| تعداد نشریات | 21 |
| تعداد شمارهها | 361 |
| تعداد مقالات | 3,794 |
| تعداد مشاهده مقاله | 5,029,782 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,377,518 |
تحلیل حساسیت در مدل آب های زیرزمینی | ||
| آبخوان و قنات | ||
| مقاله 5، دوره 1، شماره 1، آذر 1396، صفحه 50-60 اصل مقاله (2.09 M) | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22077/jaaq.2017.640 | ||
| نویسندگان | ||
| بهاره سادات همراز* 1؛ ابوالفضل اکبرپور2؛ محسن پوررضا بیلندی3 | ||
| 1دانشجوی دکتری مهندسی منابع آب دانشگاه بیرجند | ||
| 2دانشیار گروه مهندسی عمران دانشگاه بیرجند | ||
| 3استادیار گروه مهندسی آب دانشگاه بیرجند | ||
| چکیده | ||
| تحلیل حساسیت جزءمراحل اساسی مدل سازی است که تعیین کننده درجه تغییرپذیری خروجی مدل با تغییر متغیرهای آن است. در دهههای اخیر با افزایش مدلهای شبیهسازی و پیچیدگی هر چه بیشتر این مدلها بدلیل افزایش متغیرها، تحلیل حساسیت ابزاری ضروری برای فهم نقش و اهمیت متغیرها در فرآیند مدلسازی است. تقسیمبندیهای مختلفی برای انواع روشهای تحلیل حساسیت وجود دارد، روشهای کلی تحلیل حساسیت با توجه به اینکه تغییرات خروجی بوسیله تغییرات مؤلفههای ورودی اطراف یک مقدار مرجع، یا در کل فضای ممکن بدست آید، به دو گروه تحلیل حساسیت محلی و جامع تقسیم میگردد. تحلیل حساسیت کمی و کیفی و روشهای یک در زمان و همه در زمان، تقسیمبندیهای دیگری برای انواع روشهای تحلیل حساسیت است. در این مطالعه، روشهای تحلیل حساسیت در مدلهای شبیهسازی بررسی گردید و نحوه کاربرد روشGLUE، از روشهای متداول برای تحلیل عدم قطعیت بر پایه شبیه سازی مونت کارلو، به منظور تحلیل حساسیت مدل آبهای زیرزمینی در یک مطالعه موردی ارائه گردید. | ||
| کلیدواژهها | ||
| تحلیل حساسیت محلی؛ تحلیل حساسیت جامع؛ روش یک در زمان؛ روش همه در زمان؛ روش GLUE | ||
| مراجع | ||
|
Beven, K. 2001. Rainfall-runoff modelling: The primer. Wiley-Blackwell, England. Beven, K. 1993. Prophecy, reality and uncertainty in distributed hydrological modelling. Adv. Water Resour. 16, 41e51. Beven, K., and Binley, A. 1992. The future of distributed models: Model calibration and uncertainty prediction. Hydrol. Processes. 6:279-298. Beven, KJ., Freer, J. 2001. Equifinality, data assimilation, and uncertainty estimation in mechanistic modeling of complex environmental systems using the GLUE methodology. Journal of Hydrolology 249:11–29. doi: 10.1016/S0022-1694(01)00421-8 Chu-Agor, M.L., Muñoz-Carpena, R., Kiker, G., Emanuelsson, A. and Linkov, I. 2011. Exploring vulnerability of coastal habitats to sea level rise through global sensitivity and uncertainty analyses. Environmental Modelling & Software, 26(5), pp.593-604. Clark, M.P., Kavetski, D. and Fenicia, F., 2011. Pursuing the method of multiple working hypotheses for hydrological modeling. Water Resources Research, 47(9). Crosetto, M., Tarantola, S. and Saltelli, A., 2000. Sensitivity and uncertainty analysis in spatial modelling based on GIS. Agriculture, ecosystems & environment, 81(1), pp.71-79. Degenring, D., Froemel, C., Dikta, G. and Takors, R., 2004. Sensitivity analysis for the reduction of complex metabolism models. Journal of Process Control, 14(7), pp.729-745. Freer, J., Beven, K., and Ambroise, B. 1996. Bayesian estimation of uncertainty in runoff prediction and the value of data: an application of the GLUE approach. Water Resour. Res. 32: 7. 2161–2173. Gupta, H.V., Wagener, T. and Liu, Y. 2008. Reconciling theory with observations: elements of a diagnostic approach to model evaluation. Hydrological Processes, 22(18)., 3802-3813. Hill, M.C. and Tiedeman, C.R. 2006. Effective groundwater model calibration: with analysis of data, sensitivities, predictions, and uncertainty. John Wiley & Sons. Howard, R.A., 1988. Decision analysis: practice and promise. Management science, 34(6), pp.679-695. Izady, A., Davary, K., Alizadeh, A., Ziaei, A.N., Akhavan, S., Alipoor, A., Joodavi, A., and Brusseau, M.L. 2015. Groundwater conceptualization and modeling distributed SWAT-based recharge for semi-arid agricultural Neishaboor plain. Iran. Hydrogeol. J. 23: 1. 47-68. Keesman, K., and van Straten, G. 1989. Identification and prediction propagation of uncertainty in models with bounded noise. Int. J. Control. 49: 6. 