پیش بینی سطح ایستابی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: دشت بیرجند)

آبهای زیرزمینی همواره به عنوان یکی از منابع مهم و عمده تامین آب شرب و کشاورزی به ویژه در مناطق خشک و نیمه خشک مطرح بوده است. دشت بیرجند نیز با قرار گرفتن در منطقه خشک، استفاده از آبهای زیرزمینی را به عنوان مهمترین و در عین حال تنهاترین منبع تولید آب شیرین در پیش رو دارد. در همین زمینه پیش بینی نوسانات سطح آب زیرزمینی دشت می تواند کمک شایانی به برنامه ریزی و تصمیم گیری های بعدی، جهت تامین دراز مدت آب شرب، کشاورزی و صنعت نماید. در این تحقیق هدف تخمین سطح آب زیرزمینی دشت بیرجند با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی می باشد. روش شبکه عصبی مصنوعی یکی از روش های هوشمند می باشد که با استفاده از ارتباط ذاتی داده ها، روابط غیر خطی بین آنها را یاد گرفته و نتایج را برای بقیه حالتها تعمیم می دهد. به منظور آموزش مدل، از اطلاعات 16 پیزومتر که اغلب دارای بیش از 15 سال آمار بودند، استفاده گردید. ورودی های مدل، میزان برداشت آب از چاه های آب شرب، صنعت و کشاورزی، میزان آب ورودی به هر پلیگون بر حسب متر مکعب (ناشی از بارندگی منطقه) و تراز سطح آب در هر پیزومتر در گام زمانی قبل و خروجی مدل، تراز سطح آب در گام زمانی فعلی بوده است. بر خلاف تحقیقات گذشته که از اطلاعات تبخیر از سطح گیاه مرجع به عنوان شاخص برداشت آب استفاده شده است، در این تحقیق، حجم آب برداشتی در هر ماه از کنتورهای توربینی، الکترومغناطیس و آلتراسونیک، با دقت بسیار بالا محاسبه گردید. در چاه های آب کشاورزی نیزکه طیف وسیعی از چاه ها را شامل می شد، با توجه به آزمایش پمپاژ، ساعت کارکرد الکتروپمپ و دبی سنجی های سالانه حجم آب برداشت شده از آبخوان در هر پلیگون محاسبه شد. همچنین از روش شبکه عصبی مصنوعی در دوحالت (برای هر پیزومتر یک شبکه عصبی و یا یک شبکه عصبی برای کل پیزومترها) استفاده شد. نتایج این تحقیق نشان می دهد که با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی و تدقیق تخمین میزان آب برداشتی می توان سطح آب زیرزمینی را تا 12 ماه بعد و با دقت بالاتر (99/0=2R، 032/0=MSE) نسبت به روش هایی که از اطلاعات تبخیر از سطح گیاه مرجع به عنوان شاخص برداشت آب استفاده می کنند، تخمین زد. همچنین در نظر گرفتن شبکه برای تک تک پیزومترها به طور مجزا نسبت به اجرای شبکه برای کل پیزومترها از دقت بالاتری برخوردار است.