روندیابی سیلاب با استفاده از الگوریتم جستجوی گرانشی و بررسی عدم قطعیت پارامترهای هیدرولوژیکی مدل ماسکینگام غیرخطی

نوع مقاله : مقاله کامل (پژوهشی)

نویسندگان

1 دانشگاه شهید باهنر کرمان

2 دانشگاه شهیدباهنر کرمان

چکیده

وقوع سیلاب همواره یکی از نگرانی‌های بشر در طول تاریخ بوده است. راه‌های مقابله با این پدیده ویرانگر از اهمیت خاصی در میان محققین برخوردار است. یکی از مقوله ‌های پژوهش در برابر این مساله، روندیابی سیلاب می‌باشد. از میان روش‌های گوناگون روندیابی سیلاب، روش هیدرولوژیکی ماسکینگام غیر خطی سه پارامتری از اهمیت زیادی برخوردار می باشد. برای تخمین بهینه پارامترهای مدل غیر خطی ماسکینگام از الگوریتم‌های تکاملی به جهت سرعت همگرایی و عدم نیاز به تخمین اولیه پارامترهای هیدرولوژیکی استفاده می شود. در این مقاله برای اولین بار از الگوریتم جستجوی گرانشی مبتنی بر الگوریتم کپلر به منظور روندیابی سه هیدروگراف متفاوت استفاده شد. مقایسه نتایج این روش با نتایج تحقیقات قبلی نشان می دهد که الگوریتم ترکیبی استفاده شده در این تحقیق دارای دقت قابل قبول و سرعت همگرایی بالایی می باشد. به منظور بررسی عدم قطعیت پارامترهای مدل ماسکینگام غیر خطی بر اساس تئوری امکان، از الگوریتم ارائه شده در این تحقیق و دیگر الگوریتم ها شامل روش های حداقل مربعات، الگوریتم جستجوی گرانشی، الگوریتم های BFGS ، HJ+DFP ، HJ+CG ، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم انتخاب کلونی ایمن، الگوریتم جستجوی هارمونیک و الگوریتم جستجوی هارمونیک بدون تنظیم پارامتر استفاده گردید. توابع عضویت پارامترهای مدل غیر خطی ماسکینگام نشان می دهند که عدم قطعیت پارامتر k از پارامترهای x و m بیشتر است.

