کاربرد مدل های ماشین بردار پشتیبان، چاید و جنگل تصادفی در برآورد تبخیر تعرق مرجع روزانه درشمال استان سیستان وبلوچستان

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 هیات علمی

2 بخش آب دانشگاه شیراز

چکیده

تبخیر- تعرق به عنوان یکی از اجزا مهم چرخه هیدرولوژیک نقش بسیار بزرگی در برنامه ریزی ومدیریت منابع آبی در مناطق خشک ونیمه خشک ایفا می کند. اندازه گیری دقیق تبخیر- تعرق نیازمند ابزاری گران قیمت می باشد که امکان استفاده از آن ها در همه نقاط وجود ندارد. از این رو محققان همواره به دنبال روابط و روش های کاربردی، کم هزینه و با دقت مناسب برای برآورد صحیح مقدار این پارامتر بوده اند. روش های متعددی برای برآورد صحیح تبخیر تعرق در سراسر دنیا توسعه داده شده است. از جمله این روش ها می توان به معادلات تجربی و روش های داده محور از جمله شبکه های عصبی -مصنوعی، ماشین بردار پشتیبان و مدل های درختی اشاره نمود. لذا هدف از این پژوهش بررسی دقت و قابلیت مدل های ماشین بردار پشتیبان ، درخت تصمیم نوع چاید وجنگل تصادفی در تخمین تبخیر-تعرق مرجع می باشد. داده های مورد استفاده در این تحقیق شامل دمای حداکثر، دمای حداقل، دمای میانگین، رطوبت حداکثر، رطوبت حداقل، رطوبت میانگین، بارش، ساعات آفتابی، سرعت باد وتبخیراز تشت از ایستگاه هواشناسی دشت سیستان بین سالهای 2018-2009 می باشند. در این پژوهش، ابتدا با استفاده از داده های هواشناسی و مدل فائو پنمن مانتیث مقادیر تبخیر تعرق محاسبه و سپس با ارائه سناریوهای ترکیبی مختلف از پارامترهای هواشناسی به عنوان ورودی مدل های مورد مطالعه (ماشین بردار پشتیبان ، درخت تصمیم نوع چاید وجنگل تصادفی) در مقیاس زمانی روزانه سعی در برآوردی دقیق تر از تبخیر–تعرق مرجع به عنوان خروجی مدل ها شده است. در این تحقیق به منظور مقایسـه مدل های مختلف ازشاخص های آماری ضریب همبستگی (R) و قدرمطلق خطا(MAE) استفاده شده است. بررسی نتایج نشان دادند که از میان مدل های ماشین بردار پشتیبان، چاید وجنگل تصادفی، مدل جنگل تصادفی با الگوی M7 بیشترین دقت را با ضریب همبستگی(R=0.983) و کمترین میانگین قدرمطلق خطا(MAE=0.798) دارد. بنابراین این پژوهش مدل جنگل تصادفی را برای برآورد تبخیر وتعرق در منطقه دشت سیستان توصیه می کند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Application of Support vector machine, CHAID and Random forest models, in estimated daily Reference evapotranspiration in northern Sistan and Baluchestan province

نویسندگان [English]

  • hadi siasar 1
  • tooraj honar 2
1 faculty
2 Faculty of Shiraz University
چکیده [English]

