بررسی کارایی مدل‌های هوش مصنوعی برای مدل‌سازی ضریب نفوذپذیری در خاک سطحی سازندهای زمین شناسی (مطالعه موردی: حوزه آبخیز الشتر، لرستان)

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دوره دکتری، گروه علوم و مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه لرستان، خرم‌آباد، ایران

2 دانشیار گروه علوم و مهندسی آبخیزداری، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه لرستان، خرم‌آباد، ایران

3 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی مرتع و آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه لرستان، خرم‌آباد، ایران

4 دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه علوم و مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه لرستان، خرم‌آباد، ایران

چکیده

نفوذپذیری آب در خاک نقش اساسی در جریان رودخانه، تغذیه منابع آب زیرزمینی، جریان‌های زیرسطحی و همچنین کیفیت و کمیت آب‌های زیرزمینی دارد. یکی از موارد مهم در طراحی سازه‌ها‌ و پژوهش‌های مربوط به منابع آب و خاک نفوذ می‎باشد. هدف پژوهش حاضر، بررسی کارایی مدل‌های هوش مصنوعی برای مدل‌سازی ضریب نفوذپذیری در خاک سطحی سازندهای زمین شناسی در حوزه آبخیز الشتر واقع در استان لرستان بود. به‌منظور اندازه‌گیری نفوذ در خاک از استوانه‌های مضاعف استفاده شد. همچنین مدل‌سازی نفوذپذیری خاک توسط الگوریتم‌های یادگیری MARS،CART ، REPTree، M5P،RF و GP (RBF و PUK) انجام شد. نتایج مدل‌ها با استفاده از معیارهای سنجش ریشه‌ی میانگین مربع‌های خطا (RMSE)، ضریب همبستگی (CC) و ضریب نش-ساتکلیف (NSE) مقایسه شد. نتایج مقایسه مدل‌ها نشان داد که مدل M5P با مقدار معیارهای سنجش خطای CC، RMSE و NSE در مرحله‌ی آموزش به‌ترتیب برابر 962/0، 032/0 و 926/0 و در مرحله‌ی آزمایش به‌همین ترتیب برابر 986/0، 027/0 و 925/0 نسبت به مدل‌های GP، CART، RF، MARS و REPTree برای تخمین میزان نفوذپذیری از عملکرد بهتری برخوردار بود. در نهایت نتایج نشان داد که می‌‌توان از مدل M5P برای مدل‌سازی نفوذ در سازند‌های مختلف زمین‌شناسی استفاده کرد. به طور کلی می‌توان الگوریتم‌های یادگیری را به عنوان ابزاری دقیق و قابل اعتماد معرفی کرد و مدل‌سازی با آن‌ها را به عنوان روشی نو و ابزاری قدرتمند برای صرفه جویی در هزینه و زمان برای تعیین میزان نفوذپذیری و محاسبه رواناب خروجی از منطقه پیشنهاد داد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


منابع
احمدی، حسن (1394). ژئومورفولوژی کاربردی، جلد اول: فرسایش آبی. چاپ هشتم، انتشارات دانشگاه تهران، 688 صفحه.
آوند، محمدتقی، مرادی، حمیدرضا، و رمضان‌زاده لسبوئی، مهدی (1399). تهیه نقشه حساسیت سیل با استفاده از دو مدل یادگیری ماشین جنگل تصادفی و مدل خطی تعمیم یافته بیزین. محیط زیست و مهندسی آب، 6(1)، 83-95. doi. 10.22034/jewe.2020.220593.1351
بختیاری یگانه، عباس، و حمزه ضیابری، سید محمود (1396). پیش‌بینی حرکات سواش امواج فراثقلی بر روی سواحل طبیعی با استفاده از مدل‌های درختی M5 و MARS. مهندسی امیرکبیر، 50(3)، 445-452. doi: 10.22060/ceej.2017.8712.4640
حسنوند، شکوفه، سپه‌وند، علیرضا، ترنیان، فرج الله و پروین، سیهاک (1400). ارزیابی مدل‌های نفوذ در خاک سطحی سازندهای زمین‌شناسی حوضه الشتر، استان لرستان. پژوهش‌های آبخیزداری، 34(4)، 150-164. .doi:10.22092/wmrj.2021.354035.1398
رفاهی، حسینقلی (1394). فرسایش آبی و کنترل آن. انتشارات دانشگاه تهران، چاپ هفتم، 681 صفحه.
