تحقیقات منابع آب ایران

تحقیقات منابع آب ایران

بررسی مقایسه‌ای روش‌های رگرسیون خطی و فیلتر کالمن در به‌روزرسانی روابط دبی- اشل (مطالعه موردی: ایستگاه هیدرومتری حمیدیه، حوضه آبریز کرخه)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استادیار گروه هیدرولوژی و منابع آب، دانشکده مهندسی آب و محیط زیست، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران.
2 دانشجوی دکتری مهندسی منابع آب، گروه هیدرولوژی و منابع آب، دانشکده مهندسی آب و محیط زیست، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران.
3 استاد گروه هیدرولوژی و منابع آب، دانشکده مهندسی آب و محیط زیست، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران.
چکیده
دسترسی به داده با دقت مناسب از ضروری‌ترین ارکان مدیریت بهینه منابع آب در حوضه‌های آبریز است. در این راستا، همواره استفاده از روش­های دقیق‌تر و کاهش خطای تجهیزات اندازه‌گیری موردتوجه بوده است. در این میان، مقادیر دبی در مقاطع روباز نظیر رودخانه­‌ها از پرکاربردترین داده‌های آب است. علیرغم پیشرفت‌های انجام‌گرفته در اندازه‌گیری دبی، با توجه به محدودیت‌های عملیاتی استفاده از روابط دبی- اشل کماکان پرکاربردترین روش در برآورد دبی در رودخانه‌ها و زهکش‌ها است. این روابط همواره با خطاها و عدم قطعیت‌های مختلف روبرو بوده و اصلاح و ‌به‌روزرسانی دوره‌ای آن‌ها ضروری است. در این تحقیق، روش‌شناسی مبتنی بر بررسی روش‌های رگرسیون خطی و تکنیک داده‌گواری فیلتر کالمن به ‌منظور به‌روزرسانی این روابط مورد ارزیابی قرارگرفته است. بدین منظور، از دو سری داده‌ فرضی و اندازه‌گیری شده باهدف توسعه روش‌شناسی و اثبات کارایی این روش در بهبود عملکرد روابط دبی- اشل استفاده‌ شده است. نتایج به‌ دست‌ آمده نشان ‌دهنده کاهش 22 و 94 درصدی آماره­‌های ارزیابی RMSE و MAE به ترتیب با به‌کارگیری رگرسیون خطی و فیلتر کالمن برای داده‌های فرضی است. به همین ترتیب پس از تائید کارایی فیلتر، از آن برای داده‌های واقعی ایستگاه هیدرومتری حمیدیه واقع بر روی رودخانه‌ کرخه نیز استفاده شد. نتایج نشان‌دهنده کاهش 31 و 42 درصدی آماره‌های RMSE و MAE در صورت استفاده از فیلتر کالمن است. بر این اساس، می‌توان بیان کرد که استفاده از فیلتر کالمن به ‌منظور اصلاح و به‌روزرسانی ضرایب رابطه دبی- اشل در افزایش دقت داده‌های برآورد شده از این روابط به‌خصوص در شرایط سیلابی بسیار مؤثر است.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

A Comparative Study of Linear Regression and Kalman Filter Methods in Updating Stage-Discharge Relationships, A Case Study: Hamidiyeh Station, Karkheh Basin

نویسندگان English

Amin Khoramian 1
Mohammad Movahedi 2
Ali Mohammad Akhoond-Ali 3
1 Assistant Professor, Department of Hydrology and Water Resources, Faculty of Water and Environmental Engineering, Shahid Chamran University of Ahvaz, Ahvaz, Iran.
2 Ph.D. Student in Water Resources Engineering, Department of Hydrology and Water Resources, Faculty of Water and Environmental Engineering, Shahid Chamran University of Ahvaz, Ahvaz, Iran.
3 Professor, Department of Hydrology and Water Resources, Faculty of Water and Environmental Engineering, Shahid Chamran University of Ahvaz, Ahvaz, Iran.
چکیده English

Access to data with adequate accuracy is one of the most important elements of optimal water resources management. In this context, the use of more accurate methods and reducing the error of measuring devices has always been considered. In the meantime, discharge values in open channels such as rivers are among the most frequently used water data. Despite advances in discharge measurement due to operational constraints, the use of stage-discharge relationships remains the most widely used method for estimating discharge in rivers and drainage channels. These relationships are always subject to various errors and uncertainties and need to be modified and updated regularly. In this study, the Linear Regression and Kalman filter data assimilation technique are evaluated to update these relationships. For this purpose, two series of hypothetical and measured data were used to develop the methodology and prove the efficiency of this method in improving the performance of stage-discharge relationships. The results obtained showed a 22% and 97% reduction in RMSE and MAE assessment statistics respectively by applying the Linear Regression and Kalman filter to hypothetical data. After confirming the effectiveness of the filter, it was also applied to the real data from the Hamidiyeh station in Karkhe basin. The results showed a reduction in the RMSE and MAE by 31 and 42 percent, respectively, when using the Kalman filter. It can be deduced that the use of the Kalman filter to modify and update the coefficients of the relationship between stage and discharge is effective to increase the accuracy of data estimated from these relationships.

