ORIGINAL_ARTICLE
بررسی تأثیر توأمان مقادیر مختلف آب آبیاری و کود نیتروژن بر عملکرد و بهرهوری ذرت در آبیاری قطرهای
بهرهوری آب ذرت بهشدت تحت تأثیر عملکرد گیاه و میزان آب تأمینشده در طول فصل است، بنابراین برنامهریزی آبیاری و کودآبیاری از اهمیت زیادی برای افزایش بهرهوری آب برخوردارند. هدف از انجام این پژوهش بررسی تأثیر همزمان سطوح مختلف آب و نیتروژن بر مقدار زیستتوده، عملکرد دانه ذرت، بهرهوری آب آبیاری و بهرهوری نیتروژن و یافتن بهترین میزان آبیاری و کودآبیاری نیتروژن برای تولید ذرت بود. کشت ذرت (سینگل کراس ۷۰۴)، در سال ۱۳۹۷ در قالب سه تیمار آبیاری (I1، I2و I3 به ترتیب برای تأمین ۱۰۰، ۷۵ و ۵۰ درصد تبخیر- تعرق گیاه) و چهار تیمار نیتروژن (N1، N2، N3 و N4 به ترتیب ۲۰۰، ۱۲۵ و ۵۰ و صفر کیلوگرم نیتروژن در هکتار) در قالب طرح بلوکهای کامل تصادفی با سه تکرار انجام شد. نتایج حاکی از تأثیر معنیدار تیمارهای آبیاری، نیتروژن و اثر متقابل آنها بر مقدار زیستتوده و عملکرد دانه ذرت بود. حداکثر زیستتوده و عملکرد دانه ذرت، به ترتیب برابر با ۰۲/۲۳ تن در هکتار و ۷۸/۱۲ تن در هکتار برای تیمار آبیاری کامل با ۲۰۰ کیلوگرم نیتروژن در هکتار (I1N1) به دست آمد. حداکثر بهرهوری آب آبیاری برای زیستتوده و عملکرد دانه به ترتیب برابر ۹۳/۴ و ۷/۲ کیلوگرم بر مترمکعب برای تیمار I2N1 و حداقل آنها به ترتیب برابر ۳۷/۳ و ۷۷/۱ کیلوگرم بر مترمکعب برای تیمار I1N4 به دست آمد.
https://jwim.ut.ac.ir/article_83828_c3a296d462575bde7346465eac2a687b.pdf
2022-01-21
669
682
10.22059/jwim.2021.325577.889
آبیاری قطرهای
بهرهوری
کمآبیاری
کودآبیاری
محمد سعید
جعفری
m.saeedjafari@ut.ac.ir
1
دانشجوی دکتری، گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، کرج، ایران.
AUTHOR
حمیده
نوری
hnoory@ut.ac.ir
2
دانشیار، گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، کرج، ایران.
LEAD_AUTHOR
حامد
ابراهیمیان
ebrahimian@ut.ac.ir
3
دانشیار، گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، کرج، ایران.
AUTHOR
عبدالمجید
لیاقت
aliaghat@ut.ac.ir
4
استاد، گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، کرج، ایران.
AUTHOR
یاسمین
سوهانی
yasamin.sohani@gmail.com
5
دانشآموخته کارشناسی، گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، کرج، ایران.
AUTHOR
Abd El-Wahed, M.H., & Ali, E.A. (2013). Effects of irrigation system, amounts of irrigation water and mulching on corn yield, water use efficiency and net profit. Agricultural Water Management, 120(31), 64-71.
1
Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D., & Smith, M. (1998). Crop Evapotranspiration-Guidelines for Computing Crop Water Requirements-FAO Irrigation and Drainage Paper 56. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome, Italy.
2
Mekonen, A. (2011). Deficit irrigation practices as alternative means of improving water use efficiencies in irrigated agriculture. Case study of maize crop at Arba Minch, Ethiopia. African Journal of Agricultural Research, 6(2), 226-235.
3
Brauman, K.A., Siebert, S., & Foley, J.A. (2013). Improvements in crop water productivity increase water sustainability and food security-a global analysis. Environmental Research, Lett, 8, 24030.
4
Bremner, J.M., & Keeney, D.R. (1965). Steam distillation methods for determination of ammonium, nitrate and nitrite. Analytica Chimica Acta, 32, 485-495.
5
Çarpıcı, E.B., Kuşçu, H., Karasu, A., & Öz, M. (2017). Effect of drip irrigation levels on dry matter yield and silage quality of maize (Zea mays). Romanian agricultural research 7.
6
Cassman, K.G. (1999). Ecological intensification of cereal production systems, Yield potential, soil quality, and precision agriculture. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 96, 5952-5959.
7
Cattivelli, L., Rizza, F., Badeck, E., Mazzucotelli, E., Mastrangelo, A.M., Francia, E., Mare, C., Tondelli, A., & Stanca, M. (2008). Drought tolerance improvement in crop plants, an integrated view from breeding to genomics. Field Crops Research, 105, 1-4.
8
Cavero, J., Jiménez, L., Puig, M., Faci, J.M., & Martínez-Cob, A. (2008). Maize growth and yield under daytime and nighttime solid-set sprinkler irrigation. Agronomy Journal, 100, 1573-1579.
9
Caviglia, O.P., Melchiori, R.J.M., & Sadras, V.O. (2014). Nitrogen utilization efficiency in maize as affected by hybrid and N rate in late-sown crops. Field Crops Research, 168, 27-37.
10
Chen, X.P., Cui, Z.L., Vitousek, P.M., Cassman, K.G., Matson, P.A., Bai, J.S. et al. (2011). Integrated soil–crop system management for food security. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 108, 6399-6404.
11
Chen, X.P., Zhang, F.S., Römheld, V., Horlacher, D., Schulz, R., & Böning-Zilkens, M. (2006). Synchronizing N supply from soil and fertilizer and N demand of winter wheat by an improved N min method. Nutr. Cycling Agroecosyst, 74, 91–98.
12
Chen, X.P., Zhang, F.S., Römheld, V., Horlacher, D., Schulz, R., Böning-Zilkens, M. et al. (2006). Synchronizing N supply from soil and fertilizer and N demand of winter wheat by an improved N min method. Nutr. Cycling Agroecosyst, 74, 91-98.
13
Chilundo, M., Joel, A., Wesstrom, I., Brito, R., & Messing, I. (2017). Response of maize root growth to irrigation and nitrogen management strategies in semi-arid loamy sandy soil. Field Crops Research, 200, 143-162.
14
Djaman, K., & Irmak, S. (2012). Soil water extraction patterns and crop, irrigation, and evapotranspiration water use efficiency of maize under full and limited irrigation and rainfed settings. Trans. American Society of Agricultural and Biological Engineers, 55(4), 223-1238.
15
Djaman, K., Irmak, S., Rathje, W.R., Martin, D.L., & Eisenhauer, D.E. (2013). Maize evapotranspiration, yield production function, biomass, grain yield, harvest index, and yield response factors under full and limited irrigation. American Society of Agricultural and Biological Engineers, 56, 273-293.
16
Dobermann, A. (2005). Nitrogen use efficiency-state of the art. Paper presented at, IFA International Workshop on Enhanced-Efficiency Fertilizers, Frankfurt Germany, 28-30 June, 2005.
17
El-Hendawy, S.E., Hokam, E.M., & Schmidhalter, U. (2008). Drip irrigation frequency, the effects and their interaction with nitrogen fertilization on sandy soil water distribution, maize yield and water use efficiency under Egyptian conditions. Journal of Agronomy and Crop Science, 194, 180-192.
18
Ercoli, L., Lulli, L., Mariotti, M., Masoni, A., & Arduini, I. (2008). Post-anthesis dry matter and nitrogen dynamics in durum wheat as affected by nitrogen supply and soil water availability. European Journal of Agronomy, 28, 138-147.
19
Fan, J., Zhang, F., Wu, L., Yan, S.& Xiang, Y. (2016). Field evaluation of fertigation uniformity in drip irrigation system with pressure differential tank. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 32(12), 96-101.
20
Fan, T.L., Stewart, B.A., Yong, W., & Luo, J.J. (2005). Long-term fertilization effects on grain yield, water-use efficiency and soil fertility in the dryland of Loess Plateau in China. Agriculture, Ecosystems & Environment, 106, 313-329.
21
Farneselli, M., Benincasa, P., Tosti, G., Simonne, E., Guiducci, M., & Tei, F. (2015). High fertigation frequency improves nitrogen uptake and crop performance in processing tomato grown with high nitrogen and water supply. Agricultural Water Management, 154, 52-58.
22
Gheysari, M., Loescherx, H.W., Sadeghij, S.H., Mirlatifi, S.M., Zareian, M.J., & Hoogenboom, G. (2015). Water-yield relations and water use efficiency of maize under nitrogen fertigation for semiarid environments, experiment and synthesis. Advances in Agronomy, 130,175-229.
23
Gheysari, M., Mirlatifi, S.M., Bannayan, M., Homaee, M., & Hoogenboom, C. (2009). Interaction of water and nitrogen on maize grown for silage. Agricultural Water Management, 96, 809-821.
24
Halvorson, A.D., Mosier, A.R., Reule, C.A., & Bausch, W.C. (2006). Nitrogen and tillage effects on irrigated continuous corn yields. Agronomy Journal, 98, 63-71.
25
He, H., Wang, Z., Guo, L., Zheng, X., Zhang, J., Li, W., & Fan, B. (2018). Distribution characteristics of residual film over a cotton field under long-term film mulching and drip irrigation in an oasis agroecosystem. Soil & Tillage Research, 180, 194-203.
26
Hernández, M., Echarte, L., Della Maggiora, A., Cambareri, M., Barbieri, P., & Cerrudo, D. (2015). Maize water use efficiency and evapotranspiration response to N supply under contrasting soil water availability. Field Crops Research, 178, 8-15.
27
Howell, T.A. (2001). Enhancing water use efficiency in irrigated agriculture. Agronomy Journal, 93(2), 281-289.
28
Ibrahim, M.M., El-Baroudy, A.A., & Taha, A.M. (2016). Irrigation and fertigation scheduling under drip irrigation for maize crop in sandy soil. International Agrophysics, 30, 47-55.
29
Igbadun, H.E., Salim, B.A., Tarimo, A.K.P.R., & Mahoo, H.F. (2008). Effects of deficit irrigation scheduling on yields and soil water balance of irrigated maize. Irrigation Science, 27, 11-23.
30
Jia, X.C., Shao, L.J., Liu, P., Zhao, B.Q., Gu, L.M., Dong, S.T., Bing, S.H., Zhang, J.W., & Zhao, B. (2014). Effect of different nitrogen and irrigation treatments on yield and nitrate leaching of summer maize (Zea mays L.) under lysimeter conditions. Agricultural Water Management, 137, 92-103.
31
Kapanigowda, M., Stewart, B.A., Howell, T.A., Kadasrivenkata, H., & Baumhardt. R.L. (2010). Growing maize in clumps as a strategy for marginal climatic conditions. Field Crops Research, 118(2), 115-125.
32
Karam, F., Breidy, J., Stephan, C., & Rouphael, J. (2003). Evapotranspiration, yield and water use efficiency of drip irrigated corn in the Bekaa Valley of Lebanon. Agricultural Water Management, 63, 125-137.
33
Katerji, N., & Mastrorilli, M. (2009). The effect of soil texture on the water use efficiency of irrigated crops, Results of a multi-year experiment carried out in the Mediterranean region. European Journal of Agronomy, 30(2), 95-100.
34
Katsvario, T.W., Cox, W.J., Van Es, H.M., & Glos, M. (2003). Spatial yield response of two corn hybrids at two nitrogen levels. Agronomy Journal, 95, 1012-1022.
35
Ko, J., & Piccinni, G. (2009). Corn yield responses under crop evapotranspiration-based irrigation management. Agricultural Water Management, 96(5), 799-808.
36
Kresović, B., Tapanarova, A., Tomić, Z., Životić, L., Vujović, D., Sredojević, Z., & Gajić, B. (2016). Grain yield and water use efficiency of maize as influenced by different irrigation regimes through sprinkler irrigation under temperate climate. Agricultural Water Management, 169, 34-43.
37
Leghari, S.J., Hu, K., Wei, Y., Wang, T., Bhutto, T.A., & Buriro, M. (2021). Modelling water consumption, N fates and maize yield under different water-saving management practices in China and Pakistan. Agricultural Water Management, 255,
38
Li, C., Xiong, Y., Cui, Z., Huang, Q., Xu, X., Han, W., & Huang, G. (2020). Effect of irrigation and fertilization regimes on grain yield, water and nitrogen productivity of mulching cultivated maize (Zea mays) in the Hetao Irrigation District of China. Agricultural Water Management, 232, 106065.
39
Liu, S., Mo, X., Lin, Z., Xu, Y., Ji, J., Wen, G., & Richey. J. (2010). Crop yield responses to climate change in the Huang-Huai-Hai plain of China. Agricultural Water Management, 97(8), 1195-1209.
40
Liu, W.Z., & Zhang, X.C. (2007). Optimizing water and fertilizer input using an elasticity index, a case study with maize in the loess plateau of China. Field Crops Research, 100, 302-310.
41
Lv, P., Zhang, J.W., Liu, W., Yang, J.S., Su, K., Liu, P. et al. (2011). Effects of nitrogen application on yield and nitrogen use efficiency of summer maize with super-high yield conditions. Plant Nutrition and Soil Science, 17, 852-860.
42
Mamo, M., Malzer, G.L., Mulla, D.J., Huggins, D.R., & Strock, J. (2003). Spatial and temporal variation in economically optimum nitrogen rate for corn. Agronomy Journal, 95, 958-964.
43
Mansouri-Far C., Ali, M.S., Sanavy, M., & Saberali, S.F. (2010). Maize yield response to deficit irrigation during low-sensitive growth stages and nitrogen rate under semi-arid climatic conditions. Agricultural Water Management, 97, 12-22.
44
Meng, Q.F., Sun, Q.P., Chen, X.P., Cui, Z.L., Yue, S.C., Ma, W.Q. et al. (2012). Alternative cropping systems for sustainable water and nitrogen use in the North China Plain. Agriculture, Ecosystems & Environment, 146, 93-102.
45
Miyauchi, Y., Isoda, A., Li, Z.Y., & Wang, P.W. (2012). Soybean cultivation on desert sand using drip irrigation with mulch. Plant Production Science, 15, 310-316.
46
Moayeri M., Siadat H., Pazira E., Abbasi F., Kaveh F., & Oweis T.Y. (2011). Assessment of maize water productivity in southern parts of the Karkheh river basin, Iran. World Applied Sciences Journal, 13(7), 1586-1594.
47
Moser, S., Feil, B., Jampatong, S., & Stamp, P. (2006). Effects of pre-anthesis drought, nitrogen fertilizer rate, and variety on grain yield, yield components, and harvest index of tropical maize. Agricultural Water Management, 81, 41-58.
48
Nicoullaud, B., King, D., & Tardieu, F. (1994). Vertical distribution of maize roots in relation to permanent soil characteristics. Plant Soil, 159, 245-254.
49
Norwood, C.A. (2000). Water use and yield of limited-irrigated and dryland corn. Soil Science Society of America Journal, 64, 365–370.
50
Pandey, R.K., Maranville, J.W., & Admou, A. (2000). Deficit irrigation and nitrogen effects on maize in a Sahelian environment. I. Grain yield and yield components. Agricultural Water Management, 46, 1-13.
51
Paredes, P., de Melo-Abreu, J.P., Alves, I., & Pereira, L.S. (2014). Assessing the performance of the FAO AquaCrop model to estimate maize yields and water use under full and deficit irrigation with focus on model parameterization. Agricultural Water Management, 144, 81-97.
52
Payero, J.O., Tarkalson, D.D., Irmak, S., Davison, D., & Petersen, J.L. (2009). Effect of timing of a deficit-irrigation allocation on corn evapotranspiration, yield, water use efficiency and dry mass. Agricultural Water Management, 96, 1387-1397.
53
Roth, G.D., Undersander, M.A., Ford, S., Harrison, J., & Hunt, C. (1995). Corn silage production, management, and feeding. American Society of Agronomy, Madison, WI., NCR574.
54
Rusere, F., Soropa, G., Svubure, O., Gwatibaya, S., Oyo, D., Ndeketeya, A., & Mavima, G.A. (2012). Effects of deficit irrigation on winter silage maize production in Zimbabwe. International Research Journal of Plant Science, 3(9), 188-192.
55
Shangguan, Z.P., Shao, M.A., & Dyckmans, J. (2000). Nitrogen nutrition and water stress effects on leaf photosynthetic gas exchange and water use efficiency in winter wheat. Environmental and Experimental Botany, 44, 141-149.
56
Sheaffer, C.C., Halgerson, J.L., & Jung, H.G. (2006). Hybrid and N fertilization affect corn silage yield and quality. Journal of Agronomy and Crop Science, 192, 278-283.
57
Sivakumar, M.V.K. (2021). Climate change and water productivity. Water Productivity Journal (WPJ), 1(3), 1-12.
58
Tiwari, K.N., Singh, A., & Mal, P.K. (2003). Effect of drip irrigation on yield of cabbage (Brassica oleracea var. capitata) under mulch and non-mulch conditions. Agricultural Water Management, 58, 19-28.
59
(2011). Grain, World markets and trade. Foreign Agriculture Service, Circular Series FG 09-11. Foreign Agricultural Service, United States Department of Agriculture.
60
Varinderpal-Singh, Yadvinder-Singh, Bijay-Singh, Thind, H.S., Kumar, A., & Vashistha, M. (2011). Calibrating the leaf colour chart for need based fertilizer nitrogen management in different maize (Zea mays) genotypes. Field Crops Research, 120, 276-282.
