نشریه علمی هیدرولیک

نشریه علمی هیدرولیک

مقایسه رویکردهای مختلف در تخمین سری‌های زمانی جریان (مطالعه موردی: ایستگاه هیدرومتری ملاثانی-رودخانه کارون)

نوع مقاله : مقاله کامل (پژوهشی)

نویسندگان
1 گروه عمران، دانشکده مهندسی، دانشگاه فردوسی مشهد
2 استاد گروه عمران دانشگاه فردوسی مشهد
چکیده
با محدودیت‌های بودجه و نیروی انسانی در نظارت و جمع‌آوری داده‌های طولانی‌مدت در همه رودخانه‌های ایران، دستیابی به داده‌های دقیق و مستمر از دبی رودخانه‌ها بسیار دشوار است. به همین دلیل، بهره‌گیری از روش‌های نوین برای برآورد جریان می‌تواند گامی موثر در این زمینه باشد. در این مطالعه، عملکرد مدل دبی-اشل توانی چندمتغیره (MPRC)، مدل دبی-اشل کلاسیک (CRC)، مدل هیدرولیکی شیونو و نایت (SKM) و مدل یادگیری ماشین سیستم استنتاج عصبی فازی تطبیقی (ANFIS) در تخمین سری زمانی جریان بررسی و مقایسه می‌شود. در مدل توانی چندمتغیره، علاوه بر پارامترهای هیدرولیکی شناخته‌شده‌ای مانند مساحت مقطع، محیط مرطوب و عرض سطح آزاد آب، تعیین سرعت متوسط جریان از طریق منحنی‌های هم‌سرعت نیز ضروری است. برای کالیبراسیون و تحلیل عدم‌قطعیت این مدل، از روش زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC) بر روی بخشی از داده‌های مشاهداتی ایستگاه هیدرومتری ملاثانی در رودخانه کارون استفاده شده است. در مرحله بعد، دقت مدل ANFIS در پیش‌بینی سری زمانی جریان، با در نظر گرفتن متغیرهای هیدرولیکی ورودی مذکور، مورد ارزیابی قرار گرفته و با سایر مدل‌ها مقایسه خواهد شد. رویکرد نوین در کالیبراسیون مدل توانی چندمتغیره، استفاده از مدل ANFIS به جای مدل توانی چندمتغیره و مقایسه با مدل دبی-اشل کلاسیک و SKM از نوآوری‌های پژوهش حاضر است. نتایج نشان داد که طبق چهار معیار کارایی کلینگ-گوپتا (KGE)، شاخص پراکندگی (SI)، شاخص توافق (d) و درصد انحراف (PBIAS)، دیاگرام تیلور و نمودار جعبه‌ای، مدل ANFIS با KGE=0.988، SI=0.9%، d=0.994 و PBIAS=0.41%، عملکرد بهتری نسبت به سایر مد‌ل‌های مورد مطالعه ارائه می‌دهد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


