پیش‌بینی مقدار آبدهی رودخانه در شرایط کم‌آبی و پرآبی با استفاده از یک مدل استوکستیک و هوش مصنوعی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار گروه مهندسی آب، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران

2 دانش آموخته کارشناسی ارشد مهندسی منابع آب، دانشکده مهندسی آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران

3 دانشیار گروه مهندسی آب، دانشگاه علوم کشاورزی منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران

چکیده

با توجه به برنامه­ریزی منابع آب، به­خصوص در مناطقی که منابع آب سطحی به عنوان اصلی­ترین منبع در امور شرب و کشاورزی به­حساب می­آیند، برآورد میزان آب رودخانه­ها در دوره­های کم آبی و پرآبی اهمیت پیدا می­کند. در این تحقیق با استفاده از یک مدل­سازی سری زمانی، میزان و زمان وقوع کم­آبی و پرآبی رودخانه گرگانرود، بر اساس مدل سری زمانی متداول میانگین متحرک تجمعی خود بازگشت(ARIMA) برآورد شده است و در ادامه از شبکه عصبی، به­عنوان مدلی از خانواده هوش مصنوعی، در برآورد میزان و زمان وقوع کم­آبی و پرآبی رودخانه، استفاده شده است. مقدار کم­آبی و پرآبی هر ماه، با استفاده از مقدار میانگین متحرک یک، سه، پنج و هفت روزه­ی دبی جریان در هر ماه، در نظر گرفته شده است. در پایان، این نتیجه حاصل شد که سری­های­زمانی کم­آبی، نسبت به سری­زمانی پرآبی، در استفاده از مدل استوکستیک و شبکه عصبی نتایج بهتری ارائه می­دهند، هم­چنین با توجه به آماره میانگین خطای مطلق(MAE) و در سری­زمانی کم­آبی1و7 روزه، مدل استوکستیکARIMA ، نسبت به مدل شبکه عصبی نتیجه بهتری ارائه می­دهد، شبکه عصبی نیز در سری­زمانی کم­آبی، 3و5 روزه، نتایج بهتری را ارائه می­دهد و با توجه به آماره میانگین خطای مطلق(MAE) در پرآبی­ها، مدل  ARIMAدر سری زمانی یک روزه و ANN در سری زمانی 3 و 5 و 7 روزه نتایج مناسب­تری ارائه داده است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Forecasting Low and High Monthly Discharge Using a Stochastic Model and Artificial Intelligence

نویسندگان [English]

  • Hossein Sharifan 1
  • Faeghe Pazhoohesh 2
  • Amir Ahmad Dehghani 3
1 Associate Professor, Departement of Water Engineering, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources., Gorgan., Iran
2 Former MSc. student of Water Resources Engineering, faculty of Soil and Water Engineering, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources., Gorgan., Iran
3 Associate Professor, Departement of Water Engineering, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources., Gorgan., Iran
چکیده [English]

   Forecasting the low and high flow of rivers is really important, especially in areas where surface water resources are considered as the main source of drinking and agricultural purposes. In this paper, the monthly low and high flow time series  of Gorganrud river have been modeled and forecasted using a stochastic model(ARIMA) and Artificial Intelligence (ANN). For monthly Low and high flow, the moving average value of one, three, five and seven daily flow was considered. At the end, the low flow series had better result in Stochastic model and neural network. According to the mean absolute error (MAE), in 1 and 7 daily low flow series, Stochastic model, SARIMA, had better results, and in 3 and 5 daily low flow series, the artificial intelegence, ANN, show better results. In high flow series, in 1 daily time series, Stochastic model(SARIMA), and in 3, 5  and 7 daily time series, ANN were appropriate.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Monthly low-flow
  • Monthly high flow
  • Time series models
  • ARIMA
  • Artificial Neural Network(ANN)
نیرومند،ح.ع.1376، تحلیل سری­های زمانی، انتشارات دانشگاه فردوسی مشهد، ویرایش دوم، 404صفحه.
شریفان، ح. و ب. قهرمان، 1385. بررسی و ارزیابی پیش بینی باران با تکنیک سر­ی­های زمانی در استان گلستان. دومین کنفرانس مدیریت منابع آب ایران،اصفهان، بهمن ماه 1385.
Baareh,M.A.K., Sheta,A.F and Al Khnaifes,K.H.  2006. Forecasting river flow in the USA: A comparison between auto-regression and neural network non-parametric models. Proceedings of the 6th WSEAS International Conference on Simulation, Modelling and Optimization, (SMO’06), Stevens Point, Wisconsin, USA, pp:7-12.
Box G.E.P., Jenkins,G.M. 1976, Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden Day Inc. San Francisco, CA.,2 edition,575p.
Box GEP, Jenkins,G.M. 1976, Time Series Analysis, Forecasting and Control. Holden Day Inc. San Francisco, CA.
Bhattacharya,B., Solomatine,D.P. 2000, Application of artificial neural network in stage-discharge relationship,4-th International Conference on Hydroinformatics, Iowa City, USA.
Cigizoglu,H.K. 2003,a. Incorporation of ARMA models into flow forecasting by artificial neural networks. Journal of  Environmetrics, 14. 417–427 .
Cigizoglu,H.K. 2003,b. Estimation, forecasting and extrapolation of river flows by artificial neural networks. Hydrological Sciences–Journal–des Sciences Hydrologiques, 48:3.349-361.
Danh,T.N., Phien,H.N., Gupta,A.D. 1999. Neural network models for river flow forecasting. http:..www.wrc.org.za.
Dibike,Y.B., Solomatine,D.P. 2001. River flow forecasting using artificial neural networks, Physics and Chemistry of the Earth, Part B: Hydrology, Oceans and Atmosphere. 26:1. 1-7.
Firat,M. 2008. Comparison of Artificial Intelligence Techniques for river flow Forecasting. Hydrology and Earth Syst. Sci., 12:123–139.
 Frausto-Solis,J., Pita,E., Lagunas,J. 2008. Short-term Streamflow Forecasting: Arima vs Neural network, American conference on applied mathenatics(MATH '08), Harvard, Massachusetts, USA.
Keskin,M.E., Taylan,E.D. 2010. Artificial Intelligent Models For Flow Prediction: A Case Study On Alara Stream, Journal of Engineering Science and Design 1;1. 8-13.
Kisi,O. 2004. River Flow Modeling Using Artificial Neural Networks.  Journal of hydrologic engineering © ASCE. 60-63.
Kisi,O. 2007. Development of Streamflow-Suspended Sediment Rating Curve Using a Range Dependent Neural Network, International Journal of Science and Technology. 2:1.49-61.
Mustafa,M.R., Isa,M.H., Rezaur,R.B. 2011. A Comparison of Artificial Neural Networks for Prediction of Suspended Sediment Discharge in River-A Case Study in Malaysia. Journal of  World Academy of Science, Engineering and Technology . 81. 372-376.
Sharifan,H., 2006, Optimization of Cropping Pattern and Intensification Under Uncertain Quantity and Quality of Irrigation Water, Ph.d thesis,Tarbiat Modarres University,212p.
Sharifan,H and Ghahraman,B. 2007. Evaluation of rainfall forecasting in Golestan province using time series, Journal of Agricultural Sciences and Natural Resources, vol.14:3.196-209.
Zhou,H.,  Peng,Y., Liang,G. 2008. The Research of Monthly Discharge Predictor-corrector Model Based on Wavelet Decomposition. Earth and Environmental Science. Journal of Water Resources Management.  22:2. 217-227.