ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی شاخص‌های خشک‌سالی( مطالعۀ موردی: محدودۀ عجب‌شیر)

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، مهندسی و مدیریت منابع آب، گروه آبیاری، دانشکدۀ علوم کشاورزی و صنایع غذایی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تهران مرکزی، تهران

2 استادیار، مهندسی و مدیریت منابع آب، گروه آبیاری، دانشکدۀ علوم کشاورزی و صنایع غذایی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تهران مرکزی، تهران

3 استادیار، مهندسی و مدیریت منابع آب، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکدۀ علوم کشاورزی و صنایع غذایی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تهران مرکزی، تهران

4 استاد، مهندسی و مدیریت منابع آب، علوم و مهندسی آب، دانشکدۀ علوم کشاورزی و صنایع غذایی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تهران مرکزی، تهران

چکیده

خشک‏سالی یکی از پدیده‏های مخرب است که می‏تواند تأثیرات منفی زیادی بر منابع آب و نیازهای آبی بگذارد. مدل‏های یادگیری ماشین یکی از ابزارهای سودمند در پیش‏بینی‏های سری زمانی هستند که می‏توانند پیش‏بینی مناسبی بدون داشتن اطلاعات اساسی از یک سامانه ارائه دهند. بنابراین، در این تحقیق از مدل‏های شبکۀ عصبی‌ فازی (ANFIS) و حداقل مربعات رگرسیون بردار پشتیبان (LSSVR) برای پیش‏بینی شاخص خشک‏سالی هواشناسی (SPI) و شاخص خشک‏سالی هیدرولوژیکی (SDI) برای یک دوره (1380-1398) استفاده شد. از ایستگاه‏های هواشناسی و هیدرولوژیکی آجی‏چای در محدودۀ مطالعاتی عجب‏شیر به‌ترتیب برای محاسبۀ شاخص‏های خشک‏سالی SPI و SDI استفاده شد. به منظور پیش‏بینی شاخص SPI داده‏های بارش و برای شاخص SDI داده‏های دبی به ‏عنوان پارامترهای ورودی به مدل‏ها در نظر گرفته شدند. نتایج شاخص‏های خشک‏سالی نشان داد طی دورۀ مورد بررسی، طی سال‏های 1385-1390 خشک‏سالی هواشناسی و از 1386 تا 1390 خشک‏سالی هیدرولوژیکی شدیدتر بوده است (SPI<-3). نتایج پیش‏بینی شاخص‏ها نیز نشان داد عملکرد مدل LS-SVR بهتر از ANFIS در هر دو شاخص بوده است. LS-SVR با شاخص ارزیابی خطای RMSE و MAPE برای SPI به‌ترتیب 74/0 و 59/0 پیش‏بینی کرد که این مقادیر برای SDI به‌ترتیب 62/0 و 46/0 به دست آمد. نتایج این تحقیق نشان داد مدل‏های یادگیری ماشین ابزار مناسبی برای پیش‏بینی شاخص‏های خشک‏سالی هستند. لذا استفاده از آن‏ها برای پیش‏بینی شاخص‏های خشک‏سالی در سایر محدوده‏های مشابه پیشنهاد می‏شود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1]. Tyagi S, Zhang X, Saraswat D, Sahany S, Mishra SK, Niyogi D. Flash Drought: Review of Concept, Prediction and the Potential for Machine Learning, Deep Learning Methods. Earth's Future. 2022 Nov;10(11):e2022EF002723. https://doi.org/10.1029/2022EF002723
[2]. Ray DK, Gerber JS, MacDonald GK, West PC. Climate variation explains a third of global crop yield variability. Nature communications. 2015 Jan 22; 6(1):5989. 10.1038/ncomms6989
[3]. Bahrami N. Forecasting SPI drought index using Wavelet-Neural Networks and Support Vector Regression Models (Case study: East Azerbaijan province). Master thesis. University of Tabriz. 2017; 10-120. [In Persian]
[4]. Ahmed K, Shahid S, Chung ES, Wang XJ, Harun SB. Climate change uncertainties in seasonal drought severity-area-frequency curves: Case of arid region of Pakistan. Journal of Hydrology. 2019 Mar 1;570:473-85. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.01.019
[5]. Pande CB, Al-Ansari N, Kushwaha NL, Srivastava A, Noor R, Kumar M, et al. Forecasting of SPI and meteorological drought based on the artificial neural network and M5P model tree. Land. 2022 Nov 14;11(11):2040. 10.3390/land11112040