Evapotranspiration as an important component of the hydrological cycle plays a very important role in the planning and management of water resources in dry and hyper dry areas.
Accurate estimation of evapotranspiration requires a costly tool which can not be used anywhere. Hence, researchers are always looking for applied relationships and practices that are low-cost and accurate for the correct estimation of the value of this parameter. Several methods have been developed for the accurate estimation of evapotranspiration throughout the world. Among of these methods can be pointed out empirical equations, Artificial Neural Network, support vector machin, and tree models. Therefore, the purpose of this study was to investigate the accuracy and the capability of linear supporting vector machine models, the decision tree of the type of chiad and the random forest model in the estimation of reference evapotranspiration.The data used in this study include maximum temperature, minimum temperature, average temperature, maximum moisture content, minimum humidity, average humidity, precipitation, sunny hours, wind speed, and a shift from the meteorological station of Sistan Plain between2009-2018. In this study, using meteorological data and the FAO Penman-Monteith model, the values of evapotranspiration were calculated and then by providing different combination scenarios of the meteorological parameters as inputs of the studied models on a daily basis, an attempt was made to find a more accurate estimate of the refrence evapotranspiration as the output of the models. In this research, correlation coefficient (R) and Mean Absolute amount of Error (MAE) were used to compare different model. The results showed among the support model carriers, the random knife, the random forest model with M7 patterns has the highest accuracy with the correlation coefficient (R = 0.983) and the lowest mean error magnitude (MAE = 0.798). Therefore, this research recommends a random forest model for estimating evapotranspiration in the area of Sistan plain.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Chid model
  • linear support vector model
  • FAO Penman-Monteith
  • random forest modeldel
Allen, R.G., L.S. Pereira, D. Raes and M. Smith. 1998. Crop evapotranspiration (Guidelines for computing crop water requirements). FAO irrigation and drainage Paper No. 56. Food and Agricultural Organization of the United Nations, Rome, 300p.
Booker, D.J. and Snelder, T. H. 2012. Comparing methods for estimating flow duration curves at ungauged sites. Journal of Hydrology 434–435, 78–94.
Boulesteix, A.L, Janitza, S. Kruppa, J, and König IR. 2012. Overview of random forest methodology and practical guidance with emphasis on computational biology and bioinformatics. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, Vol.24 (2), pp: 493-507.
Breiman, L., 2001. Application and analysis of random forests and machine learning. Journal of Water Management, 15(1): 5-32.
Chen S.T., Yu P.Sh., and Tang H.Y. 2010. Statistical downscaling of daily Precipition using support vector machines and multivariate analysis. Journal of Hydrology, 385:13-23.
Dehghanisanij, H., T. Yamamoto and V. Rasiah. 2004. Assessment of evapotranspiration estimation models for use in semiarid environments, Agricultural Water Management, 64: 91-106.
Gislason, PO. Benediktsson, JA. and Sveinsson, JR. 2004. Random forest classification of multisource remote sensing andgeographic data. Journal of Geoscience and Remote Sensing Symposium, Vol. 2, pp: 1049-52.
Guo J., Zhou J., Qin H., Zou Q. and Li Q. (2011). Monthly stream flow forecasting based on improved support vector machine model, Expert Sys. Appl., 38 (10), 13073-13081.
Irmak, S., Haman, D., Jones, J.W., 2002. Evaluation of class ‘A’ pan coefficients for estimating reference evapotranspiration in a humid location. J. Irrig. Drain. Eng. ASCE 128 (3), 153–159.
Kisi O. (2008). The potential of different ANN techniques in evapotranspiration modeling. Hydrol.Proc., 22(14), 2449-2460.
Kisi O. 2009. Modeling monthly evaporation using two different neural computing, techniques Irrigation Science, 27(5): 417-430
Kisi O. Kilic Y. 2015. An investigation on generalization ability of artificial neural networks and M5 model tree in modeling reference evapotranspiration. TheorAppl Climatol. 1-13p
Kisi, Ozgur, Onur Genc, Semih Dinc, and Mohammad Zounemat-Kermani. "Daily pan evaporation modeling using chi-squared automatic interaction detector, neural networks, classification and regression tree." Computers and Electronics in Agriculture 122 (2016): 112-117.
Moghaddamnia A., Ghafari Gousheh M., Piri J., Amin S., and Han D. 2009. Evaporation estimation using artificial neural networks and adaptive neuro-fuzzy inference system techniques. Advances in Water Resources. 32 : 88–97.
Pahlavan Rad, M.R., Toomanian, N., Khormali, F., Brungard, C., Komaki, C.B, and Bogaert, P. 2014. Updating soil survey maps using random forest and conditioned Latin hypercube sampling in the loess derived soils of northern Iran. Journal of Geoderma, Vol. 232, pp: 97–106
Piri, J., S. Amin, A. Moghaddamnia, A. Keshavarz, D. Han and R. Remesan. (2009). ”Daily Pan Evaporation Modeling in a Hot and Dry Climate.” J. Hydrol. Eng., 14(8): 803–811.
Ramaswami, M., & Bhaskaran, R. (2010). A CHAID based performance prediction model in educational data mining. arXiv preprint arXiv:1002.1144.
Shrestha, N. K., & Shukla, S. (2015). Support vector machine based modeling of evapotranspiration using hydro-climatic variables in a sub-tropical environment. Agricultural and forest meteorology200, 172-184.
Tripathi Sh., Srinivas V.V., and Nanjundiah R.S. 2006. Downscaling of precipitation for climate change scenarios: A support vector machine approach.Journal of Hydrology, 330:62- 640.
Wang, K., & Liang, S. (2008). An improved method for estimating global evapotranspiration based on satellite determination of surface net radiation, vegetation index, temperature, and soil moisture. Journal of Hydrometeorology, 9(4), 712-727.