ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی کیفی منابع آب سطحی حوضۀ آبخیز هیو
کیفیت آب در هر محل منعکسکنندۀ اثر عوامل مختلف مانند زمینشناسی، اقلیم و منابع آلایندۀ انسانی است و پایش کیفیت منابع آب اغلب موجب تولید دادههای پیچیدهای میشود که حاوی اطلاعات غنی دربارۀ رفتار منابع آب هستند و نیاز به روشهای مناسبی برای تحلیل و تفسیر دارند. در این مطالعه ارزیابی هیدروژئوشیمیایی منابع آب حوضۀ آبخیز هیو انجام شده است که در غرب شهر هشتگرد قرار دارد. بهمنظور اندازهگیری کاتیونها و آنیونهای اصلی، در سالهای 1393و 1394 از منابع آب سطحی این حوضه نمونهبرداری شد و درمجموع 12 نمونه آب جمعآوری و بررسی شده است. کیفیت آب براساس نمودار ویلکوکس برای نمونههای آب در ردۀ C2S1 قرار گرفت که بهمنظور کشاورزی مناسب است. با توجه به نمودار شولر که بهمنظور تعیین کیفیت کلی آب برای شرب بهکار میرود، آب منطقه در ردۀ قابل قبول قرار گرفته است و با مقایسۀ نتایج بهدستآمده با استانداردهای ایران و جهان، مصرف آن از لحاظ شرب بدون مانع است. با توجه به نمودار پایپر که نشاندهندۀ تیپ هیدروشیمیایی آب است، مشخص شد که منابع آب سطحی حوضۀ آبخیز هیو در ردۀ CaSO4 (انیدریت) است که نشاندهندۀ وجود سنگهای تبخیری در این منطقه و CaHCO3 که بیانگر آبهای سخت است.
https://ije.ut.ac.ir/article_59641_26f36d28f056a0018d6fed00d1d064e8.pdf
2016-06-21
141
149
10.22059/ije.2016.59641
حوضۀ آبخیز هیو
شولر
کیفیت آب
منابع آب
ویلکوکس
حسین
یوسفی
hosseinyousefi@ut.ac.ir
1
استادیار دانشکدۀ علوم و فنون نوین، دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
علی
محمدی
ali.mohammadi@ut.ac.ir
2
دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی اکوهیدرولوژی، دانشکدۀ علوم و فنون نوین، دانشگاه تهران
AUTHOR
یونس
نوراللهی
noorollahi@ut.ac.ir
3
استادیار دانشکدۀ علوم و فنون نوین، دانشگاه تهران
AUTHOR
سید جواد
ساداتی نژاد
jsadatinejad@ut.ac.irjsadatinejad@ut.ac.ir
4
دانشیار دانشکدۀ علوم و فنون نوین، دانشگاه تهران
AUTHOR
1. Solanki AS. Study of various water quality parameters with reference to human health- A case study of Bikaner city of Rajasthan. Journal of Chemistry.2013; 6(1):44-46.
1
2. Zhang J. The impact of water quality on health: evidence from the drinking water infrastructure program in rural China. J. Health Econ.2013; 31(4): 122–134.
2
3. Hadgu LT, Nyadawa MO, MwangiJK, Kibetu PM, Mehari BB.Application of Water Quality Model QUAL2K to Model the Dispersion of Pollutants in River Ndarugu, Kenya. Computational Water, Energy, and Environmental Engineering.2014; 3(5): 162-169.
3
4. Binghui Z, Kun L, Ruizhi L, Shuangshuang S, Lihui A. Integrated biomarkers in wild crucian carp for early warning of water quality in Hun River, North China. Journal ofEnvironmental Sciences. 2014; 26(7): 909–916.
4
5. Islam SMN, Rahman SH, Rahman MM, Adyel TM, Yesmin RA, Ahmed MS, et al. Excessive turbidity removal from textile effluents using electrocoagulation technique. Journal of Scientific Research.2011; 3(3): 557-568.
5
6. LobatoT.C,HauserDavis RA, Oliveir. TF , Silveira AM , Silva HA , Tavares MR, et al. Construction of a novel water quality index and quality indicator for reservoir water quality evaluation: A case study in the Amazon.ouurnal of Hydrology.2015;522(3):674-683.
6
7. Khamr Z, Mahmoudiqaraie M, Omrani S, Sayare A. Evaluation of water quality in ZarkoohTorbatheydarieh. Forth conference of economic geology society of Iran.2011;Tabriz.[Persian].
7
8. Naseri N, Mohammad zadeh H, Ebrahim pour S. Hydro-chemical and budget eavaluation of Sahand watershed.2010. First national conference for applied research in water resources of Iran.2011; Kermanshah.[Persian].
8
9. Panahi M, Naseri AA, Behnia A, Veysi S. Qualitative evaluation of ground water resources of central regions of Kermanshah province for agricultural consumptions.First national conference for applied research in water resources of Iran. 2010; Kermanshah.[Persian].
9
10. PatilPN, Sawant DV, Deshmukh RN. Physico-chemical parameters for testing of water- A review. International Journal of Environmental Sciences.2012;3(3):1194-1207.
10
11.Seth R, Mohan M, Singh P, Singh R, Dobhal R, Singh K, et al. Water quality evaluation of Himalayan River of Kumaun region Uttarakhand India. Applied Water Sci.2016;7(6):137-147.
11
12. Nguyen TT, Kawamura A, Tong TN, Nakagawa N, Amaguchi H, Gilbuena R. Hydro-chemical assessment of groundwater quality during dry and rainy seasons for the two main aquifers in Hanoi Vietnam. Environmental Earth Sci.2015;11(73):4287-4303.
12
13. Khan I, Javed A, Khurshid S. Pysico-chemical analysis of surface and groundwater around Singrauli Coal Field District Singrauli Madhya Pradesh India. Environment Earth Sci.2013;8(68):1849-1861.
13
14.Mahdavi M, Applied hydrology.8th edition. Tehran: University of Tehran;2013.
14
15. Scholler H.La classification geochimique des eaux. I.A.S.H. publication.1964; 64(4): 16-24.
15
16. Faridgigloo B, Najafinejad A, Moqanibilehsavar V, Qiasi A. Evaluation of water quality variation of Zarringolriver in Golestan province.Journal of Water and Soil Conservation.2013; 20(1): 77-96.
16
17. Qasemi A, Zareabyaneh H, Sepehri N. Evaluation of water quality of Abshineh& Abbas abad rivers in Hamedan province. Third conference of watershed & Water and Soil management; 2007..Kerman.[Persian].
17
18. Sedaqat M, Earth & Water resources(groundwater). 1stedition.Tehran: Payamenour university; 1378.
18
19. Hajinezhad A, Servati P, Yousefi H. Assessing the impacts of the leaching of thelandfill centeron groundwater qualityin Bojnourdmunicipality and design standard landfill or replace anaerobic digestive.Journal of Ecohydrology. 2015; 2(3): 301-310.
19
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی آلودگی آب زیرزمینی دشت ملکان به آرسنیک
از آنجا که در زمینۀ وضعیت پراکنش عناصر سنگین در آبهای زیرزمینی دشت ملکان اطلاعاتی وجود ندارد، این مطالعه با هدف بررسی فلزات سنگین، بهخصوص آرسنیک در آب زیرزمینی و تعیین عوامل مهم بر آنومالی آرسنیک این دشت انجام پذیرفت. به همینمنظور، نمونهبرداری از منابع آب زیرزمینی انجام شد و آنالیزهای هیدروشیمیایی در آزمایشگاه آبشناسی دانشگاه تبریز انجام شد. همچنین برخی عناصر سنگین از قبیل آهن، آلومینیوم، منگنز، آرسنیک و کروم با روش جذب اتمیـ کوره گرافیتی در آزمایشگاه کنترل کیفی آبـ فاضلاب تبریز اندازهگیری شدند. در مطالعۀ حاضر روش Random Forest (RF) که یک روش یادگیری مبتنی بر دستهای از درختهای تصمیم است، برای ارزیابی احتمال آلودگی آرسنیک پیشنهاد شده که تا کنون در این زمینه استفاده نشده است. روش RF نسبت به روشهای دیگر مزایایی مانند دقت پیشبینی زیاد، توانایی در یادگیری روابط غیرخطی، توانایی زیاد در تعیین متغیرهای مهم در پیشبینی و ماهیت غیرپارامتری دارد. براساس پیشبینی مدل RF، مقدار قابلیت انتقال، نیترات، هدایت هیدرولیکی و وجود شهرها بهعنوان تأثیرگذارترین پارامترها در وجود آنومالی آرسنیک شناخته شدند. وجود همبستگی زیاد بین مقادیر نیترات و آرسنیک، به منشأ انسانزاد آنومالی آرسنیک، بهخصوص بهدلیل نبود شبکۀ فاضلاب ارتباط پیدا میکند. همچنین آلودگی قسمت جنوب شرقی آبخوان را میتوان به منشأ زمینزاد ناشی از سولفیدهای آرسنیک درون شکستگیهای موجود در مارنهای میوسن ربط داد. بر اساس نقشۀ بهدستآمده از مدل، 13درصد از وسعت منطقۀ مطالعهشده در محدودۀ آسیبپذیری یا احتمال آلودگی بسیارکم، 53 درصد در محدودۀ آسیبپذیری کم، 21 درصد در محدودۀ آسیبپذیری متوسط، 5/11 درصد در محدودۀ آسیبپذیری زیاد و 5/1 درصد در محدودۀ آسیبپذیری بسیارزیاد نسبت آرسنیک قرار میگیرد.
https://ije.ut.ac.ir/article_59646_af0ae6225a36b8d4711fe170207f71d5.pdf
2016-06-21
151
166
10.22059/ije.2016.59646
آب زیرزمینی
آرسنیک
دشت ملکان
قابلیت انتقال
نیترات
Random forest
حسین
نوروزی
hosseinnorouzi168@yahoo.com
1
کارشناس ارشد هیدروژئولوژی، دانشکدۀ علوم طبیعی، گروه علوم زمین، دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
عطاالله
ندیری
nadiri@tabrizu.ac.ir
2
استادیار هیدروژئولوژی، دانشکدۀ علوم طبیعی، گروه علوم زمین، دانشگاه تبریز
AUTHOR
اصغر
اصغری مقدم
moghaddam@yahoo.com
3
استاد هیدروژئولوژی، دانشکدۀ علوم طبیعی، گروه علوم زمین، دانشگاه تبریز
AUTHOR
1- Asghari Moghaddam, A; Barzegar, R, 2013, considering Factors affecting high concentrations of arsenic in ground water Resources Tabriz plain aquifers, Journal of Earth Sciences, 92: pp. 154-147, [Persian].
1
2- Nadiri, A; Asghari Moghaddam, A; Sadeghi, F; Agaie, H, 2011, investigation of the arsenic anomaly in water resources of Sahand Dam, Journal of Environmental Studies, 3: PP. 61-74, [Persian].
2
3- Bellman, R, 2003, Dynamic programming. Mineola, NY: Dover Publications 366 pp.
3
4- Ahmed, K.M; Bhattacharya, P; Hasan, M.A., Akhter, S.H; Alam, S.M.M; Bhuyian, M.A.H; Imam, M.B; Khan, A.A; Sracek, O, 2004, Arsenic enrichment in groundwater of the alluvial aquifers in Bangladesh: An overview, Applied Geochemistry, 19: pp.181–200.
4
5- Booker, D.J; Snelder, T. H, 2012, comparing methods for estimating flow duration curves at ungauged sites. Journal of Hydrology, 434: pp. 78–94.
5
6- Boisson, J; Ruttens, A; Mench, M, Vangronsveld, J, 1999, Evaluation of hydroxyapatite as a metal immobilizing Soil additive for the remediation of polluted soils, Part 1. Influence of hydroxyapatite on metal exchange ability in soil, plant growth and plant metal accumulation. Environmental Pollution 104: 225–233.
6
7- Breiman, L; 1996, bagging predictors, Mach Learn, 24(2): pp. 123–40.
7
8- Breiman, L; 2001, Random Forests, Mach Learn, 45(1): pp. 5–32.
8
9- Breiman, L; Friedman, J. H; Olshen, R.A, Stone C.J, 1984, Classification and regression trees, Chapman & Hall/CRC, New York.
9
10- Cai, X; Yu, Y; Huang, Y; Zhang, L; Jia, P.M, Zhao, Q, 2003, Arsenic trioxide-induced mitotic arrest and apoptosis in acute promyelocytic leukemia cells Leukemia, 17: pp.1333–1337.
10
11- Das, P; Samantaray, S; Rout, G.R, 1997, Studies on cadmium toxicity in plants, a review. Environment Pollution, 98: pp.29-36.
11
12- Das, A.K; 1990, Metal ion induced toxicity and detoxification by chelation therapy, A text book on medical aspects of bio-inorganic chemistry, Isted, CBS, Delhi, 21: pp. 17-58.
