ORIGINAL_ARTICLE
پیشگفتار: ارزیابی و بهبود ساختار مدیریت منابع آب کشور
ندارد - ندارد - ندارد - ندارد - ندارد - ندارد - ندارد - ندارد
https://www.iwrr.ir/article_15654_977749cb7d1979df409dee29c67d052a.pdf
2016-05-21
0
1
ندارد
مرتضی
موسوی
mmossavi@birjand.ac.ir
1
مدیر کل دفتر مدیریت به هم پیوسته منابع آب حوضه دریای خزر و دریاچه ارومیه
LEAD_AUTHOR
ندارد - ندارد - ندارد - ندارد - ندارد - ندارد - ندارد - ندارد
1
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل آسیبپذیری سیستم منابع آب نسبت به کم آبی با استفاده از چارچوب حسابداری آب (مطالعه موردی: محدوده مطالعاتی رفسنجان)
درک مفهوم آسیبپذیری برای تدوین سیاستهای مدیریت یکپارچه منابع آب مهم میباشد. به همین منظور شناخت وضعیت اقتصادی-اجتماعی سیستم تحت مطالعه در کنار وضعیت هیدرولوژیکی آن اهمیت خواهد داشت. در این مقاله به منظور فراهم نمودن بنایی برای مدیریت جامع و یکپارچه برای منابع آب که علاوه بر بعد هیدرولوژی، تأثیر سایر عوامل مؤثر از جمله اجتماعی و اقتصادی را نیز در نظر بگیرد، از چارچوب حسابداری آب استفاده شده است. این چارچوب با یکپارچهسازی اطلاعات بخشهای اقتصادی، هیدرولوژی و سایر منابع طبیعی و نیز جنبههای اجتماعی، امکان بکارگیری سیاستهای هدفمند را با شیوهای آگاهانه و یکپارچه فراهم مینماید. تحقیق حاضر به تحلیل آسیبپذیری سیستم منابع آب محدوده مطالعاتی رفسنجان میپردازد. در این راستا پس از بررسی و تحلیل مفهومی آسیبپذیری و بررسی مطالعات متعدد، چارچوب تحلیلی مناسبی برای ارزیابی آسیبپذیری در نظر گرفته شده است. سپس به منظور استخراج نشانگرهای مرتبط با آسیبپذیری و سازماندهی اطلاعات موجود به تدوین حسابهای آب مربوط به محدوده مورد مطالعه برای دو سال 1380 و 1385 پرداخته شده است. تحلیل روند نشانگرها، دیدگاههایی را از وضعیت آسیبپذیری منابع آب فراهم میکند که میتوانند با درک وضعیت فعلی و آنچه که ممکن است در گذشته به اشتباه صورت گرفته باشد، برای تصمیمگیران در جهت دستیابی به راهحلهایی برای کاهش آسیبپذیری منابع آب در محدوده مطالعاتی رفسنجان راهگشا باشد. در این تحقیق به منظور بررسی تأثیر گزینههای سیاستی مختلف در شرایط موجود و ایجاد محیطی برای تصمیمسازی، با استفاده از روش پویایی سیستم در محیط نرمافزار Vensim PLE، مدل سیستم اقتصادی-منابع آب برای محدوده مطالعاتی رفسنجان ساخته شد. نتایج حاصل در بررسی وضع موجود حکایت از وضعیت و حالت نامناسب سیستم منابع آب محدوده مطالعاتی رفسنجان دارد. در بررسی تأثیر گزینههای مختلف سیاستی مشخص شد که گزینهی تغییر الگوی اقتصادی محدوده رفسنجان از کشاورزی به صنعت و معدن، و تغییر ترکیب اشتغال منطقه از کشاورزی به سهم بیشتر صنعت و معدن میتواند منجر به کاهش آسیبپذیری محدودهی مطالعاتی در ابعاد منابع آب، اقتصادی و اجتماعی گردد.
https://www.iwrr.ir/article_15625_e93ce4591446715fa050b678edadd5a0.pdf
2016-05-21
1
17
منابع آب زیرزمینی
آسیبپذیری
چارچوب حسابداری آب
نشانگرها
رفسنجان
ایران
فریبا
بابائیان
f.babaeian@modares.ac.ir
1
دانش آموخته ی کارشناسی ارشد /مهندسی منابع آب، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
AUTHOR
علی
باقری
a.baghery@gmail.com
2
استادیار /گروه مهندسی منابع آب، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
مجتبی
رفیعیان
rafiei_m@modares.ac.ir
3
دانشیار /گروه شهرسازی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
AUTHOR
Adger WN (2006) Vulnerability. Global Environmental Change. 16:268–281.
1
Babel MS, Pandey VP, Rivas AA, Wahid SM (2011) Indicator-based approach for assessing the vulnerability of freshwater resources in the Bagmati river basin, Nepal, Environmental Management 48(5):1044-1059.
2
Collins T, Bolin B (2007) Characterizing vulnerability to water scarcity: The case of a groundwater-dependent, rapidly urbanizing region, Environmental Hazard 7(4):399-418.
3
Ermoliev Y, Ermolieva T, Fischer G, Makowski M, Nilsson S, Obersteiner M (2008) Discounting, catastrophic risks management and vulnerability modeling, Math. Comput. Simul. doi:10.1016/ j.matcom.2008.02.004.
4
Falaki Ilkhchi G. (2012) Implementation of the system of water accounting in the basin scale – Case study: ZarinehRood, Master Thesis of Water Resources Engineering, Faculty of Agriculture, Tarbiat Modares University, Tehran (in Persian).
5
Fussel HM (2007) Vulnerability: a generally applicable conceptual framework for climate change research. Global Environmental Change 17(2):155–167.
6
Gallopin GC (2006) Linkages between vulnerability, resilience, and adaptive capacity, Global Environmental Change 16:293-303.
7
Hamouda MA, Nour El-Din MM, Moursy FI (2009) Vulnerability assessment of water resources systems in the Eastern Nile Basin. Water Resources Management 23:2697–2725.
8
Hellström T (2007) Critical infrastructure and systemic vulnerability: Towards a planning framework, Safety Science, 45: 415–430.
9
Ingram JC, Franco G, Rumbaitis-del Rio C, Khazai B (2006) Post-disaster recovery dilemmas: challenges in balancing short-term and long-term needs for vulnerability reduction, International Journal of Environmental Science and Policy 9:607-613.
10
Iran Water Resources Management Co. (2011) The report on forbiddance of Rafsanjan Plain, Bureau of Groundwater Conservation (in Persian).
11
Kaynia AM (2007) Probabilistic assessment of vulnerability to landslide: Application to the village of Lichtenstein, Baden-Wurttemberg, Germany. Engineering Geology, 2008: p. S0013-7952(08) 00092-6.
12
Lange GM, Hassan R (2006) The economics of water management in Southern Africa, Cheltenham, UK and Northampton, MA, US: Edvard Elgar.
13
Management and Planning Organization (2005) Master plan on adaptation to climate change (Balance between supply and demand in the basins, The status quo and the future conditions) – Kavir Daranjir-Saghand Basin, Vol. 1, Jamab Consultant Eng. Co. (in Persian).
14
McCarthy JJ, Canziani OF, Leary NA, Dokken DJ, White KS (Eds.). (2001) Climate change 2001: Impacts, adaptation and vulnerability, Cambridge University Press, Cambridge.
15
Ministry of Energy (2010) National water master plan – Soil and water use assessment in the agricultural sector in Kavir Daranjir-Saghand basin, Vol. 9 (in Persian).
16
Ministry of Energy (2011a) Synthesis studies of water resources in Kavir Daranjir-Saghand basin, Halil Ab Consultant Eng. Co. (in Persian).
17
Ministry of Energy (2011b) National water master plan – groundwater assessment in Kavir Daranjir-Saghand basin, Vol. 5 (in Persian).
18
Ministry of Energy (2012a) Groundwater studies in Rafsanjan Plain, Kerman Water Authority, Water year 2011-2012 (in Persian).
19
Ministry of Energy (2012b) National water master plan of Maharloo-Bakhtegan, Abarghoo, Sirjan, Kavir Loot, Kavir Daranjir basins – The status quo and potentials for water resources development in 2006, Industrial water needs and consumption and wastewater. (in Persian)
20
O’Brien K, Leichenko R, Kelkar U, Venema H, Aandahl G, Tompkins H, Javed A, Bhadwal S, Barg S, Nygaard L,West J (2004) Mapping vulnerability to multiple stressors: climate change and globalization in India. Global Environmental Change 14(4):303–313.
21
Odada E (2000) Our freshwater under threat – vulnerability of water resources to environmental change in Africa, University of Nairobi, Kenya.
22
Plummer R, de Loë R, Armitage D (2012) A systematic review of water vulnerability assessment tools. Water Resources Management 26:4327-4346.
23
Schmidtlein M, Deutsch RC, Piegorsch WW, Cutter SL (2008). A sensitivity analysis of the social vulnerability index, Risk Analysis 28(4):1099-114.
24
Thomas RJ (2008) Opportunities to reduce the vulnerability of dryland farmers in Central and West Asia and North Africa to climate change, Agriculture, Ecosystems and Environment 126:36–45.
25
Yousofzadeh Chabok M. (2013) Water resources assessment using efficiency indicators in an integrated approach based on a water accounting framework – Case study: Mashad Plain, Master Thesis of Water Resources Engineering, Faculty of Agriculture, Tarbiat Modares University, Tehran (in Persian).
26
Turner II BL, Kasperson RE, Matson PA, McCarthy JJ, Corell RW, Christensen L, Eckley N, Kasperson JX, Luers A, Martello ML, Polsky C, Pulsipher A, Schiller A (2003) A framework for vulnerability analysis in sustainability science. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 100:8074–8079.
27
United Nations Statistics Division (UNSD) (2012) System of environmental-economic accounting for water, Technical Report.
28
Wei Y, Fan Y, Lu C, Tsai HT (2004) The assessment of vulnerability to natural disasters in China by using the DEA method, International Journal of Environmental Impact Assessment Review 24: 427-439.
29
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل حساسیت تبخیر و تعرق محاسبه شده با استفاده از مدل بیلان انرژی روزانه و مقایسه آن با مدل سبال
امروزه مدلها و روشهای زیادی توسط محققین مختلف ارائه شدهاست که بر اساس دادههای ورودی هواشناسی و سنجش از دوری اقدام به برآورد تبخیروتعرق در روی سطح زمین مینمایند. بدیهی است که کیفیت جمعآوری و پردازش دادههای ورودی نقش مهمی را در دقت نهایی تبخیروتعرق واقعی محاسبه شده خواهد داشت. در این خصوص لازم است قبل از شروع مطالعه، ورودیهای یک مدل با دقت مضاعفی مطالعه شده و حسب اثرگذاری هر داده در نتایج خروجی یک مدل، هزینه و زمان لازم جهت آمادهسازی اختصاص یابد. در مطالعه حاضر با استفاده از تصاویر ماهواره Landsat8 و یک مدل بیلان انرژی روزانه که بر اساس آزمونهای آماری انجام شده نتایج آن تطابق خوبی را با دادههای لایسیمتری، تشت تبخیر و تبخیر و تعرق پتانسیل نشان داده بود میزان تبخیر و تعرق واقعی در دشت شهرکرد محاسبه گردید و سپس حساسیت تبخیر و تعرق محاسبه شده نسبت به پارامترهای کلیدی مدل در روزهای ژولیوسی 147، 195 و 291 در 32 نقطه با تراکم پوشش گیاهی و تبخیروتعرق مختلف بررسی گردید و در نهایت نتایج حاصله با نتایج تحلیل حساسیت مدل سبالKhavarian Nahzak (2004) که پیش از آن مطالعه شده بود مورد مقایسه و بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد که در مدل پیشنهادی دادههای دمای سطحی، دمای هوا، تابش طول موج کوتاه ورودی و ساعات آفتابی دارای حساسیت بالا و رطوبت نسبی و آلبیدو دارای حساسیت متوسط تا زیاد و باد و شاخص سطح برگ دارای حساسیت کم تا متوسط میباشند. از این رو پیشنهاد گردید که دادههای با حساسیت بالا با دقت بیشتری رکورد و ثبت شوند و در نهایت مقایسه نتایج تحلیل حساسیت مدل پیشنهادی با مدل سبال نیز نشان داد به جز دمای سطح زمین در بقیه موارد همپوشانی قابل توجهی در بین دو مدل وجود دارد.
https://www.iwrr.ir/article_15636_25fe340b79ff93e0d89b4635b199f92e.pdf
2016-05-21
18
28
Landsat8
تحلیل حساسیت
الگوریتم بیلان انرژی روزانه
سنجش از دور
شهرکرد
علیرضا
رمضانی خوجین
ramezani.alireza@gmail.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد/ سنجش از دور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، دانشکده محیط زیست و انرژی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات، ، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
میرمسعود
خیرخواه زرکش
kheirkhah@alumni.itc.nl
2
دانشیار /دانشکده محیط زیست و انرژی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات، تهران، ایران.
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
علی
مریدی
moridi1978@gmail.com
4
استادیار /دانشکده مهندسی عمران، آب و محیط زیست، پردیس فنی و مهندسی شهید عباسپور، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
AUTHOR
رحیم
علیمحمدی
5
استادیار /بخش فنی و مهندسی کشاورزی، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی چهارمحال و بختیاری، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، شهرکرد، ایران)
AUTHOR
Akbari M (2004) Improvement of irrigation water management by combining satellite and field data and using SWAP simulation model. Ph.D Thesis, Tarbiat Modares University, Tehran (In Persian).
1
Akbari M, Toomanian N, Droogers P, Bastiaanssen W, Gieske A (2007) Monitoring irrigation performance in Esfahan, Iran. using NOAA satellite imagery. Agricultural Water Management 881: 99-109.
2
Alizadeh A (2005) Principle of applied hydrology. Imam Reza University Press, Mashad, 815P (In Persian).
3
Allen RG, Bastiaanssen W, Tasumi M, Morse A (2001) July. Evapotranspiration on the watershed scale using the SEBAL model and Landsat images. In ASAE Meeting Presentation paper No. 01-2224.
4
Allen RG, 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.
5
Bastiaanssen WGM (1995) Regionalization of surface flux desities and moisture indicators in composite terrain: a remote sensing approach under clear skies in Mediterranean climates. Land Bouwuniversiteit te Wageningen, p. 273.
6
Bastiaanssen WGM, Chandrapala L (2003) Water balance variability across Sri Lanka for assessing agricultural and environmental water use. Agricultural Water Management 582: 171-192.
7
Bastiaanssen WGM, Menenti M, Feddes RA, Holtslag AAM (1998) A remote sensing surface energy balance algorithm for land SEBAL. 1. Formulation. Journal of Hydrology 212: 198-212.
8
Bastiaanssen WGM, Pelgrum H, Wang J, Ma Y, Moreno JF, Roerink GJ, Van der Wal T (1998) A remote sensing surface energy balance algorithm for land SEBAL.: Part 2: Validation. Journal of Hydrology 212: 213-229.
9
Bastiaanssen WG, Ahmad MUD, Chemin Y (2002) Satellite surveillance of evaporative depletion across the Indus Basin. Water Resources Research 38(12): 9-1.
