برآورد آبدهی در زیرحوضه‏ های بدون آمار با استفاده از تحلیل منطقه‏ ای رواناب (مطالعة موردی: حوضة آبخیز حبله‏ رود)

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار، گروه مهندسی آب، دانشکدة علوم کشاورزی، دانشگاه گیلان، رشت

2 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی آب، دانشکدة کشاورزی، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان

چکیده

برآورد آبدهی با استفاده از تحلیل منطقه‏ای، روشی مؤثر برای مدیریت منابع آب در حوضه‏های بدون آمار است. در مطالعۀ حاضر، به‌منظور برآورد آبدهی سالانه در زیرحوضه‏های بدون آمار رودخانۀ حبله‏رود، از رگرسیون خطی و سه متغیر مستقل شامل مساحت، بارش و شیب استفاده شد. حوضۀ آبخیز مطالعه‌شده به پنج زیرحوضة اصلی و 44 زیرحوضۀ فرعی تقسیم شد و با استفاده از داده‏های پنج ایستگاه هیدرومتری فعال در حوضه، معادلاتی رگرسیونی برای برآورد آبدهی سالانه و آبدهی ویژه (نسبت آبدهی به مساحت حوضه) استخراج شد. ارزیابی معادلات استخراج‌شده، هم در زیرحوضه‏های اصلی و هم در زیرحوضه‏های فرعی انجام شد. نتایج نشان داد برآورد آبدهی با استفاده از سه متغیر مساحت، بارش و شیب در پنج زیرحوضة اصلی، به‌طور میانگین خطایی معادل 3/1 درصد دارد. با ‌وجود این، در 44 زیرحوضة فرعی، میانگین خطا کاملاً غیرقابل قبول بود. نتایج همچنین نشان داد میانگین خطای برآورد آبدهی ویژه در پنج زیرحوضة اصلی، برابر 6/2 درصد است. به‌رغم افزایش خطا در زیرحوضه‏های اصلی، در 44 زیرحوضة فرعی، میانگین خطای برآورد آبدهی ویژه به 33/5 درصد کاهش یافت. نتایج مطالعة حاضر بیان‌کنندۀ آن است که در صورت تقسیم‏بندی حوضة مطالعه‌شده به زیرحوضه‏های کوچک، آبدهی ویژه را می‏توان به‌عنوان متغیری مناسب در تحلیل منطقه‏ای رواناب مورد توجه قرار داد.
 

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Estimation of discharge in ungauged sub-basins using regional analysis of runoff (Case study: Hablehroud Basin)

نویسندگان [English]

  • Afshin Ashrafzadeh 1
  • Mahbobeh Aghajani 2
1 Assistant Professor, Department of Water Engineering, Faculty of Agricultural Sciences, University of Guilan, Iran
2 Ph.D. Candidate, Water Engineering Department, College of Agricultural, Isfahan University of Technology, Iran
چکیده [English]

Estimation of discharge using regional analysis is an effective method for water resources management in ungauged basins. In the present study, in order to estimate annual discharge in the ungauged sub-basins of Hablehroud Basin, linear regression and three independent variables including area, precipitation and slope were used. The basin under study was divided into five major and 44 minor sub-basins and using the data from five active hydrometric stations in the basin, regression equations for estimating annual discharge and specific discharge (the ratio of discharge to basin area) were extracted. The extracted equations were assessed in both major and minor sub-basins. The results showed that discharge estimation using the three variables of area, precipitation and slope in the five major sub-basins has an average error of 1.3%. However, the average error in the 44 minor sub-basins was totally unacceptable. The results also showed that the average error of specific discharge estimation in the five major sub-basins is 2.6%. Despite the increase of error in the major sub-basins, the average error of specific discharge estimation in the 44 minor sub-basins was reduced to 5.33%. The results of the present study indicate that when the basin under study is divided into small sub-basins, specific discharge can be considered as an appropriate variable in regional analysis of runoff.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Regional analysis
  • multivariate regression
  • physiographic characteristics
  • ungauged basins

منابع

[1].Sivapalan M, Takeuchi K, Franks SW, Gupta VK, Karambiri H, Lakshmi V, et al. IAHS decade on predictions in ungauged basins (PUB), 2003-2012: Shaping an exciting future for the hydrological sciences. Hydrolog Sci J. 2003; 48(6): 857-880.
 
[2].Kim U, Kaluarachchi JJ. Application of parameter estimation and regionalization methodologies to ungauged basins of the Upper Blue Nile River Basin, Ethiopia. J Hydrol. 2008; 362: 39-56.
 
