ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل اثربخشی سناریو های احیای دریاچه ارومیه با استفاده از شبیهسازی پویایی سیستم ها مبتنی بر مدل شکار و شکارچی
در این مطالعه استخراج راهبردهای مدیریتی مدل شکار- شکارچی برای حوضه آبریز دریاچه ارومیه توسعه داده شده است. مزیت اصلی این مدل، تخصیص متعادل آب بین ذینفعان در راستای رسیدن دریاچه به شرایط پایدار یعنی تراز اکولوژیک است. با توجه به گسترش کشاورزی در شمال غرب ایران، بررسی راهکار های قابل اجرا و به روز کاهش آب مصرفی در بخش کشاورزی حائز اهمیت می باشد. در این تحقیق ابتدا یک مدل پویایی سیستم ها شامل یک نمودار ذخیره- جریان طراحی شده است که در آن دریاچه ارومیه به عنوان بخش شکار و اراضی کشاورزی به عنوان بخش شکارچی به حساب آمده اند. سپس با توجه به اثرات عوامل مختلف به صورت پویا، به بررسی و تحلیل راهکارهای کاهش آب مصرفی کشاورزی پرداخته شده است. نتایج این مطالعه نشان می دهد که در بازه ی زمانی 2015 تا 2031 کاهش اراضی کشاورزی (یکپارچه سازی، کاهش تعداد کشاورزان و ...) به میزان 40 درصد، افزایش راندمان آبیاری کشاورزی (اصلاح الگوی کشت، مدرن سازی تجهیزات آبیاری، اصلاح روشهای آبیاری و ...) به میزان 21 درصد و کاهش مساحت دریاچه به میزان 20 درصد، به ترتیب باعث افزایش تراز آب دریاچه به میزان 7/1، 8/0 و 5/0 متر می شوند. با اعمال سناریو های مذکور به صورت یکجا و همزمان تراز آب دریاچه به میزان 3/4 متر افزایش پیدا کرده و دریاچه به تراز اکولوژیک خود (1274 متر) خواهد رسید.
https://www.iwrr.ir/article_89326_61be5ad5d4932d0a0c8b4e27c04fcbef.pdf
2020-08-22
1
17
"تخصیص آب"
"دریاچه ارومیه"
"حل اختلاف"
"مدل شکار و شکارچی"
"پویایی سیستمها"
سید ارشاد
برحق
e.barhagh@gmail.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد مدیریت منابع آب/ دانشکده عمران، دانشگاه تبریز.
LEAD_AUTHOR
مهدی
ضرغامی
zarghaami@gmail.com
2
استاد/دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه تبریز و استاد پژوهشکده محیطزیست دانشگاه تبریز.
AUTHOR
یوسف
علیزاده گورچین قلعه
yusufalizade2000@gmail.com
3
دانشجوی دکتری علوم زمین/ دانشگاه صنعتی استانبول.
AUTHOR
محمدرضا
شهبازبگیان
mr.shahbazbegian@modares.ac.ir
4
استادیار/ دانشکده علوم انسانی، گروه جغرافیا و برنامهریزی و آمایش سرزمین دانشگاه تربیت مدرس.
AUTHOR
Alborzi A, Mirchi A, Moftakhari H, Mallakpour I, Alian S, Nazemi A, Hassanzadeh E, Mazdiyasn O, Ashraf S, Madani K, Norouzi H, Azarderakhsh M, Mehran A, Sadegh M, Castelletti A, and AghaKouchak A (2018) Climate- informed environmental inflows to revive a drying lake facing meteorological and anthropogenic droughts. Journal of Environmental Research Letters 13(8):084010
1
Alizade Govarchin Ghale Y, Altunkaynak A, and Unal A (2018) Investigation anthropogenic impacts and climate factors on drying up of Urmia Lake using water budget and drought analysis. Journal of Water Resources Management 32(1):325–337
2
Alizade Govarchin Ghale Y, Baykara1 M, and Unal A (2017) Analysis of decadal land cover changes and salinization in Urmia Lake basin using remote sensing techniques. Journal of Natural Hazards and Earth System Sciences:1-15
3
Arshadi A and Bagheri A (2014) A system dynamic approach to sustainability analysis in Karun river basin, Iran. Journal of Iran Water Resources Research 9(3):1-13 (In Persian)
4
Barnes G T (2007) The potential for monolayers to reduce the evapotranspiration of water from large water storages: A review. Journal of Agricultural Water Management 95:339-353
5
Cherry M J and Barton B T (2017) Effects of wind on predator-prey interactions. Journal of Food Webs 13:92-97
6
Chaudhari S, Felfelani F, Shin S, and Pokhrel Y (2018) Climate and anthropogenic contributions to the desiccation of the second largest saline lake in the twentieth century. Journal of Hydrology 560:342-353
7
Chowdhurry M S, Hashim L, and Mawa S (2009) Solution of prey–predator problem by numeric–analytic technique. Journal of Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation 14(4):1008-1012
8
Didan K (2015) MOD13A2 MODIS/Terra vegetation indices 16-day L3 global 1km SIN grid V006 [data set]. NASA EOSDIS LP DAAC. doi: 10.5067/MODIS/MOD13A2.006
9
Durrett R and Mayberry J (2010) Evolution in predator–prey systems. Journal of Stochastic Processes and Their Applications 120(7):1364-1392
10
Ebrahimi E and Zarghami M (2018) Comparing effects of restoration policies under climate change by using system dynamics; Case study Urmia Lake ecosystem. Journal of Iran Water Resources Research 13(4):184-189 (In Persian)
11
Fang Q, Li X, and Cao M (2012) Dynamics of a discrete predator-prey system. Journal of Procedia Engineering 38:1793-1800
12
Garrett DR and Hoy RD (1978) A study of monthly lake to pan coefficients using a numerical lake model. Hydrology Symposium, 5-6 September, Institution of Engineers, Canberra, A.C.T:145-149
13
Ghassemi A, Jakeman FJ, and Nix HA (1995) Salinization of lands and water resources. Sidney (Australia): University of New South Wales Press
14
Hassanzadeh E, Zarghami M, and Hassanzadeh Y (2012) Determining the main factors in declining the Urmia Lake level by using system dynamics modeling. Journal of Water Resources Management 26(1):129-145
15
Hesami A and Amini A (2016) Changes in irrigated land and agricultural water use in the Lake Urmia basin. Journal of Lake and Reservoir Management 32(3):288-296
16
Iran Ministry of Energy, Water and Waste Water Macro Planning Bureau (2012) http://waterplan.moe.gov.ir /TopNav/About-Us?lang=en-US (In Persian)
17
Isanezhad R, Zarifian SH, Raheli H, Kouhestani H, and Beheshti Nahand SH (2015) Assessing the effects of optimal cropping pattern in Urmia Lake basin on restoration of Urmia Lake. Journal of Good Manufacturing Practice Review 18(2):498-502
18
Kar T K and Ghosh B (2013) Impacts of maximum sustainable yield policy to prey–predator systems. Journal of Ecological Modelling 250:134-142
19
Kazemi P and Araghinejad SH (2015) Using the prey-predator equation for the water allocation problem and its comparison with conventional water allocation methods, a case study of the Atrak River Basin. Iran-Water Resources Research 26(5):3-13 (In Persian)
20
Keshavarz A, Heydari N, and Ashrafi S (2003) Management of agricultural water consumption, drought and supply of water for future demands. In: Proceeding of the 7th International conference on the development of Dry Land, 14–17 september, Tehran, Iran:42–48
21
Kohler MA (1954) Lake and pan evaporation, water loss investigations: lake Hefner studies. U.S Geological Survey Professional Paper, 269:127-148
22
Lotka A J (1925) Elements of physical biology. Williams and Wilkins, Balimore, MD
23
McMurtrie R (1978) Persistence and stability of single-species and prey-predator systems in spatially heterogeneous environments. Journal of Mathematical Biosciences 39(1-2):11-5
24
Moghadasi M, Morid S, Delavar M, and Arabpour F (2015) Agricultural water consumption management approach in Urmia Lake restoration. Iran-Water Resources Research 11(1):1-12 (In Persian)
25
Nimmo WHR (1964) Measurement of evaporation by pans and tanks. Australian Meteorological Magazine 46:17-53
26
Paimozd S, Morid S, and Moghaddasi M (2010) Comparison of non-linear optimization and a system dynamics approaches for agricultural water allocation (A case study: Zayande Rud Basin). Iranian Journal of Irrigation and Drainage 1(4):44-52
27
Peixoto M S, Barros L C, and Bassanez R C (2008) Predator–prey fuzzy model. Journal of Ecological Modelling 214(1):39-44
28
Quants (2014) Analysis of the Urmia Lake water balance: Part I - the amount of evaporation. http://www.quants.ir/ (In Persian)
29
Rawashdeh S B A (2012) Assessment of change detection method based on normalized vegetation index in environmental studies. Internatinal journal of Applied Science and Engineering 10(2):89-97
30
Samadzadeh Fahim R, Zarghami M, Nourani V, and Hoseinlar MR (2018) The hydraulic simulation of the effects of new dikes to reduce the evaporation area; Case study: Urmia Lake, Iran. Iran-Water Resources Research 14(2):263-267 (In Persian)
31
Shadkam S, Ludwig F, Oel P V, Kirmir Ç, and Kabat P (2016) Impacts of climate change and water resources development on the declining inflow into Iran's Urmia Lake. Journal of Great Lakes Research 42(5):942-952
32
Thingstad T F (2000) Elements of a theory for the mechanisms controlling abundance, diversity, and biogeochemical role of lytic bacterial viruses in aquatic systems. Journal of Limnology and Oceanography 45(6):1320–1328
33
Torabi Haghighi A, Fazel N, Hekmatzadeh A and Klöve B (2018) Analysis of effective environmental flow release Strategies for Lake Urmia Restoration. Journal of Water Resources Management 32(11): 3595–3609
34
United States Geological Survey (2016) Earth Explorer. https://earthexplorer.usgs.gov/. Accessed 15 August 2018
35
Urmia Lake Restoration Program (2015) www.ulrp.sharif.ir
36
Volterra V (1926) Fluctuations in the abundance of a species considered mathematically. Journal of Nature 18:558-560
37
Wang M (2004) Stationary patterns of strongly coupled prey–predator models. Journal of Mathematical Analysis and Applications 292(2):484-505
38
Wang Y, Wu H, and Wang Sh (2013) A predator–prey model characterizing negative effect of prey on its predator. Journal of Applied Mathematics and Computation 219(19):9992-9999
39
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی سیستم منابع آب تالاب هورالعظیم/هورالهویزه با رویکرد پویایی سیستم
در دهههای اخیر، سطح آب تالاب هورالعظیم/هورالهویزه (در مرز ایران و عراق) به عنوان یکی از منابع آب مشترک، به شدت کاهش یافته است. در حوضههای مشترک، در نظر گرفتن تعاملات بین سیستمهای منابع آب در کشورهای حوضه آبریز، با استفاده از رویکرد سیستم پویا امکانپذیر است. مدل ارائه شده، تعاملات بین سیستمهای منابع آب ایران، عراق و ترکیه را بدون در نظر گرفتن سیستمهای اجتماعی- اقتصادی این کشورها، در حوضه مشترک تالاب هورالعظیم/هورالهویزه برای دوره 2016- 2004 شبیهسازی نموده است که میتواند برای تحلیل سناریوهای مختلف در حوضه استفاده شود. به علاوه، این مطالعه سیستمی پویا را برای چندین تصمیمگیر با منافع مختلف، براساس یکپارچگی حوضه، توسعه داده است. صحتسنجی این مدل نشان داد مدل توسعه یافته، به منظور بازسازی رفتار پارامترهای مختلف درون سیستم، به خوبی واسنجی شده است. نتایج نشان میدهد که آب ورودی دجله به عراق از ترکیه، در دوره شبیهسازی، کاهش قابل ملاحظهای داشته است. متعاقبا، ورودی به تالاب هورالعظیم/هورالهویزه، به طور متوسط در این بازه زمانی، 61 درصد کمتر از ظرفیت این تالاب بوده است. همچنین نتایج مدل برای دو سناریوی تکمیل پروژه GAP و کاهش 10 درصدی سطح زیر کشت، در هر سه کشور، نشان میدهد که آب ورودی به تالاب به ترتیب 400 میلیون مترمکعب کاهش و 1900 میلیون مترمکعب نسبت به 2020 افزایش مییابد. بطور کلی، از مدل ارائه شده میتوان به عنوان ابزار پشتیبانی برای ارزیابی تصمیمهای سیاستگذاران در منطقه استفاده نمود. در نتیجه، برای بهبود شرایط زیستمحیطی، گزینههای مدیریتی باید با توجه به یکپارچگی حوضههای مشترک تعریف شوند.
https://www.iwrr.ir/article_98973_8fd243c2195d950895a3f7eca9034ec5.pdf
2020-08-22
18
34
سیستم پویا
مدلسازی سیستم منابع آب مشترک
تالاب هورالعظیم/هورالهویزه
نرگس خاتون
دولتآبادی
dolatabadi.narges@ut.ac.ir
1
دانشجوی دکتری مهندسی منابع آب، پردیس ابوریحان دانشگاه تهران.
AUTHOR
محمد ابراهیم
بنی حبیب
banihabib@ut.ac.ir
2
استاد/گروه مهندسی آبیاری و زهکشی پردیس ابوریحان دانشگاه تهران.
LEAD_AUTHOR
عباس
روزبهانی
roozbahany@ut.ac.ir
3
دانشیار/ گروه مهندسی آبیاری و زهکشی پردیس ابوریحان دانشگاه تهران.
AUTHOR
ABFA, Ministry of Energy (2013) Integrated water master plan in west border basin, Karkheh, Karun, Jarahi and Zohreh, 239p (In Persian)
1
Al-Ansari N (2016) Hydro-politics of the Tigris and Euphrates basins. Engineering 8(3):140-172
2
Al-Ansari N, Ali A, Knutsson S (2014) Present conditions and future challenges of water resources problems in Iraq. Journal of Water Resource and Protection 6(12):1066-1098
3
Al-Ansari N, Knutsson S, Ali A (2012) Restoring the garden of Eden, Iraq. Journal of Earth Sciences and Geotechnical Engineering 2(1):53-88
4
Altinbilek H D (1997) Water and land resources development in Southeastern Turkey. International Journal of Water Resources Development 13(3):311-332
5
Azarnivand A, Banihabib M E (2017) A multi-level strategic group decision making for understanding and analysis of sustainable watershed planning in response to environmental perplexities. Group Decision and Negotiation 26(3):629-648
6
Azmi M, Salavitabar A, Araghinejad S, Sarmadi F (2012) Main basin-scale IWRM and MCDM using system dynamics approach, Case study: Urmia Lake Basin. In: The First International Conference on Dam and Hydraulic, Tehran, 1-9 (In Persian)
7
Babaeian F, Bagheri A, Rafieian M (2016) Vulnerability analysis of water resources systems to water scarcity based on a water accounting framework (Case study: Rafsanjan Study Area). Journal of Iran-Water Resources Research 12(1):1-17 (In Persian)
8
Bachmann A, Tice V, Al-Obeidi L A, Kilıç D T (2019) Tigris-euphrates river ecosystem: A Status Report. 24p
9
Banihabib M, Dowlatabadi N (2016) Capacity building for policy maker water diplomacy for the prevention of dust storm disaster. In: Conference of WENM, Tehran, 40-48
10
Banihabib M, Dowlatabadi N, Jabbari M (2018) Designing a cogneitive map of factor influencing drying up of Hoor-Al-Azim and its consequences. In: The Congress of DokuzEylul University and Izmir KatipCelebi University (TUJJBBK), 30 March- 2 April, Izmir, Turkey, 11-15
11
Banihabib M E, Azarnivand A, Peralta R C (2015) A new framework for strategic planning to stabilize a shrinking lake. Lake and Reservoir Management 31(1):31-43
12
Banihabib M E, Dowlatabadi N (2017) Political capacity building for water diplomacy for the prevention of dust storm disaster. Allameh Tabataba'i University 77:245-285 (In Persian)
13
Banihabib ME, Hashemi F, Shabestari M H (2017) A framework for sustainable strategic planning of water demand and supply in arid regions. Sustainable Development 25(3):254-266
14
Bazrkar M H, Tavakoli Nabavi E, Zamani N, Eslamian S (2013) System dynamic approach to hydro-politics in Hirmand transboundary river basin from sustainability perspective. International Journal of Hydrology Science and Technology 3(4):378-398
15
Becker R (2014) The stalled recovery of the Iraqi marshes. Remote Sensing 6(2):1260-1274
16
Bilgen A (2019) The Southeastern Anatolia Project (GAP) in Turkey: An alternative perspective on the major rationales of GAP. Journal of Balkan and Near Eastern Studies 21(5):532-552
17
Bilgen A (2018) Turkey’s Southeastern Anatolia Project (GAP): A qualitative review of the literature. British Journal of Middle Eastern Studies 1-20
18
Dowlatabadi N, Banihabib M E, Roozbahani A, Çetin O (2019) Assessment of water saving efficiency index in Iran/Iraq through virtual water trade with Turkey. Accepted in Iranian Journal of Ecohydrology (In Persian)
19
Ebrahimi Sarindizaj E, Zarghami M (2018) Comparing effects of restoration policies under climate change by using system dynamics; Case study Urmia Lake Ecosystem. Journal of Iran-Water Resources Research 13(4):184-89 (In Persian)
20
Ettehad E (2010) Hydropolitics in Hirmand/Helmand international river basin. M.Sc. Thesis, Swedish University of Agricultural Sciences, 80p
21
Fouladavand S, Sayyad G A (2015) The impact of Karkheh Dam construction on reducing the extent of wetlands of Hoor-Alazim .Jurnal of Water Resources and Ocean Science 4(2):33-38
22
Gohari A, Eslamian S, Mirchi A, Abedi-Koupaei J, Massah Bavani A R, Madani K (2013) Water transfer as a solution to water shortage: A fix that can backfire. Journal of Hydrology 491:23- 39
23
Guppy L, Anderson K (2017) Global water crisis: The facts. Hamilton, UNU-INWEH, 35p
24
Han T, Zhang C, Sun Y, Hu X (2017) Study on environment-economy-society relationship model of Liaohe River Basin based on multi-agent simulation. Ecological Modelling 359:135-145
25
Hipel K W, Kilgour D M, Kinsara R A (2014) Strategic investigations of water conflicts in the Middle East. Group Decision and Negotiation 23(3):355-376
26
Iraq Ministry of Central Statistical Organization Planning (2011) Agricultural Statistical Atlas 211p
27
Jin X, Xu X, Xiang X, Bai Q, Zhou Y (2016) System-dynamic analysis on socio-economic impacts of land consolidation in China. Habitat International 56:166-175
28
Kumpel H, Khalaf R (2013) Tigris river basin. In: G Lababidi (Ed), Inventory of shared water resource in western Asia. New York: United Nations Economic and Social Commission for Western Asia (UN-ESCWA. & BGR.) 99-127
29
Mazandarani zadeh H, Hashemi M, Daneshkare Arasteh P, Zarghami M (2019) Evaluation of management policies to simultaneously maintain groundwater resources and farmers' livelihoods using the system dynamics and game theory. Accepted in Journal of Iran-Water Resources Research ?:?-? (In Persian)
30
Mehrazar A, Mahmoud M, Massah Bavani A (2016) Uncertainty analisis of climate change impacts on agriculture of hashtgerd using system dynamic model. M.Sc. Thesis, Department of Irrigation and Drainage, College of Aburaihan, University of Tehran, 144p (In Persian)
31
Mereu S, Sušnik J, Trabucco A, Daccache A, Vamvakeridou Lyroudia L, Renoldi S, Assimacopoulos D (2016) Operational resilience of reservoirs to climate change, agricultural demand, and tourism: A case study from Sardinia. Science of The Total Environment 543:1028-1038
32
Mirchi A, Madani K, Watkins D, Ahmad S (2012) Synthesis of system dynamics tools for holistic conceptualization of water resources problems. Water Resources Management 26(9):2421-2442
33
Najafi Marghmaleki S (2017) Conflict resolution model for water resources management in Hour-al- Howizeh wetland. M.Sc. Thesis, Department of Irrigation and Drainage, College of Aburaihan , University of Tehran, 148p (In Persian)
34
Nandalal K, Simonovic S (2003) Resolving conflicts in water sharing: A systemic approach. Water Resources Research 12- 39
35
Pittock J, Dumaresq D, Bassi A (2016) Modeling the hydropower–food nexus in large river basins: A mekong case study. Water, 8(10), 425
36
Qi C, Chang N B (2011) System dynamics modeling for municipal water demand estimation in an urban region under uncertain economic impacts. Journal of Environmental Management 92(6):1628-1641
37
Rekacewicz P (2005) From wetlands to dry lands. The destruction of the Mesopotamian marshlands, UNEP/GRID-Arenda
38
Salvitabar A, Zarghami M, Abrishamchi A (2006) System dynamic model in Tehran Urban water management. Journal of Water and Wastewater 59:12-28
39
Shahbazbegian M R, Turton A, Mousavi Shafaee S M (2016) Hydropolitical self-organization theory; system dynamics to analyse hydropolitics of Helmand transboundary river. Water Policy 18(5):1088-1119
40
Simonovic S P (2012) Managing water resources: Methods and tools for a systems approach. Routledge, 680p
41
Stave K A (2003) A system dynamics model to facilitate public understanding of water management options in Las Vegas, Nevada. Journal of Environmental Management 67(4):303-313
42
Sterman J D (2001) System dynamics modeling: Tools for learning in a complex world. California Management Review 43(4):8-25
43
Sterman J D (2002) System dynamics: Systems thinking and modeling for a complex world. 1008p
44
Tan C, Erfani T, Erfani R (2017) Water for energy and food: a system modelling approach for Blue Nile river basin. Environments 4(1):15
45
Turkey Ministry of Environment and Urbanization (2011) Republic of Turkey national climate change action plan 2011-2023. July 2011, Ankara, 196p
46
UN-ESCWA and BGR (2013) United nations economic and social commission for Western Asia; Bundesanstalt fürGeowissenschaften und Rohstoffe. Inventory of Shared Water Resources in Western Asia. Beirut, 27p
47
UNEP (2013) Global environment outlook. 120p
48
Wa'el A H, Memon F A, Savic D A (2017) An integrated model to evaluate water-energy-food nexus at a household scale. Environmental Modelling & Software 93:366-380
49
Wolf A T (2007) Shared waters: Conflict and cooperation. Annual Review of Environment and Resources 32:241-269
50
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی اثرات تغییر اقلیم بر دبی، نیترات و عملکرد محصول در بالادست سد استقلال
در این مقاله برای بررسی اثرات تغییر اقلیم بر دبی و کیفیت آب ورودی به سد استقلال در حوضه آبریز میناب از مدل SWAT استفاده شده است. اثرات 4 سناریو (RCP2.6، RCP4.5، RCP6 و RCP8.5) در 5 مدل GCM (GFDL-ESM2M، MIROC، IPSL-CM5A-LR، HadGEM2-ES و NoerESM1-M) بر دبی، نیترات و عملکرد محصول بررسی شد. طبق تحلیلها و بررسی به عمل آمده تحت سناریوهای مختلف تغییر اقلیم بیشترین کاهش و افزایش میانگین بارش سالانه به ترتیب مربوط به سناریو RCP8.5 و RCP6 مدل NoerESM1-M با میزان 8/34 و 2/37 درصد است. در وضع موجود سهم بارش در فصل زمستان 8/65، بهار 1/5، تابستان 8/1 و پاییز 4/27 درصد است. تغییر عملکرد محصولات بستگی به نوع محصول و دوره آبیاری آن دارد. به دلیل اینکه 77 درصد نیاز آبی محصول باقلا در زمستان است میانگین عملکرد این محصول 19 درصد افزایش مییابد، زیرا طبق نتایج مدلها سهم بارش در زمستان 9 درصد افزایش مییابد. همچنین 75 درصد از نیاز آبی گندم و 44 درصد از نیاز آبی بادمجان در فصول پاییز و زمستان است که افزایش و ثبات بارش در این فصلها باعث تغییرات اندک عملکرد این محصولات شده است. در مقابل 80 درصد نیاز آبی محصول ذرت در تابستان است و با توجه به کاهش شدید بارش در فصل تابستان (15 درصد)، عملکرد محصول ذرت 17 درصد کاهش داشته است.
