مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مدیریت جامع حوزه های آبخیز

پیش‌بینی اثر اقدامات بیولوژیک بر سیل‌خیزی حوزه آبخیز بهشت‌آباد با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه علوم و مهندسی آبخیز، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران
2 گروه منابع طبیعی و مهندسی محیط زیست، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران
چکیده
چکیده مبسوط
مقدمه: سیل یکی از انواع بلایای طبیعی است که هر ساله موجب ایجاد خسارات زیادی در ایران می‌شود. اجرای اقدامات آبخیزداری در سطح حوزه‌های آبخیز، یکی از راهکارهای موثر در مدیریت سیل و جلوگیری از خسارات ناشی از آن است. از طرفی بررسی میزان تأثیر این اقدامات بر فرآیندهای هیدرولوژیک حوزه آبخیز اجتناب‌ناپذیر است. در مدیریت مخاطرات طبیعی به‌ویژه در مدیریت سیل، زمان یکی از مهم­ترین عوامل است، به­عبارتی مدل به­کار گرفته شده باید توانایی مدل‌سازی یا شبیه‌سازی در کوتاه‌ترین زمان ممکن را دارا باشد تا به اقدامات پیشگیرانه و هشدار اولیه کمک نماید. مطالعات زیادی به منظور اندازه‌گیری و طبقه‌بندی اثرات سیل از دیدگاه‌های مختلف انجام شده است. در همین راستا پیشرفت در زمینه‌های مختلف هوش مصنوعی مخصوصاً در زمینه مطالعات مربوط به منابع آب موجب شده که به­عنوان گزینه مناسب برای مدل‌سازی فرآیندهای هیدرولوژیکی و هیدرولیکی مورد توجه قرار گیرند. بر همین اساس پژوهش حاضر با هدف پیش‌بینی اثر اقدامات آبخیزداری بر سیل­خیزی حوزه آبخیز بهشت‌آباد با استفاده از روش یادگیری ماشین برنامه‌ریزی شد.
مواد و روش‌ها: داده‌های مورد استفاده شامل دبی و بارش در دوره­های 1399-1378 بود. عوامل مؤثر بر سیل ازجمله پوشش گیاهی، خاک و توپوگرافی نیز با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای، سامانه گوگل ارث انجین و مطالعات میدانی در محیط نرم‌افزار ArcGIS تهیه شد. همچنین تاثیر اقدامات آبخیزداری شامل عملیات بیولوژیک با مدل‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM) و جنگل تصادفی (RF) شبیه‌سازی شد. به­طور کلی پیش‌بینی دبی جریان بر اساس مجموعه داده‌های موجود (7850 سری) در دو دسته داده‌های آموزش مدل (Train) شامل 70 درصد داده‌ها (5495 سری) مربوط به دوره 1378 تا 1393 و داده‌های آزمون مدل (Test) شامل 30 درصد داده‌ها (2355 سری) در دوره 1393 تا 1399 انجام شد. براساس مطالعات تفصیلی-اجرایی صورت گرفته، اقدامات بیولوژیک شامل کپه‌کاری، بذکاری، بذرپاشی و نهال­کاری شبیه‌سازی شد و اثر اقدامات بیولوژیک بر دبی جریان، در نظر گرفته شد. بنابراین با انجام طرح‌های بیولوژیک پیش‌بینی شده در سطح حوزه‌ آبخیز مورد مطالعه، پارامترهای پوشش گیاهی و کاربری اراضی، تغییر نموده و از لایه‌های پیش‌بینی شده استفاده شد، لذا مقادیر عددی مربوط به پوشش گیاهی حوضه ازجمله شاخص NDVI و کاربری اراضی در پیکسل‌هایی که عملیات پیشنهاد شده بود، تغییر داده شد که مقادیر آن­ها مجدداَ محاسبه و وارد فرآیند مدل‌سازی گردید.
