| تعداد نشریات | 22 |
| تعداد شمارهها | 354 |
| تعداد مقالات | 3,733 |
| تعداد مشاهده مقاله | 4,939,127 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,310,847 |
تاثیر پارامترهای تغییر اقلیم بر افت سطح آب زیرزمینی (مطالعه موردی: کوهدشت-لرستان) | ||
| آبخوان و قنات | ||
| دوره 6، شماره 1 - شماره پیاپی 10، شهریور 1404، صفحه 87-106 اصل مقاله (1.08 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22077/jaaq.2025.9841.1119 | ||
| نویسندگان | ||
| ابراهیم نوحانی* 1؛ حمیدرضا باباعلی2؛ رضا دهقانی3 | ||
| 1استادیار، گروه مهندسی عمران، مرکز تحقیقات مواد و انرژی، واحد دزفول، دانشگاه آزاد اسلامی، دزفول، ایران. | ||
| 2دانشیار، گروه مهندسی عمران، دانشگاه آزاد اسلامی واحد خرم آباد، لرستان، ایران | ||
| 3دکترای علوم ومهندسی آب، بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان لرستان، سازمان تحقیقات، | ||
| چکیده | ||
| در سالهای اخیر، گرم شدن هوا، نوسانات اقلیمی و فشار برداشت از منابع آب، سبب افت سطح آبهای زیرزمینی شده است؛ بنابراین برای جلوگیری از تشدید روند فوق و مدیریت بهینه بهرهبرداری از منابع آب زیرزمینی دشتها، شبیهسازی و پیشبینی تراز آبهای زیرزمینی امری ضروری و اجتناب ناپذیر است. بهمنظور پیشبینی تغییرات سطح آب زیرزمینی آبخوان کوهدشت ابتدا از مدل گردش عمومی جو CIMP6 تحت سناریو مختلف، پارامترهای هواشناسی پیشبینی و تحلیل گردید. سپس با استفاده از پارامترهای دما، بارش و مقدار برداشت از آبخوان طی دوره آماری 2022-2002 عملکرد مدلهای هیبریدی شبکه عصبی مصنوعی- موجک(WANN) و شبکه عصبی مصنوعی - ازدحام مرغ CSO-ANN در برآورد سطح آب زیرزمینی موردبررسی قرار گرفت. در گام بعد با بهرهگیری از مدل منتخب هیبریدی تغییرات سطح آب زیرزمینی منطقه برای دوره آماری 2042-2022 پیشبینی شد. نتایج حاصل از مدل گردش عمومی جو نشان داد با افزایش دما میزان بارش کاهش می یابد و دمای شبیهسازی شده در کلیه مدلهای اقلیمی (SSp126، SSP245 و SSP585) مورد بررسی در دوره آتی (2022-2042) نسبت به دوره پایه در تمام ماهها افزایش داشته در حالیکه میانگین بارش روند مشخصی از خود نشان نداده است. همچنین نتایج حاصل از مدلسازی نشان داد مدل شبکه عصبی مصنوعی-موجک عملکرد بهتری نسبت به سایر مدلها در براورد سطح اب زیرزمینی دشت کوهدشت دارد همچنین نتایج مطابق مدل منتخب نشان داد این دشت طی سالهای 2042-2022 میزان 5/4- 3 متر افت سطح آب زیرزمینی دارد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| آب زیرزمینی؛ پیش بینی؛ شبکه عصبی مصنوعی؛ گردش عمومی جو | ||
| مراجع | ||
|
Abbasian, M., Moghim, S., & Abrishamchi, A. (2019). Performance of the general circulation models in simulating temperature and precipitation over Iran. Theoretical and Applied Climatology, 135, 1465–1483. https://doi.org/10.1007 / s00704-018-2456-y Affandi, A., Watanabe, K. (2007). Daily groundwater level fluctuation using a soft computing technique. Journal Nature and Science, 5(2), 1–10. https://doi.org/10.1007 / s00521-019-04234-5 Afzaal, H., Farooque, A.A., Abbas, F., Acharya, B., Esau, T. (2019). Groundwater estimation from major physical hydrology components using artificial neural networks and deep learning. Water 12(1),5–23. https://doi.org/10.3390/w12010005 Bahmani, R., Taha, B.M., Ouarda, J. (2021). Groundwater level modeling with hybrid artificial intelligence techniques. Journal of Hydrology, 595, 842-461. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.125659 Bubakran, K.S., Novinpour, E.A. & Aghdam, F.S. (2023). A comparative study of artificial neural networks and support vector machines for predicting groundwater levels in the Ziveh Aquifer–West Azerbaijan, NW Iran. Arabian Journal of Geosciences, 16, 287-299. https://doi.org/10.1007/s12517-023-11180-z Chang, F., Chang, Y. (2006). Adaptive neuro-fuzzy inference system for the prediction of water level in a reservoir. Advances in Water Resources, 1(10), 1–10. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2005.04.015 Dehghani, R., Totabi Poudeh, H., Izadi, Z.(2022). The effect of climate change on groundwater level and its prediction using a modern meta-heuristic model.Groundwater for Sustainable Development, 16(3), 822-845. https://doi.org/10.1016/j.gsd.2021.100702 Dehghani, R. Torabi Poudeh, H., Younesi, H., Shahinejad, B. (2020). Forecasting Daily River Flow Using an Artificial Flora–Support Vector Machine Hybrid Modeling Approach (Case Study: Karkheh Catchment, Iran). Air, Soil, and Water,14, 22-35. https://doi.org/10.1177/1178622120969659 Endo, H., Kitoh, A., Ose, T., Mizuta, R., and Kusunoki, S. (2012). Future changes and uncertainties in Asian precipitation simulated by multiphysics and multi-sea surface temperature ensemble experiments with high-resolution Meteorological Research Institute atmospheric general circulation models (MRI-AGCMs). Journal of Geophysical Research, 117, 244-256. https://doi.org/10.1029/2012JD017874. Feng, F., Ghorbani, H., Radwan, A. (2024). Predicting groundwater level using traditional and deep machine learning algorithms.Frontiers in Environmental Science. 