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
1393
10
1
gregorian
2015
1
1
5
10
online
1
fulltext
fa
برآورد غلظت رسوب معلق روزانه با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و خوشهبندی دادهها به روش نگاشت خود سازمانده (مطالعه موردی: ایستگاه هیدرومتری سیرا - رودخانه کرج)
Estimation of Daily Suspended Sediment Concentration Using Artificial Neural Networks and Data Clustering by Self-Organizing Map (Case Study: Sierra Hydrometry Station- Karaj Dam Watershed)
تخصصي
Special
پژوهشي
Research
<p> <strong> امروزه برآورد دقیق بار رسوب معلق رودخانهای از جنبههای مختلف مهندسی منابع آب، مسائل<br>
زیست­محیطی و کیفیت آب از اهمیت ویژهای برخوردار است. در این راستا، مدلهای هیدرولوژیکی حوزه، به­دلیل عوامل متعدد تاثیرگذار ثابت و متغیر، کارایی مناسبی در برآورد میزان رسوب معلق از خود نشان ندادهاند. همچنین اغلب مطالعات شبیهسازی برآورد رسوب معلق، تنها بر مبنای دبی جریان خروجی حوزه استوار است که نتایج حاصله نیز، گواه بر عدم کارآیی مطلوب آنها است. این در حالی است که عوامل تاثیرگذاری همچون نوع بارش، فصل سال و شکل هیدروگراف جریان که نقش عمدهای در این فرآیند ایفا مینمایند در شبیهسازی برآورد میزان رسوب معلق نادیده گرفته شدهاند. در پژوهش حاضر، از روش شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و دادههای آب و هواشناسی (دبی و غلظت رسوب معلق روزانه جریان، متوسط بارش و دمای روزانه) حوزه آبخیز سد کرج در یک دوره زمانی 30 ساله (1360 تا 1390) به­منظور برآورد غلظت رسوب معلق روزانه ایستگاه هیدرومتری سیرا استفاده شده است. در این روش، با توجه به نقش تغییرات فصلی و وضعیت جریان در تولید و انتقال رسوب حوزه، ابتدا بر اساس سه متغیر رژیم بارش، وضعیت هیدروگراف جریان و نوع رواناب حاصل از بارش، دادههای مورد استفاده به 5 گروه تفکیک و سپس برای هر گروه، مدل جداگانهای طراحی گردید. همچنین بهمنظور افزایش قدرت تعمیمدهی مدلها، از شبکه عصبی نگاشت خود سازمانده ( </strong><strong>SOM </strong><strong>) جهت خوشهبندی و از شاخص سیلهوت، در تعیین تعداد بهینه خوشهها استفاده شد. نتایج پژوهش نشان داد که استفاده از متغیرهای بارش و دمای روزانه، بههمراه دبی جریان و تفکیک زمانی دادهها، نقش مهمی در افزایش دقت برآورد رسوب رودخانه داشته است. در این رابطه، بیشترین خطای محاسبه شده در بین مدلها زمانی است که برای تمامی فصول سال، تنها از یک مدل واحد، جهت برازش به دادهها استفاده میگردد. نتایج این پژوهش میتواند به­عنوان الگوئی مناسب در برآورد رسوب معلق سایر رودخانههای کشور مورد استفاده قرار گیرد. </strong></p>
Nowadays, the accurate estimation of rivers suspended sediment load (SSL), from various aspects, such as water resources engineering, environmental issues, water quality and so on is important. In this regard, because of various roles of fixed and dynamic variables of watersheds, the watershed hydrological models have not showen a proper efficiency in statimation of SSL. Also, the most SSL studies are based on only flow discharge variable whereas the results of the present study have proved that the efficiency of these modeles is very poor. On the other hands, the parameters such as rainfall type, year seasons and flow hydrograph shape have important role in watershed sediment yield that were ignored in the most SSL simulations. In the present study, multi layers perceptron neural network and hydro-meteorological data (daily flow discharge, suspended sediment concentration, daily rainfall and temperature) of Karaj dam watershed in a 30-year period (1981 to 2011) were used to estimate daily suspended sediment concentration of Sierra station. Due to the role of seasonal changes and flow conditions in sediment yield and sediment transport of the watershed, based on rainfall regime, hydrograph condition and runoff type, the data used in this study were first seperated into 5 groups and then for each group, a separate model was designed. In order to increase the generalization ability of the neural network models, self-organizing map (SOM) and Silhouette coefficient were used for data clustering and determination of the optimal number of clusters respectively. The research results showed that the use of daily precipitation and temperature variables along with flow discharge and data separating based on watershed time and hydro climatic conditions has had an important role in increasing the accurate estimation of the river sediment. In this regard, among the models, the maximum calculated error is when only a single model is used for all year seasons. The results of this study can be used as a proper model for estimation of suspended sediment load of other country rivers.<br>
خوشهبندی, رسوب معلق, رودخانه کرج, سیرا, شبکه عصبی, نگاشت خود سازمانده
Keywords: Clustering, Karaj river, Neural Networks, Self-Organizing Map, Suspended
Sediment
98
116
http://jwmr.sanru.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-1-75&slc_lang=fa&sid=1
محمودرضا
طباطبایی
10031947532846008062
10031947532846008062
Yes
دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
کریم
سلیمانی
10031947532846008063
10031947532846008063
No
دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
محمود
حبیب نژاد روشن
10031947532846008064
10031947532846008064
No
دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
عطااله
کاویان
10031947532846008065
10031947532846008065
No
دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری