مدیریت جامع حوزه های آبخیز

مدیریت جامع حوزه های آبخیز

توسعه مدل ناپارامتریک K نزدیکترین همسایه با کاتالیزور فراابتکاری PSO به منظور مدل‌سازی طوفان‌های گرد و غباری در غرب ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی احیاء مناطق خشک و کوهستانی، دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
2 گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
چکیده
چکیده مبسوط
مقدمه: طوفان‌های گرد و غبار از مهم‌ترین مخاطرات اقلیمی در مناطق خشک و نیمه‌خشک ایران به شمار می‌آیند و با پیامدهایی نظیر کاهش دید افقی، آلودگی شدید هوا، تهدید سلامت عمومی، کاهش بازدهی محصولات کشاورزی و آسیب به زیرساخت‌های شهری و روستایی همراه هستند. در سال‌های اخیر، به‌ویژه در مناطق غربی کشور، روند افزایشی در شدت، بسامد و گستره مکانی این پدیده مشاهده شده است. این روند نگران‌کننده عمدتاً تحت تأثیر مجموعه‌ای از عوامل طبیعی نظیر خشکسالی‌های مکرر، افت رطوبت خاک و وزش بادهای شدید، در کنار عوامل انسانی همچون تغییرات نامتوازن کاربری اراضی، بهره‌برداری بی‌رویه از منابع آب و مدیریت ناپایدار سرزمین شکل گرفته است. نظر به تبعات گسترده این پدیده بر محیط‌زیست و زندگی ساکنان آن مناطق، پیش‌بینی دقیق پیش‌بینی دقیق تعداد روزهای گرد و غباری در بازه‌های زمانی مشخص، به عنوان ابزاری کلیدی در کاهش خسارات و تصمیم‌گیری‌های مدیریتی و عملیاتی اهمیت فراوان دارد. دستیابی به این هدف مستلزم بهره‌گیری از روش‌های نوین داده‌محور و الگوریتم‌های هوش مصنوعی است که می‌توانند در شناسایی الگوهای پیچیده، غیرخطی و غیرقطعی مؤثر واقع شوند.
مواد و روش‌ها: در این پژوهش، یک مدل ناپارامتریک پیش‌بینی بر پایه الگوریتم K نزدیک‌ترین همسایه (KNN) توسعه داده شد که با بهره‌گیری از الگوریتم فراابتکاری ازدحام ذرات (PSO) به‌عنوان کاتالیزور، ساختار مدل بهینه‌سازی و دقت پیش‌بینی آن ارتقاء یافت. داده‌های مورد استفاده شامل شاخص فراوانی روزهای همراه با طوفان‌ گرد و غبار (FDSD) از ۲۶ ایستگاه سینوپتیک واقع در ۱۱ استان در نیمه‌غربی کشور، طی یک دوره بلندمدت ۴۰ ساله (۱۹۸۱ تا ۲۰۲۰) بود. برای ساخت مدل پیش‌بینی، از مقادیر تأخیری شاخص FDSD در قالب چهار گام زمانی گذشته به‌عنوان ورودی استفاده شد تا الگوی تغییرات زمانی این پدیده به‌درستی شناسایی شود. در مرحله نخست، مدل پایه KNN با تنظیم پارامتر k اجرا شد و سپس الگوریتم PSO برای بهینه‌سازی پارامترهای کلیدی مدل، از جمله تعداد همسایگان مؤثر و وزن‌دهی به متغیرهای ورودی، به کار گرفته شد. ارزیابی عملکرد مدل‌ها با استفاده از چهار معیار آماری شامل ضریب همبستگی (R)، جذر میانگین مربعات خطا (RMSE)، میانگین قدر مطلق خطا (MAE) و ضریب کارایی نش-ساتکلیف (Nash-Sutcliffe Efficiency – NS) صورت گرفت تا میزان دقت و پایداری مدل در پیش‌بینی شاخص FDSD سنجیده شود.
نتایج و بحث: نتایج نشان داد که مدل KNN-PSO عملکرد بهتری نسبت به مدل انفرادی KNN دارد. استفاده از الگوریتم PSO موجب شد تا پارامترهای حساس مدل KNN از جمله تعداد بهینه همسایگان (k) و وزن‌دهی به متغیرهای ورودی به‌صورت خودکار و بهینه تعیین شود. به‌طوری‌که در ایستگاه آبادان، ضریب همبستگی (r) مدل KNN-PSO به 997/0 افزایش و ضریب RMSE به 113/0 کاهش یافت، در حالی که این مقادیر در مدل KNN به‌ترتیب 654/0 و 437/0 بودند که نشان‌دهندۀ بهبود چشمگیر دقت پیش‌بینی با استفاده از فرامدل ترکیبی است. مقایسه مقادیر مشاهداتی و پیش‌بینی‌‌شده، بهبود عملکرد مدل‌ها را با افزایش فراوانی روزهای گرد و غباری تأیید می‌کنند. در این میان، ایستگاه آبادان که بالاترین مقدار شاخص FDSD را در میان ایستگاه‌های مطالعه‌شده دارد، بیشترین انطباق بین مقادیر مشاهداتی و پیش‌بینی‌شده را نشان داد. به‌طور کلی، ایستگاه‌های پرگرد و غبار مانند آبادان، اهواز، مسجدسلیمان، بستان، سرپل‌ذهاب و بندرماهشهر، همبستگی بالایی بین مقادیر واقعی و پیش‌بینی‌شده داشتند؛ به‌گونه‌ای که در نمودارهای پراکندگی، به خط نیمساز ربع اول (f(x)=x) بسیار نزدیک بودند و نشان‌دهندۀ کارائی بالای مدل KNN-PSO می‌باشند. همچنین نتایج نشان داد که به‌کارگیری شاخص‌های تأخیری از فصول گذشته موجب بهبود عملکرد مدل نشد و مدل‌های ساده‌تری که تنها از یک گام تأخیر استفاده کردند، دقت بالاتری را ارائه دادند.
نتیجه‌گیری: به‌طور کلی، نتایج نشان داد که مدل ترکیبی KNN-PSO قادر است دقت پیش‌بینی فراوانی روزهای همراه با طوفان گرد و غبار را به‌ویژه در ایستگاه‌هایی با فراوانی بالا نظیر آبادان، به‌طور معنی‌داری افزایش دهد. این مدل با استفاده از قابلیت الگوریتم PSO در تعیین خودکار و بهینه پارامترهای حساس مدل KNN، توانست عملکرد پیش‌بینی را نسبت به مدل پایه بهبود دهد. یافته‌ها نشان می‌دهند که تلفیق الگوریتم‌های بهینه‌سازی فراکاوشی مانند PSO با مدل‌های داده‌محور ساده نظیر KNN نه‌تنها موجب افزایش دقت و کارایی پیش‌بینی در مناطق پرچالش اقلیمی می‌شود، بلکه می‌تواند پایداری و تعمیم‌پذیری این مدل‌ها را در شرایط متغیر اقلیمی و مکانی نیز ارتقاء دهد؛ بنابراین، استفاده از چنین رویکردهای ترکیبی می‌تواند به‌عنوان راهکاری مؤثر برای پایش و مدیریت بهتر مخاطرات اقلیمی از جمله طوفان‌های گرد و غبار در مناطق خشک و نیمه‌خشک مورد توجه قرار گیرد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

Akhlaq, M., Sheltami, T. R., & Mouftah, H. T. (2012). A review of techniques and technologies for sand and dust storm detection. Reviews in Environmental Science and Bio/Technology, 11, 305-322.
Albugami, S., Palmer, S., Cinnamon, J., & Meersmans, J. (2019). Spatial and temporal variations in the incidence of dust storms in Saudi Arabia revealed from in situ observations. Geosciences, 9(4), 162. https://doi.org/10.3390/geosciences9040162
Alizadeh‐Choobari, O., Ghafarian, P., & Owlad, E. (2016). Temporal variations in the frequency and concentration of dust events over Iran based on surface observations. International Journal of Climatology, 36(4). https://doi.org/10.1002/joc.4479
Alshammari, R. K., Alrwais, O., & Aksoy, M. S. (2022). Machine learning applications to dust storms: a meta-analysis. Aerosol and Air Quality Research, 22(12), 220183. https://doi.org/10.4209/aaqr.220183
Alshammari, R. K., Alrwais, O., & Aksoy, M. S. (2024). Machine learning forecast of dust storm frequency in Saudi Arabia using multiple features. Atmosphere, 15(5), 520. https://doi.org/10.3390/atmos15050520
Ansari Ghojghar, M., Bazrafshan, J., Araghinejad, S., Parsi, E. & Soltani, S. (2020). Evaluation of the performance of the support-wavelet vector machine hybrid model in predicting dust storms (Case study: Sistan and Baluchestan province), Environmental Management Hazards, 7(4), 331-351. https://doi.org/10.22059/jhsci.2021.314582.614 (In Persian)
Ashrafi, K., Shafiepour-Motlagh, M., Ashrafi, K., Shafiepour-Motlagh, M., Aslemand, A., & Ghader, S. (2014). Dust storm simulation over Iran using HYSPLIT, Journal of environmental health science and engineering, 12, 1-9. https://doi.org/10.1186/2052-336X-12-9
Bui, X. N., Jaroonpattanapong, P., Nguyen, H., Tran, Q. H., & Long, N. Q. (2019). A novel hybrid model for predicting blast-induced ground vibration based on k-nearest neighbors and particle swarm optimization, Scientific reports9(1), 13971. https://doi.org/10.1038/s41598-019-50262-5  
Chen, M., Guo, J., Wang, C., & Wu, F. (2015). PSO-based adaptively normalized weighted kNN classifier. Journal of Computational Information Systems, 11, 1407-1415. https://doi.org/10.12733/jcis13449
Dar, M. A., Ahmed, R., Latif, M., & Azam, M. (2022). Climatology of dust storm frequency and its association with temperature and precipitation patterns over Pakistan, Natural Hazards, 110(1), 655-677. https://doi.org/10.1007/s11069-021-04962-9
Ebrahimi-Khusfi, Z., Taghizadeh-Mehrjardi, R., & Mirakbari, M. (2021). Evaluation of machine learning models for predicting the temporal variations of dust storm index in arid regions of Iran. Atmospheric Pollution Research, 12(1), 134-147. https://doi.org/10.1016/j.apr.2020.08.029
Ginoux, P., Prospero, J. M., Gill, T. E., Hsu, N. C., & Zhao, M. (2012). Global‐scale attribution of anthropogenic and natural dust sources and their emission rates based on MODIS Deep Blue aerosol products. Reviews of Geophysics, 50(3). https://doi.org/10.1029/2012RG000388
Goudie, A. S., & Middleton, N.J. (2006). Desert dust in the global system. Springer Science & Business Media. https://doi.org/10.1007/3-540-32355-4  
KarAmooz, M., & Araghi-Nejad, Sh. (2015). Advanced Hydrology (Vol. 1). Amirkabir University of Technology Press. (In Persian)
Kadry, R., & Ismael, O. (2020). A new hybrid KNN classification approach based on particle swarm optimization. International Journal of Advanced Computer Science and Applications11(11). http://doi.org/10.14569/IJACSA.2020.0111137
Middleton, N. J., & Goudie, A. S. (2001). Saharan dust: sources and trajectories. Transactions of the Institute of British Geographers, 26(2), 165-181. https://doi.org/10.1111/1475-5661.00013  
Mohammadi, G. H. (2015). Analysis of Atmospheric Mechanisms in Dust Transport from Western Iran (Doctoral dissertation, University of Tabriz, 142 pages). (In Persian)
Namdari, M., Lee, C. S., & Haghighat, F. (2021). Active ozone removal technologies for a safe indoor environment: A comprehensive review. Building and Environment, 187, 107370. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2020.107370
O’Loingsigh, T., McTainsh, G. H., Tews, E. K., Strong, C. L., Leys, J. F., Shinkfield, P., & Tapper, N. J. (2014). The Dust Storm Index (DSI): a method for monitoring broadscale wind erosion using meteorological records. Aeolian Research, 12, 29-40. https://doi.org/10.1016/j.aeolia.2013.10.004
Panicker, N. K. K., & Valarmathi, J. (2025). Time series prediction of aerosol optical depth across the northern Indian region: integrating PSO-optimized SARIMA-SVR based on MODIS data. Acta Geophysica, 73(2), 2097-2126. https://doi.org/10.1007/s11600-024-01472-7
Rashki, A., Middleton, N. J., & Goudie, A. S. (2021). Dust storms in Iran–Distribution, causes, frequencies and impacts. Aeolian Research, 48, 100655. https://doi.org/10.1016/j.aeolia.2020.100655
Razavi-Termeh, S. V., Sadeghi-Niaraki, A., Sorooshian, A., Abuhmed, T., & Choi, S. M. (2024). Spatial mapping of land susceptibility to dust emissions using optimization of attentive Interpretable Tabular Learning (TabNet) model. Journal of Environmental Management, 358, 120682. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2024.120682  
Rezazadeh, M., Irannejad, P., & Shao, Y. J. A. R. (2013). Climatology of the Middle East dust events. Aeolian Research, 10, 103-109. https://doi.org/10.1016/j.aeolia.2013.04.001
Shafiee, Sh., & Nakhaei, N. (2018). A technique aimed at improving the speed and accuracy of the KNN classification algorithm. Nokhbegan of Science and Engineering, 3(5), 134–142. https://sid.ir/paper/519997/fa (In Persian)
Shahsavani, A., Naddafi, K., Haghighifard, N. J., Mesdaghinia, A., Yunesian, M., Nabizadeh, R., Arahami, M., Sowlat, M. H., Yarahmadi, M., Saki, H., Alimohamadi, M., Nazmara, S., Motevalian, S. A  & Goudarzi, G. (2012). The evaluation of PM10, PM2. 5, and PM1 concentrations during the Middle Eastern Dust (MED) events in Ahvaz, Iran, from april through september 2010. Journal of arid environments, 77, 72-83. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2011.09.007Get rights and content
Shao, Y. (2008). Physics and modelling of wind erosion. Atmospheric and Oceanographic Sciences Library, 37. Springer, Dordrecht. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-8895-7_9
Shi, Y. (2001). Particle swarm optimization: developments, applications and resources. In Proceedings of the 2001 congress on evolutionary computation (IEEE Cat. No. 01TH8546), 1, 81-86. https://doi.org/10.1109/CEC.2001.934374
  Xiong, J., Zhao, T., Bai, Y., Liu, Y., Han, Y., & Guo, C. (2020). Climate characteristics of dust aerosol and its transport in major global dust source regions. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 209, 105415. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2020.105415
Yakowitz, S. J. (1985). Nonparametric density estimation, prediction, and regression for Markov sequences. Journal of the American Statistical Association, 80(389), 215-221. https://doi.org/10.1080/01621459.1985.10477164

  • تاریخ دریافت 13 اردیبهشت 1404
  • تاریخ بازنگری 21 خرداد 1404
  • تاریخ پذیرش 24 تیر 1404