محمودرضا طباطبایی - استادیار، پژوهشکده حفاظت خاک و آبخیزداری، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران
امین صالح پور جم - استادیار، پژوهشکده حفاظت خاک و آبخیزداری، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران

روابط بین پارامترهای کیفی آب رودخانه و فرایندهای فیزیکی، ژئوشیمیائی و بیولوژیکی انجام­شده بین منابع حوضه (خاک، پوشش‌گیاهی، زمین‌شناسی، کاربری‌ اراضی و غیره)، متغیرهای هواشناسی (دما، بارش، ذوب‌ برف و غیره)، متغیر هیدرولوژیکی رودخانه (دبی) و همچنین دخالت‌های انسانی، اغلب بسیار پیچیده، غیر‌قطعی و غیرخطی بوده به­نحوی که درک کامل آن‌ها را غیرممکن می‌سازد. در این شرایط، استفاده از هوش محاسباتی (نظیر شبکه‌های عصبی مصنوعی) ابزار مناسبی در شبیه‌سازی و برآورد متغیرهای کیفی آب رودخانه نظیر بار رسوب معلق محسوب می‌­شود. در پژوهش حاضر، با تلفیق کتابخانه‌های متن باز GIS و مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی (با ناظر و بدون ناظر)، سامانه مکانی هوشمندی، طراحی و کدنویسی شده است که می‌تواند در شرایط تک­متغیره یا چند­متغیره، رسوب معلق روزانه را برآورد کند. نتایج گرفته­شده از به­کارگیری این سامانه در حوزه آبخیز رودخانه مزلقان در محل ایستگاه هیدرومتری رازین نشان داد که این سامانه قادر است با کارائی و صحت‌سنجی مناسب (با ریشه میانگین مربعات خطا برابر 1033 تن در روز، میانگین قدر مطلق خطا 455 تن در روز و شاخص نش-ساتکلیف برابر 89/0 با داده‌های آزمون)، رسوب معلق ایستگاه مورد مطالعه را شبیه‌سازی کند. در مجموع، این سامانه می‌تواند به­عنوان یک زیر­ساخت نرم­افزاری در مقیاس ملی، در شبیه‌سازی و مدیریت رسوب معلق کلیه ایستگاه‌های هیدرومتری کشور مورد استفاده سازمان‌های ذی­ربط قرار گیرد.

برآورد, خوشه‌بندی داده‌ها, شبکه عصبی مصنوعی, صحت‌سنجی, نگاشت خود سازمانده