| تعداد نشریات | 22 |
| تعداد شمارهها | 354 |
| تعداد مقالات | 3,735 |
| تعداد مشاهده مقاله | 4,939,258 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,311,441 |
مقایسه عملکرد الگوریتمهای یادگیری ماشین در مدلسازی و پیشبینی سطح آب زیرزمینی: مطالعه موردی دشت شاهرود | ||
| آبخوان و قنات | ||
| دوره 6، شماره 2، آذر 1404، صفحه 77-96 اصل مقاله (1.01 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22077/jaaq.2025.10441.1132 | ||
| نویسندگان | ||
| سینا خوشنویسان1؛ صمد امامقلی زاده* 1؛ محمدرضا اصلی چرندابی2؛ سیده فاطمه خاکزاد3 | ||
| 1گروه مهندسی آب و محیط زیست، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران | ||
| 2گروه مهندسی منابع آب و محیط زیست، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران | ||
| 3گروه مهندسی آب و محیط زیست، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران. | ||
| چکیده | ||
| کاهش مداوم سطح آب زیرزمینی در مناطق خشک و نیمهخشک، از جمله دشت شاهرود و بسطام، بهواسطه برداشت بیرویه، توسعه کشاورزی و صنعتی و تغییرات اقلیمی، به یکی از چالشهای جدی مدیریت منابع آب تبدیل شده است. این افت پیوسته پیامدهایی نظیر کاهش ذخیره مخزن، فرونشست زمین، افت کیفیت آب و تهدید پایداری کشاورزی را در پی دارد. ازاینرو، پیشبینی دقیق سطح آب زیرزمینی بهعنوان ابزار مهمی برای برنامهریزی و سیاستگذاری مبتنی بر مدیریت پایدار ضروری است. هدف این پژوهش ارزیابی و مقایسه عملکرد پنج الگوریتم یادگیری ماشین شامل XGBoost، CatBoost، درخت تصمیم (DT)، ماشین بردار پشتیبان (SVR) و K-نزدیکترین همسایه (KNN) در پیشبینی سطح آب زیرزمینی دشت شاهرود و بسطام طی دوره 2000 تا 2014 است. دادههای ورودی شامل متغیرهای اقلیمی (بارش و دما)، برداشت از چاهها و قناتها و آب برگشتی کشاورزی بوده و مدلها با نسبت 80 درصد آموزش و 20 درصد آزمون، با شاخصهای MAE، RMSE و ضریب همبستگی (r) ارزیابی شدند. نتایج نشان داد مدلهای تقویتی عملکرد برتری نسبت به مدلهای کلاسیک دارند؛ بهگونهای که CatBoost با MAE برابر 1.403 متر و RMSE برابر 1.948 متر کمترین خطا و XGBoost با r برابر 0.818 بیشترین همبستگی را به دست آورد. در مقابل، مدلهای DT، SVR و KNN به دلیل محدودیت در شناسایی روابط غیرخطی، دقت پایینتری داشتند. یافتهها نشان میدهد مدلهای Boosting میتوانند بهعنوان ابزار کارآمدی برای پیشبینی تراز آب زیرزمینی و پشتیبانی از تصمیمسازی در کنترل برداشت، ارزیابی اثر تغییر اقلیم و برنامهریزی مدیریت پایدار آبخوان مورد استفاده قرار گیرند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| آبخوان شاهرود؛ مدلهای Boosting؛ مدیریت پایدار منابع آب؛ عوامل اقلیمی و هیدرولوژیکی؛ نوسانات تراز آب | ||
| مراجع | ||
|
Ahmadi, A., Olyaei, M., Heydari, Z., Emami, M., Zeynolabedin, A., Ghomlaghi, A., Daccache, A., Fogg, G. E., & Sadegh, M. (2022). Groundwater level modeling with machine learning: a systematic review and meta-analysis. Water, 14(6), 949. https://doi.org/10.1038/s41467-023-42411-2 Amanambu, A. C., Obarein, O. A., Mossa, J., Li, L., Ayeni, S. S., Balogun, O., Oyebamiji, A., & Ochege, F. U. (2020). Groundwater system and climate change: Present status and future considerations. Journal of Hydrology, 589, 125163. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.125163 Da Silva, I. N., Hernane Spatti, D., Andrade Flauzino, R., Liboni, L. H. B., & dos Reis Alves, S. F. (2016). Artificial neural network architectures and training processes. In Artificial Neural Networks: A Practical Course (pp. 21–28). Springer. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2013.06.037 Dastourani, M. T., Khayat, A., & Akhondi, Z. (2025). Evaluation of Artificial Intelligence Models' Accuracy for Groundwater Level Prediction (Case Study: Jahrom Plain). Journal of Aquifer and Qanat, 19(1), 67–82. https://doi.org/10.22077/jaaq.2025.9046.1105 Ebrahimi, A., Pourdeilami, A., Khoshnevisan, S., & Asli Charandabi, M. (2025). Comparative Evaluation of Machine Learning Algorithms for Evaporation Estimation in Shahrood Region. Journal of Hydraulic and Water Engineering. 