عنوان مقاله :
مدلسازي غلظت رسوب حاصل از فرسايش شياري با استفاده از سيستم نروفازي (ANFIS) در منطقه نيمهخشك
عنوان به زبان ديگر :
Sediment concentration modeling in rill flow using the Adaptive Nero Fuzzy Inference System (ANFIS) in semi arid region
پديد آورندگان :
محمدپور، سوما دانشگاه گنبد كاووس - دانشكده منابع طبيعي - گروه آبخيزداري , روحاني، حامد دانشگاه گنبد كاووس - دانشكده منابع طبيعي - گروه آبخيزداري , قرباني واقعي، حجت دانشگاه گنبد كاووس - دانشكده منابع طبيعي - گروه آبخيزداري , سيديان، مرتضي دانشگاه گنبد كاووس - دانشكده منابع طبيعي - گروه آبخيزداري , فتح آبادي، ابولحسن دانشگاه گنبد كاووس - دانشكده منابع طبيعي - گروه آبخيزداري
كليدواژه :
نروفازي , مدل سازي , روش گام به گام , غلظت رسوب , فرسايش شياري
چكيده فارسي :
در بسياري از مناطق نيمهخشك ايران فرسايش خاك بهعنوان يك معضل محيطزيستي بر حاصلخيزي خاك، كيفيت آب و زيستبومهاي آبي اثر ميگذارد. نرخ خاك برداشت شده براساس نوع فرسايش و فرآيندهاي تخريب زمين متفاوت است. فرسايش شياري معمولاً در مواقع بارش شديد بر روي دامنههاي شيبدار ايجاد ميشود و شرايط انتقال رسوب در آن نامتعادل است. در اين تحقيق با استفاده از مدل نروفازي اقدام به شبيهسازي غلظت رسوب حاصل از فرسايش شياري شده است. يكسري از روابط تجربي و پارامترهايي كه براي شبيهسازي هيدروديناميك شيار، جدا شدن خاك و ظرفيت حمل و انتقال رسوب كه بر فرسايش حاصل از شيار مؤثرند به عنوان ورودي مدل در نظر گرفته شدند. فرآيند توسعه و ارزيابي مدل با استفاده از مجموعه دادههاي مشاهدهاي در 27 شيار آزمايشي با دبي 12 ليتر بر دقيقه مقايسه شد. در اين پژوهش براي تعيين تركيب بهينه وروديها از روش گام به گام از ميان 10 پارامتر ورودي مؤثر در برآورد غلظت رسوب شامل ويژگيهاي خاك، توپوگرافي و پوشش گياهي استفاده شد. براساس نتايج روش گام به گام، چهار پارامتر درصد شيب، درصد پوشش گياهي، درصد رس و تنش برشي جريان براي مدلسازي انتخاب شدند. ارزيابي مدل نشان داد كه مدل نروفازي با ضريب تبيين، جذر ميانگين مربعات خطا و ميانگين خطاي اريب، به ترتيب، 697/0، 5/30 و 0/1 قادر به پيشبيني قابل قبول غلظت رسوب حاصل از فرسايش شياري بود.
چكيده لاتين :
In many semi-arid regions of Iran, soil erosion has turned into a serious environmental problem affecting land productivity, nutrient loss, water quality, and fresh water ecosystems. Rates of soil loss differ according to erosion type and land degradation processes. Rill erosion is commonly observed when rainstorms occur on steep slopes and sediment transport in rill flows exhibits the characteristics of non-equilibrium transport. In this paper, sediment concentration of rill flow is estimated by adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). A series of mathematical equations and parameters affecting rill hydrodynamics and soil detachment were used for well-defined rill sediment concentration. A series of filed experiments were performed to evaluate the model. The stepwise method was used to select the most important and effective input variables from measured input parameters of soil properties, topographic and vegetation attributes affecting sediment concentration of rill flow. Based on the stepwise procedure, the most significant parameters in the model predications were steep slope, vegetation percentage, clay percentage, and shear stress parameters. The values of sediment concentration simulated by the model were in agreement with observed values with Coefficient of Correlation (R2), Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Bias Error (MBE) of 0.697, 30.5 and 1.0, respectively. The results of the investigation shows that the data-driven ANFIS modeling approach can be a powerful alternative technique for correctly estimating rill sediment concentration.
عنوان نشريه :
مرتع و آبخيزداري