کاربست و مقایسه روش‌های درون‌یابی داده‌های گمشده‌ تراز آب زیرزمینی با تأکید بر عملکرد DeepMVI (منطقه مورد مطالعه: دشت عجب‌شیر)

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشدمنابع آب ، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

2 استادیار/گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

3 دانشیار، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

چکیده

آب زیرزمینی یکی از منابع حیاتی در مناطق خشک و نیمه‌خشک محسوب می‌شود و تکمیل داده‌های مفقود آن نقش مهمی در مدیریت منابع آبی دارد. هدف پژوهش حاضر، ارزیابی عملکرد پنج روش درونیابی شامل کریجینگ، فاصله معکوس وزنی (IDW)، جنگل تصادفی مکانی (RFSI)، چندجمله‌ای تکه‌ای هرمیت مکعبی (PCHIP) و مدل یادگیری عمیق DeepMVI برای بازسازی داده‌های تراز آب زیرزمینی در آبخوان دشت عجب‌شیر طی دوره آماری 1385 تا 1401 است. داده‌های ماهانه از 29 ایستگاه گردآوری و به نسبت 70 به 30 برای آموزش و ارزیابی مدل‌ها تقسیم شدند.
نتایج مدل‌سازی نشان داد که مدل‌های سنتی مانند کریجینگ و IDW با مقادیر ضریب همبستگی (R) به ترتیب برابر با 37/0 و 56/0 و خطای RMSE  بالا (به ترتیب 91/417 و 51/365) دقت پایینی در بازسازی داده‌ها داشتند. مدل RFSI با R برابر 63/0 و RMSE برابر 06/11 عملکرد بهتری نسبت به روش‌های کلاسیک داشت، اما همچنان از دقت لازم برخوردار نبود. مدل PCHIP با R برابر 89/0 و RMSE برابر 52/7 عملکرد قابل‌قبولی ارائه داد. با این حال، مدل DeepMVI با ضریب همبستگی بالا (92/0R =)، کم‌ترین مقدار RMSE (44/6) و بیشترین ضریب نش-ساتکلیف (8/0NSE=) بهترین عملکرد را در بین تمامی روش‌ها نشان داد. این نتایج نشان می‌دهد که استفاده از روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق می‌تواند دقت بازسازی داده‌های تراز آب زیرزمینی را به طور چشمگیری افزایش داده و ابزار مناسبی برای مدیریت بهینه منابع آب در مناطق دارای داده‌های ناقص فراهم آورد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


