Journal of Applied Research in Geographical Sciences
نشریه تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی
jgs
Literature & Humanities
http://jgs.khu.ac.ir
1
admin
2228-7736
2588-5138
10.61186/jgs
fa
jalali
1394
3
1
gregorian
2015
6
1
15
36
online
1
fulltext
fa
ارزیابی عملکرد شبکه عصبی مصنوعی در پیش بینی خشکسالی هواشناسی در شمال غرب ایران
Evaluation the efficiency of using Artificial Neural Networks in predicting meteorological droughts in north-west of Iran
گزارش مورد
case report
خشکسالی یکی از مخرب ترین بلایای طبیعی در جوامع بشری محسوب می شود که می تواند تاثیرات جبران ناپذیر کشاورزی، زیست محیطی، اجتماعی و اقتصادی به همراه داشته باشد. بنابراین آگاهی از وقوع خشکسالی می تواند در کاهش خسارات موثر باشد. در این پژوهش، به منظور مدلسازی و شبیه سازی شدت خشکسالی در طول یک دوره آماری 37 ساله (1350- 1386) در 21 ایستگاه بارانسنجی واقع در ناحیه نیمه خشک سرد شمال غربی ایران از شبکه عصبی مصنوعی بهره گرفته شد. داده های ورودی به شبکه شامل میانگین بارش سالیانه و نیز شاخص دهک بارش سالیانه برای تمامی ایستگاه ها بوده که 80% داده ها برای آموزش شبکه (1350-1379) و20% باقیمانده برای تست و اعتبار سنجی شبکه (1380-1386) انتخاب گردید. سپس عمل پیش بینی خشکسالی توسط الگوریتم آموزش دیده شده توسط شبکه عصبی مصنوعی و بدون استفاده از داده های واقعی و مشاهداتی، برای سال های 1387 تا 1391صورت گرفت. معماری مطلوب شبکه به صورت مدل پرسپترون با سه لایه پنهان، الگوی پس انتشار خطا و تابع محرک سیگموئید به همراه 10 نرون در لایه میانی انتخاب گردید. نتایج حاصله نشان داد که شبکه عصبی مصنوعی به خوبی قادر به پیش بینی روابط غیر خطی بارش و خشکسالی بوده بطوریکه با همبستگی بیشتر از 97% و خطای کمتر از 5% مقادیر شاخص دهک بارش را پیش بینی نموده و نتایج حاصل از این پیش بینی بطور زیادی منطبق با مقادیر واقعی می باشد. از این رو با استفاده از این روش می توان وضعیت خشکسالی را در سال های آتی پیش بینی کرده و در مدیریت و بهره وری منابع آب و نیز مدیریت خشکسالی و تغییرات اقلیمی از این روش بهره جست.
Drought is one of the most destructive natural disasters in human societies that cause irreparable impacts on agriculture, environment, society and economics. So, awareness of occurrence of droughts can be effective in reducing losses. In this study, in order to modeling and forecasting drought severity in a 37 year time period (1971-2007) in 21 meteorological stations, located in the cold semi-arid region of north-west Iran, artificial neural networks was used. The input data was annual rainfall data and annual drought precipitation index for all stations that 80% of the data (1971-2000) used for training the network and other 20% (2001-2007) used for testing it and in the next step drought severity predicted for the years 2008 to 2012 by the trained algorithm without using actual and existed data in this period. The appropriate structure for the network, based on Multi Layer Perceptron with three hidden layer, Back Propagation algorithm, Sigmoid transfer function and 10 neurons in middle layer. The results show that the artificial neural networks are well able to predict the non-linear relationship between rainfall and drought as it can simulate drought precipitation index values largely consistent with the real values with more than 97% regression and less than 5% error. So, drought can be predicted by this method in future and also it is useful in water resources management, drought management and climate change.
خشکسالی , پیش بینی , شبکه عصبی مصنوعی , شمال غرب ایران ,
Drought , Predi ction , Artificial Neural Networks , north-west Iran ,
139
156
http://jgs.khu.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-3-222&slc_lang=fa&sid=1
Arash
malekian
آرش
ملکیان
email: malekian@ut.ac.ir
10031947532846003677
10031947532846003677
Yes
، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران
mahro
dehbozorgi
مه رو
ده بزرگی
email: m_dehbozorgi@ut.ac.ir
10031947532846003678
10031947532846003678
No
دانشگاه تهران
Amir hoshang
ehsani
امیر هوشنگ
احسانی
email: ehsani@ut.ac.ir
10031947532846003679
10031947532846003679
No
دانشگاه تهران