10
Brunel JP (1989) Estimation of sensible heat flux from measurements of surface radiative temperature and air temperature at two meters: Application to determine actual evaporation rate. Agricultural and Forest Meteorology 46: 179-191
11
Businger JA (1988) A Note on the Businger–Dyer Profiles. Boundary-Layer Meteorol 42: 145–151.
12
Businger JA, Wyngaard JC, Izumi Y, Bradley EF (1971) Flux-profile relationships in the atmospheric surface layer. J. Atmos. Sci. 28:181-189.
13
Duffie JA, Beckman WA (1980) Solar engineering of thermal processes (Vol. 3). New York etc.: Wiley. 910P.
14
Daneshkar Arasteh P, Tajrishy M (2006) Estimation of free water evaporation from hamun wetlands using satellite imagery. Proceedings of the AECRIS 2006 Conference, Preston, UK, 131-135.
15
Emadzade M, Tajrishi M, Daneshkar Arasteh P (2010) Estimation of evapotranspiration and efficiency in basin scale using remote sensing. 5th National Congress on Civil Engineering, Mashad, Iran, May 4-6th (In Persian).
16
Farah H, Bastiaanssen WG (2001) Impact of spatial variations of land surface parameters on regional evaporation: a case study with remote sensing data, Hydrological Processes 15(9): 1585-1607.
17
Hafeez MM, Chemin Y, Van De Giesen N, Bouman B (2002, July) Field evapotranspiration estimation in central Luzon, Philippines using different sensors: Landsat 7 ETM+, Terra Modis and Aster. In ISPRS/CIG conference 12(8).
18
Jackson RD, Reginato RJ, Idso SB (1977) Wheat canopy temperature: A practical tool for evaluating water requirements. Water Resources Research 13(3):651-656.
19
Kaviani A, Sohrabi T, Arasteh P (2011) Evapotranspiration and water productivity estimation using SEBAL algorithm and comparison with lysimeter data. Iranian Journal of Irrigation and Drainage 5(2):165-175 (In Persian).
20
Khavarian Nahzak H (2004) Estimation of evaporation using remote sensing, M.Sc. Thesis, Tarbiat Modares University, Tehran (In Persian).
21
Kheirkhah Zarkesh M, Mahboobian A (2010) Evaluation the SEBAL model algorithm efficiency for evaporation estimating. M.Sc. Thesis. Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran (In Persian).
22
Lane SN, Richards KS, Chandler JH (1994) Distributed sensitivity analysis in modelling environmental systems. Proceedings of the Royal Society. Series A. 447: 49-63.
23
Mobasheri MR, Khavarian H (2004) Analysis of satellite based methods to determine evapotranspiration. Journal of Geographical Sciences 3-4 (3) (In Persian).
24
Mobasheri MR, Khavarian H, Ziaeian P, Kamaly, Gholamali (2004) Evapo-transpiration assessment using Terra/MODIS images in the Gorgan general district. Journal of Spatial Planning 11(1): 21-142 (In Persian).
25
Monin AS, and Yaglom AM (1971) Statistical fluid mechanics: mechanics of turbulence. The MIT Press. Cambridge. MA, 769 p.
26
Yang X, Qiming Z, Melville M (1997) Estimating local sugarcane evapotranspiration using Landsat TM image and a VITT concept. International Journal of Remote Sensing 18(2):453-459.
27
ORIGINAL_ARTICLE
اتصال سیستمهای پایش خشکسالی به اقدامات مدیریتی
هدف این تحقیق اتصال سیستم پایش خشکسالی به اقدامات مدیریتی در سیستمهای آب سطحی است. بدین منظور سیستم زودهنگام هشدار خشکسالی بکار گرفته شد. در این مطالعه سیستم منابع آب رودخانه زرینهرود برای ارزیابی رویکرد فوق استفاده شد. اقدامات مدیریتی شامل ضرایبی جهت کاهش میزان رهاسازی آب از مخزن میباشند. بدین منظور، در هر سطح هشدار خشکسالی یک نرخ بهینه کاهش رهاسازی بوسیله الگوریتم ژنتیک چند هدفه محاسبه گردید. اجرای مدل طی کل دوره آماری، تعداد هشدار در سطوح دو تا چهار را به ترتیب 18، 80 و 10 درصد کاهش داد. همچنین با اعمال ضرایب کاهشی طی دوره خشکسالی شاخص منطقه در شش ماه کمبود بالای هشتاد درصد به کمتر از پنجاه درصد کاهش یافت. اثر مدل در شرایطی که سیستم بخواهد حقابه کامل زیست محیطی دریاچه ارومیه را ارائه دهد نیز مورد ارزیابی قرار گرفت. اعمال ضرایب کاهشی طی دوره خشکسالی شاخص منطقه در 14 ماه از این دوره، کمبودهای بالاتر از پنجاه درصد را به مقادیر کمتر از سی درصد کاهش داد. این مطالعه نشان داد که در بلندمدت، مدل رفتار مناسبی در اعلام هشدار از خود نشان میدهد. بررسیها نشان داد که نتایج بدست آمده از مدل در بیشتر ایام دقیق و قابل قبول بوده و از این رو استفاده از این روش توصیه میگردد.
https://www.iwrr.ir/article_15640_de637039b0cf936fae92d46ab8d60848.pdf
2016-05-21
29
39
مدیریت خشکسالی
سیستم زودهنگام هشدار خشکسالی
معرف های خشکسالی
بهینه سازی
رودخانه زرینهرود
سید علی اصغر
هاشمی شیخ شبانی
hashemi64@gmail.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد/دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران
AUTHOR
سعید
مرید
morid_sa@modares.ac.ir
2
استاد/ و عضو هیئت علمی گروه مهندسی منابع آب، دانشگاه تربیت مدرس، تهران
AUTHOR
مجید
دلاور
m.delavar@modares.ac.ir
3
استادیار /و عضو هیئت علمی گروه مهندسی منابع آب، دانشگاه تربیت مدرس، تهران
LEAD_AUTHOR
Anonymous (2010) Comprehensive management plan for Urmia lake, conservation of Iranian wetlands project. Iran's Department of Environment (In Persian).
1
Anonymous (2001) Database of optimized agricultural water use pattern, AGWAT V.1.03, Meteorological Organization of Iran (In Persian).
2
Deb K (2001) Multi-objective optimization using evolutionary algorithms. John Wiley & Sons, Ltd. Chichester. England, 518 p.
3
Doorenbos J, Kassam AH (1997) Yield response to water, irrigation and drainage. Paper 33. Food and Agricultural Organization of the United Nations, Rome, Italy. 39.
4
Garrote L, Martin-Carrasco F, Flores-Montoya F, Iglesias F (2007) Linking drought indicators to policy actions in the Tagus basin drought management plan. Water Resour Manage. 21:873–882.
5
Gholamzadeh M (2009) Drought early warning system based on risk and uncertainty in Zayandehrud dam operation. MSc Thesis. Tarbiat Modares University (In Persian).
6
Gholamzadeh M, Morid S, Delavar M (2011) Application of drought early warning system for operation of Zayandehrud dam. JWSS - Isfahan University of Technology. 56:35-48 (In Persian).
7
Huang WC, Chou CC (2008) Risk-based drought early warning system in reservoir operation. Adv. in WaterResour. 31: 649–660.
8
Iglesias A, Garrote L, Cancelliere A, Cubillo F, Wilhite DA (2009) Coping with drought risk in agriculture and water supply systems. Drought management and policy development in the mediterranean .Series: Advances in Natural and Technological Hazards Research, Vol. 26. XVIII, 322 p
9
Hayes M, Svoboda M, Wall N, Widhalm m (2011) The Lincoln declaration on drought indices. American Meteorological Society. 485-488. DOI:10.1175/2010BAMS3103.1.
10
Huang WC, Chou CC (2005) Drought early warning system in reservoir operation: theory and practice. Water Resour Res 41. doi:10.1029/ 2004WR003830. W11406.
11
International strategy for disaster reduction, (2004) Terminology: Basic terms of disaster reduction. [Available online at www.unisdr.org/eng/library/lib-terminology-eng-p.htm.]
12
Jalili Sh (2010) Spectral analysis of lake Urmia level time series and impact of climate and hydrologic variables on It. Ph.D. Thesis, Tarbiat Modares University (In Persian).
13
Moghaddasi M (2009) Strategies for operation of reservoir dams with emphasis on optimized management of water demand and supply in drought periods. Ph.D. Thesis, Tarbiat Modares University (In Persian).
14
Moghaddasi M, Araghinejad Sh, Morid S (2009) Long-term operation of irrigation dams considering variable demands: Case study of Zayandeh-Rud Reservoir, Iran. J. Irrig. Drain. Eng. ASCE 136(5):309-316.
15
Wilhite DA, Sivakumar MVK, Pulwarty R (2014) Managing drought risk in a changing climate: The role of national drought policy. Weather and Climate Extremes 3:4-13.
16
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل سیستمی آسیب پذیری دشت سیستان به کاهش منابع آب - ارائه ی گزینه های سیاستی با رویکرد برگشت پذیری
دشت سیستان واقع در حوضه آبریز رودخانه هیرمند به عنوان تنها منبع آب موثر در این دشت، از وابستهترین نواحی کشور به منابع آبهای مرزی است. علیرغم مطالعات انجام شده به منظور تقویت مدیریت منابع آب در این محدوده، بخصوص با رویکرد تامین آب، مشاهدات حاکی از ناپایداری این ناحیه و آسیبپذیری شدید در اثر نوسانات آورد رودخانه هیرمند است. به منظور تحلیل آسیبپذیری دشت سیستان به کاهش منابع آب، مقاله پیشرو چارچوب آسیبپذیری فوزل را به کار میگیرد. بر اساس چارچوب مزبور ابتدا مشخصههای نگرانی باید مشخص شوند. بدین ترتیب متغیرهای سرانه تولید ناخالص داخلی دشت سیستان و جمعیت ساکن در آن را معرف مؤلفه اقتصادی- اجتماعی و حجم آب تالاب هامون را به عنوان مؤلفه بیوفیزیکی سیستم آسیبپذیر در نظر میگیرد. سپس به منظور کاهش آسیبپذیری سیستم تحت مطالعه، رویکرد برگشتپذیری گذار را، که با تغییرات خودسازمانیافته دشت سیستان قابل انطباق است، پیشنهاد میدهد. این ناحیه به سوی افزایش سازگاری در برابر کاهش منابع آب از طریق کاهش فعالیت کشاورزی و جایگزینی آن با مشاغل کمتر وابسته به آب ولی در عین حال سازگار با ملاحظات امنیتی، در حال حرکت است. در این راستا، و به دنبال برگرداندن سطح رفاه اقتصادی به دشت سیستان در شرایط کم آبی، تحقیق پیشرو به دنبال آنست که چگونه میتوان ساختار اقتصاد محلی را به گونهای تغییرداد که سطح رفاه به وضعیت پرآبی برگردد. بدین ترتیب با اجرای یک مدل سیستم دینامیکی تحت دو مقدار حدی بالا و پایین از آورد سالانه رودخانه هیرمند به دشت سیستان، 3000 تا 5000 میلیون مترمکعب، پنج سطح از مقادیر مشخصههای نگرانی، تحت ساختار آسیبپذیری سابق، به عنوان سطوح برگشتپذیری مرجع تعریف شد. با اجرای مدل تحت پنج آورد منتسب به سطوح برگشتپذیری مرجع تا سال 1430 مقادیر مشخصههای نگرانی هریک از سطوح مشخص گردید. سپس با در نظر گرفتن عدد 700 میلیون مترمکعب (متوسط مقادیر آورد کمتر از میانگین مشاهداتی آورد رودخانه هیرمند به دشت سیستان (بین سالهای 1971 تا 2001) به عنوان مقدار بحرانی ، و اجرای مدل تحت آن مقدار به همراه تغییر پارامترهای ساختار آسیبپذیری، مقادیر متناظر میزان بهرهوری آب مورد نیاز و سقف آب مصرفی در دشت سیستان برای رساندن مقادیر مشخصههای نگرانی به مقادیر آنها در هریک از سطوح برگشتپذیری مرجع، تحت عنوان گزینه سیاستی با رویکرد برگشتپذیری ارائه شد. نتایج حاکی از آن است که گزینه سیاستی توانایی نسبتا بالایی در رساندن دو مشخصه نگرانی جمعیت ساکن و متوسط سالانه سرانه تولید ناخالص داخلی در دشت سیستان تحت مخاطره کم آبی به مقادیر متناظر آنها در هریک از سطوح مرجع پنجگانه دارد. به نحوی که با افزایش بهرهوری متوسط آب در منطقه به میزان 56000 ریال (به قیمت پایه سال 1390) به ازای هر مترمکعب آب و محدود کردن سقف تخصیص سالانهی آب به کاربریهای اقتصادی به میزان 240 میلیون مترمکعب، میتوان به اسکان جمعیت 1 میلیون نفر با متوسط سالانه سرانه تولید ناخالص داخلی 16 میلیون ریال (به قیمت پایه سال 1390) به ازای هر نفر تا سال 1430 امیدوار بود. اما نتایج مربوط به متوسط سالانه حجم آب دریاچه هامون حکایت از آن دارد که حجم آب این دریاچه قابل برگشت به حالت پرآبی نخواهد بود.
https://www.iwrr.ir/article_15647_0a275e4b2e32898373c37d672fe9cbe2.pdf
2016-05-21
40
55
دشت سیستان
آسیب پذیری
برگشت پذیری
تفکر سیستمی
مدل سازی پویایی سیستم ها
محمدرضا
شهبازبگیان
mr.shahbazbegian@modares.ac.ir
1
دانشجوی دکتری /مهندسی منابع آب دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
علی
باقری
a.baghery@gmail.com
2
استادیار /گروه مهندسی منابع آب دانشگاه تربیت مدرس
LEAD_AUTHOR
Adger, W.N (2006) Vulnerability. Global Environmental Change 16, 268–281.
1
Ahmadi M, Derafshi K (2012) Drought impacts on the Sistan region border security between 1998-2010, National Conference on security and border towns, challenges and approaches, Zabol (In Persian).
2
Baranpour M, Bandariyan A (2012) Joint economic activities and its role in border security (Case study Sistam and Balouchestan province), National Conference on security and border towns, challenges and approaches, Zabol (In Persian).
3
Bardsley D.K, Wiseman N.D (2012) Climate change vulnerability and social development for remote indigenous communities of South Australia. Global Environmental Change 22(3):713-723.
4
Bates B, Kundzewicz Z, Wu S, Palutikof J (2008) Climate change and water. Technical Paper of the Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC Secretariat, Geneva.
5
Beek E, Bozorgy B, Vekerdy Z, Meijer K (2008) Limits to agricultural growth in the Sistan Closed Inland Delta, Iran. Irrigation and Drainage Systems 22(2), 131-143.
6
Beikmohammadi H, Noori H (2007) Droughts effects between 83-1377 on Sistan rural economics and strategies to cope with. Geographics and Development Journal 40, 123-137. (In Persian)
7
Bezi, K (2008) Look at the environmental and socio-economic effects of the cyclical crises of water in Sistan, First International Conference on Water Crisis, Zabol. (In Persian)
8
Biazin B, Sterk G (2013) Drought vulnerability drives land-use and land cover changes in the Rift Valley dry lands of Ethiopia. Agriculture, Ecosystems & Environment 164(0), 100-113.
9
Blaikie P, Cannon T, Davis I, Wisner B (1994) At Risk: NaturalHazards, People’s Vulnerability and Disasters., Routledge London.
