تحقیقات منابع آب ایران

تحقیقات منابع آب ایران

تخمین داده های اندازه گیری نشده دبی ایستگاه آب‎سنجی با استفاده از مدل‎های ترکیبی رگرسیونی ماشین‎های بردار پشتیبان و راهکار فیلتر کالمن تجمیعی (مطالعه موردی: بالادست حوضه زاینده‌رود)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانش‌آموخته کارشناسی ارشد، گروه مهندسی عمران، دانشگاه یاسوج، یاسوج، ایران.
2 استادیار گروه مهندسی عمران، دانشگاه یاسوج، یاسوج، ایران.
3 دانشیار گروه مهندسی عمران، دانشگاه یاسوج، یاسوج، ایران.
چکیده
به‌طورمعمول داده‌های ایستگاه‌های هواشناسی جهت توسعه و صحت‎‌سنجی عملکرد مدل‌های هیدرولوژیکی به کار می‌روند. عدم ثبت و اندازه‌گیری داده‌های هیدرولوژی و هواشناسی موجب کاهش دقت مدل‌های هیدرولوژی و یا عدم امکان ساخت و توسعه آن‌ها می‌شود. در این مطالعه بازسازی خلأ آماری داده‌های آب‌سنجی ایستگاه چلگرد واقع در بالادست زیر حوضه قلعه‌شاهرخ-چلگرد از حوضه آبریز زاینده‌رود مورد بررسی قرار گرفت. ایستگاه‌ یادشده میزان آورد آب تونل‌ اول کوهرنگ را اندازه‌گیری می‌کند. برای تخمین داده‌های ثبت نشده از مدل رگرسیونی ماشین بردار پشتیبان و به‌منظور بهبود عملکرد مدل‌ موردنظر و کاهش خطای شبیه‌سازی، از راهکار داده‌گواری فیلتر کالمن تجمیعی (EnKF) استفاده شد. شاخص‌های ضریب همبستگی، معیار ریشه میانگین مجذور خطا و ضریب نش-ساتکلیف به‌منظور سنجش عملکرد مدل رگرسیونی جهت تخمین داده‌های دبی جریان استفاده شد. مقادیر شاخص‌های مذکور به ترتیب برابر 0/83، 3/42 و 0/71 برای مرحله آموزش و مقادیر 0/70، 20/38 و 0/25 برای مرحله آزمون بدست آمد که با به‌کارگیری EnKF عملکرد مدل رگرسیونی ارتقاء یافت و نتایج قابل‌قبولی با بازتولید داده‌ها بدست آمد. برای اصلاح نتایج EnKF از داده‌های ایستگاه قلعه‌شاهرخ واقع در خروجی حوضه آبریز به عنوان ایستگاه شاهد با کمک یک مدل رگرسیونی SVR دوم استفاده شد. برای مدل رگرسیونی اخیر، مقادیر شاخص‌های مذکور به ترتیب برابر 0/96، 5/2 و 0/81 برای مرحله آموزش و 0/76، 6/6 و 0/66 برای مرحله آزمون به‌دست آمد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Estimation Missing Stream Flow Data of Hydrometric Gauge Using Support Vector Regression and Ensemble Kalman Filter (EnKF) Technique (Case Study: Upstream Zayandehrud Basin)

نویسندگان English

Alireza Kazemzadeh Varzaneh 1
Mehdi Fazeli 2
Hossein Montaseri 3
1 M.Sc. Graduated, Yasouj University, Yasouj, Iran.
2 Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Yasouj University, Iran.
3 Associate Professor, Department of Civil Engineering, Yasouj University, Iran.
چکیده English

Measuring and recording climate data of gauges are usually used to develop and calibrate hydrological models. Missing hydrological and climate data can decrease models’ accuracy or impede developing the models. In this study, remaking the missing data of Chelgerd hydrometric gauge located at the upstream of Ghaleshahrokh-Chelgerd sub basin as part of Zayandehrud Basin was surveyed. It measures the discharge from the first Koohrang tunnel inflow. In order to estimate the missing data, regression support vector machine model was employed and to improve the model performance, Ensemble Kalman Filter (EnKF) was used as data assimilation technique. For evaluating the regression model performance, R, RMSE and Nash-Sutcliff citeria were implemented. The results showed values of 0.83, 3.42, 0.7 for training part and the values of 0.70, 20.38 and 0.25 for test part of the model, for R, RMSE and NS respectively. By using EnKF, the performance of the regression model has been improved and acceptable results were obtained. To modify the EnKF results, the data of Ghaleshahrokh station as reference station located at basin outlet was used alongside a second SVR model. The values of R, RMSE and NS were respectively 0.96, 5.2 and 0.81 for training and 0.76, 6.6 and 0.66 for test stage.

