بررسی تغییرات مکانی فرونشست دشت دامغان و پیش‌بینی آن با استفاده مدل شبکه عصبی مصنوعی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مهندسی عمران، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.

2 استاد گروه آب و محیط‌زیست، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران.

3 گروه مهندسی عمران، واحد تهران مرکزی ، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.

4 گروه مهندسی عمران، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی ، تهران، ایران.

چکیده

فرونشست زمین در اثر بهره‌برداری بی‌رویه از آب‌های زیرزمینی و درنتیجه کاهش تراز سطح آب زیرزمینی در بسیاری از مناطق جهان از جمله ایران به‌ عنوان یک خطر جدی آبخوان‌های دشت‌ها را مورد تهدید جدی قرار داده است. در این تحقیق با توجه به اهمیت مساله، فرونشست زمین در آبخوان دشت دامغان واقع در استان سمنان مورد مطالعه و بررسی قرار گرفت. بدین منظور، مقدار فرونشست بصورت میدانی در محل پیزومترها اندازه‌گیری گردید و سپس تغییرات مکانی آن با استفاده از روش‌های مرسوم مانند روش درون‌یابی کریجینگ، کو کریجینگ، درون‌یابی وزنی معکوس فاصله(IDW) مورد بررسی قرار گرفت. همچنین از مدل شبکه عصبی مصنوعی برای برآورد و درون‌یابی مقدار فرونشست مورد استفاده قرار گرفت. مقایسه بین برآورد مقادیر فرونشست با استفاده از مدل شبکه عصبی مصنوعی در مقایسه با روش درون‌یابی کوکریجینگ و IDW نشان می‌دهد، که مدل شبکه عصبی مصنوعی با ضریب تبیین721/0 و هچنین مقدار خطای RMSE برابر با 017/0 متر ، در مرحله صحت سنجی توانسته است عملکرد بهتری در مقایسه با روش‌های کوکریجینگ و IDW با مقدار خطای RMSE برابر با 031/0 و 037/0 متر داشته باشد. استفاده از مدل شبکه عصبی مصنوعی مقدار خطای RMSE را در مقایسه با دو روش کوکریجینگ و IDW به ترتیب 3/46 و 4/54 درصد کاهش داده است. لذا مدل شبکه عصبی مصنوعی می‌تواند با دقت مناسبی به‌عنوان روش جایگزین به‌جای روش‌های مرسوم درون‌یابی یادشده برای بررسی تغییرات مکانی فرونشست زمین مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


آروین، عبدالخالق.، وهابزاده کبریا، قربان.، موسوی، سید رمضان.، و بختیاری کیا، مسعود. (1398). مدل سازی مکانی فرونشست زمین در جنوب حوزه آبخیز میناب با استفاده از سنجش ازدور و سیستم اطلاعات جغرافیایی. فصلنامه سنجش از دور و سامانه اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی، 10(3)، 34-19. https://civilica.com/doc/963959
تورانی، مرجان.، آق آتابای، مریم.، روستایی، مه آسا. (1397). مطالعه فرونشست در شهر گرگان با استفاده از روش تداخل سنجی راداری. مجله آمایش جغرافیایی فضا، 8(27)، 128-117. https://gps.gu.ac.ir/article_65973.html
Arvin, A., Vahabzadeh, G., Mousavi, S. R., & Bakhtyari Kia, M. (2019). Geospatial modeling of land subsidence in the south of the Minab watershed using remote sensing and GIS. Journal of RS and GIS for Natural Resources, 10(3), 19-34. https://civilica.com/doc/963959/ [In Persian]
Babaee, S., Mousavi, Z., Masoumi, Z., Malekshah, A. H., Roostaei, M., & Aflaki, M. (2020). Land subsidence from interferometric SAR and groundwater patterns in the Qazvin plain, Iran. International Journal of Remote Sensing, 41(12), 4780-4798. https://doi.org/10.1080/01431161.2020.1724345
Bazoobandi, A., Emamgholizadeh, S., & Ghorbani, H. (2022). Estimating the amount of cadmium and lead in the polluted soil using artificial intelligence models. European Journal of Environmental and Civil Engineering, 26(3), 933-951. https://doi.org/10.1080/19648189.2019.1686429
Bhunia, G. S., Shit, P. K., & Maiti, R. (2018). Comparison of GIS-based interpolation methods for spatial distribution of soil organic carbon (SOC). Journal of the Saudi Society of Agricultural Sciences, 17(2), 114-126. https://doi.org/10.1016/j.jssas.2016.02.001
Bostan, P. (2017). Basic kriging methods in geostatistics. Yuzuncu Yıl University Journal of Agricultural Sciences, 27(1), 10-20. https://doi.org/10.29133/yyutbd.305093
Cambardella, C., Moorman, T., Parkin, T., Karlen, D., Novak, J., Turco, R., & Konopka, A. (1994). Field-scale variability of soil properties in central Iowa soils. Soil science society of America journal, 58(5), 1501-1511. https://doi.org/10.2136/sssaj1994.03615995005800050033x
Cressie, N. (1993). Statistics for spatial data: Wiley series in probability and statistics. Wiley-Interscience, New York, 15, 105-209. https://doi.org/10.1002/9781119115151
Duffera, M., White, J. G., & Weisz, R. (2007). Spatial variability of Southeastern US Coastal Plain soil physical properties: Implications for site-specific management. Geoderma, 137(3-4), 327-339. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2006.08.018
Emamgholizadeh, S., Bateni, S., & Jeng, D. S. (2013). Artificial intelligence-based estimation of flushing half-cone geometry. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 26(10), 2551-2558. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2013.05.014
Emamgholizadeh, S., Esmaeilbeiki, F., Babak, M., Zarehaghi, D., Maroufpoor, E., & Rezaei, H. (2018). Estimation of the organic carbon content by the pattern recognition method. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 49(17), 2143-2154. https://doi.org/10.1080/00103624.2018.1499750
Emamgholizadeh, S., Kashi, H., Marofpoor, I., & Zalaghi, E. (2014). Prediction of water quality parameters of Karoon River (Iran) by artificial intelligence-based models. International Journal of Environmental Science and Technology, 11, 645-656. https://doi.org/10.1007/s13762-013-0378-x
Emamgholizadeh, S., Moslemi, K., & Karami, G. (2014). Prediction the groundwater level of bastam plain (Iran) by artificial neural network (ANN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). Water resources management, 28, 5433-5446. https://doi.org/10.1007/s11269-014-0810-0
Emamgholizadeh, S., Parsaeian, M., & Baradaran, M. (2015). Seed yield prediction of sesame using artificial neural network. European Journal of Agronomy, 68, 89-96.                                  https://doi.org/10.1016/j.eja.2015.04.010
Emamgholizadeh, S., Shahsavani, S., & Eslami, M. A. (2017). Comparison of artificial neural networks, geographically weighted regression and Cokriging methods for predicting the spatial distribution of soil macronutrients (N, P, and K). Chinese Geographical Science, 27, 747-759. https://doi.org/10.1007/s11769-017-0906-6
Gharechelou, S., Akbari Ghoochani, H., Golian, S., & Ganji, K. (2021). Evaluation of land subsidence relationship with groundwater depletion using Sentinel-1 and ALOS-1 radar data (Case study: Mashhad plain). Journal of RS and GIS for Natural Resources, 12(3), 40-61.                                         https://doi.org/10.30495/girs.2021.680336 [In Persian]
Ghavami Jamal, S., Gholami, H., Rajabi, M., & Mobini, M. H. (2022). Effect of the construction of Mamloo dam on land subsidence in Varamin plain. Human & Environment, 20(2), 171-185. https://dorl.net/dor/20.1001.1.15625532.1401.20.2.13.4
Ghazifard, A., Moslehi, A., Safaei, H., & Roostaei, M. (2016). Effects of groundwater withdrawal on land subsidence in Kashan Plain, Iran. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 75, 1157-1168. https://doi.org/10.1007/s10064-016-0885-3
Golian, M., Saffarzadeh, A., Katibeh, H., Mahdad, M., Saadat, H., Khazaei, M., Sametzadeh, E., Ahmadi, A., Sharifi Teshnizi, E., & Samadi Darafshani, M. (2021). Consequences of groundwater overexploitation on land subsidence in Fars Province of Iran and its mitigation management programme. Water and Environment Journal, 35(3), 975-985. https://doi.org/10.1111/wej.12688
Haykin, S. (1999). Neural network a comprehensive foundation. Prentice-Hall, New Jersey. https://doi.org/10.1142/S0129065794000372
Hosnipak, A. A. (2010). Geostatistics. Tehran University Printing and Publishing Institute. https://www.gisoom.com/book/1686692 [In Persian]
