مدلسازی پارامترهای کیفی آب زیرزمینی با استفاده از مدلهای شبکه عصبی مصنوعی و زمین آمار (مطالعه موردی: دشت زیدون)

امروزه یکی از موانع توسعه و گسترش جوامع، کیفیت نامناسب آب می باشد. بررسی کیفیت و روند تغییرات کیفی آب زیرزمینی در مدیریت پایدار منابع آب هر منطقه، اهمیت زیادی دارد. اندازه گیری این پارامترها در یک سطح وسیع، هزینه بر و زمان بر بوده و برای مدل سازی آن ها، روش های تخمین گر مورد نیاز است. هدف از پژوهش حاضر مدل سازی پارامترهای کیفی آب زیرزمینی  دشت زیدون با استفاده از مدل های ANN+PSO و زمین آمار می باشد.

بدین منظور از اطلاعات 42 حلقه چاه مشاهده ای موجود در دشت زیدون به صورت ماهانه طی 7 سال، استفاده شده است. ورودی های مدل شبکه عصبی شامل پارامترهای کیفی SO42- ، pH ، HCO32-،  Na+، Mg2+، Ca2+، TDS، SAR و EC در نظر گرفته شد.

نتایج حاصل از شبیه سازی پارامترهای کیفی آب زیرزمینی با استفاده از مدل ANN+PSO نشان داد، در مدل شبیه ساز SAR بیشترین دقت شبیه سازی مربوط به مدل با تابع لگاریتم سیگمویید، در مدل شبیه ساز EC هم بیشترین دقت شبیه سازی مربوط به مدل با تابع محرک تانژانت سیگمویید می باشد. همچنین در مدل شبیه ساز TDS هم بیشترین دقت شبیه سازی مربوط به مدل با تابع محرک تانژانت سیگمویید به دست آمد. به طوری که مقدار RMSE و MAE کمترین مقدار و شاخص R2 بیشترین مقدار را دارد. همچنین نتایج حاصل از شبیه سازی پارامترهای کیفی آب زیرزمینی با استفاده از مدل زمین آمار نشان داد، بالاترین دقت مدل کریجینگ در شبیه سازی به ترتیب مربوط به پارامترهای EC، SAR و TDS است.

در نهایت، مقایسه نتایح حاصل از مقایسه نتایج مدل ANN+PSO و مدل کریجینگ نشان داد که مدل ANN+PSO دقت بیشتری در شبیه سازی پارامترهای کیفی آب زیرزمینی دشت زیدون نسبت به مدل کریجینگ دارد. همچنین نتایج این پژوهش نشان داد، تلفیق مدل های هوشمند با الگوریتم های بهینه سازی با معماری صحیح و ورودی های کامل مدل، به عنوان ابزاری مفید برای شبیه سازی پارامترهای کیفی آب زیرزمینی کاربرد دارند.