بررسی بهینۀ ورودی با استفاده از آزمون گاما در مدل‌سازی بارش – رواناب حوضۀ آبخیز کارون شمالی

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری علوم و مهندسی آبخیزداری، گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکدۀ منابع طبیعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری

2 استاد گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکدۀ منابع طبیعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری

3 دانشیار گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکدۀ منابع طبیعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری

4 استاد دانشکدۀ مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه علوم زیستی ورشو، لهستان

چکیده

یکی از فرایندهای مهم هیدرولوژیکی، مدل‏سازی بارش – رواناب است. هدف تحقیق حاضر، انتخاب ورودی‏های بهینه و ترکیب مناسب برای مدل‏سازی رواناب در حوضۀ آبخیز کارون شمالی با استفاده از آزمون گاما در نرم‏افزار WinGamma است. به این منظور، از داده‏های بارش و دبی جریان در مقیاس روزانۀ مربوط به سال‏های آماری 1376ـ 1396 استفاده شد. نواقص آماری به روش همبستگی و آزمون همگنی داده‏ها با استفاده از ران تست انجام شد. برای تعیین تأخیرهای بارش و دبی جریان از ضرایب خودهمبستگی، خودهمبستگی جزئی و همبستگی متقاطع در محیط نرم‏افزار R Studio بهره گرفته شد. در نهایت، ورودی‏های بهینه و ترکیب مناسب با استفاده از آزمون گاما در محیط نرم‏افزار WinGamma به دست آمدند. نتایج این تحقیق نشان داد 9 پارامتر ورودی بهینه شامل بارش روز جاری (p t)، بارش با تأخیر یک روز (p t-1)، دو روز (p t-2)، سه روز (p t-3) و چهار روز (p t-4) و همچنین دبی روز قبل (Qt-1)، دبی با تأخیر دو روز (Qt-2)، سه روز (Qt-3) و چهار روزه (Qt-4) ‌سطح معنا‏داری در سطح اطمینان 5 درصد داشتند که برای ایجاد 130 ترکیب مناسب تشخیص داده شدند و بر مبنای کمترین میزان آمارۀ گاما (Γ) برای هر زیرحوضه یک ترکیب مناسب مشخص شد. در نهایت، برای کل حوضه ورودی‏های بهینه شامل پارامترهای p t، p t-1، Qt-1، Qt-2 و Qt-4 و بهترین ترکیب به‏صورت p t, p t-1, Qt-1, Qt-2, Qt-3 است. به طور کلی، در تمامی زیرحوضه‏ها و کل حوضۀ بارش روز جاری، بارش یک و دو روز قبل و همچنین، دبی روز قبل و دو روز قبل تأثیر زیادی بر رواناب ورودی به رودخانۀ حوضه دارند.