61
Wang, F.X., Wu, X.X., Shock, C.C., Chu, L.Y., Gu, X.X., & Xue, X. (2011). Effects of drip irrigation regimes on potato tuber yield and quality under plastic mulch in arid Northwestern China. Field Crops Research, 122, 78-84.
62
Wang, Y., Janz, B., Engedal, T., & Neergaard, A.D. (2017). Effect of irrigation regimes and nitrogen rates on water use efficiency and nitrogen uptake in maize. Agricultural Water Management, 179, 271-276.
63
Wang, Y., Kang, S., Li, F., & Zhang, X. (2021). Modified water-nitrogen productivity function based on response of water sensitive index to nitrogen for hybrid maize under drip fertigation. Agricultural Water Management, 245, 106566.
64
Wang, Z., Zhang, W., Beebout, S.S., Hao, Z., Liu, L., Yang, J., & Zhang, J. (2016). Grain yield, water and nitrogen use efficiencies of rice as influenced by irrigation regimes and their interaction with nitrogen rates. Field Crops Research, 193, 54-69.
65
Yan, F., Zhang, F., Fan, X., Fan, J., Wang, Y., Zou, H., Wang, H., & Li, G. (2021). Determining irrigation amount and fertilization rate to simultaneously optimize grain yield, grain nitrogen accumulation and economic benefit of drip-fertigated spring maize in northwest China. Agricultural Water Management, 243, 106440.
66
Yan, S., Wu, Y., Fan, J., Zhang, F., Paw U, K.T., Zheng, J., Qiang, S., Guo, J., Zou, H., Xiang, Y., & Wu, L. (2020). A sustainable strategy of managing irrigation based on water productivity and residual soil nitrate in a no-tillage maize system. Journal of Cleaner Production, 262, 121279.
67
Yazar, A., Howell, T.A., Dusek, D.A., & Copeland, K.S. (1999). Evaluation of crop water stress index for LEPA irrigated corn. Irrigation Science, 18, 171-180.
68
Zhang, G.Q., Liu, C.W., Xiao, C.H., Xie, R.Z., Ming, B., Hou, P., Liu, G.Z., Xu, W.J., Shen, D.P., Wang, K.R., & Li, S.K. (2017). Optimizing water use efficiency and economic return of super high yield spring maize under drip irrigation and plastic mulching in arid areas of China. Field Crops Research, 211, 137-146.
69
Zhao, R.F., Chen, X.P., Zhang, F.S., Zhang, H.L., Schroder, J., & Römheld. V. (2006). Fertilization and nitrogen balance in a wheatmaize rotation system in North China. Agronomy Journal, 98, 938-945.
70
Zheng, H., Ying, H., Yin, Y., Wang, Y., He, G., Bian, Q., Cui, Z., & Yang, Q. (2019). Irrigation leads to greater maize yield at higher water productivity and lower environmental costs, a global meta-analysis. Agriculture, Ecosystems & Environment, 273, 62-69.
71
Zhou, B., Sun, X., Ding, Z., Ma, W., & Zhao, M. (2017). Multisplit Nitrogen Application via Drip Irrigation Improves Maize Grain Yield and Nitrogen Use Efficiency. Crop Science, 57, 1687-1703.
72
Zou, H., Fan, J., Zhang, F., Xiang, Y., Wu, L., & Yan, S. (2020). Optimization of drip irrigation and fertilization regimes for high grain yield, crop water productivity and economic benefits of spring maize in Northwest China. Agricultural Water Management, 230, 105986.
73
Zou, Y., Saddique, Q., Ali, A., Xu, J., Khan, M.I., Qing, M., Azmat, M., Cai, H., & Siddique, K.H.M. (2021). Deficit irrigation improves maize yield and water use efficiency in a semi-arid environment. Agricultural Water Management, 243, 106483.
74
Zwart, S.J., & Bastiaanssen, W.G.M. (2004). Review of measured crop water productivity values for irrigated wheat, rice, cotton and maize. Agricultural Water Management, 69, 115-133.
75
ORIGINAL_ARTICLE
حل تحلیلی معادله انتقال آلودگی با ضرایب متغیر در رودخانه با استفاده از تبدیل لاپلاس
رودخانهها یکی از مهمترین منابع طبیعی آب در جهان بهشمار میروند. مدلسازی انتقال آلودگی در رودخانهها توسط معادله دیفرانسیل جزئی جابهجایی-پراکندگی-واکنش (ADRE) انجام میگیرد. در پژوهش حاضر، با استفاده از تبدیل لاپلاس که یک ابزار قدرتمند و مفید در حل معادلات دیفرانسیل میباشد، پاسخ تحلیلی معادله ADRE در دامنه محدود با ضرایب متغیر بهازای شرایط مرزی بالادست و پاییندست دیریکله در رودخانه بهدست آمد. بهمنظور استفاده از حل تحلیلی موجود در این پژوهش، سه مثال ارائه گردید که در هرکدام رودخانه مد نظر، به بازههای دو، چهار و هشت قسمتی تقسیم شدهاست، که ضمن متغیر بودن پارامترهای جریان، آلاینده و هندسه رودخانه در هر سه مثال، برای هر کدام از مثالها، دقت حل تحلیلی موجود در زمانیکه تقسیمبندی بازهها بیشتر میشود در مقایسه با حل عددی بررسی شده است. با مشخص کردن ماتریسهای سرعت، ضریب پراکندگی، سطح مقطع و ... بهعنوان ورودی مسئله، ماتریس انتشار محاسبه و به تبع آن دستگاه معادلات پیچیدهای ایجاد میشود که پیچیدگی کار را دوچندان میکند. با حل دستگاه معادلات مذکور، مقدار غلظت آلاینده محاسبه میگردد. بهمنظور اعتبارسنجی حل تحلیلی موجود، از حل عددی استفاده میشود، نتایج نشان داد که هرچه تعداد تقسیمبندیهای رودخانه بیشتر باشد، دقت حل بالاتر میرود و دو حل تحلیلی و عددی دارای انطباق خوبی با یکدیگر خواهند بود. باتوجه به توانایی و عملکرد حل تحلیلی موجود، میتوان اذعان داشت که، حل تحلیلی موجود در این پژوهش میتواند بهعنوان ابزاری جهت صحتسنجی و اعتبارسنجی حلهای عددی و سایر حلهای تحلیلی برای ضرایب متغیر معادله مورد استفاده قرار گیرد.
https://jwim.ut.ac.ir/article_84098_077214d7c893642d4e6c863e8281d8c4.pdf
2022-01-21
683
698
10.22059/jwim.2021.329149.911
تابع توزیع غلظت
دامنه محدود
مدلسازی ریاضی
معادله جابهجایی- پراکندگی- واکنش
محمدجواد
فردادی شیلسر
m.fardadi@modares.ac.ir
1
دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی و مدیریت آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
AUTHOR
مهدی
مظاهری
m.mazaheri@modares.ac.ir
2
دانشیار، گروه مهندسی و مدیریت آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
جمال
محمدولی سامانی
samani_j@modares.ac.ir
3
استاد، گروه مهندسی و مدیریت آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
AUTHOR
Adrian, D. D., Yu, F. X., & Barbe, D. (1994). Water quality modeling for a sinusoidally varying waste discharge concentration. Water Research, 28(5), 1167-1174.
1
Balf, M. R., Noori, R., Berndtsson, R., Ghaemi, A., & Ghiasi, B. (2018). Evolutionary polynomial regression approach to predict longitudinal dispersion coefficient in rivers. Journal of Water Supply: Research and Technology-Aqua, 67(5), 447-457.
2
Bavandpouri Gilan, N., Mazaheri, M., & Fotouhi Firouzabadi, M. (2017). Analytical Solution of Contaminant Transport Equation in River by Arbitrary Variable Coefficients Using Generalized Integral Transform Technique. Journal of Advanced Mathematical Modeling, 7(1), 89-116. (in Persian)
3
Bharati, V. K., Singh, V. P., Sanskrityayn, A., & Kumar, N. (2019). Analytical solution for solute transport from a pulse point source along a medium having concave/convex spatial dispersivity within fractal and Euclidean framework. Journal of Earth System Science, 128(8), 1-19.
4
Carr, E. J. (2020). New semi-analytical solutions for advection–dispersion equations in multilayer porous media. Transport in Porous Media, 135(1), 39-58.
5
Chapra, S. C. (2008). Surface water-quality modeling. Waveland press.
6
Chen, J.-S., Liu, C.-W., Liang, C.-P., & Lai, K.-H. (2012). Generalized analytical solutions to sequentially coupled multi-species advective–dispersive transport equations in a finite domain subject to an arbitrary time-dependent source boundary condition. Journal of hydrology, 456, 101-109.
7
Cotta, R. M., Knupp, D. C., & Naveira-Cotta, C. P. (2016). Analytical heat and fluid flow in microchannels and microsystems. New York, NY: Springer.
8
Dresnack, R., & Dobbins, W. E. (1968). Numerical analysis of BOD and DO profiles. Journal of the Sanitary Engineering Division, 94(5), 789-807.
9
Genuchten, M. T., Leij, F. J., Skaggs, T. H., Toride, N., Bradford, S. A., & Pontedeiro, E. M. (2013). Exact analytical solutions for contaminant transport in rivers 1. The equilibrium advection-dispersion equation. Journal of Hydrology and Hydromechanics, 61(2), 146.
10
Guerrero, J. P., Pimentel, L. C. G., Skaggs, T., & Van Genuchten, M. T. (2009). Analytical solution of the advection–diffusion transport equation using a change-of-variable and integral transform technique. International Journal of Heat and Mass Transfer, 52(13-14), 3297-3304.
11
Gulliver, J. S. (2007). Introduction to chemical transport in the environment. Cambridge University Press.
12
Heaton, L. L., López, E., Maini, P. K., Fricker, M. D., & Jones, N. S. (2012). Advection, diffusion, and delivery over a network. Physical Review E, 86(2), 021905.
13
Hemond, H. F., & Fechner, E. J. (2014). Chemical fate and transport in the environment. Academic Press: Elsevier.
14
Horváth, G., Horváth, I., Almousa, S. A.-D., & Telek, M. (2020). Numerical inverse Laplace transformation using concentrated matrix exponential distributions. Performance Evaluation, 137, 102067.
15
Korn, G. A., & Korn, T. M. (2000). Mathematical handbook for scientists and engineers: definitions, theorems, and formulas for reference and review. Courier Corporation.
16
Kreyszig, E. (2008). Advanced Engineering Mathematics. JohnWileyand sons.
17
Kumar, A., Jaiswal, D. K., & Kumar, N. (2009). Analytical solutions of one-dimensional advection-diffusion equation with variable coefficients in a finite domain. Journal of Earth System Science, 118(5), 539-549.
18
Kumar, A., Jaiswal, D. K., & Kumar, N. (2010). Analytical solutions to one-dimensional advection–diffusion equation with variable coefficients in semi-infinite media. Journal of hydrology, 380(3-4), 330-337.
19
Kumar, P., & Sudheendra, S. (2018). Mathematical solution of transport of pollutant in unsaturated porous media with retardation factor. International Journal of Applied Engineering Research, 13(1), 100-104.
20
Mashhadgarme, N., Mazaheri, M., & Mohammad, V. S. J. (2017). Analytical solutions to one-and two-dimensional Advection-Dispersion-Reaction equation with arbitrary source term time pattern using Green's function method. Sharif Journal of Civil Engineering, 33(2), 77-91. (in Persian)
21
Mazaheri, M., MV Samani, J., & MV Samani, H. (2013). Analytical solution to one-dimensional advection-diffusion equation with several point sources through arbitrary time-dependent emission rate patterns. Journal of Agricultural Science and Technology, 15(6), 1231-1245.
22
Murli, A., & Rizzardi, M. (1990). Algorithm 682: Talbot's method of the Laplace inversion problems. ACM Transactions on Mathematical Software (TOMS), 16(2), 158-168.
23
Najafzadeh, M., Noori, R., Afroozi, D., Ghiasi, B., Hosseini-Moghari, S.-M., Mirchi, A., Haghighi, A. T., & Kløve, B. (2021). A comprehensive uncertainty analysis of model-estimated longitudinal and lateral dispersion coefficients in open channels. Journal of hydrology, 603, 126850.
24
Noori, R., Ghiasi, B., Sheikhian, H., & Adamowski, J. F. (2017). Estimation of the dispersion coefficient in natural rivers using a granular computing model. Journal of Hydraulic Engineering, 143(5), 04017001.
25
Noori, R., Mirchi, A., Hooshyaripor, F., Bhattarai, R., Haghighi, A. T., & Kløve, B. (2021). Reliability of functional forms for calculation of longitudinal dispersion coefficient in rivers. Science of The Total Environment, 791, 148394.
26
Park, E., & Zhan, H. (2001). Analytical solutions of contaminant transport from finite one-, two-, and three-dimensional sources in a finite-thickness aquifer. Journal of contaminant hydrology, 53(1-2), 41-61.
27
Sanskrityayn, A., Singh, V. P., Bharati, V. K., & Kumar, N. (2018). Analytical solution of two-dimensional advection–dispersion equation with spatio-temporal coefficients for point sources in an infinite medium using Green’s function method. Environmental Fluid Mechanics, 18(3), 739-757.
28
Sanskrityayn, A., Suk, H., Chen, J.-S., & Park, E. (2021). Generalized Analytical Solutions of The Advection-Dispersion Equation with Variable Flow and Transport Coefficients. Sustainability, 13(14), 7796.
29
Sanskrityayn, A., Suk, H., & Kumar, N. (2017). Analytical solutions for solute transport in groundwater and riverine flow using Green’s Function Method and pertinent coordinate transformation method. Journal of hydrology, 547, 517-533.
30
Shukla, V. (2002). Analytical solutions for unsteady transport dispersion of nonconservative pollutant with time-dependent periodic waste discharge concentration. Journal of Hydraulic Engineering, 128(9), 866-869.
31
Simpson, M. J., & Ellery, A. J. (2014). Exact series solutions of reactive transport models with general initial conditions. Journal of hydrology, 513, 7-12.
32
Smits, A. J. M., Nienhuis, P. H., & Leuven, R. S. E. W. (2000). New approaches to river management. Environmental Management and Health, 11(5), 474-475.
33
Stehfest, H. (1970). Algorithm 368: Numerical inversion of Laplace transforms [D5]. Communications of the ACM, 13(1), 47-49.
34
Villinger, H. (1985). Solving cylindrical geothermal problems using the Gaver-Stehfest inverse Laplace transform. Geophysics, 50(10), 1581-1587.
35
Wang, H., & Wu, H. (2009). Analytical solutions of three-dimensional contaminant transport in uniform flow field in porous media: A library. Frontiers of Environmental Science & Engineering in China, 3(1), 112-128.
36
Williams, G. P., & Tomasko, D. (2008). Analytical solution to the advective-dispersive equation with a decaying source and contaminant. Journal of Hydrologic Engineering, 13(12), 1193-1196.
37
Yang, S., Zhou, H., Zhang, S., & Wang, L. (2019). Analytical solutions of advective–dispersive transport in porous media involving conformable derivative. Applied Mathematics Letters, 92, 85-92.
38
Yu, F., Adrian, D., & Singh, V. (1991). Modeling river quality by the superposition method. Journal of Environmental Systems, 20(4), 1-16.
39
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی تاثیر کاربرد بیوچار و کاه گندم بر بهره وری آب آبیاری در گیاه جو
کاربرد ترکیباتی که ظرفیت نگهداشت رطوبت خاک را بهبود بخشند یکی از راهکارهای افزایش کارایی مصرف آب در بخش کشاورزی و حل مشکل کم آبی است. در بسیاری منابع به جنبههای مثبت متعدد کاربرد مواد آلی از جمله بیوچار به عنوان اصلاح کننده خاک و بهبودگر ظرفیت نگهداشت رطوبت اشاره شده است. بیوچار1، ترکیب غنی از کربن متخلخلی است که در اثر پیرولیز مواد آلی طبیعی تولید میشود. در تحقیق حاضر مقادیر صفر درصد بیوچار(B1) ، دو و نیم درصد بیوچار (B2)، پنج درصد بیوچار(B3) و هفت و نیم درصد بیوچار(B4)، همچنین دو و نیم درصد کاه گندم(W1) و پنج درصد کاه(W2) به خاک با بافت لوم رسی(S1) و نیز خاک لوم شنی(S2) افزوده شدند. این آزمایش گلدانی بر پایه طرح کاملا تصادفی در سه تکرار و در گلخانه انجام شد. کاربرد بیوچار سبب گردید بهرهوری آب در تیمارهای S1B4 و S2B4 به ترتیب 138 و 128 درصد افزایش یابد. کاه بر عملکرد زراعی و بهرهوری آب تاثیر منفی داشت به طوری که عملکرد بیولوژیک در خاک لوم رسی و لوم شنی به ترتیب 82 و 73 درصد کاهش یافت، بهرهوری آب در تیمارهای S1W1 و S2W1، 41 درصد و 25 درصد کاهش نشان داد. این کاهشها از لحاظ آماری معنیدار بودند(01/0>P) و در هر دو نوع خاک با افزایش کاه، تشدید شدند. تحقیق حاضر نشان داد که کاربرد بیوچار می تواند راهکاری برای بهبود عملکرد و در نتیجه، بهره وری آب در بخش کشاورزی باشد.
https://jwim.ut.ac.ir/article_84097_8501648cd78b76c11ff59731c512bc8c.pdf
2022-01-21
699
711
10.22059/jwim.2021.328969.910
رطوبت خاک
زیست توده گیاه
عناصر غذایی خاک
مواد آلی
حسین
عباسعلیان
abbasalian@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری آبیاری و زهکشی، گروه مهندسی آب، پردیس ابوریحان دانشگاه تهران، تهران، ایران.