2259–2269. Kleijnen, J., Helton, J., 1999a. Statistical analyses of scatterplots to identify important factors in large-scale simulations, 1: review and comparison of techniques. Reliab. Eng. Syst. Saf. 65 (2), 147e185. Lidén, R. and Harlin, J., 2000. Analysis of conceptual rainfall–runoff modelling performance in different climates. Journal of hydrology, 238(3), pp.231-247. Makowski, D., Wallach, D., and Tremblay, M. 2002. Using a Bayesian approach to parameter estimation: comparison of the GLUE and MCMC methods. Agronomie. 22:191–203. Melching, C.S. 1995. Reliability estimation. Computer models of watershed hydrology, 69, p.118. McKay, M.D., Beckman, R.J., and Conover, W.J. 1979. Comparison of three methods for selecting values of input variables in the analysis of output from a computer code. Technometrics. 21: 2. 239–245. Morse, B.S., Pohll, G., Huntington, J., and Rodrigues-Castillo, R. 2003. Stochastic capture zone analysis of arsenic-contaminated well using the generalized likelihood uncertainty estimator (GLUE) methodology. Water Resour. Res. 39: 1151. Muleta, M.K. and Nicklow, J.W. 2005. Sensitivity and uncertainty analysis coupled with automatic calibration for a distributed watershed model. Journal of Hydrology, 306(1), pp.127-145. Nossent, J., Elsen, P. and Bauwens, W. 2011. Sobol’sensitivity analysis of a complex environmental model. Environmental Modelling & Software, 26(12), pp.1515-1525. Pianosi, F., Beven, K., Freer, J., Hall, J.W., Rougier, J., Stephenson, D.B. and Wagener, T. 2016. Sensitivity analysis of environmental models: A systematic review with practical workflow. Environmental Modelling & Software, 79, pp.214-232. Powell, S., Baker, K. 1992. Management Science, the Art of Modeling with Spreadsheets, fourth ed. John Wiley & Sons, Hoboken, NJ, USA Rakovec, O., Hill, M.C., Clark, M.P., Weerts, A.H., Teuling, A.J. and Uijlenhoet, R. 2014. Distributed Evaluation of Local Sensitivity Analysis (DELSA), with application to hydrologic models. Water Resources Research, 50(1), pp.409-426. Rahnama, B., Naseri, M., Zahraie, B. 2014. Identifying Optimized structure and uncertainty analysis of monthly Water Balance Model. IWRJ. 8:14. 77-86. (In Persian) Ratto, M., Tarantola, S. and Saltelli, A. 2001. Sensitivity analysis in model calibration: GSA-GLUE approach. Computer Physics Communications, 136(3), pp.212-224. Razavi, S. and Gupta, H.V. 2015. What do we mean by sensitivity analysis? The need for comprehensive characterization of “global” sensitivity in Earth and Environmental systems models. Water Resources Research, 51(5), pp.3070-3092. Romanowicz, R., Beven, K.J., and Tawn, J. 1994. Evaluation of predictive uncertainty in non-linear hydrological models using a Bayesian approach. P 297-317, In: V. Barnettand and K.F. Turkman(eds.), Statistics for the Environment: Water Related Issues. Wiley, NewYork. Ruano, M.V., Ribes, J., Seco, A. and Ferrer, J. 2012. An improved sampling strategy based on trajectory design for application of the Morris method to systems with many input factors. Environmental Modelling & Software, 37, pp.103-109. Saltelli, A., Tarantola, S., Campolongo, F. and Ratto, M. 2004. Sensitivity analysis in practice: a guide to assessing scientific models. John Wiley & Sons. Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T., Campolongo, F., Cariboni, J., Gatelli, D., Saisana, M.,Tarantola, S. 2008. Global Sensitivity Analysis. The Primer. Wiley Spear, R.C. and Hornberger, G.M. 1980. Eutrophication in Peel Inlet—II. Identification of critical uncertainties via generalized sensitivity analysis. Water Research, 14(1), pp.43-49. Tung, Y.K., Yen, B.C. 2006. Hydrosystems Engineering Uncertainty Analysis. McGraw-Hill Civil Engineering Series, ASCE Press, New York. Van Griensven, A., Meixner, T., Grunwald, S., Bishop, T., Diluzio, M. and Srinivasan, R. 2006. A global sensitivity analysis tool for the parameters of multi-variable catchment models. Journal of hydrology, 324(1), pp.10-23. Young, P.C., Spear, R.C., Hornberger, G.M. 1978. Modeling badly defined systems: some further thoughts. In: Proceedings SIMSIG Conference, Canberra, pp. 24e32. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 7,525 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 2,372 |
||