پیش‌‌بینی تراز آب زیرزمینی با کمک شبکه‌های موجک-عصبی (مطالعه موردی: دشت مراغه-آذربایجان‌شرقی)

لازمه دستیابی به مدیریت جامع و پایدار منابع آب زیرزمینی، شناخت رفتار سیستم آب زیرزمینی و پیش‌بینی نوسانات سطح آن در آینده می‌باشد. هدف از پژوهش حاضر خوشه‌بندی چاه‌های مشاهده‌ای آبخوان دشت مراغه و پیش‌بینی تراز آب زیرزمینی به کمک شبکه‌های موجک-عصبی (wnn) بود. به دلیل تعداد زیاد چاه‌های مشاهده‌ای نصب شده در دشت، ابتدا با کمک روش خوشه‌بندی سلسله مراتبی وارد 20 چاه مشاهده‌ای محدوده دشت مراغه با طول دوره آماری بیش از 15 سال خوشه‌بندی شد. سپس خوشه با 6 زیرخوشه همگن انتخاب و نماینده هر زیرخوشه تعیین شد. با نویززدایی از داده‌های ورودی با کمک روش موجک، مقادیر سطح آب زیرزمینی با کمک شبکه‌های عصبی مصنوعی (ann) پیش‌بینی شد. نتایج نشان داد در نظر گرفتن دمای متوسط هوا باعث اغتشاش شبکه‌های عصبی مصنوعی و شبکه‌های موجک-عصبی شد. هم چنین بر اساس نتایج با در نظر گرفتن تاخیر زمانی متوالی 3 تا 12 ماه در داده‌های ورودی، اختلاف مقادیر پیش‌بینی شده و واقعی کاهش یافت. کم‌ترین مقدار rmse و بیش‌ترین مقدار در شبکه wnn به ترتیب 0.03 متر و 0.999 حاصل شد. این مقادیر در شبکه ann به ترتیب 0.32 متر و 0.885 بود. بنابراین بر اساس نتایج پژوهش حاضر، با نویززدایی از داده‌های ورودی اختلاف مقادیر سطح آب زیرزمینی پیش‌بینی شده و واقعی به طور متوسط به 11 سانتی‌متر کاهش یافت.