ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی سیاستهای مدیریتی حفظ همزمان منابع آب زیرزمینی و معیشت کشاورزان با استفاده از پویایی سیستم و نظریه بازیها
بحران آب ناشی از رشد سریع جمعیت، توسعه اقتصادی نامتوازن، تغییر اقلیم و همچنین مدیریت ناکارآمد منابع آب مهمترین تهدید در قرن حاضر شناخته شده است. منابع آب زیرزمینی به عنوان یکی از مهمترین منابع آب در دسترس، در سالهای اخیر با چالشهای زیادی مواجه شده است، بهگونهای که از 609 دشت کشور، 404 دشت به عنوان دشت ممنوعه اعلام شده است. بخش کشاورزی به عنوان مهمترین مصرفکننده منابع آب دشتها، نقش زیادی در شکلگیری این بحران داشته است. در این تحقیق نقش محصولات زراعی غیر استراتژیک مختلف در افت سطح آبخوان و همچنین بر درآمد کشاورزان در دراز مدت با استفاده از مدل سیستم دینامیک بررسی شده است. آبخوان دشت قزوین که از سال 1342 به عنوان دشت ممنوعه اعلام شده است به عنوان مطالعه موردی انتخاب شد. بدین منظور بعد از جمعآوری سری زمانی دادهها و رفع نقایص آن، مدل شبیهسازی 15 ساله علت و معلولی با استفاده از نرمافزار Vensim PLE توسعه یافت و با استفاده از الگوریتم ژنتیک کالیبره گردید. نتایج نشان داد آب انتقالی از سد طالقان به دشت قزوین باعث کاهش مقدار افت سطح آبخوان در طول 15 سال بهاندازه 10 متر شده است. حساسیت سطح ایستابی و درآمد خالص کشاورزان به تغییرات سطح زیر کشت 17 محصول در دشت قزوین بررسی گردید و نتایج نشان داد درآمد کشاورزان بیشترین حساسیت را به کشت انگور با ردپای بالای اقتصادی دارد و از طرف دیگر سطح ایستابی نیز بیشترین حساسیت را به کشت محصول گندم دارد. در ادامه اثرات حذف برخی محصولات زارعی با نیاز آبی بالا و غیراستراتژیک از الگوی کشت بر درآمد کشاورزان و سطح ایستابی ارزیابی گردید. نتایج نشان میدهد سناریو عدم کشت محصولات زراعی غیراستراتژیک بهعنوان سناریوی تعادلی توسط هر چهار روش حل اختلاف در حالت متقارن انتخاب گردید.
https://www.iwrr.ir/article_95231_8a46609162242a57d89a0c5727cb1d5f.pdf
2020-11-21
1
17
افت سطح ایستابی
درآمد کشاورزان
آبخان دشت قزوین
سیستم دینامیکی
معصومه السادات
هاشمی
hashemitame@gmail.com
1
دانشجوی دکتری گروه مهندسی علوم و مهندسی آب، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه بین المللی امام خمینی (ره)، قزوین، ایران
AUTHOR
حامد
مازندرانی زاده
mazandaranizadeh@eng.ikiu.ac.ir
2
استادیار، گروه علوم و مهندسی آب، دانشگاه بین المللی امام خمینی
LEAD_AUTHOR
پیمان
دانش کار آراسته
arasteh1348@yahoo.com
3
دانشیار گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه بین المللی امام خمینی( ره )، قزوین، ایران
AUTHOR
مهدی
ضرغامی
zarghaami@gmail.com
4
استاد دانشکده مهندسی عمران و پژوهشکده محیطزیست، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران
AUTHOR
Abkhan Consulting Engineers (2013) Water budget of Qazvin plain. Ministry of energy 71pp (In Persian)
1
Alami MT, Farzin S, Ahmadi MH, and Aghabalaee B (2014) System Dynamics modeling of dam and groundwater for optimal water management (Case study: Golak Dam). Journal of Civil and Environmental Engineering 44(1):1-11
2
Arshadi M and Bagheri A (2014) A system dynamic approach to sustainability analysis in Karun River Basin. Iran-Water Resources Research 9(3):15-31 (In Persian)
3
Asadi E, Keramat zadeh A, and Eshraghi F (2018) Determining the optimal exploitation of groundwater resources by using game theory (Case study: Gorgan county). Journal of Water and Soil Conservation 25(3):129-144 (In Persian)
4
Brown L and Flavin C (1999) A new economy for a new century. State of the World 3–21
5
Chen Z and Wei S (2014) Application of system dynamics to water security research. Water Resources Management 28(2):86-300
6
Darvishi E, Hoshmand A, Alizadeh H, and Izadpanah Z (2018) Evaluation of the effect of cropping pattern on groundwater resources of Mehran Plain using the system dynamics approach under scenarios of energy price changes. Water and Soil Resources Conservation 8(2):122-133 (In Persian)
7
Ebrahimi Sarindizaj E and Zarghami M (2019) Technical note comparing effects of restoration policies under climate change by using system dynamics; Case study Urmia Lake ecosystem. Iran-Water Resources Research 13(4):184-189 (In Persian)
8
Ebrahimzadeh A, Zarghami M, and Nourani V (2019) Evaluation of earth dam overtopping risk by system dynamics, monte-carlo simulation and Latin hypercube sampling methods (Case study: hajilarchay dam, iran). Iran-Water Resources Research 15(1):15-31 (In Persian)
9
Forrester J W (1997) Industrial dynamics. Journal of the Operational Research Society 48(10):1037-1041
10
Fotookian MR, Safari N, and Zarghami M (2017) Using system dynamics modeling to develop the operation policy for Yamchi Reservoir (Iran) by applying optimum cropping pattern. Iran-Water Resources Research 13(3):1-16 (In Persian)
11
Haji Rajabi F and Mazandarani Zadeh H (2018) Multi-objective optimization of drainage depth based on fair benefits division; Short-term versus long-term environmental effects. Iran-Water Resources Research 13(4):144-153 (In Persian)
12
Kalai E and Smorodinsky M (1975) Other solutions to Nash's bargaining problem. Econometrica 43:513- 518
13
Lane SN, Richards KS, and Chandler JH (1994) Distributed sensitivity analysis in modeling environmental systems. Proceedings of the Royal Society, Series A 447:49-63
14
Mehr Azar A, Masah Boyani A, Mashal M, and Rahimi Khob (2016) Modeling integrated water resources, agriculture and economic–society using system dynamics in Hashtgerd Plain. Water and Irrigation Management 6(2):263-279 (In Persian)
15
Naseri HR, Adienh Vand R, and Salavi Tbar A (2013) The use of system dynamics to forecast behavior and determination of allowable use of Tabriz plain. Science journal of Kharazmi University 13(4):937-950 (In Persian)
16
Nash J (1953) Two-person cooperative games. Journal of Econometrica 21(1):128-140
17
Rahimikhoob H and Sotoodehnia A (2015) Impact climate change on water- crop indicators using system dynamics in Hashtgerd Plain. Master Thesis, Imam Khomeini International University
18
Rouhparvar M, Mazandaranizadeh H, and Nasirzadeh F (2014) Quantitative risk allocation in construction projects: a fuzzy-bargaining game approach. International Journal of Industrial Engineering & Production Research 25(2):83-94
19
Salazar R, Szidarovszky F, Coppola E Jr and Rojano A (2007) Application of game theory for a groundwater conflict in Mexico. Environmental Management 84:560-571
20
Sharawat I, Dahiya RP, Dahiya R, and Kumari S (2014) System dynamics approach: A novel water resource management tool. Environmental Research and Development 4(4):297-302
21
Simonovic SP and Rajasekaram V (2004) Integrated analyses of Canada's water resources: A system dynamics approach. Canadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques 29(4):223-250 Taraghi M, Motaseri M, Zarghmi M, and Mianabadi H (2017) Conflict resolutions for sustainable water resource management; Case study. Agricultural Economics 11(3):131-160 (In Persian)
22
Winz I, Brierley G, and Throwsdale S (2008) The use of system dynamics simulation in water resources management. Journal of Water Resource Manage 23:1301-1323
23
Zarghami M and Akbariye S (2012) System dynamic modeling for complex urban water systems: Application to the city of Tabriz, Iran. Resources, Conservation and Recycling 60:99-106
24
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی اثر متغیرهای تاثیرگذار بر پیشبینی سیلاب واریزهای با استفاده از مدل شبکه بیزین
پیشبینی سیلاب واریزهای جهت کاهش خسارات ناشی از آن از اهمیت ویژهای برخوردار است. هدف این تحقیق پیشبینی غلظت رسوبات سیلاب (واریزهای و معمولی) توسط مدلهای شبکه بیزین و شبکه عصبی در حوضههای امامه، ناورود و کسیلیان است که به ترتیب در استانهای تهران، گیلان و مازندران واقع شدهاند. بدینمنظور، متوسط ارتفاع، شیب حوضه، مساحت حوضه، بارش فعلی، بارش پیشین (به مدت 3 روز قبل) و دبی 1 روز قبل به عنوان متغیرهای ورودی انتخاب شدند. سپس برای تعیین مؤثرترین عوامل بر غلظت رسوبات سیلاب، 32 سناریو ارزیابی شد. برای سناریو حاصل از کلیه عوامل منتخب، شاخصهای R2 و MAPE در مرحله آزمون، به ترتیب 97/0 و %55/8 برآورد گردید. ارزیابی اثر متغیرهای مختلف نشان داد مؤثرترین عوامل بر دقت پیشبینی شبکه بیزین به ترتیب ارتفاع حوضه، بارش فعلی، دبی روز قبل، مساحت حوضه و بارش پیشین یک روز قبل میباشند. شاخصهای R2 و MAPE برای این سناریو 91/0 و %01/11 است که به دلیل داشتن کمترین تعداد عوامل ورودی و بالاترین دقت به عنوان بهترین سناریو انتخاب گردید. مقایسه عملکرد مدل بیزین با مدل شبکه عصبی نشان داد مدل شبکه بیزین دقت پیشبینی بالاتری دارد. مؤثرترین عوامل شناسایی شده میتواند برای پیشبینی سیلاب واریزهای در حوضههای مشابه استفاده گردد.
https://www.iwrr.ir/article_101412_2fc9926941c219deec8f246b6aa7e2e4.pdf
2020-11-21
18
30
سیلاب واریزه ای
غلظت رسوب
مدل شبکه بیزین
شبکه عصبی
مهسا
شیخ کاظمی
mah.sheikhkazemi@ut.ac.ir
1
دانشکده پردیس ابوریحان-دانشگاه تهران-تهران-ایران
AUTHOR
محمد ابراهیم
بنی حبیب
banihabib@ut.ac.ir
2
دانشیار دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
جابر
سلطانی
jsoltani@ut.ac.ir
3
گروه مهندسی آبیاری و زهکشی، دانشکده پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
عباس
روزبهانی
roozbahany@ut.ac.ir
4
گروه مهندسی آبیاری و زهکشی، دانشکده پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
میترا
تنهاپور
mitratanhapour@ut.ac.ir
5
دانشگاه تهران-پردیس ابوریحان، تهران، ایران
AUTHOR
Aguilera PA, Fernández A, Fernández R, Rumí R, Salmerón A (2011) Bayesian networks in environmental modelling. Environmental Modelling & Software 26(12):1376-1388
1
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
2
Asadi H, Shahedi R, Sidle C, and Kalami Heris S M (2019) Prediction of suspended sediment by intelligence models using hydrologic and hydrogeomorphic data. Iran-Water Resources Research 15(3):105-119 (In Persian (
3
Banihabib M (1999) Hydraulic roughness of flow with high concentrations of sediment. In: 2nd Conference Hydraulic, 16-18 November, Tehran, Iran, 174-181 (In Persian)
4
Banihabib ME, Bahram E (2009) Experimental analyses of sedimentation in the slit dam Reservoir. In: World Environmental and Water Resources Congress, May 17-21, Kansas, Missouri, United States, 1-12
5
Banihabib ME, Forghani A (2017) An assessment framework for the mitigation effects of check dams on debris flow. Catena152:277-84
6
Banihabib M E, Masumi A (2008) Effect of high-concentrated sediment transport on inundation of rivers: Case study Masuleh Flood. In: Iranian Hydraulic Conference, Tehran, Iran, 166-173 (In Persian)
7
Banihabib ME (2002) Mud flow and debris. In: Proceeding of Conference of Prevent and Reduce of Flood Risks, Gorgan, Iran, 1-8 (In Persian)
8
Bromley J, Jackson NA, Clymer OJ, Giacomello AM, Jensen FV (2005) The use of Hugin® to develop Bayesian networks as an aid to integrated water resource planning. Environmental Modelling & Software 20(2):231-42
9
Chang T C, Wang Z Y, Chien Y H (2010) Hazard assessment model for debris flow prediction. Environmental Earth Sciences 60(8):1619-1630
10
Ebrahimy E, Rozbahany A, Kardan Moghadam H (2015) Analysis of uncertainty effective parameters on forecasting the groundwater level with Bayesian network approach. In: Shahid Beheshti Conference, 17-18 Oct, Tehran, Iran, 1-10 (In Persian)
11
Emamgholizadeh S, Kashi H, Marofpoor I, Zalaghi E (2014) Prediction of water quality parameters of Karoon River (Iran) by artificial intelligence-based models. International Journal of Environmental Science and Technology 11(3):645-656
12
Hassan-Esfahani L, Banihabib M E (2016) The impact of slit and detention dams on debris flow control using GSTARS 3.0. Environmental Earth Sciences 75(4):1-11
13
Hesar A S, Tabatabaee H, Jalali M (2012) Monthly rainfall forecasting using Bayesian belief networks. International Research Journal of Applied and Basic Sciences 3(11):2226-2231
14
Hirano M, Moriyama T, Kawahara K (1995) Prediction of the occurrence of debris flow and a runoff analysis by the use of neural networks. Journal of Natural Disaster Science 17(2):53-63
15
Hirano M, Harada T, Banihabib ME, Kawahara K (1997) Estimation of hazard area due to debris flow. In: Debris-Flow Hazards Mitigation: Mechanics, Prediction, and Assessment proceedings of First International Conference, 7 Aug, San Francisco, 697-706
16
Jakob M, Weatherly H (2003) A hydroclimatic threshold for landslide initiation on the North Shore Mountains of Vancouver, British Columbia. Geomorphology 54(3-4):137-56
17
Kern AN, Addison P, Oommen T, Salazar SE, Coffman RA (2017) Machine learning based predictive modeling of debris flow probability following wildfire in the intermountain Western United States. Mathematical Geosciences 49(6):717-35
18
Khakzad N, Khan F, Amyotte P (2011) Safety analysis in process facilities: Comparison of fault tree and Bayesian network approaches. Reliability Engineering & System Safety 96(8):925-32
19
Liang W J, Zhuang D F, Jiang D, Pan J J, Ren H Y (2012) Assessment of debris flow hazards using a Bayesian Network. Geomorphology 171:94-100
20
Lin J W, Chen C W, Peng C Y, (2012) Potential hazard analysis and risk assessment of debris flow by fuzzy modeling. Natural Hazards 64(1):273-282
21
Madsen AL, Lang M, Kjærulff UB, Jensen F (2003) The Hugin tool for learning Bayesian networks. In: European Conference on Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning and Uncertainty, 2 Jul, 594-605
22
Mohajerani H, Mosaedi A, Kholghi M, Meftah Helaghi M, Saadoldin A (2010) Introducing bayesian decision making networks and their application in water resources management. In: First National Conference on Coastal Water Resources Management, December 17-17, Sari, Iran (In Persian)
23
Nikolopoulos EI, Destro E, Bhuiyan MA, Borga M, Anagnostou EN (2018) Evaluation of predictive models for post-fire debris flow occurrence in the western United States. Natural Hazards and Earth System Sciences 18(9):2331-2343
24
Pearl J (1988) Probabilistic reasoning in intelligent systems: networks of plausible inference. California, Morgan Kaufmann, 57
25
Peng M, Zhang LM (2012) Analysis of human risks due to dam-break floods-part 1: A new model based on Bayesian networks. Natural Hazards 64(1):903-33
26
Peng S H (2016) Hazard ratings of debris flow evacuation sites in hillside communities of Ershui town ship, Changhua County Taiwan. Water 8(2):54
27
Sharghi E, Nourani V, and Behfar N (2019) Evaluation and application of ensemble AIbased models for estimating piezometric heads in earth fill dams. Iran-Water Resources Research 14(4):164-173 (In Persian)
28
Tanhapour M, Banihabib ME, Roozbahani A (2017) Bayesian networks model to study the effect of previous precipitation in the forecasting of debris floods occurrence in Alborz Region of Iran. Iran-Water Resources Research 13(4):118-131 (In Persian)
29
Xu W, Yu W, Jing S, Zhang G, Huang J (2013) Debris flow susceptibility assessment by GIS and information value model in a large-scale region, Sichuan Province (China). Natural Hazards 65(3):1379-92
30
Zhang H, Liu X, Cai E, Huang G, Ding C (2013) Integration of dynamic rainfall data with environmental factors to forecast debris flow using an improved GMDH model. Computers and Geosciences 56:23-31
31
Zhuang J, Cui P, Wang G, Chen X, Iqbal J, Guo X (2015) Rainfall thresholds for the occurrence of debris flows in the Jiangjia Gully, Yunnan Province, China. Engineering Geology 195:335-346
32
ORIGINAL_ARTICLE
طراحی شبکه پایش آب زیرزمینی با استفاده از تحلیل آسیب پذیری در محدوده شعاع موثر چاههای پایش
پایش کمی و کیفی آبهای زیرزمینی قسمت جدانشدنی سیستم اطلاعات محیط زیستی است. روشهای مختلفی برای طراحی شبکه پایش آب زیرزمینی وجود دارد. در تحقیق حاضر سعی بر این بود تا روشی نوین جهت طراحی منعطف شبکه پایش تدوین شود. منظور از منعطف این است که نتایج حاصل از این تحقیق به تصمیم گیرنده این امکان را میدهد تا با در نظر گرفتن سطح بودجه اختصاص یافته به طرح، تعداد محدودی از چاههای با اولویت بالا را انتخاب کند. همچنین این امکان وجود دارد تا این روش به راحتی برای چاههای در دست مطالعه یا احداث نیز استفاده گردد. همینطور در این روش طراحی منحصر به پایش فقط یک پارامتر (در تحقیق حاضر غلظت EC) نیست و به سادگی میتوان یک یا چند پارامتر را جایگزین نمود. برای محاسبه آسیبپذیری آبخوان مدل DRASTIC استفاده شده است که از هفت لایه مربوط به آبخوان شامل عمق آب زیرزمینی، تغذیه خالص، مصالح تشکیل دهنده آبخوان، نوع خاک، توپوگرافی، ماهیت منطقه غیر اشباع و هدایت هیدرولیکی مصالح آبخوان تشکیل شده است. که وزن لایههای آن با استفاده از الگوریتم تکاملی تفاضلی (DE) به منظور یافتن بیشترین همبستگی بین نقاط آسیبپذیر و نقاطی که غلظت بالایی از هدایت الکتریکی دارند، بهینه شدهاند. در نتیجهی این بهینهسازی مقدار تغذیه آبخوان (نفوذ واقعی آب به آبخوان) بیشترین همبستگی را دارد که این موضوع با استفاده از مقایسه نقشههای تغذیه و هدایت الکتریکی صحتسنجی میگردد. سطح حوضه به سلولهایی با ابعاد 60 متر تقسیم شد. در استراتژی اول سلولهایی که حداقل در 60 درصد حالات مقدار آسیبپذیری آنها بیشتر از میانگین است و در استراتژی دوم سلولهایی که حداقل در 25 درصد حالات مقدار آسیبپذیری آنها بیشتر از میانگین به علاوه انحراف معیار است، مشخص شدهاند. با کمک مدل WhAEM2000 حریم حمایتی (10 ساله) چاههای آب شرب موجود محاسبه شد و در نهایت چاههای پایش به وسیله تعداد سلولهای محصور در حریم هر چاه اولویتبندی شدند.
https://www.iwrr.ir/article_107644_3fc537c2d0a333eb2071160ce412684d.pdf
2020-11-21
31
46
WhAEM2000
الگوریتم DE
DRASTIC
MODFLOW
حسین
یوسفی
hosseinyousefi7294@gmail.com
1
دانشکده مهندسی عمران، آب و محیط زیست، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران
AUTHOR
مونا
جمال امیدی
mona.jamalomidi@gmail.com
2
دانشکده مهندسی عمران، آب و محیط زیست، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران
AUTHOR
علی
مریدی
moridi1978@gmail.com
3
دانشکده مهندسی عمران، آب و محیط زیست، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
Abedi Koupai J, Zamani N, Goodarzi M, and Akhavan S (2018) Studying different methods for wellhead protection area delineation using WhAEM2000 analytic model in drinking wells of Damaneh-Daran. Iran-Water Resources Research 13:39–50 (In Persian)
1
Afshar A, Marino MA, Ebtehaj M, and Moosavi J (2007) Rule-based fuzzy system for assessing groundwater vulnerability. Journal of Environmental Engineering, American Society of Civil Engineers 133(5):532–540
2
Akbarzadeh M, Ghahraman B, and Davary K (2016) Optimization of groundwater quality monitoring network in Mashhad city aquifer using spatial-temporal modeling. Iran-Water Resources Research 12:133–144 (In Persian)
3
Alizadeh Z and Mahjouri N (2017) A spatiotemporal Bayesian maximum entropy-based methodology for dealing with sparse data in revising groundwater quality monitoring networks: The Tehran region experience. Environmental Earth Sciences 76(436):1-15
4
Alizadeh Z, Yazdi J, and Moridi A (2018) Development of an entropy method for groundwater quality monitoring network design. Environmental Processes 5(4):769–788
5
Aller L (1985) DRASTIC: a standardized system for evaluating ground water pollution potential using hydrogeologic settings. Robert S. Kerr Environmental Research Laboratory, Office of Research
6
Aller L, Bennett T, Lehr JH, Petty RJ, and Hackett G (1987) DRASTIC: A standardized system for evaluating ground water pollution potential using hydrogeologic settings. US Environmental Protection Agency
7
Almasri MN (2008) Assessment of intrinsic vulnerability to contamination for Gaza coastal aquifer, Palestine. Journal of Environmental Management 88(4):577–593
8
Ayvaz MT and Karahan H (2008) A simulation/optimization model for the identification of unknown groundwater well locations and pumping rates. Journal of Hydrology 357(1–2):76–92
9
Baalousha H (2006) Vulnerability assessment for the Gaza Strip, Palestine using DRASTIC. Environmental Geology 50(3):405–414
10
Babiker IS, Mohamed MAA, Hiyama T, and Kato K (2005) A GIS-based DRASTIC model for assessing aquifer vulnerability in Kakamigahara Heights, Gifu Prefecture, central Japan. Science of the Total Environment 345(1–3):127–140
11
Bashi-Azghadi SN and Kerachian R (2010) Locating monitoring wells in groundwater systems using embedded optimization and simulation models. Science of the Total Environment, Elsevier B.V. 408(10):2189–2198
12
Bazimenyera JDD and Zhonghua T (2008) A GIS based DRASTIC model for assessing groundwater vulnerability in shallow aquifer in Hangzhou-Jiaxing-Huzhou Plain, China. Research Journal of Applied Sciences 3(8):550–559
13
Bhat S, Motz LH, Pathak C, and Kuebler L (2015) Geostatistics-based groundwater-level monitoring network design and its application to the Upper Floridan aquifer, USA. Environmental Monitoring and Assessment 187(1):4183
14
Connell LD and Van den Daele G (2003) A quantitative approach to aquifer vulnerability mapping. Journal of Hydrology 276(1–4):71–88
15
Desbarats AJ, Logan CE, Hinton MJ, and Sharpe DR (2002) On the kriging of water table elevations using collateral information from a digital elevation model. Journal of Hydrology 255(1–4):25–38
16
Dixon B (2004) Prediction of ground water vulnerability using an integrated GIS-based Neuro-Fuzzy techniques. Journal of Spatial Hydrology 4(2):1-38
17
Esquivel JM, Morales GP, and Esteller M V (2015) Groundwater monitoring network design using GIS and multicriteria analysis. Water Resources Management 29(9):3175–3194
18
Gogu RC and Dassargues A (2000) Current trends and future challenges in groundwater vulnerability assessment using overlay and index methods. Environmental Geology 39(6):549–559
19
Huan H, Wang J, and Teng Y (2012) Assessment and validation of groundwater vulnerability to nitrate based on a modified DRASTIC model: A case study in Jilin City of northeast China. Science of the Total Environment 440:14–23
20
Jafari F, Javadi S, Golmohammadi G, Mohammadi K, Khodadadi A, and Mohammadzadeh M (2016) Groundwater risk mapping prediction using mathematical modeling and the Monte Carlo technique. Environmental Earth Sciences 75(6):491
21
Jafari SM and Nikoo MR (2016) Groundwater risk assessment based on optimization framework using DRASTIC method. Arabian Journal of Geosciences 9(20):742
22
Javadi S, Kavehkar N, Mohammadi K, Khodadadi A, and Kahawita R (2011) Calibrating DRASTIC using field measurements, sensitivity analysis and statistical methods to assess groundwater vulnerability. Water International, Taylor & Francis 36(6):719–732
23
Karterakis SM, Karatzas GP, Nikolos IK, and Papadopoulou MP (2007) Application of linear programming and differential evolutionary optimization methodologies for the solution of coastal subsurface water management problems subject to environmental criteria. Journal of Hydrology 342(3–4):270–282
24
Kazakis N and Voudouris KS (2015) Groundwater vulnerability and pollution risk assessment of porous aquifers to nitrate: Modifying the DRASTIC method using quantitative parameters. Journal of Hydrology, Elsevier B.V. 525:13–25
25
Maghsudsangatash S, Khashei Siuki A, Pourreza Bilondi M, and Shafiei M (2018) Application of acceptance probability method in assessment of groundwater chlorine quality monitoring network (Case study: Mashhad Aquifer). Iran-Water Resources Research 14:253–256 (In Persian)
26
Mahar PS and Datta B (2001) Optimal identification of ground-water pollution sources and parameter estimation. Journal of Water Resources Planning and Management, American Society of Civil Engineers 127(1):20–29
27
Maymandi N, Kerachian R, and Reza M (2018) Optimal spatio-temporal design of water quality monitoring networks for reservoirs: Application of the concept of value of information. Journal of Hydrology, Elsevier B.V. 558:328–340
28
McDonald MG and Harbaugh AW (1988) A modular three-dimensional finite-difference ground-water flow model. US Geological Survey Reston, VA
29
McLay CDA, Dragten R, Sparling G, and Selvarajah N (2001) Predicting groundwater nitrate concentrations in a region of mixed agricultural land use: A comparison of three approaches. Environmental Pollution 115(2):191–204
30
Moustafa M (2019) Assessing perched aquifer vulnerability using modified DRASTIC: A case study of colliery waste in north-east England (UK). Hydrogeology Journal 1–14
31
Nadiri AA, Sadeghfam S, Gharekhani M, Khatibi R, and Akbari E (2018) Introducing the risk aggregation problem to aquifers exposed to impacts of anthropogenic and geogenic origins on a modular basis using ‘risk cells.’ Journal of Environmental Management, Elsevier Ltd 217:654–667
32
Naghibi SA, Pourghasemi HR, and Dixon B (2016) GIS-based groundwater potential mapping using boosted regression tree, classification and regression tree, and random forest machine learning models in Iran. Environmental Monitoring and Assessment 188(1):1–27
33
Neshat A and Pradhan B (2015) Risk assessment of groundwater pollution with a new methodological framework: Application of Dempster–Shafer theory and GIS. Natural Hazards 78(3):1565–1585
34
Neshat A and Pradhan B (2017) Evaluation of groundwater vulnerability to pollution using DRASTIC framework and GIS. Arabian Journal of Geosciences 10(22)
35
Neshat A, Pradhan B, and Dadras M (2014) Groundwater vulnerability assessment using an improved DRASTIC method in GIS. Resources, Conservation, and Recycling 86:74–86
36
Pacheco FAL, Martins LMO, Quininha M, Oliveira AS, and Sanches Fernandes LF (2018) Modification to the DRASTIC framework to assess groundwater contaminant risk in rural mountainous catchments. Journal of Hydrology 566(September):175–191
37
Pathak DR and Hiratsuka A (2011) An integrated GIS based fuzzy pattern recognition model to compute groundwater vulnerability index for decision making. Journal of Hydro-environment Research 5(1):63–77
38
Sadeghfam S, Hassanzadeh Y, Nadiri AA, and Zarghami M (2016) Localization of groundwater vulnerability assessment using catastrophe theory. Water Resources Management 30(13):4585–4601
39
Saidi S, Bouri S, Ben Dhia H, and Anselme B (2011) Assessment of groundwater risk using intrinsic vulnerability and hazard mapping: Application to Souassi aquifer, Tunisian Sahel. Agricultural Water Management, Elsevier B.V. 98(10):1671–1682
40
Storn R and Price K (1995) DE-a simple and efficient adaptive scheme for global optimization over continuous space. Journal of Global Optimization 25(6):95–102
41
Sun J, Zhang Q, and Tsang EPK (2005) DE/EDA: A new evolutionary algorithm for global optimization. Information Sciences 169(3–4):249–262
42
Thirumalaivasan D, Karmegam M, and Venugopal K (2003) AHP-DRASTIC: Software for specific aquifer vulnerability assessment using DRASTIC model and GIS. Environmental Modelling & Software 18(7):645–656
43
Tilahun K and Merkel BJ (2010) Assessment of groundwater vulnerability to pollution in Dire Dawa, Ethiopia using DRASTIC. Environmental Earth Sciences 59(7):1485–1496
44
Zamani moghadam MG, Moridi A, and Yazdi J (2019) Determining the groundwater quality protection zone by considering the vulnerability of aquifer. Iran-Water Resources Research 16(1):1-16 (In Persian)
45
ORIGINAL_ARTICLE
تئوری شناسایی محدودهی نشت در نواحی مجزای مجازی شبکههای توزیع آب با استفاده از شبکهی عصبی مصنوعی
یکی از مزیتهای طراحی شبکههای توزیع آب به صورت نواحی مجزا، شناسایی نشت موجود در هر ناحیه با کنترل جریان ورودی و خروجی میباشد که البته این کار نیازمند مجزاسازی و نصب دبیسنج بین لولههای رابط هر ناحیه است. با توجه به اینکه اکثر شبکههای موجود به صورت سنتی و غیرمجزا گسترش یافتهاند، تبدیل آنها به نواحی مجزا نیازمند هزینههای زیاد و حتی گاهی غیراجرایی است. در مقاله حاضر برای شناسایی نشت بین نواحی، ایدهی نظری نواحی مجزای مجازی ارائه شده است. نوآوری این مقاله، امکان تبدیل شبکهها به نواحی مجزا با استفاده از ترکیب تئوری گراف و شبکه عصبی مصنوعی برای یافتن نشت بدون استفاده از دبیسنج میباشد. روش پیشنهادی علاوه بر کاهش هزینههای لازم برای دبیسنجی، باعث افزایش سرعت در شناسایی محدودههای نشت میشود. علاوه بر این، نیازی نیست تعداد گرههای نشت، قبل از شروع عملیات نشتیابی مشخص باشد. روش پیشنهادی برای شبکهی توزیع آب شهر Balerma در اسپانیا با 443 گره و 454 لوله برای دو، سه و چهار نشت همزمان مورد بررسی قرار گرفت. نتایج مقاله حاضر نشان میدهد که نظریهی پیشنهادی در روش ارائه شده، قادر به شناسایی نشت در هر ناحیه میباشد و با این روش میتوان تعداد نواحی مجزای بهینه برای هر شبکه را تعیین کرد. در تمامی مثالها، ناحیهی نشت به درستی پیشبینی شد و حداکثر خطای تعیین مقدار نشت حدود 5/6 درصد بود.
https://www.iwrr.ir/article_108525_2602f364f33e0eb5fa45152b3fc15f12.pdf
2020-11-21
47
62
نشت
تئوری گراف
نواحی مجزای مجازی
شبکه توزیع آب
شبکه عصبی مصنوعی
محمدرضا
شکفته
m.shekofteh@mail.sbu.ac.ir
1
گروه مهندسی منابع آب، دانشکده مهندسی عمران، آب و محیط زیست، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران
AUTHOR
محمدرضا
جلیلی قاضی زاده
m_jalili@sbu.ac.ir
2
دانشیار - دانشکده عمران، آب و محیط زیست، دانشگاه شهید بهشتی تهران
LEAD_AUTHOR
جعفر
یزدی
j_yazdi@sbu.ac.ir
3
استادیار، گروه مهندسی منابع آب، دانشکده مهندسی عمران، آب و محیط زیست، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران
AUTHOR
Attari M and Faghfour Maghrebi M (2018) New method for leakage detection by using artificial neural networks. Journal of Water and Wastewater (parallel title ); Ab va Fazilab 29(1):14-26 (In Persian)
1
Candelieri A, Conti D, and Archetti F (2014) A graph based analysis of leak localization in urban water networks. Procedia Engineering 70:228-237
2
Darsana P and Varija K (2018) Leakage detection studies for water supply systems- A review. Water Resources Management 141-150
3
Di Nardo A and Di Natale M (2011) A heuristic design support methodology based on graph theory for district metering of water supply networks. Engineering Optimization 43(2):193-211
4
Fanner P, Davis S, Hoogerwerf T, Liemberger R, Sturm R, and Thornton J (2008) Leakage management technologies. Water Environment Research Foundation
5
Farley M and Trow S (2003) Losses in water distribution networks. IWA publishing
6
Geem ZW (2009) Particle-swarm harmony search for water network design. Engineering Optimization 41(4):297-311
7
Gomes R, Marques AS, and Sousa J (2012.a) Decision support system to divide a large network into suitable District Metered Areas. Water Science and Technology 65(9):1667-1675
8
Hamilton S and McKenzie R (2014) Water management and water loss. IWA Publishing
9
Herrera M, Canu S, Karatzoglou A, Pérez-García R, and Izquierdo J (2010) An approach to water supply clusters by semi-supervised learning. International Environmental Modelling and Software Society (iEMSs), International Congress on Environmental Modelling and Software
10
Jung D and Kim J H (2018) Using mechanical reliability in multiobjective optimal meter placement for pipe burst detection. Journal of Water Resources Planning and Management 144(7):04018031
11
Newman ME and Girvan M (2004) Finding and evaluating community structure in networks. Physical Review 69(2):026113
12
Puust R, Kapelan Z, Savic D, and Koppel T (2010) A review of methods for leakage management in pipe networks. Urban Water Journal 7(1):25-45
13
Qi S, Gao J, Wu W, Qiao Y, Tu M, and Wang J (2014) Research on an optimized leakage locating model in water distribution system. Procedia Engineering 89:1569-1576
14
Reca J and Martínez J (2006) Genetic algorithms for the design of looped irrigation water distribution networks. Water Resources Research 42(5)
15
Reca J, Martínez J, Gil C, and Baños R (2008) Application of several meta-heuristic techniques to the optimization of real looped water distribution networks. Water Resources Management 22(10):1367-1379
16
Report (2018) Report from office of Basic Water Resources Studies, 2018, website:http://wrs.wrm.ir/m3/gozaresh.asp (In Persian)
17
Rossman LA (2000) EPANET 2: Users Manual.