کلیدواژه‌ها English

Stage-Discharge Relationships
Data Assimilation
Kalman Filter
Karkheh Basin
Alizahed A (2018) Princiles of applied hydrology. Imam Reza International Univarsity, 946 p (In Persian)
Azadi M, Soufiyani M, Vakili G, and Ghaemi H (2016) A case study on the impact of synoptic and upper air data assimilation in WRF output for precipitation over Iran. Iranian Journal of Geophysics 10(2):110–119 (In Persian)
Cho KH, Pachepsky Y, Ligaray M, Kwon Y, and Kim KH (2020) Data assimilation in surface water quality modeling: A review. Water Research 186:116307
Clark MP, Rupp DE, Woods RA, Zheng X, Ibbitt RP, Slater AG, Schmidt J, and Uddstrom MJ (2008) Hydrological data assimilation with the ensemble Kalman filter: Use of streamflow observations to update states in a distributed hydrological model. Advances in Water Resources 31(10):1309–1324
Franssen H-JH and Neuweiler I (2015) Data assimilation for improved predictions of integrated terrestrial systems. Advances in Water Resources 86:257–259
Ghorbanidehno H, Kokkinaki A, Lee J, and Darve E (2020) Recent developments in fast and scalable inverse modeling and data assimilation methods in hydrology. Journal of Hydrology 591:125266
Goudarzi M, Lashkar-Ara B, and Seyed Kaboli H (2021) Experimental study of the consolidation of the cohesive sediments Case study: Karkheh dam reservoir. Scientia Iranica. Department of Civil Engineering, Jundi-Shapur University of Technology, Dezful, Postal Code: 64616-18674, Iran 28(6):3072–3081
Kutner MH, Nachtsheim CJ, Neter J, and Li W (2005) Applied linear statistical models. McGraw-hill
Llauca H, Arestegui M, and Lavado-Casimiro W (2023) Constraining flood forecasting uncertainties through streamflow data assimilation in the tropical Andes of Peru: Case of the Vilcanota River Basin. Water 15(22):3944
Mehrparvar M, Asghari K, and Golmohammadi MH (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)
Park K Il and Park M (2018) Fundamentals of probability and stochastic processes with applications to communications. Springer
Pensoneault A, Krajewski WF, Velásquez N, Zhu X, and Mantilla R (2023) Ensemble Kalman Inversion for upstream parameter estimation and indirect streamflow correction: A simulation study. Advances in Water Resources 181:104545
Piazzi G, Thirel G, Perrin C, and Delaigue O (2021) Sequential data assimilation for streamflow forecasting: Assessing the sensitivity to uncertainties and updated variables of a conceptual hydrological model at basin scale. Water Resources Research. John Wiley & Sons, Ltd 57(4)
Samuel J, Rousseau AN, Abbasnezhadi K, and Savary S (2019) Development and evaluation of a hydrologic data-assimilation scheme for short-range flow and inflow forecasts in a data-sparse high-latitude region using a distributed model and ensemble Kalman filtering. Advances in Water Resources 130:198–220
Tajiki M, Najafinejad A, Bahremand A, Schoups G, and Hendricks-Franssen H-J (2019) Improving river discharge forecasting with the hymod conceptual rainfall-runoff model using data assimilation. Iran-Water Resources Research 15(4):137–147 (In Persian)
Julier SJ and Uhlmann JK (2004) Unscented filtering and nonlinear estimation. Proceedings of the IEEE 92(3):401–422
Evensen G (1994) Sequential data assimilation with a nonlinear quasi‐geostrophic model using Monte Carlo methods to forecast error statistics. Journal of Geophysical Research: Oceans. Wiley Online Library 99(C5):10143–10162
Houtekamer PL and Mitchell HL (1998) Data assimilation using an ensemble kalman filter technique. Monthly Weather Review. Boston MA, USA: American Meteorological Society 126(3):796–811
دوره 20، شماره 2 - شماره پیاپی 70
تابستان 1403
صفحه 178-193

  • تاریخ دریافت 03 خرداد 1403
  • تاریخ بازنگری 31 مرداد 1403
  • تاریخ پذیرش 08 شهریور 1403