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
7
1
gregorian
2019
10
1
13
46
online
1
fulltext
fa
بررسی ارتباط بین خصوصیات هیدروژئومرفولوژی و میزان جریانهای زیر قشری با استفاده از رویکرد شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی سدهای زیرزمینی استان کرمان)
Investigating of Relationship Between Hydro-geomorphological Characteristics of the Watershed Basin and Interflows Using Artificial Neural Network Approach (Case Study: Kerman's Subsurface Dams)
تخصصي
Special
پژوهشي
Research
<div style="text-align: justify;"><strong>به دلیل</strong> <strong>نیاز</strong> <strong>روزافزون</strong> <strong>به</strong> <strong>آب</strong> <strong>و</strong> <strong>عدم</strong> <strong>دسترسی</strong> <strong>به</strong> <strong>منابع</strong> <strong>تأمینکننده</strong> <strong>آن،</strong> <strong>حفظ</strong> <strong>و</strong> <strong>استفاده</strong> <strong>از منابع آب زیرزمینی</strong> <strong>ضروری</strong> <strong>به نظر میرسد. شناسایی و بهرهبرداری این منابع از اهمیت خاصی برخوردار است. بررسی جریانهای زیر قشری نیاز به مطالعات ژئوالکتریک و ژئوتکنیک دارد که هر دو این عملیات مستلزم صرف وقت و هزینه زیاد است؛ بنابراین ارائه روش یا مدلی که بتوان هزینه بررسی جریانهای زیر قشری را به حداقل ممکن کاهش بدهد ضروری است. در </strong><strong>این پژوهش با استفاده از دو</strong><strong> نوع شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چندلایه</strong> <span dir="LTR">(MLP)</span><strong>و شبکه</strong> <strong>تابع پایه شعاعی</strong> <span dir="LTR">(RBF)</span><strong>به بررسی رابطه بین خصوصیات هیدروژئومورفولوژی حوزه آبخیز جریانهای زیر قشری در 7 زیر حوزه آبخیز واقع در استان کرمان پرداخته شد. خصوصیات هیدروژئومورفولوژی سدهای زیرزمینی بهعنوان متغیر مستقل ورودی و دبی جریان زیر قشری در خروجی حوزه آبخیز بهعنوان متغیر وابسته در نظر گرفته شد. </strong><strong>نتایج این پژوهش نشان میدهد که شبکه عصبی </strong><strong>تابع پایه شعاعی </strong> <span dir="LTR">(RBF)</span><strong> با ضریب تعیین 9182/0</strong><strong> و میانگین مربعات خطای 0289/0 نسبت به روش شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چندلایه</strong> <span dir="LTR">(MLP) </span><strong>با</strong><strong> ضریب تعیین5288/0 و میانگین مربعات خطا 0725/0 نتایج دقیقتری در برآورد میزان دبی جریان زیر قشری ارائه می­نماید. با توجه به ضریب تعیین</strong> <strong>محاسبهشده میتوان نتیجه گرفت که مدل شبکه عصبی راهکاری مناسب و کمهزینه برای بررسی این ارتباط در حوزه ­های آبخیز است.</strong></div>
<div style="text-align: justify;">Due to the increasing need for water and the lack of access to its sources, it is essential to maintain and use groundwater resources. So, identifying and exploiting these resources has particular importance. Investigating interflows requires geo-electric and geotechnical studies, both of which require a lot of time and cost. Therefore, it is necessary to provide a method or model that can minimize the cost of investigating interflows as much as possible. In this research, two types of artificial neural networks- multi-layer perceptron (MLP) and radial base function (RBF) were used to study the relationship between hydro-geomorphological characteristics of the watershed basin and interflows in seven watershed sub-basins in Kerman province. Hydro-geomorphological characteristics of subsurface dams were considered as input independent variables, and the discharge of interflow in the watershed basin outlet was considered as dependent variable. The results of this study show that radial base function (RBF) with determination coefficient of 0.9182 and mean squares error of 0.0289, has more accurate results in estimating the discharge of interflow, compared to artificial neural network method of multilayer perceptron (MLP) with determination coefficient of 0.5288 and mean squares error of 0.725. Regarding the determination coefficient in the used methods, it can be concluded that the model of the neural network is the appropriate solution and low cost to check this connection in the watershed.</div>
استان کرمان,دبی جریانهای زیر زیرزمینی, سد زیرزمینی, شبکه عصبی پایه تابع شعاعی, ضریب تعیین
Kerman Province, Interflows, Subsurface dam, Neural Network of Radial Base Function, Determination coefficient
93
101
http://jwmsei.ir/browse.php?a_code=A-10-770-1&slc_lang=fa&sid=1
Mohsen
Najarchi
محسن
نجارچی
m-najarchi@iau-arak.ac.ir
100319475328460012033
100319475328460012033
Yes
Islamic Azad University of Arak,Iran
دانشگاه آزاد اراک- ایران
Mahdieh
Shahidi Zandi
مهدیه
شهیدی زندی
mshahidizandi@yahoo.com
100319475328460012034
100319475328460012034
No
Islamic Azad University of Arak,Iran
دانشگاه آزاد اراک- ایران
Reza
JafariNia
رضا
جعفری نیا
r-jafarinia@iau-arak.ac.ir
100319475328460012035
100319475328460012035
No
Islamic Azad University of Arak,Iran
دانشگاه آزاد اراک- ایران
Shrou
Mokhtari
شهرو
مختاری
Sh-mokhtari@iua-arak.ac.ir
100319475328460012036
100319475328460012036
No
Islamic Azad University of Arak,Iran
دانشگاه آزاد اراک- ایران
Ali Jan
Abkar
علی جان
آبکار
Abkar804@yahoo.com
100319475328460012037
100319475328460012037
No
Agricultural Research and Training and Natural Resources Center of Kerman,Iran
مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی ومنابع طبیعی استان کرمان- ایران