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
1400
6
1
gregorian
2021
9
1
12
24
online
1
fulltext
fa
مقایسه و ارزیابی مدلهای هوشمند و زمینآمار بهمنظور تحلیل تغییرات مکانی کیفیت آب زیرزمینی (دشت کمیجان)
Comparison and Assessment of Intelligent and Geostatistical Models for Analysis of Spatial Variations of Groundwater Quality (Komijan Plain)
هيدرولوژی
هيدرولوژی
پژوهشي
Research
<div style="text-align: justify;"><strong><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">چکیده مبسوط</span></span></strong><br>
<strong><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">مقدمه و هدف: </span></span></strong><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">امروزه با توسعه بخش شهری، صنعتی و کشاورزی استفاده از آب­های زیرزمینی اهمیت بیشتری یافته است. بنابراین پایداری و توسعه بهره برداری از آب های زیرزمینی برای انواع مشتریان و اهداف مختلف، امری ضروری است که ویژگی های کمی و کیفی آن مورد بررسی و ارزیابی قرار گیرد.</span></span><br>
<strong><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">مواد و روش</span></span></strong><strong><span style="font-size:10.0pt;">­ </span></strong><strong><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">ها: </span></span></strong><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">شبکه عصبی تطبیقی فازی (</span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">FANN</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">) و روش زمین آماری مبتنی بر سیستم اطلاعات جغرافیایی برای دشت کمیجان، استان مرکزی، ایران استفاده شده است. ابتدا داده های 36 حلقه چاه از شرکت آب و فاضلاب روستایی جمع آوری شد. سپس با استفاده از انواع نیمه واریوگرام مانند: گوسی، خطی، کروی و همچنین کریجینگ و کوکریجینگ، مدل زمین آماری با استفاده از شاخصهای </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">R2</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"> و </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">RMSE</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"> مورد ارزیابی قرار گرفت. سپس برای مدل شبکه عصبی تطبیقی فازی توابع عضویت مانند: مثلثی، زنگ تعمیم یافته و گاوسی بررسی شد و بهترین مدل با استفاده از شاخص­ های </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">R2</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"> و </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">RMSE</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"> تعیین شد.</span></span><br>
<strong><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">یافته</span></span></strong><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">­</span></span><strong><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">ها: </span></span></strong><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">با توجه به نتایج </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">R2</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"> و </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">RMSE</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"> در مدل های زمین آماری، کروی، خطی و نمایی به ترتیب برای متغیرهای </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">EC</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">، </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">TDS</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"> و </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">pH</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"> بهترین انتخاب شدند. همچنین بر اساس نیمه واریوگرام، روش کریجینگ عملکرد بهتری نسبت به روش کوکریجینگ برای تمامی متغیرهای مورد مطالعه با ضریب تعیین بالا به ترتیب 0/73، 0/66 و 0/85 برای </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">EC</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">، </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">TDS</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"> و </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">pH</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"> و کمتر در </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">RMSE</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"> دارد .نتایج نشان داد که در شبکه عصبی تطبیقی </span></span><span style="font-family:Cambria Math,serif;"><span style="font-size:10.0pt;"></span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">فازی، متغیر </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">EC</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">، تابع زنگ تعمیم یافته فازی با ضریب همبستگی 0/98 و میانگین مربعات خطای 144/54 در مرحله آزمون، خوب است. برای متغیر </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">TDS</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">، تابع گاوسی با ضریب همبستگی 0/98 و میانگین مربعات خطای 0/33 119 در مرحله آزمون بهترین است. همچنین برای متغیر </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">pH</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">، تابع زنگ تعمیم یافته با ضریب همبستگی 0/99 و میانگین مربعات خطای 103/10 در مرحله آزمون عملکرد بهتری نسبت به سایر توابع فازی در مدل سازی دارد. با مقایسه نتایج شبکه عصبی تطبیقی </span></span><span style="font-family:Cambria Math,serif;"><span style="font-size:10.0pt;"></span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">زمین آماری و فازی می توان دریافت که مدل </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">FANN</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"> نسبت به مدل زمین آماری کارایی بالاتری دارد.</span></span><br>
