مجله اکوهیدرولوژی

مجله اکوهیدرولوژی

پایش و پیش بینی تغییرات مکانی- زمانی ذخیره آب زیرزمینی دشت کوهدشت

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی مرتع و آبخیزداری دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه لرستان، خرم آباد، ایران
2 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی مرتع و آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه لرستان، خرم آباد، ایران
چکیده
مقدمه: خشکسالی و افزایش بهره‌برداری منابع آب زیرزمینی در دهه‌های اخیر باعث افت سطح ایستابی، کسری بیلان و بحران تأمین آب در بسیاری از مناطق ایران شده است. دشت کوهدشت در استان لرستان علی‌رغم شرایط هیدرولوژیکی نسبتاً مناسب، از این قاعده مستثنا نبوده و منابع آب زیرزمینی آن کاهش پیدا کرده است.
اهداف: هدف این پژوهش، تعیین و پیش‌بینی تغییرات سطح و ذخیرۀ آب زیرزمینی دشت کوهدشت با استفاده از تلفیق مدل‌های تحلیلی، سری‌های زمانی و یادگیری ماشین است.
مواد و روش: هیدروگراف واحد آبخوان دشت کوهدشت بر اساس داده‌های تراز سطح آب ماهانه 13 چاه پیزومتری ترسیم و تغییرات حجم ذخیرۀ سالانۀ آبخوان با روش تحلیل دوبعدی در محیط GIS محاسبه شد. برای پیش‌بینی تغییرات سطح و ذخیرۀ آب زیرزمینی، مدل‌های سری زمانی AR، MA، ARMA، ARIMA و SARIMA با الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظیر رگرسیون خطی، جنگل تصادفی و گرادیان تقویتی ترکیب شدند.
یافته‌ها: نتایج نشان داد سطح آب زیرزمینی دشت به طور متوسط سالانه 0/37 متر افت داشته (درمجموع، حدود 5/9 متر در دوره مطالعه) و کسری بیلان در سال‌های خشک به حدود ۱۵ میلیون متر مکعب رسیده است. مقادیر منفی شاخص SPEI در مقیاس 12ماهه (1/5- )، اثرگذاری عامل خشکسالی در سال‌های خشک را بر وضعیت منابع آب زیرزمینی آشکار کرد. علاوه بر این، تراکم و افزایش حجم برداشت چاه‌ها در سال‌های خشک عامل اصلی افت آب زیرزمینی دشت مورد مطالعه است. پهنه‌بندی مکانی، بیشترین افت را در بخش‌های شمال شرقی، جنوب شرقی، مرکزی و بخش محدودی از غرب آبخوان نشان داد. ارزیابی الگوریتم‌های یادگیری ماشین مبین دقت بالای ترکیب رگرسیون خطی با مدل‌های مختلف سری زمانی در تمامی چاه‌های پیزومتری جهت پیش‌بینی سطح آب زیرزمینی بود. مدل بهینۀ سری زمانی برای چاه‌های خوشنام‌وند، ساری، امور عشایر، ذق ذالیاب، بوگلان، قرعلیوند، جاده کشاورزی و برای سایر چاه‌ها به‌ترتیب AR(2)، AR(3)، ARIMA(2,1,2)، MA(2)، SARIMA(0,1,1)(0,1,1,12)، ARMA(1,1) ، Optimized SARIMA و Optimized ARIMA تعیین شدند. کارایی این مدل‌های ترکیبی نشان داد ضریب تعیین در برخی چاه‌ها بالای 98/0 و خطای RMSE کمتر از 0/4 متر است.
نتیجه‌گیری: نتایج این مطالعه بیانگر افت 9/5 متری سطح آب زیرزمینی طی ۱۵ سال و کسری ذخیره تا ۱۵ میلیون مترمکعب در سال‌های خشک است که با وجود بازیابی نسبی در ترسالی‌ها، همچنان روند نزولی سطح آب زیرزمینی پابرجا است که به احتمال زیاد توسط افزایش بهره‌برداری منابع آب زیرزمینی کنترل می‌شود. ‌تحلیل آماری تغییرات سطح آب زیرزمینی با مقادیر شاخص خشکسالی SPEI این موضوع را تأیید می‌کند. ترکیب مدل‌های سری زمانی با الگوریتم رگرسیون خطی در چاه‌های پیزومتری مختلف به عنوان بهترین مدل انتخاب شد و کسری ذخیرۀ آبخوان را برای سال‌های آبی 1404 ـ 1405 و 1405 ـ 1406 به‌ترتیب حدود 0/7- و 1/22- میلیون مترمکعب پیش‌بینی کرد. در چنین شرایطی، بازنگری اساسی در الگوی بهره‌برداری، نصب کنتورهای هوشمند و اقدامات آبخیزداری جهت اجرای طرح‌های تغذیۀ مصنوعی اجتناب‌ناپذیر است.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