https://www.iwrr.ir/article_103169_c58892e98acafd520d654f7e4cbcf73e.pdf
2020-08-22
35
49
تغییر اقلیم
مدل SWAT
مدیریت کمی و کیفی حوضه
نیترات
عملکرد محصول
حسین
یوسفی
hosseinyousefi7294@gmail.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی و مدیریت منابع آب/ دانشکده عمران، آب و محیط زیست، پردیس فنی و مهندسی شهید عباسپور، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
AUTHOR
علی
مریدی
moridi1978@gmail.com
2
استادیار/ گروه منابع آب، دانشکده عمران، آب و محیط زیست، پردیس فنی و مهندسی شهید عباسپور، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
جعفر
یزدی
j_yazdi@sbu.ac.ir
3
استادیار/ گروه منابع آب، دانشکده عمران، آب و محیط زیست، پردیس فنی و مهندسی شهید عباسپور، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
AUTHOR
احمد
خزائی پول
a_khazaie@sbu.ac.ir
4
دانشجوی دکتری مهندسی و مدیریت منابع آب/ دانشکده عمران، آب و محیط زیست، پردیس فنی و مهندسی شهید عباسپور، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
AUTHOR
Abbaspour K (2015) SWAT- Calibration and Uncertainty Programs (CUP). Neprashtechnology.Ca. Available at: http://www.neprashtechnology.ca/wp-content/uploads/2015/06/Usermanual_SwatCup.pdf
1
Abbaspour KC, Rouholahnejad E, Vaghefi S, Srinivasan R, Yang H, and Kløve B (2015a) A continental-scale hydrology and water quality model for Europe: Calibration and uncertainty of a high-resolution large-scale SWAT model. Journal of Hydrology 524:733–752, Available at: http://dx.doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.03.027
2
Abbaspour KC, Rouholahnejad E, Vaghefi S, Srinivasan R, Yang H, and Kløve B (2015b) A continental-scale hydrology and water quality model for Europe: Calibration and uncertainty of a high-resolution large-scale SWAT model. Journal of Hydrology 524:733–752, Available at: http://dx.doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.03.027
3
Arnold JG and Fohrer N (2005) SWAT2000: current capabilities and research opportunities in applied watershed modelling. Hydrological Processes 19(3):563–572
4
Arnold JG, Moriasi DN, Gassman PW, Abbaspour KC, White MJ, Srinivasan R, Santhi C, Harmel RD, Van Griensven A, and Van Liew MW (2012) SWAT: Model use, calibration, and validation. Transactions of the ASABE. American Society of Agricultural and Biological Engineers 55(4):1491–1508
5
Arnold JG, Srinivasan R, Muttiah RS, and Williams JR (1998) Large area hydrologic modeling and assessment part I: model development 1. JAWRA Journal of the American Water Resources Association 34(1):73–89
6
Ashraf Vaghefi S, Abbaspour N, Kamali B, and Abbaspour KC (2017) A toolkit for climate change analysis and pattern recognition for extreme weather conditions- Case study: California-Baja California Peninsula. Environmental Modelling and Software 96:181–198
7
Babania F, Morid S, and Shokri A (2019) Assessment of the capacity of current agricultural water management of Zayaneh Rud Basin for adaptation to climate change using Robust Decision Making technique. Iran-Water Resources Research 14(5):31–41 (In Persian)
8
Beven KJ (2011) Rainfall-runoff modelling: the primer. John Wiley & Sons
9
Castellia G, Minellib A, Teferab ML, Brescia E, Hagosc EY, Embayec TG, and Sebhatleabd M (2017) Impacts of rainwater harvesting and rainwater management on upstream–downstream agricultural ecosystem services in two catchments of southern Tigray, Ethiopia. Chemical Engineering 58
10
Chen Y, Marek GW, Marek TH, Moorhead JE, Heflin KR, Brauer DK, Gowda PH, and Srinivasan R (2019) Simulating the impacts of climate change on hydrology and crop production in the Northern High Plains of Texas using an improved SWAT model. Agricultural Water Management 221:13–24
11
Clarke L, Wise M, Kim S, Smith S, and Lurz J (2007) Model documentation for the minicam climate change science program stabilization scenarios: Ccsp product 2.1 a. Pacific Northwest National … (July). Available at: /citations?view_op=view_citation&continue=/scholar%3Fhl%3Den%26start%3D108%26as_sdt%3D0,21%26scilib%3D1&citilm=1&citation_for_view=TZR356oAAAAJ:UebtZRa9Y70C&hl=en&oi=p
12
Du X, Shrestha NK, and Wang J (2019) Assessing climate change impacts on stream temperature in the Athabasca River Basin using SWAT equilibrium temperature model and its potential impacts on stream ecosystem. Science of the Total Environment 650:1872–1881
13
Ficklin DL, Luo Y, Luedeling E, and Zhang M (2009) Climate change sensitivity assessment of a highly agricultural watershed using SWAT. Journal of Hydrology 374(1–2):16–29
14
Freund ER, Abbaspour KC, and Lehmann A (2017) Water resources of the Black Sea Catchment under future climate and landuse change projections. Water (Switzerland) 9(8):1–18
15
Fujino J, Nair R, Kainuma M, Masui T, and Matsuoka Y (2006) Multi-gas mitigation analysis on stabilization scenarios using aim global model. Energy Journal 27(SPEC. ISS. NOV.):343–353, Available at: http://www.iaee.org/en/publications/ejarticle.aspx?id=2199
16
Guse B, Pfannerstill M, Strauch M, Reusser DE, Lüdtke S, Volk M, Gupta H, and Fohrer N (2016) On characterizing the temporal dominance patterns of model parameters and processes. Hydrological Processes 30(13):2255–2270
17
Hallegatte S, Rogelj J, Allen M, Clarke L, Edenhofer O, Field CB, Friedlingstein P, Van Kesteren L, Knutti R, and Mach KJ (2016) Mapping the climate change challenge. Nature Climate Change, Nature Publishing Group 6(7):663
18
Hijioka Y, Matsuoka Y, Nishimoto H, Masui T, and Kainuma M (2008) Global GHG emission scenarios under GHG concentration stabilization targets. Journal of Global Environment Engineering 13:97–108
19
Leta OT, El-Kadi AI and Dulaiova H (2016) Assessing the impact of climate change on extreme streamflow and reservoir operation for Nuuanu Watershed, Oahu, Hawaii. AGU Fall Meeting Abstracts
20
Malagò A, Efstathiou D, Bouraoui F, Nikolaidis NP, Franchini M, Bidoglio G, and Kritsotakis M (2016) Regional scale hydrologic modeling of a karst-dominant geomorphology: The case study of the Island of Crete. Journal of Hydrology 540:64–81
21
Marek GW, Gowda PH, Marek TH, Porter DO, Baumhardt RL, and Brauer DK (2017) Modeling long-term water use of irrigated cropping rotations in the Texas High Plains using SWAT. Irrigation Science 35(2):111–123
22
Meinshausen M, Smith SJ, Calvin K, Daniel JS, Kainuma MLT, Lamarque J-F, Matsumoto K, Montzka SA, Raper SCB, and Riahi K (2011) The RCP greenhouse gas concentrations and their extensions from 1765 to 2300. Climatic Change 109(1–2):213
23
Misaghi F and Noori M (2018) Simulation of nitrate input from agricultural land to the river using the SWAT model (Case study: Zanjanrood). Iran-Water Resources Research 14(2):155–168 (In Persian)
24
Nassiri M, Koocheki A, Kamali GA, and Shahandeh H (2006) Potential impact of climate change on rainfed wheat production in Iran: (Potentieller Einfluss des Klimawandels auf die Weizenproduktion unter Rainfed-Bedingungen im Iran). Archives of Agronomy and Soil Science 52(1):113–124
25
Nazari Mejdar H, Moridi A, Yazdi J, and KhazaiePoul A (2019) Sustainability outlook of domestic and agricultural demand of dusti dam considering climate change scenarios and impact of Salma Dam. Iran-Water Resources Research 15(3):17–32 (In Persian)
26
Neitsch SL, Arnold JG, Kiniry JR, and Williams JR (2009) Soil and water assessment tool theoretical documentation. Blackland Research Center, Temple, TX 647
27
Nerantzaki SD, Giannakis G V, Efstathiou D, Nikolaidis NP, Sibetheros IΑ, Karatzas GP, and Zacharias I (2015) Modeling suspended sediment transport and assessing the impacts of climate change in a karstic Mediterranean watershed. Science of the Total Environment 538:288–297
28
Osei MA, Amekudzi LK, Wemegah DD, Preko K, Gyawu ES, and Obiri-Danso K (2019) The impact of climate and land-use changes on the hydrological processes of Owabi catchment from SWAT analysis. Journal of Hydrology: Regional Studies 25:100620
29
Pyke C, Warren MP, Johnson T, LaGro Jr J, Scharfenberg J, Groth P, Freed R, Schroeer W, and Main E (2011) Assessment of low impact development for managing stormwater with changing precipitation due to climate change. Landscape and Urban Planning 103(2):166–173
30
Rao S and Riahi K (2006) The role of Non-CO greenhouse gases in climate change mitigation: Long-term Scenarios for the 21st Century. The Energy Journal. International Association for Energy Economics 27:177–200. Available at: http://www.jstor.org/stable/23297081
31
Riahi K, Grübler A, and Nakicenovic N (2007) Scenarios of long-term socio-economic and environmental development under climate stabilization. Technological Forecasting and Social Change 74(7):887–935
32
Schmalz B, Kuemmerlen M, Kiesel J, Cai Q, Jähnig SC, and Fohrer N (2015) Impacts of land use changes on hydrological components and macroinvertebrate distributions in the Poyang lake area. Ecohydrology 8(6):1119–1136
33
Schuol J and Abbaspour KC (2006) Calibration and uncertainty issues of a hydrological model (SWAT) applied to West Africa. Advances in Geosciences 9:137–143
34
Sinnathamby S, Douglas-Mankin KR, and Craige C (2017) Field-scale calibration of crop-yield parameters in the Soil and Water Assessment Tool (SWAT). Agricultural Water Management 180:61–69
35
Smith SJ and Wigley TML (2006) Multi-gas forcing stabilization with Minicam. The Energy Journal, JSTOR 373–391
36
Song X, Duan Z, Kono Y, and Wang M (2011) Integration of remotely sensed C factor into SWAT for modelling sediment yield. Hydrological Processes 25(22):3387–3398
37
Stocker T (2014) Climate change 2013: the physical science basis: Working Group I contribution to the Fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change. Cambridge University Press
38
Van Quan N and Kim G (2014) Assessment of climate change effects on future drought levels by combining a hydrological model and Standardized Precipitation Index (SPI) in the Nakdong river basin, Korea. International Journal of Water Resources and Environmental Engineering 6(9):239–251
39
Van Vuuren DP, Den Elzen MGJ, Lucas PL, Eickhout B, Strengers BJ, Van Ruijven B, Wonink S, and Van Houdt R (2007) Stabilizing greenhouse gas concentrations at low levels: an assessment of reduction strategies and costs. Climatic Change 81(2):119–159
40
Van Vuuren DP, Eickhout B, Lucas PL, and Den Elzen MGJ (2006) Long-term multi-gas scenarios to stabilise radiative forcing-exploring costs and benefits within an integrated assessment framework. The Energy Journal, JSTOR 201–233
41
Wise M, Calvin K, Thomson A, Clarke L, Bond-Lamberty B, Sands R, Smith SJ, Janetos A, and Edmonds J (2009) Implications of limiting CO2 concentrations for land use and energy. Science, American Association for the Advancement of Science 324(5931):1183–1186
42
Woznicki SA, Nejadhashemi AP, Abouali M, Herman MR, Esfahanian E, Hamaamin YA, and Zhang Z (2016) Ecohydrological modeling for large-scale environmental impact assessment. Science of the Total Environment 543:274–286
43
Yang J, Reichert P, Abbaspour KC, and Yang H (2007) Hydrological modelling of the Chaohe Basin in China: Statistical model formulation and Bayesian inference. Journal of Hydrology 340(3–4):167–182
44
Yang X, Liu Q, Fu G, He Y, Luo X, and Zheng Z (2016) Spatiotemporal patterns and source attribution of nitrogen load in a river basin with complex pollution sources. Water Research 94:187–199
45
Ye L and Grimm NB (2013) Modelling potential impacts of climate change on water and nitrate export from a mid-sized, semiarid watershed in the US Southwest. Climatic Change 120(1–2):419–431
46
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل عدم قطعیت ناشی از کاربرد روشهای مختلف برآورد نفوذ بر عملکرد مدل بارش-رواناب HEC-HMS با استفاده از الگوریتم GLUE
تعداد زیاد پارامترهای ورودی مدلهای بارش- رواناب و نبود درک فیزیکی از آنها، کاربرد این مدلها را به ویژه در مرحله واسنجی با مشکل مواجه مینماید. پژوهش حاضر با هدف بررسی عدم قطعیت ناشی از روشهای مختلف برآورد نفوذ (Green-Ampt، SCS-CN، Exponential، Smith-Parlange، Initial-Constant و Deficit-Constant) بر هیدروگراف سیلاب شبیهسازی شده توسط مدل HEC-HMS و با استفاده از الگوریتم GLUE به انجام رسیده است. نتایج نشان که استفاده از هر کدام از روابط مختلف نفوذ، باند عدم قطعیت متفاوتی را بر هیدروگراف سیلاب شبیهسازی شده توسط مدل تحمیل مینماید. محاسبات انجام شده حاکی از آن است که در صورت استفاده از دو معادله نفوذ SCS و Smith-Parlange به علت دارا بودن بیشترین مقدار P-Factor (به ترتیب معادل 78/0 و 72/0) و کمترین مقدار ARIL (به ترتیب معادل 39/0 و 40/0)، عدم قطعیت کمتری بر خروجی مدل HEC-HMS میگردد. علاوهبر این، روابط مذکور به علت دارا بودن پارامترهای حساس کمتر از کارائی به مراتب بالاتری نسبت به دیگر روشها برخوردار میباشند. برخلاف روشهای مذکور، عدم قطعیت ناشی از کاربرد معادلات نفوذ Initial & Constant و Deficit & Constant برای برآورد هیدروگراف سیلاب نسبتاً بالا بوده و درصد کمتری از دادههای مشاهداتی در پهنای باند عدم قطعیت 95% قرار میگیرند. تحلیل حساسیت پارامترهای ورودی هر کدام از معادلات نفوذ با استفاده از آماره d روش غیرپارامتریک کلموگراف-اسمیرنوف نیز نشان داد که پارامترهایی که دارای توزیع با شیب زیاد و شکل کشیدهای هستند، به ترتیب دارای عدم قطعیت کم و زیاد میباشند.
https://www.iwrr.ir/article_107374_dc017f17032a773e6362f28205812ea3.pdf
2020-08-22
50
66
مدل هیدرولوژیکی
عدمقطعیت
الگوریتم GLUE
روندیابی سیلاب
بارش مؤثر
سارا
رودکی
sararoodaki@yahoo.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد مهندسی منابع آب/ دانشگاه بین المللی خمینی (ره)، قزوین.
AUTHOR
اصغر
عزیزیان
azizian@eng.ikiu.ac.ir
2
استادیار /گروه مهندسی آب، دانشگاه بینالمللی خمینی ، قزوین.
LEAD_AUTHOR
Abood M, Thamer AM, Ghazali AH, Mahmud AR and Sidek LM (2012) Impact of infiltration methods on the accuracy of rainfall-runoff simulation. Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology 4:1708-1713
1
Chahinian N, Moussa R, Andrieux P, and Voltz M (2005) Comparison of infiltration models to simulate flood events at the field scale. Journal of Hydrology 306:191-214
2
Liu YB, Batelaan O, De Smedt F, Poórová J, and Velcická L (2005) Automated calibration applied to a GIS-based flood simulation model using PEST, in J. van Alphen, E. van Beek and M. Taal (eds.), Floods, from Defense to Management, Taylor-Francis Group, London, Pp:317-326
3
Bahremand A (2006) Simulating the effects of reforestation on floods using spatially distributed hydrologic modeling and GIS. Ph.D. Thesis, Vrije Universiteit Brussel, Belgium
4
Muleta MK and Nicklow JW (2005) Sensitivity and uncertainty analysis coupled with automatic calibration for a distributed watershed model. Journal of Hydrology 306:127-145
5
Gupta HV, Yapo PO, and Sorooshian S (1996) Automatic calibration of conceptual rainfall runoff models: Sensitivity to calibration data. Journal of Hydrology 181(1-4):23-48
6
Ndomba P, Mtalo F and Killingtveit A (2008) SWAT model application in a data scarce tropical complex catchment in Tanzania. Physics and Chemistry of the Earth 33(8-13):626-632
7
Yisa J and Jimoh T (2010) Analytical studies on water quality index of river Landzu. American Journal of Applied Sciences 458-453
8
Kumar A and D Jain (2008) Predicting direct runoff from hilly watershed using geomorphology and stream-order law ratios: Case study. Journal of Hydrologic Engineering, ASCE 13(7):570-576
9
Beven KJ and Binley A (1992) The future of distributed models: Model calibration and uncertainty prediction. Hydrological Processes 6(3):279-298
10
Kuczera G and Parent E (1998) Monte Carlo assessment of parameter uncertainty in conceptual catchment models: The Metropolis algorithm. Journal of Hydrology 211(1-4):69-85
11
Beven KJ and Freer J (2001) A dynamic topmodel. Hydrological Processes 15(10):1993-2011
12
Bahremand A (2006) Simulating the effects of reforestation on floods using spatially distributed hydrologic modeling and GIS. Ph.D. Thesis, Vrije Universiteit Brussel, Belgium
13
Stolte J (2003) Effects of land use and infiltration behavior on soil conservation strategies. Ph.D. Wageningen University, Mediterranean vineyards in Southern France. Catena 72:79-90
14
Gaither RE and Buckhouse JC (1983) Infiltration rates of various vegetative communities within the Blue Mountains of Oregon. Journal of Range Management 36:58-60
15
Kothyari BP, Verma PK, Joshi BK, Kothyari UC (2004) Rainfall-runoff-soil and nutrient loss relationships for plot size areas of Bhetagad watershed in Central Himalaya, India. Journal of Hydrology 293:137-150
16
Kresic N (2009) Ground water resources sustainability, management, and restoration. Copyright by The McGraw Hill Companies, Inc., 856p.
17
Tung YK (1996) Uncertainty analysis in water resources engineering, in stochastic hydraulics. 96, (Edited by K.S. Tickle et al.), Balkema, Rotterdam, The Netherlands, pp. 29-46
18
Yeh KC and Deng SL (1996) Uncertainty analysis of sediment transport formulas, in stochastic hydraulics. 96, Tickle et al. (Eds)
19
Nasseri M and Ahmadi A (2019) Simulation of parametric uncertainty of hydrological models using UNEEC-P framework: Monthly water balance model case study. Iran-Water Resources Research 14(5):164-176 (In Persian)
20
Montanari A (2011) Uncertainty of hydrological predictions. In: Peter Wilderer (ed.) Treatise on Water Science, Oxford: Academic Press 2:459-478
21
Montanari A (2007) What do we mean by 'uncertainty'? The need for a consistent wording about uncertainty assessment in hydrology. Hydrological Processes 21:841-845
22
Mosavinejad SH, Habashi H, Kiani F, Shataee SH, and Abdi O (2017) Evaluation of soil erosion using imagery SOPT5 satellite in Chehel chi catchment of Golestan province. Journal of Wood & Forest Science and Technology 24(2):73-86 (In Persian)
23
Sheikh V, Hezbi A, and Bahremand A (2015) Distributed dynamic modeling of water balance in the Chehelchai Watershed within A GIS Environment. Journal of Watershed Management Research 6(2):29-42 (In Persian)
24
Jafarzadeh MS, Rouhani H, Salmani H, and Fathabadi A (2016) Reducing uncertainty in a semi distributed hydrological modeling within the GLUE framework. Journal of Water and Soil Conservation 23(1):83-100 (In Persian)
25
Wei Z, Tian L, Meihong D (2015) Uncertainty assessment of water quality modeling for a small-scale urban catchment using the GLUE methodology: A case study in Shanghai, China. Environmental Science and Pollution Research 22(12):9241-9249
26
USACE (2000) HEC-HMS technical reference manual. Davis, CA. USA.
27
USACE (2017) HEC-HMS user’s manual. Davis, CA. USA.
28
Ratto M and Saltelli A (2001) Model assessment in integrated procedures for environmental impact evaluation: software prototypes. Joint Research Centre of European Commission, Institute for the Protection and Security of the Citizen, Ispra, Italia
29
Fathabadi A, Rouhani H, and Seyedian SM (2017) The efficiency of nonparametric methods based on residual analyzes and parametric method to estimate hydrological model uncertainty. Iranian Journal of Soil and Water Research 49(2):281-292 (In Persian)
30
ORIGINAL_ARTICLE
جانمایی بهینه حسگرهای کنترل کیفیت آب در شبکه توزیع بر مبنای تغییرات دینامیک پارامترهای کیفی متداول
تشخیص آلودگیها در شبکه توزیع آب برای حفاظت از سلامت مصرف کنندگان ضروری است. شاخصهای معمول کیفیت آب (کلر، pH ...) در واکنش به آلایندهها، با تغییراتی مواجه میگردند که این تغییرات پویا میتوانند تشخیص آلودگی در شبکه آب را تسهیل نمایند. در این پژوهش، پاسخ پارامترهای معمول کیفیت به رویداد آلودگی تزریق پتاسیم سیانید به شبکه توزیع آب مثال شماره سه EPANET 2.0 مطالعه و از مدل EPANET-MSX برای مشاهده تغییرات کلر در پاسخ به ورود آلاینده استفاده میگردد. جانمائی بهینه حسگرها در شبکه توزیع آب با استفاده از ارتباط میان شبیهساز EPANET-MSX و الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات در ساختار یک و دو هدفه انجام میگردد. اهداف مدلسازی در این تحقیق کاهش زمان تشخیص، افزایش درست نمایی تشخیص و کاهش حجم آب آلوده مصرفی، می-باشند که به صورت اهداف تک یا در قالب دو هدفه لحاظ گردیدهاند. مطالعه نقش تعداد حسگرها از یک تا پنج حسگر در اهداف کاهش زمان تشخیص آلودگی، افزایش درستنمایی تشخیص و کاهش مصرف آب آلوده به ترتیب سبب کاهش زمان تشخیص از 22/36 به 41/17 ساعت، افزایش درست نمائی تشخیص از 8/28 به 6/68 درصد و کاهش مصرف حجم آب آلوده از 87/31 به 78/3 مترمکعب گردیده است. بررسی مسائل دو هدفه تعیین جانمائی بهینه حسگر در شبکه، بیانگر رابطه مستقیم 1-درست نمائی و زمان تشخیص آلودگی، 2-درست نمائی تشخیص و حجم مصرفی آب آلوده و 3- زمان تشخیص و حجمی مصرفی آب آلوده است. همچنین نتایج نشان دادند موقعیت گرههایی با تقاضای بالا و نحوه رخدادهای آلودگی شبکه بر جانمائی حسگرها اثرگذار هستند.
https://www.iwrr.ir/article_108425_513f35dc906448ad08541fca0891bf82.pdf
2020-08-22
67
80
الگوریتم تک هدفه و چند هدفه ازدحام ذرات
حسگر
آلودگی شبکه توزیع آب
EPANET-MSX
علیرضا
شهمیرنوری
arsnteh@gmail.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد مهندسی و مدیریت منابع آب/ دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران.
AUTHOR
مطهره
سعادت پور
msaadatpour@iust.ac.ir
2
استادیار/ گروه آب و محیط زیست، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران.
LEAD_AUTHOR
Ahuja S (2013) monitoring water quality, pollution assessment, and remediation to assure sustainability. 1st Edittion, Elsevier B.V.
1
Austin RG, Choi CY, Preis A, Ostfeld A, Lansey K (2009) Multi-objective sensor placements with improved water quality models in a network with multiple junctions. World Environmental and Water Resources Congress, 17-21 May, Kansas City, Missouri, USA
2
Berry JW, Fleischer L, Hart WE, Phillips CA, Watson J-P (2005) Sensor placement in municipal water networks. Journal of Water Resources Planning and Management 131(3):237–243
3
Comboul M, Ghanem R (2013) Value of information in the design of resilient water distribution sensor networks. Journal of Water Resources Planning and Management 139(4):449–455
4
Ehsani N, Afshar A (2010) Optimization of contaminant sensor placement in water distribution networks: multi-objective approach. 12th Annual Conference on Water Distribution Systems Analysis (WDSA), September 12-15, Tucson, Arizona, USA
5
Eliades DG, Kyriakou M, Polycarpou MM (2014) Sensor placement in water distribution systems using the S-PLACE Toolkit. Procedia Engineering 70:602–611
6
Fisher I, Kastl G, Sathasivan A (2011) Evaluation of suitable chlorine bulk-decay models for water distribution systems. Water Research 45(16):4896–4908
7
Gong W, Suresh MA, Smith L, Ostfeld A, Stoleru R, Rasekh A, Banks MK (2016) Mobile sensor networks for optimal leak and backflow detection and localization in municipal water networks. Environmental Modelling & Software 80:306–321
8
Helbling DE, VanBriesen JM (2009) Modeling residual chlorine response to a microbial contamination event in drinking water distribution systems. Journal of Environmental Engineering 135(10):918–927
9
ISIRI (1053) Drinking water- Physical and chemical specifications. 5th revision, Institute of Standards and Industrial Research of Iran (In Persian)
10
Kennedy J, Eberhart RC (1997) A discrete binary version of the particle swarm algorithm. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. Computational Cybernetics and Simulation. October 12-15, Orland, Florida, USA
11
Kumar A, Kansal ML, Arora G (1997) Identification of monitoring stations in water distribution system. Journal of Environmental Engineering 123(8):746–752
12
Lee BH, Deininger RA (1992) Optimal locations of monitoring stations in water distribution system. Journal of Environmental Engineering 118(1):4–16
13
Murray R, Haxton T, Janke R, Hart WE, Berry J, Phillips C (2010) Sensor network design for drinking water contamination warning systems: A compendium of research results and case studies using the TEVA-SPOT software. National Homeland Security Research Center, US Environmental Protection Agency, Cincinnati, OH, USA
14
Ostfeld A, Salomons E (2004) Optimal layout of early warning detection stations for water distribution systems security. Journal of Water Resources Planning and Management 130(5):377–385
15
Ostfeld A, Salomons E (2005) Optimal early warning monitoring system layout for water networks security: inclusion of sensors sensitivities and response delays. Civil Engineering and Environmental Systems 22(3):151-169, DOI: 10.1080/10286600500308144
16
Preis A, Ostfeld A (2006) Multiobjective sensor design for water distribution systems security. 8th Annual Conference on Water Distribution Systems Analysis (WDSA), August 12-15, Cincinnati, Ohio, USA
17
Rathi S, Gupta R (2014) Sensor placement methods for contamination detection in water distribution networks: A review. Procedia Engineering 89:181–188
18
Rathi S, Gupta R (2016) A simple sensor placement approach for regular monitoring and contamination detection in water distribution networks. KSCE Journal of Civil Engineering 20(2):597–608
19
Sankary N, Ostfeld A (2018) Multiobjective optimization of inline mobile and fixed wireless sensor networks under conditions of demand uncertainty. Journal of Water Resources Planning and Management 144(8), https://doi.org/10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0000930
20
Schwartz R, Lahav O, and Ostfeld A (2014a) Integrated hydraulic and organophosphate pesticide injection simulations for enhancing event detection in water distribution systems. Water Research 63:271-284
21
Schwartz R, Lahav O, Ostfeld A (2014b) Optimal sensor placement in water distribution systems for injection of chlorpyrifos. World Environmental and Water Resources Congress, June 1-5, Portland, Oregon, USA
22
Shen H (2011) Optimal sensor location algorithm and contaminant source identification procedure in water distribution systems. Ph.D. Thesis, University of Guelph
23
WHO (2017) Guidelines for drinking-water quality: Fourth edition incorporating first addendum. World Health Organization 1–541, Available at: http://www.who.int/iris/handle/10665/254637
24
Woo H-M, Yoon J-H, Choi D-Y (2001) Optimal monitoring sites based on water quality and quantity in water distribution systems. World Environmental and Water Resources Congress, May 20-24, Orlando, Florida, USA
25
Wu R (2014) Development of a mobile sensor for potable water quality monitoring. Ph.D. Thesis, Purdue University
26
Yang X, Boccelli DL (2016) Dynamic water-quality simulation for contaminant intrusion events in distribution systems. Journal of Water Resources Planning and Management 142(10):4016038
27
Zanjani S (2015) Investigation of widespread contamination of urban water distribution networks. M.Sc. Thesis, School of Civil Engineering, University of Tehran (In Persian)
28
ORIGINAL_ARTICLE
استخراج مساحت بحرانی و بررسی ارتباط آن با خصوصیات فیزیکی و اقلیمی حوضههای آبریز درجه دوم و سوم ایران
چنانچه نقشهی شبکهی رودخانهی یک منطقه به طور مناسب برای مدلسازی فرایندهای انتقال آب یا املاح در اختیار نباشد، این شبکه را میباید با استفاده از الگوریتمهای استخراج شبکهی رودخانه و با تعیین مساحت بحرانی به عنوان پارامتر کلیدی ورودی استخراج کرد. هدف این پژوهش، (1) استخراج مساحت بحرانی در حوضههای آبریز درجه دوم و سوم ایران و (2) بررسی ارتباط بین آن با ویژگیهای فیزیکی-اقلیمی حاکم بر حوضهها با هدف تعیین مهمترین عوامل کنترلکنندهی مساحت بحرانی بوده است. به این منظور، نزدیکترین مساحت بحرانی به واقعیت در هر یک حوضههای آبریز درجه دوم و سوم ایران با مقایسهی چگالی زهکشی شبکهی رودخانهی استخراج شده به کمک روش D8 و چگالی زهکشی آخرین نسخهی شبکهی رودخانههای کشور به عنوان نقشهی مبنا تعیین گردید. طبق نتایج، قدرت تفکیک مکانی مدل رقومی ارتفاعی از 30 متر تا 300 متر تأثیر قابل ملاحظهای در تخمین مقدار مساحت بحرانی ندارد. همچنین، مساحت بحرانی با میزان نفوذپذیری و درجهی فرسایش خاک، رابطهای مستقیم و با تراکم پوشش گیاهی، رابطهای معکوس دارد. مقدار مساحت بحرانی در اقلیمهای معتدل، بزرگتر و در نواحی گرمتر، کوچکتر است. همچنین، افزایش مقدار شیب متوسط حوضه و ارتفاع متوسط بارش سالانه، باعث کاهش مقدار مساحت بحرانی میشود. با این وجود، همبستگی بین مساحت بحرانی با تمام کمیتهای فیزیکی و اقلیمی بررسی شده غیرمعنادار است که این مشاهده حاکی از لزوم استخراج مساحت بحرانیِ حاکم بر یک حوضهی آبریز از روشهایی به غیر از روابط فیزیکی-ریاضی میباشد.
https://www.iwrr.ir/article_109379_3f7e8922c58df3cce5f396c41e92a179.pdf
2020-08-22
81
98
استخراج شبکه رودخانه
چگالی زهکشی
حوضه آبریز
خصوصیات فیزیکی و اقلیمی
مساحت بحرانی
کیارش
احسانی
kiarashesn@gmail.com
1
دانشآموختهی کارشناسی مهندسی عمران/دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی شریف.
AUTHOR
محمد
دانش یزدی
danesh@sharif.edu
2
استادیار/ دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی شریف.
LEAD_AUTHOR
Allan JD, Castillo MM (2007) Stream ecology: Structure and function of running waters. Springer, Dordrecht, The Netherlands
1
Bingner RL, Garbrecht J, Arnold JG, Srinivasan R (1997) Effect of watershed subdivision on simulation runoff and fine sediment yield. Transactions of the ASAE 40(5):1329-35
2
Clarke A, Mac NallyR, Bond N, Lake P (2008) Macroinvertebrate diversity in headwater streams: A review. Freshwater Biology 53(9):1707–1721
3
Costa-Cabral MC, Burges SJ (1994) Digital Elevation Model Networks (DEMON): A model of flow over hillslopes for computation of contributing and dispersal areas. Water Resources Research 30:1681–1692
4
Czuba, JA, Foufoula-Georgiou E (2015) Dynamic connectivity in a fluvial network for identifying hotspots of geomorphic change. Water Resources Research 51(3):1401-1421
5
Danesh-Yazdi M, Botter G, Foufoula-Georgiou E (2017) Time-variant Lagrangian transport formulation reduces aggregation bias of water and solute mean travel time in heterogeneous catchments. Geophysical Research Letters 44:4880–4888
6
Danesh-Yazdi M, Tejedor A, Foufoula-Georgiou E (2017) Self-dissimilar landscapes: Revealing the signature of geologic constraints on landscape dissection via topologic and multi-scale analysis. Geomorphology 295:16-27
7
Day DG (1983) Drainage density variability and drainage basin outputs. Journal of Hydrology (New Zealand) 22:3–17
8
Dietrich WE, Wilson CJ, Montgomery DR, McKean J (1993) Analysis of erosion thresholds, Channel networks, and landscape morphology using a digital terrain model. The Journal of Geology 101:259–278
9
Garbrecht J, Martz LW (1997) The assignment of drainage direction over flat surfaces in raster digital elevation models. Journal of Hydrology 193:204–213
10
Giannoni F, Roth G, Rudari R (2005) A procedure for drainage network identification from geomorphology and its application to the prediction of the hydrologic response. Advances in Water Resources 28:567–581
11
Hancock GR, Evans KG (2006) Channel head location and characteristics using digital elevation models. Earth Surf Process Landforms 31:809–824
12
Helms D (1992) Readings in the history of the Soil Conservation Service. Historical Notes (USA)
13
Ijjász-Vásquez EJ, Bras RL, Moglen GE (1992) Sensitivity of a basin evolution model to the nature of runoff production and to initial conditions. Water Resources Research 28:2733–2741
14
Kirkby MJ (1976) Tests of the random network model, and its application to basin hydrology. Earth Surface Processes 1:197–212
15
Klingebiel AA, Montgomery PH (1961) Land-capability classification. Soil Conservation Service, US Department of Agriculture
16
Lashermes B, Foufoula-Georgiou E, Dietrich WE (2007) Channel network extraction from high resolution topography using wavelets. Geophys Research Letters 34:n/a-n/a.