[6]. Mishra AK, Desai VR. Drought forecasting using stochastic models. Stochastic environmental research and risk assessment. 2005 Nov;19:326-39. 10.1007/s00477-005-0238-4
[7]. Shamshirband S, Hashemi S, Salimi H, Samadianfard S, Asadi E, Shadkani S, et al. Predicting standardized streamflow index for hydrological drought using machine learning models. Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics. 2020 Jan 1;14(1):339-50. https://doi.org/10.1080/19942060.2020.1715844
[8]. Liu WT, Juárez RN. ENSO drought onset prediction in northeast Brazil using NDVI. International Journal of Remote Sensing. 2001 Jan 1;22(17):3483-501. https://doi.org/10.1080/01431160010006430
[9]. Han P, Wang PX, Zhang SY. Drought forecasting based on the remote sensing data using ARIMA models. Mathematical and computer modelling. 2010 Jun 1;51(11-12):1398-403. https://doi.org/10.1016/j.mcm.2009.10.031
[10]. Moreira EE, Paulo AA, Pereira LS, Mexia JT. Analysis of SPI drought class transitions using loglinear models. Journal of Hydrology. 2006 Nov 30;331(1-2):349-59. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2006.05.022
[11]. Paulo AA, Pereira LS. Prediction of SPI drought class transitions using Markov chains. Water resources management. 2007 Oct;21:1813-27. https://doi.org/10.1007/s11269-006-9129-9
[12]. Rostami M, Pahlevanravi A, Moghadam Nia A. Comparison of artifial neural network models and adaptive neuro-fuzzy interface system in predicting the drought Mond basin of Fars province. Journal of Natural Enwiroment Hazard. 2016; 4(6): 21-32. [In Persian]  https://sid.ir/paper/259188/en
[13]. Nguyen V, Li Q, Nguyen L. Drought forecasting using ANFIS-a case study in drought prone area of Vietnam. Paddy and water environment. 2017 Jul;15:605-16. https://doi.org/10.1007/s10333-017-0579-x
 [14]. Mokhtarzad M, Eskandari F, Jamshidi Vanjani N, Arabasadi A. Drought forecasting by ANN, ANFIS, and SVM and comparison of the models. Environmental earth sciences. 2017 Nov;76:1-10. https://doi.org/10.1007/s12665-017-7064-0
[15]. Jalili Galgachi B. Prediction of Spi Drought Index Using Soft Calculations (Case Study of Synoptic Station of West Azerbijan Province). Master thesis. Saba college of higher education. 2017; 132. [In Persian]
[16]. Yacoub E, Tayfur G. Evaluation and assessment of meteorological drought by different methods in Trarza region, Mauritania. Water Resources Management. 2017 Feb;31:825-45. https://doi.org/10.1007/s11269-016-1510-8
[17]. Ghorbani H, Vali A, Zarepour H. Prediction and Investigation of Meteorological Drought Using SARIMA Time Series and SPI Index In Isfahan Province. jwss 2020; 23 (4) :313-328, URL: http://jstnar.iut.ac.ir/article-1-3840-fa.html [In persian]
[18 Shokrikochak S, Behnia A. Monitoring and Prediction of Khuzestan Province, Iran Drought Using SPI drought Index and Markov Chain. Irrigation Sciences and Engineering, 2013; 36(3): 1-12. [In persian]
https://dorl.net/dor/20.1001.1.25885952.1392.36.3.1.6
[19]. Amiranipur M, najafzadeh M, Mohamadi S. Forecasting Drought Situation by Standardized Precipitation Evapotranspiration Index and Artificial Intelligence Models (Case Study: Kerman Synoptic Station). Journal of Meteorology and Atmospheric Science, 2021; 4(3): 260-71. [In persian] doi: 10.22034/jmas.2022.356011.1184.