سپه‌وند، علیرضا، طایی سمیرمی، مجید، میرنیا، خلاق و مرادی، حمیدرضا (1390). ارزیابی حساسیت مدل‌های نفوذ به تغییرپذیری رطوبت خاک. آب و خاک، 25(2)، 1-11. doi:10.22067/jsw.v0i0.9387
ستاری، محمدتقی و نهرین، فرناز (1392). پیش‌بینی مقادیر حداکثر بارش روزانه با استفاده از سیستم‌های هوشمند و مقایسة آن با مدل درختیM5؛ مطالعة موردی ایستگاه‌های اهر و جلفا. مهندسی آبیاری و آب ایران، 4(2)، 83-98.
سعیدیان، حمزه، و مرادی، حمیدرضا (1399). تعیین مهم‌ترین عامل‌های مؤثر بر نفوذپذیری خاک تشکیل شده از سازندهای گچساران و آغاجاری در کاربری‌های مختلف. پژوهش‌های آبخیزداری، 33(2)، 97-109. doi:10.22092/wmej.2019.126695.1231  
سلیمانی، لیلی، میردریکوند، بهرام، و سپه وند، علیرضا (1401). مدل‌سازی نفوذپذیری در رده‌های گوناگون بافت خاک با الگوریتم‌های یادگیری در آبخیز کشکان، استان لرستان. پژوهش‌های آبخیزداری، 35(4)، 104-116. doi:10.22092/wmrj.2022.358213.1461.
صادقی، حمیدرضا (1389). مطالعه و اندازه‌گیری فرسایش خاک. انتشارات دانشگاه تربیت مدرس، چاپ اول، 171 صفحه.
طالبی، علی، و اکبری، زینب (1392). بررسی کارایی مدل درختان تصمیم در برآورد رسوبات معلق رودخانه‌‍ای. علوم آب و خاک، 17(63)، 121-109. doi:20.1001.1.24763594.1392.17.63.10.8
ظهیری، جواد، و کاشفی پور، سیدمحمود (1397). بررسی کارآیی الگوریتم M5 در محاسبة حداکثر عمق چاله آبشستگی اطراف تکیه گاه پل. علوم مهندسی و آبیاری، 41(1 )، 1-16. doi: 10.22055/JISE.2018.13543
علیزاده، امین (1397). هیدرولوژی کاربردی. دانشگاه بین المللی امام رضا، چاپ چهل و سوم، 941 صفحه.
قربانی دشتکی، شجاع، همایی، مهدی و مهدیان، محمدحسین (1389). تأثیر تغییر کاربری اراضی بر تغییرات مکانی پارامترهای نفوذ آب به خاک. آبیاری و زهکشی ایران، 4(2)، 206-221.
قیومی محمدی، امیرمسعود، قربانی دشتکی، شجاع، رئیسی، فایز، و طهماسبی، پژمان (1392). اثر رهاسازی اراضی بر تغییرات نفوذ آب به خاک. حفاظت منابع آب و خاک، 2(4)، 41-51. doi: 20.1001.1.22517480.1392.2.4.4.9.
کاویان، عطا اله، احمدی، رضا، حبیب نژاد، محمود و جعفریان، زینب (1396). بررسی تغییرات مکانی نفوذپذیری خاک با استفاده از روش‌های تجربی و زمین‌آماری در دشت ساحلی بهشهر- گلوگاه. پژوهش‌های آب و خاک ایران، 48(1)، 177-186. doi: 10.22059/ijswr.2017.61351
کرنژادی، آیدینگ، و پورقاسمی، حمیدرضا (1398). ارزیابی حساسیت زمین لغزش با استفاده از مدل‌های داده کاوی، مطالعة موردی: حوزة آبخیز چهل چای. مهندسی و مدیریت آبخیز، 11(1)، 28-42. doi: 10.22092/ijwmse.2019.118436
مظفری، غلامعلی، شفیعی، شهاب و تقی زاده، زهرا (1394). ارزیابی کارایی مدل درخت تصمیم ‌رگرسیونی در پیش‌بینی خشکسالی نمونة موردی: ایستگاه سینوپتیک سنندج. مخاطرات محیط طبیعی، 4(6)، 1-19. doi: 10.22111/jneh.2016.2520
میرهاشمی، سیدحسن، حقیقت جو، پرویز، میرزایی، فرهاد، و پناهی، مهدی (1396). استفاده از الگوریتم CART در پیش‌بینی نوسانات سطح آب زیرزمینی در داخل و خارج از شبکه آبیاری. پژوهش‌های آب و خاک ایران، 49(2)، 395-385. doi: 10.22059/ijswr.2017.232795.667677
نوروزی قوشبلاغ، حسین، و ندیری، عطاالله (1397). پیش‌بینی سطح آب زیرزمینی دشت بوکان با استفاده از مدل‌های منطق فازی، جنگل تصادفی و شبکة عصبی. مرتع و آبخیزداری، 71(3)، 845-829. doi: 10.22059/jrwm.2018.68924
واعظی، علی رضا، و صالحی، یاسین (1399). کارآیی مدل‌های نفوذ آب به خاک در کاربری‌های مختلف زمین در حوزة آبخیز تهم‌چای. پژوهش‌های آب و خاک ایران، 51(5)، 1281-1291. doi: 10.22059/ijswr.2020.293712.668424
 
References
Ahmadi, H. (2015). Applied geomorphology. The first volume: Water erosion. 8th Edition, Tehran University Press, 688 pages. [In Persian].