<strong><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">نتیجه­ گیری: </span></span></strong><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">نتایج نقشههای پهنهبندی نشان داد که در قسمت شمالی دشت </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">EC</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"> کم و در مرکز و غرب </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">EC</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"> بالای </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">µSiemens/cm 2000</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"> است. همچنین برای متغیر </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">TDS</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;">، در قسمت شمالی دشت کم و در جنوب و جنوب غربی بالای 1000 میلی­ گرم در لیتر است. همچنین تغییرات مقدار </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">pH</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"> نشان داد که تغییرات این متغیر کم بوده و بیشترین میزان </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">pH</span></span><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"> در قسمت شمالی و کمترین آن در قسمت جنوبی است.</span></span><strong><span style="font-family:2 Mitra;"><span style="font-size:10.0pt;"></span></span></strong><br>
<br>
<span dir="LTR"><span style="font-family:Calibri,sans-serif;"><span style="font-size:8.0pt;"></span></span></span></div>
<strong>Extended Abstract</strong><strong><span dir="RTL"></span></strong><br>
<strong>Introduction and Objective:</strong> Nowadays, with development of urban, industrial and agricultural, apply of groundwater is more important. So sustainability and development the exploitation of groundwater for types of different customers and goals, it is necessary that quantitative and qualitative characteristics it be investigated and evaluated<span dir="RTL">.</span><br>
<strong>Material and Methods:</strong> Fuzzy Adaptive Neural Network (FANN) and Geostatistical method on based Geographic Information System are used for Komijan plain, Markazi province, Iran. The first, data 36 wells was collected from Rural Water and Sewage Company. Then using semi variogram types such as: gussian, linear, spherical and also Kriging and Co-Kriging methods, geostatistical model was evaluated using indicators: R<sup>2</sup> and RMSE. Then, for Fuzzy Adaptive Neural Network model Membership functions such as: triangular, generalized bells and gaussian was investigated and the best model was determined using indicators: R<sup>2</sup> and RMSE<span dir="RTL">.</span><br>
<strong>Results:</strong> According to results R<sup>2</sup> and RMSE in geostatistical, spherical, linear and exponential modle was selected as best for EC, TDS and pH variables, repectively. Also on based semi variogram, Kriging method has a better performance than the cokriging method for all studied variables with high determination coefficient 0.73, 0.66 and 0.85 respectively for EC, TDS and pH and lower in RMSE. The results showed in Fuzzy Adaptive Neural Network, EC variable, the fuzzy generalized bell function with a correlation coefficient of 0.98 and mean square error of 144.59 in the test stage, is good. For TDS variable, gaussian function with a correlation coefficient of 0.98 and mean square error of 0.33 119 at the test stage is best. also for pH variable, the generalized bell function with a correlation coefficient of 0.99 and mean square error of 103.10 at the test stage has a better performance than other fuzzy functions in the modeling. By comparing the results of Geostatistical and Fuzzy Adaptive Neural Network, it can be seen that the FANN model has a higher efficiency than Geostatistical model<span dir="RTL">.</span><br>
<strong>Conclusion:</strong> Regarding the results of zoning maps, it is shown that in the northern part of the plain, EC has low, while in the central and west, EC is above 2000 µSiemens/cm. Also for TDS variable, t is low in the northern part of the plain, while in the south and southwest, is above 1000 mg /lit. Alos changes in pH value showed that variation of this variable is low and the highest level of pH is in the northern part and the lowest in the southern part<span dir="RTL">.</span><br>
<br>
<span dir="RTL"></span>
شبکه عصبی مصنوعی, مدل کریجینگ, مدل کوکریجینگ, هدایت الکتریکی, ANFIS
Artificial Neural Network, ANFIS, Co- Kriging, Electrical Conductivity, Kriging
54
64
http://jwmr.sanru.ac.ir/browse.php?a_code=A-11-611-1&slc_lang=fa&sid=1
mahnoosh
moghaddasi
مه نوش
مقدسی
mah_moghaddasi@hotmail.com
100319475328460011277
100319475328460011277
Yes
Arak University
گروه مهندسی آب دانشگاه اراک
mehdi
mardiyan
مهدی
مردیان
mehdimardiyan@gmail.com
100319475328460011278
100319475328460011278
No
Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University, Sari, Iran
دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
mohsen
parsa
محسن
پارسا
moharampayamani@yahoo.com
100319475328460011279
100319475328460011279
No
Arak University
دانشگاه اراک