17
Leeder M R (1993) Tectonic controls upon drainage basin development, river channel migration and alluvial architecture: Implications for hydrocarbon reservoir development and characterization, in characterisation of Fluvial and Aeolian Hydrocarbon Reservoirs, edited by C. North and J. Prossor, Geol. Soc. London Spec. Publ., 73:9–24
18
McMaster KJ (2002) Effects of digital elevation model resolution on derived stream network positions. Water Resources Research 38:13-1-13–8
19
McNamara JP, Ziegler AD, Wood SH, Vogler JB (2006) Channel head locations with respect to geomorphologic thresholds derived from a digital elevation model: A case study in northern Thailand. Forest Ecology and Management 224:147–156
20
Ministry of Energy (2011) Classification and coding of river basins and study areas in Iran. (In Persian)
21
Montgomery DR, Dietrich WE (1988) Where do channels begin?. Nature 336:232–234
22
Montgomery DR, Foufoula-Georgiou E (1993) Channel network source representation using digital elevation models. Water Resources Research 29:3925–3934
23
O’Callaghan JF, Mark DM (1984) The extraction of drainage networks from digital elevation data. Computer Vision, Graphics, and Image Processing 28:323–344
24
Passalacqua P, Do Trung T, Foufoula-Georgiou E, Sapiro G, Dietrich WE (2010) A geometric framework for channel network extraction from lidar: Nonlinear diffusion and geodesic paths. Journal of Geophycal Research 115:F01002
25
Rodríguez-Iturbe I, Rinaldo A (2001) Fractal river basins: chance and self-organization, 1. paperback ed. ed. Cambridge, Cambridge University Press
26
Tarboton DG (1997) A new method for the determination of flow directions and upslope areas in grid digital elevation models. Water Resources Research 33:309–319
27
Tarboton DG, Bras RL, Rodriguez-Iturbe I (1991) On the extraction of channel networks from digital elevation data. Hydrological Process 5:81–100
28
Tejedor A, Longjas A, Zaliapin I, Foufoula-Georgiou E (2015) Delta channel networks: 1. A graph‐theoretic approach for studying connectivity and steady state transport on deltaic surfaces. Water Resources Research 51(6):3998-4018
29
Tejedor A, Longjas A, Zaliapin I, Foufoula-Georgiou E (2015) Delta channel networks: 2. Metrics of topologic and dynamic complexity for delta comparison, physical inference, and vulnerability assessment. Water Resources Research 51(6):4019-4045
30
Tucker GE, Bras RL (1998) Hillslope processes, drainage density, and landscape morphology. Water Resources Research 34:2751–2764
31
Orlandini S, Tarolli P, Moretti G, Dalla Fontana G (2011) On the prediction of channel heads in a complex alpine terrain using gridded elevation data. Water Resources Research 47(2):1–12, https://doi.org/10.1029/2010WR009648
32
Liu Z, Khan U, Sharma A (2014) A new method for verification of delineated channel networks. Water Resources Research 5(3):2–2
33
Zanardo S, Zaliapin I, Foufoula-Georgiou E (2013) Are American rivers Tokunaga self-similar? New results on fluvial network topology and its climatic dependence. Journal of Geophysical Research: Earth Surface 118(1):166-183
34
ORIGINAL_ARTICLE
اولویتبندی بازرسی شبکه های جمعآوری فاضلاب براساس شاخصهای سازهای، هیدرولیکی و محیطی
عملکرد مناسب یک شبکه جمعآوری فاضلاب وابستگی زیادی به برنامه مدیریت آن دارد. در همین راستا، اولویتبندی بازرسی اجزای این شبکهها بخش مهمی از برنامه مدیریت آن است و توجه به آن میتواند در بهبود عملکرد آن زیرساخت تأثیر فراوانی داشته باشد. در تحقیق حاضر پس از تعیین عوامل تأثیرگذار در روند زوال سازهای اجزای شبکه جمعآوری فاضلاب و تعریف شاخصهای مربوطه و تعیین نحوه امتیازدهی به هر شاخص، شاخصها دستهبندی شدند. پس از آن، برای تخمین وضعیت اجزا با استفاده از شاخصهای سازهای تعریفشده و دادههای ویدئومتری، مدل زوال بر مبنای رگرسیون لجستیک چندجملهای توسعه داده شد. بهعلاوه، شاخصهای ارزیابی هیدرولیکی و محیطی فاضلابروها نیز معرفی و دستهبندی شدند. در نهایت برای انجام فعالیتهای بازرسی، شاخصهای سازهای، هیدرولیکی و محیطی در سناریوهای مختلف با یکدیگر ترکیب شدند و برنامه اولویتبندی انجام شد. با پیاده سازی مدل معرفی شده در این تحقیق بر روی بخشی از شبکه فاضلاب شهر تهران مشخص شد که 2/0 درصد از طول لولهها در شرایط عالی و 3/3 درصد در شرایط خیلی بد بوده و مابقی در شرایطی مابین این دو حالت قرار دارند. طبق نتایج آنالیز حساسیت بر روی ضرایب شاخصها، شاخص سازهای اثرگذارترین شاخص در برنامه اولویتبندی منطقه مورد مطالعه تشخیص داده شد و تعیین دقیق این ضریب باید مورد توجه قرار گیرد.
https://www.iwrr.ir/article_109378_dafc11ee5fb66e63aa7cc585b843e22f.pdf
2020-08-22
99
114
شبکه جمعآوری فاضلاب
بازرسی
اولویتبندی
شاخص های سازهای و هیدرولیکی
شاخص محیطی
مسعود
تابش
mtabesh@ut.ac.ir
1
استاد/ دانشکده مهندسی عمران، پردیس دانشکدههای فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
امیر
زندیه
amir.zandieh@ut.ac.ir
2
کارشناسی ارشد مهندسی محیط زیست گرایش آب و فاضلاب/ دانشکده مهندسی عمران، پردیس دانشکدههای فنی دانشگاه تهران، تهران، ایران.
AUTHOR
احمد
شفیعی
ashafiei91@ut.ac.ir
3
کارشناسی ارشد مهندسی محیط زیست گرایش آب و فاضلاب/ دانشکده مهندسی عمران، پردیس دانشکدههای فنی دانشگاه تهران، تهران، ایران.
AUTHOR
بردیا
روغنی
bardia.roghani@ut.ac.ir
4
دکتری مهندسی محیط زیست، دانشکده مهندسی عمران/ پردیس دانشکدههای فنی دانشگاه تهران، تهران، ایران.
AUTHOR
Ana EV, Bauwens W (2010) Modeling the structural deterioration of urban drainage pipes: the state-of-the-art in statistical methods. Urban Water Journal 7(1):47-59
1
Ana E, Bauwens W, Pessemier M, Thoeye C, Smolders S, Boonen I, De Gueldre G (2009) An investigation of the factors influencing sewer structural deterioration. Urban Water Journal 6(4):303-312
2
Anbari MJ, Tabesh M, Roozbahani A (2017) Risk assessment model to prioritize sewer pipes inspection in wastewater collection networks. Journal of Environmental Management 190:91-101
3
Ariaratnam ST, El-Assaly A, Yang Y (2001) Assessment of infrastructure inspection needs using logistic models. Journal of Infrastructure Systems 7(4):160-165
4
Ayoub GM, Azar N, Fadel ME, Hamad B (2004) Assessment of hydrogen sulphide corrosion of cementitious sewer pipes: A case study. Urban Water Journal 1(1):39-53
5
Baah K, Dubey B, Harvey R, McBean E (2015) A risk-based approach to sanitary sewer pipe asset management. Science of the Total Environment 505:1011-1017
6
Bashash P, Jalili Ghazizadeh, M R, Salehi S, Shurian M (2017) A multi-criteria decision-making model for the rehabilitation of wastewater collection networks. 3rd International Conference on Advances in Civil Engineering, Tehran, Iran
7
Boslaugh S (2012) Statistics in a nutshell: A desktop quick reference. 2nd Edition, O'REILLY Media, United States of America
8
Caradot N, Sonnenberg H, Kropp I, Ringe A, Denhez S, Hartmann A, Rouault P (2017) The relevance of sewer deterioration modelling to support asset management strategies. Urban Water Journal 14(10):1007-1015
9
Cardoso A, Prigiobbe V, Giulianelli M, Baer E, Bénédittis JD, Coelho ST (2006) Assessing the impact of infiltration and exfiltration in sewer systems using performance indicators: Case studies of the APUSS project. Water Practice and Technology 1(1):184-196
10
Cox DR, Snell EJ (1989) Analysis of binary data. Vol 32 Boca Raton: CRC Press
11
Chughtai F, Zayed T (2008) Infrastructure condition prediction models for sustainable sewer pipelines. Journal of Performance of Constructed Facilities, American Society of Civil Engineers 22(5):333–341
12
Davies JP, Clarke BA, Whiter JT, Cunningham RJ (2001) Factors influencing the structural deterioration and collapse of rigid sewer pipes. Urban Water 3(1-2):73-89
13
Dirksen J, Clemens FH, Korving H, Cherqui F, Le Gauffre P, Ertl T, Plihal H, Müller K, Snaterse CT (2013) The consistency of visual sewer inspection data. Structure and Infrastructure Engineering 9(3):214-28
14
Duchesne S, Beardsell G, Villeneuve JP, Toumbou B, Bouchard K (2013) A survival analysis model for sewer pipe structural deterioration. Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering 28(2):146-60
15
Elsawah H, Guerrero M, and Moselhi O (2014) Decision support model for integrated intervention plans of municipal infrastructure. In ICSI 2014: Creating Infrastructure for a Sustainable World, pp. 1039-1050
16
EPA (2000) Wastewater technology fact sheet: Pipe construction and materials. United States Environmental Protection Agency, Washington, USA
17
Halfawy MR, Dridi L, Baker S (2008) Integrated decision support system for optimal renewal planning of sewer networks. Journal of Computing in Civil Engineering 22(6):360-72
18
Hawari A, Alkadour F, Elmasry M, Zayed T (2016) Simulation-based condition assessment model for sewer pipelines. Journal of Performance of Constructed Facilities 31(1):04016066
19
InfraGuide (2004) Assessment and evaluation of storm and wastewater collection systems. DMIP Best Practice, National Research Council of Canada, Ottawa, Canada
20
Islamic Republic of Iran Management and Planning Organization (2005) General technical specification for urban water pipelines and sewage systems- Standard No. 303. Deputy for Technical Affairs, Iran (In Persion)
21
Islamic Republic of Iran Management and Planning Orgnization (2015) Manual of CCTV operations in sewer networks- Standard No. 677. Department of Technical and Execution Affairs, Ministry of Energy, Iran (In Persion)
22
Islamic Republic of Iran Planning and Budget Organization Deputy of Technical and InfrastructureDevelopment Affairs (2017) Guidelines for design of wastewater collection systems- Standard No. 118. Deputy of Technical and InfrastructureDevelopment Affairs, Ministry of Energy, Iran (In Persion)
23
Islamic Republic of Iran Vice Presidency For Strategic Planning and Supervision (2013) Design criteria of urban and rural water supply and distribution systems- Standard No. 117-3. Department of Technical Affairs, Ministry of Energy, Iran (In Persion)
24
Kessili A, Benmamar S (2016) Prioritizing sewer rehabilitation projects using AHP-PROMETHEE II ranking method. Water Science and Technology 73(2):283-91
25
Kleiner Y, Sadiq R, and Rajani B (2004) Modeling failure risk in buried pipes using fuzzy Markov deterioration process. In Pipeline Engineering and Construction: What's on the Horizon? (pp. 1-12)
26
König A (2005) WP2 external corrosion model description, computer aided rehabilitation of sewer networks (Care-S). SINTEF Technology and Society, Trondheim, Norway
27
Lashkari Zadeh J and Hoseini M (2016) Sewer pipe vulnerability ranking to develop a program for their maintaining and rehabilitation using the SAW method, 9th National Congress of Civil Engineering, Mashhad, Iran
28
Le Gauffre P, Ibrahim M, Cherqui F (2008) Sewer asset management: fusion of performance indicators into decision criteria. Performance Assessment of Urban Infrastructure Services, Valencia, Spain
29
McFadden D (1974) The measurement of urban travel demand. Journal of Public Economics 3(4):303-328
30
Menard S (2002) Applied logistic regression analysis. 2nd Edition, SAGE Publications, London, UK
31
Pomeroy R (1990) The problem of hydrogen sulphide in sewers. Clay Pipe Development Association, London, UK
32
Roghani B, Cherqui F, Ahmadi M, Le Gauffre P, Tabesh M (2019) Dealing with uncertainty in sewer condition assessment: Impact on inspection programs. Automation in Construction 103:117-26, https://doi.org/10.1016/j.autcon.2019.03.012
33
Roghani B (2020) Developing a risk-based multi-criteria decision making model for prioritizing sewer pipes for rehabilitation activities. PhD Thesis, University of Tehran, Tehran, Iran
34
Rossi II, Carmelo R (2015) Criticality and risk assessment for pipe rehabilitation in the city of Santa Barbara sewer system. Master thesis, California Polytechnic State University, USA
35
Saaty TL (1980) The analytic hierarchy process. New York: McGraw Hill, Revised editions, Paperback (1996, 2000), Pittsburgh: RWS Publications
36
Salman B (2010) Infrastructure management and deterioration risk assessment of wastewater collection systems. Doctoral Dissertation, University of Cincinnati
37
Salman B, Salem O (2011) Risk assessment of wastewater collection lines using failure models and criticality ratings. Journal of Pipeline Systems Engineering and Practice 3(3):68-76
38
Selvakumar A, Tuccillo ME, Martel KD, Matthews JC, Feeney C (2013) Demonstration and evaluation of state-of-the-art wastewater collection systems condition assessment technologies. Journal of Pipeline Systems Engineering and Practice 5(2):04013018
39
Tabesh M, Madani S (2006) A performance indicator for wastewater collection systems. Water Practice and Technology 1(4)
40
Taheri H, Malek Saeedi H, and Jalali M (2019) Factors affecting adoption of water management project for reclamation of lake Urmia by farmers in naghadeh township. Iran-Water Resources Research 15(2):265-277 (In Persian)
41
Tran D H, Perera B C, and Ng A W M (2009) Comparison of structural deterioration models for stormwater drainage pipes. Computer‐Aided Civil and Infrastructure Engineering 24(2):145-156
42
Vittinghoff E, McCulloch CE (2007) Relaxing the rule of ten events per variable in logistic and Cox regression. American Journal of Epidemiology 165(6):710-718
43
Vladeanu G J (2018) Wastewater pipe condition and deterioration modeling for risk-based decision making. Ph.D. Thesis, College of Engineering and Science Louisiana Tech University, USA
44
Water Research Center (2004) Manual of Sewer Condition Classification (MSCC). 4th Edition, WRc, Wiltshire, England
45
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل عدم قطعیت پارامترها با روش مونت-کارلو برای پیشبینی سیل با بکارگیری بارش و دمای هوا پیشبینیشده با مدل WRF در حوضه دز
عدمقطعیت پارامترهای مدلهای بارش-رواناب، منابع اصلی عدمقطعیت در پیش بینی بهنگام سیل میباشند. در این مقاله از روش مونت کارلو برای تعیین عدمقطعیت هیدروگراف سیلاب پیشبینیشده بعلت عدمقطعیت در پارامترهای کالیبراسیون مدل بارش-رواناب در حوضه دز در جنوب غربی ایران استفاده شده است. بارش و دمای هوا با بکارگیری مدل پیشبینی و تحقیقات آب و هوا (WRF) پیشبینی شد. برای پیشبینی سیلاب متناظر با بارش و دمای هوای پیشبینیشده، از مدل هیدرولوژیکی HEC-HMS استفاده شد. برای مدلسازی تلفات، تبدیل بارش به رواناب و روندیابی جریان در آبراههها به ترتیب از روشهای شماره منحنی SCS، هیدروگراف واحد کلارک و ماسکینگام-کانج استفاده شد. نتایج نشان میدهد که بهترین طرحواره در مدل WRF برای پیشبینی بارش و دمای هوای ساعتی در حوضه دز MYJLG است. بنابراین طرحواره لایه مرزی MYJ، طرحواره خردفیزیک ابر Lin و طرحواره تابشی GODDARD بهترین عملکرد در پیشبینی سیل در حوضه دز را دارد. علاوه بر این نتایج این تحقیق نشان میدهد که با در نظرگرفتن عدمقطعیت همزمان در تمام پارامترها، عدمقطعیت در دبی اوج هیدروگراف سیل پیشبینیشده بیشتر از عدمقطعیت در حجم هیدروگراف است. بطوری که عدمقطعیت در دبی اوج و حجم هیدروگراف سیل پیشبینیشده بعلت عدمقطعیت تمامی پارامترها به ترتیب برابر با 5/32 و 2/21 درصد است. بنابراین با کمبود مراحل پیشبینی و هشدار سیل بر مبنای ریسک، به کمیت درآوردن عدمقطعیت، اطلاعات اضافی در مورد پیشبینیها فراهم کرده که به تصمیمگیرندگان کمک میکنند تا به نحو مناسبتر تصمیم بگیرند.
https://www.iwrr.ir/article_109484_ca88a45b8235d67c8af3d6450bab1faa.pdf
2020-08-22
115
131
عدم قطعیت پارامترها
پیشبینی سیل
مونت کارلو
مدل WRF
مدل HEC-HMS
محمدعلی
مهرعلی پور
mehralipour_m@yahoo.com
1
گروه مهندسی منابع آب، واحد اهواز/دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران.
AUTHOR
حسین
فتحیان
fathian.h58@gmail.com
2
گروه مهندسی منابع آب، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران.
LEAD_AUTHOR
علیرضا
نیکبخت شهبازی
nikbakhta@gmail.com
3
گروه مهندسی منابع آب، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران.
AUTHOR
نرگس
ظهرابی
nargeszohrabi@gmail.com
4
گروه مهندسی منابع آب، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران.
AUTHOR
الهام
مبارک حسن
mobarak_e@yahoo.com
5
گروه محیط زیست، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران.
AUTHOR
Abrahart R, Kneale PE, and See LM (2004) Neural networks for hydrological modeling. CRC Press, 316p
1
Cannon F, Weihs RR, Diaz Isaac LI, and Delle Monache L (2019) An ensemble-based evaluation of WRF Precipitation forecast uncertainty in california watersheds. AGUFM H31D-07
2
Deb SK, Srivastava TP, and Kishtawal CM (2008) The WRF model performance for the simulation of heavy precipitating events over Ahmedabad during August 2006. Journal of Earth System Science 117(5):589-602
3
Eckhardt K, Breuer L, and Frede HG (2003) Parameter uncertainty and the significance of simulated land use change effects. Journal of Hydrology 273(1):164-176
4
Gilliam RC, Pleim JE (2010) Performance assessment of new land surface and planetary boundary layer physics in the WRF-ARW. Journal of Applied Meteorology and Climatology 49(4):760-774
5
USACE (2018) Hydrologic modeling system HEC-HMS: User manual and Applications Guide: Version 4.3, US Army Corps of Engineers, Davis, California, 453p
6
USACE (2000) Hydrologic modeling system HEC-HMS technical reference manual. US Army Corps of Engineers, Hydrologic Engineering Center, Davis, California, 158p
7
Hong S, Dudhia J, and Chen S (2004) A revised approach to ice microphysical processes for the bulk parameterization of clouds and precipitation. Monthly Weather Review 132(1):103-120
8
Kabir A, Bahremand AR (2013) Study uncertainty of parameters of rainfall-runoff model (WetSpa) by Monte Carlo method. Journal of Water and Soil Conservation 20(5):97-81 (In Persian)
9
Kahe MS, Javadi S, and Roozbahani A (2017) Uncertainty assessment of hydraulic conductivity parameter in MODFLOW model using Monte Carlo and RPEM methods (Case study: Ali Abad Plain of Qom). Iran-Water Resources Research 14(2):23-35 (In Persian)
10
Karimi Sh, Jabbarian Amiri B, and Malekian A (2018) Modeling the impact of watershed physical attributes on surface water quality and uncertainty assessment of the models using the Monte Carlo simulation. Iran-Water Resources Research 14(3):304-317 (In Persian)
11
Khodamorad Pour M, Irannejad P, and Hajjam S (2011) The evaluation of simulated discharge of coupled surface scheme and river routing in numerical weather prediction WRF (Case study Karoon river). Journal of the Earth and Space Physics 37(1):199-214 (In Persian)
12
Kumar R, Chatterjee C, Lohani AK, Kumar S, and Singh RD (2002) Sensitivity analysis of the GIUH based Clark model for a catchment. Water Resources Management 16(4):263-278
13
Liu YR, Li YP, Huang GH, Zhang JL, and Fan YR (2017) A Bayesian-based multilevel factorial analysis method for analyzing parameter uncertainty of hydrological model. Journal of Hydrology 553:750-762
14
Lu T, Yamada T, and Yamada T (2016) Fundamental study of real-time short-term rainfall prediction system in watershed: Case study of Kinu Watershed in Japan. Procedia Engineering 154:88-93
15
Mahdavi M (1999) Applied hydrology. Vol. 2, 2nd ed., Tehran University Press, Tehran, Iran, 410p (In Persian)
16
Maskey S, Price RK (2004) Uncertainty issues in flood forecasting. In Flood Events-Are We Prepared? Proceeding of the OSIRIS Workshop, Berlin. 123-136
17
Mostafazadeh R, Mirzaei S, Esmali Ouri A, and Zabihi M (2018) Sensitivity analysis of the flow hydrograph components due to changes in Clark's time-area model in Mohammad-Abad watershed, Gloestan Province. Journal of Water and Soil Conservation 49(1):91-99 (In Persian)
18
Mousavi SJ, Abbaspour KC, Kamali B, Amini M, and Yang H (2012) Uncertainty-based automatic calibration of HEC-HMS model using sequential uncertainty fitting approach. Journal of Hydroinformatics 14(2):286-309
19
Nash JE, Sutcliffe JV (1970) River flow forecasting through conceptual models; part I: A discussion of principles. Journal of Hydrology 10:282-290
20
Raju P, Potty J, and Mohanty UC (2011) Sensitivity of physical parameterizations on prediction of tropical cyclone Nargis over the Bay of Bengal using WRF model. Meteorology and Atmospheric Physics 113(3-4):125-137
21
Skamarock WC, Klemp JB, Dudhia J, Gill DO, Barker DM, Duda MG, Huang XY, Wang W, and Powers JG (2008) A description of the advanced research WRF version 3 NCAR Technical Note NCAR. TN-475+ STR (Boulder, CO: NCAR)
22
Srivastava PK, Islam T, Gupta M, Petropoulos G, and Dai Q (2015) WRF dynamical downscaling and bias correction schemes for NCEP estimated hydro-meteorological variables. Water Resources Management 29(7):2267-2284
23
Straub TD, Melching CS, and Kocher KE (2000) Equations for estimating Clark unit-hydrograph parameters for small rural watersheds in Illinois. US Department of the Interior, US Geological Survey, Water-Resources Investigations Report 00-4184, 36p
24
Wang ZH, Bou-Zeid E, Au SK, and Smith JA (2011) Analyzing the sensitivity of WRF’s single-layer urban canopy model to parameter uncertainty using advanced Monte Carlo simulation. Journal of Applied Meteorology and Climatology 50(9):1795-1814
25
Willmott CJ, Robeson SM, and Matsuura K (2012) A refined index of model performance. International Journal of Climatology 32(13):2088-2094
26
Yang B, Qian Y, Lin G, Leung R, Zhang Y, and Fu Q (2012) Some issues in uncertainty quantification and parameter tuning: a case study of convective parameterization scheme in the WRF regional climate model. Atmospheric Chemistry & Physics 12(5)
27
Yuan X, Liang X, and Wood EF (2012) WRF ensemble downscaling seasonal forecasts of China winter precipitation during 1982–2008. Climate Dynamics 39(7-8):2041-2058
28
Zeng X, Wu Z, Xiong S, Song S, Zheng Y, and Liu H (2011) Sensitivity of simulated short-range high-temperature weather to land surface schemes by WRF. Science China Earth Sciences 54(4):581-590
29
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی عمکلرد مدل هیبریدی ماشین بردار پشتیبان-الگوریتم گیاهان مصنوعی در تخمین جریان روزانه رودخانه ها(مطالعه موردی:حوضه دز)
برآورد دقیق جریان رودخانههای حوضه های آبریز نقش مهمی در مدیریت منابع آب بهویژه تصمیمات صحیح در مواقع سیلاب و خشکسالی دارد. در سالهای اخیر جهت برآورد جریان رودخانهها روش های متنوعی در هیدرولوژی معرفیشده که مدلهای هیبریدی هوش مصنوعی از مهمترین آنها است. در این پژوهش یک روش پیشنهادی هیبریدی تحت عنوان ماشین بردار پشتیبان- الگوریتم گیاهان مصنوعی مورد بررسی قرار داده و نتایج آن با مدل ماشین بردار پشتیبان-موجک مقایسه گردید. به منظور برآورد دبی رودخانه های حوضه آبریز دز، از آمار آبدهی روزانه ایستگاههای هیدرومتری واقع در بالادست سد طی دوره آماری(1397-1387) استفاده شد. معیارهای ضریب تبیین، ریشه میانگین مربعات خطا، میانگین قدر مطلق خطا و ضریب نش ساتکلیف برای ارزیابی و مقایسه مدلها مورد استفاده قرار گرفت. نتایج نشان داد ساختارهای ترکیبی نتایج قابل قبولی در مدلسازی دبی رودخانه ارائه می نمایند. مدل هیبریدی پیشنهادی ماشین بردار پشتیبان-گیاهان مصنوعی با ضریب همبستگی (985/0-933/0R=)، ریشه میانگین مربعات خطا ( m3/s088/0-008/0RMSE=)، میانگین قدرمطلق خطا ( m3/s040/0-004/0MAE= ) و ضریب نش ساتکلیف (995/0-951/0NS=) عملکرد بهتری در تخمین جریان داشته و میتواند در زمینه پیش بینی دبی روزانه رودخانه ها مفید باشد.
https://www.iwrr.ir/article_109511_757634212cb890db51b2fc49f720619e.pdf
2020-08-22
132
149
الگوریتم گیاهان مصنوعی
تخمین
حوضه دز
ماشین بردار پشتیبان
رضا
دهقانی
reza.dehghani67@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری سازههای آبی/دانشکده کشاورزی، دانشگاه لرستان.
AUTHOR
حسن
ترابی پوده
hassantorabi1355@gmail.com
2
دانشیار /گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه لرستان.
LEAD_AUTHOR
حجت اله
یونسی
reza.dehghani26@gmail.com
3
استادیار/ گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه لرستان.
AUTHOR
بابک
شاهی نژاد
b.shd1355@gmail.com
4
استادیار/ گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه لرستان.
