زمین شناسی مهندسی

زمین شناسی مهندسی

مقایسه عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی نرخ فرونشست زمین (مطالعه موردی: آبخوان اصفهان)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشگاه اصفهان
2 دانشگاه اصفهان - گروه زمین شناسی
چکیده
فرونشست زمین در آبخوان اصفهان-برخوار طی دو دهه اخیر، در پی برداشت بی‌رویه از منابع آب زیرزمینی، به مخاطره‌ای جدی تبدیل شده است. این پژوهش با هدف پیش‌بینی نرخ فرونشست و مقایسه عملکرد دو الگوریتم یادگیری ماشین Random Forest و XGBoost انجام شد. متغیر وابسته از ۴۲۸ نقطه تصادفی برگرفته از نقشه InSAR ملی ایران (۲۰۱۴-۲۰۲۰) استخراج گردید. داده‌های ۵۵ پیزومتر(۱۳۹۳-۱۳۹۹) نیز برای محاسبه نرخ سالانه افت سطح آب از طریق رگرسیون خطی به کار رفت و با روش IDW به نقشه رستری افت آب (GWD) تبدیل شد. سیزده متغیر مؤثر شامل ارتفاع، شیب، جهت شیب، انحنا، TWI، فاصله از جاده‌ها ، فاصله از گسل‌ها، فاصله از آبراهه‌ها ، NDVI، لیتولوژی، قابلیت انتقال، افت سطح آب زیرزمینی و ضخامت آبرفت با تفکیک مکانی ۲۰ متر آماده‌سازی شدند. داده‌ها به دو بخش آموزش( ۷۰٪) و آزمون( ۳۰٪) تقسیم و مدل‌ها با اعتبارسنجی متقابل تصادفی و مکانی ارزیابی شدند. در ارزیابی تقسیم تصادفی 30/70، Random Forest با R² = 0.7734، RMSE = 0.9372 وMAE = 0.6720 عملکرد بهتری داشته‌است، اما برمبنای میانگین 10 تکرار مستقل این ارزیابی، XGBoost عماکرد نسبتاً بهتری داشت. در مقابل اعتبارسنجی مکانی، کاهش قابل‌توجه تعمیم‌پذیری هر دو مدل را نشان می‌دهد. ضخامت آبرفت، فاصله از گسل، قابلیت انتقال، ارتفاع، لیتولوژی و افت سطح آب نیز از مهم‌ترین عوامل بودند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