منابع
آذره، ع. رفیعی ساردویی، ا. نظری سامانی، ع ا. مسعودی، ر. و خسروی، ح. (1393). بررسی تغییرات مکانی و زمانی سطح آبهای زیرزمینی در دشت گرمسار. نشریه مدیرت بیابان، 3: 20-11. doi: 10.22034/jdmal.2014.17058
باباعلی، ح. و دهقانی،ر. (1396). مقایسه مدلهای شبکه عصبی موجک و شبکه عصبی مصنوعی در پیش‌بینی سطح آب زیرزمینی. هیدروژئولوژی،  2 (2): 108-96.  doi:10.22034/hydro.2018.5572
جانی، ر. (1397). اولویت سنجی روش های درون یابی فضایی در پهنه بندی مقاومت خاک (مطالعه موردی: شهرک پرواز). فضای جغرافیایی18(61), 125-140.‎
رضایی‌بنفشه، م.، جلالی عنصرودی، ط. حسنپور اقدم بگلو، م. ع .(1397). تحلیل و مدلسازی تغییرات سطح آب زیرزمینی حوضه آبریز تسوج با استفاده از فرآیند اتو رگرسیو میانگین متحرک. فصلنامه فضای جغرافیایی، 7 (57): 287-273.
دهقانی، ا. عسگری، م. و مساعدی، ا.  (1388). مقایسه سه روش عصبی مصنوعی، سیستم استنتاج فازی-عصبی تطبیقی و زمین آمار در میانیابی سطح آبهای زیرزمینی (مطالعه موردی: دشت قزوین.) مجله علوم کشاورزی و منابع طبیعی، 16(1): 528-517.
عبدی، ع. اسدی، ا. قربانی، م.ع. (1403). مقایسه روشهای درون‌یابی به منظور بهبود پیش‌بینی سطح ایستابی آب زیرزمینی با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق. مدیریت آب و آبیاری. doi: 10.22059/JWIM.2024.372424.1145
فرامرزپور، م.، صارمی، ا.، خسروجردی، ا. و بابازاده، ح. (1402). ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی شاخص‌های خشکسالی (مطالعه موردی: منطقه عجب شیر). مجله اکوهیدرولوژی، 10(3)، 405-419.
 doi: 10.22059/ije.2023.364229.1754
میثاقی، ف. و محمدی، ک. (1387). بررسی سطح آب زیرزمینی با استفاده از روشهای متداول درونیابی و مقایسه آن با تکنیک های زمین آمار. سومین گردهمایی علوم زمین، سازمان زمین شناسی ایران، ص5.
نکوآمال کرمانی، م. و میرعباسی نجف آبادی، ر. (1395). ارزیابی روش‌های درون‌یابی در تخمین سطح آب زیرزمینی (مطالعه موردی: دشت سرخون). هیدروژئولوژی، 2(2): 84-95. doi:10.22034/hydro.2018.5662
 
 
References
Abdi, E. Asadi, E. Ghorbani, M.A. (2024). Comparison of interpolation methods to improve groundwater table prediction using deep learning methods. Water and Irrigation Management. doi.org/ 10.22059/JWIM.2024.372424.1145 (In Persian)
Altınok, H., Bursalı, A., Açıksöz, S., & Erkuş, E. C. (2023, August). Dissimilarity Metric Score Estimation for Time Series with Missing Values. In Proceedings of the International Conference on Advanced Technologies 11: 207-210.
Azareh, A. Rafiei Sardoii, E. Nazari Samani, A. Masoudi, R. and Khosravi, H. (2014). Study on Spatial and Temporal Variations of Groundwater Level in Garmsar Plain. Journal of Desert Management 3: 11- 20. doi:10.22034/jdmal.2014.17058 (In Persian)
Babaali, H. and Dehghani, R. (2017). Comparison of wavelet neural network and artificial neural network models in groundwater level prediction. Hydrogeology, 2 (2): 108-96. doi:10.22034/hydro.2018.5572 (In Persian)
Bajjali, W. (2023). Spatial Interpolation. In ArcGIS Pro and ArcGIS Online: Applications in Water and Environmental Sciences. Cham: Springer International Publishing: 223-242. doi:10.1007/978-3-031-42227-0_11
Balasbas III, S., & Sundmacher, K. (2024). Kinetics of Synthetic Multi-Enzyme Reaction Networks: Dynamic Flux Estimation by use of Piecewise Cubic Hermite Interpolating Polynomials (PCHIP). In International Symposium on Chemical Reaction Engineering 2024: ISCRE 28.
Bansal, P., Deshpande, P., and Sarawagi, S. (2021). Missing Value Imputation on Multidimensional Time Series. PVLDB 14(1): 2150-8097. doi: 10.48550/arXiv.2103.01600
Barker, P. M., & McDougall, T. J. (2020). Two interpolation methods using multiply-rotated piecewise cubic hermite interpolating polynomials. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology37(4): 605-619. doi: 10.1175/JTECH-D-19-0211.1
Breiman, L. (2001). Random forests. Machine learning45, 5-32. doi: 10.1023/A:1010933404324
Chen, C., Hu, B., & Li, Y. (2021). Easy-to-use spatial Random Forest-based downscaling-calibration method for producing high resolution and accurate precipitation data. Hydrology and Earth System Sciences Discussions2021, 1-50. doi: 10.5194/hess-25-5667-2021, 2021.
Chidepudi, S. R., et al. (2025). Deep learning model for groundwater level simulation using multi-station features. Hydrology and Earth System Sciences, 29, 841-860. doi: 10.5194/hess-29-841-2025Dawid, W., & Pokonieczny, K. (2020). Analysis of the possibilities of using different resolution digital elevation models in the study of microrelief on the example of terrain passability. Remote Sensing12(24), 4146. doi: 10.3390/rs12244146
Dehghani, A. Asgari, M. and Mosaedi, A. (2009). Comparison of three artificial neural methods, adaptive fuzzy-neural inference system and
 
