بهبود پیش بینی دبی جریان با استفاده از داده گواری در مدل مفهومی Hymod

Authors

خِریت شوپس دانشیار گروه منابع آب، دانشگاه صنعتی دلفت، هلند

عبدالرضا بهره مند گروه مهندسی منابع طبیعی،- آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، ایران

علی نجفی نژاد گروه مهندسی منابع طبیعی-آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، ایران

مریم تاجیکی دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان

هری-آن هندریکس-فرانسن انستیتو علوم زمین و زیست شناسی، مرکز تحقیقات یولیش، آلمان

Abstract:

پیش بینی دبی جریان توسط مدل های هیدرولوژی، همواره با عدم قطعیت همراه است. به همین دلیل از روش های مختلف از جمله افزایش کیفیت اطلاعات ورودی به مدل، بهبود ساختار مدل، و داده گواری اطلاعات مشاهداتی در دسترس برای کاهش عدم قطعیت مدل ها استفاده شده است. در صورت بدون اشکال فرض کردن ساختار مدل هیدرولوژی،نمی توان از عدم قطعیت ورودی، پارامتر، و شرایط اولیه مدل چشم پوشی کرد. یکی از روش های کاهش عدم قطعیت، داده گواری است که با درنظر گرفتن عدم قطعیت ورودی ها و مشاهدات، و به روزرسانی متغیر حالت، عدم قطعیت را کاهش می دهد. در این پژوهش بهبود پیش بینی دبی جریان برای یک روز آتی با مدل هیدرولوژی Hymod توسط فیلتر کالمن دسته ای (EnKF) که یکی از روش های داده گواری است در آبخیز رودک بررسی شده است. نتایج با استفاده از معیارهای نکویی برازش ناش ساتکلیف (NSE) ، کلینگ گوپتا (KG)، ناش ساتکلیف لگاریتمی (LNSE) و DCpeak بررسی شد. نتایج نشان دهنده افزایش معیارهای نکویی برازش NSE، KG ، DCpeak و LNSE مدل هیدرولوژی Hymod توسط الگوریتم EnKF نسبت به الگوریتم بهینه سازی تکامل مجتمع های مخلوط شده به ترتیب به مقدار 13% ، 5% ، 17% و 94% بوده است. به این ترتیب امکان پیش بینی دبی جریان یک روز آتی با دقت قابل قبولی فراهم شد.

Upgrade to premium to download articles

Already have an account?login

similar resources

پیش بینی دبی جریان رودخانه با استفاده از داده کاوی و سری زمانی

شبیهسازی جریان رودخانه به‌منظور آگاهی از دبی رودخانه در دوره‌های زمانی آینده از مسائل مهم و کاربردی است. با توجه به اهمیت اطلاع از دبی جریان در سالهای آینده، در این مطالعه دبی جریان در سه ایستگاه حاجی‌قوشان، قره‌شور و تمر در حوضۀ آبخیز گرگانرود برای سالهای آبی 90-1381 شبیهسازی شد. به‌منظور شبیهسازی از روش آماری سری زمانی در قالب الگوی اتورگرسیون (AR) و داده‌کاوی در قالب ماشین بردار پشتیبان...

full text

پیش بینی دبی جریان رودخانه با استفاده از داده کاوی و سری زمانی

شبیهسازی جریان رودخانه به منظور آگاهی از دبی رودخانه در دوره های زمانی آینده از مسائل مهم و کاربردی است. با توجه به اهمیت اطلاع از دبی جریان در سالهای آینده، در این مطالعه دبی جریان در سه ایستگاه حاجی قوشان، قره شور و تمر در حوضۀ آبخیز گرگانرود برای سالهای آبی 90-1381 شبیهسازی شد. به منظور شبیهسازی از روش آماری سری زمانی در قالب الگوی اتورگرسیون (ar) و داده کاوی در قالب ماشین بردار پشتیبان...

full text

پیش بینی سیلاب از طریق داده های سری زمانی دبی رودخانه سومبار با استفاده از مدل باکس _جنکینز

امروزه یکی از مهمترین مسائل جهت مدیریت سیلاب، پیش بینی جریان رودخانه ها می باشد. جلوگیری از صدمات اقتصادی و جانی ناشی از سیلاب یکی از مهمترین دستاوردهای پیش بینی صحیح جریان می باشد. فاکتورها و عوامل مختلفی بر روی دبی رودخانه تاثیر گذار است که تحلیل این پدیده را مشکل می سازند. مدلهای فیزیکی-مفهومی، رگرسیونی و سری های زمانی از معمولترین روشهای تحلیل جریان رودخانه می باشند در این تحقیق با استفاده ...

full text

پیش بینی دبی جریان در مقاطع مرکب، مقایسه روش‌های داده محور و تجربی

پیشبینی دبی رودخانهها در شرایط پدیدار شدن وضعیت کانال مرکب یکی از پارامترهای مهم در مهندسی سیلاب و رودخانهها میباشد. در این تحقیق با استفاده از رویکردهای داده محور از جمله شبکه عصبی مصنوعی(ANN) و ماشینهای بردار پشتیبان(کلاس بندی(SVM) و رگرسیونی(SVR)) وهمچنین روش تجربی کانال تقسیم شده بروش تقسیم بندی عمودی(DCM) دبی کانال مرکب پیشبینی شده است. برای این هدف تعداد 150 داده آزمایشگاهی از 6 منب...

full text

پیش بینی جریان ماهیانه رودخانه با استفاده از مدلهای داده مبنا

در سال‌های اخیر، تکنیک‌های مدل‌سازی داده‌ مبنا کاربردهای فراوانی در مطالعات هیدرولوژی و مهندسی منابع آب یافته‌اند. توسعه مدل‌های برآورد یا پیش‌بینی رواناب رودخانه، یکی از زمینه‌های مطالعاتی است که این تکنیک‌ها در آن کاربرد زیادی دارند. در مطالعه حاضر، چهار تکنیک مدل‌سازی داده ‌مبنا، شامل رگرسیون خطی چندگانه، K نزدیک‌ترین همسایه، شبکه‌های عصبی مصنوعی و سیستم‌های استنتاج عصبی - فازی تطبیقی به‌منظ...

full text

پیش بینی دبی روزانه رودخانه با استفاده از مدل نروفازی (مطالعه موردی: حوزه آبخیز طالقان)

full text

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}

Journal title

تحقیقات منابع آب ایران

volume 15 issue 4

pages 0- 0

publication date 2019-12-22

unfollow

{@ msg @}

By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.

Keywords

مدل مفهومی Hymod داده گواری فیلتر کالمن دسته ای آبخیز رودک

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com