AUTHOR
Adnan R, Liang Z, Heddam S, Kermani M, Kisi O, Li B (2019) Least square support vector machine and multivariate adaptive regression splines for streamflow prediction in mountainous basin using hydro-meteorological data as inputs. Journal of Hydrology 19(4):432-448
1
Alizadeh F, Gharamaleki A, Jalilzadeh M, Akhoundzadeh A (2020) Prediction of river stage-discharge process based on a conceptual model using EEMD-WT-LSSVM approach. Water Resources 47:41-53
2
Basak D, Pal S, Patranabis DC (2007) Support vector regression. Neural Information Processing 11:203-225
3
Cartlidge JP, Bulloc SG (2004) Combating coevolutionary disengagement by reducing parasite virulence. Evolutionary Computation 12(2):193-222
4
Chen H, Zhu Y (2008) Optimization based on symbiotic multi-species coevolution. Journal on Applied Mathematics and Computation 22(3):179-194
5
Cheng L, Wu X, Wang Y (2018) Artificial Flora (AF) optimization algorithm. Applied Science 329(8):2-22
6
Edossa DC, Babel MS (2012) Forecasting hydrological droughts using artificial neural network modeling technique South Africa. University of Pretoria, Proceedings of 16th SANCIAHS National Hydrology Symposium:1–10
7
Ghorbani MA, Khatibi R, Geol A, Fazelifard MH, Azani A (2016) Modeling river discharge time series using support vector machine and artificial neural networks. Environmental Earth Sciences 75(4):675-685
8
Ghorbani MA, Khatibi R, Karimi V, Yaseen ZM, Zounemat-Kermani M (2018) Learning from multiple models using artificial intelligence to improve model prediction accuracies: Application to river flows. Water Resources Management 32(13):4201-4215
9
Hamel L (2009) Knowledge discovery with support vector machines. Hoboken, N.J. John Wiley
10
Hillis WD (1990) Co-evolving parasites improve simulated evolution as an optimization procedure. Physica D: Nonlinear Phenomena 42:228–234, [CrossRef]
11
Huang S, Chang J, Huang Q, Chen Y (2014) Monthly streamflow prediction using modified emd-based support vector machine. Journal of Hydrology 511(4):764-775
12
Kisi O, Karahan M, Sen Z (2006) River suspended sediment modeling using fuzzy logic approach. Hydrological Process 20(2):4351-4362
13
Lin JY, Cheng CT, Chau KW (2006) Using support vector machines for long-term discharge prediction. Hydrolog Sciences Journal 51(3):599–612
14
Liong SY, Sivapragasam C (2002) Flood stage forecasting with support vector machines. Journal of the American Water Resources Association 38(4):173–186 16. Misra D, Oommen T, Agarwa A, Mishra SK, Thompson AM (2009) Application and analysis of support vector machine based simulation for runoff and sediment yield. Biosystems Engineering 103(3):527–535
15
Mohammadi K, Eslami HR, Dardashti SD (2005) Comparisonof r egression, ARIMA and ANN models for reservoir Inflow forecasting using snowmelt equivalent (A case study of Karaj). Journal of Agricultural Science and Technology 7:17–30
16
Nagy H, Watanabe K, Hirano M (2002) Prediction of sediment load concentration in rivers using artificial neural network model. Journal of Hydraulics Engineering 128(3):558-559
17
Othman F, Naseri M (2011) Reservoir inflow forecasting using artificial neural network. International Journal of the Physical Sciences 6(3):434-440
18
Pagie L, Mitchell MA (2002) Comparison of evolutionary and coevolutionary search. International Journal of Computational Intelligence and Application 2:53–69
19
Rosin CD, Belew RK (1995) Methods for competitive co-evolution. Finding Opponents Worth Beating in Proceedings of the International Conference on Genetic Algorithms Pittsburgh, 373–381
20
Sedighi F, Vafakhah M, Javadi MR (2016) Rainfall–runoff modeling using support vector machine in snow-affected watershed. Arabian Journal for Science and Engineering 41(10):4065-4076
21
Seyedian M, Bagherpour M, Fathabadi A, Mohammadi A (2018) Runoff prediction using black and gray box models. Iranian Water Resources Research 14(5):204-219 (In Persian)
22
Shahinejad B, Dehghani R (2018) Comparison of wavelet neural network models, support vector machine and gene expression programming in estimating the amount of oxygen dissolved in rivers. Iran-Water Resources Research 14(3):226-238 (In Persian)
23
Shin S, Kyung D, Lee S, Taik & Kim J, Hyun J (2005) An application of support vector machines in bankruptcy prediction model. Expert Systems with Applications 28(4):127-135
24
Taylor E (2001) Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram. Journal of Geophyysical Research 106(7):7183-7192
25
Vapnik VN (1995) The nature of statistical learning theory. Springer, New York
26
Vapnik VN (1998) Statistical learning theory. Wiley, New York
27
Vapnik V, Chervonenkis A (1991) The necessary and sufficient conditions for consistency in the empirical risk minimization method. Pattern Recognition and Image Analysis 1(3):283-305
28
Wang D, Safavi AA, Romagnoli JA (2000) Wavelet-based adaptive robust M-estimator for non-linear system identification. AIChE Journal 46(4):1607-1615
29
Wiegand RP, Sarma J (2004) Spatial Embedding and loss of gradient in cooperative coevolutionary algorithms. In Proceedings of the International Conference on Parallel Problem Solving from Nature, Berlin Germany 43:912–921
30
Williams N, Mitchell M (2005) Investigating the success of spatial coevolution. In Proceedings of the 7th Annual Conference on Genetic And Evolutionary Computation Washington 46:523–530
31
Yoon H, Jun SC, Hyun Y, Bae GO, Lee KK (2011) A comparative study of artificial neural networks and support vector machines for predicting groundwater levels in a coastal aquifer. Journal of Hydrology 396(4):128–138
32
Zhang G, Patuwo BE, Hu YM (1998) Forecasting with artificialneural networks: The state of the art. International Journal of Forecasting 14(1):35-62
33
Zhao X, Chen X, Xu Y, Xi D, Zhang Y, Zheng X (2017) An EMD-based chaotic least squares support vector machine hybrid model for annual runoff forecasting. Water 9(3):140-153
34
Zhu YM, Lu XX, Zhou Y (2007) Suspended sediment flux modeling with artificial neural network: An example of the longchuanjiang river in the upper yangtze catchment. Geomorphology 84(4):111-125
35
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی آثار بالقوه خشکسالی هیدرولوژیکی بر وضعیت کشاورزی، بازده درآمدی و مصارف آبی کشاورزان استان تهران
خشکسالی هیدرولوژیکی پدیدهای است که در اثر کاهش عرضه منابع آب سطحی و زیرزمینی رخ میدهد و به دلیل وابستگی بخش کشاورزی به ذخیره رطوبتی خاک، قبل از هر چیز این بخش را تحت تأثیر خود قرار میدهد. بنابراین، تحلیل اثرات این پدیده برای مدیریت و برنامهریزی بهتر منابع آب موجود در بخش کشاورزی حائز اهمیت است. در این مطالعه برای تحلیل اقتصادی اثرات بالقوه خشکسالی هیدرولوژیکی ناشی از کاهش عرضه منابع آب بر وضعیت کشاورزی، بازده درآمدی و مصارف آبی کشاورزان استان تهران از الگوی برنامهریزی ریاضی مثبت چند دورهای (MP-PMP) و اطلاعات آماری مربوط به دوره پنجساله 1397-1392 استفاده شد. نتایج نشان داد که الگوی فعلی کشت در استان تهران بهینه نیست و با رخداد خشکسالی، تمایل کشاورزان برای توسعه سطح زیرکشت محصولات پرآب هندوانه و آفتابگردان کاهش مییابد. همچنین، نتایج نشان داد که در شرایط رخداد خشکسالی هیدرولوژیکی حدود 13/9 درصد تقاضای آب بخش کشاورزی استان تهران بدون پاسخ مانده و تأمین نخواهد شد که این امر موجبات تغییر الگوی کشت در منطقه را فراهم میکند. کاهش 28/7 درصدی بازده درآمدی کشاورزان و افزایش 2/38 درصدی ارزش اقتصادی آب آبیاری نسبت به دوره مبنا از دیگر پیامدهای وقوع خشکسالی هیدرولوژیکی در استان تهران است. به طور کلی، نتایج گویای آن است که با وقوع خشکسالی الگوی کشت زراعی به نفع محصولات با نیاز آبی پایینتر و سود بالاتر تغییر میکند، ولی در مورد محصولات گوجهفرنگی و ذرت دانهای علیرغم نیاز آبی بالا به دلیل وجود کشاورزی تلفیقی در منطقه، کاهش سطح زیرکشت کمتری مشاهده میگردد.
https://www.iwrr.ir/article_110157_64c2d392a1d3997d5271bceee19876e5.pdf
2020-08-22
151
163
خشکسالی هیدرولوژی
عرضه آب کشاورزی
وضعیت درآمدی
مدل PMP دوره ای
تهران
ابوذر
پرهیزکاری
abozar.parhizkari@yahoo.com
1
دانشجوی دکترای اقتصاد کشاورزی/ دانشگاه پیام نور، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
غلامرضا
یاوری
gr.yavari@gmail.com
2
دانشیار/ اقتصاد کشاورزی دانشگاه پیام نور، تهران، ایران.
AUTHOR
ابو الفضل
محمودی
abolfazlmahmoodi@yahoo.com
3
دانشیار/ اقتصاد کشاورزی دانشگاه پیام نور، تهران، ایران.
AUTHOR
غلامرضا
بخشی خانیکی
bakhshi@pnu.ac.ir
4
استاد/ علوم کشاورزی (بیوتکنولوژی) دانشگاه پیام نور، تهران، ایران.
AUTHOR
Alipour H, Cheharsoghi A, Qarib A (2013) Investigation of the effects of drought on socio-economic status of farmers, Case study: Wheat farmers in Nehbandan. Watershed Management Research (Construction and Research) 26(2):113-125 (In Persian)
1
Angelidis P, Maris F, Kotsovinos N, Hrissanthou V (2012) Computation of drought index SPI with alternative distribution functions. Journal of Water Resources Management 26(9):2453-2473
2
Araghinejad S (2011) An approach for probabilistic hydrological drought forecasting. Water Resources Management 25(1):191-200
3
Barikani A, Ahmadian M, Khalilian S (2008) Sustainable optimal exploitation of groundwater resources in agriculture: A case study of Qazvin plain agriculture. Journal of Agricultural Economics and Development 25(2):253-262 (In Persian)
4
Dehghanizade M, Bakhtiari S, Daei Karimzadeh S (2020) The role of water resources constraints on production and employment at different economic sectors: A case study of the Yazd province. Iran-Water Resources Research 16(1):426-433 (In Persian)
5
Eslamian S, Kiaheyrati H (2008) The role of climate and land diversity in desertification. First National Conference on Water Pollution Measurement and Drought Management, University of Tehran, November 2008 (In Persian)
6
Funk C, Budd M E (2009) Phenologically tuned MODIS NDVI-based production nomaly estimates for Zimbabwe. Remote Sensing of Environment, NO: 113
7
Graveline N (2016) Economic calibrated models for water allocation in agricultural production: A review. Environmental Modelling and Software 81:12-25
8
Helming J, Peerlings J (2014) Economic and environmental effects of a flat rate for Dutch agriculture. NJAS- Wageningen Journal of Life Sciences 68:53-60
9
Howitt R E (1995) Positive mathematical programming. American Journal of Agricultural Economic 77:329-342
10
Howitt R E, Medellin-Azuara J, MacEwan D, Lund J R (2012) Calibrating disaggregate economic models of agricultural production and water management. Environmental Modeling & Software 38:244-258
11
Khalili N, Rezaee Pazhand H, Derakhshan H, Davary K (2018) Developing a framework for agricultural drought risk assessment for rainfed wheat. Iran-Water Resources Research 14(4):59-70 (In Persian)
12
Khosravi M, Niagharaee S, Javedani N, Javanmard S, Khazanedari L (2001) Investigation of drought assessment indices and feasibility of applying Palmer drought severity indices in Iran. International Conference on Drought Solutions, Kerman Bahonar Shahid University
13
Medellan-Azuara J, Harou J J, Howitt R E (2011) Predicting farmer responses to water pricing, rationing and subsidies assuming profit maximizing investment in irrigation technology. Science of the Agricultural Water Management 108:73-82
14
Mohammadi M, Bordi Sheykh M, Ahmadi H (2010) Drought intensity zoning in Sistan and Baluchestan province with SPI index using GIS. Geomatics Conference , Iran Mapping Organization (In Persian)
15
Mohammadi S, Naseri F, Nazaripour H (2018) Investigation of temporal variations and the effect of meteorological drought on groundwater resources of Kerman plain using standard precipitation indices and groundwater resources. Journal of Ecohydrology 5(1):11-22 (In Persian)
16
Montaseri M, Norjo A, Behmanesh J, Akbari M (2018) Wetland and meteorological drought in the southern basins of Lake Urmia (Case study: Zarinehroud and Siminroud catchment basins). Iranian Journal of Ecohydrology 5(1):189-202 (In Persian)
17
Myronidis D, Stathis D, Ioannou K, Fotakis D (2012) An integration of statistics temporal methods to track the effect of drought in a shallow mediterranean lake. Water Resources Management 26(15):4587-4605
18
Parhizkari A (2013) Determination economic value of irrigation water and farmer’s response to price and non-price policies in Qazvin province. The thesis submitted for the degree of M.Sc. in the Field of Agricultural Economics, University of Zabol, Iran (In Persian)
19
Parhizkari A (2018) Economic analysis of the impacts of alamut farmers' participation on rice selection project. Journal of Agricultural Economics Research 34(9):57-92 (In Persian)
20
Parhizkari A, Khodadadi Hoseyni M, Taghizade Ranjbari H, Mahmoodi A (2016) Determination of appropriate economic strategy for protection of groundwater resources in Qazvin plain. Journal of Rural Development Strategies 4(2):477-496 (In Persian)
21
Parhizkari A, Mahmoodi A, Shokat fadaee M (2017) Assessing the impacts of climate change on available water resources and crop production in the Shahroud Watershed. Journal of Agricultural Economics Research 33(9):23-50 (In Persian)
22
Petsakos A, Rozakis S (2015) Calibration of agricultural risk programming models. European Journal of Operational Research 242(1):536-545
23
Qureshi M E, Mobin-ud-Din A, Stuart M W, Mac K (2014) A multi-period positive mathematical programming approach for assessing economic impact of drought in the Murray-Darling Basin, Australia. Economic Modelling 39(1):293-304
24
Rezaee A, Mortazavi A, Peykani Q (2016) Analysis of the economic situation of farmers in east of Zayandehrood river basin under drought conditions. Iranian Journal of Agricultural Economics and Development Research 47(2):335-342 (In Persian)
25
Shakiba A, Mirbagheri B, Kheyri A (2010) Drought and its impact on groundwater resources in eastern Kermanshah province using SPI index. Geographical Society of Iran 25(8):83-96 (In Persian)
26
Talebi A, Pourmohammadi S, Moradi N (2014) Investigating the effects of drought on water quality in arid regions, case study: Behbad plain of Yazd province. International Journal of Water Resources and Development 2(3):112-124 (In Persian)
27
Tehran Meteorological Organization (2017) Summary of weather in Tehran Province. Pages 13-8 (In Persian)
28
Vicente-Serrano SM, Cuadrat-Prats J M, Romo A (2006) Early prediction of crop production using drought indices at different time-scales and remote sensing data: application in the Ebro valley (North-East Spain). International Journal of Remotr Sensing 27(3):43-59
29
Water and Sustainable Consulting Engineers Company (2017) The effect of drought on groundwater resources in Shahrekord plain. Drought summit, Chahar Mahal Bakhtiari (In Persian)
30
WenJiang Z, QiFeng L, ZhiQiang G, Jian P (2008) Response of remotely sensed ormalized difference water deviation Index to the 2006 drought of eastern Sichuan Basin. Science in China Series D: Earth Sciences 51(5):109-122
31
Zhiyong W, Yun M, Xiaoyan L, Guihua L, Qingxia L, Huating X (2016) Exploring spatiotemporal relationships among meteorological, agricultural, and hydrological droughts in Southwest China. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 30(3):1033-1044
32
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل عدم قطعیت شبیهسازی منحنیهای شدت مدت فراوانی در سناریوهای تغییر اقلیم با استفاده از مدل مولد آب و هوا (مطالعه موردی: تهران)
این پژوهش به ارزیابی تغییرات منحنیهای شدت- مدت- فراوانی1 در آینده با مدل منطقهای PRECIS پرداخته و برای تعیین عدم قطعیت پیش بینی از مدل K-NN WG استفاده مینماید. از سناریوی تغییر اقلیم تاریخی که از تصویر شرایط کنونی در آینده بدست آمد برای تولید حد پایین و از سناریوی انتشار B2 به عنوان سناریوی مرطوب برای تولید حد بالای باند اعتماد پیش بینی استفاده گردید. در مدل WG از دو مکانیزم برزدن2 و ایجاد آشفتگی3 برای تولید دادههای تصادفی استفاده گردید. مطالعه موردی در بر روی ایستگاه مهرآباد تهران برای دوره تاریخی 1999 – 1959، دوره پیش بینی 2100-2070، برای زمان تداوم رگبار تا 3 ساعت و دورههای بازگشت2، 5، 10، 20، 50 و 100 ساله صورت گرفت. مقایسه دو سناریوی تغییر اقلیم و شرایط پایه منحنیهای شدت مدت فراوانی نشان دهندهی افزایش مقادیر و همچنین شدت بارشهای حدی بود به طوری که بیشینه بارش برای تداوم 10 دقیقه تا 3 ساعت در آینده تحت سناریوهای تاریخی و مرطوب به ترتیب 26 و 31 درصد نسبت به زمان فعلی افزایش یافت. مقایسه بین سناریوی مرطوب و تاریخی به طور میانگین نشان دهندهی 8/4 درصد اختلاف بین این دو سناریو بود. اختلاف کم میان مقادیر حاصل از سناریوی تاریخی به عنوان حد پایین تغییرات و سناریوی مرطوب به عنوان حد بالای تغییرات رگبارهای حدی در آینده، اولاً نشاندهنده دقت مناسب مدل PRECIS در شبیهسازی بارش برای منطقه مطالعاتی بوده و ثانیاً نشان دهنده افزایش محتمل شدت رگبارهای طراحی مورد استفاده برای مقاصد مدیریت سیلاب شهری میباشد.
https://www.iwrr.ir/article_110159_a0675b1acc6a9bf80162f7fc6a61589d.pdf
2020-08-22
164
177
تغییر اقلیم
عدم قطعیت
پیشبینی منحنی شدت مدت فراوانی
مدلWG
PRECIS
رویا
حبیب نژاد
sevdahabibnezhad1994@gmail.com
1
دانشآموخته کارشناسی ارشد منابع آب/دانشگاه بینالمللی خمینی، قزوین، ایران.
AUTHOR
علیرضا
شکوهی
shokoohi_ar@yahoo.com
2
استاد /گروه علوم و مهندسی آب دانشگاه بینالمللی خمینی ، قزوین، ایران
LEAD_AUTHOR
AghaKouchack A, Ragno E, Moftakhari H (2018) Projected change in California’s precipitation intensity-duration-frequency curves. California’s Fourth Climate Change Assessment, California Energy Commission
1
Al Mamoon A, Joergensen NE, Rahman A, Qasem H (2016) Design rainfall in Qatar: sensitivity to climate change scenarios. Natural Hazards 81(3):1797–1810
2
Alam MS, Elshorbagy A (2015) Quantification of the climate change-induced variations in Intensity-Duration-Frequency curves in the Canadian Prairies. Journal of Hydrology 527:990-1005
3
Arnbjerg-Nielsen K (2012) Quantification of climate change effects on extreme precipitation used for high-resolution hydrologic design. Urban Water Journal 9(2):57-65
4
Binesh N, Niksokhan MH, Sarang A (2018) Analysis of climate change impact on extreme rainfall events in the west flood diversion catchment of Tehran. Journal of Watershed Management Research 17(9):226-234 (In Persian)
5
De Paola F, Giugni M, Topa ME, Bucchignani E (2014) Intensity-duration-frequency (IDF) rainfall curves, for data series and climate projection in African cities. Journal of Springer Plus 3(133):1-18
6
Denault C, Millar RG, Lence BJ (2002) Climate change and drainage infrastructure capacity in an urban catchment. In: Proc. Annual Conference of the Canadian Society for Civil Engineering, 5-6
7
Fadhel sh, Rico-Ramirez MA, Han D (2017) Uncertainty of intensity-duration-frequency (IDF) curves due to varied climate change baseline periods. Journal of Hydrology 547:600-612
8
Habibnejad R, Shokoohi A (2020) Evaluating intensity, duration, and frequency of short duration rainfalls using a regional climate change model (Case study: Tehran). Journal of Iran-Water Resources Research 15(4):412-424 (In Persian)
9
Hung YF, Mirzaei M, Zaki Mat Amin M (2016) Uncertification in rainfall intensity duration frequency curves based on historical extreme precipitation quantiles. Procedia Engineering 154:426-432
10
IPCC Climate change (2013) The physical science basis, contribution of working group I to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change, chap. 12. Cambridge University Press, Cambridge, 237 pages
11
Jahangir MH, Norozi E, Yarahmadi Y (2017) Investigation of climate parameters’ changes in Borujerd city in the next 20 years through the using HADCM3 model. ECO Hydrology 5(4):1345-1353 (In Persian)
12
King ML, Mcleod AI, Simonpvic SP (2015) Improved weather generator algorithm for multisite simulation of precipitation and temperature. Journal of the American Water Resources Association 51(5):1305:1320
13
Kaboli H (2019) Uncertainty of extreme rainfall intensity and frequency under future climate change impact: Khorasan-Razavi province. Iran-Water Resources Research 12(2):93-103 (In Persian)
14
Littell JS, Mauger GS, Salathe EP, Hamlet AF, Lee SY, Matt RS, Marketa E, Robert N, Eric RL, Nathan JM (2014) Uncertainty and extreme events in future climate and hydrologic projections for the Pacific Northwest: providing a basis for vulnerability and core/corridor assessments. Climate Impacts Group
15
Mailhot A, Duchesne S (2010) Design criteria of urban drainage infrastructures under climate change. Journal of Water Resources Planning Manage 136(2):201-208
16
Mirhosseini GB, Srivastava P, Stefaanova L (2013) The impact of climate change on rainfall Intensity-Duration-Frequency (IDF) curves in Alabama. Regional Environmental Change 13:25-33
17
Palmer RN, Clancy E, VanRheenen NT, Wiley MW (2004) The impacts of climate change on the tualatin river basin water supply: An investigation into projected hydrologic and management impacts. Department of Civil and Environmental Engineering, University of Washington, Seattle, Washington
18
Peck A, Prodanovic P, Simonovic S (2012) Rainfall intensity duration frequency curves under climate change: The city of London, Ontario, Canada. Canadian Water Resources Journal 37(3):177-189
19
Prodanovic P, Simonovic S (2008) Intensity duration frequency analysis under changing climatic conditions. In Proceedings of the 4th International Symposium on Flood Defense: Managing Flood Risk, Reliability and Vulnerability. Toronto, Ontario, Canada, May 68, 2008, 8 pp
20
Prodanovic P, Simonovic S (2006) Assessment of water resources risk and vulnerability to changing climatic conditions: Inverse flood risk modeling of the Upper Thames River basin. Report No. VIII, Department of Civil and Environmental Engineering, the University of Western Ontario, London, Ontario, Canada
21
Rodríguez R, Navarro X, Casas MC, Ribalaygua J, Russo B, Pouget L, Redaño A (2014) Influence of climate change on IDF curves for the metropolitan area of Barcelona (Spain). International Journal of Climatology 34(3):643-654
22
Sarr MA, Seidou O, Tramblay Y, El Adlouni S (2015) Comparison of downscaling methods for mean and extreme precipitation in Senegal. Journal of Hydrology 4:369-385
23
Arfa S, Nasseri M (2019) Assessment of Single-site versus Multi-site Downscaling Methods on Estimation of Rainfall Extreme Values. Journal of the Earth and Space Physics 45(3):575-597
24
Sharif M, Burn DH (2007) Improved k-nearest neighbor weather generating model. ASCE Journal of Hydrologic Engineering 12(1):42-51
25
Southam CF, Mills BN, Moulton RJ, Brown DW (1999) The potential impact of climate change in Ontario's Grand River Basin: Water supply and demand issues. Canadian Water Resources Journal 24(4):307-330
26
Sunyer MA, Hundecha Y, Lawrence D, Madsen H, Willems P, Martinkova M, Vormoor K, Bürger G, Hanel M, Kriauci unien J, Loukas A, Osuch M, Yücel I (2015) Inter-comparison of statistical downscaling methods for the projection of extreme precipitation in Europe. Hydrologic Earth System Science 19:1827-1847
27
Sunyer MA, Madsen H, Rosbjerg D, Arnbjerg-Nielsen K (2014) A Bayesian approach for uncertainty quantification of extreme precipitation projections including climate model interdependency and nonstationary bias. Journal of Climatology 27(18):7113-7132
28
Shrestha A, Babel MS, Weesakul S, Vojinovic Z (2017) Developing Intensity-Duration-Frequency (IDF) curves under climate change uncertainty: The case of Bangkok, Thailand. Water 9(2):145; https://doi.org/10.3390/w9020145
29
Thanh NT, Remo LDA (2018) Projected changes of precipitation IDF curves for a short duration under climate change in Central Vietnam. Journal of Hydrology 5(33):2-16
30
Tung YK, Yen BC (2005) Hydrosystems engineering uncertainty analysis. McGraw-Hill, USA, 306p.
31
Van Der Linden P, Mitchell JFB (2009) ENSEMBLES: Climate change and its impacts: Summary of research and results from the ENSEMBLES project. Met Office Hadley Centre, Exeter
32
Waters D, Watt WE, Marsalek J, Anderson BC (2003) Adaptation of a storm drainage system to accommodate increased rainfall resulting from climate change. Journal of Environmental Planning Manage 46(5):755-770
33
Watt E, Marsalek J (2013) A critical review of the evolution of the design storm event concept. Canadian Journal of Civil Engineering 40(2):105-113
34
Watt WE, Waters D, McLean R (2003) Climate variability and urban stormwater infrastructure in Canada: Context and case studies. Toronto-Niagara Region Study Report and Working Paper Series, Report 2003-1. Meteorological Service of Canada, Waterloo, Ontario
35
Willems P (2013) Revision of urban drainage design rules after assessment of climate change impacts on precipitation extremes at Uccle, Belgium. Journal of Hydrology 496:166-177
36
Yates D (2003) A technique for generating regional climate scenarios using a nearest-neighbor algorithm. Water Resources Research 39(7):1-15
37
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر الگوهای پیوند از دور بر پیش بینی نوسانات آب زیرزمینی (مطالعه موردی: دشت گرمسار)
سیگنالهای آب و هوایی با منشأ خارجی به نام پیوند از دور نیز میتوانند موجب تغییرات شرایط آب و هوایی شوند و از این طریق بر روی منابع آب زیرزمینی تأثیر گذارند. هدف از انجام پژوهش حاضر پیشبینی تأثیر الگوهای پیوند از دور بر نوسانات سطح آب زیرزمینی دشت گرمسار میباشد. برای انجام این تحقیق از آمار چاههای مشاهداتی، پارامترهای آب و هواشناسی منطقه و همچنین 16 شاخص پیوند از دور طی یک دورهی آماری 1372 تا 1395 استفاده گردید. برای آنالیز حساسیت و تعیین ترکیب بهینه ورودیها برای مدلسازی از آزمون گاما استفاده گردید. مدلسازی با رگرسیون چندگانه و همچنین شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چندلایه (MLP) با دو الگوریتم لونبرگ-مارکوارت و تنظیم بیزین انجام گرفت. نتایج آنالیز حساسیت ورودی های مدل با آزمون گاما نشان داد، که از بین پارامترهای آب و هوای منطقه، پارامتر دمای حداکثر ایستگاه فیروزکوه و شاخص های پیوند از دور SOI، EA، NP و WP بیشترین تاثیر را در بین ورودهای منتخب داشته اند. همچنین بهترین مدل، روش شبکه عصبی با الگوریتم یادگیری تنظیم بیزین می باشد، که در مرحله تست مدل در چاه سردره، مقدار خطایی برابر 36/0 و ضریب تبیین 93/0 و در چاه شماره 26 این مقدار به ترتیب برابر 038/0 و 85/0 می باشد. همچنین نتایج بدست آمده نشان داد، که استفاده از شاخص های دور پیوندی برای پیشبینی نوسانات سطح آب زیرزمینی در چاه سردره، میزان خطا را 6/5 درصد و در چاه شماره 26، تا 24 درصد کاهش می دهد.
https://www.iwrr.ir/article_110508_d36477d521cafdba3323072cc03c55e8.pdf
2020-08-22
178
191
شاخص های پیوند از دور
آبهای زیرزمینی
شبکه عصبی مصنوعی
آزمون گاما
آنالیز حساسیت
زهرا
عزیزی
z.azizi426@gmail.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد/ گروه بیابانزدایی-مهندسی آب، هواشناسی کشاورزی، دانشکده کویرشناسی، دانشگاه سمنان، سمنان، ایران.
AUTHOR
محمد رضا
یزدانی
m_yazdani@semnan.ac.ir
2
دانشیار/گروه بیابانزدایی، دانشکده کویرشناسی، دانشگاه سمنان، سمنان، ایران.
LEAD_AUTHOR
محمدکیا
کیانیان
m_kianian@semnan.ac.ir
3
استادیار/ گروه بیابانزدایی، دانشکده کویرشناسی، دانشگاه سمنان، سمنان، ایران.
