مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مقایسه کارایی منحنی سنجه‌رسوب و مدل‌های یادگیری در برآورد رسوب معلق رودخانه‌های کارستی (مطالعه موردی: ایستگاه‌های هیدرومتری حوضه‌های خرم‌آباد، الشتر و بیرانشهر)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه مهندسی مرتع و آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه لرستان، لرستان، ایران
چکیده
چکیده مبسوط
مقدمه: انتقال رسوب توسط جریان­های سطحی یکی از فرآیندهای اولیه است که مسئول تغییر شکل سطح زمین می­باشد. روی زمین این فرآیند به­طور گسترده در قالب سیستم­های زهکشی رودخانه­ها و رسوبات آبرفتی بیان می­شود که بر ژئومورفولوژی مناطق وسیعی از سطح زمین اثر دارند و مسئول جریان رسوب از خشکی به اقیانوس­ها هستند. یکی از مهم­ترین مشکلاتی که مخزن ذخیره سدها را تهدید می­کند، ورود رسوبات است. به دلیل مشکلات مختلف، تخمین حجم رسوبات فرآیندی پیچیده است؛ بنابراین روش­هایی توسط محققان برای حل این مشکل ابداع شده­اند. مدل‌سازی بار رسوب معلق موضوع مهمی برای تصمیم‌گیرندگان در سطح حوضه است. مدل­سازی دقیق و مطمئن بار رسوب معلق یکی از موضوعات مهم برای برنامه­ریزی، مدیریت و طراحی سازه­های ذخیره آب در شبکه زهکشی است. لذا هدف این مطالعه مقایسه کارایی منحنی سنجه‌رسوب و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تخمین بار رسوب معلق در رودخانه‌های کارستی در ایستگاه­های هیدرومتری بهرام­جو، چم­انجیر، سراب صیدعلی و کاکارضا، استان لرستان، ایران بود.
مواد و روش­ها : در این مطالعه منحنی سنجه‌رسوب و پنج مدل، ماشین­بردار پشتیبان با کرنل RBF  (SVM-RBF)، ماشین­بردار پشتیبان با کرنل  PUK  (SVM-PUK)، فرآیندهای گاوسی با کرنل PUK (GP-PUK)، فرآیندهای گاوسی با کرنل RBF (GP-RBF)،  M5P، REEP Tree و جنگل تصادفی (RF) برای پیش­بینی بار رسوب معلق در حوزه­آبخیز کشکان، ایران مورداستفاده قرار گرفتند. ایستگاه­های چم­انجیر، بهرام­جو، سراب صیدعلی و کاکارضا برای بررسی در این پژوهش انتخاب شدند. داده­های دما، باران و دبی به­عنوان پارامترهای ورودی و بار رسوب معلق به‌عنوان پارامتر خروجی استفاده شدند. دوره آماری داده­ها 20 سال (2001-2021) انتخاب شده­اند. مجموعه داده‌های این تحقیق شامل دما، باران، دبی و بار رسوب معلق سه زیرحوضه است که 70 درصد داده‌ها برای آموزش و 30 درصد داده‌ها برای مرحله آزمایش استفاده شدند. درنهایت، دقت مدل‌ها با استفاده از سه پارامتر ارزیابی عملکرد، ضریب همبستگی، ریشه میانگین مربعات خطا و میانگین خطای مطلق مورد ارزیابی قرار گرفت.