کلیدواژه‌ها


Barati, R. (2011). Parameter estimation of nonlinear Muskingum models using Nelder-Mead simplex algorithm. Journal of Hydrologic Eng., 16(11), 946-954.
Barati, R. (2013). Application of excel solver for parameter estimation of the nonlinear Muskingum models. KSCE Journal of Civil Engineering, 17(5), 1139-1148.
Chu, H.J. and Chang, L.C. (2009). Applying particle swarm optimization to parameter estimation of the nonlinear Muskingum model. Journal of Hydrologic Engineering, 14(9), 1024-1027.
Das, A. (2004). Parameter estimation for Muskingum models. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 130(2), 140-147.
Geem, Z.W. (2006). Parameter estimation for the nonlinear Muskingum model using the BFGS technique. Journal of irrigation and drainage engineering, 132(5), 474-478.
Geem, Z.W. (2011). Parameter estimation of the nonlinear Muskingum model using parameter-setting-free harmony search. Journal of Hydrologic Engineering, 16(8), 684-688.
Gill, M.A. (1978). Flood routing by the Muskingum method. Journal of hydrology, 36(3-4), 353-363.
Hamedi, F., Bozorg-Haddad, O., Pazoki, M., Asgari, H.R., Parsa, M. and Loaiciga, H.A. (2016). Parameter estimation of extended nonlinear Muskingum models with the weed optimization algorithm. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 142(12), 04016059.
Kang, L. and Zhang, S. (2016). Application of the elitist-mutated PSO and an improved GSA to estimate parameters of linear and nonlinear Muskingum flood routing models. PLOS one, 11(1), e0147338.
Karahan, H., Gurarslan, G. and Geem, Z.W. (2012). Parameter estimation of the nonlinear Muskingum flood-routing model using a hybrid harmony search algorithm. Journal of Hydrologic Engineering, 18(3), 352-360.
Kim, J.H., Geem, Z.W. and Kim, E.S. (2001. Parameter estimation of the nonlinear Muskingum model using harmony search. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 37(5), 1131-1138.
Luo, J. and Xie, J. (2010). Parameter estimation for nonlinear Muskingum model based on immune clonal selection algorithm. Journal of Hydrologic Engineering, 15(10), 844-851.
McCarthy, G. T. (1938). The unit hydrograph and flood routing. Conf. of North Atlantic Division, U.S. Army Corps of Engineers, Rhode Island.
Moghaddam, A., Behmanesh, J. and Farsijani, A. (2016). Parameters estimation for the new four-parameter nonlinear Muskingum model using the particle swarm optimization. Water resources management, 30(7), 2143-2160.
Mohan, S. (1997). Parameter estimation of nonlinear Muskingum models using genetic algorithm. Journal of hydraulic engineering, 123(2), 137-142.
Najafi, R. and Hessami, M.R. (2017). Uncertainty modeling of statistical downscaling to assess climate change impacts on temperature and precipitation. Water resources management, 31(6), 1843-1858.
Niazkar, M. and Afzali, S.H. (2014). Assessment of modified honey bee mating optimization for parameter estimation of nonlinear Muskingum models. Journal of Hydrologic Engineering, 20(4), 04014055.
Niazkar, M. and Afzali, S.H. (2016). Application of new hybrid optimization technique for parameter estimation of new improved version of Muskingum model. Water resources management, 30(13), 4713-4730.
O'Donnell, T. (1985). A direct three-parameter Muskingum procedure incorporating lateral inflow. Hydrological Sciences Journal, 30(4), 479-496.
Raina, R. and Thomas, M. (2012). Fuzzy vs. probabilistic techniques to address uncertainty for radial distribution load flow simulation. Energy and Power Engineering, 4(02), 99.
Rashedi, E., Nezamabadi-Pour, H. and Saryazdi, S. (2009). GSA: a gravitational search algorithm. Information sciences, 179(13), 2232-2248.
Sarafrazi, S., Nezamabadi-pour, H. and Seydnejad, S. R. (2015). A novel hybrid algorithm of GSA with Kepler algorithm for numerical optimization. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 27(3), 288-296.
Tung, Y.K. (1985). River flood routing by nonlinear Muskingum method. Journal of hydraulic engineering, 111(12), 1447-1460.
Varón-Gaviria, C.A., Barbosa-Fontecha, J. L. and Figueroa-García, J. C. (2017). Fuzzy uncertainty in random variable generation: An α-cut approach. International Conference on Intelligent Computing, pp. 264-273. Springer, Cham.
Viessman, W. and Lewis, G.L. (2003). Introduction to hydrology, 5th Ed, New Delhi, India.
Wilson, E., M. (1974). Engineering hydrology, Hampshire, United Kingdom: Macmillan Education.
Xu, D.M., Qiu, L. and Chen, S.Y. (2012). Estimation of nonlinear Muskingum model parameter using differential evolution. Journal of Hydrologic Engineering, 17(2), 348-353.
Yoo, C., Lee, J. and Lee, M. (2017). Parameter Estimation of the Muskingum Channel Flood-Routing Model in Ungauged Channel Reaches. Journal of Hydrologic Engineering, 22(7), 05017005.
Yoon, J. and Padmanabhan, G. (1993). Parameter estimation of linear and nonlinear Muskingum models. Journal of Water Resources Planning and Management, 119(5), 600-610.
Yuan, X., Wu, X., Tian, H., Yuan, Y. and Adnan, R.M. (2016). Parameter identification of nonlinear Muskingum model with backtracking search algorithm. Water resources management, 30(8), 2767-2783.
Zadeh, L.A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338-353.