نوع مقاله : مقاله پژوهشی
نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسیارشد، گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران
2 استادیار، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران.
چکیده
مدلسازی مناسب کیفیت آب زیرزمینی از ابزارهای مهم برنامهریزی و تصمیمگیری در مدیریت منابع آب است. پژوهش حاضر بهمنظور شبیهسازی پارامترهای کیفی آب زیرزمینی دشت بهبهان شامل SAR، EC و TDS با استفاده از مدلهای ANN و ANN+PSO و درنهایت مقایسه نتایج آنها با دادههای اندازهگیری شده، انجام شد. اطلاعات ورودی به مدلها برای پارامتر کیفی TDS شامل هدایت الکتریکی، نسبت جذبی سدیم، سولفات، کلسیم، منیزیم و سدیم و برای پارامتر کیفی SAR شامل مقدار کل نمکهای محلول، سدیم، بیکربنات و برای پارامتر کیفی EC شامل سولفات، کلسیم، منیزیم و نسبت جذبی سدیم، از سال 1389 تا 1396 جمعآوریشد. نتایج نشان داد بالاترین دقت شبیهسازی پارامترهای کیفی EC و TDS مربوط به مدل ANN+PSO با تابع محرک تانژانت سیگموئیدی و برای پارامتر SAR مربوط به مدل ANN+PSO با تابع محرک لگاریتم سیگموئیدی بود طوریکه مقدار آمارههای RMSE و MAE کمترین مقدار و بیشترین مقدار را برای مدل مذکور داشت. در مرحله آزمون، برای پارامتر EC مقدار 61/14RMSE=، 27/9MAE=، 41/0NRMSE =، 942/0 EF =و 96/0= R2و برای پارامتر TDS، مقدار 21/22RMSE=، 32/18MAE=، 398/0NRMSE =، 925/0EF = و 836/0= R2و برای پارامتر SAR مقدار 45/9RMSE=، 2/7MAE=، 301/0NRMSE =، 974/0 EF = و 982/0= R2محاسبه شد. همچنین نتایج آزمون مقایسه میانگینها بین دادههای اندازهگیری و شبیهسازیشده نشان داد، بین مقادیر شبیهسازیشده بهوسیله مدلها با دادههای اندازهگیری شده اختلاف معنیدار وجود نداشت.
کلیدواژهها
موضوعات
عنوان مقاله [English]
Modeling Qualitative Parameters of SAR, EC, and TDS in Groundwater using Optimized Artificial Neural Network Model (Case Study: Behbahan Plain)
نویسندگان [English]
- Kimia Ahaninjan 1
- Aslan Egdernezhad 2
1 M. Tech. Student, Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Ahvaz Branch, Islamic Azad University, Ahvaz, Iran
2 Assist. Professor, Department of of Water Sciences and Engineering, Faculty of Agriculture and Natural Resources, Ahvaz Branch, Islamic Azad University, Ahvaz, Iran
چکیده [English]
Proper modeling of groundwater quality is an important tool for planning and decision making in water resources management. The present study was conducted to simulate the groundwater quality parameters of Behbahan Plain including SAR, EC, and TDS using ANN and ANN + PSO models and finally to compare their results with the measured data. Input information to the models gathered were for TDS quality parameter including electrical conductivity, absorption ratio of sodium, sulfate, calcium, magnesium and sodium, for SAR quality parameter including total dissolved salts, sodium, bicarbonate, and for EC quality parameter including sulfate, calcium, magnesium and ratio Sodium uptake from 2010 to 2017. The results indicated that the highest prediction accuracy of quality parameters of EC and TDS is related to the ANN + PSO model with the tangent sigmoid activation function and for the SAR parameter is related to the ANN + PSO model with the logarithm sigmoid activation function so that the MAE and RMSE statistics had the minimum and R2 had the maximum value for the model. In the test phase the values calculated were for EC parameter RMSE=14.61, MAE=9.27, NRMSE=0.41, EF=0.942, and R2=0.96 and for TDSparameter RMSE=22.21, MAE=18.32, NRMSE=0.398, EF=0.925, and R2=0.836 and for SARparameter RMSE=9.45, MAE=7.2, NRMSE=0.301, EF=9.27, and R2=0.974. In addition, the results of the mean comparison between measured and simulated data showed that the predicted values with models were not significantly different with the measured date.
کلیدواژهها [English]
- Artificial Neural Networks model
- Groundwater
- Quality Parameters
- Simulation