12
13- Duda, R.O; Hart, P.E; Stork, D.G, 2011, Pattern classification and introduction to the bootstrap. Vol. 57, pp. CRC press.
13
14- Duker, A.A; Carranza E.J; Hale, M, 2005, Arsenic geochemistry and health, Environmental Pollution, 31 (5): pp. 631-64.
14
15- Emberger, L; 1952, Sur le quotient pluviothermique, C.R. Sciences, 234: pp. 2508-2511.
15
16- Evanko, F.R; Dzombak, D.A, 1997, Remediation of metals-contaminated soils and groundwater. Technology Evaluation Report prepared for Ground Water Remediation Technologies Analysis Center, Journal of Hydrology, 213: pp. 71–87.
16
17- Facchinelli, A; Sacchi, E; Mallen, L, 2001, Multivariate statistical and GIS-based approach to identify heavy metal sources in soils, Environment Pollution 114: pp. 313–324.
17
18- Friedl, M. A; Brodley, C. E; Strahler, A. H, 1999, Maximizing land cover classification accuracies produced by decision trees at continental to global scales, IEEE Transvers Geoscience Remote Sensing 37(2); pp. 969–77.
18
19- Guyon, I; Elisseeff, A, 2003, an introduction to variable and feature selection, Journal of machine Learning, 3: pp. 1157–82.
19
20- Jack C.N; Wang J; Shraim, A.A, 2003, Global health problem caused by arsenic from natural sources, Chemosphere, 52 (9): pp. 1353-1359.
20
21- Ghassemzadeh, F; Arbab-Zavar, M.H; McLennon, G, 2006, Arsenic and antimony in drinking water in Khohsorkh area, northeast Iran, possible risks for the public health, Journal of Applied Sciences, 6 (13): pp. 2705-2714.
21
22- Jain, C.K; Ali, I, 2000, Arsenic Occurrence toxicity and speciation techniques, Water Resource, 34(17): pp. 4304-4312.
22
23- Ko, B; Gim, J; Nam, J, 2011, Cell image classification based on ensemble features and random forest, Electronics Letters, 47: pp. 638-648.
23
24- Mosaferi, M; Yunesian, M; Mesdaghinia, A.R; Nadim, A; Nasseri; and Mahvi, A.H, 2006, Arsenic occurrence in drinking water of L.R. of Iran- the case of Kurdistan province, In: Fate of Arsenic in the environment, Proceedings of the BUET-UNU international symposium, 5-6 February, Dhaka, Bangladesh, Sciences, 6 (13): pp. 2705-2714.
24
25- Pal, M; 2005, Random Forest classifier for remote sensing classification, International Journal of Remote Sensing 26(1): pp. 217–22.
25
26- Ramanathan, A.L; Balakrishna, P.M; Chidambaram, S, 2007, Groundwater Arsenic Contamination and its health effect-case studies from India and South East Asia, Indian Journal Geochemistry, 22: pp. 371-384.
26
27- Rodriguez, V. F; Ghimire, B; Rogan, J; Chica-Olmo, M; Rigol-Sánchez, J. P, 2012d, An assessment of the effectiveness of a Random Forest classifier for land-cover classification, ISPRS Journal of Photogram Remote Sensing, 67: pp. 94-104.
27
28- Smedley, P.L; Kinniburgh, D.G, 2002, A review of the source, behavior and distribution of arsenic in natural waters, Applied Geochemistry, 17(12): pp. 517- 568.
28
29- USEPA, 2001, Risk Assessment Guidance for Superfund, Human Health Evaluation. Manual Part A, Interim Final, vol. 1, EPA/540/1-89/002.
29
30- WHO (World Health Organization), 2009, Guideline for Drinking Water Quality.
30
31- WHO, 2004, Guidelines for drinking water quality, Third edition, World Health Organization, Geneva.bnb.
31
32- Zheng, Y; Stute, M; Gavrieli, A.I; Dhar, R; Simpson, H.J; Schlosser, P; Ahmed, K.M, 2004, Redox control of arsenic mobilization in Bangladesh groundwater, Applied Geochemistry 19: pp. 201–214.
32
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی غلظت آلومینیوم، آهن، منگنز، کروم و کادمیوم در آب زیرزمینی دشت اشنویه
از بحثهای مهم در آبهای زیرزمینی، آلودگی آب ناشی از فلزات سنگین است. فلزات سنگین با توجه به ثبات شیمیایی، تجزیهپذیری ضعیف و داشتن قدرت تجمع زیستی در بدن موجودات زنده، بهسرعت به آلایندههای سمی تبدیل میشوند. با توجه به آلودگی روزافزون منابع آب قابل بهرهبرداری و اهمیت پایش مداوم آنها، در این تحقیق غلظت آلومینیوم، آهن، منگنز، کادمیوم و کروم منابع آب زیرزمینی دشت اشنویه و تعیین اندیس اشباع برای آلومینیوم، آهن و منگنز ارزیابی شد. از اینرو، در تحقیق حاضر از 15 نمونه آب انتخابی دشت در شهریور 1394 با توزیع یکنواخت نمونهبرداری شد، سپس نمونهها توسط دستگاه جذب اتمی آنالیز شدند. نتایج با استفاده از نرمافزار GIS Arc و در مقایسه با مقادیر استاندارد سازمان بهداشت جهانی ترسیم شد. با استفاده از نرمافزار (PHREEQC) اندیس اشباع نمونهها محاسبه شد. بررسیها نشان داد 33/33 درصد از نمونهها غلظت آلومینیوم بیشتر از حد مجاز سازمان بهداشت جهانی را دارند و در بقیۀ غلظت فلزات کمتر از غلظت استاندارد هستند. غیر از آلومینیوم آلودگی دشت به فلزات سنگین در مرز خطر نیست، ولی بهعلت عمق کم آب زیرزمینی و فعالیتهای شدید کشاورزی بهطور قطع در درازمدت خطرات زیستمحیطی زیادی در پی خواهد داشت. بنابراین، باید دربارۀ پسابهای صنعتی، استفاده از سموم کشاورزی و آب برگشتی کشاورزی اقدامات کنترلی صورت گیرد. توسعۀ صنعتی منطقه باید با درنظرگرفتن خطرات احتمالی ناشی از آلودگی فلزات سنگین با برنامههای کنترلی و پایش مستمر آبهای زیرزمینی صورت پذیرد.
https://ije.ut.ac.ir/article_59648_ee1bdf22b7dfda2044ee4088f04f901f.pdf
2016-06-21
167
179
10.22059/ije.2016.59648
آب زیرزمینی
آلودگی
اندیس اشباع
دشت اشنویه
فلزات سنگین
اصغر
اصغری مقدم
moghaddam@tabrizu.ac.ir
1
استاد گروه علوم زمین، دانشکدۀ علوم طبیعی، دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
علی
آدی گوزل پور
aliadigozal@yahoo.com
2
دانشجوی کارشناسی ارشد/دانشگاه تبریز
AUTHOR
منابع
1
]1. [Ghaemi P, Rostami Hozouri S, Ghaemi A. Determination of lead & copper in drinking water in Tehran. Journal of Environmental Studies. 2005; (36):27-32.]Persian[.
2
]2[. Hou D, He J, Lu C, Ren L, Fan Q, Wang J, et al. Distribution characteristics and potential ecological risk assessment of heavy metals (Cu, Pb, Zu, Cd) in water and sediments from Lake Dalinouer, China. Ecotoxicology and environmental safety. 2013;93:135-44.
3
]3[. Rahnama S, Khaledian M R, Shahnazari A, Forghani A. Spatial distribution of heavy metals pollution in groundwater of central Guilan The 2nd ed Iranian National Conference on Applied Research in Water Resources. Zanjan, Iran. 2011.]Persian[.
4
]4[. Mehrotra P and Mehrotra S. Pollution of Groundwater by Manganese in Hindon- Yamuna Doab (Noida area) District, Ghaziabad’, in Proceedings of the International Seminar on Applied Hydrogeochemistry, Annamalai University; 2000.p.106-112.
5
]5.[ Sobhanardakani S, Jamali M, Maanijou M. Evaluation of As, Zn, Cr and Mn concentrations in groundwater resources of Razan Plain and preparing the zoning map using GIS. Journal of Enviromental Science. 2014; 16(2):25-38.]Persian[.
6
]6[. Rajai G, Poorkhbaz A, Hsarymotla QS. Heavy metals health risk assessment of groundwater resources Aliabad katol Plain. Journal of North Khorasan University of Medical Sciences. 2012; 4(9):155-62.]Persian[.
7
]7[. Dehghani M, Abbasnejad A. Cadmium, Arsanic, Lead and Nitrate Pollution in the Groundwater of Anar Plain. Journal of Environmental Studies. 2011;36(56):28-30.]Persian[.
8
]8[. Alighader M, Hazraty S, Ghanbari M, Measuring the concentration of heavy metals in drinking water resources of Ardabil, Tenth National Congress on Environmental Health. Ardabil, Iran. 2007.]Persian.[
9
]9[. Homonick S C, McDonald A M, Hel K V, Dochartaigh B E, Ngwenya B T. Mangeneses concentration in Scottish groundwater. Sci. Total Environment. 2010;408(12):2467-2473.
10
]10[. Bhuiyan M A H, Islam M A, Dampare S B, Parvez L, Suzuki S. Evaluation of hazardous metal pollution in irrigation and drinking water systems in the vicinity of acoal mine area of northwestern Bangladesh. J Haz Mat. 2010;179(1-3):1065-77.
11
]11[. Wongsasuluk p, Chotpantarat S, Siriwong W, Robson M. Heavy metal contamination and human health risk assessment in drinking water from shallow groundwater wells in an agricultural area in ubon ratchathani province, Thailand. Journal of Environ Geochem Health. 2014;36:169-182.
12
]12[. Bhaskar C V, Kumar K, Nagendrappa G. Assessment of heavy metals in water samples of certain locations situated around Tumkur, Karnataka, India. Journal of Chemistry. 2010;7(2):349-52.
13
]13[. Elinge C, Itodo A, Peni I, Birnin-Yauri U, Mbongo A. Assessment of heavy metals concentrations in bore-hole waters in Aliero community of Kebbi State. Advances in applied science Research. 2011; 2 (4):279-282.
14
]14[. Momodu M A, Anyakora C A. Heavy metal contamination of ground water: The Suruler case study. Res JEnviron Earth Sci. 2010;2(1):39-43.
15
]15[. Geological Organization Country, Geological map of Naghadeh and Oshnavieh, Scale 1:100000. ]Persian[.
16
]16[. Regional Water Organization of West Azerbaijan, report assessment water resource Oshnavieh Plain. 2014.]Persian[.
17
]17[. Begum A, Ramaiah M, Khan HI, Veena K. Heavy metal Pollution and chemical profile of Cauvery River Water. E.J. Chem. 2009;6(1): 47-52.
18
]18[. Schumann K, Elsenhans B. Iron In: Merian E, Anke M, Ihnat M, Stoelller M(eds) Elements and their compounds in the environment, 2nd ed., wiley- VCH Verlag, Weinheim;2004.p.811- 824. In: Kabata-Pendias A, Mukherjee A B. Trace Elements from Soil to Human Springer Berlin Heidelberg New York; 2007.
19
]19[. Hem J D, Study and Interpretation of the chemical characteristics of Natural Water, thirded. US Geological Survey Water Supply Paper 2254, Washington, United States Government Printing Office; 1989.p.263.
20
]20[. Parkhurst D L, Appelo C A J. Users guide to PHREEQC: a computer program for speciation, batch-reaction, one-dimensional transport, and inverse geochemical modelling. US Geology Survey Water Resource Investigation Report; 1999.p.99-4259.
21
]21[. Greenberg A E. Clesceri LS, Eaton AD. Standard method for the examination of water and wastewater. 19thed Washington: APHA, Section 3111D & 3111E and 3113B; 1998.
22
]22[. Macioszczyk A, Dobrzynski D. Hydrogeochemia strefy aktywnej wymiany wod podziemnych. Wyd. Nauk.PWN, Warszawa; 2002.p.448.
23
]23[. Journal of Alzheimer Organization, Scotland, October; 2003.
24
]24[. World Health organization (WHO). Guidelines for Drinking water Quality. 4rd ed. Of groundwater in the Harzandat aquifer, Northwest of Iran, Environ Monit Assess. 2011;176(1-4):183-195.
25
]25[. Mettler S, Abdelmola M, Hoehn E, Schoeneberger R. Characteriziton of Iron and Mangeneses percipitates from an In Situ Groundwater Tretment plant. 2001;39: 921-930.
26
]26[. Gibbs R J. Mechanism controlling world water chemistry.Science. 1970;170:1088-1090.
27
]27[. Berkowitz B, Dror I, Yaron B. Contaminant Geochemistry: Interaction and Transport chemical elements to the ocean. Water Research. 2008;29(1): 265-296.