AUTHOR
جابر
سلطانی
jsoltani@ut.ac.ir
2
دانشیار، گروه مهندسی آب، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
علی
بهرامی سامانی
asamani@aeoi.org.ir
3
دانشیار، پژوهشگاه علوم و فنون هسته ای، سازمان انرژی اتمی، تهران، ایران.
AUTHOR
سید ابراهیم
هاشمی گرم دره
sehashemi@ut.ac.ir
4
استادیار، گروه مهندسی آب، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
AUTHOR
اعظم
برزویی
aborzouei@aeoi.org.ir
5
استادیار، پژوهشگاه علوم و فنون هسته ای، سازمان انرژی اتمی، تهران، ایران.
AUTHOR
مریم
احمدوند
m_ahmadvand@ut.ac.ir
6
دانش آموخته دکتری آبیاری و زهکشی، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
AUTHOR
Agbna, G. H., Dongli, S., Zhipeng, L., Elshaikh, N. A., Guangcheng, S., & Timm, L. C. (2017). Effects of deficit irrigation and biochar addition on the growth, yield, and quality of tomato. Scientia Horticulturae, 222, 90-101.
1
Ahmadvand, M., Soltani, J., Hashemi G. S. E., & Varavipour, M., (2018). The relationship between the characteristics of Biochar produced at different temperatures and its impact on the uptake of NO3--N. Environ. health eng. manag. 5 (2), 67-75.
2
Akhtar, S. S., Li, G., Andersen, M. N., & Liu, F. (2014). Biochar enhances yield and quality of tomato under reduced irrigation. Agricultural Water Management, 138, 37-44.
3
Brtnicky, M., Datta, R., Holatko, J., Bielska, L., Gusiatin, Z. M., Kucerik, J., ... & Pecina, V. (2021). A critical review of the possible adverse effects of biochar in the soil environment. Science of The Total Environment, 796, 148756.
4
Carr, M. K. V. (2013). Crop Yield Response to Water. FAO Irrigation and Drainage Paper 66. By P. Steduto, TC Hsiao, E. Fereres and D. Raes. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations.
5
Chen, X., Yang, S. H., Jiang, Z. W., Ding, J., & Sun, X. (2021). Biochar as a tool to reduce environmental impacts of nitrogen loss in water-saving irrigation paddy field. Journal of Cleaner Production, 290, 125811.
6
Edeh, I. G., Mašek, O., & Buss, W. (2020). A meta-analysis on biochar's effects on soil water properties–New insights and future research challenges. Science of the Total Environment, 714, 136857.
7
Faloye, O. T., Alatise, M. O., Ajayi, A. E., & Ewulo, B. S. (2019). Effects of biochar and inorganic fertiliser applications on growth, yield and water use efficiency of maize under deficit irrigation. Agricultural Water Management, 217, 165-178.
8
Gavili, E., Moosavi, A. A., & Haghighi, A. A. K. (2019). Does biochar mitigate the adverse effects of drought on the agronomic traits and yield components of soybean? Industrial crops and products, 128, 445-454.
9
Genesio, L., Miglietta, F., Baronti, S., & Vaccari, F. P. (2015). Biochar increases vineyard productivity without affecting grape quality: Results from a four years field experiment in Tuscany. Agriculture, Ecosystems & Environment, 201, 20-25.
10
Graber, E. R., Harel, Y. M., Kolton, M., Cytryn, E., Silber, A., David, D. R., ... & Elad, Y. (2010). Biochar impact on development and productivity of pepper and tomato grown in fertigated soilless media. Plant and soil, 337(1), 481-496.
11
Guo, L., Bornø, M. L., Niu, W., & Liu, F. (2021). Biochar amendment improves shoot biomass of tomato seedlings and sustains water relations and leaf gas exchange rates under different irrigation and nitrogen regimes. Agricultural Water Management, 245, 106580.
12
Haghnia, G. (1989). Plant Salinity Tolerance guideline. Mashad. Ferdowsi University Press. (In Persian)
13
Heydari, N. (2014). Water productivity in agriculture: challenges in concepts, terms and values. Irrigation and drainage, 63(1), 22-28.
14
Kammann, C. I., Schmidt, H. P., Messerschmidt, N., Linsel, S., Steffens, D., Müller, C., ... & Joseph, S. (2015). Plant growth improvement mediated by nitrate capture in co-composted biochar. Scientific reports, 5(1), 1-13.
15
Karami Niya, F., Rang Zan, N., Nadian Ghomsheh, H., & Lotfi Jalal Abadi, A. (2019). The Effect of Spent Mushroom Compost and Its Biochar on Parsley Yield under Salinity Stress. Iranian Journal of Soil and Water Research, 50(6), 1453-1465.(In Persian)
16
Kazemizadeh, M., Naseri, A., Hooshmand, A., Golabi, M., & Meskarbashee, M. (2020). Investigating the Effect of Biochar and Hydrochar (Sugar Cane Bagasse) on Yield, Water Productivity and Nitrogen Leaching in Maize Cultivation. Iranian Journal of Soil and Water Research, 51(3), 753-761.(In Persian)
17
Lehmann, J., & Joseph, S. (Eds.) (2015). Biochar for environmental management: science, technology and implementation.
18
Liu, X., Wei, Z., Ma, Y., Liu, J., & Liu, F. (2021). Effects of biochar amendment and reduced irrigation on growth, physiology, water-use efficiency and nutrients uptake of tobacco (Nicotiana tabacum L.) on two different soil types. Science of the Total Environment, 770, 144769.
19
Lu, P., Zhang, Z., Sheng, Z., Huang, M., & Zhang, Z. (2019). Effect of Surface Straw Incorporation Rate on Water–Salt Balance and Maize Yield in Soil Subject to Secondary Salinization with Brackish Water Irrigation. Agronomy, 9(7), 341.
20
Mannan, M. A., Mia, S., Halder, E., & Dijkstra, F. A. (2021). Biochar application rate does not improve plant water availability in soybean under drought stress. Agricultural Water Management, 253, 106940.
21
Miri, F., Zamani, J., & Zarebanadkouki, M. (2021). The Effect of Different Levels of Pistachio Harvesting Wastes Biochar on Growth and Water Productivity of Maize (Zea mays L.). Iranian Journal of Soil and Water Research, 52(1), 227-236(In Persian).
22
Paneque, M., José, M., Franco-Navarro, J. D., Colmenero-Flores, J. M., & Knicker, H. (2016). Effect of biochar amendment on morphology, productivity and water relations of sunflower plants under non-irrigation conditions. Catena, 147, 280-287.
23
Ramlow, M., Foster, E. J., Del Grosso, S. J., & Cotrufo, M. F. (2019). Broadcast woody biochar provides limited benefits to deficit irrigation maize in Colorado. Agriculture, Ecosystems & Environment, 269, 71-81.
24
Sadeghi, S. H., Hazbavi, Z., & Harchegani, M. K. (2016). Controllability of runoff and soil loss from small plots treated by vinasse-produced biochar. Science of the Total Environment, 541, 483-490.
25
Saxton, K. E., & Rawls, W. J. (2006). Soil water characteristic estimates by texture and organic matter for hydrologic solutions. Soil science society of America Journal, 70(5), 1569-1578.
26
Schmidt, H. P., Pandit, B. H., Martinsen, V., Cornelissen, G., Conte, P., & Kammann, C. I. (2015). Fourfold increase in pumpkin yield in response to low-dosage root zone application of urine-enhanced biochar to a fertile tropical soil. Agriculture, 5(3), 723-741.
27
Schmidt, H. P., Bucheli, T., Kammann, C., Glaser, B., Abiven, S., & Leifeld, J. (2016). European biochar certificate-guidelines for a sustainable production of biochar.
28
Sedmihradská, A., Pohořelý, M., Jevič, P., Skoblia, S., Beňo, Z., Farták, J., ... & Hartman, M. (2020). Pyrolysis of wheat and barley straw. Research in Agricultural Engineering, 66(1), 8-17.
29
Slavich, P. G., Sinclair, K., Morris, S. G., Kimber, S. W. L., Downie, A., & Van Zwieten, L. (2013). Contrasting effects of manure and green waste biochars on the properties of an acidic ferralsol and productivity of a subtropical pasture. Plant and Soil, 366(1), 213-227.
30
Wang, Y., Wei, Y., Sun, J., & Zhang, Y. (2016). Soil water infiltration and distribution characteristics under different biochar addition amount. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 32(8), 113-119.
31
Wang, M., Lan, X., Xu, X., Fang, Y., Singh, B. P., Sardans, J., ... & Wang, W. (2020). Steel slag and biochar amendments decreased CO2 emissions by altering soil chemical properties and bacterial community structure over two-year in a subtropical paddy field. Science of The Total Environment, 740, 140403.
32
info.2021, (https://www.worldometers.info/water/)
33
Xie, W., Wu, L., Zhang, Y., Wu, T., Li, X., & Ouyang, Z. (2017). Effects of straw application on coastal saline topsoil salinity and wheat yield trend. Soil and Tillage Research, 169, 1-6.
34
Yuan, G., Huan, W., Song, H., Lu, D., Chen, X., Wang, H., & Zhou, J. (2021). Effects of straw incorporation and potassium fertilizer on crop yields, soil organic carbon, and active carbon in the rice–wheat system. Soil and Tillage Research, 209, 104958.
35
Zhang, X., Qu, J., Li, H., La, S., Tian, Y., & Gao, L. (2020). Biochar addition combined with daily fertigation improves overall soil quality and enhances water-fertilizer productivity of cucumber in alkaline soils of a semi-arid region. Geoderma, 363, 114170.
36
Zhang, H., Hobbie, E. A., Feng, P., Zhou, Z., Duan, W., Hao, J., & Hu, K. (2021). Responses of soil organic carbon and crop yields to 33-year mineral fertilizer and straw additions under different tillage systems. Soil and Tillage Research, 209, 104943.
37
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی توزیع اندازه ذرات رسوبی در قوس رودخانه با استفاده از رگرسیون جمعی تعمیمیافته
توزیع اندازه ذرات رسوبی یکی از موضوعات مهم در دینامیک رسوبات است که به واسطه اثرگذاری بر انتقال رسوب، زبری بستر و شرایط زیست محیطی رودخانه مورد توجه قرار دارد و با وجود اهمیت بیشتر این موضوع در بسترهای قوسی به دلیل شرایط هندسی رودخانه و پیچیدگی جریانهای حاکم، شناخت کمتری نسبت به آن وجود دارد. در این تحقیق توزیع اندازه ذرات رسوبی در قوس رودخانههای با بستر شنی تحت اثر مولفههای هندسی قوس و مشخصات هیدرولیکی جریان و با استفاده از دادههای میدانی مطالعه شده است. 180 نمونه رسوبی از لایه سطحی بستر، پارامترهای هیدرولیکی جریان شامل سرعت و عمق جریان و مشخصات هندسی، از نه قوس آزاد رودخانه برداشت شده و پس از تعیین مشخصات دانهبندی رسوبات در آزمایشگاه و محاسبه سایر پارامترهای موردنیاز، از تئوری پی- باکینگهام برای شناسایی پارامترهای موثر بی بعد و تعیین معادله مشخصه استفاده گردیده است. به منظور پرهیز از ایجاد خطا در نتایج، متغیرهای دارای ضریب همبستگی بیشتر از 0.5 و دارای مقدار احتمال بیشتر از 0.5 از فرایند مدلسازی حذف شدهاند و در نهایت با به کارگیری روش رگرسیون جمعی تعمیمیافته یک مدل ریاضی برای توزیع اندازه ذرات رسوبی بر اساس پارامترهای هندسی قوس و مشخصات جریان ارائه شده است. رابطه به دست آمده اثرگذاری عدد فرود (Fr)، پارامتر شیلدز (θShields ) و نسبت شعاع قوس به عرض مقطع (Rc/T) بر متوسط اندازه رسوبات بستر (T/ds) با مقدار ضریب تعیین (R^2) برابر 0.76 را نشان میدهد.
https://jwim.ut.ac.ir/article_84399_bf262267156a2e1912ee78dfb69659d5.pdf
2022-01-21
713
724
10.22059/jwim.2021.330171.918
آنالیز ابعادی
اندازه ذرات رسوبی
رگرسیون جمعی تعمیمیافته
قوس رودخانه
آرمان
نجات دهکردی
dehkordiarman@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری، گروه مدیریت ساخت و آب، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
AUTHOR
احمد
شرافتی
asharafati@gmail.com
2
استادیار، گروه مدیریت ساخت و آب، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
مجتبی
مهرآیین
mehraein@khu.ac.ir
3
استادیار، گروه آموزشی مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران.
AUTHOR
سید عباس
حسینی
abbas_hoseyni@srbiau.ac.ir
4
استادیار، گروه مدیریت ساخت و آب، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
AUTHOR
Albrecht, M. C., Nachtsheim, C. J., Albrecht, T. A., & Cook, R. D. (2013). Experimental design for engineering dimensional analysis. Technometrics, 55(3), 257-270.
1
Asquith, W. H. (2013). Regression Models of Discharge and Mean Velocity Associated with Near-Median Streamflow Conditions in Texas: Utility of the U.S. Geological Survey Discharge Measurement Database. Journal of Hydrologic Engineering, 19(1), 108-122.
2
Cordier, F., Tassi, P., Claude, N., Crosato, A., Rodrigues, S., & Pham Van Bang, D. (2020). Bar pattern and sediment sorting in a channel contraction/expansion area: Application to the Loire River at Bréhémont (France). Advances in Water Resources, 140(1), 1-18.
3
Dutta, S., & Garcia, M. H. (2018). Nonlinear Distribution of Sediment at River Diversions: Brief History of the Bulle Effect and Its Implications. Journal of Hydraulic Engineering, 144(5), 1-12.
4
Fernández, R., Vitale, A. J., Parker, G., & García, M. H. (2020). Hydraulic resistance in mixed bedrock-alluvial meandering channels. Journal of Hydraulic Research, 59(2), 298-313.
5
Freund, R.J., Wilson, W.J. and Mohr, D.L. (2010). Statistical Methods. Cambridge, Academic Press.
6
Froehlich, D. C. (2020). Neural Network Prediction of Maximum Scour in Bends of Sand-Bed Rivers. Journal of Hydraulic Engineering, 146(10), https://doi.org/10.1061/(ASCE)HY.1943-7900.0001804.
7
Germaine, J. T., & Germaine, A. V. (2009). Geotechnical Laboratory Measurements for Engineers. New Jersey, John Wiley & Sons, Inc.
8
Hastie, T., & Tibshirani, R.J. (1990). Generalized Additive Models. Monographs on Statistics and Applied London, Chapman and Hall.
9
Jang, J., Ho, H., & Yen, C. (2011). Effects of Lifting Force on Bed Topography and Bed-Surface Sediment Size in Channel Bend. Journal of Hydraulic Engineering, 137(9), 911-920.
10
Julien, P. Y., & Anthony, D. J. (2002). Bed load motion and grain sorting in a meandering stream. Journal of Hydraulic Research, 40(2), 125-133.
11
Kuhnle, R. A., Wren, D. G., & Langendoen, E. J. (2019). Structural Changes of Mobile Gravel Bed Surface for Increasing Flow Intensity. Journal of Hydraulic Engineering, 146(2), https://doi.org/10.1061/(ASCE)HY.1943-7900.0001699.
12
Leathwick, J. R., Elith, J., & Hastie, T. (2006). Comparative performance of generalized additive models and multivariate adaptive regression splines for statistical modelling of species distributions. Ecological Modelling, 199(2), 188-196.
13
Li, J., He, X., Wei, J., Bao, Y., Tang, Q., Nambajimana, J. de D., Nsabimana, G., & Khurram, D. (2021). Multifractal features of the particle-size distribution of suspended sediment in the Three Gorges Reservoir, China. International Journal of Sediment Research, 36(4), 489-500.
14
McKie, C. W., Juez, C., Plumb, B. D., Annable, W. K., & Franca, M. J. (2020). How Large Immobile Sediments in Gravel Bed Rivers Impact Sediment Transport and Bed Morphology. Journal of Hydraulic Engineering, 147(2), https://doi.org/10.1061/(ASCE)HY.1943-7900.0001842.
15
Mohanta, A., & Patra, K. C. (2019). MARS for Prediction of Shear Force and Discharge in Two-Stage Meandering Channel. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 145(8), https://doi.org/10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0001402.
16
Naito, K., Ma, H., Nittrouer, J. A., Zhang, Y., Wu, B., Wang, Y., Fu, X., & Parker, G. (2019). Extended Engelund–Hansen type sediment transport relation for mixtures based on the sand-silt-bed Lower Yellow River, China. Journal of Hydraulic Research, 57(6), 770-785.
17
Parker, G., & Andrews, E. D. (1985). Sorting of Bed Load Sediment by Flow in Meander Bends. Water Resources Research, 21(9), 1361-1373.
18
Pitlick, J., Mueller, E. R., Segura, C., Cress, R., & Torizzo, M. (2008). Relation between flow, surface-layer armoring and sediment transport in gravel-bed rivers. Earth Surface Processes and Landforms, 33(8), 1192-1209.
19
Pourghasemi, H. R., & Rossi, M. (2016). Landslide susceptibility modeling in a landslide prone area in Mazandarn Province, north of Iran: a comparison between GLM, GAM, MARS, and M-AHP methods. Theoretical and Applied Climatology, 130(1), 609-633.
20
Rovira, A., Núñez-González, F., & Ibañez, C. (2018). Dependence of sediment sorting on bedload transport phase in a river meander. Earth Surface Processes and Landforms, 43(10), 2077-2088.