geostatistics in groundwater level interpolation (Case study: Qazvin plain.) Journal of Agricultural Sciences and Natural Resources, 16(1): 517-528. (In Persian)
Dey, S., Dey, A. K., & Mall, R. K. (2021). Modeling long-term groundwater levels by exploring deep bidirectional long short-term memory using hydro-climatic data. Water Resources Management35, 3395-3410.  doi: 10.1007/s11269-021-02899-z
Dhaher, M. F. (2025). Co-kriging for groundwater balance estimation with limited data. Advances in Natural and Applied Sciences, 19(1), 54-65. https://internationalpubls.com/index.php/anvi/article/view/4536
Faramarzpour, M., Saremi, A., Khosrojerdi, A. and Babazadeh, H. (2023). Evaluation of machine learning models in predicting drought indicators (Case Study: Ajabshir area). Journal of Ecohydrology, 10(3), 405-419. doi: 10.22059/ije.2023.364229.1754 (In Persian)
Fortuin, V., Baranchuk, D., Rätsch, G., & Mandt, S. (2020, June). Gp-vae: Deep probabilistic time series imputation. In International conference on artificial intelligence and statistics (pp. 1651-1661). PMLR.
Fritsch, F. N., & Carlson, R. E. (1980). Monotone Piecewise Cubic Interpolation. SIAM Journal on Numerical Analysis, 17(2), 238–246. doi: 10.1137/0717021
García-Santos, G., Scheiber, M., & Pilz, J. (2020). Spatial interpolation methods to predict airborne pesticide drift deposits on soils using knapsack sprayers. Chemosphere258: 127231. doi: 10.1016/j.chemosphere.2020.127231
Gleeson, T., Wada, Y., Bierkens, M. F., & Van Beek, L. P. (2012). Water balance of global aquifers revealed by groundwater footprint. Nature488(7410): 197-200. doi: 10.1038/nature11295
He, X., Chaney, N. W., Schleiss, M., & Sheffield, J. (2016). Spatial downscaling of precipitation using adaptable random forests. Water resources research52(10): 8217-8237. doi: 10.1002/2016WR019034
Jani, R. (2018). Prioritizing spatial interpolation methods in soil resistance zoning (case study: Parvaz town). Geographical Space, 18(61), 125-140. (In Persian)
Jian-Feng Cai, Emmanuel J Candès, and Zuowei Shen. (2010). A singular value thresholding algorithm for matrix completion. SIAM Journal on optimization 20 (4): 1956–1982. doi: 10.1137/080738970
Jiang, J., et al. (2025). LSTM-based deep learning model for daily groundwater table dynamics in seasonally frozen soils. EGUsphere. doi: 10.5194/egusphere-2025-1663
Khazaz, L., Oulidi, H. J., El Moutaki, S., & Ghafiri, A. (2015). Comparing and Evaluating Probabilistic and Deterministic Spatial Interpolation Methods for Groundwater Level of Haouz in Morocco. Journal of Geographic Information System, 7(06): 76051. dx.doi: 10.4236/jgis.2015.76051
Li, L., McCann, J., Pollard, N. S., & Faloutsos, C. (2009). Dynammo: Mining and summarization of coevolving sequences with missing values. In Proceedings of the 15th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining :507-516. doi: 10.1145/1557019.1557078
Li, J., & Heap, A. D. (2014). Spatial interpolation methods applied in the environmental sciences: A review. Environmental Modelling & Software, 53, 173–189. doi: 10.1016/j.envsoft.2013.12.008
Mazumder, R., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2010). Spectral regularization algorithms for learning large incomplete matrices. The Journal of Machine Learning Research11: 2287-2322.