18
Shekofteh MR and Jalili Ghazizadeh MR (2019) The optimized implementation of the District Metered Areas in the water distribution networks using graph theory. Journal of Water and Wastewater (parallel title ); Ab va Fazilab (In Persian)
19
Shekofteh MR, Jalili Ghazizadeh MR, and Yazdi J (2018) Finding the leakage zones in district metered areas (DMAs) of water distribution networks. Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran (In Persian)
20
Soldevila A, Fernandez-Canti RM, Blesa J, Tornil-Sin S, and Puig V (2017) Leak localization in water distribution networks using Bayesian classifiers. Journal of Process Control 55:1-9
21
Tzatchkov VG, Alcocer-Yamanaka VH, and Bourguett Ortíz V (2008) Graph theory based algorithms for water distribution network sectorization projects. Eighth Annual Water Distribution Systems Analysis Symposium (WDSA) pp. 1-15
22
Wachla D, Przystalka P, and Moczulski W (2015) A method of leakage location in water distribution networks using artificial neuro-fuzzy system. IFAC-PapersOnLine 48(21):1216-1223
23
Wu ZY and Sage P (2008) Water loss detection via genetic algorithm optimization-based model calibration. Eighth Annual Water Distribution Systems Analysis Symposium (WDSA) pp. 1-11
24
ORIGINAL_ARTICLE
مرروی بر چارچوب مفهومی چرخه تعاملاتی و فرآیند مدلسازی مورد استفاده در حوزه مدیریت آب شهری
سیاستهای مدیریت آب شهری، اثرات مستقیم و غیرمستقیم و نیز مثبت و منفی گستردهای بر جنبههای مختلف دارند و میتوانند با اثرگذاری بر اجزای مختلف سیستم، شدت و گستره این تبعات را تحتتأثیر قرار دهند. همچنین اعمال این سیاستها بر سیستمهای اجتماعی که از عاملهای انطباقپذیر با رفتارهای پیچیده تشکیل شدهاند (اثرات غیرمستقیم) و در مقیاس میکرو با یکدیگر در تعاملاند، موجب بروز پدیدههای نوظهور در سطح سیستم (مقیاس ماکرو) میشوند. علاوه بر پیچیدگیهای ناشی از ماهیت درونی سیستمهای اجتماعی- اکولوژیکی و چرخه تأمین- تقاضای آب شهری، رفتارهای پیچیده زیرساختهای شهری نیز چالش دیگری را در این حوزه پدید میآورد. بنابراین سیستم آب شهری، بهعنوان یک سیستم انطباقپذیر پیچیده شناخته میشود که نیازمند ارزیابی یکپارچه و مدلسازی پیچیدگیهای سیستم در ابعاد مختلف است. لذا این مقاله به مروری بر دو مفهوم اصلی پیرامون ارزیابی و مدلسازی سیاستهای زیستمحیطی از جمله سیاستهای مدیریت آب شهری، یعنی (1) مدلسازی سیستمهای انطباقپذیر پیچیده و (2) ارزیابی و مدلسازی یکپارچه و انواع رویکردهای رایج در آنها میپردازد. با مرور این مفاهیم و تحقیقات پیشین در حوزه مدیریت آب شهری، چرخه تعاملاتی و فرآیند مدلسازی در این حوزه استخراج میشود. این مقاله با مقدمهای در رابطه با اهمیت مدیریت آب شهری بهویژه مدیریت تقاضا، آغاز و با مروری بر الزامات و مفاهیم اساسی در ساختار ارزیابی و مدلسازی سیاستهای زیستمحیطی ادامه مییابد. سپس چارچوب پیشنهادی بر مبنای تحقیقات گذشته ارائه و در نهایت مدلسازی عاملبنیان، بهعنوان رویکردی قدرتمند در ارزیابی و مدلسازی مدیریت آب شهری بهکمک دو رویکرد فوق مورد بررسی قرار میگیرد.
https://www.iwrr.ir/article_109856_97956d6edae85213672bf6f3c16f3482.pdf
2020-11-21
63
79
مدیریت تقاضا
مدلسازی عامل بنیان
سیستمهای انطباقپذیر پیچیده
رفتارهای نوظهور
ارزیابی یکپارچه
سید احمد رضا
شاهنگیان
a.shahangian@ut.ac.ir
1
دانشجوی دکتری رشته مهندسی عمران/ مهندسی محیطزیست، پردیس دانشکدههای فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
مسعود
تابش
mtabesh@ut.ac.ir
2
استاد /دانشکده مهندسی عمران، پردیس دانشکدههای فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
هانیه
صفرپور
h.safarpour@ut.ac.ir
3
دانشجوی کارشناسی ارشد رشته مهندسی عمران/ مهندسی محیطزیست، پردیس دانشکدههای فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
Abbaspour F, Jalili Ghazizadeh MR, and Attari J (2017) Impacts of targeted subsidy act on urban water consumption in city of Mashhad. Journal of Water & Wastewater 28(1):65-73 (In Persian)
1
Alvi MSQ, Mahmood I, Javed F, Malik AW, and Sarjoughian H (2018) Dynamic behavioural modeling, simulation and analysis of household water consumption in an urban area: A hybrid approach. In 2018 Winter Simulation Conference (WSC): 2411-2422
2
Athanasiadis IN and Mitkas PA (2005) Social influence and water conservation: An agent-based approach. Journal of Computing in Science & Engineering 7(1):65-70
3
Athanasiadis IN, Mentes AK, Mitkas PA, and Mylopoulos YA (2005) A hybrid agent-based model for estimating residential water demand. Journal of Simulation 81(3):175-187
4
Auyang SY (1998) Foundations of complex-system theories: in economics, evolutionary biology, and statistical physics. Cambridge University Press
5
Bach PM, Rauch W, Mikkelsen PS, Mccarthy DT, and Deletic A (2014) A critical review of integrated urban water modeling- Urban drainage and beyond. Environmental Modelling and Software 54:88-107
6
Baumann DD, Boland JJ, and Hanemann WM (1998) Urban water demand management and planning. McGraw-Hill, Inc., New York
7
Behboodian M and Kerachian R (2020) Sustainability assessment of basin-wide water supply and demand scenarios using intelligent Decision System (IDS) Model. Journal of Iran-Water Resources Research 15(4):314-327 (In Persian)
8
Bruch E and Atwell J (2015) Agent-based models in empirical social research. Journal of Sociological Methods & Research 44(2):186-221
9
Berglund EZ (2015) Using agent-based modeling for water resources planning and management. Journal of Water Resources Planning & Management 141(11):04015025
10
Chan S (2001) Complex adaptive systems. In ESD. 83 Research Seminar in Engineering Systems 31:1-19
11
Cheng CL (2002) Study of the inter-relationship between water use and energy conservation for a building. Journal of Energy and Buildings 34(3):261-266
12
Cheng CL, Peng JJ, Liao WJ, and Chang CW (2016) Relationship between building hot water usage and energy and carbon reduction. Journal of Building Services Engineering Research & Technology 37(6):682–693
13
Chu J, Wang C, Chen J, and Wang H (2009) Agent-based residential water use behavior simulation and policy implications: A case-study in Beijing City. Journal of Water Resources Management 23(15):3267-3295
14
Darbandsari P, Kerachian R, and Malakpour-Estalaki S (2017) An agent-based behavioral simulation model for residential water demand management: The case-study of Tehran, Iran. Journal of Simulation Modelling Practice & Theory 78:51-72
15
Galán JM, López-Paredes A, and Del Olmo R (2009) An agent-based model for domestic water management in Valladolid metropolitan area. Journal of Water Resources Research 45(5)
16
Giacomoni MH and Berglund EZ (2015) Complex adaptive modeling framework for evaluating adaptive demand management for urban water resources sustainability. Journal of Water Resources Planning and Management 141(11):04015024
17
Grimm V, Berger U, Bastiansen F, Eliassen S, Ginot V, Giske J, Goss-Custard J, Grand T, Heinz SK, Huse G, and Huth A (2006) A standard protocol for describing individual-based and agent-based models. Journal of Ecological Modelling 198(1-2):115-126
18
Grimm V, Berger U, DeAngelis DL, Polhill JG, Giske J, and Railsback SF (2010) The ODD protocol: A review and first update. Journal of Ecological Modelling 221(23):2760-2768
19
Hare M and Deadman P (2004) Further towards a taxonomy of agent-based simulation models in environmental management. Journal of Mathematics & Computers in Simulation 64(1):25-40
20
Heckbert S, Baynes T, and Reeson A (2010) Agent-based modeling in ecological economics. Journal of Annals of the New York Academy of Sciences 1185(1):39-53
21
Holland JH (2006) Studying complex adaptive systems. Systems Science and Complexity 19(1):1-8
22
House-Peters LA and Chang H (2011) Urban water demand modeling: Review of concepts, methods, and organizing principles. Journal of Water Resources Research 47(5)
23
International Development Research Centre (IDRC) (2010) Water demand management-making the most of the water we have. Available on: https://www.idrc.ca/en/article/water-demand-management-making-most-water-we-have
24
Kandiah VK, Zechman EM, and Binder AR (2013) An agent-based modeling approach to simulate the influence of consumer behavior on infrastructure performance for urban water reclamation management. In World Environmental and Water Resources Congress 2013: Showcasing the Future, 2299-2306
25
Kanta L and Zechman E (2013) Complex adaptive systems framework to assess supply-side and demand-side management for urban water resources. Journal of Water Resources Planning & Management 140(1):75-85
26
Kelly RA, Jakeman AJ, Barreteau O, Borsuk ME, ElSawah S, Hamilton SH, Henriksen HJ, Kuikka S, Maier HR, Rizzoli AE, and van Delden H (2013) Selecting among five common modelling approaches for integrated environmental assessment and management. Journal of Environmental Modelling & Software 47:159-181
27
Keshavarzi AR, Sharifzadeh M, Kamgar Haghighi AA, Amin S, Keshtkar S, and Bamdad A (2006) Rural domestic water consumption behavior: A case study in Ramjerd area, Fars province, I.R. Iran. Journal of Water Research 40(6):1173–1178
28
Koutiva I & Makropoulos C (2016) Modelling domestic water demand: An agent based approach. Journal of Environmental Modelling & Software 79:35-54
29
Koutiva I & Makropoulos C (2017) Exploring the effects of domestic water management measures to water conservation attitudes using agent based modelling. Water Science and Technology: Water Supply 17(2):552-560
30
Lin Z, Lim SH, Lin T, & Borders M (2020) Using agent-based modeling for water resources management in the Bakken region. Journal of Water Resources Planning and Management 146(1):05019020
31
Liu Y, Sun F, Zeng S, Lauzon K, and Dong X (2016) Integrated model driven by agent-based water end-use forecasting to evaluate the performance of water and wastewater pipeline systems. Journal of Water Resources Planning & Management 142(10)
32
López-Paredes A, Saurí D, & Galán JM (2005) Urban water management with artificial societies of agents: The FIRMABAR simulator. Journal of Simulation 81(3):189-199
33
Maleki Nasab A, Abrishamchi A, and Tajrishy M (2007) Assessment of residential water conservation due to using low-flow fixtures. Journal of Water & Wastewater 18(2):2-11 (In Persian)
34
Maleki Nasab A, Tabesh M, and Ghalibaf Sarshoori M (2010) Assessment of household water saving due to using water-efficient fixtures and faucets. Journal of Iran-Water Resources Research 6(2):36-45 (In Persian)
35
Mashhadi Ali A, Shafiee ME, and Berglund EZ (2017) Agent-based modeling to simulate the dynamics of urban water supply: Climate, population growth, and water shortages. Journal of Sustainable Cities & Society 28:420-434
36
Miller JH and Page SE (2009) Complex adaptive systems: An introduction to computational models of social life. Princeton University Press
37
Monroe J, Ramsey E, and Berglund E (2018) Allocating countermeasures to defend water distribution systems against terrorist attack. Journal of Reliability Engineering & System Safety 179:37-51
38
Müller B, Bohn F, Dreßler G, Groeneveld J, Klassert C, Martin R, Schlüter M, Schulze J, Weise H, and Schwarz N (2013) Describing human decisions in agent-based models–ODD+ D, an extension of the ODD protocol. Journal of Environmental Modelling & Software 48:37-48
39
Pahl-Wostl C and Hare M (2004) Processes of social learning in integrated resources management. Journal of Community and Applied Social Psychology 14(3):193-206
40
Parker P, Letcher R, Jakeman A, Beck MB, Harris G, Argent RM, Hare M, Pahl-Wostl C, Voinov A, Janssen M, and Sullivan P (2002) Progress in integrated assessment and modeling. Journal of Environmental Modelling & Software 17(3):209-217
41
Pouladi P, Afshar A, Afshar MH, Molajou A, and Farahmand H (2019) Agent-based socio-hydrological modeling for restoration of Urmia Lake: Application of theory of planned behavior. Journal of Hydrology 576:736-748
42
Railsback SF (2001) Concepts from complex adaptive systems as a framework for individual-based modeling. Journal of Ecological Modelling 139(1):47-62
43
Ramsey E, Berglund EZ, and Goyal R (2017) The impact of demographic factors, beliefs, and social influences on residential water consumption and implications for non-price policies in urban India. Journal of Water 9(11):844
44
Ramsey EV (2017) Coupling agent-based modeling and a genetic algorithm to simulate adoption of dual-flush toilets using household survey data. M.Sc. Thesis, Raleigh, North Carolina
45
Sanford Bernhardt KL and McNeil S (2008) Agent-based modeling: Approach for improving infrastructure management. Journal of Infrastructure Systems 14(3):253-261
46
Shafiee M and Zechman EM (2011) An agent-based modeling approach to evaluate protective action strategies in a water distribution contamination event. In World Environmental and Water Resources Congress 2011: Bearing Knowledge for Sustainability, 276-282
47
Shahangian SA, Tabesh M, Safarpour H, Khashei M, and Abbasi M (2019a) Presentation of the integrated and comprehensive framework in assessment of water demand management policies. 2nd National Conference on Water Consumption Management, Loss Reduction and Reuse, Tehran, Iran (In Persian)
48
Shahangian SA, Tabesh M, Safarpour H, Khashei M, and Abbasi M (2019b) The review of the water demand management policies impacts in the urban water supply-demand cycle, application of agent-based modelling approach. 2nd National Conference on Water Consumption Management, Loss Reduction and Reuse, Tehran, Iran (In Persian)
49
Shahangian SA, Tabesh M, and Safarpour H (2020) Agent-based modeling, a powerful approach to evaluating urban water demand management policies in the household sector; investigating the essential requirements and principal concepts in modeling structure. 8th Joint Congress on Fuzzy and Intelligent Systems (CFIS2020), Mashhad, Iran (In Persian)
50
Stavenhagen M, Buurman J, and Tortajada C (2018) Saving water in cities: Assessing policies for residential water demand management in four cities in Europe. Journal of Cities 79:187-195
51
Tabesh M, Behboudian S, and Beygi S (2015) Long term prediction of drinking water demand: (Case study of neyshabur city, Iran). Journal of Iran-Water Resources Research 10(3):14-25 (In Persian)
52
Tourigny A and Filion Y (2019) Sensitivity analysis of an agent-based model used to simulate the spread of low-flow fixtures for residential water conservation and evaluate energy savings in a Canadian water distribution system. Journal of Water Resources Planning & Management 145(1):04018086
53
Tsegaye S and Vairavamoorthy K (2009) Agent-based modeling to estimate residential water demand and to explore optimal demand side water management strategies. Work undertaken through WEDC: Water Engineering Development Centre (Funded by the SWITCH: Managing Water for the City of the Future)
54
Voinov A and Shugart HH (2013) ‘Integronsters’, integral and integrated modeling. Journal of Environmental Modelling & Software 39:149-158
55
Xiao Y, Fang L, and Hipel KW (2018) Agent-based modeling approach to investigating the impact of water demand management. Journal of Water Resources Planning and Management 144(3):04018006
56
Yuan XC, Wei YM, Pan SY, and Jin JL (2014) Urban household water demand in Beijing by 2020: An agent-based model. Journal of Water Resources Management 28(10):2967-2980
57
Zechman EM (2007) Agent-based modeling to simulate contamination events and to analyze threat management strategies in water distribution systems. In World Environmental and Water Resources Congress 2007: Restoring Our Natural Habitat, Tampa, Florida, USA
58
Zechman EM (2011) Agent-based modeling to simulate contamination events and evaluate threat management strategies in water distribution systems. Journal of Risk Analysis: An International Journal 31(5):758-772
59
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی و شبیهسازی ردپای آب محصولات کشاورزی در اقلیمهای مختلف ایران با لحاظ سناریوهای تغییر اقلیم
پدیده تغییر اقلیم یکی از مهمترین چالشهای زیست محیطی است که بر روی منابع پایه از جمله منابع آب تأثیرات بسزایی دارد، لذا ارزیابی این پدیده و پیشبینی تأثیر آن بر محیط زیست، منابع زیست محیطی، کشاورزی و منابع آبی، امری لازم و ضروری است. در این تحقیق، به شبیهسازی پارامترهای اقلیمی با مدل گردش عمومی جوی اقیانوسی GFDL-CM3 تحت دو سناریوی پرکاربردRCP4.5 و RCP8.5 در دو دوره زمانی 2040-2021 و 2060-2041 در شش اقلیم مختلف ایران پرداخته شده و با استفاده از نتایج آن، محاسبات پیشبینی ردپای آب محصولات کشاورزی در دو جزء ردپای آب آبی و آب سبز انجام گردید. برای این منظور ابتدا 31 ایستگاه از سطح کل ایران انتخاب و با اقلیمبندی یونسکو در شش کلاس اقلیمی طبقهبندی گردیدند و سپس دادههای 30 ساله آماری هواشناسی آنها وارد مدل ریزمقیاس کنندهی LARS-WG گردیده و با تولید 200 سری داده به تولید دادههای هواشناسی در دورههای زمانی مورد نظر پرداخته شد. نتایج نشان داد که در طی دورههای آتی دما در بین مناطق مورد مطالعه از 5/0 درجه تا 03/2 درجه افزایش پیدا میکند و تغییرات بارندگی نیز از 16- میلیمتر کاهش تا 2/100 میلیمتر افزایش خواهد داشت و این سبب تغییرات ردپای آب سبز و آبی محصولات در اقلیمهای مختلف ایران به ترتیب از 44/13- درصد تا 53/37 درصد در ردپای آب سبز و 77/18- درصد تـا 20/38 درصد در ردپای آب آبی میگــردد. در بین اقلیمهای مـورد بررسی نیز دو اقلیم SA-K-W (نیمه خشک سرد گرم) و PH-C-W (خیلی مرطوب خنک گرم) با بیشترین کاهش ردپای آب سبز و بیشترین افزایش ردپای آب آبی مواجه خواهند شد و بیشتر از سایر اقلیمها تحت تأثیر تغییر اقلیم و عواقب ناشی از آن قرار خواهند گرفت.
https://www.iwrr.ir/article_110911_02c8ecb3de989ace6361a3c2c98284c8.pdf
2020-11-21
80
97
اقلیم بندی یونسکو
آب آبی
آب سبز
تغییر اقلیم
ردپای آب
توحید
علیقلی نیا
tohid323@yahoo.com
1
دانشگاه علوم کشاورزی و منایع طبیعی گرگان- دانشکده مهندسی آب و خاک
LEAD_AUTHOR
خلیل
قربانی
ghorbani.khalil@yahoo.com
2
هیأت علمی گروه مهندسی آب دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
حسین
رضایی
h.rezaie@urmia.ac.ir
3
هیات علمی گروه آب دانشگاه ارومیه
AUTHOR
قربان
قربانی نصرآباد
ghorbang@yahoo.com
4
موسسه تحقیقات پنبه کشور/سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، گرگان، ایران
AUTHOR
Aaheim A, Amundsen H, Dokken T, Wei T (2012) Impacts and adaptation to climate change in European economies. Global Environmental Change 22:959–968
1
Amiri E, Khorsand A, Daneshian J, Yousefi M (2018) Predicting biomass and grain yield in canola under different water regimes and fertilizers using AquaCrop model. Irrigation Sciences and Engineering 41(1):57-72
2
Aligholinia T, Sheibany H, Mohamadi O, Hesam M (2019) Comparison and evaluation of blue, green and gray water footprint of wheat in different climates of Iran. Iran-Water Resources Research 15(3):234-245 (In Persian)
3
Bates B C, Charles S P, Hughes J P (1998) Stochastic downscaling of numerical climate model simulations. Environmental Modelling and Software 13:325–331
4
Bayart J B, Bulle C, Deschenes L, Margni M, Pfister S, Vince F, Koehler A (2010) A framework for assessing off-stream freshwater use in LCA. International Journal of Life Cycle Assess 15 (5):439e453
5
Berger M, Finkbeiner M (2010) Water footprinting: How to address water use in life cycle assessment? Sustainability 2:919e944
6
Bocchiola D, E Nana, A Soncini (2013) Impact of climate change scenarios on crop yield and water footprint of maize in the Po valley of Italy. Agricultural Water Management 116:50-61
7
Burlando P, Rosso R (2002) Effects of transient climate change on basin hydrology. Precipitation Scenarios for the Arno River Basin, central Italy. Hydrological Processes 16:1151–1175
8
Chapagain A K B, Hoekstra A Y (2012) The blue, green and grey water footprint of rice from production and consumption perspectives. Ecological Economics 70:749–758
9
Chico D, Aldaya M, Garrido A (2013) A water footprint assessment of a pair of jeans: the influence of agricultural policies on the sustainability of consumer products. Cleaner Production 57:238–248
10
Christensen J H, Hewitson B, Busuioc A, Chen A, Gao X, Held R, Magaña Rueda V (2007) Regional climate projections. Climate Change, 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, University Press, Cambridge, Chapter 11:847-940
11
Darwin R, Tsigas M, Lewandrowski J, Raneses A (1995) World agriculture and climate change: Economic Adaptations. Technical Report Agricultural Economic Report Number 703, United States Department of Agriculture, Economic Research Service, Washington, DC
12
Ene A S, Teodosiu C, Robu B, Volf I (2013) Water footprint assessment in the winemaking industry: A case study of office paper. Cleaner Production 24:30–35
13
FAO (1974) FAO-UNESCO Soil Map of the World. Vol.I: Legend. UNESCO, Paris
14
Deschenes O, Greenstone M (2007) The economic impacts of climate change: evidence from agricultural output and random fluctuations in weather. The American Economic Review 97:354-385
15
De Pauw E (2000) Agroclimatic characteristics of mediterranean countries. Rabat, Morocco. Advanced Course Organized by CIHEAM/IAMZ, CRRA-INRA-Settat and ICARDA
16
Doorenbos J, Kassam A H (1979) Yield response to water. FAO Irrigation and Drainage paper, No. 33, Rome, Italy
17
Feres J G, Reis E J, Speranza J (2008) Assessing the impact of climate change on the brazilian agricultural sector. In: 46th congress, July 20–23, 2008, Rio Branco, Acre, Brazil, Sociedade Brasileira de Economia, Administracao e Sociologia Rural (SOBER)
18
Ghaffari A, Ghasemi V, De Pauw E (2015) Agro-climatically zoning of Iran by UNESCO approach. Iranian Dryland Agronomy Journal 4(1):63-74 (In Persian)
19
Gosling S N (2013) The likelihood and potential impact of future change in the largescale climate-earth system on ecosystem services. Environmental Science and Policy 27(1):S15–S31
20
Groppelli B, Bocchiola D, Rosso R (2011a) Spatial downscaling of precipitation from GCMs for climate change projections using random cascades: A case study in Italy. Water Resources Research 47:W03519
21
Herath I, Green S, Horne D, Singh R, Clothier B (2014) Quantifying and reducing the water footprint of rain-fed potato production, part I: Measuring the net use of blue and green water. Cleaner Production 81:111-119
22
Hoekstra A Y (2003) Virtual water trade. In: Proceedings of the International Expert Meeting on Virtual Water Trade, Delft, The Netherlands. Value of Water Research Report Series, vol. 12, UNESCO-IHE, Delft, The Netherlands
23
Hoekstra A Y, Chapagain A K (2007) Water footprints of nations: Water use by people as a function of their consumption pattern. Water Resources Management 21:35–48
24
Holst, Rainer, Xiaohua Yu, and Carola Grün (2013) Climate change, risk and grain yields in China. Journal of Integrative Agriculture 12.7:1279-1291
25
Irmak S, Haman DZ, Jones JW (2002) Valuation of class pans coefficients for estimating reference evapotranspiration in Humid location. Journal of Irrigation & Drainage Engineering, ASCE, 128(3):153-159
26
IPCC (2001) Climate change 2001: The scientific basis. Cambridge University Press, Cambridge, pp. 785
27
ISO 14046 (2013) Environmental management-water footprint-principles, requirements and guidelines. International Organization for Standardization, Geneva, Switzerland
28
Jefferies D, Munoz I, Hoedges J, King V J, Aldaya M M, Ercin A E, Mila I, Canals L L and Hoekstra A Y (2012) Water footprint and life cycle assessment as approaches to assess potential impacts of products on water consumption. Key learning points from pilot studies on tea and margarine. Cleaner Production 12:155-166
29
Khan M S, Coulibaly P, Dibike Y (2006) Uncertainty analysis of statistical downscaling methods. Journal of Hydrology 319(1-4):357-382
30
Karimi M, Kaki S, Rafati S (2018) Iran's future climate conditions and hazard in climate research. Journal of Spatial Analysis Environmental hazarts 5(3):1-22 (In Persian)
31
Komuscu A U, Erkan A, Oz S (1998) Possible impacts of climate change on soil moisture availability in the southeast Anatolia development project region: An analysis from an agricultural drought perspective. Climate Change 40:519-545
32
Lippert C, Krimly T, Aurbacher J (2009) A Ricardian analysis of the impact of climate change on agriculture in Germany. Climatic Change 97:593-610
33
Mazzi A, Manzardo A, Scipioni A (2014) Water footprint to support environmental management: An overview. In: Salomone R, Saije G (Eds.), Pathways to Environmental Sustainability: Methodologies and Experiences, Springer International Publishing AG, Cham Dordrecht, The Netherlands, ISBN 978-3-319-03825-4
34
Mendelsohn R (2009) The impact of climate change on agriculture in developing countries. Journal of Natural Resources Policy Research 1:5-19
35
Mendelsohn R, Dinar A (2003) Climate, water, and agriculture. Land Economics 79:328-341
36
Morillo J G, Díaz J A, Camacho E, Montesinos P (2015) Linking water footprint accounting with irrigation management in high value crops. Journal of Cleaner Production 87:594-602
37
Müller C, Cramer W, Hare WL, Lotze-Campen H (2011) Climate change risks for African agriculture. Nature Climate Change 108:4313-4315
38
Nairizi S, Rydzewski J R (1977) Effects of dated soil moisture stress on crop yields. Experimental Agriculture 13:51-59
39
Nana E, Corbari C, Bocchiola D (2014) A model for crop yield and water footprint assessment: Study of maize in the Po valley. Agricultural Systems 127:139-149
40
Parry M L, Canziani O F, Palutikof J P, van der Linden P J, Hanson C E (2007) Climate change 2007: Impacts, adaptation and vulnerability. Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge
41
Osman Y, Al-Ansari N, Abdellatif M, Aljawad S B, Knutsson S (2014) Expected future precipitation in central Iraq using LARS-WG stochastic weather generator. Engineering 6(13):948-959
42
Piao S, Ciais P, Huang Y, Shen Z, Peng S, Li J, Zhou L, Liu H, Ma Y, Ding Y, Friedlingstein P, Liu C, Tan K, Yu Y, Zhang T, Fang J (2010) The impacts of climate change on water resources and agriculture in China. Nature 467:43-51
43
Qian B, Hayhoe H, Gameda S (2005) Evaluation of the stochastic weather generators LARS-WG and AAFC-WG for climate change impact studies. Climate Research 29(1):3-21
44
Raes D, Steduto P, Hsiao T C, Fereres E (2009) Reference manual AquaCrop. FAO, Land and Water Division, Rome, Italy
45
Rahimikhoob A (2009) An evaluation of common pan coefficient equations to estimate reference evapotranspiration in a subtropical climate (North of Iran). Journal of Irrigation Science 27:289-296
46
Rasuli A, Rezaei-Banafsheh M, Massah A R, Khorshiddoust A M, Ghermezcheshmeh B (2014) Investigation impact of Morpho-climatic parameters on aaccuracy of LARS-WG model. Irainian Journal of Watershed Management Science 8(24) (In Persian)
47
Risbey J S (2008) The new climate discourse: Alarmist or alarming? Global Environmental Change 18:26-37
48
Rodriguez C I, de Galarreta V R, Kruse E E (2015) Analysis of water footprint of potato production in the Pampean region of Argentina. Cleaner Production 81:182-190
49
Rosenzweig C, Hillel D (1998) Climate change and the global harvest: Potential impacts of the greenhouse effect on agriculture. Oxford University Press, USA, 324 pp.