10
Bouyeh C, Sharifi M (2010) Transit and geopolitical position of Sistan and Baluchestan province and new economic strategy Persian Gulf states, Fourth International Congress of the Islamic World Geographers, Tehran. (In Persian)
11
Burton I, Huq S, Lim B, Pilifosova O, Schipper E.L (2002) From impact assessment to adaptation priorities: the shaping of adaptation policy. Climate Policy 2, 145-149.
12
Collin M.L, Melloul A.J (2003) Assessing groundwater vulnerability to pollution to promote sustainable urban and rural development. Journal of Cleaner Production 11(7), 727-736.
13
Cutter S.L, Barnes L, Bery M, Burton C, Evans E, Tate E, Webb J (2008) A place-based model for understanding community resilience to natural disasters. Global Environmental Change 18, 598-606.
14
Dahmardeh N, Aryaie F (2010) Zabol airplan development and the role of entrepreneurship on the Sistan economic development, First international conference on management, innovation and entrepreneurship, Tehran. (In Persian)
15
Ebrahimzadeh A (2001) Rural migration; Causes and consequences; Case study the Sistan and Balouchesta province. Quarterly of geographical researschs 60, 56-73. (In Persian)
16
Fussel H (2007) Vulnerability: a generally applicable conceptual frameworke for climate change research. Global Environmental Change 2(17), 155–167.
17
Gilbert C (1995) Studying disaster: a review of the main conceptual tools. International Journal of Mass Emergencies and Disaster 13, 231-240.
18
Gloede O, Menkhoff L, Waibel H (2015) Shocks, individual risk attitude, and vulnerability to poverty among rural households in Thailand and Vietnam. World Development 71(0), 54-78.
19
Haghighatjou P, Behniya A, (2006) Iranian river border problems and proposed solutions Case Study: Helmand River, The first regional conference on optimal utilization of water resources and river basins Shahre Kord (In Persian).
20
Hybel A.M, Godskesen B, Rygaard M (2015) Selection of spatial scale for assessing impacts of groundwater-based water supply on freshwater resources. Journal of Environmental Management 160, 90-97.
21
Iran Ministry of Industry (2013) Industry, trade and mines according to the statistics and data, Department of Planning of Iran Ministry of Industry, Mine and Trade (In Persian).
22
Iran water master plan (2006) Economic report of water master plan studies of the Iran Eastern watersheds, Iran Ministry of Energy (In Persian).
23
Iran water master plan (2011) Water resources master plan studies of Iran eastern basins, Iran Ministry of Energy. (In Persian).
24
Iran statistical center (2006) Iran statistical year book, Iran statistical center press (In Persian).
25
Jalilvand R, Jalilvand J (2010) Evaluation of the environmental problems caused by the drought and its impacts on the local economy of Sistan plain wetland, Fourth Conference of Environmental Engineering, Tehran (In Persian).
26
Karimi F (2012) Contexts and geographical conditions affecting the realization of sustainable development in the border cities of Sistan and Baluchestan province, National Conference on security and border towns, challenges and approaches, Zabol (In Persian).
27
Kiyani A, Tafakori A, Yousefi R (2012) An assessment of the social and economic structure of the city of Zabol in terms of attracting tourism, The first national conference on tourism and ecotourism Iran, Tehran (In Persian).
28
Kwadijk J, Diermanse F (2006) Integrated water resources management for the Sistan closed inland delta, Iran: Forecasting the flow from Afghanistan, Water Research Institute of Hydraulics, WL delf.
29
Mokhtari D, Salehi A (2007) Analysis of economic and social aspects of drought and its impact on rural households in the Sistan region, Sixth Conference of Agricultural Economics, Tehran (In Persian).
30
Nakhaei M, Akbari M (2013) Analysis of the economic indicators of the population and the body and face of the city, National Conference of Environmental Research, Tehran (In Persian).
31
Najafi M (2010) Environmental challenges in international lake Hamun. Bearu of Environmental Protection Journal 45:43-51 (In Persian).
32
Paroissien J.-B, Darboux F, Couturier A, Devillers B, Mouillot F, Raclot D, Le Bissonnais Y (2015) A method for modeling the effects of climate and land use changes on erosion and sustainability of soil in a Mediterranean watershed (Languedoc, France). Journal of Environmental Management 150:57-68.
33
Parvaneh A, Dehghani M (2009) Evaluation of the environmental, social and economic consequences of Sistan plain dieback, caused by disruption of the Helmand river by Afghanistan government and proposed solutions, The Second National Conference on the Effects of Drought and its ManagementP, Isfahan (In Persian).
34
Pedro-Monzonís M, Solera A, Ferrer J, Estrela T, Paredes-Arquiola J (2015) A review of water scarcity and drought indexes in water resources planning and management. Journal of Hydrology 527:482-493.
35
Polsky C, Neff R, Yarnal B (2007) Building comparable global change vulnerability assessments: the vulnerability scoping diagram. Global Environ- mental Change 17:472-485.
36
Rafieian M, Rezaie M, Asgari A, Shayan S (2010) The concept of resilience and their indicators in the disaster management community. J. Landuse Planning 4:38-28 (In Persian).
37
Reispour K, Tavousi T, Khosravi M (2008) Drought and its unintended consequence on plant ecosystem of lake Hamun, First national conference on Iran lakes, Ahvaz (In Persian).
38
Richardson G.P (1991) System dynamics: simulation for policy analysis from a feedback perspective. In Qualitative simulation modeling and analysis, Springer, New York.
39
Richmond B (1993) Systems thinking: critical thinking skills for the 1990s and beyond. System Dynamics Review 2:113-133.
40
Rose A (2007) Economic resilience to natural and man-made disasters: Multidisciplinary origins and contextual dimensions. Environmental Hazards 7:383–398.
41
Sahraie A, Tahmasbi G (2012) The impact of urban development on security policy with an emphasis on Sistan and Baluchistan province., National Conference on Border Cities and Security, Challenges and Strategies, Zabol (In Persian).
42
Senge PM (1997) The fifth discipline. Measuring Business Excellence 1(3):46-51.
43
Shahbazbegian MR, Sadeghi M (2013) System analysis of effective mechanisms on Sistan sustainability versus water deficit emphasizing on land use planning, Fifth National Conference on Water Resources Management, Tehran (In Persian).
44
Shahverdi D, Kiyani A (2001) Assessment of the relationship between social capital and sustainable development of the local economy using TOPSIS in Zabol, Conferrence of Sustainable Architecture and Urban Development, Tehran (In Persian).
45
Sistan Census Bureau (2006) Reported Sistan and Baluchestan registration of births and deaths, Registered annually at the segregated city Department of Sistan-Baluchistan province (In Persian).
46
Steckley M (2006) The Impact of governance on disaster vulnerability, Ontario, Canada,: Waterloo.
47
Sterman, J (2000) Business dynamics: Systems thinking and modeling for a complex world, Irwin/McGraw-Hill.
48
Sterman J, Oliva R, Linderman K, Bendoly E (2015) System dynamics perspectives and modelling opportunities for research in operations management. Journal of Operations Management. In Press.
49
Valenzuela-Ceballos S, Castañeda G, Rioja-Paradela T, Carrillo-Reyes A, Bastiaans E (2015) Variation in the thermal ecology of an endemic iguana from Mexico reduces its vulnerability to global warming. Journal of Thermal Biology 48(0):56-64.
50
Varis O, Kummu M, Lehr C, Shen D (2014) China's stressed waters: Societal and environmental vulnerability in China's internal and transboundary river systems. Applied Geography 53(0):105-116.
51
Vincent K, Cull T (2013) Climate vulnerability. Pielke, R.A. (ed), pp. 183-187, Academic Press, Oxford.
52
Vörösmarty CJ, Pahl-Wostl C, Bhaduri A (2013) Water in the anthropocene: New perspectives for global sustainability. Current Opinion in Environmental Sustainability 5(6):535-538.
53
Zabol master plan (2007) Analysis and conclusion of the status quo and offer suggestions patterns, Tash Consultant Engineers (In Persian).
54
ORIGINAL_ARTICLE
برآورد حداکثر بارش محتمل 24ساعته با دو نگرش آماری هرشفیلد در حوضه آبریز قره سو در استان گلستان
حداکثر بارش محتمل (PMP) و حداکثر سیل محتمل (PMF) از مسائل مهم در طراحی سازههای آبی به شمار میآیند. یکی از مناسبترین روشهای آماری برآورد PMP روش هرشفیلد است. در این مطالعه حداکثر باران 24ساعته با استفاده از اطلاعات 12 تا 53 ساله شش ایستگاه بارانسنجی و یک ایستگاه سینوپتیک واقع در حوضه آبریز قرهسو در استان گلستان مورد بررسی قرار گرفت. به این منظور از دو روش آماری هرشفیلد (در دو نگرش استاندارد و تجدید نظر شده) استفاده شد. نتایج نشان داد که مطابق نگرش اول، عامل فراوانی (Km) و حداکثر بارش محتمل 24ساعته (PMP24) به ترتیب در محدوده 18- 98/16 و 93/524- 07/335 میلیمتر برآورد شد. در نگرش دوم مقدار Km و PMP24 به ترتیب در محدوده 26/5- 36/2 و 30/208- 22/118 میلیمتر برآورد گردید. مقدار PMP24 با دوره بازگشتهای متفاوت با استفاده از توزیع آماری گامبل محاسبه شد که مقدار PMP24 با دوره بازگشتهای 50 و 100 سال به ترتیب 20/579 و 59/613 میلیمتر در نگرش اول و 69/263 و 70/281 میلیمتر در نگرش دوم به دست آمد. نسبت PMP24 به حداکثر باران 24ساعته به عنوان یک معیار مستقل از شرایط آب و هوایی برای مقایسه PMP24 در ایستگاههای مورد مطالعه استفاده شد. نتایج نشان داد که نگرش دوم هرشفیلد در مقایسه با نگرش اول آن در محدوده مورد مطالعه در حوضه قــرهسو، پایدارتر است. سپس بهمنظور ترسیم منحنیهای همباران، گرادیان بارندگی، مورد بررسی قرار گرفت و به دلیل عدم معنیداری این رابطه، جهت رسم نقشه هممقدار PMP24، روش معکوس وزنی فاصله (IDW) برای ترسیم منحنی ژرفا- پهنه- تداوم مورد استفاده قرار گرفت. با استفاده از این منحنیها تبدیل PMP24نقطهای به منطقهای در منطقه مورد مطالعه در حوضه قرهسو امکانپذیر است.
https://www.iwrr.ir/article_15648_2eecdcfeeb95d23acfc8521da72b04e2.pdf
2016-05-21
56
67
حداکثر بارش محتمل (PMP)
روش هرشفیلد
عامل فراوانی
منحنی ژرفا- پهنه- تداوم
قره سو
بهرام
بختیاری
drbakhtiari@uk.ac.ir
1
استادیار /بخش مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان، ایران
LEAD_AUTHOR
زهرا
افضلی گروه
2
دانشجوی کارشناسی ارشد /مهندسی منابع آب و عضو انجمن پژوهشگران جوان، بخش مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان، ایران
AUTHOR
کورش
قادری
kouroshqaderi@uk.ac.ir
3
استادیار/ بخش مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان، ایران
AUTHOR
Abbasi A, Jafar Poor Z (2009) Comparison of probable maximum precipitation using two statistical methods over the Karaj river basin. Journal of Geography 3(11):13-31 (In Persian).
1
Alias NE, Takara K (2013) Estimating the probable maximum precipitation of Kuala Lumpur, Malaysia and Yodo river basin, Japan using statistical method. Journal of Disaster Research 8(1):197-198.
2
Bakhtiari B (2002) investigation of PMP value in 4 selected station over the southeast of Iran using statistical method. 1st National Conference on Mitigation of Water Crisis, Zabol, Iran, 9-10 March (In Persian).
3
Bakhtiari B (1999) Investigation of statistical PMP (probable maximum precipitation) in different duration and relation between them in some climatic sample in Iran. M. Sc. Thesis in Agricultural Meteorology, Collage of Agriculture and Natural Resources, University of Tehran (In Persian).
4
Daryabari SJ, Mohammadi H, Rezaei Gh (2012) Spatial analysis of probable maximum precipitation (PMP) in Iran. Quartelry Geographical Journal Territory (Sarzamin) 9(34):113-124 (In Persian).
5
Desa MN, Noriah AB, Rakhecha PR (2001) Probable maximum precipitation for 24-h duration over southeast Asian monsoon region- Selangor, Malaysia. Journal of Atmospheric Research 58:41-54.
6
Desa MN, Rakhecha PR (2007) Probable maximum precipitation for 24-h duration over an equatorial region: Part 2- Johor, Malaysia. Journal of Atmospheric Research 84: 84- 90.
7
Deshpande NR, Kulkarni BD, Verma AK, Mandal BN (2008) Extreme rainfall analysis and estimation of maximum precipitation (PMP) by statistical methods over the Indus river basin in INDIA. Journal of Spatial Hydrology 8(1):22- 36.
8
Dirks KN, Hay IE, Stow CD, Harris D (1998) High- resolution studies of rainfall on Norfolk Island. Part II: Interpolation of Data. Journal of Hydrology 208(3-4):187-193.
9
Eliasson J (1997) A statistical model for extreme precipitation. Water Resources Research 33(3):449-455.
10
Ghahraman B, Hossein Poor M, Farahi G, Davari K (2011) A Comparative study for determination of PMP by some statistical methods in Atrak watershed, Iran. Iran-Water Resources Research 7(2):61-70 (In Persian).
11
Ghahreman B (2008) The estimation of one day duration probable maximum precipitation over Atrak watershed in Iran. Iranian Journal of Science and Technology 32(2):175-179.
12
Hershfield DM (1981) The magnitude of hydrological frequency factor in maximum rainfall estimation. Hydrological Sciences Bulletin 26(2):171-177.
13
Hussain M, Nadya S, Chia FJ (2015) Estimating probable maximum precipitation for Linau river basin in Sarawak. UNIMAS e-Journal of Civil Engineering 5(3):1-5.
14
Karimi A (2005) Calculation of statistical probable maximum precipitation for 24-h duration and maximum precipitable water in Isfahan province. 1st Civil engineering conference, Estahban, Iran, 22-23 February (In Persian).
15
Kankash Omran Consulting Engineers (2009) Report on integrated water resources management, Basin of Qareh Su and Gorgan rivers. Iran Water Resources Management Company (Ministry of Energy) (In Persian).
16
Kulkarni BD, Nandargi S, Mulye SS (2010) Zonal estimation of probable maximum precipitation rain depths over the Krishna basin in Peninsular India. Journal of Hydrological Sciences 55(1):93-103.
17
Lynch SD (2001) Converting point estimates of daily rainfall onto a rectangular grid. Department of Agricultural Engineering. University of Natal. South Africa.Lynch2@aqua.ccwr.ac.za.
18
Mianabadi A, Mousavi Baygi M, Eghtedari M (2010) Estimation of Hershfield coefficient for Khaf and Kalshour in KhorasanRazavi province. Irrigation Science Engineering (Scientific Journal of Agriculture) 33(1): 93-99 (In Persian).
19
Ministry of Energy (2013) Manual on estimation of probable maximum precipitation (PMP) and depth- area- duration curves (DAD). No. 403, A: 203 p (In Persian).