AUTHOR
Alijani B (2002) Synoptic climatology. Samt Publications Press (In Persian)
1
Allen J (2017) El Nin˜o-like teleconnection increases California precipitation in response to warming. Nature Communications 8:1-15
2
Alizadeh A, Erfanian M, Ansari H (2011) Investigation of teleconnection patterns affecting precipitation and temperature parameters, Case study: Synoptic Station, Mashhad. Iranian Journal of Irrigation and Drainage 5(2):176-185 (In Persian)
3
Asakereh H (2007) Statistical study of Tabriz annual temperature trends. Journal of Geographical Thought 1:9-21 (In Persian)
4
Bazrafshan A, Gorgani Z (2017) Influence of teleconnection indices on groundwater fluctuations in Hormozgan province. 11th National Conference on Iranian Watershed Management and Science, Yasouj, Iran (In Persian)
5
Dong L, Shimada J, Kagabu M, Fu C (2014) Teleconnection and climatic oscillation in aquifer water level in Kumamoto plain, Japan. Water Resources Management 32(7):2421-2465
6
Guoliangcao P, Zheng R (2015) Signals of short-term climatic periodities detected in the groundwater of North china plain. Hydrological Processes 30(4):515-533
7
Guzman SM, Paz J, Tagert M, Mercer M (2019) Evaluation of seasonally classified inputs for the prediction of daily groundwater levels: NARX networks Vs support vector machines. Environmental Modeling and Assessment 24(2):223-234
8
Hejazi Zadeh Z, Fatahi A, Saliegh M (2013) Investigating the impact of climate signals on precipitation in central Iran using artificial neural network. Applied Research Journal of Geographical Sciences 13(29):120-129 (In Persian)
9
Holman W, Corstanje I, Bloomfield R, Cuthbert M (2018) A conceptual model for climatic teleconnection signal control on groundwater variability in Europe. Earth-Science Reviews 177:164-174
10
Kakapour SA (2011) Analysis of the Caspian transplantation pattern effects on precipitation fluctuations in northwest and west of the country. M.Sc. Thesis, Department of Natural Geography, Faculty of Humanities, Tarbiat Modares University, Tehran (In Persian)
11
Memar M, Hosseini KH, Karami H (2013) Predicting groundwater level using neural networks, Case study: Semnan Plain. 1st National Conference on Water Crisis, 22 May, Islamic Azad University, Khourasgan Branch (In Persian)
12
Moghaddamnia A, Remesan R, Hassanpour Kashani M, Mohammadi M, Han D, Piri J (2009) Comparison of LLR, MLP, Elman, NNARX and ANFIS models- with a case study in solar radiation estimation. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics 71:975-982
13
NOAA (2012) Climate diagnostic center climate indices. Available from: http://www.cdc.noaa.gov/ClimateIndices
14
Pradhan S, Kumar SH, Kumar Y, Sharma HC (2019) Assessment of groundwater utilization status and prediction of water table depth using different heuristic models in an Indian inter-basin. Soft Computing 23(20):10261-10285
15
Rampelotto PH, Rigozo NR, Da Rosa MB, Prestes A, Frigo E, Souza Echer, MP, Nordemann DJR (2012) Variability of rainfall and temperature (1912–2008) parameters measured from Rust Santa Maria (29°41′S, 53°48′W) and their connections with ENSO and solar activity. Journal of Atmospheric and Solar- Terrestrial Physics 77:152-160
16
Santo FE, Lima MI, Ramos AM, Trigo RM (2014) Trends in seasonal surface air temperature in mainland Portugal since 1941. International Journal of Climatology 34(6):1814-1837
17
Sharifi AR, Din Pajouh Y, Fakheri Fard A, Moghadamnia AR (2013) Optimal combination of variables for simulation of runoff in Imamah watershed using Gamma test. Soil and Water Journal 23(4):59-72 (In Persian)
18
Tremblay L, Larocque M, Anctil F, Rivard C (2011) Teleconnections and interannual variability in Canadian groundwater levels. Journal of Hydrology 410(3):178-188
19
Upmanulall T, Russo A (2017) Depletion and response of deep groundwater to climate induced pumping variability. Nature Geoscience 10:105-108
20
Yar Ahmadi D, Azizi Q (2007) Multivariate analysis of relationship between seasonal precipitation of Iran and climate indicators. Journal of Geographical Research 62:161-174 (In Persian)
21
Yazdani MR, Zolfaghari AA (2016) Investigation of the effect of teleconnection indicators on river flow prediction performance (Case study: Hable-rood River Basin). Journal of Rangeland and Watershed Management 62(2):515-528 (In Persian)
22
Yazdani MR (2016) Climate change and water resources. Semnan University Press (In Persian)
23
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی اثر وجود منشأ کارست بر سهم جریان پایه رودخانه با استفاده از مدل اصلاح شده نواحی اشباع SAM (مطالعه موردی حوضه کازرون و دشت برم)
مدلهای ماهانه بیلان آب (مدلهای بارش ـ رواناب در مقیاس ماهانه) از ابزارهای اصلی در برنامه ریزی بلند مدت منابع آب محسوب میشوند. ساختار اصلی این مدلها شامل معادلات پیوستگی ذخیره رطوبتی خاک، جریان زیرسطحی و آب زیرزمینی است. با توجه به پیچیدگی فرایند شکلگیری و منشأهای متفاوت جریان، مدلهای بارش ـ رواناب دارای ساختارهای متفاوت هستند که بر اساس شرایط حوضه آبریز مورد مطالعه نیاز به اصلاح، ساده سازی و بازنگری دارند. در صورت وجود منشأ کارستی در حوضه مطالعاتی، به دلیل اهمیت آن در تامین آب شرب نمیتوان به سادگی آن را در مدلسازی نادیده گرفت. به دلیل پیچیدگی فرایند تشکیل رواناب با توجه به شرایط ساختاری زمینشناسی در حوضههای آبریز کارستی و اهمیت سازندهای کارستی، توسعه مدلهای مفهومی و نزدیک کردن فرایند مدل به واقعیت فیزیکی حوضه اهمیت بسیاری دارد. در این تحقیق ساختار مدل مخزنی روزانه SAM برای بهبود پیشبینی جریان پایه و رواناب خروجی ماهانه در حوضههای کارستی کازرون و دشت برم اصلاح شده و سپس نتایج مدل اصلاح شده (SAM-KARST) با مدل اولیه (SAM) مقایسه و عملکرد مدل پیشنهادی ارزیابی شده است. نتایج بهبود نسبی شاخصهای عملکردی (حدود 10 درصد) مدل SAM-KARST در مقایسه با مدل SAM را برای حوضه آبریز مطالعاتی نشان داد. با در نظر گرفتن مخزن مفهومی برای منشأ کارست در مدل، میزان سهم جریان پایه به صورت بارز افزایش و به بالای 70 درصد رسید که آن نشان دهنده نقش مهم منشأ کارست در تامین جریان پایه میباشد.
https://www.iwrr.ir/article_110509_bf51df88d883cd7c70894a89fe773340.pdf
2020-08-22
192
201
مدل نواحی اشباع
بیلان ماهانه آب
حوضه آبریز کازرون
کارست
جریان پایه
شایان
محسنی بیله سوارچی
shayanmohsenii@yahoo.com
1
گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
فرزین
نصیری صالح
nasirisaleh@modares.ac.ir
2
گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
بنفشه
زهرائی
bzahraie@ut.ac.ir
3
دانشیار دانشگاه تهران
AUTHOR
Alley WM (1984) On the treatment of evapotranspiration, soil moisture accounting, and aquifer recharge in monthly water balance models. Water Resources Research 20(8):1137-1149
1
Birkel C, Soulsby C (2016) Linking tracers, water age and conceptual models to identify dominant runoff processes in a sparsely monitored humid tropical catchment. Hydrological Processes 30(24):4477-4493
2
Birkel C, Soulsby C, Tetzlaff D (2015) Conceptual modelling to assess how the interplay of hydrological connectivity, catchment storage and tracer dynamics controls nonstationary water age estimates. Hydrological Processes 29(13):2956-2969
3
Birkel C, Tetzlaff D, Dunn SM, Soulsby C (2010) Towards a simple dynamic process conceptualization in rainfall–runoff models using multi‐criteria calibration and tracers in temperate, upland catchments. Hydrological Processes: An International Journal 24(3): 260-275
4
Birkel C, Tetzlaff D, Dunn SM, Soulsby C (2010) Towards a simple dynamic process conceptualization in rainfall–runoff models using multi‐criteria calibration and tracers in temperate, upland catchments. Hydrological Processes: An International Journal 24(3):260-275
5
Birkel C, Tetzlaff D, Dunn SM, Soulsby C (2011) Using time domain and geographic source tracers to conceptualize streamflow generation processes in lumped rainfall‐runoff models. Water Resources Research 47(2)
6
Criss RE, Winston WE (2008) Do Nash values have value? Discussion and alternate proposals. Hydrological Processes: An International Journal 22(14):2723-2725
7
Eini M R, Javadi S, and Delavar M (2019) Development of comprehensive Karstic watershed model in order to make estimates and precision for the components of the water balance. Iran-Water Resources Research 14(5):125-136 (In Persian)
8
Fenicia F, McDonnell JJ, Savenije HH (2008) Learning from model improvement: On the contribution of complementary data to process understanding. Water Resources Research 44(6)
9
Ford D (2007) Jovan Cvijić and the founding of karst geomorphology. Environmental Geology 51(5):675-684
10
Hamon WR (1963) Computation of direct runoff amounts from storm rainfall. International Association of Scientific Hydrology Publication 63:52-62
11
Kampf SK, Burges SJ (2010) Quantifying the water balance in a planar hillslope plot: Effects of measurement errors on flow prediction. Journal of Hydrology 380(1-2):191-202
12
Kirchner JW (2006) Getting the right answers for the right reasons: Linking measurements, analyses, and models to advance the science of hydrology. Water Resources Research 42(3)
13
Kirchner JW (2009) Catchments as simple dynamical systems: Catchment characterization, rainfall‐runoff modeling, and doing hydrology backward. Water Resources Research 45(2)
14
Lischeid G (2008) Combining hydrometric and hydrochemical data sets for investigating runoff generation processes: tautologies, inconsistencies and possible explanations. Geography Compass 2(1):255-280
15
Malcolm IA, Soulsby C, Youngson AF, Hannah DM, McLaren IS, Thorne A (2004) Hydrological influences on hyporheic water quality: implications for salmon egg survival. Hydrological Processes 18(9):1543-1560
16
McCabe GJ, Markstrom SL (2007) A monthly water-balance model driven by a graphical user interface (No. 2007-1088). Geological Survey (US)
17
Moghimi H (2012) Applied hydrology. Payam Noor University Press, 261p (In Persian)
18
Nash JE (1970) River flow forecasting through conceptual models, I: A discussion of principles. Journal of Hydrology 10:398-409
19
Nash JE, Sutcliffe JV (1970) River flow forecasting through conceptual models part I-A discussion of principles. Journal of Hydrology 10(3):282-290
20
Palanisamy B, Workman SR (2015) Hydrologic modeling of flow through sinkholes located in streambeds of Cane Run Stream, Kentucky. Journal of Hydrologic Engineering 20(5):04014066
21
Peranginangin N, Sakthivadivel R, Scott NR, Kendy E, Steenhuis TS (2004) Water accounting for conjunctive groundwater/surface water management: Case of the Singkarak–Ombilin River basin, Indonesia. Journal of Hydrology 292(1-4):1-22
22
Rahnama B, Naseri M, and Zahraie B (2014) Identifying optimized structure and uncertainty analysis of monthly water balance model. Iranian Water Researches Journal 8(14):77-86 (In Persian)
23
Savenije HH (2009) HESS opinions “The art of hydrology”. Hydrological and Earth System Science 13(2): 157–161
24
Seibert J, McDonnell JJ (2002) On the dialog between experimentalist and modeler in catchment hydrology: Use of soft data for multicriteria model calibration. Water Resources Research 38(11):23-1-23-14
25
Soulsby C, Birkel C, Geris J, Dick J, Tunaley C, Tetzlaff D (2015) Stream water age distributions controlled by storage dynamics and nonlinear hydrologic connectivity: Modeling with high‐resolution isotope data. Water Resources Research 51(9):7759-7776
26
Soulsby C, Rodgers PJ, Petry J, Hannah DM, Malcolm IA, Dunn SM (2004) Using tracers to upscale flow path understanding in mesoscale mountainous catchments: Two examples from Scotland. Journal of Hydrology 291(3-4):174-196
27
Soulsby C, Tetzlaff D, Van den Bedem N, Malcolm IA, Bacon PJ, Youngson AF (2007) Inferring groundwater influences on surface water in montane catchments from hydrochemical surveys of springs and streamwaters. Journal of Hydrology 333(2-4):199-213
28
Spruill CA, Workman SR, Taraba JL (2000) Simulation of daily and monthly stream discharge from small watersheds using the SWAT model. Transactions of the ASAE 43(6):1431
29
Tetzlaff D, Birkel C, Dick J, Geris J, Soulsby C (2014) Storage dynamics in hydropedological units control hillslope connectivity, runoff generation, and the evolution of catchment transit time distributions. Water Resources Research 50(2):969-985
30
Tetzlaff D, McDonnell JJ, Uhlenbrook S, McGuire KJ, Bogaart PW, Naef F, Baird AJ, Dunn SM, Soulsby C (2008) Conceptualizing catchment processes: simply too complex?. Hydrological Processes 22(11):1727-1730
31
Xu CY, Singh VP (1998) A review on monthly water balance models for water resources investigations. Water Resources Management 12(1):20-50
32
Zhang L, Potter N, Hickel K, Zhang Y, Shao Q (2008) Water balance modeling over variable time scales based on the Budyko framework–Model development and testing. Journal of Hydrology 360(1-4):117-131
33
Zhang Z, Chen X, Cheng Q, Soulsby C (2019) Storage dynamics, hydrological connectivity and flux ages in a karst catchment: Conceptual modelling using stable isotopes. Hydrology and Earth System Sciences 23(1):51-71
34
Zhang Z, Chen X, Soulsby C (2017) Catchment‐scale conceptual modelling of water and solute transport in the dual flow system of the karst critical zone. Hydrological Processes 31(19):3421-3436
35
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل فراوانی سه متغیره مشخصه های خشکسالی ها در شرق ایران با استفاده از توابع مفصل تودرتو
خشکسالی بعنوان یک وضعیت کمبود آب طولانی مدت، موضوعی چالش برانگیز در مدیریت منابع آب میباشد. این پدیده یکی از بلایای طبیعی پرهزینه و کمتر شناخته شده میباشد. تاکنون اغلب مطالعات خشکسالی بصورت تحلیلهای تک-متغیره و دومتغیره بوده است. در این پژوهش به تحلیل سهمتغیره خشکسالی در شرق ایران برای 13 ایستگاه هواشناسی در دوره آماری 2017-1971 پرداخته شد. جهت استخراج پارامترهای شدت، مدت و پیک خشکسالی از شاخص SPImod استفاده گردید. در این راستا، قابلیت دوازده تابع مفصل کلایتون، فرانک، گالامبوس، پلاکت، گامبل- هوگارد، علی- میخائیل- حق، فارلی- گامبل- مورنگسترن،HRT، فیلیپ- گامبل، جوی، گامبل- بارنت و سارمونف جهت ایجاد توزیع توام سهمتغیره مورد آزمون قرار گرفت. برای این منظور، از روش تو در تو برای اتصال توابع مفصل دوبعدی و ایجاد تابع توزیع توام سهبعدی استفاده شد. جهت تعیین تابع مفصل برتر در هر ایستگاه، از آمارههای میانگین مربعات خطا (RMSE)،نشساتکلیف (NSE) و همچنین حداکثر درستنمائی (ML) استفاده شد. نتایج حاصل نشان داد که تابع مفصل HRT بهترین عملکرد را در ایجاد توابع توزیع دومتغیره و سهمتغیره دارد. همچنین نتایج نشان داد که استفاده از شاخص SPImod تا حدود زیادی معایب SPI متداول را برطرف میکند و تغییرات فصلی بارش را در محاسبه شاخص SPI لحاظ می-نماید. نتایج شاخص SPImod نشان داد که بیشترین درصد تعداد ماههای خشک مربوط به ایستگاه سبزوار با 52 درصد و کمترین آن مربوط به ایستگاه تربت حیدریه 35 درصد بود که بترتیب بعنوان مناطقی که بیشتر و کمتر در معرض خشکسالی قرار گرفته اند، شناخته شدند.
https://www.iwrr.ir/article_110909_dacfd1bc9cd87eb1c3c1bb39e6b96dfc.pdf
2020-08-22
202
213
توزیع توأم سهبعدی
شاخص SPImod
حداکثر درستنمائی
مفصل HRT
ذبیح الله
خانی تملیه
z.khani1060@yahoo.com
1
دانشجوی دکترای مهندسی منابع آب/دانشگاه ارومیه، ایران.
AUTHOR
حسین
رضایی
h.rezaie@urmia.ac.ir
2
استاد / گروه مهندسی آب دانشگاه ارومیه، ایران.
LEAD_AUTHOR
رسول
میرعباسی نجف آبادی
mirabbasi_r@yahoo.com
3
دانشیار / گروه مهندسی آب، دانشگاه شهرکرد، ایران.
AUTHOR
Abbasian M, Abrishamchi A (2014) Comparison of multivariate with univariate analysis for drought event using copula functions. 9th National Congress of Civil Engineering, Noshirvani University of Babol (In Persian)
1
Abdi A, Hassanzadeh Y, Talatahari S, Fakheri-Fard A, Mirabbasi R (2016) Regional bivariate modeling of droughts using L-components and copulas. Environmental Research and Risk Assessment 31(5):1199-1210. DOI: 10.1007/s00477-016-1222-x
2
Amirataee B, Montaseri M, Rezaie H (2018) Regional analysis and derivation of copula-based drought Severity-Area Frequency curve in Lake Urmia basin, Iran. Journal of Environmental Management 206:134-144 (In Persian)
3
Ayantobo OO, Li Y, Song S (2019) Copula-based trivariate drought frequency analysis approach in seven climatic sub-regions of mainland China over 1961–2013. Theoretical and Applied Climatology 137:2217- 2237
4
Ayantobo OO, Li Y, Song S, Javed T, Yao N (2018) Probabilistic modelling of drought events in China via2-dimensional joint copula. Journal of Hydrology 559:373-391
5
De Michele C, Salvadori G (2003) A Generalized Pareto intensity-duration model of storm rainfall exploiting 2-copulas. Journal of Geophysical Research 108(D2):4067
6
Ramezani Y, Nazeri Tahroudi M (2020) Improving the performance of the SPEI using four- parameter distribution function. Theoretical and Applied Climatology 139:1151–1162
7
Salvadori G, De Michele C (2006) Statistical characterization of temporal structure of storms. Advances in Water Resources 29(6):827–842
8
Ekanayake E, Perera K (2014) Analysis of drought severity and duration using copulas in Anuradhapura, Sri Lanka. British Journal of Environment and Climate Change 4(3):312-327
9
Fang HB, Fang KT, Kotz S (2002) The meta-elliptical distributions with given marginals. Journal of Multivariate Analysis 82:1-16
10
Ghabaei Sough M, Zare Abyaneh H, Mosaedi A (2017) Development of ADI as a aggregate drought index based on principle component analysis for monitoring agricultural drought in Golestan Province- Iran. Iran-Water Resources Research 13(2):56-73 (In Persian)
11
Goodarzi M, Fatehifar A, Avazpoor F (2019) Bivariate analysis of the impact of climate change on drought with SPEI index and Coppola functions (Case study: Dugonbadan). Iran-Water Resources Research 15(4):352-365 (In Persian)
12
Hui-Mean F, Yusof F, Yusop Z, Suhaila J (2019) Trivariate copula in drought analysis: a case study in peninsular Malaysia. Theoretical and Applied Climatology 138:657-671
13
Javizadeh S, Hejazizadeh Z (2019) Analysis of drought spatial statistics in Iran. Researches in Geographical Sciences 19(53):251-277
14
Joe H (1997) Multivariate models, dependence concepts. London: Chapman & Hall, 399 pp.
15
Kao SC, Govindaraju RS (2010) A copula-based joint deficit index for droughts. Journal of Hydrology 380:121-134
16
Mirabbasi R, Fakheri-Fard A, Dinpazhoh Y (2012) Bivariate drought frequency analysis using the copula method. Theoretical and Applied Climatology 108(1-2):191-206
17
Nelsen RB (2006) An introduction to Copulas. Springer, New York, 269 pp.
18
Sadri S, Burn DH (2012) Nonparametric methods for drought severity estimation at ungauged sites. Water Resources Research 48:W12505
19
Saeidipour M, Radmanesh F, Eslamian S (2019) Meteorological drought monitoring using the multivariate index of SPEI (Case study: Karun Basin). AUT Journal of Civil Engineering 3(1):85-92
20
Shiau JT (2006) Fitting drought duration and severity with two-dimensional copulas. Water Resources Management 20:795–815
21
Sklar A (1959) Fonctions de répartition à n dimensions et leurs marges. Publications de l'Institut de Statistique de L'Université de Paris 8:229-231
22
Song S, Singh VP (2010) Meta-elliptical copulas for drought frequency analysis of periodic hydrologic data. Environmental Research and Risk Assessment 24:425–444
23
Thilakarathne M, Sridhar V (2018) Characterization of future drought conditions in the Lower Mekong River Basin. Weather and Climate Extremes 17:47-58
24
Van de Vyver H, Van den Bergh J (2018) The Gaussian copula model for the joint deficit index for droughts. Journal of Hydrology 561:987-999
25
Wong G, van Lanen HAJ, Torfs PJJF (2013) Probabilistic analysis of hydrological drought characteristics using meteorological drought. Hydrological Science Journal 58(2):253-270
26
Wong G, Lambert MF, Leonard M, Metcalfe AV (2010) Drought analysis using trivariate copulas conditional on climatic states. Journal of Hydrologic Engineering 15(2):129-141
27
Yang J, Chang J, Wang Y, Li Y, Hu H, Chen Y, Huang Q, Yao J (2018) Comprehensive drought characteristics analysis based on a nonlinear multivariate drought index. Journal of Hydrology 557:651-667
28
ORIGINAL_ARTICLE
ماموریت هیدرولیکی و ارتباط آن با توسعه منابع آب ایران
بیش از نیم قرن است که توسعه منابع آب با هدف دستیابی به رفاه اجتماعی در ایران دنبال میشود. سدها و شبکههای آبیاری و زهکشی پایین دست این سازهها مهمترین نمادهای این تفکر و رویکرد به توسعه بوده و هستند. سیاست توسعهای ماموریت هیدرولیکی، رویکردی به توسعه است که ایجاد زیرساختهای هیدرولیکی توسط دولتها را پیشنهاد میکند. این سیاست توسعه منابع آب برخاسته از ایده هر قطره آب که از خشکیها به دریا سرازیر میشود، هدررفت آب است در نیمه دوم قرن نوزدهم میلادی مصادف با نیمه دوم قرن سیزدهم شمسی متولد شد. در ایران، توسعه سازههای هیدرولیکی از طریق قوانین و برنامههای پنج ساله توسعه، دیکته و توسط دولت انجام میشود. در این پژوهش با انجام یک مطالعه تطبیقی، روند تاریخی توسعه منابع آب و رویکرد به توسعه منابع آب در ایران با ماموریت هیدرولیکی مقایسه و نتیجه گرفته شد که توسعه منابع آب ایران بر مبنای ماموریت هیدرولیکی پایهگذاری شده است. در این پژوهش، شبکههای آبیاری به عنوان یکی از نمادهای توسعه منابع آب مورد توجه قرار گرفته شده است.
https://www.iwrr.ir/article_111079_694848832b760594bd5b70a802f76125.pdf
2020-08-22
214
229
ماموریت هیدرولیکی
توسعه منابع آب
توسعه شبکههای آبیاری
حکمرانی آب
مدیریت منابع آب
سحر
بختیاری
s.bakhtiyari@ut.ac.ir
1
دانشجوی دکتری مهندسی آب/ گروه آبیاری و آبادانی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی کرج، دانشگاه تهران.
AUTHOR
ابراهیم
امیرى تکلدانى
amiri@ut.ac.ir
2
استاد / گروه آبیاری و آبادانی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی کرج، دانشگاه تهران.
LEAD_AUTHOR
مهدی
فصیحی هرندی
mfasihi@gmail.com
3
پژوهشگر دیپلماسی/ سیاستگذاری و حکمرانی آب، مرکز بررسیهای استراتژیک ریاست جمهوری.
AUTHOR
Afshar H (1985) An assessment of agricultural development policies in Iran. World development 9(11-12):1097-1108
1
Agah M and Hassani-Saadi M (2015) Water law in the Iranian plateau. Tehran: Iranian Water Policy Research Institute (In Persian)
2
Allan JA (2002) The Middle East water question: Hydropolitics and the global economy. Ib Tauris
3
Azkia M and Rostamalizadeh V (2015) Social aspects of agricultural irrigation system in Iran. Iranian Journal of Anthropology 12(21):11–43 (In Persian)
4
Balali MR, Keulartz J, and Korthals M (2009) Reflexive water management in arid regions: The case of Iran. Environmental Values, White Horse Press 18(1):91–112, Available at: http://www.jstor.org/stable/30302117
5
Beaumont P (1971) Qanat systems in Iran. Hydrological Sciences Journal, Taylor & Francis 16(1):39–50
6
Beaumont P (1974) Water resource development in Iran. The Geographical Journal, 140(3):418–431, Available at: http://www.jstor.org/stable/1796535
7
Blatter J, Ingram H, and Doughman PM (2001) Emerging approaches to comprehend changing global contexts. MIT Press
8
Cressey GB (1958) Qanats, karez, and foggaras. Geographical Review. JSTOR 48(1):27–44
9
Ekbladh D (2002) “Mr. TVA”: grass-roots development, David Lilienthal, and the rise and fall of the Tennessee Valley Authority as a symbol for US Overseas Development, 1933–1973. Diplomatic History, Blackwell Publishing Ltd Oxford, UK 26(3):335–374
10
Embry J (2003) Point four, Utah state university technicians, and rural development in Iran, 1950–64. Rural History. Cambridge University Press 14(1):99–113
11
Ertsen MW (2006) Colonial irrigation: Myths of emptiness. Landscape Research, Taylor & Francis 31(2):147–167
12
Ertsen MW (2009) From central control to service delivery? Reflections on irrigation management and expertise. Irrigation and drainage. Wiley Online Library 58(S1):S87–S103
13
Ertsen MW (2016) A matter of relationships: Actor-networks of colonial rule in the Gezira irrigation system, Sudan. Water Alternatives, Water Alternatives Association 9(2(
14
Farhadi M (1994) The tradition of co-operation in Iran. Iran University Press, 432p (In Persian)
15
Harandi MF, Nia MG, and de Vries MJ (2015) Water management: Sacrificing normative practice subverting the traditions of water apportionment- ‘Whose Justice? Which Rationality?’ Science and Engineering Ethics 21(5):1241–1269, Available at: https://doi.org/10.1007/s11948-014-9593-1
16
Harris FS (1953) The beginnings of point IV work in Iran. Middle East Journal, Middle East Institute 7:223
17
Hettne B (2013) Thinking about development. Zed Books Ltd.
18
Jomehpour M (2009) Qanat irrigation systems as important and ingenious agricultural heritage: Case study of the qanats of Kashan, Iran. International Journal of Environmental Studies, Taylor & Francis 66(3):297–315
19
Lambton AKS (1953) Landlord and peasant in Persia: A study of land tenure and land revenue administration. Oxford University Presss, Available at: https://books.google.com/books?id=ichfAAAAIAAJ
20
Lambton AKS (1957) The impact of the west on Persia. International Affairs (Royal Institute of International Affairs 1944). JSTOR 12–25
21
Lambton AKS (1978) Kanat. Encyclopedia of Islam. Brill Leiden 528–532
22
Matutinović I (2007) Worldviews, institutions and sustainability: An introduction to a co-evolutionary perspective. The International Journal of Sustainable Development & World Ecology, Taylor & Francis 14(1):92–102
23
Molle F (2007) Scales and power in river basin management: The Chao Phraya River in Thailand 1. Geographical Journal, Wiley Online Library 173(4):358–373
24
Molle F (2009) River-basin planning and management: The social life of a concept. Geoforum, Elsevier 40(3):484–494
25
Molle F (2016) River basin management and development. International Encyclopedia of Geography: People, the Earth, Environment and Technology: People, the Earth, Environment and Technology. Wiley Online Library 1–12
26
Molle F, Foran T, and Kakonen M (2012) Contested waterscapes in the Mekong region: Hydropower, livelihoods and governance. Earthscan
27
Molle F, Mollinga P, and Wester P (2009) Hydraulic bureaucracies and the hydraulic mission: Flows of water, flows of power. Water Alternatives 2(3):328–349
28
Nabavi E (2017) (Ground)Water governance and legal development in Iran, 1906–2016. Middle East Law and Governance. Leiden, The Netherlands: Brill 9(1):43–70, Available at: https://brill.com/view/journals/melg/9/1/article-p43_43.xml
29
Nia MG, Harandi MF, and de Vries MJ (2019) Technology development as a normative practice: A meaning-based approach to learning about values in engineering- Damming as a case study. Science and Engineering Ethics, Springer 25(1):55–82
30
Nisbet RA (1969) Social change and history: Aspects of the western theory of development. New York: Oxford University Press
31
Pazwash H (1983) Iran’s mode of modernization: Greening the desert, deserting the greenery. Civil Engineering- ASCE. ASCE 53(3):48–51
32
Rist G (2019) The history of development: From western origins to global faith. Zed Books Ltd.