50
Shortle J, Abler D, Blumsack S, Crane R, Kaufman Z, McDill M, Najjar R, Ready R, Wagener T, Wardrop D (2009) Pennsylvania climate impact assessment. Report to the Department of Environmental Protection, Environment and Natural Resources Institute, The Pennsylvania State University, USA
51
Silva C S D, Weatherhead E K, Knox J W, Rodriguez-Diaz J A (2007) Predicting the impacts of climate change- A case study of paddy irrigation water requirements in Sri Lanka. Agricultural Water Management 93:19-29
52
Tao F, Yokozawa M, Hayashi Y, Lin E (2003) Future climate change, the agricultural water cycle, and agricultural production in China. Agriculture, Ecosystems & Environment 95:203-215
53
Thomas C, Cameron A, Green R, Bakkenes M, Beaumont L, Collingham Y, Erasmus B, Siqueira M, Grainger A, Hannah L, Hughes L, Huntley B, Jaarsveld A, Midgley G, Miles L, Ortega-Huerta M, Peterson A, Phillips O, Williams S (2004) Extinction risk from climate change. Nature 427:145-148
54
UNESCO (1979) Map of the world distribution of arid regions. Map at scale 1:25,000,000 with explanatory note. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, Paris, 54 pp. ISBN 92-3-101484-6
55
Zare Abyaneh H, Bayat varkeshi M, Sabzi Parvar AK, Maroufi S, Ghasemi A (2010) Estimation of estimation methods of evapotranspiration of the reference plant and its zoning in Iran. Natural Geographic Research 74:110-95 (In Persian)
56
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی آثار بالقوه سیاست گذاری های طرف عرضه منابع آب بر تولیدات کشاورزی جنوب استان کرمان
طی سالهای اخیر برنامههای سیاستی متعددی مانند احداث سدها و بندهای ذخیرهای بر روی منابع آب سطحی در مناطق بالادست، سهمیهبندی نهاده آب در بخش زراعی، کنتورگذاری چاههای استحصال آب زیرزمینی و پلمپ چاههای بهرهبرداری غیرمجاز جهت رفع مشکلات کمآبی در زیربخش کشاورزی استان کرمان به کار گرفته شدهاند. تحقق این برنامههای سیاستی در طرف عرضه منابع آب، آثار و پیامدهای متعددی را بر الگوی کشت و بازده درآمدی کشاورزان در جنوب استان کرمان داشته و برنامهریزی مناسبی را برای مدیریت منابع آب و تولیدات کشاورزی در این منطقه ایجاب میکند.به همین منظور، در این مطالعه با استفاده از اطلاعات آماری مربوط به سال زراعی 1397-1396 و الگوی برنامهریزی اقتصادی پیشرفته PMP، ابتدا ارزش اقتصادی نهادههای زمین و آب کشاورزی در جنوب استان کرمان برآورد و سپس آثار بالقوه سیاستگذاریهای طرف عرضه منابع آب بر زیربخش کشاورزی این منطقه ارزیابی شد. نتایج نشان داد که با اعمال سیاستهای طرف عرضه منابع آب، الگوی زراعی به سمت توسعه سطح زیرکشت محصولات غلهای و کمآب سوق مییابد و محصولات پیاز، پنبه و سبزیجات بیشترین کاهش سطح زیرکشت را تجربه میکنند. در چنین شرایطی، کشاورزان کرمانی حدود یکسوم ارزش اقتصادی نهاده آب کشاورزی را در قالب هزینههای استحصال و انتقال آب پرداخت و کشش قیمتی تقاضای آبی معادل با 175/0 را به خود اختصاص میدهند. براساس نتایج حاصله، اعمال سیاستگذاری طرف عرضه منابع آب علیرغم تشویق کشاورزان به صرفهجویی در مصرف آب آبیاری، مجموع بازده ناخالص حاصل از الگوی کشت را حدود 92/0- تا 46/3- درصد نسبت به شرایط سال پایه کاهش داد. در پایان جهت مدیریت بهینه منابع آب تحت شرایط سیاستگذاری طرف عرضه، بهکارگیری این سیاستها با برنامههای تعدیلی در طرف تقاضای آب (قیمتگذاریهای متعادل)، حذف محصولات با نسبت سود به آب مصرفی پایین (پیاز، پنبه و سبزیجات) از الگوی کشت و تخصیص تولید محصولات استراتژیک (مانند سیبزمینی) به مناطق با شرایط و سودآوری مناسب در زیر بخش کشاورزی استان کرمان پیشنهاد شد.
https://www.iwrr.ir/article_113779_fe658af3a6ef6887907b7db06b18fe84.pdf
2020-11-21
96
108
عرضه و تقاضای آب
برنامه ریزی اقتصادی
قیمت های سایه ای
ماکسیمم آنتروپی
تحلیل سیاست
حسین
تقی زاده رنجبری
kermanht@gmail.com
1
دانشجوی دکترای اقتصاد کشاورزی دانشگاه پیام نور
LEAD_AUTHOR
محسن
شوکت فدایی
m_fadaee@yahoo.com
2
عضو هیات علمی دانشگاه پیام نور تهران
AUTHOR
ابو الفضل
محمودی
abolfazlmahmoodi@yahoo.com
3
استادیار دانشگاه پیام نور تهران
AUTHOR
فاطمه
علیجانی
alijani2004@gmail.com
4
استادیار گروه اقتصاد کشاورزی دانشگاه پیام نور
AUTHOR
غلامرضا
یاوری
gr.yavari@gmail.com
5
دانشیار گروه اقتصاد کشاورزی دانشگاه پیام نور
AUTHOR
Abonoori A, Mohammadi H, Noroozi Nejad M (2011) Estimation of the economic value of water in the agricultural sector by Hadanik method (A case study of Sabzevar city). Journal of Agricultural Economics 5(2):21-57 (In Persian)
1
Asadi M, Najafi Alamdarloo H (2019) Economic evaluation of the optimal cropping pattern in order to reduce the use of groundwater resources in Dehgolan plain. Iranian Journal of Agricultural Economics and Development Research 50(1):29-43 (In Persian)
2
Asadi Mehrabani M, Banihabib M A, Rozbahani A (2018) Fuzzy linear programming model to optimize the cropping pattern in Zarrineh River basin. Iran-Water Resources Research 14(1):13-24 (In Persian)
3
Bagheri Harooni MH, Morid S (2013) Comparison of WEAP and MIKE BASIN models in water resources allocation (Case Study: Tlavar River). Journal of Water and Soil Conservation 20(1):151-167 (In Persian)
4
Banihabib ME, Hosseinzadeh M, Olad Gharehgoz M (2015) Determination of nonlinear programming model for the allocation of water and crop pattern in deficit irrigation (Case study: Tehran and Alborz provinces). Journal of Iran-Water Research 9(4):159-163
5
Cortignani R, Severini S (2009) Modeling farm-level adoption of deficit irrigation using positive mathematical programming. Agricultural Water Management 96(1):1785-1791
6
Franco-Crespo C, Sumpsi Vinas J M (2017) The impact of pricing policies on irrigation water for agro-food farms in Ecuador. Journal Sustainability 6:1-18
7
Ghaderzade H, Karimi M (2018) Impact of irrigation water quota policy on groundwater consumption in Qara Dehgolan plain. Journal of Agricultural Economics 12(4):73-98 (In Persian)
8
Ghazali S, Esmaili A (2011) Incorporate externalities of water extraction from agricultural wells around Parishan lake, Case study: Wheat Product. Agricultural Economics & Development 25(2):161-171 (In Persian)
9
George B, Malano H, Davidson B, Hellegers P, Bharati L, Massuel S (2011) An integrated hydro-economic modelling framework to evaluate water allocation strategies I: Model development. Agricultural Water Management 98(5):733-746
10
Graveline N (2016) Economic calibrated models for water allocation in agricultural production: A review. Environmental Modelling and Software 81:12-25
11
Hasanvand M, Jolaee R, Keramatzade A, Ashraghi F (2018) Application of positive mathematical programming model to analyze the effect of policy, price change and amount of water on the cultivation pattern of Neka city products. Journal of Agricultural Economics 12(3):73-95 (In Persian)
12
Howitt R.E, Medellin-Azuara J, MacEwan D, Lund R (2012) Calibrating disaggregate economic models of agricultural production and water management. Science of the Environmental Modeling and Software 38:244-258
13
Kerman Agricultural Jihad Organization (2018) Department of plant improvement and production. agricultural statistics of Kerman Province (In Persian)
14
Kerman Province Regional Water Organization (2018) Kerman water statistics. Statistics and Information Technology Office (In Persian)
15
Parhizkari A (2013) Determining the economic value of irrigation water and farmers' response to price and non-price policies in Qazvin province. Master Thesis in Agricultural Economics, Faculty of Agriculture, Zabol University, 135 p (In Persian)
16
Parhizkari A, Taghizade Ranjbari H, Shokat Fadaee M, Mahmoodi A (2015) Assessing the economic losses of inter-basin water transfer on the cultivation pattern and income status of farmers in the basin basin (Case study: water transfer from Alamut Rud tributaries to Qazvin plain). Journal of Agricultural Economics and Development 29(3):319-333 (In Persian)
17
Petsakos A and Rozakis S (2015) Calibration of agricultural risk programming models. European Journal of Operational Research 242(1):536-545
18
Salehpoor Laghani J, Ashrafzade A, Mosavi A (2018) Water resources allocation management in Hableh Roud watershed by combining SWAT and WEAP models. Iran-Water Resources Research 14(3):278-290 (In Persian)
19
Shi M, Wang X, Yang H, and Wang T (2014) Pricing or quota? A solution to water scarcity in oasis regions in China: A case of Heihe River Basin. Journal Sustainability 6:7601-7620
20
Shimelis Behailu D, Melesse AM, Bhat MG, Price RM, and McClain ME (2019) Development and application of a priority rated optimization model (PROM) for multi-sector water resource management systems. Environmental Modelling and Software 113:84-97
21
ORIGINAL_ARTICLE
توسعه جعبه ابزار برآورد نرخ تبخیر-تعرق واقعی با استفاده از الگوریتم METRIC و تصاویر ماهواره Landsat 8 (مطالعه موردی دشت ارومیه)
تبخیر- تعرق یکی از مؤلفههای مهم بیلان آب در یک حوضهی آبریز میباشد. در دهههای اخیر، روشها و مدلهای زیادی برای تخمین نرخ تبخیر- تعرق واقعی بر اساس دادههای حاصل از سنجش از دور توسعه داده شده است. در این راستا، استفاده از معادله بیلان انرژی در سطح زمین منجر به توسعهی مدلهای بیلان انرژی سطح (SEB) از قبیل SEBAL و METRIC شده است. با وجود استفاده گسترده از این الگوریتمها، کماکان در به کارگیری آنها چالشهایی از قبیل پیچیدگی الگوریتم و فرآیند زمانبر انتخاب پیکسل گرم و سرد توسط کاربر با تجربه، وجود دارد. هدف از این پژوهش، توسعه و معرفی جعبه ابزاری جدید در محیط MATLAB برای تخمین نرخ تبخیر- تعرق واقعی با استفاده از الگوریتم METRIC و تصاویر Landsat 8 است که بر خلاف مدلهای قبلی توسعه داده شده، انتخاب پیکسل گرم و سرد به صورت خودکار انجام میپذیرد. همچنین به کمک این جعبه ابزار، تبخیر- تعرق ماهانه برای دشت ارومیه در سال 2016 میلادی تخمین زده شده و با نتایج مطالعات پیشین در این دشت با استفاده از تصاویر سنجنده مودیس مقایسه گردیده است تا کارایی استفاده از تصاویر با قدرت تفکیک مکانی بالا در مطالعات کاربردی مربوط به مدیریت آب و کشاورزی تبیین گردد.
https://www.iwrr.ir/article_114158_b7d83414d713a05edcc848f22b96cf9b.pdf
2020-11-21
109
119
تبخیر-تعرق
الگوریتم METRIC
ماهواره Landsat
سنجش از دور
دشت ارومیه
جواد
رحمانی
ja.rahmani1374@gmail.com
1
دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی شریف
AUTHOR
محمد
دانش یزدی
danesh@sharif.edu
2
دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی شریف
LEAD_AUTHOR
مسعود
تجریشی
tajrishy@sharif.edu
3
استاد دانشگاه صنعتی شریف، تهران
AUTHOR
Allen RG, Tasumi M, Trezza R (2007) Satellite-based energy balance for mapping evapotranspiration with internalized calibration (METRIC)-Model. Journal of Irrigation and Drainage Engineering 133(4):380-394
1
Allen RG, Tasumi M, Morse A (2005) Satellite-based evapotranspiration by METRIC and Landsat for western states water management. US Bureau of Reclamation Evapotranspiration Workshop, pp. 8-10
2
Allen R, Tasumi M, Trezza R, Waters R, Bastiaanssen W (2002) SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms For Land). Advance Training and Users Manual–Idaho Implementation, version, 1, 97
3
Bastiaanssen WGM (1998) Remote sensing in water resources management: The state of the art. International Water Management Institute
4
Bastiaanssen WGM (1995) Regionalization of surface flux densities and moisture indicators in composite terrain. A Remote Sensing Approach Under Clear Skies in Mediterranean climates 271
5
Bhattarai N, Quackenbush LJ, Im J, Shaw SB (2017) A new optimized algorithm for automating endmember pixel selection in the SEBAL and METRIC models. Remote Sensing of Environment 196:178-192
6
Folhes MT, Rennó CD, Soares JV (2009) Remote sensing for irrigation water management in the semi-arid Northeast of Brazil. Agricultural Water Management 96(10):1398-1408
7
Ghamarnia H, Gholamian SM, Kamali N (2017) Estimating of crop coefficient and actual evapotranspiration of corn using LANDSAT8 images (Case study: Sarab Nilufar Plain in Kermanshah). Iran-Water Resources Research 12(4):93-107 (In Persian)
8
Goshehgir A, Golabi M, Naseri A (2018) Comparison of actual evapotranspiration estimated using gram-schmidt method and SEBAL algorithm with Lysimeteric data (Case study: Amir Kabir Sugarcane Argo-Industry). Iran-Water Resources Research 14(1):125-139 (In Persian)
9
Huete AR (1988) A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment 25(3):295-309
10
Remote Sensing Research Center (RSRC) Sharif University (2019) Evapotranspiration estimation methodology using METRIC algorithm and MODIS imagery in Urmia lake basin (Manuscript in preparation). Technical Report (In Persian)
11
Tasumi M, Trezza R, Allen RG, Wright JL (2005) Operational aspects of satellite-based energy balance models for irrigated crops in the semi-arid US. Irrigation and Drainage Systems 19(3-4):355-376
12
Youneszadeh S, Kamali M, Daneshkar Arasteh P (2016) Analytical study of land use changes (irrigated agriculture) in the watershed of lake Urmia using Landsat imagery. Journal of Hydrology and Soil Science 20(4):15-28 (In Persian)
13
Zwart SJ, Bastiaanssen WG (2007) SEBAL for detecting spatial variation of water productivity and scope for improvement in eight irrigated wheat systems. Agricultural Water Management 89:287-296
14
ORIGINAL_ARTICLE
پیش بینی خشکسالی هواشناسی، هیدرولوژیکی و کشاورزی مبتنی بر روش موجک در تهران
پیشبینی خشکسالی نه تنها یکی از چالشهای اساسی کشور بلکه چالشی برای کشورهای دارای فناوری مدلسازی دینامیکی پیشبینی ماهانه است. با توجه به خسارتهای سنگینی که توسط بروز پدیدهی خشکسالی به بشر تحمیل میگردد، پیشبینی هرچه دقیقتر خشکسالی از اهمیت ویژهای برخوردار است. روش تلفیقی موجک- شبکهعصبی یکی از روشهای بسیار دقیق برای این مهم میباشد. یک عامل مهم و تاثیرگذار در نتایج تبدیلات موجک، استفاده از موجک مادر مناسب میباشد. هدف از این پژوهش تعیین موجک مادر بهینه برای پیشبینی دقیقتر انواع خشکسالی میباشد. بدین منظور به ترتیب از دادههای بارش روزانه، دبی روزانه و تصاویر ماهوارهای مربوط به شهر تهران از سال 1969 تا سال 2016 به عنوان دادههای خام برای محاسبهی سری زمانی خشکسالی هواشناسی، هیدرولوژیکی و کشاورزی استفاده گردید. برای پیشبینی خشکسالیها از روش تبدیلات موجک WT1 و شبکه عصبی PNN2 توامان استفاده شد. از هر سری زمانی خشکسالی تبدیلات موجک با استفاده از موجک haar و bior1.1 گرفته شد و پیشبینی توسط شبکهی عصبی انجام پذیرفت. نتایج پیشبینی با استفاده از موجک مادر haar نشان داد ضریب همبستگی برای خشکسالیهای هواشناسی، هیدرولوژیکی و کشاورزی به ترتیب 68039/0، 76271/0 و 92697/0 میباشد. سپس، پیشبینی هر نوع خشکسالی با موجک مادر bior1.1 انجام پذیرفت و مشخص شد ضریب همبستگی برای خشکسالی هواشناسی، هیدرولوژیکی و کشاورزی به ترتیب 71169/0، 74147/0 و 82049/0 میباشد. نتایج کلی نشان داد که موجک مادر bior1.1 برای پیشبینی خشکسالی هواشناسی بهتر ظاهر شده و نتایج بهتری را در اختیار ما قرار میدهد. اما در خصوص پیشبینی دو نوع خشکسالی هیدرولوژیکی و کشاورزی موجک مادر haar نتایج بهتری در اختیار ما قرار میدهد.
https://www.iwrr.ir/article_114940_bf8bbb6aa149b83e0a00bc8330c560aa.pdf
2020-11-21
120
132
تبدیل موجک
شاخص رواناب استاندارد(SRI)
شاخص پوشش گیاهی(NDVI)
موجک مادر haar
موجک مادرbior1.1
محمدحسین
مشایخی
hmashayekhi96@gmail.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد رشته مهندسی و مدیریت منابع آب/ واحد اسلامشهر، دانشگاه آزاد اسلامی، اسلامشهر، ایران
AUTHOR
محمود
ذاکری نیری
zakeriiau@gmail.com
2
گروه مهندسی عمران/ واحد اسلامشهر، دانشگاه آزاد اسلامی، اسلامشهر، ایران
LEAD_AUTHOR
Karamouz M, Araghinejad Sh (2005) Advanced hydrology. Amirkabir University Press, 373-378
1
Zarch M A A, Malekinezhad H, Mobin M H, Dastorani M T, and Kousari M R (2011) Drought monitoring by Reconnaissance Drought Index (RDI) in Iran. Water Resurcement 25(13):3485-3504
2
Nalbantis I and Tsakiris G (2009) Assessment of hydrological drought revisited. Water Resources Management 23(5):881-897
3
Hunt E D, Hubbard K G, Wilhite DA, Arkebauer T J, and Dutcher A L (2008) The development and evaluation of a soil moisture index. International Journal of Climatology 29:747-759
4
Michigan Tech Research Institute (2009) Inputs to the multi-criteria decision model. National Consortium for Remote Sensing in Transportation.
5
USGS (2015) Landsat 8 (L8) data users handbook. Version 1. 0., Department of the Interior, U. S. Geological Survey
6
Parida B R, Collado W B, Borah R, Hazarika M K, and Samarakoon L (2008) Detecting drought-prone areas of rice agriculture using a MODIS-derived soil moisture index. GIScience & Remote Sensing 45(1):109-129
7
Lwin K K (2010) Estimation of Landsat TM surface temperature using ERDAS imagine spatial modeler. SIS Tutorial Series, Division of Spatial Information Science
8
Weng Q, Lu D, and Schubring J (2004) Estimation of land surface temperature- vegetation abundance relationship for urban heat island studies. Remote Sensing of Environment, Elsevier Science Inc Box 882 New York NY 10159 USA, 89:467-483
9
Rouse J W, Haas R H, Schell J A, and Deering D W (1974) Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS. Third ERTS-1 Symposium, 10-14 Dec. 1973, NASA SP-351, Washington D. C. NASA, pp. 309-317
10
NASA (2013) Landsat7 science data users handbook. Available at: landsathandbook. gsfc. nasa. gov
11
Alexandridis AK and Zapranis AD (2013) Wavelet neural networks: A practical guide. Neural Networks 42:1–27
12
Daubechies I (1990) The wavelet transform, time frequency localization and signal analysis. IEEE Transactions on Information Theory 36(5):961–1005
13
Santoso S, Powers EJ, and Grady WM (1997) Power quality disturbance data compression using wavelet transform methods. IEEE Transactions on Power Delivery 12(3):1250–1257
14
Antonini M, Barlaud M, Mathieu P, and Daubechies I (1992) Image coding using wavelet transform. IEEE Transactions on Image Processing 1(2):205–220
15
Pittner S and Kamarthi S V (1999) Feature extraction from wavelet coefficients for pattern recognition tasks. IEEE Transactions on Pattern Analysis urban water consumption and weather variables in Seoul, Korea. Physical Geography 30(4) and Machine Intelligence 21(1):83–88
16
Rezaali M, Karimi A, Mohammadnezhad B, Rasouli A (2020) Studying the effect of wavelet transform on the uncertainty of artificial neural network based models and extreme learning machines for the prediction of urban water demand. Iran-Water Resources Research 15(4):124-136 (In Persian)
17
Farboudfam N, Nourani V, Aminnejad B (2019) Spatial-temporal disaggregation of rainfall time series using wavelet-artificial neural network hybrid model. Iran-Water Resources Research 14(5):374-290 (In Persian)
18
Nohegar A, Mohamadi F, Malekian A, Basiri N (2014) Meteorological drought forecasting based on remote sensing data and wave analysis. M.Sc. Faculty of Literature and Humanities. University of Hormozgan (In Persian)
19
Komasi M, Malek Mahmoodi M, Montaseri H (2017) Drought forcasting by SPI and EDI indices using ANFIS method based on C-mean and SC clustering. Agricultural Meteorology Research 5(1):36-37 (In Persian)
20
Bahrami N, Ghorbani M, Asadi E (2016) SPI drought index forecast using wave-neural models and support vector regression. M.Sc. Faculty of Agricultural Sciences, University of Tabriz (In Persian)
21
Barkhordari J, Khosravi H (2016) Determine the best geostatistic method for spatial analyzing of the standard distribution index of drought in Yazd Province. Watershed Management Research (Pajouhesh & Sazandegi) 112:88-100 (In Persian)
22
Nazaripour H (2018) Hydrological drought hardness assessment based on standardized runoff index and its prediction with Markov chain in Lut desert catchment. Proceedings of the Second International Congress of Agricultural and Environmental Sciences196-207
23
Tahririe Apsis (2016) Drought and water crisis. http://apsis.ir/. (In Persian)
24
Yonesi M (2016) Drought prediction using an integrated model of artificial neural network-wavelet and ARIMA time series model. Irrigation Science and Engineering 41(2):167-181
25
Earth explorer. https://earthexplorer.usgs.gov/.
26
Babaian I, Khazanedari L, Abbasi F, Modirian R, Karimian M, Malbousi SH (1397) Monthly forecast of SPI drought index in the southwestern catchment using CFSv.2 outlet post-processing. Iran-Water Resources Research 14(3):102-113 (In Persian)
27
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی فرونشست زمین ناشی از تغییرات سطح ایستابی آب زیرزمینی با استفاده از روش تداخل سنجی تفاضلی راداری: مطالعه موردی استان قزوین
برداشت بیش از حد از سفرههای آب زیرزمینی در کشور سبب افت شدید سطح ایستابی آبخوان و از بین رفتن لایههای آبدار زمین گردیده است که از آثار آن پدیده فرونشست میباشد. دقیقترین راه برای آسیبشناسی پدیده فرونشست، عملیات صحرائی است که بسیار پرهزینه و زمان بر است. از این رو امروزه از روش جدید دادههای سنجش از دور استفاده میشود که ابزاری قدرتمند، ارزان و با دقت مناسب جهت سنجش بزرگ مقیاس و سریع فرونشست میباشد. هدف از این پژوهش، اندازهگیری میزان فرونشست استان قزوین با استفاده از روش تداخلسنجی تفاضلی راداری و سنجش اثرات تخلیه آبزیرزمینی و لایهبندی خاک بر این پدیده است. جهت ارزیابی بلندمدت فرونشست از ترکیب دادههای ماهوارههای Envisat، Alos Palsarو Sentinel از سالهای 2003 تا 2017 استفاده شده است. تغییرات تراز سطح ایستابی آبخوان قزوین نیز با استفاده از دادههای 180 چاه مشاهدهای مورد بررسی قرار گرفته است. در این پژوهش میانگین سالانه فرونشست سالهای 2003 تا 2017 در محدوده آبخوان قزوین 9/39 میلیمتر و در استان قزوین این مقدار کمتر و حدود 33 میلیمتر بوده است. با مشاهده محدوده فرونشست در سطح استان قزوین دیده شد بیشترین فرونشستها در محدوده آبخوان رخ داده است و در آنجا ضخامت لایه ریزدانه بیشتر بوده است. همچنین بیشینه فرونشست مربوط به شمال بویین زهرا و مرز تاکستان میباشد که بیشترین تخلیه آب زیرزمینی و سطح زیر کشت را دارا هستند. در نهایت نتایج این پژوهش همبستگی بین افت سطح ایستابی و ضخامت لایه ریزدانه با وقوع پدیده فرونشست در استان قزوین را نشان داده است.
https://www.iwrr.ir/article_115261_a7bff56e483134c892d8d43a700c7e02.pdf
2020-11-21
133
147
فرونشست
تداخل سنجی تفاضلی راداری
تغییرات سطح ایستابی
ضخامت لایه ریز دانه
استان قزوین
مهدیه
جانباز فوتمی
ma_janbaz@ut.ac.ir
1
دانشجوی دکترا، دانشگاه تهران
AUTHOR
مجید
خلقی
kholghi@ut.ac.ir
2
استاد تمام دانشکده کشاورزی دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
عبدالنبی
عبده کلاهچی
kolahchi@yahoo.com
3
پژوهشکده حفاظت خاک و آبخیزداری
AUTHOR
مه آسا
روستایی
roostaei_mahasa@yahoo.com
4
سازمان زمین شناسی و اکتشافات معدنی کشور
AUTHOR
Akbari Arimi H, Momeni A, Khorasani E (2019) Assessment of land subsidence of the Semnan plain due to groundwater extraction. New Findings in Applied Geology 13(26):98-110
1
Alipour S, Motgah M, Sharifi M A, Walter T R (2008) InSAR time series investigation of land subsidence due to groundwater overexploitation in Tehran, Iran. Second Workshop on Use of Remote Sensing Techniques for Monitoring Volcanoes and Seismogenic Areas (1)1–5, https://doi.org/10.1109/USEREST.2008.4740370
2
Amighpey M, Arabi S, Talebi A (2010) Studying Yazd subsidence using InSAR and precise leveling. Geosciences Journal 20(77):157-164 (In Persian)
3
Angorani S, Shaiat Panahi M, Memaian H, Bolourchi M J (2015) Dynamic modeling of Land Subsidence in Tehran Plain. Geosciences 25(97):211-220 (In Persian)
4
Ashrafianfar N, Busch W, Dehghani M, Haghighatmehr P (2010) Differential SAR interferometric technique for land subsidence monitoring due to ground water exploitation in the Hasthgerd. Proc. ‘Fringe 2009 Workshop’, Frascati, Italy, 30 November- 4 December 2009, ESA SP-677, March 2010
5
Babaee S, Mousavi Z, Mousavi Z, Hojati Malekshah A, Roostaei M, Aflaki M (2020) Land subsidence from interferometric SAR and groundwater patterns in the Qazvin plain, Iran. Journal International Journal of Remote Sensing 41(12):4780-4798
6
Calderhead A I, Martel R, Alasset P J, Rivera A, Garfias J (2010) Land subsidence induced by groundwater pumping, monitored by D-InSAR and field data in the Toluca Valley, Mexico. Canadian Journal of Remote Sensing 36(1):9–23, https://doi.org/10.5589/m10-024
7
Calderhead A I, Therrien R, Rivera A, Martel R, Garfias J (2011) Simulating pumping-induced regional land subsidence with the use of InSAR and field data in the Toluca Valley, Mexico. Advanced in Water Resources 34:83- 97, http://dx.doi.org/10.1016/j. advwatres.2010.09.017
8
Chatterjee R S, Shailaja Thapa K B, Singh G, Varunakumar E, Raju V R (2015) Detecting, mapping and monitoring of land subsidence in Jharia Coalfield, Jharkhand, India by spaceborne differential interferometric SAR, GPS and precision levelling techniques. Journal of Earth System Science 124(6):1359-1376
9
Dehghani M (2014) An enhanced algorithm based on radar interferometry for monitoring land subsidence caused by over-exploitation of groundwater. Journal of Geospatial Information Technology 2(2):62-73
10
Ferretti A, Savio G, Barzaghi R, Borghi A, Musazzi S, Novali F, Prati C, Rocca F (2007) Sub millimeter accuracy of InSAR time series: Experimental validation. Geoscience and Remote Sensing IEEE Transactions 45:1142-1153, http://ieeexplore.ieee. org/abstract/document/4156314
11
Gong W (2014) Long-term monitoring of geodynamic surface deformation using SAR interferometry. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
12
Guoqing Y, Jingqin M (2008) D-InSAR technique for land subsidence monitoring. Earth Science Frontiers 15(4):239-243
13
Haghighatmehr P, Valadanxouj M J, Tajik R, Jabari S, Sahebi M R, Eslami R, Ganjian M, Dehghani M (2012) Time series analysis of Hasjtgerd subsidence using radar interferometry and global positioning system. Geosciences Journal 22(85):105-114 (In Persian)
14
Hajeb Z, mousavi Z, masoumi Z, Rezaei A (2019) InSAR time series analysis of interseismic deformation of Eastern part of Iran. Geosciences Journal 29(114):251-258 (In Persian)
15
Hooper A J (2007) Persistent scatter radar interferometry for crustal deformation studies and modeling of volcanic deformation. Journal of Geophysical Research 112:1-21
16
Hu B, Wang H S, Sun Y L, Hou J G, Liang J (2014) Long-term land subsidence monitoring of Beijing (China) using the Small Baseline Subset (SBAS) technique. Remote Sensing 6:3648-3661
17
Koohbanani H, RYazdani M R, Hosseini S K (2019) Mapping land subsidence hazard through InSAR (Case study: Kashmar and Khalil Abad plain). Desert Management 13:65-76 (In Persian)
18
Lashkaripour G R, Ghafoori M, Rostami Barani H R (2009) An investigation on the mechanism of earth-fissures and land subsidence in the western part of Kashmar Plain. Geological Studies 1(1):95-111 (In Persian)
19
Manafi Azar A, Khamehchiyan M, Nadiri A (2019) Comparison of vulnerability of the southwest Tehran plain aquifer with simple weighting model (ALPRIFT Model) and Genetic Algorithm (GA). Kharazmi Journal of Earth Sciences 4(2):199-212 (In Persian)
20
Massonnet D, Feigl K (1998) Radar interferometry and its application to changes in the earths surface. Reviews of Geophysics 36(4):441-500
21
Mirhashemi S H, Haghighat jou P, Mirzaei F, Panahi M (2018) The mining association rules for water table fluctuations analysis of Ghazvin city by Apriori algorithm. Irrigation and Water Engineering 8(31):140-151 (In Persian)
22
Maghsoudi Y, Amani R, Ahmadi A (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)
23
Mohammad Khan Sh, Ganjian H, Garoosi L, Zangeneh tabar Z (2020) Evaluation of the effect of the groundwater decline on land subsidence using Sentinel-1 radar images, C Study area: Qorveh plain. Data Geographical of Quarterly Research- Scientific 112(28):220-229 (In Persian)
24
Naderi K, Nadiry A, Asgary Moghadam A, Kord M (2018) A new method for assessing and displaying areas at risk of subsidence. EcoHydriology 5(1):85-93.(In Persian)
25
Rott H, Nagler T (2006) The contribution of radar interferometry to the assessment of landslide hazards. Advances in Space Research 37(4):710- 719
26
Safari A, Jafari F, Tavakoly Sabor S M (2015) Land subsidence monitoring and its relationship with groundwater depletion: A case study Karaj-Shahriyar plain. Geomorphology Journal 5(2):82-93 (In Persian)
27
Shemshaki A, Mohammadi Y, Bolorchi M J (2008) Identification of confined aquifer zone and its role on land subsidence formation in Hashtgerd plain. Geoscience 20(79): 137-142 (In Persian)
28
Soodmand Afshar R, Ahmadi S (2020) Monitoring of land subsidence due to overexploitation of groundwater using PS-InSAR in the region in hamadan proviance, Iran. Journal of Geospatial Information Technology 8(1):79-99 (In Persian)
29
Strozzi T, Wegmuller U, Tosi L, Bitelli G, Spreckels V (2001) Land subsidence monitoring with differential SAR interferometry. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 67(11):1261-1270
30
GroundWater Report (2010) Studies the water resources balance in the salt lake catchment. Region of water Company of Tehran, Volume 3 (In Persian)
31
Tony W, Martin G C, and Fred G B (2005) Sinkhole and subsidence. Springer and Praxis Publishing pp 383.
32
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی کیفیت آبهای زیرزمینی دشت قزوین از نظر شاخصهای خورندگی و رسوبگذاری بهمنظور استفاده از سامانههای آبیاری قطرهای
کیفیت آب در آبیاری قطرهای برای جلوگیری از رسوبگذاری و خوردگی اجزای سامانه بسیار مهم است. در کشور بیشتر از منابع آب زیرزمینی در آبیاری قطرهای استفاده میشود. استان قزوین یکی از استانهایی است که با مشکل کمآبی مواجه شده است. لذا استفاده از آبیاری قطرهای مورد توجه کشاورزان قرار گرفته است. هدف از مطالعه حاضر بررسی کیفیت آبهای زیرزمینی با توجه به دو خاصیت رسوبگذاری و خورندگی است. برای این منظور از شاخصهای لانژیلیر (LSI)، رایزنر (RSI) و پوکوریوس (PSI) برای تعیین خاصیت رسوبگذاری و خورندگی آبهای زیرزمینی منطقه مورد مطالعه استفاده شد. سپس از زمینآمار برای تهیه نقشههای پهنهبندی از شاخصها استفاده شد. در ادامه روند زمانی تغییرات این شاخصها بررسی شد. با توجه به نتایج شاخص LSI با استفاده از کریجینگ معمولی، بیشتر مساحت محدوده دشت قزوین در بازه 0 تا 2 قرار دارد که نشان از رسوبگذاری کم، متوسط و در برخی از سالها رسوبگذاری زیاد آبهای زیرزمینی میباشد. همچنین با توجه به نتایج شاخص RSI بیشتر مساحت محدوده دشت در بازه 6 تا 7 قرار دارد که نشان از خورندگی کم آبهای زیرزمینی میباشد. بر اساس نتایج کریجینگ شاخص با توجه به شاخص LSI، مساحت 80 تا 100 درصد منابع آب زیرزمینی قزوین بیش از حد آستانه میباشد. همچنین نتایج شاخص RSI، بیشترین درصد مساحت محدوده مطالعاتی، 80 تا 100 درصد بیش از حد آستانه قرار دارد. بنابراین، در پهنههایی که مشکل رسوبگذاری وجود دارد برای جلوگیری از گرفتگی قطرهچکانها اقداماتی نظیر اسیدزنی به آب آبیاری یا آبشویی دورهای با اسید توصیه میشود.