21
Thompson, M., & Lowthian, P. J. (2011). Analysis of Variance (ANOVA) and Its Applications. Imperial college Press.
22
Tian, S., Li, Z., Wang, Z., Jiang, E., Wang, W., & Sun, M. (2021). Mineral composition and particle size distribution of river sediment and loess in the middle and lower Yellow River. International Journal of Sediment Research, 36(3), 392-400.
23
Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2011). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Burlington, Morgan Kaufmann publications.
24
Wright, S., & Parker, G. (2005). Modeling downstream fining in sand-bed rivers. I: formulation. Journal of hydraulic research, 43(6), 613-620.
25
ORIGINAL_ARTICLE
بهینهسازی الگوی کشت محصولات کشاورزی دشت مهران براساس محدودیتهای منابع آب، سطح زیرکشت و تنوع زیستی
به علت محدودیت منابع آبی و سطح زیرکشت، تعیین الگوی کشت همواره یکی از چالشهای اصلی کشور در بخش کشاورزی بوده است. در این تحقیق بهینهسازی الگوی کشت دشت مهران واقع در استان ایلام بر اساس محدودیتهای منابع آبی، سطح زیرکشت و تنوع زیستی توسط الگوریتم زنتیک انجام میشود. مدل بهینهساز بر روی سه سناریو که با ترکیب قیود مختلف ایجاد شدند، بکار برده شد. نتایج بیانگر آن بود که در سال زراعی 96-1395، الگوی کشت بهینه نبوده و شاخص تنوع زیستی نیز بسیار پایین میباشد. سود حاصله و تنوع زیستی در تمامی سناریوها بیشتر از شرایط موجود دشت مهران است. مقدار افزایش سود در سناریوهای یک، دو و سه به ترتیب 70، 101 و 132 درصد بیشتر از سود الگوی کشت موجود است و از منظر تنوع زیستی، معیار شانون - وینر در تمامی سناریوها بیشتر از دوبرابر معیار شانون - وینر در الگوی کشت موجود دشت مهران است. گندم، کلزا، کنجد و بامیه در اکثر الگوهای کشت بهینه حضور قابل توجهی دارند. گندم بیشترین سطح زیرکشت و گوجه فرنگی و یونجه و ذرت کمترین سطح زیرکشت را به خود اختصاص دادهاند که دلیل آن سود پایین و مصرف بالای آب این محصولات میباشد. محصولاتی مانند ذرت، کنجد، بامیه و خیار، در الگوی کشت بهینه دارای سطوح زیرکشت قابل توجهی هستند و میتوان از این محصولات بهعنوان محصولات جایگزین کشت فعلی به منظور افزایش سود کشاورزی استفاده نمود.
https://jwim.ut.ac.ir/article_85403_7e2c4a0ada35ed648912215f4709a583.pdf
2022-01-21
725
737
10.22059/jwim.2022.326446.899
الگوریتم ژنتیک
الگوی کشت بهینه
سطح زیرکشت
شاخص تنوع زیستی
مصرف آب
جواد
سروریان
j.sarvarian@ilam.ac.ir
1
استادیار، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ایلام، ایران.
LEAD_AUTHOR
پریسا
سلیمانی
parisasoleimani23@gmail.com
2
دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ایلام، ایران.
AUTHOR
Abbasi, F., Sohrab, F., & Abbasi, N. (2017). Evaluation of irrigation efficiencies in Iran. Irrigation and Drainage Structures Engineering Research, 17(67), 113-120.
1
Alizadeh, A. (2007). Surface irrigation system design. Mashhad: Imam Reza University.
2
Bahadori, M., Joolaie, R., Eshraghi, F., & Rezaee, A. (2019). Optimization of cropping pattern regarding risk in Rey county of Iran. Agricultural Economics and Development, 27(107), 131-161. (In Persian).
3
(1992). A computer program for irrigation planning and management (No. 46). Food and Agriculture Organization.
4
Di Falco, S., Bezabih, M., & Yesuf, M. (2010). Seeds for livelihood: crop biodiversity and food production in Ethiopia. Ecological Economics, 69(8), 1695-1702.
5
(1999). Agrobiodiversity. Multilingual Glossary Forest Genetic Resources. Available in: http://www.iufro-archive.boku.ac.at/silvavoc/glossary/af2_1en.html
6
Ghasemi, M.M., Karamouz, M., & Shui, L.T. (2016). Farm-based cropping pattern optimization and conjunctive use planning using piece-wise genetic algorithm (PWGA): a case study. Modeling Earth Systems and Environment, 2(1), 25.
7
Goldberg, D. E., & Holland, J.H. (1988). Genetic algorithms and machine learning. Machine Learning, 3, 95–99.
8
Haq, F., Parveen, A., Hussain, S., & Hussain, A. (2020). Optimization of the Cropping Pattern in District Hunza, Gilgit-Baltistan. Sarhad Journal of Agriculture, 36(2).
9
Heidarizad, Z., Mohamadi, A., & Yaghobi, S. (2019). Evaluating the Groundwater Status of Mehran Plain and Factors Affecting the Quantity of these Resources. Journal of Hydrogeology, 3(2), 59-68.
10
Ifo, S. A., Moutsambote, J. M., Koubouana, F., Yoka, J., Ndzai, S. F., Bouetou-Kadilamio, L. N. O., ... & Joel, L. J. (2016). Tree species diversity, richness, and similarity in intact and degraded forest in the tropical rainforest of the Congo Basin: case of the forest of Likouala in the Republic of Congo. International Journal of Forestry Research.
11
Jafarzadeh, A., Khaseii, A., & Shahidi, A. (2016). Designing a multi objective decision-making model to determine optimal crop pattern influenced by climate change phenomenon (case study: Birjand plain). Iranian Journal of Soil and Water Research, 47(4), 849-859. (In Persian).
12
Kumar, V., & Yadav, S.M. (2019). Optimization of cropping patterns using elitist-Jaya and elitist-TLBO algorithms. Water Resources Management, 33(5), 1817-1833.
13
Magurran, A.E. (2013). Measuring biological diversity. John Wiley and Sons.
14
Mohammadi, H., Boustani, F., & Kafilzadeh, F. (2012). Optimal cropping pattern using a multi-objectives fuzzy non-linear optimization algorithm: a case study. Journal of water and wastewater, 23(84), 43-55. (In Persian).
15
Mohammadrezapour, O., Yoosefdoost, I., & Ebrahimi, M. (2017). Cuckoo optimization algorithm in optimal water allocation and crop planning under various weather conditions (case study: Qazvin plain, Iran). Neural Computing and Applications, 31(6), 1879-1892.
16
Najafabadi, M.M., Ziaee, S., Nikouei, A., & Borazjani, M.A. (2019). Mathematical programming model (MMP) for optimization of regional cropping patterns decisions: A case study. Agricultural Systems, 173, 218-232.
17
Osama, S., Elkholy, M., and Kansoh, R.M. (2017). Optimization of the cropping pattern in Egypt. Alexandria Engineering Journal, 56(4), 557-566.
18
Rafiee, V., Shourian, M., and Attari, J. (2017). Optimum crop patterning by integrating SWAT and the harmony search optimization algorithm. Iran-Water Resources Research, 13(3), 73-88. (In Persian).
19
Roy, R.K. (2001). Design of experiments using the Taguchi approach: 16 steps to product and process improvement. John Wiley & Sons.
20
Sabzzadeh, I., & Shourian, M. (2020). Maximizing crops yield net benefit in a groundwater-irrigated plain constrained to aquifer stable depletion using a coupled PSO-SWAT-MODFLOW hydro-agronomic model. Journal of Cleaner Production, 262, 121349.
21
Singh, A. & Panda, S.N. (2012). Development and application of an optimization model for the maximization of net agricultural return. Agricultural water management, 115, 267-275.
22
Soares, F. M., Saraiva, A. M., & Drucker, D. P. (2020). Linking agrobiodiversity data through metadata standards. In Embrapa Informática Agropecuária-Resumo em anais de congresso (ALICE). Biodiversity Information Science and Standards, 4, 1-3.
23
Srivastava, P., & Singh, R.M. (2015). Optimization of cropping pattern in a canal command area using fuzzy programming approach. Water Resources Management, 29(12), 4481-4500.
24
ORIGINAL_ARTICLE
استفاده از دو رویکرد آسیبپذیری ذاتی و ویژه برای شناسایی پتانسیلهای توسعه بهرهبرداری منابع آب زیرزمینی
یکی از ابزارهای مناسب برای شناخت وضعیت توسعه در منابع آب زیرزمینی استفاده از مفهوم آسیبپذیری منابع آب زیرزمینی است. از دیدگاه نظری، مفهوم آسیبپذیری آبخوان بر دو گونه آسیبپذیری ویژه و آسیبپذیری ذاتی بوده که بر پایه خصوصیات هیدروژئولوژیکی و آلودگی آبخوان تعریف شده است. در این پژوهش برای ارزیابی آسیبپذیری آبخوان سرخون در استان هرمزگان، از شاخص آسیبپذیری دراستیک برای ارزیابی آسیبپذیری ذاتی و از شاخص کیفی GQI، برای ارزیابی آسیبپذیری ویژه آبخوان استفاده شد. نتایج طبقهبندی آسیبپذیری آبخوان نشان داد که شاخص آسیبپذیری ذاتی در بخش جنوبی آبخوان دارای آسیبپذیری زیاد بوده و بیشتر گستره آبخوان در کلاس آسیبپذیری متوسط است. از سویی، براساس پارامترهای کیفی در چاههای منطقه شاخص GQI مورد سنجش و آنالیز قرار گرفت. وزندهی این شاخص نشان داد که پارامتر TDS در منابع آب زیرزمینی دارای بیشترین اهمیت است. پهنهبندی کیفی در سطح آبخوان سرخون بیانگر کاهش شاخص و بیان دیگر افزایش غلظت املاح در بخشهای مرکزی و خروجی آبخوان است. در پایان با نرمالسازی دو شاخص آسیبپذیری ذاتی آبخوان و آسیبپذیری ویژه، شاخص آسیبپذیری آبخوان سرخون ارزیابی و محاسبه شد. برآورد شاخص آسیبپذیری نشان داد که میزان آسیبپذیری در بخش خروجی آبخوان افزایش داشته و این موضوع با جریان آب زیرزمینی نیز همخوانی دارد. به منظور ارزیابی دقت شاخص آسیبپذیری کل، از همبستگی این شاخص با غلظت نیترات استفاده شد که نتایج حاکی از دقت آماری 72درصد است.
https://jwim.ut.ac.ir/article_85404_29f6613de37b51eea4e1504ed4d5dc70.pdf
2022-01-21
739
751
10.22059/jwim.2022.326696.900
آسیبپذیری ذاتی
آسیبپذیری ویژه
شاخص GQI
TDS
فاطمه
ریاحی
fateme.riahi63@gmail.com
1
دانشجوی دکتری آبخیزداری، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران.
AUTHOR
حسن
وقارفرد
hvaghar52@yahoo.com
2
دانشیار، گروه مرتع و آبخیزداری، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران.
LEAD_AUTHOR
پیمان
دانش کار آراسته
arasteh1348@yahoo.com
3
دانشیار، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه بین المللی امام خمینی قزوین، قزوین، ایران.
AUTHOR
حمید
کاردان مقدم
hkardan@ut.ac.ir
4
استادیار پژوهشی، مؤسسه تحقیقات آب وزارت نیرو، تهران، ایران.
AUTHOR
Aller, L. (1985). DRASTIC: a standardized system for evaluating ground water pollution potential using hydrogeologic settings. Robert S. Kerr Environmental Research Laboratory, Office of Research and Development, US Environmental Protection Agency.
1
Arya, S., Subramani, T., Vennila, G., & Roy, P.D. (2020). Groundwater vulnerability to pollution in the semi-arid Vattamalaikarai River Basin of south India thorough DRASTIC index evaluation. Geochemistry, 80(4),125635.
2
Babiker, I.S., Mohamed, M.A., & Hiyama, T. (2007). Assessing groundwater quality using GIS. Water Resources Management, 21(4), 699-715.
3
Bordbar, M., Neshat, A., & Javadi, S. (2019). A new hybrid framework for optimization and modification of groundwater vulnerability in coastal aquifer. Environmental Science and Pollution Research, 26(21), 21808-21827.
4
Javadi, s., Hashemi, M., & Sokhtezari, M. (2018). Analysis of multiple parameters pollution map based on land use map and using K-mean clustering technique in Qazvin aquifer. Iranian journal of Ecohydrology, 5(1), 293-305. [In Persian].
5
Javadi, S., & Kardan moghaddam, H. (2019). Utilizing 3-D Simulation of saltwater intrusion in desert aquifer by SEAWAT model. Water and Irrigation Management, 9(1), 129-142. [In Persian].
6
Javadi, S., Kavehkar, N., Mousavizadeh, M.H., & Mohammadi, K. (2011). Modification of DRASTIC model to map groundwater vulnerability to pollution using nitrate measurements in agricultural areas.
7
Javadi, S., Hashemy, S.M., Mohammadi, K., Howard, K.W.F., & Neshat, A. (2017). Classification of aquifer vulnerability using K-means cluster analysis. Journal of Hydrology, 549, 27-37.
8
Javadi, S., Kardan Moghaddam, H., & Neshat, A. (2018). Evaluation and Simulation of Groundwater Flow in Aquifers Enclosed with Desert Saline Areas (Case Study: Isfahan Province-Ardestan Aquifer), Water Harvesting Research, 3(1), 1-14.
9
Kardan moghaddam, H., Javadi, S., & Rahimzadeh, Z. (2020). Evaluation of Aquifer Vulnerability Assessment Methods for Alluvial and Coastal Aquifers, Case Study in Astaneh-Koochesfahan Aquifer, Guilan, Iran. Journal of water and irrigation management, 10(2), 203-220 [In Persian].
10
Kardan Moghaddam, H., Jafari, F., & Javadi, S. (2017). Vulnerability evaluation of a coastal aquifer via GALDIT model and comparison with DRASTIC index using quality parameters. Hydrological Sciences Journal, 62(1), 137-146.
11
Kardan moghaddam, H., & Roozbahani, A. (2016). Evaluation of Bayesian networks model in monthly groundwater level prediction (Case study: Birjand aquifer). Journal of water and irrigation management. 5(2): 139-151[In Persian].
12
Ministry of Power. (2015). Report of Reduction program and balance groundwater in sarkhoon aquifer. (In Persian)
13
Moghaddam, H.K., Kivi, Z.R., Bahreinimotlagh, M., & Moghddam, H.K. (2020). Evaluation of the groundwater resources vulnerability index using nitrate concentration prediction approach. Geocarto International (just-accepted), 1-15.
14
Saadati, H., Malekian, A., & Moghaddamnia, A. (2020). Assessment of Vulnerability Index and Risk Zoning in Ardabil Plain. Water and Irrigation Management, 10(1), 157-171. [In Persian].
15
Singha, S., Devatha, C.P., Singha, S., & Verma, M.K. (2015). Assessing ground water quality using GIS. International Journal of Engineering Research & Technology, 4(11), 11.
16
Torkashvand, M., Neshat, A., Javadi, S., & Yousefi, H. (2021). DRASTIC framework improvement using stepwise weight assessment ratio analysis (SWARA) and combination of genetic algorithm and entropy. Environmental Science and Pollution Research, 28(34), 46704-46724.
17
Wang, B., Teng, Y., Wang, H., Zuo, R., Zhai, Y., Yue, W., & Yang, J. (2020). Entropy weight method coupled with an improved DRASTIC model to evaluate the special vulnerability of groundwater in Songnen Plain, Northeastern China. Hydrology Research, 51(5), 1184-1200.
18
ORIGINAL_ARTICLE
استفاده از رویکرد یادگیری عمیق به منظور تخمین سیل بر اساس الگوی بارش منطقه
در سالهای اخیر به دلیل بروز خشکسالی در کشور، مساله مدیریت منابع آب موجود از اهمیت فوق العاده ای برخوردار است و این توجه هرچه بیشتر به مدیریت مخازن وپیش بینی میزان حجم آب به منظور ارایه سیاستهای مناسب بهره برداری می باشد. از طرف دیگر، بارش های فصلی و بیش از حد، تغییرات شگرفی در بسترسازی رودخانه ها و حوضه های آبریز ایجاد نمود که بررسی مدل های پیش بین را در شرایط وقوع باران های شدید، بیش از پیش مشخص می نماید که علاوه بر جلوگیری از خسارات ناشی از وقوع سیلاب، می توان از آب مازاد جاری شده نیز در جهت مطلوب استفاده نمود. ازاین رو عدم تدوین سیاست مناسب بهره برداری به خصوص در شرایط خشکسالی میتواندخسارتهای زیادی را به بخشهای مصرف کننده آب وارد کند. پیش بینی مناسب جریان های آب و میزان موجودی های مخزن منجر به استفاده از منحنیهای فرمان برای استفاده بهینه از سدها و سیستمهای مخزنی می شود. در این مقاله، با توجه به اهمیت موضوع، از یک مدل مبتنی بر یادگیری عمیق و آزمون تجربی مِن-کندال جهت تخمین میزان سیلاب در منطقه کَن-سولقان استفاده شد. نتایج نشان داد میزان اختلاف پیش بینی سیلاب منطقه به تفکیک ماهیانه برای شبکه عصبی کانولوشن برابر با 0.00654 و برای روش مِن-کندال، 0.19532 می باشد. همچنین میزان خطاهای MSE، RMSE، MAE و MPE برای شبکه عصبی به ترتیب برابر با 0.0019، 0.0439، 0.0239، و 0.0159 بدست آمد که نشان از دقت بالای این روش در تخمین میزان سیلاب منطقه است.
https://jwim.ut.ac.ir/article_85405_6353f71dec07f3cb8572b3aebf3fdd15.pdf
2022-01-21
753
767
10.22059/jwim.2022.328451.909
پیشبینی
رواناب
سیل
شبکه عصبی
یادگیری عمیق
حسن
احمدی
hgahmadi@riau.ac.ir
1
استادیار، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد رودهن، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
حمیدرضا
رحیمی
harahimi58@yahoo.com
2
دانشجوی دکتری، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد رودهن، تهران، ایران.