Alizadeh, A. (2019). Applied hydrology. Imam Reza International University, 43rd, 941 pages. [In Persian].
Avand, M., Moradi, H., & Ramzanzadeh Labsoi., M. (2019). Preparation of flood sensitivity map using Bayesian random forest and generalized linear machine learning models. Environment and Water Engineering, 6(1), 85-73. https://sid.ir/paper/362700/fa [In Persian].
Bahremand, A., De Smedt, F., Corluy, J., Liu, Y.B., Poorova, J., Velcicka, L., & Kunikova, E. (2007). WetSpa model application for assessing reforestation impacts on floods in Margecany-Hornad Watershed, Slovakia. Journal of Water Resources Management, 21(8):1373-1391. doi:10.1007/s11269-006-9089-0
Bakhtiari Yeganeh, A., & Ziabri, S.M.H. (2017). Forecasting the swash movements of hypergravity waves on natural beaches using M5 and MARS tree models. Amirkabir Journal of Civil Engineering, 50(3), 445-452. doi:10.22060/ceej.2017.8712.4640 [In Persian].
Berry, M.J.A., & Linoff, G.S. (2004). Data mining techniques: for marketing, sales, and customer relationship management. 2nd Edition: Wiley. 672 pages.
Chattamvelli, R. (2011). Data Mining Algorithms. 1st Edhtion. Oxford: Alpha Science, 274-290.
Fischer, C., Tischer, J., Roscher, C., Eisenhauer, N., Ravenek, J., Gleiner, G., Attinger, S., Jensen, B., Kroon, H., Momer, L., Scheu, S., & Hildebrandt, A. (2015). Plant species diversity affects infiltration capacity in an experimental grassland through changes in soil properties. Plant and Soil, 397(1), 1-16. doi:10.1007/s11104-014-2373-5
Fox, D.M., Bryan, R.B., & Price, A.G. (1997). The influence of slope angle on final infiltration rate for interrill conditions. Geoderma, 80(1–2), 181–194. doi:10.1016/S00167061(97)0007-X
Ghaiumi Mohammadi, A., Ghorbani Dashtaki, S., Raisi, F. & Tahmasabi, P. (2013). Effect of land abandonment on variation of soil water infiltration parameters. Journal of Water and Soil Resources Conservation, 2(4), 41-51. doi: 20.1001.1.22517480.1392.2.4.4.9 [In Persian].
Ghorbani Dashtaki, Sh., Homai, M. & Mahdian, M. (2009). Effect of land abandonment on variation of soil water infiltration parameters. Iranian Journal of Irrigation & Drainage, 4(2), 206-221. [In Persian].
Hasanvand, SH., Spahvand, A., Tarnian, F., & Sihag, P. (2021). An assessment of infilteration models in the surface soil of geological formations in Alshtar Watershed, the Province of Lorestan. Watershed Managemant Research, 34(4), 150-164. doi:10.22092/wmrj.2021.354035.1398 [In Persian].
Horton Robert, E. (1993). The role of infiltration in the hydrologic cycle. Transactions American Geophysical Union (AGU), Advancing earth and space sciences, 14(1), 446-460. doi:10.1029/TR014i001p00446
Kavian, A., Ahmadi, R., Habibnejad, M., & Jafarian, Z. (2017). Evaluation of spatial changes in soil infiltration using experimental and geostatistical methods in coastal plain of Behshahr-Galugah. Iranian Journal of Soil and Water Research, 48(1), 177-186. doi:10.22059/ijswr.2017.61351 [In Persian].