https://www.iwrr.ir/article_116558_fd96181dcdd89513e3f4ac36327122d7.pdf
2020-11-21
148
171
تحلیل روند
پهنهبندی
شاخص لانژیلیر
محمد رضا
خادیان
mkh572000@yahoo.com
1
دانشگاه گیلان
LEAD_AUTHOR
جابر
صالح پور
jabersalehpoor@yahoo.com
2
کارشناسی ارشد مهندسی منابع آب، گروه مهندسی آب، دانشکدة علوم کشاورزی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران
AUTHOR
Adhikary PP, Dash CJ, Bej R, Chandrasekharan H (2011) Indicator and probability kriging methods for delineating Cu, Fe, and Mn contamination in groundwater of Najafgarh Block, Delhi, India. Environmental Monitoring and Assessment 176(1-4):663-676
1
Al Kuisi M, Al-Qinna M, Margane A, Aljazzar T (2009) Spatial assessment of salinity and nitrate pollution in Amman Zarqa Basin: a case study. Environmental Earth Sciences 59(1):117-129
2
Antony A, Low JH, Gray S, Childress AE, Le-Clech P, Leslie G (2011) Scale formation and control in high pressure membrane water treatment systems: a review. Journal of Membrane Science 383(1-2):1-16
3
Arslan H (2012) Spatial and temporal mapping of groundwater salinity using ordinary kriging and indicator kriging: the case of Bafra Plain, Turkey. Agricultural Water Management 113:57-63
4
Ashrafzadeh A, Roshandel F, Khaledian M, Vazifedoust M, Rezaei M (2016) Assessment of groundwater salinity risk using kriging methods:a case study in northern Iran. Agricultural Water Management 178:215-224
5
Ayers RS, Westcot DW (1985) Water quality for agriculture. FAO Irrigation and drainage paper 29 Rev. 1. Food and Agricultural Organization, Rome, 1, 74
6
Baalousha H (2010) Assessment of a groundwater quality monitoring network using vulnerability mapping and geostatistics: a case study from Heretaunga Plains, New Zealand. Agricultural Water Management 97(2):240-246
7
Bahrami Jovein E, Hosseini S (2015) A systematic comparison of geostatistical methods for estimation of groundwater salinity in desert areas, Case study: Feyz Abad-Mahvelat Plain. Iran-Water Resources Research 11(2):1-15 (In Persian)
8
Bakhshandehmehr L, Yazdani M, Zolfaghari A (2016) the evaluation of groundwater suitability for irrigation and changes in agricultural land of Garmsar basin. Journal of Water and Soil 30(6):1773-1786 (In Persian)
9
Bamdad Machiani S, Khaledian MR, Rezaei M, Tajdari Kh (2014) Evaluation of groundwater quality in Gilan province for agricultural and industrial uses. Journal of Irrigation Drain 8(2):246-256 (In Persian)
10
Barcae E, Passarella G (2008) Spatial evaluation of the risk of groundwater quality degradation: A comparison between disjunctive Kriging and Geostatistical simulation. Journal of Environmental Monitoring and Assessment 133:261-273
11
Bendra B (2008) Assessing groundwater quality in the irrigated plain of Triffa (North-east Morocco). Journal of Agricultural Water Management 95:133-142
12
Cambardella C A, Moorman T B, Novak J M, Parkin T B, Karlen D L, Turco R F, Koropaka A E (1994) Field –scale variability of soil properties in central Iowa soils. Soil Science Society of America Journal 58:1501-1511
13
Chen L, Feng Q (2013) Geostatistical analysis of temporal and spatial variations in groundwater levels and quality in the Minqin oasis, Northwest China. Environmental Earth Sciences 70(3):1367-1378
14
Choi J, Choi BG, Hong S (2015) Effects of NF treated water on corrosion of pipe distribution system and its implications to blending with conventionally treated water. Desalination 360:138-145
15
Colin M (2006) Stress corrosion cracking. The 4th International Congress of Energy and Environment Engineering and Management (CIIEM), Madison.19-28
16
Dash JP, Sarangi A, Singh DK (2010) Spatial variability of groundwater depth and quality parameters in the national capital territory of Delhi. Environmental Management 45(3):640-650
17
Davil MF, Mahvi AH, Norouzi M, Mazloomi S, Amarluie A, Tardast A, Karamitabar Y (2009) Survey of corrosion and scaling potential produced water from Ilam water treatment plant. World Applied Sciences Journal 7(11):11-24
18
Delbari M, Afrasiab P (2014) Application of indicator and ordinary kringing for modeling of groundwater chloride. Journal of Environmental Studies 40(3):751-764 (In Persian)
19
Delbari M, Amiri M, Motlagh MB (2016) Assessing groundwater quality for irrigation using indicator kriging method. Applied Water Science 6(4):371-381
20
Edwards M (2004) Controlling corrosion in drinking water distribution systems: a grand challenge for the 21st century. Water Science and Technology 49(2):1-8
21
El-Fadel M, Tomaszkiewicz M, Adra Y, Sadek S, Najm MA (2014) GIS-based assessment for the development of a groundwater quality index towards sustainable aquifer management. Water Resources Management 28(11):3471-3487
22
Gholizadeh A, Mokhtari M, Naimi N, Shiravand B, Ehrampoush MH, Miri M, Ebrahimi A (2017) Assessment of corrosion and scaling potential in groundwater resources; a case study of Yazd-Ardakan Plain, Iran. Groundwater for Sustainable Development 5:59-65
23
Gilbert RG, Nakayama FS, Bucks DA (1979) Trickle irrigation: Prevention of clogging. Transactions of the ASAE: 22(3):514-519
24
Goovaerts P (1997) Geostatistics for natural resources evaluation. Oxford University Press
25
Hu K, Huang Y, Li H, Li B, Chen D, White RE (2005) Spatial variability of shallow groundwater level, electrical conductivity and nitrate concentration, and risk assessment of nitrate contamination in North China Plain. Environment International 31(6):896-903
26
Hu K, Huang Y, Li H, Li B, Chen D, White RE (2005) Spatial variability of shallow groundwater level, electrical conductivity and nitrate concentration, and risk assessment of nitrate contamination in North China Plain. Environment International 31(6):896-903
27
Institute for Agricultural Engineering (South Africa), Reinders FB (2005) Sub-surface drip irrigation: Factors affecting the efficiency and maintenance. Water Research Commission
28
Isaaks EH, Srivastava RM (1989) An introduction to applied geostatistics. Oxford University Press, New York, 561p
29
Jafari MA, Fallah F, Hassani AH (2011) Investigating the Hygiene of Anzali drinking water resources for corrosion and precipitation potentials using corrosion indexes. Journal of Guilan University of Medical Sciences 20(79):90-96
30
Jang CS (2013) Use of multivariate indicator kriging methods for assessing groundwater contamination extents for irrigation. Environmental Monitoring and Assessment 185(5):4049-4061
31
Johnston K, Ver Hoef JM, Krivoruchko K, Lucas N (2001) Using ArcGIS geostatistical analyst (Vol. 380). Redlands: Esri
32
Khorsandi H, Mohammadi A, Karimzadeh S, Khorsandi J (2016) Evaluation of corrosion and scaling potential in rural water distribution network of Urmia, Iran. Desalination and Water Treatment 57(23):10585-10592
33
Krivoruchko K (2011) Spatial statistical data analysis for GIS users. Redlands. Esri Press: 928
34
Lauer W (2003) Introduction to water treatment: Principles and practices of water supply operations. 2nd DeneverAWWA: Press, 9:718
35
Marengo E, Gennaro MC, Robotti E, Maiocchi A, Pavese G, Indaco A, Rainero A (2008) Statistical analysis of ground water distribution in Alessandria Province (Piedmont-Italy). Microchemical Journal 88(2):167-177
36
Nas B (2009) Geostatistical approach to assessment of spatial distribution of groundwater quality. Polish Journal of Environmental Studies 18(6):1073-1082
37
Nas B, Berktay A (2010) Groundwater quality mapping in urban groundwater using GIS. Environmental Monitoring and Assessment 160(1-4):215-227
38
Osati K, Salajegheh A, Areki S (2013) Spatial variation of nitrate concentrations in groundwater by Geostatistics (Case Study: Kurdan Plain). Journal of Natural Environment 65(4):461-472 (In Persian)
39
Ostovari Y, Beigi Harchegani H, Davoodian A R (2011) Assessment, spatial variability and mapping of some water quality parameters for use in drip irrigation design in Lordegan plain, Iran. Iranian Journal of Lrrigation and Drainage 5(2):242-253 (In Persian)
40
Ostovari Y, Beigi-Harchegani H, Davoudian A (2015) Geostatistical analysis of scaling and corrosion potential in the Lordegan Aquifer. Journal of Environmental Science and Technology 1792:45-61 (In Persian)
41
Piccini C, Marchetti A, Farina R, Francaviglia R (2012) Application of indicator kriging to evaluate the probability of exceeding nitrate contamination thresholds. International Journal of Environmental Research 6(4):853-862
42
Rafferty K (2000) Scaling in geothermal heat pump systems, Geo- Heat Center Oregon Institute of Technology 3201 Campus Drive Klamath Falls. pp 11-15
43
Rahimi M, Besharat S, Rezaverdinejad VR (2017) Quality evaluation of groundwater resources of Ardabil aquifer for agricultural and drinking uses. Journal of Environmental and Water Engineering 2(4):360-375 (In Persian)
44
Reinders FB, Smal HS, Van Niekerk AS, Bunton S, Mdaka B (2005) Sub-Surface drip irrigation: Factors affecting the efficiency and maintenance. Project Executed by the ARC-Institute for Agricultural Engineering
45
Roberge PR (2006) Corrosion basics: An introduction. National Association of Corrosion Engineers (NACE)
46
Sanchez-Martos F, Jimenez-Espinosa R, Pulido-Bosch A (2001) Mapping groundwater quality variables using PCA and geostatistics: A case study of Bajo Andarax, southeastern Spain. Hydrological Sciences Journal 46(2):227-242
47
Shabani M (2012) Determining the most suitable interpolation method for groundwater chemical characteristics mapping. Watershed Engineering and Management 3(4):196-204 (In Persian)
48
Suarez DL (1981) Relation between pHc and Sodium Adsorption Ratio (SAR) and an alternative method of estimating SAR of soil or drainage waters1. Soil Science Society of America Journal 45(3):469-475
49
Taghipour H, Shakerkhatibi M, Pourakbar M, Belvasi M (2012) Corrosion and scaling potential in drinking water distribution system of Tabriz. Northwestern Iran Health Promot Perspect 2(1):103-11 (In Persian)
50
Taghizadeh Mehrjardi R, Zareian Jahromi M, Mahmodi S, Heidari A (2008) Spatial distribution of groundwater quality with geostatistics (Case study: Yazd-Ardakan Plain). World Applied Sciences Journal 4(1):9-17
51
Torabi Poudeh H, Hamezadeh P (2018) Evaluate the water quality and trend of changes in quality parameters of Kashkan basin. Iranian Journal of Ecohydrology 5(1):23-36 (In Persian)
52
Yimit H, Eziz M, Mamat M, Tohti G (2011) Variations in groundwater levels and salinity in the Ili River Irrigation Area, Xinjiang, Northwest China: A geostatistical approach. International Journal of Sustainable Development and World Ecology 18(1):55-64
53
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی شدت اثر تغییر اقلیم بر منابع آب زیرزمینی دشت ورامین با استفاده از شاخص NISTOR
هدف از این مطالعه بررسی شدت اثر تغییر اقلیم با استفاده از مدلهای گروه CMIP5 تحت سناریوهای انتشار RCP بر منابع آب زیرزمینی دشت ورامین میباشد که خروجی این مدلها توسط نرمافزار LARS-WGریزمقیاس و واسنجی شد. برای این منظور از دوره (۲۰۰۵-۱۹۸۹) به عنوان دوره پایه جهت انتخاب مدل مناسب منطقه و دوره (۲۰۵۰-۲۰۲۱) جهت بررسی شاخص NISTOR در آینده استفاده گردید. نتایج نشان داد که مدل EC-EARTH در شبیهسازی دما و بارش در منطقه مطالعاتی از سری CMIP5 تحت سه سناریوی RCP2.6، RCP4.5 و RCP8.5 برای دوره آینده عملکرد بالایی دارد. بطور میانگین دمای متوسط در منطقه مطالعاتی، تحت سناریوهای خوشبینانه و حد واسط به ترتیب RCP2.6 و RCP4.5، افزایش 1 تا 2/1 درجه سانتیگراد را نسبت به دوره پایه پیشبینی کرد در حالیکه همین افزایش دما بر اساس بدبینانهترین سناریو یعنی RCP8.5 در دوره ۲۰۵۰ -۲۰۲۰ بطور متوسط افزایش حدود 5/1 درجه سانتیگراد نسبت به دوره پایه پیشبینی گردید. همچنین در دورههای آتی، افزایش بارش در فصل بهار و کاهش بارش در فصل پاییز مشاهده گردید. بطور کلی سناریوی RCP4.5 بیشتر از دو سناریوی دیگر افزایش بارش سالانه در 30 سال آینده نسبت به دوره پایه را نشان داد. همچنین نتایج ماتریس استنتاجی NISTOR با درنظر گرفتن بارش مؤثر و شاخص اقلیمی De-Martone نشان داد که در هر سه سناریو شدت اثرات تغییر اقلیم بر روی منابع آب زیررمینی دشت ورامین در سه دهه آینده قابل توجه (شدید) میباشد که نشاندهنده کاهش مقدار تغذیه منابع آب زیرزمینی است.
https://www.iwrr.ir/article_118040_e56eb16077c1dec25ae61b090cef1859.pdf
2020-11-21
172
187
تغییر اقلیم
LARS-WG
دشت ورامین
آب زیرزمینی
NISTOR
حمیدرضا
عزیزی
azizi.hamidr@gmail.com
1
دانشجوی دکتری تخصصی، گروه مهندسی عمران، واحد شهر قدس، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
AUTHOR
حسین
ابراهیمی
ebrahimi165@yahoo.com
2
دانشیار، گروه مهندسی عمران، واحد شهر قدس، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
حسین
محمد ولی سامانی
hossein.samani@gmail.com
3
اُستاد، گروه مهندسی عمران، واحد شهر قدس، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
AUTHOR
ویدا
خاکی
vidakhaki@yahoo.com
4
اُستادیار، گروه مهندسی عمران، واحد شهر قدس، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
AUTHOR
Aghakhani Afshar A, Hassanzadeh Y, Besalatpour AA, Pourreza Bilondi M (2017) Annual assessment of Kashafrood watershed basin climate components in future periods by using fifth report of intergovernmental panel on climate change. Journal of Water and Soil Conservation 23:217-233 (In Persian)
1
Ansari S, Massah Bavani AR, Roozbahani A (2016) Effects of climate change on groundwater recharge (Case Study: Sefid Dasht Plain). Journal of Water and Soil 30:416-431 (In Persian)
2
Bjornaes K (2014) A guide to representative concentration pathways. Senior Communication Advisor in CICERO center fior
3
De Martonne E (1926) A new climatological function. The Aridity Index Gauthier-Villars, Paris, France
4
Deniz A, Toros H, Incecik S (2011) Spatial variations of climate indices in Turkey. International Journal of Climatology 31:394-403
5
Gerrits AMJ, Savenije HHG, Veling EJM, Pfister L (2009) Analytical derivation of the Budyko curve based on rainfall characteristics and a simple evaporation model. Water Resources Research 45, doi:10.1029/2008wr007308
6
Haidu I, Nistor M-M (2020) Long-term effect of climate change on groundwater recharge in the Grand Est region of France. Meteorological Applications 27:e1796 doi:10.1002/met.1796
7
Hashmi MZ, Shamseldin AY, Melville BW (2011) Comparison of SDSM and LARS-WG for simulation and downscaling of extreme precipitation events in a watershed. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 25:475-484
8
IPCC (2013) Summary for Policymakers. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change
9
Jyrkama MI, Sykes JF (2007) The impact of climate change on spatially varying groundwater recharge in the grand river watershed (Ontario). Journal of Hydrology 338:237-250
10
Klaas DKSY, Imteaz MA, Sudiayem I, Klaas EME, Klaas ECM (2020) Assessing climate changes impacts on tropical karst catchment: Implications on groundwater resource sustainability and management strategies. Journal of Hydrology 582:124426
11
Nistor M-M, Cheval S, Gualtieri A F, and et al. (2017) Crop evapotranspiration assessment under climate change in the Pannonian basin during 1991–2050. Meteorological Applications 24:84-91
12
Nistor M-M, Dezsi Ş, Cheval S, Baciu M (2016) Climate change effects on groundwater resources: a new assessment method through climate indices and effective precipitation in Beliş district, Western Carpathians. Meteorological Applications 23:554-561
13
Nistor M, Porumb-Ghiurco C (2015) How to compute the land cover evapotranspiration at regional scale? A spatial approach of Emilia-Romagna region. GEOREVIEW Scientific Annals of Ştefan cel Mare University of Suceava Geography Series 25 doi:10.4316/GEOREVIEW.2015.25.1.268
14
Nistor M, Mîndrescu M (2019) Climate change effect on groundwater resources in Emilia-Romagna region: An improved assessment through NISTOR-CEGW method. Quaternary International 504: 214-228
15
Node farahani MA, Rasekhi A, Parmas B, keshvari A (2018) The effects of climate change on temperature, precipitation and drought in the the future Shadegan basin. Journal of Iran-Water Resources Research (IR-WRR) 14:125-139(In Persian)
16
Racsko P, Szeidl L, Semenov M (1991) A serial approach to local stochastic weather models. Ecological Modelling 57:27-41
17
Semenov M, Brooks R (1999) Spatial interpolation of the LARS-WG weather generator in Great Britain. Climate Research- CLIMATE RES 11:137-148
18
Shahvari N, Khalilian S, Mosavi SH, Mortazavi SA (2019) Assessing climate change impacts on water resources and crop yield: A case study of Varamin plain basin. Iran Environmental Monitoring and Assessment 191:134
19
Shakiba AR, Cheshmi A (2013) Evaluation of the effect of climate change on groundwater resources of Ramhormoz plain using NARX neural network. Journal of Researches in Earth Sciences 2:46-57
20
Soleimani Sardoo F, Mesbahzadeh T, Broomand n, Azare A, Rafii sardooii E (2018) Investigating the effects of climate change under different scenarios on groundwater in Kerman plain. Journal of Environmental Studies 43:645-661 (In Persian)
21
Thornthwaite CW (1948) An approach toward a rational classification of climate. Geographical Review 38:55-94
22
Wilby RL, Harris I (2006) A framework for assessing uncertainties in climate change impacts: Low-flow scenarios for the River Thames, UK. Water Resources Research 42(2)
23
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل قابلیت اطمینان تغییرات تراکم شبکه آبراهه ای حوضه آبریز دریاچه ارومیه با استفاده از روش احتمالاتی FORM
اکوسیستم دریاچه ارومیه، در سالهای اخیر با بحران کاهش فزاینده سطح آب به دلیل از دست رفتن منابع تغذیه کننده آب سطحی خود روبرو بوده است. در این پژوهش به منظور بررسی تابآوری ناحیهای در حوضه آبریز دریاچه ارومیه، در مقابل تخریب تراکم شبکه آبراههای، اقدام به توسعه ماتریس تابع عملکرد در روش احتمالاتی مرتبه اول قابلیت اطمینان (FORM) شده است. پایه محاسبات در محیط برنامهنویسی پایتون بر اساس تغییرات لایه تجمع جریان، به عنوان عامل مهم تغذیه آب سطحی دریاچه ارومیه میباشد. تهیه لایه تجمع جریان، بر اساس مدل رقومی ارتفاع 30 متری سنجنده Aster در محیط سیستم اطلاعات جغرافیایی و ملاک تغییرات آن بر مبنای لایههای تراکم شبکه آبراههای مختلف و با آستانههای ترتیب توانی معین، در روش استخراج خودکار مسیر جریان طبیعی بوده است. تابع عملکرد در روش FORM با تخمین انحراف استاندارد، میانگین و همبستگی خطی، بین دو دسته تراکم شبکه جریان، با آستانههای 100، 300 و 1000 و همچنین 1000، 3000 و 10000 و به صورت کسر دو مجموعه، نقاط مختصاتی تهیه شد. نتایج حاکی از آن است احتمال شکست در حوضه آبریز، بدون احتساب محیط دریاچه، بین دو رقم 28 تا 72 درصد متغیر است. برای نوار مرزی نمایش آسیبپذیری دریاچه، کمترین تابآوری در بخشهای غربی، شمال غربی و جنوبی است. آسیبپذیری با تخریب شبکه آبراههای مطابق با روش FORM در بیشترین مقدار خود با رقم 86 درصد در محدوده میانه غربی مساحت دریاچه رخ میدهد.
https://www.iwrr.ir/article_118196_744c309c8970eaf67ecdee1e53754298.pdf
2020-11-21
188
197
روش FORM
قابلیت اطمینان
دریاچه ارومیه
تراکم آبراهه ای
همایون
مقیمی
moghimi1193@gmail.com
1
زمین شناسی، علوم پایه، دانشگاه پیام نور / عضو هیات علمی
LEAD_AUTHOR
Abbasi A, Delavar M, Murid S (2014) Development of the system using the water resources of Zarrineh River Basin with emphasis on securing the right of Lake Urmia and optimal allocation of water in the agricultural sector. Iran-Water Resources Research 11(3):1-16 (In Persian)
1
Azimi S, Azhdary Moghaddam M, Hashemi Monfared SA (2019) Analysis of drought recurrence conditions using first-order reliability method. International Journal of Environmental Science and Technology 16(8):4471-4482
2
Bani Talebi Dehkordi M, Rezaei H (2019) Use of renewable water in Urmia Lake catchment with the help of GLEAM model. Iran-Water Resources Research 15(3):144-154 (In Persian)
3
Boateng S (2001) Evaluation of probabilistic flow in two unsaturated soils. Journal of Hydrogeology 9(1):543-554
4
Boateng S, Cawlfield J (1999) Two-dimensional sensitivity analysis of contaminant transport in the unsaturated zone. Journal of Ground Water 37(2):185-193
5
Cawlfield J, Wu M (1993) Probabilistic sensitivity analysis for one-dimensional reactive transport in porous media. Journal of Water Resources Research 29(3):661-672
6
Du X (2005) Probabilistic engineering design, first order and second reliability methods. University of Missouri-Rolla, Chapter 7
7
Hamed M, Bedient P (1999) Reliability based uncertainty analysis of groundwater contaminant transport and remediation. Environmental Protection Agency 600p
8
Hamed M, Bedient P, Conte J (1996a) Numerical stochastic analysis of groundwater contaminant transport and plume containment. Journal of Contaminant Hydrology 24(1):1-24
9
Hamed M, Bedient P, Dawson C (1996b) Probabilistic modeling of aquifer heterogeneity using reliability methods. Journal of Advances in Water Resources 19(5):277-295
10
Hassanzadeh Y (2014) Urmia Lake crisis: Water crisis in the country. 10th International Congress on Civil Engineering Tabriz 17-15 (In Persian)
11
Jang, Y, Sitar N, Der Kiureghian A (1994) Reliability analysis of contaminant transport in saturated porous media. Journal of Water Resources Research 30(8):2435-2448
12
Khalili K, Ahmadi F, Dinpapashoh Y, Behmanesh J (2013) Linear and nonlinear behavior analysis of hydrological time series (Case study: Western Rivers of Lake Urmia). Iranian Water Resources Research 10(2):12-20 (In Persian)
13
Maier H, Lence B, Tolson A, Foschi R (2001) First-order reliability method for estimating reliability, vulnerability, and resilience. Journal of Water Resources Research 37(3):779-790
14
Melching C (1992) An improved first-order reliability approach for assessing uncertainties in hydrologic modeling. Journal of Hydrology 132(1):157-177
15
Melching C, Bauwens W (2001) Uncertainty in coupled nonpoint source and stream water-quality models. Journal of Water Resources Planning and Management 127(6):403-413
16
Moghaddasi M, Morid S, and Delavar M (2015) Urmia agricultural water consumption management approach in Urmia Lake restoration. Iran-Water Resources Research 11:1-12 (In Persian)
17
Moghaddasi S, Morid S, Delavar M, and Hoseinni Safa H (2019) Challenges and compromises of agricultural water supply and environmental water right in the Lake Urmia Basin. Iran-Water Resources Research 15(2):26-38 (In Persian)
18
Mok C, Sitar N, Der Kiureghian A (1994) Numerically efficient reliability analysis of groundwater flow and subsurface contaminant transport in computer methods and advances in geomechanics. A. A. Balkema, Brookfield, VT, 1158p
19
Ministry of Energy (2016) Water balance report of Urmia Lake catchment area. (In Persian)
20
Razmara P, Motiei H, Masah Bovani A, and Torabi S (2013) The impact of climate change on the runoff to Lake Urmia in the coming period. Fifth Iranian Water Resources Management Conference, Tehran (In Persian)
21
Sitar N, Cawlfield J, Der Kiureghian A (1987) First-order reliability approach to stochastic analysis of subsurface flow and contaminant transport. Journal of Water Resources Research 23(5):794-804
22
Skaggs T, Barry D (1996) Sensitivity methods for time-continuous, spatially discrete groundwater contaminant transport models. Journal of Water Resources Research 32(8):2409-2420
23
Skaggs T, Barry D (1997) The first-order reliability method of predicting cumulative mass flux in heterogeneous porous formations. Journal of Water Resources Research 33(6):1485-1494
24
Sufi M, Alijani B, Borna Reza, Asadi F (2020) Hydro-climatic modeling of Urmia Lake level fluctuations. Iran-Water Resources Research 16 (1):380-393 (In Persian)
25
Sun N, Yeh W (1990) Coupled inverse problems in groundwater modeling: 1 Sensitivity analysis and parameter identification. Journal of Water Resources Research 26(10):2507-2525
26
Tajrishi (2017) Interview with Iran Newspaper. www.iran-newspaper.com/Newspaper/BlockPrint/ 144763, Plan for reviving Iranian wetlands, (2012) Urmia Lake Drought Risk Management Program, https://www.doe.ir/portal/theme/talab/Data/021- DRM.html (In Persian)
27
Xiang Y, Mishra S (1997) Probabilistic multiphase flow modeling using the limit-state method. Journal of Ground Water 35(5):820-824
28
Youneszadeh S, Sima S, Javadian M, and Tajrishy M (2018) Determining daily variations of river flood plains in the southern buffer zone of Urmia Lake in 2010. Iran-Water Resources Research 14(3):31-41 (In Persian)
29
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی تأثیر تغییر اقلیم بر میزان آورد رودخانه ارس (مطالعه موردی: محدوده استان اردبیل)
وجود تغییر اقلیم و آثاری که بر روی دما، بارش و آورد رودخانهها برجای میگذارد، مورد تأئید بسیاری از مطالعات در سراسر جهان بوده است. این تحقیق با هدف ارزیابی اثرات ناشی از تغییر اقلیم بر میزان آورد رودخانه ارس در مقیاسهای مختلف زمانی انجام پذیرفته است. در این تحقیق برای تحلیل آینده و پیشبینی حداقل و حداکثر تغییرات آینده از سناریوهایRCP2.6 ، RCP4.5 و RCP8.5 برای دوره زمانی آینده نزدیک (2017-2036) از مدل HadGEM و مدل ریز مقیاسگردانی LARS-WG استفاده شد. به منظور بررسی اثرات تغییر اقلیم بر منابع آب و بررسی مقدار آورد رودخانه ارس در دورههای آتی، خروجیهای سناریوهای اقلیمی به مدل SWATکه برای دوره پایه واسنجی و صحتسنجی شده است، وارد شده و نتایج آن مورد بررسی و تحلیل قرار گرفت. برای این منظور از دادههای ماهانه بارش ایستگاه سینوپتیک پارسآباد در طی دوره 2005-1985 به عنوان دادههای شاهد استفاده شد. جهت ارزیابی و مقایسه دقت دادههای ریزمقیاس شده، مقایسه دادههای دوره پایه و دادههای تاریخی تولید شده توسط مدل با استفاده از پارامترهای خطاسنجی انجام شد که به عنوان مثال مقدار شاخص NSE برای بارش، دمای حداقل و دمای حداکثر به ترتیب 695/0، 624/0 و 054/2 به دست آمد. طبق نتایج به دست آمده هر سه سناریو افرایش بارندگی را برای ماههای آگوست و دسامبر و کاهش بارندگی را برای ماههای آپریل و نوامبر پیشبینی نمودهاند، لیکن به طور کلی مجموع بارش متوسط سالانه در دوره 2017-2036 حوزه آبخیز ارس روند کاهشی خواهد داشت. همچنین هر سه سناریو افزایش دمای حداقل و دمای حداکثر را در تمامی ماهها و فصول سال پیشبینی کردهاند. نتایج بررسی تأثیر تغییر اقلیم بر آورد رودخانه ارس نیز حاکی از کاهش 7/30، 2/30 و 2/22 درصدی دبی ورودی به رودخانه تحت سناریوهای RCP8.5، RCP4.5 و RCP2.6 میباشد. به طور کلی و با توجه به نتایج به دست آمده از مدلهای استفاده شده، در منطقه مورد مطالعه دما افزایش و بارش کاهش خواهند داشت که بر آورد رودخانه ارس تأثیر منفی خواهد داشت و نیازمند مدیریت صحیح و اصولی بهرهبرداری از منابع آبی میباشد.
https://www.iwrr.ir/article_118330_0e6b9f2e9c700b93de0f0f9f5c085afb.pdf
2020-11-21
198
211
RCP
دبی
مدلSWAT
منابع آب
بهنام
فرید گیگلو
behnam.farid65@gmail.com
1
دانشگاه کاشان
LEAD_AUTHOR
رضا
قضاوی
ghazavi@kashanu.ac.ir
2
دانشگاه کاشان
AUTHOR
سیامک
دخانی
siamakdokhani@gmail.com
3
دانشگاه کاشان
AUTHOR
Ababayi b, Mirzai F, and Sohrabi d (2012) Performance evaluation of LARS-WG at 12 Iranian coastal meteorological stations. Iranian Water Research Journal 5(9):222-217 (In Persian)
1
Abbaspour KC (2007) User manual for SWAT-CUP, SWAT calibration and uncertainty analysis programs. Eawag, Swiss Fed. Institute of Aquatic Science and Technology Du¨bendorf, Switzerland
2
Abbaspour KC, Faramarzi M, Seyed Ghasemi S, and Yang Y (2009) Assessing the impact of climate change on water resources in Iran. Journal of Water Resources Research 45:1-16
3
Ahmadi m, Dadashi Rodbari A, Akbari Azirani T, Karami J (2019) Efficiency of HadGEM2-ES model in evaluating seasonal temperature anomalies in Iran under radiation induction scenarios. Earth and Space Physics 45(3):644-625
4
Akhavan S, Abedi Koopai J, Mousavi F, Islamian S (2009) Estimation of water and green water using SWAT model in Hamedan Bahar catchment. Journal of Agricultural Science and Technology and Natural Resources, Soil and Water Sciences 14(50):9-23
5
Azari M, Moradi HR, Saghafian B, and Faramarzi M (2016) Climate change impacts on streamflow and sediment yield in the North of Iran. Hydrological Sciences Journal 61(1):123-133
6
Babaian A and Najafi Nik Z (2007) Introduction and evaluation of LARS-WG model for meteorological parameter modeling, Khorasan Province, statistical period 1961-2003. New Zealand Journal (62):65-49 (In Persian)
7
Bahri M (2014) Assessing the impacts of climate change and land use on hydrological practices of watersheds (Case study: Eskandari Watershed, Isfahan Province). Master’s Thesis, Yazd University, Iran (In Persian)
8
Calzadilla A, Zhu T, Rehdanz K, Tol RSJ, and Ringler C (2013) Economywide impacts of climate change on agriculture in Sub-Saharan Africa. Ecological Economics 93:150-165
9
Chimtengo M, Ngongondo C, Tumbare M, and Monjerezi M (2014) Analysing changes in water availability to assess environmental water requirements in the Rivirivi River basin, Southern Malawi. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 67, 202-213
10
Collins W J, Bellouin N, Doutriaux-Boucher M, Gedney N, Hinton T, Jones C D, Liddicoat S, Martin G, O’Connor F, Rae J, and Senior C (2008) Evaluation of the HadGEM2 model, Hadley Cent. Technical Note, 74
11
Du X, Li X, Luo T, Matsuur N, Kadokami K, Chen J (2013) Occurrence and aquatic ecological risk assessment of typical organic pollutants in water of Yangtze River estuary, Procedia Environmental Sciences 18:882-889
12
Fataei E, Azizi A, Seyed Safavian ST, Imani AA, Ojaqi A, Farhadi H (2018) Predicting changes in some climatic variables of Aras valley watershed in the coming decades using change models. Journal of Environmental Geology 11(39):1-12
13
Gautier E, Dépret T, Costard F et al. (2018) Going with the flow: hydrologic response of middle Lena River (Siberia) to the climate variability and change. Journal of Hydrology 557:475–488
14
Gosain A, Rao S, and Basuray D (2006) Climate change impact assessment on hydrology of Indian river basins. Current Science 90(3):346–353
15
Habibnejad R, Shokoohi A (2020) Uncertainty analysis of IDF curves simulation under climate change scenarios using a weather generator model (Case study: Tehran). Journal of Water Resources Research 16(2):164-177 (In Persian)
16
Hosseini SA (2016) Trends in changes in the quantity and quality of surface water resources and their relationship with land use and drought (Case study: Golgah Watershed, Babol). M.Sc. Watershed Management, Yazd University, 57 pages (In Persian)
17
Hutchins MG, Abesser CPrudhomme b, CElliott JA, et al. (2018) Combined impacts of future land-use and climate stressors on water resources and quality in groundwater and surface waterbodies of the upper Thames river basin, UK. Science of the Total Environment 631-632(2018):962–986
18
Javadi Nejad H, Kavianpour MR, Budaghpour S, Pirooz B (2013) Investigating the effects of pollutant resources (urban, industrial and agricultural) on Aras River Water Quality and Providing Solutions. First National Conference on New Horizons in Empowerment and Sustainable Development of Architecture, Civil Engineering, Tourism and Urban and Rural Environment, 11 p. (In Persian)
19
Keikha A (2015) The impact of climate change on surface water quality in future periods (Case study of Zarrineh Rood River). M.Sc. Thesis in Water Resources Engineering, University of Tehran, Aboorihan Campus 115 p. (In Persian)
20
Koutrolis AG, Tsanis IK, Daliakopoulos IN, Jacob D (2013) Impact of climate change on water resources status: A case study for Crete Island, Greece. Journal of Hydrology 479:146-158
21
Leigh C, Boulton AJ, Courtwright JL, Fritz K, May CL, Walker RH, Datry T (2016) Ecological research and management of intermittent rivers: An historical review and future directions. Freshwater Biology 61(8):1181–1199
22
Li FP, Zhang GX, and Dong LQ (2013) Studies for impact of climate change on hydrology and water resources. Science Geographical 4:457-464
23
Lu E, Takle ES, Manoj J (2010) The relationships between climatic and hydrological changes in the upper Mississippi River Basin: A SWAT and Multi-GCM study. American Meteorological Society 11:437-451
24
Marie Couture R, Jannicke Moe S, Lina Y, Yvind K, et al. (2018) Simulating water quality and ecological status of Lake Vansj, Norway, under land-use and climate change by linking process-oriented models with a Bayesian network. Science of the Total Environment 621(2018):713–724
25
Mehrotra R, Evans J P, Sharma A, and Sivakumar B (2014) Evaluation of downscaled daily rainfall hindcasts over Sydney, Australia using statistical and dynamical downscaling approaches. Hydrology Research 45(2):226-249
26
Mishra PK, Prasad S, et al. (2018) Contrasting pattern of hydrological changes during the past twomillennia fromcentral and northern India: regional climate difference or anthropogenic impact? Global and Planetary Change 161:97–107
27
Mohammadi MF (2015) Assessing the impacts of land use change on the quantity and water quality of Talar River using remote sensing and hydrological modeling M.Sc. Thesis, Sari University of Agriculture and Natural Resources, 104 pages (In Persian)
28
Morid R, Delavar M, Eagderi S, and Kumar L (2016) Assessment of climate change impacts on river hydrology and habitat suitability of Oxynoemacheilus bergianus, Case study: Kordan River, Iran. Hydrobiologia 771:83–100
29
Nash J E and Sutcliffe J V (1970) River flow forecasting through conceptual models part I- A discussion of principles. Journal of Hydrology 10(3):282-290
30
Neitsch SL, Arnold JG, Kiniry JR, Williams JR, and King KW (2005) Soil and water assessment tool-theoretical documentation–version 2005, Texas. Agricultural Research Service 494p.
