بررسی عملکرد مدل‏های مختلف شبکه عصبی مصنوعی در برآورد تلفات تبخیر از تشت در محدوده دریاچه سد شهید رجایی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی زراعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران.

2 گروه مهندسی آب، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری

3 بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی مازندران، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، ساری، ایران

چکیده

تبخیر یکی از مؤلفه‌های اصلی چرخه‌ی آب در طبیعت است که نقشی اساسی در مطالعات کشاورزی، هیدرولوژی، هواشناسی، بهره‌برداری از مخازن، طراحی سیستم‌های آبیاری و زهکشی، زمان‌بندی آبیاری و مدیریت منابع آب ایفا می‌کند. در این پژوهش ترکیب‏های متنوعی از هشت متغیر هواشناسی به‏عنوان ورودی مدل شبکه عصبی مصنوعی برای چهار ایستگاه هواشناسی اطراف سد شهید رجایی شهرستان ساری طی یک دوره 10ساله مورد بررسی قرار گرفت. نتایج حاصل از شاخص‌های آماری مدل­ها، دیاگرام پراکنش و میزان تبخیر روزانه برآورد شده و مشاهداتی نشان داد که در مجموع روش شبکه عصبی توانسته است تبخیر روزانه در چهار ایستگاه مورد مطالعه را با دقت خوبی برآورد کند. با این‌حال بهترین ساختار مدل‌های شبکه عصبی برای چهار ایستگاه سلیمان تنگه، محوطه اداره ساری، فریم صحرا و تلمادره با هفت متغیر ورودی، یک لایه پنهان و به ترتیب 12، 8، 10 و 12 نرون برحسب معیارهای MSE و R2 انتخاب شدند. ضریب همبستگی در ایستگاه­های سلیمان‌تنگه، محوطه اداره ساری، فریم صحرا و تلمادره به­ترتیب برابر با 88/0، 91/0، 92/0 و 89/0 برای داده‌های روزانه به‏دست آمد. همچنین نتایج حاصل از شبیه سازی تبخیر ماهانه نشان داد که روش شبکه عصبی مصنوعی توانسته است با دقت خوبی تبخیر ماهانه را با ضریب همبستگی به­ترتیب 98/0، 98/0، 99/0 و 99/0 با سطح اعتماد 95 درصد به­ترتیب برای ایستگاه‌های سلیمان‏تنگه، محوطه اداره ساری، فریم صحرا و تلمادره برآورد نماید.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Evaluation the Performance of Different Models of Artificial Neural Network in Estimating Evaporation Losses from Pan around the Shahid Rajaei Dam Lake

نویسندگان [English]

  • Seyedeh Naeime Seyedi 1
  • Ramin Fazloula 2
  • Mohsen Masoudian 2
  • Isa Kia 3
1 Dept. of Water Engineering, Agricultural Eng. College, Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University, Sari, Iran.
2 Dept. of Water Engineering, Agricultural Eng. College, Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University, Sari, Iran.
3 Soil Conservation and Watershed Management Research Department, Mazandaran Agriculture and Natural Resources Research and Education Center, AREEO, Sari, Iran
چکیده [English]