Kocev, D., Saso, D., White, M.D., Newell, G.R., & Griffioen, P. (2009). Using single-and multitarget regression trees and ensembles to model a compound index of vegetation condition. Ecological Modeling, 220(8), 1159 –1168. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2009.01.037
Kornejady, A., & Pourghasemi, H.R. (2019). Landslide susceptibility assessment using data mining models, A case study: Chehel-Chai basin. Watershed Engineering and Management, 11(1), 28-42. doi: 10.22092/ijwmse.2019.118436 [In Persian].
Lee, S., Hwang, J., & Park, I. (2013). Application of data-driven evidential belief functions to landslide susceptibility mapping in Jinbu, Korea. Catena, 100(3), 15-30. doi:10.1016/j.catena.2012.07.014
Machiwal, D., Jha, M.K., & Mal, B.C. (2006). Modelling Infiltration and quantifying Spatial Soil Variability in a Wasteland of Kharagpur, India. Biosystems Engineering, 95(4), 569-582. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2006.08.007
Mahesh, P., & Mather, P. M. (2003). An assessment of the effectiveness of decision tree methods for land cover classification. Remote Sensing of Environment, 86(4), 554–565. doi:10.1016/S0034-4257(03)00132-9
Maria, A. (1997). Introduction to modeling and simulation. Proceedings of the 29th Conference on Winter simulation, December 07 – 10, Atlanta, GA, USA, 7-13.
Mehta, V., Hasanvand, Sh., Sepahvand, A., Sihag, P., Beiranvand, N., & Singh, B., (2024). A benchmark comparison of AI-based modeling of soil infiltration rates. Journal of Hydroinformatics, 26(12): 3060-3079. doi: 10.2166/hydro.2024.086
Mirhashemi, S.H., Haghighat jou, P., Mirzaei, F., & Panahi, M. (2018). Using CART algorithm in predicting groundwater table fluctuations inside and outside of an irrigation system (case study: irrigating area of Qazvin). Water and Soil Research, 49(2), 395-385. doi:10.22059/ijswr.2017.232795.667677 [In Persian].
Mozaffari, G., Shafie, S., & Tagizadeh, Z. (2015). Evaluate the performance regression decision tree model in predicting drought (case study: synoptic station in Sanandaj). Journal of Natural Environmental Hazards, 4(6(Serial Number 6)), 1-19. doi:10.22111/jneh.2016.2520 [In Persian].
Mukheibir, P. (2008). Water resources management strategies for adaptation to climate-induced impacts in South Africa. Water Resource Management, 22(9), 1259–1276. doi:10.1007/s11269-007-9224-6
Norouzi, H., & Nadiri, A. (2018). Groundwater level prediction of Boukan Plain using fuzzy logic, random forest and neural network models. Journal of Range and Watershed Managment, 71(3), 829-845. doi: 10.22059/jrwm.2018.68924 [In Persian].
Osuji, G.E., Okon, M.A., Chukwuma, M.C., & Nwarie, I.I. (2010). Infiltration characteristics of soils under selected land use practices in Owerri, Southeastern Nigeria. World Journal of Agricultural Sciences, 6(3), 322-326.
Pal, M., & Deswal, S. (2010). Modelling plie capacity using Gaussian process regression. Computers and Geotechnics, 37(7-8), 942-947. doi:10.1016/j.compgeo.2010.07.012
Refahi, H. (2015). Water erosion and control. 7th Edition, Tehran University Press. 681 pages. [In Persian].
Ribolzi, O., Patin, J., Bresson, L.M., Latsachack, K.O., Mouche, E., Sengtaheuanghoung, O., Silvera, N., Thiebaux, J.P., & Valentin, C. (2011). Impact of slope gradient on soil surface features and infiltration on steep slopes in northern Laos. Geomorphology, 127(1–2), 53-63. doi:10.1016/j.geomorph.2010.12.004
Rusjan, S., & Micos, M. (2008). Assessment of hydrolpgical and seasonal controls over thenitrate flushing from a forested watershed using a data mining technique. Hydrology and Earth System Sciences, 12(2), 645-656. doi: 10.5194/hessd-4-4211-2007
Sadeghi, H.R. (2010). Study and measurement of soil erosion. Tarbiat Modares University Publication. 1st Edition. 171 pages. [In Persian].