نتایج و بحث: بیش­ترین میزان دبی شبیه‌سازی شده در حوضه با مدل‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM) و جنگل تصادفی (RF) به‌ترتیب حدود 500 و 520 مترمکعب بر ثانیه بوده که در سال‌‌های 1383 و 1395 رخ داده است. نتایج نشان داد اقدامات بیولوژیک حجم دبی جریان را کاهش داده و اثر کمتری بر مقدار دبی اوج داشته است. مقایسه نتایج دو مدل SVM و RF نشان داد که مدل SVM عملکرد بهتری نسبت به مدل RF در پیش‌بینی دبی جریان رودخانه داشته است به­نحوی­که طبق نتایج به­دست آمده از مدل SVM، مقدار ضریب تببین در مرحله آموزش و آزمون به­ترتیب برابر 96/0 و 89/0 بوده است. همچنین مقدار شاخص نش-ساتکلیف برای مرحله آموزش برابر 95/0 و برای مرحله آزمون برابر با 86/0 می­باشد.
نتیجه‌گیری: نقش اقدامات آبخیزداری به‌صورت بیولوژیک در حوزه‌های آبخیز در کاهش میزان رواناب سطحی و اثرگذاری آن بر متغیرهای سیل، از طریق تأثیر آن‌ها بر زمان تمرکز و شماره منحنی حوزه آبخیز امری غیرقابل انکار است. از طرفی بررسی میزان تأثیر این اقدامات بر فرآیندهای هیدرولوژیک حوزه آبخیز اجتناب‌ناپذیر است. براساس نتایج، استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین گزینه مناسبی برای صرفه‌جویی در وقت و هزینه‌ طرح‌ها و پروژه‌های پیش‌بینی جریان روخانه و جریان سیلی و کنترل و مدیریت سیل در حوزه‌های آبخیز می‌باشند. می‌توان اظهار نمود پیش‌بینی سیل با استفاده از روش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند در زمان و هزینه به‌صرفه باشد و با آموزش صحیح مدل و استفاده از داده­های جامع پیش‌بینی دقیق‌تری ارائه داشت.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


Abdi, P. (2016). Investigating the flood potential of Zanjanroud basin with SCS method and geographic information system, National Committee for Irrigation and Drainage, Technical workshop for coexistence with floods. (In Persian)
Ahmadi, H., & Rahimi, H. (2022). Using a deep learning approach to estimate floods based on area precipitation pattern. Water and Irrigation Management11(4), 753-767. https://doi.org/10.22059/jwim.2022.328451.909 (In Persian)
Bagherian Kalat, A., Lashkaripour, Gh.R., & Gafoori, Mohammad. (2021). Evaluating the Impacts of Implemented Watershed Management Project on Vegetal Cover and Sediment Yield in Kakhk Watershed Project. Journal of Environmental Science and Technology, 23(7), 51-63. 10.30495/jest.2022.27360.3642 (In Persian)
Bak, G., & Bae, Y. (2023). Deep learning algorithm development for river flow prediction: PNP algorithm. Soft Computing27(18), 13487-13515.‏ https://doi.org/10.1007/s00500-023-08254-1
Bigdeli, Z., Majnooni Heris, A., Delirhasannia, R., & Karimi, S. (2023). Rainfall-Runoff Modeling of Aji Chai Basin Using Random Forest and Artificial Neural Network Models. New Research in Sustainable Water Engineering1(2), 27-42. https://doi.org/ 10.22103/nrswe.2023.20278.1013 (In Persian)
Botsis, D., Latinopulos, P., & Diamantaras, K. (2011, September). Rainfall-runoff modeling using support vector regression and artificial neural networks. In 12th International Conference on Environmental Science and Technology (CEST2011) (pp. 8-10).