12(4),525-537. https://doi.org/10.3389/fenvs.2024.1291327 Hornik, K. (1998). Multilayer feed-forward networks are universal approximators. Neural Networks, 2(5), 359–366. https://doi.org/10.1016/0893-6080(89)90020-8 Irwin, S.E., Rubaiya, S., Leanna, M., King, S., Simonovic, P. (2012). Assessment of climatic vulnerability in the Upper Thames River basin: Downscaling with LARS-WG. Water Resources Research Report,12(2), 258-272. https://doi.org/10.4296/cwrj2011-938. Jahangir, M.H., Haghighi, P., Danehkar, S.H. (2022). Downscaling climate parameters in Fars province using models of the fifth report and RCP scenarios. Ecological Informatics, 68(4), 558-562. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2022.101558 Jalalkamali, A., JalalKamali, N. (2018). Adaptive Network-based Fuzzy Inference System-Genetic Algorithm Models for Prediction of Groundwater Quality Indices: a GIS-based Analysis. Journal of Artificial Intelligence & Data Mining,6(2), 439-445. https://doi.org/10.22044/jadm.2017.1086 Jeong, D.I., Yu, B. & Cannon, A.J. (2023). Climate change impacts on linkages between atmospheric blocking and North American winter cold spells in CanESM2 and CanESM5. Clim Dyn,60, 477–491. https://doi.org/10.1007 / s00382-022-06307-z Li, T., Zhang, L., & Murakami, H. (2015). Strengthening of the Walker circulation under global warming in an aqua-planet general circulation model simulation. Advances in Atmospheric Sciences, 32, 1473–1480. https://doi.org/10.1007 / s00376-015-5033-7 Meng, X., Liu, Y., Gao, X., & Zhang, H. (2014). A new bio-inspired algorithm: chicken swarm optimization. In International Conference on Swarm Intelligence,8, 86-94. https://doi.org/10.1007/978-3-319-11857-4_10 Mirboluki, A., Mehraein, M., Kisi, O., Kuriqi, A., Barati, R. (2024). Groundwater level estimation using improved deep learning and soft computing methods. Earth Science Informatics, 17, 2587–2608. https://doi.org/10.1007/s12145-024-01300-y Mirzania, E., Ghorbani, M.A., Asadi, E. (2023). Enhancement of groundwater level prediction using a hybrid ANN-HHO model: a case study (Shabestar Plain in Iran). Arabian Journal of Geosciences. 16(2), 464-482. https://doi.org/10.1007/s12517-023-11584-x Nakhaei, M., Saberi Nasr, A. (2012a).Predicting groundwater level fluctuations in the Qorveh Plain using a wavelet neural network and comparing it with the MODFLOW numerical model. Advanced Applied Geology, 2(2), 47-58. 10.22059/JGEOPE.2012.29233 Nourani, V., Kisi, Ö., Komasi, M. (2011).Two hybrid artificial intelligence approaches for modeling rainfall–runoff process, Journal of Hydrology, 402(2), 41–59. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2011.03.002 Nourani, V., Alami, M. T., Aminfar, M.H. (2009). A combined neural-wavelet model for the prediction of Ligvanchai watershed precipitation. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 22(2), 466–472. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2008.09.003 Rajaee, T., Khani, S., Ravansalar, M. (2022).Artificial intelligence-based single and hybrid models for prediction of water quality in rivers: A review.Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 200(3), 1039-1055. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2020.103978 Roeckner, E., Bäuml, G., Bonaventura, L., Brokopf, R., Esch, M., Giorgetta, M., Hagemann, S., Kirchner, I., Kornblueh, L., Manzini, E., Rhodin, A., Schlese, U., Schulzweida, U., Tompkins, A. (2003). The atmospheric general circulation model ECHAM5, part I: Model description. Max-Planck-Institut für Meteorologie, 349,2-140. https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0012-0144-5 Shin, S., Kyung, D., Lee, S., Taik, & Kim, J., and Hyun, J. (2005). An application of support vector machines in a bankruptcy prediction model. Expert Systems with Applications,28(4),127-135. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2004.08.009 Vapnik, V.N. (1995). The Nature of Statistical Learning Theory. Springer, New York. 8(2), 155-202. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-3264-1 Wang, D., Safavi, A.A., and Romagnoli, J.A.(2000). Wavelet-based adaptive robust M-estimator for non-linear system identification, AIChE Journal, 46(4), 1607-1615. https://doi.org/10.1002/aic.690460812 Yang, Q., Song, G.W., Gao, X.D., Lu, Z.Y., Jeon, S.W., Zhang, J. (2023). A random elite ensemble learning swarm optimizer for high-dimensional optimization. Complex & Intelligent Systems, 9(5), 5467–5500. https://doi.org/10.1007/s40747-023-00993-w Zeidalinejad, N., Dehghani, R.(2023). Use of meta-heuristic approach in the estimation of the aquifer's response to climate change under shared socioeconomic pathways. Groundwater for Sustainable Development, 20(4), 112-132. https://doi.org/10.1016/j.gsd.2022.100882 Zouache, D., Arby, Y. O., Nouioua, F., & Abdelaziz, F. B. (2019). Multi-objective chicken swarm optimization: A novel algorithm for solving multi-objective optimization problems. Computers & Industrial Engineering, 129, 377-391. https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.01.055
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 4,552 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 174 |
||