水文地質学および水文工学ジャーナル

Narxの人工ニューラルネットワークを使用して気候変動の影響下で地下水位を予測する方法

サフィエ・ジャバディネジャド

近年の気候変動現象は、気候要素の大幅な変化をもたらし、その結果、特に乾燥地域と半乾燥地域では、地表水と地下水資源の状況に重大な変化をもたらし、この問題は時々地下水資源の大幅な減少を引き起こしています。本稿では、マルヴダシュト平原の地下水資源の状況に対する気候変動の影響を調査しました。この地域のさまざまな部分の水供給は地下水資源に大きく依存しているため、将来の期間における地下水の変化の研究は、この平原の開発と水資源の管理において重要です。気候変動の影響を評価するために、大気循環モデル（GCM）の出力が使用されました。次に、これらのモデルの出力スケールを気候変動の地域研究に必要なスケールに適合させるために、降水量と気温のデータがLARS-WGモデルによってダウンスケールされました。ダウンスケールされた情報を使用して、将来の期間における帯水層の供給量と排水量が決定されました。さまざまな段階での地下水位の変化を調査するために、MATLAB ソフトウェア環境でニューラル ネットワーク ダイナミック モデルが開発されました。他のシナリオや数学的モデリングを使用して、他のポイントを調査して比較することもできます。地域の現在の開発状態を前提とした調査の結果、気候変動とそれが調査地域の資源と用途に与える影響により、帯水層の容積が減少する傾向にあることが示されました。また、結果では、気候変動に関連する最も重要なシナリオとしてシナリオ A2 が紹介されており、これはニューラル ネットワーク モデリングで最大の帯水層の減少を示しています。