McCuen, R. H., Knight, Z., & Cutter, A. G. (2006). Evaluation of the Nash–Sutcliffe efficiency index. Journal of hydrologic engineering, 11(6): 597-602. doi: 10.1061/(ASCE)1084-0699(2006)11:6(597)
Mehdian, M. (2006). The application of geostatistics in soil science, the training workshop on the application of geostatistics in soil science, the first conference on soil, sustainable development and environment, November 17- 18, University of Tehran, Tehran, Iran. (in Persian)
Mei, J., De Castro, Y., Goude, Y., & Hébrail, G. (2017). Nonnegative matrix factorization for time series recovery from a few temporal aggregates. In International conference on machine learning: 2382-2390 PMLR.
Misaghi, F. and Mohammadi, K. (2008). Investigation of groundwater level using conventional interpolation methods and its comparison with geostatistical techniques. Third Earth Sciences Conference, Geological Survey of Iran, p. 5. (In Persian)
Mohammadi, J. (2006). Pedometry, the second volume of spatial statistics, Palak Publishing House: 453. (in Persian).
Nadiri, A. and Asghari Moghadam, sh. Vediati, M. (2013). Evaluation of various interpolation methods to estimate nitrate pollution in underground water sources (case study: Bilourdi plain, East Azerbaijan province). Hydrogeomorphology, 1(1): 75-92. (in Persian).
Nag, P., et al. (2023). DeepKriging: A deep learning framework for spatial-temporal data imputation and prediction. arXiv preprint.
Nekoamal Kermani, M. and Mirabbasi Najafabadi, R. (2016). Evaluation of interpolation methods in groundwater level estimation (case study: Serkhon plain). Hydrogeology, 2(2): 84-95. (In Persian).
Nikbakht, S. Delbari, M. (2014). Estimation of groundwater levels using geostatistical methods. Journal of Water and Sustainable Development. 1(1): 49-56. doi: 10.22067/jwsd. v1i1.34599
Rezaei-Banafsheh, M., Jalali-Ansroudi, T. Hassanpour, Aghdam-Begloo, M. A. (2018). Analysis and modeling of groundwater level changes in Tasuj watershed using moving average autoregressive process. Quarterly Journal of Geographic Space, 7 (57): 273-287. (In Persian)
Sekulić, A., Kilibarda, M., Heuvelink, G. B. M., Nikolić, M., & Bajat, B. (2020). Random Forest Spatial Interpolation. Remote Sensing12(10), 1687. doi: 10.3390/rs12101687
Sun, Y., Kang, S., Li, F., & Zhang, L. (2009). Comparison of interpolation methods for depth to groundwater and its temporal and spatial variations in the Minqin Oasis of northwest China. Environmental Modelling & Software, 24(10), 1163–1170. doi: 10.1016/j.envsoft.2009.03.009
Thomas, B. F., & Famiglietti, J. S. (2019). Identifying climate-induced groundwater depletion in GRACE observations. Scientific reports9(1): 4124. doi: 10.1038/s41598-019-40155-y
Wada, Y., Van Beek, L. P., Van Kempen, C. M., Reckman, J. W., Vasak, S., & Bierkens, M. F. (2010). Global depletion of groundwater resources. Geophysical research letters37(20). doi: 10.1029/2010GL044571
Yoon, J., Zame, W., & van der Schaar, M. (2018). Estimating Missing Data in Temporal Data Streams Using Multi-Directional Recurrent Neural Networks. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 66(5), 1477–1490. doi: 10.1109/TBME.2018.2874712.