مجله اکوهیدرولوژی

مجله اکوهیدرولوژی

استفاده از رویکرد یادگیری عمیق در تحلیل شاخص تغذیه‌گرایی (مطالعه موری: سد کرخه)

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی محیط زیست، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
2 گروه فیزیک، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
چکیده
موضوع: تغذیه‌گرایی یکی از چالش‌های مهم کیفی در بهره‌برداری از مخازن سدها است که می‌تواند موجب رشد جلبک‌ها، کاهش شفافیت آب، افت اکسیژن محلول و ایجاد محدودیت در استفاده از منابع آب شود.
هدف: شبیه‌سازی شاخص تغذیه‌گرایی در مخزن سد کرخه، از مدل‌های یادگیری عمیق شامل RNN و LSTM در تلفیق با دو الگوریتم بهینه‌سازی فراابتکاری HOA و FHO است.
روش تحقیق: شاخص کارلسون در 6 ایستگاه پایش و 4 عمق مختلف محاسبه شد و سپس شبیه‌سازی آن در مقیاس ماهانه با استفاده از 10 سناریوی مختلف متغیرهای ورودی انجام شد. داده‌های مورد استفاده مربوط به یک دورۀ پنج‌ساله بود که چهار سال برای آموزش و یک سال برای آزمون مدل‌ها در نظر گرفته شد.
یافته‌ها: نتایج پهنه‌بندی نشان داد مقدار شاخص تغذیه‌گرایی با افزایش عمق کاهش یافته و در فصل تابستان، به دلیل افزایش دمای آب، پایداری لایه‌بندی حرارتی و افزایش زمان ماند، مقدار شاخص افزایش می‌یابد. همچنین، ایستگاه‌هایی با فاصلۀ بیشتر از ساختگاه سد و جریان خروجی، به دلیل ماندگاری بیشتر آب و احتمال تجمع مواد مغذی، مقادیر بالاتری از شاخص را نشان دادند. نتایج شبیه‌سازی بیانگر برتری مدل LSTM-FHO در برآورد شاخص تغذیه‌گرایی بود. این برتری را می‌توان به توانایی LSTM در یادگیری وابستگی‌های زمانی بلندمدت و قابلیت FHO در بهینه‌سازی پارامترهای مدل نسبت داد. بررسی سناریوهای ورودی نیز نشان داد پارامترهای اکسیژن محلول، دمای آب، جریان سطحی ورودی به مخزن و تراز آب، مهم‌ترین متغیرهای مؤثر در شبیه‌سازی شاخص کارلسون هستند.
نتیجه‌گیری: تلفیق مدل‌های یادگیری عمیق با الگوریتم‌های بهینه‌سازی می‌تواند رویکردی کارآمد برای پایش، شبیه‌سازی و مدیریت تغذیه‌گرایی در مخازن سدها باشد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

