Journal of Water and Soil Science
علوم آب و خاک
jwss
Agriculture
http://jstnar.iut.ac.ir
0
user
2476-3594
2476-5554
10.47176/jwss
fa
jalali
1396
8
1
gregorian
2017
11
1
21
3
online
1
fulltext
fa
مقایسه الگوریتم تنبل و مدل 5M در برآورد تراز سطح ایستابی (مطالعه موردی دشت نیشابور)
Comparison of Lazy Algorithms and M5 Model to Estimate Groundwater Level (Case Study: Plain Neyshabur)
عمومی
Ggeneral
پژوهشي
Research
<p dir="RTL" style="text-align: justify;"><strong><span style="font-family:lotus;"><span style="font-size:11.0pt;">در سالهای اخیر در بسیاری از کشورها برداشت آب منابع زیرزمینی از میزان تغذیه سالیانه آنها بیشتر بوده است. این امر باعث پایین افتادن سطح آب زیرزمینی و به دنبال آن خشک شدن چاهها، قناتها و چشمه شده است. در این تحقیق با توجه به اهمیت دشت نیشابور در تأمین آب کشاورزی، شرب و صنعت منطقه، از الگوریتمهای تنبل </span></span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="font-family:times new roman bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">KNN</span></span></span></strong><strong><span style="font-family:lotus;"><span style="font-size:11.0pt;">،</span></span></strong> <strong><span dir="LTR"><span style="font-family:times new roman bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">KSTAR</span></span></span></strong><strong><span style="font-family:lotus;"><span style="font-size:11.0pt;">و </span></span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="font-family:times new roman bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">LWL</span></span></span></strong><strong><span style="font-family:lotus;"><span style="font-size:11.0pt;"> و مدل درختی 5</span></span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="font-family:times new roman bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">M</span></span></span></strong><strong><span style="font-family:lotus;"><span style="font-size:11.0pt;"> تحت هفت سناریوی مختلف، برای برآورد تراز سطح ایستابی این آبخوان استفاده شده است. <span style="color:black;">برای مقایسه نتایج، آمارههای ریشه متوسط خطـای مربعـات</span>،<span style="color:black;"> ضریب همبستگی و متوسط قدر مطلق خطا مورد تحلیل قرار گرفت. نتایج نشان داد که سناریو </span></span></span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="color:black;"><span style="font-family:times new roman bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;"> f</span></span></span></span></strong><strong><span style="color:black;"><span style="font-family:lotus;"><span style="font-size:11.0pt;">که شامل پارامترهای حجم آب تخلیه شده و مجموع بارندگی میباشد، بهدلیل در نظر نگرفتن پارامتر تراز سطح زمین، کارایی کمتری دارد. در سناریوی </span></span></span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="color:black;"><span style="font-family:times new roman bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">a</span></span></span></span></strong><strong><span style="font-family:lotus;"><span style="font-size:11.0pt;">، </span></span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="color:black;"><span style="font-family:times new roman bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">b</span></span></span></span></strong><strong><span style="color:black;"><span style="font-family:lotus;"><span style="font-size:11.0pt;"> و </span></span></span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="color:black;"><span style="font-family:times new roman bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">g</span></span></span></span></strong><strong><span style="color:black;"><span style="font-family:lotus;"><span style="font-size:11.0pt;"> با در نظر گرفتن پارامترهای مجموع بارندگی در ماه قبل، مجموع بارندگی در دو ماه قبل و تراز سطح زمین، برآورد مطلوبتری از تراز سطح ایستابی حاصل میشود. در بین مدلهای الگوریتم تنبل و مدل درخت تصمیم 5</span></span></span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="color:black;"><span style="font-family:times new roman bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">M</span></span></span></span></strong><strong><span style="color:black;"><span style="font-family:lotus;"><span style="font-size:11.0pt;"> توانایی مدل </span></span></span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="color:black;"><span style="font-family:times new roman bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">KNN</span></span></span></span></strong><strong><span style="color:black;"><span style="font-family:lotus;"><span style="font-size:11.0pt;"> تحت سناریوی </span></span></span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="color:black;"><span style="font-family:times new roman bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">a</span></span></span></span><span style="color:black;"><span style="font-family:lotus;"><span style="font-size:11.0pt;"> در ماه آذر با داشتن</span></span></span></strong><span dir="RTL"><span style="font-family:lotus;"><span style="font-size:11.0pt;"> <strong>0/96</strong></span></span></span><strong><span style="font-family: "times new roman", serif; font-size: 12px;">=</span><span style="font-family: "times new roman", serif;"><span style="font-size:9.0pt;">R<sup>Z</sup></span></span><span style="color:black;"><span style="font-family:lotus;"><span style="font-size:11.0pt;"> </span></span></span><span style="color:#FFFFFF;"><span style="font-family:lotus;"><span style="font-size:11.0pt;">د</span></span></span><span style="color:black;"><span style="font-family:lotus;"><span style="font-size:11.0pt;"> ، 56/6</span></span></span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="color:black;"><span style="font-family:times new roman bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">RMSE=</span></span></span></span></strong><strong><span style="color:black;"><span style="font-family:lotus;"><span style="font-size:11.0pt;"> و 53/3 </span></span></span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="color:black;"><span style="font-family:times new roman bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">MAE=</span></span></span></span></strong><strong><span style="color:black;"><span style="font-family:lotus;"><span style="font-size:11.0pt;"> از سایر مدلها بیشتر میباشد. همچنین بررسی معیارهای ارزیابی نشان داد که مدل </span></span></span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="color:black;"><span style="font-family:times new roman bold,serif;"><span style="font-size:9.0pt;">LWL</span></span></span></span></strong><strong><span style="color:black;"><span style="font-family:lotus;"><span style="font-size:11.0pt;">، مدل مناسبی برای پیشبینی تراز سطح ایستابی نمیباشد. </span></span></span></strong></p>
<p style="text-align: justify;">In recent years and in many countries, overusing groundwater resources had been higher than their annual feeding amount. This issue caused drop in the groundwater levels, followed by drying wells, qanats and springs. In this study, given the importance of Neyshabur plain in supplying agricultural, industrial and drinkable water of the area, lazy algorithms of KNN, KSTAR and LWL and M5 tree model have been utilized under seven different scenarios in order to estimate groundwater level of this aquifer. To compare the results, the Statistical parameters of root mean square error, correlation coefficient and the average absolute error were analyzed. The results showed that the ‘f’ scenario which contains the volume of water discharged and total precipitation parameters is less efficient because the ground surface level parameter was not taken into account. In ‘a’, ‘b’ and ‘g’ scenarios, an optimum estimation has been maintained for the groundwater level by considering the parameters of total rainfall in the previous month, total rainfall in the last two months and the ground surface level. Among the models of lazy algorithms and M5 decision tree model, the ability of KNN model under ‘a’ scenario was more than other models in December (Azar) by the statistical parameters R<sup>Z</sup>=0/96 , RMSE= 6.56 and MAE= 3.53. Also, study of evaluation criteria showed that the LWL is not an appropriate model to predict the level of the water table.<br>
<br>
</p>
الگوریتم تنبل, درخت تصمیم 5M, تراز سطح ایستابی, دشت نیشابور
lazy algorithm, M5 tree model, the static surface level, Neyshabur plain.
15
26
http://jstnar.iut.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-3515-1&slc_lang=fa&sid=1
A.
Khalili Naft Chali
آتنا
خلیلی نفت چالی
atenakhalili_2014@yahoo.com
000319475328460025918
000319475328460025918
Yes
1. Dept. of water Sci. Eng., Faculty of Agric. Univ. of Birjand, Birjand, Iran.
1. گروه مهندسی علوم آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بیرجند
A.
Shahidi
علی
شهیدی
Ashahidi@birjand.ac.ir
000319475328460025919
000319475328460025919
No
1. Dept. of water Sci. Eng., Faculty of Agric. Univ. of Birjand, Birjand, Iran.
1. گروه مهندسی علوم آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بیرجند
A.
khashei siuki
عباس
خاشعی سیوکی
abbaskhashei@ birjand.ac.ir
000319475328460025920
000319475328460025920
No
1. Dept. of water Sci. Eng., Faculty of Agric. Univ. of Birjand, Birjand, Iran.
1. گروه مهندسی علوم آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بیرجند