پیش‌بینی ماهانة تبخیر از تشت با استفاده از رویکردهای انفرادی و ترکیبی مدل‌های داده‌کاوی در مناطق خشک

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار گروه مدیریت و کنترل بیابان، دانشکده منابع طبیعی، مجتمع آموزش عالی سراوان

2 استادیار گروه مدیریت و کنترل بیابان، دانشکده منابع طبیعی، مجتمع آموزش عالی سراوان، سراوان، ایران

چکیده

برآورد دقیق میزان تبخیر در برنامه‌ریزی صحیح و بهره‌برداری بهینه از پروژه‌های منابع آب و فعالیت‌های کشاورزی بسیار مهم است. تبخیر تحت تأثیر بسیاری از نیروهای محرکه است که با ویژگی غیرخطی، غیرثابت و تصادفی مشخص می‌شوند. چنین عواملی به وضوح مانع از راه‌اندازی مدل‌های پیش‌بینی دقیق می‌شود. از این‌رو، در این مطالعه به پیش‌بینی ماهانة تبخیر از تشت با استفاده از رویکردهای انفرادی و ترکیبی مدل‌های داده‌کاوی در استان سیستان و بلوچستان پرداخته شده است. داده‌های هواشناسی شامل متوسط دمای ماهانه، بیشینه دمای ماهانه، کمینه دمای ماهانه، میانگین سرعت باد، متوسط رطوبت نسبی، بیشینه رطوبت نسبی، کمینه رطوبت نسبی و مجموع بارش ماهانه از ایستگاه‌های سینوپتیک در استان سیستان و بلوچستان به‌عنوان متغیرهای پیش‌بینی‌کننده استفاده شد. در رویکرد عملکرد انفرادی مدل‌های داده‌کاوی، از هشت مدل داده کاوی به‌منظور شبیه‌سازی و پیش‌بینی تبخیر از تشت استفاده شد. از رویکرد ترکیبی VEDL به‌منظور ارائة یک مدل ترکیبی (ترکیب هشت مدل انفرادی داده‌کاوی اشاره شده) با استفاده از روش واپسگرای رای و رای وزنی مورد استفاده قرار گرفت. به‌منظور ارزیابی مدل‌های مورد استفاده در این پژوهش از معیارهای ارزیابی ضریب تعیین (R2)، ریشۀ میانگین مربعات خطا (RMSE)، میانگین خطای مطلق و نمودار تیلور استفاده شد. در بین مدل‌های انفرادی مدل شبکة عصبی مصنوعی (ANN) با میزان R2 برابر 89/0 و RMSE برابر 95/45 در مرحلة آموزش و میزان R2 برابر 96/0 و RMSE برابر 18/44 در مرحلة آزمون، بهترین عملکرد را در هر دو مرحلة آموزش و آزمون داشته است و به‌عنوان بهترین مدل داده‌کاوی در ایستگاه زاهدان به‌منظور پیش‌بینی تبخیر از تشت ماهانه معرفی شد. نتایج اجرای مدل ترکیبی نشان داد که رویکرد ترکیبی مدل‌ها موجب بهبود نتایج نسبت به بهترین مدل انفرادی شده است. به‌طوری‌که مقادیر RMSE از مقدار 95/45 به مقدار 1/33 و مقادیر R2 از مقدار 89/0 به مقدار 94/0 و مقدار MAE از 92/32 به مقدار 9/32 بهبود یافته است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