20
Nalder JA, Wein RW (1998) Spatial interpolation of climate normal: test of a new method in the Canadian boreal forest. Agricultural and Forest Meteorology 94(4):211-225.
21
Paymozd S, Morid S, Ghaemi H (2007) Estimation of probable maximum flood (PMF) in data scarcity situation. Scientfic Journal of Agriculter 29(4):33-44 (In Persian).
22
Rakhecha PR, Deshpande NR, Soman MK (1992) Probable maximum precipitation for a 2-day duration over the Indian Peninsula. Theoretical and Applied Climatology 45:277-283.
23
Rakhecha PR, Kennedy MR (1985) A generalized technique for the estimation of probable maximum precipitation in India. Journal of Hydrology 78:345- 359.
24
Rezaei Pazhand H, Ghahraman B (2006) Estimating maximum daily precipitation by multi-station method: A case study of north Khorasan. Iran-water Resour Research 2(1):45-55 (In Persian).
25
Ros F C, Sidek LM, Ibrahim NNN, Abdul Razad A (2008) Probable maximum flood (PMF) for the Kenyir catchment, Malaysia. International Conference on Construction and Building Technology 31:325-334.
26
Shafiei M, Ghahraman B (2009) Spatial distribution of probable maximum precipitation for 24 h duration over GharehGhum watershed, Iranian Journal of Irrigation and Drainage 2(3):50-59 (In Persian).
27
Sobhani B, Sari Saraf B, Azadi Mobaraki M, Hosseini SA (2013) Modeling rainfall in the west and southwest of Caspian Sea in GIS environment, with using spatial interpolation methods . Geography and Development 30:23-34 (In Persian).
28
Tajbakhsh M, Ghahraman B (2009) Estimation of 24-h probable maximum precipitation by using different statistical approaches for north-east of Iran. Journal of Water and Soil Conservation 16 (1): 123-141 (In Persian).
29
Vevikenandan N, Roy SK (2013) Assessment of probable maximum precipitation using Gumble distribution and Hershfield method. Bonfring International Journal of Data Mining 3(1):1-5.
30
World Meteorological Organization (2009) Manual on estimation of probable maximum precipitation, 3rd edition, WMO - No. 1045, Geneva.
31
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی عملکرد سیستم های منابع آب با استفاده از معیارهای اطمینانپذیری، برگشتپذیری و آسیب پذیری فازی
مقاله حاضر ضمن تبیین لزوم بازنگری در روشهای موجود جهت تخمین معیارهای عملکرد سیستمهای منابع آب شامل اطمینانپذیری، برگشتپذیری و آسیبپذیری، روشی جدید جهت مرتفعکردن معایب و اشکالات روشهای کمیکردن این معیارها در روشهای کلاسیک ارائه میدهد. اطمینانپذیری، برگشتپذیری و آسیبپذیری معیارهای بسیار پرکاربردی در ارزیابی عملکرد سیستمهای منابع آب میباشند که در سه دهه اخیر در بسیاری تحقیقات مورد استفاده قرار گرفتهاند. مطالعه حاضر نشان میدهد که روشهای متداول جهت کمیکردن این معیارها، در مقادیر حدی (آستانه) از مقادیر مطلوب پارامتر مورد مطالعه مانند تأمین نیاز آبی، دارای عملکرد غیرقابل اعتماد و غیر قابل درکی نسبت به واقعیت موجود هستند. این نقطه ضعف در روشهای قبلی با استفاده از یک مثال ساده تئوریک نشان داده شدهاست که بیان میکند این نقطه ضعف میتواند موجب تغییر مقادیر قابل درک از اطمینانپذیری، برگشتپذیری و آسیبپذیری در ارزیابی عملکرد سیستمهای منابع آب شود؛ همچنین تخمین نادرست این معیارها باعث محاسبه نادرست و غیرقابل قبول شاخص پایداری برای یک سیستم منابع آب میشود. مطالعه حاضر روشی را جهت بهبود تخمین سه معیار عملکرد مذکور برای ارزیابی عملکرد سیستمهای منابع آب توسعه میدهد. روابط جدید با استفاده از مفهوم توابع عضویت در تئوری فازی و برپایه روابط قبلی جهت بهبود عملکرد معیارها توسعه داده شدهاست. حوضه آبریز زایندهرود به عنوان مطالعه موردی این تحقیق جهت مقایسه و بررسی نتایج روش جدید نسبت به روشهای قبلی مورد استفاده قرار گرفتهاست. مقایسه نتایج روش فازی و روشهای کلاسیک و جمعبندی آنها به وسیله شاخص پایداری نشان میدهد که روش ارائهشده در تحقیق حاضر ضمن رفع اشکال روشهای قبلی، در ارزیابی عملکرد بسیار مؤثر و کارآمد میباشد.
https://www.iwrr.ir/article_15649_7cbb1541152e103188627735b5acd296.pdf
2016-05-21
68
83
ارزیابی عملکرد سیستم های منابع آب
اطمینانپذیری
برگشت پذیری
آسیب پذیری
شاخص پایداری
تکنیک فازی
حمیدرضا
صفوی
hasafavi@cc.iut.ac.ir
1
دانشیار /دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان
LEAD_AUTHOR
محمدحسین
گل محمدی
hossein.g2010@gmail.com
2
دانشجوی دکترای مهندسی/ عمران، دانشکده مهندسی عمران، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان
AUTHOR
Ashofteh, PS, Haddad OB, Akbari-Alashti H, Mariño MA (2014) Determination of irrigation allocation policy under climate change by genetic programming. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, doi: 10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0000807, 04014059.
1
Boysen F (2002) An overview and evaluation of composite indices of development, Journal of Social Indicators Research 59:115-151.
2
Brown RM, McClellandNI, Deininger RA, O’ConnorMF (1972) A water quality index-crashing the psychological barrier, In Indicators of Environmental Quality,Plenum, NY.
3
DHI-WASY (2014) Integrated water resources management in Isfahan, Iran: Groundwater model for the Zayandehrud catchment, Isfahan Regional Water Company.
4
Danner CL, McKinney DC, Teasley R, Sandoval-Solis S (2006) Documentation and testing of the WEAP model for the Rio Grande/Bravo basin. Texas University at Austin, TX.
5
Dukhovny V, Sokolov V (2005) Integrated water resources management, experience, and lessons learned from Central Asia-towards the fourth world water forum. Inter-State Commission for Water Coordination in the Aral Sea Basin, Tashkent.
6
El-Baroudy I, Simonovic SP (2004) Fuzzy criteria for the evaluation of water resource systems performance. Water Resources Research, 40(10), W10503, doi:10.1029/2003WR002828.
7
Esty DC, Levy M, Srebotnjak T, De Sherbinin A (2005) Environmental sustainability index: benchmarking national environmental stewardship. New Haven: Yale Center for Environmental Law & Policy.
8
Fanai N, Burn DH (1997) Reversibility as a sustainability criterion for project selection. The International Journal of Sustainable Development & World Ecology 4(4):259-273.
9
Gohari A, Eslamian S, Mirchi A, Abedi-Koupaei J, Bavani AM, Madani K (2013) Water transfer as a solution to water shortage: a fix that can backfire. Journal of Hydrology 491:23-39.
10
Hajkowicz S (2006) Multi-attributed environmental index construction. Journal of Ecological economics, 57(1):122-139.
11
Hashimoto T, Stedinger JR, Loucks DP (1982) Reliability, resiliency and vulnerability criteria for water resources system performance evaluation. Water Resources Research 10(1):14–20.
12
Howmiller RP, Scott MA (1977) An environmental index based on relative abundance of oligochaete species. Journal (Water Pollution Control Federation), 809-815.
13
Inter3 (2013) IWRM in the Zayandehrud river basin: WMT report-unpublished data, Isfahan Water Board Company (In Persian).
14
IPCC (2007b) Intergovernmental panel on climate change, summary for policymakers in climate change 2007: impacts, adaptation and vulnerability, Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Parry ML, Canziani OF, Palutikof JP, van der Linden PJ, Hanson CE, Eds., Cambridge University Press, Cambridge, UK.
15
Klemeš V, Srikanthan R, McMahon TA (1981) Long‐memory flow models in reservoir analysis: What is their practical value?. Water Resources Research 17(3):737-751.
16
Lane BA, Sandoval-Solis S, Porse EC (2014) Environmental flows in a human-dominated system: Integrated water management strategies for the Rio Grande/Bravo basin. River Research and Applications, DOI: 10.1002/rra.2804.
17
Lence BJ, Fürst J, Matheson SM (1997) Distributive fairness as a criterion for sustainability: evaluative measures and application to project selection. The International Journal of Sustainable Development & World Ecology, 4(4):245-258.
18
Loucks DP (1997) Quantifying trends in system sustainability. Hydrological Science Journal 42(4):513-530.
19
Loucks DP, van Beek E (2005) Water resources systems planning and management, United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO), Paris, France.
20
Madani K, Mariño MA (2009) System dynamics analysis for managing Iran’s Zayandeh-Rud river basin. Journal of Water Resources Management 23(11):2163-2187.
21
Mamanpoush A, Miranzadeh M, Akbari M, Torabi M, Toomanian N, Murray-Rust H, Droogers P, Sally H, Gieske A (2000) Water management for sustainable irrigated agriculture in the Zayandeh Rud Basin, Esfahan Province, Iran. International Water Management Institute, No. H028239.
22
McMahon TA, Adebayo J, Sen-Lin Z (2006) Understanding performance measures of reservoirs. Journal of Hydrology, 324:359–382.
23
Mendoza VM, Villanuave EE, Adem J (1997) Vulnerability of basins and watersheds in Mexico to global climate change. Climate Research Journal, 9:139-145.
24
Milbrink G (1983) An improved environmental index based on the relative abundance of oligochaete species. Journal of Hydrobiology 102(2):89-97.
25
Molle F, Wester P (2009) River basin trajectories: societies, environments and development. International Water Management Institute (IWMI), Vol. 8, Chapter 09.
26
Moriasi DN, Arnold JG, Van Liew MW, Bingner RL, Harmel RD, Veith TL (2007) Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations. Transactions on American Society of Agricultural and Biological Engineers, 50(3):885-900.
27
Moy WS, Cohon JL, Revelle CS (1986) A programming model for analysis of reliability, resilience and vulnerability of a water supply reservoir. Journal of Water Resources Research 22(4):2135–2141.
28
Nash JE, Sutcliffe JV (1970) River flow forecasting through conceptual models Part I - A discussion of principles. Journal of Hydrology, 10:282-290.
29
Navid D (1989) International law of migratory species: the Ramsar convention. The Natural Resources Journal, 29:1001, 1989.
30
Palmer WC (1965) Meteorological drought. Weather Bureau, US Department of Commerce, Washington, DC, USA.
31
Ramsar Iran (1971) Convention on wetlands of international importance, especially as waterfowl habitat. UN Treaty Series.
32
Reiquam H (1972) Establishing priorities among environmental stresses. In Indicators of Environmental Quality: 71-82, Plenum, NY.
33
Safavi HR, Chakraei I, Kabiri-Samani A, Golmohammadi MH (2013) Optimal reservoir operation based on conjunctive use of surface water and groundwater using neuro-fuzzy systems, Water Resources Management, 27(12):4259-4275.
34
Safavi HR, Esfahani MK, Zamani AR (2014) Integrated index for assessment of vulnerability to drought, case study: Zayandehrood River Basin, Iran, Journal of Water Resources Management,28(6):1671-1688.
35
Safavi HR, Golmohammadi MH, Sandoval-Solis S (2015) Expert knowledge based modeling for integrated water resources planning and management in the Zayandehrud River Basin. Journal of Hydrology, 528:773-789.
36
Sally H, Salemi HR, Mamanpoush A (2000) An overview of the hydrology of the Zayandeh Rud Basin. International Water Management Institute, No. H028241.
37
Sandoval-Solis S (2011) Water planning and management for large scale river basins. Case of study: Rio Grande/Rio Bravo transboundary basin, Ph.D. Dissertation, University of Texas at Austin, Austin, TX.
38
Sandoval-Solis S, McKinney DC, Loucks DP (2011) Sustainability index for water resources planning and management. Journal of Water Resources Planning and Management, 137(5):381-390.
39
Sarang A, Vahedi A, Shamsai A (2008) How to quantify sustainable development: a risk-based approach to water quality management. Environmental management, 41(2):200-220.
40
Sarhadi A, Soltani S (2013) Determination of water requirements of the Gavkhuni wetland, Iran: A hydrological approach. Journal of Arid Environments, 98:27-40.
41
Steel RGD, Torrie JH (1960) Principles and procedures of statistics: with special reference to the biological sciences. McGraw-Hill, NY..
42
Sumathi S, Paneerselvam S (2010) Computational intelligence paradigms: theory and applications using MATLAB. CRC Press.
43
Takeuchi K (1998) Sustainable reservoir development and management (No. 251). International Association of Hydrological Sciences, Wallingford, UK.
44
Tavakoli, E (2011) Determination of monitoring criteria water resources for sustainability in Zayandeh-Rud river basin, MSc Thesis, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran (In Persian).
45
TCEQ-Texas Commission on Environmental Quality (2007) Water availability models: Rio Grande Basin, Austin, TX.
46
Vigerstøl KL(2003) Drought management in Mexico's Rio Bravo basin. Doctoral dissertation, University of Washington, Seattle, WA.
47
WHO-World Health Organization (2009) Summary and policy implications Vision 2030: the resilience of water supply and sanitation in the face of climate change. WHO Press.
48
Willmott CJ, Ackleson SG, Davis RE, Feddema JJ, Klink KM, Legates DR, O’Donnell J, Rowe CM (1985) Statistics for the evaluation and comparison of models. Geophysics Research Journal, 90:8995-9005.
49
WWRI-Isfahan University of Technology (IUT) (2014) IWRM in the Zayandehrud river basin: climate change report, Isfahan Water Board Company (In Persian).
50
Zadeh LA (1965) Fuzzy Sets. Information and Control, 8(3):338-353.
51
Zayandab Consulting (2008) Determination of resources and consumptions of water in the Zayandehrud river basin, Isfahan Water Board Company (in Persian).
52
Zongxue X, Jinno K, Kawamura A, Takesaki S, Ito K (1998) Performance risk analysis for Fukuoka water supply system. Journal of Water Resources Management, 12(1):13-30.
