واسنجی مدل برنامه ریزی منابع آب با استفاده از بهینه سازی توابع هدف متعدد

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانش‌آموخته کارشناسی‌ارشد/ مهندسی و مدیریت منابع آب، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران.

2 استادیار /گروه مهندسی و مدیریت منابع آب، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران.

چکیده

مدلهای برنامه‌ریزی منابع آب معمولاً شامل اجزاء هیدرولوژیکی، تخصیص و اقتصادی اند بطوریکه لازم است مقادیر پارامترهای مختص به هر جزء بدرستی برآورد شود. تمرکز اصلی این مقاله بر موضوع واسنجی مدلهای برنامه‌ریزی منابع آب خواهد بود. روش‌شناسی این تحقیق شامل سه بخش اصلی است: 1- توسعه یک مدل برنامه‌ریزی منابع آب در محیط نرم‌افزار WEAP برای سیستم رودخانه‌های زرینه‌رود و سیمینه‌رود واقع در حوضه آبریز دریاچه ارومیه، 2- استفاده از الگوریتم VARS برای تحلیل حساسیت پارامترهای مدل توسعه یافته، و 3- بکارگیری الگوریتم بهینه‌سازی دسته ذرات با توابع هدف متعدد (MaOPSO) برای واسنجی مدل و تخمین پارامترهای آن. شایان ذکر است که الگوریتمهای بهینه‌سازی با توابع هدف متعدد برای مسائل با بیش از 3 هدف بکار می‌روند و در این تحقیق نیز واسنجی 7 تابع هدف تعریف شده مبتنی بر معیارهای خطای سری‌های زمانی شبیه‌سازی نسبت به مشاهدات برای آبدهی در محل ایستگاه‌های هیدرومتری، حجم مخازن سدها و حجم آبخوان‌های حوضه مورد نظر است. همچنین پارامترهای واسنجی شامل مقادیر اولویت تقاضا، نرخ مصرف آب سایت‌های کشاورزی، بیشینه حجم برداشت سالانه از آبخوان‌ها و پارامترهای رابطه تراز-حجم آبخوان‌ها در نظر گرفته می‌شود. تحلیل حساسیت پارامترها نشان می‌دهد که از بین کل 27 پارامتر، تنها 17 پارامتر بر شاخصهای خطای شبیه‌سازی موثرند. همچنین نتایج مقایسه عملکرد الگوریتم MaOPSO با نتایج الگوریتم بهینه‌سازی دسته ذرات چندهدفه (MOPSO) مبتنی بر دو معیار گستردگی جبهه پارتو و همگرایی جواب، حاکی از عملکرد بهتر الگوریتم MaOPSO در مواجهه با مسئله واسنجی مدل برنامه‌ریزی منابع آب با اهداف متعدد است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Calibration of a Water Resource Planning Model using Many-Objective Optimization

نویسندگان [English]

  • Mostafa Mostafazade 1
  • Hosein Alizadeh 2
1 M.Sc. Graduate of Water Resources Management Engineering, Department of Civil Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran.
2 Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran.
چکیده [English]

