تعداد نشریات | 23 |
تعداد شمارهها | 383 |
تعداد مقالات | 3,036 |
تعداد مشاهده مقاله | 2,760,826 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 1,950,061 |
برآورد منحنی سنجه رسوب با استفاده از رگرسیون استوار | ||
فناوری های پیشرفته در بهره وری آب | ||
مقاله 4، دوره 2، شماره 1، فروردین 1401، صفحه 52-66 اصل مقاله (1.37 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22126/atwe.2022.7472.1013 | ||
نویسندگان | ||
میثم سالاری جزی* 1؛ خلیل قربانی2؛ محمد عبدالحسینی3؛ امیراحمد دهقانی4 | ||
1دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی آب وخاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، ایران. | ||
2دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی آب وخاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران. | ||
3استادیار گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی آب وخاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران. | ||
4استاد گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی آب وخاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران. | ||
چکیده | ||
منحنی سنجه رسوب شناختهشده ترین روش در رویکرد هیدرولوژیکی برای تخمین بار رسوب معلق میباشد که یک فرم رابطه توانی (یا فرم خطی بر اساس داده های تبدیل لگاریتمی شده) است که بار رسوب معلق را به دبی جریان رودخانه مرتبط میسازد. روش متداول تعیین منحنی سنجه استفاده از برآورد حداقل مربعات معمولی است که این برآورد به شکل موثر تحت تأثیر داده های پرت قرار میگیرد. روشهای برآورد نیرومند روشهای آماری هستند که برای غلبه بر محدودیتهای برآورد حداقل مربعات معمولی توسعه پیدا کردهاند. در این تحقیق کاربرد دو برآورد MM و حداقل مربعات پیراسته برای تعیین منحنی سنجه مورد بررسی قرار گرفته و نتایج با روش متداول حداقل مربعات معمولی مقایسه شده است. برای مقایسه این سه برآوردگر از داده های چهار ایستگاه هیدرومتری باغو، النگ دره، انجیراب و جفاکنده در استان گلستان استفاده شده که دارای 33 تا 279 جفت داده ثبت شده هستند. از معیارهای ضریب تبیین، ریشه میانگین مربعات خطا و میانگین قدر مطلق خطا به عنوان معیارهای آماری در کنار معیار گرافیکی برای مقایسه نتایج استفاده شده است. بررسی معیارهای آماری دقت برازش نشان داد که معادلات تخمین زده شده از برآوردهای رگرسیون استوار کارایی مناسبی دارند و دارای این قابلیت هستند که تخمین حاصل از کاربرد برآورد حداقل مربعات معمولی را بهبود دهند. بررسی گرافیکی نتایج نشان میدهد که برآوردهای رگرسیون استوار میتوانند مشابه یا متفاوت با برآورد حداقل مربعات معمولی باشند. | ||
کلیدواژهها | ||
منحنی سنجه رسوب؛ برآورد؛ حداقل مربعات معمولی؛ حداقل مربعات پیراسته؛ MM | ||
مراجع | ||
Achite, M., & Ouillon, S. (2007). Suspended sediment transport in a semiarid watershed, Wadi Abd, Algeria (1973–1995). Journal of Hydrology, 343(3), 187-202. http://dx.doi.org/10.1016/j.jhydrol.2007.06.026 Alp, M., & Cigizoglu, H.K. (2007). Suspended sediment load simulation by two artificial neural network methods using hydrometeorological data. Environmental Modelling & Software, 22(1), 2-13. http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2005.09.009 Arabkhedri, M., Lai, F.S., Ibrahim, N.A., & Mohamad-Kasim, M.R. (2009). Effect of Adaptive Cluster Sampling Design on Accuracy of Sediment Rating Curve Estimation. Journal of Hydrologic Engineering, 15(2), 142-151. https://ascelibrary.org/doi/abs/10.1061/%28ASCE%29HE.1943- 5584.0000171 Bowlby, H.D., & Gibson, A.J.F. (2015). Environmental effects on survival rates: robust regression, recovery planning and endangered Atlantic salmon. Ecology and evolution, 5(16), 3450-3461. https://doi.org/10.1002/ece3.1614 Chun, J.A., Cooke, R.A., Kang, M.S., Choi, M., Timlin, D., & Park, S.W. (2010). Runoff losses of suspended sediment, nitrogen, and phosphorus from a small watershed in Korea. Journal of environmental quality, 39(3), 981-990. https://doi.org/10.2134/jeq2009.0226 Cohn, T.A., Delong, L.L., Gilroy, E.J., Hirsch, R.M., & Wells, D.K. (1989). Estimating constituent loads. Water resources research, 25(5), 937-942. https://doi.org/ 10.1029/WR025i005p00937 Duan, N. (1983). Smearing estimate: a nonparametric retransformation method. Journal of the American Statistical Association,78(383), 605-610. https://doi.org/10.2307/2288126 Emamgholizadeh, S., & Demneh, R.K. (2019). A comparison of artificial intelligence models for the estimation of daily suspended sediment load: a case study on the Telar and Kasilian rivers in Iran. Water Supply, 19(1), 165-178. https://doi.org/10.2166/WS.2018.062Ferguson, R.I. (1987). Accuracy and precision of methods for estimating river loads. Earth surface processes and landforms, 12(1), 95-104. https://www.doi.org/10.1002/ESP.3290120111 Horowitz, A.J. (2002). The use of rating (transport) curves