روشی نوین در پیش‌بینی تغییرات آتی سطح آب‌‌زیرزمینی با الگوریتم‌های K-means و جنگل تصادفی با داده‌های اقلیمی CMIP6 در دشت اسلام‌آباد غرب

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه جغرافیا، دانشکدة ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران

2 گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران

3 گروه مهندسی آب، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران

چکیده

این پژوهش تغییرات سطح آب زیرزمینی (GWL) دشت اسلام‌آباد را با استفاده از الگوریتم جنگل تصادفی (RF) و داده‌های اقلیمی CMIP6 پیش‌بینی کرده است. داده‌های GWL از 20 چاه (1997-2014) جمع‌آوری و پس از پردازش و خوشه‌بندی با روشK-Means، مدل‌سازی برای سناریوهای اقلیمی مختلف در سه منطقه جنگه، برف‌آباد و بورگ انجام شد.

نتایج نشان داد که در دوره مشاهداتی، منطقه برف‌آباد با تغییرات 7/8 تا 2/10 متر بهترین و منطقه بورگ با 5/15 تا 3/17 متر بدترین مقدار GWL را داشته است. بیشترین سطح دسترسی در بهار و کمترین عمق در پاییز مشاهده شد. پیش‌بینی‌ها نشان می‌دهد که در آینده دور (2076-2100) تحت سناریویSSP5-8.5، بیشترین افزایش GWL (3 تا 5/3 متر) در جنگه در پاییز رخ خواهد داد. درSSP1-2.6، بیشترین کاهش در بورگ با افت 5/3 تا 4 متر در بهار و تابستان پیش‌بینی شده است. تحت سناریوهای SSP1-2.6 و SSP2-4.5 در آینده دور شرایط پایدارتر خواهد بود.

در دوره مشاهداتی، GWL در تمام مناطق روند نزولی داشته و بیشترین افت سالانه (1متر) در برف‌آباد ثبت شد. در SSP1-2.6، کاهش GWL در آینده نزدیک در بورگ (21/0- m/year) و در آینده میانی در جنگه (14/0- m/year) ادامه خواهد داشت. درSSP2-4.5، این کاهش در آینده دور در تمامی مناطق معنادار بوده و در بورگ بیشترین مقدار (16/0- m/year) را خواهد داشت. مدل RF عملکرد بسیار خوبی داشته (97/0R= و NSE بین 89/0 تا 98/0) و مدل NorESM2-MM دقت پیش‌بینی را تا 5/99% افزایش داده است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

A Novel Method for Predicting Future Changes in Groundwater Level Using K-means and Random Forest Algorithms with CMIP6 Climate Data in the Eslamabad West Plain

نویسندگان [English]

  • Kobra Soltani 1
  • Seyed Ehsan Fatemi 2
  • Jafar Masoompour Samakosh 1
  • Maryam Hafezparast Mavadat 3
1 Department of Geography, Faculty of Literature and Humanities, Razi University, Kermanshah, Iran
2 Water Engineering Department. Faculty of Agriculture. Razi University. Kermanshah., Iran
3 Department of Water Engineering, Campus of Agriculture and Natural Resources, Razi University, Kermanshah, Iran
چکیده [English]

This study predicts groundwater level (GWL) variations in the Eslamabad plain using the Random Forest (RF) and CMIP6 climate data. GWL data from 20 wells (1997–2014) were collected and, after processing and clustering using the K-Means, modeling was conducted for different climate scenarios in three regions: Jangeh, Barfabad, and Bureg.

The results showed that in the observational period, Barfabad, with variations of 8.7 to 10.2 meters, had the best GWL values, while the Bureg, with 15.5 to 17.3 meters, had the worst. The highest availability was observed in spring and the lowest depth in Fall. Predictions indicate that in the distant future (2076–2100), under the SSP5-8.5 scenario, the greatest GWL increase (3 to 3.5 meters) will occur in Jangeh in Fall. In SSP1-2.6, the greatest decline in Bureg, with a drop of 3.5 to 4 meters, is projected for spring and summer. Under the SSP1-2.6 and SSP2-4.5 scenarios, conditions will be more stable in the distant future.

During the observational period, GWL showed a decreasing trend in all regions, with the highest annual decline (1 meter) recorded in Barfabab. In SSP1-2.6, the GWL decrease in the near future in Bureg (-0.21 m/year) and in the mid-future in Jangeh (-0.14 m/year) will continue. In SSP2-4.5, this decrease in the distant future is significant in all regions, with the highest value (-0.16 m/year) in Bureg. The RF model performed very well (R = 0.97, NSE between 0.89 and 0.98), and the NorESM2-MM model improved prediction accuracy up to 99.5%.

کلیدواژه‌ها [English]

  • CMIP6
  • Eslamabad-e-Gharb
  • Groundwater level
  • K_means
  • Random Forest