| تعداد نشریات | 22 |
| تعداد شمارهها | 354 |
| تعداد مقالات | 3,733 |
| تعداد مشاهده مقاله | 4,939,127 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,310,847 |
تحلیل شوری آبهای زیرزمینی سواحل دریای خزر با استفاده از الگوریتم های فراابتکاری | ||
| آبخوان و قنات | ||
| دوره 6، شماره 2، آذر 1404، صفحه 25-40 اصل مقاله (1.07 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22077/jaaq.2025.10220.1131 | ||
| 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، خرم اباد، ایران | ||
| 3دکترای علوم ومهندسی آب، بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان لرستان، سازمان تحقیقات، | ||
| چکیده | ||
| تخمین دقیق شوری آبهای زیرزمینی در مناطق ساحلی دریای خزر به دلیل چالشهای ناشی از نفوذ آب شور و پیچیدگی تغییرات مکانی-زمانی از اهمیت بالایی برخوردار است. در این مطالعه، از مدلهای هیبریدی ترکیبی مبتنی بر رگرسیون بردار پشتیبان با الگوریتمهای بهینهسازی پیشرفته شامل موجک ، الگوریتم تفنگدار خلاق و الگوریتم ازدحام ذرات برای پیشبینی شوری آبهای زیرزمینی در منطقه ساحلی دریای خزر استفاده شد. دادههای مورد استفاده شامل پارامترهای کیفی آب نظیرهیدروژن کربنات (HCO3)، سدیم (Na)، سختی (TH)، مواد جامد محلول در آب(TDS)، منیزیم(Mg)، پتاسیم (K)، میزان اسیدی یا بازی بودن (PH) و کلسیم(Ca) به عنوان ورودی و شوری آب (EC) بهعنوان پارامتر خروجی طی هشت سناریو ترکیبی از سالهای 1382 تا 1402 از چاه پایش منطقه بود.به منظور ارزیابی عملکرد مدلها از معیارهای ارزیابی ضریب همبستگی، ریشه میانگین مربعات خطا، میانگین قدر مطلق خطا و ضریب نش ساتکلیف استفاده شد. نتایج نشان داد سناریو های ترکیبی در مدلهای مورد بررسی باعث بهبود عملکرد مدل می شود. همچنین نتایج حاصل از معیار ارزیابی نشان داد مدل رگرسیون بردار پشتیبان-موجک دارای ضریب همبستگی 985/0 ، ریشه میانگین مربعات خطا (ds/m) 206/0 ، میانگین قدر مطلق خطا (ds/m) 105/0 و ضریب نش ساتکلیف 990/0 در مرحله صحت سنجی برخوردار است. تحلیل حساسیت نیز نشان داد که پارامترهای مواد جامد محلول در آب و سختی آب آب زیرزمینی بیشترین تأثیر را بر دقت پیشبینی مدلها دارند. این پژوهش اثربخشی رویکردهای هیبریدی بهویژه ترکیب SVR با الگوریتم تفنگدار خلاق را در مدیریت پایدار منابع آب زیرزمینی مناطق ساحلی تأیید میکند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| پیشبینی؛ دریای خزر؛ شوری آب زیرزمینی؛ مدلسازی هیبریدی | ||
| مراجع | ||
|
Anderson, L., Miller, J., Davis, K. (2022). A novel SVR-GA hybrid framework for predicting groundwater salinity dynamics in coastal aquifers. Journal of Hydrology, 615, 128567. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.128567 Asadi, E., Isazadeh, M., Samadianfard, S., Ramli, M.F., Mosavi, A., Nabipour, N., Shamshirband, S., Hajnal, E., Chau, K.W. (2020). Groundwater Quality Assessment for Sustainable Drinking and Irrigation. Sustainability, 12, 177 190.https://doi.org/10.3390/su12010177 Babaali, H.R., Nohani, E., Dehghani, R.(2024).Assessment of Groundwater Hardness in Khorramabad Plain Using Hybrid Models Based on Metaheuristic Algorithms. Journal of Aquifer and Qanat, 5(1),125-138. 10.22077/jaaq.2025.8579.1083 .(In Persian) Basak, D., Pal, S., and Patranabis, D.C.(2007). Support vector regression. Neural Inf Process. 11(2), 203-225.10.12691/jgg-2-3-9 Boluda-Botella, N., Gomis-Yagües, V., Ruiz-Beviá, F. (2008). Influence of transport parameters and chemical properties of the sediment in experiments to measure reactive transport in seawater intrusion. Journal of Hydrology, 357, 29–41. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2008.04.021 Chen, X., & Zhang, H. (2021). Estimating groundwater salinity using a hybrid SVR-PSO model in the North China Plain. Environmental Modelling & Software, 145, 105198. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2021.105198 Crestani, E., Camporese, M., Salandin, P. (2019). Technical note: an alternative approach to laboratory benchmarking of saltwater intrusion in coastal aquifers. Hydrology and Earth System Sciences,12(3), 1–18.https://doi.org/10.5194/hess-2019-127 Dehghani, R., Chamanpira, R. (2025).Metaheuristic-optimized SVR models for daily streamflow forecasting in the Karkheh River Basin, Iran.Desalination and Water Treatment, 324, 446-457.https://doi.org/10.1016/j.dwt.2025.101446 Eberhart R., Kennedy J. (1995). A New Optimizer Using Particle Swarm Theory Proc. Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science, Nagoya, Japan, Piscataway, NJ: IEEE Service Center, 6, 39-43.10.1109/MHS.1995.494215 Ibrahim, H., Yaseen, Z.M., Scholz, M., Ali, M., Gad, M., Elsayed, S., Khadr, M., Hussein, H., Ibrahim, H.H., Eid, M.H. (2023). Evaluation and Prediction of Groundwater Quality for Irrigation Using an Integrated Water Quality Indices, Machine Learning Models, and GIS Approaches: A Representative Case Study. Water, 15, 694-712. https://doi.org/10.3390/w15040694 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 Kisi, O., Karahan, M., Sen, Z. (2006). River suspended sediment modeling using a fuzzy logic approach. Hydrological Processes, 20(2), 4351-4362.10.1002/hyp.6166 Nagy, H., Watanabe, K., Hirano, M. (2002). Prediction of sediment load concentration in rivers using an artificial neural network model. Journal of Hydraulics Engineering, 128, 558-559. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9429(2002)128:6(588). Nohani, E., Babaali, H.R., Dehghani, R.(2024).Evaluation of metaheuristic models in groundwater level analysis of Delfan Plain, Lorestan. Journal of Aquifer and Qanat, 5(2),79-98. 10.22077/jaaq.2025.8834.1096.(In Persian) Nohani, E., Babaali, H.R., Dehghani, R.(2025).The Impact of Climate Change Parameters on Groundwater Level Decline (Case Study: Kuhdasht-Lorestan). Journal of Aquifer and Qanat, 6(1),87-106. 10.22077/jaaq.2025.9841.1119.(In Persian) Norouzi Khatiri, K., Nematollahi, B., Hafeziyeh, S., Niksokhan, M.H., Nikoo, M.R., Al-Rawas, G. (2023).Groundwater Management and Allocation Models: A Review. Water, 15, 253-270.https://doi.org/10.3390/w15020253. Pijarski, P., & Kacejko, P. (2019). A new metaheuristic optimization method: the algorithm of the innovative gunner (AIG). Engineering Optimization, 51(12), 2049-2068.10.1080/0305215X.2019.1565282 Rajaee, T., Ebrahimi, H., Nourani, V. (2019). A review of the artificial intelligence methods in groundwater level modeling. Journal of Hydrology, 572, 336–351.https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.12.037. 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 Robinson, G., Moutari, S., Ahmed, A.A., Hamill, G.A. (2018). An advanced calibration method for image analysis in laboratory-scale seawater intrusion problems. Water Resources Management, 32, 3087–3102.https://doi.org/10.1007/s11269-018-1977-6 Roy, D.K., Sarkar, T.K., Munmun, T.H. (2025). A review on the applications of machine learning and deep learning to groundwater salinity modeling: present status, challenges, and future directions. Discover Water 5, 16-31. https://doi.org/10.1007/s43832-025-00207-z Shin, S., Kyung, D., Lee, S., Taik, & Kim, J., 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 Shrivatava, M., Prasad, V., Khare, R.(2015). Multi-objective optimization of water distribution system using particle swarm optimization. IOSR Journal of Mechanical and Civil Engineering, 12(1), 21–28. 10.9790/1684-12612128 Smith, A., Johnson, M., & Yılmaz, E. (2020). Evaluation of hybrid support vector regression-grey wolf optimizer algorithm for river salinity estimation: A case study on the Johns River, Turkey. Journal of Contaminant Hydrology, 235, 371-382. https://doi.org/10.1016/j.jconhyd.2020.103715 Vapnik, V., Chervonenkis, A.1991. The necessary and sufficient conditions for consistency in the empirical risk minimization method. Pattern Recognition and Image Analysis, 1(3), 283-305.10.12691/jgg-2-3-9 Vapnik, V.N. (1995). The Nature of Statistical Learning Theory. Springer, New York, 6(4), 151-172. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-3264-1 Vapnik, V.N. (1998). Statistical learning theory. Wiley, New York.7(1), 231-244. 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 Yadav, B., Mathur, S., Ch, S., Yadav, B.K. (2018). Data-based modelling approach for variable density flow and solute transport simulation in a coastal aquifer. Hydrological Sciences Journal, 63, 210–226.https://doi.org/10.1080/02626667.2017.1413491 Yamamoto, T., & Kuroki, S. (2023). A comparative analysis of bio-inspired optimization algorithms (AEO, GWO, COA) for tuning SVR parameters in groundwater salinity prediction. Agricultural Water Management, 284, 108333. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2023.108333 Yousefi, S., Avand, M., Yariyan, P., Pourghasemi, H.R., Keesstra, S., Tavangar, S., Tabibian, S. (2020). A novel GIS-based ensemble technique for rangeland downward trend mapping as an ecological indicator of change. Ecological Indicators, 117, 106591.https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106591 Yu, X., Xin, P., Lu, C. (2019). Seawater intrusion and retreat in tidally-affected unconfined aquifers: Laboratory experiments and numerical simulations. Advances in Water Resources, 132, 103393.https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2019.103393 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 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 110 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 44 |
||