Arabameri, A., Lee, S., Rezaie, F., Pal, S. C., Asadi Nalivan, O., Saha, A., Chowdhuri, I., & Moayedi, H. (2021). Performance evaluation of GIS-based novel ensemble approaches for land subsidence susceptibility mapping. Frontiers in Earth Science, 9, 663678. DOI: 10.3389/feart.2021.663678
Asgari, S., Shirani, K., & Soleimani, F. (2024). Monitoring and detection of land subsidence. In Remote Sensing of Soil and Land Surface Processes (pp. 281-302). Elsevier. DOI: 10.1016/B978-0-443-15341-9.00021-6
Athari, M., Azizi, H. R., Hashemi, S. S., & Honari, H. (2022). Investigation of the relationship between land surface changes due to subsidence and groundwater using sentinel-1 satellite images and statistical models (case study: Varamin plain). Journal of Water and Wastewater Science and Engineering, 7(1), 34-43. DOI: 10.22112/jwwse.2021.261650.1232
Bokhari, R., Shu, H., Tariq, A., Al-Ansari, N., Guluzade, R., Chen, T., Jamil, A., & Aslam, M. (2023). RETRACTED: Land subsidence analysis using synthetic aperture radar data. Heliyon, 9(3).  DOI: 10.1016/j.heliyon.2023.e14690
Breiman, L. (2001). Random forests. Machine learning, 45(1), 5-32. DOI:10.1023/A:1010933404324
Chen, T., & Guestrin, C. (2016, August). Xgboost: A scalable tree boosting system. In Proceedings of the 22nd acm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining (pp. 785-794). DOI:10.1145/2939672.2939785
Eghrari, Z., Delavar, M. R., Zare, M., Beitollahi, A., & Nazari, B. (2023). Land subsidence susceptibility mapping using machine learning algorithms. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 10, 129-136. DOI: 10.5194/isprs-annals-X-4-W1-2022-129-2023
Yang, J., Kou, P., Dong, X., Xia, Y., Gu, Q., Tao, Y., Feng, J., Ji, Q., Wang, W., & Avtar, R. (2025). Reservoir water level decline accelerates ground subsidence: InSAR monitoring and machine learning prediction of surface deformation in the Three Gorges Reservoir area. Frontiers in Earth Science, 12, 1503634. DOI: 10.3389/feart.2024.1503634
Foroughnia, F., Nemati, S., Maghsoudi, Y., & Perissin, D. (2019). An iterative PS-InSAR method for the analysis of large spatio-temporal baseline data stacks for land subsidence estimation. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 74, 248–258. https://agris.fao.org/search/en/providers/122535/records/65dfdd6c0f3e94b9e5dd0621
Galloway, D. L., & Burbey, T. J. (2011). Regional land subsidence accompanying groundwater extraction. Hydrogeology Journal, 19(8), 1459-1486. DOI:10.1007/s10040-011-0775-5
Gambolati, G., & Teatini, P. (2015). Geomechanics of subsurface water withdrawal and injection. Water Resources Research, 51(6), 3922-3955. DOI:10.1002/2014WR016841
Haghshenas Haghighi, M., & Motagh, M. (2024). Uncovering the impacts of depleting aquifers: A remote sensing analysis of land subsidence in Iran. Science Advances, 10(19), eadk3039.https://doi.org/10.1126/sciadv.adk3039
Chen, C., Peng, M., Motagh, M., Guo, X., Xing, M., & Quan, Y. (2024). Mapping Susceptibility and Risk of Land Subsidence by Integrating InSAR and Hybrid Machine Learning Models: A Case Study in Xi'an, China. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 18, 3625-3639. DOI: 10.1109/JSTARS.2024.3522995
Khalooei, F., & Elmizadeh, H. (2023). Monitoring the Subsidence of Kazerun Plain Using SENTINEL Images and Radar Interferometric Technique (DInSAR). Engineering Geology, 17(2), 169-186.
DOI:
10.22034/JEG.2023.17.2.1019172 (In Persian)
Management of Exploitation of Groundwater Resources. (2019). Hydrogeological and balance report of Isfahan-Barkhar plain. Isfahan Municipality Parks and Green Space Organization. (In Persian)
Mohammady, M., Pourghasemi, H. R., & Amiri, M. (2019). Land subsidence susceptibility assessment using random forest machine learning algorithm. Environmental Earth Sciences, 78(16), 503. DOI: 10.1007/s12665-019-8518-3
Morsali, M., & Fattahian, Z. (2024). Hydrogeological analysis of land subsidence in Isfahan plain. In Proceedings of the 5th Congress of Water and Wastewater Engineering Science, Iran. https://civilica.com/doc/2163380  (In Persian)
Motagh, M., Walter, T. R., Sharifi, M. A., Fielding, E., Schenk, A., Anderssohn, J., & Zschau, J. (2008). Land subsidence in Iran caused by widespread water reservoir overexploitation. Geophysical Research Letters, 35(16). DOI: 10.1029/2008GL033814
Roberts, D. R., Bahn, V., Ciuti, S., Boyce, M. S., Elith, J., Guillera-Arroita, G., Hauenstein, S., Lahoz-Monfort, J. J., Schröder, B., Thuiller, W., Warton, D. I., Wintle, B. A., Hartig, F., & Dormann, C. F. (2017). Cross‐validation strategies for data with temporal, spatial, hierarchical, or phylogenetic structure. Ecography, 40(8), 913-929. DOI: 10.1111/ecog.02881
Salehi Moteahd, F., Hafezi Moghaddas, N., Lashkaripour, G., & Dehghani, M. (2019). Land Subsidence and its Consequences in Mashhad City by Integrating Radar Interferometry and Field Measurements. Journal of Engineering Geology, 13(3), 435-462. DOI: 10.18869/acadpub.jeg.13.3.435 (In Persian)
Shi, L., Gong, H., Chen, B., Shao, Z., & Zhou, C. (2025). Land subsidence simulation considering groundwater and compressible layers based on an improved machine learning method. Journal of Hydrology, 656, 133008. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2025.133008
Shirani, K., & Pasandi, M. (2025). Land subsidence risk assessment and zoning in the watersheds of Isfahan Province using Persistent Scatterer InSAR (PSInSAR). Watershed Engineering and Management, 17(4), 534-552. DOI: 10.22092/ijwmse.2025.367922.2091
دوره 20، شماره 2 - شماره پیاپی 71
تابستان 1405
صفحه 219-236

  • تاریخ دریافت 10 خرداد 1405
  • تاریخ بازنگری 03 شهریور 1405
  • تاریخ پذیرش 12 شهریور 1405
  • تاریخ انتشار 01 شهریور 1405