31
Neitsch S L, Williams J R, Arnold J G, and Kiniry J R (2011) Soil and water assessment tool theoretical documentation version 2009. Texas Water Resources Institute
32
Nelson E, Mendoza G, Regetz J, et al. (2009) Modeling multiple ecosystemservices, biodiversity conservation, commodity production, and tradeoffs at landscape scales. Frontiers in Ecology and the Environment 7(1):4–11
33
Osman Y, Al-Ansari N, Abdellatif M, Sadeq A, Sven K (2014) Expected future precipitation in central Iraq using LARS-WG stochastic weather generator. Engineering 6:948-959
34
Pahlavani S, Saeedpour B, Ghasemi A, Rezaei K (2015) Evaluation of Aras River quality based on Hilshenov index. International Conference on New Research in Agricultural Sciences and Environment, 16 p. (In Persian)
35
Rahimian F (2016) Evaluation of temporal and spatial changes in the water quality of Aras River. M.Sc. Thesis in environmental geology, Urmia University, 107 p. (In Persian)
36
Rosen J (2017) California rains put spotlight on atmospheric rivers. Science 355(6327):787–788
37
Saha PP, Zeleke K, and Hafeez M (2013) Streamflow modeling in a fluctuant climate using SWAT: Yass River catchment in south eastern Australia. Environmental Earth Sciences 71(12):5241–5254
38
Shen M, Chen J, Zhuan M, Chen H, Xu CY, Xiong L (2018) Estimating uncertainty and its temporal variation related to global climate models in quantifying climate change impacts on hydrology. Journal of Hydrology 556:10–24
39
Vliet MT, Franssen WH, Yearsley JR, Ludwig F, Haddeland I, Lettenmaier DP, Kabat P (2013) Global river discharge and water temperature under climate change. Global Environmental Change 23(2):450–464
40
Wang H, Xiao W, Wang Y, Zhao Y, et al. (2019) Assessment of the impact of climate change on hydropower potential in the Nanliujiang River basin of China. Energy 167(2019):950e959
41
Wang R, Kalin L, Kuang W, Tian H (2014) Individual and combined effects of land use/cover and climate change on Wolf Bay watershed streamflow in southern Alabama. Hydrological Process 28(22):5530-5546
42
Wurbs RA and Muttiah RS (2002) Modeling the impacts of climate change on water supply reliabilities. Water International 27(3):407–419
43
Xu YP, Zhang X, Ran Q, Tian Y (2013) Impact of climate change on hydrology of upper reaches of Qiantang River Basin, East China. Journal of Hydrology 483:51–60
44
Yonesi Fard M, Paymazd Sh, Rahimi (2020) Simulation of climate change effect on the runoff of shazand basin applying WetSpa distributional model. Journal of Water Resources Research 16(2):230-242 (In Persian).
45
Yousefi H, Moridi A, Yazdi J, KhazaiePoul A (2020) Investigating the effect of climate change on discharge, NO3 load, and agricultural products yield upstream of Esteghlal dam. Journal of Water Resources Research 16(2):35-49 (In Persian)
46
Zhang J, Gao G, Fu B, Zhang L (2018) Explanation of climate and human impacts on sediment discharge change in Darwinian hydrology: Derivation of a differential equation. Journal Hydrology 559:827–834
47
Zhao CS, Zhang Y, Yang ST (2019) Predicting future river health in a minimally influenced mountainous area under climate change. Science of the Total Environment 656(2019):1373–1385
48
ORIGINAL_ARTICLE
شناسایی و تحلیل عدم قطعیت پارامترهای حساس مدل SWAT در برآورد رواناب حوضه کارده
کارآیی مدلهای هیدرولوژیکی در شبیهسازی رفتار یک حوضه به برآورد دقیق و اعتبار دادههای خروجی مدل بستگی دارد. از آنجاییکه مدلهای هیدرولوژیکی توزیعی به دلیل جامعیت در تحلیل پدیدههای چرخه هیدرولوژی دارای پارامترهای متعددی هستند، در معرض عدمقطعیت خواهند بود. بنابراین، شناسایی و تجزیه و تحلیل عدمقطعیت پارامترهای حساس مدل ضروری میباشد. در این مطالعه عدمقطعیت ناشی از پارامترهای مدل SWAT در برآورد رواناب حوضه آبخیز کارده بررسی شد و واکنش مدل به تغییر در پارامترهای آن با روش آنالیز حساسیت فراگیر ارزیابی گردید. واسنجی و تحلیل عدمقطعیت مدل با استفاده از آمار ماهانه رواناب خروجی حـوضه در بـازه زمانی 2006-2000 انجام و همچنین عملکرد مــدل در بـازه 2012-2008 اعتبارسنجی شد. بـا تـوجـه بـه مقادیر ضریب کارآیی نش- ساتکلیف در دورههای واسنجی (64/0) و اعتبارسنجی (68/0)، مدل توسعهیافته SWAT کارآیی خوبی برای شبیهسازی جریان رودخانه کارده نشان داد. همچنین در دورههای واسنجی و اعتبارسنجی به ترتیب 68 و 93 درصد دادههای مشاهداتی در باند عدمقطعیت تولید شده توسط الگوریتم GLUE قرار گرفتند. این نتایج ضمن تأیید نکویی برازش مدل به شرایط حوضه آبخیز سد کارده، نشان داد که بازه عدمقطعیت تولید شده در تحلیل اثر عدمایستایی پارامترهای مدل بر رواناب شبیهسازی شده میتواند بخش وسیعی از سناریوهای محتمل آبی در حوضه مطالعاتی را در برگیرد. در نتیجه، با شناخت بازه آماری تغییرات قابل قبول پارمترهای حساس مدل و کمّیسازی اثر این تغییرات بر خروجی مدل توسط الگوریتم GLUE، قابلیت اجرایی مدل واسنجی شده SWAT در شرایط مختلف عدمقطعیت در حوضه مطالعاتی تضمین میگردد.
https://www.iwrr.ir/article_118737_2dc4f5c336833cb894ceac58aef94ba2.pdf
2020-11-21
212
221
عدمقطعیت پارامتری
GLUE
آنالیز حساسیت
مدلسازی معکوس
حلیمه
سلیمی راد
halimesalimirad@gmail.com
1
دانشآموخته کارشناشیارشد، گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده آب و خاک، دانشگاه زابل، زابل، ایران.
AUTHOR
عبدالحمید
دهواری
dehvari@uoz.ac.ir
2
استادیار گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده آب و خاک، دانشگاه زابل، زابل، ایران
AUTHOR
هادی
گلوی
hadigalavi@uoz.ac.ir
3
استادیار گروه مهندسی آب، دانشکده آب و خاک، دانشگاه زابل، زابل، ایران.
LEAD_AUTHOR
محبوبه
ابراهیمیان
m_ebrahimian81@yahoo.com
4
استادیار پژوهشکده تالاب بین المللی هامون، دانشگاه زابل، زابل، ایران
AUTHOR
Aalami MT, Abbasi H, and Niksokhan MH (2018) Comparison of two calibration-uncertainty methods for soil and water assessment tool in stream flow and total suspended solids modeling. Water and Soil Science 28(3):53-64 (In Persian)
1
Abbaspour KC (2007) User Manual for SWAT-CUP, SWAT calibration and uncertainty analysis programs. Swiss Federal Institute of Aquatic Science and Technology, Eawag Dübendorf, Switzerland, 325p
2
Abedini ME, Ziai AN, Shafi'i M, Ghahraman B, Ansari H and Meshkini C (2017) Uncertainty assessment of groundwater flow modeling by using generalized likelihood uncertainty estimation method (Case study: Bojnourd Plain). Iranian Journal of Irrigation and Drainage 10(6):755-769 (In Persian)
3
Ahmadi A and Nasseri M (2020) Do direct and inverse uncertainty assessment methods present the same results? Journal of Hydroinformatics 22(4):842–855
4
Akhoun S, Shahverdi M, and Zare-Abyaneh H (2018) Modeling the spatial changes of blue and green water (case study: Hamadan province). In: Proc. of First National Conference on Water Resources Management Strategies and Environmental Challenges (In Persian)
5
Amini-Zad A, Galavi H and MohammadRezaPoor OB (2018) Hydrological modeling of Pishin dam watershed using SWAT. In: Proc. of the First National Conference on SWAT Applications in Iran, Water and Wastewater Research Institute, Isfahan University of Technology, Isfahan
6
Beven KJ and Binley A (1992) The future of distributed models: model calibration and uncertainty prediction. Hydrological Process 6(3):279-298
7
Campbell EP, Fox DR, and Bates BC (1999) A Bayesian approach to parameter estimation and pooling in nonlinear flood event models. Water Resource Research 35(1):211-220
8
EmamiFar S, Davary K, Ansari H, Ghahraman B, Hosseini SM, and Naseri M (2016) Uncertainty assessment DWB model by using GLUE method (Case study: Andrabi and Farvbrman catchments). Journal of Soil and Water Resources Conservation 6(1):125-142 (In Persian)
9
Galavi H, Kamal MR, Mirzaei M, and Ebrahimian M (2019) Assessing the contribution of different uncertainty sources in streamflow projections. Theoretical and Applied Climatology 137(1-2):1289-1303
10
Galavi H and Lee TS (2012) Uncertainty analysis of climate change impacts on runoff. In: Proc. of International Conference on Future Environment and Energy 28:235-239
11
Golshan M, Esmali-Ouri A, Shahedi K, and Jahanshahi A (2016) Performance evaluation of SWAT and IHACRES models to simulate runoff in Khorramabad watershed. Water and Soil Science 26(2):29-42 (In Persian)
12
Hamraz BS, Akbarpour A, and Pourreza-bilondi M (2016) Assessment of parametric uncertainty of MODFLOW model using GLUE method (Case study: Birjand plain). Journal of Water and Soil Conservation 22(6):61-79 (In Persian)
13
Ja'farzadeh M and Rouhani H (2016) Sensitivity analysis of SWAT model in runoff simulation. In: Proc. of First National Conference on Natural Resources and Sustainable Development in Central Zagros, Shahrekord University, Iran (In Persian)
14
Jalavand M, Dehwari AH, and HaghNazari F (2016) Sensitivity analysis of effective parameters on input runoff to the Latian dam using SWAT model. In: Proc. of Third International Conference on New Findings in Agricultural Sciences, Natural Resources and Environment, Tehran, Iran (In Persian)
15
Judi-Hamzehabadi A, Kadkhodosseini M, Akhavan S, and Nozari H (2016) Evaluation of SWAT and SVM models to simulate the runoff of Lighvanchay river. Water and Soil Science 26:137-150 (In Persian)
16
Kavian A, Namdar M, Golshan M, and Bahri M (2017) Hydrological modeling of climate changes impact on flow discharge in Haraz river basin. Journal of Natural Environmental Hazards 6(12):89-104 (In Persian)
17
Kobarfard M, Fazloula R, Zarghami M, Akbarpour A (2019) Assessment uncertainty of SWMM urban flood model using GLUE method case study: 2nd district municipality of Tabriz. Iran-Water Resources Research 14(5):103-117 (In Persian)
18
Lee TS, Galavi H, and Huang YF (2014) Uncertainty in climate change impact studies: a general picture. International Journal Climate Chang Impacts Responses 6(1):1-10
19
Mirzaei M, Galavi H, Faghih M, Huang YF, Lee TS, and El-Shafie A (2013) Model calibration and uncertainty analysis of runoff in the Zayanderood river basin using generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) method. Journal of Water Supply: Research and Technology-AQUA 62(5):309-320
20
Nasiri S, Ansari H, and NaghiZiaei A (2020) Simulation of stream flow in samalqan watershed using SWAT hydrological model. Journal of Water Resources Engineering 13(45):39-56 (In Persian)
21
Neitsch SL, Arnold JG, Kiniry JR, and Williams JR (2011) Soil and water assessment tool theoretical documentation. Texas Water Resources Institute
22
Rostamian R, Jaleh A, Afyuni M, Mousavi SF, Heidarpour M, Jalalian A, and Abbaspour KC (2008) Application of a SWAT model for estimating runoff and sediment in two mountainous basins in central Iran. Hydrological Sciences Journal 53(5):977-988
23
Roodaki S and Azizian A (2020) Uncertainty analysis due to the application of different infiltration methods on the performance of HEC-HMS model using GLUE algorithm. Iran-Water Resources Research 16(2):50-66 (In Persian)
24
Sepúlveda N and Doherty J (2015) Uncertainty analysis of a groundwater flow model in east-central Florida. Groundwater 53(3):464-474
25
Shafiei M, Ghahraman B, Saghafian B, Davary K, and Vazifedoust M (2014) Calibration and uncertainty analysis of SWAP model by using GLUE method. Water Research in Agriculture 28(2):447-448 (In Persian)
26
Shafi'I M, Bazrafshan C, and Iran-nejhad P (2018) Uncertainty analysis for simulation of river flow applied by GLUE method. Geography (Iranian Journal of Geography) 58:82-99 (In Persian)
27
Stedinger JR, Vogel RM, Lee SU, and Batchelder R (2008) Appraisal of the generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) method. Water Resources Research 44:1-17
28
Wu H and Chen B (2015) Evaluating uncertainty estimates in distributed hydrological modeling for the Wenjing River watershed in China by GLUE, SUFI-2 and ParaSol methods. Ecological Engineering 76:110–121
29
Yang J, Reichert P, Abbaspour KC, Xia J, and Yang H (2008) Comparing uncertainty analysis techniques for a SWAT application to the Chaohe Basin in China. Journal of Hydrology 358:1-23
30
Zuo D, Xu Z, Zhao J, Abbaspour KC, and Yang H (2014) Response or runoff to climate change in the Wei River basin, china. Hydrological Sciences Journal 60(3):508-522
31
ORIGINAL_ARTICLE
مروری بر مطالعات هیدرولوژی اجتماعی در جهان
رشد سرسامآور اطلاعات در شاخههای علمی و عدم امکان تعقیب اطلاعات توسط اندیشمندان و نیاز مبرم به مطالعات مروری از سویی و اهمیت استراتژیک مدیریت منابع آبی از سوی دیگر و ایضاً با عنایت به شکلگیری دیسیپلین علمی جدیدی با عنوان "هیدرولوژی اجتماعی" که تأکید بر باهمنگری عوامل اجتماعی و طبیعی برای برطرف نمودن ضعف روشهای هیدرولوژیک جاری دارد و نهایتاً نیاز دانشجویان و شاید بخشی از جامعه علمی کشور به کسب آگاهی از توسعه رو به تزاید مفاهیم در این دیسیپلین جدید، انگیزه مطالعه مروری جامعی پیرامون فعالیتهای علمی صورت گرفته از ابتدای طرح عنوان هیدرولوژی اجتماعی تاکنون، شکل گرفت. برای انجام مطالعه و تأمین اعتبار علمی اطلاعات، از پایگاههای دادهای معتبر استفاده و تقریباً اغلب منابع اعم از مقاله، کتاب، و یا اسناد علمی، مورد بررسی قرار گرفتهاند و با استفاده از روش مرور روایتی، اطلاعات تولیدشده در چهار گروه؛ 1. مفهومسازی، 2. کاربرد در کشاورزی، 3. مطالعات سیلاب و خشکسالی و 4. مطالعات مدلسازی و حوضههای آبریز، طبقهبندی شدند. طبق بررسیهای صورت گرفته، علیرغم رشد سریع این دیسیپلین در محافل علمی، هنوز چالشهای مهمی بر سر راه توسعه آن وجود دارد که نیاز به انجام مطالعات بیشتر مفاهیم پایهای، روششناختی و هستیشناختی در هیدرولوژی اجتماعی را ضروری مینماید.
https://www.iwrr.ir/article_118893_23a604dd6863c22decafbb87431823d3.pdf
2020-11-21
222
244
هیدرولوژی اجتماعی
بینرشتهای
جامعهشناسی
هیدرولوژی
مدلسازی
آناهیتا
جباری
anahita.jabbari@yahoo.com
1
استادیار بخش خاک و آب مرکز تحقیقات آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان آذربایجان غربی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، ، ارومیه،
LEAD_AUTHOR
باقر
حسین پور
hoseinpour.b@gmail.com
2
استادیار بخش تحقیقات اقتصادی، اجتماعی و ترویجی مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی آذربایجان غربی، سازمان تحقیقات، آموزش
AUTHOR
Anderson EP, Jackson S, Tharme RE, Douglas M, Flotemersch JE, Zwarteveen M, Lokgariwar C, Montoya M, Wali A, Tipa GT, Jardine TD, Olden JD, Cheng L, Conallin J, Cosens B, Dickens C, Garrick D, Groenfeldt D, Kabogo J, Roux DJ, Ruhi A, and Arthington AH (2019) Understanding rivers and their social relations: A critical step to advance environmental water management. Wiley Interdisciplinary Reviews: Water e1381 6(6):1-21
1
Bakarji J, O’Malley D, and Vesselinov VV (2017) Agent-based socio-hydrological hybrid modeling for water resource management. Water Resources Management 31(12):3881-3898
2
Baker TJ, Cullen B, Debevec L, and Abebe Y (2015) A socio-hydrological approach for incorporating gender into biophysical models and implications for water resources research. Applied Geography 62:325-338
3
Barendrecht M, Viglione A, Kreibich H, Vorogushyn S, Merz B, and Bloeschl G (2018) A socio-hydrological model for the Elbe. In: EGU General Assembly Conference Abstracts, 8–13 April, Vienna, Austria
4
Blair P, Buytaert W (2015) Modelling socio-hydrological systems: A review of concepts, approaches and applications. Hydrology and Earth System Sciences Discussions 12:8761–8851
5
Blair P, Buytaert W (2016) Socio-hydrological modelling: a review asking" why, what and how?". Hydrology and Earth System Sciences 20(1):443-478
6
Boelens R (2014) Cultural politics and the hydrosocial cycle: Water, power and identity in the Andean highlands. Geoforum 57:234-247
7
Bohensky EL, Leitch AM (2014) Framing the flood: A media analysis of themes of resilience in the 2011 Brisbane flood. Regional Environmental Change 14(2):475-488
8
Bouziotas, D, Ertsen M (2017) Socio-hydrology from the bottom up: A template for agent-based modeling in irrigation systems. Hydrology and Earth System Sciences Discussions 2017-107:1-27
9
Chaffin BC, Cosnell H, and Cosens BA (2014) A decade of adaptive governance scholarship: Synthesis and future directions. Ecology and Society 19(3):56
10
Chen X, Wang D, Tian F, and Sivapalan M (2016) From channelization to restoration: Sociohydrologic modeling with changing community preferences in the Kissimmee River Basin, Florida. Water Resources Research 52(2):1227-1244
11
Crăciunescu V, Flueraru C, and Stăncălie G (2010) The usage of the historical cartographic datasets and the remote sensing data for the better understanding and mapping of the 2006 Danube floods in Romania. Acta Geodaetica et Geophysica Hungarica 45(1):112-119
12
Crutzen PJ (2002) Geology of mankind. Nature 415(6867):23
13
Dame J, Schmidt S, Baghel R, Kraus B, and Nüsser M (2018) Socio-hydrology of artificial glaciers in Ladakh, India: assessing adaptive strategies for water conservation in the Trans-Himalayan region. In: EGU General Assembly Conference Abstracts, 8–13 April, Vienna, Austria
14
Delli Priscoli J (1980) Water and people. Water International 5(4):28-32
15
Di Baldassarre G, Kooy M, Kemerink J, and Brandimarte L (2013 a) Towards understanding the dynamic behaviour of floodplains as human-water systems. Hydrology & Earth System Sciences Discussions 10:3869-3895
16
Di Baldassarre G, Martinez F, Kalantari Z, and Viglione A (2017) Drought and flood in the Anthropocene: feedback mechanisms in reservoir operation. Earth System Dynamics 8:225-233
17
Di Baldassarre G, Sivapalan M, Rusca M, Cudennec C, Garcia M, Kreibich H, Konar M, Mondino E, Mård J, Pande S, Sanderson MR, Tian F, Viglione A, Wei J, Wei Y, Yu DJ, Srinivasan V, and Blöschl G (2019) Sociohydrology: Scientific challenges in addressing the sustainable development goals. Water Resources Research 55(8):6327-6355
18
Di Baldassarre G, Viglione A, Carr G, Kuil L, Salinas J, and Blöschl G (2013 b) Socio-hydrology: Conceptualising human-flood interactions. Hydrology and Earth System Sciences 17(8):3295-3303
19
Elshafei Y, Sivapalan M, Tonts M, and Hipsey M (2014) A prototype framework for models of socio-hydrology: Identification of key feedback loops and parameterisation approach. Hydrology and Earth System Sciences 18(6):2141-2166
20
Essenfelder AH, Pérez-Blanco CD, and Mayer AS (2018) Rationalizing systems analysis for the evaluation of adaptation strategies in complex human-water systems. Earth's Future 6(9):1181-1206
21
Falkenmark M (1977) Water and mankind A complex system of mutual interaction. Ambio 6(1):3-9
22
Falkenmark M (1979) Main problems of water use and transfer of technology. GeoJournal 3(5):435-443
23
Ferdous MR, Wesselink A, Brandimarte L, Slager K, Zwarteveen M, and Di Baldassarre G (2018) Socio-hydrological spaces in the Jamuna River floodplain in Bangladesh. Hydrology and Earth System Sciences 22(10):5159-5173
24
Fuchs S, Karagiorgos K, Kitikidou K, Maris F, Paparrizos S, and Thaler T (2017) Flood risk perception and adaptation capacity: A contribution to the socio-hydrology debate. Hydrology and Earth System Sciences 21(6):3183-3198
25
Fuller BR (1981) Critical path. USA: St. Martin’s Press, 510p
26
Gamage IU, Jayasena HAH (2018) Socio-hydrological implications of water management in the dry zone of Sri Lanka. Proc. IAHS 95:1-5
27
Garcia ME, Portney K, and Islam S (2016) A question driven socio-hydrological modeling process. Hydrology and Earth System Sciences 20(1):73-92
28
Garcia ME (2017) Infrastructure, hydrology, and policy: Socio-hydrological modeling of urban water consumption dynamics. Ph.D. Thesis, Civil and Environmental Engineering, Tufts University
29
Gholizadeh-Sarabi SH, Davary K, Ghahraman B, and Shafiei M (2019) Historical study of coupled human-water system from socio-hydrological perspective, Case study: Mashhad basin. Iran-Water Resources Research 15(4):148-170 (In Persian)
30
Global Water Partnership (2000) Integrated Water Resources Management, Stockholm, 71P
31
Gober P, Wheater HS (2014) Socio-hydrology and the science-policy interface: A case study of the Saskatchewan River basin. Hydrology and Earth System Sciences 18(4):1413-1422
32
Gober P, White DD, Quay R, Sampson DA, and Kirkwood CW (2017) Socio-hydrology modelling for an uncertain future, with examples from the USA and Canada. Geological Society, London, Special Publications 408(1):183-199
33
Grigg NS (2016) Integrated water resources management: An interdicciplinary approach. Palgrave Macmillan UK, 497P
34
Hou B, Yang R, Zhou Y, Xiao W, Wang J, Zhao Y, and Zhan X (2019) Evolution mechanisms and fundamental equations of social water cycle fluxes. Hydrology Research 50(5):1344-1358
35
Kandasamy J, Sounthararajah D, Sivabalan P, Chanan A, Vigneswaran S, and Sivapalan M (2014) Socio-hydrologic drivers of the pendulum swing between agricultural development and environmental health: A case study from Murrumbidgee River basin, Australia. Hydrology and Earth System Sciences 18(3):1027-1041
36
Koutsoyiannis D (2014) Reconciling hydrology with engineering. Hydrology research 45(1):2-22
37
Kuil L, Carr G, Viglione A, Prskawetz A, and Blöschl G (2016) Conceptualizing socio-hydrological drought processes: The case of the Maya collapse. Water Resources Research 52(8):6222-6242
38
Lee S, Kang D (2020) Analyzing the effectiveness of a multi-purpose dam using a system dynamics model. Water 12(4):1-23
39
Liu Y, Tian F, Hu H, and Sivapalan M (2014) Socio-hydrologic perspectives of the co-evolution of humans and water in the Tarim River basin, Western China: The Taiji–Tire model. Hydrology and Earth System Sciences 18(4):1289-1303
40
Lund JR (2015) Integrating social and physical sciences in water management. Water Resources Research 51(8):5905-5918
41
Madani K, Shafiee Jood M (2020) Socio-hydrology: A new understanding to unite or a new science to divide? Water 12(7):1-26
42
Maass A (1951) Muddy waters: The army engineers and the nation’s rivers. Harvard Univ. Press. Cambridge, 306P
43
Maass A, Hufschmidt MA, Dorfman R, Thomas Jr HA, Marglin SA, and Fair GM (1962) Design of water-resource systems: New techniques for relating economic objectives, engineering analysis, and governmental planning. Harvard Univ. Press, Cambridge, 620P
44
Matalas N, Landwehr J, and Wolman M (1982) Prediction in water management, scientific basis of water management. National Academy Press, Washington DC, 141p
45
McMillan H, Montanari A, Cudennec C, Savenije H, Kreibich H, Krueger T, . . . and Xia J (2016) Panta Rhei 2013–2015: Global perspectives on hydrology, society and change. Hydrological Sciences Journal 61(7):1174-1191
46
Melsen LA, Vos J, and Boelens R (2018) What is the role of the model in socio-hydrology? Discussion of “Prediction in a socio-hydrological world”. Hydrological Sciences Journal 63(9):1435-1443
47
Milly PC, Betancourt J, Falkenmark M, Hirsch RM, Kundzewicz ZW, Lettenmaier DP, and Stouffer RJ (2008) Stationarity is dead: Whither water management? Science 319:573-574
48
Nüsser M, Schmidt S, and Dame J (2012) Irrigation and development in the upper Indus Basin: Characteristics and recent changes of a socio-hydrological system in central Ladakh, India. Mountain Research and Development 32(1):51-61
49
Ogilvie A, Riaux J, Massuel S, Mulligan M, Belaud G, Le Goulven P, and Calvez R (2019) Socio-hydrological drivers of agricultural water use in small reservoirs. Agricultural Water Management 218:17-29
50
Ponnambalam K, Mousavi SJ (2020) CHNS modeling for study and management of human–Water interactions at multiple scales. Water 12(6):1-21
51
Pouladi P, Afshar A, Molajou A, and Afshar MH (2020) Socio-hydrological framework for investigating farmers’ activities affecting the shrinkage of Urmia Lake; hybrid data mining and agent-based modelling. Hydrological Sciences Journal 65(8):1249-1261
52
Pouladi P, Afshar A, Afshar MH, Molajou A, and Farahmand H (2019) Agent-based socio-hydrological modeling for restoration of Urmia Lake: Application of theory of planned behavior. Journal of hydrology 567: 748-736
53
Roobavannan M, Kandasamy J, Pande S, Vigneswaran S, and Sivapalan M (2018) Sustainability of river basin development under uncertain future climate and economic conditions. In: EGU General Assembly Conference Abstracts, 8–13 April, Vienna, Austria
54
Rosenberg M (2017) The coming knowledge tsunami retrieved from https://learningsolutionsmag.com/articles/2468/marc-my-words-the-coming-knowledge-tsunami
55
Savenije HH, Hoekstra AY, and van der Zaag P (2014) Evolving water science in the Anthropocene. Hydrology and Earth System Sciences 18(1):319-332
56
Schlueter M, Mcallister RR, Arlinghaus R, Bunnefeld N, Eisenack K, Hoelker F, Milner-Gulland EJ, Müller B, Nicholson E, and Quaas M (2012) New horizons for managing the environment: A review of coupled social-ecological systems modeling. Natural Resource Modeling 25(1):219-272
57
Siddiqi A, Wescoat Jr JL, and Muhammad A (2018) Socio-hydrological assessment of water security in canal irrigation systems: A conjoint quantitative analysis of equity and reliability. Water Security 4:44-55
58
Singh V (2018) Local action, global impact: From domination to partnership by design. Interdisciplinary Journal of Partnership Studies 5(3):1-28
59
Sivakumar B (2012) Socio‐hydrology: Not a new science, but a recycled and re-worded Hydrosociology. Hydrological Processes 26(24):3788-3790
60
Sivapalan M, Konar M, Srinivasan V, Chhatre A, Wutich A, Scott C, Wescoat JL, and Rodríguez-Iturbe I (2014) Socio-hydrology: Use‐inspired water sustainability science for the Anthropocene. Earth's Future 2(4):225-230
61
Sivapalan M, Savenije HH, and Blöschl G (2012) Socio‐hydrology: A new science of people and water. Hydrological Processes 26(8):1270-1276
62
Sohrabi MR (2013) Principles of writing a review article. Pajoohandeh Journal 18(2):52-56 (In Persian)
63
Srinivasan V (2015) Reimagining the past–use of counterfactual trajectories in socio-hydrological modelling: The case of Chennai, India. Hydrology and Earth System Sciences 19(2):785-801
64
Swyngedouw E (2009) The political economy and political ecology of the hydro-social cycle. Journal of Contemporary Water Research and Education 142(1):56-60
65
Thompson SE, Sivapalan M, Harman CJ, Srinivasan V, Hipsey MR, Reed P, Montanari A, and Blöschl G (2013) Developing predictive insight into changing water systems: use-inspired hydrologic science for the Anthropocene. Hydrology and Earth System Sciences 17(12):5013-5039
66
Van Emmerik THM, Li Z, Sivapalan M, Pande S, Kandasamy J, Savenije HHG, Chanan A, and Vigneswaran S (2014) Socio-hydrologic modeling to understand and mediate the competition for water between agriculture development and environmental health: Murrumbidgee River basin, Australia. Hydrology and Earth System Sciences 18(10):4239-4259
67
Viglione A, Di Baldassarre G, Brandimarte L, Kuil L, Carr G, Salinas JL, Scolobig A, and Blöschl G (2014) Insights from socio-hydrology modelling on dealing with flood risk-roles of collective memory, risk-taking attitude and trust. Journal of Hydrology 518:71-82
68
Vogel RM, Lall U, Cai X, Rajagopalan B, Weiskel PK, Hooper RP, and Matalas NC (2015) Hydrology: The interdisciplinary science of water. Water Resources Research 51(6):4409-4430
69
Wescoat Jr JL, Siddiqi A, and Muhammad A (2018) Socio-hydrology of channel flows in complex river basins: Rivers, canals, and distributaries in Punjab, Pakistan. Water Resources Research 54(1):464-479
70
Wesselink A, Kooy M, and Warner J (2017) Socio-hydrology and hydrosocial analysis: Toward dialogues across disciplines. Wiley Interdisciplinary Reviews: Water e1196 4(2):1-14
71
White GF (1945) Human adjustment to floods: Department of geography research paper No. 29. Chicago, Ph.D. Thesis, IL: University of Chicago
72
Widlok T, Aufgebauer A, Bradtmöller M, Dikau R, Hoffmann T, Kretschmer I, Panagiotopoulos K, Pastoors A, Peters R, Schäbitz F, Schlummer M, Solich M, Wagner B, Weniger GC, and Zimmermann A (2012) Towards a theoretical framework for analyzing integrated socio-environmental systems. Quaternary International 274:259-272
73
Widstrand C (1978) Social and economic aspects of water exploitation, in Water and Society: Conflicts in Development, Part 1. Pergamon press, Oxford
74
Wittfogel KA (1957) Oriental despotism; A comparative study of total power. Random House, N. Y. 556P
75
Zhou T, Haddeland I, Nijssen B, and Lettenmaier DP (2016) Human induced changes in the global water cycle. The book chapter: Terrestrial Water Cycle and Climate Change: Natural and Human-Induced Impacts. Geophysical Monograph Series, 31P
76
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی ترکیب الگوریتمهای بهینهسازی و سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی در مقایسه با مدلهای سریهای زمانی در تخمین سطح آب زیرزمینی
بهمنظور مدیریت و بهرهبرداری بهینه از منابع آب زیرزمینی آگاهی از تغییرات مکانی- زمانی سطح ایستابی و لزوم پیشبینی و مدلسازی آنها بهمنظور شناخت دقیقتر رفتار آبخوان نسبت به محرکهای طبیعی و انسانی، امری ضروری است. با توجه به توسعه روزافزون فرامدلها و ترکیب آنها با الگوریتمهای بهینهسازی به منظور مدلسازی و پیشبینی متغیرهای هیدروژئولوژیکی، این سؤال که استفاده از مدلهای ترکیبی چقدر میتواند عملکرد فرامدلها را بهبود بخشد، مطرح میشود. به منظور تلاشی در جهت یافتن پاسخ، در این پژوهش، چهار الگوریتم بهینهسازی فراکاوشی ازدحام ذرات (PSO)، ژنتیک (GA)، کلونی مورچگان (ACOR) و تکاملی تقاضلی (DE) با مدل سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی (ANFIS) ترکیب شد. عملکرد چهار مدل ترکیبی توسعه داده شده با مدل ANFIS و مدل سری زمانی (SARIMA) به عنوان مدل مرجع، جهت تخمین سطح آب زیرزمینی متوسط ماهانه آبخوان دشت صحنه در استان کرمانشاه، در بازه زمانی 19 سال آبی ارزیابی شد. بهمنظور مقایسه بهتر نتایج مدلها، متغیرهای ورودی یکسان از تراز آب زیرزمینی در گامهای زمانی مختلف (حداکثر 4 ماه بر اساس تابع خودهمبستگی تراز آبخوان) برای آنها درنظر گرفته شد. نتایج شاخصهای نکویی برازش در مرحله آموزش و آزمون نشان داد اختلاف معناداری بین مدل سری زمانی SARIMA نسبت به سایر مدلهای ترکیبی مورد استفاده، وجود ندارد. اما با توجه به اینکه SARIMA فرآیندهای میانگین متحرک، اتورگرسیون، تغییرات فصلی و تأخیر را در مدلسازی اعمال میکند، در مدلسازی سطح آب زیرزمینی میتواند بیشتر مورد توجه قرار گیرد. مقادیر RMSE برترین مدل ترکیبی (ANFIS-GA) و SARIMA به ترتیب 0950/0 و 1012/0 متر به دست آمد. همچنین نتایج به دست آمده نشان داد که ترکیب الگوریتمهای بهینهسازی درنظر گرفته شده با مدل ANFIS نتایج مدل را نسبت به مدل انفرادی ANFIS بهصورت معنیداری بهبود نمیبخشد. نتایج این تحقیق میتواند محققان را در انتخاب آگاهانه مدل مناسب در پیشبینی زمانی سطح ایستابی آبخوان با توجه به معیارهای کارآیی، زمان و هزینه محاسبات و آمادهسازی دادهها جهت ورود به مدلها کمک نماید.