1.      Adam, M. A., Scheiber-Enslin, S. E., & Ali, K. A. (2026). Application of random forest modeling to evaluate groundwater storage changes in the Breede Water Management Area, South Africa. Hydrogeology Journal, 1-16.
2.      Afzaal, H., Farooque, A. A., Abbas, F., Acharya, B., & Esau, T. (2020). Estimation of annual groundwater depletion using machine learning algorithms in the Prince Edward Island, Canada. Water, 12(9), 2445.
3.      Ahmadipour, M.R., Ebrahimi, B., Haghiabi,A.H., and Hashemi, P. (2002). Balance of the Kohdasht Aquifer. Lorestan University.
4.      Ashraf, S., Nazemi, A. & AghaKouchak, A. 2021. Anthropogenic drought dominates groundwater depletion in Iran. Sci Rep 11, 9135.
5.      Asrade, T. M. (2025). Application of machine learning in python for temporal groundwater level prediction. Solid Earth Sciences, 10(3), 100261.
6.      Azizi,H R and Nejatian,N . (2021). Computation of groundwater balance in Varamin plain. Geography and Human Relationships, 3(3), 189-204. doi: 10.22034/gahr.2021.263228.1487
7.      Bayazidi, M. and Kaki, M. (2021). Storage Volume and Exploitation Changes of Aquifers in the Eastern Plains of the Kurdistan Province. Journal of Ecohydrology, 8(1), 57-72. doi: 10.22059/ije.2021.307139.1360.
8.      Breiman L (2001) Random forests. Mach Learn 45:5–32
9.      Clark, S. R., Pagendam, D., & Ryan, L. (2022). Forecasting multiple groundwater time series with local and global deep learning networks. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(9), 5091. https://doi.org/10.3390/ijerph19095091
10.   Consulting Engineers for Water and Sustainable Development. (2015). Report on the Water Resources Balance of the Kohdasht Study Area (2207), 77 pages.
11.   Dandapat, A. K., Panda, P. K., Sankalp, S., Kisi, O., Kraiem, H., Kucher, O. D., & Tariq, A. (2025). Ensemble deep learning framework for groundwater storage forecasting under hydrological variability. Acta Geophysica, 74(1), 1.
12.   Davari, S., Eslamian, S., Jamali, M., & Safavi, H. R. (2025). Application of machine learning algorithms for groundwater level prediction in the Najafabad plain. Scientific Reports.
13.   Ebrahimi khusfi,Z. , Vali,A. A. , Ghazavi,R. and Khosroshahi,M. (2019). An investigation of the changes in the water table and the storage of western aquifers of Gavkhouni wetland during 1981-2013. Iranian Water Research Journal, 13(4), 113-123.
14.   Ebrahimi,E. , Roozbahani,A. and Banihabib,M. E. (2018). Groundwater Level Prediction Using Dynamic Bayesian Networks Based on Sensitivity Analysis (Case Study: Birjand Plain). Iranian Water Research Journal, 12(2), 91-100.
15.   Ehteram, M., & Banadkooki, F. B. (2023). A developed multiple linear regression (MLR) model for monthly groundwater level prediction. Water, 15(22), 3940.
16.   El-Yaouti F, Mandour AEl, Khattach D and Kaufmann O, 2008. Modelling groundwater flow and advective contaminant transport in the Bou-Areg unconfined aquifer (NE Morocco). Journal of Hydro-environment Research 2: 192- 209.
17.   Eslamian, S.S., Nasri, M., and Rahimi, N. 2009. Wet and Dry Periods and its Effects on Water Resources Changes in Buin Plain Watershed. Geography and Environmental Planning, 33: 75-90. (In Persian)
18.   Fijani, E., Alikhani Joudaki, S., & Mozafari, M. (2021). Investigating the Factors Affecting Groundwater Level Decline in Kouhdasht Aquifer, Lorestan Province. Civil Infrastructure Researches, 6(2), 95-105. doi: 10.22091/cer.2021.6978.1253
19.   Fitts. C. R. 2002. Groundwater Science. Second Edition, UK, Academic Press. 450
20.   Gaur S, Chahar B and Didier R, 2011. Graillot, Combined use of groundwater modeling and potential zone analysis for management of groundwater. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 13: 127– 139.
21.   George, J., Yadav, J., Nair, A. M., MV, P., Alapatt, B. P., & Baby, R. (2024, September). Improving Groundwater Forecasting Accuracy with a Hybrid ARIMA-XGBoost Approach. In 2024 3rd International Conference for Advancement in Technology (ICONAT) (pp. 1-7). IEEE.
