شبیه سازی دبی رودخانه ایستگاههای هیدرومتری حوضه آبریز کرخه با استفاده از مدلهای فراابتکاری

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دکترای علوم ومهندسی آب، بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان لرستان، سازمان تحقیقات،

2 استادیار پژوهشی بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان لرستان، سازمان تحقیقات، آموزش

3 دکترای علوم ومهندسی آبخیزداری ، بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان لرستان، سازمان

چکیده

اندازه‌گیری دبی رودخانه همواره یکی از چالش‌های اساسی در مدیریت رودخانه است. استفاده از ابزارهای دقیق برای محاسبه آن ضروری است. روش‌های عددی، تحلیلی، هوش مصنوعی و تجربی، رایج‌ترین روش‌ها برای اندازه‌گیری جریان روزانه رودخانه هستند. در این تحقیق، یک مدل هوشمند ترکیبی مبتنی بر رویکرد مدل رگرسیون بردار پشتیبان برای شبیه سازی دبی رودخانه توسعه داده شده است. بدین منظور در این پژوهش از سه الگوریتم بهینه سازی شامل موجک، تفنگدار خلاق و عنکبوت بیوه سیاه برای شبیه سازی دبی رودخانه استفاده شد. جهت مدلسازی از آمار و اطلاعات ایستگاه های هیدرومتری حوضه آبریز کرخه شامل چم انجیر، کشکان، پل زال و جلوگیر بعنوان مطالعه موردی طی4 سناریو ترکیبی از پارامترهای ورودی در سالهای 1372 تا 1402 استفاده شد. به منظور ارزیابی عملکرد مدلها از معیارهای ارزیابی ضریب همبستگی، ریشه میانگین مربعات خطا، میانگین قدر مطلق خطا و ضریب نش ساتکلیف استفاده شد. همچنین جهت تحلیل نتایج مدلها از نمودار پراکنش و خطای نسبی و تیلور استفاده شد. نتایج نشان داد سناریو های ترکیبی در مدلهای مورد بررسی باعث بهبود عملکرد مدل می شود. همچنین نتایج حاصل از معیار ارزیابی نشان داد مدل رگرسیون بردار پشتیبان-موجک دارای ضریب همبستگی 974-941/0 ، ریشه میانگین مرعات خطا (m3/s) 054-022/0 ، میانگین قدر مطلق خطا (m3/s) 011-025/0 و ضریب نش ساتکلیف 986-962/0 در مرحله صحت سنجی برخوردار است. در مجموع نتایج نشان داد استفاده از مدلهای هوشمند مبتنی بر رویکرد رگرسیون بردار پشتیبان می تواند رویکردی موثر در پایداری مهندسی رودخانه باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Simulation of River Discharge at Hydrometric Stations in the Karkheh River Basin Using Metaheuristic Models

نویسندگان [English]

  • reza dehghani 1
  • reza chamanpira 2
  • taher farhadinejad 2
  • elham davoudi 3
1 2PhD in Water Sciences and Engineering, Department of Soil Conservation and Watershed Management, Lorestan Province Agriculture and Natural Resources Research and Education Center, Agricultural Research, Education and Extension Organization,
2 Research Assistant Professor, Department of Soil Protection and Watershed Management, Lorestan Province Agriculture and Natural Resources Research and Education Center, Agricultural Research, Education and Extension Organization, Khorramabad, Iran
3 PhD in Watershed Science and Engineering, Soil Conservation and Watershed Management Research Department, Agricultural and Natural Resources Research and Education Center of Lorestan Province, Agricultural Research, Education and Extension Organizati
چکیده [English]

