پژوهش آب ایران

پژوهش آب ایران

پیش‌بینی شاخص خشکسالی با استفاده از مدل همکارانه‌ LSTM (مطالعه موردی: شمال استان اصفهان)

نویسندگان
1 گروه مدیریت سرزمین‌های خشک، دانشکده منابع طبیعی و علوم زمین، دانشگاه کاشان
2 گروه علوم مهندسی بیابان دانشکده منابع طبیعی و علوم زمین، دانشگاه کاشان
3 دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه سمنان.
چکیده
خشکسالی یکی از رخدادهای طبیعی است که اثرات قابل توجهی بر زندگی انسان و اکوسیستم دارد. پیش‌بینی شاخص­های خشکسالی، نظیر شاخص بارش استاندارد شده (SPI) برای ارزیابی این پدیده یک موضوع مهم و کلیدی در مدیریت منابع آب است. مطالعة حاضر با ارائة نسخة جدیدی از مدل حافظة طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) تحت عنوان LSTM همکارانه و همچنین توسعة الگوریتم ژنتیک باینری به پیش‌بینی شاخص بارش استاندارد شده می‌پردازد. نخست با استفاده از الگوریتم ژنتیک باینری پارامترهای مدل واسنجی می‌شوند. سپس این الگوریتم بهترین پارامترهای ورودی را از بین سیگنال­های بزرگ مقیاس اقلیمی با تأخیرهای مختلف انتخاب می‌نماید. پس از آن نسخه جدیدی از مدل LSTM ساخته می‌شود که دارای سه اتصال وزنی بیشتر نسبت به مدل LSTM اولیه می‌باشد. این اتصال‌های وزنی، اطلاعات را از حافظة مدل به دریچه‌های مدل انتقال می‌دهند. در مطالعة حاضر، مدل جدید LSTM با مدل­های شبکة عصبی چندلایه (MLP)، شبکة عصبی شعاعی (RBFNN) و رگرسیون چندگانه (MLR) مقایسه شد. نتایج بیانگر آن بود که مدل LSTM همکارانه مقدار شاخص تطابق ویلموت (Willmott) سایر مدل­ها را به میزان 1/2-1/6 درصد، 1/1-1/5 درصد و 1/1-2/5 درصد به‌ترتیب برای پیش­بینی خشکسالی‌های سه‌ماهه، شش‌ماهه و نه‌ماهه بهبود می‌بخشد. مدل LSTM همکارانه مقدار شاخص RMSE سایر مدل‌ها را 2/0درصد برای پیش‌بینی شاخص SPI-3 کاهش داده است. علاوه بر این، الگوریتم ژنتیک باینری پارامترهای مدل­های پیش‌بینی‌کننده را به طور دقیق تنظیم می‌نماید. مدل LSTM همکارانه همچنین خروجی‌هایی را تولید می‌نماید که عدم قطعیت کمتری نسبت به سایر مدل­های پیش‌بینی کننده دارند
کلیدواژه‌ها

1.     Allahverdipour, P. and Sattari, M. T., 2023. Comparing the performance of the multiple linear regression classic method and modern data mining methods in annual rainfall modeling (Case study: Ahvaz city). Water and Soil Managementand Modeling, 3(2), pp. 125-142. DOI:10.22098/mmws.2022.11337.1120 [in Persian].
 
2.     Aote, S. S., Pimpalshende, A., Potnurwar, A. and Lohi, S., 2023. Binary Particle Swarm Optimization with an improved genetic algorithm to solve multi-document text summarization problem of Hindi documents. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 117, pp. 105575. DOI:10.1016/j.engappai.2022.105575
 
3.     Danandeh Mehr, A., Rikhtehgar Ghiasi, A., Yaseen, Z. M., Sorman, A. U. and Abualigah, L., 2023. A novel intelligent deep learning predictive model for meteorological drought forecasting '. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 14(8), pp. 10441-10455. DOI :10.1007/s11356-021-15325-z
 
4.     Ehteram, M., Afshari Nia, M., Panahi, F. and Farrokhi, A., 2024. Read-First LSTM model: A new variant of long short term memory neural network for predicting solar radiation data. Energy Conversion and Management, 305, 118267). DOI: 10.1016/j.enconman.2024.118267
 
5.     Gyaneshwar, A., Mishra, A., Chadha, U., Raj Vincent, P.M.D., Rajinikanth, V., Pattukandan Ganapathy, G. and Srinivasan, K., 2023. A Contemporary Review on Deep Learning Models for Drought Prediction. Sustainability, 15(7), 6160.  DOI:10.3390/su15076160
 
