Geofizika, Vol. 32 No. 2, 2015.
Izvorni znanstveni članak
https://doi.org/10.15233/gfz.2015.32.9
Prostorna analiza električne vodljivosti podzemnih voda pomoću običnoga kriginga i metoda umjetne inteligencije (slučaj ravnice Tabriz, Iran)
Mehrdad Jeihouni
; University of Tehran, Faculty of Geography, Department of Remote Sensing and GIS, Tehran, Iran
Reza Delirhasannia
; University of Tabriz, Faculty of Agriculture, Department of Water Engineering, Tabriz, Iran
Seyed Kazem Alavipanah
; University of Tehran, Faculty of Geography, Department of Remote Sensing and GIS, Tehran, Iran
Mahmoud Shahabi
; University of Tabriz, Faculty of Agriculture, Department of Soil Science, Tabriz, Iran
Saeed Samadianfard
; University of Tabriz, Faculty of Agriculture, Department of Water Engineering, Tabriz, Iran
Sažetak
u
posljednjih nekoliko desetljeća sustavi umjetne inteligencije (AI) su otvorili nove horizonte u analizi problema vodnog inženjeringa te ekoloških problema. U ovoj studiji istražene su performanse običnog kriginga (OK) kao geostatističkog procjenitelja te performanse dvaju naprednih metoda, prva od kojih je umjetna neuronska mreža (ANN), a druga je hibridni sustav ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) koji uz neuronsku mrežu uključuje i neizravnu (fuzzy) logiku. U tu svrhu, zemljopisne koordinate 120 mjernih bunara lociranih u ravnici Tabriz u sjeverozapadnom Iranu definirane su kao ulazi, a električne vodljivosti (EC) podzemnih voda postavljeni su kao izlazi modela. Osamdeset posto podataka nasumce je izabrano za razvoj i obuku (učenje) navedenih modela, a dvadeset posto podataka iskorišteno je za testiranje i provjeru. Na kraju, izlazi modela su uspoređeni s odgovarajućim mjerenim vrijednostima u mjernim bunarima. Rezultati su pokazali da model ANFIS među svim promatranim modelima daje najbolju točnost s korijenom srednje kvadratne pogreške (RMSE) od 1,69 dS.m–1 i koeficijentom korelacije (R) od 0,84. Izračunate vrijednosti RMSE u modelima ANN i OK iznose 1.97, odnosno 2.14 dS.m–1, a koeficijenata korelacije 0,79, odnosno 0,76, respektivno. Prema dobivenim rezultatima ANFIS metoda je precizno predvidjela električnu vodljivost te se stoga može preporučiti za modeliranje saliniteta podzemnih voda.
Ključne riječi
umjetna inteligencija; obični kriging; električna vodljivost; ravnica Tabriz; podzemne vode
Hrčak ID:
152967
URI
Datum izdavanja:
31.12.2015.
Posjeta: 1.433 *