2025. https://10.224/JHWE.2025.16384.1070. Eftekhari, M., Haji Elyasi, A., & Eslami Nejad, S. A. (2024). Evaluation of Machine Learning Models in GIS for Groundwater Prediction in Arid Regions of Eastern Iran (Birjand Plain). Journal of Aquifer and Qanat, 18(2), 145–160. https://doi.org/10.22077/jaaq.2024.7282.1062 El Ansari, R., El Bouhadioui, M., Aboutafail, M. O., Mejjad, N., Jamil, H., Jamal, E., Rissouni, Y., Zouiten, M., Boutracheh, H., & Moumen, A. (2023). A review of Machine learning models and parameters for groundwater issues. Proceedings of the 6th International Conference on Networking, Intelligent Systems & Security, https:// 10.1145/3607720.3607777 Emamgholizadeh, S., Kashi, H., Marofpoor, I., & Zalaghi, E. (2014a). Prediction of water quality parameters of Karoon River (Iran) by artificial intelligence-based models. International Journal of Environmental Science and Technology, 11(3), 645–656. https://doi.org/10.1007/s13762-013-0231-9 Emamgholizadeh, S., Moslemi, K., & Karami, G. (2014b). Predicting the groundwater level of Bastam plain (Iran) by artificial neural network (ANN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). Water resources management, 28(15), 5433–5446. https://doi.org/10.1007/s11269-014-0814-1 Feng, F., Ghorbani, H., & Radwan, A. E. (2024). Predicting groundwater level using traditional and deep machine learning algorithms. Frontiers in Environmental Science, 12, 1291327. https://doi.org/10.3389/fenvs.2024.1291327 Hsu, K. L., Gupta, H. V., & Sorooshian, S. (1995). Artificial neural network modeling of the rainfall‐runoff process. Water Resources Research, 31(10), 2517–2530. https://doi.org/10.1029/95WR01955 Hussein, E. A., Thron, C., Ghaziasgar, M., Bagula, A., & Vaccari, M. (2020). Groundwater prediction using machine-learning tools. Algorithms, 13(11), 300. https://doi.org/10.3390/a13110300 Klove, B., Ala-Aho, P., Bertrand, G., Gurdak, J. J., Kupfersberger, H., Kværner, J., Muotka, T., Mykrä, H., Preda, E., & Rossi, P. (2014). Climate Change Impacts on Groundwater and Dependent Ecosystems-in press. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2013.06.037 Nohani, E., Babaali, H., & Dehghani, R. (2025). Evaluation of Meta-Heuristic Models' Accuracy in Groundwater Level Analysis of Delfan Plain. Journal of Aquifer and Qanat, 19(2), 101–118. https://doi.org/10.22077/jaaq.2025.8834.1096 Noori, R., Maghrebi, M., Jessen, S., Bateni, S., Heggy, E., Javadi, S., Noury, M., Pistre, S., Abolfathi, S., & AghaKouchak, A. (2023). Decline in Iran’s groundwater recharge, Nat. Commun., 14, 6674. https://doi.org/10.1038/s41467-023-42411-2 Rahman, A. S., Hosono, T., Quilty, J. M., Das, J., & Basak, A. (2020). Multiscale groundwater level forecasting: Coupling new machine learning approaches with wavelet transforms. Advances in Water Resources, 141, 103595. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2020.103595 Rezapour, A., & Sabzekar, M. (2025). An Intelligent Combination of Machine Learning Approaches for Groundwater Fluctuations Prediction. Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Civil Engineering, 1–15. https://doi.org/10.1007/s40996-025-01742-4 Singh, A., Patel, S., Bhadani, V., Kumar, V., & Gaurav, K. (2024). AutoML-GWL: an automated machine learning model for the prediction of groundwater level. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 127, 107405. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.107405 Zhao, W. G., Wang, H., & Wang, Z. J. (2011). Groundwater level forecasting based on a support vector machine. Applied Mechanics and Materials, 44, 1365–1369. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.44-47.1365 Zhu, F., Sun, Y., Han, M., Hou, T., Zeng, Y., Lin, M., Wang, Y., & Zhong, P.-a. (2025). A robust Bayesian multi-machine learning ensemble framework for probabilistic groundwater level forecasting. Journal of Hydrology, 650, 132567. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2025.132567 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 106 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 39 |
||