ارزیابی وضعیت هیدروژئوشیمی آبخوان دشت سلماس با استفاده از روش‌های آماری چندمتغیره

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری هیدروژئولوژی، دانشکدۀ علوم طبیعی، دانشگاه تبریز

2 دانشیار، دانشکدۀ علوم طبیعی، دانشگاه تبریز

3 استاد، دانشکدۀ علوم طبیعی، دانشگاه تبریز

4 استادیار، دانشکدۀ علوم، دانشگاه کردستان

چکیده

برای درک بهتر فرایندهای هیدروژئوشیمیایی در آبخوان دشت سلماس، روش‏های گرافیکی و آماری چند‏متغیره برای تفسیر نتایج به‌دست‌آمده از آنالیز نمونه‏ها به کار برده شدند. نتایج دیاگرام پایپر و دیاگرام بسط داده‌شدۀ دورو نشان‏ می‏دهند تیپ غالب آب‏ زیرزمینی بی‏کربنات کلسیم – منیزیم است و در قسمت‏های انتهایی و جنوب ‏شرقی دشت تیپ مختلط نیز دیده‏ می‌شود. آنالیز خوشه‏ای سلسله‌مراتبی (HCA)، پنج گروه مختلف آب ‏زیرزمینی را نشان‏ می‏دهد (HC1 تا HC5). این روش به خلاف روش‏های گرافیکی، توانایی نشان‌دادن تأثیر غلظت نیترات در طبقه‏بندی نمونه‏ها را دارد. نمودارهای استیف مربوط به گروه‏های HC1 تا HC5، سه منشأ اصلی برای آب‏ زیرزمینی در دشت سلماس را آشکار می‏کنند، به طوری که سه گروه HC1 تا HC3 آب‏هایی هستند که از سنگ‏های آهکی و دولومیتی نشئت گرفته‏اند. در گروه HC4، Clˉ و Na+ غالب هستند و آب‏های شور را نشان می‏دهند. گروه HC5 آب‏هایی هستند که تحت تأثیر انحلال ساده یا اختلاط قرار گرفته‏اند. براساس نتایج تحلیل عاملی (FA)، سه عامل اصلی مؤثر بر هیدروشیمی آبخوان دشت سلماس شناسایی شدند که 03/85 درصد از واریانس کل داده‏ها را شامل می‏شوند. عامل‏های اول و دوم زمین‏زاد هستند و عامل سوم انسان‏زاد است. با توجه به عامل نخست انحلال کانی‏های تبخیری در قسمت‏های شمالی، شمال ‏غربی دشت و جاهایی که سازندهای الیگو-میوسن (OMrb)، میوسن (Mur) و پلیوسن (PLQc) برونزد دارند در هیدروشیمی آب ‏زیرزمینی کارکرد اصلی را دارد. عامل دوم حاصل تعادل آب-سنگ است که در زمینۀ انحلال سنگ‏های حاوی ترکیبات کلسیم و منیزیم است و مرتبط به مناطق تغذیه است و عامل سوم ناشی از فعالیت‏های انسانی و استفاده از کودهای کشاورزی است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Hydrogeochemistry evaluation of Salmas plain aquifer using multivariate statistical methods

نویسندگان [English]

  • Keyvan Naderi 1
  • Ata Allah Nadiri 2
  • Asghar Asghari Moghaddam 3
  • Mehdi Kord 4
1 Earth science department, faculty of natural science, University of Tabriz, Tabriz, Iran
2 Assistant Professor of Natural Faculty, University of Tabriz
3 professor, faculty of natural science, university of Tabriz, Tabriz, Iran
4 Earth Science, faculty of natural science, university of Kurdistan, Sanandej, Iran
چکیده [English]

For better understand of hydrogeochemical processes in the Salmas plain aquifer, this study adopted graphical methods and multivariate statistical techniques to analyze groundwater samples. The results of the Piper diagram and expanded Durov diagram reveals that the major groundwater type is Ca-(Mg)-HCO3 and mixing groundwater type exists in southeast of the Salmas plain. Hierarchical Cluster Analysis (HCA) identified five classes of groundwater type (HC1 to HC5). The hierarchical cluster analysis is able to show the influence of nitrate concentration in classification while the graphical methods cannot. The Stiff diagrams of five classes (HC1 to HC5) show three different sources of groundwater samples.The HC1 to HC3 classes indicate groundwater with limestone and dolomite origin. In HC4 class, Na+ and Clˉ are the dominate ions in groundwater samples and shows saline waters. The HC5 shows mixing groundwater. Using Factor Analysis (FA), we identified three factors that accounted for 85.03% of the total variance of the dataset. Factors 1 and 2 are reflected the natural hydrogeochemical processes and factor 3 is anthropogenic in the Salmas plain