33
Scott JC (1998) Seeing like a state: How certain schemes to improve the human condition have failed. Yale University Press
34
Shively J (2018) “Good deeds aren’t enough”: Point four in Iran, 1949–1953. Diplomacy & Statecraft, Taylor & Francis 29(3):413–431
35
Swyngedouw E (1999) Modernity and hybridity: Nature, regeneracionismo, and the production of the Spanish waterscape, 1890–1930. Annals of the Association of American Geographers, Taylor & Francis 89(3):443–465
36
Swyngedouw E (2007) Technonatural revolutions: The scalar politics of Franco’s hydro‐social dream for Spain, 1939–1975. Transactions of the Institute of British Geographers, Wiley Online Library 32(1):9–28
37
Truman H (1949) Public papers of the presidents of the United States: Harry S. Truman. U.S. Government Printing Office
38
Wester P (2008) Shedding the waters: Institutional change and water control in the Lerma-Chapala Basin, Mexico. Irrigation and Water Engineering, ISBN 9789085048992-293
39
Wester P (2009) Capturing the waters: The hydraulic mission in the Lerma–Chapala Basin, Mexico (1876–1976). Water History, Springer 1(1):9–29
40
Wester P, Rap ER, and Vargas-Velázquez S (2009) The hydraulic mission and the Mexican hydrocracy: Regulating and reforming the flows of water and power. Water Alternatives 2(3):395–415
41
Wittfogel KA (1959) Oriental despotism: A comparative study of total power. Yale University Press, 556 pp
42
Worster D (1982) Hydraulic society in california: An ecological interpretation. Agricultural History Society 56(3):503–515, Available at: http://www.jstor.org/stable/3742550
43
Wulff HE (1968) The qanats of Iran. Scientific American. Scientific American, a division of Nature America, Inc. 218(4):94–105
44
ORIGINAL_ARTICLE
شبیه سازی اثر تغییر اقلیم بر رواناب حوضه شازند با استفاده از مدل توزیعی WetSpa
آشکار شدن تغییرات اقلیمی و اثر آن بر بخشهای مختلف چرخه آب، ضرورت آگاهی از وضعیت منابع آب بهمنظور مدیریت صحیح منابع را تأکید میکند. در مطالعه حاضر با استفاده از مدل هیدرولوژیک WetSpa به بررسی اثرات تغییر اقلیم بر رواناب حوضه آبریز شازند پرداخته شده است. در این تحقیق ابتدا مدل WetSpa برای حوضه، اجرا و واسنجی شد و سپس خروجی مدل CanESM تحت سه سناریو انتشار وارد مدل ریزمقیاس SDSM گردید و دادههای هواشناسی سالهای آتی دریافت شد و در نهایت تغییر رواناب حوضه مورد مطالعه در سالهای آتی با استفاده از مدل هیدرولوژیک تهیه شده، تعیین گردید. نتایج مدل CanESM2 نشان داد که در اکثر ایستگاهها مقادیر دما افزایش و میزان بارش کاهش مییابد که از این بین، سناریو RCP 8.5 تغییرات بیشتری را نشان میدهد. نتایج حاصل از شبیهسازی رواناب تحت سناریوهای تغییر اقلیم حاکی از کاهش میزان رواناب است که مقدار برای سناریوهای RCP 2.6، RCP 4.5 و RCP 8.5 برابر 53/5 ،89/13 و 1/25 درصد میباشد. همچنین همخوانی بالای هیدروگرافهای محاسبهای و مشاهدهای بخصوص برای جریانهای بالا، طبق شاخص ناش-ساتکلیف (به ترتیب 92 و 86 درصد برای دوره واسنجی و اعتبارسنجی) تأکید بر قابلیت بالای مدل WetSpa در شبیهسازی حوضه آبریز شازند دارد.
https://www.iwrr.ir/article_111734_88c1c7b3e111b3b30076fb510c5f2a16.pdf
2020-08-22
230
242
تغییر اقلیم
مدل WetSpa
مدل SDSM
مدل CANESM2
حوضه آبریز شازند
مروارید
یونسی فرد
morvarid.younesifard@gmail.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد مهندسی آب/گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه اراک.
AUTHOR
شهلا
پایمزد
paimozd.ar@hotmail.com
2
استادیار/ گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه اراک.
LEAD_AUTHOR
مهدی
رحیمی
mahdi.rahimi@ut.ac.ir
3
دانش آموخته کارشناسی ارشد مهندسی منابع آب/ گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشگاه تهران، کرج، ایران.
AUTHOR
Abdo KS, Fiseha BM, Rientjes T, Gieske ASM, and Haile AT (2009) Assessment of climate change impacts on the hydrology of Gilgel Abay catchment in Lake Tana Basin, Ethiopia. Hydrological Processes 23(26):3661-3669
1
Ahmadi A, Khoramian A, Safavi H (2015) Assessment of climate change impacts on snow-runoff processes, A case study: Zayandehroud River Basin. Iran-Water Resources Research 11(2):70-82 (In Persian)
2
Ajam Zadeh A, Mollaeinia M (2016) Assessment of impact of climate change on Firoozabad river runoff with downscaling of atmospheric circulation models output by SDSM and LARS-WG softwares. Iran-Water Resources Research 12(1):95-109 (In Persian)
3
Alizade A, Sayyari N, Hesami-Kermani MR, Banayan Avval M, Farid Hosseini E (2010) Assessment of effects of climate change on water resources and agriculture water using. Water and Soil Journal 24:815-835
4
Azin Mehr M, Bahremand A (2015) Simulation of the effect of land use change scenarios on Dinour watershed hydrograph using WetSpa Distributed-Hydrological hydrological model. Scientific Journal of Watershed Engineering and Management 7:500-510
5
Azizi M, Mohajerani A, Akhavan M (2018) Simulating and prediction of flow using by WetSpa model in Ziyarat River Basin, Iran. Open Journal of Geology 8(3):298-312
6
Bahremand A, De Smedt F, Corluy J, Liu Y B (2006) WetSpa model application for assessing reforestation impacts on floods in Margecany–HornadWatershed, Slovakia. Water Resources Management 21:1373-1391
7
Bahremand A, Corluy J, Liu YB, and De Smedt F (2005) Stream flow simulation by WetSpa model in Hornad river basin, Slovakia, floods, from Defence to management edited by van Alphen, van Beek and Taal. Taylor- Francis Group, London, pp. 67-74
8
Beck S, Mahony M (2017) The IPCC and the politics of anticipation. Nature Climate Change 7(5):311-313
9
Chormanski J O, Batelaan (2011) Application of the WetSpa distributed hydrological model for catchment with significant contribution of organic soil, Upper Biebrza case study. Land Reclamation 43(1):25-35
10
Daraei S, Bahremand A, Karimi H (2019) Evaluation of the effect of land use changes on subsurface flow using WetSpa model, case study: Horo-Dehno Watershed. Watershed Engineering and Management 11(2):392- 407
11
Fabri-Ruiz S, Danis B, Navarro N, Koubbi P, Laffont R, and Saucède T (2020) Benthic Eco regionalization based on echinoid fauna of the Southern Ocean supports current proposals of Antarctic Marine Protected Areas under IPCC scenarios of climate change. Global Change Biology 26(4):2161-2180
12
Ghorbani M, Azani A, Mahmoudi Vanolya S (2015) Rainfall-runoff modeling using hybrid intelligent models. Iran-Water Resources Research 11(2):146-150 (In Persian)
13
Hamidiyan M, Soltani J, Ghandehari GH (2013) Assess the impact of climate change on runoff catchment Bar and Taghan Nishapurtimes the output of general circulation models (HadCM3).The first National Conference on Water and meteorology Iran, Graduate University of Advanced Technology, Kerman, Iran, 11p. (In Persian)
14
Karimi H, Zeinivand H, Tahmasebipour N, Haghizadeh A, Miryaghoubzadeh MH (2016) Comparison of SRM and WetSpa models efficiency for snowmelt runoff simulation. Environmental Earth Sciences 75:664-674
15
Klaas D K, Imteaz M A, Sudiayem I, Klaas E M and Klaas E C (2020) Assessing climate changes impacts on tropical karst catchment: Implications on groundwater resource sustainability and management strategies. Journal of Hydrology 582, 124426
16
Majone B, Bovolo C, Bellin A, Blenkinsop S (2013) Modeling the impacts of future climate change on water resources for the Gállego river basin Spain. Water Resources Research 48(1):1-18
17
Minville M, Brissette F, Leconte R (2008) Uncertainty of the impact of climate change on the hydrology of a nordic watershed. Journal of Hydrology 70-83
18
Mohammady M, Moradi H R, Zeinivand H, Temme A J A M, Yazdani M R, and Pourghasemi H R (2018) Modeling and assessing the effects of land use changes on runoff generation with the CLUE-s and WetSpa models. Theoretical and Applied Climatology 133(1-2):459-471
19
Phuong DND, Duong TQ, Liem ND, Tram VNQ, Cuong DK, Loi NK (2020) Projections of future climate change in the Vu Gia Thu Bon River Basin, Vietnam by using Statistical DownScaling Model (SDSM). Water 12, 755
20
Porretta-Brandyk L J, Chormanski A, Brandyk A, and Okruszko T (2011) Automatic calibration of the WetSpa distributed hydrological model for small lowland catchments. Geoplanet: Earth and Planetary Sciences, Modelling of Hydrological Processes in the Narew Catchment 43-62
21
Rahimi R, Rahimi M (2018) Spatial and temporal analysis of climate change in the future and comparison of SDSM, LARS-WG and artificial neural network downscaling methods (Case study: Khuzestan Province). Iranian journal of Ecohydrology 5(4):1161-1174 (In Persian)
22
Rahmati H, Emamgholi Zadeh S, Ansari H (2020) Estimation runoff of Bara-Ariye basin using WetSpa and artificial neural network models. Geography and Planning 23 (In Persian)
23
Rwetabula J, De Smedt F, and Rebhun M (2007) Prediction of runoff and discharge in the Simiyu River (tributary of Lake Victoria, Tanzania) using the WetSpa model. Hydrology and Earth System Sciences 4:881-908
24
Safari A, De Smedt F, Moreda F (2012) WetSpa model application in the distributed model intercomparison Project (DMIP2). Journal of Hydrology 418- 419:78-89
25
Wilby R L, Dawson C W, Barrow E M (2002) SDSM- A decision support tool for the assessment of regional climate change impacts. Environmental Modelling & Software 17(2):145-157
26
Yigzaw D, Haddush G, Gebremeskel A (2019) Investigation of runoff response to land use/land cover change on the case of Aynalem catchment, North of Ethiopia. Journal of African Earth Sciences 153:130-143
27
Zehabion B, Goodarzi MR, Massah A (2010) Application of SWAT model for estimating runoff in future periods affected by climate change. Journal of Climatology 43-58
28
Zeinivand H, De Smedt F (2009) Spatially distributed modeling of soil erosion and sediment transport at watershed scale. World Environmental & Water Resources Congress (EWRI), 17-21 May, Kansas City, USA
29
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی اندرکنش جریان آب زیرزمینی شهری و ساخت دیوارهای آببند بتنی زیرسطحی با رویکرد مدلسازی عددی (مطالعه موردی: شهر کربلا، عراق)
در طرحهای عمرانی شهری، اندرکنش جریان آبهای زیرزمینی و سازههای زیرسطحی از جمله دیوارهای آببند، حائز اهمیت است. استفاده از رویکرد مدلسازی برای بررسی این اندرکنشها میتواند در برنامهریزی برای اجرا و پیشبینی راهکارهای کاهش اثرات نامطلوب راهگشا باشد. در این مطالعه، کد عددی MODFLOW با بسته HFB جهت شبیهسازی سهبعدی سیستم آب زیرزمینی یک محدوده شهری واقع در شهر کربلا، کشور عراق، با در نظرگرفتن لایهبندی و ناهمگنی زمینشناسی منطقه و دیوارهای آببند ساخته شده، به کار رفته است. دیوارهای آببند بتنی با عمق 40 متر با هدف کاستن موضعی سطح تراز آب زیرزمینی برای ساخت اماکن در زیر سطح زمین اجرا شدهاند. در فرآیند واسنجی و اعتبارسنجی، از دادههای اندازهگیری سطح تراز آب زیرزمینی در 28 چاه مشاهداتی از بهمنماه 1395 تا مهرماه 1397 استفاده شده است. هدف مورد نظر، بررسی اندرکنش جریان آبهای زیرزمینی و ساخت آببندهای بتنی مبتنی بر طرحهای توسعه است. نتایج نشان میدهد که در توسعه فازهای موردنظر، تغییرات سطح تراز آب زیرزمینی تا بیش از یک متر نیز نسبت به شرایط قبل از توسعه در پشت دیوارهای آببند رخ میدهد. برای نمونه، در شرایط فاز ساخته شده، تغییرات سطح تراز آب زیرزمینی بین 55/0- (حدأکثر افت) تا 44/0 متر (حدأکثر افزایش) میباشد در حالیکه با تکمیل کامل فازها، این تغییرات بین 06/1- (حدأکثر افت) تا 14/0 متر (حدأکثر افزایش) خواهد شد. ممانعت از ورود آب به بخشهای تحتانی اماکن و حفظ پایداری سازههای مجاور از مواردی است که باید با اتخاذ راهکارهای فنی و مدیریتی پیشنهاد شده در این مطالعه مدنظر قرار گیرد.
https://www.iwrr.ir/article_112881_3091c3b39672c8a3c9057e129f0fdabe.pdf
2020-08-22
243
258
شبیهسازی عددی
آبهای زیرزمینی
دیوارهای آببند بتنی
سازه زیرسطحی
ناهمگنی آبخوان
حامد
کتابچی
h.ketabchi@modares.ac.ir
1
استادیار/ گروه مهندسی و مدیریت آب، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
داود
محمودزاده
d.mahmoodzadeh@gmail.com
2
پژوهشگر/ پژوهشکده مهندسی و مدیریت آب، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
AUTHOR
حمیدرضا
الهی
hrelahi@gmail.com
3
مهندس ژئوتکنیک/ شرکت خدمات بهسازی خاک سامانپی، تهران، ایران.
AUTHOR
Al-Khateeb HMM (2001) Problem of shallow groundwater level in the center of Kerbala city evaluation and simulation. Ph.D. Thesis, Ministry of Higher Education and Scientific Research Al-Mustansiria University
1
Ataie-Ashtiani B, Ketabchi H (2014) Groundwater hydraulics and contamination. Sharif University of Technology Publication, 1030p (In Persian)
2
Attard G, Winiarski T, Rossier Y, Eisenlohr L (2016) Impact of underground structures on the flow of urban groundwater. Hydrogeology Journal 24(1):5-19
3
Bear J (1979) Hydraulics of groundwater McGraw-Hill series in water resources and environmental engineering. New York, 463p
4
Boukhemacha MA, Gogu CR, Serpescu I, Gaitanaru D, Bica I (2015) A hydrogeological conceptual approach to study urban groundwater flow in Bucharest city, Romania. Hydrogeology Journal 23(3):437-450
5
Chang Q, Zheng T, Zheng X, Zhang B, Sun Q, Walther M (2019) Effect of subsurface dams on saltwater intrusion and fresh groundwater discharge. Journal of Hydrology 576:508-519
6
Dassargues A (1977) Groundwater modelling to predict the impact of a tunnel on the behaviour of a water table aquifer in urban conditions. In Groundwater in the Urban Environment: Problems, Processes and Management, Proc. of XXVII IAH Congress 225-230. Balkema
7
Deveughèle M, Zokimila P, Cojean R (2010) Impact of an impervious shallow gallery on groundwater flow. Bulletin of Engineering Geology and the Environment 69(1):143-152
8
Dewan (2014) The urban renewal of the city center of holy Karbala (The old town). Comprehensive Master Plan Report
9
Ding G, Jiao JJ, Zhang D (2008) Modelling study on the impact of deep building foundations on the groundwater system. Hydrological Processes 22(12):1857-1865
10
Doherty J (2005) PEST: model independent parameter estimation, user manual, 5th edn. Watermark Numerical Computing, Brisbane
11
Domenico P A, Mifflin M D (1965) Water from low‐permeability sediments and land subsidence. Water Resources Research 1(4):563-576
12
Ducommun R (2010) Estimation et cartographie de la vulnérabilité des eaux souterraines en milieu urbain. Ph.D. Thesis, Université de Neuchâtel
13
Epting J, Huggenberger P, Rauber M (2008) Integrated methods and scenario development for urban groundwater management and protection during tunnel road construction: A case study of urban hydrogeology in the city of Basel, Switzerland. Hydrogeology Journal 16(3):575-591
14
Font-Capó J, Vázquez-Suñé E, Carrera J, Martí D, Carbonell R, Pérez-Estaun A (2011) Groundwater inflow prediction in urban tunneling with a tunnel boring machine (TBM). Engineering Geology 121:46-54
15
Harbaugh AW (2005) MODFLOW-2005, the US Geological Survey modular ground-water model. the groundwater flow process: US Department of the Interior, US Geological Survey Reston VA, USA
16
Hussein AO, Shahid S, Basim KN, Chelliapan S (2016) Modeling sewer flow in a pilgrimage city. Journal of Environmental Engineering142:05016005
17
Jiao JJ, Wang XS, Nandy S (2006) Preliminary assessment of the impacts of deep foundations and land reclamation on groundwater flow in a coastal area in Hong Kong, China. Hydrogeology Journal 14(1-2):100-114
18
Ketabchi H, Ataie-Ashtiani B (2015) Review: Coastal groundwater optimization - advances, challenges, and practical solutions. Hydrogeology Journal 23(6):1129-1154
19
Ketabchi H, Jahangir MS, (2019) Probabilistic numerical assessment of seawater intrusion overshoot in heterogeneous coastal aquifers. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 33:1951-1968
20
Mahmoodzadeh D (2020) Risk-based sustainable management of coastal groundwater resources. Ph.D. Thesis, School of Civil Engineering, University of Tehran (In Persian)
21
Mahmoodzadeh D, Karamouz M (2019) Seawater intrusion in heterogeneous coastal aquifers under flooding events. Journal of Hydrology 568:1118-1130
22
Merrick NP, Jewell CM (2003) Modelling of the groundwater impact of a sunken urban motorway in Sydney, Australia. Materials and Geoenvironment 50:229-232
23
Obaid HA, Shahid S, Basim KN, Chelliapan S (2015) Modeling of wastewater quality in an urban area during festival and rainy days. Water Science and Technology 72(6):1029-1042
24
Pujades E, López A, Carrera J, Vázquez-Suñé E, Jurado A (2012) Barrier effect of underground structures on aquifers. Engineering Geology 145:41-49
25
Ricci G, Enrione R, Eusebio A, Crova R (2007) Numerical modelling of the interference between underground structures and aquifers in urban environment. The Turin subway line 1. Underground Space. Taylor and Francis Group, London 1323-1329
26
Saghi-Jadid M, Ketabchi H (2019) Restoration management of groundwater resources using the combined model of numerical simulation– evolutionary ant colony optimization. Iran-Water Resources Research 15(2):119-133 (In Persian)
27
Shen Y, Xin P, Yu X (2020) Combined effect of cutoff wall and tides on groundwater flow and salinity distribution in coastal unconfined aquifers. Journal of Hydrology 581:124444
28
Sun Q, Zheng T, Zheng X, Chang Q, Walther M (2019) Influence of a subsurface cut-off wall on nitrate contamination in an unconfined aquifer. Journal of Hydrology 575:234-243
29
Tosee Consulting Engineers Corporation (TCE) (2017) Monitoring and field measurement plan, The Imam Hussain (AS) holy shrine development plan (Aqila Bani-Hashem Sahn). Tosee Consulting Engineers Company (In Persian)
30
Tarh-e-Jameh Consulting Engineering Institute (TJCEI) (2015) Structure design studies (First phase), Assessment on the results of geotechnical experiments and material strength. The Imam Hussain (AS) holy shrine development plan (Aqila Bani-Hashem Sahn) (In Persian)
31
Tarh-e-Jameh Consulting Engineering Institute (TJCEI) (2016) Geotechnical studies, Assessment on the results of geotechnical experiments and material strength. The Imam Hussain (AS) holy shrine development plan (Aqila Bani-Hashem Sahn) (In Persian)
32
ORIGINAL_ARTICLE
استفاده از دادههای رادار دهانه مصنوعی سنتینل-1 به منظور مطالعه اکوسیستمهای آبی
تالاب ها اکوسیستم های ارزشمندی هستند که خدمات زیادی را برای حفظ حیات ذی نفعان ارائه می دهند. این اکوسیستم ها باید در برابر تخریب های گسترده ناشی از تغییرات انسانی و اقلیمی محافظت بشوند. پایش و احیای این تالاب ها نیازمند اطلاعاتی از همه پارامترهای اکولوژیک آن است. اما فراهم کردن این اطلاعات به دلیل سطح گسترده آنها و پیچیدگی پوشش آن دشوار است. در این مقاله از قابلیت های داده های رادار دهانه مصنوعی برای تهیه نقشه پوشش اراضی تالاب هامون هیرمند در چهار تاریخ شامل سه تصویر در دوره آّبگیری تالاب و یک تصویر در دوره خشک بودن آن استفاده شد. ابتدا میزان پراکنش امواج رادار از پوشش اراضی بررسی شد. سپس، تصاویر بوسیله روش ماشین پشتیبان برداری طبقه بندی شد. نتایج این مقاله نشاندهنده توانایی داده های رادار در تهیه نقشه پوشش گیاهی همراه با آب و طبقات مختلف آن و روند تغییرات این نوع از پوشش اراضی است. همچنین این نتایج نشان داد این تصاویر در مطالعه گیاهان خشک در زمان خشک شدن منابع آب توانمند هستند. نتایج این مقاله در پایش تالاب ها و فراهم کردن داده برای مدیریت و حفاظت اکوسیستم های آبی ارزشمند است.
https://www.iwrr.ir/article_113051_42c99917a25f698d6a6cd5d4751c09ee.pdf
2020-08-22
259
270
تالاب
سنتینل-1
سنجش از دور
رادار دهانه مصنوعی
هامون هیرمند
سعیده
ملکی
sahraa62@yahoo.com
1
استادیار/ گروه محیط زیست دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه زابل، زابل، ایران.
LEAD_AUTHOR
وحید
راهداری
vahid_rahdary@yahoo.com
2
استادیار/گروه اکوسیستمهای طبیعی، پژوهشکده تالاب بینالمللی هامون، دانشگاه زابل، زابل، ایران.
AUTHOR
نیکلاس
بغدادی
simashahri@yahoo.com
3
استاد/ مرکز تحقیقات سنجش از دور، INRAE ، TETIS، دانشگاه مونپلیه، مونپلیه، فرانسه.
AUTHOR
احمد
پهلوانروی
apahlevanravi@gmail.com
4
دانشیار/ گروه مرتع و ابخیزداری، دانشکده آب و خاک، دانشگاه زابل، زابل، ایران.
AUTHOR
Arnesen AS, Silva TS, Hess L, Novo EM, Rudorff CM, Chapman BD, McDonald KC (2013) Monitoring flood extent in the lower amazon river floodplain using ALOS/PALSAR ScanSAR images. Remote Sensing of Environment 130:51-61
1
Seifi H, Feizizadeh B (2019) Application of interferometric method and radar remote sensing images to estimate the depth of snow and water discharge, Case study: (Yamchie Basin). Iran-Water Resources Research 15(1):341-355 (In Persian)
2
Baghdadi N, Bernier M, Gauthier R, Neeson I (2001) Evaluation of C-band SAR data for wetlands mapping. International Journal of Remote Sensing 22:71-88
3
Bagherzadeh M (2013) Wetland managemnet. Andisheshe Amozegar, Tehran, Iran (In Persian)
4
Bazzi H, Ienco D, Baghdadi N, Zribi M, Demarez V (2020) Distilling before refine: Spatio-temporal transfer learning for mapping irrigated areas using Sentinel-1 time series. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 3:1-5
5
Betbeder J, Rapinel S, Corgne S, Pottier E, Hubert L (2015) TerraSAR-X dual-pol time-series for mapping of wetland vegetation. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 107:90-98
6
Behrouzi-rad B (2009) Waterbird populations during dry and wet years in the Hamoun wetlands complex. Podoces Journal 4(2):88-99
7
Bourgeau-Chavez L, Kasischke ES, Brunzell SM, Mudd JP, Smith KB, Frick AL (2001) Analysis of space-borne SAR data for wetland mapping in virginia riparian ecosystems. International Journal of Remote Sensing 22:3665-3668
8
Bousbih S, Zribi M, Pelletier C, Gorrab A, Lili-Chabaane Z, Baghdadi N, ..., Mougenot B (2019) Soil texture estimation using radar and optical data from Sentinel-1 and Sentinel-2. Remote Sensing 11(13):1520
9
Corcione V, Nunziata F, Mascolo L, Migliaccio M (2016) A study of the use of COSMO-SkyMed SAR PingPong polarimetric mode for rice growth monitoring. International Journal of Remote Sensing 37(3):633–647
10
Dabrowska-Zielinska K, Budzynska M, Tomaszewska M, Bartold M, Gatkowska M, Malek I., ... Napiorkowska M (2014) Monitoring wetlands ecosystems using ALOS PALSAR (L-Band, HV) supplemented by optical data: A case study of Biebrza Wetlands in Northeast Poland. Remote Sensing 6(2):1605-1633
11
El Hajj M, Baghdadi N, Belaud G, Zribi M, Cheviron B, Courault D, Charron F (2014) Irrigated grassland monitoring using a time series of terraSAR-X and COSMO-skyMed X-Band SAR data. Remote Sensing 6(10):10002–10032
12
ESA (2014) Sentinel 1 Datasheet. August 2013. Retrieved 17 August 2014
13
Furtado LF, Silva TSF, de Moraes Novo EML (2016) Dual-season and full-polarimetricC band SAR assessment for vegetation mapping in the Amazon Várzea Wetlands. RemoteSensing Environment 74:212–222
14
Gallant A (2015) The challenges of remote monitoring of wetlands. Remote Sensing 7:10938–10950
15
Grings FM, Ferrazzoli P, Jacobo-Berlles J C, Karszenbaum H, Tiffenberg J, Pratolongo P, Kandus P (2006) Monitoring flood condition in marshes using EM Models and Envisat ASAR observations. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 44:936-942
16
Guo M, Li J, Sheng C, Xu J, Wu L (2017) A review of wetland remote sensing. Sensors 17(4):777
17
Hattori A, Mae S (2001) Habitat use and diversity of waterbirds in a coastal lagoon around Lake Biwa,Japan. Ecological research series. U.S. Environmental Protection Agency 16:543-553
18
Huang C, Peng Y, Lang M, Yeo Y, McCarty G (2014) Wetland inundation mapping and change monitoring using landsat and airborne LiDAR data. Remote Sensing of Environment 141:231-242
19
Hyde P, Dubayah R, Walker JB, Blair M, Hofton N, Hunsaker C (2006) Mapping forest structure for wildlife habitat analysis. Remote Sensing of Environment 102:63-73
20
Keshavarz A and Ghasemian H (2006) A fast algorithm for hyperspectral image analysis using SVM and spatial dependency. Iranian Journal of Electrical and Computer Engineering 3(1):308-320 (In Persian)
21
Klemas V (2013) Using remote sensing to select and monitor wetland restoration sites: An overview. Journal of Coastal Research 29:958-970
22
Koch M, Schmid T, Reyes M, Gumuzzio J (2012) Evaluating full polarimetric C- and L-band data for mapping wetland conditions in a semi-arid environment in central Spain. Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 5:33-44
23
Maghsoudi Y, Amani R, Ahmadi H (2019) A study of land subsidence in west of Tehran using Sentinel-1 images and permanent scatterers interferometry. Iran-Water Resources Research 15(1):299-313 (In Persian)
24
Maleki S, Soffianian AR, Koupaei S, Saatchi S, Pourmanafi S, Sheikholeslam F (2016) Habitat mapping as a tool for water birds conservation planning in an arid zone wetland: The case study Hamoun Wetland. Ecological Engineering 95:594-603
25
Maleki S, Baghdadi N, Soffianian A, El Hajj M, Rahdari V (2020) Analysis of multi-frequency and multi-polarization SAR data for wetland mapping in Hamoun-e-Hirmand wetland. International Journal of Remote Sensing 41(6):2277-2302
26
Marti-Cardona B, Lopez-Martinez J, Dolz-Ripolles E, Bladè-Castellet H (2010) ASAR polarimetric, multi-incidence angle and multitemporal characterization of Doñana Wetlands for flood Extent Monitoring. Remote Sensing of Environment 114:2802-2815
27
Morandeira NS, Grings F, Facchinetti C, Kandus P (2016) Mapping plant functional types in floodplain wetlands: An analysis of C-band polarimetric SAR data from RADARSAT-2. Remote Sensing 8:1-17
28
Mokhtari M, Najafi A (2006) Comparison of support vector machine and neural network classification methods in land use information extraction through Landsat TM data. Journal of Water and Soil Science 19(72):35-45 (In Persian)
29
Shanani Hoveyzeh SM and Heidar Z (2015) Investigation of land use changes during the past two last decades (Case study: Abolabas Basin). Journal of Watershed Management Research 7:237-234 (In Persian)
30
Mitsch WJ, Gosselink JG (2007) Wetlands. New York: Wiley 600p
31
Najafi A, Azizi S, Mokhtari M (2017) Assessment Kernel support vector machines in classification of landuses (Case study: Basin of Cheshmeh kileh-Chalkrod). Journal of Watershed Management Research 8(15):92-101 (In Persian)
32
Niu J, Zou Y, Yuan X, Zhang B, Wang T (2013) Waterbird distribution patterns and environmentally impacted factors in reclaimed coastal wetlands of the eastern end of Nanhui county, Shanghai, China. Acta Zoologica Academiae Scientiarum Hungaricae 59(2):171-185
33
O’Grady D, Leblanc M (2014) Radar mapping of broad-scale inundation: Challenges and opportunities in Australia. Stochastic Environment Resource Risk Assessment 28:29-38
34
Pal M (2005) Random forest classifier for remote sensing classification. International Journal of Remote Sensing 26:217-222
35
Partow H (2003) Sistan Oasis parched by drought. Atlas of Global Change, Oxford University Press, 144-145
36
Pelletier C, Valero S, Inglada J, Champion N, Dedieu G (2016) Assessing the robustness of Random Forests to map land cover with high resolution satellite image time series over large areas. Remote Sensing of Environment 187:156-168
37
Rahdari V, Maleki S, Amiri F, Shariff A, Tabatabaie T (2012) Detection of land-use/cover changes over ChahNimeh in Iran using Landsat TM images. Fresenius Environmental Bulletin 21:3825-3835
38
Ramsar (2016) The list of wetlands of international importance. Ramsar 54 pp
39
Reschke J, Bartsch A, Schlaffer S, Schepaschenko D (2012) Capability of C-Band SAR for operational wetland monitoring at high latitudes. Remote Sensing 4:2923-2943
40
Seifi H, Feizizadeh B (2019) Application of interferometric method and radar remote sensing images to estimate the depth of snow and water discharge, Case study: (Yamchie Basin). Iran-Water Resources Research 15(1):341-355 (In Persian)
41
Shanani Hoveyzeh SM and Heidar Z (2015) Investigation of land use changes during the past two last decades (Case study: Abolabas Basin). Journal of Watershed Management Research 7:237-234 (In Persian)
42
Schmitt A, Leichtle T, Huber M, Roth A (2012) On the use of dual-co-polarized TerraSAR-X data for wetland monitoring. Remote Sensing and Spatial Information Sciences 7:341-344
43
Shen G, Liao J, Guo H, Liu J (2015) Poyang Lake wetland vegetation biomass inversion using polarimetric RADARSAT-2 synthetic aperture radar data. Journal of Applied Remote Sensing 9:451-455
44
Taft OW, Haig SM, Kiilsgaard C (2003) Use of radar remote sensing (RADARSAT) to map winter wetland habitat for shorebirds in an agricultural landscape. Environment Management 33:750-763
45
Touzi R, Deschamp B, Rother G (2007) Wetland characterization using polarimetric RADARSAT-2 capability. Canadian Journal of Remote Sensing 33(1):56-67
46
Widis DC, BenDor TK, Deegan M (2015) Prioritizing wetland restoration sites: A review and application to a large- scale coastal restoration program. Ecological Restoration 33:358-377
47
Wilusz DC, Zaitchik BF, Anderson MC, Hain CR, Yilmaz MT, Mladenova IE (2017) Monthly flooded area classification using low resolution SAR imagery in the Sudd Wetland from 2007 to 2011. Remote Sensing of Environment 194:205-218
48
WRC, WL (2003) Sistan flood warning and emergency plan. WRC and WL-Delft Hydraulics
49
Zhang F, Li B, Tian B, Zhou J, Tang P (2016) The backscattering characteristics of wetland vegetation and water-level changes detection using multi-mode SAR: A case study. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 45:1-13
50
ORIGINAL_ARTICLE
ارائه الگوهای جهانی مدیریت پایدار منابع آب زیرزمینی جهت بهبود طرح احیا و تعادل بخشی در کشور
آب زیرزمینی حیاتیترین منبع تأمین آب در ایران است که بهرهبرداری پایدار از آن، از ضروریات اجتنابناپذیر محسوب میشود. متأسفانه در چندین دهه گذشته، منابع آبی کشور ازنظر کمیت و کیفیت در وضعیت بحرانی است و تشدید افت سطح آب زیرزمینی در آبخوانها ممنوعیت بیش از 403 محدوده از 609 محدوده مطالعاتی و کسری مخزن تجمعی 135 میلیارد مترمکعب را به دنبال داشته است. در سال 1393، اجرای طرح احیاء و تعادلبخشی منابع آب زیرزمینی کشور باهدف متعادل کردن میزان برداشت آب به تصویب رسید. علیرغم تلاشهای وزارت نیرو طی 5 سال اخیر ذیل این طرح، روند تراز آبهای زیرزمینی همچنان نزولی است. بنابراین در فاز بعدی اجرای این طرح نیاز به یک ارزیابی عملکرد و یافتن دلایل عدم موفقیت است. در این مقاله از رویکرد ارزیابی از طریق مطالعات تطبیقی با هدف استفاده از الگوهای جهانی در بازنگری طرح احیا و تعادل بخشی و تغییر در اجرای برنامههای مدیریتی، جهت بهرهوری بهتر این طرح و تغییر رویکرد برداشت از منابع آب زیرزمینی در کشور، استفاده شده است. لذا کشورهای پیشتاز (آمریکا، اسپانیا و هند) در زمینه برنامههای مدیریت پایدار منابع آب جهت انجام مطالعات تطبیقی مشخصشده است. بر اساس تجربیات سایر کشورها، بهمنظور افزایش اثربخشی طرح احیاء و تعادلبخشی، بهعنوان مؤثرترین عامل نیاز به اصلاح ساختار حکمرانی آب و مشارکت جوامع محلی است و بدون دخالت عموم مردم و یا جامعه هدف، نمیتوان دسترسی به نتیجه ملموسی در زمینه مدیریت بهینه منابع آب و احیای آبخوانها را متصور شد. همچنین اعمال مدیریت یکپارچه و انطباقی منابع آب الزامی است.
