ORIGINAL_ARTICLE
تغییرات آبوهوایی و بهرهبرداری از رویکرد WEF Nexus شهری برای بهرهگیری از منابع موجود در شهر بروجرد
با توجه به متغیرهای هیدرولوژیکی از جمله بارش و دما که تحت تأثیر تغییرات اقلیمی بوده و در شبیهسازی فرایند آب، غذا و انرژی مؤثرند، بررسی تغییرات یادشده و بهرهبرداری از رویکرد WEF Nexus شهری برای بهرهگیری از منابع موجود، ضروری است. با در نظر گرفتن محدودیت منابع آب و ارزش آن در کشاورزی، بهکارگیری راهکارهای نوآورانه برای صرفهجویی در مصرف و استفادۀ بهینه از آب موجود، امری مهم است. در حال حاضر، معتبرترین ابزار تولید سناریوهای اقلیمی، مدلهای سهبعدی جفتشدۀ گردش عمومی جو- اقیانوس هستند. در پژوهش حاضر سعی شده است از منابع آب موجود برای توسعۀ پایدار شهری با توجه به تغییرات اقلیمی استفاده شود. برای انجام پژوهش حاضر از خروجی مدل HADGEM2 تحت دو سناریوی انتشار RCP2.6 و RCP8.5 مربوط به پنجمین گزارش ارزیابی هیئت بینالدول تغییر اقلیم بهره گرفته و رویکرد WEF Nexus شهری برای منطقۀ مطالعاتی شهر بروجرد استفاده شد. نتایج نشان داد در دورۀ آتی دما بین 5/1 تا 3 درجۀ سانتیگراد افزایش خواهد داشت. همچنین، بارش در سناریوی RCP2.6 تا 20 میلیمتر افزایش و در سناریوی RCP8.5 تا 40 میلیمتر کاهش خواهد داشت. نتایج WEF Nexus نشان داد کشاورزی متمرکز شهری بهترتیب 29/21 و 272 درصد تقاضای محلی میوه و سبزیجات را برآورده کرده و برداشت آب باران، 6/3 درصد تقاضای منابع آب شیرین را تأمین میکند. همچنین، چرخۀ فاضلاب شهری و مصرف دوباره، تقاضای آب برای آبیاری کشاورزی شهری را تأمین میکند. تولید الکتریسیته و بیوگاز از پسماندهای شهری میتواند روزانه 08/1 درصد فعلی الکتریسیته را تأمین کند که هزینۀ مدیریت فاضلاب ممکن است از نوسازی و عملیات جدید فاضلاب شهری کمتر باشد.
https://ije.ut.ac.ir/article_72462_536d08ecb4243baed68af6d3c67dab11.pdf
2019-09-23
569
584
10.22059/ije.2019.273137.1021
تغییرات آبوهوایی
شهر بروجرد
کشاورزی شهری
مدل HADGEM2
WEF Nexus
محمدرضا
گودرزی
goodarzimr@yazd.ac.ir
1
استادیار، دانشکده عمران، دانشگاه یزد، یزد
LEAD_AUTHOR
رضا
پیریائی
rezapiryaei@gmail.com
2
دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی آب و سازههای هیدرولیکی، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آیتاله العظمی بروجردی (ره)، بروجرد
AUTHOR
میررحیم
موسوی
rm_mousavi@abru.ac.ir
3
استادیار، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آیت اله العظمی بروجردی(ره)، بروجرد
AUTHOR
OECD. OECD Environmental Outlook to 2050. OECD Publishing. Paris. France. 2012;p.353.
1
[2]. WBCSD. Co-optimizing Solutions:Water and Energy for Food, Feed and Fibre.World Business Council for Sustainable Development Geneva.Switzerland. 2014;p.237.
2
[3]. Rees W, Wackernagel M. Urban ecological footprints: why cities cannot be sustainable – and why they are the key to sustainability. Environ. Impact Assess. 1996;Rev.16:p.223–248.
3
[4]. IPCC. Climate Change 2014: Synthesis Report. Intergovernmental Panel on Climate Change. IPCC. 2014;p. 80.
4
[5]. Roberts E, Finnegan L. Building Peace around Water, Land and Food: Policy and Practice for Preventing Conflict. Quaker United Nations Office. Geneva. Switzerland. 2013;p.17.
5
[6]. EEA. The European Environment - State and Outlook 2015: Synthesis Report. European Environment Agency. Copenhagen. Denmark. 2015;p.212.
6
[7]. UN Water. Climate Change Adaptation: The Pivotal Role of Water. Policy Brief. Bonn. Germany. 2010;p.18.
7
[8]. Klein RJT, Huq S, Denton F, Downing TE, Richels RG, Robinson JB, et al. Inter-relationships between adaptation and mitigation. In: Parry ML, Canziani OF, Palutikof JP, van der Linden JP, Hanson CE. (Eds.). Climate Change 2007: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press. Cambridge. UK. 2007;pp.745–777.
8
[9]. Saringer-Bory B, Mollay U, Neugebauer W, Pol O. SmartCitiesNet: Evaluierung Von Forschungsthemen Und Ausarbeitung Von Handlungsempfehlungen für “Smart Cities” (Evaluation of Research Topics and Development of Recommendations for “Smart Cities”). Austrian Ministry for Transport. Innovation and Technology. Vienna. Austria. 2012;p. 136 [In German].
9
[10]. Hoff H. Understanding the Nexus. Background Paper for the Bonn2011 Conference: TheWater, Energy and Food Security Nexus. Stockholm Environment Institute. Stockholm. 2011; p. 52.
10
[11]. ADB. Thinking AboutWater Differently Managing the Water–Food–Energy Nexus. Asian Development Bank (ADB). Mandaluyong City Philippines. 2013;p. 47.
11
[12]. Rasul G, Sharma B. The nexus approach to water–energy–food security: an option for adaptation to climate change. Climate Policy. 2015;p,1–21.
12
[13]. Kuttler W. Urbanes Klima ,Urban climate. Umweltmeteorologie. 2010;Vol. 70 (9). 378–382 [In German].
13
[14]. Gill SE, Handley JF, Ennos AR, Pauleit S. Adapting cities for climate change: the role of the green infrastructure. Built Environ. 2007;22 (1), 113–133.
14
[15]. Howarth C, Monasterolo I. Understanding barriers to decision making in the UK energy-food-water nexus: The added value of interdisciplinary approaches, Environmental Science & Policy 61.2016; 53-60.
15
[16]. Martinez-Hernandez E, Leachb M, Yangc A. Understanding water-energy-food and ecosystem interactions using the nexus simulation tool NexSym. Applied Energy 206.2017;1009–1021.
16
[17]. Lehman S. Implementing the Urban Nexus approach for improved resource-efficiency of developing cities in Southeast-Asia, 2017.
17
[18]. Ximing C, Kevin W, Majid SJ, Landon M. Understanding and managing the food-energy-water nexus – opportunities for water resources research. Advances in Water Resources 111.2018; 259–273.
18
[19]. Hussien WA, Memon FA, Savic DA. A risk-based assessment of the household water-energy-food nexus under the impact of seasonal variability, Journal of Cleaner Production 171.2018; 1275-1289.
19
[20]. Statistics Center of Iran, Population and Housing Census, 2011. [In Persian].
20
[21]. Lienhard JH, Thiel GP, Warsinger DM, Banchik LD. "Low Carbon Desalination: Status and Research. Development and Demonstration Needs". Report of a Workshop Conducted at the Massachusetts Institute of Technology in Association with the Global Clean Water Desalination Alliance. MIT Abdul Latif Jameel World Water and Food Security Lab. Cambridge. Massachusetts. 2016.
21
[22]. UNDP. Human Development Report. 2014. http://www.undp.org.
22
[23]. AGECC (UN Secretary General’s Advisory Group on Energy and Climate Change). Summary Report and Recommendations. 2010;p.13.
23
[24]. FAO. Rome Declaration on World Food Security and World Food Summit Plan of Action. World Food Summit 13–17 November. 1996.
24
[25]. Lampert DJ, Hao C. Elgowainy Amgad. "Wells to wheels: water consumption for transportation fuels in the United States". Energy Environ. 2016;Sci.9(3):787–802. doi:10.1039/c5ee03254g.
25
[26]. Mohtar R.H, Daher B. A Platform for Trade-off Analysis and Resource Allocation The Water-Energy-Food Nexus Tool and its Application to Qatar’s Food Security. Energy, Environment and Resources, December 2014.
26
[27]. Iran Meteorological Organization and Ministry of Agriculture. [In Persian].
27
[28]. Allen RG, Perei RA LS, Rase D, Smith M. Crop evapotmospiartion. FAO Irrigation and Dranger Paper. 1998;No:56.
28
[29]. Smith M. Climate for cropwat, climatic database for irrigation planning and management. 1993;FAO Irrigation and Drainage page 49, Rome. p:113.
29
[30]. Water and wastewater department of Boroujerd city. [In Persian].
30
[31]. WHO. Diet. Nutrition and the Prevention of Chronic Diseases: Report of a Joint WHO/FAO Expert Consultation. WHO Technical Report Series. No. 916. World Health Organization, Geneva, Switzerland. 2003.
31
[32]. Tracey D. Urban Agriculture: Ideas and Designs for the New Food Revolution. New Society Publishers. Gabriola Island. Canada. 2011;p.245.
32
[33]. Carreck N, Williams I. The economic value of bees in the UK. Bee World. 1998;79(3): 115–123.
33
[34]. Garnett T, Bakker N. Urban agriculture in London: rethinking our food economy. Growing Cities. Growing Food: Urban Agriculture on the Policy Agenda. A Reader on Urban Agriculture. 2000;p.540.
34
[35] The Gold Standard. Financing Cities of the Future: Tools to Scale-up Clean Urban Development. The Gold Standard Foundation. Report. 2015;p.13.
35
[36]. Oos M. China's biomass energy development – a perception change from waste to resource. Rural2. 2014;pp.3.
36
[37]. Polarstern. Energiewende weltweit. https://www.polarstern-energie.de/ kambodscha/ #image-13 accessed. 2015.[In German].
37
[38]. Sedlak DL. Water 4.0 – a revolution. Talk given at Oskar von Miller Forum. Munich. Germany. 2015;on 10.12.15.
38
ORIGINAL_ARTICLE
امکانسنجی پایش سیلاب با استفاده از دستگاه تیکهنگاری صوتی رودخانهای و تعیین دقت اندازهگیری، حداقل و حداکثر برد اندازهگیری
پایش سیلاب و اندازهگیری دقیق موج سیل بهمنظور مدیریت آن اهمیت دارد. روش تیکهنگاری صوتی مبتنی بر دانش صوتیات از فناوریهای نوین پایش رودخانهها و اندازهگیری موج سیل است. در این روش دو دستگاه تیکهنگاری صوتی در دو طرف رودخانه قرار میگیرند و با ارسال و دریافت امواج صوتی، خصوصیات جریان را اندازهگیری میکنند. در مطالعۀ حاضر محاسبۀ کمترین و بیشترین برد و دقت اندازهگیری سرعت جریان در رودخانههایی با عرضهای مختلف بررسی شده است. نتایج تحقیق حاضر نشان داد کمترین برد اندازهگیری با استفاده از ام- سیکونس درجۀ ۷، برابر ۱۹ متر است که در این فاصله دقت اندازهگیری سرعت جریان بسیار کم و حدود ۲0 سانتیمتر بر ثانیه است. در روش تیکهنگاری صوتی با افزایش فاصلۀ بین دستگاههای تیکهنگاری صوتی، دقت اندازهگیری افزایش مییابد. از این رو، دقت اندازهگیری سرعت جریان در فاصلۀ ۱۰۰ و ۲۰۰ متری بهترتیب 5/3 و ۲ سانتیمتر بر ثانیه برآورد شد. همچنین، بیشترین برد اندازهگیری با استفاده از ام- سیکونس درجۀ 12 حدود ۱۹۵۵ متر با دقت 2/0 سانتیمتر بر ثانیه بهدست آمد. با توجه به مطالعات پیشین در خصوص پایش سیلاب با استفاده از این روش و ارزیابی روش یادشده در مطالعۀ حاضر، بهکارگیری این روش به منظور پایش پیوستۀ جریان و اندازهگیری به هنگام موج سیل در رودخانههای عریض کشور برای کمک به تصمیمگیری مدیران منابع آب پیشنهاد میشود.
https://ije.ut.ac.ir/article_72459_b85e22e19fcb7314ed69b82f53be6012.pdf
2019-09-23
585
592
10.22059/ije.2019.280907.1104
: اندازهگیری موج سیلاب
پایش به هنگام جریان
دستگاه تیکهنگاری صوتی ۳۰ کیلوهرتز
مسعود
بحرینی مطلق
masoud.bahraini.m@gmail.com
1
استادیار پژوهشکدۀ مطالعات و تحقیقات منابع آب، مؤسسۀ تحقیقات آب، تهران
LEAD_AUTHOR
رضا
روزبهانی
rezaroozbahani@gmail.com
2
استادیار پژوهشکدۀ مطالعات و تحقیقات منابع آب، مؤسسۀ تحقیقات آب، تهران
AUTHOR
مرتضی
افتخاری
mortazaeftekhari@gmail.com
3
استادیار پژوهشکدۀ مطالعات و تحقیقات منابع آب، مؤسسۀ تحقیقات آب، تهران
AUTHOR
حمید
کاردان مقدم
h_kardan64@yahoo.com
4
کارشناس پژوهشی پژوهشکدۀ مطالعات و تحقیقات منابع آب، مؤسسۀ تحقیقات آب، تهران
AUTHOR
مهدی
عباسی
m.abbasi@alumni.ut.ac.ir
5
کارشناس پژوهشی پژوهشکدۀ مطالعات و تحقیقات منابع آب، مؤسسۀ تحقیقات آب، تهران
AUTHOR
کمال
محتشم
ipats@chmail.ir
6
کارشناس شرکت سنجآب فناوری خلیج فارس، شیراز
AUTHOR
[1]. Sunkpho J, Ootamakorn C. Real-time flood monitoring and warning system, Songklanakarin. J. Sci. Technol. 2011;33:227-235.
1
[2]. Sassi MG, Hoitink AJF, Vermeulen B, Hidayat. Discharge estimation from H-ADCP measurements in a tidal river subject to sidewall effects and a mobile bed. Water Resour. Res. 2011;47:1-14.
2
[3]. Chen YC. Flood discharge measurement of a mountain river-Nanshih River in Taiwan. Hydrol. Earth Syst. Sci. 2013;17:1951-1962.
3
[4]. Bahreinimotlagh M, Roozbahani R, Eftekhari M, Kardanmoghadam H, Kavousi A. Design, Manufacture and the Evaluation of Fluvial Acoustic Tomography System (FATS). J. Acoust. Soc. Iran. 2018;6:1-11 [In Persian].
4
[5]. Munk W, Wunsch C. Ocean Acoustic Tomography: A Scheme for Large Scale Monitoring. Deep Sea Res. Part A. Oceanogr. Res. Pap. 1979;26:123-161.
5
[6]. Howe BM, Worcester PF, Spindel RC, Ocean acoustic tomography: Mesoscale velocity. J. Geophys. Res. Ocean. 1987;92:3785-3805.
6
[7]. Zheng H, Noriaki G, Noguchi H, Ito T, Yamaoka H, Tamura T, et al. Reciprocal Sound Transmission Experiment for Current Measurement in the Seto Inland Sea. , Japan, J. Oceanogr. 1997;53:117-127.
7
[8]. Chen M, Syamsudin F, Kaneko A, Gohda N, Howe BM, Mutsuda H, et al. Real-Time Offshore Coastal Acoustic Tomography Enabled With Mirror-Transpond Functionality. , IEEE J. Ocean. Eng. 2018;1-11.
8
[9]. Huang CF, Taniguchi N, Chen YH, Liu JY. Estimating temperature and current using a pair of transceivers in a harbor environment. J. Acoust. Soc. Am. 2016;140; EL137–EL142.
9
[10]. Kawanisi K, Razaz M, Kaneko A, Watanabe S. Long-term measurement of stream flow and salinity in a tidal river by the use of the fluvial acoustic tomography system. J. Hydrol. 2010;380:74-81.
10
[11]. Bahreinimotlagh M, Roozbahani R, Eftekhari M, Heydari AK, Abolhosseini S. Investigation of Current Status in Haftbarm Lake Using Acoustic Tomography Technology. J. Water Soil. 2019;33(1),23-35 [In Persian].
11
[12]. Kawanisi K, Kaneko A, Nigo S, Soltaniasl M. New acoustic system for continuous measurement of river discharge and water temperature. Water Sci. Eng. 2010;3:47-55.
12
[13]. Kawanisi, K, Razaz M, Ishikawa K, Yano J, Soltaniasl M. Continuous measurements of flow rate in a shallow gravel-bed river by a new acoustic system. Water Resour. Res. 2012;48:1-10.
13
[14]. BahreiniMotlagh M, Kawanisi K, Zhu X. Acoustic Investigations of Tidal Bores. J. Japan Soc. Civ. Eng. Ser. B1. 2015;71:139-144.
14
[15]. Al Sawaf MB, Kawanisi K, Kagami J, Bahreinimotlagh M, Danial MM. Scaling characteristics of mountainous river flow fluctuations determined using a shallow-water acoustic tomography system. Phys. A Stat. Mech. Its Appl. 2017;484:11-20.
15
[16]. Kawanisi K, Razaz M, Yano J, Ishikawa K. Continuous monitoring of a dam flush in a shallow river using two crossing ultrasonic transmission lines. Meas. Sci. Technol. 2013;24:1-10.
16
[17]. Bahreinimotlagh M, Kazemi khoshuei A, Roozbahani R, Eftekhari M, Kardan Moghadam H. The first Fluvial Acoustic Tomography System experience for river flow velocity monitoring in Iran. Iran. J. Soil Water Res. 2019 [In Persian].
17
[18]. Bahreinimotlagh M, Roozbahani R, Eftakhari M, Kardanmoghadam, H, Hasanli MA. Continuous Monitoring of Tidal Bores Using Acoustic Tomography Technique. J. Oceanogr 2019;9:57-64 [In Persian].
18
[19]. Bahreinimotlagh M, Kawanisi K, Danial MM, Al Sawaf MB, Kagami J. Application of shallow-water acoustic tomography to measure flow direction and river discharge. Flow Meas. Instrum. 2016;51:30-39.
19
[20]. Urick RJ. Principles of underwater sound. 3rd ed. Peninsula Pub, McGraw-Hill, New York. 1983.
20
[21]. Yamaguchi K, Lin J, Kaneko A, Yayamoto T, Gohda N, Nguyen HQ, et al. A continuous mapping of tidal current structures in the kanmon strait. J. Oceanogr. 2005;61:283-294.
21
[22]. Vračar MS, Mijić M. Ambient noise in large rivers (L). J. Acoust. Soc. Am. 2011;130:1787-1791.
22
[23]. Kawanisi K, Bahreinimotlagh M, Razaz M. Energy Flux Measurement of Tidal Stream in a Strait Using Two Crossing Ultrasonic Transmission Lines. In: 36th World Congr. Int. Assoc. Hydro-Environment Eng. Res. (IAHR-APD 2015), Hague, Netherlands. 2015;1-4.
23
ORIGINAL_ARTICLE
شبیهسازی – بهینهسازی منابع آب، با هدف حداقلسازی عدم تأمین نیازها و حداقلسازی برداشت از منابع آبهای زیرزمینی (مطالعۀ موردی: حوضۀ زاهدان)
هدف از انجام پژوهش حاضر، شبیهسازی و بهینهسازی بهرهبرداری از منابع آبی شهرستان زاهدان طی 20 سال آینده تحت سناریوهای مختلف مدیریتی است. برای رسیدن به شرایط بهینۀ قطعی در این مسئله، حداقلسازی عدم تأمین نیازها و حداقلسازی برداشت از منابع آب زیرزمینی در قالب یک هدف و با استفاده از الگوریتم تکهدفه PSO بررسی شد. پس از ورود اطلاعات و صحتسنجی مدل شبیهساز، پنج سناریو تعریف شده و نتایج بهدستآمده از اجرای این سناریوها با یکدیگر مقایسه شد. نتایج تحقیق حاضر نشان داد در سناریوی مرجع با افزایش جمعیت، در سالهای پایانی دورۀ شبیهسازی با تنش آبی مواجه خواهیم بود. سناریوی دوم، با تخصیص پساب تصفیهشده به مصارف صنعتی و فضای سبز، این نیازها به طور کامل تأمین شد. در سناریوی سوم با فرض بهرهبرداری از خط دوم انتقال آب از چاه نیمه، نیازهای شرب، صنعت و محیط زیست به طور کامل تأمین خواهند شد. در سناریوی بهینه متوسط تأمین نیازهای شرب در ماههای مرداد، تیر، خرداد و شهریور بهترتیب به میزان 19/4، 39/3، 21/3 و20/1 درصد افزایشیافت. نتایج نشان داد این الگوریتم بهینهسازی بهخوبی توانسته است شکستها را کاهش دهد. درنهایت، سناریوی ایدهآل با ترکیب سناریوهای دوم و سوم و بر اساس مقادیر بهینۀ برداشت از منبع آب زیرزمینی تعریف شد. در این سناریو نیازهای شرب، صنعت و فضای سبز به صورت کامل و نیاز کشاورزی بیش از 95 درصد تأمین میشود. همچنین، میزان برداشت از منابع آب زیرزمینی در سناریوی بهینه و ایدهآل بهترتیب 95/4 و 17 درصد نسبت به سناریوی مرجع کاهش یافت.
https://ije.ut.ac.ir/article_72467_9dd15153cb08990f137f568286ba6af3.pdf
2019-09-23
593
609
10.22059/ije.2019.275650.1049
الگوریتم PSO
بهرهبرداری تلفیقی
بهینهسازی
شبیهسازی
منابع آب
WEAP
محمد
عرفانیان
m.erfanian1992@gmail.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی و مدیریت منابع آب، دانشگاه سیستان و بلوچستان
AUTHOR
سید آرمان
هاشمی منفرد
hashemi@eng.usb.ac.ir
2
دانشیار گروه مهندسی عمران، دانشکدۀ مهندسی، دانشگاه سیستان و بلوچستان
LEAD_AUTHOR
عبدالرضا
صمیمی
a.samimi@eng.usb.ac.ir
3
استاد گروه مهندسی شیمی، دانشکدۀ مهندسی، دانشگاه سیستان و بلوچستان
AUTHOR
بهاره
پیرزاده
b_pirzadeh@eng.usb.ac.ir
4
استادیار گروه مهندسی عمران، دانشکدۀ مهندسی، دانشگاه سیستان و بلوچستان
AUTHOR
1- Nahtani M, Sarhadi M. The effect of drought on quantity and quality of groundwater in Zahedan plain. Master's Thesis, University of Zabol, zabol, 2016. [Persian]
1
2- Hashemi Monfared A, Azizyan Q, Shaghouzaei M. Multi-objective Optimization of Utilization of Zahedan Water and Groundwater Resources and by Using Imperial Competition Algorithm. Master's Thesis, University of Sistan & Baluchestan, Zahedan, 2017. [Persian]
2
3- Karamoz M, Kerachian R. Planning and Quality Management of Water Resources Systems. 5th ed. Tehran; Amirkabir University of Technology Press: 1390. [Persian]
3
4-Bozorg Haddad O, Seifollahi-Aghmiuni S. An introduction to uncertainty analysis in water resources systems. 1st ed. Tehran; University of Tehran Press:1394. [Persian]
4
5- Nabi nejad Sh, Mousavi S J. Simulation-optimization for Basin-wide Optimum Water Allocation Considering System’s Performance and Equity Measures, J. of Water and Wastewater, 2013, 24(1): 70-79. [Persian]
5
6-Taghian M, Rosbjerg D, Haghighi A, Madsen H. Optimization of Conventional Rule Curves Coupled with Hedging Rules for Reservoir Operation. Water Resources Planning and Management, 2014, 140(1): 693-698.
6
7-Vonk E, Xu Y P, Booij M J, Zhang X, Augustijn D C. Adapting multireservoir operation to shifting patterns of water supply and demand. Water resources management, 2014, 28(3): 625-643.
7
8- Fowe T, Nouiri I, Ibrahim B, Karambiri H, Paturel J E, OPTIWAM: an intelligent tool for optimizing irrigation water management in coupled reservoir–groundwater systems, Water Resources Management, 2015, 29(10): 3841-3861.
8
9- Ahmadianfar I, Adib A, Taghian M, Haghighi A. Optimization Operation from Storage Dams Using Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm, J. of Irrigation Science and Engineering. 2015, 39(2): 89-100. [Persian]
9
10- Afshar M H, Rezaee Sangdehi S A, Moeini R. Ant Colony Optimization Algorithms for Optimal Operation of Reservoirs: A Comparative Study of Four Algorithms. Ferdowsi Civil Engineering jornal. 2014, 25(2). [Persian]
10
11- Li W K, Wang W L, Li L, Optimization of Water Resources Utilization by Multi-Objective Moth-Flame Algorithm. Water Resources Management. 2018, 32(10).
11
12-Azadnia A, Zahraei B. PSO optimization algorithm in multi-objective optimization operation of reservoir. Fifth National Congress of Civil Engineering. 4-6may2010, Mashhad Ferdows University. [Persian]
12
13-Me'raji H, Valipoor R ,Meraji s. Diversion dams size optimization system based on risk using PSO algorithm. Sharif Journal Civil Engineering. 1385, 35(1). [Persian]
13
14-Khashei- Siuki, A, Ghahraman B, Kochakzade, M. Determination of Optimal Crop Pattern to Prevent the Water Table Drawdown Using PSO Algorithm. Iran Water Research Journal, 2014, 8(14). [Persian]
14
15- Hojjati A, Monad. M, Faridhosseini A, Mohammadi M. Application and comparison of NSGA-II and MOPSO in multi-objective optimization of water resources systems. Journal of Hydrology and Hydromechanics. 2018, 66(3): 323-329.
15
16 -Shenava N, Shourian M. Optimal Reservoir Operation with Water Supply Enhancement and Flood Mitigation Objectives Using an Optimization-Simulation Approach. Water resources management. 2017, 32(13): 4393-4407.
16
17 –Balavalikar S, Nayak P, Shenoy N, Nayak K. Particle swarm optimization based artificial neural network model for forecasting groundwater level in Udupi district, Conference Proceedings, 2018, 1952(1).
17
18 - Wan W, Guo X, Lei X, Jiang Y, Wang H. A Novel Optimization Method for Multi-Reservoir Operation Policy Derivation in Complex Inter-Basin Water Transfer System. Water Resources Management. 2018, 32(1): 31-51.
18
19 –Mousavi S J, Anzab N R, Asl-Rousta B, Kim J H. Multi-objective optimization-simulation for reliability-based inter-basin water allocation. Water Resources Management. 2017, 31(11): 3445-3464.
19
20- Höllermann B, Giertz S, Diekkrüger B. Benin 2025-Balancing future water availability and demand using the WEAP Water Evaluation and Planning’System. Water resources management. 2010, 24(13): 3591-3613.
20
21- Mutiga J K, Mavengano S T, Zhongbo S, Woldai T, Becht R. Water allocation as a planning tool to minimise water use conflicts in the Upper Ewaso Ng’iro North Basin, Kenya. Water resources management. 2010, 24(14); 3939-3959.
21
22- Azhdari Moghadam M, Abasi Q. Investigation on effects of entering Chahnime water into Zahedan plain. Master's Thesis, University of Sistan & Baluchestan, Zahedan, 2014. [Persian]
22
23-Hargreaves, G.H. 1994. Defining and using reference evapotranspiration. J. of Irrig. and Drain. Eng., ASCE, 120(6): 1132-1139.
23
24- Ehsani A, Arzani H, Farahpour M, Ahmadi H, Jafari M, Akbarzadeh M. Evapotranspiration Estimation Using Climatic Data, Plant Characteristics and Cropwat 8.0 Software (Case Study: Steppic Region of MarkaziProvince, Roodshore Station). Iranian journal of Range and Desert Reseach. 2012, 19(1). [Persian]
24
25- Aghakhani A, Sadani M, Faraji M, Boniadi Nejad Gh R. Comparison of methods to estimate the industrial water demand based on the number of industrial units, number of employees, total area and the infrastructure area. 2010, 6(2); 357-364. [Persian]
25
26- Montalvo I, Izquierdo J, Pérez R, Tung M. Particle swarm optimization applied to the design of water supply systems. Computers & Mathematics with Applications. 2008, 56(3):769-776.
26
27- Baltar A M, Fontane D G. Use of multiobjective particle swarm optimization in water resources management. Journal of water resources planning and management. 2008, 134(3): 257-265.
27
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی 24 مدل تبخیر و تعرق گیاه مرجع در اقلیمهای مختلف ایران
روشهای مختلفی برای تخمین تبخیر و تعرق وجود دارد که عملکردشان در شرایط اقلیمی گوناگون، متفاوت است. هدف از تحقیق حاضر، بررسی روشهای مختلف تبخیر و تعرق گیاه مرجع در اقلیمهای مختلف ایران و اعتبارسنجی این روشها با روش فائو- پنمن- مانتیث است. برای انجام کار از دادههای هواشناسی 30 ساله (1988ـ 2017) نُه شهر کشور (شهرکرد، ارومیه، مشهد، زاهدان، بندرعباس، اهواز، گرگان، رشت و ساری) استفاده شد. ابتدا تبخیر و تعرق مرجع به روش فائو- پنمن- مانتیث بهصورت روزانه بهدست آمد. سپس، مقادیر تبخیر و تعرق مرجع با 24 روش دیگر نیز محاسبه شد و با استفاده از شاخصهای آماری جذر میانگین مربعات خطا (RMSE)، میانگین خطای مطلق (MAE)، نسبت میانگین(MR) و درصد خطای تخمین (PE) با روش فائو- پنمن- مانتیث مقایسه شدند. نتایج نشان داد در اقلیم سرد و نیمهخشک، سرد و معتدل، گرم و خشک، سرد و خشک و گرم و مرطوب بهترتیب شامل شهرهای ارومیه، شهرکرد، زاهدان، مشهد و اهواز مدل مککینگ اصلاحشده، در اقلیم گرم و مرطوب بندرعباس مدل والیانتزاس 5 و در اقلیمهای مدیترانهای، نیمهمرطوب و مرطوب شامل شهرهای گرگان، ساری و رشت مدل دروگرز و آلن برآورد بهتر و نزدیکتری به روش فائو- پنمن- مانتیث داشتند. با توجه به امتیازهای دادهشده به هر روش براساس شاخص ارزیابی MAE و RMSE، مدلهای مککینگ اصلاحشده، دروگرز و آلن، والیانتزاس و هارگریوز سامانی و براساس شاخص PE مدلهای دروگرز و آلن، مککینگ اصلاحشده، والیانتزاس و هارگریوز سامانی بهعنوان مدل برتر انتخاب شدند.
https://ije.ut.ac.ir/article_72526_bab138e9345136e656046ddf34c4e7b1.pdf
2019-09-23
611
622
10.22059/ije.2019.277302.1065
تبخیر و تعرق
فائو- پنمن- مانتیث
مدلهای تجربی
حلیمه
پیری
h_piri2880@yahoo.com
1
استادیار، گروه مهندسی آب، دانشکدۀ آب و خاک، دانشگاه زابل
LEAD_AUTHOR
محمدطاهر
پوزن
poozan@gmail.com
2
دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی آب، دانشکدۀ آب و خاک، دانشگاه زابل
AUTHOR
[1].Gundekar H. G. Khodke U. M, Sarkar S. Evaluation of pan coefficient for reference crop evapotranspiration for semi-arid region. Irrigation Science. 2008; 26: 169-175.
1
[2].Alizadeh A, Kamali GH, Khanjani M. J. Air and Climatology. Estimation of Evapotranspiration Estimation Methods in Arid Regions of Iran, Geographical Research Magazine,2004; 105: 73-97. [Persian]
2
[3].Tabari H. Evaluation of reference crop evapotranspiration equations in various climates. Water resources management,2010; 24(10):2311-2337. [Persian]
3
[4].Azhar A.H, Perera B.J.C. Evaluation of reference evapotranspiration estimation methods under Southeast Australian conditions. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 2010; 137(5):.268-279.
4
[5].Mehdi Zadeh S, Rakhshani F, Bahmanesh J, Delir Hassannia R. Analysis of the Accuracy of Five Different Models of Valiantzas's Relationship in the Estimation of Reference Evapotranspiration. Irrigation Science and Engineering,2017; 41 (3): 132-119. [Persian]
5
[6].Namdarian K, Naseri A.A, Izadpanah Z, Maleki A. Comparison of FAO Penman-Monteith method and Class A evaporation pan with lysimetric data Estimation of evapotranspiration of chickpea in Khorramabad region, Iranian Journal of Cereals Research, 2014;6(1):92-99. [Persian]
6
[7].Djaman K, Balde A.B, Sow A, Muller B, Irmak S, N’Diaye M.K, Manneh B, Moukoumbi Y.D, Futakuchi K, Saito K. Evaluation of sixteen reference evapotranspiration methods under sahelian conditions in the Senegal River Valley. J. Hydrol. Region. Stud. 2015; 3: 139-159.
7
[8].Khoshhal J, Zare Abyane H, Joshani A.R, Khazaei M. Evaluation of potential Evapotranspiration methods using FAO pan method in east and southeast the Keshvar watershed. Quarterly of Natural Geographical.2008; 8: 28. 1-16. [Persian]
8
[9]Sabziparvar A.A, Tabari H. Regional estimation of reference evapotranspiration in arid and semi-arid regions. J. Irrig. Drain. Engin.2010; 136(10): 724-731.
9
[10].Ghorbani KH, Aligholinia, T, Rasouli Majd N. Evaluating the accuracy of the twenty experimental models of estimation of evapotranspiration of the reference plant for coastal areas in different climates. Water and soil conservation research.2017; 25 (4): 320-307. [Persian]
10
[11].Djaman K, Irmak S, Kabenge I, Futakuchi K. Evaluation of FAO-56 penman-monteith model with limited data and the valiantzas models for estimating grass-reference evapotranspiration in Sahelian conditions. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 2016; 142(11):.04016044.
11
[12].Irmak S, Irmak A, Allen R.G, Jones, J.W. Solar and net radiation-based equations to estimate reference evapotranspiration in humid climates. Journal of Irrigation and Drainage Engineering.2003; 129(5): 336-347.
12
[13]. Trajkovic S, Kolakovic S. Evaluation of reference evapotranspiration equations under humid conditions. Water Resources Management,2009; 23(14) : 3057-3067.
13
[14].Kisi O. Comparison of different empirical methods for estimating daily reference evapotranspiration in Mediterranean climate. Journal of Irrigation and Drainage Engineering,2013; 140(1),2655-2677.
14
[15].Droogers P. Allen R.G. Estimating reference evapotranspiration under inaccurate data conditions. Irrigation and Drainage Systems, 2002; 16(1): 33-45.
15
[16].Rauf M, Azizi Makar J. Evaluation of Eighteen Model of Reference Evapotranspiration in Ardabil Plain. Water and soil conservation research.2017; 24 (6): 240-227. [Persian]
16
[17].Temesgen B., Eching S, Davidoff B. Frame K. Comparison of some reference Evapotranspiration equations for California, Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 2005; 131(1): 73-84.
17
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی اثربخشی آموزشهای زیستمحیطی بر دانشآموزان متوسطۀ اول دختر برای حفاظت از تالابها (مطالعۀ موردی: تالاب شور، شیرین و میناب)
اکوسیستمهای تالابی طیف وسیعی از خدمات اکوسیستمی را برای انسانها در پی دارند که در دهههای اخیر به دلیل استفادۀ بیرویۀ بشر از آنها، دچار اختلالات شدیدی شدهاند و به علت افزایش جمعیت این روند رو به افزایش است. تالاب شور، شیرین و میناب از تالابهای ساحلی استان هرمزگان است که حیات روستاهای حاشیۀ آن وابسته به تالاب است. این تالاب در سالهای اخیر توسط عوامل طبیعی و انسانی دچار آسیبهایی شده است که با توجه اهمیت اکولوژیکی، اقتصادی– اجتماعی و فرهنگیای که دارد، لزوم حفاظت از آن بیش از پیش احساس میشود. آموزش محیط زیست بنیادیترین شیوه در حفاظت از محیط زیست و سرآغاز بلوغ فکری بشر است که توسط آن، افراد جامعه خود را مسئول حفظ محیط زیست میدانند. به دلیل آموزشپذیر بودن نوجوانان، گروه هدف پژوهش حاضر دانشآموزان دختر متوسطۀ اول روستای تیاب بودهاند تا اثربخشی آموزشهای زیستمحیطی در مورد سه مؤلفۀ دانش عمومی، زمینههای تخریب و تهدید و چگونگی مشارکت جامعۀ محلی برای حفاظت از تالاب شور، شیرین و میناب روی آنان بررسی شود. روش تحقیق توصیفی و از نوع پیمایشی-مقطعی بوده و گردآوری اطلاعات از طریق پرسشنامه صورت گرفته است. روایی پرسشنامه مورد تأیید اساتید دانشکدۀ محیط زیست بوده و ضریب آلفای کرونباخ توسط نرمافزار SPSS22 معادل 8/0 به دست آمده است که خوب بودن پایایی را نشان میدهد. از مقایسۀ نتایج پیشآزمون و پسآزمون دانشآموزان مشخص شد که آموزشهای زیستمحیطی تأثیر مثبت دارد و در نمرۀ پسآزمون آنها در هر سه مؤلفۀ پرسشنامه، پیشرفت درخور توجهی دیده میشود.
https://ije.ut.ac.ir/article_72525_70844067a59f1079d2b7a60a3e1c6a0a.pdf
2019-09-23
623
630
10.22059/ije.2019.278390.1077
آموزش محیط زیست
تالابهای ساحلی
تالاب شور شیرین و میناب
روستای تیاب
مهناز
جدیدی
mahnaz.jadidi@ut.ac.ir
1
دانشجوی کارشناسی ارشد آموزش محیط زیست دانشکدۀ محیط زیست پردیس فنی دانشگاه تهران
AUTHOR
احمد
نوحه گر
nohegar92@gmail.com
2
استاد، دانشکدۀ محیط زیست پردیس فنی دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
1. Qasami F, Shobeiri M, Larijani M, Farahmand Rad Sh. Provide a fuzzy multi-branch decision-making model to choose the method of environmental education in vocational schools. Environmental education and sustainable development. 2017; (3) 5: 59-78.[Persian]
1
2. Azkamp AS. Applied Social Psychology, Translation by Farhad Maher. First Edition. Mashhad: Astan Quds Razavi; 1990. [Persian]
2
3. North America Environmental Education Association, 2011.
3
4. Ramsar Convention, 1971.
4
5. Esfandeh S, Danekar A. Comparative-comparative study of wetlands in Hormozgan Province by combining Med Wet and IBA methods. Science and Environmental Engineering. 2014; 2 (5): 9-1. [Persian]
5
6. Moghimi A, Negahban S. Ecogeomorphological characteristics of coastal wetlands (Case study: shour shirirn and minab wetland in the Strait of Hormuz). Second National Conference on Iranian Water Resources Research. Zanjan Regional Water Authority, Zanjan, 2011. [Persian]
6
7. Nohegar A. Hydrogeomorphology of the coastal zone of the northern Strait of Hormuz with emphasis on ecological processes and sustainable coastal ecology (protected area of Tib and Minab), Hormozgan, 2009. [Persian]
7
8. Karashki H. The role of self-regulation in informal learning. The first informal education and learning conference. 2018; 611-627. [Persian]
8
9. Rahbari M. The need to pay attention to the role of environmental education in the institutionalization of the environmental culture. National Environmental Conference of Payame Noor University. Esfahan. 2014; p. 1-5. [Persian]
9
10. Sarbaz S, Sotoodeh A, Rahimi M. The Effect of Environmental Education on Improving Attitudes of Primary Students towards Animal Rights. Quarterly Journal of Environmental Education and Sustainable Development. 2016; 5 (2): 25-33. [Persian]
10
11. Daliri Gh, Nohegar A, Daliri Z. Evaluating the Effectiveness of Environmental Education on Children (Case Study: Birjand Children and Adolescent Contemplation Centers), Fourth International Conference on Environmental Planning and Management. 2017. [Persian]
11
12. Andooz A, Majed Ahmadi H, Beig Mohammadi H. The Role of Education on Student's Environmental Attitude (Case Study: Students of Ilam). Second International Conference on Environment and Natural Resources, Shiraz. Kharazmi High School of Science and Technology. 2015. [Persian]
12
13. Alexandar, R &Poyyamoli, G. The effectiveness of environmental education for sustainable development based on active teaching and learning at high school level-a case study from Puducherry and Cuddalore regions, India. Journal of sustainability education. 2014; 2-30.
13
14. Duarte, F.M & et al. The role of environmental education in changing school students’ perceptions of and attitudes toward coral reefs in the Fernando de Noronha Archipelago, Brazil. Journal of Integrated Coastal Zone Management. 2005; 14(4):581-590.
14
15. Geological Report of Hormozgan Province Coastal Plans. Studies of Hormozgan province. Governorate of Hormozgan Province. 2011. [Persian]
15
16. Hormozgan regional water company. Geological studies report. Sazeh Pardazi Iran Consulting Engineers. 2017. [Persian]
16
17. Gandomkar A, Shabani N. Investigation of Temperature Changes in Minab River Basin and Its Impact on the Shouhr, Shirin and minab International Wetland. The first conference on the protection of Iranian wetlands and ecosystems, Hamedan, the environmental think tank of tomorrow. 2013. [Persian]
17
18. Directorate General of Environmental Protection, Hormozgan Province, 2001. [Persian]
18
19. Directorate General of Environmental Protection, Hormozgan Province, 2008. [Persian]
19
20. Behroozi Rad B, Kiabi H. Seasonal Identification and Comparison of Variety and Concentration of Aquatic Birds in International Wetlands of Kolahi and Tiab in the Four Seasons of the Year from Autumn 2001 to Summer 2002. Environmental Sciences Journal. 2008; (5) 3: 113-126. [Persian]
20
21. Hejazi Y, Ahangari E, Hadavi M. Investigation of effective factors in participation in protective measures of active nongovernmental organizations in the area of the Kani Borazan wetland in Mahabad. Ecology. 2014; (40) 4: 997-989. [Persian]
21
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل شاخص پایداری سیستمهای جمعآوری آبهای سطحی تحت تأثیر تغییر اقلیم (مطالعۀ موردی: منطقۀ 11 شهرداری تهران)
بررسی تأثیرات تغییر اقلیم بر فرایندهای هیدرولوژیکی، بهویژه سیلابهای شهری، برای سازگاری و تعدیل آثار آن اهمیت زیادی دارد. در مطالعۀ حاضر،ابتدا با هدف ارزیابی وضعیت سیستمهای زهکشی شهری، تأثیر تغییر اقلیم بر بارشهای حدی ناحیۀ یکم منطقۀ 11 شهر تهران در دورۀ 2020-2049 با استفاده از 10 مدل AOGCM تحت دو سناریوی RCP2.6 و RCP8.5 بررسی شد. سپس، یک سناریوی میانه به عنوان حالت تجمیعی از نتایج تمام مدلهای اقلیمی یادشده در نظر گرفته شد. پس از آن، با استفاده از نرمافزار SWMM وضعیت شبکۀ فرعی زهکشی منطقه در شرایط موجود و همچنین حالت میانۀ تمام سناریوهای یادشده در شرایط آتی بررسی شد. درنهایت، عملکرد شبکه با محاسبۀ شاخصهای کارایی شامل اطمینانپذیری، برگشتپذیری، آسیبپذیری و پایداری ارزیابی شد. برای شبیهسازی سیلابهای منطقه، از رگبار طرح با دورۀ بازگشت پنج و 10 سال استفاده شد. نتایج شبیهسازی سیلاب نشان میدهد در شرایط فعلی با وقوع بارشی با دورۀ بازگشت پنج و 10 سال، در مجموع 25/23 درصد و در شرایط آتی حدود 22 درصد از طول کانالهای منطقه دچار آبگرفتگی خواهند شد. شاخص پایداری شبکه نیز تحت تأثیر این بارشها بررسی و مشخص شد. پایداری سیستم زهکشی منطقه در شرایط فعلی 89/77 درصد و در شرایط آتی تحت سناریوهای RCP2.6 و RCP8.5 بهترتیب 73/77 و 61/77 درصد است. بهطور کلی، مشخص شد در دورۀ آتی تحت تأثیر هر دو سناریوی تغییر اقلیم حجم سیلاب و تعداد نقاط آبگرفتگی شبکه در مقایسه با شرایط کنونی افزایش چشمگیری نخواهد داشت.
https://ije.ut.ac.ir/article_72466_49156844f68669f52368b136d9bd36ba.pdf
2019-09-23
631
649
10.22059/ije.2019.274672.1035
آسیبپذیری
برگشتپذیری
پایداری
تغییر اقلیم
رواناب شهری
پریچهره
بهزادی
pari.behzadi@ut.ac.ir
1
دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی منابع آب، گروه مهندسی آبیاری و زهکشی، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران
AUTHOR
عباس
روزبهانی
roozbahany@ut.ac.ir
2
دانشیار گروه مهندسی آبیاری و زهکشی، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
علی رضا
مساح بوانی
armassah@ut.ac.ir
3
دانشیار گروه مهندسی آبیاری و زهکشی، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران
AUTHOR
1- Chocat B, Ashley R, Marsalek J, Matos MR, Rauch W, Schilling W, Urbonas B. Toward the sustainable management of urban storm-water. Indoor Built Environ. 2007; 16(3): 273–285.