6.     Jurasz, J., Guezgouz, M., Campana, P. E., Kaźmierczak, B., Kuriqi, A., Bloomfield, H., Hingray, B., Canales, F. A., Hunt, J. D., Sterl, S. and Elkadeem, M. R., 2024. Complementarity of wind and solar power in North Africa: Potential for alleviating energy droughts and impacts of the North Atlantic Oscillation. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 191, pp. 114181. DOI: 10.1016/j.rser.2023.114181
 
7.     Kheyruri, Y., Sharafati, A. and Neshat, A., 2023. Predicting agricultural drought using meteorological and ENSO parameters in different regions of Iran based on the LSTM model. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 37(9), 3599-3613.  DOI :10.1007/s00477-023-02465-6
 
8.     McKee, T. B., Doesken, N. J. and Kleist, J., 1993. The Relationship of Drought Frequency and Duration to Time Scales'. Journal of the American Meteorological Society,17(22), 179-183.
9.     Mohammad-Rezaei, M., Soltani, S. and Modarres, R., 2020. Evaluating The Effect of Ocean- Atmospheric Indices on Drought in Iran. Theoretical and Applied Climatology, 140, 219-230. DOI: 10.1007/s00704-019-03058-6
 
10. Nandgude, N., Singh, T. P., Nandgude, S. and Tiwari, M., 2023. Drought Prediction: A Comprehensive Review of Different Drought Prediction Models and Adopted Technologies. Sustainability, 15(15), 11684. DOI: 10.3390/su151511684
 
11. Nguyen, T. T. H., Li, M. H., Vu, T. M. and Chen, P. Y., 2023. Multiple drought indices and their teleconnections with ENSO in various spatiotemporal scales over the Mekong River Basin. Science of the Total Environment, 854, 158589. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2022.158589
 
12. Pande, C. B., Costache, R., Sammen, S. S., Noor, R. and Elbeltagi, A., 2023. Combination of data-driven models and best subset regression for predicting the standardized precipitation index (SPI) at the Upper Godavari Basin in India. Theoretical and Applied Climatology, 152, 535–558.  DOI: 10.1007/s00704-023-04426-z
 
13. Parvin nia, M. and Riahi Farsani, M., 2016. Drought survey of Shahrekord plain using nstandardized precipitation index and gamma distribution, 1(2), pp. 41-50 [in Persian].
 
14. Rezaei, A., 2023. Teleconnections between ocean–atmosphere circulations and historical integrated drought in the Middle East and North Africa. Environmental Monitoring and Assessment, 195(755), 1-21. DOI: 10.1007/s10661-023-11386-4
 
15. Shah, W., Chen, J., Ullah, I. and Shah, M. H., 2024. Application of RNN-LSTM in Predicting Drought Patterns in Pakistan: A Pathway to Sustainable Water Resource Management. Water, 16(11), 1492.  DOI : 10.3390/w16111492
 
16. Skobtsov, V. Yu., Sokolov, B. V., Zhang, W. A., and Fu M., 2024. Hybrid neural network models for monitoring time series data of complex objects. Journal of Instrument Engineering 67(2), pp. 200-204. (in Russian) DOI: 10.17586/0021-3454-2024-67-2-200-204
 
17. Taylan, E. D., 2024. An Approach for Future Droughts in Northwest Türkiye: SPI and LSTM Methods. Sustainability, 16(16), 6905. DOI :10.3390/su16166905
 
18. Vo, T. Q., Kim, S. H., Nguyen, D. H. and Bae, D. H., 2023. LSTM-CM: a hybrid approach for natural drought prediction based on deep learning and climate models. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 37(6), 2035-2051. DOI: 10.1007/s00477-022-02378-w
 
19. Wang, G., Cai, W., Santoso, A., Abram, N., Ng, B., Yang, K. and Li, X., 2024. The Indian Ocean Dipole in a warming world. Nature Reviews Earth & Environment, 5(8), 588–604. DOI: 10.1038/s43017-024-00573-7
 
20. Wu, Z., Yin, H., He, H. and Li, Y., 2022. Dynamic-LSTM hybrid models to improve seasonal drought predictions over China. Journal of Hydrology, 615(1), 128706. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2022.128706
 
21. Xu, D., Zhang, Q., Ding, Y. and Zhang, D., 2022. Application of a hybrid ARIMA-LSTM model based on the SPEI for drought forecasting. Environmental Science and Pollution, 29(3), 4128-4144.
 
22. Zhang, N., Dai, X., Ehsan, M. A. and Deksissa, T., 2020. Development of a drought prediction system based on long short-term memory networks LSTM. Springer International Publishin, 17, 142-153. DOI: 10.1007/978-3-030-64221-1_13
 

  • تاریخ دریافت 26 مهر 1403
  • تاریخ پذیرش 20 دی 1403
  • تاریخ انتشار 01 فروردین 1404