Iranian Jornal of Watershed Management Science&Engineering
مجله علوم ومهندسی آبخیزداری ایران
jwmseir
Agriculture
http://jwmsei.ir
1
admin
2008-9554
2008-9554
8
10.22034
14
8888
13
fa
jalali
1398
4
1
gregorian
2019
7
1
13
45
online
1
fulltext
fa
مقایسه کارایی مدلهای هیدرولوژیکی (AWBM و SimHyd) و شبکه عصبی (RBF و MLP) در شبیهسازی بارش- رواناب (مطالعه موردی:حوضه بار اریه - نیشابور)
Comparison of Efficiency for Hydrological Models (AWBM & SimHyd) and Neural Network (MLP & RBF) in Rainfall–Runoff Simulation (Case study: Bar Aryeh Watershed -Neyshabur)
تخصصي
Special
پژوهشي
Research
<strong><span dir="RTL">برای مدیریت و برنامه ­ریزی صحیح منابع آب باید اطلاع دقیقی از دبی خروجی حوزه داشت. در بسیاری از حوزه­ های آبخیز ایستگاه هیدرومتری وجود ندارد، بنابراین از مدل­ های مختلف برای شبیه ­سازی دبی در حوزه­ های فاقد آمار استفاده می ­شود. انتخاب مدل­ مناسب برای شبیه­ سازی بارش </span></strong><strong><span dir="RTL">–</span></strong> <strong><span dir="RTL">رواناب بستگی به هدف مدل­سازی و اطلاعات موجود دارد. در این تحقیق از مدل­ های مفهومی </span></strong>AWBM<strong><span dir="RTL"> و </span></strong>SimHyd<strong><span dir="RTL"> و مدل­های شبکه ­ی عصبی </span></strong>MLP<strong><span dir="RTL"> و</span></strong>RBF<strong><span dir="RTL"> (با توجه به نیاز کمتر به داده­ های اندازه­ گیری شده) جهت شبیه ­سازی فرایند بارش </span></strong><strong><span dir="RTL">–</span></strong><strong><span dir="RTL"> رواناب در حوزه بار اریه نیشابور استفاده شد. طول دوره آماری مورد استفاده 30 سال (1391-1362) و طول دوره واسنجی و اعتبار­سنجی به ترتیب 5 و 7 سال انتخاب شد. برای شبیه­ سازی رواناب از نرم­ افزارهای </span></strong>RRL<strong><span dir="RTL"> و </span></strong>SPSS<strong><span dir="RTL"> استفاده شد. برای ارزیابی کارآیی مدل­ ها از ضریب نش</span></strong><strong><span dir="RTL">–</span></strong><strong><span dir="RTL">ساتکلیف </span></strong>(<strong>EN<sub>S</sub></strong>)<strong><span dir="RTL">، ضریب­تبیین</span></strong>(R<strong><sup>2</sup></strong>)<strong><span dir="RTL"> و ریشه میانگین مربعات خطا (</span></strong>RMSE<strong><span dir="RTL">) استفاده شد. نتایج نشان داد مدل­ های هیدرولوژیکی بهتر از مدل­های شبکه عصبی فرآیند بارش- رواناب حوزه بار اریه را شبیه ­سازی می ­کنند. از بین مدل­ های ذکر شده، مدل </span></strong> SimHyd<strong><span dir="RTL">با ضریب نش-ساتکلیف، ضریب تبیین و ریشه میانگین مربعات خطا به ترتیب 63/0، 8/0 و 02/0 در دوره واسنجی و 54/0، 74/0 و 08/0 در دوره اعتبار­سنجی نسبت به سایر مدل­های مورد استفاده در این تحقیق کارآیی بهتری داشته است. </span></strong><strong><span dir="RTL">نتایج نشان داد بهینه ­ساز چند آغازه روزنبروک در مدل­های هیدرولوژیکی و تابع تانژانت هیپربولیک در شبکه عصبی نسبت به سایر بهینه ­سازها عملکرد دقیق­تری دارند. </span></strong><strong><span dir="RTL">همچنین مدل ­های مورد استفاده، مقادیر کمینه و متوسط جریان را با دقت قابل قبولی شبیه­ سازی کردند. اما شبیه­ سازی مقادیر اوج جریان به خوبی صورت نگرفت. زیرا این مدل­ ها نوع و شدت بارش، زمان تاخیر ناشی از ذوب برف و زمان تمرکز حوزه</span><span dir="RTL"> را در نظر نمی­گیرند.</span></strong>
For suitable programming and management of water resources, access to perfect information from the <em>discharge</em> at the <em>watershed outlet</em> is essential. In most watersheds, the hydrometric station is not available; then, different models are used to simulate the discharge within watersheds without data. The selection of preferred model for rainfall- runoff simulation depends to the purpose of modeling and available data. In this research the conceptual rainfall- runoff models, SimHyd and AWBM and neural network models, MLP and RBF (by regard the less need to measured data) were used to model of rainfall- runoff process in Bar-Aryeh watershed of Nishabur. The length of data was 30 years (1983-2012) and the length of calibration and validation periods was 5 and 7 years, respectively. RRL and SPSS programs software were used for simulation of runoff. Nash - Sutcliff (E<sub>NS</sub>), coefficient of determination (R<sup>2</sup>), the root mean square error (RMSE) used to evaluate the models. Results showed that hydrological models simulate rainfall- runoff process in Bar Aryeh watershed of Neyshabur better than neural network models. Between mentioned models, the SimHyd with ENS, R<sup>2</sup> and RMSE equal to 0.632, 0.8 and 0.02 respectively in the calibration period and 0.541, 0.74 and 0.08 in the validation period has better performance than other models which used in this research. The results showed that the Rosenbrock's search optimizer for the hydrological models and the function of tangent hyperbolic for the neural network models have more accurate operations than other optimizers. In addition, used models simulate the minimum and average values of the flow with an acceptable accuracy but the simulation of maximum values did not do well. Because these models do not regard the type and intensity of precipitation, lag time from snowmelt and concentration time of watershed.<br>
اعتبارسنجی, بار اریه, شبیهسازی, مدل مفهومی, واسنجی
Bar-Aryeh, Optimization, simulation, conceptual model, calibration, validation.
107
117
http://jwmsei.ir/browse.php?a_code=A-10-489-3&slc_lang=fa&sid=1
fariba
Dastjerdi
فریبا
دستجردی
f.dstjerdi@gmail.com
100319475328460011373
100319475328460011373
No
University of Torbat Heydarieh
دانشگاه تربت حیدریه
Maryam
Azarakhshi
مریم
آذرخشی
m.azarakhshi@torbath.ac.ir
100319475328460011374
100319475328460011374
Yes
University of Torbat Heydarieh
دانشگاه تربت حیدریه
Bashiri
مهدی
بشیری
m.bashiri@torbath.ac.ir
100319475328460011375
100319475328460011375
No
University of Torbat Heydarieh
دانشگاه تربت حیدریه