1
2- Zhou Q. A Review of Sustainable Urban Drainage Systems Considering the Climate Change and Urbanization Impacts. 2014; 6(4): 976-992.
2
3- Nazif S. Developing an algorithm for the assessment of climate change impact on urban water cycle. Ph.D thesis, Faculty of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran. 2010. (Persian)
3
4- Prodanovic P. Response of Water Resources Systems to Climate Change. Ph.D. dissertations, Department of Civil & Environmental Engineering,University of Western Ontario, London, Ontario, Canada. 2008; p 356.
4
5- Willems P, Olsson J, Arnbjerg-Nielsen K, Beecham S, Pathirana A, Gregersen IB, Madsen H, Nguyen VTV. Impacts of climate change on rainfall extremes and urban drainage. IWA Publishing: London, UK. 2012; p252.
5
6- Mailhot A, Duchesne S. Design criteria of urban drainage infrastructures under climate change. Water Resour. Plan. Manag. Asce, 2010; 136(2): 201–208.
6
7- Boysen F. An overview and evaluation of composite indices of development. Journal of Social Indicators Research. 2002; 59(2):115-151.
7
8- Zevenbergen C, Cashman A, Evelpidou N, Pasche E, Garvin S, Ashley R. Urban Flood Management. International Standard Book Number-13: 978-1-4398-9433-0. by Taylor & Francis Group, LLC. Balkema. 2005.
8
9- Sharifan RA, Roshan A, Aflatoni M, Jahedi A, Zolghadr M. Uncertainty and sensitivity analysis of SWMM model in computation of manhole water depth and subcatchment peak flood. Procedia Social and Behavioral Sciences. 2010; 2(6): 7739–7740.
9
10- Zaghloul NA, Al-Mutairi BL. Water Harvesting of Urban Runo in Kuwait. Transaction A Civil Engineering, Sharif University of Technology. 2010; 17(3), pp. 236-243.
10
11- Willems P, Arnbjerg K, Olsson J, Nguyen VTV. Climate Change Impact Assessment on Urban Rainfall Extremes and Urban Drainage: Methods & Shortcomings. Atmospheric Research. 2012; 103, 106-118.
11
12- Yazdandust F, Pourshushtari M, Tahmasebi Birangani Y. Investigating the Effect of Climate Change on Urban Flooding and the Function of Drainage System, National Conference on Flood Management, Tehran. 2013.
12
13- Darren W, Bruce C. Adaptation of Storm Drainage System to Accommodate Increased Rainfall Resulting from Climate Change, Journal of Environmental Planning and Management. 2014; 46-50.
13
14- Birgani Y, Yazdandoost F. Resilience in urban drainage risk management systems. Proceedings of the Institution of Civil Engineers -Water Management. Thomas Telford Ltd. 2015; 3-16.
14
15- Willuweit L, O'Sullivan J, Shahumyan H. Simulating the effects of climate change, economic & urban planning scenarios on urban runoff patterns of a metropolitan region. Urban Water Journal. 2015; 1-16.
15
16- Ahmed S, Tsanis I. Climate Change Impact on Design Storm and Performance of Urban Storm-Water Management System (A Case Study on West Central Mountain Drainage Area in Canada). Hydrol Current Res. 2016; 7:229.
16
17- Binesh N, Niksokhan MH, Sarang A, Rauch W. Improving Resilience of Urban Drainage System in Adaptation to Climate Change (Case study: Northern Tehran, Iran). 2018. International Conference on Building Tomorrow’s Society, 16th International Environmental Specialty, At: Canada, June 13-16 (2018).
17
18- Zistab Consulting Engineers. Basic studies report (A study on operationalizing comprehensive surface waters plan and preparing river streams and canals improvement schemes for the District 11 of the city of Tehran, Tehran, Iran. 2015. (Persian)
18
19- Shariat R, Roozbahani A, Ebrahimian A. 2019. Risk analysis of urban stormwater infrastructure systems using fuzzy spatial multi-criteria decision making. The Science of the total environment. 647:1468-1477.
19
20- Gironas J, Roesner LA, Rossman LA, Davis J. A new app lications manual for the Storm Water Management Model (SWMM). Environmental Modelling and Software. 2010; 25(6): 813-814.
20
21- Rossman LA. Storm water management model, User’s Manual version 5.0. EPA/600/R-05/040, National Risk Management Research Laboratory. United States Environmental Protection Agency, Cincinnati, Ohio. 2009; 259p.
21
22- Carter TR, Hulme M, Lal M. IPCC-TGCIA. Guidelines on use of scenario data for climate impact & adaptation assessment.. Intergovernmental Panel on Climate Change, Task Group on Scenarios for Climate Impact Assessment. 1999; Version 1, 69p.
22
23-Jafarpour S, Cannoni A. Climate change scenarios in the fifth report of the Intergovernmental Panel on Climate Change and its comparison with the previous report. 2016. Second National Conference on Environmental and Natural Resources Conservation. At: Ardebil, Mohaghegh Ardabil University, Iran. March 3-4 (2016). (Persian)
23
24- Van Vuuren DP, Edmonds J, Kainuma M, Riahi K, Thomson A, Hibbard K, et al. 2011. The representative concentration pathways: an overview Climatic Change, 109: 5-31.
24
25- Maleki Nejad H, Soleimani Motlagh M, Jaideri A, Shater Abshuri S. Comparison of partial and maximum frequency series for maximum daily precipitation to determine the best probabilistic distribution (Case Study: Tehran and Alborz provinces). Journal of Meteorological Organization (Nivar(. 2015; 39(90):3-14. (Persian)
25
26- Todini E. Looped water distribution networks design using a resilience index based heuristic approach. Urban Water. 2000; 2(2):115-122.
26
27- Tajrishi M, Malekmohammadi B. Suitable method to accomplish flood insurance program for crisis management in flood condition of urban areas, 2nd International Conference on Integrated National Disaster Management, Tehran, Iran. 2009; 1-18.
27
28- Mugume S, Gomez D, Butler D. Quantifying the resilience of urban drainage systems using a hydraulic performance assessment approach.13th International Conference on Urban Drainage, Malaysia. 2014.
28
29- Gharaibeh NG, Asce M, Chiu Y, Gurian PL. Decision methodology for allocating funds across transportation infrastructure assets, Journal of Infrastructure Systems. 2006; 12(1):1-9.
29
30- Valizadeh N, Zorn CR, Shamseldin AY. Evaluating the technical resilience of stormwater systems to flooding. Stormwater Conferenc, Australia.2016.
30
31- Bocchini P, Frangopol DM, Ummenhofer T, Zinke T. Resilience and sustainability of civil infrastructure, Toward a unified approach. Journal of Infrastructure Systems. 2013; 20(2): 1-16.
31
32- Loucks DP, Van Beek E. Water Resources systems planning and management. United Nations Educational, Scientefic and Cultural Organization (UNESCO). Paris, France. 2005.
32
33- Hashimoto T, Stedinger JR, Loucks DP. Reliability, Resiliency and Vulnerability criteria for water resources system performance evaluation. Water Resources Research. 1982; 10(1):14-20.
33
34- Menzoda VM, Villanuave EE, Adem J. Vulnerability of basin and watershed in Mexico to global climate change. Climate Research Journal. 1997; 9:139-145.
34
35- Lane BA, Sandoval-Solis S, Porce EC. Environmental flows in human-dominated system. Integrated water management strategies for the Rio Grand / Bravo basin. River Research and Applications. 2014.
35
36- Sandoval-Solis S, McKinney Dc, Loucks DP. Sustainability index for water resources planning and management. Journal of Water Resources Planning and Management. 2011; 137(5):381-390.
36
ORIGINAL_ARTICLE
طبقهبندی و تعیین تغییرات رژیم جریان آب رودخانهای با استفاده از شاخصهای هیدرولوژیکی IHA مطالعۀ موردی: (رودخانۀ خرمارود - استان گلستان)
در تحقیق حاضر با استفاده از شاخصهای تغییرات هیدرولوژیکی IHA، تغییرات رژیم هیدرولوژیکی در دو دورۀ آماری «رژیم جریان طبیعی» و «رژیم جریان تغییریافته» در ایستگاه هیدرومتری نوده خاندوزه واقع در خروجی حوضۀ آبخیز تیلآباد (استان گلستان) بررسی شد. براساس روش IHA، در مجموع 67 پارامتر آماری توسط نرمافزار IHA7 محاسبه شد؛ این پارامترها به دو گروه شاخصهای تغییرات هیدرولوژیکی IHA در محدودۀ هدف RVA و مؤلفۀ جریان محیط زیستی EFCs تقسیم شدند. به منظور تفکیک و تعیین میزان اختلاف معنادار بین مقادیر میانگین دوره با رژیم جریان طبیعی نسبت به دورۀ رژیم جریان تغییریافته از آزمون رقم معناداری استفاده شد. برای طبقهبندی رژیم جریان نیز روش طبقهبندی توسعهیافته توسط کوئسلاتی و همکارانش به کار برده شد. نتایج تحقیق حاضر نشان میدهد الگوی رژیم جریان آب سالانه طی دورۀ آماری 1346 تا 1395 از طبقۀ «رواناب دائمی PR» به «دائمی با سیلابهای ناگهانی PF» تغییر کرده است. فعالیتهای انسانی در حوضۀ آبخیز تیلآباد سبب کاهش مقادیر جریانهای کم، دبی حداقل و میانگین ماهانه، مدت زمان تداوم جریان، تعداد پالسهای جریانهای زیاد، مدت زمان تداوم سیلابهای کوچک و بزرگ، میانگین حداقل جریانهای یک، هفت و 90 روزه و همچنین میانگین حداکثر جریانهای هفت و 90 روزه در هر سال آبی شده و به عکس سبب افزایش مقدار و فراوانی دبی اوج سیلابهای کوچک و بزرگ، تعداد روزهای جریان با دبی صفر، فراوانی جریانهای خیلی کم و میانگین حداکثر جریان یکروزه در هر سال آبی شده است. همچنین، تغییر مدت تداوم و زمان وقوع رخدادهای جریانهای زیاد و خیلی کم سالانه را در پی داشته است.
https://ije.ut.ac.ir/article_72465_98c34a6a5f99a0dc3d3c4243ba5959c0.pdf
2019-09-23
651
671
10.22059/ije.2019.269287.982
حوضۀ آبخیز تیلآباد
رژیم جریان
IHA
RVA
EFCs
غلامرضا
خسروی
gholamreza.khosravi@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری علوم و مهندسی آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
امیر
سعدالدین
amir.sadoddin@gmail.com
2
دانشیار گروه آبخیزداری و مدیریت مناطق بیابانی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
LEAD_AUTHOR
مجید
اونق
mownegh@yahoo.com
3
استاد گروه آبخیزداری و مدیریت مناطق بیابانی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
عبدالرضا
بهره مند
abdolreza.bahremand@yahoo.com
4
دانشیار گروه آبخیزداری و مدیریت مناطق بیابانی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
حسین
مصطفوی
hmostafaviw@gmail.com
5
دانشیار گروه تنوع زیستی و مدیریت اکوسیستمها، پژوهشکدۀ علوم محیطی، دانشگاه شهید بهشتی تهران
AUTHOR
Office of Deputy for Strategic Supervision, Ministry of Energy. Guideline for Finding Aquatic Ecosystems Environmental Water Requirement, Vice Presidency For Strategic Planning and Supervision, Iran. 2012; 150-205. [Persian]
1
2. Dyson M, Bergkamp G, Scanlon J. Flow. The Essentials of Environmental Flows. IUCN,Gland, Switzerland and Cambridge, UK. 2003.
2
3. Tharme R.E. "A global persprctive on environmental flow assessment: emerging trends in the development and application of environmental flow methodologies for rivers", Published online in Wiley InterScience. 2003.
3
4. Richter B.D, Davis M.M, Apse C, Konrad C.. A presumptive standard for environmental flow protection. River Res. 2011; 28: 1312–1321.
4
5. Richter BD, Baumgartner JV, Powell J, Braun DP. A method for assessing hydrologic alteration within ecosystems. Conserv Biol.1996; 10(4):1163–1174.
5
6. Yang T, Zhang Q, Chen Y.D, Tao X. A spatial assessment of hydrologic alteration caused by dam construction in the middle and lower Yellow River, China. Hydrol Process. 2008; 22: 3829–3843.
6
7. Fernandez J.A, Martinez C, Magdaleno F. Application of indicators of hydrologic alterations in the designation of heavily modified water bodies in Spain. Environ. Sci. 2012; 16: 31–43.
7
8. Papadaki C, Soulis K, Muñoz-Mas R, Martinez-Capel F, Zogaris S, Ntoanidis L. Potential impacts of climate change on flow regime and fish habitat in mountain rivers of the south-western Balkans. Sci. Total Environ. 2016; 540: 418–428.
8
9. Peñas F.J, Barquín J, Álvarez CAssessing hydrologic alteration: evaluation of different alternatives according to data availability. Ecol. Indic. 2016; 60: 470–482.
9
10. Richter B.D, Baumgartner J.V, Wigington R, and Braun D. P. How much water does a river need? Freshwater Biology. 1997; 37: 231-249.
10
11. Mathews R, Richter B.D. Application of the indicators of hydrologic alteration software in environmental flow setting. J. Am. Water Res. Assoc. 2007; 43: 1400–1413.
11
12. Smakhtin V.U, Revenga C, Doِll, P. Taking into account environmental water requirements in global scale water resources assessments. Research Report 2 of the CGIAR Comprehensive Assessment Program of Water Use in Agriculture. Colombo, Sri Lanka: International Water Management Institute. 2004; 24 pp.
12
13. Salmani H, Sheikh V, Mahini M, Ownegh M. Landuse planning for minimization runoff and sediment at tilabad watershed in Golestan Province, Iran, Ph.D. thesis, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources, Iran. 2108; 85-112. [Persian]
13
14. The Nature Conservancy. Indicators of Hydrologic Alteration Version 7.1 User's Manual.. 2009; 81pp.Available online at: https://www.conservationgateway.org.
14
15. Poff N.L. A hydrogeography of unregulated streams in United States and an examination of scale-dependance in some hydrological discriptors.Freshwater Biology.1996;36 pp:71-91.
15
16. Smakhtin V, Anputhas M. An assessment of environmental flow requirements of Indian river basins. Colombo, Sri Lanka: International Water Management Institute. 2006; 42 p.
16
17. Oueslati O, De Girolamo A.M, Abouabdillah A, Lo Porto A. Attemps to flow regime classification and characterization in Mediterranean streams using multivariate analysis. International Workshop ‘Advances in Statistical Hydrology. 2010; 23-25.
17
18. Huh, S., Dickey, DA., Meador, MR., Ruh, KE. Temporal analysis of the frequency and duration of low and high streamflow: years of record needed to characterize streamflow variability, Journal of Hydrology. 2005; 310: 78–94.
18
19. Poff NL, Ward JV. Implications of streamflow variability and predictability for lotic community structure: a regional analysis of Streamflow Patterns, Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences. 1989; 46: 1805–1818.
19
ORIGINAL_ARTICLE
تعیین ظرفیت خودپالایی رودخانۀ دیواندره با استفاده از مدل QUAL2Kw
مطالعات خودپالایی رودخانهها، اطلاعات کمی مورد نیاز برای محاسبۀ بار آلودگی قابل تحمل در محیط طبیعی رودخانه را فراهم میآورد و همچنین به فهم کاملتر از فرایندهای زیستمحیطی منجر میشود. هدف اصلی پژوهش حاضر، مدلسازی کیفیت آب رودخانۀ دیواندره و کاهش آلودگی رودخانه از طریق تطابق بیشتر میزان ورود آلایندهها در بازههای مختلف رودخانه با توان خودپالایی آن است. پژوهش حاضر به بررسی روند تغییرات خودپالایی رودخانۀ دیواندره برای پارامترهای اکسیژن محلول (DO)، اکسیژنخواهی بیولوژیکی (CBOD)، اکسیژنخواهی شیمیایی (COD)، اسیدیته (pH)، هدایت الکتریکی (EC)، دما و محاسبۀ درصد خودپالایی برای پارامترهای زوالپذیر BOD و COD پرداخته و به منظور پیشبینی چگونگی تغییرات آنها از مدل شبیهساز کیفی QUAL2Kw استفاده شده است. بهمنظور ارزیابی و اعتباریابی نتایج مدل، از شاخصهای آماری مربع تفاضلات (AME) و ریشۀ میانگین مربعات خطا (RMSE) استفاده شد. نتایج نشان میدهد بهدلیل اﻓﺰاﯾﺶ سکونتگاههای انسانی، ﺗأﺛﯿﺮ ﻓﺎﺿﻼبﻫﺎ، روانابهای کشاورزی و همچنین ورود رودخانههای فرعی چمزرد و یولگشتی، وﺿﻌﯿﺖ زﯾﺴﺖﻣﺤﯿﻄﯽ رودﺧﺎﻧۀ دیواندره در بازههای انتهایی آن ﻧﮕﺮانﮐﻨﻨﺪه اﺳﺖ و اقدامات کنترلی را ایجاب میکند. از میان دو پارامتر کیفی زوالپذیر بررسیشده، خودپالایی BOD به میزان 75 درصد بیشتر از COD است. همچنین، دقیقترین شبیهسازی مربوط بهpH و در عین حال کمترین دقت شبیهسازی مختص به EC است.
https://ije.ut.ac.ir/article_72464_3d0ccc14e962122aa2bd04dd8e988e05.pdf
2019-09-23
673
684
10.22059/ije.2019.274432.1031
پارامترهای کیفیت آب
خودپالایی
رودخانۀ دیواندره
شبیهسازی
مدل QUAL2Kw
زهرا
باباخانی
babakhani_68@yahoo.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد منابع آب، گروه علوم و مهندسی آب، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات، تهران
AUTHOR
مهدی
سرائی تبریزی
mahdisarai@yahoo.com
2
استادیار گروه علوم و مهندسی آب، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات، تهران
LEAD_AUTHOR
حسین
بابازاده
h_babazadeh@hotmail.com
3
دانشیار گروه علوم و مهندسی آب، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات، تهران
AUTHOR
[1]. Tajrishi, M, Abrishamchi, A, Ahmadi M, Torkian, A. Vice Presidency for Strategic Planning and Supervision. Study guideline of river Self-purification Capacity. Islamic Republic of Iran. water technical report No. 481. 2009; 161 pp]Persian[
1
[2]. Hosseini P, Hosseini Y. Investigating the variation of self-propagation power of Karun River in 87 and 92 years using QUAL2KW model in Ahvaz city. AmirKabir Journal of Civil Engineering. 2017;49(1):35-46. ]Persian[
2
[3]. Khodam Mohammadi M, Boustani F. Assessment of self-healing power and the role of dissolved oxygen in the quality of water in the river of Khor (Case study: Droodzan Dam down to Lake Tashkh-Bakhtegan). Journal of Water Resources Engineering. 2017;7(27):85-98. ]Persian[
3
[4]. Shokri S, Hooshmand A, Moaz H. Qualitative simulation of ammonium and nitrate in the Gregor River using the QUAL2KW model. Journal of Wetland Ecobiology. 2015;7(68):23-57. ]Persian[
4
[5]. Kalburgi PB, Shareefa RN, Deshannavar UB. Development and Evaluation of BOD-DO Model for River Ghataprabha near Mudhol (India), using QUAL2K. I.J Engineering and Manufacturing. 2015;5(1),15-25.
5
[6]. Sarda P, Sadgir DP. Water Quality Modeling and Management of Surface Water using Soft Tool. International Journal of Science, Engineering and Technology Research (IJSETR). 2015;4(9),2988-2992.
6
[7]. Pellerire GJ, Chapra SC, Tao H. QUAL2Kw- A framework for modeling water quality in streams and rivers using a genetic algorithm for calibration. Environmental Modeling & Software. 2006;21(3),419-425.