https://www.iwrr.ir/article_119509_59b9fa4647abd05c10d294d0adce7327.pdf
2020-11-21
245
256
مدلسازی
سطح آب زیرزمینی
SARIMA
ANFIS
الگوریتمهای تکاملی
معصومه
زینعلی
masoumeh.zeinalie@ut.ac.ir
1
دانشگاه تهران
AUTHOR
محمد
انصاری قوجقار
m.ansari2014m@gmail.com
2
دانشجوی دکتری تخصصی مهندسی منابع آب،گروه مهندسی آبیاری و آبادانی دانشگاه تهران،کرج،ایران
AUTHOR
یاسر
مهری
yaser.mehri@alumni.ut.ac.ir
3
دانشگاه تهران
AUTHOR
سید موسی
حسینی
smhosseini@ut.ac.ir
4
دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
Araghinejad S (2013) Data-driven modeling: Using MATLAB® in water resources and environmental engineering (Vol. 67). Springer Science & Business Media
1
Barzegar R, Fijani E, Asghari Moghaddama A, Tziritis E (2017) Forecasting of groundwater level fluctuations using ensemble hybrid multi-wavelet neural network-based models. Science of the Total Environment 599(60):20–31
2
Dashti R, Sattari M T, and Nourani V (2017) Performance evaluation of differential evolution algorithm in optimum operating of Eleviyan single-reservoir dam system. Journal of Water and Soil Resources Conservation 6(3):61-75
3
Deb K A P, Agarwal S, Meyarivan T (2000) A fast elitist multi-objective genetic algorithm: NSGA II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation 6:182-197
4
Dorigo M (1992) Optimization, learning and natural algorithms. Ph.D. Thesis, Dipartimento di Elettronica, Politecnico di Milano, Italy
5
Ghadmapour Z and Shaghaghian M (2011) Comparison of classical models of time series and artificial intelligence in determining groundwater levels. 6th National Congress of Civil Engineering, Semnan, Semnan University, https://www.civilica.com/Paper-NCCE06- NCCE06_0809.html
6
Habibi M H, Nadiri A, and Asghari Moghadam A (2016) Providing a combined genetic-kriging model for temporal and spatial prediction of groundwater level. Iran-Water Resources Research 11(3):85-99 (In Persian)
7
Hosseini M and Kerachian R (2017) A data fusion-based methodology for optimal redesign of groundwater monitoring networks. Journal of Hydrology 552:267-282
8
Hosseini S M & Mahjouri N (2014) Developing a fuzzy neural network-based support vector regression (FNN-SVR) for regionalizing nitrate concentration in groundwater. Environmental Monitoring and Assessment 186(6):3685-3699
9
Hosseinipoor A, and Abdollahi A (1991) Predicting the short-term load of Kerman region using ANFIS-PSO combined method. Second National Conference on New and Clean Energy Management, Shahid Ba Honar University of Kerman
10
Jalalkamali A (2015) Using of hybrid fuzzy models to predict spatiotemporal groundwater quality parameters. Earth Science Informatics 8(4):885-894
11
Jang J S R, Sun C T, and Mizutani E (1997) Neuro-fuzzy and soft computing: A computational approach to learning and machine intelligence. Prentice-Hall International, New Jersey
12
Kholghi M and Hosseini S M (2009) Comparison of groundwater level estimation using neuro-fuzzy and ordinary kriging. Environmental Modeling and Assessment 14(6):729
13
Kişi Ö (2009) Evolutionary fuzzy models for river suspended sediment concentration estimation. Journal of Hydrology 372(1–4):68-79
14
Ljung G M and Box G E P (1978) On a measure of lack affect in time series models. Biometrica 65(2):297-303
15
Malekinezhad H and Pourshareyati R (2013) Application and comparison of cumulative time series model and artificial neural network model in prediction of groundwater level variation (Case study: Marvast plain). Irrigation Science & Engineering (Scientific Journal of Agriculture) 36(3):81-92 (In Persian)
16
Nadiri A, Taherkhani Z, and Sadeghi Aghdam F (2017) Groundwater level prediction of Bostanabad plain using supervised combination of artificial intelligence models. Iranian Water Resources Research 13(3):43-55 (In Persian)
17
Naseri A (2018) Comparison of the application of fourteen temporal series patterns to analyze and predict changes in groundwater level in Marand plain (northern margin of Urmia Lake). Irrigation and Drainag 13(1):58-68
18
Nayak P C, Sudheer K P, Rangan D M, and Ramasastri K S (2004) A neuro-fuzzy computing technique for modeling hydrological time series. Journal of Hydrology 291(1–2):52-66
19
Nourani V, Salehi K (2008) Rainfall-runoff modeling using adaptive fuzzy neural network method and comparing it with neural network and fuzzy inference method, Case study: (Lighvan Chay catchment area in East Aegean province). Fourth National Congress on Civil Engineering, University of Tehran (In Persian)
20
Pour Mohammadi S, Malekinejad A, Pourshareiani R (2013) Comparison of the efficiency of neural and serial time network method in predicting groundwater level Case study: Under Bakhtegan basin of Fars province. Journal of Water and Soil Research 20(4):251:262 (In Persian)
21
Radmanesh F, Golabi M R, Khodabakhshi F, Farzi S, and Zeinali M (2020) Modeling aquifer hydrograph: Performance review of conceptual MODFLOW and simulator models. Arabian Journal of Geosciences 13(5):1-9
22
Safavid H (2011) Engineering hydrology. Arkan Danesh Publications, Third Edition, 724 pages
23
Shirvanyichi H, Rashkolia H, Zonamat Kermani M (2013) Simulation and prediction of the groundwater status of Kerman plain using return and time series models of Kerman stochastic using return models and time series of stochastic time. The First National Conference on Hydrology in Arid Regions, 3 to 5 May, Kurdistan University Jihad
24
Socha K, Dorigo M (2008) Ant colony optimization for continuous domains. European Journal of Operational Research 185(3):1155-1173
25
Stanley Raj A, Hudson Oliver D, Srinivas Y, Viswanath J (2017) Wavelet based analysis on rainfall and water table depth forecasting using Neural Networks in Kanyakumari district, Tamil Nadu, India. Groundwater for Sustainable Development 5:178–186
26
Storn R, Price K (1997) Differential evolution-A simple and efficientheuristic for global optimization over continuous spaces. Journal of Global Optimization 11:341-359
27
Wang Sh, Feng J, Liu G (2013) Application of seasonal time series model in the precipitation forecast. Mathematical and Computer Modelling 58(3-4):677-683
28
Yoona H, Hyunb Y, Ha K, Leec K K, Kimd G B ( 2016) A method to improve the stability and accuracy of ANN- and SVM-based time series models for long-term groundwater level predictions. Computers and Geosciences 90:144-155
29
Zahraei B, Hosseini M (2014) Genetic algorithm and engineering optimization. Publications: Gutenberg, Second Edition, 298 pages
30
Zareie H, Akhondali A M (2007) Comparison of ground-statistical methods and classical statistics in hydrograph drawings of groundwater unit. Research Project of Khuzestan Water and Power Organization P. 71 (In Persian)
31
ORIGINAL_ARTICLE
برآورد ابرناکی در جو ایران با استفاده از فرآوردههای ابر پرتوسنج طیفی تصویربرداری چندزاویهای (MISR)
ابرناکی از اهمیت ویژهای در میان سایر عناصر اقلیمی برخوردار است و از جمله مباحث مهم در پیشبینی تغییرات اقلیمی در مقیاس جهانی و منطقهای میباشد. هدف از این پژوهش بررسی توزیع مکانی و برآورد میانگین بلندمدت ابرناکی در مقیاس زمانی فصلی و ماهانه در محدودهی جغرافیایی جو ایران است. بنابراین از فراوردههای ابر سنجندهی MISR در طول سالهای 2019-2001 استفاده گردید. فراوردههای ابر مورد استفاده با گامهای زمانی ماهانه و مکانی0.5° x 0.5° استخراج و پس از کنترل کیفی و پیشپردازش، برای ساخت لایههای شبکهای به کار گرفته شد. جهت بررسی صحت دادههای ابرناکی سنجندهی MISR از دادههای پوشش ابر 44 ایستگاه هواشناسی سینوپتیک استفاده گردید. براساس نتایج؛ میانگین درصد ابرناکی در جو ایران حدود 25 درصد است که در مقایسه با میانگین ابرناکی جهانی (50 درصد) ایران کشوری کمابر میباشد. در بررسی بلندمدت، بیشینهی ابرناکی در سواحل جنوبی و غربی دریای خزر و پس از آن در نواحی مرتفع آذربایجان، زاگرس و خراسان برآورد گردید. از سویی دیگر کمترین مقدار ابرناکی در گسترهی وسیعی از ایران مرکزی، شرق و جنوبشرق ایران مشاهده شد. در میان فصول بیشترین درصد ابرناکی در فصل زمستان و کمترین مقدار آن در فصل تابستان به دست آمد. در مقیاس زمانی ماهانه مشخص گردید که بیشترین/کمترین درصد ابرناکی مربوط به ماههای فوریه/سپتامبر (بهمن/شهریور) است. این تفاوتها نشاندهندهی تغییرات وضعیت آبوهوایی در طول ماههای مختلف سال است. از دیگر نتایج، روند کاهشی درصد ابرناکی در طول سری زمانی مورد مطالعه است که بررسی آن از منظر گرمایش جهانی و تغییراقلیم مهم میباشد.
https://www.iwrr.ir/article_119648_0435c144f218d01ee723e6bd45556579.pdf
2020-11-21
257
271
درصدِ ابرناکی
سنجندهی MISR
توزیع زمانی ـ مکانی
جو ایران
کوهزاد
رئیس پور
raispour@znu.ac.ir
1
گروه جغرافیا، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران.
LEAD_AUTHOR
رباب
رزمی
robabeh.razmi@yahoo.com
2
دانشجوی دکترای اقلیم شناسی، دانشکده علوم انسانی، گروه جغرافیا، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران.
AUTHOR
Amanda G, Michael F (2017) A MODIS-Derived value-added climatology of maritime cloud liquid water path that conserves solar reflectance. Journal of Applied Meteorology and Climatology 56(6):1767–1781
1
An N, Wang K (2015) A comparison of MODIS-Derived cloud fraction with surface observations at five SURFRAD sites. Journal of Applied Meteorology and Climatology 54(5):1009-1020
2
Bender F, Ramanathan V, Tselioudis T (2011) Changes in extratropical storm track cloudiness 1983-2008: Observational support for a poleward shift. Journal of Climatology Dynamic 38(9-10):2037–2053
3
Bodas-Salcedo A, Williams K, Ringer M, Beau I, Cole J, Dufresne J-L, Koshiro T, Stevens B, Wang Z, Yokohata T (2014) Origins of the solar radiation biases over the southern ocean in CFMIP2 models. Journal of Climate 27(1):41–56
4
Bony S, Colman R, Kattsov V, Allan R, Bretherton C, Dufresne J-L, Hall A, Hallegatte S, Holland M, Ingram W, Randall D, Soden B, Tselioudis G, Webb M (2006) How well do we understand and evaluate climate change feedback processes? Journal of Climate 19(15):3445–3482
5
Boucher O, Randall D, Artaxo P, Bretherton C (2013) Clouds and aerosols in climate change, the physical science basis, contribution of working group I to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change. Cambridge University Press 107:571–658
6
Bruegge C, Val S, Diner D, Jovanovic V, Gray E, Girolamo L, Zhao G (2014) Radiometric stability of the Multi-Angle Imaging Spectroradiometer (MISR) following 15 years on-orbit. Journal of Processing Earth Observing Systems 14:9218 – 9242
7
Caldwell P, Zelinka M, Taylor K, Marvel K (2016) Quantifying the sources of intermodel spread in equilibrium climate sensitivity. Journal of Climate 29(2):513–524
8
Ceppi P, Hartmann D (2015) Connections between clouds, radiation and midlatitude dynamics: A review. Journal of Current Climate Change 1(2):94–102
9
Chopping M, Su L, Rango A, Martonchik JV, Peters DPC, Laliberte A (2008) Remote sensing of woody shrub cover in desert grasslands using MISR with a geometric-optical canopy reflectance model. Journal of Remote Sensing of the Environment 112(1):19-34
10
Christoph B, Odran S, Johannes M, Johannes Qu, Susanne C (2019) Cloud base height retrieval from multi-angle satellite data. Atmospheric Measurement Techniques 12(3):1841-1860
11
Corbett G, Loeb N (2015) On the relative stability of CERES reflected shortwave and MISR and MODIS visible radiance measurements during the terra satellite mission. Journal of Climate Geophysics Research Atmosphere 120(22):11608–11616
12
Delgado A, Marshak A, Yang Y, Oreopoulos L (2020) Daytime variability of cloud fraction from DSCOVR/EPIC observations. Journal of Geophysical Research Letters 43(10):358–364 Desmons M, Wang P, Stammes P, Tilstra LG, Fresco B (2019) A fast cloud retrieval algorithm using oxygen B-band measurements 10 from GOME-2. Journal of Atmospheric Measurement Techniques 12:2485–2498
13
Di Girolamo L, Menzies A, Zhao G, Mueller K, Moroney C, Diner DJ (2010) MISR level 3 cloud fraction by altitude algorithm theoretical basis Jet Propulsion Laboratory Rep. Jet Propulsion Laboratory D-62358, 24pp
14
Diner DJ, Beckert JC, Reilly T, Bruegge C, Conel J (208) Multi-angle Imaging SpectroRadiometer (MISR) description and experiment overview. IEEE T. Geoscience Remote Sensing 36(4):1072–1087
15
Evan T, Heidinger A, Vimont D (2007) Arguments against a physical long-term trend in global ISCCP cloud amounts. Geophysics Research Letter 34(4):1029-1041
16
Geiss A, Marchand R (2019) Cloud responses to climate variability over the extratropical oceans as observed by MISR and MODIS. Journal of Atmospheric Chemestry Physic 19(11):7547–7565
17
Gordon N, Norris J, Weaver C, Klein S (2005) Cluster analysis of cloud regimes and characteristic dynamics of midlatitude synoptic systems in observations and a model. Journal of Geophysics Research 110(D15):476–488
18
Gordon ND, Norris JR (2010) Cluster analysis of midlatitude oceanic cloud regimes: Mean properties and temperature sensitivity. Journal of Atmospheric Chemistry Physic 10(13):6435–6459
19
Hatami Bahman Biglou K, Movahedi S (2018) Seasonal and monthly identification of cloudy in Iran using Terra satellite Modis cloud sensor product data. Journal of Geography and Development 6(50):213-230 (In Persian) Holger S, Steffen B, Steffen D, Marloes GP, De V, Christoph H, Christian B, Simon W, Thomas W ( 2020) MICRU background map and effective cloud fraction algorithms designed for UV/vis satellite instruments with large viewing angles. Journal of Atmospheric Measurement Techniques 10:1-58
20
Hubanks P, Platnick S, King M, Ridgway B (2015) MODIS atmosphere L3 gridded product algorithm theoretical basis document for C6. Journal of Applied Meteorology 31(7):732-741
21
Hwang YT, Frierson D (2013) Link between the double-intertropical convergence zone problem and cloud biases over the Southern ocean. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 110:4935–4940
22
Hyer EJ, Reid JS, Zhang J (2011) An over-land aerosol optical depth data set for data assimilation by filtering, correction, and aggregation of MODIS Collection 5 optical depth retrievals. Journal of Measurement Techniques 4(3): 379 - 408
23
Jones PA (1992) Cloud-cover distributions and correlations. Journal of Applied Meteorology 31(7):732-741
24
Kaviani M, Alijani B (2013) Fundamentals of climatology. Samat Publications, 16th Edition, 600p (In Persian)
25
Kay J, Wall C, Yettella V, Medeiros B, Hannay C, Caldwell P, Bitz C (2016) Global climate impacts of fixing the southern ocean shortwave radiation bias in the Community Earth System Model (CESM). Journal of Climate 29(12):4617–4636
26
Kay JE, Hillman BR, Klein SA, Zhang Y, Medeiros R, Pincus R, Gettelman A, Eaton B, Boyle J, Marchand R, Ackerman T (2012) Exposing global cloud biases in the Community Atmosphere Model (CAM) using satellite observations and their corresponding instrument simulators. Journal of Climate 25(15):5190–5207
27
King MD, Platnick S, Menzel WP, Ackerman S A, Hubanks PA (2013) Spatial and temporal distribution of clouds observed by modis onboard the terra and aqua satellites. IEEE transactions on Geoscience and Remote Sensing 51(7):3826-3852
28
Kotarba A Z (2009) A comparison of MODIS derived cloud amount with visual surface observations. Journal of Atmospheric Research 92(4):522-530
29
Li Y, Thompson D (2016) Observed signatures of the Barotropic and Baroclinic annular modes in cloud vertical structure and cloud radiative effects. Journal of Climate 29(13):4723–4740
30
Li Y, Thompson D, Huang Y, Zhang M (2014a) Observed linkages between the northern annular mode/North-Atlantic Oscillation, cloud incidence, and cloud radiative forcing. Journal of Geophysics Research Letter 41(5):1681–1688
31
Li Y, Thompson D, Stephens G, Bony S (2014b) A global survey of the instantaneous linkages between cloud vertical structure and large scale climate. Journal of Geophysics Research Atmospheric 119(7):3770–3792
32
Li Z, Jun Li W, Paul M, Timothy J, Schmit A (2007) Comparison between current and future environmental satellite images on cloud classification using MODIS. Journal of Remote Sensing of Environment 108(3):311-326
33
Limbacher JA, Kahn RA (2017) Updated MISR dark water research aerosol retrieval algorithm– Part 1: Coupled 1.1 Km Ocean surface chlorophyll a retrievals with empirical calibration corrections. Journal of Atmospheric Measurement Technic 10:1539–1555
34
Lorente A, Boersma KF, Stammes P, Tilstra G, Richter A, Yu H, Kharbouche S, Muller JP (2017) The importance of surface reflectance anisotropy for cloud and NO2 retrievals from GOME-2 and OMI. Journal of Atmospheric Measurement Techniques 11(7):4509–4529
35
Marchand R (2013) Trends in ISCCP, MISR and MODIS cloud-top-height and optical-depth histograms. Journal of Geophysics Research 118(4):1941–1949
36
Marchand R, Ackerman T, Smyth M, Rossow W (2010) A review of cloud top height and optical depth histograms from MISR, ISCCP, and MODIS. Journal of Geophysics Research 115(D1):693–718
37
Masoodian SA, Kaviani MR (2008) Climatology of Iran. First Edition, Isfahan University Press, 179p (In Persian)
38
Mir Rahimi M (2007) Classification of cloud types using AVHRR sensor images. M.Sc. Thesis in Remote Sensing, University of Tabriz (In Persian)
39
Mobasheri M, Rezaei Y (2007) Fog detection and St Short clouds using MSG-1 satellite imagery. Journal of the Faculty of Engineering 40(8):1107–1119 (In Persian)
40
Norris J, Allen R, Evan A, Zelinka M, O'Dell C, Klein S (2016) Evidence for climate change in the satellite cloud record. Nature 536(7614):72–75
41
Norris J Evan A (2015) Empirical removal of artifacts from the ISCCP and PATMOS-x satellite cloud records. Journal of Atmospheric Ocean Technology 32(4):691–702
42
Otkin JA and Greenwald TJ (2008) Comparison of WRF model-simulated and MODIS-derived cloud data. Journal of Monthly Weather Review 136(6):1957-1970
43
Parajka J, Bloschl G (2008) Spatio-temporal combination of MODIS images-potential for snow cover mapping, Water Recourse Research 44(3):3406–3417
44
Peterson C A, Yue Q, Kahn B H, Fetzer E, Huang X (2020) Evaluation of AIRS cloud phase classification over the Arctic Ocean against combined cloud Sat-CALIPSO observations. Journal of Applied Meteorology and Climatology 59(8):1277–1294
45
Platnick S, Meyer K, King M, Wind G, Amarasinghe N, Marchant B, Arnold G, Zhang Z, Hubanks P, Holz R, Yang P, Ridgway W, Riedi J (2017) The MODIS cloud optical and microphysical products: Collection 6 Updates and Examples from Terra and Aqua, IEEE T. Journal of Geoscience Remote Sensing 55(1):502–524
46
Qasemi AR (2012) Modeling the temporal and spatial changes of cloud cover, with emphasis on rainy days in Iran. Ph.D. Thesis in Natural Geography, Climatology, University of Tabriz (In Persian)
47
Raispour K, Khosravi M (2019) Analysis of long term behavior of Aerosol Optical Depth (AOD) in Sistan Plain using MERRA-2 model. 2nd International Conference on Dust in Southwest Asia, Zabol (In Persian)
48
Rasooli AA, Jahanbakhsh S, Ghasemi AR (2013) Investigation of temporal and spatial changes in cloud cover in Iran. Journal of Geographical Research 28(3):85-112 (In Persian)
49
Rasooli AA, Jahanbakhsh S, Ghasemi AR (2014) Investigating the relationship between important parameters of cloud and daily rainfall in Iran. Journal of Geographical Research 20:23–42 (In Persian)
50
Sadeghi Hosseini SA, Hojam S, Tofang Saz P (2005) the relationship between rainwater, clouds and observed rainfall in Tehran. Journal of Earth and Space Physics 31 (2): 13-21 (In Persian)
51
Sahraian F, Rahimzadeh F, Pedram M (2004) The trend of the average annual cloud cover and the decrease of the average annual maximum temperature in a number of stations in the Iran. Newar 45:7–19 (In Persian)
52
Schneider N and Cornuelle B (2005) The forcing of the pacific decadal oscillation. Journal of Climate 18(21):4355–4373
53
Trenberth K, Fasullo J (2010) Simulation of present-day and twenty-first-century energy budgets of the southern oceans. Journal of Climate 23(2):440–454
54
Tselioudis G, Zhang Y, Rossow W (2000) Cloud and radiation variations associated with northern midlatitude low and high sea level pressure regimes. Journal of Climate 13(2):312–327
55
Vignesh AU, Pangaluru P, Kishore SH, Smay T, Brighton N, Velicogna I (2020) Assessment of CMIP6 cloud fraction and comparison with satellite observations. Journal of Earth and Space Science 7(2):1-21
56
ORIGINAL_ARTICLE
پیشبینی جریان ماهانه با استفاده از مدل ECMWF، مطالعه موردی: حوضه آبریز سفیدرود
پیشبینی جریان در مقیاس زمانی ماهانه برای مدیریت و برنامهریزی بهینه منابع آب ضروری است. در این مقاله با استفاده از پیشبینیهای حاصل از مدل اقلیمی ECMWF، پیشبینی جریان ماهانه در زیر حوضه شاهرود واقع در حوضه آبریز سفیدرود در شمال غرب کشور انجام شد. برای این منظور با استفاده از پیشبینی بارش ماهانه حاصل از مدل اقلیمی ECMWF و مدلسازی داده محور SVR بهعنوان مدل بارش- رواناب، بارش پیشبینیشده به جریان تبدیل شد. ابتدا نتایج مربوط به پیشبینی بارش در دوره تاریخی حاصل از مدل اقلیمی ECMWF تا افق پیشبینی 3 ماهه برای محدوده مورد مطالعه، از درگاه اینترنتی Climate Data Store دریافت شد. سپس با استفاده از مدل داده محور SVR، مدل ترکیبشده اقلیمی- داده محور برای پیشبینی جریان تا افق پیشبینی 3 ماه آینده توسعه داده شد. نتایج نشان داد که پیشبینی جریان مبتنی بر مدلهای پیشبینی اقلیمی برای افق پیشبینی 1 ماه آینده نسبت به دو افق پیشبینی 2 و 3 ماه آینده دقیقتر است. بهطوریکه افق پیشبینی 1 ماه آینده بیشترین ضریب نش- ساتکلیف در واسنجی مساوی 77/0 و در مرحله صحتسنجی 48/0، بیشترین ضریب همبستگی در واسنجی 87/0 و در صحتسنجی 69/0، کمترین مقدار جذر میانگین مربعات خطا در واسنجی 8/6 میلیون مترمکعب و صحتسنجی 3/6 میلیون مترمکعب و بهترین مقدار اریبی نسبی برای واسنجی 96/0 و صحتسنجی 1/1 را داشته است. همچنین نتایج نشان داد که بر اساس دو شاخص ارزیابی احتمالاتی POD و FAR، مدل پیشبینی توسعهیافته، توانایی بالایی در تشخیص وقایع مختلف جریان بهخصوص جریانهای کم و زیاد را دارد.
https://www.iwrr.ir/article_119649_d28f9d33e8f0acf7647cb8134668f8b3.pdf
2020-11-21
272
281
مدلهای اقلیمی
SVR
مدلسازی بارش-رواناب
حسین
دهبان
dehban@ut.ac.ir
1
گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
کیومرث
ابراهیمی
ebrahimik@ut.ac.ir
2
گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
شهاب
عراقی نژاد
araghinejad@ut.ac.ir
3
گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
جواد
بذرافشان
jbazr@ut.ac.ir
4
گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
فرشته
مدرسی
fmodaresi@ferdowsi.um.ac.ir
5
استادیار گروه علوم و مهندسی آب، دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
Ahani A, Shourian M (2017) Prediction of monthly streamflow using data-driven models. Iran-Water Resources Research 13(2):207-214 (In Persian)
1
Bahrampour M, Barani G, Zounemat Kerman M (2019) Prediction of flow discharge in compound sections, Comparison of empricial and data driven methods. Irrigation and Water Engineering 9(4):24-38 (In Persian)
2
Baker S A, Wood A W, Rajagopalan B (2019) Developing subseasonal to seasonal climate forecast products for hydrology and water management. Journal of the American Water Resources Association 55(4):1024-1037
3
Bazile R, Boucher M A, Perreault L, Leconte R (2017) Verification of ECMWF system 4 for seasonal hydrological forecasting in a northern climate. Hydrology and Earth System Sciences 21(11):5747
4
Deutscher Wetterdienst (2014) ECMWF-European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, Berlin, Germany: Federal Ministry of Transport and Digital Infrastructure Retrieved 29 April 2014 Established in 1975, ECMWF is renowned worldwide for providing the most accurate medium-range global weather forecasts up to 10 days ahead, monthly forecasts and seasonal outlooks to six months ahead
5
Dezfooli D, Abdollahi B, Hosseini-Moghari S M, Ebrahimi K (2018) A comparison between high-resolution satellite precipitation estimates and gauge measured data: Case study of Gorganrood basin, Iran. Journal of Water Supply: Research and Technology-AQUA 67(3):236-251
6
Emerton R, Zsoter E, Arnal L, Cloke H L, Muraro D, Prudhomme C, Pappenberger F (2018) Developing a global operational seasonal hydro-meteorological forecasting system: GloFAS-Seasonal v1. 0. Geoscientific Model Development 11(8):3327-3346
7
Jia L, Yang X, Vecchi G A, Gudgel, R G, Delworth T L, Rosati A, Msadek R (2015) Improved seasonal prediction of temperature and precipitation over land in a high-resolution GFDL climate model. Journal of Climate 28(5):2044-2062
8
Jolliffe I T, Stephenson D B (2012) Forecast verification: A practitioner's guide in atmospheric science. John Wiley & Sons pp. 292
9
Kottegoda N T, Rosso R (2008) Applied statistics for civil and environmental engineers. Malden, MA: Blackwell pp. 718
10
Lucatero D, Madsen H, Refsgaard J C, Kidmose J, Jensen K H (2018) Seasonal streamflow forecasts in the Ahlergaarde catchment, Denmark: The effect of preprocessing and post-processing on skill and statistical consistency. Hydrology and Earth System Sciences 22(7):3601
11
Luo X, Yuan X, Zhu S, Xu Z, Meng L, Peng J (2019) A hybrid support vector regression framework for streamflow forecast. Journal of Hydrology 568:184-193
12
McCabe G J, Markstrom S L (2007) A monthly water-balance model driven by a graphical user interface. Geological Survey (US), Open-File Report No: 2007-1088, 6 p
13
Molteni F, Stockdale T, Balmaseda M, Balsamo G, Buizza R, Ferranti L, Vitart F (2011) The new ECMWF seasonal forecast system (System 4) (Vol 49). Reading: European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
14
Poustizadeh N, Najafi N (2011) Discharge prediction by comparing artificial neural network with fuzzy inference system (Case study: Zayandeh rud River). Irn- Water Resources Research 7(2):92-97 (In Persian)
15
Prudhomme C, Hannaford J, Harrigan S, Boorman D, Knight J, Bell V, Jackson C, Svensson C, Parry S, Bachiller-Jareno N, Davies H (2017) Hydrological outlook UK: An operational streamflow and groundwater level forecasting system at monthly to seasonal time scales. Hydrological Sciences Journal 62(16):2753-2768
16
Sabzi H Z, King J P, Dilekli N, Shoghli B, Abudu S (2018) Developing an ANN based streamflow forecast model utilizing data-mining techniques to improve reservoir streamflow prediction accuracy: A case study. Civil Engineering Journal 4(5):1135-1156
17
Sadodin A, Halili M, Mohseni M (2009) Predicting of reservoir monthly inflow using the SARIMA time series model. 5th National Conference on Watershed Management Science and Engineering of Iran, Karaj, Iranian Watershed Management Association (In Persian)
18
Schepen A, Zhao T, Wang Q J, Zhou S, Feikema P (2016) Optimising seasonal streamflow forecast lead time for operational decision making in Australia. Hydrology and Earth System Sciences 20(10):4117-4128
19
Schick S, Rössler O, Weingartner R (2017) Monthly streamflow forecasting in the Rhine basin. In EGU General Assembly Conference Abstracts, Vol. 19, EGU2017-12675
20
Shafaei M, fakhei fard A, darbandi S, ghorbani M (2014) Predicrion daily flow of vanyar station using ANN and wavelet hybrid procedure. Irrigation and Water Engineering 4(2):113-128 (In Persian)
21
Silveira C D S, Alexandre A M B, Souza Filho F D A D, Vasconcelos Junior F D C, Cabral S L (2017) Monthly streamflow forecast for National Interconnected System (NIS) using Periodic Auto-regressive Endogenous Models (PAR) and Exogenous (PARX) with climate information. RBRH 22
22
Tanhapour M, Banihabib M, Roozbahany A (2017) Bayesian network model for the assessment of the effect of antecedent rainfall on debris flow forecasting in Alborz Zone of Iran. Iran-Water Resources Research 13(4):118-131 (In Persian)
23
Van Hateren T C, Sutanto S J, Van Lanen H A (2019) Evaluating skill and robustness of seasonal meteorological and hydrological drought forecasts at the catchment scale-Case Catalonia (Spain). Environment International 133:105206
24
Verkade J S, Brown J D, Reggiani P, Weerts A H (2013) Post-processing ECMWF precipitation and temperature ensemble reforecasts for operational hydrologic forecasting at various spatial scales. Journal of Hydrology 501:73-91
25
Wang E, Zhang Y, Luo J, Chiew FH, Wang QJ (2011) Monthly and seasonal streamflow forecasts using rainfall-runoff modeling and historical weather data. Water Resources Research 47(5)
26
Wang Q J, Shao Y, Song Y, Schepen A, Robertson D E, Ryu D, Pappenberger F (2019) An evaluation of ECMWF SEAS5 seasonal climate forecasts for Australia using a new forecast calibration algorithm. Environmental Modelling and Software 122:104550
27
Xu L, Chen N, Zhang X, Chen Z (2018) An evaluation of statistical, NMME and hybrid models for drought prediction in China. Journal of Hydrology 566:235-249
28
ORIGINAL_ARTICLE
تعیین نیاز آبی زیست محیطی تالاب امیرکلایه براساس رویکرد جامع نگر با درنظرگرفتن تضاد بین استفاده از آب برای کشاورزی و حفظ تالاب
برقراری تعادل بین نیازهای اکوسیستمهای آبی و سایر مصارف، بخصوص کشاورزی، در یک حوضه آبریز از اصلیترین دغدغهها در مدیریت کلان آب در سطح ملی و بینالمللی است. بهرهبرداری گسترده از منابع آبی جهت مصارف کشاورزی منجر به عدم تأمین حقابههای زیستمحیطی، تضعیف، تخریب و ناپدید شدن اکوسیستمهای آبی بهویژه تالابها شده است. در این پژوهش تالاب بینالمللی امیرکلایه بهعنوان مطالعه موردی انتخاب شد و برای تعیین نیاز آبی زیستمحیطی آن از یک روش جامع مبتنی بر سناریوسازی استفاده گردید. مدل ارزیابی جامعنگر توسعهیافته در این تحقیق شامل بخشهای بیوفیزیکی، اقتصادی- اجتماعی، توسعه سناریو و تلفیق است. در بخشهای بیوفیزیکی و اقتصادی- اجتماعی ارزیابی جامعی از کلیه شاخصهای فیزیکوشیمیایی، اکولوژیکی، بیولوژیکی، اقتصادی- اجتماعی انجام گرفت و در نهایت برداشت آب از تالاب برای مصارف کشاورزی بهعنوان شاخص اقتصادی- اجتماعی و گونهی جانوری شنگ بهعنوان شاخص اکولوژیکی انتخاب شدند. در بخش توسعه سناریو، سناریوهایی بهمنظور حفظ مطلوبیت زیستگاه برای شاخص منتخب بهصورت شرایط حداقل و مطلوب در مقایسه با شرایط وضع موجود برای ذینفعان تالاب تعیین شد. در انتها در بخش تلفیق، نیاز آبی زیستمحیطی تالاب امیرکلایه جهت تأمین آب موردنیاز برای شاخصهای منتخب بر اساس سناریوهای هدفگذاری شده در دو دوره زمانی ششماهه اول و ششماهه دوم سال آبی تعیین گردید. نتایج نشان داد که مقدار حجم آب زیستمحیطی تالاب امیرکلایه در شرایط مطلوب در شش ماهه اول و دوم سال آبی به ترتیب برابر 25/7 و 74/6 میلیون مترمکعب است. نیاز آبی زیستمحیطی تالاب امیرکلایه در شرایط حداقل برای تمام سال 36/5 میلیون مترمکعب به دست آمد. بیلان آبی تالاب امیرکلایه نشان داد که احجام محاسبه شده برای شرایط حداقل و مطلوب اکولوژیکی با مدیریتی اصولی قابلدستیابی در همین شرایط کنونی بوده و مبنای مناسبی برای مدیریت جامع منابع آب حوضه و تالاب فراهم میآورند.
https://www.iwrr.ir/article_119653_e4259c13f2b897d834ce6bd70eab46fe.pdf
2020-11-21
282
305
"تالاب"
"نیاز زیستمحیطی"
"رویکرد جامع"
"شاخص اکولوژیکی"
"شاخص اقتصادی- اجتماعی"
هادی
مدبری
modaberi8@gmail.com
1
جهاد دانشگاهی
LEAD_AUTHOR
علیرضا
شکوهی
shokoohi_ar@yahoo.com
2
استاد گروه مهندسی آب دانشگاه بین الملی امام خمینی (ره)، قزوین، ایران
AUTHOR
Anonymous (2004) Report on improvement of irrigation and drainage network Guilan Sefidrud. Guilan Regional Water Authority (In Persian)
1
Arthington AH, Rall JL, Kennard MJ, Pusey BJ (2003) Environmental flow requirements of fish in Lesotho Rivers using the DRIFT methodology. River Research and Applications 19(5-6):641-666
2
Arthington AH, Brizga SO, Kennard MJ (1998) Comparative evaluation of environmental flow assessment techniques: Best practice framework. Report OP 25/98. Land and Water Resources Research and Development Corporation, Canberra
3
Ashoori A, Abdoos A (2013) Important wetland habitats for the waterbirds of Gilan, Iran. Katibeh Gilan, 260 p (In Persian)
4
Asri Y, Moradi A (2006) Plant associations and phytosociological map Amirkelaieh protected area. Pajouhesh-va-Sazandegi Journal 19(1):54-64 (In Persian)
5
Behrouzirad B (2008) Wetlands of Iran. National Geographical Organization Publication 798p (In Persian)
6
Bouklia-Hassane R, Yebdri D, Tidjani A (2016) Prospects for a larger integration of the water resources system using WEAP model: A case study of Oran province. Journal of Desalination and Water Treatment 57(13):5971-5980
7
Conservation of Iranian Wetlands Project (2013) Guide and stylebook to calculate a wetlands water requirements. Golden Publication
8
Dunbar MJ, Acreman MC, Kirk S (2004) Environmental flow setting in England and wales: strategies for managing abstraction in catchments. Water and Environment Journal 18(1):5-10
9
Golmohamadi A, Shariati F (2016) Trofic state of Amirkelaieh wetland in Guilan province with TSI index. Journal of Wetland Ecobiology, Islamic Azad University, Ahvaz branch 8(30):63-72 (In Persian)
10
Hadipour E, Karami M, Abdoli A, Riazi B, Goljani R (2011) A study on Eurasian Otter (Lutra lutra) in amirkelayeh wildlife refuge and international wetland in Guilan Province, Northern Iran. IUCN Otter Specialist Group Bulletin 28(2):84-98
11
Karami M, Dehdar Dargahi M, Hamzepour M (2012) Habitat suitability index model of Common Otter (Lutra lutra) in prohibited hunting area, Deylaman–Dorfak. Journal of Natural Environmental 65(1):127-137 (In Persian)
12
King JM, Brown C, Sabet H (2003) A scenario-based holistic approach to envrionmental flow assessments for rivers. River Research and Applications 619-639
13
King, JM, Tharme RE, Villiers MS (2000) Environmental flow assessments for rivers: Manual for the Building Block Methodology. Water Research Commission Technology Transfer Report No. TT131/00. Pretoria, South Africa
14
Meng B, Liu J, Bao K, Sun B (2019) Water fluxes of Nenjiang River Basin with ecological network analysis: Conflict and coordination between agricultural development and wetland restoration. Journal of Cleaner Production 213:933-943
15
Mirzaei R, Karami M, Danehkar A, Abdoli A (2009) Habitat quality assessment for the Eurasian otter on the river Jajrood, Iran. Hystrix 20(2):161-167
16
Modaberi H, Shokoohi A (2019) Determining Anzali Wetland environmental water requirement using eco-hydrologic methods. Iran-Water Resources Research 15(3):91-104 (In Persian)
17
Modaberi H, Shokoohi A (2020) Evaluating the effects of reducing environmental water requirement of Anzali Wetland on its ecological services in an IWRM framework. Journal of Ecohydrology 7(2):481-496 (In Persian)
18
Nasiri Gheidari N, Montazer A, Momeni M (2010) Using analytical hierarchy process and TOPSIS technique to determine the aggregate weight of indicators and performance assessment of irrigation and drainage networks. Iranian Journal of Lrrigation and Drainage 4(2):284-296 (In Persian)
19
Nikghalb S, Shokoohi A, Singh VP, Yu R (2016) Ecological regime versus minimum environmental flow: Comparison of results for a river in a semi Mediterranean region. Water Resources Management 30(13):4969-4984
20
Ramsar Convention (2012) Water allocation and management. Ramsar handbooks for the wise use of wetlands. 4th Edition, vol. 10, Ramsar Convention Secretariat, Gland, Switzerland, www.Ramsar.org.
