پهنه بندی آسیب پذیری آب های زیرزمینی با کمک الگوریتم های فازی عصبی (مطالعه موردی: استان آذربایجان)

ارزیابی آسیب پذیری آبخوان، کاری سودمند برای توسعه و مدیریت و تصمیم گیری های مربوط به کاربری اراضی، نحوه پایش کیفی منابع آب زیرزمینی و جلوگیری از آلودگی این آب ها به شمار می آید. هدف از این مطالعه، به کارگیری مدل هوشمند ریاضی برای پیش بینی آسیب پذیری آب های زیرزمینی در استان زنجان است و به همین خاطر با استفاده از مدل ANFIS، روش جدیدی برای تخمین آسیب پذیری آب های زیرزمینی ارائه شده است. فرایند توسعه و ارزیابی این مدل با استفاده از مجموعه داده های واقعی و معیارهای آماری صورت گرفته است. بدین منظور با تهیه داده های مورد نیاز شامل عمق سطح آب زیرزمینی، تغذیه خالص، محیط آبخوان، محیط خاک، توپوگرافی، تاثیر منطقه غیراشباع و هدایت هیدرولیکی آبخوان، اقدام به ایجاد مدل ANFIS شد. در مرحله بعد نتایج حاصل از مدل با داده های واقعی اعتباریابی گردید. طبق نتایج تحقیق، مدل ایجاد شده توان پیش بینی موفقیت آمیز آسیب پذیری آب های زیرزمینی را دارد. مقادیر RMSE و در مرحله آموزش به ترتیب 18/101 و 98/0، و در مرحله ارزیابی 8/173 و 94/0 به دست آمدند. روش ارائه شده در این تحقیق، رهیافت جدیدی در تخمین آسیب پذیری آب های زیرزمینی به شمار می آید و قابلیت اتصال و ترکیب با مدل های دیگر و نیز به هنگام سازی با توجه به شرایط واقعی را به خوبی دارد. در بررسی نتایج حاصل از مدل ANFIS، بیشترین درصد پتانسیل آلودگی دشت مربوط به کلاس آسیب پذیری کم 74 درصد، و کمترین آن مربوط به کلاس خیلی بالا 1 درصد برآورد شده است.