نتایج و بحث: نتایج نشان داد که مدل­های SVM-PUK، GP-PUK، GP-RBF، M5P، REEP Tree و RF دارای کارایی بیشتری نسبت به روش منحنی سنجه‌رسوب بودند، زیرا از تکنیک‌های غیرخطی برای بازسازی داده‌ها استفاده می­کنند. علاوه بر این، از بین همه مدل‌ها، مدل M5P که از داده‌های تجزیه‌شده استفاده می‌کرد و ویژگی‌های دینامیکی داده‌های سری زمانی بار رسوب معلق غیرخطی و غیرثابت را به تصویر می‌کشید، کارایی بهتر و بالاتری در تخمین رسوب معلق نسبت به دیگر مدل­ها از خود نشان داد. بهترین ضریب تبیین نتایج منحنی سنجه­رسوب برابر 5941/0 بود. مدل M5P بهترین ضریب تبیین را حدود 89/0 را نشان داد که کارایی بالاتری نست به منحنی سنجه­رسوب بود. اگرچه این مدل نقاط اوج رسوب معلق را بهتر از SRC نشان داد، اما باز هم بار رسوب را بیش از حد مشاهداتی تخمین می‌زد و نمی‌توانست مقادیر اوج رسوب معلق را که برای اهداف طراحی از اهمیت بالایی برخوردار هستند، را به­طور دقیق نشان دهد.
نتیجه ­گیری: رسوبات حمل شده توسط آب مشکلات جدی ایجاد می­کند، ازجمله عمر مخزن سدها را کوتاه می­کنند و ظرفیت تخلیه کانال را به­ویژه در انتهایی رودخانه­ها کاهش می­دهند. بنابراین، مدیریت رسوب قانون طلایی در مهندسی رودخانه است که تلاش و انرژی زیادی برای انجام آن صرف می­شود. یکی از جنبه­های مهم مدیریت رسوب، تخمین رسوب است که بیشتر به‌صورت معلق در رودخانه­ها و دیگر توده­های آبی یافت می­شود. این تحقیق بر مقایسه مدل­های مختلف تخمین رسوب معلق در رودخانه‌ها انجام شده است. این تحقیق شامل روش سنتی، یعنی منحنی سنجه‌رسوب و الگوریتم­های یادگیری، یعنی SVM-PUK، GP-PUK، GP-RBF، M5P، REEP Tree و RF است. نتایج این مطالعه ارائه اطلاعات علمی برای پیش‌بینی بار رسوب معلق است و الگوریتم­های یادگیری می‌توانند یک تکنیک کارآمد برای شبیه‌سازی سری‌های زمانی بار رسوب معلق باشند زیرا ویژگی‌های کلیدی تعبیه‌شده در میزان بار رسوب معلق را استخراج می‌کنند. در نهایت نتایج این تحقیق نشان داد که مدل M5P در پیش‌بینی میزان رسوب معلق در حوضه‌های خرم‌آباد، بیرانشهر و الشتر دارای کارایی بالایی است.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


Ahmadi, H. )2000(. Applied Geomorphology (V.1, Water Erosion). Tehran University Publications, 688. (In Persian)
Beiranvand, N., Sepahvand, A. & Haghizadeh, A. (2023). Suspended sediment load modeling by machine learning algorithms in low and high discharge periods. Water and Soil Management and Modeling, 3(2), 50-66 (In Persian). https://doi.org/10.22098/mmws.2022.11262.1115 
Bonakdar, L. & Etemad Shahidi, A. (2011). Predicting wave run-up on rubble-mound structures using M5 model tree. Ocean Engineering, (38), 111-118. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2010.09.015
Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machin Learning, 24(2), 123–140.
Farrokhzadeh, B., Azarakhshi, M., Mahdavi, M. & Selajgah, A. (2008). Regional survey of sediment gauge curve in different climates of Iran. Journal of Faculty of Natural Resources, 61(1), 1-12 (In Persian).
Girolamo, A.M.D., Pillo, R.D., Porto, A.L., Todisco, M.T. & Barca, E. (2018). Identifying a reliable method for estimating suspended sediment load in a temporary river system. CATENA, 165, 442-453. https://doi.org/10.1016/j.catena.2018.02.015
Honrabakhsh A., Niazi A., Soltani Kopaei S. & Tahmasabi P. (2018). Modeling the relationship between sedimentation rate and hydrological and environmental characteristics of the basin. Quantitative Geomorphology Research, 8(1), 117-197(In Persian).