Convertino, M., Annis, A., & Nardi, F. (2019). Information-theoretic portfolio decision model for optimal flood management. Environmental Modelling & Software119, 258-274.‏ https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2019.06.013
Costa, M. H., Botta, A., & Cardille, J. A. (2003). Effects of large-scale changes in land cover on the discharge of the Tocantins River, Southeastern Amazonia. Journal of hydrology283(1-4), 206-217.‏ https://doi.org/10.1016/S0022-1694(03)00267-1
Dawson, C. W., Abrahart, R. J., Shamseldin, A. Y., & Wilby, R. L. (2006). Flood estimation at ungauged sites using artificial neural networks. Journal of hydrology319(1-4), 391-409.‏ https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2005.07.032
de Oliveira Serrão E A, Silva M T Ferreira T, R, de Ataide LC P, dos Santos C A, de Lima AMM, Gomes DJ C. (2022). Impacts of land use and land cover changes on hydrological processes and sediment yield determined using the SWAT model. International J.of Sediment Research. 37(1), 54-69.‏ https://doi.org/10.1016/j.ijsrc.2021.04.002
Dos Santos, V., Laurent, F., Abe, C., & Messner, F. (2018). Hydrologic response to land use change in a large basin in eastern Amazon. Water, 10(4), 429.‏ https://doi.org/10.3390/w10040429
Eslahi, M., Pourasghar, F., Mansouri Derakhshan, N., & Akbarzadeh, U. (2022). The estimation of Probable Maximum Precipitation (PMP) with Flood Forecast Approach in Urmia Lake Basin. Journal of Climate Research1401(49), 103-114. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2022.105436 (In Persian)
Essam, Y., Huang, Y. F., Ng, J. L., Birima, A. H., Ahmed, A. N., & El-Shafie, A. (2022). Predicting streamflow in Peninsular Malaysia using support vector machine and deep learning algorithms. Scientific reports12(1), 3883.‏ https://doi.org/10.1038/s41598-022-07693-4
Fallah, M., Bahrami, H., Asadi, H. (2022). Investigating Capabilities of Machine Learning Techniques in Forecasting Daily Streamflow Using Some Meteorological Data and Normalized Difference Snow Index (Case Study: Latian and Navroud Basins). Iranian Journal of Soil and Water Research, 53(5), 1127.  https://doi.org/10.22059/ijswr.2022.338986.669207 (In Persian)
Gharakhanlou, N. M., & Perez, L. (2023). Flood susceptible prediction through the use of geospatial variables and machine learning methods. Journal of Hydrology617, 129121.‏ https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.129121
Golzari S, Zareabyaneh H, Delavar M, Mobargaei Dinan N. (2020). Performance of SWAT Model in Quantitative and Qualitative Simulation of Runoff and Watershed Protective Measures in Zarrinehrood Basin. JWMR, 11(22) :111-120. https://doi.org/10.52547/jwmr.11.22.111 (In Persian)
Hasani, A., Modaresi, F., & Ebrahimi, K. (2021). Evaluation of intelligent prediction models towards precision of flood peak flows. Iranian Journal of Irrigation & Drainage15(4), 794-804. https://dorl.net/dor/20.1001.1.20087942.2021.15.4.5.5 (In Persian)
Jiang, Z., Yang, S., Liu, Z., Xu, Y., Xiong, Y., Qi, S., ... & Xu, T. (2022). Coupling machine learning and weather forecast to predict farmland flood disaster: A case study in Yangtze River basin. Environmental Modelling & Software155, 105436.‏ https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2022.105436
Jonkman, S. N. (2005). Global perspectives on loss of human life caused by floods. Natural hazards34(2), 151-175.‏ https://doi.org/10.1007/s11069-004-8891-3
Koohdarzi Moghaddam, M., Taghipour, S. M., & Erfani Pourghasemi, V. (2022). Effectiveness of watershed management measures on soil erosion and sediment yield reduction (Case study: Doholkooh Watershed, South Khorasan Province). Water and Soil Management and Modelling2(4), 1-17. https://doi.org/10.22098/mmws.2022.10282.1080 (In Persian)
