مقایسه کارایی مدل‌های یکپارچه و روش‌های یادگیری ماشین در شبیه‌سازی دبی - زهره خورسندی کوهانستانی; فاطمه طاعت پور (هیدروژئومورفولوژی)
در هیدرولوژی، فرآیند بارش - رواناب یکی از پیچیده‌ترین پدیده‌های غیرخطی است. پیش‌بینی رواناب در حوضه‌های فاقد آمار یکی از چالش‌ها در مدیریت منابع آب است. در این مطالعه کارایی مدل‌های یکپارچه هیدرولوژیک و روش‌های یادگیری ماشین در شبیه‌سازی دبی روزانه و ماهانه در حوضه آبخیز کبکیان که یکی از مهم‌ترین سرشاخه‌های رودخانه کارون است، بررسی شد. مدل‌های هیدرولوژیک یکپارچه AWBM، Sacramento، SIMHYD، SMAR و TANK و الگوریتم‌های مختلف روش درخت تصمیم، شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون بردار پشتیبان برای شبیه‌سازی دبی روزانه و ماهانه حوضه استفاده شد. سری‌های ماهانه و روزانه بارش، تبخیر و تعرق پتانسیل و دبی در دوره آماری 1401-1350 برای این منظور استفاده شدند. برای ارزیابی کارایی مدل‌ها نیز از ضرایب کارایی R2 ، NS و RMSE به کار گرفته شد. نتایج نشان داد که مدل‌های SMAR و AWBM بهترین کارایی را در شبیه‌سازی دبی روزانه در حوضه آبخیز کبکیان در مقایسه با سایر مدل‌های هیدرولوژیک استفاده شده داشته‌اند و مقادیر ضریب نش ساتکلیف این دو مدل در مرحله صحت سنجی به ترتیب 79/0 و 78/0 بوده که نشان از کارایی بسیار خوب این مدل‌ها در شبیه‌سازی دبی روزانه دارد. در سری‌های ماهانه نیز مدل‌های SMAR و AWBM با ضریب نش ساتکلیف به ترتیب 71/0 و 72/0 و ضریب تبیین 79/0 و 79/0 کارایی خوب داشته‌اند. در روش‌های یادگیری ماشین در مقیاس روزانه، روش درخت تصمیم با الگوریتم جنگل تصادفی با ضریب تبیین 61/0 بهترین کارایی را در شبیه‌سازی دبی داشته‌است. در شبیه‌سازی دبی ماهانه، الگوریتم جنگل تصادفی با ضریب تبیین 93/0 کارایی خیلی خوبی داشته‌است.