جمعدار، م.، سرائی تبریزی، م.، یوسفی، ح.، 1399. پتانسیلیابی میزان کارستیشدن چشمهها از منظر هیدروژئوشیمیایی در محدوده مطالعاتی هشتگرد. مجله هیدروژئولوژی، 5 (2): 113-126.
سرائی تبریزی، م.، جلالی، م.، یوسفی سهرابی، ح.، 1400. پیشبینی جریان ورودی با استفاده از تحلیل مدلهای سری زمانی (مطالعه موردی: سد جامیشان). مجله هیدروژئولوژی، 6 (1): 164-153.
کرد، م.، اصغری مقدم، ا.، نخعی، م.، 1398. مدلسازی عددی آبخوان دشت اردبیل و مدیریت آن با استفاده از بهینهسازی برداشت آب زیرزمینی. مجله هیدروژئولوژی، 4 (1): 153-167.
موسسه استاندارد و تحقیقات صنعتی ایران.، 1376. ویژگیهای آب آشامیدنی استاندارد. کمیسیون استاندارد ویژگیهای آب آشامیدنی، 5 (1053): 895.
هاشمی، ا.، موسوی، ف.، طاهری، م.، قرهچاهی، ع.، 1389. ارزیابی کیفیت آب زیرزمینی 9 شهر استان اصفهان برای مصارف شرب با استفاده از سیستم استنتاج فازی. فصلنامه تحقیقات منابع آب ایران، 3 (6): 34-25.
Akgun, A., Sezer, E.A., Nefeslioglu, H.A., Gokceoglu, C., Pradhan, B., 2019. An easy-to-use MATLAB program (MamLand) for the assessment of landslide susceptibility using a Mamdani fuzzy algorithm. Computers & Geosciences, 38(1): 23-24.
Bakhtyar, R., Ghaheri, A., Yeganeh-Bakhtiary, A., Jeng, D., 2011. Cross-shore sediment transport estimation using fuzzy inference system in the swash zone. Journal of the Franklin Institue, 348: 2005-2025.
Chang, N.B., Chen, H.W., Ning, S.K., 2001. Identification of river water quality using the Fuzzy Synthetic Evaluation approach, Journal of Environmental Management, 63: 293-305.
Dahiya, S., Singh, B., Gaur, S., Garg, V.K., Kushwaha, H.S., 2007. Analysis of groundwater quality using fuzzy synthetic evaluation. Journal of Hazardous Materials, 147: 938-946.
Firat, M., Erkan.Turan, M., Yurdusev, M.A., 2018. Comparative analysis of fuzzy inference systems for water consumption time series prediction. Journal of Hydrology, 374: 235-241.
Ip, W.C., Hu, B.Q., Wong, H., Xia, J., 2009. Applications of grey relational method to river environment quality evaluation in China. Journal of Hydrology, 379: 284-290.
Katambara, Z., Ndiritu, J., 2009. A fuzzy inference system for modeling streamflow: Case of Letaba River, South Africa. Physics and Chemistry of the Earth, 34: 688-700.
Kwok-wing C. A., 2006. review on integration of artificial intelligence into water quality modelling. Marine Pollution Bulletin, 52: 726-733.
Mahapatra, S.S., Nanda, S.K., Panigrahy, B.K., 2011. A Cascaded Fuzzy Inference System for Indian river water quality prediction. Advances in Engineering Software, 42: 787-796.
Ocampo-Duque, W., Ferre-Huguet, N., Domingo, J.L., Schuhmacher, M., 2006. Assessing water quality in rivers with fuzzy inference systems: A case study. Environment International, 32: 733-742.
Sowlat M.H., 2019. A novel, fuzzy-based air quality index (FAQI) for air quality assessment. AtmosphericEnvironment, (45): 2050-2059.
Singh, P.K., Basant, A., Malik, A., Jain, G., 2009. Artificial neural network modeling of the river water quality-A case study. Ecological Modelling, 220: 888-895.
Srebotnjak, T., Carr, G., De Sherbinin, A., Rickwood, C., 2011. A global Water Quality Index and hot-deck imputation of missing data. Ecological Indicators.
Silvert, W., Fuzzy indices of environmental conditions. Ecological Modelling. 2011; (130): 111-119.10. Sowlat MH. A novel, fuzzy-based air quality index (FAQI) for air quality assessment. Atmospheric Environment, (45): 2050-2059.
Tosun, M., Dincer, K., Baskaya, S., 2011. Rule-based Mamdani-type fuzzy modeling of thermal performance of multi-layer precast concrete panels used in residential buildings in Turkey, 38: 5553-5560.
Venkat Kumar, N., Mathew, S., Swaminathan, G., 2009. Fuzzy Information Processing for Assessment of Groundwater Quality. International journal of soft Computing, 4(1): 1-9.