كليدواژه :
حوضههاي فاقد آمار , هيدروگراف واحد , مدلسازي جريان , GEP , بارش رواناب
چكيده فارسي :
عملكرد خوب مدلهاي هوشمند باعث افزايش استفاده از آنها براي پيشبيني پديدههاي مختلف هيدرولوژيكي شده است. لذا ضرورت دارد كه كارايي مدلهاي توسعه داده شده در مناطق مختلف جهان با ويژگيهاي متفاوت اقليمي، هيدرولوژيكي و فيزوگرافي مورد ارزيابي قرار گيرد تا بتوان در مورد كارايي آنها در مناطق مختلف اظهار نظر كرد. در پژوهش حاضر، به منظور پيشبيني دبي سيلاب حوضه از دادههاي منطقه در يك دوره 10 ساله، با طول دوره آماري (1389-1399) و همچنين از مدل هوشمند برنامهريزي بيان ژن استفاده شد. با بررسي معيارهاي ارزيابي مدل، نتايج نشان از عملكرد خوب و دقت بالاي مدل در پيشبيني دبي سيلاب بود. با استفاده از دو مدل هيدروگراف مصنوعي گري و گاما پارامترهاي مهم سيلاب از جمله PEP (دبي اوج سيلاب)، PETP (زمان رسيدن به دبي اوج)،PEV (حجم جريان) و سه معيار (جذر ميانگين مربع خطا، ميانگين خطاي مطلق و ضريب تبيين ) جهت تعيين شكل هيدرگراف سيلاب مورد بررسي و ارزيابي قرار گرفت. با استفاده از روش امتيازبندي و رتبهدهي براي هريك از خطاها پرداخته شد و بهترين مدل در برآورد هريك از مشخصههاي سيلاب تعيين گرديد. بر اساس نتايج، مقدار دامنههاي معيارهاي بيان شده براي مدل گاما به ترتيب (50/9، 9/12-)، (09/20، 1/40-)، (75، 100-)، (42/0، 66/1)، (20/3، 03/1) و (94/0، 87/0) قرار دارد كه نشان از برتري مدل گاما نسبت به مدل گري بوده است و مدل منتخب توانست به شكل كاملا̎ مناسبي مشخصههاي هيدروگراف سيلاب را برآورد سازد. بررسي اين مدل در مدلسازي سيلاب در ساير حوضههاي فاقد آمار نيز پيشنهاد ميگردد.
چكيده لاتين :
Good performance of intelligent models has increased their use in predicting different hydrological phenomena.so it is necessary to evaluate the performance of models developed in different regions of the world with different climatic, hydrological and physiographic features in order to comment on their performance in different regions.Hence, to predict the flood discharge of the basin, the data of the region have been collected for a period of 10 years with the length of the statistical period (2010-2020) using the intelligent model of gene expression planning.After analyzing the model's evaluation criteria, the results showed the good and high performance of the model in predicting flood discharge.Using both synthetic hydrograph Gary and Gamma models, the significant runoff parameters (flood peak discharge error), (Time to reach flood peak discharge error), and (flow volume error) and three criteria (Root mean square error, mean absolute error and determination of coefficient ) were evaluated to determine the shape of the flood hydrograph. Also, using the scoring and ranking method for each of the errors and the best model in estimating each of the flood characteristics was determined. based on the results, the values of the expressed domains for the gamma model are (9.50, -12.9), (20.09, -40.1), (75, -100), (0.42, 1.66), (3.20, 1.03) and (0.94, 0.87) The results showed the superiority of the gamma model Gary model and the selected model was able to appropriately estimate the characteristics of the flood hydrograph. It is also recommended to study this model in flood modeling in other ungauged watershed