کلیدواژه‌ها [English]

  • Groundwater
  • factor analysis
  • Hierarchical cluster analysis
  • Hydrogeochemistry
[1]. Hounslow AW. Water Quality Data Analysis and Interpretation. 1nd ed. Florida: CKC press; 1995.
[2]. Jalali L, Moghaddam AA. Detection of hydrogeochemical status and salinity trend in Khoy plain aquifer by statistical and hydrochemical methods. Journal of Environmental Studies. 2013; 39(2): 113-122 [Persian].
[3]. Aghazadeh N, Moghaddam AA. Investigation of hydrochemical characteristics of groundwater in the Harzandat aquifer, Northwest of Iran. Environmental Monitoring and Assessment. 2011; 176:183-195.
[4]. Piper AM. A graphic procedure in the geochemical interpretation of water analyses, Transactions American Geophysical Union. 1994; 25: 914-923.
[5]. Fijani E, Moghaddam AA, Tsai FTC, Tayfur G. Analysis and assessment of hydrochemical characteristics of Maragheh-Bonab plain aquifer, Northwest of Iran, Journal of Water Resource Management. 2017; 31(3): 765-780.
[6]. Singhal BBS, Gupta RP. Applied hydrogeology of fractured rocks. 1nd ed. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers; 1999.
[7]. Stiff HA. The interpretation of chemical water analysis by means of patterns. Journal of Petroleum Technology. 1951; 3(10): 60-62.
[8]. Dalton MG, Upchurch SG. Interpretation of hydrochemical faces by factor analysis, Journal of Groundwater. 1978; 16(4): 228-233.
[9]. Reghunath R, Murthy TRS, Raghvan BR. The utility of multivariate statistical techniques in hydrogeochemical studies: an example from Karnataka, India. Journal of Water Research. 2002; 36: 2437-2442.
[10]. Chen K, Jiao JJ, Huang J, Huang R. Multivariate statistical evaluation of trace elements in groundwater in coastal area in Shenzhen, China. Journal of Environmental Pollution. 2007; 147(3): 771-780.
[11]. Cloutier V, Lefebvre R, Therrien R, Savard MM. Multivariate statistical analysis of geochemical data as indicative of the hydrogeochemical evolution of groundwater in a sedimentary rock aquifer system. Journal of Hydrology. 2008; 353(4): 294-313.
[12]. Nadiri AA, Moghaddam AA, Tsai FTC, Fijani E. Hydrogeochemical analysis for Tasuj plain aquifer, Iran. Journal of Earth System Science. 2013; 122(4): 1091-1105.
[13]. Nadiri AA, Moghaddam AA, Sadeghiaghdam F, Naderi K. The assessment of salinity and arsenic as the destructive factors affecting on surface and groundwater quality of Sahand dam water basin. Journal of Hydrogeomorphology. 2017; 1(4): 79-99 [Persian].
[14]. Voundouris K, Panagopoulos A, Koumantakis J. Multivariate statistical analysis in the assessment of hydrochemistry of the Northern Korinthia Prefecture Alluvial Aquifer System (Peloponnese, Greece). Journal of Natural Resource Research. 2000; 9(2): 135-145.
[15]. Liu CW, Lin KH, Kuo YM. Application of factor analysis in the assessment of groundwater quality in a black food disease area in Taiwan. Journal of Science of Total Environment. 2003; 313: 77-89.
[16]. Khodabandeh A, Soltani A, Sartipi A. Geological map of the Salmas, Scale: 1/100000. Geological Survey of Iran. 1996 [Persian].
[17]. World Health Organization (WHO). A framework for safe water drinking water. Guidelines for drinking water quality recommendation. 3th ed. Geneva: WHO press, 2006.p. 22-35.
[18]. Todd DK, Mays LW. Groundwater Hydrology. 3nd ed. New York: John Wiley & Sons Press; 2005.
[19]. Lloyd IW. The hydrochemistry of the aquifers of northeastern Jordan. Journal of Hydrology. 1965; 3(3-4): 319-330.
[20]. Lloyd JW, Heathcote JA. Natural inorganic hydrochemistry in relation to groundwater-An introduction, 1nd ed. Oxford: Clarrendon Press; 1985.
[21]. Kaiser HF. The Varimax Criterion for analytic rotation in factor analysis. Journal of Psychometrical. 1958; 23(3): 187-200.