Evaporation is one of the main components of the water cycle in nature, which plays a key role in agricultural studies, hydrology, meteorology, reservoir operation, irrigation and drainage systems design, irrigation scheduling and water resources management. In this study, eight types of meteorological parameters as inputs for estimating evaporation from the pan by artificial neural network for four meteorological stations around Shahid Rajaei Dam were investigated. Meteorological data were collected for ten years from 4 stations around Shahid Rajaei Dam. The results of statistical criteria of the models, distribution diagram and daily evaporation rate were estimated and observations showed that the neural network method was able to estimate the daily evaporation in the four stations with good accuracy. However, the best structure of neural network models for stations of Soleiman Tangeh, Sari Office, Frime Sahra and Telamadreh with seven input variables, one hidden layer and 12, 8, 10 and 12 neurons, respectively, were selected according to MSE and R2 criteria. MSE and R2 criteria were selected. The correlation coefficients for daily data in Soleiman tangeh, Sari, Sahra and Telmadreh stations were extracted 0.88, 0.91, 0.92 and 0.89, respectively. Also, the results of monthly evaporation simulation showed that the artificial neural network method was able to calculate the monthly evaporation with correlation coefficients of 0.98, 0.98, 0.99 and 0.99 with 95% confidence level for Soleiman Tangeh, Sari office, Frime Sahra and Telamadreh stations, respectively.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Daily Evaporation
  • Monthly Evaporation
  • Evaporation Pan
  • Model Structure
  • Soleiman tangeh
امام‏دوست، ش.، ع. شاهنظری و ج. تقوی. 1395. برآورد تبخیر از سطح آزاد آب در دشت مازندران (آببندان دازمیرکنده) و مقایسه آن با هفت روش تجربی. پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز، 9 (18): 249-241.
ستاری، م.ت.، و. احمدی­فر و ر. پاشاپور خلف انصار. 1393. مدل­سازی تلفات تبخیر از مخزن سد علویان با استفاده از مدل درختی M5 و مقایسه آن با روش‏های تجربی. نشریه علمی پژوهشی مهندسی آبیاری و آب ایران، 5 (1): 122-110.
شریفان، ح. و ا. علیزاده. 1386. بررسی آب مورد نیاز گیاهان در دوره‌های مختلف حداکثر نیاز آبی، مجله آبیاری و زهکشی ایران، شماره 2، 94-87.
فراستی، م.، م. سیدیان و ک. داب. 1399. مدلسازی تبخیر از سطح آزاد آب با استفاده از ماشین بردار پشتیبان و حداقل مربعات ماشین بردار پشتیبان. نشریه علمی پژوهشی مهندسی آبیاری و آب ایران، 11 (3): 288-272.
محمدیان شویلی، آ.، ح. فتحیان و م. اسدی لور. 1390. پیش‏بینی و آنالیز حساسیت تبخیر ماهانه از مخزن سد سیاه بیشه با استفاده از شبکه‏های عصبی مصنوعی در ترکیب با الگوریتم ژنتیک. فصلنامه تخصصی علوم و مهندسی آب، 1 (1): 74-59.
منهاج، م. ب. 1384. مبانی شبکه های عصبی، دانشگاه صنعتی امیر کبیر، تهران.
نورانی، و. و م. سیاح‏فرد. 1392. آنالیز حساسیت داده‏های ورودی به شبکه عصبی مصنوعی به‏منظور برآورد مقدار تبخیر روزانه. آب و فاضلاب، 24 (3): 100-88.
Alsumaiei. A.A. 2020. Utility of Artificial Neural Networks in Modeling Pan Evaporation in Hyper-Arid Climates. Water, 12(5), 1508; 1-17, doi:10.3390/w12051508
Benzaghta, M.A., Th.A. Mohammed, A.H. Ghazali and M.A.M. Soom. 2012. Prediction of evaporation in tropical climate using artificial neural network and climate based models. Scientific Research and Essays, 7 (36): 3133-3148.
Eslamian, S.S, S.A. Gohari, M. Biabanaki and R. Malekian. 2008. Estimation of Monthly Pan Evaporation Using Artifivial Neural Networks and Support Vector Machines. Journal of Applied Sciences, 8 (1): 3497-2008.
Hornik, K M. Stinchcombe and H. White, "Multilayer feedforward networks are universal approximators", Neural Networks, vol. 2, pp. 359-366, 1989.
Abou El Magd, I.H. and E.M. Ali. 2012. Estimation of the evaporative losses from Lake Nasser, Egypt using optical satellite imagery. International Journal of Digital Earth, 5 (2): 133-146.
Kim, S., and Jee, H. 2009. An Expansion of the Ungaged Pan Evaporation Using Neural Network Model in Rural Regions, South Korea Word Environmental and Water Resources Congress.
Qasem, S.N., S. Samadianfard, S. Kheshtgar, S. Jarhan, O. Kisi, Sh. Shamshirband and K-W Chau. 2019. Modeling monthly pan evaporation using wavelet support vector regression and wavelet artificial neural networks in arid and humid climates. Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics, 13 (1): 177-187.
Rahimikhoob A. 2008. Estimating daily pan evaporation using artificial neural network in a semi-arid environment. Theor Appl Climatol, 98: 101-105.
Soltani, K., A. Nohegar, M.H. Jahangir, S.J. Sadatinejad and Sh. Bouzari. 2016. Estimates of Evaporation from Reservoirs Using ANN Model, a Case Study of Amir Kabir Dam, Karaj City, Iran. International Journal of Systems Science and Applied Mathematics, 1 (1): 1-7.
Shirsath P.B. and A.K Singh. 2008. A Comparative Study of Daily Pan Evaporation Estimation Using ANN, Regression and Climate Based Models. Water Resour Manage, 24: 1571-1581.
Tabari, H., S. Marofi and A.A. Sabziparvar. 2010. Estimation of daily pan evaporation using artificial neural network and multivariate non-linear regression. Irrigation Science, 28: 399-406.
Wang, J., T.W. Sammisa and V.P. Gutschick. 2008. A Remote Sensing Model Estimating Water Body Evaporation. International Workshop on Earth Observation and Remote Sensing Applications, Beijing, China.