53
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی مکانیابی تغذیه مصنوعی آبخوان کاشان با استفاده از روشهای آماری، AHP و ملاحظات محیطزیستی آبهای زیرزمینی
مدیریت منابع آبهای زیرزمینی در مناطق خشک و نیمهخشک از اهمیت خاصی برخوردار است. عوامل مختلف طبیعی و انسانی در چند دهه اخیر باعث ایجاد شرایط بحرانی و افت سطح آبهای زیرزمینی شده است. در چنین مناطقی تغذیه مصنوعی آبهای زیرزمینی از مهمترین راهکارهای مدیریتی است. هدف از این پژوهش استفاده از AHP و روشهای آماری (رتبهبندی فازی-آماری و بهینهسازی پارامترهای مدل تغذیه مصنوعی بر اساس رگرسیون غیرخطی و تحلیل حساسیت) جهت تعیین مناطق مناسب تغذیه مصنوعی آبهای زیرزمینی آبخوان کاشان میباشد. در این تحقیق از مدل تغذیه مصنوعی SMAGR بر اساس هفت پارامتر آلودگی آبهای زیرزمینی (GC)، نرخ نفوذپذیری خاک (IR)، قابلیت هدایت هیدرولیکی (HC)، آلودگی خاک (SP)، کاربری اراضی (LU)، شیب توپوگرافی (TS) و سطح آب ایستابی (WT) جهت مکانیابی تغذیه مصنوعی آبخوان کاشان و از اضافه کردن لایه خطرپذیری آلودگی آبخوان جهت مکانیابی مناطق مناسب تغذیه با ملاحظات محیط زیستی آبهای زیرزمینی استفاده گردید. لایههای اطلاعاتی در محیط GIS تهیه، رتبهبندی فازی-آماری و به صورت میانگین هندسی با وزن برابر تلفیق گردیدند. در ادامه از تحلیل حساسیت حذف پارامتری جهت تعیین وزن موثر پارامترها و بهینهسازی مدل استفاده گردید. بر اساس نتایج بدستآمده از روشهای آماری و بهینهسازی مدل حدود 15% و %1/0 از قسمتهای غربی و جنوبی آبخوان مناسب تا بسیار مناسب تغذیه مصنوعی میباشد. همچنین حساسیت این مدل نسبت به حذف پارامترهای آلودگی آبهای زیرزمینی، نرخ نفوذپذیری خاک، قابلیت هدایت هیدرولیکی، آلودگی خاک، کاربری اراضی، شیب توپوگرافی و سطح آب ایستابی به ترتیب با وزنهای موثر 96/2، 83/2، 41/2، 33/2، 21/2، 07/2 و 89/1 روند کاهشی نشان داد.
https://www.iwrr.ir/article_15650_053542175ae26c0fca8a080c7ab17526.pdf
2016-05-21
84
94
مکانیابی
تغذیه مصنوعی
آبخوان کاشان
AHP
رتبهبندی فازی-آماری
تحلیل حساسیت
جواد
صمدی
javad.samadi09138287975@yahoo.com
1
دانشآموخته کارشناسیارشد /مهندسی منابع طبیعی، گروه آلایندههای محیطزیست، پژوهشکده علوم محیطی دانشگاه شهید بهشتی تهران.
LEAD_AUTHOR
Aller L, Bennet T, Leher JH, Petty R, Aller J, Hackett G (1987) DRASTIC: A standardized system for evaluating ground water pollution potential using hydrogeologic settings. E.P.A., Report, No.600/2-87-035, 622p.
1
Arab ameri A, Ameripoor Z, Kazemi mohsenabadi S, Biglari, MR (2014) Zoning Mashhad watershed for artificial recharge of underground aquifers using TOPSIS model and GIS technique. Global Journal Inc, 14(8): 44-53.
2
Bize J, Lemoine J, Bourguet L (1972) L'alimentation artificielle des nappes souterraines. Masson et Cie, 160p.
3
Bouwer H (2002) Artificial recharge of groundwater: hydrogeology and engineering. Hydrogeology Journal 10(1):121-142.
4
Chowdhury A, Jha MK, Chowdary VM (2010) Delineation of groundwater recharge zones and identification of artificial recharge sites in west Medinipur district, west Bengal, using RS, GIS and MCDM techniques. Environmental Earth Sciences 59(6):1209–1222.
5
Eastman RJ (2001) Guide to GIS and image processing, Clark University, USA, 144p.
6
Hendrick JMH, Khan AS, Bannink MH, Birch D, Kidd C (1991) Numerical analysis of groundwater recharge through stony soils using limited data. Journal of Hydrology 127(1-4):173-192.
7
Kalantari N, Rangzan K, Thigale SS, Rahimi M (2010) Site selection and cost-benefit analysis for artificial recharge in the Baghmalek. Journal of Hydrogeology 18(3):761-773.
8
Kashan Water Resources Affairs (2011) Groundwater level in Kashan plain. (In Persian)
9
Lodwick WA, Monson W, Svoboda L (1990) Attribute error and sensitivity analysis of map operations in geographical information systems: suitability analysis. Journal of Geographic Information System 4(4):28-413.
10
Mahdavi A, Nouri emamzadei MR, Mahdavi najafabadi R, Tabatabaei SH (2011) Identification of artificial recharge sites using fuzzy logic in Shahrekord basin. Water and Soil Science (Science and Technology of Agriculture and Natural Resources) 15(2):63-76 (In Persian).
11
Mandal NC, Singh VS (2004) A new approach to delineate the groundwater recharge in hard rock terrain. Current Science 87(5):658–662.
12
Nasiri H, Darvishi boloorani A, Faraji sabokbar AH, Jafari HR, Hamzeh M, Rafii Y (2013) Determining the most suitable areas for artificial groundwater recharge via an integrated PROMETHEE II-AHP method in GIS environment (case study: Garabaygan basin, Iran). Environmental Monitoring and Assessment 185(1):707-718.
13
Ramesht MH, Arab ameri A, Soltanian M (2012) Zoning Zarand-Saveh watershed for artificial recharge of underground aquifers using ELECTRE method & linear assignment with GIS technique. Global Journal of Human Social Science Geography & Environmental GeoSciences 12(9):23-34..
14
Rebhun M, Schwarz J, (1968) Clogging and contamination processes in recharge wells. Water Resources Research, 4(6):1207-1217.
15
Riad PHS, Billib M, Hassan AA, Salam MA, Nour el din M (2011) Application of the overlay weighted model and boolean logic to determine the best locations for artificial recharge of groundwater. Journal of Urban and Environmental Engineering 5(2):57-66.
16
Samadi J (2015) Assessment of Kashan aquifer-land use composite vulnerability impact on groundwater pollution using DRASTIC method and Degradation model. Iran-Water Resources Research 11(1):13-20 (In Persian).
17
Samadi J (2016) Spatial-temporal modeling of groundwater level variations of urban and rural areas in Kashan aquifer using GIS techniques. Environmental Science and Technology, 18(2):15p (In Persian).
18
Samani N, Behrooz S (1997) Optimal distribution of artificial recharge and its stability. In: Proc. 8th International Conference on Rainwater Catchment Systems, Tehran, Iran, 182-189.
19
Schuh WM (1990) Seasonal variation of clogging of an artificial recharge basin in a northern climate. Journal of Hydrology 121(1-4):193-215.
20
Singh A, Panda SN, Kumar KS, Shekhar Sharma C (2013) Artificial groundwater recharge zones mapping using remote sensing and GIS: a case study in Indian Punjab. Environmental Management 52(1):61-71.
21
USDA-SCS (1983) National soils handbook. Title 430, Washington Dc. Government Printing Office.
22
Vijay prabhu M, Venkateswaran S (2015) Delineation of artificial recharge zones using geospatial techniques in Sarabanga sub basin Cauvery river, Tamil Nadu. 15th International Conference on Water Resources Coastal and Ocean Engineering 4:1265-1274.
23
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی اثرات تغییر اقلیم بر رواناب رودخانه فیروزآباد استان فارس، با ریزمقیاس نمایی خروجی مدلهای گردش جوی به وسیله نرمافزارهای SDSM و LARS-WG
در این مطالعه به ارزیابی اثرات تغییراقلیم بر رواناب رودخانه فیروزآباد واقع در استان فارس، ایران، پرداخته شدهاست. به منظور ریزمقیاس نمایی خروجی مدلهای گردش جوی از نرمافزار LARS-WG در ایستگاه اصلی و از نرمافزار SDSM در ایستگاه بالادست استفاده شدهاست. در انتخاب مدلهای گردش جوی مناسب با منطقه مطالعاتی، از وزندهی اولیه به عنوان عنصر غربالگری استفاده شدهاست. به منظور بررسی اثرات تغییراقلیم بر رواناب از الگوریتم رقابت استعماری در تعیین وزنها و بایاس شبکه عصبی استفاده شدهاست. نتایج بررسی تغییراقلیم نشان از افزایش دمایی بین 7/0 تا 8/1 درجه برای دمای حداقل و 7/0 تا 7/1 درجهای برای دمای حداکثراست. برای بارش نیز هرچند میزان افزایش بسیار کم بوده است ولی نتایج افزایش 2 تا 12 درصدی میزان بارش را نشان میدهد. نتایج بررسی رواناب نشان از کاهش رواناب در ماههای آپریل، می، جون و آکتبر و افزایش در سایر ماهها شده است. در بررسی عدم قطعیت، بیشترین عدم قطعیت رواناب در ماههای ژانویه و آپریل است.
https://www.iwrr.ir/article_15651_ed1a37ca8d8760937687e8ce0f5e6343.pdf
2016-05-21
95
109
LARS-WG
SDSM
رواناب
تغییر اقلیم
وزن دهی
الگوریتم ICA
شبکه عصبی
علی
عجمزاده
ali.ajamzadeh@gmail.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد /مهندسی عمران-مهندسی آب، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه زابل
LEAD_AUTHOR
محمودرضا
ملائینیا
2
استادیار/ گروه عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه زابل
AUTHOR
Abebe A, Price R (2003) Managing uncertainty in hydrological models using complementary models. Hydrological Sciences Journal 48(5):679-692.
1
Abrahart R, See L, Kneale P (1999) Using pruning algorithms and genetic algorithms to optimise network architectures and forecasting inputs in a neural network rainfall-runoff model. Journal of Hydroinformatics 1:103-114.
2
Atashpaz-Gargari E, Lucas C (2007) Imperialist competitive algorithm: an algorithm for optimization inspired by imperialistic competition. Evolutionary Computation, 2007. CEC 2007. IEEE Congress on. IEEE, 4661-4667.
3
Babaeian I, Kwon W (2005) Climate change assessment over Korea using stochastic daily data. In Proceedings Proceeding of the First Iran–Korea Joint Workshop on Climate Modelling, 2005
4
Bland JM, Altman DG (1996) Statistics notes: measurement error. Bmj, 312(7047), 1654. Retrieved 22 November 2013
5
Campolo M, Andreussi P, Soldati A (1999) River flood forecasting with a neural network model. Water Resources Research 35(4):1191-1197.
6
Christensen N, Lettenmaier DP (2006) A multimodel ensemble approach to assessment of climate change impacts on the hydrology and water resources of the Colorado River basin. Journal of Hydrology and Earth System Sciences 3(6):3727–3770.
7
Coulibaly P, Anctil F, Bobee B (2001) Multivariate reservoir inflow forecasting using temporal neural networks. Journal of Hydrologic Engineering 6(5):367-376.
8
Croxton F E, Cowden D J, Klein S (1968) Applied General Statistics, Pitman:625.
9
Cybenko G (1989) Approximation by superpositions of a sigmoidal function Mathematics of Control, Signals, and Systems 2(4):303–314
10
Dodge Y (2003) The Oxford Dictionary of Statistical Terms. Oxford University Press. ISBN: 0-19-920613-9.
11
Dowdy S, Wearden S (1983) Statistics for research, Wiley, 230p.
12
Ghahramani S (2000) Fundamentals of probability (2nd Edition). Prentice Hall: New Jersey, 438p.
13
Hayhoe K, Wake CP, Huntington TG, Luo L, Schwartz MD, Sheffield J, Wood E, Anderson B, Bradbury J, DeGaetano A, Troy TJ, Wolfe D (2007) Past and future changes in climate and hydrological indicators in the US Northeast. Journal of Clim Dyn 28:381–407.
14
He Z, Wen X, Liu H, Du J (2014) A comparative study of artificial neural network, adaptive neuro fuzzy inference system and support vector machine for forecasting river flow in the semiarid mountain region. Journal of Hydrology 509:379-386.
15
IPCC (1995) In: Watson RT, Zinyowera MC, Moss RH (Eds.), Impacts, adaptations and mitigation of climate change: Scientific-technical analyses. Cambridge University Press, UK, 878p.
16
IPCC (2007) Summary for policymarkers, in: climate change 2007. Solomon S, Qin D, Manning M, Chen Z, Marquis M, Averyt KB, Tignor M, Miller HL (eds.) (2007) Climate change 2007: The physical science basis, contribution of working group I to the fourth assessment report of the intergovernmental.
17
Jiang T, Chen YD, Xu Ch, Chen Xi, Singh VP (2007) Comparison of hydrological impacts of climate change simulated by six hydrological models in the Dongjiang Basin, South China. Journal of Hydrology 336:316-333.
18
Khan MS, Coulibaly P, Dibike Y (2006) Uncertainty analysis of statistical downscaling methods using Canadian Global Climate Model predictors. Hydrological Processes 20(14):3085-3104.
19
Kilsby CG, Jones PD (2007) A daily weather generator for use in climate change studies. Environmental Modeling and Software 22:1705-1719.
20
Liong SY et al. (2002) Genetic programming: A new paradigm in rainfall runoff modeling1. Wiley Online Library.
21
Maurer EP (2007) Uncertainty in hydrologic impacts of climate change in the Sierra Nevada, California, under two emissions scenario. Climatic Change 82:309–325.
22
Minville M, Brissette F, Leconte R (2008) Uncertainty of the impact of climate change on the hydrology of a nordic watershed, Journal of Hydrology 358:70-83.
23
Nourani V, Komasi M (2013) A geomorphology-based ANFIS model for multi-station modeling of rainfall–runoff process. Journal of Hydrology 490:41-55.
24
Purkey DR, Joyce B, Vicuna S, Hanemann MW, Dale LL, Yates D, Dracup JA (2007) Robust analysis of future climate change impacts on water for agriculture and other sectors: a case study in the Sacramento Valley. Climatic Change 87:109-122.
25
Rasco P, Szeidl L, Semenov M (1991) A serial approach to local stochastic models: Journal of Ecological Modeling 57:27-41.
26
Rosenblatt Fx (1961) Principles of neurodynamics: Perceptrons and the theory of brain mechanisms. Spartan Books, Washington DC, 1961.
27
Rumelhart DE, Geoffrey EH, Williams RJ (1986) Learning internal representations by error propagation. David E. Rumelhart, James L. McClelland, and the PDP research group. (editors), Parallel distributed processing: Explorations in the microstructure of cognition, Volume 1: Foundations. MIT Press, 1986.
28
Semenov MA (2007) Development of high-resolution UKCIP02-based climate change scenarios in the UK: Agricultural and Forest Meteorology 144(1):127-138.
29
Semenov MA, Brooks RJ, Barrow EM, Richardson CW (1998) Comparison of the WGEN and LARS-WG stochastic weather generators for diverse climates: Climate research 10(2):95-107.
30
Semenov MA, Stratonovitch P (2010) Use of multi-model ensembles from global climate models for assessment of climate change impacts: Climate Research 41(1): 1.
31
Sivapragasam C, Vincent P, Vasudevan G (2007) Genetic programming model for forecast of short and noisy data. Hydrological Processes 21(2):266-272.
32
Solomatine DP, Dulal KN (2003) Model trees as an alternative to neural networks in rainfall-runoff modelling. Hydrological Sciences Journal 48(3):399-411.
33
Solomatine DP, Shrestha DL (2009) A novel method to estimate model uncertainty using machine learning techniques. Water Resources Research 45(12).
34
Steele- Dunne S, Lynch P, McGrath R, Semmler T, Wang Sh, Hanafin J, Nolan P (2008) The impacts of climate change on hydrology in Ireland. Journal of Hydrology 356(1-2):28- 45.
35
Székely G J, Rizzo M L, Bakirov N K (2007) Measuring and testing independence by correlation of distances. Annals of Statistics 35(6):2769–2794.