28
]28[. Reimann C, De Caritat P. Chemical elements in the environment. Springer- Verlag; 2008.
29
]29[. Sbba Rao N. Iron content in groundwater of Visakhapatnam environs, Andhra Pradesh, India. Enviromental Geology; 2006.p.49:413-429.
30
]30[. Gerber G B, Leonard A, Hantson P. Carcinogenicity, mutagenicity and teratogenicity of manganese compounds Critcal Reviews in Onocology/Hematology. 2002;42: 25-34.
31
]31[. Lemley A, Schwartz J J, Wagenet L. Fe and Mn in household drinking water. Water Treatment Notes, Fact Sheet 6, Cornell Cooperative Extension, New York State College of Human Ecology, Cornell, NY; 1999.p.7.
32
]32[. Mcbbride M B, , Environmental Chemistry of soils. 1 st Edition; Oxford University Press; 1994.
33
]33[. Wasserman G A, Liu X, Parvez F, Ahsan H, Levy D, Factor-Litvak P, et al. Water manganese exposure and children’s intellectual function in Araihazar, Bangladesh. Environmental Health Perspectives. 2006;114:124-129.
34
]34[. Moore J W. Inorganic contaminants of surface water: Research and monitoring priorities, Spriger- Chemistry. 2005;24: 803-809.
35
]35[. Bousnoubra K H, Kherici N, Derradji E F. Behaviour of chromium VI in a multilayer aquifer in the industrial zone of Annaba, Algeria. Environmental Geology. 2009;57:1619-1624.
36
]36[. Kimbrough D E, Cohen Y, Winer A M, Creelman L, Mabuni C. Acritical assessment of chromium in the environment,in Critical Reviews, Environmental Science and Technology. 1999;29:1–46.
37
]37[. Brigatti M F, Franchini G, Lugli C, Medici L, Poppi l, Turci E. Interaction between aqueos chromium solutions and layer silicates. APPL. Geochem. 2000;15:1307-1316.
38
]38[. Kumar R A, Riyazuddin p. Comprative study of analytical methods for determination of chromium in groundwater sample containing iron. Microchem, J. 2008;93:236-241.
39
]39[. Moor F, Hormozi A, Yaghoubpour A M, EStephen K. Mineral resources the Economics and environment. 1th ed. Tehran:Special Publications; 1996.p.320-325. ]Persian.[
40
]40[. Ahmadizadeh M. Industrial Toxicology of heavy metals. 2nd.Tehran: Publishing thousands; 1997.]Persian[
41
]41[. Karbassi A, Hajizadeh zaker N, Baghvand A, Bayat M. Concentration and origin of heavy elements in sediments in Urmia Shaharjay, The 3nd ed National Conference on Water and Wastewater With productivity approach, March. Tehran, Iran, 2009. ]Persian[.
42
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی و ارزیابی تأثیرات تغییر اقلیم بر پارامترهای هیدرواقلیمی حوضۀ سد اکباتان (استان همدان)
تغییر اقلیم یکی از عوامل مهمی است که بخشهای مختلف زندگی انسان روی کرۀ زمین را تحت تأثیر قرار خواهد داد و تأثیرات زیانباری بر منابع زیستمحیطی، اقتصادی اجتماعی و بهویژه منابع آب، با تغییر در بارندگی، مقدار و زمان وقوع رواناب خواهد داشت. یکی از راهکارهای کاهش تأثیرات ناشی از تغییر اقلیم، ارزیابی تأثیرات آن بر بارندگی، دما و رواناب در هر منطقه است. در این تحقیق عدم قطعیت تأثیرات ناشی از تغییر اقلیم بر دما، بارندگی و رواناب در حوضۀ آبخیز سد اکباتان با استفاده از مقایسۀ مدلهای HadCM3MPEH5, وIPCM4 تحت دو سناریوی A2 و B1 برای دورۀ 2045- 2065 ارزیابی شده است. بنابراین، ابتدا کارایی مدل LARS-WG برای ریزمقیاسنمایی متغیرهای بارش و دما تعیین و سپس مدل هیدرولوژیکی IHACRES بهمنظور شبیهسازی رواناب بررسی شد. در نهایت، اطلاعات ماهانۀ بارندگی، دما و رواناب برای دورۀ 2045ـ 2065 نسبت به دورۀ پایۀ 1983ـ 2010 بررسی شدند. نتایج نشان میدهد میزان دمای متوسط سالانۀ دورۀ 2045ـ 2065 طبق سناریوی A2، 12/2 و B1، 12/1 درجۀ سانتیگراد افزایش و میزان بارندگی طبق سناریوی A2، 1/6- و B1، 4/1- درصد کاهش مییابد. همچنین طبق سناریوی A2 میزان رواناب 2/17- درصد و B1، 19/4- درصد کاهش مییابد. با درنظرگرفتن عدم قطعیت مدلهای اقلیمی تحت دو سناریوی A2 و B1 مقدار دمای حوضه افزایش و بارندگی کاهش مییابد و این تغییرات تأثیرات منفی زیادی بر رواناب حوضه خواهد داشت.
https://ije.ut.ac.ir/article_59656_496dfcbcdaf389e1539837be6072d577.pdf
2016-06-21
181
194
10.22059/ije.2016.59656
تغییر اقلیم
رواناب
عدم قطعیت
مدل IHACRES
LARS-WG
هادی
نظری پویا
hnpoya@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری جغرافیا اقلیمشناسی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم تحقیقات تهران
LEAD_AUTHOR
پرویز
کردوانی
p.kardavany@yahoo.com
2
استاد، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم تحقیقات تهران، ایران
AUTHOR
عبدالرضا
فرجی راد
a.farajirad@yahoo.com
3
استاد، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم تحقیقات تهران، ایران
AUTHOR
1-Azari M , Moradi HR, Saghafian B, Faramarzi M. Assessment of Hydrological Effects of Climate Change in Gourganroud River Basin.Journal of Water and Soil ,Vol. 27, No.3, Jul. Agu. 2013; p. 537-547. [Persian]
1
2-Babaiya A, NajafinikZ. Introducing and evaluation of Lars Model for modelling of meteorological parametersin Khorasan province during 1961-2003. Neyvar magazine, 2006; 62 and 63(fall and winter (2006-2007)): p. 49-65. [Persian]
2
3- Sohrabian E, Meftah Halaghi M, Ghorbani Kh, Golian S, Zakerinia M.Effects of climate change on runoff from rainfall ,Case study. Galikesh Watershed in Golestan. J of Water and Soil Conservation.2015; Vol. 22(2). [Persian]
3
4-Ashofteh P, Massah Bouani A R. Impact of Climate Change on Maximum Discharges: Case Study of Aidoghmoush Basin, East Azerbaijan. JWSS - Isfahan University of Technology. 2010; 14 (53) :28-38. [Persian]
4
5-hejazizadeh Z, ashofteh P S, fatahi E, Gholampour Z. Analysis of Streamflow Changes under Climate Change Using Rainfall-Runoff Model in the Kor River Basin. Journal of Agricultural Science and Technology (JAST). 2015; 15 (38) :31-47. [Persian]
5
6- Modaresi F, Araghinejad Sh, Ebrahimi K, Kholgh M. Assessment of Climate Change Effects on the Annual Water Yield of Rivers, A Case Study of Gorganroud River, IRAN. Journal of Water and Soil. 2012 ; Vol. 25, No. 6, Jan-Feb, p. 1365-1377[Persian].
6
7-Ghasemi E, Fattahi E, Babaie O. Impact of Climate Change on feature runoff Approach to uncertainty of AOGCMs. Arid Regions Geographic Studies. 2013; 4 (13) :37-53. [Persian]
7
8-Ghorbanizadeh Kharaz H, Sedghi H, Saghafian B, Porhemmat J. Study on the Effect of Climate Change on Snowmelt Runoff Timing in Karoon Basin. jwmseir. 2010; 3 (9):45-50. [Persian] 9-Taei Semiromi S, Moradi H R, Khodagholi M. Evaliuation Change in Nayshabour Bar River flow Under Differents Climate Change Scenarios.2014 ; Journal of Human and Environment. Volume 12, Issue 2, Summer, Page 1-19. [Persian]
8
10- Kamal AR, Massah Bavani AR. Climate Change and Variability Impact in Basin’s Runoff with Interference of Tow Hydrology Models Uncertainty Journal of Water and Soil.2010; Vol. 24, No. 5, Nov-Des, p. 920-931. [Persian] 11- Goudarzi M , Boroumand S , Asaad H.Study on Effects of Climate Changes on Surface Runoff Changes Case Study: Urmia Lake Basin , Iranian Journal of Ecohydrology 2015; Volume 2, Issue 2, Summer, Page 175-189. [Persian]
9
12- Massah Bavani AR, Morid S. Impact of Climate Change on the Water Resources of Zayandeh Rud Basin. JWSS. Isfahan University of Technology. 2006; 9 (4) :17-28. [Persian]
10
13- Mozayyan M, Akhoond Ali AM, Massah Bavani AR, Radmanesh F, Zohrabi N. The Impact of Climate Change on Low Flows (Case Study: Sepid Dasht Sezar) Volume & Issue: Journal of irrigation science and engineering. 2015 ; Volume 38, Issue 2, Autumn. [Persian]
11
14-Abbaspour K.C., Faramarzi, M., Ghasemi, S.S. and Yang, H. 2009. Assessing the impact of climate change onwater resources in Iran. Water Resources Research. 45(10): p. W10434.
12
15-Croke, B. F. W. & Jakeman, A. J. (2004), A catchment moisture deficit module for the IHACRES rainfall-runoff model, Environmental Modelling & Software, 19, 1-5.
13
16-Chang، H. Jung I.W. 2010. Spatial and temporal changes in runoff caused by climate change in a complex largeriver basin in Oregon. Journal of Hydrology 388(3–4): p. 186-207.
14
17-Gosain A., Rao S., Basuray D. 2006. Climate change impact assessment on hydrology of Indian river basins. Current Science, 90(3):p. 346-353.
15
18-Hamlet, A.F. and Lettenmaier D.P. 2007. Effects of 20th century warming and climate variability on flood risk inthe western U.S. Water Resour. Res., 43(6): p. W06427.
16
19.Hadley, C.2006. Effect of climate change in the developing countries. UK Meteorological
17
20-Jakeman AJ, Hornberger GM (1993) How much complexity is warranted in a rainfall–runoff model? WaterResour Res 29(8):2637–2649.
18
21-Littlewood, I. G. (2002), Improved unit hydrograph characterisation of the daily flow regime (including low flows) for the River Teifi, Wales: towards better rainfall-streamflow models for regionalisation, Hydrology and Earth Sciences, 6 (5), 899-911.
19
22-Pruski F.F. Nearing M.A. 2002. Runoff and soil-loss responses to changes in precipitation: A computer simulation study. Journal of Soil and Water Conservation, 57(1): p. 7-16.
20
23-Roeckner, E. 2003. "The atmospheric general circulation model ECHAM5. Part I: Simulated climatology and comparison with observations". Report No.349, Max-Planck-Institute for Meteorology, Hamburg.
21
24-Semenov, M.A., Donatelli, M., Stratonovitch, P., Chatzidaki, E. and Baruth, B., 2010, ELPIS: a Dataset of Local-Scale Daily Climate Scenarios for Europe, Journal of Climate Researches, Vol. 1, No. 44, PP. 3–15.
22
25-Senatore A., Mendicino G., Smiatek G. Kunstmann H. 2011.Regional climate change projections and hydrological impact analysis for a Mediterranean basin in Southern Italy.Journal of Hydrology339:70-92.
23
26-Turley, Marianne, E. David Ford.2009. Definition and calculation of uncertainty in ecological process models. Ecological Modelling 220 (2009) 1968–1983. pp 1969-1983.
24
27-Ye, W., B. C. Bates, N. R. Viney, M. Sivapalan and A. J. Jakeman 1997, ‘Performance of conceptual rainfall-runoff models in low-yielding ephemeral catchments’, Water Resources Research, vol 33, pp 153-16.
25
28-Zarghami, M.Abdi, A., Babaeian, I., Hassanzadeh, Y. and Kanani, R. 2011. Impacts of climate change on runoffsin East Azerbaijan, Iran. Global and Planetary Change, 78(3–4): p. 137-146.