7
[8]. Pelletier GJ, Chapra SC. QUAL2Kw user manual (version 5.1): A modelling framework for simulating river and stream water quality. Environmental Assessment Program, Olympia, Washington. 2008,112 pp.
8
[9]. Rafiee M, Akhondali AM, Moazed H, Lyon SW, Jaafarzadeh N, Zahraie B. A Case Study of Water Quality Modeling of the Gargar River, Iran. Journal of hydraulic structures. 2013;1(2):10-22.
9
[10]. Azimi MM, Hashemi S, Barekatin S, Jafari Gol F. Investigation of self-purification With the help of the results of qualitative simulation (study area: Sefidrood river). National Water Conference with Clean Water Approach, University of Water and Power Industry (Shahid Abbaspour), Tehran, Iran. 2009. ]Persian[
10
ORIGINAL_ARTICLE
مقایسۀ مدل هیبریدی PSO-ANFIS و مدل تجربی تورک در تخمین تبخیر و تعرق مرجع (مطالعۀ موردی: پلدختر- لرستان)
تبخیر و تعرق در حوضۀ آبخیز یکی از اجزای اصلی چرخۀ آب و تخمین نیاز آبیاری است. هدف از پژوهش حاضر، تخمین تبخیر و تعرق مرجع (ETo) روزانه با استفاده از سیستم استنتاج تطبیقی عصبی- فازی (ANFIS) و مقایسۀ آن با مدل تجربی تورک است. دادههای ورودی مدل تورک که شامل ساعت آفتابی، دمای هوا، رطوبت نسبی و سرعت باد مربوط به ایستگاه هواشناسی پلدختر میشود، از ادارۀ کل هواشناسی استان لرستان دریافت شده و تبخیر و تعرق با استفاده از این روش به دست آمده است. دادههای ورودی مدل (ANFIS) که شامل دمای میانگین، رطوبت میانگین وگرمای نهان تبخیر میشود، با استفاده از روابط به دست آمد و به مدل داده شد. نتایج بهدستآمده از هر روش به طور جداگانه با تبخیر محاسبهشده در محل ایستگاه با استفاده از تشتک تبخیر مقایسه شد. در مطالعۀ حاضر عملکرد سیستم عصبی- فازی ((ANFIS بر مبنای الگوریتم بهینهسازی (PSO) در دستور کار قرار گرفت و نتایج بهدستآمده رضایتبخش بود. کارایی روشهای مقایسهشده با استفاده از آمارههای ریشۀ میانگین مجذور خطا RMSE، میانگین مربعات خطا MSE و ضریب تعیین R2 ارزیابی شد. روش ANFIS-PSO فقط با سه پارامتر دمای میانگین، رطوبت میانگین و گرمای نهان تبخیر قادر به پیشبینی تبخیر و تعرق مرجع روزانه است و نسبت به مدل تجربی تورک دقت بیشتری دارد، به طوری که مقدار R2، RMSE، MSE بهترتیب برای مدل ANFIS 90/0، 65/2، 13/7 و برای مدل تجربی تورک بهترتیب 63/0، 26/6، 24/39 است.
https://ije.ut.ac.ir/article_72463_665bd8e3ed20d3b231c93700f094ff23.pdf
2019-09-23
685
694
10.22059/ije.2019.272281.1012
الگوریتم PSO
تبخیر و تعرق مرجع
سیستم استنتاج عصبی- فازی
مدل تجربی
علی
حقی زاده
haghizadeh.a@lu.ac.ir
1
دانشیار، دانشکدۀ کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه لرستان
AUTHOR
حسین
یوسفی
hosseinyousefi@ut.ac.ir
2
دانشیار، دانشکدۀ علوم و فنون نوین، دانشگاه تهران
AUTHOR
یزدان
یاراحمدی
yazdan.yarahmadi@ut.ac.ir
3
کارشناس ارشد مهندسی آبخیزداری، دانشکدۀ کشاورزی و منابع طبیعی،دانشگاه لرستان
LEAD_AUTHOR
طاهره
ابراهیمیان
y.yarahmadi42@gmail.com
4
کارشناس ارشد مهندسی اکوهیدرولوژی، دانشکدۀ علوم و فنون نوین، دانشگاه تهران
AUTHOR
Karamuz M, Araghi Nezhad S. Advanced Hydrology. Tehran: Amirkabir university of technology; 2014. 468 p.
1
2. Hossein Mirzaei HM. Comparison of Different Estimates of Evapotranspiration Potential. In: First National Conference on Irrigation and Drainage Networks Management. 2006.
2
3. Sarmad MM-B-ME-M. Estimation of Reference crop Evapotranspiration Using the Least Meteorological Data. J Water Soil. 2009;23(1):91–9.
3
4. Mohammadi KAGG-SMM-K. Comparison of Artificial Intelligence Systems (ANN & ANFIS) for Reference Evapotranspiration Estimation in the Extreme Arid Regions of Iran. J Water Soil. 2010;24(4):679–89.
4
5. Shiri J, Ki\csi Ö, Landeras G, López JJ, Nazemi AH, Stuyt LCPM. Daily reference evapotranspiration modeling by using genetic programming approach in the Basque Country (Northern Spain). J Hydrol. 2012;414:302–16.
5
6. Terzi Ö. Daily pan evaporation estimation using gene expression programming and adaptive neural-based fuzzy inference system. Neural Comput Appl. 2013;23(3–4):1035–44.
6
7. Kumar P, Kumar D, Jaipaul J, Tiwari AK. Evaporation estimation using artificial neural networks and adaptive Neuro-Fuzzy inference system techniques. Pakistan J Meteorol. 2012;8(16).
7
8. Mohamadrezapour O. Monthly Forecast of Potential Evapotranspiration Models Using Support Vector Machine (SVM), Genetic programming and Neural- Fuzzy Inference System. Irrig Water Eng. 2017;7(3):135–50.
8
9. Haghighatjou P, Shahroudi ZMZA. Comparison of gene expression programming (GEP) and neuro-fuzzy methods for estimation of pan evaporation (case study: south Khorasan province). Water Soil Resour Conserv. 2017;6(4):107–17.
9
10. Citakoglu H, Cobaner M, Haktanir T, Kisi O. Estimation of monthly mean reference evapotranspiration in Turkey. Water Resour Manag. 2014;28(1):99–113.
10
11. Shayannejad masumeh najafi; VAM. An Evaluation of Accuracy of Intelligent Methods and Sensitivity Analysis of Reference Crop Evapotranspiration to Meteorological Parameters in Two Different Climates. Ecohydrology. 2014;1(1):17–24.
11
12. M Nekooamal Kermani RMN. Determination of the Best Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) Model for Estimating Grass Reference Crop Evapotranspiration in Coastal Semi-arid Climate of Hormozgan. Water Soil Sci. 2016;26(2):239–58.
12
13. Azad MRAP, Sattari and MT. Forecasting daily river flow of Ahar Chay River using Artificial Neural Networks (ANN) and comparison with Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). J Water Soil Conserv. 2015;22(1):287–98.
13
14. Kobold M, Suselj K, Polajnar J, Pogacnik N. Calibration techniques used for HBV hydrological model in Savinja catchment. In: XXIVth Conference of the Danubian Countries on the Hydrological Forecasting and Hydrological Bases of Water Managemet. 2008. p. 2–4.
14
15. Kamali Bahareh SJM. HEC-HMS Conceptual Automated Calibration - Simulation and Optimization Approach. In: 5th National Congress on Civil Engineering [Internet]. 2010. Available from: https://www.tpbin.com/article/27170
15
16. Jang J.S.R., Sun C.T. and ME. Neuro-fuzzy and Software Computing: a Computational Approach to Learning and Machine Intelligence. In: Prentice-Hall, New Jersey. 1997.
16
17. Drake JT. Communications phase synchronization using the adaptive network fuzzy inference system (anfis). New Mexico State University; 2000.
17
18. Sattari MT, Farnaz Nahrein VA. M5 Model Trees and Neural Networks Based Prediction of Daily ET0(Case Study: Bonab Station). Iran J lrrigation Drain. 2013;7(1):104–13.
18
19. Hozhabr H, Moazed H, ShokriKhoochak S. Estimation of Reference Evapotranspiration (ETo) Using Empirical Models, Artificial Neural Network Modeling and Their Comparison with Lysimeter Data in Urmia Kahrizi Station. Irrig Water Eng. 2014;4(3):13–25.
19
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی آثار تغییر اقلیم بر برخی ویژگیهای هیدرولوژیک منابع آب استان اردبیل
تغییرات اقلیمی ناشی از افزایش غلظت گازهای گلخانهای در دورههای آینده، سبب ایجاد تغییراتی در بارش و دما میشود و این تغییرات به عنوان بزرگترین معضل قرن 21 بهویژه در مناطق خشک و نیمهخشک است. از این رو، بررسی تغییرات اقلیمی دورۀ آتی و آسیبپذیری منابع آب نسبت به آن ضروری است. برای پیشبینی آثار تغییر اقلیم روی وضعیت هیدرولوژیک استان اردبیل، ابتدا مقادیر متغیرهای اقلیمی برای دهههای آینده و تحت سناریوهای اقلیمی پیشیابی شد. سپس، با استفاده از خروجیهای بهوجودآمده از ریزمقیاسنمایی دادههای بزرگمقیاس مدل گردش عمومی جوّ استفادهشده، به شبیهسازی و پیشبینی وضعیت هیدرولوژیک منطقۀ مطالعهشده اقدام شد. نتایج برگرفته از شبیهسازیها توسط مدل بیلان بیانکنندۀ تغییرات نامحسوس و غیر معنادار جریان سطحی کل در دورۀ آتی در حوضههای بررسیشده نسبت به دورۀ مرجع است. با این حال، تغییر در پارامترهای اصلی اقلیمی نظیر بارش و دما روی اجزای جریان سطحی تأثیراتی حدود 30 درصد دارد، به طوری که میزان جریان سطحیای که روی زمین جاری میشود در تمامی سناریوها نسبت به دورۀ پایه کاهش مییابد که این امر ارتباط مستقیم با کاهش میزان بارشها در دورۀ آتی و نیز افزایش متوسط دمای منطقه دارد. در مورد ذخیرۀ آب زیرزمینی در منطقه نیز با توجه به کاهش محسوس بارش و نیز کاهش رطوبت در دسترس خاک و همچنین افزایش دما که به افزایش میزان تبخیر از سطح خاک منجر میشود، منطقه در دورۀ آتی تحت تمامی سناریوهای انتشار روندی کاهشی از خود نشان میدهد.
https://ije.ut.ac.ir/article_72524_2a68305cc384da1f1b7f2615aa46e81f.pdf
2019-09-23
695
705
10.22059/ije.2019.282033.1120
استان اردبیل
تغییر اقلیم
منابع آب
مدلسازی هیدرولوژیک
ارش
ملکیان
malekian@ut.ac.ir
1
دانشیار دانشکدۀ منابع طبیعی دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
مهسا
میردشتوان
mirdashtevan@alumni.ut.ac.ir
2
فارغالتحصیل دکتری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
مهرنوش
قدیمی
ghadimi@ut.ac.ir
3
استادیار دانشکدۀ جغرافی دانشگاه تهران
AUTHOR
1- Arnell N, Gosling S. The impacts of climate change on river flood risk at the global scale. Climatic Change. 2017: 1-15.
1
2- Cleridou N, Benas N, Matsoukas C, Croke B, Vardavas I. Water resources of Cyprus under changing climatic conditions.: Modelling approach, validation and limitations. Environmental Modelling & Software. 2014(60): 202-218.
2
3- Cousino LK, Becker RH, Zmijewski KA. Modeling the effects of climate change on water, sediment, and nutrient yields from the Maumee River watershed. Journal of Hydrology: Regional Studies. 2015(4) Part B: 762-775.
3
4- Fowler HJ, Ekstrom M. Multi-model ensemble estimates of climate change impacts on UK seasonal precipitation extremes. International Journal of Climatology.2009(29): 385-416.
4
5- IPCC. Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC), Climate Change 2007- Synthesis Report of the Forth Assessment Report.2013.
5
6- Lespinas F, Ludwig W, Heussner S. Hydrological and climatic uncertainties associated with modeling the impact of climate change on water resources of small Mediterranean coastal rivers. Journal of Hydrology.2014(511): 403-422.
6
7- Schwank J, Escobar R, Girón GH, Morán-Tejeda E. Modeling of the Mendoza river watershed as a tool to study climate change impacts on water availability. Environmental Science & Policy.2014(43): 91-97.
7
8- Singh VP, & Goyal MK. Analysis and trends of precipitation lapse rate and extreme indices over north Sikkim eastern Himalayas under CMIP5ESM-2M RCPs experiments. Atmospheric Research.2016(167): 34-60.
8
9- Su B, Huang J, Gemmer M, Jian D, Tao H, Jiang T, Zhao C. Statistical downscaling of CMIP5 multi-model ensemble for projected changes of climate in the Indus River Basin. Atmospheric Research.2016 (178–179): 138-149.
9
10- Taghavi F. Linkage between Climate Change and Extreme Events in Iran, Journal of the Earth & Space Physics.2010(36): 33-43.
10
11- Wang Y, Liao W, Ding Y, Wang X, Jiang Y, Song X, Lei X. Water resource spatiotemporal pattern evaluation of the upstream Yangtze River corresponding to climate changes. Quaternary International.2015(380–381): 187-196.
11
12- Zouboulis A, Tolkou A. Effect of Climate Change in Wastewater Treatment Plants: Reviewing the Problems and Solution. Chapter in: Managing Water Resources under Climate Uncertainty, Examples from Asia, Europe, Latin America, and Australia, edited by Shrestha S, Anal AK, Salam PA, van der Valk M, 2015(197-220), Springer.
12
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی مدلهای نفوذ آب در خاکهای با بافت مختلف تحت مقادیر متفاوت محتوای رطوبت اولیه
مدلهای نفوذ آب کارکرد زیادی در پیشبینی رواناب در زمینهای شیبدار دارند. دقت مدلها در کنار نوع خاک به شرایط رطوبت اولیه وابسته است. پژوهش حاضر در سه نوع بافت خاک (لوم، لوم شنی و لوم رسشنی) با چهار سطح رطوبت اولیه هر یک در سه تکرار در دامنهای با شیب 7 درصد در قالب طرح کاملاً تصادفی اجرا شد. در مجموع، 36 کرت آزمایشی شامل 12 کرت برای هر خاک به ابعاد 80 سانتیمتر× 60 سانتیمتر در دامنه احداث شد. ابتدا خاک داخل کرتها با آب آبیاری اشباع شده و در فواصل زمانی یک، چهار، هفت و 10 روز پس از اشباعسازی، رطوبت جرمی خاکها تعیین شد. سرعت نفوذ آب به خاک به روش استوانۀ مضاعف در هر کرت اندازهگیری شد. مدلهای کوستیاکوف، کوستیاکوف- لوئیس، هورتون، حفاظت خاک آمریکا، گرین آمپت و فیلیپ بر دادههای نفوذ برازش و دقت آنها با برخی شاخصهای آماری ارزیابی شد. نتایج نشان داد سرعت نفوذ آب در خاکها با تغییر مقدار رطوبت اولیه بهشدت تغییر مییابد. این تغییرات در خاک لوم شنی و در مراحل اولیۀ نفوذ بارزتر بود. تغییرات زیادی از نظر سرعت نفوذ نهایی در خاکها تحت تأثیر رطوبت اولیه رخ نداد و کمترین مقدار در خاک لوم رسشنی (90/1 میلیمتر بر ساعت) و بیشترین مقدار در خاک لوم (75/3 میلیمتر بر ساعت) مشاهده شد. هورتون مناسبترین مدل توصیفکنندۀ تغییرات زمانی نفوذ آب به خاک در سطوح مختلف رطوبتی بود، به طوری که بیشترین ضریب تبیین (99/0=R2) و کمترین مقدار ریشۀ میانگین مربعات خطا (RMSE= 0.23 mm.h-1) و شاخص آکاییک (27/0= AIC) را نشان داد. مدل گرین- آمپت به شرایط متفاوت رطوبتی خاک حساس بود و ضعیفترین برازش را بر دادههای نفوذ نشان داد. از این رو، میتوان از مدل هورتون برای بررسی تغییرات نفوذ آب به خاک تحت شرایط مختلف رطوبتی استفاده کرد.
https://ije.ut.ac.ir/article_72469_725ed421d31681f1f94da8bdba4e5e3c.pdf
2019-09-23
707
717
10.22059/ije.2019.276364.1053
استوانۀ مضاعف
تغییرات زمانی
رطوبت خاک
زمین شیبدار
سرعت نفوذ
علی رضا
واعظی
vaezi.alirez@gmail.com
1
استاد، گروه علوم خاک، دانشکدۀ کشاورزی، دانشگاه زنجان
AUTHOR
مهران
بهتری
m.behtari21@gmail.com
2
دانشآموختۀ کارشناسی ارشد، گروه علوم خاک، دانشکدۀ کشاورزی، دانشگاه زنجان
AUTHOR
مجید
فرومدی
majidforoumadi89@gmail.com
3
دانشجوی دکتری، گروه علوم خاک، دانشکدۀ کشاورزی، دانشگاه زنجان
LEAD_AUTHOR
[1]. Wang XP, Cui Y, Pan YX, Li XR, Yu Z, Young MH. Effects of rainfall characteristics on infiltration and redistribution patterns in vegetation-stabilized desert ecosystems. Journal of Hydrology. 2008; 358(1-2):134-43.
1
[2]. Lassabatere L, Angulo-Jaramillo R, Goutaland D, Letellier L, Gaudet JP, Winiarski T, Delolme C. Effect of the settlement of sediments on water infiltration in two urban infiltration basins. Geoderma. 2010; 156(3-4):316-25.
2
[3]. Corradini C. Soil moisture in the development of hydrological processes and its determination at different spatial scales. Journal of Hydrology. 2014; 516:1-5.
3
[4]. Hillel D. Introduction to environmental soil Physics. Elsevier Academic Press. 2004; 93-126.
4
[5]. Gaines J.M. Water potential. Nature. 2016; 531. 7594 S1: 54-S54.
5
[6]. Jain MK, Kothyari UC, Raju KG. A GIS based distributed rainfall–runoff model. Journal of Hydrology. 2004; 299(1-2):107-35.
6
[7]. Sande L, Chu X. Laboratory experiments on the effect of microtopography on soil-water movement: Spatial variability in wetting front movement. Applied and Environmental Soil Science. 2012; 12-20.
7
[8]. Lee H, Zehe E, Sivapalan M. Predictions of rainfall-runoff response and soil moisture dynamics in a microscale catchment using the CREW model. Hydrology and Earth System Sciences Discussions. 2006; 3(4):1667-743.
8
[9]. Wei L, Zhang B, Wang M. Effects of antecedent soil moisture on runoff and soil erosion in alley cropping systems. Agricultural water management. 2007; 94(1-3):54-62.
9
[10]. Vermang J, Demeyer V, Cornelis WM, Gabriels D. Aggregate stability and erosion response to antecedent water content of a loess soil. Soil Science Society of America Journal. 2009 May 1; 73(3):718-26.
10
[11]. Liu H, Lei TW, Zhao J, Yuan CP, Fan YT, Qu LQ. Effects of rainfall intensity and antecedent soil water content on soil infiltrability under rainfall conditions using the run off-on-out method. Journal of Hydrology. 2011; 396(1-2):24-32.
11
[12]. Behtari M, Vaezi A.R. The effect of initial moisture on runoff generation and soil loss in different soil textures under simulated rainfall condition. Iranian Journal of Watershed Management Science. 2018; 11(39): 12-21. [In Persian]
12
[13]. Javadi A, Mostafazade B, Shayannejad M, Masaddeghi M.R. Evaluation of infiltration equations considering irrigation water quality, initial soil moisture, and constant water head. Journal of Water Research in Agriculture.2017; 31(3): 469-482. [In Persian]
13
[14]. Sameni A, Pakju M, Musavi A.A, Kamkar Haghighi A.A. Evaluation of some infiltration equations under application of saline and sodic waters. Journal of Water Research in Agriculture.2015; 28(2): 395-408. [In Persian]
14
[15]. Bayat Varkeshi M, Zare Abyane H, Ghadami Firouzabadi A, Karimi V. Optimization of infiltration models coefficients in fields of Haraz extension and technology development center. Journal of Watershed Management Research. 2018; 8(16): 90-99. [In Persian]
15
[16]. Raoof M, Sedaeeazar Z. Evaluation of some soil water infiltration models in different land uses. Iran of Water research Journal. 2016; 10(2): 27-36. [In Persian]
16
[17]. Sihag P, Tiwari NK, Ranjan S. Estimation and inter-comparison of infiltration models. Water Science. 2017; 31(1):34-43.
17
[18]. Sadikhani M.R,Sohrabi A. Effect of land use on the performance of selected soil water infiltration models. Journal of Soil Management and Sustainable Production. 2017; 7(1): 127-138. [In Persian]
18
[19]. Khozeymehnezhad H, Noferesti A.M, Sarvariyan S.M, Basirat J. Investigation and evaluation of infiltration equations in soils with sandy loam texture. 9th Irrigation Seminar and Reduction of Evaporation. 2008; 1-8. [In Persian]
19
[20]. Gee GW, Bauder JW. Particle-size analysis 1. Soil Science Society of America, American Society of Agronomy; 1986.
20
[21]. Blake GR, Hartge KH. Bulk Density 1. Methods of Soil Analysis: Part 1- Physical and Mineralogical Methods. 1986 Jan (methodsofsoilan1): 363-75.
21
[22]. Angers DA, Mehuys GR. Aggregate stability to water. Soil sampling and methods of analysis. 1993:651-7.
22
[23]. Ulrich U, Dietrich A, Fohrer N. Herbicide transport via surface runoff during intermittent artificial rainfall: a laboratory plot scale study. Catena. 2013; 101:38-49.
23
[24]. Page A.L. Method of soil analysis. Part 2: chemical and microbiological properties. Soil Science Society of American Madison, Wisconsin, USA.1982.