36
Tokar AS, Johnson PA (1999) Rainfall-runoff modeling using artificial neural networks. Journal of Hydrologic Engineering 4(3):232-239.
37
Toth E, Brath A (2007) Multistep ahead stream flow forecasting: Role of calibration data in conceptual and neural network modeling. Water Resources Research 43(11).
38
Welford BP (1962) Note on a method for calculating corrected sums of squares and products. Technometrics 4 (3):419–420
39
Wilby R L, Charles S P, Zorita E, Timbal B, Whetton P, Mearns LO (2004) Guidelines for use of climate scenarios developed from statistical downscaling methods. IPCC Task Group on Data and Scenario Support for Impacts and Climate Analysis.
40
Wilby R L, Dawson CW (2007) SDSM4.2_A decision support tool for the assessment of regional climate change impacts.
41
Wilby R, Abrahart R, Dawson C (2003) Detection of conceptual model rainfall-runoff processes inside an artificial neural network. Hydrological Sciences Journal 48(2):163-181.
42
Wilby RL, Harris I (2006) A frame work for assessing uncertainties in climate change impacts: low flow scenarios for the River Thames, UK. Water Resources Research, 42.
43
Xu Z, Li J (2002) Short‐term inflow forecasting using an artificial neural network model. Hydrological Processes, 16(12): 2423-2439.
44
Zealand CM, Burn DH, Simonovic SP (1999) Short term stream flow forecasting using artificial neural networks. Journal of Hydrology 214(1):32-48.
45
Zhang B, Govindaraju RS (2000) Prediction of watershed runoff using Bayesian concepts and modular neural networks. Water Resources Research 36(3):753-762.
46
ORIGINAL_ARTICLE
معرفی روش مجانب برای اعتبارسنجی جواب های الگوریتم بهینه سازی تبرید شبیه سازی شده و کاربرد آن در بهبود عملکرد کانالهای توزیع آب، آبیاری سطحی و مدیریت مخزن
روش تبرید شبیهسازی شده (SA) یکی از روشهای فراابتکاری کارآمد برای حل مسائل بهینهسازی چند هدفی پیچیده است. در این روش پس از اجرای نهایی الگوریتم برای مسأله مورد نظر، همچون سایر روشهای فراابتکاری بایستی اعتبار جوابها ارزیابی شود. به لحاظ فقدان یک روش معتبر محققین معمولاً جوابها را با وضع موجود مقایسه میکنند. در این مقاله روشی بنام روش مجانب ارائه شده که در آن مشخص میشود جوابهای SA به بهینه سراسری بهطور مجانبی همگرا خواهند شد و مقداری را نیز برای بهینه سراسری ارائه میکند. برای نمایش دقت روش، در 5 مساله نمونه که دارای حل تحلیلی است روش مجانب بین حداقل 6/0 درصد تا حداکثر 10 درصد و به طور متوسط با حدود 5 درصد خطا، تخمین قابل قبولی از بهینه سراسری ارائه داد. همچنین 5 مدل بهینهسازی ICSSDOM، OPTIFUR، SOP-SA، BISEDOM و ARM-SA به ترتیب برای بهینهسازی عملکرد هیدرولیکی کانالهای آبیاری، آبیاری جویچهای، بهرهبرداری بهینه از مخزن، آبیاری نواری و توزیع رسوب مخزن سدها با روش SA، ارائه شده توسط محققین این تحقیق با این روش اعتبارسنجی شد. نتیجه آنکه از روش مجانب میتوان برای اعتبارسنجی جوابهای SA برای مسائلی که معیار معتبری برای مقایسه و ارزیابی جوابها وجود ندارد استفاده کرده و صحت آنها را بررسی نمود.
https://www.iwrr.ir/article_15652_4e7748164611804f5885fb55c04fe49e.pdf
2016-05-21
110
121
بهینه سازی
تبرید شبیه سازی شده
بهینه سراسری
اعتبارسنجی
روش مجانب
سید اسداله
محسنی موحد
movahed244@yahoo.com
1
استادیار /گروه مهندسی آب دانشگاه اراک، اراک، ایران.
LEAD_AUTHOR
محمود
اکبری
makbari@kashanu.ac.ir
2
دانشجوی دکتری /آبیاری و زهکشی دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران
AUTHOR
علیرضا
عمادی
3
دانشیار /گروه مهندسی آب دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران
AUTHOR
جواد
مظفری
4
استادیار/ گروه مهندسی آب دانشگاه اراک، اراک، ایران.
AUTHOR
زهرا
یزدی
5
دانش آموخته کارشناسی ارشد/ آبیاری و زهکشی دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران
AUTHOR
Akbari M (2011) Development of optimization- simulation model for border irrigation. Msc Thesis, Tehran University (In Persian).
1
Egles RW (1990) Simulated annealing: a tool for operational research. Eur. ournal of Operational Research 46:271-281.
2
Emadi A, Khademi M, Mohamadiha A (2012) Application of simulated annealing algorithm in calibration of area reduction method in sediment distribution of dams reservoir. Journal of Investigation of Water and Soil Conservation 4:173-188 (In Persian).
3
Khademi M (2010) Optimization of reservoir operation by SA algorithm. Msc Thesis, Sari Agriculture Sciences & Natural Resources University (In Persian).
4
Khademi M, Emadi A, Mohseni Movahed SA (2011) Optimization of reservoir operation by using of SA algorithm and application of asymptote method for its validation. Journal of Watershed Management 3:80-94 (In Persian).
5
Kirkpatrick S, Gelatt CD, Vecchi MP (1983) Optimization by simulated annealing. Journal of Science 220: 671-680.
6
Laarhoven P J, Aarte EH, Lenstra JK (1992) Job shop scheduling by simulated annealing. Journal of Operation Research 40:113-125.
7
Lundy M, Mees A (1986) Convergence of an annealing algorithm. Journal of Mathematical Programming 34:111-124.
8
Merikh Bayat F (2012) Optimization algorithm inspirited from nature. Nas Press, 216p (In Persian).
9
Mitra D, Romeo F, Sangiovanni-Vincentelli AL (1986) Convergence of finite-time behavior of simulated annealing. Journal of Advances and Applied Probability 18: 747-771.
10
Mohseni N (2007) Determination of the most appropriate weighting coefficient of Indicator for performance optimization of irrigation canals with sensitivity analysis using ICSSDOM Model. M.Sc. Thesis. Bu Ali Sina University (In Persian).
11
Mohseni Movahed SA (2002) Developing a model for optimization of hydraulic performance of irrigation canals using simulated annealing method and determining relative values of indicators. Ph.D Thesis. Tarbiat Modares University (In Persian).
12
Mohseni Movahed SA, Monem M (2007) Introducing of a new mathematical method for evaluation and optimization of irrigation canal performance. Journal of Science and Technology of Agriculture and Natural Resources 40:13-25 (In Persian).
13
Monem MJ (1996) Performance evaluation and optimization of irrigation canal systems using genetic algorithm. Ph.D. Dissertation, Calgary University. Canada.
14
Norouzpour S (2008) Assessing impacts of weighting indicators and various operations on optimum performance of irrigation canals using ICSSDOM (case study on E1L4 canal of Dez irrigation project) M.Sc. thesis. Bu Ali Sina University (In Persian).
15
Shahidipoor M (1994) Optimization (Theory and Practice). Ferdowsi University Press, 680p (In Persian).
16
Yazdi Z (2008) Developing a mathematical model for design and performance optimization of furrow irrigation using volume balance method and SA optimization technique. M.Sc. Thesis. Bu Ali Sina University (In Persian).
17
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی مکانی - زمانی خصوصیات کیفی و وضعیت تغذیهگرایی تالاب چغاخور با استفاده از شاخصهای آلودگی و تکنیکهای قطعی و زمینآماری GIS
مدلسازی آلودگی تالابها و دریاچهها برای توسعه و تخصیص کاربری اراضی، مدیریت، پایش کیفیت، پیشگیری از آلودگی و حفاظت از تنوع زیستی آنها ضروری است. در این تحقیق از پارامترهای فیزیکی و شیمیایی (EC, TDS, DO, pH, NO3-, PO43-, SD, TP, TN, Chl.a)، شاخصهای آلودگی و زیستی BMWP & TSI و مواد آلی خاک (OM)، جهت ارزیابی آلودگی و تأثیر فعالیتهای انسانی بر کیفیت تالاب چغاخور استفاده گردید. جهت نمونهبرداری و سنجش این پارامترها ابتدا ایستگاههای نمونهبرداری به صورت غیرتصادفی و سیستماتیک انتخاب شدند. نمونهبرداری در 12 ایستگاه از عمق 50 سانتیمتری سطح و نزدیک بستر در 6 مرحله به فواصل زمانی 45 روزه و مکانی یک کیلومتری انجام شد. سپس مدل مکانی میانگین سطح و عمق پارامترهای کیفی، مواد آلی خاک، شاخصهای TSI و BMWP، با استفاده از توابع درونیابی بر اساس تکنیک اعتبارسنجی متقابل (کمترین مقدار RMSE، بیشترین مقدار R2 و کمترین مقادیر MAE و MBE نزدیک به صفر دادههای مکانی) روشهای قطعی و زمینآماری در محیط GIS تهیه گردید. نتایج مدلسازی مکانی - زمانی سالهای (1383-1385) مشخص کرد که میزان شاخصهای TSI، BMWP و OM به طور متوسط با مقادیر 61، 31 و 40% در وضعیت کیفی مغذی و بد میباشد که این میزان در نیمه جنوبی به دلیل فعالیتهای کاربری اراضی بیشتر است. همچنین پارامترهای TSI، PO43- و DOsat از همبستگی زمانی و نیز پارامترهای BMWP، OM، TDS و عمق تالاب از همبستگی مکانی بالا و معنیداری برخوردار هستند. همچنین نتایج مدلسازی مکانی - زمانی TSI سالهای (1385-1386) مشخص کرد که تالاب در فصل بهار و پاییز دارای بیشترین میزان آلودگی (متوسط مغذی 67-70) که در نیمه جنوبی به دلیل تأثیر فعالیتهای انسانی و کاربری اراضی در وضعیت فوق مغذی 70-74 و در فصل تابستان با متوسط مغذی 59 دارای کمترین میزان آلودگی است.
https://www.iwrr.ir/article_15653_bd47ca394562cfb513630985dbdaff0b.pdf
2016-05-21
122
132
پارامترهای کیفی
تالاب چغاخور
TSI
BMWP
مدلسازی مکانی - زمانی
همبستگی مکانی و زمانی
جواد
صمدی
javad.samadi09138287975@yahoo.com
1
دانش آموخته مهندسـی منابع طبیعی، گروه شـیلات، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه صنعتی اصفهان و عضو باشگاه پژوهشگران جوان و نخبگان دانشگاه آزاد اسلامی نراق.
LEAD_AUTHOR
Abbasnejad A (2005) Pedology for geologists. Shahid Bahonar University of Kerman Press, First Edition, 535p. (In Persian)
1
Akbarzadeh A, Laghai H, Monavari M, Ali Nezami S, Shokrzadeh M, Saeedi saravi S (2008) Survey and determination of Anzali wetland trophic state through geographic information systems (GIS). Toxicological & Environmental Chemistry 90(6):1055-1062.
2
Armitage PD, Moss D, Wright JF, Furse M (1983) The performance of a new biological water quality score system based on macroinvertebrates over a wide range of unpolluted running-water sites. Water Research 17:333-347.
3
Ban X, Wu Q, Pan B, Du Y, Feng Q (2014) Application of composite water quality identification index on the water quality evaluation in spatial and temporal variations: a case study in Honghu lake, China. Environ Monit Assess 186(7):4237-4247.
4
Blackmer AM, White SE (1998) Using precision farming technologies to improve management of soil and fertilizer nitrogen. Austrian Journal of Agriculture Research 49(3):555-564.
5
Carlson RE (1977) A trophic state index for lakes. Limnol. Oceanogr 22(2):361–369.
6
DOE of Chahar-Mahal Bakhtiari (2006) Environment aspect in Chahar-Mahal Bakhtiari province. 120p (In Persian).
7
Ebrahimi E, Fathi cheghasiyahi P, Esmaeili ofogh A, Motaghi E (2013) Spatial and temporal changes in physicochemical properties of sediments in Choghakhor wetland. Iranian Scientific Fisheries Journal 22(1):1-12. (In Persian).
8
Ebrahimi S, Moshari M (2006) Evaluation of the Choghakhor wetland status with the emphasis on environmental management problems. Publs. Inst. Geophys. Pol. ACAD. SC; E-6(390):8.
9
Fathi P, Ebrahimi I, Mirghafari N, Esmaeili AR (2013) The assessment of water quality in Choghakhor wetland using BMWP and ASPT indices. Fisheries (Iranian Journal of Natural Resources) 66(1): 81-93 (In Persian).
10
Guntharee S (2003) Benthic macroinvertebrates as a biological index of water quality in the Lower Thachin river. Silpakorn University International Journal 3(1-2):168-183.
11
Javizadeh S, Teyebipour M, Khalaj A, Hejr A (2011) Application of geographic information system (GIS) in sustainable development of environment (with emphasis on wetlands). International Conference of Wetlands and Impress in Water Resources Integrated Management 13 (In Persian).
12
Kratzer CR, Brezonik PL (1981) A carlson-type trophic state index for nitrogen in Florida lakes. Water Resource Research 17(4):713–715.
13
Liang Y, Xiao H, Liu X, Xiong J, Li W (2015) Spatial and temporal water quality characteristics of Poyang lake migratory bird sanctuary in China. Chinese Journal of Geochemistry 34(1):38-46.
14
Madej M (2002) The contribution of suspended organic sediment to turbidity and sediment flux, turbidity and other sediment surrogates. Workshop, Reno, NV, 21.
15
Mandaville SM (2002) Benthic macroinvertebrates in freshwater- taxa tolerance values, metrics, and protocols. division of water New York State. Department of Environmental Conservation. Project H-1, 128p.
16
Mirzajani AR, Khodaparast H, Babaei H, Aabedini A, Dadi ghandi A (2010) Eutrophication trend of Anzali wetland based on 1992-2002 data. Environmental Studies 35(4):65-74 (In Persian).
17
Mousavi Nadushan R, Fatemi MR, Esmaeili sari A, Vosoughi GH (2008) Determination of trophic status and potential of fish production in lake Choghakhor. Fisheries 2(2):71-75 (In Persian).
18
Mousavi nadushan R, Fatemi SMR (2008) Trophic status and primary production in lake Choghakhor, Chaharmahal-Bakhtiyari province, Islamic Republic of Iran. Pakistan Journal of Biological Sciences 11(4):577-582.
19
Nezami Baluchi SA, Khara H, Jamalzad Fallah F, Akbarzadeh A (2007) Survey factors of water physical and chemical in Anzali wetland , it`s inlet and outlet rivers. Pajouhesh-va-Sazandegi 19(3): 76-83 (In Persian).
20
Pescador ML, Rasmussen AK, Harris SC (2004) Identification manual for the caddisfly (Trichoptera) larvae of Florida. Department of Environmental Protection. Florida, 237p.
21
Razdar B, Ghavidel A, Zovghi MJ (2009) Anzali lagoon classification using the Water Quality Index. National Conference of Sustainable Development Patterns in Water Management 457-465. (In Persian)
22
Samadi J (2016) Spatial-temporal modeling of groundwater level variations of urban and rural areas in Kashan aquifer using GIS techniques. Science and Environmental Technology 18(2):15p (In Persian).
