پیش‏بینی رواناب و رسوب به کمک شبکة عصبی مصنوعی و رگرسیون چندمتغیره در مارن‏های آغاجاری

پدیدة فرسایش و انتقال رسوب یکی از پیچیده‏ترین مسائل مدیریت حوزة زه‌کشی رودخانه‏هاست که در بررسی‏ طرح‏های آبی اهمیت بسیاری دارد و اندازه‏گیری آن مستلزم صرف وقت و هزینة فراوانی است. مسئلة رواناب سطحی در حوزة آبخیز رودخانه‏ها نیز موضوع پیچیده‏ای است که اطلاعات و فهم دانش بشری از قوانین فیزیکی حاکم بر آن بعضاً از دیدگاه روابط ریاضی محدود است. در این تحقیق، به منظور مدل‌سازی تولید رواناب و رسوب کاربری‏های مختلف نهشته‏های سازند آغاجاری، بخشی از حوزة آبخیز مرغا در شهرستان ایذه به مساحت 1609 هکتار انتخاب شد. در این تحقیق، از برخی متغیرهای فیزیکی و شیمیایی خاک شامل درصد ماسة خیلی ریز، شن، رس، سیلت، اسیدیته، هدایت الکتریکی، رطوبت، کربنات کلسیم و شوری خاک و رواناب و رسوب در کاربری‏های مختلف سازند آغاجاری برای مدل‌سازی استفاده شد. بدین منظور از دستگاه شبیه‏ساز باران در 7 نقطه و با 3 تکرار در سه شدت‏ مختلف 75/0، 1، و 25/1 میلی‌متر در دقیقه در سه کاربری مرتع، منطقة مسکونی، و اراضی کشاورزی میزان رواناب و رسوب اندازه‏گیری شد. همچنین، به همین تعداد، نمونة خاک از عمق ۰ ـ ۲۰ سانتی‏متری برداشت شد. در مجموع، تعداد 126 نمونه رواناب و رسوب جمع آوری شد و 189 آزمایش خاک انجام شد. به منظور تجزیه و تحلیل‏های آماری از نرم‌افزارهای11.5 SPSS، Excel، وMatlab 2008  استفاده شد. نتایج نشان داد که رگرسیون چندمتغیره در شرایطی با داده‏های ورودی زیاد و خروجی کم نتایج مطلوب‏تری در مقایسه با شبکة عصبی مصنوعی نشان می‏دهد. در شدت‌های بالای بارش به علت همگنی داده‏ها عملکرد شبکة عصبی نسبت به شدت‏های پایین بارش بهتر می‏شود. ولی، رگرسیون چندمتغیره در همة شدت‏های بارش بالا و پایین عملکرد بسیار قابل قبولی نشان داد. متوسط خطای نسبی در هر سه کاربری در میزان تولید رسوب در شدت بارش 75/0 میلی‌متر در دقیقه در رگرسیون چندمتغیره 2/7 درصد و میزان مجذور میانگین مربعات خطا 06/0 است و در شبکة عصبی در همین شدت متوسط خطای نسبی 9/146 درصد و مجذور میانگین مربعات خطا 41/0 است. متوسط خطای نسبی در هر سه کاربری در میزان تولید رسوب در شدت بارش 1 میلی‌متر در دقیقه در رگرسیون چندمتغیره 5/8 درصد و میزان مجذور میانگین مربعات خطا 19/0 است و در شبکة عصبی در همین شدت متوسط خطای نسبی 36/96 درصد و مجذور میانگین مربعات خطا 85/0 است. متوسط خطای نسبی در هر سه کاربری در میزان تولید رسوب در شدت بارش 25/1 میلی‌متر در دقیقه در رگرسیون چندمتغیره 8/1 درصد و میزان مجذور میانگین مربعات خطا 38/0 است و در شبکة عصبی در همین شدت متوسط خطای نسبی 6/37 درصد و مجذور میانگین مربعات خطا 73/0 است.