24
[25]. Walkley A, Black IA. Determination of organic matter in the soil by chromic acid digestion. Soil Sci. 1947; 63:251-64.
25
[26]. Larsson M, Eliasson S. The influence of land-use change, root abundance and macropores on saturated infiltration rate-a field study on Western Java, Indonesia.
26
[27]. Delleur JW. The handbook of groundwater engineering. CRC press; 2010.
27
[28]. Loáiciga HA, Huang A. Ponding analysis with Green-and-Ampt infiltration. Journal of Hydrologic Engineering. 2007; 12(1):109-12.
28
[29]. Philip JR. The theory of infiltration: 3. Moisture profiles and relation to experiment. Soil Science. 1957; 84(2):163-78.
29
[30]. Sy NL. Modelling the infiltration process with a multi-layer perceptron artificial neural network. Hydrological sciences journal. 2006; 51(1):3-20.
30
[31]. Mamedov AI, Levy GJ, Shainberg I, Letey J. Wetting rate, sodicity, and soil texture effects on infiltration rate and runoff. Soil Research. 2001; 39(6):1293-305.
31
[32]. Vaezi AR, Hasanzadeh H, Cerdà A. Developing an erodibility triangle for soil textures in semi-arid regions, NW Iran. Catena. 2016; 142:221-32.
32
[33]. Dagadu JS, Nimbalkar PT. Infiltration studies of different soils under different soil conditions and comparison of infiltration models with field data. International Journal of Advanced Engineering Technology. 2012; 3(2):154-7.
33
[34]. Zolfaghari AA, Mirzaee S, Gorji M. Comparison of different models for estimating cumulative infiltration. Int. J. Soil Sci. 2012; 7(3):108-15.
34
[35]. Neshat A, Parehkar M. The comparison of methods for determining the vertical infiltration rate. Journal of Agriculture Science Natural Resource. 2007; 14(3): 12-22. [In Persian]
35
[36]. Shukla MK, Lal R, Unkefer P. Experimental evaluation of infiltration models for different land use and soil management systems. Soil Science. 2003; 168(3):178-91.
36
[37]. Dashtaki SG, Homaee M, Mahdian MH, Kouchakzadeh M. Site-dependence performance of infiltration models. Water resources management. 2009; 23(13):2777-90.
37
[38]. Haghighi F, Gorji M, Shorafa M, Sarmadian F, Mohammadi MH. Evaluation of some infiltration models and hydraulic parameters. Spanish Journal of Agricultural Research. 2010; 8(1):210-7.
38
ORIGINAL_ARTICLE
مدیریت بومسازگانهای آبی و احیای رودخانهها با پیادهسازی رژیم جریان زیستمحیطی
مدیریت بومسازگانهای رودخانهای و جریان آب لازم برای تداوم حیات و پایداری اکولوژیکی سیستمهای وابسته به رودخانه، نیازمند به رسمیت شناختن جریانهای زیستمحیطی در سیاستها و تصمیمهای طرحهای توسعۀ منابع آب و گنجاندن آن در برنامههای مدیریت حوضۀ آبخیز است. به این منظور، در پژوهش حاضر کاربرد روشهای هیدرولوژیکی (تنانت، تسمن، منحنی تداوم جریان، اسمختین، آرکانزاس، انتقال منحنی تداوم جریان و مدل ذخیرۀ رومیزی) و مدل اکوهیدرولیکی شبیهسازی مطلوبیت زیستگاه (سیفا) در ارزیابی جریانهای زیستمحیطی رودخانۀ قرهسو واقع در استان گلستان در بازۀ ایستگاههای هیدرومتری غازمحله تا سیاهآب بهترتیب با دبی متوسط سالانه 26/0 و 92/1 مترمکعب بر ثانیه به منظور احیای زیستگاه، تجدید حیات طبیعی و حفظ تنوع زیستی تجزیه و تحلیل شدند. بررسی تأمین جریان مطلوب زیستبوم با مطالعات و اندازهگیریهای میدانی روی مشخصات هیدرولیکی و کیفی رودخانه برای شناسایی شرایط مطلوب زیستگاه سیاهماهی C.capoeta gracilisنشان داد حداکثر و حداقل رژیم جریان مورد نیاز برای حفظ اکوسیستم رودخانۀ قرهسو با توجه به نیازهای اکولوژیکی در ماههای اردیبهشت و شهریور بهترتیب معادل 11/3 و 48/0 مترمکعب بر ثانیه، با میانگین سالانه 6/1 مترمکعب بر ثانیه (معادل 83 درصد جریان طبیعی رودخانه) است. نتایج پژوهش نشان میدهد استفاده از مقادیر بهدستآمده از روشهای سادۀ هیدرولوژیکی تنانت، اسمختین و منحنی تداوم جریان در برنامهریزی منابع آب این رودخانه تهدیدهای زیستمحیطی به دنبال خواهد داشت و در مقابل، مدل اکوهیدرولیکی سیفا میتواند یک ایدۀ کلی از مطلوبیت زیستگاه را در بازههای مختلف رودخانه نسبت به تغییرات رژیم جریان طبیعی و دستیابی به شرایط جریان مطلوب و پایدار بودن اکوسیستم آبی فراهم کند.
https://ije.ut.ac.ir/article_72527_39b3542405189abb0e2599b307203368.pdf
2019-09-23
719
737
10.22059/ije.2019.280480.1101
جریان متوسط سالانه
رودخانۀ قرهسو
مدل اکوهیدرولیکی
مطلوبیت زیستگاه
منابع آب
محمدحسن
نادری
naderigau@gmail.com
1
کارشناس ارشد مهندسی منابع آب، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
مهدی
ذاکری نیا
a_zakerinia@yahoo.com
2
دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکدۀ مهندسی آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
LEAD_AUTHOR
میثم
سالاری جزی
meysam.salarijazi@gmail.com
3
استادیار گروه مهندسی آب، دانشکدۀ مهندسی آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
1]. Tabatabai MM, Nadushan RM, Hashemi S. Impact of hydrogeomorphic processes on ecological functions of brown trout habits impact of hydrogeomorphic processes on brown trout habits. International Journal of Environmental Science and Technology. 2017; 14(8): 1757-1770.
1
[2]. Cooper AR, Infante DM, Daniel WM, Wehrly KE, Wang L, Brenden TO. Assessment of dam effects on streams and fish assemblages of the conterminous USA. Science of the Total Environment. 2017; 586: 879-889.
2
[3]. Stamou A, Polydera A, Papadonikolaki G, Martinez-Capel F, Munoz-Mas R, Papadaki C, and Dimitriou E. Determination of environmental flows in rivers using an integrated hydrological-hydrodynamic-habitat modelling approach.Journal of environmental management. 2018;209: 273-285.
3
[4]. Fahadiyan M, Bozorg-Haddad O, Pazooki M, Seifollahi-Aghmiuni S. Determine the optimal release flow rate from the dam reservoir, taking into account the quantitative and qualitative river requirements. Journal of Ecology. 2017; 43: 163-180. [Persian]
4
[5]. Ahn JM, Kwon HG, Yang DS, Kim YS. Assessing environmental flows of coordinated operation of dams and weirs in the Geum River basin under climate change scenarios. Science of The Total Environment. 2018; 643: 912-925.
5
[6]. Langhans SD, Gessner J, Hermoso V, Wolter C. Coupling systematic planning and expert judgement enhances the efficiency of river restoration. Science of the Total Environment. 2016; 560: 266-273.
6
[7]. Mrozinska N, GlinskaLewczuk K, Burandt, P, Kobus S, Gotkiewicz W, Szymanska M, Bakowska M, Obolewski K. Water Quality as an Indicator of Stream Restoration Effects—A Case Study of the Kwacza River Restoration Project. Water. 2018; 10(9): 1-19.
7
[8]. Macura V, Stefunkova ZS, Majorosova M, Halaj P, Skrinar A. Influence of discharge on fish habitat suitability curves in mountain watercourses in IFIM methodology. Journal of Hydrology and Hydromechanics. 2018; 66(1): 12-22.
8
[9]. Naderi MH, Zakerinia M, Salarijazi M. Investigation of Ecohydraulic Indices in Environmental Flow Regime and Habitat Suitability Simulation Analysis using River2D Model with Relying on the Restoration Ecological in Zarrin-Gol River. Journal of Ecohydrology. 2019; 6(1): 205-222. [Persian]
9
[10]. Nikghalb S, Shokoohi A, Singh VP, Yu R. Ecological Regime versus Minimum Environmental Flow: Comparison of Results for a River in a Semi Mediterranean Region.Water Resources Management. 2016;30(13): 4969-4984.
10
[11]. Razzaghi Rezaeieh A, Ahmadi H, Haghdoust NA, Hessari B. The evaluation of river environmental flow by using the ecohydrological methods (Case study: Mahabad-Chai River). Journal of Water and Soil Conservation. 2019; 25(6): 47-65. [Persian]
11
[12]. Overton IC, Smith DM, Dalton J, Barchiesi S, Acreman MC, Stromberg JC, Kirby JM. Implementing environmental flows in integrated water resources management and the ecosystem approach.Hydrological Sciences Journal. 2014;59(3-4): 860-877.
12
[13]. Esmaili K, Sadeghe Z, Kaboli A, Shafaei H. Application Hydrological methods for estimating River Environmental water rights (Case Study of Gorganroud River). Journal of Natural Environmenatal (Iranian Journal of Natural Recorces). 2018; 71(4): 437-451. [Persian]
13
[14]. Shaeri Karimi S, Yasi M, Eslamian S. Use of hydrological methods for assessment of environmental flow in a river reach. International Journal of Environmental Science and Technology. 2012; 9: 549-558.
14
[15]. Shahriari Nia E, Asadollahfardi G, Heidarzadeh NStudy of the environmental flow of rivers, a case study, Kashkan River, Iran. Journal of Water Supply: Research and Technology-Aqua. 2016; 65(2):181-94.
15
[16]. Sedighkia M, Ayyoubzadeh SA, Hajiesmaeli M. Modification of Tennant and Wetted Perimeter Methods in Simindasht Basin, Tehran Province. Civil Engineering Infrastructures Journal. 2017; 50: 221-231.
16
[17]. Zarakani M, Shookohi A, Pising V. Introducing a comprehensive ecological diet in the absence of data to determine the true environmental status of rivers. Iranian Water Resources Research Journal. 2017; 13(2): 140-153. [Persian]
17
[18]. Gopal B. Environmental Flows: An Introduction for Water Resources Managers. National Institute of Ecology, New Delhi. 2013; pp 248.
18
[19]. Zhang Q, Xiao M, Liu CL, Singh VP. Reservoir-induced hydrological alterations and environmental flow variation in the East river, the Pearl river basin, China. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 2014; 28 (8): 2119-2131.
19
[20]. Verma RK, Murthy S, nd Tiwary RK. Assessment of environmental flows for various sub-watersheds of Damodar river basin using different hydrological methods. Journal Waste Resources. 2015; 5(182): 2.
20
[21]. Karakoyun Y, Yumurtaci Z, Donmez AH. Environmental flow assessment for energy generation sustainability employing different hydraulic evaluation methods: Cambasi hydropower plant case study in Turkey. Clean Technologies and Environmental Policy. 2016; 18(2): 583-591.
21
[22]. Yasi M, Ashori M. Environmental flow contributions from in-basin rivers and dams for saving Urmia lake.Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Civil Engineering.2017; 41 (1): 55-64.
22
[23]. Cheng F, Li W, Castello L, Murphy BR, nd Xie S. Potential effects of dam cascade on fish: lessons from the Yangtze River. Reviews in Fish Biology and Fisheries. 2015; 25(3): 569-585.
23
[24]. Hajdukiewicz H, Wyzga B, Amirowicz A, Oglecki P, Radecki-Pawlik A, Zawiejska J, Mikus P. Ecological state of a mountain river before and after a large flood: Implications for river status assessment. Science of the Total Environment. 2018; 610: 244-257.
24
[25]. Talukdar S, Pal S. Impact of dam on flow regime and flood plain modification in Punarbhaba River Basin of Indo-Bangladesh Barind tract. Water Conservation Science and Engineering. 2018; 3(2): 59-77.
25
[26]. Operacz A, Walega A, Cupak A, Tomaszewska B. The comparison of environmental flow assessment-The barrier for investment in Poland or river protection?. Journal of cleaner production. 2018; 193: 575-592.
26
[27]. Khaledian Y, Ebrahimi S, Natesan U, Basatnia N, Nejad BB, Bagmohammadi H, Zeraatpisheh M. Assessment of water quality using multivariate statistical analysis in the Gharaso River, Northern Iran. In Urban ecology, water quality and climate change. 2018; 227-253.
27
[28]. Naderi MH, Zakerinia M, Salarijazi M. Evaluation of the Influential Factors on Water Quality Components of Qarasoo River in Golestan Province. Iranian Journal of Irrigation and Drainage. 2018; 12(5): 1240.1252. [Persian]
28
[29]. Abdi R, Yasi M. Evaluation of environmental flow requirements using eco-hydrologic–hydraulic methods in perennial rivers. Water Science and Technology. 2015;72 (3): 354-363.
29
[30]. Kazemi R, Ghermez Cheshmeh B. Investigation of different base flow separation methods using flow duration indices (Case study: Khazar region). Journal of Water and Soil Conservation. 2016; 23(2): 131-146. [Persian]
30
[31]. Jowett I, Payne T, Milhous R. System for Environmental Flow Analysis Software Manual Version 1.21. Aquatic Habitat Analysts, Inc. 2014; pp 223.
31
[32]. Ayyoubzadeh SA, Sedighkia M, Hajiesmaeili M. Ecohydraulics and Simulation of River Habitats.Water Engineering Research Institude Tarbiat Modares University. 2018; pp 252. [Persian]
32
[33]. Naderi MH. Evaluation Environmental Flow of River Using of Hydrological and Habitat Simulation Methods (Case Study: The Qarasoo River, species C.capoeta). Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources. 2018; pp 195. [Persian]
33
[34]. Abdoli A., Naderi M. Biodiversity of Fishes of the Southern Basin of the Caspian Sea. Abzian Scientific Publication. 2009; pp 242. [Persian]
34
[35]. Lotfi, A. Guideline on rapid assessment of environmental features of rivers. Environment Protection Department of Iran Publication. 2012; pp 120. [Persian]
35
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی مقادیر بارش در دورۀ تر سال با استفاده از مدلهای احتمالاتی گامای تعمیمیافته در سواحل شمالی و جنوبی ایران
تحقیق حاضر با استفاده از مدلهای خانوادۀ گامای تعمیمیافته امکان برآورد بارش را برای مناطق پربارش و کمبارش ایران طی دورۀ ترِ سال در ایستگاههای سینوپتیک سواحل دریای خزر در شمال کشور و سواحل جنوبی در خلیج فارس و دریای عمان طی دورۀ آماری 1986-2016 فراهم میسازد تا مدلی کاربردی را برای تفسیر و مدلسازی شرایط ترسالی در آینده پیشنهاد کند. مدلهای استفادهشده در تحقیق حاضر شامل گامای تعمیمیافته (گامای سهمتغیره)، گاما، وایبل و لوگ نرمال میشوند. برای انتخاب مدل، از معیار AIC و BIC و به منظور نکویی برازش، از آزمون K-S در محیط نرمافزاری R استفاده شده و پارامترهای توابع توزیع در هر ایستگاه برآورد شد. با توجه به مناسبترین تابع توزیع در هر ایستگاه، بزرگی بارش ماهانه طی دورۀ تر سال در دورۀ بازگشتهای 2 تا 100 سال در سواحل جنوبی و شمالی محاسبه شد. نتایج نشان داد تمامی ایستگاهها در سواحل دریای عمان با تابع توزیع وایبل (WEI)، در مناطق مرکزی خلیج فارس با تابع توزیع گاما (GA) و در مناطق پربارش سواحل شمالی و غرب خلیج فارس با تابع توزیع گامای تعمیمیافته (GG) بهترین برازش را داشتهاند. در سواحل عمان، تابع توزیع وایبل با مقدار پارامتر شکل و مقیاس کمتر از 11 و 5/0، در بخش مرکزی خلیج فارس تابع توزیع گاما با پارامتر شکل بین 20 تا 30 و پارامتر مقیاس بیش از 5/1 و در بخش غربی خلیج فارس و در سواحل شمالی کشور، تابع توزیع گامای تعمیمیافته با محدودۀ پارامتر شکل 31 تا 170 و محدودۀ پارامتر مقیاس 5/0 تا 5/1 بهترین برازش بر مقدار بارش در دورۀ ترِ سال را دارند. تکنیکها و نتایج ارائهشده در تحقیق حاضر، بهعنوان مرجعی برای انتخاب تابع توزیع مناسب بر مقادیر بارش در دورۀ تر در سواحل شمالی و جنوبی ایران فراهم میآورد تا بتوان در آینده از آن به عنوان ابزاری برای پیشبینی و تصمیمگیری در مدیریت منابع آب در بخش کشاورزی بهره برد.
https://ije.ut.ac.ir/article_72769_bfedc4e5b77632fd5896123dcbdcd20d.pdf
2019-09-23
739
751
10.22059/ije.2019.272998.1019
بارش دورۀ تر
توابع توزیع احتمال
سواحل شمالی و جنوبی ایران
مناطق کمبارش و پربارش
حسین
زمانی
zamani.huni@gmail.com
1
استادیار، گروه ریاضی و آمار، دانشکدۀ علوم پایه، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس
LEAD_AUTHOR
ام البنین
بذرافشان
bazrafshan1361@gmail.com
2
استادیار، گروه مهندسی منابع طبیعی، دانشکدۀ کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس
AUTHOR
منابع
1
[1]. Dinpashoh Y, Jhajharia D, Fakheri-Fard A, Singh V. P, & Kahya E. Trends in reference crop evapotranspiration over Iran. J Hydrol. 2011; 399(3-4): 422-433.
2
[2]. Kousari M R, Dastorani M T, Niazi Y, Soheili E, Hayatzadeh M, & Chezgi J. Trend detection of drought in arid and semi-arid regions of Iran based on implementation of reconnaissance drought index (RDI) and application of non-parametrical statistical method. Wat Resour Manage. 2014; 28(7): 1857-1872.
3
[3]. NDWMC. National Drought Warning Monitoring Center. http://ndc.irimo.ir/far/index.php
4
[4]. Bazrafshan O, Gerkani Nezhad Moshizi Z.The Impacts of Climate Variability on Spatiotemporal Water Footprint of Tomato Production in Hormozgan. J Wat Soil. 2018; 32(1): 29-43.
5
[5]. Husak G J, Michaelsen J, & Funk C. Use of the gamma distribution to represent monthly rainfall in Africa for drought monitoring applications. International Journal of Climatology, 2007; 27(7): 935-944.
6
[6]. Katz R W. Extreme value theory for precipitation: Sensitivity analysis for climate change. Advanc Wat Resour. 1999; 23(2): 133-139.
7
[7]. Semenov V, & Bengtsson L. Secular trends in daily precipitation characteristics: Greenhouse gas simulation with a coupled AOGCM. Clim Dynam. 2002;19(2): 123-140.
8
[8]. Stacy E W. A generalization of the gamma distribution. Annals Math Stat. 1962; 33:1187-1192.
9
[9]. Vergni L, Di Lena B, Todisco F. & Mannocchi F.. Uncertainty in drought monitoring by the Standardized Precipitation Index: the case study of the Abruzzo region (central Italy). Theor.Appl. Climatol. 2015; 1685-6.
10
[10]. Vergni L, Todisco F, & Mannocchi F. Evaluating the uncertainty and reliability of standardized indices. Hydrol Res. 2016; 60-76.
11
[11]. Alijani B, Afsharmanesh H. Long term Analysis of Precipitation Using using Probability Distribution Function (Case Study: Iran), Geoghraph Urban Plan Zagros Land Scape. 2016; 7(25): 79-95.
12
[12]. Esmaeili A, MAhmudi S, Raof M, Mirzaei S. Estimation of Maximum Rainfall using Probability Distribution Function (Case Study: Namin Watershed), 1st Agriculture Science and Environment of Iran, Ardebil. 2016.
13
[13]. Mahmoudzadeh F. Uncertainties in assessing meteorological drought using SPI and SPEI drought index in arid and semi-arid Iran. MSc Thesis, University of Hormozgan, 2016.
14
[14]. Castellvi F, Mormeneo I, Perez P J. Generation of daily amounts of precipitation from standard climatic data: a case study for Argentina. J Hydrol. 2004; 289: 286–302.
15
[15]. Shoji T, & Kitaura H. Statistical and geostatistical analysis of rainfall in central Japan. Comput Geosci, 2006; 32(8): 1007-1024.
16
[16]. Pal S, & Mazumdar, D. Stochastic Modelling of Monthly Rainfall Volume During Monsoon Season over Gangetic West Bengal, India. Nat Environ Pollut Technol, 2015; 14(4): 951.
17
[17]. Ghosh, S., Roy, M. K., & Biswas, S. C. (2016). Determination of the best fit probability distribution for monthly rainfall data in Bangladesh. American Journal of Mathematics and Statistics, 6(4), 170-174.
18
[18]. Abbas N, Siti Mulisha S M, & Abdul Halim S. Probability distributions comparative analysis in assessing rainfall process in time and space. International J Civil Eng Technol. 2017; 8(10): 1679-1688.
19
[19]. Alam, M. A., Emura, K., Farnham, C., & Yuan, J. (2018). Best-Fit Probability Distributions and Return Periods for Maximum Monthly Rainfall in Bangladesh. Climate, 6(1), 9.
20
[20]. Sadeghi Mazidi H, Bazrafshan O, Bahremand A, Malekian A. Correction annual maximum discharge based on appropriate probability distribution function in south of Iran. Iranian J Ecohydro, 2017; 4(4): 1175-1185.
21
[21]. Vogel R M & Wilson I. Probability distribution of annual maximum, mean, and minimum streamflows in the United States. J hydrol Eng. 1996; 1(2): 69-76.