Lawal, Z. K., Yassin, H., & Zakari, R. Y. (2021, December). Flood prediction using machine learning models: a case study of Kebbi state Nigeria. In 2021 IEEE Asia-Pacific Conference on Computer Science and Data Engineering (CSDE) (pp. 1-6). IEEE.‏
Legates, D. R., & McCabe Jr, G. J. (1999). Evaluating the use of “goodness‐of‐fit” measures in hydrologic and hydroclimatic model validation. Water resources research35(1), 233-241.‏ https://doi.org/10.1029/1998WR900018
Lin, J. Y., Cheng, C. T., & Chau, K. W. (2006). Using support vector machines for long-term discharge prediction. Hydrological sciences journal51(4), 599-612.‏ https://doi.org/10.1623/hysj.51.4.599
Mehri S, Moradi H.R, Mostafazadeh R. (2023). Simulation and determination of hydrological balance components in the upstream of Gheshlagh dam using SWAT model. Environment and Water Engineering. doi: https://doi.org/10.22034/ewe.2023.360340.1805 (In Persian)
Mostafaei, S., Moosavi, V., & Berndtsson, R. (2023). Comparing the Performance of Deep Learning, Polynomial Neural Network and HEC-HMS Models in Predicting Daily Runoff. Iran-Water Resources Research19(4), 16-33. https://doi.org/10.22034/iwrr.2023.172260 (In Persian)
Panahi, A., Janbaz Ghobadi, Gh., khaledi, Sh., Motavalli, S. (2023). Forecasting and zoning flood potential according to climate change algorithms (Case Study: Garganrood Watershed). Geography, 21(78): 109-134. https://doi.org/20.1001.1.27833739.1402.21.78.7.2 (In Persian)
Puttinaovarat, S., & Horkaew, P. (2020). Flood forecasting system based on integrated big and crowdsource data by using machine learning techniques. IEEE Access8, 5885-5905.‏ https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2963819
Saedi, A., Saghafian, B., & Moazami, S. (2020). Uncertainty of Flood Forecasts via ensemble precipitation forecasts of seven NWP Models for Spring 2019 Golestan Flood. Iran-Water Resources Research16(1), 347-359. https://doi.org/20.1001.1.17352347.1399.16.1.23.7 (In Persian)
Sattari, M., Abdollah Pourazad, M., & Mirabbasi Najafabadi, R. (2016). Technical Note: Hourly river flow forecast of Aharchay River using‏ ‏machine learning ‎methods. Watershed Engineering and Management8(1), 115-127. https://doi.org/10.22092/ijwmse.2016.105979. (In Persian)
Shabanlou, S., Sedghi, H., Saghafian, B., & Mousavi, S. H. (2008). Flood zoning in Golestan’s rivers network using GIS. Iranian Water Researches Journal2(2), 11-22. https://doi.org/10.1029/1998WR900018 (In Persian)
Silveira, L., Charbonnier, F., & Genta, J. L. (2000). The antecedent soil moisture condition of the curve number procedure. Hydrological sciences journal45(1), 3-12.‏ https://doi.org/10.1080/02626660009492302
Sönmez, O., & Bizimana, H. (2020). Flood hazard risk evaluation using fuzzy logic and weightage-based combination methods in geographic information system. Scientia Iranica. Transaction A, Civil Engineering27(2), 517-528.‏ https://doi.org/10.24200/sci.2018.21037
Tongal, H., & Booij, M. J. (2018). Simulation and forecasting of streamflows using machine learning models coupled with base flow separation. Journal of hydrology564, 266-282.‏ https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.07.004
Zanial, W. N. C. W., Malek, M. B. A., Reba, M. N. M., Zaini, N., Ahmed, A. N., Sherif, M., & Elshafie, A. (2023). River flow prediction based on improved machine learning method: Cuckoo Search-Artificial Neural Network. Applied Water Science13(1), 28.‏ https://doi.org/10.1007/s13201-022-01830-0
Zehra, N. (2020). Prediction analysis of floods using machine learning algorithms (NARX & SVM). International Journal of Sciences: Basic and Applied Research (IJSBAR), 49(2), 24-34. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2963819