21
Sajedipour S, Zarei H, Oryan S (2017) Estimation of environmental water requirements via an ecological approach: a case study of Bakhtegan Lake, Iran. Ecological Engineering 100:246-255
22
Shokoohi A, Amini M (2014) Introducing a new method to determine rivers’ ecological water requirement in comparison with hydrological and hydraulic methods. International Journal of Environmental Science and Technology 11(3):747-756
23
Sparks RE (1992) Risks of altering the hydrologic regime of large rivers. Pages 119-152 in Cairns J, Niederlehner BR, Orvos DR, eds., Predicting Ecosystem Risk, Vol XX. Advances in Modern Environmental Toxicology, Princeton (NJ): Princeton Scientific Publishing Co.
24
Tharme RE, King JM (1998) Development of the building block methodology for instream flow assessments, and supporting research on the effects of different magnitude flows on riverine ecosystems. Water Research Commission Report No. 576/1/98
25
Tharme R E (2003) A global perspective on environmental flow assessment: Emerging trends in the development and application of environmental flow methodologies for rivers. River Research and Applications 19(5–6):397–441
26
Vafajo Dianati M, Khara H, Bani A, Kasemi R, Saemi M (2013) Indagate biometry and gonado somatic index in male perch (Perca Fluviatilis Linnaeus,1785) in Lahijan Amirkelaieh wetland. Journal of Aniamal Physiology and Development 6(1):29-36 (In Persian)
27
Zou Y, Duan X, Xue Z, Mingju E, Sun M, Lu X (2018) Water use conflict between wetland and agriculture. Journal of Environmental Management 224:140–6
28
ORIGINAL_ARTICLE
آشکارسازی و نسبتدهی اثرات تغییر اقلیم بر رواناب ورودی به سد کرج در دورههای گذشته
یکی از مهمترین پیامدهای تغییر اقلیم و گرمایش جهانی، تأثیر متغیرهای اقلیمی بر متغیرهای هیدرولوژیکی و منابع آب است. سد کرج به عنوان یکی از منابع مهم آب و برق استانهای تهران و البرز از اهمیت ویژهای برخوردار است. لذا شناسایی عوامل مؤثر بر منابع آب حوضه بالادست این سد و رواناب ورودی به آن میتواند در برنامهریزیهای آتی و مدیریت منابع آب این نقطه از کشور مؤثر باشد. یکی از روشهای شناسایی اثرات تغییر اقلیم بر متغیرهای هواشناسی و هیدرولوژیکی، آشکارسازی و نسبتدهی با روش انگشت نگاشت بهینه است. در این تحقیق سعی شد تا با استفاده از سیگنالهای ALL، GHG و NAT مستخرج از مدل CanESM-2.0 و ریزمقیاسنمایی آنها با رویکرد MRQNBC و رواناب ناشی از متغیرهای اقلیمی برای دوره آماری (2011-1985) به کمک مدل کالیبره شده SWAT مدلسازی شود تا به وسیله انگشت نگاشت بهینه، اثرات هر یک از سیگنالها، آشکارسازی و نسبتدهی گردد. با توجه به نتایج به دست آمده تنها سیگنال GHG که معرف شرایط جوی کره زمین تحت تأثیر گازهای گلخانهای (بدون لحاظ کردن سایر عوامل) میباشد، آشکارسازی و نسبتدهی شد و ضریب مقیاسساز (β) آن 76/0 به دست آمد. در حالی که دو سیگنال دیگر ALL و NAT که به ترتیب جهان را تحت شرایط عادی امروزی و شرایط صرفاً طبیعی (بدون لحاظ نمودن سایر عوامل) شبیهسازی نمودند، قابل آشکارسازی و نسبتدهی نبودند. به عبارت دیگر تغییرات رواناب ورودی به سد کرج تنها با رواناب شبیهسازی شده تحت تأثیر گازهای گلخانهای (به تنهایی) هماهنگی داشت.
https://www.iwrr.ir/article_120409_880fe0fa0be6948539de9eb462b7785b.pdf
2020-11-21
306
321
آشکارسازی
انگشت نگاشت بهینه
SWAT
MRQNBC
سد کرج
عرفان
ناصری
erfan.naseri@ut.ac.ir
1
دانشگاه تهران، پردیس ابوریحان، دانشکده مهندسی آبیاری و زهکشی، گروه مهندسی منابع آب
AUTHOR
علیرضا
مساح بوانی
armassah@yahoo.com
2
پردیس ابوریحان دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
توفیق
سعدی
tofigh_sadi@yahoo.com
3
شرکت آب منطقهای البرز
AUTHOR
سامان
جوادی
javadis@ut.ac.ir
4
گروه مهندسی منابع آب، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران
AUTHOR
Abbaspour KC (2007) A user manual of SWAT–CUP, SWAT calibration and uncertainty programs. Eawag: Swiss Federal Institute of Aquatic and Science and Technology, 100p
1
Abbaspour KC, Faramarzi M, Ghasemi SS, and Yang H (2009) Assessing the impact of climate change on water resources in Iran. Water Resources Research 45(10):1–16
2
Allen MR and Stott PA (2003) Estimating signal amplitudes in optimal fingerprinting, part I: Theory. Climate Dynamics 21(5–6):477–491
3
Allen MR and Tett SFB (1999) Checking for model consistency in optimal fingerprinting. Climate Dynamics 15(6):419–434
4
Cramer W, Yohe GW, Auffhammer M, Huggel C, Molau U, Da Silva Dias MAF, Solow A, Stone DA, Tibig L, Leemans R, … Hansen G (2015) Detection and attribution of observed impacts. Climate Change 2014 Impacts, Adaptation and Vulnerability: Part A: Global and Sectoral Aspects 979–1038
5
Forbes WL, Mao J, Jin M, Kao SC, Fu W, Shi X, Riccuito DM, Thornton PE, Ribes A, Wang Y, … Hayes DJ (2018) Contribution of environmental forcings to US runoff changes for the period 1950-2010. Environmental Research Letters 13(5):054023
6
Hannart A, Ribes A, and Naveau P (2014) Optimal fingerprinting under multiple sources of uncertainty. Geophysical Research Letters 41(4):1261–1268
7
Hasselmann K (1997) Multi-pattern fingerprint method for detection and attribution of climate change. Climate Dynamics 13(9):601–611
8
Hasselmann K, Bengtsson L, Cubasch U, Hegerl GC, Rodhe H, Roeckner E, Storch HV, Voss R, and Waszkewitz J (1995) Detection of anthropogenic climate change using a fingerprint method. Max-Planck-Institut fur Meteorologie (168)
9
Hegerl G and Zwiers F (2011) Use of models in detection and attribution of climate change. Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate Change 2(4):570–591
10
Johnson F and Sharma A (2012) A nesting model for bias correction of variability at multiple time scales in general circulation model precipitation simulations. Water Resources Research 48(1):1–16
11
Krause P, Boyle DP, and Bäse F (2005) Comparison of different efficiency criteria for hydrological model assessment. Advances in Geosciences 5(5):89–97
12
Krysanova V and Arnold JG (2008) Advances in ecohydrological modelling with SWAT-A review. Hydrological Sciences Journal 53(5):939–947
13
Li H, Sheffield J, and Wood EF (2010) Bias correction of monthly precipitation and temperature fields from Intergovernmental Panel on Climate Change AR4 models using equidistant quantile matching. Journal of Geophysical Research Atmospheres 115(10)
14
Mehrotra R, Johnson F, and Sharma A (2018) A software toolkit for correcting systematic biases in climate model simulations. Environmental Modelling and Software 104:130–152
15
Mehrotra R and Sharma A (2012) An improved standardization procedure to remove systematic low frequency variability biases in GCM simulations. Water Resources Research 48(12):1-8
16
Mehrotra R and Sharma A (2015) Correcting for systematic biases in multiple raw GCM variables across a range of timescales. Journal of Hydrology 520:214–223
17
Mehrotra R and Sharma A (2016) A multivariate quantile-matching bias correction approach with auto- and cross-dependence across multiple time scales: Implications for downscaling. Journal of Climate 29(10):3519–3539
18
Mehrotra R and Sharma A (2019) A resampling approach for correcting systematic spatiotemporal biases for multiple variables in a changing climate. Water Resources Research 55(1):754–770
19
Mondal A and Mujumdar PP (2012) On the basin-scale detection and attribution of human-induced climate change in monsoon precipitation and streamflow. Water Resources Research 48(10):1–18
20
Moriasi DN, Arnold JG, Van Liew MW, Bingner RL, Harmel RD and Veith TL (2007) Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations.Transactions of the ASABE 50(3):885−900
21
Naseri E, Massah Bavani A, and Saadi Tofigh (2019) Evaluating the efficiency of GCM models for estimating the average temperature of Alborz province in (1985-2015) historical Period. 6th International-Regional Conference on Climate Change, 18-19 November, National Library of Iran, Tehran, Iran (In Persian)
22
Naseri E, Shahidi A, and Farzaneh MR (2015) The assesment of climate change on run-off by SWAT model. Iranian Journal of Rainwater Catchment Systems 3(9):27-38 (In Persian)
23
Neitsth SL, Arnold JG, Kiniry JR, and Williams JR (2005) Soil and water assessment tools theorical documentation. Grassland, Soil and Water Research Laboratory, Agricultural research service, 494p
24
Ribes A, Azaís JM, and Planton S (2009) Adaptation of the optimal fingerprint method for climate change detection using a well-conditioned covariance matrix estimate. Climate Dynamics 33(5):707–722
25
Ribes A, Planton S, and Terray L (2013) Application of regularised optimal fingerprinting to attribution. Part I: Method, properties and idealised analysis. Climate Dynamics 41(11–12):2817–2836
26
Ribes A, Zwiers FW, Azaïs JM, and Naveau P (2017) A new statistical approach to climate change detection and attribution. Climate Dynamics. Springer Berlin Heidelberg 48(1–2):367–386
27
Saadi T, Alijani B, Akbari M, and Massah Bavani A (2016) Detection of extreme precipitation changes and attribution to climate change using standard optimal fingerprinting (Case study: The Southwest of Iran). Journal of Spatial AnalysisEnvironmental Hazards 3(3):65-80(In Persian)
28
Scinocca JF, Kharin V V, Jiao Y, Qian MW, Lazare M, Solheim L, Flato GM, Biner S, Desgagne M, and Dugas B (2016) Coordinated global and regional climate modeling. Journal of Climate 29(1):17–35
29
Shim S, Kim J, Yum SS, Lee H, Boo KO, and Byun YH (2019) Effects of anthropogenic and natural forcings on the summer temperature variations in East Asia during the 20th century. Atmosphere 10(11):690
30
Shirazi M, Naseri M, and Zahraie B (2018) Detection and attribution of exterme precipitation in Iran. The 6th Comprhensive Conference on Flood Engineering and Management, Tehran, Iran (In Persian)
31
Velasquez P, Messmer M, and Raible C (2019) A new bias-correction method for precipitation over complex terrain suitable for different climate states. Geoscientific Model Development Discussions (July):1–27
32
Wang Z, Jiang Y, Wan H, Yan J, and Zhang X (2020) Toward optimal fingerprinting in detection and attribution of changes in climate extremes. Journal of the American Statistical Association 1–23, DOI: 10.1080/01621459.2020.1730852
33
Yuemei H, Xiaoqin Z, Jianguo S, and Jina N (2008) Conduction between left superior pulmonary vein and left atria and atria fibrillation under cervical vagal trunk stimulation. Colombia Medica 39(3):227–234
34
Zare Garizi A and Talebi A (2017) Water balance simulation for the Ghare-Sou Watershed, Golestan, using the SWAT model. Journal Management System 9(30):37-50 (In Persian)
35
Zhang X, Wan H, Zwiers FW, Hegerl GC, and Min SK (2013) Attributing intensification of precipitation extremes to human influence. Geophysical Research Letters 40(19):5252–5257
36
Zohrabi N, Massah Bavani A, Goodarzi E, and Eslamian S (2014) Attribution of temperature and precipitation changes to greenhouse gases in northwest Iran. Quaternary International. Elsevier Ltd and INQUA 345:130–137
37
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی تغییرات ماده آلی محلول رنگی (CDOM) با استفاده از الگوریتم SVM و تصاویر ماهواره لندست 8 در منابع آبهای سطحی
ماده آلی محلول رنگی (CDOM)1 یکی از اجزای اصلی DOM2 در آبهای سطحی است و شاخصی مهم در کیفیت آب، وضعیت بیوشیمی و محتوای مواد مغذی است و نقش مهمی در چرخه کربن در آبهای سطحی دارد. در این پژوهش به تحلیل ماده آلی محلول رنگی (CDOM) در دریاچهها با استفاده از تصاویر لندست 8 در سالهای 2013 تا 2016 در دریاچههای شمال سیبری پـرداخته شــده است. از مــدل بهینه رگرسیون بـردار پشتیبان (GA-SVR) برای انتخاب مناسبترین باند در تعیین ضریب جذب CDOM استفاده شده است و با استفاده از مدل ماشین بردار پشتیان (SVM) به منظور طبقهبندی و مقایسه تغییرات میزان (ضریب جذب CDOM در طیف 440 نانومتر) نقشه مکانی پراکندگی CDOM در سالهای 2014 و 2015 بدست آمده است. بر اساس نتایج حاصله، با توجه به ضریب همبستگی (71/0= ) و میزان خطاها ( 610/1MSE=، 0775/1RMSE= و 9464/0MAE=) نتیجه گرفته شد که استفاده از نسبت باندهای سبز به قرمز در ماهوارهی لندست 8 مناسبترین انتخاب برای تعیین ماده آلی محلول رنگی در طول موج 440 نانومتر در منطقه مطالعاتی است. نقشه پراکندگی نمایانگر افزایش مقدار ماده آلی محلول رنگی در دریاچههای شمال- شرقی منطقه در سال 2015 نسبت به سال 2014 است.
https://www.iwrr.ir/article_120410_e38f7833ee80b9f8581fff60d980a260.pdf
2020-11-21
322
333
ماده آلی محلول رنگی
رگرسیون بردار پیشتیان
ماشین بردار پشتیبان
لندست 8
محمد
مومنی اصفهانی
salar.me3@gmail.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد مهندسی سنجش از دور دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران جنوب، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
امیر شاهرخ
امینی
sh_amini@azad.ac.ir
2
استادیار گروه مهندسی نقشه برداری، دانشگاه آزاد، واحد تهران جنوب، تهران، ایران
AUTHOR
Babin M, Stramski D, Ferrari GM, Claustre H, Bricaud A, Obolensky G, and Hoepffner N (2003) Variations in the light absorption coefficients of phytoplankton, nonalgal particles, and dissolved organic matter in coastal waters around Europe. Journal of Geophysical Research: Oceans, Wiley Online Library 108(C7)
1
Brezonik PL, Olmanson LG, Finlay JC, and Bauer ME (2015) Factors affecting the measurement of CDOM by remote sensing of optically complex inland waters. Remote Sensing of Environment, 157:199–215
2
Budac D and Wan P (1992) Photodecarboxylation: Mechanism and synthetic utility. Journal of Photochemistry and Photobiology A: Chemistry 67(2):135–166
3
Ferrari GM and Tassan S (1992) Evaluation of the influence of yellow substance absorption on the remote sensing of water quality in the Gulf of Naples: a case study. International Journal of Remote Sensing 13(12):2177–2189
4
Häder D-P, Kumar HD, Smith RC, and Worrest RC (2007) Effects of solar UV radiation on aquatic ecosystems and interactions with climate change. Photochemical & Photobiological Sciences, Royal Society of Chemistry 6(3):267–285
5
Jansson M (1998) Nutrient limitation and bacteria-Phytoplankton interactions in humic lakes. Aquatic Humic Substances, Springer 177–195
6
Johannessen SC and Miller WL (2001) Quantum yield for the photochemical production of dissolved inorganic carbon in seawater. Marine Chemistry 76(4):271–283
7
Karabashev GS, Khanaev SA, and Kuleshov AF (1993) On the variability of yellow substance in the Skagerrak and the Kattegat. Oceanologica acta. Gauthier-Villars 16(2):115–125
8
Kheireddine M, Ouhssain M, Calleja ML, Morán XAG, Sarma YVB, Tiwari SP, and Jones BH (2018) Characterization of light absorption by Chromophoric Dissolved Organic Matter (CDOM) in the upper layer of the Red Sea. Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers, Elsevier 133:72–84
9
Kutser T, Alikas K, Kothawala DN, and Köhler SJ (2015) Impact of iron associated to organic matter on remote sensing estimates of lake carbon content. Remote Sensing of Environment 156:109–116
10
Kutser T, Pierson DC, Kallio KY, Reinart A, and Sobek S (2005) Mapping lake CDOM by satellite remote sensing. Remote Sensing of Environment 94(4):535–540
11
Kutser T, Tranvik L, and Pierson DC (2009) Variations in colored dissolved organic matter between boreal lakes studied by satellite remote sensing. Journal of Applied Remote Sensing, International Society for Optics and Photonics 3(1):33538
12
Kutser T, Verpoorter C, Paavel B, and Tranvik LJ (2015) Estimating lake carbon fractions from remote sensing data. Remote Sensing of Environment 157:138–146
13
Lv Z, Tang B, Zhou Y, and Zhou C (2016) A novel method for mechanical fault diagnosis based on variational mode decomposition and multikernel support vector machine. Shock and Vibration, Hindawi 2016
14
Moss B (2012) Cogs in the endless machine: lakes, climate change and nutrient cycles: A review. Science of the Total Environment, Elsevier 434:130–142
15
Nelson NB and Siegel DA (2013) The global distribution and dynamics of chromophoric dissolved organic matter. Annual Review of Marine Science, Annual Reviews 5:447–476
16
Opsahl SP and Zepp RG (2001) Photochemically‐induced alteration of stable carbon isotope ratios (δ13C) in terrigenous dissolved organic carbon. Geophysical Research Letters, Wiley Online Library 28(12):2417–2420
17
Opsahl S and Benner R (1998) Photochemical reactivity of dissolved lignin in river and ocean waters. Limnology and Oceanography 43(6):1297–1304
18
Organelli E, Bricaud A, Antoine D, and Matsuoka A (2014) Seasonal dynamics of light absorption by Chromophoric Dissolved Organic Matter (CDOM) in the NW Mediterranean Sea (BOUSSOLE site). Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers. Elsevier 91:72–85
19
Ruescas AB, Hieronymi M, Mateo-Garcia G, Koponen S, Kallio K, and Camps-Valls G (2018) Machine learning regression approaches for Colored Dissolved Organic Matter (CDOM) retrieval with S2-MSI and S3-OLCI simulated data. Remote Sensing, Multidisciplinary Digital Publishing Institute 10(5):786
20
Siegel DA, Maritorena S, Nelson NB, Hansell DA, and Lorenzi‐Kayser M (2002) Global distribution and dynamics of colored dissolved and detrital organic materials. Journal of Geophysical Research: Oceans 107(C12):21
21
Slonecker ET, Jones DK and Pellerin BA (2016) The new Landsat 8 potential for remote sensing of colored dissolved organic matter (CDOM). Marine Pollution Bulletin 107(2):518–527
22
Tassan S (1988) The effect of dissolved “yellow substance” on the quantitative retrieval of chlorophyll and total suspended sediment concentrations from remote measurements of water colour. Remote Sensing 9(4):787–797
23
Tranvik LJ (1992) Allochthonous dissolved organic matter as an energy source for pelagic bacteria and the concept of the microbial loop. Dissolved organic matter in lacustrine ecosystems, Springer, 107–114
24
Tu J V (1996) Advantages and disadvantages of using artificial neural networks versus logistic regression for predicting medical outcomes. Journal of Clinical Epidemiology 49(11):1225–1231
25
Vähätalo A V, Salonen K, Salkinoja-Salonen M, and Hatakka A (1999) Photochemical mineralization of synthetic lignin in lake water indicates enhanced turnover of aromatic organic matter under solar radiation. Biodegradation 10(6):415–420
26
Vapnik VN (1995) The nature of statistical learning. Theory, Springer
27
Yu H and Kim S (2012) SVM tutorial-classification, regression and ranking. Handbook of Natural computing 1:479–506
28
Yuan S-F and Chu F-L (2006) Support vector machines-based fault diagnosis for turbo-pump rotor. Mechanical Systems and Signal Processing 20(4):939–952
29
ORIGINAL_ARTICLE
هیدروکربن های آروماتیک حلقوی PAHs))در رسوبات رودخانه حفاظت شده سرد آبرود استان مازندران
با افزایش جمعیت، پیشرفت تکنولوژی و توسعه صنایع مختلف، توسعه کشاورزی، استفاده روزافزون از سوختهای فسیلی موجب گردیده است تا میزان زیادی از فاضلابهای صنعتی و شهری که دارای ترکیبات شیمیایی مختلف هستند، وارد اکوسیستمهای آبی گردند. هدف از انجام این تحقیق تعیین غلظت و پراکنش هیدروکربنهای آروماتیک حلقوی و منشأ این ترکیبات در رودخانه حفاظتشده سرد آبرود در استان مازندران است. نمونهبرداری رسوبات سطحی بستر رودخانه توسط گرب ونوین در 4 ایستگاه (کریم آباد، گیلکلا، عباسکلا و مصبرود سردآبرود) انجام شد. استخراج و آنالیز ترکیباتPAHs ، باروش استاندارد سوکسله، طی دو مرحله کروماتوگرافی ستونی و دستگاه کروماتوگرافی گازی- طیفسنجی جرمی انجام شــد. بیشتــرین میــــزان کــل ایــن تــرکیبــات در مصب رودخانه با غلظت ng.g-1 40/173± 89/1059 و کمترین، در ایستگاه کریمآباد در بالادست رودخانه با غلظت ng.g-1 22/39 ± 42/141 مشاهده شد. روند تجمع ترکیبات PAH در رسوبات نشان داد که از بالادست رودخانه به پاییندست، غلظت ترکیبات PAHs افزایش مییابد. تعیین منشأ ترکیبات در رسوبات با استفاده از نسبتهای تشخیصی ایزومری نشان داد که ترکیبات PAHs عمدتاً اختلاطی از منابع پتروژنیک و پایروژنیک هستند. رسوبات سطحی رودخانه سردآبرود بر اساس رهنمود کیفیت رسوب NOAA از نظر غلظت هیدروکربنهای پلیآروماتیک در سطح متوسط آلودگی قرار دارند. برداشت شن و ماسه در مسیر رودخانه، ورود پسابهای کشاورزی مزارع اطراف، افزایش شهرنشینی، تردد و ترافیک اتومبیلها در منطقه و میزان نسبتاً بالای بارندگی و روانابهای شهری باعث ایجاد آلودگی حاصل از ترکیبات هیدروکربنهای آروماتیک در رسوبات رودخانه شده است.
https://www.iwrr.ir/article_120502_d8f803c78aa07946454615b888121a0a.pdf
2020-11-21
334
343
منشایابی
رودخانه سردآبرود
رسوب سطحی. هیدروکربن های آروماتیک حلقوی
علیرضا
مشایخی
alireza.mashayekhi.a@gmail.com
1
گروه محیط زیست دانشکده محیط زیست دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم تحقیقات
AUTHOR
آزیتا
بهبهانی نیا
azitabehbahani@yahoo.com
2
گروه محیط زیست دانشگاه آزاد اسلامی واحد رودهن
LEAD_AUTHOR
سید مصطفی
خضری
khezri@sharif.edu
3
دانشیار گروه مهندسی محیط زیست-دانشگاه ازاد اسلامی علوم و تحقیقات تهران
AUTHOR
آزاده
نکویی
a_nekooei@yahoo.com
4
گروه محیط زیست دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات
AUTHOR
Azimi A, Riahi Bakhtiari A, Tauler R (2020) Polycyclic aromatic hydrocarbon source fingerprints in the environmental samples of Anzali-South of Caspian Sea. Environmental Science and Pollution Research 27(26):32719-32731
1
Badisar S N, Ahmadi S M S, Raee M (2012) Legal system of water resources pollution in Iran. Iran-Water Resources Research 13(1):545-554 (In Persian)
2
Bagheri H, Darvish Bastami K, Hamzepour A (2019) The study of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAHs) contamination in sediments of Sisangan Coastal sediments in South Caspian Sea. Quarterly Journal of Environmental Science and Technology 21(10):55-66 (In Persian)
3
Bin J, Hai-long Z, Guo-qiang H, Hui D, Xin-gang L, Hong-tu S, Rui L (2007) Characterization and distribution of polycyclic aromatic hydrocarbon in sediments of Haihe River, Tianjin, China. Journal of Environmental Sciences 19:306–311
4
Biglari M R, Sima S, Saadatpour M (2019) Modeling and management of the river water quality for aquatic habitat health using a source control approach (Case Study: Zarrineh-rud River). Iran-Water Resources Research 14(5):54-70 (In Persian)
5
Commendatore M G, Nievas M L, Amin O, Esteves J L (2012) Sources and distribution of aliphatic and polyaromatic hydrocarbons in coastal sediments from the Ushuaia Bay (Tierra del Fuego, Patagonia, Argentina). Marine Environmental Research 74:20-31
6
De Luca G, Furesi A, Micera G, Panzanelli A, Piu P C, Pilo M I, Spano N, Sanna G, Sanna G (2005) Nature, distribution and origin of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAHs) in the sediments of Olbia harbor (Northern Sardinia, Italy). Marine Pollution Bulletin 50(11):1223-1232
7
Fu-Liu X, Jorgensen S E, Shimizu Y, Silow E (2013) Persistent organic pollutants in fresh water ecosystems. The Scientific World Journal 2013:2010-2023
8
Harmsen J, Rjetra R (2018) 25 years monitoring of PAHs and petroleum hydrocarbons biodegradation in soil. Chemosphere 207:229-238
9
Hussain K (2018) Monitoring and risk analysis of PAHs in the environment. Handbook of Environmental Materials Management 1-35
10
Honda M, Suzuki N (2020) Toxicities of polycyclic aromatic hydrocarbons for aquatic animals. Environmental Research and Public Health 7(4):1363-1378
11
Heidi EM S, Aherne G, Metcalfe C (2018) Fate and transport of polycyclic aromatic hydrocarbons in upland Irish headwater lake catchments. The Scientific World Journal 2012:2011-2020
12
Kakoei Dinaki F (2020) Evaluation and estimation of non-point contaminants in Jajrood and Lar catchments. Iran- Water Resources Research 16(3) (In Persian)
13
Kazemnejad F, Safaee H, Pasha M (2010) Investigation of pollutant sources of Sardabroud River. Science and Natural Resource Techniques 5(2):101-110 (In Persian)
14
Leite N, Peralta Zamora P, Grassi M T (2011) Distribution and origin of polycyclic aromatic hydrocarbons in surface sediments from an urban river basin at the Metropolitan Region of Curitiba, Brazil. Journal of Environmental Sciences 23(6):904-911
15
Liu Y, Yu N, Li Z, Wei Y, Ma L, Zhao J F (2012) Sedimentary record of PAHs in the Liangtan River and its relation to socio-economic development of Chongqing, Southwest China. Chemosphere 89(7):893-899
16
Md Suhaimi E, Khalik W, Zaleha H, Wee Boon S, Mohd Suhaimi H, Shamsiah Abd R, Nazaratul A A S, Ariffin T (2007) Polycyclic Aromatic Hydrocarbon (PAH) contamination in the sediments of east coast Peninsular Malaysia. The Malaysian Journal of Analytical Sciences 11(1):70-75
17
Masood N, Zakaria M P, Halimoon N, Aris A Z, Magam S M, Kannan M, Ali M M, et al. (2015) Anthropogenic waste indicators (AWIs), particularly PAHs and LABs, in Malaysian sediments: application of aquatic environment for identifying anthropogenic pollution. Marine Pollution Bulletin 102(1):160-175
18
Medeiros P M, Bicego M C, Castelao R M, Del Rosso C, Fillmann G, Zamboni A J (2005) Natural and anthropogenic hydrocarbon inputs to sediments of Patos Lagoon Estuary. Brazil Environment International 31(1):77-87
19
Mirza R, Mohamadi M, Dadollahi S A, Abedi E, Fakhri A (2011) Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAH) in sea water intertidal areas of Boushehr province (Persian Gulf). Journal of Oceanography 2(7):21-29 (In Persian)
20
Mohammadi M, Ebrahimi Z (2017) Source identification and risk assessment of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in coastal sediment of Caspian Sea; Guilan Province. Journal of Mazandaran University Medical Science 27(155):128-140 (In Persian)
21
Nemati Varnosfaderany M, Riyahi Bakhtiari A, Zhaoyan G, Guoqiang C (2015) Distribution and characteristic of PAHs in sediments from the southwest Caspian Sea, Guilan Province, Iran. Water Science and Technology 71(11):1587-1596 (In Persian)
22
Rahmanpoor S, Ghafourian H, Hashtroudi S M, Rabani M, Mehdinia A, Darvish Bastami K, Azimi A (2012) The study of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAHs) contamination in sediments of Hormoz Straight-Persian Gulf. Journal of Oceanography 3(10):37-44 (In Persian)
23
Riyahi Bakhtiari A, Zakaria M P, Yaziz M I, Lajis M, Bi XH, Rahim M ( 2009) Vertical distribution and source identification of polycyclic aromatic hydrocarbons in anoxic sediment cores of Chinilake, Malaysia: Perylene as indicator of land plant-derived hydrocarbons. Applied Geochemistry 24(9):1777-1787
24
Schiff K C (2000) Sediment chemistry on the mainland shelf of the Southern California Bight. Marine Pollution Bulletin 40(3):268–270
25
Soclo H H, Garrigues P H, and Ewald M (2000) Origin of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAHs) in coastal marine sediments: Case studies in Cotonou (Benin) and Aquitaine (France) areas. Marine Pollution Bulletin 40(5):387-396
26
Valavanidis A, Vlachogianni T, Triantafillaki S, Dassenakis M, Androutsos F, Scoullos M (2008) Polycyclic aromatic hydrocarbons in surface seawater and in indigenous mussel (Mytilus galloprovincialis) from coastal areas of the Saronikos Gulf (Greece). Estuarian Coastal and Shelf Science 79(4):733-739
27
Wu Y, Zhang J, Mi T Z, Li B (2001) Occurrence of n-alkanes and polycyclic aromatic hydrocarbons in the core sediments of the Yellow Sea. Marine Chemistry 76(1):1-15
28
Zakaria M P, Takada H, Tsutsumi S, Ohno K, Yamada J, Kouno E, Kumata H (2002) Distribution of polycyclic aromatic hydrocarbons in rivers and estuaries in Malaysia: A widespread input of petrogenic PAH. Environmental Science and technology 36(21):1907-1918
29
Zamani M, Khorasani N, Riahi Bakhtiari A, Rezaei K (2015) The origin determination and identification of perylene entry source and other Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAHs) in surface sediments of Anzali wetland. Iranian Journal of Health and Environment 7(4):437-454 (In Persian)
30
ORIGINAL_ARTICLE
اقلیم شناسی بارش ناحیه خزری.
