بررسی کارایی مدل هیبریدی هالت-وینترز موجکی (WHW)در شبیه سازی تراز سطح ایستابی آبخوان ساحلی ارومیه
نویسنده:
نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل (دارای رتبه معتبر)
چکیده:
پیش بینی تراز سطح آب زیرزمینی به منظور درک صحیح در مورد روند تغییرات آبخوان و مدیریت و برنامه ریزی این منابع آبی ارزشمند، بسیار مهم است. این مقاله از مدل هیبریدی هالت وینترز موجکی(WHW) برای اولین بار در شبیه سازی تراز سطح ایستابی بهره گرفته است. بدین منظور از سری زمانی 16 ساله نوسانات ماهانه تراز سطح آب زیرزمینی در دو چاه مشاهده ای آبخوان ساحلی ارومیه استفاده شد. در WHW سری زمانی مادر به چندین زیر سری با مقیاس های زمانی مختلف تبدیل شد، سپس زیر سری های زمانی به صورت تک تک به عنوان ورودی مدل HW قرار گرفته و با تجمیع خروجی ها تراز محاسباتی سطح ایستابی به دست آمد. پس از آن عملکرد مدل WHW با مدل های خطی ARIMA، HW وSARIMA و نیز مدل های هوشمند غیرخطی شبکه عصبی(ANN) و رگرسیون بردار پشتیبان(SVR) مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان داد که در مدل WHW در مقایسه با مدل های خطی، معیار خطای NSE و RMSE در مرحله آزمون به ترتیب تا 30 و 60 درصد ارتقا یافته و در مقایسه با مدل های غیرخطی ANN و SVR عملکرد برابر و مشابه داشته است. همچنین نتایج نشان داد که هرچه تراز سطح آب زیرزمینی از تناوب های چندگانه و غیرفصلی بیشتری برخوردار باشد، دقت مدل WHWدر قیاس با مدل های خطی بیشتر می شود.
کلیدواژگان:
زبان:
فارسی
انتشار در:
صفحات:
37 تا 48
لینک کوتاه:
magiran.com/p1991885
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!