https://www.iwrr.ir/article_113127_01dfa7798351c7b71a959f929d07da53.pdf
2020-08-22
271
291
"الگوهای مدیریت پایدار"
" طرح احیا و تعادل بخشی"
" مدیریت مشارکتی منابع آب زیرزمینی"
سعیده
سامانی
samani_1386s@yahoo.com
1
استادیار/ موسسه تحقیقات آب.
LEAD_AUTHOR
Alley WM, Reilly TE, Franke OL (1999) Sustainability of ground-water resources: US Department of the Interior. US Geological Survey, 79 p.
1
Arizona Department of Water Resources (ADWR) (2014) Arizona’s next century: A strategic vision for water supply sustainability.
2
Brundtland G H, Khalid M, Agnelli S, Al-Athel S (1987) Our common future. New York
3
California Legislative Information (2014) Sustainable groundwater management [10720 - 10737.8]. California Water Code, 1
4
California Water Foundation (CWF) (2014) Recommendations for sustainable groundwater management. Developed Through a Stakeholder Dialogu
5
Chappelle C, Hanak E, Harter T (2017) Groundwater in California. Just the FACTS (San Francisco, CA: Public Policy Institute of California)
6
Derakhshan H, Davary K (2018) Developing criteria, as key solution for sustainable groundwater withdrawal. Iran-Water Resources Research 14(5):367-373 (In Persian)
7
De Stefano L, Fornés JM, López-Geta JA, Villarroya F (2015) Groundwater use in Spain: an overview in light of the EU Water Framework Directive. International Journal of Water Resources Development 31:640-656
8
Dez Ab Company (2017) Progress report of sustainability plans. (In Persian)
9
Esteban E, Dinar A (2013) Cooperative management of groundwater resources in the presence of environmental externalities. Environmental and Resource Economics 54:443-469
10
Fielding K, Hornsey M (2016) A social identity analysis of climate change and environmental attitudes and behaviors: insights and opportunities. Frontiers of Psychology, https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.00121
11
Fornés J M, De la Hera A, Llamas M R (2005) The silent revolution in groundwater intensive use and its influence in Spain. Water Policy 7:253-268
12
Girard C (2016) Local groundwater management in France and California. Retrieved from California Water Blog
13
Hanak E, Harter T (2017) Groundwater in California. Just the FACTS (San Francisco, CA: Public Policy Institute of California)
14
Hanak E, Jezdimirovic J (2016) Just the facts: California's Water Market. Retrieved from Public Policy Institute of California
15
Hamilton S (2012) Community-based groundwater management in Andhra Pradesh, India. Doctoral Dissertation, University of Otago
16
Hernández-Mora N, Martínez-Cortina L, Custodio E, Llamas MR (2007) Groundwater issues in southern EU member states: Spain country report. Report to the European Academies of Sciences Advisory Council (EASAC). European Union Water Initiative for the Mediterranean Countries
17
Holley C, Rinaudo JD, Barnett S, Montginoul M (2020) Sustainable groundwater management in France and Australia: Setting extraction limits, allocating rights and reallocation. In sustainable groundwater management. Springer, Cham.1-15
18
Iran Ministry of Energy (2019) Report on the status of annual water resources and consumption. (In Persian)
19
Iran Ministry of Energy (2019) Investigation of the effects of sustainability plan on groundwater fluctuations. (In Persian)
20
Konikow LF (2015) Long-term groundwater depletion in the United States. Groundwater 53:2-9
21
Kulkarni H, Vijay S, Krishnan S (2009) Synopsis of groundwater resources in India: Status, challenges and a new framework for responses. Report submitted to the planning commission, government of India, for the Mid-Term Appraisal of the 11th Plan
22
Kulkarni H, Shankar PV (2010) Sustainable groundwater management: challenges for the 21st Century. In International Conference on Dynamics of Rural Transformation in Emerging Economies, New Delhi
23
LopezGeta JA (2007) ‘Estado actual dela implement ación delas Directivasen España. (In Spanish)
24
Jacobs KL, Holway JM (2004) Managing for sustainability in an arid climate: lessons learned from 20 years of groundwater management in Arizona, USA. Hydrogeology Journal 12:52-65
25
Jha BM, Sinha SK (2009) Towards better management of ground water resources in India. Quarterly Journal 24:1-20
26
Miller JA (2000) Groundwater Atlas of the United States, Segment 2: Arizona, Colorado, New Mexico, and Utah, Hydrogeologic Investigations Atlas 730-C. US Geological Survey, 34p.
27
Ministry of Water Resource (MWR) (2015) River development and Ganga rejuvenation.
28
MMA (2000) Libroblan code laguaen España [White book of waterin Spain], 1–637, Madrid: Secretaría de Estado de Aguas y Costas, Ministerio de Medio Ambiente. (In Spanish)
29
MMA (2006) Síntesis de la información remitida por España para dar cumplimiento a los artículos5y6delaDirectivamarcodelAgua, enmateriadeaguassubterráneas[Summaryof the information submitted by Spain to comply with articles 5 and 6 of the WFD concerning groundwaters], Memoria, 1–85. Madrid: Dirección General del Agua, Ministerio de Medio Ambiente (In Spanish)
30
Moir A, Endemann B, Elles C, Eick F (2018) Implementing California’s sustainable groundwater management act. U.S. Environment, Land and Natural Resources Alert
31
Molinero J, Custodio E, Sahuquillo A, Llamas MR (2011) Groundwater in Spain: legal framework and management issues. Groundwater management practices. CRC Press, Boca Raton 123-137
32
Nagaraj N (2006) A comparative study of groundwater institutions in the western United States, France and Peninsular India for Sustainable and Equitable Resource Use–Some lessons for India. Water Law and the Commons, at Delhi, India
33
Perveen S, Krishnamurthy CK, Sidhu RS, Vatta K, Kaur B, Modi V, Lall U (2012) Restoring groundwater in Punjab, India’s breadbasket: finding agricultural solutions for water sustainability. Columbia Water Center–White Paper
34
Planning Commission (PC) (2007) Groundwater management and ownership: Report of the expert group, planning commission, GoI, New Delhi.
35
Rural Water Supply Programme (RWSP) (2000) Government of India, ministry of rural development, department of drinking water supply.
36
Rogers P (2016) California storms send billions of gallons of water into reservoirs. Retrieved from The Mercury News
37
Sahuquillo A, Lluria M (2003) Conjunctive use as potential solution for stressed aquifers: social constraints. Netherlands: Balkema 1–478
38
Sahuquillo A, Custodio E, Llamas MR (2009) ‘La gestión de las aguas subterráneas’ [Groundwater management], Tecnología del Agua, March and April 2009, 305:60–67 and 306:54–67 (In Spanish)
39
Seyranian V, Sinatra G, Polikoff M (2015) Comparing communication strategies for reducing residential water consumption. Journal of Environmental Psychology 41:81-90
40
Singh K (1991) Determinants of people's participation in watershed development and management: An exploratory case study. Indian Journal of Agricultural Economics 46:278-286
41
Smith JC, Abhold K (2016) Measuring what matters: Setting measurable objectives to achieve sustainable groundwater Management in California.
42
Suhag R (2016) Overview of ground water in India. PRS Legislative Research (PRS) standing committee report on Water Resources Examined
43
Tadayon S (2005) Water withdrawals for irrigation, municipal, mining, thermoelectric-power, and drainage uses in Arizona outside of active management areas, 1991-2000. US Department of the Interior, US Geological Survey
44
Tillman FD, Cordova JT, Leake SA, Thomas BE, Callegary JB (2011) Water availability and use pilot: Methods development for a regional assessment of groundwater availability, southwest alluvial basins, Arizona. US Department of the Interior, US Geological Survey
45
US Census Bureau (2019) Population estimates of United State.
46
Vallima J (2008) On comparative research in higher education. In From Governance to Identity. Springer, Dordrecht 141-155
47
Water Education Foundation (WEF) (2016) Sustainable water strategies for California. The William R. Gianelli Water Leaders Class of 2016 was granted full editorial control of this report
48
Water Resource Management Company (2016) Annual report of programs, performance and actions of the sustainability plan. (In Persian)
49
Water Resource Management Company (2016) Report on challenges and consequences of water scarcity in the country. (In Persian)
50
Water Resource Management Company (2019) Weekly report of programs, performance and actions of the sustainability plan. (In Persian)
51
ORIGINAL_ARTICLE
بازتخصیص خاموش آب در حوضه زایندهرود
تحولات اقتصادی و اجتماعی، تنوع و افزایش نیازهای آب را به همراه داشته است. محدودیت منابع آب تجدیدپذیر حوضههای آبریز ممکن است در بسیاری از موارد عامل محدودکننده رشد نیازهای آب نبوده و استمرار افزایش مصارف و به تبع آن جابهجایی حقوق آب و بازتخصیص را به دنبال داشته باشد. بازتخصیص به طور کلی ظرفیتی برای مدیریت تقاضای آب برای مواجهه با کمآبی است؛ اما سازوکار آن میتواند متنوع باشد. وضعیت حکمرانی و حقوق آب مناطق مختلف تعیین میکند بازتخصیص چقدر بر مبنای عدالت و پایداری و یا زور و قدرت صورت گرفته است. در این مقاله با بررسی اسنادی و مصاحبههای میدانی، تجربه بازتخصیص در حوضه زایندهرود مورد بررسی قرار گرفت. در حوضه زایندهرود سه سازوکار برای بازتخصیص شامل بازتخصیص از حقابههای قدیمی به مصارف مورد نظر دولت، بازتخصیص از پاییندست به بالادست و بازتخصیص از بهرهبرداران قدیمی آب زیرزمینی به صاحبان چاههای جدید مشاهده میشود. فقدان شفافیت و عدم مشارکت حقابهداران در تصمیمگیریهای بازتخصیص موجب گردید جلب رضایت و جبران خسارتی صورت نگیرد که در این مقاله از عنوان بازتخصیص خاموش برای توصیف آن استفاده شده است. طی یک دهه اخیر حوضه زایندهرود شاهد واکنشهایی نسبت به تبعات بازتخصیص خاموش بوده است. واکنشهای دولت نشان از سردرگمی و تعلل در تصمیمگیری و ناتوانی از اجرا دارد و واکنش جامعه نیز با وجود پیشرفتهای قابل توجه در ارتقا آگاهی و گردش اطلاعات، سازماندهی و مکانیزم نمایندگان، به دلیل مطالبه صرف آب و عدم پیگیری فرصتهای توسعه کمآببر، موجب پیچیدگی بیشتر مدیریت مسائل این حوضه شده است.
https://www.iwrr.ir/article_114200_7a00691be540c96dd73210dd6232953d.pdf
2020-08-22
292
311
زایندهرود
بازتخصیص خاموش
حقوق آب
حکمرانی آب
تعارضات آبی
سروش
طالبی اسکندری
soroush.t.e@gmail.com
1
برنامه آب و توسعه/ پژوهشکده سیاستگذاری دانشگاه شریف.
LEAD_AUTHOR
سیدجلالالدین
میرنظامی
ja.mirnezami@gmail.com
2
برنامه آب و توسعه، پژوهشکده سیاستگذاری دانشگاه شریف.
AUTHOR
1-
1
Golkarami A, Kaviani Rad M (2017) The effect of limited water resources on hydropolitic tensions (Case study: Iran's central catchment with emphasis on Zayandehrood Basin). Geography and Environmental Planning 28(1):113-134 (In Persian)
2
Alidusti N (2014) Study the factors affecting drought of Zayandehrud and its effect on employment in Isfahan. In: Proc. The 1st Conference on Environment of Payamenoor University, 22 May, Dehaghan, Iran (In Persian)
3
Alizadeh A (2007) Applied hydrology principles. University of Imam Reza, 17th edition (In Persian)
4
Amini Faskhudi A, Mirzaei M (2014) Consequences of water deficiency crisis and become dry of Zayande-Roud in rural areas (Case study: Baraan plain in eastern Isfahan). Journal of Community Development 5(2):157-180 (In Persian)
5
Birkenholtz T (2016) Dispossessing irrigators: Water grabbing, supply-side growth and farmer resistance in India. Geoforum 69:94-105
6
Cullet P, Bhullar L, and Koonan S (2015) Inter-sectoral water allocation and conflicts–perspectives from Rajasthan. Economic & Political Weekly 50(34):61-69
7
Enteshari S, Safavi H R (2019) “Investigation of administrative-institutional system of water management in the Zayandehrud basin using qualitative method of grounded theory”. Journal of Water and Wastewater 30(6):1-17 (In Persian)
8
Eslami M (2009) Zayande-rud past, present, future. In: Conference on Zayande-rud Water Crisis. Isfahan, Municipality Organization for Culture & Recreations Publications 102-144 (In Persian)
9
Ghasemzadeh B, Pazhuhan M, Hataminejad H, Sajjadzadeh H (2014) Impact of ZayandehRud drought on social interactions and populated spaces in Isfahan city. Journal of Environmental Studies 40(2):481-498 (In Persian)
10
Gohari A, Eslamian S, Mirchi A, Abedi-Koupaei J, Bavani A M, and Madani K (2013) Water transfer as a solution to water shortage: a fix that can backfire. Journal of Hydrology 491:23-39
11
Hajian N (2013) Feasibility of upgrading Sheikh Baha’i’s scroll taking the present situation into account. Research plan, Isfahan Regional Water Company, Isfahan (In Persian)
12
Hosseini Abari S H (1998) Traditional water management in Zāyande-rud river: A discussion in Iranian indigenous knowledge. Journal of Faculty of Letters and Humanities 2(15):101-120 (In Persian)
13
Hosseini Abari S H (2003) Zayanderud and Esfahan. Journal of Geographical Researches 18(3):105-118 (In Persian)
14
Komakech H C, Van der Zaag P, and Van Koppen B (2012) The last will be first: Water transfers from agriculture to cities in the Pangani River Basin, Tanzania. Water Alternatives 5(3)
15
Lambton A K (1938) The regulation of the waters of the Zāyande Rūd. Bulletin of the School of Oriental and African Studies 9(3):663-673
16
Madani K, AghaKouchak A, and Mirchi A (2016) Iran’s socio-economic drought: Challenges of a water-bankrupt nation. Iranian Studies 49(6):997-1016
17
Madani K and Mariño M A (2009) System dynamics analysis for managing Iran’s Zayandeh-Rud river basin. Water Resources Management 23(11):2163-2187
18
Marston L and Cai X (2016) An overview of water reallocation and the barriers to its implementation. Wiley Interdisciplinary Reviews: Water 3(5):658-677
19
Meinzen-Dick R and Ringler C (2008) Water reallocation: Drivers, challenges, threats, and solutions for the poor. Journal of Human Development 9(1):47-64
20
Mohajeri S, Horlemann L, Sklorz S, Kaltofen M, Ghanavizchian S, and von Voigt T N (2016) Integrated water resource management in Isfahan: the Zayandeh Rud catchment. In Integrated Water Resources Management: Concept, Research and Implementation, Springer, Cham (pp. 603-627)
21
Molle F (2003) Development trajectories of river basins: A conceptual framework. Vol. 72, IWMI Center
22
Molle F and Berkoff J (2009) Cities vs. agriculture: A review of intersectoral water reallocation. In Natural Resources Forum, Oxford, UK: Blackwell Publishing Ltd. 33(1):6-18
23
Molle F, Ghazi I, and Murray-Rust H (2009) Buying respite: Esfahan and the Zayandeh Rud river basin, Iran. River basin trajectories: Societies, environments and development. Wallingford: CABI (8):196-213
24
Molle F, Hoogesteger J, and Mamanpoush A (2008) Macro and micro level impacts of droughts: The case of the Zayandeh Rud river basin, Iran. Irrigation and Drainage: The Journal of the International Commission on Irrigation and Drainage 57(2):219-227
25
Molle F, Wester P, Hirsch P, Jensen J R, Murray-Rust H, Paranjpye V, ... and Van der Zaag P (2007) River basin development and management (No. H040208). International Water Management Institute
26
Mollinga P P (2008) Water, politics and development: Framing a political sociology of water resources management. Water Alternatives 1(1):7-23
27
Mortazavi S A, Rezaei A, Peykani G (2016) The analysis of farmers economic status under drought conditions in the east of Zayandeh-Rud River Basin. Iranian Journal of Agricultural Economics and Development 47(2):335-342
28
Murray-Rust H, Salemi H R, and Droogers P (2002) Water resources development and water utilization in the Zayandeh-Rud Basin. Iran IAERI-IWMI Research Report, 13
29
Noroozi G (2018) Reflection on legal challenges of water ownership at Zayanderood Basin from the perspective of Public Law. Public Law Studies Quarterly 48(4):867-886 (In Persian)
30
Omrani Y (1963) Study of Zayandehrud river basin and catchment area in Isfahan. M.Sc. Thesis, School of Agriculture Engineering, University of Shiraz (In Persian)
31
Purmohammadi M, Ghorbani R, Beheshtiruy M, (2011) Green space per capita in Iran and Other countries with regard to efficiency or inefficiency. Journal of Geography and Planning 16(36):33
32
Safavi H, Rastghalam M (2017) Solution to the water crisis in the Zayandehrud River Basin; Joint supply and demand management. Iran-Water Resources Research 12(4):12-22 (In Persian)
33
Salehian S, Rahmani Fazli A (2018) The study of environmental consequences of water resources instability in the Zayandeh-Rud river basin. Physical Geography Research Quarterly 50(104):391-406
34
Salemi R, Heydari N (2006) Assessment of water supply and use in the Zayandeh-Rud River Basin, Iran. Iran-Water Resources Research 2(14):72-76 (In Persian)
35
Salemi H R, Murray-Rust H (2004) An overview of the hydrology of the Zayandeh Rud Basin, Iran. Journal of Water and Wastewater 15(50):2
36
Seckler D W (1996) The new era of water resources management: From" dry" to" wet" water savings. Vol. 1, IWMI Research Reports H018206, International Water Management Institute
37
Shafaghi S (2003) Geography of Isfahan. Isfahan: Isfahan University Press
38
Wang X, Yang H, Shi M, Zhou D, and Zhang Z (2015) Managing stakeholders' conflicts for water reallocation from agriculture to industry in the Heihe River Basin in Northwest China. Science of the Total Environment 505:823-832
39
Wester P (2008) Shedding the waters: Institutional change and water control in the Lerma-Chapala basin, Mexico. Water Resources Development 24(2):275-288
40
Yadegari A, Yousefi A, Amini A M (2018) Institutional analysis of water governance structure in Iran: A case of Zayande-Rood Basin. Iran Water Resources Research 14(1):184-197 (In Persian)
41
Yosefi A, Mozafaramini A, Yadegari A, Fathi O (2017) Sustainability of Zayande-Rood's water governance regimes in the course of development. Interdisciplinary Studies in the Humanities 9(4):23-48 (In Persian)
42
Yousefi A, Amini A M, Fathi O, yadegari A (2016) Farmers' and authorities' attitudes towards the water conflict resolution methods in Zayandeh-Rud River. Journal of Water and Soil Science 20(76):143-159 (In Persian)
43
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر کم آبیاری بر قیمت آب آبیاری و بهره وری آب
کاهش روزافزون منابع آب و اثر آن بر کمیّت و کیفیّت محصولات، سبب شده کشاورزان از کمآبیاری به عنوان راهکاری برای مقابله با کمبود آب بهره ببرند. از سوی دیگر، اهمیّت آب به عنوان کالایی واسطهای و کمبود آن، سبب افزایش رقابت برای دسترسی به آن شده و آب را به عنوان کالایی اقتصادی مطرح میکند. در این راستا، تعیین قیمت آب آبیاری در شرایطی که کمآبیاری به عنوان راهکاری برای افزایش بهرهوری آب مورد استفاده قرار میگیرد، ضروری است. در پژوهش حاضر گیاه فلفل سبز قلمی ، تحت چهار تیمار آبیاری 50، 70، 100 و 120 درصد نیاز آبی و در گلخانهی شخصی نویسندگان در شهر تهران و تحت کنترل کامل شرایط محیطی کشت شد. پس از پایان دورهی کشت و برداشت گیاه، تابع تولید محصول بر اساس مقدار مادّهی خشک تولید شده به دست آمد. نتایج نشان داد که با اعمال کمآبیاری و پس از بهینهسازی عمق آب آبیاری، قیمت آب به 44/183 (هزار ریال به ازای هر متر مکعّب) رسید که حداکثر قیمت به دست آمده برای آب در این پژوهش میباشد. همچنین، در شرایط کمآبیاری، راندمان کاربرد آب آبیاری67/5 (کیلوگرم بر متر مکعّب)، بهره-وری فیزیکی1/5 (کیلوگرم بر متر مکعّب)، بهرهوری فیزیکی- اقتصادی 42/191 (هزار ریال به ازای هر متر مکعّب در هر هکتار) و بهرهوری اقتصادی 04/1 به دست آمد. همچنین کم آبیاری، قبل از بهینهسازی عمق آب آبیاری، بر راندمان آبیاری اثر قابل توجّهی نداشت در حالی که پس از بهینه سازی عمق آب، سبب افزایش راندمان آبیاری نسبت به حالت آبیاری کامل شد.