[20]. Mashayekhi M, Zakeri Niri M. Meteorological, Hhydrological And Agricultural Droughts Prediction Using Wavelet Method In Tehran. Iran-Water Resources Research, 2020; 16(3): 120-32. [In persian]
[21]. Achite M, Jehanzaib M, Elshaboury N, Kim TW. Evaluation of machine learning techniques for hydrological drought modeling: A case study of the Wadi Ouahrane basin in Algeria. Water. 2022 Jan 30;14(3):431.
[22]. Nalbantis I, Tsakiris G. Assessment of hydrological drought revisited. Water resources management. 2009 Mar;23:881-97. 10.1007/s11269-008-9305-1
[23]. Jang JS. ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. 1993 May;23(3):665-85. https://doi.org/10.1109/21.256541
[24]. Milan SG, Kayhomayoon Z, Azar NA, Berndtsson R, Ramezani MR, Moghaddam HK. Using machine learning to determine acceptable levels of groundwater consumption in Iran. Sustainable Production and Consumption. 2023 Jan 1;35:388-400. https://doi.org/10.1016/j.spc.2022.11.018
[25]. Cawley GC, Talbot NL. Improved sparse least-squares support vector machines. Neurocomputing. 2002 Oct 1;48(1-4):1025-31. https://doi.org/10.1016/S0925-2312(02)00606-9
[26]. Chen LH, Chen CT, Pan YG. Groundwater level prediction using SOM-RBFN multisite model. Journal of Hydrologic Engineering. 2010 Aug;15(8):624-31. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HE.1943-5584.0000218
[27]. Van Gestel T, Suykens JA, Lanckriet G, Lambrechts A, De Moor B, Vandewalle J. Bayesian framework for least-squares support vector machine classifiers, Gaussian processes, and kernel Fisher discriminant analysis. Neural computation. 2002 May 1;14(5):1115-47. 10.1162/089976602753633411
[28]. Samadianfard S. Prediction of SPI drought index using support vector and multiple linear regressions. Journal of Water and Soil Resources Conservation, 2017; 6(4):1-16. [In Persian] 20.1001.1.22517480.1396.6.4.1.4
[29]. Komasi M, Malekmahmoudi M, Montaseri H. Drought forecasting by SPI and EDI indices using ANFIS method based on C-mean and SC clustering (Case study: Kohgiluyeh and Boyer Ahmad Province). Journal of Agricultural Meteorology, 2017; 5(1): 36-47. [In Persian]  doi: 10.22125/agmj.2017.54982
[30]. Goldust A,  Sobhani B. Studying drought and evaluating its prediction possibility in Ardabil province by using SPI index and ANFIS model. Geographical Research, 2015; 30(116): 135-52. [In Persian] https://jgr.ui.ac.ir/article_18102.html?lang=fa
[31]. Steinemann A. Drought indicators and triggers: a stochastic approach to evaluation 1. JAWRA Journal of the American Water Resources Association. 2003 Oct;39(5):1217-33. https://doi.org/10.1111/j.17521688.2003.tb03704.x
[32].   Arya Azar N, Ghordoyee Milan S, Kayhomayoon Z. Predicting monthly evaporation from dam reservoirs using LS-SVR and ANFIS optimized by Harris hawks optimization algorithm. Environmental Monitoring and Assessment. 2021 Nov;193:1-4.https://doi.org/10.1007/s10661-021-09495-z
[33]. Kayhomayoon Z, Arya Azar N, Ghordoyee Milan S, Berndtsson R, Najafi Marghmaleki S. Application of soft computing and evolutionary algorithms to estimate hydropower potential in multi-purpose reservoirs. Applied water science. 2023 Sep;13(9):183.https://doi.org/10.1007/s13201-023-02001-5
دوره 10، شماره 3
مهر 1402
صفحه 405-419
  • تاریخ دریافت: 22 اردیبهشت 1402
  • تاریخ بازنگری: 22 خرداد 1402
  • تاریخ پذیرش: 22 تیر 1402
  • تاریخ اولین انتشار: 21 آذر 1402
  • تاریخ انتشار: 21 آذر 1402