1        Afshar, A., Saadatpour, M., & Marino, M. A. (2012). Development of a complex system dynamic eutrophication model: Application to Karkheh reservoir. Environmental Engineering Science, 29(6), 373–385. https://doi.org/10.1089/EES.2010.0203
2        Akbari Osmavandani, S., Sharafati, A., & Moghaddam, H. K. (2024). Assessing the effectiveness of artificial intelligence models in predicting Zayanderud dam inflow at different time scales. Acta Geophysica, 72(5), 3511–3527. https://doi.org/10.1007/S11600-023-01257-4/METRICS
3        Badamian, M. R., Noori, R., Jun, C., Bateni, S. M., Heidari, S., Bahrami, B., Mortazavi, M., Vesali Naseh, M. R., & Zhu, S. (2025). New insights on biomass production in lakes: Integration of Carlson trophic state index and vertically generalized production model. Ecological Indicators, 174, 113450. https://doi.org/10.1016/J.ECOLIND.2025.113450
4        Chou, J. S., Ho, C. C., & Hoang, H. S. (2018). Determining quality of water in reservoir using machine learning. Ecological Informatics, 44, 57–75. https://doi.org/10.1016/J.ECOINF.2018.01.005
5        Fu, G., Jin, Y., Sun, S., Yuan, Z., & Butler, D. (2022). The role of deep learning in urban water management: A critical review. Water Research, 223, 118973. https://doi.org/10.1016/J.WATRES.2022.118973
6        Galelli, S., Castelletti, A., & Goedbloed, A. (2015). High-Performance Integrated Control of water quality and quantity in urban water reservoirs. Water Resources Research, 51(11), 9053–9072. https://doi.org/10.1002/2015WR017595
7        Klippel, G., Macêdo, R. L., & Branco, C. W. C. (2020). Comparison of different trophic state indices applied to tropical reservoirs. Lakes & Reservoirs: Research & Management, 25(2), 214–229. https://doi.org/10.1111/LRE.12320
8        Kuczyńska-Kippen, N., Zhang, C., Mleczek, M., & Špoljar, M. (2025). Rotifers as indicators of trophic state in small water bodies with different catchments (field vs. forest). Hydrobiologia, 852(10), 2669–2685. https://doi.org/10.1007/S10750-024-05760-7/TABLES/6
9        Lin, J. L., Karangan, A., Huang, Y. M., & Kang, S. F. (2022). Eutrophication factor analysis using Carlson trophic state index (CTSI) towards non-algal impact reservoirs in Taiwan. Sustainable Environment Research, 32(1), 25-. https://doi.org/10.1186/S42834-022-00134-X/FIGURES/9
10     Liu, H., Zhang, Y., Lin, Y., & Zhou, X. (2025). A comprehensive review of eutrophication simulation and assessment in surface water: analysis and visualization. Environment, Development and Sustainability, 1–33. https://doi.org/10.1007/S10668-024-05872-Z/METRICS
11     Lyu, L., Lyu, L., Song, K., Song, K., Wen, Z., Liu, G., Shang, Y., Li, S., Tao, H., Tao, H., Wang, X., Wang, X., & Hou, J. (2022). Estimation of the lake trophic state index (TSI) using hyperspectral remote sensing in Northeast China. Optics Express, Vol. 30, Issue 7, Pp. 10329-10345, 30(7), 10329–10345. https://doi.org/10.1364/OE.453404
12     Majnooni, S., Fooladi, M., Nikoo, M. R., Al-Rawas, G., Haghighi, A. T., Nazari, R., Al-Wardy, M., & Gandomi, A. H. (2024). Smarter water quality monitoring in reservoirs using interpretable deep learning models and feature importance analysis. Journal of Water Process Engineering, 60, 105187. https://doi.org/10.1016/J.JWPE.2024.105187
13     Meng, D., Mao, J., Li, W., Zhu, S., & Gao, H. (2023). An Integrated Framework for Remote Sensing Assessment of the Trophic State of Large Lakes. Remote Sensing 2023, Vol. 15, Page 4238, 15(17), 4238. https://doi.org/10.3390/RS15174238
14     MiarNaeimi, F., Azizyan, G., & Rashki, M. (2021). Horse herd optimization algorithm: A nature-inspired algorithm for high-dimensional optimization problems. Knowledge-Based Systems, 213, 106711. https://doi.org/10.1016/J.KNOSYS.2020.106711
15     Mohamed, H. M., Khalil, M. T., El-Zeiny, A. M., Khalifa, N., Kafrawy, S. B. E., & Emam, W. W. M. (2023). Trophic state and potential productivity assessment for Qaroun Lake using spatial techniques. Environmental Monitoring and Assessment, 195(8), 987-. https://doi.org/10.1007/S10661-023-11504-2/TABLES/5
16     Saadatpour, M., Afshar, A., & Solis, S. S. (2020). Surrogate-Based Multiperiod, Multiobjective Reservoir Operation Optimization for Quality and Quantity Management. Journal of Water Resources Planning and Management, 146(8), 04020053. https://doi.org/10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0001252
17     Shen, C. (2018). A Transdisciplinary Review of Deep Learning Research and Its Relevance for Water Resources Scientists. Water Resources Research, 54(11), 8558–8593. https://doi.org/10.1029/2018WR022643
18     Shi, C., Zhuang, N., Li, Y., Xiong, J., Zhang, Y., Ding, C., & Liu, H. (2024). Identifying factors influencing reservoir eutrophication using interpretable machine learning combined with shoreline morphology and landscape hydrological features: A case study of Danjiangkou Reservoir, China. Science of The Total Environment, 951, 175450. https://doi.org/10.1016/J.SCITOTENV.2024.175450
19     Shi, Y., Mao, J., Liu, X., Meng, D., Zhu, J., Gao, H., & Wang, K. (2025). Remote Sensing Assessment of Trophic State in Reservoir Tributary Embayments Based on Multi-Source Data Fusion. Remote Sensing 2025, Vol. 17, Page 2886, 17(16), 2886. https://doi.org/10.3390/RS17162886
20     Shishehgarkhaneh, M. B., Azizi, M., Basiri, M., & Moehler, R. C. (2022). BIM-Based Resource Tradeoff in Project Scheduling Using Fire Hawk Optimizer (FHO). Buildings 2022, Vol. 12, Page 1472, 12(9), 1472. https://doi.org/10.3390/BUILDINGS12091472
21     Szewczyk, M., Tomczyk, P., & Wiatkowski, M. (2025). Long-term water quality assessment and trophic status trends in Dobromierz, Lubachów and Sosnówka drinking water reservoirs in southwestern Poland. Scientific Reports 2025 15:1, 15(1), 9804-. https://doi.org/10.1038/s41598-025-94219-3
22     Wu, M., Liu, P., Liu, L., Zou, K., Luo, X., Wang, J., Xia, Q., & Wang, H. (2024). Improving a hydrological model by coupling it with an LSTM water use forecasting model. Journal of Hydrology, 636, 131215. https://doi.org/10.1016/J.JHYDROL.2024.131215
23     Yun, Y. J., Jargal, N., & An, K. G. (2024). Developing practical models for predicting chlorophyll levels in the Andong Reservoir using empirical and machine learning approaches based on integrated analysis of physical, chemical, and hydrological indicators. Ecological Indicators, 167, 112659. https://doi.org/10.1016/J.ECOLIND.2024.112659
دوره 13، شماره 3
پاییز 1405
صفحه 1512-1535

  • تاریخ دریافت 22 تیر 1405
  • تاریخ بازنگری 16 مرداد 1405
  • تاریخ پذیرش 02 شهریور 1405
  • تاریخ اولین انتشار 18 شهریور 1405
  • تاریخ انتشار 01 مهر 1405