در این پژوهش تلاش شد تا جنبههای پنهان بارش در ناحیه خزری مورد بررسی و واکاوی قرار گیرد. بدین منظور از دادههای روزانه 385 ایستگاه همدید، اقلیمشناسی و بارانسنجی سازمان هواشناسی کشور و ایستگاههای بارانسنجی وزارت نیرو طی بازة زمانی 2016-1966 (51 سال) استفاده شد. نقشههای بارش روزانه با تفکیک مکانی 3 × 3 کیلومتر ایجاد شد. برای هر پیکسل ایجاد شده در نقشه افت و خیز سینوسی بارش 12 ماه سال براساس روش همسازها بررسی گردید. بارشهای 1، 2، 3، 4/2، 4، 5 و 6 تناوبی در هر سال استخراج گردید. به منظور شناسایی الگوهای مکانی بارش براساس سهم تناوبهای مختلف و نیز پهنهبندی آن از شگرد تحلیل خوشهای براساس فاصلة اقلیدسی و روش ادغام "وارد" استفاده شد. نتایج نشان داد که، در نواحیای که بارشهای یک تناوبی وجود داشته، سیستمهای بزرگ مقیاس و در نواحی با بارشهای دو تناوبی، سیستمهای بزرگ مقیاس و عوامل محلی و در نواحی با بارشهای سه، چهار، پنج و شش تناوبی، عوامل محلی همچون رشتهکوههای البرز، دریای خزر و جلگهای بودن ناحیه منجر به نزولات جوّی شده است. بیشترین سهم بارشهای حاصل از سامانههای بزرگ مقیاس در جنوبغربی دریای خزر و شرق ناحیه و بیشترین سهم بارشهای محلی در ارتفاعات البرز مشاهده شد. این خود بیانگر این است که، در بخشهای ساحلی و جنوبغرب دریای خزر و شرق ناحیه، بارش متمرکز و در ارتفاعات البرز نامتمرکزتر بوده است. نتایج حاصل از تحلیل خوشهای نشان داد که، در ناحیه خزری سه طبقه پراش بارش متمایز را میتوان شناسایی نمود. پراکندگی جغرافیایی این طبقات نشانگر این بود که تفاوت این طبقات متأثر از عرض جغرافیایی و فاصله از دریای خزر است.
https://www.iwrr.ir/article_120544_2b596eb81fdcbf07f423764b877358a5.pdf
2020-11-21
344
364
اقلیم شناسی بارش
سیستم های بزرگ مقیاس
عوامل محلی
افت و خیز
ناحیه خزری
حسین
عساکره
asakereh1@yahoo.com
1
استاد اقلیم شناسی، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه زنجان، زنجان
AUTHOR
نسرین
ورناصری قندعلی
nasrinvarnaseri@yahoo.com
2
دانشجوی دکتری تغییرات آب و هوایی/دانشگاه زنجان، زنجان، ایران
LEAD_AUTHOR
Alexandersson H (1986) A homogeneity test applied to precipitation data. Journal of Climatology 6(6):661- 675
1
Alijani B (1995) The role of Alborzs mountains in altitudinal distribution of precipitation. Geographical Researches Quarterly Journal 38(3):37-52 (In Persian)
2
Alijani B, Mohammadi H, Bigdeli A (2008) The role of pressure patterns on the precipitation of the South Coast of Caspian Sea. Territory Geographical 4(16):37-52 (In Persian)
3
Alijani B (2008) Iran climate. Payame Noor University Press, Tehran Eighth edition (In Persian)
4
Ansari Basir A (2007) Evaluation of seasonal precipitation regime in iran using harmonic method M.Sc. Thesis In Agro Meteorology, University of Shiraz (In Persian)
5
Asakereh H (2008) Kriging application in climatic element interpolation, A case study: Iran Precipitation in 1996.12.26, Geography and Development Iranian Journal 6(12):25-42 (In Persian)
6
Asakereh H, Razmi R (2011) Precipitation climatology of the North West of Iran. Geoghraphy and Development Iranian Journal 9(25):137-158 (In Persian)
7
Asakereh H, Razmi R (2011) Changing the Northwest rainfall regime of Iran. Journal of Climate Research 2(7,8):99-114 (In Persian)
8
Asakereh H, Movahedi S, Sabziparvar A, Masoodiyan A, Matyanaji Z (2015) climatology of iran precipitation by using harmonic analysis method. Geographical Researches Quarterly Journal 29(4):15-26 (In Persian)
9
Baran Dost Kh (2013) Seasonal changes of heat and moisture fluxes from the Caspian sea surface and its effect on synoptic systems with heavy rainfalls in southern shores of the sea during 2005-2010. M.Sc. Thesis in Meteorology, Islamic Azad University, Science and Research Branch (In Persian)
10
Dadashi Roudbari A, Fallah Ghalheri G, Karami M, Baaghide M (2015) Analysis of precipitation variations of Haraz Watershed using by statistical methods and spectrum analysis technique. Hydrogeomorphology 2(7):59-86 (In Persian)
11
Daneshmand H, Mahmoudi P (2017) A spectral analysis of Iran's droughts. Iranian Journal of Geophsics 10(4):28-47 (In Persian)
12
Farshadfar E (2010) Multivariate statistical principles and methods. Sadegh Publication, Kermanshah (In Persian)
13
Fetene Z A, Weldegerima T M, Zeleke T T, Nigussie M (2018) Harmonic analysis of precipitation time series in Lake Tana Basin, Ethiopia. Advances in Meteorology pp 1-9
14
Funk C, Verdin A, Michaelsen J, Peterson P, Pedreros D, Husak G (2015) A global satellite assisted precipitation climatology. Earth System Science Data 7(2):275–287
15
Ghashghaei Gh (1996) Investigation of the effect of Siberian high pressure on the autumn precipitation of the southern coast of the Caspian Sea. M.Sc. Thesis of Natural Geography, Tarbiat Moallem University (In Persian)
16
Ghayur H A, Asakereh h (2005) Application Fourier models to estimate and predict climate elements "A case study: Monthly mean temperature of Mashhad city modeling". Geographical Researches Quarterly Journal 20(2):73-99 (In Persian)
17
Halabian A, Dehghanpour A, Ashori Ghaleroodkhany Z (2016) Synoptic analysis of extreme and widespread precipitations in Caspian Eastern Coasts. Geography and Environmental Hazards 5(19):37-57 (In Persian)
18
Jahanbakhsh S, Karami F (1999) Synoptic analysis of the effect of Siberian high pressure on the precipitation of the Southern coast of the Caspian Sea. Geographical Researches Quarterly Journal 14(54,55):107-131 (In Persian)
19
Jahanbakhsh asl S, Abtahi V, Ghorbani M A, Tadaeoni M,Valai, A (2015) Temporal and spatial distribution of rainfall in Tabriz County using hierarchical cluster analysis. Journal of Geographic Space 15(50):59-81 (In Persian)
20
Jackson I J, Weinand H (1995) Classification of tropical rainfall stations: a comparison of clustering techniques. International Journal of Climatology 15(9):985–994
21
Janbaz Ghobadi G R, Mofidi A, Zarrin A (2011) Recognizing the synoptic patterns of wintertime heavy precipitation in the Southern Coast of the Caspian Sea. Geography and Environmental Planning 22(3):23-40 (In Persian)
22
Justino F, Setzer A, Bracegirdle T J, Mendes D, Grimm A, Dechiche G, Schaefer C E G R (2010) Harmonic analysis of climatological temperature over Antarctica: Present day and greenhouse warming perspectives. International Journal of Climatology 31(4):514-530
23
Kadioglu M, Ozturk N, Erdun H, Sen Z (1999) On the precipitation climatology of Turkey by harmonic analysis. International Journal of Climatology 19(15):1717-1728
24
Karagianndis A, Bloutsos A, Mahers P, Sachsamanoglou Ch (2008) Some statistical characteristics of precipitation in Europe. Theoretical and Applied Climatology 91(1):193-204
25
Khalili A (1973) Precipitation patterns of Central Elburz. Theoretical and Applied Climatology 21(2):215–232 (In Persian)
26
Khoshhal Dastjerdi J (1997) Analyze and provide synoptic climatology model for more than 100 mm precipitations on the southern coast of the Caspian Sea. Ph.D. Thesis in Climatology, Tarbiat Modares University (In Persian)
27
Khorshiddoust A M, Shirzad A A (2014) The study of precipitation in north of Iran using cluster and discriminative function analyses. Journal of Geography and Planning 18(49):101-118 (In Persian)
28
Kirkyla K I, Hameed S (1989) Harmonic analysis of the seasonal cycle in precipitation over the united state: Acomparison between observations and a general circulation model. Journal of Climate 2(12):1463-1475
29
Kurdjuzi M, Rahmannia M R, Bagheri S (2014) Investigating the occurrence of flood in Golestan province. 16th Iranian Geophysical Conference, 236-243 (In Persian)
30
Lashkari H, Asgharpour M, Motakan A A (2007) Synoptic analysis of the causes of flood precipitation in Golestan Province. Quarterly journal of Human Sciences 12(2):181-211 (In Persian)
31
Lana A, Campins J, Genov´es A, Jans A (2007) Atmospheric patterns for heavy rain events in the Balearic Islands. Advances in Geosciences 12:27-32
32
Livada I, Assimakopoulos D N (2005) Individual seasonality index of rainfall regimes in Greece. Climate Research 28(2):155–161
33
Livada I, Charalambous G, Assimakopoulos M N (2008) Spatial and temporal study of precipitation characteristics over Greece. Theoretical and Applied Climatology 93(1):45-55
34
Lyra G B, Oliveira-J unior J F, Zeri M (2014) Cluster analysis applied to the spatial and temporal variability of monthly rainfall in Alagoas State, Northeast of Brazil. International Journal of Climatology 34(13):3546–3558
35
Masoudian S A (2005) Identification of Iranian precipitation regimes by cluster analysis. Geographical Research 37(52):47-59 (In Persian)
36
Masoodian S A (2011) Climate of Iran. Sharia Toos Press, Mashhad, 127-143 (In Persian)
37
Mofidi A (2000) Investigation of the Black Sea's Role in Iranian precipitation. M.Sc. Thesis Natural Geography (climatology orientation) Islamic Azad University, Tehran Branch (In Persian)
38
Mofidi A, Zarrin A, Janbaz Ghobadi A (2007) Determining the synoptic pattern of autumn heavy and extreme precipitations on the southern coast of the Caspian Sea. Journal of the Earth and Space 33(3):131-154 (In Persian)
39
Mofidi A, Zarrin A, Kharkhaneh M (2008) Determination of the pattern of severe winter precipitation and its comparison with the pattern of heavy precipitation in the southern coast of the Caspian Sea. The 1st International Conference on the Caspian Region Environmental Changes, Mazandaran University, Babolsar (In Persian)
40
Mofidi A, Zarrin A, Kharkhaneh M (2014) The investigation of atmospheric circulation patterns during wet and dry spells over the southern coast of the Caspian Sea. Iranian Journal of Geophysics 8(1):140-176 (In Persian)
41
Mohammadi H, Azizi G, Taghavi F, Yousefi Y (2011) Temporal and spatial variability of maximum monthly precipitation over southern parts of the Caspian Sea. Physical Geography Research Quarterly 43(75):1-18 (In Persian)
42
Moradi H R (2004) The role of the Caspian Sea in the conditions of the northern coast of the country. Journal of Marine Science and Technology 2-3:77-87 (In Persian)
43
Nazemosadat S M J, Ghasemi AR (2005) The influence of the Caspian Sea SSTs on winter and spring precipitation over Northern and Southwestern Parts of Iran. Journal of Crop Production and Processing 8(4):1-15 (In Persian)
44
Nastos P T, Zerefos C S (2010) Cyclic modes of the intra-annual variability of precipitation in Greece. Advances in Geosciences 25:45–50
45
Oliveira-Júnior J F, Góis G, Coll D R (2017) Cluster analysis identified rainfall homogeneous regions in Tocantins state, Brazil. Bioscience Journal 33(2):333-340
46
Pohl E, Gloaguen R, Seiler R (2015) Remote sensing-based assessment of the variability of winter and summer precipitation in the pamirs and their effects on hydrology and hazards using harmonic time series analysis. Remote Sensing 7(8):9727-9752
47
Ramzanipour M, Roshani M, Sotodeh F (2010) Analysis on changes, trend and cycles of precipitation and discharge in the west of Guilan Province (Case study: Nawrood Basin). Journal of Studies of Human Settlements Planning 5(13):60-79 (In Persian)
48
Razmi R (2010) Precipitation regime change in Azerbaijan of Iran. M.Sc. Thesis Physical Geography (Climatology), University of Zanjan (In Persian)
49
Scott C M, Shulman M D (1979) An areal and temporal analysis of precipitation in the Northeastern United States. Journal of Applied Meteorology 18(5):627-633
50
Saligheh M, Nasserzadeh M H, Chehreara Ziabari T (2016) Study of the relation between NCPI and CACO indices with autumn precipitation of Southern Coast of Caspian Sea. Scientific Journals Management System 16(43):217-238 (In Persian)
51
Tarawneh Q, Kadioglu M (2003) An analysis of precipitation Climatology in Jordan. Theoretical and Applied Climatology 74(1):123-136
52
Tarawneh Q (2016) Harmonic analysis of precipitation climatology in Saudi Arabia. Theoretical and Applied Climatology 124(1-2):205-217
53
Wilks D (2006) Statistical methods in the atmospheric sciences. Academic Press is an Imprint of Elsevier 100
54
ORIGINAL_ARTICLE
توسعه یک مدل عامل بنیان برای بررسی سیاست مدیریتی اعمال جریمه در سامانهی کشاورزی-آبخوان
یکی از عواملی که پایداری منابع زیرزمینی کشور را تهدید میکند، برداشت غیرمجاز از آبخوانها است که بهطور عمده توسط کشاورزان انجام میپذیرد. یکی از راهکارهای مقابله با این پدیده وضع سیاست جریمه توسط مراجع ذیصلاح است. از آنجا که کشاورزان تحت شرایط خاص اجتماعی، اقتصادی و کشاورزی منطقه اقدام بهاضافه برداشت مینمایند، سنجش بازخورد الگوهای جریمه بر پایه یک شبیهسازی اجتماعی- اقتصادی الزامی است. این تحقیق با ارائه یک چارچوب عاملبنیان به بررسی وضعیت سه عامل کشاورزی، زیستمحیطی و تنظیمکننده در محیط کشاورزی پرداخته است. در این تحقیق رفتار بخش کشاورزی در دو لایه یکی کشاورزان به عنوان زیرعاملهای کشاورزی در راستای بیشینهکردن سود فردی تحت قیود فیزیکی و رفتاری که به کمک سیستم استنتاج فازی و برنامهریزی ریاضی شبیهسازیشده و دیگری شبکه اجتماعی کشاورزان به عنوان گروه عاملهای کشاورزی در راستای بیشینه نمودن سودبخش کشاورزی تحت قیود مطلوبیتهای فردی با تلفیق الگوریتم ژنتیک مرتبسازی نامغلوب (NSGA-II) و روش شمارش بردا، مدلسازی شده است. چارچوب ارائهشده در واحد هیدرولوژیکی نجفآباد اصفهان به کار رفت. نتایج نشان داد که سطح آبنمود واحد آبخوان در حالتی که جریمه 2، 3 و 4 هزار ریالی به ازای هر متر مکعب اضافه برداشت توسط عامل تنظیمکننده وضع شد، به ترتیب 82/21، 18/17 و 54/10 متر از حالتی که به کشاورزان اجازه اضافه برداشت داده نشده بود پایینتر قرار گرفت.
https://www.iwrr.ir/article_120301_174095d9f0758ee4994b3af4f241f65f.pdf
2020-11-21
365
375
مدلسازی عامل بنیان
سیستم استنتاج فازی
اعمال الگوی جریمه
اضافه برداشت
روش شمارش بردا
علیرضا
نوری
m_alireza_nouri@yahoo.com
1
واحد علوم وتحقیقات، دانشگاه ازاد
AUTHOR
بهرام
ثقفیان
b.saghafian@gmail.com
2
واحد علوم و تحقیقات تهران، دانشگاه آزاد
LEAD_AUTHOR
مجید
دلاور
m.delavar@modares.ac.ir
3
دانشگاه تربیت مدرس، گروه مهندسی منابع آب
AUTHOR
محمدرضا
بازرگان لاری
bazargan@iauet.ac.ir
4
گروه مهندسی عمران،آب،دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران شرق،تهران، ایران
AUTHOR
Akhbari M and Grigg NS (2013) A framework for an agent-based model to manage water resources conflicts. Water Resources Management 27(11):4039–4052
1
Akhbari M and Grigg NS (2015) Managing water resources conflicts: Modelling behavior in a decision tool. Water Resources Management 29(14):5201–5216
2
Berglund EZ (2015) Using agent-based modeling for water resources planning and management. Journal of Water Resources Planning and Management 141(11):04015025
3
Darbandsari P, Kerachian R, and Malakpour-Estalaki S (2017) An Agent-based behavioral simulation model for residential water demand management: The case-study of Tehran, Iran. Simulation Modelling Practice and Theory, Elsevier B.V. 78:51–72
4
Farhadi S, Nikoo [1]MR, Rakhshandehroo GR, Akhbari M and Alizadeh MR (2016) An agent-based-nash modeling framework for sustainable groundwater management: A case study. Agricultural Water Management, Elsevier B.V. 177:348–358
5
Galán JM, López-Paredes A, and Del Olmo R (2009) An agent-based model for domestic water management in Valladolid metropolitan area. Water Resources Research 45(5):1–17
6
Ghazali M, Honar T, and Nikoo MR (2018) A hybrid TOPSIS-agent-based framework for reducing the water demand requested by stakeholders with considering the agents’ characteristics and optimization of cropping pattern. Agricultural Water Management, Elsevier B.V. 199:71–85
7
Heydari F, Saghafian B, and Delavar M (2016) Coupled quantity-quality simulation-optimization model for conjunctive surface-groundwater use. Water Resources Management 30(12):4381–4397
8
Levin S, Xepapadeas T, Crépin A-S, Norberg J, de Zeeuw A, Folke C, Hughes T, Arrow K, Barrett S, Daily G, … Walker B (2013) Social-ecological systems as complex adaptive systems: Modeling and policy implications. Environment and Development Economics 18(2):111-132
9
Mulligan KB, Brown C, Yang YCE, Ahlfeld DP (2014) Assessing groundwater policy with coupled economic-groundwater hydrologic modeling. Water Resources Research 50(3):2257-2274
10
Nouri A, Saghafian B, Delavar M, and Bazargan-Lari MR (2019) Agent-based modeling for evaluation of crop pattern and water management policies. Water Resources Management 33(11):3707-3720
11
Perera EDP and Lahat L (2015) Fuzzy logic based flood forecasting model for the Kelantan River basin, Malaysia. Journal of Hydro-Environment Research, Elsevier B.V. 9(4):542–553
12
Voinov A and Bousquet F (2010) Modelling with stakeholders. Environmental Modelling and Software 25(11):1268–1281
13
Wolf AT (2008) Healing the enlightenment rift: rationality, spirituality and shared waters. Journal of International Affairs 61(2):51–73
14
Zarghami M, and Szidarovszky F (2011) Multiceritera analysis: Application of water and environment management: Springer
15
ORIGINAL_ARTICLE
مدلهای جمعی تعمیم یافته جهت تحلیل فراوانی نا ایستای سیل
برآورد دبی طراحی به وسیله فرآیند تحلیل فراوانی با پیششرط کلیدی ایستایی دادهها انجام میگیرد. امروزه عواملی مانند تغییر کاربری، مدیریت نامناسب و تغییر اقلیم منجر شده است که ماهیت ایستایی حداکثر دبی لحظهای سیلابها تحت تأثیر قرار گیرد. بنابراین چنانچه دادهها دچار عدم ایستایی شوند برآوردهای حاصل از تحلیل فراوانی با فرض ایستایی غیرقابل اطمینان و دارای خطای زیادی خواهد بود و خسارات و تلفات بسیار شدیدی را ممکن است حادث شوند. از اینرو در پژوهش حاضر برای تحلیل فراوانی ناایستای سیل ضمن معرفی روشهای آماری و چشمی برای ارزیابی شرایط ایستایی دادهها، استفاده از مدلهای تعمیمیافته جمعی برای پارامترهای موقعیت، مقیاس و شکل (GAMLSS) به منظور تحلیل فراوانی دادههای ناایستا و برآورد چندکهای طراحی در شرایط ناایستایی تشریح میشود. بدین منظور شش ایستگاه هیدرومتری از استانهای مختلف شمال کشور انتخاب شدند. پس از آن فرآیند تحلیل فراوانی با و بدون درنظر گرفتن پیشفرض ایستایی برای هر ایستگاه انجام شد. نتایج نشان داد که در مدلهای دارای روند برای پارامترها، هر دو پارامتر موقعیت و مقیاس دچار ناایستایی به فرم خطی و حتی درجه دو شدهاند. از سوی دیگر نتایج نشان داد که دبی طراحی برآورد شده در شرایط ناایستایی با روند افزایشی تا سه برابر بیشتر از دبی طراحی برآورد شده با پیشفرض ایستایی در ایستگاه نودهخرمالو میباشد. همچنین نتایج نشان داد که در ایستگاههایی که روند ناایستایی افزایشی وجود دارد دوره بازگشت سیلابهای بزرگ رو به کاهش است و برای دوره بازگشتهای یکسان مقادیر چندکهای سیل رو به افزایش است.
https://www.iwrr.ir/article_120573_6049e464840807d310ce87f92ddb55c4.pdf
2020-11-21
376
387
تحلیل فراوانی نا ایستا
سیل
روند
GAMLSS
ریسک سیل
پوریا
محیط اصفهانی
p.mohit@alumni.iut.ac.ir
1
دانشکده منابع طبیعی- دانشگاه صنعتی اصفهان
AUTHOR
رضا
مدرس
reza.modarres@iut.ac.ir
2
دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه صنعتی اصفهان، ایران
LEAD_AUTHOR
Cheng L, AghaKouchak A, Gilleland E, Katz RW (2014) Nonstationary extreme value analysis in a changing climate. Clim Change 127(2):353–369
1
Dong ND, Agilan V, Jayakumar KV (2019) Bivariate flood frequency analysis of nonstationary flood characteristics. Journal of Hydrologic Engineering 24(4)
2
Farsadniam F, Rostami Kamrod M, and Moghadam Nia A (2012) Rainfall trend analysis of Mazandaran Province using regional Mann-Kendall test. Iran-Water Resources Research 8(2):60-70
3
Hosking JRM (1990) L-moments: Analysis and estimation of distributions using linear combinations of order statistics. Journal of the Royal Statistical Society: Series B 52(1):105–124
4
Jiang C, Xiong L, Xu CY, Guo S (2015) Bivariate frequency analysis of nonstationary low‐flow series based on the time‐varying copula. Hydrological Processes 29(6):1521-1534
5
Karamouz M, Araghinejad S (2014) Advanced hydrology. Amirkabir University Press, 464p (In Persian)
6
Koenker R, Hallock KF (2001) Quantile regression. Journal of Economic Perspectives 15(4):143-156
7
Leclerc M, Ouarda TB (2007) Non-stationary regional flood frequency analysis at ungauged sites. Journal of Hydrology 343(3-4):254-265
8
Li J, Lei Y, Tan S, Bell CD, Engel BA, Wang Y (2018) Nonstationary flood frequency analysis for annual flood peak and volume series in both univariate and bivariate domain. Water Resources Management 32(13):4239-4252
9
Libiseller C, Grimvall A (2002) Performance of partial Mann–Kendall tests for trend detection in the presence of covariates. Environmetrics: The Official Journal of the International Environmetrics Society 13(1):71-84
10
El Adlouni S, Ouarda TB, Zhang X, Roy R, Bobée B (2007) Generalized maximum likelihood estimators for the nonstationary generalized extreme value model. Water Resources Research 43(3):1-13
11
Mitosek HT, Strupczewski WG, Singh VP (2006) Three procedures for selection of annual flood peak distribution. Journal of Hydrology 323(1-4):57–73
12
Modarres R, Sarhadi A, Burn DH (2016) Changes of extreme drought and flood events in Iran. Global and Planetary Change 144:67-81
13
Rigby RA, Stasinopoulos DM (2005) Generalized additive models for location, scale and shape. Journal of Applied Statistics 54(3):507–554
14
Rigby RA, Stasinopoulos DM, Heller G, De Bastiani F (2018) Distributions for modelling location, scale and shape: Using GAMLSS in R. URL www.gamlss.org.
15
Saghafian B, Farazjoo H, Sepehry A, Najafinejad A (2006) Effects of land use change on floods in
16
Golestan Dam Drainage Basin. Iran-Water Resources Research 2(1):18-28
17
Strupczewski WG, Mitosek HT, Kochanek K, Singh VP, Weglarczyk S (2006) Probability of correct selection from lognormal and convective diffusion models based on the likelihood ratio. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 20(3):152–163
18
Wald A, Wolfowitz J (1943) An exact test for randomness in the non-parametric case based on serial correlation. The Annals of Mathematical Statistics 14(4):378-388
19
Yan H, Moradkhani H (2015) A regional Bayesian hierarchical model for flood frequency analysis. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 29(3):1019–1036
20
Yan H, Moradkhani H (2016) Toward more robust extreme flood prediction by Bayesian hierarchical and multimodeling. Natural Hazards 81(1):203–225
21
Zhang T, Wang Y, Wang B, Tan S, Feng P (2018) Nonstationary flood frequency analysis using univariate and bivariate time-varying models based on GAMLSS. Water 10(7):819p
22
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل کاربردی مقادیر تبخیرتعرق برآورد شده از تصاویر ماهوارهای در شناسایی مناطق با پتانسیل صرفه جویی مصرف آب در حوضه آبریز دریاچه ارومیه
در سالهای گذشته، مطالعات متعددی برای برآورد تبخیرتعرق گیاهان به روشهای مختلف در سطح حوضه آبریز دریاچه ارومیه و یا بهصورت موضعی انجام شده است. در بسیاری از این مطالعات امکانسنجی برآورد مصرف واقعی آب با الگوریتمهای مختلف مورد بررسی قرار گرفته شده است. در حالیکه هدف از انجام این مطالعه استخراج یک نتیجه کاربردی در راستای تحقق اهداف احیای دریاچه ارومیه بود. مقادیر تبخیرتعرق برآورد شده از تصاویر ماهوارهای با استفاده از الگوریتم SEBAL و مقایسه آن با مقادیر بارندگی در پهنههای مختلف به منظور مکانیابی مناطق تحت آبیاری انجام شد. از نتایج این بررسی مناطق با مصرف بالای آب (Hot_Spots) در سطح حوضه استخراج شد. این مناطق میتواند معرف مناطق با حداکثر پتانسیل صرفهجویی آب باشند. مقادیر برآورد شده تبخیرتعرق واقعی (ETa) با استفاده از تصاویر ماهوارهای در مقایسه با مقادیر بارندگی (P-ETa=باران مازاد بر مصرف (+) یا نیاز خالص آبیاری (-)) برای سالهای زراعی 2014-2013 و 2015-2014 در پهنههای مختلف حوضه استخراج شد. بررسیها نشان داد در نواحی غربی (دشت ارومیه) و جنوب شرقی دریاچه (دشتهای میاندوآب و مهاباد) و در قسمتهایی از مناطق شمال شرقی و شمال غربی (سراب و سلماس) مقادیر مصرف واقعی بهمراتب بیشتر از میزان بارندگی بوده که بیانگر سطح بالای اراضی تحت آبیاری در این مناطق است. بررسی نقشههای کاربری اراضی نیز تراکم بالای اراضی تحت آبیاری را در این مناطق نشان میدهد. درنتیجه، شناسایی مناطق تحت آبیاری و دارای پتانسیل بالای صرفهجویی میتواند برای پیادهسازی و اجرای طرحهای الگویی (pilot) صرفهجویی مصرف آب و در راستای تامین حقابه از دست رفته دریاچه راهگشا باشد.
https://www.iwrr.ir/article_118001_f9fac73264de3c2419c8bb7a3a2c8932.pdf
2020-11-21
388
393
تبخیرتعرق
SEBAL
مناطق پرمصرف
صرفه جویی
حوضه آبریز دریاچه ارومیه
مسعود
پارسی نژاد
parsinejad@ut.ac.ir
1
دانشیار گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران.
LEAD_AUTHOR
امید
رجا
omid.raja@ut.ac.ir
2
دانشجوی دکتری، گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران.
AUTHOR
بهداد
چهره نگار
bchehrenegar@gmail.com
3
مسؤول واحد هیدروانفورماتیک ستاد احیای دریاچه ارومیه، دانشگاه صنعتی شریف
AUTHOR
AghaKouchak A, Norouzi H, Madani K, Mirchi A, Azarderakhsh M, Nazemi A, ... Hasanzadeh E (2015) Aral Sea syndrome desiccates Lake Urmia: Call for action. Journal of Great Lakes Research 41(1):307-311
1
Alizadeh‐Choobari O, Ahmadi‐Givi F, Mirzaei N, Owlad E (2016) Climate change and anthropogenic impacts on the rapid shrinkage of Lake Urmia. International Journal of Climatology 36(13):4276-4286
2
Amirataee B, Montaseri M, and Sanikhani H (2016) The analysis of trend variations of reference evapotranspiration via eliminating the significance effect of all autocorrelation coefficients. Theoretical and Applied Climatology 126(1-2):131-139
3
Ashraf S, AghaKouchak A, Nazemi A, Mirchi A, Sadegh M, Moftakhari HR, ... Anjileli H (2019) Compounding effects of human activities and climatic changes on surface water availability in Iran. Climatic Change 152(3-4):379-391
4
Bagheri Haruni MH, Morid S, and Arshad S (2015) Assessment of remote sensing SEBAL algorithm to estimate actual evapotranspiration from different land uses (Case study: Urmia Lake basin). Iranian Water Research Journal 9(1):101-110 (In Persian)
5
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
6
Elnmer A, Khadr M, Kanae S, and Tawfik A (2019) Mapping daily and seasonally evapotranspiration using remote sensing techniques over the Nile delta. Agricultural Water Management 213:682-692
7
FAO under the integrated programme for sustainable water resources management in Urmia Lake basin (2017) (GCP/IRA/066/JPN):1-32
8
Ghale YAG, Altunkaynak A, and Unal A (2018) Investigation anthropogenic impacts and climate factors on drying up of Urmia Lake using water budget and drought analysis. Water Resources Management 32(1):325-337
9
Han CMY, Chen X, and Su Z (2016) Estimates of land surface heat fluxes of the Mt. Everest region over the Tibetan Plateau utilizing ASTER data. Atmospheric Research 168:180-190
10
Javadian M, Kordi F, and Tajrishy M (2019) Evaluation and comparison of estimation methods for actual evapotranspiration in the Urmia Lake basin. Journal of Eco Hydrology 6(1):125-136 (In Persian)
11
Kamran KV, Khorrami B (2018) Change detection and prediction of Urmia Lake and its surrounding environment during the past 60 years applying geobased remote sensing analysis. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 42(3/W4)
12
Karimi P (2018) Satellite derived gap-free monthly Actual Evapotranspiration using SEBAL and spatio-temporal interpolation for Urmia Lake basin. Technical document submitted to FAO under the integrated programme for sustainable water resources management in Urmia Lake basin (GCP/IRA/066/JPN):1-32
13
Khazaei B, Khatami S, Alemohammad SH, Rashidi L, Wu C, Madani K, ... Aghakouchak A (2019) Climatic or regionally induced by humans? Tracing hydro-climatic and land-use changes to better understand the Lake Urmia tragedy. Journal of Hydrology 569:203-217
14
Mojtahedi AR, Almasi R, and Dadashzadeh M (2018) The evaluation of the impact of the anthropogenic factors on Lake Urmia crisis using Remote Sensing and GIS. Journal of Civil and Environmental Engineering 48(2);59-70 (In Persian)
15
Qamarnia H, Rezvani SV (2015) An estimation of evapotranspiration using SEBAL method and its comparison with penman-montieth: A case study of Bilevar plain, Western Iran. International Bulletin of Water Resources and Development 3(1):16-31 (In Persian)
16
Rahimpour M, Karimi N, and Aydın H (2019) Evaluation of pixel-based and object oriented classification approaches for determination of land use changes in Van Lake basin and it comparison with Lake Urmia basin. Iran Water Resources Research 15(1):1-13 (In Persian)
17
Taheri, M, Emadzadeh M, Gholizadeh M, Tajrishi M, Ahmadi M, and Moradi M (2019) Investigating the temporal and spatial variations of water consumption in Urmia Lake River basin considering the climate and anthropogenic effects on the agriculture in the basin. Agricultural Water Management 213:782-791
18
Tasumi M, Trezza R, Allen RG, and Wright JL (2003) U.S. validation tests on the SEBAL model for evapotranspiration via satellite. ICID Workshop on Remote Sensing of ET for large Regions 17 Sept.
19
Zhong L, Ma Y, Hu Z, Fu Y, Hu Y, Wang X, and ... Ge N (2019) Estimation of hourly land surface heat fluxes over the Tibetan Plateau by the combined use of geostationary and polar-orbiting satellites. Atmospheric Chemistry and Physics 19(8):5529-5541
20
Ziaee R, Moghaddasi M, Paimozd S, and Bagher MH (2019) Comparison of SEBS and SEBAL algorithms in evaporation estimation from open water surface with the assessment of the salinity effect. Journal of Soil and Water Sciences 22(4):317-329 (In Persian)
21