Журнал гидрогеологии и гидрологической инженерии

Как можно прогнозировать уровень грунтовых вод под воздействием изменения климата с помощью искусственных нейронных сетей Narx

Сафие Джавадинеджад

Явление изменения климата в последние годы привело к значительным изменениям в климатических элементах и, как следствие, в состоянии поверхностных и подземных водных ресурсов, особенно в засушливых и полузасушливых регионах, эта проблема иногда вызывала значительное снижение ресурсов подземных вод. В этой статье были исследованы эффекты изменения климата на состояние ресурсов подземных вод в равнине Марвдашт. Водоснабжение различных частей этого региона в значительной степени зависит от ресурсов подземных вод, и поэтому изучение изменений подземных вод в будущие периоды важно для развития этой равнины и управления ее водными ресурсами. Для оценки последствий изменения климата были использованы выходные данные моделей циркуляции атмосферы (GCM). Затем, для адаптации выходного масштаба этих моделей к масштабу, требуемому местными исследованиями изменения климата, данные об осадках и температуре были уменьшены с помощью модели LARS-WG. Уменьшенная информация использовалась для определения объема питания и дренажа водоносного горизонта в будущие периоды. Для исследования изменений уровней подземных вод на разных этапах была разработана динамическая модель нейронной сети в программной среде MATLAB. Также возможно изучать и сравнивать другие точки, используя другие сценарии и математическое моделирование. Результаты исследования, предполагающие текущее состояние развития в регионе, указывают на тенденцию к снижению объема водоносного горизонта из-за изменения климата и его влияния на ресурсы и использование исследуемой области. Результаты также представляют сценарий A2 как наиболее критический сценарий, связанный с изменением климата, который также показывает наибольшее снижение водоносного горизонта в моделировании нейронной сети.