22
[22]. Susanti W, Adnan A, Yendra R, Muhaijir, M N. The Analysis of Extreme Rainfall Events in Pekanbaru City Using Three-Parameter Generalized Extreme Value and Generalized Pareto Distribution. Appl Math Sci. 2018; 12(2): 69-80.
23
[23]. Hurst, H. 1951. The long-term storage capacity of reservoirs Transactions of American Society Civil Engineer." 116-195.
24
[24]. Helsel D R, Hirsch R M. Statistical methods in water resources Vol. 1992; 49, Elsevier, 340P.
25
[25]. Akaike H. Information theory and an eztension oof the maximum likefood principle. In Second International Symposium on Information Theory, 1973 (pp. 267-281). Akademiai Kiado. 1973
26
[26]. Schwarz G. Estimating the dimension of a model. The annals of statistics, 1978; 6(2): 461-464.
27
[27]. Musy A, Meylan P, & Favre AC. Predictive hydrology: A frequency analysis approach. CRC Press. 2012.
28
[28]. Chandler RE, & Wheater HS. Analysis of rainfall variability using generalized linear models: a case study from the west of Ireland. Wat Resour Res, 2002; 38(10): 10-1.
29
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی اثر نظارت بر بهرهبرداری از سامانههای آبیاری قطرهای بر ارزش اقتصادی آب، راندمان و بهرهوری آبیاری در زراعت گندم و ذرت (مطالعۀ موردی: شهرستان فاریاب)
طراحی و اجرای سامانههای آبیاری معمولاً توسط افراد باتجربه و با صرف وقت، دقت و انرژی بسیار زیاد صورت میگیرد. این در حالی است که بهرهبرداری از سامانههای یادشده، توسط کشاورزانی صورت میگیرد که ضمن داشتن اطلاعات بسیار اندک در زمینۀ بهرهبرداری و نگهداری از سامانههای آبیاری، مدیریت کارآمد آبیاری، که بخش مهم بهرهبرداری از این سامانهها هست را نیز بهدرستی انجام نمیدهند. به این منظور، پژوهش حاضر با هدف تعیین تأثیرات نظارت کارشناسی بر بهرهبرداری از سامانههای آبیاری قطرهای بر بازده و بهرهوری آبیاری و همچنین ارزش اقتصادی آب در سال زراعی 1396ـ 1397 در شهرستان فاریاب انجام شد. به این منظور، از اطلاعات جمعآوریشده از مزارع مجهز به سامانۀ آبیاری قطرهای نواری شامل دو محصول ذرت و گندم استفاده شد. در پژوهش حاضر، پروژههای مطالعهشده، در شرایط پیش از اجرای نظارت و پس از اجرای نظارت مطالعه شدند. نتایج نشان داد با اجرای نظارت بر بهرهبرداری سامانههای آبیاری قطرهای، مصرف آب آبیاری برای گندم و ذرت بهترتیب 1212 و 1533 مترمکعب در هکتار کاهش یافته و عملکرد محصول گندم و ذرت بهترتیب 1000 و 3400کیلوگرم در هکتار افزایش یافته است. علاوه بر آن، پس از اجرای نظارت بر بهرهبرداری، میزان آبیاری، برای گندم و ذرت بهترتیب میزان آبیاری 11 و 16 درصد و مقدار کاربرد آب 57/0 و 54/0 کیلوگرم به ازای هر متر مکعب افزایش یافت. همچنین، برای گندم و ذرت بهترتیب بهرهوری اقتصادی 5/0 و 64/0، بهرهوری فیزیکی-اقتصادی 6550 و 6820 ریال به ازای هر متر مکعب و بهرهوری فیزیکی 41/0 و 82/0 بهبود یافت.
https://ije.ut.ac.ir/article_72770_b9a142b139b1a95c406eaaa6513e848f.pdf
2019-09-23
753
766
10.22059/ije.2019.281833.1114
ارزش اقتصادی آب آبیاری
تابع تولید محصول
راندمان آبیاری
سامانههای آبیاری تحت فشار
نگهداری و بهرهبرداری
سمانه
عابدی
sssabedi@gmail.com
1
استادیار دانشکده اقتصاد، دانشگاه علامه طباطبائی
LEAD_AUTHOR
رحیمه
دهقانی دشتابی
s.abedi@atu.ac.ir
2
کارشناس ارشد سازههای آبی، دانشگاه زابل
AUTHOR
فریماه
امیدی
farimahomid@ymail.com
3
دانشآموختۀ دکتری علوم و مهندسی آبیاری، دانشگاه تهران
AUTHOR
[1] Pouran R, Raaghfar H, Qaasemi A, Bazaazaan F. Determining the economic value of virtual water with the approach of maximizing irrigation water productivity. Applied Economical Studies of Iran. 2017; 6 (21): 189-212. [Persian]
1
[2] Hargreaves GH, Samani ZA. Economic considerations of deficit irrigation. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 1984; 110: 343-358.
2
[3] English M. Deficit irrigation. 1: Analytical framework. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 1990; 116(3): 399-412.
3
[4] English M, Raja SN. Perspectives on deficit irrigation. Agricultural Water Management. 1996; 32: 1-14.
4
[5] Geerts S, Raes D. Deficit irrigation as an on-farm strategy to maximize crop water productivity in dry areas. Agricultural Water Management. 2009; 96:1275-1284.
5
[6] Wada Y, Gleeson T. Wedge approach to water stress. Nature Geoscience. 2014; 7: 615-617.
6
[7] Manning DT, Lurbé S, Comas LH, Trout TJ, Flynn N, Fonte SJ. Economic viability of deficit irrigation in western US. Agricultural Water Management. 2018; 196: 114-123.
7
[8] Piri H. Technical assessment of drip irrigation systems (Case study: Sarbaaz county, Sistaan va Balouchestaan province). Journal of Water Resources Engineering. 2012; 5(12): 19-36. [Persian]
8
[9] Sohrab F, Abbasi F. Evaluating the efficiency of irrigation in Iran and presenting the irrigation efficiency map. 12th Conference of National Irrigation and Drainage Committee, Tehran, Iran. 2009. [Persian]
9
[10] Davis S, Nelson SD. Subsurface Irrigation today and tomarrow in California. Irrigation symp. University of Nebraska, Lincoln. 1970.
10
[11] Fereidooni MJ, Faraji H. Effects of different irrigation levels on yield and yield components of sweet corn (Zea mays var. saccharata) using seedling cultivation under the plastic mulch. Crereal Research. 2017; 7(1): 115-127. [Persian]
11
[12] Hoekstra AY, Hung PQ. Globalization of water resources: international virtual water flows in relation to crop trade. Global Environmental Change Journal. 2005; 15: 45 – 56.
12
[13] Young RA. Determining the economic value of water: Concepts and Methods. Recourses for the future Press, Taylor and Francis, New York. 2005.
13
[14]Young RA, Loomis JB. Second Edition. Determining the economic value of water: Concepts and Methods. Recourses for the future Press, Taylor and Francis, New York. 2014.
14
[15] Cole JS, Mathews OR. Use of Water by Spring Wheat on the Great Plains under Limited Rainfall. USDA, Bur. Plant and Ind. Dull, 1004. 1923.
15
[16] Mathews OR, Brown LA. Winter wheat and sorghum productions in the southern Great Planes under limited rainfall. USDA Circ. 477, U. S. Gov. Print. Office, Washington, D. C. 1938.
16
[17] DeWit CT. Transpiration and Crop Yields, vol 64.6.versl. Landbouwk. Onderz. Institute of Biological and Chemical Research on Field Crops and Herbage, Wageningen, the Netherlands. pp, 24. 1958.
17
[18] Arkley RJ. Relationship between Plant Growth and Transpiration. Hilgardia. 1963; 34: 559 – 584.
18
[19] Jensen ME. Water consumption by agricultural plants (Chapter 1) In: Kozlowski, T. T., (Ed) Plant water consumption and response. Water deficit and plants growth, Vol. II. PP. 1-22. Academic Press, New York. 1968.
19
[20] Hanks RJ. Model for predicting plant yield as influenced by water use. Agronomy Journal. 1974; 66: 660-665.
20
[21] Minhas BS, Parikh KS, Srinivasan TN. Toward the structure of a production function for wheat yields with dated inputs of irrigation water. Water Resources Research Journal. 1974; 10(3): 383-393.
21
[22] Stewart JI. Research based strategy for conservation irrigation of field crops – pre-plant planning. Dept. of Land, Air and Water Resources, University of California, Davis. 1977.
22
[23] Hexem, RW and Heady EO. Water production functions for irrigated agriculture. Ames, IA: Iowa State University press. 1978.
23
[24] Doorenbos J, Pruitt WO. Crop water requirements. FAO Irrigation and Draiange Paper No. 24. 1977.
24
[25] Doorenbos J, Kassam AH. Yield response to water. FAO, Irrigation and Drainage Paper No. 33. 1979.
25
[26] Hanks RJ, Rasmussen VP. Predictiong crop production as related to plant water stress. Advances in Agronomy. 1982; 35: 193-215.
26
[27] Kiani A, Kalaateh Arabi M. Assessing Wheat crop water production functions under suplimentary irrigation. Iran’s Irrigation and Draiange Journal. 2009; 2(3): 112-122. [Persian]
27
[28] Hamzeh Zadeh M, Fathi P, Javadi T, Hassani A. Effect of different irrigation treatments on water use efficiency of Basil (Ocimum basilicum) applying marginal analysis theory. Soil and Water Journal of Ferdowsi University of Mashhad. 20011; 25(5): 953-960. [Persian]
28
[29] Omidi F, Homaee M, Deriving crop production functions to estimate virtual water and irrigation water price of wheat. Cereal Research. 2015; 5(2): 131-143. [Persian]
29
[30] Dehghaani R, Jahaani M, Assessing the economic value of irrigation water for Corn (Zea Mays) in farms equipped with drip tape irrigation systems. 3rd National Conference of Field Water Management, Soil and Water Research Institute. 2016. [Persian]
30
[31] Soleimani H, Hassanli AM. Estimation of water unit cost, water (WUE) efficiency and water added value for major crops in Darab as an arid area. Quartely Journal of Dynamic Agriculture. 2008; 5(1): 45-60. [Persian]
31
[32] Maroufpoor I, VatanKhaah H, BehzaadiNasab M. Evaluation efficiency of border irrigation system in Miyaandoaab, Zarrineh Rood plain. Quarterly Journal of Irrigation and Water Engineering. 2016; 7(25): 83-96. [Persian]
32
[33] Smith RJ, Raine SR, Minkevich J. Irrigation application efficiency and deep drainage potential under surface irrigated cotton. Agricultural Water Management. 2005; 71: 117-130.
33
[34] Lecina, S, Playan E, Isidoro D. Irrigation evaluation and simulation at the irrigation district V of Bardenas (Spain). Agricultural Water Management. 2005; 73: 223-245.
34
[35] Ohab Yazdi SA, Ahmadi A, Nikooee A. Applying economical tools in water productivity: Case study of Zayandeh Rood basin. Iran’s Water Resources Research. 2014; 10(1): 63-71. [Persian]
35
[36] Capra A, Consoli S, Scicolone B. Deficit irrigation: Theory and practice. Book chapter in: Agricultural irrigation research progress. Nova Science Publishers Inc. 2008.
36
[37] English MJ, Musick JT, Murty VN. Deficit irrigation. In: Hoffman, G.J., Howell, T.A. and Solomon K.H. (Eds.), Management of Farm Irrigation Systems, ASAE,St. Joseph, Michigan,1990; pp. 631-663.
37
[38] Sepaskhah A, Tavakoli A, Mousavi F. Principles and application of deficit irrigation. Iranian National Committee of Irrigation and Drainage. 2005. [Persian]
38
[39] Janbaz HR.Studying the effect of water stress and irrigation turn on wheat yield in Karaj. Master of Science Thesis, Irrigation engineering and Reclamation Department, Agriculture and Natural Resources Campus, University of Tehran. 1996. [Persian]
39
[40] Nakhjavani Moghadam MM, Ghahreman B, Zareei Q. Analysing wheat water productivity under irrigation managements in some regions of Iran. Water Research in Agriculture. 2017; B 31(1): 43-57. [Persian]
40
[41] Majdesalimi K, Amiri E, Salavatian SB. Assessing yield and water use efficiency in economical Tea production under additional irrigation and nitrogen treatments. Water Research in Agriculture. 2014; B 28(3):571-583. [Persian]
41
[42] Akbari Nodehi D, Azizi Zehan AA, Rezaee R. Assessing water consumption and tomato yield relationship in Mazandaran Provinnce. Water Research in Agriculture. 2013; B 27(4): 503-512. [Persian]
42
[43] Nakhjavani Moghadam MM, Ghahreman B. Comparing wheat crop-water production function in Mashshad. Journal of Water and Soil Sciences. 2005; 9(3): 27-41. [Persian]
43
[44] Keller A, Keller J. Effective efficiency: a water use concept for allocating fresh water resources and irrigation division discussion paper 22, Winrock International, Arlington,Virginia. 1995.
44
[45] Seckler D, Molden D, Sakthivadivel R. The concept of efficiency in water resources Management and Policy. Book chapter, CAB International. Water productivity in agriculture: limits and opportunities for improvement (Eds J.W. Kijne, R. Barker and D. Molden). 2003.
45
[46] Barker R, Dawe D, Inocencio A. Economics of water productivity in managing water for agriculture. Book chapter. Water Productivity in Agriculture: Limits and Opportunities for Improvement (eds J.W. Kijne, R. Barker and D. Molden). 2003; 19-35.
46
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل سری زمانی شاخصهای خشکسالی SPTI, SPI, SPEI با استفاده از روشهای SOFM شبکۀ عصبی و مقایسۀ عددی در استان چهارمحال و بختیاری
تحلیل و مقایسۀ شاخصهای خشکسالی ازجمله مطالعات مورد نیاز بهمنظور پایش و ارزیابی صحیح خشکسالی توسط شاخصهای متعدد است. تا کنون شاخصهای متعددی به منظور پایش این پدیده معرفی و به کار برده شده است. مقالۀ حاضر به مقایسۀ کارایی سه شاخص خشکسالی SPEI، SPI و SPTI به منظور پایش خشکسالی در استان چهارمحال و بختیاری پرداخته است. اساس کار مقایسۀ شاخصها، استفاده از شبکۀ عصبی SOFM است که با استفاده از نتایج توپولوژی این شبکه میتوان نتیجه گرفت آیا مقادیر شاخصها در یک رستۀ دادهای قرار گرفتهاند یا خیر؟ پس از آن، به تحلیل فراوانی طبقات خشکسالی و انواع تحلیل زمانی خشکسالی پرداخته شده است. نتایج نشان داد هر دو روش مقایسۀ عددی و شبکۀ عصبی SOFM با دقت زیاد میتوانند خروجیهای شاخصهای خشکسالی را مقایسه و ارزیابی کنند. همچنین، براساس نتایج بهدستآمده، در هر سه شاخص خشکسالی مد نظر، براساس تعداد وقوع خشکسالی به صورت ماهانه، بین سالهای 1988 تا 1990 شدیدترین دورۀ تداوم خشکسالی اتفاق افتاده است. از سوی دیگر، شدیدترین خشکسالی رخداده در مطالعۀ حاضر در سپتامبر 2003 براساس شاخص SPEI در ایستگاه بهشتآباد با مقدار 9/5- روی داده است. از دیگر نتایج مقالۀ حاضر، میتوان به حساسیت بسیار زیاد شاخص خشکسالی SPEI نسبت به دو شاخص خشکسالی در برآورد سایر طبقات خشکسالی اشاره کرد.
https://ije.ut.ac.ir/article_72925_75c9d0aaac147690d5393d281d7efa53.pdf
2019-09-23
837
847
10.22059/ije.2019.284983.1157
استان چهارمحال و بختیاری
طبقات خشکسالی
SPI
SPEI
SPTI
SOFM
محمدحسین
جهانگیر
mh.jahangir@ut.ac.ir
1
استادیار، دانشکدۀ علوم و فنون نوین، دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
لیلا
نورآذر
lnoorazar@yahoo.com
2
کارشناس ارشد اکوهیدرولوژی، دانشکدۀ علوم و فنون نوین، دانشگاه تهران
AUTHOR
احسان
عظیمی
ehsan.azimi.92@ut.ac.ir
3
کارشناس ارشد اکوهیدرولوژی، دانشکدۀ علوم و فنون نوین، دانشگاه تهران
AUTHOR
[1] Aswathanarayana U. Water resources management and the environment. CRC Press; 2001 Jan 1.
1
[2] Wilhite DA. Drought as a natural hazard: concepts and definitions.
2
[3] Watkins A. Planning for drought. InNew Mexico water planning conference proceedings. New Mexico water resources research institute report 2003 (No. 326).
3
[4] Schneider SH, Hare FK. Encyclopedia of climate and weather. New York: Oxford university press; 1996 Apr 25.
4
[5] Dracup JA, Lee KS, Paulson Jr EG. On the definition of droughts. Water resources research. 1980 Apr;16(2):297-302.
5
[6] Vicente-Serrano SM, López-Moreno JI. Hydrological response to different time scales of climatological drought: an evaluation of the Standardized Precipitation Index in a mountainous Mediterranean basin.
6
[7] Hao Z, Singh VP. Drought characterization from a multivariate perspective: A review. Journal of Hydrology. 2015 Aug 1;527:668-78.
7
[8] Zargar A, Sadiq R, Naser B, Khan FI. A review of drought indices. Environmental Reviews. 2011 Sep 13;19(NA):333-49.
8
[9] McKee TB, Doesken NJ, Kleist J. The relationship of drought frequency and duration to time scales. InProceedings of the 8th Conference on Applied Climatology 1993 Jan 17 (Vol. 17, No. 22, pp. 179-183). Boston, MA: American Meteorological Society.
9
[10] Vicente-Serrano SM, Beguería S, López-Moreno JI. A multiscalar drought index sensitive to global warming: the standardized precipitation evapotranspiration index. Journal of climate. 2010 Apr;23(7):1696-718.
10
[11] Ali Z, Hussain I, Faisal M, Nazir HM, Abd-el Moemen M, Hussain T, Shamsuddin S. A novel multi-scalar drought index for monitoring drought: the standardized precipitation temperature index. Water resources management. 2017 Dec 1;31(15):4957-69.
11
[12] Palmer WC (1965) ‘Meteorological drought.’ Research Paper No.45 (U.S. Department of Commerce, Weather Bureau: Washington, D.C.)
12
[13] Van Rooy MP. A rainfall anomaly index independent of time and space. Notos. 1965;14(43):6.
13
[14] Palmer WC. Keeping track of crop moisture conditions, nationwide: The new crop moisture index.
14
[15] Bhalme HN, Mooley DA. Large-scale droughts/floods and monsoon circulation. Monthly Weather Review. 1980 Aug;108(8):1197-211.
15
[16] Shafer BA. Developmnet of a surface water supply index (SWSI) to assess the severity of drought conditions in snowpack runoff areas. InProceedings of the 50th Annual Western Snow Conference, Colorado State University, Fort Collins, 1982 1982.
16
[17] Keyantash JA, Dracup JA. An aggregate drought index: Assessing drought severity based on fluctuations in the hydrologic cycle and surface water storage. Water Resources Research. 2004 Sep;40(9).
17
[18] Karamouz M, Rasouli K, Nazif S. Development of a hybrid index for drought prediction: case study. Journal of Hydrologic Engineering. 2009 Feb 18;14(6):617-27.
18
[19] Kao SC, Govindaraju RS. A copula-based joint deficit index for droughts. Journal of Hydrology. 2010 Jan 15;380(1-2):121-34.
19
[20] Hao Z, AghaKouchak A. A nonparametric multivariate multi-index drought monitoring framework. Journal of Hydrometeorology. 2014 Feb;15(1):89-101.
20
[21] Sohrabi MM, Ryu JH, Abatzoglou J, Tracy J. Development of soil moisture drought index to characterize droughts. Journal of Hydrologic Engineering. 2015 Mar 23;20(11):04015025.
21
[22] Tsakiris G, Loukas A, Pangalou D, Vangelis H, Tigkas D, Rossi G, Cancelliere A. Drought characterization. Drought management guidelines technical annex. 2007:85-102.
22
[23] Svoboda MD, Fuchs BA, Poulsen CC, Nothwehr JR. The drought risk atlas: enhancing decision support for drought risk management in the United States. Journal of Hydrology. 2015 Jul 1;526:274-86.
23
[24] Smakhtin VU, Schipper EL. Droughts: The impact of semantics and perceptions. Water Policy. 2008 Apr 1;10(2):131-43.
24
[25] Niemeyer S. New drought indices. Options Méditerranéennes. Série A: Séminaires Méditerranéens. 2008 Jun 12;80:267-74.
25
[26] Wilhite DA. Preparing for drought: A guidebook for developing countries. Diane Publishing; 1994.
26
[27] Sheffield J, Wood EF, Roderick ML. Little change in global drought over the past 60 years. Nature. 2012 Nov;491(7424):435.
27
[28] Beguería S, Vicente‐Serrano SM, Reig F, Latorre B. Standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) revisited: parameter fitting, evapotranspiration models, tools, datasets and drought monitoring. International Journal of Climatology. 2014 Aug;34(10):3001-23.
28
[29] Vicente-Serrano SM, Van der Schrier G, Beguería S, Azorin-Molina C, Lopez-Moreno JI. Contribution of precipitation and reference evapotranspiration to drought indices under different climates. Journal of Hydrology. 2015 Jul 1;526:42-54.
29
[30] Cavazos T. Using self-organizing maps to investigate extreme climate events: An application to wintertime precipitation in the Balkans. Journal of climate. 2000 May;13(10):1718-32.
30
[31] Chang FJ, Chang LC, Kao HS, Wu GR. Assessing the effort of meteorological variables for evaporation estimation by self-organizing map neural network. Journal of Hydrology. 2010 Apr 15;384(1-2):118-29.