کلیدواژه‌ها English

Non-Measuring Inflow Discharge
Estimating Missing Data
Support Vector Machine
Regression Model
Data Assimilation
Asgharinia S, Petroselli A (2020) A comparison of statistical methods for evaluating missing data of monitoring wells in the Kazeroun Plain, Fars Province, Iran. Groundwater for Sustainable Development 10:100294
Andreadis K M, Lettenmaier D P (2006) Assimilating remotely sensed snow observations into a macroscale hydrology model. Advances in Water Resources 29(6):872-886
Bosilovich M G, Radakovich J D, da SILVA A, Todling R, Verter F (2007) Skin temperature analysis and bias correction in a coupled land-atmosphere data assimilation system. Journal of the Meteorological Society of Japan Ser. II 85:205-228
Coulibaly P, Baldwin C K (2005) Nonstationary hydrological time series forecasting using nonlinear dynamic methods. Journal of Hydrology 307(1-4):164-174
Crow W T, Wood E F (2003) The assimilation of remotely sensed soil brightness temperature imagery into a land surface model using ensemble Kalman filtering: A case study based on ESTAR measurements during SGP97. Advances in Water Resources 26(2):137-149
Dastorani M T, Moghadamnia A, Piri J, Rico-Ramirez M (2010) Application of ANN and ANFIS models for reconstructing missing flow data. Environmental monitoring and assessment 166(1):421-434
Dikbas F, Yasar M (2020) Data-driven modeling of flows of Antalya basin and reconstruction of missing data. Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Civil Engineering 44(4):1335-1344
Hirsch R M (1979) An evaluation of some record reconstruction techniques. Water Resources Research 15(6):1781-1790
Jadidoleslam N, Mantilla R, Krajewski W F (2021) Data assimilation of satellite-based soil moisture into a distributed hydrological model for streamflow predictions. Hydrology 8(1):52
Kashif Gill M, Kemblowski M W, McKee M (2007) Soil moisture data assimilation using support vector machines and ensemble Kalman filter1. Journal of the American Water Resources Association 43(4):1004-1015
Khalil M, Panu U S, Lennox W C (2001) Groups and neural networks based streamflow data infilling procedures. Journal of Hydrology 241(3-4):153-176
Kuligowski R J, Barros A P (1998) Using artificial neural networks to estimate missing rainfall data 1. Journal of the American Water Resources Association 34(6):1437-1447
Kumar S V, Reichle R H, Peters-Lidard C D, Koster R D, Zhan X, Crow W T, Houser P R (2008) A land surface data assimilation framework using the land information system: Description and applications. Advances in Water Resources 31(11):1419-1432
Langhammer J, Česák J (2016) Applicability of a nu-support vector regression model for the completion of missing data in hydrological time series. Water 8(12):560
Li X L, Lü H, Horton R, An T, Yu Z (2014) Real-time flood forecast using the coupling support vector machine and data assimilation method. Journal of Hydroinformatics 16(5):973-988
Liu D, Yu Z B, Lue H S (2010) Data assimilation using support vector machines and ensemble Kalman filter for multi-layer soil moisture prediction. Water Science and Engineering 3(4):361-377
McCulloch J A W, Booth M (1970) Estimation of basin precipitation by regression equation. Water Resources Research 6(6):1753-1758
Mehrparvar M, Asghari K (2018) Modular optimized data assimilation and support vector machine for hydrologic modeling. Journal of Hydroinformatics 20(3):728-738
Mehrparvar M, Asghari K, Golmohammadi M (2019) Reducing error of rainfall-runoff simulation using coupled hydrological SWAT Model and data assimilation technique. Iran-Water Resources Research 14(5):85-102 (In Persian)
Noori R, Karbassi A R, Moghaddamnia A, Han D, Zokaei-Ashtiani M. H, Farokhnia A, Gousheh M G (2011) Assessment of input variables determination on the SVM model performance using PCA, Gamma test, and forward selection techniques for monthly stream flow prediction. Journal of hydrology 401(3-4):177-189
Petty T R, Dhingra P (2018) Streamflow hydrology estimate using machine learning (SHEM). Journal of the American Water Resources Association 54(1):55-68
Raman H, Mohan S, Padalinathan P (1995) Models for extending streamflow data: A case study. Hydrological Sciences Journal 40(3):381-393
Sattari M T, Falsafian K, Irvem A, Qasem S N (2020) Potential of kernel and tree-based machine-learning models for estimating missing data of rainfall. Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics 14(1):1078-1094
Sattari M T, Rezazadeh-Joudi A, Kusiak A (2017) Assessment of different methods for estimation of missing data in precipitation studies. Hydrology Research 48(4):1032-104
Smola A J, Schölkopf B (2004) A tutorial on support vector regression. Statistics and Computing 14(3):199-222
Vapnik V (1995) The nature of statistical learning theory. New York, Springer
Wallis J R, Lettenmaier D P, Wood E F (1991) A daily hydroclimatological data set for the continental United States. Water Resources Research 27(7):1657-1663
Zhu Q, Wang Y, Luo Y (2021) Improvement of multi‐layer soil moisture prediction using support vector machines and ensemble Kalman filter coupled with remote sensing soil moisture datasets over an agriculture dominant basin in China. Hydrological Processes 35(4):e14154