26
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی و پیش بینی دبی رودخانه های قزل اوزن و شاهرود
هدف مطالعۀ حاضر بررسی میزان تغییرات دبی دو رودخانۀ شاهرود و قزلاوزن در راستای تولید پایدار برنج در استان گیلان است. برای رسیدن به این هدف از 4 آزمون تحلیل روند شامل سن، منکندال، رگرسیون خطی و اسپیرمن استفاده شد. برای انجام این تحقیق از دادههای دبی رودخانه بهترتیب 49 و 37 سالۀ رودخانههای قزلاوزن و شاهرود استفاده شد. نتایج بهدستآمده از همۀ آزمونها در دورههای فصلی و سالانه مشابه بود. نتایج همۀ آزمونها کاهش معنادار دبی رودخانههای قزلاوزن و شاهرود را نشان داد. همچنین برای دورههای ماهیانه از دو آزمون منکندال و اسپیرمن استفاده شد که در این دوره نیز هر دو آزمون نتایج مشابهی نشان دادند که بیانگر کاهش دبی در طول دوره بود. در هر دو رودخانه در طول دوره بهطور سالیانه میزان دبی از سال نخست تا سال آخر بررسیشده بهمیزان 60 درصد کاهش داشته است. در این مطالعه تغییرات بارندگی و دمایی در استان نیز بررسی شد و نتایج نشان داد میزان بارندگی بهطور معناداری کاهش و میزان دما افزایش یافته است. از نتایج این پژوهش میتوان در پیشبینی خشکسالیهای آتی، برنامهریزی آبیاری و مدیریت بههمپیوستۀ منابع آب منطقه استفاده کرد.
https://ije.ut.ac.ir/article_59658_c70aac2bfca10f8bafd67416edee241e.pdf
2016-06-21
195
204
10.22059/ije.2016.59658
اسپیرمن
رگرسیون
سن
منکندال
امین
بابایی مقدم
aminbabaii@yahoo.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد آبیاری و زهکشی، مهندسی آب، دانشگاه گیلان
AUTHOR
محمدرضا
خالدیان
khaledian@guilan.ac.ir
2
دانشیار، گروه مهندسی آب دانشکدۀ علوم کشاورزی، دانشگاه گیلان
LEAD_AUTHOR
علی
شاهنظری
aliponh@yahoo.com
3
دانشیار، گروه مهندسی آب دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
AUTHOR
محمدرضا
مرتضی پور
mkh572000@yahoo.com
4
کارشناس ارشد شرکت سهامی آب منطقه ای گیلان
AUTHOR
منابع
1
Crowley, T.J. and Kim, K.Y., 1999,Modeling the Temperature Response toForced Climate Change over the last SixCenturies, Geophysical Research Letters, vol26, pp.1901-1904.
2
Maroufi S, Tabari H, Detect trends of Maroon River discharge using parametric and nonparametric methods. Journal of Geographical Research, 26(2): 17119-17141. [Persian]
3
Hisdal, H. and Kallaksen, L.M., 2003, Estimation of regional meteorological and hydrological drought characteristics: a case study for Denmark, Journal of Hydrology, vol281, pp.230-247.
4
Dudley, L.M. and Shani, U., 2003, modeling plant response to drought and salt stress reformulation of the root-sink term, Journal of Rubbished in Vadose Zone, vol2, pp.751-758.
5
Governor of Guilan, Planning Department. 2010. Statistical Yearbook of Guilan province. [Persian]
6
Khalili A, Bazrafshan J, A trend analysis of annual, seasonal and monthly precipitation over Iran during the last 116 years. Desert, 9(1): 25-32. [Persian]
7
Sabziparvar AA, Shademani M, 2011, Trends Analysis of Reference Evapotranspiration Rates by Using the Mann-Kendall and Spearman Tests in Arid Regions of Iran. Journal of Water and Soil. 25(4): 823-834. [Persian]
8
Chen H., Guo, S., Xu, C.Y. and Singh, V.P., 2007, Historical temporal trends of hydro-climatic variables and runoffresponse to climate variability and their relevance in water resource management in the Hanjiang basin, JournalofHydrology, vol344, pp. 171-184.
9
Gellens, D., 2000, Trend and Correlation Analysis of k-Day Extreme Precipitation over Belgium, Theoretical andApplied Climatology, vol66, pp.117-129.
10
Yue, S., Pilon, P. and Cavadias, G., 2002a, Power of the Mann-Kendall and Spearman’s tests for detecting monotonictrends in hydrological series, Journal of hydrology, vol259, pp.254-271.
11
Gadgil, A. and Dhorde, A., 2005, Temperature trends in twentieth century at Puna, India, Atmospheric Environment,vol39, pp.6550-6556.
12
Kahya, E. and Kalayci, S., 2004, Trend analysis of stream flow in Turkey, Journal of Hydrology, vol289, pp.128-144.
13
Li, Z.L., Xu, Z.X., Li, J.Y. and Li, Z.J., 2008, Shift trend and step changes for runoff time series in the Shiyang Riverbasin, northwest China, Hydrological Processes, vol22, pp.4639-4646.
14
Yaning, C., Changchun, X., Xingming, H., Weihong, L., Yapeng, C., Chenggang, Z. and Zhaoxia, Y., 2009, Fifty-year climate change and its effect on annual runoff in the Tarim River Basin, China, Quaternary International, vol2008(1-2), pp.53-61.
15
Daniel, W.W., 1978, Applied Nonparametric Statistics, Boston, USA.
16
Yue, S., Pilon, P., Phinney, B. and Cavadias, G., 2002b, The influence of autocorrelation on the ability to detect trendin hydrological series, Hydrological Processes, vol16, pp.1807-1829.
17
Amirian A, Hassounizadeh, H. Evaluation of Jarahi River discharge using parametric and nonparametric tests. 9th International Seminar on River Engineering. ShahidChamran University, January, 2013. [Persian]
18
Abghari H, Ebrahimi H, Rahiminassab A, Saberchenari K, Trend and the variation gradient of the average annual river discharge in selected stations of Mazandaran province. 7th national congress on watershed management sciences and engineering. Isfahan University Of Technology. April 2011. [Persian]
19
Mosaedi A, Kohestani N, 2010. The discharge trend analysis of Golestan province rivers using parametric and nonparametric methods. Proceeding of 4th regional congress on climate change. December 2010. [Persian]
20
Marianji Z, Maroufi R, Abbassi S, Detect trends of discharge and its relationships with meteorological parameters in the Yalfan basin of Hamedan province using non-parametric Mann-Kendall test. Third congress on water resources management. Tabriz, October 2008. [Persian]
21
Yarmohammadi M, Nikghojagh Y, 2008, Assessment of climate change and its impacts on surface water resources (case study: Golestan Province, Ziarat River). Third congress on water resources management. Tabriz, October 2008. [Persian]
22
Wahl, K. and Tortorelli, R.L., 1996, Changes in flow the Beaver-North Canadian river basinupstream from Canton Lake, Western Oklahoma, U. S. Geological Survey, U.S. GeologicalSurvey Water Resources Investigation Reports, 96-4304.
23
Xu, C.Y., Chen, Y.N. and Li, J.Y., 2004, Impact of Climate Change on Water Resources inthe Tarim River Basin, Water Resources Management, vol18, pp.439-458.
24
Thodsen, H., 2007, The influence of climate change on stream flow in Danish rivers, Journal of Hydrology, vol333, pp.226-238.
25
Jiang, T., Su, B. and Hartmann, H., 2007, Temporal and spatial trends of precipitation andriver flow in the Yangtze River Basin, 1961-2000, Geomorphology, vol85, pp.143-154.
26
Guilan Regional Water Authority. 2013. Annual report of Guilan Regional Water Authority. Rasht. [Persian]
27
Mirabbasi-Najafabadi R, Dinpashoh Y, 2010. Trend Analysis of Stream flow Across the North West of Iran in Recent Three Decades, Journal of Water and Soil, 24(4): 757-768.[Persian]
28
Hardy, J.T., 2003, Climate Change: Causes, Effects, and Solutions. John Wiley & Sons, Ltd, 247 p.
29
Banihabib ME, Hasani K, Massah-Bavani AR, 2016, Assessment of Climate Change Effects on Shahcheraghi Reservoir Inflow, Journal of Water and Soil, 30(1): 1-14. [Persian]
30
Goudarzi M, Salahi B, Hosseini SA, 2015, Effects of climate changes on surface runoff changes (Case study: Urmia Lake Basin), Iranian Journal of Ecohydrology, 2(2): 175-189. [Persian]
31
ORIGINAL_ARTICLE
پایش و تخمین خشکسالی ایستگاه های شرق دریاچۀ ارومیه با استفاده از مدل عصبیـ فازی تطبیقی
خشکسالی بهعنوان پدیدهای اقلیمی تحت تأثیر عوامل گوناگونی است؛ یکی از نمادهای مهم وقوع خشکسالی کاهش میزان بارندگی است. ارزیابی و پایش خشکسالی اهمیت زیادی در برنامهریزی و مدیریت منابع آب دارد. با توجه به شرایط اخیر در حوضۀ آبریز دریاچۀ ارومیه و روند خشکشدن بیسابقۀ آن، ارزیابی خشکسالی در این منطقه در حال حاضر ضرورتی انکارناپذیر بهحساب میآید. بدینمنظور در تحقیق حاضر با جمعآوری دادههای 11 ایستگاه بارانسنجی در دشتهای مراغه و تبریز در شرق حوضۀ آبریز دریاچۀ ارومیه، به ارزیابی خشکسالی با استفاده از شاخص استاندارد بارش SPI در مقیاسهای زمانی 9، 12 و 24 ماهه اقدام شد. سپس، خشکسالیها با مدل عصبیـ فازی تطبیقی تخمین زده شد. نتایج این پژوهش نشان داد شدیدترین خشکسالی با شدت 07/4- در ایستگاه بناب در مقیاس زمانی 9 ماهه و در مهرماه 1363 رخ داده است. طولانیترین دورۀ خشکسالی در ایستگاههای هروی، سعیدآباد و مراغه و کوتاهترین دورۀ خشکسالی در ایستگاههای زینجاب، تبریز و لیقوان با کمترین شدتها رخ دادند. نتایج تخمین خشکسالیها با مدل عصبیـ فازی تطبیقی نشان داد مدل ANFIS توانایی مطلوبی در برآورد شاخص خشکسالی در منطقه دارد و بیشترین ضریب تبیین در ایستگاه مراغه (829/0 = r2) برای مقیاس زمانی 24 ماهه و کمترین ضریب تبیین در ایستگاه سعیدآباد (480/0 = r2) برای مقیاس زمانی 9 ماهه با استفاده از مدل ANFIS بهدست آمد. نتایج پژوهش نشان داد مدل سیستم استنتاج عصبیـ فازی تطبیقی در تخمین خشکسالی در مقیاس زمانی طولانیمدت دقت زیادی داشته است.
https://ije.ut.ac.ir/article_59661_a933a3ff6cc45a136fe07aea85c7c14e.pdf
2016-06-21
205
218
10.22059/ije.2016.59661
خشکسالی
دشت تبریز
دشت مراغه
سیستم استنتاج عصبیـ فازی تطبیقی
شاخص SPI
فرخ
اسدزاده
f.asadzadeh@urmia.ac.ir
1
استادیار گروه علوم خاک، دانشکدۀ کشاورزی، دانشگاه ارومیه
LEAD_AUTHOR
مطلب
بایزیدی
m.byzdi@gmail.com
2
استادیار گروه مهندسی آب دانشگاه آزاد اسلامی واحد سنندج
AUTHOR
مهری
کاکی
mehrikaki67@gmail.com
3
کارشناسی ارشد مهندسی منابع آب، دانشگاه تبریز
AUTHOR
منابع
1
Alizadeh A. Fundamentals of the Applied Hydrology. Ferdowsi University of Mashhad Press; 2010 [Persian]
2
Akbarzadeh Y, Sadeghi F, Hossein-Babaie M. Spatial analysis of the SPI in east Azarbayjan province during the 1987-2006 period. Regional Congress of the Water and drought; 2009 [Persian]
3
Asadi E, Majnonihris A, Fakherifard A, Sadredini AA. Evaluation of drought in East Azarbaijan province using SPI index. 2th National Conference on the drought management strategies; 2009 [Persian]
4
Asghari-Moghaddam A, Fijani E, Nadiri A. Optimization of DRASTIC model by artificial intelligence for groundwater vulnerability assessment in Maragheh-Bonab plain. Journal of Geosciences. 2015; 94:169-176 [Persian]
5
Araghinejad SH, Karamooz M. Advanced Hydrology. Amir-Kabir University Press; 2010 [Persian]
6
Azhdari-Moghadam M, Khosravi M, Pourniknam H, Jafari E. Drought prediction by Neuro-Fuzzy model, climatic indices, precipitation, and drought index (Case study: Zahedan). Iranian Journal of Geography and Development. 2012;10(1), 61-72 [Persian]
7
Bacanli UG, Firat M, Dikbas F. Adaptive neuro-fuzzy inference system for drought forecasting. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 2009; 23(8):1143-54.
8
Bonaccorso B, Bordi I, Cancelliere A, Rossi G, Sutera A. Spatial variability of drought: an analysis of the SPI in Sicily. Water resources management. 2003; 17(4):273-96.
9
Chang FJ, Chang YT. Adaptive neuro-fuzzy inference system for prediction of water level in reservoir. Advances in Water Resources. 2006; 29(1):1-0.
