با توجه به اهمیت آب های زیرزمینی در بخش شرب و کشاورزی، شبیه سازی و پیش بینی تغییرات کیفی آن از نیازهای روزافزون بشر محسوب می گردد. در این تحقیق کار مدل سازی پارامترهای کیفی TDS و EC بر اساس سایر مؤلفه های شیمیایی یعنی آنیون ها و کاتیون های اصلی، SAR و pH انجام شده است. همچنین جهت مدل سازی نسبت جذب سدیم به عنوان متغیر وابسته، فراسنج های طول و عرض جغرافیایی، هدایت الکتریکی، میزان کل عناصر محلول و مقادیر pH به عنوان متغیر مستقل به کار گرفته شدند. در این مطالعه شبکه عصبی با الگوریتمMarquardt Levenberg- برای پیش بینی پارامترهای کیفی آب زیرزمینی انتخاب گردید. نتایج نشان داد روش شبکه عصبی کارایی بالایی در پیش بینی مقادیر پارامترهای کیفی آب زیرزمینی دارد. مقدار بالای ضریب همبستگی به دست آمده بین پارامترهای مدل سازی شده بیان گر نزدیک بودن مقادیر پیش بینی گردیده با داده های اندازه گیری شده و توانایی و دقت بالای روابط بین متغیرهای ورودی با خروجی است. ضریب تبیین هر سه عنصر مدل سازی شده نیز در سه مرحله آموزش، اعتبارسنجی و تست بالای 90 درصد می باشد که نشان دهنده ی دقت قابل قبول شبکه عصبی مصنوعی و یادگیری خوب و کارآمد شبکه با استفاده از الگوریتم آموزشی مورد نظر و داده های ارایه شده به شبکه است. نتایج این مطالعه از اهمیت زیادی در جهت برنامه ریزی و مدیریت یکپارچه کیفیت منابع آب و حفاظت و بهره وری مناسب از آن در منطقه مطالعاتی برخوردار می باشد تفاصيل المقالة

تفاصيل المقالة