Hostache, R., Hissler, C., Matgen, P., Guignard, C. & Bates, P. (2014). Modelling suspended-sediment propagation and related heavy metal contamination in floodplains: a parameter sensitivity analysis. Hydrology and Earth System Sciences, 18(9), 3539-3551. https://doi.org/10.5194/hess-18-3539-2014
Ildam, A.R. & Panah, M. (2021). Optimizing the most suitable model for estimating the suspended sediment of Hamedan's Shineh Dam River. Hydrogeomorphology, 8(27), 37-57. https://doi.org/10.22034/GMPJ.2020.122214
Javidan, S., Taghi Sattari, M., Karimzadeh, P. & Mehrabi, A. (2022). Performance Analysis of Hydrological and Data Based models in Estimation of Suspended Sediment Rate. Environment and Water Engineering, 8(2), 468-480. https://doi.org/10.22034/jewe.2021.305599.1632
Jung, B.M., Fernandes, E.H., Möller, O.J. & García-Rodríguez, F. (2020). Estimating Suspended Sediment Concentrations from River Discharge Data for Reconstructing Gaps of Information of Long-Term Variability Studies. Water, 12(9), 1-15. https://doi.org/10.3390/w12092382
Kumar, S. & Rastogi, R.A. (1987). A conceptual catchment model for estimating suspended sediment flow. Journal of Hydrology, 95,155-163. https://doi.org/ 10.1016/0022-1694(87)90122-3
Mirzaei, M.R., Arab Khodri, M., Faiz Nia, S. & Ahmadi, H. (2005). Comparison of estimation methods of suspended sediment in rivers. Iranian Journal of Natural Resources, 58(2), 301-315(In Persian).
Moradinezhad, A., Davoodmaghami, D. & Moradi, M. (2020). Investigating the effectiveness of methods for estimating the suspended sediment load of Qara Chai River. Journal of Biology and Water Engineering, 5(4), 328-338. https://doi: 10.22034/jewe.2020.211925.1341
Naseri, F., Azari, M. & Dasarani, M.T. (2020). Optimizing the coefficients of the sediment gauge equation using genetic algorithm. Scientific-Research Quarterly of Irrigation and Water Engineering, 9(35), 82-98.
Nourani , V., Gokcekus , H. & Gelete , G. (2020). Estimation of suspended sediment load using artificial intelligence-based ensemble model. Hindawi Complexity, 19 pages. https://doi: 10.1155/2021/6633760
Pal, M. (2005). Random forest classifier for remote sensing classification. International Journal of Remote Sensing, 26(1), 217-222. https://doi.org/10.1080/01431160412331269698
Pal, M. & Deswal, S. (2010). Modelling pile capacity using Gaussian process regression. Computer. Geotechnical, 37, 942-947. https://doi.org/10.1016/j.compgeo.2010.07.012
Prasad, A.M., Iverson, L.R. & Liaw, A. (2006). Newer classification and regression tree techniques: Bagging and random forests for ecological prediction. Ecosystems, 9(2), 181-199.
Quinlan, J.R. (1992). Learning with continuous classes. in Proceedings of the 5th Australian joint Conference on Artificial Intelligence. Hobart 16-18 November, 343-348
Ampomah, R., Hosseiny, H., Zhang, L., Smith, V. & Sample-Lord, K. (2020). A Regression-Based Prediction Model of Suspended Sediment Yield in the Cuyahoga River in Ohio Using Historical Satellite Images and Precipitation Data. Water, 12(881), 1-18. https://doi.10.3390/w12030881
Rovira, A., Alcaraz, C. & Ibanez, C. (2012). Spatial and temporal dynamics of suspended load at-acrosssection: The lowermost Ebro River, Water Research, 46(11), 3671-3681. https://doi.org/10.1016/j.watres.2012.04.014
Samadianfard, S., Salarifar, M., Javidan, S. & Mikaeili, F. (2020). Estimation of Daily Reference Evapotranspiration in Humid Climates Using Data-Driven Methods of Gaussian Process Regression, Support Vector Regression and Random Forest. Environment and Water Engineering, 6(4), 360-373(In Persian).  https://doi.org/10.22034/jewe.2020.241690.1394
Satari, M.T., Rezazadeh Joodi, A., Safdari, F. & Ghahremanzadeh, F. (2016). Evaluation of the performance of M5 tree model and support vector regression methods in river suspended sediment modeling. Journal of water and soil resources protection, 6(1), 109-123.