Ikuemonisan, F. E., Ozebo, V. C., & Olatinsu, O. B. (2020). Geostatistical evaluation of spatial variability of land subsidence rates in Lagos, Nigeria. Geodesy and Geodynamics, 11(5), 316-327. https://doi.org/10.1016/j.geog.2020.04.001
Ivajnšič, D., Kaligarič, M., & Žiberna, I. (2014). Geographically weighted regression of the urban heat island of a small city. Applied Geography, 53, 341-353. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2014.07.001
Kalantari, S., Ebadati, N., & Zakeri Nayyeri, M. (2020). Assessment of subsidence of Shahriar and Mallard plains due to groundwater abstraction and its effect on infrastructure. Iranian Journal of Environmental Geology, 52, 23-39. https://magiran.com/p2311953 [In Persian]
Kashi, H., Emamgholizadeh, S., & Ghorbani, H. (2014). Estimation of soil infiltration and cation exchange capacity based on multiple regression, ANN (RBF, MLP), and ANFIS models. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 45(9), 1195-1213. https://doi.org/10.1080/00103624.2013.874029
Khorshiddoust, A. M., Razmi, R., Maali, N., & Abbaszadeh, K. (2017). Studying the effective factors in subsidence in Tasuj, Iran using AHP method. Journal of Geography and Planning, 21(60), 1-21. https://www.researchgate.net/publication/319617912
Lam, N. S.-N. (1983). Spatial interpolation methods: a review. The American Cartographer, 10(2), 129-150. https://doi.org/10.1559/152304083783914958
Mahmoudpour, M., Khamehchiyan, M., Nikudel, M. R., & Ghassemi, M. R. (2016). Numerical simulation and prediction of regional land subsidence caused by groundwater exploitation in the southwest plain of Tehran, Iran. Engineering Geology, 201, 6-28. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2015.12.004
Matheron, G. (1963). Principles of geostatistics. Economic geology, 58(8), 1246-1266. https://doi.org/10.2113/gsecongeo.58.8.1246
McCulloch, W. S., & Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. The bulletin of mathematical biophysics, 5, 115-133. https://doi.org/10.1007/BF02478259
Mitas, L., & Mitasova, H. (1999). Spatial interpolation. Geographical information systems: principles, techniques, management and applications, 1(2), 481-492.                                                    http://fatra.cnr.ncsu.edu/~hmitaso/gmslab/papers/mitas_mitasova_1999_2005.pdf
Murakami, S., Yasuhara, K., Suzuki, K., & Komine, H. (2006). Reliable land subsidence mapping using a spatial interpolation procedure based on geostatistics. Soils and foundations, 46(2), 123-134. https://doi.org/10.3208/sandf.46.123
Rajabi, A. M., & Ghorbani, E. (2016). Land subsidence due to groundwater withdrawal in Arak plain, Markazi province, Iran. Arabian Journal of Geosciences, 9, 1-7. https://doi.org/10.1007/s12517-016-2753-7
Rana, A., Rawat, A. S., Bijalwan, A., & Bahuguna, H. (2018). Application of multi layer (perceptron) artificial neural network in the diagnosis system: a systematic review. 2018 International conference on research in intelligent and computing in engineering (RICE). https://doi.org/10.1109/RICE.2018.8509069
Robinson, T., & Metternicht, G. (2006). Testing the performance of spatial interpolation techniques for mapping soil properties. Computers and electronics in agriculture, 50(2), 97-108.                                     https://doi.org/10.1016/j.compag.2005.07.003
Rumelhart, D. E., McClelland, J. L., & PDP Research Group, C. (1986). Parallel distributed processing: Explorations in the microstructure of cognition, Volume1: Foundations. MIT press. https://doi.org/10.1109/JSAC.2023.3287614
Ryu, J.S., Kim, M.S., Cha, K.J., Lee, T. H., & Choi, D.H. (2002). Kriging interpolation methods in geostatistics and DACE model. KSME International Journal, 16, 619-632.                                   https://doi.org/10.1007/BF03184811.
Tourani, M., Agh-Atabai, M., & Roostaei, M. (2018). Study of subsidence in Gorgan using InSAR method. Geographical Planning of Space, 8(27), 117-128. https://gps.gu.ac.ir/article_65973_en.html?lang=fa [In Persian]
Wackernagel, H. (2003). Multivariate Geostatistics, 3rd éd. In: Springer Verlag, Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/BF02769635
Waltham, A. (1989). Ground subsidence: Blackie & Son Limited. First published. https://www.taylorfrancis.com/chapters/mono/10.1201/9781482267785-29/ground-subsidence-tony-waltham.
Wang, K., Zhang, C., & Li, W. (2013). Predictive mapping of soil total nitrogen at a regional scale: a comparison between geographically weighted regression and cokriging. Applied Geography, 42, 73-85. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2013.04.002.
Zou, J., Han, Y., & So, S.S. (2009). Overview of artificial neural networks. Artificial neural networks: methods and applications, 14-22.  https://doi.org/10.1007/978-1-60327-101-1_2.
حسنی پاک، علی اصغر. (1389). زمین آمار (ژئو استاتیستیک). موسسه چاپ و انتشارات دانشگاه تهران. https://www.gisoom.com/book/1686692
قره­چلو، سعید.، اکبری قوچانی، حسام، گلیان، سعید.، و گنجی، کامران. (1400). فصلنامه سنجش از دور و سامانه اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی 12(3)، 61-40. https://doi.org/10.30495/girs.2021.680336
قوامی جمال، صادق.، غلامی، حامد.، رجبی حران، مهرداد.، و مبینی، محمدحسین. (1401). تأثیر احداث سد ماملو بر فرونشست اراضی دشت ورامین. فصلنامه انسان و محیط زیست، 20(2)، 185-171. https://dorl.net/dor/20.1001.1.15625532.1401.20.2.13.4
کلانتری، سعید.، عبادتی، ناصر.، و ذاکری نیری، محمود. (1399). ارزیابی فرونشست دشت شهریار و ملارد ناشی از برداشت آب های زیرزمینی و تاثیر آن بر سازه های زیربنایی. نشریه زمین شناسی محیط زیست، 52، 39-23. https://magiran.com/p2311953