Abril, J.B. & Knight, D.W. (2004). Stage-discharge prediction for rivers in flood applying a depth-averaged model. J. Hydraul. Res., 42(6), 616-629.
Zahiri, A.R., Ayyoubzadeh, S.A. & Dahanzadeh, B. (2009). Numerical solution of velocity lateral distribution in rivers (Case study: Karoun river at Molasani station). J. Agric. Sci. Natur. Resour., 16(2), 273-283. (In Persian)
Cobaner, M. (2011). Evapotranspiration estimation by two different neuro-fuzzy inference systems. J. Hydrol., 398(3–4), 292-302.
Domeneghetti, A., Castellarin, A. & Brath, A. (2012). Assessing rating-curve uncertainty and its effects on hydraulic model calibration. Hydrol. Earth Syst. Sci., 16(4), 1191-1202.
Dottori, F., Martina, M.L.V. & Todini, E. (2009). A dynamic rating curve approach to indirect discharge measurement. Hydrol. Earth Syst. Sci., 13(6), 847-863.
Dymond, J.R. & Christian, R. (1982). Accuracy of discharge determined from a rating curve. Hydrolog. Sci. J., 27(4), 493-504.
He, S., Niu, G., Sang, X., Sun, X., Yin, J. & Chen, H. (2023). Machine Learning Framework with Feature Importance Interpretation for Discharge Estimation: A Case Study in Huitanggou Sluice Hydrological Station, China. Water. 15(10), 1923, https://doi.org/10.3390/w15101923.
Herschy, R.W. (2009). Streamflow Measurement. Taylor & Francis. London, 536p.
Kiang, J.E., Gazoorian, C., McMillan, H., Coxon, G., Le Coz, J., Westerberg, I.K., Belleville, A., Sevrez, D., Sikorska, A.E., Petersen‐Øverleir, A., Reitan, T., Freer, J., Renard, B., Mansanarez, V. & Mason, R. (2018). A comparison of methods for streamflow uncertainty estimation. Water Resour. Res., 54(10), 7149-7176.
Latecki, L.J., Lazarevic, A. & Pokrajac, D. (2007). Outlier detection with kernel density functions. In International workshop on machine learning and data mining in pattern recognition, MLDM 2007. Lecture Notes in Computer Science, vol 4571. Springer, Berlin, Heidelberg, 61-75. https://doi.org /10.1007/978-3-540-73499-4_6
Maghrebi, M.F. (2003). Discharge estimation in flumes using a new technique for the production of isovel contours. Proceeding of International Conference on Civil and Environment Engineering ICCEE.
Maghrebi, M.F. (2006). Application of the single point measurement in discharge estimation. Adv. Water Resour., 29(10), 1504-1514.
Maghrebi, M.F. & Ahmadi, A. (2017). Stage-discharge prediction in natural rivers using an innovative approach. J. Hydrol., 545, 172-181.
Maghrebi, M.F., Ahmadi, A., Attari, M. & Maghrebi, R.F. (2016). New method for estimation of stage-discharge curves in natural rivers. Flow Meas. Instrum., 52, 67-76.
Manfreda, S. (2018). On the derivation of flow rating curves in data-scarce environments. J. Hydrol., 562, 151-154.
Marjoram, P., Molitor, J., Plagnol, V. & Tavaré, S. (2003). Markov chain Monte Carlo without likelihoods. PNAS, 100(26), 15324-15328.
Pappenberger, F., Matgen, P., Beven, K.J., Henry, J.B., Pfister, L. & Fraipont, P. (2006). Influence of uncertain boundary conditions and model structure on flood inundation predictions. Adv. Water Resour., 29(10), 1430–1449.
Petersen-Øverleir, A. (2004). Accounting for heteroscedasticity in rating curve estimates. J. Hydrol., 292, 173-181.
Pham Van, C., de Brye, B., Deleersnijder, E., Hoitink, A.J.F., Sassi, M., Spinewine, B., Hidayat, H. & Soares-Frazão, S. (2016). Simulations of the flow in the Mahakam river–lake–delta system, Indonesia. Environ. Fluid Mech., 16(3), 603-633.
Pham Van, C. & Nguyen–Van, G. (2022). Three different models to evaluate water discharge: An application to a river section at Vinh Tuy location in the Lo river basin, Vietnam. J. Hydroenviron. Res., 40, 38-50.
Reis, D.S. & Stedinger, J.R. (2005). Bayesian MCMC flood frequency analysis with historical information. J. Hydrol., 313(1–2), 97-116.
Gelman, A., Gilks, W.R. & Roberts, G.O. (1997). Weak convergence and optimal scaling of random walk Metropolis algorithms. Ann. Appl. Probab., 7(1), 110-120.
Rosenthal, J.S. (2014). Statistics in Action. Taylor & Francis. New York, 384p.
Shi, P., Yang, T., Yong, B., Xu, C.Y., Li, Z., Wang, X., Qin, Y. & Zhou, X. (2023). Some statistical inferences of parameter in MCMC approach and the application in uncertainty analysis of hydrological simulation. J. Hydrol., 617, Part A, 128767, https:// doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.128767.
Thanh, H.V., Binh, D.V., Kantoush, S.A., Nourani, V., Saber, M., Lee, K.K. & Sumi, T. (2022). Reconstructing Daily Discharge in a Megadelta Using Machine Learning Techniques. Water Resour. Res., 58(5).
Van de Schoot, R., Depaoli, S., King, R., Kramer, B., Märtens, K., Tadesse, M.G., Vannucci, M., Gelman, A., Veen, D., Willemsen, J. & Yau, C. (2021). Bayesian statistics and modelling. Nat. Rev. Methods Primers., 1(1), https://doi.org/10.1038/s43586-020-00001-2.
Vatanchi, S.M., Etemadfard, H., Maghrebi, M.F. & Shad, R. (2023). A Comparative Study on Forecasting of Long-term Daily Streamflow using ANN, ANFIS, BiLSTM and CNN-GRU-LSTM. Water Resour. Manag., 37(12), 4769-4785.
Vatanchi, S.M. & Maghrebi, M.F. (2024). Estimating streamflow by an innovative rating curve model based on hydraulic parameters. Environ. Earth Sci., 83, 266, https://doi.org/10.1007/ s12665-024-11493-6.
Vlachou, E., Karras, C., Karras, A., Tsolis, D. & Sioutas, S. (2023). EVCA Classifier: A MCMC-Based Classifier for Analyzing High-Dimensional Big Data. Information, 14(8), 451, https://doi.org/ 10.3390/info14080451.
Wang, H., Wang, C., Wang, Y., Gao, X. & Yu, C. (2017). Bayesian forecasting and uncertainty quantifying of stream flows using Metropolis–Hastings Markov Chain Monte Carlo algorithm. J. Hydrol., 549, 476-483.
Yaseen, Z.M., Ebtehaj, I., Bonakdari, H., Deo, R.C., Danandeh Mehr, A., Mohtar, W.H.M.W., Diop, L., El-shafie, A. & Singh, V.P. (2017). Novel approach for streamflow forecasting using a hybrid ANFIS-FFA model. J. Hydrol., 554, 263-276.

  • تاریخ دریافت 19 تیر 1403
  • تاریخ بازنگری 04 مهر 1403
  • تاریخ پذیرش 10 مهر 1403