journal of watershed management research
پژوهشنامه مديريت حوزه آبخيز
jwmr
Agriculture
http://jwmr.sanru.ac.ir
1
admin
2251-6174
2676-4636
10.61186/jwmr
fa
jalali
1396
6
1
gregorian
2017
9
1
8
15
online
1
fulltext
fa
تخمین دبی اوج سیلاب و حجم رواناب رگبار با استفاده از شبکه عصبی- فازی تطبیقی (مطالعه موردی: حوزه آبخیز کسیلیان)
Estimation of Event Flood Peak Discharge and Runoff Volume using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (A Case Study: Kasilian Watershed)
تخصصي
Special
پژوهشي
Research
<strong><span style="font-family:2 mitra;">پیش­بینی دبی اوج سیلاب و حجم رواناب یکی از چالش­های مهم در مدیریت حوزه­های آبخیز می­باشد. پژوهش حاضر با هدف تخمین دبی اوج سیلاب و حجم رواناب به کمک شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی-فازی تطبیقی در حوزه آبخیز کسیلیان صورت گرفته است. بدین منظور 15 ویژگی بارندگی برای 60 رگبار از سال 1354 تا 1388 مدنظر قرار گرفت. شاخص­های آماری میانگین مربعات خطا (</span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="color:windowtext;"><span style="font-size:8.0pt;">RMSE</span></span></span></strong><strong><span style="color:windowtext;"><span style="font-family:2 mitra;">)</span></span></strong><strong><span style="color:windowtext;"><span style="font-family:2 mitra;">، ضریب کارایی (</span></span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="color:windowtext;"><span style="font-size:8.0pt;">CE</span></span></span></strong><strong><span style="color:windowtext;"><span style="font-family:2 mitra;">)</span></span></strong> <strong><span style="color:windowtext;"><span style="font-family:2 mitra;">و ضریب تبیین (</span></span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="color:windowtext;"><span style="font-size:8.0pt;">R<sup>2</sup></span></span></span></strong><strong><span style="color:windowtext;"><span style="font-family:2 mitra;">) </span></span></strong><strong><span style="color:windowtext;"><span style="font-family:2 mitra;">برای ارزیابی کارآیی مدل­ها استفاده شدند. نتایج نشان داد که متغیر دبی اوج سیلاب روش شبکه عصبی- فازی تطبیقی</span></span></strong><strong><span style="font-family:2 mitra;"> با ضریب تبیین 95/0، مجموع میانگین مربعات خطای 22/1 و ضریب کارایی 85 درصد نسبت به شبکه عصبی مصنوعی </span></strong><strong><span style="font-family:2 mitra;">با ضریب تبیین 86/0، مجموع میانگین مربعات خطای 28/1 و ضریب کارایی 82 درصد عملکرد بهتری داشته است.</span></strong> <strong><span style="color:windowtext;"><span style="font-family:2 mitra;">در</span></span></strong> <strong><span style="font-family:2 mitra;">متغیر حجم رواناب نیز شبکه عصبی فازی- تطبیقی</span></strong><strong><span style="font-family:2 mitra;"> با ضریب تبیین 99/0، مجموع میانگین مربعات خطای 54/2369 و ضریب کارآیی 99 درصد نسبت به شبکه عصبی مصنوعی </span></strong><strong><span style="font-family:2 mitra;">ضریب تبیین 98/0، مجموع میانگین مربعات خطای </span></strong><strong><span style="font-family:2 mitra;">82/10282 و ضریب کارایی 98 درصد عملکرد بهتری </span></strong><strong><span style="color:windowtext;"><span style="font-family:2 mitra;">ارئه نمود</span></span></strong><strong><span style="font-family:2 mitra;">. </span></strong><strong><span style="color:windowtext;"><span style="font-family:2 mitra;">با</span></span></strong> <strong><span style="font-family:2 mitra;">توجه به نتایج آنالیز حساسیت بارش مازاد حساس­ترین عامل در تخمین دبی اوج و حجم رواناب </span></strong><strong><span style="color:windowtext;"><span style="font-family:2 mitra;">شناخته شد.</span></span></strong>
Prediction of flood peak discharge and runoff volume is one of the major challenges in the management of watersheds. The present study was carried out to estimate event flood peak discharge and runoff volume using artificial neural network (ANN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in Kasilian watershed, Iran. For this purpose, 15 rainfall characteristics were considered for 60 storms from 1975 to 2009. Statistical indices of mean square error (RMSE), coefficient of efficiency (CE) and the coefficient of determination (R<sup>2</sup>) were used to assess models performance. The results showed that flood peak discharge variable, ANFIS with RMSE=1.28m<sup>3</sup>s<sup>-1</sup>, CE=%82 and R<sup>2</sup>=0.86 has better performance than ANN with RMSE=1.22m<sup>3</sup>s<sup>-1</sup>, CE=%82 and R<sup>2</sup>=0.95 and for runoff volume variable, ANFIS with RMSE=2369.54 m<sup>3</sup>, CE=%99 and R<sup>2</sup>=0.99 has better performance than ANN with RMSE=10282.82m<sup>3</sup>, CE=%98 and R<sup>2</sup>=0.98. Also, the results of the sensitivity analysis indicated that the most sensitive factor is excess rainfall for runoff flood peak discharge and runoff volume estimation.
آنالیز حساسیت, بارش مازاد, تحلیل عاملی, حوزه آبخیز کسیلیان, شبکه عصبی مصنوعی, شبکه عصبی- فازی تطبیقی
ANN, ANFIS, Excess rainfall, Factor analysis, Kasilian watershed, Sensitivity analysis
250
258
http://jwmr.sanru.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-1-195&slc_lang=fa&sid=1
سعید
جانی زاده
10031947532846005104
10031947532846005104
No
مهدی
وفاخواه
10031947532846005105
10031947532846005105
Yes