[3].Lall U, Olds J. A parameter estimation model for ungaged streamflows. J Hydrol. 1987; 92: 245-262.
 
[4].Servat E, Dezetter A. Rainfall-runoff modeling and water resources assessment in northwestern Ivory Coast. Tentative extension to ungauged catchments. J Hydrol. 1993; 148: 231-248.
 
[5].Rao AR, Hsieh CH. Estimation of variables at ungaged locations by empirical orthogonal functions. J Hydrol. 1991; 123: 51-67.
 
[6].Zhu Y, Day RL. Regression modeling of streamflow, baseflow, and runoff using geographic information systems. J Environ Manage. 2009; 90: 946-953.
 
[7].Fernandez W, Vogel RM, Sankarasubramanian A. Regional calibration of a watershed model. Hydrolog Sci J. 2000; 45(5): 689-707.
 
[8].Khedmati1 H, Manshouri M, Heydarizadeh M, Sedghi H. Zonation and estimation of flood discharge in unguaged sites located in south-east basins of iran using a combination of flood index and multi-variable regression methods (Sistan and Baluchistan, Kerman, Yazd and Hormozgan Provinces). Journal of Water and Soil (Agricultural Sciences and Technology). 2010; 24(3): 593-609. [Persian].
 
[9].Bocchiola D, Mihalcea C, Diolaiuti G, Mosconi B, Smiraglia C, Rosso R. Flow prediction in high altitude ungauged catchments: A case study in the Italian Alps (Pantano Basin, Adamello Group). Adv Water Resour. 2010; 33: 1224-1234.
 
[10].Johnson BH, Padmanabhan G. Regression estimates of design flows for ungaged sites using bankfull geometry and flashiness. Catena. 2010; 81: 117-125.
 
[11].Bao Z, Zhang J, Liu J, Fu G, Wang G, He R, et al. Comparison of regionalization approaches based on regression and similarity for predictions in ungauged catchments under multiple hydro-climatic conditions. J Hydrol. 2012; 466-467: 37-46.
 
[12].Supriya P, Krishnaveni M, Subbulakshmi M. Regression analysis of annual maximum daily rainfall and stream flow for flood forecasting in Vellar River Basin. Aquatic Procedia. 2015; 4: 957-963.
 
[13].Charron C, Ouarda TBMJ. Regional low-flow frequency analysis with a recession parameter
from a non-linear reservoir model. J Hydrol. 2015; 524: 468-475.
 
[14].Naeimi Kalourazi Z, Ghorbani Kh, Salarijazi M, Dehghani A. A. Investigation of effect of basin’s physiographic and climatic parameters in seasonal river flow simulation. Iranian Journal of Ecohydrology. 2017; 3(4): 545-555. [Persian].
 
[15].Cho H, Bones E. Quantification of uncertainties in the 100-year flow at an ungaged site near a gaged station and its application in Georgia. J Hydrol. 2016; 539: 640-647.
 
[16].Farzin S, Karimi H, Doostmohammadi M, Ghanbari A, Zamiri E. The performance of Artificial Neural Network in prediction and analysis of hydrological processes (Case study: Water shortage in Nazloo-chai watershed, West Azerbaijan province). Iranian Journal of Eco Hydrology. 2017; 3(4): 631-644. [Persian].
 
[17].Haghizadeh A, Mohammadlou M, Noori F. Simulation of rainfall-runoff process using multilayer perceptron and adaptive neuro-fuzzy interface system and multiple regressions (Case study: Khorramabd watershed). Iranian Journal of Ecohydrology. 2015; 2(2): 233-243. [Persian].
 
[18].Raghunath HM. Hydrology, Principles, Analysis, Design. 2nd ed. New Delhi: New Age International; 2006.
 
[19].Hirpa FA, Gebremichael M, Over TM. River flow fluctuation analysis: Effect of watershed area.
Water Resour Res. 2010; 46: 1-10.
 
[20].Khalili D, Yousefi A. Developing a model for the estimation of mean and maximum daily discharges using physiographic parameters for Atrak Watershed. J Sci Technol Agr Nat Resour (JWSS). 1998; 2(3): 1-11. [Persian].
 
[21].Malekinejad H, Pourmohammadi S. Investigating the peak flood estimation methods in a regional analysis approach for low-data catchments. Water Soil Sci. 2011; 21(1): 115-125. [Persian].