10
Edwards DC. Characteristics of 20th century drought in the United States at multiple time scales. Climatology Report Number 97-2, Colorado State University, Fort Collins, Colorado; 1997
11
Farrokhnia A, Morid S, Ghaemi H. Data mining on large scale climatic signals for predicting long time drought. Third Congress on Water Resources Management. Tabriz; 2008 [Persian]
12
Firat M, Güngör M. Hydrological time‐series modelling using an adaptive neuro‐fuzzy inference system. Hydrological Processes. 2008; 22(13):2122-32.
13
Goldust A, Sobhani B. Studying drought and evaluating its prediction possibility in Ardabil province by using SPI index and ANFIS model. Geographical Research. 2015; 30(1):135-152 [Persian]
14
He B, Lü A, Wu J, Zhao L, Liu M. Drought hazard assessment and spatial characteristics analysis in China. Journal of Geographical Sciences. 2011; 21(2):235-49.
15
Krause P, Boyle DP, Bäse F. Comparison of different efficiency criteria for hydrological model assessment. Advances in Geosciences. 2005; 5:89-97.
16
Mishra AK, Singh VP. A review of drought concepts. Journal of Hydrology. 2010; 391(1):202-16.
17
Nasiri M, Jabbari S, Boostani F, Shamsnia S. Analysis and monitoring of the drought by SPI. National Congress on water disaster. Marvdasht; 2009 [Persian]
18
Nayak PC, Sudheer KP, Rangan DM, Ramasastri KS. A neuro-fuzzy computing technique for modeling hydrological time series. Journal of Hydrology. 2004; 291(1):52-66.
19
Nguyen LB, Li QF, Ngoc TA, Hiramatsu K. Adaptive Neuro–Fuzzy Inference System for Drought Forecasting in the Cai River Basin in Vietnam. Journal of the Faculty of Agriculture Kyushu University. 2015; 60(2): 405-415.
20
Pirmoradian N, Shamsnia SA, Shahrokhnia MA. Monitoring and Spatial Analysis of Drought Severity 2000-2001Crop Year in Fars Province Using Standardized Precipitation Index in The Geographic Information Systems (GIS). Water Resources Engineering. 2009; 1(2): 65-74.
21
Tsakiris G, Vangelis H. Towards a Drought Watch System based on Spatial SPI. Water Resources Management. 2004; 18(1): 1–12.
22
Zargar A, Sadiq R, Naser B, Khan FI. A review of drought indices. Environmental Reviews. 2011; 19: 333-349.
23
ORIGINAL_ARTICLE
پهنه بندی خطر فرسایش خندقی با استفاده از مدل دمپسترـ شفر در حوضۀ آبخیز قرناوه، استان گلستان
هدف از این تحقیق پهنهبندی خطر فرسایش خندقی با استفاده از مدل دمپسترـ شفر در حوضۀ آبخیز قرناوۀ استان گلستان است. بدینمنظور ابتدا نقشۀ پراکنش پهنهای خندقهای (متغیر وابسته) حوضۀ آبخیز قرناوه با استفاده از بازدیدهای میدانی و تصاویر ماهوارهای با مقیاس 1:200000 در محیط ArcGIS تهیه شد. 70 درصد از کل پهنههای خندقی برای تهیۀ نقشۀ پهنهبندی خطر و 30 درصد آن برای اعتبارسنجی مدل در نظر گرفته شد. در گام بعدی 7 لایۀ اطلاعاتی درصد شیب، جهت شیب، انحنای سطح، سنگشناسی، کاربری اراضی، فاصله از رودخانه، و فاصله از جاده بهعنوان عوامل مؤثر (متغیر مستقل) بر ایجاد فرسایش خندقی انتخاب و در نرمافزار ArcGIS رقومی شد. از ترکیب متغیرهای مستقل با متغیر وابسته، مقدار تراکم خندق در هر کلاس عامل محاسبه و نرخدهی طبقات براساس روابط موجود در مدل دمپسترـ شفر صورت گرفت. در نهایت، با جمع جبری نقشههای وزنی بهدستآمده نقشۀ پهنهبندی خطر فرسایش خندقی بهدست آمد. نتایج طبقهبندی مدل نشان داد از کل پهنههای خندقی در نظر گرفتهشده برای مرحلۀ اعتبارسنجی مدل در حوضۀ آبخیز قرناوه 06/68 درصد در طبقۀ خطر زیاد و بسیارزیاد قرار میگیرند. همچنین نتایج اعتبارسنجی مدل با استفاده از منحنی مشخصۀ عملکرد نسبی و سطح زیرمنحنی آن نشان داد مدل دمپسترـ شفر با دقت 1/96 درصد و انحراف معیار 003/0 برای پهنهبندی خطر فرسایش خندقی منطقۀ مطالعهشده مناسب است.
https://ije.ut.ac.ir/article_59663_76240aa4dd2b0269134a42eb65caa6ed.pdf
2016-06-21
219
231
10.22059/ije.2016.59663
پهنه بندی خطر
حوضۀ آبخیز قرناوه
دمپسترـ شفر
فرسایش خندقی
کاظم
صابر چناری
saber.h64@gmail.com
1
دانشجوی دکتری مهندسی آبخیزداری، دانشکدۀ مرتع و آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
LEAD_AUTHOR
عبدالرضا
بهره مند
abdolreza.bahremand@yahoo.com
2
دانشیار گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکدۀ مرتع و آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
واحد بردی
شیخ
v.sheikh@yahoo.com
3
دانشیار گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکدۀ مرتع و آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
چوقی بایرام
کمکی
bkomaki@gmail.com
4
استادیار گروه مدیریت مناطق بیابانی، دانشکدۀ مرتع و آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
[1]. Bou Kheir, R, Wilson J, Deng Y. Use of terrain variables for mapping gully erosion susceptibility in Lebanon. Earth Surf. Process. Landforms. 2007; 32(12):1770–1782.
1
[2]. Conoscenti C, Angileri S, Cappadonia C, Rotigliano E, Agnesi V. Märker, M. Gully erosion susceptibility assessment by means of GIS-based logistic regression: a case of Sicily (Italy). Geomorphology. 2014; 204:(399–411.
2
[3]. Nigel R, Rughooputh SDDV. Soil erosion risk mapping with new dataset: An improved prioritization of high erosion risk area, Catena. 2010;82(3):191-205.
3
[4]. Conoscenti C, Agnesi V, Angileri S, Cappadonia C, Rotigliano E, Märker M. A GIS-based approach for gully erosion susceptibility modelling: a test in Sicily, Italy. Environmental Earth Science. 2013; 70(3):1179–1195.
4
[5]. Li Y, Poesen J, Yang JC, Fu B, Zhang JH. Evaluating gully erosion using 137Cs and 210Pb/137Cs ratio in a reservoir catchment. Soil Tillage Resources. 2003;69(1-2):107–115.
5
[6]. Poesen J, Vandekerckhove L, Nachtergaele J, Oostwoud Wijdenes D, Verstraeten, G, Van Wesemael B. Gully erosion in dryland environments. In: Bull, L.J., Kirkby, M.J. (Eds.), Dryland Rivers: Hydrology and Geomorphology of Semi-Arid Channels. Wiley & Sons, Chichester, England. 2002; pp. 229–262.
6
[7]. Poesen J, Nachtergaele J, Verstraeten G, Valentin C. Gully erosion and environmental change: importance and research needs. Catena. 2003;50(2-4):91–133.
7
[8]. USDA-SCS. Procedure for determining rates of land damage, land depreciation, and volume of sediment produced by gully erosion. Technical Release No. 32. US GPO 1990-261-419:20727/SCS.US Government Printing Office, Washington, DC. 1966.
8
[9]. Damavandi MZ. Study morphological features of loss deposits in the western part of Gorgan city. Report of Research projects. Gorgan University of Agricultural Sciences & Natural Resources. 2006; p.45. [Persian]
9
[10]. Report design of flood and sediment control structures in the Gharnaveh watershed. Kavosh Pay Mashhad Consulting Engineers Company. P.2-10. [Persian]
10
[11]. Esfandyaridorabad F, Beheshtijavid A, Ftahi MH. Gully erosion Susceptibility Evaluation using fuzzy logic model (Case study: Golestan dam watershad-Ghornave River). 2th international conf. on environmental hazards. Kharazmi University. 2013. [Persian]
11
[12]. Nohegar A, Heydarzadeh M, The study of physical - chemical characteristics and morphometery of gullying area (case study: Gezir, Hormozgan province). Environmental Erosion Research Journal. 2011;1(1) :29-44. [Persian]
12
[13]. Dewitte O, Daoudi M, Bosco C, Eeckhaut MVD. Predicting the susceptibility to gully initiation in data-poor regions, Geomorphology journal. 2015; 228:101-115.
13
[14]. Entezari M, Maleki A, Moradi Kh, Olfati S. Zoning of Gully Erosion in Catchment of Dyreh by Analytical Hierarchy Process (AHP). Journal of Spatial Planning. 2014; 17(4). 63-86. [Persian]
14
[15]. Pourghasemi HR, pardhan B, gokceoglu C, dylami moezzi K. Comparative assessment of prediction capabilities of Dempster–Shafer and Weights-of-evidence models in landslide susceptibility mapping using GIS", Geomatics, Natural Hazards and Risk. 2013; 4(2):93–118.
15
[16]. Tangestani MH. A comparative study of Dempster–Shafer and fuzzy models for landslide susceptibility mapping using a GIS: An experience from Zagros Mountains, SW Iran. Journal of Asian Earth Sciences. 2009;35(1):66–73.
16
[17]. Shadfar S. Application of fuzzy logic operators for investigation of Gully erosion using GIS (Case study: Troud watershed basin). Geography information Journal. 2015; 23(92): 35-42. [Persian]
17
[18]. Yamani M, Zamanzadeh SM, Ahmadi M. Analysis of Factors Affecting the Formation and Development of Gully Erosion: A Case Study of Kahoor Plain in Fars Province. journal of Geographical explorations deserts areas. 2013; 1(1): 53-84. [Persian]
18
[19]. Farajzadeh M, Afzaly A, Khalili Y, Ghelichi A. Gully Erosion Susceptibility Assessment using Multivariate Regression Model (Case Study: Kiasar, Southern Mazandaran Province). Environmental Erosion Research Journal. 2012; 2(2):42-57. [Persian]
19
[20]. Maghsoodi M, Shadfar S, Abasi M. Gully erosion Susceptibility zoning in the Zavarian watershed, Qum province. Journal of Quantitative Geomorphological researches. 2012; 1(2):35-52. [Persian]
20
[21]. Dube F, Nhapi I, Murwira A, Gumindoga W, Goldin J, Mashauri DA. Potential of weight of evidence modelling for gully erosion hazard assessment in Mbire District-Zimbabwe. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C. 2014;67:145–152.
21
[22]. Conforti M, Aucell C, Robustelli G, Scarciglia F. Geomorphology and GIS analysis for mapping gully erosion susceptibility in the Turbolo stream catchment (Northern Calabria, Italy). Nat Hazards. 2011;56(3):881-898.
22
[23]. Achten WMJ, Dondeyne S, Mugogo S, Kafiriti E, Poesen J, Deckers J, et al. Gully Erosion in South Eastern Tanzania: Spatial Distribution and Topographic Thresholds, Zeitschrift für Geomorphologie. 2008;52(2):225-235.
23
[24]. Mendel JM. Fuzzy Logic Systems for Engineering. Proceedings of IEEE. 1995; 83:345-377.
24
[25]. Hughes AO, Prosser I. Gully erosion prediction across a large region: Murray–Darling Basin, Australia, Soil Research. 2012;50(4):267-277.
25
[26]. Rahmati O, Haghizadeh A, Pourghasemi HA, Noormohamadi F. Gully erosion susceptibility mapping: the role of GIS-based bivariate statistical models and their comparison. Natural Hazards. 2016;82(2);1231–1258.
26
[27]. Shadfar S. Investigation of Gully Erosion by using the Analytical Hierarchy Process Model Case study: Roudbar, Gilan Province. Iran. Environmental Erosion Research Journal. 2011;1(3) :16-30. [Persian]
27
[28]. Dempster AP. Upper and lower probabilities induced by a multi valued mapping. The Annals of Mathematical Statistics. 1967; 38:325–339.
28
[29]. Shafer G. A mathematical theory of evidence. Princeton University Press, ISBN 0-608-02508-9. 1976.p. 314.
29
[30]. An P, Moon WM, Bonham-Carter GF. Uncertainty management in integration of exploration data using the belief function. Nonrenewable Resources. 1994;3(1):60–71.
30
[31]. Park NW. Application of Dempster-Shafer theory of evidence to GIS-based landslide susceptibility analysis. Environmental Earth Science. 2010;62(2):367-376.