22.   Gong, Y., Wang, Z., Xu, G., & Zhang, Z. (2018). A comparative study of groundwater level forecasting using data-driven models based on ensemble empirical mode decomposition. Water, 10(6), 730. https://doi.org/10.3390/w10060730
23.   Hadipour, H. Z., Nassery, H., & Alijani, F. (2018). The Hydrogeochemical processes of Kuhdasht aquifer.
24.   Hoseini, S. M. and khoshsimaie chenar, M. (2025). Application of machine learning algorithms in groundwater level prediction in the Ardabil aquifer. Iranian Journal of Soil and Water Research, 56(4), 1041-1057. (In Persian)
25.   Kardan Moghaddam, H., Rahimzadeh Kivi, Z., Bahreinimotlagh, M., & Alizadeh, M. J. (2019). Developing comparative mathematic models, BN and ANN for forecasting of groundwater levels. Groundwater for Sustainable Development, 9, 100237. 
26.   Khorasani, M., Ehteshami, M., Ghadimi, H. et al. Simulation and analysis of temporal changes of groundwater depth using time series modeling. Model. Earth Syst. Environ. 2, 90.
27.   Konikow, L. F. (2015). Long‐term groundwater depletion in the United States. Groundwater, 53(1), 2-9.
28.   Lenters JD, Cutrell GJ, Istanbulluoglu E, Scott DT, Herrman KS and Irmak A, 2011, Eisenhauereasonal energy and water balance of a Phragmitesaustralis -dominated wetland in the Republican River basin of south-central Nebraska (USA). Journal of Hydrology 408: 19–34.
29.   Maqbool, S., Khan, M. I., Raza, A., Saddique, N., Saddique, Q., Dong, L., ... & Buttar, N. A. (2024). Spatiotemporal Assessment and Machine Learning-Based Future Forecasting of Groundwater Hydro chemical Dynamics and Drawdown Variability.
30.   Mesmarian Z, Massahbavan A, Javadipirbazari S. (2016). Climate change impact on Groundwater budgetof ShahreKord plain in the future period.  Iranian Journal of ECO Hydrology; 3 , 233-242. (In Persian).  
31.   Mirkamandar, B., Rahnama, M.B. & Zounemat-Kermani, M. (2025). Spatio-temporal assessment of groundwater and agricultural land using remote sensing in a semi-arid region. Environ Earth Sci 84, 440.
32.   Mohammadi Ghaleni, M., Ebrahimi, K., & Araghinejad, S. (2013). Evaluation impact of drought, extraction and construction of dam on the groundwater drop-case study Saveh aquifer. Journal of Water and Soil Conservation, 19(4), 189-200.
33.   Nury, A. H., Taher, A., Alam, S., Afroz, R., Anti, S. D., Majumdar, S. N., & Munna, G. M. (2025). Assessment of groundwater variability using ARIMA, random forest, and LSTM-RNN in the northeastern region of Bangladesh. H2Open Journal, 8(5), 336-360.
34.   Poormohammadi, S. , Dastorani, M. T. , Jafari, H. , Rahimian, M. O. H. , Goodarzi, M. , Mesmarian, Z. and Baqeri, F. (2015). Investigation of groundwater balance in Tuserkan plain of Hmaedan using MODFLOW. Journal of Ecohydrology, 2(4), 371-382. doi: 10.22059/ije.2015.58063
35.   Saadatmand, E., and Komasi, M. (2024). A hybrid ensemble learning wavelet-GARCH-based artificial intelligence approach for streamflow and groundwater level forecasting at Silakhor plain, Iran. Environmental Earth Sciences, 83(3), 1-17.
36.   Shakiba, A., Mirbagheri, B., and Kheiri, A. 2010. Drought analysis using SPI index and its effects on groundwater resources in East of Kermanshah, Iran. Geograph. J. 25: 105-124. (In Persian)
37.   Shirafkan, M., and Jafari.H. (2013). Evaluation of the hydrogeological balance of the Bahabad aquifer in Yazd province. 8th Iranian Conference on Engineering and Environmental Geology, Ferdowsi University of Mashhad.
38.   Soleimani-Motlagh, M., Soleimani-Sardo, M. & Mossivand, A.M. (2022). The efficiency of the Standardized Evapotranspiration Deficit Index (SEDI) in assessing the impact of drought on vegetation cover. Environ Monit Assess 194, 299. https://doi.org/10.1007/s10661-022-09972-z
39.   Vicente-Serrano, S. M., Beguería, S., & López-Moreno, J. I.  (2010). A multiscalar drought index sensitive to global warming: The standardized precipitation evapotranspiration index. Journal of Climate, 23(7), 1696–1718.
دوره 13، شماره 3
پاییز 1405
صفحه 1480-1511

  • تاریخ دریافت 18 تیر 1405
  • تاریخ بازنگری 14 مرداد 1405
  • تاریخ پذیرش 03 شهریور 1405
  • تاریخ اولین انتشار 01 مهر 1405
  • تاریخ انتشار 01 مهر 1405