Evaluation of SWAT and SVM Models to Simulate the Runoff of Lighvanchay River

Abstract:
In this study, performances of the hydrological model of Soil and Water Assessment Tool (SWAT) and support vector machine (SVM) in monthly simulating the runoff of Lighvanchai river were evaluated. After collecting the required data, the models were calibrated and verified. The SUFI-2 algorithm was used for uncertainty analysis of the SWAT model. The discharge of the Urmia lake basin was simulated using SWAT model and the results obtained for the Lighvan station were used in this study. The SVM model was applied using the rainfall and runoff data measured in the Lighvan station. In order to improve the results, the time series with different lag times were used. Three statistical criteria including coefficient of determination (R2), Nash-Sutcliffe coefficient (NS) and root mean square error (RMSE) were used to evaluate the performances of the models. The results revealed the ability of the both models in simulating the discharge of Lighvanchai river. However, the SWAT model had better performance than SVM in simulating the maximum values of the runoff of Lighvanchai river with NS and RMSE values of 0.71 and 0.41 m3s-1 respectively.
Language:
Persian
Published:
Journal of Water and Soil Science, Volume:26 Issue: 4, 2017
Pages:
137 to 150
magiran.com/p1662474  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!