AUTHOR
Dodangeh, E., Choubin, B., Eigdir, A. N., Nabipour, N., Panahi, M., Shamshirband, S., & Mosavi, A. (2020). Integrated machine learning methods with resampling algorithms for flood susceptibility prediction. Science of the Total Environment, 705, 135983.
1
El-Haddad, B. A., Youssef, A. M., Pourghasemi, H. R., Pradhan, B., El-Shater, A. H., & El-Khashab, M. H. (2021). Flood susceptibility prediction using four machine learning techniques and comparison of their performance at Wadi Qena Basin, Egypt. Natural Hazards, 105(1), 83-114.
2
Ghaffari, Gh. A., & Vafakhahat, M. (2013).Simulation of rainfall-runoff process using artificial neural network and fuzzy-adaptive neural system (Case study: Haji Ghoshan watershed).Watershed Management Research Journal, 8, 120-136. [In Persian]
3
Kashani, M. H., Ghorbani, M. A., Dinpashoh, Y., & Shahmorad, S. (2016). Integration of Volterra model with artificial neural networks for rainfall-runoff simulation in forested catchment of northern Iran. Journal of Hydrology, 540, 340-354.
4
Kan, G., Li, J., Zhang, X., Ding, L., He, X., Liang, K., ... & Zhang, Z. (2018). A new hybrid data-driven model for event-based rainfall–runoff simulation. Neural Computing and Applications, 28(9), 2519-2534.
5
Kim, H. I., & Han, K. Y. (2020). Linking Hydraulic Modeling with a Machine Learning Approach for Extreme Flood Prediction and Response. Atmosphere, 11(9), 987.
6
Liu, L., & Xu, Z. X. (2016). Regionalization of precipitation and the spatiotemporal distribution of extreme precipitation in southwestern China. Natural Hazards, 80(2), 1195-1211.
7
Mosavi, A., Ozturk, P., & Chau, K. W. (2018). Flood prediction using machine learning models: Literature review. Water, 10(11), 1536.
8
Mu, D., Luo, P., Lyu, J., Zhou, M., Huo, A., Duan, W., ... & Zhao, X. (2020). Impact of temporal rainfall patterns on flash floods in Hue City, Vietnam. Journal of Flood Risk Management, e12668, 280, 458-496.
9
Parisa, Normand, Behreza. (2016) Rainfall-runoff model of Sufi Chay catchment using artificial neural networks. National Conference on Technology and Engineering in Civil Engineering, Architecture, Electrical and Mechanical Engineering. [In Persian].
10
Rahman, M. A., Yunsheng, L., & Sultana, N. (2017). Analysis and prediction of rainfall trends over Bangladesh using Mann–Kendall, Spearman’s rho tests and ARIMA model. Meteorology and Atmospheric Physics, 129(4), 409-424.
11
Sedighi, F., Vafakhah, M., & Javadi, M. R. (2016). Rainfall–runoff modeling using support vector machine in snow-affected watershed. Arabian Journal for Science and Engineering, 41(10), 4065-4076.
12
Sankaranarayanan, S., Prabhakar, M., Satish, S., Jain, P., Ramprasad, A., & Krishnan, A. (2020). Flood prediction based on weather parameters using deep learning. Journal of Water and Climate Change, 11(4), 1766-1783.
13
Wu, Z., Zhou, Y., Wang, H., & Jiang, Z. (2020). Depth prediction of urban flood under different rainfall return periods based on deep learning and data warehouse. Science of The Total Environment, 716, 137077.
14
Wu, Z., Zhou, Y., Wang, H., & Jiang, Z. (2020). Depth prediction of urban flood under different rainfall return periods based on deep learning and data warehouse. Science of The Total Environment, 716, 137077.
15
Zhu, Y., Feng, J., Yan, L., Guo, T., & Li, X. (2020). Flood Prediction Using Rainfall-Flow Pattern in Data-Sparse Watersheds. IEEE Access, 8, 39713-39724.
16
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی استفاده از الگوهای تـنظیم سازههای یک بازهِیِ کانال در سایر سازههای آن
کنترل سازههای موجود در کانالهای آبیاری جهت تحویل و توزیع دقیق آب و جلوگیری از اتلاف آن، نیازمند استفاده از تکنیکهای کنترلی مناسب است. اخیرا، یادگیری تقویی سارسا (Sarsa)، به عنوان یکی از شاخههای هوش مصنوعی، با هدف کنترل سازهها و بهبود کفایت و راندمان تحویل و توزیع آب در کانالهای آبیاری استفاده شده است. جهت افزایش کارائی این الگوریتم و کاهش زمان لازم برای یادگیری الگوهای بهرهبرداری، در این تحقیق، با توسعه الگوریتم سارسا در کانال E1R1 از شبکه دز و تلفیق آن با مدل غیرخطی کانال، یادگیری یک بازه از کانال با روش سارسا انجام شد و الگوهای بهرهبرداری در سایر بازهها با بکارگیری نتایج یادگیری استخراج و ارزیابی شد. یادگیری مدل مذکور با تعریف سناریوهای مختلف بهرهبرداری انجام شد و نتایج با استفاده از شاخصهای استاندارد ارزیابی عملکرد، مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان داد که مدل ارائه شده با موفقیت قابل استفاده در کانال مذکور میباشد بطوری که در مرحله یادگیری، تغییرات عمق در محدوده مجاز 5 درصد و در مرحله استفاده از نتایج یادگیری، در محدوده مجاز 10 درصد قرار میگیرد. شاخصهای کفایت و راندمان نیز نزدیک به مقدار مطلوب میباشند.
https://jwim.ut.ac.ir/article_85406_bb91695c3846513827ce6301711ae998.pdf
2022-01-21
769
779
10.22059/jwim.2022.330434.919
سازههای تنظیم
کانال آبیاری
مدیریت آب
یادگیری تقویتی
کاظم
شاهوردی
shahverdi2006@gmail.com
1
استادیار، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران.
LEAD_AUTHOR
Arauz, T., Maestre, J. M., Tian, X., & Guan, G. (2020). Design of PI controllers for irrigation canals based on linear matrix inequalities. Water, 12(3), 855.
1
Clemmens, A. J. (1987). Delivery system schedules and required capacities. , Planning, operation, rehabilitation and automation of irrigation water delivery systems, ASCE, 18-34.
2
Clemmens, A. J., Kacerek, T. F., Grawitz, B., & Schuurmans, W. (1998). Test cases for canal control algorithms." Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 124(1), 23-30.
3
Durdu, Ö. F. (2010). Fuzzy logic adaptive Kalman filtering in the control of irrigation canals. International Journal for Numerical Methods in Fluids, 64(2), 187-208.
4
Fatemeh, O., Hesam, G., & Shahverdi, K. (2020). Comparing Fuzzy SARSA Learning (FSL) and Ant Colony Optimization (ACO) Algorithms in Water Delivery Scheduling under Water Shortage Conditions. Irrigation and Drainage Engineering.
5
Gopakumar, R., & Mujumdar, P. (2009). A fuzzy logic based dynamic wave model inversion algorithm for canal regulation. Hydrological processes, 23(12), 1739-1752.
6
Hashemy, S., Monem, M., Maestre, J., & Van Overloop, P. (2013). Application of an In-Line Storage Strategy to Improve the Operational Performance of Main Irrigation Canals Using Model Predictive Control. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 139(8), 635-644.
7
Hashemy, S., & Van Overloop, P. (2013). Applying decentralized water level difference control for operation of the Dez main canal under water shortage. Journal of irrigation and drainage engineering, 139(12), 1037-1044.
8
Lord, S. A., Shahdany, S. M. H., & Roozbahani, A. (2021). Minimization of Operational and Seepage Losses in Agricultural Water Distribution Systems Using the Ant Colony Optimization. Water Resources Management, 35(3), 827-846.
9
Manz, D. H., & Schaalje, M. (1992). Development and application of the irrigation conveyance system simulation model. , International Seminar on the Application of the Irrigation Mathematical Modeling for the Improvement of Irrigation Canal Operation.
10
Molden, D. J., & Gates, T. K. (1990). Performance measures for evaluation of irrigation-water-delivery systems. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 116(6), 804-823.
11
Monem, M. J., & Namdarian, R. (2005). Application of simulated annealing (SA) techniques for optimal water distribution in irrigation canals. Irrigation and Drainage, 54(4), 365-373.
12
Savari, H., & Monem, M. J. (2021). Analysis and Classification of Arranged Delivery Methods in Irrigation Networks. Journal of water and irrigation management, 11(2), 145-158.
13
Shahverdi, K., Monem, M. J., & Nili, M. (2016). Fuzzy SARSA learning of operational instructions to schedule water distribution and delivery. Irrigation and Drainage, 65(3), 276-284.
14
Van Overloop, P.-J. (2006). Model predictive control on open water systems, IOS Press.
15
Van Overloop, P., Maestre, J., Sadowska, A. D., Camacho, E. F., & De Schutter, B. (2015). Human-in-the-Loop Model Predictive Control of an Irrigation Canal [Applications of Control]. IEEE Control Systems Magazine, 35(4), 19-29.
16
Wagemaker, R. (2005). Model Predictive Control on Irrigation Canals Application of various internal models, Delft University of Technology, Faculty of Civil Engineering and Geosciences, Section of Operational Watermanagement.
17
Wang, Z., Reddy, J. M., & Feyen, J. (1995). Improved 0-1 programming model for optimal flow scheduling in irrigation canals. Irrigation and Drainage Systems, 9(2), 105-116..
18
ORIGINAL_ARTICLE
پیشبینی اثرات سناریوهای تغییر اقلیم بر دما و بارش بر اساس مدلهای CMIP6 (مطالعه موردی: ایستگاه ساری)
تغییرات اقلیمی بر تمامی فرآیندهای محیطزیستی و جامعه تأثیرگذار است. در این مطالعه سه مدل ACCESS-CM2، HadGEM3-GC31-LL و NESM3 از مجموعه مدلهای برونداد اقلیمی سری ششم (CMIP6) صحتسنجی شده و از مناسبترین مدل (ACCESS-CM2) با استفاده از جدیدترین سناریوهای انتشار که به اسم خط سیر اجتماعی-اقتصادی (SSP) نام گذاری شده است، به شبیهسازی پارامترهای آب و هوایی ایستگاه ساری پرداخته شد. برای ریزمقیاس سازی از مدل LARS-WG6 استفاده شد و دو سناریو انتشار SSP2-4.5 و SSP5-8.5، برای دو دوره زمانی (2060-2041) و (2100-2081) بکار گرفته شد. در ادامه از آزمونهای آماری F-test، t-student، Kolomogrov-Smirnov، ضریب تعیین (R2 ) و ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)، جهت صحتسنجی مدل LARS-WG بهره گرفته شد و نتایج حاصل از صحتسنجی نشان از کارایی مناسب مدل دارد. همچنین با بکار بردن آزمون من-کندال و شیب سن روند پارامترهای مشاهداتی اقلیمی مشخص شد. نتایج به طور کلی نشان داد که میانگین تغییرات دما از 16/1 تا 09/4 درجه سانتیگراد افزایش خواهد یافت و میانگین مقدار بارش سالانه نیز در حدود 24 درصد تا 36 درصد افزایش مییابد. نتایج آزمون شیب سن برای دمای حداکثر و حداقل نشان دهنده صعودی بودن روند این پارامتر دارد و برای بارش روند مذکور نزولی است. تغییرات بلند مدت آب و هوایی یکی از عناصر تاثیر گذار بر منابع آبهای زیرزمینی و سطحی میباشد، که ضروری است برای حفظ زیستبوم و سازگاری انسان با تغییر اقلیم، توسعه استراتژیهای مدیریتی مناسب برای آینده در نظر گرفته شود.
https://jwim.ut.ac.ir/article_85407_f45a9a3d3f018b9e6e73e2b18f6735ec.pdf
2022-01-21
781
795
10.22059/jwim.2022.330603.920
ریزمقیاسسازی
سناریوی انتشار
LARS-WG
SSP
ادیب
روشنی
adib.roshani@yahoo.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه آب و سازههای هیدرولیکی، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل، بابل، ایران.
AUTHOR
مهدی
حمیدی
hamidi@nit.ac.ir
2
دانشیار، گروه آب و سازههای هیدرولیکی، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل، بابل، ایران.
LEAD_AUTHOR
Ansarifar, M. M., Salarijazi, M., Ghorbani, KH., & Kaboli, A.R. (2019). Simulation of groundwater level in a coastal aquifer. Marine Georesources and Geotechnology, 38(3), 257-265.
1
Bagherpour, M., Seyed, M., Fathabadi, A., & Mohamadi, A. (2017). Study of Mann-Kendall Test Performance in Detecting the Series of Autocorrelation. Journal of Watershed Management Science, 11(36), 11-21. (In Persian).
2
Carneiro, J. F., Boughriba, M., Correia, A., Zarhloule, Y., Rimi, A., & Houadi, B. E. (2010). Evaluation of climate change effects in a coastal aquifer in Morocco using a density-dependent numerical model. Environmental Earth Sciences, 61(1), 241-252.
3
Goodarzi, E., Massah Bavani, A., Dastorani, M., & Talebi, A. (2014). Evaluating effect of downscaling methods; change-factor and LARS-WG on surface runoff (A case study of Azam-Harat River basin, Iran). Desert, 19(2), 99-109.
4
Gupta, V., Singh, V., & Jain, M.K. (2020). Assessment of precipitation extremes in India during the 21st century under SSP1-1.9 mitigation scenarios of CMIP6 GCMs. Journal of Hydrology, 590(1), 125422.
5
Hajjarpour, A., Yousefi, M., & Kamkar, B. (2014). Precision test of simulators LARS-WG WeatherMan and CLIMGEN in three different climates simulated (Gorgan, Gonbad & Mashhad). Geography and Development, 12(35), 201-216. (In Persian).
6
Hamidi, M., & Sabbagh-Yazdi, S. R. (2008) Modeling of 2D density-dependent flow and transport in porous media using finite volume method. Computers and Fluids, 37(8), 1047-1055.
7
Hamidi, M., Reza, S., & Yazdi, S. (2006). Numerical modeling of seawater intrusion in coastal aquifer using finite volume unstructured mesh method. WSEAS Transactions on Mathematics, 5(6), 648.
8
Maddah, H.A. (2016). Modeling the Relation between Carbon Dioxide Emissions and Sea Level Rise for the Determination of Future (2100) Sea Level. American Journal of Environmental Engineering, 6(2), 52-61.
9
Majumder, M., & Roy, U. (2016) Vulnerability of Watersheds to Climate Change Assessed by Neural Network and Analytical Hierarchy Process (1th ed.). Singapore: Springer
10
Mann, H. B. (1945). Nonparametric Tests Against Trend. Econometrica, 13(3), 245-259.
11
Mao, X., Enot, P., Barry, D.A., Li, L., Binley, A., & Jeng, D. Sh. (2006). Tidal Influence on Behaviour of a Coastal Aquifer Adjacent to a Low-Relief Estuary. Journal of Hydrology, 327(1–2), 110-127.
12
Mekonnen, D. F., & Disse, M. (2018). Analyzing the future climate change of Upper Blue Nile River basin using statistical downscaling techniques. Hydrology and Earth System Sciences, 22(4), 2391-2408.
13
Murphy, J. (1998). An Evaluation of Statistical and Dynamical Techniques for Downscaling Local Climate. Journal of Climate, 12(8), 2256–2284.
14
Nasiri, M., Hamidi, M., & Kardan Moghadam, H. (2019). Evaluating the effect of supplying drinking water and agriculture water of Sari-Neka aquifer on the salinity movement with the utilization of Gelvard dam. Journal of Water and Soil Resources Conservation, 9(2), 71-88. (In Persian).
15
Nasiri, M., Kardan Moghadam, H., & M., Hamidi. (2020). A hybrid approach with SWARA and COPRAS methods in ranking management strategies to control seawater intrusion in coastal aquifers. Water and Irrigation Management, 10(3) 365-379. (In Persian).
16
O’Neill, B., Kriegler, E., Ebi, K., Kemp-Benedict, E., Riahi, K., Rothman, D., Van Ruijven, B., Van Vuuren, D., Birkmann, J., Kok, K., Levy., & Solecki, W. (2017). The roads ahead: Narratives for shared socioeconomic pathways describing world futures in the 21st century. Global Environmental Change, 42(1), 169-180.
17
Priestley, M. D., Ackerley, D. Catto, J. L., Hodges, K. I., McDonald, R. E., & Lee, R. W. (2020). An Overview of the Extratropical Storm Tracks in CMIP6 Historical Simulations. Journal of Climate, 33(15), 6315-6343.
18
Ramezanipour, M. (2018). Predicting climate change for three decades case study: Maz&aran. Physical Geography Quarterly, 11(39), 115-130. (In Persian).
19
Rasouli, A. A., Rezaeibanafsheh, M., Msah Bovany, AR., Khorshiddoust, A. M., & Qermzcheshmeh, B. (2014). Investigation Impact of Morpho-Climatic Parameters on Aaccuracy of LARS-WG Model. Journal of Science and Watershed Engineering, 8(24), 9-18. (In Persian).