23
Samadi J (2016) Survey of spatial-temporal impact of quantitative and qualitative of land use wastewaters on Choghakhor wetland pollution using IRWQI index and statistical methods. Iran-Water Resources Research 11(3):1-12. (In Persian)
24
Siska PP, Hung IK (2001) Assessment of kriging accuracy in GIS environment. Proceedings of The 21st Annual ESRI International User Conference, San Diego, CA, 6.
25
Su ZH, Lin C, Ma RH, Luo JH, Liang QO (2015) Effect of land use change on lake water quality in defferent buffer zones. Applied Ecology and Environmental Research 13(2):489-503.
26
Tiner RW (1999) Vegetation sampling and analysis for wetlands, wetland indicators: a guide to wetland identification, delineation, classification, and mapping, Boca Raton: CRC Press LLC, 248p.
27
Wally WJ, Hawkes HA (1997) A computer-based development of the biological monitoring working party score system incorporating abundance rating, site type and indicatore value. Water Research 31(2):201-210.
28
Wang Q, Wu X, Zhao B, Qin J, Peng T (2015) Combined multivariate statistical techniques, water pollution index (WPI) and Daniel trend test methods to evaluate temporal and spatial variations and trends of water quality at Shanchong river in the northwest basin of lake Fuxian, China. PloS ONE, 10(4): 17.
29
Wetzel RG (2001) Limnology, lake and river ecosystems, Third Ed. Academic Press, San Diego, 1006p.
30
Zhang T, Zeng WH, Wang SR, Ni ZK (2014) Temporal and spatial changes of water quality and management strategies of Dianchi lake in southwest China. Hydrology and Earth System Sciences 18(4):1493-1502.
31
ORIGINAL_ARTICLE
بهینه سازی شبکه پایش کیفیت منابع آب زیرزمینی شهر مشهد با استفاده از مدل سازی فضایی-زمانی
بهینه سازی شبکه پایش یک فرآیند تصمیم گیری برای داشتن بهترین ترکیب در بین ایستگاه های موجود است. به دلیل ملاحظات اقتصادی و کاستن از هزینه های پایش، رویکرد بهینه سازی در این پژوهش، کاهش ایستگاههای پایش کیفی منابع آب زیرزمینی آبخوان شهر مشهد است. با استفاده از الگوریتمی براساس معیارهای آنتروپی و بر مبنای شاخص آلودگی نیترات، نسبت به بهینه سازی شبکه پایش با 287 حلقه چاه در دوره آماری 1381 تا 1389 اقدام شد. بر این اساس ابتدا میانگین رتبه هر ایستگاه در 9 سال آماری بدست آمد. سپس برای آنتروپی شبکه بر حسب تعداد ایستگاه و زمان مدل هایی پیشنهاد گردید. پس از برازش بهترین مدل آنتروپی شبکه، نتایج نشان داد که 111 حلقه چاه به عنوان ایستگاه های پایش کیفیت منابع آب زیرزمینی شهر مشهد کفایت می کند. به منظور تائید شبکه پیشنهاد شده نیز در هر سال آماری، شبکه هایی تصادفی با تعداد 111 حلقه چاه انتخاب گردید و با مقایسه آنتروپی شبکه آنها با شبکه منتخب، کارایی شبکه منتخب تائید شد. همچنین میزان کارایی شبکه منتخب برای آینده آبخوان مشهد نیز مورد تائید قرار گرفت.
https://www.iwrr.ir/article_13915_dafabfd536d28abf5b7f68c3d35041de.pdf
2016-05-21
133
144
آبخوان
نیترات
الگوریتم
آنتروپی
کریجینگ
مسلم
اکبرزاده
civil.environment@yahoo.com
1
کاندیدای دکتری آبیاری و زهکشی، پردیس بین الملل دانشگاه فردوسی مشهد، ایران
AUTHOR
بیژن
قهرمان
bijangh@um.ac.ir
2
استاد گروه علوم و مهندسی آب دانشگاه فردوسی مشهد، ایران
LEAD_AUTHOR
کامران
داوری
k.davary@ferdowsi.um.ac.ir
3
دانشیار گروه علوم و مهندسی آب دانشگاه فردوسی مشهد، ایران
AUTHOR
Akbarzadeh M and Ghahraman B (2013) A combined strategy of Entropy and spatio-temporal Kriging in determining optimal network for groundwater quality monitoring of Mashhad basin. Journal of Water and Soil 27(3):613-629 (In Persian).
1
Alizadeh A, Afshin S and Danesh S (2009) Determine the health policy and zoning of drinking water wells in Mashhad. Journal of Geographical Research 92:109-127 (in Persian).
2
Chadalavada S, Datta B and Naidu R (2011) Uncertainty based optimal monitoring network design for a chlorinated hydrocarbon contaminated site. Journal of Environmental Monitoring and Assessment 173(1-4):929-940.
3
Haining RJ (1993) Spatial Data Analysis in the Social and Environmental Sciences. Cambridge University Press.
4
Karamouz M, Nokhandan Ak, Kerachian R and Maksimovic C (2009) Design of on-line river water quality monitoring systems using the entropy theory: a case study. Journal of Environmental Monitoring and Assessment 155(1):63-81.
5
Masoumi F and Kerachian R (2010) Optimal redesign of groundwater quality monitoring networks: a case study. Journal of Environmental Monitoring and Assessment 161(1-4):247-257.
6
Mogheir Y and Singh VP (2002) Application of information theory to groundwater quality monitoring system. Journal of Water Resources Management 16(1):37-49.
7
Mogheir Y and Singh VP (2003) Specification of information needs for groundwater resources management and planning in developing country: Gaza Strip case study. In: Groundwater Hydrology, Sherif MM, Singh VP and Al-Rashed M, Balkema (eds), Tokyo, 2:3-20.
8
Mogheir Y, De Lima, JLMP and Singh VP (2009) Entropy and Multi-Objective based approach for groundwater quality monitoring network assessment and redesign. Journal of Water Resources Management 23(8):1603-1620.
9
Mogheir Y, Lima JLMPd and Singh VP (2004) Characterizing the spatial variability of groundwater quality using the entropy theory: I. Synthetic data. Journal of Hydrological Processes 18(11):2165-2179.
10
Mogheir Y, Lima JLMPd and Singh VP (2004) Characterizing the spatial variability of groundwater quality using the entropy theory: II. Synthetic data. Journal of Hydrological Processes 18(13):2579-2590.
11
Mogheir Y, Singh VP and Lima JLMPd (2006) Spatial assessment and redesign of a groundwater quality monitoring network using entropy theory, Gaza Strip, Palestine. Journal of Hydrogeology 14(5):700-712.
12
Ning SK and Chang NB (2005) Screening the relocation strategies of water monitoring quality stations by compromise programming. Journal of the American Water Resources Association (JAWRA) 41(5):1039-1052.
13
Shafiei M, Ghahraman B and Saghafian B (2013) Evaluation and optimization of raingauge network using probability kriging (case study: Gorgan-Rud watershed). Journal of Iran-Water Resources Research 9(2):9-18 (in Persian).
14
Shannon CE (1948) A mathematical theory of communication. Journal of Bell System Technical 27:623-656.
15
Singh VP (2013) Entropy Theory and its Application in Environmental and Water Engineering. John Wiley and Sons.
16
Yakirevich A, Pachepsky YA, Gish TJ, Guber AK, Kuznetsov MY, Cady RE and Nicholson TJ (2013) Augmentation of groundwater monitoring networks using information theory and ensemble modeling with pedotransfer functions. Journal of Hydrology 501:13-24.
17
Yeh HC, Chen YC, Wei C and Chen RH (2011) Entropy and kriging approach to rainfall network design. Journal of Paddy and Water Environment 9(3):343-355.
18
Yeh MS, Lin YP and Chang LC (2006) Designing an optimal multivariate geostatistical groundwater quality monitoring network using factorial kriging and genetic algorithms. Journal of Environmental Geology 50(1):101-121.
19
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی اثرات احداث سد بر روی آبخوان با استفاده از تحلیل آنتروپی چندمقیاسه، مطالعه موردی: دشت ساوه
با توجه به ارتباطات غیرخطی بین مؤلفههای حاکم بر سفرههای زیرزمینی، از این سیستمها به عنوان یک سیستم پیچیده نام برده میشود. تخمین درجه پیچیدگی این سیستم با توجه به تغییرات طبیعی و مصنوعی حاکم بر آن جهت ارزیابیهای کمی و کیفی آبخوان بسیار مهم میباشد. در این تحقیق بر مبنای تغییرات بلندمدت (93-64) پیزومترهای دشت ساوه اقدام به بررسی اثر احداث سد ساوه بر روی آبخوان پاییندست سد با استفاده از تحلیل آنتروپی چندمقیاسه گردید. در این رویکرد بر خلاف روش آنتروپی که تنها میزان آنتروپی برای یک فاکتور مقیاس را مورد محاسبه قرار میدهد، از آنتروپی چندمقیاسه (MSE) جهت ارزیابی تغییرات احتمالی پیچیدگی آبخوان در چندین فاکتور مقیاس استفاده گردید. نتایج نشان میدهد که میزان پیچیدگی آبخوان بعد از احداث سد ساوه از ابتدای دشت تا میانه دشت بشدت کاهش یافته و به طور متوسط 31 درصد افزایش در میزان اختلاف آنتروپی (پیچیدگی) در دو دوره (قبل و بعد از احداث سد) مشاهده میشود. این تغییرات در خصوصیات پیچیدگی سفره منجر به تخریب سیستم طبیعی آبخوان و کاهش درجه پیچیدگی آن شده است. مقایسه رویکرد پیشنهادی با روش من-کندال بیانگر کارآیی آنتروپی چندمقیاسه در ارزیابی پیچیدگی سیستم آبخوان و تشخیص رخدادهای غیرطبیعی در سری زمانی تراز سطح آب زیرزمینی میباشد. این مطالعه میتواند مبنایی جهت حفاظت از محیط طبیعی آبخوانها و ارزیابی اثرات ساخت سازههای هیدرولیکی عظیم بر روی سفرههای زیرزمینی را ارائه نماید.
https://www.iwrr.ir/article_13693_4a5dc013312351ab136beed43c239bc1.pdf
2016-05-21
145
157
آبخوان
دشت ساوه
آنتروپی چندمقیاسه
پیچیدگی سیستم
محمود
محمد رضاپور طبری
mrtabari57@gmail.com
1
استادیار گروه عمران دانشکده فنی و مهندسی دانشگاه شهرکرد
LEAD_AUTHOR
Chen W, Zhuang J, Yu W, Wang Z (2009) Measuring complexity using fuzzy RN, ApEn, and SampEn. Medical Engineering and Physics 31(1):61.
1
Costa M, Goldberger AL, Peng CK (2002) Multi-scale entropy analysis of complex physiologic time series. Physical Review Letters 89(6):1–4.
2
Costa M, Goldberger AL, Peng CK (2005) Multiscale entropy analysis of biological signals. Physical Review. E, Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics 71(1-2):1-18.
3
Costa M, Peng CK, Goldberger AL, Hausdorff JM (2003) Multiscale entropy analysis of human gait dynamics. Physica A 330:53–60.
4
Huang F, Xia Z, Zhang N, Zhang Y, Li J (2011) Flow-complexity analysis of the upper reaches of the Yangtze river China. Journal of Hydrologic Engineering 16:914-919.
5
Kendall MG (1975) Rank correlation methods. Hafner Press, NYC, 272p.
6
Lake DE, Richman JS, Griffin PM, Moorman JR (2002) Sample entropy analysis of neonatal heart rate variability. American Journal of Physiology 283(3):789–797.
7
Li SC, Zhou QF, Wu SH, Dai EF (2006) Measurement of climate complexity using sample entropy. International Journal of Climatology 26(15):2131–2139.
8
Li Z, Zhang YK (2008) Multi-scale entropy analysis of Mississippi river flow. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 22(4):507–512.
9
Liu D, Qiang Fu, Hu Y, Wu Q (2015) Complexity measure of regional groundwater resources system based on wavelet entropy: A case study of Jiansanjiang administration of Heilongjiang land reclamation in China. Environ Earth Science 73(3):1033–1043.
10
Mann HB (1945) Nonparametric tests against trend. Econometrica 13, 245–259.
11
Maruyama T, Kawachi T, Singh VP (2005) Entropy-based assessment and clustering of potential water resources availability. Journal of Hydrology 309:104–113.
12
Mays DC, Faybishenko BA, Finsterle S (2002) Information entropy to measure temporal and spatial complexity of unsaturated flow in heterogeneous media. Water Resources Research 38(12): 1313-1323.
13
Ozkul S, Harmancioglu NB, Singh VP (2000) Entropy-based assessment of water quality monitoring networks. Journal of Hydrologic Engineering 5:90–100.
14
Pincus SM (1991) Approximate entropy as a measure of system complexity. Proceedings of the National Academy of Sciences 88(6):2297-2301.
15
Pincus SM, (1995) Approximate entropy (ApEn) as a complexity measure. Chaos 5(1):110–117.
16
Pincus SM, Cummins TR, Haddad GG (1993) Heart rate control in normal and aborted-SIDS infants. American Journal of Physiology – Regulatory, Integrative and Comparative Physiology 264(3): 638–646.
17
Richman JS, Moorman JR (2000) Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy. American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology 278(6):2039–2049.
18
Tochigi Y, Segal NA, Vaseenon T, Brown TD (2012) Entropy analysis of tri-axial leg acceleration signal waveforms for measurement of decrease of physiological variability in human gait. Journal of Orthopaedic Research 30(6):897-904.
19
Wang D, Chen YF, Li GF, Xu YH (2004) Maximum entropy spectral analysis for annual maximum tide levels time series of the Changjiang river estuary. Journal of Coastal Research 43:101-108.
20
Wu SD, Wu CW, Lin SG, Wang CC, Lee KY (2013) Time series analysis using composite multiscale entropy. Entropy 15(3):1069-1084.
21
Zhang Q, Xu CY, Becker S, Jiang T (2006) Sediment and runoff changes in the Yangtze river basin during past 50 years. Journal of Hydrology 331:511–523.
22
Zhang Q, Xu CY, Chen X, Lu X (2012) Abrupt changes in the discharge and sediment load of the Pearl river, China. Hydrological Processes 26(10):1495–1508.
23
Zhou Y, Zhang Q, Li K, Chen X (2012) Hydrological effects of water reservoirs on hydrological processes in the east river (China) basin: Complexity evaluations based on the multi-scale entropy analysis. Hydrological Processes 26:3253–3262.