31
[32] Farsadnia F, Kamrood MR, Nia AM, Modarres R, Bray MT, Han D, Sadatinejad J. Identification of homogeneous regions for regionalization of watersheds by two-level self-organizing feature maps. Journal of Hydrology. 2014 Feb 13;509:387-97.
32
[33] Dai A. Increasing drought under global warming in observations and models. Nature climate change. 2013 Jan;3(1):52.
33
ORIGINAL_ARTICLE
مقایسۀ توانایی روشهای مختلف ترکیبی در ارزیابی آسیبپذیری آبهای زیرزمینی در آبخوان دشت قروه - دهگلان
دشت قروه- دهگلان بزرگترین دشت استان کردستان است که از نظر کشاورزی اهمیت زیادی برای این استان دارد. در سالهای اخیر با توسعۀ کشاورزی، تمایل به استفاده از کودهای شیمیایی افزایش یافته و آبخوانهای این دشت را در معرض آلودگی قرار داده است. بنابراین، تعیین مناطق آسیبپذیر برای مدیریت نواحی در معرض خطر، امری ضروری است. در تحقیق حاضر آسیبپذیری آبخوان دشت قروه- دهگلان با استفاده از روشهای DRASTIC، SINTACS و SI بررسی شده است. برای دستیابی به نتایج بهتر، روشهای منفرد یادشده با روشهای ترکیبی نظارتشده شامل مدل فازی ساجنو، الگوریتم ژنتیک و نیز روشهای نظارتنشده شامل روش مربوط به شاخص همبستگی (CI) ترکیب شدند. نتایج نشان داد شاخص همبستگی هر سه روش ترکیبی بیشتر از روشهای منفرد (DRASTIC، SINTACS و SI) است و بین روشهای ترکیبی، مدل فازی ساجنو بیشترین شاخص همبستگی را دارد و همچنین ضریب همبستگی این روش از باقی روشهای ترکیبی و منفرد بیشتر است. مدل فازی ساجنو توانست 37 درصد ضریب همبستگی و 7 درصد شاخص همبستگی را نسبت به نتایج بهترین مدل منفرد افزایش دهد. بنابراین، روش ترکیبی نظارتشدۀ مدل فازی ساجنو برای ارزیابی آسیبپذیری آبخوان دشت قروه-دهگلان نسبت به بقیه روشها بهتر است. براساس مدل فازی ساجنو، بخشهای شمال غرب و جنوب شرق دشت پتانسیل آلودگی بیشتری نسبت به سایر مناطق آنجا دارند و باید محافظت بیشتری از این مناطق صورت بگیرد. بنابراین، میتوان از روش ترکیبی نظارتشدۀ مدل فازی ساجنو برای بررسی آسیبپذیری آبخوانهای دیگر نیز استفاده کرد.
https://ije.ut.ac.ir/article_72926_c683f565f3765522ecf639185fa3e006.pdf
2019-09-23
821
836
10.22059/ije.2019.281985.1118
آسیبپذیری آبهای زیرزمینی
دشت قروه-دهگلان
فازی ساجنو
عطا الله
ندیری
nadiri@tabrizu.ac.ir
1
دانشیار، دانشکده علوم طبیعی دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
ناصر
جبراییلی
nasserjabraili@gmail.com
2
دانشجوی کارشناسی ارشد هیدروژئولوژی، دانشکدۀ علوم طبیعی، دانشگاه تبریز
AUTHOR
مریم
قره خانی
m_gharekhani@tabrizu.ac.ir
3
دانشجوی دکتری هیدروژئولوژی، دانشکدۀ علوم طبیعی، دانشگاه تبریز
AUTHOR
[1]. Stigter TY, Ribeiri L, Carvalho Dill AMM. Evaluation of an intrinsic and a specific Vulnerability assessment methodin comparsion with groundwater salinisation and nitrate contamination levels in two agricultural regions in the south of Portugal. Hydrogeology journal. 2006; 14:79-99.
1
[2]. Amasri MN. Assssment of intrinsic Vulnerability to contamination for Gaza Coastal aquifer, palestin. Journal of Environmental management. 2008; 88:577-593.
2
[3]. Maarofi S, Soleymani S, Ghobadi M, Rahimi Gh, Maarofi H. Malayer aquifer vulnerability assessment using models DRASTIC, SI and SINTACS. Soil and Water Research Journal.2011; 19(3). [Persian]
3
[4]. Foster SS. Fundamental concepts in aquifer vulnerability, pollution ris and protection strategy. In: van Duijvenbooden, W, Van Waegeningh, HG (Eds.), Vulnerability of Soils and Groundwater to Pollution. TNO Committee of Hydrological Research, the Hague, Proceedings and information; 1987. 38: 69-86.
4
[5]. Aller L, Bennet T, Leher J, Petty R., Hackett G. DRASTIC: A Standardized system for evaluating groundwater pollution potential using hydro-geological settings, Kerr Environmental Research Laboratory. U.S Environmental Protection Agency Report. 1987; (EPA/600/2-87/035).
5
[6]. Van Stemproot D. Evert L, Wassenaar L. Aquifer vulnerability index: a GIS compatible method for groundwater vulnerability mapping. Canadian Water Resources Journal; 1994. 18: 25-37.
6
[7]. Civita M, Massimo. Legenda unificata per le Carte della vulnerabilita dei corpi idrici sotteranei/ unified legend for the aquifer pollution vulnerability Maps, Studi sulla Vulnerabilita degli Acquiferi, Pitagora Edir, Bologna; 1990.
7
[8]. Ribeiro L. Desenvolvimento de um I ‘ndice para avaliar a susceptibilidade, ERSHA-CVRM; 2000.
8
[9]. Asghari Moghaddam A, Fijani E, Nadiri AA. Groundwater Vulnerability Assesment Using GIS-Based DRASTIC Model in the Bazargan and Poldasht Plains. Journal of Environmental Studies. 2010; 35, 52.
9
[10]. AsghariMoghaddam A, Barzegar R. Investigation of Nitrate Concentration Anomaly Source and Vulnerability of Groundwater Resources of Tabriz Plain Using AVI and GOD Methods. Water and soil Science. 2015; 24(4): 11-27. [Persian].
10
[11]. Fakhri MS, AsghariMoghaddam A, Najib M Barzegar R. Investigation of nitrate cincentrations in groundwater resources of Marand plain and groundwater vulnerability assessment using AVI and GODS methods. Joirnal of Environmental Studies. 2015; 41(1): 49-66. [Persian].
11
[12]. Bai L,Wang Y, Meng F. Application of DRASTIC and extension theory in the groundwater vulnerability evaluation. Water and Environment journal. 2012; 26(3):381–391.
12
[13]. Huan H, Wang J, Teng Y. Assessment and validation of groundwater vulnerability to nitrate based on a modified DRASTIC model: A case study in Jilin City of northeast China. Sci Total Environ. 2012; 440:14–23.
13
[14]. Jafari SM, Nikoo MR. Groundwater risk assessment based on optimization framework using DRASTIC method. Arab J Geosci. 2016; 9:742.
14
[15]. Hamza, MH, Added A, France’s A, Rodri’guez R. Validite’ de l’application des me’thodes de vulne’rabilite’ DRASTIC, SINTACS, SI et a l’e’tude de la pollution par lesnitrates dans la nappe phre’atique de Metline Ras Jebel-Raf Raf, Compets Rendus Geoscience. 2007; 339:493-505.
15
[16]. Asghari Moghaddam A , Gharekhani M, Nadiri AA, Kord M, Fijani E. Evaluation of intrinsic vulnerability of Ardabil plain using DRASTIC, SINTACS and SI methods. Journal of geography and planning. 2017; 21 (61): 57-74.
16
[17]. Javanshir G, Nadiri AA, Sadeghfam S, Abbas novinpour A. Introducing a new method to aquifer vulnerability assessment of Moghan plain based on combination of DRASTIC, SINTACS and SI methods. Ecohydrology Journal. 2016: 496-467. [Persian]
17
[18]. Nadiri AA, Gharekhani M, Khatibi R, Sadeghfam S, Asghari Moghaddam A. Groundwater vulnerability indices conditioned by Supervised Intelligence Committee Machine (SICM). Sci Total Environ. 2017; 574:691– 706.
18
[19]. Nadiri AA, Gharekhani M, Khatibi R, Asghari Moghaddam A. Assessment of groundwater vulnerability using supervised committee to combine fuzzy logic models. Environ Sci Pollut Res. 2017; 24(9):8562–8577.
19
[20]. Nadiri AA, Sedghi Z, Khatibi R, Gharekhani M. Mapping vulnerability of multiple aquifers using multiple models and fuzzy logic to objectively derive model structures. Sci Total Environ. 2017; 593-594:75–90.
20
[21]. Nadiri AA, Gharekhani M., Khatibi R. Mapping Aquifer Vulnerability Indices Using Artificial Intelligence-running Multiple Frameworks (AIMF) with Supervised and Unsupervised Learning. Journal of Water Resource Management. 2018; 32: 3023–3040.
21
[22]. Boughriba M, Barkaoui A, Zarhloule Y, Lahmer Z, El-Houadi B, Verdoya M. Groundwater vulnerability and risk mapping of the Angad transboundary aquifer using DRASTIC index method in GIS environment. Arabian Journal of Geoscience. 2009; 3:207-220.
22
[23]. Panagopoulos G, Antonakos A, Lambrakis N. Optimization of DRASTIC model for groundwater vulnerability assessment, by the use of simple statistical methods and GIS. Hydrogeology Journal. 2005; 12: 432-458.
23
[24]. Nadiri AA, Naderi K, Khatibi R, Gharekhani M. Modelling groundwater level variations by learning from multiple models using fuzzy logic. Hydrological Sciences journal. 2019; 64: 210-226.
24
[25]. Piscopo G. Groundwater vulnerability map, explanatory notes, Castlreagh Catchment, NSW, Department of Land and Water Conservation, Australia; 2001.
25
[26]. Todd D K. Mays L W. Groundwater Hydrology. Third Ed., John Wiley & Sons Inc., U.S.A; 2005.
26
[27]. Fijani E, Nadiri AA, Asghari Moghadam A; Tsai F T-C, Dixon B. Optimaization of DRASTIC Method by Supervised Committww Machine Artificial Intelligence to Assess Groundwater Vulnerability for Maragheh-Bonab Plain Aquifer, Iran. Journal of hydrology. 2013; 530: 89-100.
27
[28]. Hongxing L, Chen P C P, Huang H P. Fuzzy Neural Intelligent System, Mathematical Foundation and the Application in Engineering, CRC Press LLC; 2001.
28
[29] Nadiri A, Sedghi Z, Evaluation of multiple aquifer vulnerability using DRASTIC, SINTACS methods. Journal of Hydrogeology, 2019, In press.
29
[30] Faal Aghdam R, Nadiri AA, Abbas Novinpour E. Evaluation of Bilverdi plain aquifer vulnerability based on combination of DRASTIC and SINTACS methods, 2018, 6(3): 135-150.
30
ORIGINAL_ARTICLE
امکانسنجی استفاده از پتانسیل انرژی جریان آب برای تولید برق در خطوط انتقال آب شهر کرمانشاه
مطالعۀ حاضر به تحلیل خطوط اصلی انتقال آب شهر کرمانشاه در غرب ایران به منظور پتانسیلسنجی قابلیت استحصال انرژی برای تولید برق میپردازد. همواره برای کاهش فشار آب در خطوط انتقال آب، از شیرها یا تانکهای فشارشکن استفاده میشود، در حالی که میتوان با استفاده از توربینهای کوچکمقیاس از این انرژی بهره برد و بدون آثار جانبی به تولید برق تجدیدپذیر پرداخت. به این منظور، پنج خط آبرسانی اصلی شهر کرمانشاه بررسی شده است. با داشتن خصوصیات هیدرولیکی خطوط و مشخصات توپوگرافی آنها و بهرهگیری از معادلات بقا و پس از تعیین افتهای اصطکاکی طی مسیر، مقدار افت فشار محاسبه شده است. در ادامه، به محاسبۀ پتانسیل انرژی جریان آب در خطوط بررسیشده پرداخته شده است. نتایج نشان میدهد از میان پنج خط آبرسانی مطالعهشده، خط انتقال آب گاوشان به تصفیهخانۀ شهید نظری، به عنوان منبع اصلی تأمین آب شهر کرمانشاه، پتانسیل بسیار مناسبی برای تولید برق دارد. بررسی نتایج نشان میدهد این خط مناسب نصب و احداث میکروتوربینهای آبی است و میتوان حدود 4/2 مگاوات برق از آن تولید کرد.
https://ije.ut.ac.ir/article_72947_08a98415dac622d35fa2960db6cd650d.pdf
2019-09-23
781
792
10.22059/ije.2019.275352.1046
انرژی برقآبی
خط انتقال آب گاوشان
کرمانشاه
میکروتوربین
ابوالفضل
پوررجبیان
a.pourrajabian@merc.ac.ir
1
استادیار پژوهشکدۀ انرژی، پژوهشگاه مواد و انرژی، کرج
LEAD_AUTHOR
اله بخش
همه خانی
a.hamehkhani1356@gmail.com
2
مدیر دفتر بهرهبرداری از تأسیسات آب شرکت آب و فاضلاب شهری استان کرمانشاه، کرمانشاه
AUTHOR
امیر
فتاحی
am.fattahi174@gmail.com
3
کارشناس ارشد پژوهشکدۀ انرژی، پژوهشگاه مواد و انرژی، کرج
AUTHOR
مازیار
دهقان
dehghan.maziar@gmail.com
4
استادیار پژوهشکدۀ انرژی، پژوهشگاه مواد و انرژی، کرج
AUTHOR
سعید
رهگذر
s.rahgozar@merc.ac.ir
5
استادیار پژوهشکدۀ انرژی، پژوهشگاه مواد و انرژی، کرج
AUTHOR
[1] Bhandari B, Lee KT, Lee GY, Cho YM, Ahn SH. Optimization of hybrid renewable energy power systems: A review. International journal of precision engineering and manufacturing-green technology. 2015 Jan 1; 2(1):99-112.
1
[2] European Commission. Climate Action – The EU climate and energy package. European Commission; 2007.
2
[3] IHA/IEA/CHA. Hydropower and the World's Energy Future. International Hydropower Association, International Energy Agency, Canadian Hydro- power Association; 2000.
3
[4] Bilgen S, Keleş S, Kaygusuz A, Sarı A, Kaygusuz K. Global warming and renewable energy sources for sustainable development: a case study in Turkey. Renewable and sustainable energy reviews. 2008 Feb 1; 12(2):372-96.
4
[5] Edenhofer O, Pichs-Madruga R, Sokona Y, Seyboth K, Matschoss P, Kadner S, et al. IPCC special report on renewable energy sources and climate change mitigation. Prepared By Working Group III of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge University Press, Cambridge, UK. 2011 May.
5
[6] Edenhofer O, Pichs-Madruga R, Sokona Y, Seyboth K, Kadner S, Zwickel T, et al. Renewable energy sources and climate change mitigation: Special report of the intergovernmental panel on climate change. Cambridge University Press; 2011.
6
[7] International Hydropower Association ICoLD. Implementing Agreement on Hydropower Technologies and Programmes/International Energy Agency, Canadian Hydropower Association. Hydropower and the world’s energy future; 2000.
7
[8] Saxena P. Overview of small hydro power development in India. Himalayan small Hydro Power Summit, Dehradun; 2006.
8
[9] Loots I, Van Dijk M, Barta B, Van Vuuren SJ, Bhagwan JN. A review of low head hydropower technologies and applications in a South African context. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2015 Oct 1; 50:1254-68.
9
[10] Bozorgi A, Javidpour E, Riasi A, Nourbakhsh A. Numerical and experimental study of using axial pump as turbine in pico hydropower plants. Renewable Energy. 2013 May 1; 53:258-64.
10
[11] Penche C. Guide on how to develop a small hydropower plant. European Small Hydropower Association; 2004.
11
[12] Williams AA. Pumps as turbines for low cost micro hydro power. Renewable Energy. 1996 Sep 1; 9(1-4):1227-34.
12
[13] Haidar AM, Senan MF, Noman A, Radman T. Utilization of pico hydro generation in domestic and commercial loads. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2012 Jan 1; 16(1):518-24.
13
[14] Sari MA, Badruzzaman M, Cherchi C, Swindle M, Ajami N, Jacangelo JG. Recent innovations and trends in in-conduit hydropower technologies and their applications in water distribution systems. Journal of environmental management. 2018 Dec 15; 228:416-28.
14
[15] Oladosu TL, Koya OA. Numerical analysis of lift-based in-pipe turbine for predicting hydropower harnessing potential in selected water distribution networks for waterlines optimization. Engineering Science and Technology, an International Journal. 2018 Jun 5.
15
[16] Jiyun D, Zhicheng S, Hongxing Y. Numerical study on the impact of runner inlet arc angle on the performance of inline cross-flow turbine used in urban water mains. Energy. 2018 Jun 8.
16
[17] Alexander KV, Giddens EP, Fuller AM. Radial-and mixed-flow turbines for low head microhydro systems. Renewable Energy. 2009 Jul 1; 34(7):1885-94.
17
[18] Jain SV, Patel RN. Investigations on pump running in turbine mode: A review of the state-of-the-art. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2014 Feb 1; 30:841-68.
18
[19] Williams A. Pumps as turbines: a user's guide. ITDG Pub.; 2003.
19
[20] Williams AA. Pumps as turbines for low cost micro hydro power. Renewable Energy. 1996 Sep 1; 9(1-4):1227-34.
20
[21] Kusakana K. A survey of innovative technologies increasing the viability of micro-hydropower as a cost effective rural electrification option in South Africa. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2014 Sep 1; 37:370-9.
21
[22] Agarwal T. Review of pump as turbine (PAT) for micro-hydropower. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering. 2012 Nov; 2(11):163-9.
22
[23] Motwani KH, Jain SV, Patel RN. Cost analysis of pump as turbine for pico hydropower plants–a case study. Procedia Engineering. 2013 Jan 1; 51:721-6.
23
[24] Singh RI, Gupta R, Singh A, Subbarao PM. Guided pump-as-turbine: design and development for pico-level energy generation. International Journal of Applied Research in Mechanical Engineering. 2013; 3:71-6.
24
[25] Ranjitkar G, Huang J, Tung T. Application of micro-hydropower technology for remote regions. InEIC Climate Change Technology, 2006 IEEE 2006 May 10 (pp. 1-10). IEEE.
25
[26] Nourbakhsh A, Jahangiri G. Inexpensive small hydropower stations for small areas of developing countries, in: Conference on Advanced in Planning-Design and Management of Irrigation Systems as Related to Sustainable Land use, Louvain, Belgium, 1992; pp. 313– 19.
26
[27] Mohammadnejad M, Ghazvini M, Mahlia TM, Andriyana A. A review on energy scenario and sustainable energy in Iran. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2011 Dec 1; 15(9):4652-8.
27
[28] Fox, Robert W., and Alan T. McDonald. "Introduction to Fluid Mechanics, John Wiley & Sons." Inc., New York (1994).
28
[29] White FM. Fluid mechanics, WCB. Ed McGraw-Hill Boston. 1999.
29
[30] https://www.pipeflow.com/, [accessed Sep 01, 2018].
30
[31] Library of the University of Texas, https://www.lib.utexas.edu/, [accessed Oct 08, 2018].
31
ORIGINAL_ARTICLE
کاربرد پایش ریسک خشکسالی محصولات دیم در مقیاس زیرحوضه بر بهبود مدیریت خشکسالی
مدیریت ریسک خشکسالی، به استراتژی نیاز دارد. انتخاب مقیاس مکانی یکی از وجوه استراتژی است. در تحقیق حاضر پایش خشکسالی در مقیاس زیرحوضه بررسی شده و به دلیل حساسیت بیشتر محصولات دیم نسبت به خشکسالی، ارزیابی در مورد محصولات دیم انجام شده است. به این منظور، با استفاده از شبیهساز SWAT، حوضۀ آبخیز خرمآباد به مساحت 2480 کیلومترمربع براساس همگنی بافت خاک، کاربری اراضی و ارتفاع، به 31 زیرحوضه تقسیم شد. شاخص اکتشاف خشکسالی RDI، متناسب با سال زراعی منطقه، در مقیاس زمانی نُهماهه برای ارزیابی وضعیت خشکسالی کشاورزی طی مدت 1348ـ 1396 در نظر گرفته شد. با استفاده از روش تیسن و نیز ایستگاههای هواشناسی موجود در محدودۀ مطالعهشده، باران و دمای هر یک از زیرحوضهها، تخمین زده شد. همچنین، کاهش نسبی عملکرد محصولات دیم، تحت تأثیر هر یک از شدتهای مختلف خشکسالی، محاسبه شد. مطالعۀ حاضر توانست مناطق مختلف حوضه را از نظر ریسک خشکسالی محصولات مختلف با یکدیگر مقایسه کند، بهگونهای که نشان داد ریسک تولید محصولات، در هر یک از زیرحوضهها، متفاوت و دارای دامنه 14 تا 30 درصد است. بهطوری که میانگین ریسک تولید گندم، جو، نخود و عدس، بهترتیب 2/21، 8/18، 4/17 و 18 درصد به دست آمد. در ضمن، تأثیر شدت خشکسالی بر عملکرد هر یک از محصولها متفاوت بود. به این ترتیب که در خشکسالی متوسط 54ـ 60، 47ـ 55، 46ـ 54،47ـ 57؛ خشکسالی شدید 63ـ 70، 58ـ 64، 49ـ 60، 51ـ 62 و خشکسالی بسیار شدید 75ـ 82، 69ـ 74، 59ـ 68، 67ـ 74 درصد، سبب کاهش عملکرد پتانسیل محصولات بهترتیب، گندم، جو، نخود و عدس شد.
https://ije.ut.ac.ir/article_72948_99e05a9ef5a8105a825fad5a0af6a8b6.pdf
2019-09-23
767
779
10.22059/ije.2019.276094.1051
خشکسالی
ریسک
زیرحوضه
کشاورزی دیم
SWAT
حسام
ناصری
hesamnaseri3@gmail.com
1
دانش آموختۀ کارشناسی ارشد مهندسی منابع آب، دانشکدۀ مهندسی علوم آب، دانشگاه شهید چمران اهواز
AUTHOR
علی محمد
آخوندعلی
aliakh@scu.ac.ir
2
استاد گروه هیدرولوژی و منابع آب، دانشکده مهندسی علوم آب، دانشگاه شهید چمران اهواز
AUTHOR
محمدرضا
شریفی
sharifi3010@gmail.com
3
استادیار گروه هیدرولوژی و منابع آب، دانشکده مهندسی علوم آب، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران
LEAD_AUTHOR
علی
حقی زاده
alihaghi20@gmail.com
4
دانشیار گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه لرستان
AUTHOR
[1] Wilhite D, Drought a Global Assessment Vols. 1 and 2. NewYork USA: 2000.