31
[32]. Saber Chenari K, Salmani H, Mohammadi M. Landslide Hazard Assessment Using Information Value and LNRF Models. Eco-Hydrology Journal. 2015; 2(1): 105-116. [Persian]
32
[33]. Devkota KC, Regmi AD, Pourghasemi HR, Yoshida K, Pradhan B, Ryu IC, et al. Landslide susceptibility mapping using certainty factor, index of entropy and logistic regression models in GIS and their comparison at Mugling-Narayanghat road section in Nepal Himalaya. Nat Hazards. 2013;65(1):135–165.
33
[34]. Yesilnacar EK. The application of computational intelligence to landslide susceptibility mapping in Turkey. Ph.D Thesis Department of Geomatics the University of Melbourne; 2005. p.423.
34
[35]. Makhdoom Frakhondeh M. Fundamental of land use planning. 1nd ed. Tehran: University of Tehran Press; 2010. P.289. [Persian]
35
[36]. Maleki A, Ahmadi M, Miladi B, Simulation Gully Prone areas using of SPI method in the Mereg River Watershed. Journal of Quantitative Geomorphological researches. 2013;1(3): 23-38. [Persian]
36
[37]. Ghahroodi M. Hazard zoning model of gully erosion using of RS & GIS in the Abkand Kloche Bijar watershed. Research projects of Ministry of Energy. 2003; p.52-53. [Persian]
37
[38]. Dai FC, Lee CF, Xu ZW. Assessment of landslide susceptibility on the natural terrain of Lantua sland, Hong Kong. Environment Geology.2001;40(3):381-391.
38
[39]. Zucca C, Canu A, Della Peruta R. Effects of land use and landscape on spatial distribution and morphological features of gullies in an agro-pastoral area in Sardinia (Italy). Catena. 2006;68(2-3):87–95.
39
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر تغییر اقلیم بر بیلان آب زیرزمینی دشت شهرکرد در دورههای آتی
انتشار روزافزون گازهای گلخانهای، موجب گرمترشدن کرۀ زمین میشود. پدیدۀ گرمایش جهانی و تغییر اقلیم بهدستآمده از آن، تأثیرات شایان توجهی بر سامانههای مختلف نظیر منابع آب، کشاورزی و محیط زیست دارد. در این تحقیق اثر تغییر اقلیم بر بیلان و نوسانات آبخوان تحت دو سناریوی مختلف بهرهبرداری از چاهها بررسی شد. بدینمنظور از نرمافزار GMS برای شبیهسازی تغییرات سطح آب زیرزمینی دشت شهرکرد تحت تأثیر تغییر اقلیم در دورۀ 2015ـ 2029 استفاده شده است. مدل تهیهشده، در دو حالت ماندگار و غیرماندگار واسنجی و صحتسنجی شد. سپس از خروجی مدل HadCM3-A2 برای تولید دما و بارش منطقه در دورۀ 2015ـ 2029 استفاده و این دادهها بهوسیلۀ نرمافزار LARS-WG برای منطقۀ مطالعاتی ریزمقیاس شدند. بهمنظور برنامهریزی بهتر برای آبخوان مطالعهشده، دو سناریوی ادامۀ بهرهبرداری با 10 و 20 درصد افزایش در دورۀ 2015ـ 2029 در نظر گرفته شد. مطابق نتایج بهدستآمده بارندگی سالانه در منطقۀ مطالعهشده در دورۀ 2015ـ 2029 بهطور متوسط 12 درصد افزایش و دمای سالانه بهطور متوسط 4/0 درجۀ سلسیوس افزایش مییابد. همچنین بر اثر افزایش بهرهبرداری از چاهها در دورۀ آتی بهمیزان 10 و 20 درصد تحت تأثیر تغییر اقلیم، ذخیرۀ آبخوان بهترتیب به مقدار 3/6 و 94/10 میلیون مترمکعب کاهش مییابد.
https://ije.ut.ac.ir/article_59664_6867727c347e13188d2adcc40bdccd58.pdf
2016-06-21
233
242
10.22059/ije.2016.59664
آبخوان دشت شهرکرد، تغییر اقلیم، AOGCM
GMSWGLARS
زهرا
مسماریان
mesmarianz@yahoo.com
1
کارشناس ارشد مهندسی منابع آب، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
علیرضا
مساح بواتی
armassah@yahoo.com
2
دانشیار، گروه منابع آب، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران
AUTHOR
سامان
جوادی پیربازاری
javadis@ut.ac.ir
3
استادیار، گروه منابع آب، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران
AUTHOR
منابع
1
1- Gohari A. System-Dynamics approach to evaluate climate change adaptation strategies foriran'szayandeh-rud water system.Ph.D thesis Isfahan university of technology.2014.(persian)
2
2- Hlavcova K, Szolgay J, Kohnova S,Balint G. Hydrological scenarios of future seasonal runoff distribution in central slovakia, earth and environmental science.2008;4(1):30-73.
3
3- HoracekS, KasparekL, NovickyO. Estimation of climate change impact on water resources by using bilan water balance model.earth and environmental science.2008;4(1):73.
4
4-IPCC. Summary for policymakers in climate change.The physical science basis contribution of working group I to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change cambridge university press. Cambridge. United Kingdom and New York. NY, USA.2013:1-33.
5
5- Jones P.D, Hulme M. Calculating regional climatic time series for temperature and precipitation: methods and illustrations. International journal of climatology.1996;16(4):361-377.
6
6- LemieuxJ, HassaouiJ, Molson J, TherrienR, TherrienP, ChouteauM, Quellet M. Simulating the impact of climate change on the groundwater resources of the Magdalen Islands, Québec, Canada. Journal of Hydrology: Regional Studies.2015;3:400-423.
7
7-Mahdavi M, FarokhzadehB, Salajagheh A, Malekian A,Souri M. Simulation of hamedan-bahar aquifer and investigation of manegment scenarios by using PMWIN.2013; 98:108-116.(persian)
8
8-Mahmoodzadeh D,Ketabchi H,Ataie-Ashtiani B, Simmons C. Conceptualization of a fresh groundwater lens influenced by climate change: A modeling study of an arid-region island in the Persian Gulf, Iran. Journal of Hydrology.2014; 519:399–413.
9
9- Polemio M,CasaranoD. Climate change, drought and groundwater availability in southern Italy. In: DragoniW,Sukhija B.S.climate change and groundwater. London, Special publication, geological society.2008;288:39–51.
10
10-Tam V,BatelaanO,Beyen I,. Impact assessment of climate change on a coastal groundwater system, Centeral Vietnam. Enviromental Earth Sciences.2016;75(908).
11
11-Toofan Tabrizi N. Effects of climate change on fresh groundwater resources in coastal areas. Master’s thesis. Tarbiatmodarres university, Tehran, iran.2009;(persian).
12
12-Tour A, Diekkruger B, Mariko A. Impact of climate change on groundwater resources in the Klela basin, southern Mali. Journal of Hydrology.2016;3(17).
13
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل هیدرولوژیکی مخزن سد قشلاق و برداشت بهینه از آن برمبنای تحلیل خشکسالیهای حوضۀ رودخانه
در بیشتر شهرهای ایران برای تأمین نیازهای شرب، کشاورزی و صنعتی از مخازن سدهای در حال بهرهبرداری استفاده میشود، اما بهدلیل نبود قانون بهرهبرداری مناسب یا متوازننبودن میزان تقاضا و حجم مخزن (از زمان ساخت تا کنون)، باید دستورات بهرهبرداری مناسب برحسب شرایط موجود تغییر یابد. بررسی عملکرد حجم ذخیرۀ مخزن سد قشلاق از نظر بیشترین برداشت بهینۀ مطمئن برای مصرف کشاورزی و با فرض تأمین 100 درصد آب شرب و تعیین میزان حجم ذخیره، هدف مطالعۀ حاضر است. برای اینمنظور از روش برنامهریزی خطی در محیط متلب استفاده شد. دورۀ بحرانی 51 ماه بهروش هربست بهدست آمد و براساس آن مقدار بهینۀ آب آزادشده برای تأمین آب کشاورزی در دورۀ آماری (مهر 1366 تا شهریور 1391) 334/1 میلیون مترمکعب بهدست آمد. با مقایسۀ پتانسیل مصرفی کشاورزی منطقه و میزان برداشت بهینۀ محاسبهشده مشخص شد که فقط 60 درصد از نیازها برآورده شده و این مقدار نیاز آبیاری ماههای تیر (2/2 میلیون مترمکعب)، مرداد (47/2 میلیون مترمکعب) و شهریور (29/2 میلیون مترمکعب) را تأمین نکرده است. ضریب همبستگی بین مقادیر حجم ذخیرۀ ماهانۀ بهدستآمده از بهینهسازی و حجم ذخیرۀ ماهانۀ واقعی در مخزن 84/0 بهدست آمد. نتایج نشان داد بیشترین ذخیرۀ ماندگاری در حجم 162 میلیون مترمکعب (که برابر 4/3 حجم مخزن است) با احتمال (50 درصد) رخ میدهد. همچنین از برازش توزیعهای آماری بر مقادیر سرریزها طی دورۀ آماری مشخص شد که بهترین توزیع با کمترین خطا، توزیع گامبل است. بهطور کلی، نتایج بهینهسازی نشان داد بهکارگیری برنامهریزی خطی میتواند کاربران را در استفادۀ بهینه از منابع آبی برای مصارف کشاورزی و صنعتی کمک کند.
https://ije.ut.ac.ir/article_59665_984287e9f05a5a7e399cf0019e81fe9f.pdf
2016-06-21
243
254
10.22059/ije.2016.59665
برنامهریزی خطی (LP)
بهینهسازی
حجمهای ماندگار
خشکسالی
هربست
مهری
کاکی
mehry.kaki@gmail.com
1
کارشناس ارشد مهندسی منابع آب، دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
احمد
فاخری فرد
fakheri@tabrizu.ac.ir
2
استاد گروه مهندسی آب، دانشکدۀ کشاورزی، دانشگاه تبریز
AUTHOR
مطلب
بایزیدی
m.byzedi@gmail.com
3
استادیار گروه مهندسی آب، دانشگاه آزاد اسلامی واحد سنندج، ایران
AUTHOR
سینا
شکیبا
sina.shakiba69@gmail.com
4
کارشناس ارشد زمینشناسی زیستمحیطی، دانشگاه ارومیه
AUTHOR
[1]. Herbst P H Bredencamp D B and Baker HMG. A technique for the evaluation of drought from rainfall data. Journal of Hydrology.1966; 4: 264-272.
1
[2]. Mohan S, Rangacharya NC. A modified method for drought identification. Hydrological Sciences Journal. 1991; 36(1):11-21.
2
[3]. Nishikawa T. Water resource optimization model for Santa Barbara, California. Journal Water Resources Planning and Management. 1998; 124(5): 252-263.
3
[4]. Duranyildiz I, Onoz B, Bayazit M. A Chance-Constrained LP Model for Short Term Reservoir Operation Optimization, Journal Engineering Environment. 1999; 24(2000):247-254.
4
[5]. Nagash kumur D, Prasad D S V, Srinivasa Raju k. Optimal Reservoir Operation Using Fuzzy Approach, Fuzzy Sets and Systems. 2002; 105:365-372.
5
[6]. Baliarsingh F, Kumar DN. Stochastic Linear Programming for Optimal Reservoir Operation: A Case Study. In Proc. of International Conference on Large Scale Water Resources Development in Developing Countries: New Dimensions of Prospects and Problems, Kathmandu, Nepal; 1997.
6
[7]. Ahmadianfar E, Adib, A. Optimization of reservoir using probabilistic Dynamic programming and Genetic algorithm, 2th Conference on integrated water resources management, 2010; 9 and 10 February, Kerman[Persian].
7
[8]. Ahmad, Ghassan L, Srivastava D.K, Rani D. Optimization- simulation models for yield assessment of a single reservoir system, Journal of Water Resources Society. 2013; 33(4): 9-16.
8
[9]. Abshzadeh asl M, Fakherifard A, Hosainzadeh dalir H, Mirnia M.K, Farsadizadeh D. Optimizing the operation of dams and reservoirs for agricultural purposes (Case Study: Dam Alawi).mjlh Agricultural Research. 2008; 8(1): 193-183[Persian].
9
[10]. Pattewar, Deepak v, Sharma, Kalpeshkumar M., Dahe, P.D. Yield Estimation for a Single Purpose Multi-Reservoir System Using LP Based Yield Model, Journal of Water Resources and Protection. 2013; 5: 28-34.
10
[11]. Najafi M.R, Hashempoor J, Khayatkholqi M. Optimal operation of reservoirs using linear programming model and its application in Voshmgir dam. Journal of Agricultural Sciences and Natural Resources. 2005; 12(5): 27-35 [In Persian].
11
[12]. Ministry of Energy West Regional Water Authority. A summary of the technical specifications for winter storage dam and related facilities, the second Seminar of the Regional Water Authority CEO and November; 1983[Persian].
