی برای روش پنمن- مونتیث- فائو در مقیاس روزانه در اقلیمهای مدیترانهای (گرگان)، بسیار مرطوب (رشت) و خشک (بیرجند) باشد. همچنین، روش هارگریوز سامانی کمترین دقت (R2=0.5) را در برآورد تبخیرتعرق مرجع در همه ایستگاهها داشتهاند.. | ||
| کلیدواژهها | ||
| ایرماک؛ پنمن-مونتیث-فائو؛ تبخیرتعرق؛ مککینگ؛ هارگریوز | ||
| مراجع | ||
|
Ahmadi, F., Ayshem, S., Khalili, K., & Behmanesh, J. (2015). Application of ANFIS and GP Models to Estimate Monthly Reference Crop Evapotranspiration in Northwest of Iran, Journal of Water Research in Agriculture, 29.2(2), 235-247. [In Persian]. https://doi.org/10.22067/jsw.v30i1.38287 Alkaeed, O., Flores, C., Jinno, K., & Tsutsumi, A. (2006). Comparison of several reference evapotranspiration methods for Itoshima Peninsula Area, Fukuoka, Japan, Memoirs of the Faculty of Engineering, Kyushu University, 66, 1, 1-14. Alizadeh, A., Khamali, Gh., Khanjani, M. J., & Rahnavard, M. R. (2004). Evaluation of Evapotranspiration Evaluation Methods in Arid Regions of Iran, Journal of Geographical Research, 73: 97-105. [In Persian]. Alizadeh, A. (2006). Design of Irrigation Systems, Vol 1, Astan Qods Razavi Publications. [In Persian]. Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D., & Smith, M. (1998). Crop Evapotranspiration: Guidelines for Computing Crop Water Requirements, FAO Irrigation and drainage paper (FAO), No. 56, 300p. Doorenbos, J., & Pruitt, W.O. (1975). Guidelines for predicting crop water requirements, FAO Irrigation and Drainage Paper 24. FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations), Rome, p. 156. Ershadfath, F., Shahnazari, A., Raeini Sarjaz, M., & Eivind Olese, J. (2023). Combining Bias Correction Methods for Simulated Temperature and Precipitation by CMIP6 Models in Hamedan-Bahar Plain, Journal of Watershed Management Research, 14(27), 75-85. [In Persian]. https://doi.org/10.61186/jwmr.14.27.75 Feizolahpour, F., Delavar, M., & Hesami Afshar, M. (2017). Evaluation and Uncertainty Analysis of Reference Crop Evapotranspiration Estimation Using Genetic Programming, Water and Soil Science, 27(4), 135-147. [In Persian]. Haghighatjou, P., Mohammadzadehshahroudi, Z., & Mohammadrezapour, O. (2017). Comparison of gene expression programming (GEP) and neuro-fuzzy methods for estimation of pan evaporation (case study: South Khorasan Province), Journal of Water and Soil Resources Conservation, 6(4), 107-117. [In Persian]. Hargreaves, G. H. (1994). Defining and using reference evapotranspiration, Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 120(6), 1132- 1139. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733 9437(1994)120:6(1132 Karami, M., & Sayad beyranvand, F. (2024). Ability of Gene Expression Programming Model to Estimate Reference Evapotranspiration with Minimal Meteorological Data, Applied Research in Water Engineering, 2(1), 137-147. [In Persian]. https://doi.org/10.22034/arwe.2024.2043340.1029 Khadempour, F., Akbarpour, A., Khashiei Siouki, A., & Rahnama, S. (2019). Comparison of Gene Expression Planning Method with Experimental Methods in Predicting Daily Reference Evapotranspiration (Case Study: Birjand City). First National Conference on New Modeling and Technologies in Water Management, 29 and 30 November. [In Persian]. Khadempour, F., Khashaei Siouki, A., & Amir Abadizadeh, M. (2019b). Investigating the Functioning of Gene Expression Program Planning for Daily Solar Radiation across Iran, Journal of Climate Research, 36: 43-56. [In Persian]. Kisi, O., Shiri, J., & Tombul, M. (2013). Modeling rainfall-runoff process using soft computing techniques, Computers & Geosciences, 51, 108–117. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2012.07.001 Makkink, G. F. (1975). Testing the Penman formula using lysimeters, Journal of the Institution of Water Engineers, 11, 277-288. Mattar, M. A. (2018). Using gene expression programming in monthly reference evapotranspiration modeling: a case study in Egypt, Agricultural water management, 198, 28-38. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2017.12.017 Mohammadreazapour, O. (2017). Monthly Forecast of Potential Evapotranspiration Models Using Support Vector Machine (SVM), Genetic Programming, and Neural-Fuzzy Inference System, Journal of Irrigation and Water Engineering, 7(27): 135-150. Muzzammil, M., Alam, J., & Danish, M. (2015). Application of gene expression programming in flood frequency analysis, Journal of Indian Water Resources Society, 35(2): 1-6. Priestley, C.H.B., & Taylor, R. J. (1972). On the assessment of the surface heat flux and evaporation using large-scale parameters. Monthly Weather Review, 100, 81-92. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1972)100<0081:OTAOSH>2.3.CO;2 Roshangar, K., & Mirhydrian, S. (2014). Using Evolutionary Gene Expression Planning Method to Estimate Scalability of Bridge Stands in Non-Cohesive Beds Based on Laboratory and Field Data, Eighth National Congress of Civil Engineering. Roshangar, K., Bonakdari, H., Akhgar, S., & Harsami, F, (2016). Investigation of Gene Expression Programming (GEP) Performance in Predicting Energy Dissipation on Stairway Overflow in Skimming, 10th International Congress of Engineering Civil. Sabzevari. Y., & Saeidinia. M. (2021). Evaluation of Experimental Models and Artificial Intelligence in Estimation of Reference Evapotranspiration (Case Study: Boroujerd Station), Journal of Water and Soil Science; 25(2), 237-253. [In Persian]. https://doi.org/20.1001.1.25386336.1401.11.36.2.4 Sabzevari, Y., Nasrollahi, A., Sharifipour, M., & shahinejad, B. (2022). Application of Multivariate Regression and Gene Expression Programming in Modeling Reference Evapotranspiration (Case Study: Khorramabad Station), Irrigation Sciences and Engineering, 45(1), 35-48. [In Persian]. https://doi.org/10.22055/jise.2020.31583.1890 Siasar, H., & Honar, T. (2019). Application of Support vector machine, CHAID, and Random forest models, in estimating daily Reference evapotranspiration in northern Sistan and Baluchestan province, Iranian Journal of Irrigation & Drainage, 13(2), 378-388. [In Persian]. https://doi.org/20.1001.1.20087942.1398.13.2.10.8 Sundararajan, K., Garg, L., Srinivasan, K., Bashir, A. K., Kaliappan, J., Ganapathy, G. P., Selvaraj, S. K., & Meena, T. (2021). A contemporary review on drought modeling using machine learning approaches, Computer Modeling Engineering & Sciences, 128(2), 447-487. https://doi.org/10.32604/cmes.2021.015528 Traore, S., Luo, Y., & Fipps, G. (2017). Gene-Expression Programming for Short-Term Forecasting of Daily Reference Evapotranspiration Using Public Weather Forecast Information, Journal of Water Resources Management, 31(15), 4891-4901. https://doi.org/10.1007/s11269-017-1784-5 Valipour, M., Gholami Sefidkouhi, M. A., Raeini-Sarjaz, M., & Guzman, S. M. (2019). A Hybrid Data-Driven Machine Learning Technique for Evapotranspiration Modeling in Various Climates, Atmosphere, 10(6), 311. https://doi.org/10.3390/atmos10060311 Zahiri, J., & Moradi Sabzkouhi, A. (2023). Investigating the interaction effects of meteorological parameters on evaporation from the water surface using variance analysis, Journal of Drought and Climate Change Research, 1(3), 87- 104. [In Persian]. https://doi.org/10.22077/JDCR.2023.6498.1028 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 336 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 131 |
||