Using artificial neural network models for groundwater level forecasting and assessment of the relative impacts of influencing factors
Change in groundwater level is predicted for a special site where transient natural factors affecting the groundwater level are mixed with very irregular anthropogenic influences. When there is not enough hydrogeological information about the area to be analyzed, an artificial neural network (ANN) is a powerful tool for groundwater level forecasting in highly irregular and uncertain groundwater systems. In this study, groundwater levels were predicted by using ANN models with input variables composed of one natural factor and two anthropogenic factors in Yangpyeong riverside area, South Korea. Complex and irregular change of the groundwater level was monitored due to the operation of a groundwater heat pump system and winter intensive pumping for water curtain cultivation (by which greenhouses are warmed) The prediction results showed good performance with root mean square errors of 3 6 cm when the average groundwater level is about 25.59 m, the correlation coefficient is >0.9 and the Nash Sutcliffe efficiency is >0.75, indicating that the ANN models are well suited for assessing complex groundwater systems. Along with the prediction, an extraction method was devised to calculate contributions and relative impacts of the input variables in the time series based ANN models. As a result, it was proved that the river level dominantly affects the groundwater level fluctuation, and the contributions of each influencing factor were obtained reliably according to spatial distribution and temporal variance. This makes the scheme effective for managing and using groundwater resources with consideration of every crucial influencing factor of the groundwater level fluctuation.ResumeLa modification du niveau des eaux souterraines est predit dans un site determine, ou des facteurs naturels transitoires affectant le niveau des eaux souterraines sont intriques avec des influences anthropiques tres irregulieres. Quand il n'y a pas assez d'informations hydrogeologiques sur la zone a analyser, un reseau neuronal artificiel (RNA) est un outil puissant de prevision du niveau des eaux souterraines dans les systemes hydrogeologiques hautement irreguliers et incertains. Dans la presente etude, le niveau des eaux souterraines a ete predit en utilisant des modeles RNA avec des donnees variables composees d'un facteur naturel et de deux facteurs anthropiques dans la zone riveraine du Yangpyeong, Coree du Sud. Le changement complexe et irregulier du niveau des eaux souterraines a ete controle grace a l'exploitation d'un systeme de pompe a chaleur sur eau souterraine et d'un pompage intensif en hiver pour une culture sous rideau d'eau (par lequel sont chauffees les serres) Les resultats de la prediction se sont montres performants avec une racine de l'erreur quadratique moyenne de 3 6 cm quand le niveau moyen des eaux souterraines est d'environ 25.59 m, le coefficient de correlation est 0.9 et le coefficient de performance de Nash Sutcliffe est 0.75, ce qui montre que les modeles RNA sont bien adaptes a l'evaluation des systemes hydrogeologiques. En accompagnement de la prediction, une methode d'extraction a ete concue pour calculer les contributions et les impacts relatifs des donnees variables dans les series chronologiques basees sur les modeles RNA. En consequence, il a ete prouve que c'est le niveau de la riviere qui affecte principalement les fluctuations du niveau des eaux souterraines et les contributions de chaque facteur impactant ont ete obtenues de maniere fiable conformement a la distribution spatiale et a la variance temporelle. Ceci rend le systeme efficace pour gerer et utiliser les ressources souterraines avec prise en compte de chaque facteur decisif pesant sur la fluctuation du niveau des eaux souterraines.ResumenSe predice el cambio en el nivel del agua subterranea para un sitio especial donde los factores naturales transitorios que lo afectan se mezclan con influencias antropogenicas muy irregulares. Cuando no hay suficiente informacion hidrogeologica sobre el area a analizar, una red neuronal artificial (ANN) es una herramienta poderosa para el pronostico del nivel del agua subterranea en sistemas de agua subterranea altamente irregulares e inciertos. En este estudio, los niveles de agua subterranea se predijeron utilizando modelos ANN con variables de entrada compuestas por un factor natural y dos factores antropogenicos en la zona riberena de Yangpyeong, Corea del Sur. Se superviso el cambio complejo e irregular del nivel del agua subterranea debido a la operacion de un sistema de bomba de calor de