24
ORIGINAL_ARTICLE
مقایسه عملکرد دو رهیافت شبیهسازی زمانی- مکانی بارش روزانه در گستره ایران
در این مطالعه عملکرد دو رهیافت پارامتری مارکف پنهان (HMM) و ناپارامتری k- نزدیکترین همسایه (KNN) در شبیهسازی سری زمانی دادههای روزانه بارندگی زمستانه در 130 ایستگاه بارانسنجی ایران با طول دوره آماری 21 سال مورد ارزیابی قرار گرفته است. شش ایستگاه بندرانزلی، ساری، قراخیل قائمشهر، گرگان، شیراز و زاهدان نیز به ترتیب به عنوان ایستگاههای معرف اقالیم بسیار مرطوب، مرطوب، نیمهمرطوب، مدیترانهای، نیمهخشک و خشک انتخاب شدهاند. در شبیهسازی گشتاورهای مرتبه 1و2 و مقایسه پراکنش دادهها با استفاده از دو نمودار جعبهای و نمودار فاصله اطمینان 95 درصد، HMM نتایج بهتری داشته، در مقایسه فضای احتمالاتی همه ایستگاهها عملکرد HMM در مقادیر حدی و صدکهای بالا، و عملکرد KNN در مقادیر میانی توزیع بهتر میباشد. براساس روش امتیازدهی LEPS Score و نمودارهای توزیع تجمعی تجربی نیز HMM نتایج بهتری را ارائه نموده است. در شبیهسازی وابستگیهای مکانی بر اساس روش نسبت لگاریتمی بختها، عملکرد KNN بهتر بوده است. در شبیهسازی فراوانی روزهای تر و خشک، بیش برآوردی در HMM و کم برآوردی در KNN مشاهده میشود. در تداومهای خشک و تر هر دو مدل در شبیهسازی تداومهای کوتاهتر دارای بیشبرآوردی بودند. در مجموع مهارتHMM در شبیهسازی سری مصنوعی بارندگی روزانه، به دلیل ساختار پیچیده ریاضی آن بیشتر بوده، اگرچه نتایج نسبتا خوب KNN نشان داد مدل قابلیت استفاده در کاربری های سادهتر را داراست.
https://www.iwrr.ir/article_13913_216025adbb50f5f6b2522b62c48ba6b7.pdf
2016-05-21
158
170
ایران
مارکف پنهان
K-نزدیکترین همسایه
بارش
طاهره
قصدی
t_ghasdi@yahoo.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد/ دانشگاه تهران
AUTHOR
نوذر
قهرمان
nghahreman@ut.ac.ir
2
دانشیار /گروه مهندسی آبیاری و آبادانی دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
مهدی
قمقامی
mghamghami@ut.ac.ir
3
دانشجوی دکترای /هواشناسی کشاورزی دانشگاه تهران
AUTHOR
Ailliot P, Thompson C, Thompson P (2009) Space time modeling of precipitation using a hidden Markov model and censored Gaussian distributions. Journal of the Royal Statistical Society 58(3):405-426.
1
Beersma JJ, Buishand TA (2003) Multi-site simulation of daily precipitation and temperature conditional on the atmospheric circulation. Climate Research 25(2):121-133.
2
Buishand TA, Brandsma T (2001) Multisite simulation of daily precipitation and temperature in the Rhine basin by nearest-neighbor resampling. Water Resources Research 37(11):2761-2776.
3
Ejlali N, Pezeshk H. (2009) A Bidirectional hidden markov model in linear memory. Statistical Sciences. 2(2):131-148 (In Farsi)
4
Ghamghami M, Ghahreman N,Bazrafshan J (2015) Spatial-Temporal modeling of occurrence and amount of winter rainfall using hidden Markov model. Watershed Management Research 6(12):139-153.
5
Ghamghami M, Ghahreman N, Araghinejad Sh (2010) Application of a non parametric approach for simulation of rainfall and temperature in terms of climate change. Journal of Climate Research 1(3,4):75-94 (In Farsi).
6
Ghamghami M, Ghahreman N Araghinejad Sh (2011) An evaluation of the performance of an advanced approach of the K-nearest neighbor in simulating the daily meteorological data. Iranian Journal of Soil and Water Research 42(1):45-54 (In Farsi).
7
Hejazi Zadeh Z Fattahi E (2004) Synoptic patterns analysis of winter precipitation in Iran. Iranian Journal of Geography 3:89-107 (In Farsi).
8
Hughes JP, Guttorp P (1994) A class of stochastic models for relating synoptic atmospheric patterns to regional hydrologic phenomena. Water Resources Research 30(5):1535-1546.
9
Lall U, Sharma A (1996) A nearest neighbor bootstrap for time series resampling. Water Resources Research 32(3):679-693.
10
Maruddani B, Kurniawan A, Sugihartono, Munir A (2010) Rain fade modeling using hidden markov model for tropical area. In: Proc. of PIERS, 5-8 July, Cambridge, USA, 96-100.
11
Mehrotra R, Srikanthan R, Sharma A (2006) A comparison of three stochastic multisite precipitation occurrence generators. Journal of Hydrology 331(1-2):280-292.
12
Rajagopalan B, Lall U (1999) A K-nearest-neighbor simulator for daily precipitation and other weather variables. Water Resources Research 35(10):3089-3101.
13
Robertson AW, Kirshner S, Smyth P (2004) Downscaling of daily rainfall occurrence over Northeast Brazil using a hidden markov model. Journal of climate 17(22):4407-4424.
14
Sharif M, Burn DH (2007) An improved K-nearest neighbor weather generating model. Hydrologic Engineering 12(1):42-51.
15
Sharif M, Burn DH (2006) Simulating climate change scenarios using an improved k-nearest neighbor model. Journal of Hydrology 325:179-196.
16
Thyer M, Kuczera G (2003) A hidden markov model for modeling long-term persistence in multi-site rainfall time series, 2. Real data analysis. Journal of Hydrology 275(1-2):27-48.
17
Wilks DS, Wilby RL (1999) The weather generator game: A review of stochastic weather models. Progress in Physical Geography 23(3):329-357.
18
Yates D, Gangopadhyay S, Rajagopalan B, Strzepek K (2003) A technique for generating regional climate scenarios using a nearest neighbor algorithm. Water Resources Research 39(7):SWG7-1-7-15.
19
Young KC (1994) A multivariate chain model for simulating climate parameters with daily data. Journal of Applied Meteorology 33(6):661-671.
20
Zucchini W, Guttorp P (1991) A hidden markov model for space-time precipitation. Water Resources Research 27(8):1917-1923.
21
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر کاهش نوفه در تحلیل پویایی غیرخطی سری زمانی دمای حداکثر روزانه در ایستگاه کرمان
آب و هوا را میتوان بصورت مجموعه شرایط اتمسفری یک سیستم پویا و آشوبناک دانست. در هر صورت یکی از مسائل اساسی در برآورد بُعد سریهای زمانی آشوبناک روبرو شدن با این واقعیت است که سیگنال زمانی هر پدیده طبیعی، با نوفه همراه میباشد. اهداف تحقیق حاضر شامل (الف) بررسی تاثیر کاهش نوفه در سری زمانی دمای حداکثر روزانه بر بازسازی فضای فاز، زمان تأخیر و بُعد نشاننده؛ (ب) به کمیت در آوردن آشوب برای هر دو سری زمانی قبل و بعد از کاهش نوفه، به کمک روشهایی مانند حداکثر نمای لیاپانف و بُعد همبستگی؛ و (پ) مقایسه دقت پیشبینی در هر دو سری زمانی میباشند. برای این تحقیق از سری زمانی دادههای دمای حداکثر روزانه ایستگاه کرمان به مدت 25 سال (2008-1984 میلادی) استفاده شد. نتایج نشان داد که بُعد نشاننده و زمان تأخیر در سری زمانی بعد از کاهش نوفه (به ترتیب 5 و 76 روز) نسبت به قبل از آن (به ترتیب 7 و 82 روز) کاهش یافت. در هر دو سری زمانی، حداکثر نمای لیاپانف مثبت (به ترتیب 011/0 و 019/0) و مقادیر پایین بُعد همبستگی (به ترتیب 78/2 و 85/2) نشان از آشوبناکی آنها داشت. با این حال، کاهش نوفه میتواند از طریق کاهش مولفهی تصادفی، در به کمیت درآوردن آشوب و دقت پیشبینی تأثیرگذار باشد. بنابراین، برای تجزیه و تحلیل پوپایی غیرخطی سری زمانی، کاهش نوفه ضروری میباشد ولی این کاهش نباید باعث از بین رفتن مولفه قطعی درونی سیستم شود.
https://www.iwrr.ir/article_13481_4d8356f69d111e3f5e18115700c4063e.pdf
2016-05-21
171
185
"آشوب
پویایی غیرخطی
پیشبینی
دمای حداکثر روزانه
کاهش نوفه"
امیر
اسلامی
amireslami.50@gmail.com
1
عضو هیأت علمی بخش تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی، مرکز تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی فارس
LEAD_AUTHOR
بیژن
قهرمان
bijangh@um.ac.ir
2
استاد/ گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران.
AUTHOR
علی نقی
ضیایی
an_ziaei@yahoo.com
3
استادیار/گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
AUTHOR
پیمان
اسلامی
peslami7@gmail.com
4
فوق دکترا/ گروه ریاضی، دانشگاه تور ورگاتای رم ایتالیا، رم، ایتالیا
AUTHOR
Anis Hosseini M, Zaker Moshfegh M (2013) Kashkan river flow analysis and forecasting using chaos theory. Hydraulic Journal 8(3): 45-61 (In Persian).
1
Box GEP, Jenkins GM, Reinsel GC (1994) Time Series Analysis: Forecasting and Control. Prentice-Hall, Third Edition, NJ, USA, 200p.
2
Chaudhuri S (2006) Predictability of chaos inherent in the occurrence of severe thunderstorms. Advances in complex systems 9:77–85.
3
Elshorbagy A, Simonovic SP, Panu US (2002) Estimation of missing stream flow data using principles of chaos theory. Journal of Hydrology 255:123-133.
4
Eslami A, Ghahraman B (2013) Sensitivity analysis and uncertainty parameters affecting in the estimation of reference evapotranspiration in models with different mathematical structure. Iranian J. of Irri. and Drain. 1(7):68-79 (In Persian).
5
Fraser AM, Swinney HL (1986) Independent coordinates for strange attractors from mutual information. Phys. Rev. A 33:1134–1140.
6
Ghaheri A, Ghorbani MA, Delafrooz H, Malekini L (2012) Assessment of river flow using chaos theory. Iranian Water J., 6(10): 117-126 (In Persian).
7
Gottwald G, Melbourne I (2005) Testing for chaos in deterministic systems with noise. Physica D 212:100-110.
8
Grassberger P, Procaccia I (1983) Measuring the strangeness of strange attractors. Physica D 9:189-208.
9
Gutiérrez RM (2004) Optimal nonlinear models from empirical time series: an application to climate. International Journal of Bifurcation and Chaos 14(6):2041–2052.
10
Hegger R, Kantz H, Schreiber T (1999) Practical implementation of nonlinear time series methods: the TISEAN package. Chaos 9:413–440.
11
Islam MN, Sivakumar B (2002) Characterization and prediction of runoff dynamics: A nonlinear dynamics view. Advances in Water Resources 25:179-190.
12
Kantz H (1994) A robust method to estimate the maximal Lyaponov exponent of a time series. Physics Letters A 185:77-87.
13
Kantz H, Schreiber T (2004) Nonlinear time series analysis. Second edition, Cambridge University Press, Cambridge 388p.
14
Kellert, S., H. (1993). In the wake of chaos. The University of Chicago Press books, 190p.
15
Kennel MB, Brown R, Abarbanel HDI (1992) Determining embedding dimension for phase space reconstruction using a geometrical construction. Phys. Rev. A 45(6):3403–3411.
16
Kugiumtzis D (1996) State space reconstruction parameters in the analysis of chaotic time series - the role of the time window length. Physica D 95:13-28.
17
Larsen ML, Kostinski AB, Tokay A (2005) Observations and analysis on uncorrelated rain. J. Atmos. Sci. 62:4071–4083.
18
Li BB, Yuan ZF (2008) Non-linear and chaos characteristics of heart sound time series. Proc. IMechE Part H: J. Engineering in Medicine 222:265–272.
19
Lorenz EN (1963) Deterministic nonperiodic flow. J. Atmos. Sci. 20:130–141.
20
Lotfollahi Yaghin, M. A., Lashte Neshai, M. A., Ghorbani, M. A. and Baik Lorian, M. (2013) Modeling and prediction of significant wave height of the Caspian Sea with the theory of chaos. AJSR-CEE, 45 (1): 97-105 (In Persian).
21
Millán,H. Ghanbarian-Alavijeh, B., García-Fornaris, I. (2010) Nonlinear dynamics of mean daily temperature and dewpoint time series at Babolsar, Iran, 1961–2005. Atmospheric Research 98: 89–101.
22
Millán H. Rodríguez J., Ghanbarian-Alavijeh B., Biondi R., and Llerena G. (2011) Temporal complexity of daily precipitation records from different atmospheric environments: Chaotic and Lévy stable parameters. Journal of Atmospheric Research 101:879–892.
23
Moradizadeh Kermani F, Ghorbani MA, Dinpashoh Y, Farsadizadeh D (2012) Predicting model of river stream flow based on chaotic phase space reconstruction. Journal of Knowledge of Soil and Water 4 (22):1-16. (In Persian)
24
Parmesan C, Yohe G (2003) A globally coherent fingerprint of climate change impacts across natural systems. Nature 421:37-42.
25
Porporato A, Ridolfi L (1996) Clues to the existence of deterministic chaos in river flow. Int. J. Mod. Phys. B. 10 (15):1821-1862.
26
Regonda SK, Sivakumar B, Jain A (2004) Temporal scaling in river flow: can it be chaotic? Hydrological Sciences Journal 49(3):373-385.
27
Rosenstein MT, Collins JJ, De Luca, CJ (1993) A practical method for calculating largest Lyapunov exponents from small data sets. Physica D 65:117–134.
28
Saltzman B (1959) On the maintenance of the large-scale quasi-permanent disturbances in the atmosphere. Tellus 11:425–431.
29
Schouten JC, Takens F, van den Bleek CM (1994) Estimation of the dimension of a noisy attractor. Physical review E, 50 (3):1851-1861.
30
Schreiber T, Grassberger P (1991) A simple noise-reduction method for real data. Physics Letters A 160: 411-418.
31
Sharifi MB, Georgakakos KP, Rodriguez-Iturbe I (1990) Evidence of deterministic chaos in the pulse of storm rainfall. J. Atmos. Sci. 47: 888–893.
32
Singh VP (2013) Entropy theory and its application in environmental and water engineering. John Wiley & Sons, Ltd., Publication.
33
Sivakumar B, Liong SY, Liaw CY (1998) Evidence of chaotic behavior in Singapore rainfall. J. Am. Water Resour. Assoc. 34(2):301–310.
34
Strozzi FEG, Tenrreiro C, Noè T, Rossi M Serati JM, Zaldívar C (2007) Application of non-linear time series analysis techniques to the Nordic spot electricity market data. Liuc Papers n. 200, Serie Tecnologia 11.
35
Takens F (1981) Detecting strange attractors in turbulence, Lecture Notes in Mathematics, Vol. 898. Springer, New York.
36
Tsonis AA, Elsner JB, Georgakakos KP (1993) Estimating the dimension of weather and climate attractors: important issues about the procedure and interpretation. J. Atmos. Sci. 50:2549–2555.
37
Valipour M, Zaker-Moshfegh M (2013) Application of genetic programming in simulation of rainfall-runoff process. Seventh National Congress of Civil Engineering, Zahedan University, Iran.
38
Zang X, Howell J (2004) Dynamics and control of process systems. A proceeding volume from the 7th IFAC symposium, Cambridge, Massachusetts, USA, V. 1, ELSEVIER IFAC publications.
39
Zhou Y, Ma Z, Wang L (2002) Chaotic dynamics of the flood series in the Huaihe River basin for the last 500 years. Journal of Hydrology 258:100-110.
40