to predict suspended sediment concentration: a matter of temporal resolution. InTurbidity and other Sediment Surrogates Workshop. April. Hu, B., Wang, H., Yang, Z., & Sun, X. (2011). Temporal and spatial variations of sediment rating curves in the Changjiang (Yangtze River) basin and their implications. Quaternary International, 230(1), 34-43. http://dx.doi.org/10.1016%2Fj.quaint.2009.08.018 Huber, P.J. (1973). Robust regression: asymptotics, conjectures and Monte Carlo. The Annals of Statistics, 799-821. https://www.jstor.org/stable/2958283 Huber, P.J. (1981). Robust Statistics. New York, NY: John Wiley & Sons, Inc. https://www.wiley.com/en-us/Robust+Statistics%2C+2nd+Edition-p-9780470129906 Iadanza, C., & Napolitano, F. (2006). Sediment transport time series in the Tiber River. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 31(18), 1212-1227. http://dx.doi.org/10.1016/j.pce.2006.05.005 Kao, S., Lee, T., & Milliman, J. D. (2005). Calculating highly fluctuated suspended sediment fluxes from mountainous rivers in Taiwan. Terrestrial Atmospheric and Oceanic Sciences, 16(3), 653. https://doi.org/10.3319/TAO.2005.16.3.653(T) Kisi, O. (2005). Suspended sediment estimation using neuro-fuzzy and neural network approaches/Estimation des matières en suspension par des approches neurofloues et à base de réseau de neurones. Hydrological Sciences Journal, 50(4). https://doi.org/10.1623/hysj.2005.50.4.683 Kisi, O., Haktanir, T., Ardiclioglu, M., Ozturk, O., Yalcin, E., & Uludag, S. (2009). Adaptive neuro-fuzzy computing technique for suspended sediment estimation. Advances in Engineering Software, 40(6), 438-444. http://dx.doi.org/10.1016%2Fj.advengsoft.2008.06.004 Kisi, O., Karahan, M. E., & Şen, Z. (2006). River suspended sediment modelling using a fuzzy logic approach. Hydrological Processes, 20(20), 4351-4362. https://doi.org/10.1002/hyp.6166 Kvam, P. H., & Vidakovic, B. (2007). Nonparametric statistics with applications to science and engineering (Vol. 653). John Wiley & Sons. Maes, J., Vliegen, J., Van de Vel, K., Janssen, S., Deutsch, F., De Ridder, K., & Mensink, C. (2009). Spatial surrogates for the disaggregation of CORINAIR emission inventories. Atmospheric Environment, 43(6), 1246-1254. http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosenv.2008.11.040 Rodríguez-Blanco, M.L., Taboada-Castro, M.M., Palleiro, L., & Taboada-Castro, M.T. (2010). Temporal changes in suspended sediment transport in an Atlantic catchment, NW Spain. Geomorphology, 123(1), 181-188. http:// doi.org/10.1016/j.geomorph.2010.07.015 Rousseeuw, P.J. (1984). Least median of squares regression. Journal of the American statistical association, 79(388), 871-880. http://dx.doi.org/10.1080/01621459.1984.10477105 Sadeghi, S. H. R., Mizuyama, T., Miyata, S., Gomi, T., Kosugi, K., Fukushima, T., & Onda, Y. (2008). Development, evaluation and interpretation of sediment rating curves for a Japanese small mountainous reforested watershed. Geoderma, 144(1), 198-211. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2007.11.008 Salarijazi, M., Abdolhosseini, M., Ghorbani, K., & Eslamian, S. (2016). Evaluation of quasi-maximum likelihood and smearing estimator to improve sediment rating curve estimation. International Journal of Hydrology Science and Technology, 6(4), 359-370. https://doi.org/10.1504/IJHST.2016.079352 Schumacker, R. E., Monahan, M. P., & Mount, R. E. (2002). A comparison of OLS and robust regression using S-PLUS. Multiple Linear Regression Viewpoints, 28(2), 10-13. https://citeseerx.ist.psu.edu › viewdoc Smoliński, A., Walczak, B., & Einax, J.W. (2003). Robust multivariate calibration in environmental studies. Analytical letters, 36(10), 2317-2336. http://dx.doi.org/10.1081/AL-120023722 Sokol, Z. (2003). The use of radar and gauge measurements to estimate areal precipitation for several Czech river basins. Studia Geophysica et Geodaetica, 47(3), 587-604. https://doi.org/10.1023/A:1024715702575 Yohai, V.J. (1987). High breakdown-point and high efficiency robust estimates for regression. The Annals of Statistics, 642-656. https://doi.org/10.1214/aos/1176350366 Zhang, S., Lu, X.X., Higgitt, D.L., Chen, C.T.A., Han, J., & Sun, H. (2008). Recent changes of water discharge and sediment load in the Zhujiang (Pearl River) Basin, China. Global and Planetary Change, 60(3), 365-380. http://dx.doi.org/10.1016/j.gloplacha.2007.04.003 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 326 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 336 |