1
[2] Mishra A.K, Singh V.P. A review drought concepts. Journal of Hydrology.2010; 391(1): 202-216.
2
[3] Habibi A. Applied Safety and Performance Indicators of Industry.1 nd. Tehran Tech Publications: 2004.
3
[4] Chu P.S, Nash A.J, Porter F.Y. Diagnostic studies of two contrasting rainfall episodes in Hawaii: Dry 1981 and wet 1982. Journal of climate. 1993; 6 (7): 1457-1462.
4
[5] Chu T.W, Shirmohammadi A, Montas H, Sadeghi A. Evaluation of the SWAT model's sediment and nutrient component in the Piedmont Physiographic Region of Maryland. American Society of Agricultural Engineers. 2004; 47:1523-1538.
5
[6] Jamshidi h, Khalili A, Kamkar A, Zandeparsa sh. Check and compare the indicators of drought spi and RDI at the Stations of the selected country. The second national conference on the effects of drought and strategies to manage it. Research center of Agriculture and Natural Resources, Isfahan, Iran: 2009.
6
[7] Behbahani M. Agricultura of drought risk management for wheat. third conference of Iran Water Resources Management: 2008.
7
[8] Khalili D, Farnoud T, Jamshidi H, KamgarHaghighi AA, Zand-Parsa S. Comparability analyses of the SPI and RDI meteorological drought indices in different climatic zones. Water Resour Manage. 2011; 25 (2):1737–1757.
8
[9] Zandiyalak H, Bustani F. Evaluation of the Agricultural Drought Period in Fars province using RDI Index. Journal of Water Resources Engineering.2015; 7 (3): 200-214.
9
[10] Aghayan a, Kamali Gh, Hojaam S. Quantitative risk assessment of agricultural drought in several climates of the country. Clinical Research Journal.2016; 6 (21): 150 – 164.
10
[11] Hosseini B, Dein pazhoh S, Nikbakht j. Analysis of drought in the north west of Iran with this technique the exploration of drought. Journal of soil and water.2015; 29 (2): 295-310.
11
[12] Mosaedi A, Mohammadi moghadam S, Kavakebi gh. Determine the characteristics of drought based on the index identified drought, RDI, and review its changes in the regions and different time periods. Journal of research of soil and water conservation. 2016; 23 (6): 140-154.
12
[13] Tsakiris, G, Pangalou D, Vangelis H. Establishing a drought index incorporating evaportranspiration. European Water. 2005; 9 (10): 3-11
13
[14] Tigkas D, Vangelis H, Tsakiris G, Drought and climate change impact on streamflow. Science total. 2012; 440: 33-41.
14
[15] PashiardisS,MicHaelidesS. mplementation of the standardized precipitation index (SPI) and thereconnaissance drought index (RDI) for regional drought assessment: A case study for Cyprus. European Water. 2012; 23:57-65.
15
[16] Vinit K, Rajendra P, Manoj K, Byun H. Comparison of drought indices for appraisal of drought characteristics. Ken. 2015.
16
[17] Semi-detailed hydrogeological studies of Khorramabad plain aquifers. Lorestan Regional Water Company. 2003.
17
[18] Lashkarei H. Pattern synoptic of the rain extreme south west of iran. Ph. D. thesis. university of Tarbiat modarres. 1997.
18
[19] Demirel M. C, Venancio A, Kahya E. Flow forecast by SWAT model and ANN in Pracana basin Portugal. Advances in Engineering Software. 2009; 40, 467–473.
19
[20] Neitsch S.L, Arnold J.G, Kiniry J.R, Williams J.R, King K.W.SWAT theoretical documentation. Blackland Research Center, Texas AgriLife Research, Texas Water Resources Institute Technical Report No.2011; 406 - 618.
20
[21] Reconnaissance Drought Index (RDI). Water Resources Management.2008; 21: 821-833.
21
[22] Doorenbos j, Kasam A. Yeld response to water. FAO Irrigation and Drainage Papers. 1979; No 33.
22
[23] Tsakiris G, Vangelis H. Establishing a droughtindex incorporating evaportranspiration. European Water.2005; 9 (10): 3-11.
23
[24] Mahdavei m, Dastoranei J, Statistical methods in water resources. Publications of University of Tehran.2016.
24
[25] Lawson M, Reiss A, Phillips R, Livingston K. Nebraska droughts. A study of their past chronological and spatial extent with implications for the future. 1979.
25
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی تأثیرات خشکسالی دریاچۀ ارومیه بر تغییرات پایداری سکونتگاههای روستایی مطالعۀ موردی: روستاهای حوضۀ آبخیز قلعهچایی شهرستان عجبشیر
رویکرد پایداری به عنوانِ چارچوبی کارآمد برای مدیریت روستایی در برابر انواع مخاطرات محیطی از جمله خشکسالی محسوب میشود که نیازمند بهکارگیری فنون سنجش پایداری است. پژوهش حاضر با هدف ارزیابی وضعیت پایداری روستاهای حوضۀ آبخیز قلعهچایی شهرستان عجبشیر در برابر خشک شدن دریاچۀ ارومیه صورت پذیرفته است. پژوهش از نوع کاربردی بوده و روش گردآوری اطلاعات به صورت کتابخانهای و میدانی بوده است. جامعۀ آماری پژوهش حاضر را 21185 نفر ساکن در 21 روستای این محدوده تشکیل داده است. حجم نمونه با استفاده از فرمول کوکران 380 نفر و به روش تصادفی ساده انتخاب شده است. یافتههای پژوهش حاضر با استفاده از مدل بارومتر پایداری نشان داد از نظر پایداری زیستمحیطی روستاهای بررسیشده طی سالهای 1385 تا 1390 با کاهش پایداری برابر با 146/0- مواجه شدند و از نظر پایداری اجتماعی و پایداری اقتصادی بهترتیب افزایش نسبی 132/0 و 055/0 را تجربه کردند. در نهایت، روستای جوانقلعه با سطح پایداری 742/0 به عنوان پایدارترین روستا طی 15 سال اخیر بوده است و سپس روستاهای قوزولجه (666/0) و ینگجه (657/0) قرار دارند. همچنین، روستاهای چنار، محمودآباد و گنبد به عنوان ناپایدارترین روستاهای 15 سال اخیر بودهاند. یافتههای آزمون کندال نشان داد بین موقعیت قرارگیری روستاها به دریاچۀ ارومیه از نظر دوری و نزدیکی با میزان پایداری آنها همبستگی مثبت و معناداری در سطح 577/0r= وجود دارد. در نهایت، با توجه به یافتههای پژوهش حاضر، پیشنهادهای کاربردی در زمینۀ مقابله با خشکسالی و ارتقای وضعیت پایداری روستاها ارائه شده است.
https://ije.ut.ac.ir/article_72949_e8c516da98dd513050c310bcd270d313.pdf
2019-09-23
793
807
10.22059/ije.2019.278473.1079
بارومتر پایداری
حوضۀ آبخیز قلعهچایی
خشکسالی
دریاچۀ ارومیه
سنجش پایداری
علی
مجنونی توتاخانه
a.majnouni@ubonab.ac.ir
1
دانشآموختۀ دکتری جغرافیا و برنامهریزی روستایی، دانشگاه بناب
LEAD_AUTHOR
محمد ابراهیم
رمضانی
tanri.soleimani@gmail.com
2
استادیار گروه محیطزیست دانشگاه آزاد اسلامی واحد تبریز
AUTHOR
[1] Maleki, S., A. R. Soffianian, S. S. Koupaei, S. Pourmanafi and S. Saatchi. "Wetland restoration prioritizing, a tool to reduce negative effects of drought; An application of multicriteria-spatial decision support system (MC-SDSS)." Ecological engineering. 2018; 112: 132-139.
1
[2] Di Falco, S., M. Smale and M. Bozzola. Climate, shocks, weather and maize intensification decisions in rural Kenya. Agricultural Adaptation to Climate Change in Africa, Routledge. 2018; 107-128.
2
[3] Golian, S., O. Mazdiyasni and A. AghaKouchak. "Trends in meteorological and agricultural droughts in Iran." Theoretical and applied climatology. 2015; 119(3-4): 679-688.
3
[4] Dashtpagerdi, M. M., M. R. Kousari, H. Vagharfard, D. Ghonchepour, M. E. Hosseini and H. Ahani. "An investigation of drought magnitude trend during 1975–2005 in arid and semi-arid regions of Iran." Environmental earth sciences. 2015; 73(3): 1231-1244.
4
[5] Keshavarz, M., H. Maleksaeidi and E. Karami. "Livelihood vulnerability to drought: A case of rural Iran." International Journal of Disaster Risk Reduction. 2017; 21: 223-230.
5
[6] Nawrotzki, R. J., J. DeWaard, M. Bakhtsiyarava and J. T. Ha. "Climate shocks and rural-urban migration in Mexico: exploring nonlinearities and thresholds." Climatic change. 2017; 140(2): 243-258.
6
[7] Doblas-Miranda, E., R. Alonso, X. Arnan, V. Bermejo, L. Brotons, J. de Las Heras, M. Estiarte, J. A. Hódar, P. Llorens and F. Lloret. "A review of the combination among global change factors in forests, shrublands and pastures of the Mediterranean Region: Beyond drought effects." Global and Planetary Change. 2017; 148: 42-54.
7
[8] Aslani, Z., A. Hassani, M. Rasouli-Sadaghiani, B. Esmailpour and Z. Rohi. "Effects of arbuscular mycorrhizal (AM) fungi on essential oil content and nutrients uptake in basil under drought stress." Journal of Medicinal Plants and By-Products. 2014; 3(2): 147-153.
8
[9] Majnouni-Toutakhane. A., Heidari Sareban. V., Mofareh- Bonab. M. Evaluating the Effects of Lake Urmia’s Drought on Resilience Changes in Rural Settlements, Journal of Research and Rural Planning, 2018; 6(4): 65-89. (Persian)
9
[10] Medellín-Azuara, J., D. MacEwan, R. E. Howitt, G. Koruakos, E. C. Dogrul, C. F. Brush, T. N. Kadir, T. Harter, F. Melton and J. R. Lund. "Hydro-economic analysis of groundwater pumping for irrigated agriculture in California’s Central Valley, USA." Hydrogeology Journal. 2015; 23(6): 1205-1216.
10
[11] Zhang, Q., L. Han, J. Jia, L. Song and J. Wang. "Management of drought risk under global warming." Theoretical and applied climatology. 2016; 125(1-2): 187-196.
11
[12] Raev, I. Drought in Bulgaria: a contemporary analog for climate change, Routledge. 2017.
12
[13] Zipper, S. C., J. Qiu and C. J. Kucharik. "Drought effects on US maize and soybean production: spatiotemporal patterns and historical changes." Environmental Research Letters. 2016; 11(9): 094021.
13
[14] Gray, L. and M. Kevane. "For whom is the rural economy resilient? Initial effects of drought in Western Sudan." Development and change. 1993; 24(1): 159-176.
14
[15] Lybbert, T. J. and M. R. Carter. Bundling drought tolerance and index insurance to reduce rural household vulnerability to drought. Sustainable Economic Development, Elsevier: 2015: 401-414.
15
[16] Khayyati, M. and M. Aazami. "Drought impact assessment on rural livelihood systems in Iran." Ecological indicators. 2016; 69(2): 850-858.
16
[17] Lohmann, S. and T. Lechtenfeld. "The effect of drought on health outcomes and health expenditures in rural Vietnam." World development. 2015; 72: 432-448.
17
[18] Udmale, P. D., Y. Ichikawa, S. Manandhar, H. Ishidaira, A. S. Kiem, N. Shaowei and S. N. Panda. "How did the 2012 drought affect rural livelihoods in vulnerable areas? Empirical evidence from India." International Journal of Disaster Risk Reduction. 2015, 13: 454-469.
18
[19] Miyan, M. A. "Droughts in Asian least developed countries: vulnerability and sustainability." Weather and Climate Extremes. 2015; 7: 8-23.
19
[20] Liu, Y., Wang, J., & Long, H. Analysis of arable land loss and its impact on rural sustainability in Southern Jiangsu Province of China. Journal of Environmental Management. 2010; 91(3): 646-653.
20
[21] König, H., Zhen, L., Helming, K., Uthes, S., Yang, L., Cao, X., & Wiggering, H. Assessing the impact of the sloping land conversion programme on rural sustainability in Guyuan, Western China. Land Degradation & Development. 2014; 25(4): 385-396.
21
[22] Lei, Y., Zhang, H., Chen, F., & Zhang, L. How rural land use management facilitates drought risk adaptation in a changing climate—A case study in arid northern China. Science of the Total Environment. 2016; 550: 192-199.
22
[23] Kiem, A. S., & Austin, E. K. Drought and the future of rural communities: opportunities and challenges for climate change adaptation in regional Victoria, Australia. Global Environmental Change. 2013; 23(5): 1307-1316.
23
[24] Seidaie. E., Nazari. H. An Analysis of Spatial Distribution of Housing Sustainability in Rural Settlements in Iran (Case Study: Miankouh District, Ardal County), Journal of Environmental crisis management. 2018; 5(3): 231-246. (Persian)
24
[25] YARIHESAR, A., & BAKHTAR, S. Application of Alen Prescott stability Measurement model in analysis rural sustainable tourism Case study: Nir county-Ardabil province. 2016
25
[26] Heidari Sareban. V., Majnouni-Toutakhane. A.. The role of livelihoods diversity in resilience of rural households around the Lake Urmia against drought. Spatial analysis of environmental hazards, 2017; 3(4): 49-70. (Persian)
26
[27] Majnouni Toutakhane. A. Evaluating the resiliency of rural settlements around Urmia Lake in Iran against drought, Journal of rural development. 2019. ( in press).
27
[28] Feizizadeh. B., Shahabi. H., Safi. H. Identification of Susceptible Areas of Urmia Lake Salt Using Fuzzy-Object Processing of Satellite Images, Journal of Environmental Risks Management. 2017; 3(3): 269-284. (In Persian)
28
[29] Heidari Sareban. V., Majnouni-Toutakhane. A., Niroumand- Shishavan. S. Measurement and evaluation of sustainability process in touristy villages Case study: Ajbashir city - Touristic roads of Ghale Chaei, journal of Geography (Regional Planning). 2017; 23(1): 93-112. (Persian)
29
[30] Namdar. M., Bouzar Jahromi. Kh. Socio-environmental dimensions of drought crisis and its effects on rural households: Case study of villages in Zarrin Dasht, Journal of Rural and Development. 2017; 19(3): 161-183. (Persian)
30
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی وضعیت ربایش تاجی بارش در تعدادی از گونههای بوتهای (مطالعۀ موردی: پردیس دانشگاه فردوسی مشهد)
به بخشی از بارندگی که توسط شاخ و برگ گیاهان گرفته میشود، برگاب گفته میشود. این بخش از بارندگی تبخیر میشود و به سطح زمین نمیرسد، بنابراین تأثیر زیادی بر بیلان آبی مناطق دارای پوشش گیاهی میگذارد. پژوهش حاضر در پردیس دانشگاه فردوسی مشهد طی مهرماه 1396 تا خرداد 1397 به منظور بررسی وضعیت ربایش تاجی بارش برای گونههای درمنۀ جارویی، ورک و اسپند انجام شد. هدف از تحقیق حاضر، بررسی میزان ربایش تاجی و نیز تأثیر مقدار و شدت بارش و درصد تراکم تاج پوشش گونههای درمنۀ جارویی، ورک و اسپند بر مقدار و درصد برگاب آنها طی دورۀ زمانی یادشده است. مقدار بارندگی در فضای باز و زیر بوتهها در گونههای یادشده پس از هر رویداد بارش اندازهگیری شد. همچنین، تراکم گونهها طی فصل پاییز تا بهار به صورت عمودی از سطح تاج پوشش آنها تصویربرداری شده و با استفاده از نرمافزار Arc GIS 10.3 محاسبه شد. براساس نتایج بهدستآمده، طی وقایع بارشی اندازهگیریشده بیشترین درصد برگاب برابر با 57/79 درصد در آذرماه برای گونۀ اسپند و کمترین درصد برگاب برابر 09/7 درصد در بهمنماه مربوط به گونۀ ورک است. مقدار کل برگاب سالانه برای گونههای درمنۀ جارویی، ورک و اسپند بهترتیب برابر 99/37 ، 83/30 و 32/54 میلیمتر به دست آمد که بهترتیب معادل 35/ 27، 19/22 و 11/39 درصد بارش است. نتایج آنالیز رگرسیونی با استفاده از نرمافزار 16.0 Spss نشان داد بین مقدار بارش با مقدار برگاب گونههای درمنۀ جارویی، ورک و اسپند و نیز فصل رشد گونۀ ورک با درصد برگاب آن در سطح 1 درصد، تداوم بارش با مقدار برگاب گونههای درمنۀ جارویی و اسپند و همچنین فرم رویشی گونههای مطالعهشده با مقدار برگاب آنها در سطح 5 درصد تفاوت معنادار وجود دارد.
https://ije.ut.ac.ir/article_72950_a2850e0d6e80a2966cfadc3cfa672d98.pdf
2019-09-23
809
819
10.22059/ije.2019.278363.1076
اسپند
درمنۀ جارویی
ربایش تاجی بارش
ورک
مشهد
امیر
اسماعیلپور زرمهری
1
دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی آبخیزداری، دانشکدۀ منابع طبیعی و محیط زیست، دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
محمدتقی
دستورانی
dastorani@um.ac.ir
2
استاد دانشکدۀ منابع طبیعی و محیط زیست، دانشگاه فردوسی مشهد
LEAD_AUTHOR
محمد
فرزام
3
استاد دانشکدۀ منابع طبیعی و محیط زیست، دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
[1] Wullaert H, Pohlert T, Boy J, Valarezo C, Wilcke W. Spatial throughfall heterogeneity in a montane rain forest in Ecuador: Extent, temporal stability and drivers. Journal of Hydrology. 2009: 377: 71-79.
1
[2] Alizadeh A. Principles of Appled Hydrology. ed. Imam Reza International University. 2015.p.20-937. [Persian]
2
[3] N var J, Charles F, Jurado E. Spatial variations of interception loss components by Tamaulipan thornscrub in northeastern Mexico. Forest Ecology and Management. 1999; 124(2-3):231-239.
3
[4] Serrato F, Diaz A. A simple technique for measuring rainfall interception by small shrub: interception flow collection box. Hydrological Processes. 1997;12(13):471– 481.
4
[5] Wang XP, Li XR, Zhang JG, Zhang ZS, Berntsson R. Measurement of rainfall interception by xerophytic shrubs in re-vegetated sand dunes. Journal of Hydrological Sciences. 2005; 50(5): 897- 910.
5
[6] Neto AJS, Ribeiro A, Lopes DDC, Neto OBDS, Souza WG, Santana MO. Simulation of Rainfall Interception of Canopy and Litter in Eucalyptus Plantation in Tropical Climate. Society of American Foresters. 2011;58 (1):54-60.
6
[7] Czikowsky MJ, Fitzjarrald DR. Detecting rainfall interception in an Amazonian rain forest with eddy flux measurements. Journal of Hydrology. 2009; 377 (1-2): 92-105.
7
[8] Huang JY, Black TA, Jassal RS, Lavkulich LM. Modelling rainfall interception by urban trees. Canadian Water Resources Journal. 2017;42(4):336-348.
8
[9] Saito T, Matsuda H, Komatsu M, Xiang Y, Takahashi A, Shinohara Y, et al. Forest canopy interception loss exceeds wet canopy evaporation in Japanese cypress (Hinoki) and Japanese cedar (Sugi) plantations. Journal of Hydrology. 2013;507:287–299.
9
[10] Godarzi S, Mataji A, Veisanloo F. Rainfall components distribution in needle-leaved and broadleaved plantations in a semiarid climate zone (Case study: Shahid-Beheshti Forest Park in Broujerd). Iranian Journal of Forest. 2014;6( 3):339-350. [Persian]
10
[11] Rutter J. Evaporation in forest. Endeavour. 1967;26(77):39-43.
11
[12] Zhang Y, Li XY, Li W, Wu XC, Shi FZ, Fang WW, et al. Modeling rainfall interception loss by two xerophytic shrubs in the Loess Plateau. Hydrological Processes. 2017;31(10):1926-1937.
12
[13] Hoseini Ghaleh Bahmani SM, Attarod P, Ahmadi MT. Rainfall redistribution in natural pure stands of Quercus castaneifolia C.A.M. and Fagus orientalis L. in Caspian forests (Case study: Kheyrud forest). Iranian Journal of Forest. 2011;3(3):253-264. [ Persian]
13
[14] Liang, W, Ding G. Simulation of rainfall interception in a Pinus tabulaeformis plantation in North China. Journal of Food Agriculture and Environment. 2013;11(1):976-981.
14
[15] Khaligi Sigaroudi Sh, maliekian A, Tali Khoshk S, Farzin M. Wadi hydrology. Univerversity of Tehran press. 2016.p. 1-419. [Persian]
15