agua subterranea y al bombeo intensivo de invierno para el cultivo de cortinas de agua (mediante el cual se calientan los invernaderos) Los resultados de prediccion mostraron un buen rendimiento con errores cuadraticos medios de 3 6 cm cuando el nivel medio de agua subterranea es de aproximadamente 25.59 m, el coeficiente de correlacion es 0.9 y la eficacia de Nash Sutcliffe es 0.75, lo que indica que los modelos ANN son adecuados para evaluar sistemas complejos de aguas subterraneas. Junto con la prediccion, se diseno un metodo de extraccion para calcular las contribuciones y los impactos relativos de las variables de entrada en los modelos ANN basados en series de tiempo. Como resultado, se demostro que el nivel del rio afecta predominantemente la fluctuacion del nivel del agua subterranea, y las contribuciones de cada factor influyente se obtuvieron de manera confiable segun la distribucion espacial y la varianza temporal. Esto hace que el esquema sea efectivo para administrar y utilizar los recursos de agua subterranea con la consideracion de cada factor de influencia crucial de la fluctuacion del nivel del agua subterranea.Zhai Yao Yu Ce Liao Yi Ge Te Shu Chang Di De Di Xia Shui Wei Bian Hua Qing Kuang ,Gai Chang Di Ying Xiang Di Xia Shui Wei De Shun Shi Zi Ran Yin Su Yu Fei Chang Bu Gui Ze De Ren Wei Yin Su Hun He Zai Yi Qi Dang Yan Jiu Qu Mei You Zu Gou De Shui Wen Di Zhi Xin Xi Gong Fen Xi Shi ,Ren Gong Shen Jing Wang Luo Jiu Shi Yu Ce Gao Du Bu Gui Ze He Bu Que Ding Di Xia Shui Xi Tong De Di Xia Shui Wei De Yi Ge Qiang You Li Gong Ju Zai Ben Yan Jiu Zhong ,Li Yong Ren Gong Shen Jing Wang Luo Mo Xing ,Shu Ru Bao Gua Yi Ge Shen Jing Yin Su He Liang Ge Ren Wei Yin Su De Bian Liang ,Yu Ce Liao Han Guo YangpyeongHe Bian Di Qu Di Xia Shui Wei Jian Ce Liao You Yu Yun Xing Di Xia Shui Re Beng Xi Tong He Dong Ji Qiang Lie Chou Shui Yong Yu Shui Mu Chong Zhi (Wen Shi Bei Jia Wen )Zao Cheng De Di Xia Shui Wei Fu Za He Bu Gui Ze De Bian Hua Yu Ce Jie Guo Xian Shi Liao Hen Hao De Xing Neng ,Dang Ping Jun Di Xia Shui Wei Wei 25.59 mShi ,Jun Fang Gen Wu Chai Wei 3 6 cm,Xiang Guan Xi Shu Wei >0.9, Nash SutcliffeXiao Lu 0.75,Biao Ming Ren Gong Shen Jing Wang Luo Mo Xing Fei Chang Gua He Ping Jie Fu Za De Di Xia Shui Xi Tong Chu Liao Yu Ce ,Huan Kai Fa Liao Cui Qu Fa Yong Lai Ji Suan Ji Yu Shi Xu De Ren Gong Shen Jing Wang Luo Mo Xing Zhong Shu Ru Bian Liang De Gong Xian Lu He Xiang Dui Ying Xiang Jie Guo Zheng Ming ,He Liu Shui Wei Zhu Yao Ying Xiang Di Xia Shui Wei Bo Dong ,Gen Ju Kong Jian Fen Bu He Shi Jian Bian Yi ,Ke Kao Di Huo Qu Liao Mei Ge Ying Xiang Yin Su De Gong Xian Lu Zhe Shi Guan Li He Li Yong Di Xia Shui Zi Yuan Zhong Kao Lu Di Xia Shui Wei Bo Dong De Mei Ge Guan Jian Ying Xiang Yin Su De Ji Hua Fei Chang You Xiao ResumoMudancas nos niveis das aguas subterraneas sao preditas para um local especial onde fatores naturais transientes afetando o nivel das aguas subterraneas sao misturados com influencias antropicas muito irregulares. Quando nao existe informacao hidrogeologica suficiente sobre a area a ser analisada, uma rede neural artificial (ANN) e uma poderosa ferramenta para predicao de niveis de aguas subterraneas em sistemas de aguas subterraneas altamente irregulares e incertos. Neste estudo, os niveis das aguas subterraneas foram previstos usando modelos de ANN com variaveis de entrada compostas de um fator natural e dois fatores antropogenicos na area ribeirinha de Yangpyeong, Coreia do Sul. Mudancas complexas e irregulares do nivel do lencol freatico foram monitoradas devido a operacao de um sistema de bombas de calor subterraneas e ao bombeamento intensivo de inverno para o cultivo de cortina de agua (pelo qual as estufas sao aquecidas) Os resultados de predicao mostraram bom desempenho com erros quadraticos medios de 3 6 cm quando o nivel medio de agua subterranea e de cerca de 25.59 m, o coeficiente de correlacao e 0.9 e a eficiencia de Nash Sutcliffe e 0.75, indicando que os modelos ANN sao adequados para avaliar sistemas complexos de aguas subterraneas. Juntamente com a previsao, foi desenvolvido um metodo de extracao para calcular contribuicoes e impactos relativos das variaveis de entrada nos modelos de ANN baseados em series temporais. Como resultado, ficou comprovado que o nivel do rio afeta predominantemente a flutuacao do nivel do lencol freatico, e as contribuicoes de cada fator de influencia foram obtidas de maneira confiavel de acordo com a distribuicao espacial e a variancia temporal. Isso torna o esquema efetivo para o gerenciamento e uso dos recursos hidricos subterraneos levando em consideracao todos os fatores importantes que influenciam a flutuacao do nivel do lencol freatico.
Hydrogeology Journal