20
Razack, M., Jallidin, M., & Houmed-Gaba, A. (2019). Simulation of Climate Change Impact on A Coastal Aquifer under Arid Climate. The Tadjourah Aquifer (Republic of Djibouti, Horn of Africa). Water, 11(11), 2347.
21
Salehnia, N. (2016). Developing a drought monitoring and predicting system under climate change scenarios by a combination of meteorological, gridded data set and numerical model outputs in the Kashafrood Basin. Ph. D. dissertation, University of Ferdowsi, Mashhad (In Persian).
22
Semenov, M. A., & Barrow, E. M. (1997). Use of a stochastic weather generator in the development of climate change scenarios. Climatic Change, 34(1), 397-414.
23
Shagega, F. P., Munishi, S. E., & Kongo, V. M. (2020). Assessment of potential impacts of climate change on water resources in Ngerengere catchment, Tanzania. Physics and Chemistry of the Earth, 116(1),
24
Su, Buda., Huang, J., Mondal, S. K., Zhai, J., Wang, Yanjun., Wen, Shanshan., Gao, Miaoni., Yanran, Lv., Jiang, Shan., Jiang, Tong., & Aiwei, L. (2020). Insight from CMIP6 SSP-RCP scenarios for future drought characteristics in china. Atmospheric Research, 250(1)
25
Su-Yuan, L., Li-Juan, M., Zhi-Hong, J., Guo-Jie, W., Raj, G. K., Jing, ZH., Hui, ZH., Ke, F., Yu, H., & Chun, L. (2020). Projected drought conditions in Northwest China with CMIP6 models under combined SSPs and RCPs for 2015-2099. Advances in Climate Change Research, 11(3), 210-217
26
Tam, V. T., Batelaan, O., & Beyen, I. (2016). Impact assessment of climate change on a coastal groundwater system, Central Vietnam. Environmental Earth Sciences, 75(1), 908.
27
Tayebiyan, A., Mohammad, T. A., Malakotian, M., Nasiri, A., Heidari, M. A., & Yazdanpanah, Gh. (2019). Potential impact of global warming on river runoff coming to Jor reservoir, Malaysia by integration of LARS-WG with artificial neural network. Environmental Health Engineering and Management Journal, 6(2), 130-149.
28
Zoheyri, Z., ghazavi, R., omidvar, E., & Davudirad, A. (2020). Comparison of LARS-WG and SDSM Downscaling Models for Prediction Temperature and Precipitation Changes under RCP Scenarios. Arid Regions Geographic. Arid Regions Geographic Studies, 10(40), 39-52. (In Persian).
29
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی ظرفیت برد منابع آب در شرایط تغییر اقلیم با استفاده از رویکرد شبیهسازی – بهینهسازی؛ مطالعه موردی: حوضه آبریز طشک – بختگان
امروزه منابع آب به عنوان یکی از بحرانیترین منابع طبیعی و مسئله آب به عنوان یکی از جدیترین چالشهای جامعه بشری قرن 21 تبدیل شده است. مفهوم ظرفیت برد منابع آب جهت پاسخگویی به این نگرانیها و استفاده بهینه از منابع آب ایجاد شده است. در مطالعهی حاضر تلاش شده با استفاده از رویکرد شبیهسازی – بیهنهسازی، ظرفیت برد منابع آب در یک حوضه پایلوت با در نظرگیری مؤلفههای اقتصادی، زیستمحیطی و منابع آبی در دوره تاریخی (2014 – 1985) و در شرایط تغییر اقلیم (2045 – 2015) مورد بررسی قرار گیرد. در این راستا از ابزار ارزیابی آب و خاک (SWAT) و الگوریتم ژنتیک استفاده شده است. به منظور ارزیابی تغییر اقلیم در این مطالعه از خروجیهای سه مدل گردش عمومی جو تحت سناریوهای RCP 2.6, 4.5, 8.5، استفاده شده است. نتایج بیانگر این است که توانایی پشتیبانی منابع آب به واسطهی نوسانات اقلیمی و تغییر اقلیم در دوره مورد بررسی (2045 – 1985) روند نزولی داشته است. از طرف دیگر بارگذاری بر منابع آبی به واسطهی افزایش سطح زیر کشت افزایش یافته است. کاهش توانایی پشتیبانی منابع آب در کنار افزایش بارگذاری بر منابع آب سبب وارد شدن آسیبهای جدی به منابع آب و محیطزیست حوضه شده است از این میان میتوان به خشک شدن کامل دریاچههای حوضه اشاره کرد. در راستای مصرف متناسب با ظرفیت برد تحت بدبینانهترین و خوشبینانهترین سناریو در شرایط تغییر اقلیم با شرایط مدیریت فعلی حوضه، نیاز به کاهش درآمد ناخالص بخش کشاورزی به ترتیب با مقادیر 44/44 و 30 درصد می باشد.
https://jwim.ut.ac.ir/article_85408_22f714cf614070226653cb1894985670.pdf
2022-01-21
797
814
10.22059/jwim.2022.330638.925
الگوریتم ژنتیک
حوضه آبریز طشک- بختگان
ظرفیت برد منابع آب
مدل SWAT
حمید
عباسی
habbasi388@gmail.com
1
دانشآموخته کارشناسی ارشد، گروه مهندسی و مدیریت منابع آب، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
AUTHOR
مجید
دلاور
m.delavar@modares.ac.ir
2
دانشیار، گروه مهندسی و مدیریت منابع آب، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
حمید
محمدی سه دران
m.hamid@modares.ac.ir
3
دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی و مدیریت منابع آب، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
AUTHOR
Aguilar, P., Mendoza, E., & Silva, R. (2021). Interaction between Tourism Carrying Capacity and Coastal Squeeze in Mazatlan, Mexico. Land, 10(9), 900.
1
Arnold, J. G., Srinivasan, R., Muttiah, R. S., & Williams, J. R. (1998). Large area hydrologic modeling and assessment part I: model development 1. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 34(1), 73-89.
2
Bao, H., Wang, C., Han, L., Wu, S., Lou, L., Xu, B., & Liu, Y. (2020). Resources and environmental pressure, carrying capacity, and governance: A case study of Yangtze river economic belt. Sustainability, 12(4), 1576.
3
Cao, X., Shi, Y., Zhou, L., Tao, T., & Yang, Q. (2021). Analysis of Factors Influencing the Urban Carrying Capacity of the Shanghai Metropolis Based on a Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) Model. Land, 10(6), 578.
4
Chi, M., Zhang, D., Fan, G., Zhang, W., & Liu, H. (2019). Prediction of water resource carrying capacity by the analytic hierarchy process-fuzzy discrimination method in a mining area. Ecological Indicators, 96, 647-655.
5
Del Monte‐Luna, P., Brook, B. W., Zetina‐Rejón, M. J., & Cruz‐Escalona, V. H. (2004). The carrying capacity of ecosystems. Global ecology and biogeography, 13(6), 485-495.
6
Delavar, M., Morid, S., Morid, R., Farokhnia, A., Babaeian, F., Srinivasan, R., & Karimi, P. (2020). Basin-wide water accounting based on modified SWAT model and WA+ framework for better policy making. Journal of Hydrology, 585, 124762.
7
Dou, M., Ma, J. X., Li, G. Q., & Zuo, Q. T. (2015). Measurement and assessment of water resources carrying capacity in Henan Province, China. Water Science and Engineering, 8(2), 102-113.
8
Feng, L. H., & Huang, C. F. (2008). A risk assessment model of water shortage based on information diffusion technology and its application in analyzing carrying capacity of water resources. Water resources management, 22(5), 621.
9
Ghotbizadeh, M., Bagheri, A., & Abbasi, E. (2018). Assessment of local organizations’ institutional adaptive capacity to water scarcity in Tashk-Bakhtegan Basin. Iran-Water Resources Research, 14(4), 25-31.
10
Hoekstra, A. Y., Chapagain, A. K., Mekonnen, M. M., & Aldaya, M. M. (2011). The water footprint assessment manual: Setting the global standard. Routledge.
11
Holland, J. H. (1992). Adaptation in natural and artificial systems: an introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence. MIT press.
12
Hou, G. Y., & Tang, D. S. (2014). Fuzzy comprehensive evaluation of water resources carrying capacity based on vague method. In Applied Mechanics and Materials(Vol. 501, 2040-2044). Trans Tech Publications Ltd.
13
Kang, J., Zi, X., Wang, S., & He, L. (2019). Evaluation and optimization of agricultural water resources carrying capacity in Haihe river basin, China. Water, 11(5), 999.
14
Ketabchi, H., & Ataie-Ashtiani, B. (2015). Evolutionary algorithms for the optimal management of coastal groundwater: a comparative study toward future challenges. Journal of Hydrology, 520, 193-213.
15
Li, K., Jin, X., Ma, D., & Jiang, P. (2019). Evaluation of resource and environmental carrying capacity of China’s rapid-urbanization areas-a case study of Xinbei district, Changzhou. Land, 8(4), 69.
16
Liao, X., Ren, Y., Shen, L., Shu, T., He, H., & Wang, J. (2020). A “carrier-load” perspective method for investigating regional water resource carrying capacity. Journal of Cleaner Production, 269, 122043.
17
Luo, X., Wang, G., Mou, Y., Liu, R., Zhou, H., Si, H., & Chen, Q. (2017). The Analysis of the Water Resource Carrying Capacity in the Shale and Gas Exploration Area, Southwest China Karst Region‒A Case Study from Cenggong County. The Open Civil Engineering Journal, 11(1), 1-12.
18
Ma, P., Ye, G., Peng, X., Liu, J., Qi, J., & Jia, S. (2017). Development of an index system for evaluation of ecological carrying capacity of marine ecosystems. Ocean & Coastal Management, 144, 23-30.
19
Massah, A., Morid, M., & Delavar, M. (2016). Assessment of climate change ipmacts on hydrological condition of Tashk–Bakhtegan Basin. Technical Report, Ministry of Rnergy, Iran (in Persian).
20
Mohammadi sedaran, H., Delavar, M., & Shahbazbegian, M. R. (2021). Assessment of Water Resources Carrying Capacity of the River Basins Using the Simulation Approach and Index-Based Evaluation Method; Case Study: Zarrineh-Roud Basin. Iran-Water Resources Research, 17(2), 154-173.
21
Moriasi, D. N., Arnold, J. G., Van Liew, M. W., Bingner, R. L., Harmel, R. D., & Veith, T. L. (2007). Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations. Transactions of the ASABE, 50(3), 885-900.
22
Nicklow, J., Reed, P., Savic, D., Dessalegne, T., Harrell, L., Chan-Hilton, A., ... & ASCE Task Committee on Evolutionary Computation in Environmental and Water Resources Engineering. (2010). State of the art for genetic algorithms and beyond in water resources planning and management. Journal of Water Resources Planning and Management, 136(4), 412-432.
23
Nogueira, M. (2019). The sensitivity of the atmospheric branch of the global water cycle to temperature fluctuations at synoptic to decadal time-scales in different satellite-and model-based products. Climate Dynamics, 52(1), 617-636.
24
Pellicer-Martínez, F., & Martínez-Paz, J. M. (2016). The Water Footprint as an indicator of environmental sustainability in water use at the river basin level. Science of the Total Environment, 571, 561-574.
25
Pellicer-Martínez, F., & Martínez-Paz, J. M. (2018). Probabilistic evaluation of the water footprint of a river basin: Accounting method and case study in the Segura River Basin, Spain. Science of the Total Environment, 627, 28-38.
26
Ren, C., Guo, P., Li, M., & Li, R. (2016). An innovative method for water resources carrying capacity research–metabolic theory of regional water resources. Journal of environmental management, 167, 139-146.
27
Song, X. M., Kong, F. Z., & Zhan, C. S. (2011). Assessment of water resources carrying capacity in Tianjin city of China. Water Resources Management, 25(3), 857-873.
28
Sun, B., & Yang, X. (2019). Simulation of Water Resources Carrying Capacity in Xiong’an New Area Based on System Dynamics Model. Water, 11(5), 1085.
29
Tukimat, N. N. A., & Harun, S. (2019). Comparative study on the reservoir operation planning with the climate change adaptation. SN Applied Sciences, 1(11), 1-11.
30
Van Vuuren, D. P., Stehfest, E., den Elzen, M. G., Kram, T., van Vliet, J., Deetman, S., ... & van Ruijven, B. (2011). RCP2. 6: exploring the possibility to keep global mean temperature increase below 2 C. Climatic change, 109(1), 95-116.
31
Wang, C., Hou, Y., & Xue, Y. (2017). Water resources carrying capacity of wetlands in Beijing: Analysis of policy optimization for urban wetland water resources management. Journal of Cleaner Production, 161, 1180-1191.
32
Wang, J., Ren, Y., Shen, L., Liu, Z., Wu, Y., & Shi, F. (2020). A novel evaluation method for urban infrastructures carrying capacity. Cities, 105, 102846.
33
Wang, Z. (2018). Land spatial development based on carrying capacity, land development potential, and efficiency of urban agglomerations in China. Sustainability, 10(12), 4701.
34
Wilby, R. L., & Harris, I. (2006). A framework for assessing uncertainties in climate change impacts: Low‐flow scenarios for the River Thames, UK.Water resources research, 42(2), 1-12.
35
Wu, F., Zhuang, Z., Liu, H. L., & Shiau, Y. C. (2021). Evaluation of Water Resources Carrying Capacity Using Principal Component Analysis: An Empirical Study in Huai’an, Jiangsu, China. Water, 13(18), 2587.
36
Wu, X., & Hu, F. (2020). Analysis of ecological carrying capacity using a fuzzy comprehensive evaluation method. Ecological Indicators, 113, 106243.
37
Yang, J., Lei, K., Khu, S., & Meng, W. (2015). Assessment of water resources carrying capacity for sustainable development based on a system dynamics model: a case study of Tieling City, China. Water Resources Management, 29(3), 885-899.
38
Yang, S., & Yang, T. (2021). Exploration of the dynamic water resource carrying capacity of the Keriya River Basin on the southern margin of the Taklimakan Desert, China. Regional Sustainability, 2(1), 73-82.
39
Yang, X. H., Sun, B. Y., Zhang, J., Li, M. S., He, J., Wei, Y. M., & Li, Y. Q. (2016). Hierarchy evaluation of water resources vulnerability under climate change in Beijing, China. Natural Hazards, 84(1), 63-76.
40
Yu, X., Xie, J., Jiang, R., Zuo, G., & Liang, J. (2020). Assessment of water resource carrying capacity based on the chicken swarm optimization-projection pursuit model. Arabian Journal of Geosciences, 13(1), 1-14.
41
Zhao, Y., Wang, Y., & Wang, Y. (2021). Comprehensive evaluation and influencing factors of urban agglomeration water resources carrying capacity. Journal of Cleaner Production, 288, 125097.
42
Zhou, W., Elshkaki, A., Zhong, S., & Shen, L. (2021). Study on Relative Carrying Capacity of Land Resources and Its Zoning in 31 Provinces of China. Sustainability, 13(3), 1459.
43
Zhu, M., Shen, L., Tam, V. W., Liu, Z., Shu, T., & Luo, W. (2020). A load-carrier perspective examination on the change of ecological environment carrying capacity during urbanization process in China. Science of the Total Environment, 714, 136843.
44
Zou, H., & Ma, X. (2021). Identifying resource and environmental carrying capacity in the Yangtze River Economic Belt, China: the perspectives of spatial differences and sustainable development. Environment, Development and Sustainability, 23, 14775-14798.
45
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی مدل SALTMED در تخمین محصول گندم در شرایط کم آبیاری و شوری در مناطق خشک (مطالعه موردی: بیرجند)
استفاده از مدلسازی یکی از گزینههای مناسب برای جایگزینی آزمایشات مزرعهای به منظور صرفهجویی در زمان و هزینه است. مدل SALTMED یکی از مدلهای عمومی برای شبیهسازی واکنش گیاهان مختلف تحت تنش شوری و خشکی است. این پژوهش با هدف ارزیابی این مدل برای گیاه گندم در اقلیم خشک در شهرستان بیرجند در خراسان جنوبی انجام شد. تیمارهای درنظرگرفتهشده در این تحقیق شامل تنش خشکی 50، 75، 100 و120 درصد نیاز آبی و تنش شوری ناشی از آب آبیاری با شوریهای 4/1، 5/4 و 6/9 دسیزیمنس بر متر بود و آزمایشات در سه تکرار انجام شد. نتایج شاخصهای آماری، نشاندهنده ریشه میانگین مربعات خطای نرمال (NRMSE) کمتر از 10 درصد و ضریب تعیین 99/0 و 96/0 بین مقادیر اندازهگیریشده و تخمینی محصول در مراحل واسنجی و ارزیابی بود. همچنین مدل توانست روند تغییرات زمانی تبخیر و تعرق و نیز تغییرات زمانی و عمقی شوری خاک را به صورت مطلوبی در طول فصل کشت برآورد کند. بنابراین با توجه به نتایج پژوهش، مدل SALTMED، از کارایی و دقت مناسبی برای پیش بینی محصول و همچنین واکنشهای گیاهی گندم در شرایط مختلف کم آبیاری و درجات مختلف شوری در مناطق خشک برخوردار است.
https://jwim.ut.ac.ir/article_85409_c33b14150b9ea6bc19b5144bacd546e5.pdf
2022-01-21
815
827
10.22059/jwim.2022.330654.922
تغییرات تبخیر و تعرق
تنش آبی
مدلسازی
واکنشهای گیاهی
حمیدرضا
کمالی
hr.kamali@hormozgan.ac.ir
1
استادیار، گروه مهندسی آب، مرکز آموزش عالی میناب، دانشگاه هرمزگان و عضو هسته پژوهشی اگرواکولوژی در مناطق خشک، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران.