Saeediyan, H., & Moradi, H. R. (2020). Determining of the most important factors in infiltration rates of the soils formed on Gachsaran and Aghajari formations in various land uses. Watershed Management Research, 33(2(Serial Number 127)), 97-109. doi: 10.22092/wmej.2019.126695.1231 [In Persian].
Sattari, M.T., & Nahrin, F. (2012). Monthly rainfall prediction using Artificial Neural Networks and M5 model tree (Case study: Stations of Ahar and Jolfa). Irrigation and Water Engineering, 4(2(Serial Number 14)), 83-98. [In Persian].
Sepahvand, A., Sihag, B., Ghobadi, M., & Sihag, P. (2021). Estimation of infiltration rate using datadriven models. Arabian Journal of Geosciences, 14(1), 1-11. doi: 10.1007/s12517-020-06245-2
Sepahvand, A., Sihag, P., Singh, B., & Zand, M. (2018). Comparative evaluation of infiltration Models. KSCE Journal of Civil Engineering, 22(10), 4173-4184. doi:10.1007/s12205-018-1347-1
Sepavand, A., Taie Semiromi, M., Mirnia, S.K., & Moradi, H.R. (2011). Assessing the Sensitivity of Infiltration Models to Variability of Soil Moisture. Journal of Water and Soil, 25(2), 1-11. doi: 10.22067/jsw.v0i0.9387 [In Persian].
Sihag, P., Singh, B., Sepahvand, A., & Mehdipour, V. (2020). Modeling the infiltration process with soft computing techniques. Indian Society for Hydraulics (ISH) Journal of Hydraulic Engineering, 26(2), 138-152. doi:10.1080/09715010.2018.1464408
Sihag, P., Singh, V.P., Angelaki, A., Kumar, V., Sepahvand, A., & Golia, E. (2019). Modelling of infiltration using artificial intelligence techniques in semi-arid Iran. Hydrological Sciences Journal, 64(13):1647-1658. doi:10.1080/02626667.2019.1659965
Soleimani, L., Mir Derikvand, B., & Sepahvand, A. (2022). Modelling of infiltration rate in different soil textures using soft computing techniques in Kashkan Watershed, Lorestan Province. Watershed Management Research, 35(4), 104-116. doi: 10.22092/wmrj.2022.358213.1461 [In Persian].
Talebi, A., & Akbari, Z. (2013). Investigation of ability of decision trees model to estimate river suspended sediment (case study: Ilam Dam Basin). Journal of Water and Soil Science, 17(63), 109-121. doi: 20.1001.1.24763594.1392.17.63.10.8 [In Persian].
Trigila, A., Frattini, P., Casagli, N., Catani, F., Crosta, G., Esposito, C., & Spizzichino, D. (2013). Landslide susceptibility mapping at national scale: the Italian case study. Landslide Science and Practice, Springer Berlin Heidelberg, 12, 287-295. doi:10.1007/978-3-642-31325-7_38
Vaezi, A., & Salehi, Y. (2020). The efficiency of water infiltration models in different land uses of the Tahamchai Catchment. Iranian Journal of Soil and Water Research, 51(5), 1281-1291. doi: 10.22059/ijswr.2020.293712.668424 [In Persian].
Ward, A.D., & Trimble, S.W. (2004). Environmental Hydrology. 2nd Edition, CRC Press LLC, 475 pages.
Witten, I.H., Frank, E., & Hall, M. (2005). Data Mining: Practical machine learning tools and techniques. 2nd Edition, The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems, 664 pages.
Yang, D., Zhang, X., Pan, R., Wang, Y., & Chen, Z. (2018). A novel Gaussian process regression model for state-of-health estimation of lithium-ion battery using charging curve. Journal of Power Sources, 384, 387-395. doi: 10.1016/j.jpowsour.2018.03.015
Yimer, F., Messing, I., Ledin, S., & Abdelkadir, A. (2008). Effects of different land use types on infiltration capacity in a catchment in highlands of Ethiopia. Soil Use and Management, 24(4), 344-349. doi:10.1111/j.1475-2743.2008.00182.x
Zahiri, J., & Kashefipour, S.M. (2018). Predicting maximum scour depth around bridge abutment using M5 model. Journal of Irrigation Sciences and Engineering. 41 (1), 1-16. doi: 10.22055/JISE.2018.13543 [In Persian].