12
[13]. Dorfman R. Mathematical models: The Multistructure approach. Harvard University, Cambridge; 1962.
13
[14]. Loucks D, Jery R, Stedinger H, Haith D.A. Water resource system planning and analysis, Prentice-Hall, Inc, England Englewood cliffs,W.J; 1981.
14
[15]. Hurst H E. Long-term storage capacities of reservoirs Trans. AM Engineering. 1951; 116:770-799.
15
ORIGINAL_ARTICLE
تغییر روش آبیاری کشاورزان در قالب ابزار سیاستی پرداخت بهای خدمات اکوسیستمی (PES) بهمنظور احیای دریاچۀ ارومیه
از میان تجربیات مدیریتی شناختهشده برای صیانت از منابع زیستی کمیاب، «پرداخت بهای خدمات اکوسیستمی (PES)»، یکی از ابزارهای سیاستی اثربخش در مدیریت چنین منابعی است و استفاده از آن با اقبالی فزاینده در دنیا روبهرو شده است. به همیندلیل در تحقیق حاضر با تبیین نقش اینگونه ابزار سیاستی در تشویق کشاورزان به اصلاح سیستم آبیاری بهمنظور کاهش فشار به منابع آبی حوضۀ آبخیز سیمینهرود، ارزیابی فنی و اقتصادی اجرای آن انجام شده است. براساس نتایج بهدستآمده طرح تشویق کشاورزان به تغییر روشهای مرسوم آبیاری در اراضی زراعی تحت تملک خود نخست مقبولیت بسیار زیادی در بین بهرهبرداران حوضه دارد و 45/91 درصد از بهرهبرداران، تمایل خود را به استفاده از روش آبیاری تحتفشار ابراز کردهاند. دوم اینکه از نظر فنی و اقتصادی، اجرای چنین طرحی نسبت منفعت به هزینهای معادل 98/3 دارد و امکان کاهش تقاضای سالانهای حدود 283 میلیون مترمکعب از منابع آب سیمینهرود برای انجام فعالیتهای کشاورزی در اختیار میگذارد. بنابراین، تعمیم برنامۀ تغییر در سیستم آبیاری به تمام زیرحوضههای دریاچۀ ارومیه کارایی بسیار زیادی دارد و میتواند میزان عرضۀ آب مورد نیاز برای اقدامات احیائی دریاچه را به مقدار شایان توجهی افزایش دهد.
https://ije.ut.ac.ir/article_59669_1d699d284a952317603d801c26ba8bbb.pdf
2016-06-21
255
266
10.22059/ije.2016.59669
ارزش گذاری اقتصادی
انتقال منافع
دریاچۀ ارومیه
مدیریت آب
مصطفی
پناهی
m.panahi@srbiau.ac.ir
1
استادیار گروه اقتصاد محیط زیست، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
علیرضا
دانشی
alirezadaneshi91@yahoo.com
2
دانش آموختۀ کارشناسی ارشد رشتۀ مهندسی آبخیزداری، دانشکدۀ منابع طبیعی دانشگاه تربیت مدرس، نور
AUTHOR
مهدی
وفاخواه
vafakhah@modares.ac.ir
3
دانشیار گروه علوم و مهندسی آبخیزداری، دانشکدۀ منابع طبیعی دانشگاه تربیت مدرس، نور
AUTHOR
منابع
1
[1] Babran, S., Honarbakhsh, N., 2008. Critical Water Condition in Iran and the World, Rahbord. 16(48):193-212. (In Persian).
2
[2] Brander, L., Brouwera, R., Wagtendonk, A., 2013, Economic Valuation of Regulating Services Provided by Wetlands in Agricultural Landscapes: A Meta-Analysis. Ecological Engineering, vol 56: 89–96.
3
[3] Clements, T., John, A., Nielsen, K., An, D., Tan, S., Milner-Gulland, E.J., 2010, Payments for Biodiversity Conservation in the Context of Weak Institutions: Comparison of Three Programs From Cambodia. Ecological Economics, vol 69: 1283–1291.
4
[4] Costa, M.M., 2011, A participatory Framework for Conservation Payments. Land UsePolicy. Vol 28: 423–433.
5
[5] Daneshi, A., Vafakhah, M., Panahi, M., 2014. Economic Instruments for Management of Natural Resources and Environmental; Case Study: Ecosystem Services Payment (PES), Journal of water and Sustainable Development, vol 1(2): 7-14.
6
[6] Daneshi, A., Panahi, M., Vafakhah, M., 2016. Economic feasibility of promoting species of lower water requirements to improve water condition of Lake Urmia using PES schemes, Agricultural Economics and Development, vol 93 (24): 223-226.
7
[7] Dixon, B., Candade, N., 2008, Multispectral Land Use Classification Using Neural Networks and Support Vectormachines: One or the Other, or Both? International Journal of Remote Sensing, vol 29:1185–1206.
8
[8] Engel, S., Pagiola, S., Wunder, S., 2008, Designing Payments for Environmental Services in Theory and Practice: An Overview of the Issues. Ecological Economics, vol 65 (4): 663-674.
9
[9] Esmali, A., Abdollahi, KH., 2011. Watershed Management and Soil Conservation, Second Edition, Mohaghegh Ardabili University Press , 574p (In Perrsian).
10
[10] Farley, J., Costanza, R., 2010, Payments for Ecosystem Services: From Local to Global. Ecological Economics, vol 69: 2060–2068.
11
[11] Habibpour, K., Safari, R., 2012. Comprehensive Guide for SPSS Applications in the Field. Fifth ed, Louye Press, 861p (In Persian).
12
[12] Hecken, G.V., Bastiaensen, J., 2010, Payments for Ecosystem Services: Justified or Not ?A Political View. Environmental Science & Policy, vol 13 (8): 785–792.
13
[13] Hosseini., M.A, Solatifar, S., 2009. Technical Development of Sodium Sulfate Extraction From Urmia Lake Water. Thought Science-Applied Chemistry, vol 4(13):23-31 (In Persian).
14
[14] Jabarlouye Shabestari, B., 1999. Urmia lake (Iran nature tears). Naghsh Mehr Press, 117p (In Persian).
15
[15] Mahsafar, H., Maknoon, R., Saghafian, B., 2011. The Impact of Climate Change on Urmia Lake Water Level. Iran-Water Resources Research, vol 7(1): 47-58 (In Persian).
16
[16] Mohaghegh, M.H., 2002, Reducing on the Water Level of Urmia Lake, Future View and Recomondations. Urmia Lake and its Potentials to Development. Urmia University. 69 pp.
17
[17] Munoz Escobar, M., Hollaender, R., Weffer, C.P., 2013, Institutional Durability of Payments for Watershed Ecosystem Services: Lessons from Two Case Studies from Colombia and Germany. Ecosystem Services, vol 6: 46-53.
18
[18] Muradian, R., Corbera, E., Pascual, U., Kosoy, N., May, P.H., 2010, Reconciling Theoryand Practice: An Alternative Conceptual Framework for Understanding Paymentsfor Environmental Services. Ecological Economic, vol 69:1202–1208.
19
[19] Pagiola, S., Arcenas, A., Platais, G., 2005, Can Payments for Environmental Services Help Reduce poverty? An Exploration of the Issues and the Evidence to Date from Latin America.World Development, vol 33(2): 237–253.
20
[20] Rasouli, A.A., 2008. Principles of Applied Remote Sensing With Emphasis on Satellite Image Processing. Tabriz University Press, 777p (In Persian).
21
[21] Rezaei Zaman, M., Morid, S., Delavar, M., 2014. Impact of Climate Change on Water Resources on Simineh Roud Basin and its Inflows to Lake Urmia. Journal of Water and Soil, vol 27(6): 1247-1259 (In Persian).
22
[22] SEDAC., 2010, Gridded Population of the World: Future Estimates. Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC); collaboration with CIESIN, UN-FAO, CIAT. Accessed December 14, 2011 at: http://sedac.ciesin.columbia.edu/gpw.
23
[23] Smith, H.F., Sullivan, C.A., 2014, Ecosystem Services Within Agricultural Landscapes Farmers Perceptions. Ecological Economics, vol 98: 72–80.
24
[24] Soleimanipour, A., Bagheri, A., Vaseghi, E., 2011. Economic Evaluation of Irrigation Techniques and its Impact on the Yield of Potatoes in Isfahan, Agricultural Economics Research, 3(1): 143-164.
25
[25] Wendland, K.J., Honzak, M., Portela, R., Vitale, B., Rubinoff, S., Randrianarisoa, J., 2010, Targeting and Implementing Payments for Ecosystem Services: Opportunities for Bundling Biodiversity Conservation with Carbon and Water Services in Madagascar. Ecological Economics, vol 69 (11): 2093–210.
26
[26] Wunder, S., 2007, The Efficiency of Payments for Environmental Services in Tropical Conservation. Conservation Biology, vol 21 (1): 48–58.
27
ORIGINAL_ARTICLE
رابطۀ ویژگیهای فیزیکی حوضه های آبخیز و دبی های حداقل با دوره های برگشت متفاوت (بررسی موردی: حوضة آبخیز کشف رود)
تحلیل منطقهای از مهمترین روشهای برآورد دبی جریانهای حداقل در مناطق فاقد آمار است. بررسی ارتباط متغیرهای مؤثر بر خشکسالی هیدرولوژیکی بهعنوان مهمترین راهکار در مقابله و کاهش خسارتهای ناشی از آن مطرح است. در این پژوهش از دادههای 25 سالۀ 20 ایستگاه آبسنجی واقع در حوضۀ آبخیز کشفرود برای تحلیل جریانهای حداقل استفاده شده است. حداقل جریان ایستگاهها با تداومهای 7 و 15 روزه محاسبه شد و با استفاده از تحلیل فراوانی توزیع آماری لوگ پیرسون تیپ 3 مناسبترین توزیع تشخیص داده شد. سپس، جریانهای حداقل با دورۀ بازگشتهای 2، 5، 10، 25، 50 و 100 ساله محاسبه شد. پس از محاسبۀ ویژگیهای فیزیکی حوضههای مورد تحقیق با استفاده از تحلیل عاملی، در دو مرحله مؤثرترین پارامترها در تخمین جریانهای حداقل شناسایی شدند. سپس با استفاده از تحلیل خوشهای حوضههای موجود به دو منطقۀ همگن تقسیم و با استفاده از روش رگرسیون چندمتغیرۀ خطی مدلهای منطقهای استخراج شد. نتایج نشان داد عوامل اول و دوم بهترتیب 1/66 و 2/24 درصد واریانسها را بیان میکنند. مساحت، شیب متوسط و تراکم زهکشی حوضۀ آبخیز مهمترین پارامترها در برآورد شاخصهای جریان حداقل هستند و بهترتیب در 100، 79 و 79 درصد معادلات معنادار رگرسیونی در مناطق همگن A و B دخالت دارند. همچنین مدلهای ارائهشده برای مناطق همگن در مقایسه با مدلهای کل منطقه، با توجه ضریب تبیین بالا و خطای استاندارد کمتر دقت بیشتری دارند.
https://ije.ut.ac.ir/article_59670_093b9b2db67fc927c8db2b72b551118a.pdf
2016-06-21
267
277
10.22059/ije.2016.59670
آنالیز منطقه ای
ارزش ویژه
تابع توزیع
خشکسالی هیدرولوژیکی
سری زمانی
مریم
آذرخشی
m.azarakhshi@torbath.ac.ir
1
استادیار دانشکدۀ کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تربت حیدریه
LEAD_AUTHOR
سید جواد
سعادت پور
javid.saadatpour@gmail.com
2
کارشناسی ارشد آبخیزداری، دانشکدۀ کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تربت حیدریه
AUTHOR
علیرضا
اسلامی
eslamiar72@gmail.com
3
استادیار پژوهشکدۀ حفاظت خاک و آبخیزداری کشور، تهران
AUTHOR
[1]Akbari M, Soleimani K, Mahdavi M. & Habibnejad Roshan M. (2010). Investigation and analysis of low flow frequency with different duration in arid and semi-arid regions, Engineering of water resources, 3: 75-84.
1
[2]. Sarhaddi A, Soltani S. & Moddares R. (2008). Regional low flow frequency distribution in Jiroft area by L- moments. Journal of Iranian water research. 3: 45-54
2
[3]. HabibnejadRoshan M, Ebrahimi M, Solaimani K, Vafakhah M. (2010). Low Flow Analysis in Arid and Semi-Arid Areas of Northeastern of Khorasan Razavi Province. Journal of watershed management research. 1: 44-58.
3
[4]. Tajri A, Babanejad M, Kardel F, Soleimani K. (2015). Inspection of factors that influence the hydrological drought (Case study: Lorestan watershed province). Geographical planning of space quarterly journal. 16: 151-164.
4
[5]. Aliasgari Kashani A, Zakerinia M, Heydarizadeh M. & Sharifan H. (2014). Assessing the hydrologic homogeneous regions and regional distribution functions with linear moments method in Golestan Province. Journal of Water and Soil Conservation. 21 (1): 1-21.