Water resource planning models traditionally incorporate hydrologic, water allocation and economic modules whose parameters should be properly estimated. This paper focuses on calibration of a water resource planning model. Our methodology includes three main parts: 1) development of a water resource planning model using WEAP software for Zarineh and Simineh River Basins located in Urmia Lake Basin in Iran, 2) application of VARS algorithm for sensitivity analysis of parameters of the developed model, and 3) usage of Many Objective Particle Swarm Optimization (MaOPSO) algorithm for model calibration and parameter estimation. It is worth mentioning that many objective optimization algorithms are utilized for problems with more than 3 objectives and here in this study we intend calibration of 7 objective functions defined based on Nash-Sutcliffe efficiency indices calculated in terms of residuals of time series of simulated and observed values of river discharge at stream gauges’ locations, dam reservoir’s storage volume, and aquifers’ storage volume. Furthermore the model’s parameters includes allocation priority, consumption rate, maximum withdrawal, and parameters of elevation-volume curves of aquifers. Sensitivity analysis using VARS algorithm shows that there are 17 influential parameters from total 27 parameters which are considered in calibration phase. To evaluate performance of MaOPSO, its results are compared to results derived using multi-objective PSO, which shows that MaOPSO has better performance dealing with such a complex problem.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Many Objective Optimization
  • WEAP
  • VARS
  • MaOPSO
  • Urmia Lake Basin
Chand S and Wagner M (2015) Evolutionary many-objective optimization: A quick-start guide. Surveys in Operations Research and Management Science. Elsevier Ltd 20(2):35-42
Deb K and Jain H (2013) An evolutionary many-objective optimization algorithm using reference-point based non-dominated sorting approach, Part I: Solving Problems with Box Constraints. Ieeexplore.Ieee.Org 18(c):1-1
Figueiredo EMN, Ludermir TB, and Bastos-Filho CJA (2016) Many objective particle swarm optimization. Information Sciences. Elsevier Inc. 374:115-134
Giuliani M, Herman JD, Castelletti A, and Reed P (2014) Many-objective reservoir policy identification and refinement to reduce policy inertia and myopia in water management. Water Resources Research 50(4):3355-3377
Gupta VK and Soroosh S (1998) Toward improved calibration of hydrological models: Multiple and noncommensurable measures of information. Water Resources Research 34(4):751-763
Haghighat M, Nikoo M R, Parvinnia M, and Taravat Roy N (2019) Multi-objective simulation-optimization for reservoir quality-quantity management with selective withdrawal and model Fusion. Iran-Water Resources Research 15(1):280-298 (In Persian)
Loucks DP, van Beek E, Stedinger JR, Dijkman JPM, and Villars MT (2005) Water resources systems planning and management and applications: An Introduction to methods, models and applications. Water, Paris: UNESCO. doi: 92-3-103998-9
Mahab Ghodss Consulting Engineering Co. (2013) Comprehensive Water Resource Scheme of Urmia Lake Basin (In Persian)
Matrosov ES, Huskova I, Kasprzyk JR, Harou JJ, Lambert C and Reed PM (2015) Many-objective optimization and visual analytics reveal key trade-offs for London’s water supply. Journal of Hydrology 531:1040-1053
Olofintoye O, Adeyemo J, and Otieno F (2013) Evolutionary algorithms and water resources optimization. Advances in Intelligent Systems and Computing 175 ADVANC:491-504
Razavi S (2016) VARS-Tool: A comprehensive, efficient, and robust toolbox for global sensitivity analysis. (June):1–10
Reed PM, Hadka D, Herman JD, Kasprzyk JR, and Kollat JB (2013) Evolutionary multiobjective optimization in water resources: The past, present, and future. Advances in Water Resources 51:438-456
Reed PM and Kollat JB (2012) Save now, pay later? Multi-period many-objective groundwater monitoring design given systematic model errors and uncertainty. Advances in Water Resources 35:55-68
Trindade BC, Reed PM, Herman JD, Zeff HB, and Characklis GW (2017) Reducing regional drought vulnerabilities and multi-city robustness conflicts using many-objective optimization under deep uncertainty. Advances in Water Resources 104:195-209
Xie S, Du J, Zhou X, Zhang X, Feng X, Zheng W, Li Z, and Xu CY (2018) A progressive segmented optimization algorithm for calibrating time-variant parameters of the snowmelt runoff model (SRM). Journal of Hydrology 566:470-483
Zamanipour M, Saadatpour M, and Zahabiyoun B (2019) Simulation-optimization approach based on meta-model in optimal design of inter-basin water transfer system. Iran-Water Resources Research 15(1):381-384
Zhang J, Wu Z, Cheng C, and Zhang S (2011) Improved particle swarm optimization algorithm for multi-reservoir system operation. Water Science and Engineering. Hohai University, Production and hosting by Elsevier B.V. 4(1):61-74