References
Abd-Elaty, I., Kushwaha, N.L., Grismer, M.E., Elbeltagi, A., & Kuriqi, A. (2022). Cost-effective management measures for coastal aquifers affected by saltwater intrusion and climate change. Science of The Total Environment, 836, 155656. doi:10.1016/j.scitotenv.2022.155656
Adnan, R.M., Petroselli, A., Heddam, S., Santos, C.A.G., & Kisi, O. (2021). Comparison of different methodologies for rainfall–runoff modeling: machine learning vs conceptual approach. Natural Hazards, 105, 2987-3011.‏ doi: 10.1007/s11069-020-04438-2
Chen, K., Chen, H., Zhou, C., Huang, Y., Qi, X., Shen, R., & Ren, H. (2020). Comparative analysis of surface water quality prediction performance and identification of key water parameters using different machine learning models based on big data. Water Research, 171, 115454.‏ doi:10.1016/j.watres.2019.115454
Chen, X.W., & Lin, X. (2014). Big data deep learning: challenges and perspectives. IEEE access, 2, 514-525.‏ doi:10.1109/ACCESS.2014.2325029
Elbeltagi, A., Al-Mukhtar, M., Kushwaha, N.L., Al-Ansari, N., & Vishwakarma, D.K. (2023). Forecasting monthly pan evaporation using hybrid additive regression and data-driven models in a semi-arid environment. Applied Water Science, 13(2), 42.‏ doi:10.1007/s13201-022-01846-6
Erdebilli, B., & Devrim-İçtenbaş, B. (2022). Ensemble voting regression based on machine learning for predicting medical waste: a case from Turkey. Mathematics, 10(14), 2466.‏ doi:10.3390/math10142466
Feng, K., & Tian, J. (2021). Forecasting reference evapotranspiration using data mining and limited climatic data. European Journal of Remote Sensing, 54(sup2), 363-371.‏ doi:10.1080/22797254.2020.1801355
Gholami, H., Mohamadifar, A., Sorooshian, A., & Jansen, J.D. (2020). Machine-learning algorithms for predicting land susceptibility to dust emissions: The case of the Jazmurian Basin, Iran. Atmospheric Pollution Research, 11(8), 1303-1315.‏ doi;10.1016/j.apr.2020.05.009
Granata, F., & Di Nunno, F. (2021). Forecasting evapotranspiration in different climates using ensembles of recurrent neural networks. Agricultural Water Management, 255, 107040.‏ doi:10.1016/j.agwat.2021.107040
Granata, F., Gargano, R., & de Marinis, G. (2020). Artificial intelligence-based approaches to evaluate actual evapotranspiration in wetlands. Science of The Total Environment, 703, 135653.‏ doi:10.1016/j.scitotenv.2019.135653
Hinton, G.E., & Salakhutdinov, R.R. (2006). Reducing the dimensionality of data with neural networks. Science, 313(5786), 504-507.‏ doi: 10.1126/science.1127647.
Khan, R.A., El Morabet, R., Mallick, J., Azam, M., Vambol, V., Vambol, S., & Sydorenko, V. (2021). Rainfall Prediction using Artificial Neural Network in Semi-Arid mountainous region, Saudi Arabia. Ecological Questions, 32(4), 127-133.‏ doi:10.12775/EQ.2021.038.
Khan, N., Shahid, S., Ismail, T.B., & Wang, X.J. (2019). Spatial distribution of unidirectional trends in temperature and temperature extremes in Pakistan. Theoretical and Applied Climatology, 136, 899-913.‏
Kisi, O., Mansouri, I., & Hu, J.W. (2017). A new method for evaporation modeling: dynamic evolving neural-fuzzy inference system. Advances in Meteorology, 1, 1-9.‏ doi:10.1155/2017/5356324.
Kushwaha, N.L., Rajput, J., Elbeltagi, A., Elnaggar, A.Y., Sena, D.R., Vishwakarma, D.K., & Hussein, E.E. (2021). Data intelligence model and meta-heuristic algorithms-based pan evaporation modelling in two different agro-climatic zones: a case study from Northern India. Atmosphere, 12(12), 1654.‏ doi:10.3390/atmos12121654
Kushwaha, N.L., Rajput, J., Sena, D.R., Elbeltagi, A., Singh, D.K., & Mani, I. (2022). Evaluation of data-driven hybrid machine learning algorithms for modelling daily reference evapotranspiration. Atmosphere-Ocean, 60(5), 519-540.‏ doi:10.1080/07055900.2022.2087589
Lundberg, A. (1993). Evaporation of intercepted snow-review of existing and new measurement methods. Journal of Hydrology, 151(2-4), 267-290.‏ doi:10.1016/0022-1694(93)90239-6
Malik, A., Tikhamarine, Y., Al-Ansari, N., Shahid, S., Sekhon, H.S., Pal, R.K., Rai, P., Pandey, K., Singh, P., Elbeltagi, A., & Sammen, S.S. (2021). Daily pan-evaporation estimation in diferent agro-climatic zones using novel hybrid support vector regression optimized by Salp swarm algorithm in conjunction with gamma test. Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics, 15, 1075-1094. doi:10.1080/19942060.2021.1942990
Masoner, J.R., Stannard, D.I., & Christenson, S.C. (2008). Differences in evaporation between a floating pan and class a pan on land 1. Journal of the American Water Resources Association, 44(3), 552-561.‏ doi:10.1111/