https://www.iwrr.ir/article_110158_cc501895f952137c68ebd354995a461a.pdf
2020-08-22
312
322
تنش کم آبی
تابع تولید محصول
راندمان آبیاری
بهره وری اقتصادی
فریماه
امیدی
farimahomidi@ymail.com
1
دانش آموخته ی دوره ی دکتری تخصصی علوم و مهندسی آبیاری/ تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
مهدی
همایی
mhomaee@modares.ac.ir
2
استاد / گروه آبیاری و زهکشی، دانشکدهی کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
AUTHOR
Arkley RJ (1963) Relationship between plant growth and transpiration. Hilgardia 34:559–584
1
Barker R, Scott CA, de Fraiture C and Amarasinghe U (2000) Global water shortages and the challengefacing Mexico. Water Resources Development 16(4):525–54
2
Asadi H, Tavakoli A, Ashrafi Sh (2012) Economic assessment of limited irrigation of rainfed wheat under different agricultural management and determining the economic value of water at farm level in Kermanshah Province. Journal of Water Research in Agriculture 26(4):461-470 (In Persian)
3
Capra A, Consoli S, and Scicolone B (2008) Deficit irrigation: Theory and practice. Book chapter in: Agricultural irrigation research progress. Nova Science Publishers Inc
4
Cole JS and Mathews OR (1923) Use of water by spring wheat on the great plains under limited rainfall. USDA, Bur. Plant and Ind. Dull, 1004
5
DeWit, CT (1958) Transpiration and crop yields. Vol 64.6.versl. Landbouwk, Onderz, Institute of Biological and Chemical Research on Field Crops and Herbage, Wageningen, the Netherlands. pp, 24
6
Doorenbos J and Peruitt WO (1977) Guidelines for predicting crop water requirement. FAO Irrigation and Drainage paper No. 24
7
Doorenbos J and Kassam AH (1979) Yield response to water. FAO, Irrigation and Drainage, paper No. 33
8
English M (1990) Deficit irrigation: I. Analytical Framework. Journal of Irrigation and Drainage Engineering 116(3):399-412
9
English M and Raja SN (1996) Perspectives on deficit irrigation. Agricultural Water Management 32:1-14
10
English M (2002) Irrigation advisory services for optimum use of limited water. FAO-ICID workshop, Montreal, Canada
11
Geerts S and Raes D (2009) Deficit irrigation as an on-farm strategy to maximize crop water productivity in dry areas. Agricultural Water Management 96:1275-1284
12
Hanks RJ (1974) Model for predicting plant yield as influenced by water use. Agronomy Journal 66:660–665
13
Hanks RJ and Rasmussen VP (1982) Predicting crop production as related to plant water stress. Advances in Agronomy Journal 35:193–215
14
Hargreaves GH and Samani ZA (1984) Economic considerations of deficit irrigation. Journal of Irrigation and Drainage Engineering 110:343-358
15
Hexem RW and Heady EO (1978) Water production functions for irrigated agriculture. Ames, IA: Iowa State University press
16
Hoekstra AY and Hung PQ (2005) Globalization of water resources: international virtual water flows in relation to crop trade. Global Environmental Change Journal 15:45–56
17
Homaee M (2002) Plants response to salinity. Iranian National Committee of Irrigation and Drainage publication NO. 058. 107 pp (In Persian)
18
Jensen ME (1968) Water consumption by agricultural plants (Chapter 1) In: Kozlowski, T. T., (ed) Plant water consumption and response. Water Deficit and Plants Growth Vol. II:1-22. Academic Press, New York
19
Keller A and Keller J (1995) Effective efficiency: a water use concept for allocating fresh water resources and irrigation division discussion paper 22. Winrock International, Arlington,Virginia
20
Manning DT, Lurbé S, Comas LH, Trout TJ, Flynn N, and Fonte SJ (2018) Economic viability of deficit irrigation in western US. Agricultural Water Management 196:114-123
21
Mathews OR and Brown LA (1938) Winter wheat and sorghum productions in the southern Great Planes under limited rainfall. USDA Circ. 477, U. S. Gov. Print. Office, Washington, D.C
22
Mitscherlich EA (1913) Soil science for agriculture and forestry. 2nd ed. Paul Parey, Berlin, 317 pp
23
Minhas BS, Parikh KS, and Srinivasan TN (1974) Toward the structure of a production function for wheat yields with dated inputs of irrigation water. Water Resources Research Journal 10(3):383-393
24
Ohab Yazdi SA, Ahmadi A, and Nikooee A (2014) Applying economical tools in water productivity: Case study of Zayandeh Rood basin. Iran-Water Resources Research 10(1):63-71 (In Persian)
25
Omidi F and Homaee M (2015) Deriving crop production functions to estimate virtual water and irrigation water price of wheat. Cereal Research 5(2):131-143 (In Persian)
26
Omidi F and Homaee M (2018) Pricing irrigation water under separate and simultaneous drought, salinity and nitrogen stresses. First International Congress on Agriculture and Related Industries, Tehran, Iran
27
Pouran R, Raaghfar H, Qaasemi A, and Bazaazaan F (2017) Determining the economic value of virtual water with the approach of maximizing irrigation water productivity. Applied Economical Studies of Iran 6(21):189-212 (In Persian)
28
Seckler D, Molden D, and Sakthivadivel R (2003) The concept of efficiency in water resources Management and Policy. Book chapter, CAB International 2003. Water productivity in agriculture: limits and opportunities for improvement (eds J.W. Kijne, R. Barker and D. Molden)
29
Stewart JI (1977) Research based strategy for conservation irrigation of field crops-pre-plant planning. Department of Land, Air and Water Resources, University of California, Davis
30
Wada Y and Gleeson T (2014) Wedge approach to water stress. Nature Geoscience 7:615-617
31
Young RA (2005) Determining the economic value of water: Concepts and methods. Recourses for the Future Press, Taylor and Francis, New York
32
Young RA and Loomis JB (2014) Determining the economic value of water: Concepts and methods. Second Edition, Recourses for the future Press, Taylor and Francis, New York
33
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی اثرات توسعه بازار آب بر الگوی کشت انتخابی کشاورزان در شبکه آبیاری سبلان، اردبیل
بهبود کارآیی استفاده از آب در صورت وجود بازار آب موضوعی است که در شرایط محدودیت کنونی منابع آب در کشور میتواند راهگشای بخش مدیریت منابع آب باشد. در این مقاله به بررسی اثرات توسعه بازار آب از دیدگاه اقتصادی پرداخته شده است. برای این منظور با استفاده از یک مدل ریاضی (PMP) اثرات توسعه بازار آب با اعمال سناریوهای مختلف قیمتی بررسی گردید. ابتدا ارزش اقتصادی محصولات کشاورزی مختلف در منطقه مورد مطالعه تخمین زده شد، سپس با توجه به متوسط تعرفه آب در اراضی کشاورزی و ارزش اقتصادی آب بدست آمده، با اتخاذ قیمتهای مختلفی در محدوده آن دو(تعرفه آب، هزینه تمام شده آب و ارزش اقتصادی آب)، تغییرات الگوی کشت احتمالی در سطح شبکه آبیاری سبلان محاسبه گردید. نتایج نشان داد تفاوت قابل ملاحظهای بین ارزش اقتصادی آب و تعرفه آن وجود دارد. با افزایش قیمت آب، ضمن کاهش سطح زیر کشت، عملکرد محصولات کشاورزی کم شده و به تبع آن سود ناخالص شبکه نیز کاهش مییابد. یونجه با 58 درصد کاهش سطح زیر کشت، بیشترین کاهش سطح زیر کشت را در بین محصولات کشاورزی داشته است و نشان میدهد در سناریوهای مختلف قیمتی، ترکیب الگوی کشتی توسط کشاورزان انتخاب میشود که به ازای هر واحد آب مصرفی، منافع بیشتری عاید آنها گردد.
https://www.iwrr.ir/article_110303_c8d09420f0c0f3f6ebba56542d53e310.pdf
2020-08-22
323
333
ارزش اقتصادی
الگوی کشت
مدل برنامهریزی ریاضی مثبت
شبکه آبیاری سبلان
امین
کانونی
amin.kanooni@uma.ac.ir
1
استادیار/ گروه مهندسی آب، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.
LEAD_AUTHOR
یوسف
حسنی
uhassani58@yahoo.com
2
کارشناس ارشد دفتر مدیریت مصرف و ارتقاء بهره وری آب و آبفا، وزارت نیرو، تهران، ایران.
AUTHOR
کریم
قرائی
karimgharaee@ymail.com
3
معاون برنامه ریزی شرکت آب منطقه ای اردبیل/ اردبیل، ایران.
AUTHOR
اسدالله
دیندار
dindar51@gmail.com
4
کارشناس آب های سطحی شرکت آب منطقه ای اردبیل/ اردبیل، ایران.
AUTHOR
Ahmadi A, Zolfagharipoor MA, Nikouei AR, Dorreali MY (2016) Economic assessment of technical infrastructure implementation of an agricultural water market, A case study: Part of the Mahyar irrigation network. Iran-Water Resources Research 12(3):35-49 (In Persian)
1
Aryan T (2008) The study on informal agricultural water market as a pilot. Iran Water Research Institute (In Persian)
2
Badi Barzin H, Parhizkari A, Khamri E, Ghaffari Moghadam Z (2018) The effects of regional water markets on balancing the supply and demand of irrigation water in Sistan region. Iran-Water Resources Research 4(3):291-303 (In Persian)
3
Bohlolvand A (2006) Estimation of agricultural water demand function and investigation of market mechanism in agricultural water pricing (study area: Mojen Plain). M.Sc. Thesis, School of Economic and Political Science, Shahid Beheshti University (In Persian)
4
Bohlolvand A, Sadr K (2007) Measuring the state of competition in the Mojen water market. Journal of Economics and Agriculture 1(2):63-80 (In Persian)
5
Bohlolvand A, Sadr K, Hashemi A (2015) Investigating the role of agricultural water markets in pricing and allocation of water resources (Case study: Mojan water market). Iranian Journal of Agricultural Economics and Development Research 45(4):761-773 (In Persian)
6
Brozovic N, Carey JM, Sunding DL (2002) Trading activity in an informal agricultural water market: an example from California. University of California
7
Garrick D, Whitten S, Coggan A (2013) Understanding the evolution and performance of water markets and allocation policy: A transaction costs analysis framework. Ecological Economics 88:195-205
8
Dosi C, Easter Wk (2000) Water scarcity: institutional change, water markets and privatization. Nota Di Lavoro 102.2000
9
Howitt RE, Medellin-Azuara J, MacEwan D, Lund JR (2012) Calibrating disaggregate economic models of agricultural production and water management. Environmental Modeling and Software 38:244-258
10
Keramatzadeh A, Chizari A, Sharzehi G (2011) The role of water market in determining the economic value of irrigation water through positive mathematical programming (PMP). Iranian Journal of Agricultural Economics and Development Research 42(1):29-44 (In Persian)
11
Hasanvand M, Tahmasebi J, Keramatzadeh A (2016) Survey of farmer’s reaction to agricultural water policies in sub sector of farm in Khorramabad county using positive mathematical programming approach (PMP). Eqtesad-e keshavarzi va Towse’e 24(93):167-192 (In Persian)
12
Jofreh M, Alizadeh S (2010) The study of market's role in water resource optimal allocation. Journal of Financial Economics 3(8):74-89 (In Persian)
13
Medellan-Azuara J, Harou JJ, Howitt RE (2010) Estimating economic value of agricultural water under changing conditions and the effects of spatial aggregation. Science of the Total Environment 408:5639–5648
14
Medellan-Azuara J, Harou JJ, Howitt RE (2012) Predicting farmer responses to water pricing, rationing and subsidies assuming profit maximizing investment in irrigation technology. Agricultural Water Management 108:73–82
15
Mittelhammer RC, Judge GG, Miller DJ (2000) Econometric foundations pack with CD-ROM (Vol. 1). Cambridge University Press
16
Mohanty N, Gupta S (2002) Water reforms through water markets: International experience and issues for India. In: Morris, Sebastian and Rajiv Shekhar (eds.) India Infrastructure Report. New Delhi: Oxford University Press, pp.217-225
17
Parhizkari A, Sabuhi M, Ahmadpour M, Badi Barzin H (2014) Simulation of farmers’ response to irrigation water pricing and rationing policies (Case study: Zabol City). Journal of Agricultural Economics and development 28(2):164-176 (In Persian)
18
Paris Q, Howitt RE (1998) An analysis of ill-posed production problems using maximum entropy. American Journal of Agricultural Economics 80(1):124-138
19
Pujol J, Raggi M, Viaggi D (2005) Agricultural water markets: exploring and opportunities in Italy and Spain. Working paper no. DEIAgraWP-05-001
20
Safari N, Zarghami M, Behboudi D, Alami MT (2016) Market-based welfare effects modeling in regional allocation of water compared to the administrative allocation by developing cooperative game; case study. Iran-Water Resources Research 12(3):22-34 (In Persian)
21
Young M (2011) The role of the unbundling water rights in Australia’s Southern connected Murray Darling Basin. Evaluating Economic Policy Instruments for Sustainable Water Management in Europe, WP6 IBE EX-POST case studies
22
Yousefi A, Hassan-Zade M, Keramat-Zade A (2014) The welfare effect of water market allocation in Iranian economy. Iran-Water Resources Research 10(1):15-25 (In Persian)
23
Vahedi Zade S, Forouhar L, Kerachian R (2019) Comparative study of international water markets. Iran-Water Resources Research 14(4):194-205 (In Persian)
24
Zekri S, Easter KW (2007) Water reforms in developing countries: management transfers, private operators and water markets. Water Policy 9(6):573-589
25
Zibaei M, Malek-Varnosfaderni M (2017) Potential effects of a water market on enhancing water productivity and reducing water-related conflicts in Fars Province, Iran. Journal of Water and Wastewater 28(1):126-138 (In Persian)
26
Zolfagharipoor MA, Ahmadi A, Nikouei AR (2020) Development of inter-sectional water market framework for improving economic efficiency of groundwater consumption. Iran-Water Resources Research 16(1):332-346 (In Persian)
27
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی بازارهای محلی آب در استان خراسان شمالی (مطالعه موردی اراضی پایین دست سد بارزو شیروان)
مکانیسم بازار برخلاف نقش و سابقه طولانی که در تخصیص منابع و کالاها ایفا کرده در حوزه تخصیص منابع آب مورد کم توجهی سیاست گذاران و برنامه ریزان قرار گرفته است، البته در شرایط کنونی با تشدید کمیابی آب در بیشتر مناطق دنیا بکارگیری این ابزار سیاستی بیش از پیش مورد توجه قرار گرفته است. در همین راستا مطالعه حاضر به بررسی وضعیت موجود مبادله آب در اراضی زیر سد بارزو شیروان از استان خراسان شمالی پرداخته است. نتایج این مطالعه نشان می دهد که در شرایط کنونی مبادلات غیر رسمی و پراکنده آب در بین بهره برداران وجود دارد و بیش از 45 درصد بهره برداران مصاحبه شده اقدام به مبادله آب نموده اند که حدود 70 درصد آنها به عنوان خریدار و 38 درصد به عنوان فروشنده در بازار مشارکت داشته اند. هزینه تأمین آب از سد در بین مناطق مختلف نیز به طور میانگین معادل 472 ریال به ازای هر مترمکعب می باشد. بطور متوسط 56 درصد بهره برداران تمایل به فروش آب در میانگین قیمت 3560 ریال و 48 درصد بهره برداران تمایل به خرید آب در میانگین قیمت 3328 ریال به ازای هر مترمکعب دارند. همچنین در مجموع بیش از 91 درصد بهره برداران منطقه تمایل به ایجاد بازار آب دارند. بر این اساس توصیه می شود جهت استفاده بهینه منابع آب و جلوگیری از شدت بحران آب در منطقه، بازارهای محلی آب مشابه نمونه موفق آن در منطقه مجن شاهرود ایجاد و تقویت گردد.
https://www.iwrr.ir/article_114201_0e5cfdbe58ebbb864d8f15e7f86199fe.pdf
2020-08-22
334
345
بازار محلی آب
مبادله آب
هزینه تأمین آب
سد بارزو شیروان
علی
کرامت زاده
alikeramatzadeh@yahoo.com
1
استادیار/ گروه اقتصاد کشاورزی دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان.
LEAD_AUTHOR
مصطفی
عربی
mostafa_arabi@yahoo.com
2
کارشناس ارشد اقتصاد نظری/ معاونت هماهنگی برنامه و بودجه، سازمان مدیریت و برنامهریزی خراسان شمالی.
AUTHOR
Ahmadi A, Zolfagharipoor MA, Nikouei A R, and Dorreali M Y (2016) Economic assessment of technical infrastructure implementation of an agricultural water market, A case study: Part of the Mahyar irrigation network. Iran-Water Resources Research 12(3):35-49
1
Alarcón J and Juana L (2016) The water markets as effective tools of managing water shortages in an irrigation district. Water Resources Management 30(8):2611-2625
2
Alizadeh A (2003) Principles of applied hydrology. Emam Reza University. Mashhad, Iran (In Persian)
3
Badi Barzin H, Parhizkari A, Khamri E, and Ghaffari Moghadam Z (2018) The effects of regional water markets on balancing the supply and demand of irrigation water in Sistan Region. Iran-Water Resources Research 14(3):291-303
4
Bohloolvand A and Sadr S K (2006) Estimation of agricultural water demand and investigation of market mechanism in agricultural water pricing. M.Sc. Thesis, Sahdid Beheshti University, Tehran (In Pesian)
5
Brown C, Rogers P, and Lall U (2006) Demand management of groundwater with monsoon forecasting. Agricultural Systems 90:293-311
6
Gallego-Ayala J (2012) Selecting irrigation water pricing alternatives using a multi-methodological approach. Journal of Mathematical and Computer Modelling 55(3-4):861-883
7
Garrido A (1998) Economics of water allocation and the feasibility of water markets in agriculture. In: Sustainable Management of Water in Agriculture: Issues and Policies (The Athens Workshop, OCDE, Paris, 1998)
8
Garrido A (2000) A mathematical programming model applied to the study of water markets within the Spanish agricultural sector. Annals of Operations Research 94:105-123
9
Jefreh M and Alizadeh S (2009) Investigation of market role in optimal allocation of water resources . Financial Economics Journal 3(8):74-89 (In Persian)
10
Johansson R (2002) Pricing irrigation water: A literature survey. The World Bank Working Paper, Washington, D.C.
11
Keramatzadeh A (2010) Economic analysis of water market in agricultural sector (A case study in downstream lands of Shirindareh Dam of Bojnoord). Ph.D. Dissertation in Agricultural Economics, Tarbiat Modares University (In Persian)
12
Keramatzadeh A, Chizari A H, and Sharzehei Gh A (2011) The role of water market in determining the economic value of agricultural water with positive mathematical programming (PMP). Journal of Agricultural Economics and Development Research 42-2(1):27-43 (In Persian)
13
Kiani Gh (2016) The role of market in optimal allocation of water resources and factors affecting water market efficiency. Water and Sustainable Development 3(1):93-102
14
Kiani Gh and Bagheri A (2016) Investigating the economic consequences of local water markets (Case study of Ardebil County). Iranian Water Research Journal 10(1):165-171 (In Persian)
15
Kiani Gh and Sadr S K (2009) The role of the market in water resources allocation (Case study: Mojan water market). Ph.D. Dissertation in Agricultural Economics, Tehran University
16
Molle F, Venot J P, and Hassan Y (2008) Irrigation in the Jordan valley: Are water pricing policies overly optimistic? Agricultural Water Management 95(4):427-438
17
Nikouei A and Najafi B (2011) Welfare effects of establishing agricultural water market in Iran case study of Isfahan irrigation networks. Agricultural Economics and Development 19(76):51-81
18
Regional Water Company of North Khorasan (2018) North Khorasan province water landscape. Deputy of Planning and Management
19
Pujol J, Raggi M, and Viaggi D (2006) The potential impact of markets for irrigation water in Italy and Spain: A comparison of two study areas. The Australian Journal of Agricultural and Resource Economics 50:361-380
20
Pujol J, Raggi M, and Viaggi D (2005) Agricultural water markets: Exploring and opportunities in Italy and Spain. Working paper No. DEIAgraWP-05-001
21
Rinaudo J, Strosser P, and Rieu T (1997) Linking water market functioning, access to water resource and farm production strategies: Examples from Pakistan. Irrigation and Drainage Systems 11:261-280
22
Rosegrant M W, Ringler C, McKinney D C, Caia X, Keller A, and Donosod G (2000) Integrated economic-hydrologic water modeling at the basin scale: The Maipo river basin. Agricultural Economics 24:33-46
23
Shajari sh, Barikani E, and Amjadi A (2009) Managing water demand using water pricing policy in Jahrom date gardens. Agricultural Economics and Development 17(65):55-72
24
Tisdell J G (2001) The environmental impact of water markets: An Australian case study. Journal of Environmental Management 62:113-120
25
Vahedi Zade S, Forouhar L, and Kerachian R (2019) Comparative study of international water markets. Iran-Water Resources Research 14(4):194-205 (In Persian)
26
Wichelns D (1999) An economic model of water logging and saliniation in arid Regions. Ecological Economics 30:475-491
27
Zekri S and Eeaster E (2005) Estimating the potential gains from water markets: A case study from Tunisia. Agricultural Water Management 72:161-175
28
Zeng X T, Li Y P, Huang G H, and Liu J (2016) Modeling water trading under uncertainty for supporting water resources management in an arid region. Journal of Water Resources Planning and Management 142(2)
29
Zolfagharipoor M A, Ahmadi A, and Nikouei A R (2020) Development of inter-sectional water market framework for improving economic efficiency of groundwater consumption. Iran-Water Resources Research 16(1):332-346
30
ORIGINAL_ARTICLE
پیاده سازی سیستم حسابداری آب WA+ در سطح حوضه آبریز و چالشهای پیش روی آن ( درس آموخته ها از مطالعه موردی حوضه آبریز طشک - بختگان)
هدف این مقاله ارائه روش شناسی استقرار حسابداری آب حوضه آبریز کشور بر اساس نتایج مدل مفهومی ویژه سازی شده SWAT-FARS و چارچوب حسابداری آب WA+ میباشد. در این مطالعه حوضه آبریز طشک بختگان در استان فارس به عنوان منطقه پایلوت مطالعاتی در نظر گرفته شد و تحلیلی از شرایط حوضه آبریز در دو دوره زمانی بر مبنای نتایج حسابداری آب آن ارائه گردید. تحلیل نتایج حاکی از راندمان حوضهای حدود 80 در صدی حوضه آبریز طشک بختگان و بسته بودن حوضه به واسطه مصرف قابل توجه آب قابل مدیریت حوضه می باشد. در این حوضه به واسطه تغییر شرایط اقلیمی، منابع آب قابل مدیریت حوضه کاهش یافته است و در این شرایط نه تنها مصارف مدیریت شده آب در حوضه (تبخیر-تعرق تکمیلی) کاهش نداشته، بلکه به میزان قابل توجهی (53 درصد) نیز بر آن افزوده شده است. این مسئله منجر به کاهش جریانات خروجی به عنوان تأمین کننده حقابه دریاچه شده است. علاوه بر این، نتایج نشاندهنده افزایش کسری مخزن آب زیرزمینی و وضعیت ناپایدار بهرهبرداری از آنها است. افزایش تعرق گیاهان در سطح اراضی کشاورزی به واسطه گسترش سطح اراضی و افزایش گیاهان پرمصرفتر و سهم قابل توجه تبخیر از خاک از کل مصارف غیر سودمند حوضه از دیگر عوامل تأثیرگذار بر شرایط کنونی حوضه آبریز طشک بختگان است. از طرفی مقدار قابل توجهی از آب برداشتی برای کشاورزی مجدداً به چرخه منابع آب حوضه برمیگردد که بر لزوم برنامهریزی براساس "مصرف" تا "برداشت" تأکید دارد.
https://www.iwrr.ir/article_114489_7b541b32cb78531dba8911009b60d24b.pdf
2020-08-22
346
362
حسابداری آب
مدل SWAT
مصرف واقعی
آب قابل مدیریت
مجید
دلاور
m.delavar@modares.ac.ir
1
استادیار/ گروه مهندسی منابع آب، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
سعید
مرید
morid_sa@modares.ac.ir
2
استاد/ گروه مهندسی منابع آب، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
AUTHOR
لیلا
رئیسی
leilaraeisi71@gmail.com
3
دانش آموخته کارشناسی ارشد/ گروه مهندسی منابع آب، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
AUTHOR
Abbaspour KC, Yang J, Maximov I, Siber R, Bogner K, Mieleitner J, Srinivasan R (2007) Modelling hydrology and water quality in the pre-alpine/alpine Thur watershed using SWAT. Journal of Hydrology 333(2-4):413-430
1
Arnold JG, Srinivasan R, Muttiah RS, Williams JR (1998) Large area hydrologic modeling and assessment; part I: model development. Journal of American Water Resources Association 34(1):73-89
2
Arnold J, Kiniry J, Srinivasan R, Williams J, Haney E, Neitsch S (2011) Soil and water assessment tool input/output file documentation: Version 2009. US Department of Agriculture–Agricultural Research Service, Grassland, Soil and Water Research Laboratory, Temple, TX and Blackland Research and Extension Center, Texas AgriLife Research, Temple, TX. Texas Water Resources Institute Technical Report
3
Butcher JB, Parker A, Johnson T, Weaver CP (2010) Nationwide watershed modeling to evaluate potential impacts of climate and land use change on hydrology and water quality. In Watershed Modeling, Proceedings of the 2010 Watershed Management Conference (pp. 1078-1089). Madison, WI: ASCE
4
Degefie T and Bewket W (2011) Surface runoff and soil erosion estimation using the SWAT model in the Keleta Watershed, Ethiopia. Land Degradation and Development 22(6):551-564
5
Delavar M, Morid R, Morid, S (2016) Modeling of water resources and agriculture systems in Tashk Bakhtegan catchment. Ministry of Energy (In Persian)
6
Delavar M, Hajihosseini H, Morid S (2017) Modeling of water resources and agriculture systems in Karkheh catchment. Preparation of a comprehensive model of hydrological simulation of Karkheh Basin to evaluate the effects of environmental changes on discharge upstream of Karkheh Dam and development of long-term flow forecasting system. Khuzestan Water and Power Organization, Ahvaz
7
Dembélé M, Schaefli B, Mariéthoz G, Ceperley N, Zwart SJ (2017) Water accounting plus for sustainable water management in the Volta river basin, West Africa. EGUGA, 10220
8
Eid HM, El-Marsafawy SM, Ouda SA (2007) Assessing the economic impacts of climate change on agriculture in Egypt: a Ricardian approach. World Bank Policy Research Working Paper (4293)
9
Farokhnia A (2015) The role of land use change and trends in climate variables on the hydrology of the Urmia Lake Basin. PhD Thesis, Tarbiat Modares University (In Persian)
10
Jha MK, Gassman PW, Panagopoulos Y (2015) Regional changes in nitrate loadings in the Upper Mississippi River basin under predicted mid-century climate. Regional Environmental Change 15:449-460
11
Karimi P, Bastiaanssen WGM, Molden D (2013a) Water accounting plus (WA+) – a water accounting procedure for complex river basins based on satellite measurements. Hydrology and Earth System Sciences 17:2459-2472
12
Karimi P, Molden D, Bastiaanssen W, Cai X (2012b) Water accounting to assess use and productivity of water: evolution of a concept and new frontiers. Water Accounting: International Approaches to Policy and Decision-Making, edited by: Godfrey, J. M. and Chalmers, K, 76-88
13
Karimi P, Molden D, Notenbaert A, Peden D (2012) Nile basin farming systems and productivity. In The Nile river basin; water, agriculture, governance and livelihoods. Edited by Awulachew, et al. Routledge, U.K., 133-153
14
Karimi P, Bastiaanssen W, Molden D, Cheema M (2013b) Basin-wide water accounting based on remote sensing data: an application for the Indus Basin. Hydrology and Earth System Sciences 17(7)
15
Keller AA and Keller J (1995) Effective efficiency: A water use efficiency concept for allocating freshwater resources. IWMI Working Papers from International Water Management Institute, Later published in USCID Newsletter 71:4-10
16
Kim NW, Chung M, Won YS, Arnold JG (2008) Development and application of the integrated SWAT–MODFLOW model. Journal of Hydrology 365(1-2):1-16
17
Krysanova V, Srinivasan R (2015) Assessment of climate and land use change impacts with SWAT. Regional Environtal Change 15:431-434
18
Kurukulasuirya P and Ajwad MI (2006) Application of the ricardian technique to estimate the impact of climate change on smallholder farming in Sri Lanka. Climate Change 81(1)
19
Lankford B, (2012) Fictions, fractions, factorials and fractures; on the framing of irrigation efficiency. Agricultural Water Management 108:27-38
20
Ministry of Energy (2013) Updating the comprehensive water plan of Maharloo-Bakhtegan. Jamab, (In Persian)
21
Ramos MC and Martinez-casasnovas JA (2015) Soil water content, runoff and soil loss prediction in a small ungauged agricultural basin in the Mediterranean region using the Soil and Water Assessment Tool. The Journal of Agricultural Science 153(3):481-496
22
Molua E and Lambi CM (2007) The economic impact of climate change on agriculture in Cameroon. World Bank Development Research Group, Sustainable Rural and Urban Development Team. Policy Res. Work, p.4364
23
Pisinaras V, Petalas Ch, Gikas GD, Gemitzi A, Tsihrintzis VA (2010) Hydrological and water quality modeling in a medium-sized basin using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT). Desalination 250:274-286
24
Sanghi A and Mendelsohn R (2008) The impacts of global warming on farmers in Brazil and India. Global Environmental Change 18(4):655-665
25
Seckler D (1999) Revisiting the IWMI paradigm: Increasing the efficiency and productivity of water use. International Water Management Institute
26
Seo SN and Mendelsohn R (2008) Measuring impacts and adaptations to climate change: A structural Ricardian model of African livestock management1. Agricultural Economics 38(2):151-165
27
Ullrich A and Volk M (2009) Application of the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) to predict the impact of alternative management practices on water quality and quantity. Agricultural Water Management 96:1207-1217
28
Vazquez-Amábile GG and Engel BA (2005) Use of SWAT to compute groundwater table depth and streamflow in the muscatatuck river watershed. Transactions of the ASAE, American Society of Agricultural Engineers 48(3):991-1003
29
Wang G, Yang H, Wang L, Xu Z, Xue B ( 2012) Using the SWAT model to assess impacts of land use changes on runoff generation in headwaters. Hydrological Processes 28(3):1032-1042
30
Wang L, Zhang M, Chen X (2007) Runoff simulation in Xixi Watershed of the Jinjiang basin based on SWAT model. Journal of Subtropical Resources and Environment 2(1):28-33
31