Sepahvand, A., Sihag, P., Singh, B. & Zand, M. (2018). Comparative evaluation of infiltration models. KSCE Journal, 22, 4173–4184. https://doi.10.1007/s12205-018-1347-1
Sepehvand, A., Nazari Samani, A., Mohammadian, H., Ahmadi, H. & Faiz Nia, S. (2020). Seasonal changes of dissolved sediment and determining the dissolution rate of calcareous formations. Watershed Science and Engineering of Iran. 14(48), 21-32 (In Persian). https://doi.org/ 20.1001.1.20089554.1399.14.48.4.1
Sepehvand, A. & Azizi Najafkali, Z. (2019). Suspended sediment modeling using Gaussian process and multi-layer perceptron models. 15th National conference on Watershed Management Sciences and Engineering of Iran, 15, 1-6 (in Persian).
Shahinejad, B., Shahrokhi, S.H. & Yousefi, H. (2022). Estimation of suspended sediment using M5 non-parametric models and multivariate spline adaptive regression (MARS). Journal of Irrigation and Water Engineering of Iran, 46, 16-34. https://doi.org/10.22125/IWE.2021.142020
Sutter, R., Verhoeven, R. & Krein, R. (2001). Simulation of sediment transport during flood events, labratoary work and field experiments. Hydrological Sciences, 46(4), 599-610. https://doi.org/10.1080/02626660109492853
Taleb Bidokhti, N., Shahoui S., Behnia A., Behbodhi F., Sadeghi S.H.R., Malek A. & Sharifi F. (2003). Specialized Culture of Erosion and Sedimentation. UNESCO Publications, 999 pp (In Persian).
Varwani, J., Faiz-nia, S., Mahdavi, M. & Arab Khodri, M. (2002). Regional analysis of suspended sediment using regression equation in Gorgan River watershed. Journal of Natural Resources of Iran, 55(1), 35-47 (In Persian).
Wang, Y. & Witten, I.H. (1997). Inducing model trees for continuous classes. Proceedings of the 9th European Conference on Machine Learning. Prague, Czech Republic: Springer.
Yang, D., Zhang, X., Pan R., Wang, Y. & Chen, Z. (2018). A novel Gaussian process regression model for state-of-health estimation of lithium-ion battery using charging curve. Journal of Power Sources, 384, 387-39. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2018.03.015
Zhang, W., Wei, X., Zheng, J., Zhu, Y. & Zhang, Y. (2012). Estimating suspended sediment loads in the Pearl River Delta region using sediment rating curves. Geomorphology, 185, 27–38. https://doi.org/10.1016/j.csr.2012.02.017
Zoratipour, A., Mahdavi, M., Khaliqi Sigaroudi, S., Seljakeh, A.F. & Shamsalmaali N. (2008). Investigating the effect of sediment classification on the improvement of hydrological methods of extracting the suspended load of rivers. Journal of Faculty of Natural Resources, 44, 819-809(In Persian).
Zounemat-Kermani, M., Kişi, Ö., Adamowski, J. & Ramezani Charmahineh, A. (2016). Evaluation of data driven models for river suspended sediment concentration modeling. Journal of Hydrology, 535, 457-472. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.02.012

  • تاریخ دریافت 22 آذر 1402
  • تاریخ بازنگری 29 دی 1402
  • تاریخ پذیرش 16 اسفند 1402