j.1752-1688.2008.00181.x
Mohammadi, M., Forozanfard, M., & Gholami, H. (2022). Predicting pan evaporation in a hyper-arid climate using soft computing models: A Case Study of Sistan Plain, Sistan-Baluchistan, Iran. Desert Ecosystem Engineering, 11(36), 71-82. doi:10.22052/deej.2021.11.36.43.[In Persian]
Mohammadi, M., Vagharfard, H., Mahdavi Najafabadi, R., Daneshkar Arasteh, P., & Nazemosadat, M.J. (2021). Rainfall-runoff modelling of coastal watersheds near Hormuz strait using data mining. Iranian Journal of Soil and Water Research, 52(2), 313-327. doi: 10.22059/ijswr.2021.309641.668732. [In Persian]
Mohammadifar, A., Gholami, H., & Golzari, S. (2023). Stacking-and voting-based ensemble deep learning models (SEDL and VEDL) and active learning (AL) for mapping land subsidence. Environmental Science and Pollution Research, 30(10), 26580-26595.‏
Mosavi, A., Sajedi Hosseini, F., Choubin, B., Taromideh, F., Ghodsi, M., Nazari, B., & Dineva, A.A. (2021). Susceptibility mapping of groundwater salinity using machine learning models. Environmental Science and Pollution Research, 28, 10804-10817.‏ doi:10.1007/s11356-020-11319-5.
Naganna, S.R., Deka, P.C., Ghorbani, M.A., Biazar, S. M., Al-Ansari, N., & Yaseen, Z.M. (2019). Dew point temperature estimation: application of artificial intelligence model integrated with nature-inspired optimization algorithms. Water, 11(4), 742.‏ doi:10.3390/w11040742
Parisouj, P., Mohebzadeh, H., & Lee, T. (2020). Employing machine learning algorithms for streamflow prediction: a case study of four river basins with different climatic zones in the United States. Water Resources Management, 34, 4113-4131.‏ doi: 10.1007/s11269-020-02659-5
Rahman, A.S., Hosono, T., Quilty, J.M., Das, J., & Basak, A. (2020). Multiscale groundwater level forecasting: Coupling new machine learning approaches with wavelet transforms. Advances in Water Resources, 141, 103595.‏ doi:10.1016/j.advwatres.2020.103595
Rezaie-Balf, M., Attar, N.F., Mohammadzadeh, A., Murti, M.A., Ahmed, A.N., Fai, C.M., & El-Shafie, A. (2020). Physicochemical parameters data assimilation for efficient improvement of water quality index prediction: Comparative assessment of a noise suppression hybridization approach. Journal of Cleaner Production, 271, 122576.‏ doi:10.1016/j.jclepro.2020.122576
Sabzevari, Y., & Ghanbarpouri, M. (2022). Evaluation of experimental and intelligent models in estimation of reference evapotranspiration: Case Study Aligodarz. Desert Ecosystem Engineering, 11(36), 17-30. doi: ‎10.22052/deej.2023.248181.0 [In Persian]
Salih, S.Q., Sharafati, A., Ebtehaj, I., Sanikhani, H., Siddique, R., Deo, R.C., & Yaseen, Z.M. (2020). Integrative stochastic model standardization with genetic algorithm for rainfall pattern forecasting in tropical and semi-arid environments. Hydrological Sciences Journal, 65(7), 1145-1157.‏ doi:10.1080/02626667.2020.1734813
Seyedi, S.N., Fazloula, R., Masoudian, M., & Kia, I. (2022). Evaluation the performance of different models of artificial neural network in estimating evaporation losses from pan around the Shahid Rajaei Dam Lake. Irrigation and Water Engineering, 13(2), 179-196.‏ doi:10.22125/iwe.2022.162631
Shahabi, S., Azarpira, F., & Barzkar, A. (2020). Estimation of daily and weekly evapotranspiration using hybrid approaches of soft computing. Iranian Journal of Irrigation & Drainage, 14(5), 1550-1561. dor:20.1001.1.20087942.1399.14.5.5.6. [In Persian]
Sze, V., Chen, Y.H., Yang, T.J., & Emer, J.S. (2017). Efficient processing of deep neural networks: A tutorial and survey. Proceedings of the IEEE, 105(12), 2295-2329.‏ doi:10.48550/arXiv.1703.09039
Taylor, K.E. (2001). Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram. Journal of geophysical research: atmospheres, 106(D7), 7183-7192. doi:10.1029/2000JD900719
Vishwakarma, D.K., Pandey, K., Kaur, A., Kushwaha, N.L., Kumar, R., Ali, R., & Kuriqi, A. (2022). Methods to estimate evapotranspiration in humid and subtropical climate conditions. Agricultural Water Management, 261, 107378. doi:10.1016/j.agwat.2021.107378
Wu, L., Huang, G., Fan, J., Ma, X., Zhou, H., & Zeng, W. (2020). Hybrid extreme learning machine with meta-heuristic algorithms for monthly pan evaporation prediction. Computers and electronics in agriculture, 168, 105115.‏ doi:10.1016/j.compag.2019.105115
Zhao, L., Xia, J., Xu, C.Y., Wang, Z., Sobkowiak, L., & Long, C. (2013). Evapotranspiration estimation methods in hydrological models. Journal of Geographical Sciences, 23, 359-369.‏ doi:10.1007/s11442-013-1015-9.