AUTHOR
محمد
عبداللهی پور
abdolahipour@ut.ac.ir
2
استادیار، گروه مهندسی آب، دانشکدگان ابوریحان، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
محمد جواد
نحوی نیا
javad.nahvinia@gmail.com
3
استادیار، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و محیط زیست، دانشگاه اراک، اراک، ایران.
AUTHOR
Abdelraouf, R. E., El-Shawadfy, M. A., Dewedar, O. M., & Hozayn, M. (2021). Field and modelling study for deficit irrigation strategy on roots volume and water productivity of wheat. Journal of Water and Land Development, 49(4-6), 129-138.
1
Abdelraouf, R. E., Ghanem, H. G., Bukhari, N. A., & El-Zaidy, M. )2020(. Field and modeling study on manual and automatic irrigation scheduling under deficit irrigation of greenhouse cucumber. Sustainability, 12(23), pp.9819.
2
Abtahi, )2001(. Response of seedlings of two pistachio cultivars to quantity and composition of soil salinity under greenhouse conditions. Journal of Water and Soil Science, 5(1), 93-101. (In Persian).
3
Aly, A. A., Al-Omran, A. M., & Khasha, A. )2015(. Greenhouse experiment in Saudi Arabia and modeling study using SALTMED model. Soil and Water Conservation Journal, 70, 1-11.
4
Aggarwal, P. K., & Karla, N. )1994(. Simulating the effect of climatic factors, genotype and management on productivity of wheat in India. New Delhi: IARI Publication.
5
Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D., & Smith, M. (1998). Crop evapotranspiration: FAO Irrigation and drainage paper 56. FAO, Rome, Italy.
6
Basiri, M., Ghamarnia, H., Ghobadi, M., & Ragab, R. (2019). Study of SALTMED model performance to predict peppermint (Mentha piperita) yield production under various deficit irrigation and salinity management conditions. Journal of water and irrigation management, 9(1), 69-79. (In Persian).
7
Cardon, G. E., & Letey, J. )1992a(. Plant water uptake terms evaluated for soil water and solute movement models. Soil Science Society of American Journal, 56, 1876-1880.
8
Cardon, G. E., & Letey, J. )1992b(. Soil-based irrigation and salinity management model. I. Plant water uptake calculations. Soil Science Society of American Journal, 56, 1881-1887.
9
(2017). Faostat. (Accessed 19 August 2021). http://www.fao.org/faostat/en/#data/QCL.
10
Ferrer, F., & Stockle, C. )1996(. A model for assessing crop response and water management in saline conditions. In: Irrigation Scheduling: From Theory to Practice, Proceeding ICID/FAO Workshop, September, Water Reports No. 8, FAO, Rome.
11
Hirich, A., Choukr-Allah, R., Ragab, R., Jacobsen, E., El Youssfi, L., & El-Omari, H. )2011(. The SALTMED model calibration and validation using field data from Morocco. Materials Environmental Science Journal, 3(2), 342-359.
12
Hasanli, M., Afrasyab, P., & Ebrahimiyan, H. )2016(. Evaluation of AquaCrop model and SALTMED model in estimating the yield of maize and soil salinity. Iranian Journal of Soil and Water Research, 46(3), 487-498. (In Persian).
13
Kaya, C. I., Yazar, A., & Metin Sezen, S. )2015(. SALTMED model performance on simulation of soil moisture and crop yield for Quinoa irrigated using different irrigation systems, irrigation strategies and water qualities in Turkey. Agriculture and Agricultural Science Journal, 4, 108-118.
14
Kroes, J. G., van Dam, J. C., Huygen, J., & Vervoort, R. W. )1999(. Users guide of SWAP version 2.0. simulation of water flow, solute transport and plant growth in the soil-water-atmosphere-plant environment, Technical Document 53. DLOW in and Staring Centre, Wageningen.
15
Mohammadi, E., Hassanli, M., Gharahdaghi, M. M., & Mohammadi, M. )2014(. Soil moisture and salinity assessment using SALTMED model in Sistan climatic conditions. In: 2nd Iranian Conference on Agricultural Soil and Water Management, 20-21 May, Karaj, Iran. (In Persian).
16
Mostafazadeh-Fard, B., Mansouri, H., Mousavi, S. F., & Feizi M. (2008). Application of SWAP model to predict yield and soil salinity for sustainable agriculture in an arid region. International Journal of Sustainable Development and Planning, 3(4), 334-342.
17
Nahvinia, M., Moaveni, B., & Shahidi, A. (2018). Assessment of SWAP model in estimating the salinity and soil moisture content (Case study: Birjand). Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 12(5), 1174-1188. (In Persian).
18
Nahvinia, M., Shahidi, A., Parsinejad, M., & Karimi, B. (2010). Assessing the performance of SWAP model in estimating the production of wheat under salinity and water stress (Case study: Birjand, Iran). Iranian Water Research Journal, 4(6), 43-58. (In Persian).
19
Nasrollahi, A., Boroomand Nasab, S., Hooshmand, A., & Heydarinia, M. (2016). Evaluation of the SALTMED model under different managements of drip irrigation with saline water. Iranian Journal of Soil and Water Research, 47(3), 561-567. (In Persian).
20
Noshadi, M., Fahandej-Saadi, S., & Sepaskhah, A. R. (2020). Application of SALTMED and HYDRUS-1D models for simulations of soil water content and soil salinity in controlled groundwater depth. Journal of Arid Land, 12, 447-461.
21
Ragab, R. )2002(. A holistic generic integrated approach for irrigation, crop and field management: the SALTMED model. Environmental Modelling and Software, 17, 345-361.
22
Reddy, K. R., Boone, M. L., Reddy, A. R., Hodges, H. F., Turner, S. B., & McKinion, J. M. (1995). Developing and validating a model for a plant growth regulator. Agronomy Journal, 87(6), 1100-1105.
23
Ragab, R., Malash, N., Abdel Gawad, G., Arslan, A., & Ghaibeh, A. )2005(. A holistic generic integrated approach for irrigation, crop and field management: The SALTMED model validation using field data of five growing seasons from Egypt and Syria. Agricultural Water Management, 78, 89-107.
24
Razzaghi, F., & Ghannadi, T. )2016(. Assessing SALTMED model for wheat experiments irrigated with basin and sprinkler systems. International Journal of Plant Production, 10(2), 233-250.
25
Singh, P., & Virmani, S. M. )1996(. Modeling growth and yield of chickpea (Cicer arietinum). Field Crops Research, 46, 41–59.
26
Šimůnek, J., Sejna, M., & van Genuchten, M. T. )1998(. The Hydrus-1D software package for simulating the one-dimensional movement of water, heat, and multiple solutes in variably saturated media. User’s Manual, Version 2.0, U.S. Salinity Laboratory, Agricultural Research Service, pp 178.
27
Steduto, P., Hsiao, T.C., Raes, D., & Fereres, E. )2009(. AquaCrop-The FAO crop model to simulate yield response to water: I. Concepts and underlying principles. Agronomy Journal, 101, 426-437.
28
ORIGINAL_ARTICLE
شبیه سازی تعیین عمق کارگذاری ستون شن در سه بافت خاک برای سامانه آبیاری قطره ای درخت سیب
سامانههای آبیاری قطرهای، روش مناسبی برای تامین آب مورد نیاز گیاهان در محیط ریشه میباشد. مدیریت این روش متکی بر علم توزیع آب در حجم خاک مرطوب است. مدلهای شبیهسازی میتواند در بدستآوردن این دانش ارزشمند بکار گرفته شوند. در این پژوهش شبیهسازی ستون شن در منطقه ریشه درخت سیب تحت سامانه آبیاری قطرهای به منظور تعیین عمق بهینه ستون شن در سه بافت خاک مختلف برای بررسی نحوه جذب آب توسط ریشه، مقدار آب مصرفی، میزان تبخیر و نفوذ عمقی با استفاده از مدل HYDRUS-2Dمورد بررسی قرار گرفت. نتایج حاصل از این پژوهش نشان داد در بافت خاک لوم زمانی که عمق ستون شن در بازه 10-15 سانتیمتری و در بافت خاک سیلتی لوم ستون شنی به عمق 5 تا 10 سانتیمتری قرار گیرد، میزان نفوذ، آب مصرفی و تبخیر نسبت به حالت ماکزیمم به میزان قابل ملاحظهای کمتر خواهد بود بهطوری که میزان نفوذ عمقی در بافت خاک سیلتی لوم به میزان 55 درصد و در بافت خاک لوم 35 درصد نسبت به حالت ماکزیمم کاهش داشته است و در نهایت سناریوهای بررسی شده نشان داد در بافت خاک لومشنی، به دلیل سبکبودن بافت خاک استفاده از ستونشن وضعیت بهبود دهندهای را ایجاد نخواهد کرد.
https://jwim.ut.ac.ir/article_85410_990a7dcbe5f3cd4203ab6a8e23f38753.pdf
2022-01-21
829
843
10.22059/jwim.2022.331119.927
جذب ریشه
عمق بهینه
مدیریت آبیاری
نفوذ عمقی
HYDRUS-2D
مسعود
سلطانی
soltani.ikiu@gmail.com
1
استادیار، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه بینالمللی امام خمینی (ره)، قزوین، ایران.
LEAD_AUTHOR
محدثه السادات
فخار
www.fakhar.mohadese95@gmail.com
2
دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی آبیاری و زهکشی، گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه بینالمللی امام خمینی (ره)، قزوین، ایران.
AUTHOR
حسین
ربانیها
hrabbaniha@gmail.com
3
دانشجوی دکتری مهندسی آبیاری و زهکشی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، کرج، ایران.
AUTHOR
Ashar Jahanshahi, Zareabyaneh, H., Naghavi, H., & Eslami, A. (2013). Assessment of influence of installation depth of emitter with same discharges on moisture distribution in subsurface drip irrigation system and simulation with HYDRUS-2D model. Irrigation and Water Engineering, 3(2), 101-113. (In Persian).
1
Arbat, G, Puig-Bargues, J., Barragan, J., Bonany, J., & De Cartagena, F. R. (2008). Monitoring soil water status for micro-irrigation management versus modelling approach. Biosystems Engineering, 100(2), 286-296.
2
Arbat, Gerard, Cufí, S., Duran-Ros, M., Pinsach, J., Puig-Bargués, J., Pujol, J., & Ramírez de Cartagena, F. (2020). Modeling approaches for determining dripline depth and irrigation frequency of subsurface drip irrigated rice on different soil textures. Water, 12(6), 1724.
3
Ataee, A., Akbari, M., Neyshabouri, M. R., Zarehagi, D., & Onnabi Milani, A. (2019). Pistachio response to water and salinity distribution in surface and subsurface drip irrigation systems. Iranian Journal of Irrigation & Drainage, 13(1), 115–128.
4
Bainbridge, D. A. (2001). Buried clay pot irrigation: a little known but very efficient traditional method of irrigation. Agricultural Water Management, 48(2), 79-88.
5
Camp, C. R., & Sadler, E. J. (2002). Irrigation, deep tillage, and nitrogen management for a corn–soybean rotation. Transactions of the ASAE, 45(3), 601.
6
Canone, D., Previati, M., & Ferraris, S. (2017). Evaluation of stemflow effects on the spatial distribution of soil moisture using TDR monitoring and an infiltration model. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 143(1), 4016075.
7
Cook, F. J., Fitch, P., Thorburn, P. J., Charlesworth, P. B., & Bristow, K. L. (2006). Modelling trickle irrigation: comparison of analytical and numerical models for estimation of wetting front position with time. Environmental Modelling & Software, 21(9), 1353-1359.
8
Elmaloglou, S., & Diamantopoulos, E. (2009). Simulation of soil water dynamics under subsurface drip irrigation from line sources. Agricultural Water Management, 96(11), 1587-1595.
9
Elnesr, M. N., & Alazba, A. A. (2017). Simulation of water distribution under surface dripper using artificial neural networks. Computers and Electronics in Agriculture, 143, 90-99.
10
Feddes, R. A., Kowalik, P. J., & Zaradny, H. (1978). Water uptake by plant roots. Simulation of field water use and crop yield. 16-30. New York: Wiley.
11
Feike, T., Khor, L. Y., Mamitimin, Y., Ha, N., Li, L., Abdusalih, N., Xiao, H., & Doluschitz, R. (2017). Determinants of cotton farmers’ irrigation water management in arid Northwestern China. Agricultural Water Management, 187, 1-10.
12
Hedayati, A., & Kakavand, R. (2012). Climatic zoning of Qazvin Province. Nivar, 36(77-76), 59-66. (In Persian).
13
Kandelous, M. M., Šimůnek, J., Van Genuchten, M. T., & Malek, K. (2011). Soil water content distributions between two emitters of a subsurface drip irrigation system. Soil Science Society of America Journal, 75(2), 488-497.
14
Lekakis, E. H., & Antonopoulos, V. Z. (2015). Modeling the effects of different irrigation water salinity on soil water movement, uptake and multicomponent solute transport. Journal of Hydrology, 530, 431-446.
15
Mguidiche, A., Provenzano, G., Douh, B., Khila, S., Rallo, G., & Boujelben, A. (2015). Assessing Hydrus‐2D to Simulate Soil Water Content (SWC) and Salt Accumulation Under an SDI System: Application to a Potato Crop in a Semi‐Arid Area of Central Tunisia. Irrigation and Drainage, 64(2), 263-274.
16
Mohammad, N., Alazba, A. A., & Šimůnek, J. (2014). HYDRUS simulations of the effects of dual-drip subsurface irrigation and a physical barrier on water movement and solute transport in soils. Irrigation Science, 32(2), 111-125.
17
Mualem, Y. (1976). A new model for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated porous media. Water Resour. Res. 12(3), 513-522.
18
Nazari, E., Besharat, S., Zeinalzadeh, K., & Mohammadi, A. (2020). Measurement and simulation of the water flow and root uptake in soil under subsurface drip irrigation of apple tree. Iranian Journal of Irrigation & Drainage, 13(6), 1806-1809.(In Persian).
19
Nazari, E., Besharat, S., Zeinalzadeh, K., & Mohammadi, A. (2021). Measurement and simulation of the water flow and root uptake in soil under subsurface drip irrigation of apple tree. Agricultural Water Management, 255, 106972. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2021.106972
20
O’Brien, D. M., Rogers, D. H., Lamm, F. R., & Clark, G. A. (1998). An economic comparison of subsurface drip and center pivot sprinkler irrigation systems. Applied Engineering in Agriculture, 14(4), 391-398.
21
Orzolek, M. (2017). A guide to the manufacture, performance, and potential of plastics in agriculture. Elsevier.
22
Patel, N., & Rajput, T. B. S. (2008). Dynamics and modeling of soil water under subsurface drip irrigated onion. Agricultural Water Management, 95(12), 1335-1349.
23
Saefuddin, R., Saito, H., & Šimůnek, J. (2019). Experimental and numerical evaluation of a ring-shaped emitter for subsurface irrigation. Agricultural Water Management, 211, 111-122.
24
Simunek, J., Van Genuchten, M. T., & Sejna, M. (2006). The HYDRUS software package for simulating the two-and three-dimensional movement of water, heat, and multiple solutes in variably-saturated media. Technical Manual, 1.
25
Šimůnek, J., Van Genuchten, M. T., & Šejna, M. (2016). Recent developments and applications of the HYDRUS computer software packages. Vadose Zone Journal, 15(7), vzj2016-04.
26
Siyal, A. A., & Skaggs, T. H. (2009). Measured and simulated soil wetting patterns under porous clay pipe sub-surface irrigation. Agricultural Water Management, 96(6), 893-904.
27
Skaggs, T. H., Trout, T. J., Šimůnek, J., & Shouse, P. J. (2004). Comparison of HYDRUS-2D simulations of drip irrigation with experimental observations. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 130(4), 304-310.
28
Soltani, M., Rabbaniha, H., & Fakhar, M. S. (2021). The Effects of Dripper Installation Depth on Increasing the Maize Root Water Uptake Efficiency for Three Various Soil Textures. 771-782. (In Persian).
29
Subbaiah, R. (2013). A review of models for predicting soil water dynamics during trickle irrigation. Irrigation Science, 31(3), 225-258.
30
Van Genuchten, M. T. (1980). A closed‐form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils. Soil Science Society of America Journal, 44(5), 892-898.
31
Vrugt, J. A., Bouten, W., Gupta, H. V, & Sorooshian, S. (2002). Toward improved identifiability of hydrologic model parameters: The information content of experimental data. Water Resources Research, 38(12), 41-48.
32
Wang, Z., Fan, B., & Guo, L. (2019). Soil salinization after long‐term mulched drip irrigation poses a potential risk to agricultural sustainability. European Journal of Soil Science, 70(1), 20-24.
33
Zareabyaneh, H., Naghavi, H., & Eslami, A. (2013). Assessment of influence of installation depth of emitter with same discharges on moisture distribution in subsurface drip irrigation system and simulation with HYDRUS-2D model. Irrigation and Water Engineering, 3(2), 101-113.
34
Zhang, H., Khan, A., Tan, D. K. Y., & Luo, H. (2017). Rational water and nitrogen management improves root growth, increases yield and maintains water use efficiency of cotton under mulch drip irrigation. Frontiers in Plant Science, 8, 912.