کلیدواژه‌ها


[1]. Haghizadeh A, Mohammadlou M, Noori F. Simulation of rainfall-runoff process using multilayer perceptron and adaptive neuro-fuzzy interface system and multiple regression (Case Study: Khorramabd Watershed). Iranian Journal of Ecohydrology. 2015; 2(2): 233-243. [Persian].
[2]. Kumari P, Kumar P, Singh PV. Rainfall-runoff modelling using artificial neural network and adaptive neuro-fuzzy inference system. Indian Journal of Ecology. 2018; 45(2): 281-285.
[3]. Dehghani N, Vafakhah M, Bahremand A. Rainfall-runoff modeling using artificial neural network and neuro-fuzzy inference system in kasilian watershed. Journal of Watershed Management Research. 2016; 7(13): 128-137. [Persian].
[4]. Nourani V. An Emotional ANN (EANN) approach to modeling rainfall-runoff process. Journal of Hydrology. 2017; 544: 267-277.
[5]. Salajegheh A, Fathabadi A, Mahdavi M. Investigation on the efficiency of neuro-fuzzy method and statistical models in simulation of rainfall-runoff process. Journal of Range and Watershed Management. Iranian Journal of Natural Resources. 2009; 62: 65-79. [Persian].
[6]. Simonovic S P, Ahmad S. An artificial neural network model for generating hydrograph from hydro-meteorological parameters. Journal of Hydrology. 2005; 315: 236-251.
[7]. Napiórkowski JJ. Application of volterra series to modeling of rainfall-runoff systems and flow in open channels. Hydrological Sciences Journal. 1986; 31(2): 187-203.
[8]. Nourani V, Komasi M. A geomorphology-based ANFIS model for multi-station modeling of rainfall–runoff process. Journal of Hydrology. 2013; 490: 41–55.
[9]. Rezaei E, Shahidi A, Khashei Siuki A, Riahi Madvar H. Application of least squares support vector machine model for water table simulation (Case study: Ramhormoz plain). Iranian Journal of Irrigation & Drainage. 2013; 7(4): 510-520. [Persian].
[10].            Besalatpour AA, Hajabbasi MA, Ayoubi Sh. Use of Gamma test technique for choosing the optimum input variables in modeling of soil shear strength using artificial neural networks. Journal of Water and Soil Conservation. 2013; 20(1): 97-114. [Persian].
[11].            Moghaddamnia A, Ghafari Gousheh M, Piri J, Amin S, Han D. Evaporation estimation using artificial neural networks and adaptive neurofuzzy inference system techniques. Advanced Water Resources. 2009; 32: 88-97.
[12].            Jones AJ, Margetts S, Durrant P. The winGamma User Guide. University of Wales, Cardiff; 2001.
[13].            Kemp SE, Wilson ID, Ware JA. A Tutorial on the Gamma Test. International Journal of Simulation: Systems, Science and Technology. 2004; 6(1-2): 67-75.
[14].            Sharifi AR, Dinpashoh Y, Fakheri-Fard A, Moghaddamnia AR. Optimum combination of variables for runoff simulation in amameh watershed using gamma test. Soil and Water Science. 2013; 23(4): 59-72. [Persian].
[15].            Akhoni Pourhosseini F, Darbandi S. Sofichay river runoff modeling using support vector machine and artificial neural network. Journal of Watershed Management Research. 2018; 9(17): 57-66. [Persian].
[16].            Singh VK, Kumar P, Singh BP. Rainfall-runoff modeling using artificial neural networks (ANNs) and multiple linear regression (MLR) techniques. Indian Journal of Ecology. 2016; 43(2): 436-442.
[17].            Koncar N. Optimisation strategies for direct inverse neurocontrol. (Doctoral dissertation, Imperial College London (University of London)); 1997.
[18].            Durrant PJ. Win-GammaTM: A non-linear data analysis and modeling tool with applications to flood prediction. PhD Thesis, Department of Computer Science, Cardiff University, Cardiff, Wales, UK; 2001.
[19].            Tsui APM. Smooth data modelling and stimulus-response via stabilization of neural chaos. Ph.D. thesis, Department of Computing, University of London; 1999.
 
[20].            Entesari MR, Norouzi M, Salamat AS, Ehsani MR, Tavakoli AS. Comparison Penman- Montith with other recommended methods for calculating potential evapotranspiration (ET0) in several different regions of Iran. Eighth roceedings seminar on National Committee of Irrigation and Drainage. 2007; 237-221. [Persian].
[21].            Varkeshi B, ZareAbyaneh H, Marufi A, Sabziparvar F, Soltani M. Simulation of reference evapotranspiration using artificial neural method and empirical methods and comparison with experimental Lysimeter data in cold semi-arid climate of Hamedan. Journal of Soil Water Conservation. 2010; 16(4): 79-100. [Persian].
 
[22].            Jones AJ, Tsui A, De Oliveira AG. Neural models of arbitrary chaotic systems: Construction and the role of time delayed feedback in control and synchronization. Complexity international. 2002; 9(2002): 1-9.
[23].            Jones AJ. New tools in non-linear modeling and prediction. Computational Management Science. 2003; 1(2): 109-149.
[24].            Ghaderi K, Motamedvaziri B, Mahmudi P. Simulation of rainfall-runoff process using artificial neural network in kurkursar watershed, nowshahr. First international comprehensive competition conference on engineering sciences in Iran. Anzali, Iran. 2016; 1-13. [Persian].
دوره 7، شماره 4
دی 1399
صفحه 967-979
  • تاریخ دریافت: 22 تیر 1399
  • تاریخ بازنگری: 31 شهریور 1399
  • تاریخ پذیرش: 31 شهریور 1399
  • تاریخ اولین انتشار: 11 آذر 1399
  • تاریخ انتشار: 01 دی 1399