پایش و تخمین خشکسالی ایستگاه‏ های شرق دریاچۀ ارومیه با استفاده از مدل عصبی‌ـ فازی تطبیقی

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار گروه علوم خاک، دانشکدۀ کشاورزی، دانشگاه ارومیه

2 استادیار گروه مهندسی آب دانشگاه آزاد اسلامی واحد سنندج

3 کارشناسی ارشد مهندسی منابع آب، دانشگاه تبریز

چکیده

خشکسالی به‌عنوان پدیده‌ا‏ی اقلیمی تحت تأثیر عوامل گوناگونی است؛ یکی از نمادهای مهم وقوع خشکسالی کاهش میزان بارندگی است. ارزیابی و پایش خشکسالی اهمیت زیادی در برنامه‏ریزی و مدیریت منابع آب دارد. با توجه به شرایط اخیر در حوضۀ آبریز دریاچۀ ارومیه و روند خشک‌شدن بی‏سابقۀ آن، ارزیابی خشکسالی در این منطقه در حال حاضر ضرورتی انکار‌ناپذیر به‌حساب می‏آید. بدین‌منظور در تحقیق حاضر با جمع‌آوری داده‏های 11 ایستگاه باران‌سنجی در دشت‏های مراغه و تبریز در شرق حوضۀ آبریز دریاچۀ ارومیه، به ارزیابی خشکسالی با استفاده از شاخص استاندارد بارش SPI در مقیاس‏های زمانی 9، 12 و 24 ماهه اقدام شد. سپس،‌ خشکسالی‏ها با مدل عصبی‌ـ فازی تطبیقی تخمین زده شد. نتایج این پژوهش نشان داد شدیدترین خشکسالی با شدت 07/4- در ایستگاه بناب در مقیاس زمانی 9 ماهه و در مهر‌ماه 1363 رخ داده است. طولانی‏ترین دورۀ خشکسالی در ایستگاه‏های هروی، سعیدآباد و مراغه و کوتاه‏ترین دورۀ خشکسالی در ایستگاه‏های زینجاب، تبریز و لیقوان با کمترین شدت‏ها رخ دادند. نتایج تخمین خشکسالی‏ها با مدل عصبی‌ـ فازی تطبیقی نشان داد مدل ANFIS توانایی مطلوبی در برآورد شاخص خشکسالی در منطقه دارد و بیشترین ضریب تبیین در ایستگاه مراغه (829/0 = r2) برای مقیاس زمانی 24 ماهه و کمترین ضریب تبیین در ایستگاه سعیدآباد (480/0 = r2) برای مقیاس زمانی 9 ماهه با استفاده از مدل ANFIS به‌دست آمد. نتایج پژوهش نشان داد مدل سیستم استنتاج عصبی‌ـ فازی تطبیقی در تخمین خشکسالی در مقیاس زمانی طولانی‌مدت دقت زیادی داشته است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


  1. منابع

    1. Alizadeh A. Fundamentals of the Applied Hydrology. Ferdowsi University of Mashhad Press; 2010 [Persian]
    2. Akbarzadeh Y, Sadeghi F, Hossein-Babaie M. Spatial analysis of the SPI in east Azarbayjan province during the 1987-2006 period. Regional Congress of the Water and drought; 2009 [Persian]
    3. Asadi E, Majnonihris A, Fakherifard A, Sadredini AA. Evaluation of drought in East Azarbaijan province using SPI index. 2th National Conference on the drought management strategies; 2009 [Persian]
    4. Asghari-Moghaddam A, Fijani E, Nadiri A. Optimization of DRASTIC model by artificial intelligence for groundwater vulnerability assessment in Maragheh-Bonab plain. Journal of Geosciences. 2015; 94:169-176 [Persian]
    5. Araghinejad SH, Karamooz M. Advanced Hydrology. Amir-Kabir University Press; 2010 [Persian]
    6. Azhdari-Moghadam M, Khosravi M, Pourniknam H, Jafari E. Drought prediction by Neuro-Fuzzy model, climatic indices, precipitation, and drought index (Case study: Zahedan). Iranian Journal of Geography and Development. 2012;10(1), 61-72 [Persian]
    7. Bacanli UG, Firat M, Dikbas F. Adaptive neuro-fuzzy inference system for drought forecasting. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 2009; 23(8):1143-54.
    8. Bonaccorso B, Bordi I, Cancelliere A, Rossi G, Sutera A. Spatial variability of drought: an analysis of the SPI in Sicily. Water resources management. 2003; 17(4):273-96.
    9. Chang FJ, Chang YT. Adaptive neuro-fuzzy inference system for prediction of water level in reservoir. Advances in Water Resources. 2006; 29(1):1-0.
    10. Edwards DC. Characteristics of 20th century drought in the United States at multiple time scales. Climatology Report Number 97-2, Colorado State University, Fort Collins, Colorado; 1997
    11. Farrokhnia A, Morid S, Ghaemi H. Data mining on large scale climatic signals for predicting long time drought. Third Congress on Water Resources Management. Tabriz; 2008 [Persian]
    12. Firat M, Güngör M. Hydrological time‐series modelling using an adaptive neuro‐fuzzy inference system. Hydrological Processes. 2008; 22(13):2122-32.
    13. Goldust A, Sobhani B. Studying drought and evaluating its prediction possibility in Ardabil province by using SPI index and ANFIS model. Geographical Research. 2015; 30(1):135-152 [Persian]
    14. He B, Lü A, Wu J, Zhao L, Liu M. Drought hazard assessment and spatial characteristics analysis in China. Journal of Geographical Sciences. 2011; 21(2):235-49.
    15. Krause P, Boyle DP, Bäse F. Comparison of different efficiency criteria for hydrological model assessment. Advances in Geosciences. 2005; 5:89-97.
    16. Mishra AK, Singh VP. A review of drought concepts. Journal of Hydrology. 2010; 391(1):202-16.
    17. Nasiri M, Jabbari S, Boostani F, Shamsnia S. Analysis and monitoring of the drought by SPI. National Congress on water disaster. Marvdasht; 2009 [Persian]
    18. Nayak PC, Sudheer KP, Rangan DM, Ramasastri KS. A neuro-fuzzy computing technique for modeling hydrological time series. Journal of Hydrology. 2004; 291(1):52-66.
    19. Nguyen LB, Li QF, Ngoc TA, Hiramatsu K. Adaptive Neuro–Fuzzy Inference System for Drought Forecasting in the Cai River Basin in Vietnam. Journal of the Faculty of Agriculture Kyushu University. 2015; 60(2): 405-415.
    20. Pirmoradian N, Shamsnia SA, Shahrokhnia MA. Monitoring and Spatial Analysis of Drought Severity 2000-2001Crop Year in Fars Province Using Standardized Precipitation Index in The Geographic Information Systems (GIS). Water Resources Engineering. 2009; 1(2): 65-74.
    21. Tsakiris G, Vangelis H. Towards a Drought Watch System based on Spatial SPI. Water Resources Management. 2004; 18(1): 1–12.
    22. Zargar A, Sadiq R, Naser B, Khan FI. A review of drought indices. Environmental Reviews. 2011; 19: 333-349.

     

دوره 3، شماره 2
تیر 1395
صفحه 205-218
  • تاریخ دریافت: 02 مرداد 1395
  • تاریخ بازنگری: 20 آبان 1395
  • تاریخ پذیرش: 27 شهریور 1395
  • تاریخ اولین انتشار: 27 شهریور 1395
  • تاریخ انتشار: 01 تیر 1395