Measuring river discharge has always been a fundamental challenge in river management. The use of precise instruments for its calculation is essential. Numerical, analytical, artificial intelligence, and empirical methods are the most common approaches for measuring daily river flow. In this research, a hybrid intelligent model based on the Support Vector Regression (SVR) model approach has been developed for river discharge simulation. To this end, three optimization algorithms, including Wavelet, innovative gunner (AIG), and Black Widow Optimization (BWO), were used to simulate river discharge. For modeling, statistical data and information from hydrometric stations of the Karkheh River basin, including Cham Anjir, Kashkan, Pol-e Zal, and Jelogir, were used as a case study over four combined scenarios of input parameters from 1993 to 2023. To evaluate the performance of the models, the evaluation criteria of the correlation coefficient, root mean square error, mean absolute error, and Nash-Sutcliffe efficiency coefficient were used. Also, scatter, relative error, and Taylor diagrams were used to analyze the results of the models. The results showed that combined scenarios in the studied models improve the performance of the model. Also, the results from the evaluation criteria showed that the Support Vector Regression-Wavelet model has a correlation coefficient of 0.941-0.974, root mean square error (m3/s) of 0.022-0.054, mean absolute error (m3/s) of 0.025-0.011, and Nash-Sutcliffe efficiency coefficient of 0.962-0.986 in the validation stage. Overall, the results showed that the use of intelligent models based on the Support Vector Regression approach can be an effective approach in river engineering.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Hydrometric Station
  • support Vector Regression
  • River Discharge
  • Wavelet
  • Karkheh watershed
Alizadeh, F., Gharamaleki, A., Jalilzadeh, M. and Akhoundzadeh, A. 2020. Prediction of river stage-discharge process based on a conceptual model using EEMD-WT-LSSVM Approach, Water Resources. 47(2), 41-53.
Basak, D., Pal, S., and Patranabis, D.C.(2007).  Support vector regression. Neural Inf Process, 11(2), 203-225.
Brierley GJ, Fryirs KA (2013) Geomorphology and river management: applications of the river styles framework. John Wiley & Sons.
Dehghani, R., Babaali, H.(2023). Evaluation of Statistical Models and Modern Hybrid Artificial Intelligence in Simulation of Runoff Precipitation Process. Sustain. Water Resour. Manag, 8: 154-172. https://doi.org/10.1007/s40899-022-00743-9.
Dehghani, R., Torabi Poudeh, H., Younesi, H., Shahinejad, B. 2020.. Daily streamflow prediction using support vector machine-artificial flora (SVM-AF) hybrid model. Acta Geophys. 68(7), 1763–1778 . https://doi.org/10.1007/s11600-020-00472-7.
Dehghani, R., Torabi Poudeh, H., Younesi, H., Shahinejad, B.(2020). Daily Streamflow Prediction Using Support Vector Machine-Artificial Flora (SVM-AF) Hybrid Model. Acta Geophysica,68(6): 51-66.
Dehghani, R., Torabi, H.(2021).  Dissolved oxygen concentration predictions for running waters with using hybrid machine learning techniques. Modeling Earth Systems and Environment, 6(2): 64-78. https://doi.org/10.1007/s40808-021-01253-x.
Goorani Z, Shabanlou S (2021) Multi-objective optimization of quantitative-qualitative operation of water resources systems with approach of supplying environmental demands of Shadegan Wetland. J Environ Manage 292:112769.
Kisi, O., Karahan, M., Sen, Z. (2006). River suspended sediment modeling using fuzzy logic approach. Hydrol Process, 20(2): 4351-4362.
Kohansarbaz, A., Yaghoubi, B., Shabanlou, S. Yosefvand. F.,Izadbakhsh, M.A., Rajabi, A.2024. . Simulation of monthly river flow using SVR neural network improved with population-based optimization algorithms. Model. Earth Syst. Environ. 10(4), 4525–4547 https://doi.org/10.1007/s40808-024-02040-0.
Marlia M, Syaharuddin S, Handy MRN, Subiyakto B, Ilhami MR (2022) Changes in the behavior of the riverside community of Banua Anyar Village towards river management policies. Kalim- antan Soc Stud J 4(1):48–55.
Mazraeh A, Bagherifar M, Shabanlou S, Ekhlasmand R (2024) A novel committee-based framework for modeling groundwater level fluctuations: a combination of mathematical and machine learning models using the weighted multi-model ensemble mean algorithm. Groundw Sustain Dev 24:101062.
Nagy,  H.,  Watanabe, K., Hirano, M. (2002). Prediction of sediment load concentration in rivers using artificial neural network model. Journal of Hydraulics Engineering,  128: 558-559.
Parisouj P, Mohebzadeh H, Lee T (2020) Employing machine learning algorithms for streamflow prediction: a case study of four river basins with different climatic zones in the United States. Water Resour Manage 34(13):4113–4131.
Pijarski,  P., & Kacejko, P. 2019. A new metaheuristic optimization method: the algorithm of the innovative gunner (AIG). Engineering Optimization, 51(12):2049-2068.
Rajaee, T., Nourani, V., Zounemat-Kermani, M., Kisi, O. 2011. River suspended sediment load prediction: application of ANN and wavelet conjunction model. J Hydrol Eng, 16(2):613–627.
Sahoo, A., Singh, U. K., Kumar, M. H., & Samantaray, S. (2021). Estimation of Flood in a River Basin Through Neural Networks: A Case Study. In Communication Software and Networks (pp. 755-763). Springer, Singapore.
Sebastian, P.A., & Peter, K.V. 2009. Spiders of India. Universities press.
Shin,  S.,  Kyung,  D.,  Lee, S.,  Taik & Kim, J.,  and  Hyun, J. (2005). An application of support vector machines in bankruptcy prediction model. Expert Systems with Applications, 28(4),127-135.
Vapnik,  V., Chervonenkis, A.(1991). The necessary and sufficient conditions for consistency in the empirical risk minimization method. Pattern Recognition and Image Analysis,1(3), 283-305.
Vapnik, V.N. (1995).The nature of statistical learning theory. Springer, New York, 3(1), 250-320.
Vapnik, V.N.(1998). Statistical learning theory. Wiley, New York,  4(1), 250-320.
Wang, D.,  Safavi, A.A., and Romagnoli, J.A. (2000)  Wavelet-based adaptive robust M-estimator for non-linear system identification. AIChE Journal,46(4), 1607-1615.
Yildiz BS, Pholdee N, Bureerat S, Yildiz AR, Sait SM (2022) Enhanced grasshopper optimization algorithm using elite opposition-based learning for solving real-world engineering problems. Eng Com put 38(5):4207–4219.
Zeidalinejad, N., Dehghani, R.(2023). Use of meta-heuristic approach in the estimation of aquifer's response to climate change under shared socioeconomic pathways. Groundwater for Sustainable Development, 20(4): 112-132.
Zhao G, Bates P, Neal J, Pang B (2021) Design flood estimation for global river networks based on machine learning models. Hydrol Earth Syst Sci 25(11):5981–5999.
 Zounemat-Kermani, M., Kisi, O., Adamowski, J., Ramezani-Charmahineh, A. (2016).Evaluation of data driven models for river suspended sediment concentration modeling. Journal of Hydrology, 535(4), 457-472.