5
[6]. Chogan M, Honarbakhsh A, Zare Bidaki R. & Pajohesh M. (2013). Ferequency analysis of low flood for perediction of hysrologic drought, first conference of engineering and management of agriculture, environment, and sustainable natural resources, Hamedan, Iran.
6
[7]Bayzidi M. & Saghafian B. (2011). Regional analysis of stream flow drought in southwestern of Iran.Watershed Management Science & Engineering. 5 (14): 37-52.
7
[8]Salavati B, Sadeghi S.H.R. & Telvari A.R. (2010). Runoff generation modeling for Kurdistan province watersheds by using physiographic and climatic variables. Journal of water and soil. 24 (1): 84-96
8
[9]. Charron C. & Ouarda T.B.M.J. (2015). Regional low-flow frequency analysis with a recession parameter from a non-linear reservoir model. Journal of Hydrology. 524: 468–475.
9
[10]. Grandry M, Gailliez S, Sohier C. & Verstraete A. (2013). A method for low-flow estimation at ungagged sites: a case study in Wallonia (Belgium). Hydrology and Earth System Sciences. 17: 1319-1330.
10
[11]. Leander R, Buishand T.A, Hurk B.J.J.M.V. & Wit M.J.M. (2008). Estimated changes in flood quantiles of the river Meuse from Resampling of regional climate model output. Journal of Hydrology. 351 (3-4): 331–343.
11
[12]. Pearson C.P. (1993). Application of L-Moments to maximum river flows. The New Zealand statistician. 28: 2-10.
12
[13]. Shi P, Chen X, Qu S, Zhang Z. & Ma J. (2010). Regional Frequency Analysis of Low Flow Based on L Moments: Case Study in Karst Area, Southwest China. Journal of Hydrolologic Engineering. 15 (5): 370-377.
13
[14]. Alizadeh A. (2011). Principal of applied hydrology.32nd ed. Mashhad: Astan Ghods Razavi.
14
[15] Samiee M. & Telvari A. (2008). Investigation of hydrologic drought severity and duration at Tehran province watersheds. Pajouhesh & Sazandegi. 79: 21-27.
15
[16] Kim S.U. & Lee K.S. (2010). Regional low flow frequency analysis using Bayesian regression and prediction at ungauged catchment in Korea. KSCE Journal of Civil Engineering. 14: 87-98.
16
[17]. Nosrati K, Laaha G, Sharifnia S.A. & Rahimi M. (2015). Regional low flow analysis in Sefidrood Drainage Basin, Iran using principal component regression. Hydrology Research. 46 (1): 121-135.
17
[18]. Ouarda T.B.M.J. & shu C. (2009). Regional low-flow frequency analysis using single and ensemble artificial neural networks. Water Resources Research.45 (11): 1-16.
18
[19]. Yue S. & Wang C.Y. (2004). Scaling of Canadian low flows. Stochastic Environmental Research and Risk Management.18: 291-305.
19
[20]. Eslami A.R. (2011). Telvari A.R. Effect of homogeneity of the basins on precision flood estimation methods. Journal of Watershed Engineering and Management. 3 (1): 22-32.
20
[21]. Saghafian B, Mohammadi S. & Ghermezchshme B. (2009). Estimation of low flows in un-gauged location using multivariate regression model. Journal of Watershed Engineering and Management. 1 (1): 32-45.
21
ORIGINAL_ARTICLE
شناسایی مکان های دارای پتانسیل استحصال آب باران حوضۀ آبخیز سراب صیدعلی الشتر با استفاده از دو روش NRCS- CN و سیستم پشتیبانی تصمیم گیری (DSS) مبتنی بر GIS
جمعآوری رواناب برای به حداقلرساندن تلفات و تقویت ذخایر آبی در حوضههای آبخیز استفاده میشود. کشورهایی که مانند برخی مناطق ایران کمبود آب دارند، با توزیع نامناسب بارندگی مواجهاند. با گسترش مصرف منابع آبی، استفادۀ اصولی از رواناب بهدستآمده از بارش میتواند در جهت رفع مشکل کمبود آب مؤثر واقع شود. بهمنظور برآورد رواناب در حوضههای آبخیز روشهای تجربی و مدلهای ریاضی مختلفی وجود دارد. یکی از این مدلها، مدل شمارۀ منحنی (NRCS - CN) است که در تحقیق حاضر اساس تولید نقشۀ ارتفاع رواناب است. هدف از این تحقیق شناسایی مناطق دارای پتانسیل جمعآوری آب باران (برای تغذیۀ مصنوعی آبخوان بهروش حوضچۀ تغذیه و ذخیرۀ سطحی بهروش بانکتبندی و تراسبندی) در حوضۀ آبخیز سراب صیدعلی بهروش (NRCS - CN) و DSS است. به این صورت که در محیط نرمافزار GIS بعد از تهیۀ نقشۀ رواناب، از 6 لایۀ اطلاعاتی دیگر شامل زمینشناسی، گسل، تراکم آبراههها، کاربری اراضی، بافت خاک و شیب و از 2 روش If و WOA بهمنظور وزندهی، رتبهدهی و تلفیق 7 لایۀ موجود استفاده شد و از بین نقشههای نهایی بهدستآمده از دو روش یادشده، نقشههای با صحت بیشتر انتخاب و با درنظرگرفتن مسائل اقتصادی – اجتماعی با 3 نقشۀ فاصله از اراضی آبی، اراضی دیم و مناطق مسکونی در قالب سیستم پشتیبانی تصمیمگیری (DSS) تلفیق شدند و نقشههای نهایی با عنوان نقشۀ مناطق مستعد تغذیۀ مصنوعی و نقشۀ مناطق مستعد ذخیرۀ سطحی آب باران بهدست آمد.
https://ije.ut.ac.ir/article_59671_30d2546d263bf6209d13c95fe6096193.pdf
2016-06-21
279
291
10.22059/ije.2016.59671
استحصال آب باران
حوضۀ آبخیز سراب صیدعلی
(NRCS- CN)
(DSS)
GIS
پروین
نورمحمدی
pnoormohamadi93@gmail.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی آبخیزداری، دانشکدۀ کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه لرستان
AUTHOR
علی
حقی زاده
alihaghi20@gmail.com
2
استادیار گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکدۀ کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه لرستان
LEAD_AUTHOR
ناصر
طهماسبی پور
ntahmasebipour@yahoo.com
3
استادیار گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکدۀ کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه لرستان
AUTHOR
حسین
زینی وند
hzeinivand@gmail.com
4
استادیار گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکدۀ کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه لرستان
AUTHOR
Akbarpoor A, Sadeghi Sh, Foroghifar H, Shahidi A. Comparison of Methods for collecting rain to help locate suitable areas for decision support system(DSS) on GIS. Geography and Development.1394; No(39): 147-164. [Persian].
1
Nazarian S, NajafinejadA, ToraN. Evaluate the potential spatial collect surface water drainage system of Agh Emam Golestan State. Journal of Soil and Water. agriculturalsciences and technollogy.1392 ; volume 29 ; No 1 ; pages 1-11. [Persian].
2
HosseinzadehM M. Estimated height and peak runoff rate of erosion is occurring in kajor area of north alborz. Journal of Scientific Research.Environmental Erosion Research. second year 1391;No 7 ; pages 1-15. [Persian].
3
PanahiA, AlijaniB,MohammadiH. Evaluation of Curve Number Model (CN) In estimating runoff in the catchment ofMaderso Golestan State withGIS.Quarterly Journal of the Geological Environment. Fifth year 1390 ; No 14. [Persian].
4
Thervati M, Rostami A, Kh F. Feasibility flooding in watershed of Leilan chai(maragheh) by CN method. Journal of land Scientific - geographical survey.eighth year 1390 ; No 32. [Persian].
5
EshghizadehM,ToraN,SepehriA. Evaluate the location of suitable sites collect runoff water basin rich in potential(Case study : Gonabad Watershed). Journal of soil and water protection. 1389; seventeenth volume; No 2. [Persian].
6
RameshtM H, Arab ameriM R. Biazieh Zoning catchment to ground waterArtificial recharge withAHPmethodand GIStechnique. Journal of Geography and Planning. 17 years No 45;pages69-96. [Persian].
7
MousaviF,ChitsazanM, MirzaeeE,ShabanM,Mohammadi BehzadH. Geomatics Conference and Exhibition 1388. [Persian].
8
MousaviF,ChitsazanM, MirzaeeE. Determine appropriate zones for groundwater recharge in south of izeh plain by use of GIS Remote sensing technology.Twelfth Congress of Geology of Iran. Ahvaz1387. [Persian].
9
MahdaviR, Abedi KopaeeJ, RezaeeM, AbdolhosseiniM. Locate suitable sites for artificial feeding through GIS and RS; National Student Conference of soil and water; Shiraz University1383. [Persian].
10
NooriB,ghayomianJ, Mohseni saraviM, Darvish sefatA A, FeizniaS. Determining appropriate areas for artificial recharge of groundwater by fed ponds method with use ofGIS. Iranian Journal of Natural Resources1383 ; No 3 ; pages 635-647. [Persian].
11
EsmaeleA, AbdollahiKH. Watershed management and soil conservation, second edition, 1390. Mohaghegh Ardebili. [Persian].
12
RoghaniM. Check the mechanical operation of watershed management in controlling runoffof zayandeh rood;Case study on heidari watershed. Journal of Irrigation & Water Engineering. 1391; No 7. [Persian].
13
Winnaar G.De, Jewitt G P W, Horan M. A GIS-based approach for identifying potential runoff harvesting sites in the Thukela River basin, South Africa. Physics and Chemistry of the Earth. 2007; 32: 1058-1067.
14
Durga Rao K H V, Hariprasad V, Roy P S. A suitable site, In: Khurana, I. (ed.), Making water everybody’s business. Centre for Science and Environment, New Delhi. 2001; Pp: 243-245.
15
Dovonce E. A physically based distributed hydrologic model. Master of Science thesis, the Pennsylvania state university. 2000.
16
Selvam D, Farooq A Dar, Magesh.N S, Singaraja C, Venkatramanan S, Chung S Y. Application of remote sensing and GIS for delineating groundwater recharge potential zones of Kovilpatti Municipality, Tamil Nadu using IF technique.Earth Sci Inform. 2015; DOI 10.1007/s12145-015-0242-2.
17
Senanayake I.P, Dissanayake D M D O K, Mayadunna B B, Weerasekera W L. An approach to delineate groundwater recharge potential sites in Ambalantota, Sri Lanka using GIS techniques. Geoscience Frontiers xxx (2015); 1-10.
18
Kaliraj S, Chandrasekar N, Magesh N S. Evaluation of multiple environmental factors for site-specific groundwater recharge structures in the Vaigai River upper basin, Tamil Nadu, India, using GIS-based weighted overlay analysis. Environ Earth Sci (2015); 74:4355–4380.
19
Govind P Sh, Mohite N M. Identification of groundwater rechargepotential zones for a watershed using remote sensing and GIS. International journal of geomatics and geosciences. 2014; Volume 4, No 3.
20
Valliammai A, Balathanduytham K, Tamilmani D, Mayilswami, C.Identification of potential recharge zone ofthe selected watershed using RemoteSensing and GIS. International Journal of Scientific & Engineering Research, Volume 4, Issue 8, August-2013; ISSN 2229-5518.
21
Weerasinghe H, Schneider U A, L¨ow A. Water harvest- and storage- location assessment model using GIS and remote sensing. 2011; Hydrology and Earth System Sciences Discussions.
22
Ebrahimian M, Ainuddin Nuruddin A, Mohd Soom M A B, Sood A M. Application of NRCS-curve number method for runoff estimation in a mountainous watershed. 2010; Caspian Journal of Environmental Sciences.
23
Ramakrishnan D, Bandyopadhyay A, Kusuma K N. SCS-CN and GIS-based approach for identifying potential water harvesting sites in the Kali Watershed, Mahi River Basin, India. Department of Earth Sciences, Indian Institute of Technology (IIT). 2009; Powai, Mumbai 400 076, India.
24
Shaban A, Khawlie M, Abdallah C. Use of remote sensing and GIS to determine recharge potential zone:the case of Occidental, Lebanon. 2006; J. Hydrogeology 14:433-443.
25
Mbilinyi, B. P., Tumbo, S.D., Mahoo, H.F., Mkiramwinyi, F.O (2007). GIS- based decision support system for identifying potential sites for rainwater harvesting, Physics and Chemistry of the Earth 32. 1074-1081.
26
ORIGINAL_ARTICLE
چکیده های انگلیسی
https://ije.ut.ac.ir/article_60016_c2a1bfb9bfdf69dc35e3b04402f0d6b8.pdf
2016-06-21
1
12
10.22059/ije.2016.60016