35
ORIGINAL_ARTICLE
کاربرد فرآیند مسکات برای ارزیابی و بهبود عملکرد شبکه آبیاری و زهکشی گتوند
محدودیت منابع آب و بهرهوری پایین آب در بخش کشاورزی، به عنوان بزرگترین مصرفکننده آب، ضرورت بهبود عملکرد شبکههای آبیاری را ایجاب مینماید. برای این منظور یکی از اقدامات لازم، استفاده از رویکردی نظاممند برای ارزیابی و بهبود عملکرد سامانههای آبیاری میباشد. رویکرد مسکات (MASSCOTE) روشی همه جانبه در ارزیابی سامانههای آبیاری در مقیاس متوسط تا بزرگ، از دیدگاه بهبود عملکرد تحویل آب است. مسکات در چارچوب یک روش گامبهگام به تهیه برنامههای نوگرایی کمک میکند. در این تحقیق ارزیابی و بهبود عملکرد شبکه آبیاری گتوند با استفاده از رویکرد مسکات صورت گرفت. براساس نتایج بهدست آمده، مشارکت بهرهبرداران و تلفیق نظرات و خواستههای منطقی آنها در مدیریت شبکه گتوند، میتواند راهگشای حل بسیاری از مسائل شبکه باشد. ایجاد تشکلهای آببران، موجب کاهش مشکلات مرتبط با تخلفات برداشت آب، و سهولت دسترسی به بهرهبرداران و تنظیم قراردادهای ایشان میشود. اصلاح شیوه مرسوم توزیع آب و جایگزینی آن با روش توزیع حجمی، ظرفیت مناسبی برای کاهش تلفات آب و ارتقاء بهرهوری در شبکه ایجاد میکند. با توجه به محاسبات صورت گرفته، آب ورودی، نشت و زهکشی شبکه به ترتیب 5/1209، 2/113 و 771 میلیون مترمکعب میباشند. براساس بیلان آبی شبکه، میزان تبخیر-تعرق محصولات 325 میلیون مترمکعب و نیاز خالص آبیاری با استفاده از اطلاعات هواشناسی، 389 میلیون مترمکعب محاسبه گردید، که میزان تبخیر-تعرق سالانه محصولات، 64 میلیون مترمکعب کمتر میباشد. با توجه به نتایج مسکات، جهت بهبود عملکرد شبکه، اصلاح بیلان آبی و تامین بهتر نیاز آبی محصولات، اصلاح الگوی کشت، بهبود روشهای آبیاری، و اصلاح ساختار مدیریت شبکه توصیه میشود.
https://jwim.ut.ac.ir/article_85411_66cb5e428c0d7313a3a85784fd3c8e5e.pdf
2022-01-21
845
866
10.22059/jwim.2022.331246.928
ارزیابی مدیریت شبکه
خدمات تحویل آب
مدیریت بهرهبرداری و نگهداری
نوگرایی
سپیده
رحمتی
sepideh.rahmati89@gmail.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد، گروه آبیاری، دانشکده کشاورزی دانشگاه مشهد، مشهد، ایران، و دانشجوی دکتری، گروه مهندسی و مدیریت آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
AUTHOR
محمد جواد
منعم
monem_mj@modares.ac.ir
2
استاد گروه مهندسی و مدیریت آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
Amiri Takaldani, E., & Samadi, A. (2014). Modernization of Irrigation Management, MASSCOTE Approach. Iranian National Committee of Irrigation and Drainage (IRNCID), 157, 257. (In Persian)
1
Ahmadizadeh, M., Ehsani, M., & Wahaj, R. (2011). Application of MASSCOTE methodology in Dez irrigation & drainage system. In Proceedings of 21st international Congress on Irrigation & Drainage, Iran Water Resources Management Company, Iran Ministry of Energy, Tehran. (In Persian)
2
Bahredar, D., Ghaheri, A., Ehsani, M., Zolfaghari, A., Borhani, N., Farhadi, E., Esna-Ashari, M., Garavi, H., & Razmjoo, M. G. (2004). Irrigation and drainage performance assessment practical guidelines. Iranian National Committee on Irrigation and Drainage (IRNCID), Publication No. 103, pp. 235. (In Persian).
3
Bahredar, D., & Alyasin, M. (2002). Modern water control and management practices in irrigation. Iranian National Committee on Irrigation and Drainage (IRNCID), Pubication No. 71. pp. 256. (In Persian).
4
Bettili, L., Pek, E., & Salman, M. (2019). A decision support system for water resources management: The case study of MUBUKU irrigation scheme, Uganda. Sustainability, MDPI Journal. Publication No. 11.
5
Cherni-Čadro, S., Zaccaria, D., & Čadro, S. (2015). Assessing the Hydraulic Sensitivity of Pressurized Irrigation Delivery Neyworks Through the MASSCOTE/MASSPRES Rational. Sixth International Scientific Agricultural Symposium, Agrosym, Jahorina, Bosnia and Herzegovina, October 15-18, 2015, pp. 1271-1277.
6
Elshaikh, AE., Jiao, X., & Yang, S. (2018). Performance evaluation of irrigation projects: Theories, methods, and techniques. (Review), Journal of Agricultural Water Management, 203 (C), PP. 87-96.
7
(2009). Modernization strategy for irrigation management, MASSCOTE applications in Uttar Krishna project Karnataka. India: Research report. pp. 113.
8
(2008a). A MASSCOTE Case Study in Karnataka-India Ghataprabha Left Bank Canal-KNNL Modernization Strategy for Irrigation Management: Working Document. pp. 57.
9
(2008b). Modernization strategy for irrigation management. Main Ganga canal system. Uttar Pradesh. India: Working Document. pp. 36.
10
(2007a). Modernization strategy for irrigation management. Hemavati project. Karnataka. India: Working Document, pp. 52.
11
(2007b). Modernization strategy for irrigation management. Bhadra project. Karnataka. India: Working Document, pp. 69.
12
(2007c). Modernization strategy for irrigation management. Jaunpur branch System. Uttar Pradesh. India: Working Document, pp. 54.
13
(2006). A methodology to modernize irrigation services and operation in canal systems in Sunsary Morang and Naryani. Nepal: Working Document, pp. 60.
14
Gharavi, H., Farhadi, E., Borhan, N., Zolfaghari, A., Ghaheri, A., Ehsani, M., Bahredar, D., Esnaashari, M., & Monem, M. J. (2001). Rapid appraisal process and the application in irrigation and drainage. Iranian National Committee on Irrigation and Drainage (IRNCID), 96, 106. (In Persian).
15
Ghaheri, A, Monem, M. J., Gharavi, H., Borhan, N., Zolfaghari, A., Ehsani, M., & Poorzand, A. (2000). Theoretical and computer model of performance evaluation of irrigation and drainage systems. In Proceedings of the 10th Conference of the Iranian National Committee of Irrigation and Drainage. Pp. 143-154. (In Persian).
16
Khalhkali, M., Monem, M. J., & Ebrahimi, K. (2008). Development of Decision Support System for Performance Evaluation and Improvement of Irrigation and Drainage Networks, of Agricultural Engineering Research, 9(1), 125-140. (In Persian).
17
Kumar, R., Shukla, N., Nigam, D. P., & Verma, V. K. (2010). Modernizing SARDA SAHAYAK canal system: The MASSCOTE approach. Irrigation & Drainage Journal, 59, 53-75.
18
Malano, H. M., & van Hofwegen, P. (1999). Management of irrigation and drainage systems a sevice Approach, IHE Monograph 3, CRC Press. pp. 147.
19
Mumba, F. K., Kabuti, V. N., Kiptala, J. K., & Nyadawa, M. O. (2017). Evaluation of Irrigation System Operation and Management Using the MASSCOTE Approach: A Case Study of Bura Irrigation Scheme, Kenya, International Journal of Science and Research (IJSR), 7(9), September 2018, 1527-1538.
20
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. (2018). Future water priorities for the nation: Directions for the US geological survey water mission area. National Academies Press.
21
Renault, D. (2008). MASSCOTE Sensitivity analysis of irrigation structures. Technical Briefs, FAO. Rome. Italy, pp. 66.
22
Renault, D., Facon, T., & Vahaj, R. (2007). Modernizing irrigation management-the MASSCOTE approach. FAO. Publication 63, Rome. Italy, PP. 207.
23
Restrepo, C. G. (1983). A methodology to evaluate the performance of irrigation system: application to Philippine national system; PhD. Theses, Cornell University.
24
Talaat, E. G. (2018). Examining an Egyptian Irrigation Network using MASSCOTE Approach, Journal of Soil Sciences and Agricultural Engineering, 9(2), 1-12.
25
Winardi, Azmeri, Masimin. (2020). A study of performance of the irrigation system in the Pandrah irrigation area. Journal of civil engineering & planning archives, 3(2), 158-165.
26
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی وضعیت هیدروشیمیایی آبخوان دشت خوی و تعیین منشأ آنومالیهای احتمالی
دشت خوی یکی از مراکز اصلی صنعتی و کشاورزی استان آذربایجان غربی میباشد که آب مورد نیاز کشاورزی، صنعت و شرب این دشت عموماً توسط آبهای زیرزمینی تأمین میشود، لذا کیفیت آبهای در دسترس این دشت بسیار مهم بهنظر میرسد. کیفیت آبهای زیرزمینی عمومأ وابسته به فرآیندهای هیدروژئوشیمیایی حاکم بر سیستم منابع آبی میباشد. به این منظور برای درک بهتر فرآیندهای هیدروشیمیایی در آبخوان دشت خوی، روشهای گرافیکی و آماری چندمتغیره برای تفسیر نتایج بهدست آمده از آنالیز تعداد 54 نمونه برداشت شده از منابع آب زیرزمینی در شهریور ماه سال 1395 بهکار برده شد و مشاهده گردید که مقدار آرسنیک بیشتر از حد استاندارد جهانی برای شرب است. نتایج دیاگرام پایپر و دورو نشان داد که تیپ غالب آب زیرزمینی در منطقه کربناته کلسیک و منیزیک، کلروره سدیک و تیپ مختلط است. در آنالیز خوشهای سلسلهمراتبی، نمونهها در دو خوشه اصلی و پنج زیرخوشه قرار گرفتند. نمودارهای استیف مربوطه، نشانگر هشت گروه کلی با منشأ شور، آهکی، بازالتی، ترکیب آذرین و آهکی، ترکیب شور و شیل، ترکیب شیل و آهک (مارن) و اختلاطی تشخیص داده شد. نتایج روش تحلیل عاملی، مدلی سه مؤلفهای را برای دادهها پیشنهاد نمود. در مؤلفه نخست سدیم، کلر، سولفات، بیکربنات، کلسیم و منیزیم بههم وابسته بودند، در مؤلفه دوم نیترات و آرسنیک با همدیگر ارتباط داشتند، درحالیکه در مؤلفه سوم آهن بهطور جزئی با بقیه در ارتباط بود. عاملهای اول و سوم منشأ زمینزاد و بخشی از عامل دوم، منشأ زمینزاد و بخشی منشأ انسانزاد دارد.
https://jwim.ut.ac.ir/article_85413_9e2c252aa17ca76c5b2394173e3cc9da.pdf
2022-01-21
867
883
10.22059/jwim.2022.332514.932
آرسنیک
روشهای آماری چندمتغیره
روشهای گرافیکی
فرایندهای هیدروشیمیایی
الهام
اکبری
elhamakbari92@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری آب زیرزمینی، گروه علوم زمین، دانشکده علوم طبیعی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران.
AUTHOR
عطاء اله
ندیری
nadiri@tabrizu.ac.ir
2
دانشیار، گروه علوم زمین، دانشکده علوم طبیعی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران.
LEAD_AUTHOR
فریبا
صادقی اقدم
f_sadeghi@tabrizu.ac.ir
3
پژوهشگر پسادکتری، گروه علوم زمین، دانشکده علوم طبیعی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران.
AUTHOR
Akosua Loh, Y. S., Akurugu, B. A., Manu, E., & Aliou, A. S. (2020). Assessment of groundwater quality and the main controls on its hydrochemistry in some Voltaian and basement aquifers, northern Ghana. Groundwater for Sustainable Development, 10, 100296.
1
Armannsson, H. (1999). Geochemistry of the Earth's Surface:Proceedings of the 5th international symposium, Reykjavik. CRC Press, 580 pp.
2
Asghari Moghadam, A. (2010). Principles of groundwater recognition. Tabriz University Press. (In Persian).
3
Asghari Moghadam, A., & Jalali, L. (2015). Investigation of arsenic anomalies and its possible origin in groundwater of Khoy plain. Scientific Quarterly Journal, Geosciencs, (Engineering and Environmental Geology), 24(94), 147-154. (In Persian).
4
Asghari Moghadam, A., Nadiri, A. A., & Sadeghi Aghdam, F. (2020). Investigation of hydrogeochemical properties of groundwater in Naqadeh plain aquifer and heavy metal pollution index (HPI). Scientific Quarterly Journal of Geosciences, 29(115), 97-110. (In Persian).
5
Cloutier, V., Lefebvre, R., Therrienn, R., & Savard, M. M. (2008). Multivariate statistical analysis of geochemical data as indicative of the hydrogeochemical evolution of groundwater in a sedimentary rock aquifer system. Journal of Hydrology, 353(4), 294-313.
6
Dalton, M. G., & Upchurch, S. G. (1978). Interpretation of hydrochemical faces by factor analysis. Journal of Groundwater. 16(4), 228- 233.
7
Fetter, C. W. (1999). Contaminant hydrogeology, second edition, Prentic Hall, Inc. 500.
8
Fijani, E, Moghadam, A. A, Tsai, F. T. C., & Tayfur, G. (2017). Analysis and assessment of hydrochemical characteristic of Maragheh- Bonab plain aquifer. Northwest of Iran. Journal of Water Resource Management, 31(3), 765-780.
9
Garcia, S. A., Moyano, A., & Mayorga, P. (2005). High Arsenic contents in groundwater of central Spain. Environ Geo, l47, 847-854.
10
Hounslow, A. W. (1995). Water quality data analysis and interpretation. 1nd ed. Florida: CKC press.
11
Houshanghi, N., Al Sheykh, A. A., Nadiri, A. A., & Asghari Moghadam, A. (2015). Evaluation of interpolation and fuzzy methods in estimating groundwater arsenic content (Case study: Khoy plain aquifer). Ecohydrology, 2(1), 63-77. (In Persian).
12
Jalali, L., & Asghari Moghadam, A. (2013). Detection of hydrogeochemical status and salinity trend in Khoy plain groundwater aquifer by statistical and hydrochemical methods, Journal of Environmental Science, 39(2), 113-122. (In Persian).
13
Khanoranga, S. K. (2019). An assessment of groundwater quality for irrigation and drinking purposes around brick kilns in three districts of Balochistan province, Pakistan, through water quality index and multivariate statistical approaches. Journal of Geochemical Exploration, 197, 14-26.
14
Liu, C. W., Lin, K. H., & Kuo, Y. M. (2003). Application of factor analysis in the assessment of groundwater quality in a black food disease area in Taiwan. Journal of Science of Total Environment, 313, 77-89.
15
Mahab Ghods, Consulting Engineers. (1985). Location plan of Iranian border rivers, Turkey, Khoy plain groundwater studies, Volume 23. (In Persian).
16
Nabavi, M. H. (1976). An Introduction to the geology of Iran, Earth sciences. (In Persian).
17
Nadiri, A. A., Asghari Moghadam, A., Sadeghi Aghdam, F., & Aghaei, H. (2012). Study of arsenic anomaly in Sahand Dam water resources. Ecology, 38(3), 61-74. (In Persian).
18
Nadiri, A., Asghari Moghaddam, A., Sadeghi Aghdam, F., & Naderi, K. (2015). Evaluation of salinity and arsenic as destructive factors of surface and groundwater quality (Sahand Dam catchment area). Journal of Hydrogeomorphology, 4, 79-99. (In Persian).
19
Nadiri, A. A., Asghari Moghaddam, A., Tsai, F. T. C., & Fijani, E. (2013). Hydrogeochemical analysis for Tasuj plain aquifer, Iran. Journal of Earth system Science, 122(4), 1091-1105
20
Nadiri, A. A., Sadeghi Aghdam, F., Khatibi, R., & Asghari Moghaddam, A. (2018). The problem of identifying arsenic anomalies in the basin of Sahand dam through risk-based 'soft modelling'. Science of the Total Environment, 613–614, 693–706.
21
Nadiri, A. A., Sedghi, Z., Khatibi, R., & Gharakhani, M. (2017). Mapping vulnerability of multiple aquifer using
22
multiple models and fuzzy logic to objectively derive model structures. Science of Total Environment Journal, 593-594, 75-90.
23
Norouzi, H., & Asghari Moghadam, A. (2019). Determination of groundwater salinity source using hydrochemical properties and factor analysis method. Rangeland and Watershed Management. Iranian Journal of Natural Resources, 72(1), 291-310. (In Persian).
24
Piper, A. M. (1944). A graphical procedure in the geochemical interpretation of water analyses. American Geophysical Union, 25, 914-923.
25
Singhal, B. B. S., & Gupta, R. P. (19990. Applied Hydrogeology of Fractured Rocks. Kluwer Academic Publisher. pp. 400.
26
Stiff, H. A. (1951). The interpretation of chemical water analysis by means of patterns. Journal of Petroleum Technology, 3(10), 60-62.
27
Stossel, R. K. (1997). Delineating the chemical compositions of the salinity source for saline groundwater: An example from east- central Canadian Parish. Luisiana. Groundwater, 35, 409-417.
28
Voundouris, K., Panagopoulos, A., & Koumantakis, J. (2000). Multivariate statistical analysis in the assessment of hydrochemistry of the Northern Korinthia Prefecture Alluvial Aquifer system (Peloponnese, Greece). Journal of Natural Resource Research, 9(2), 135-145.
29
Waychunase, G. A., Rea, B. A., Fuller, C. C., & Davis, J. A. (1993). Surface chemistry of ferrihydrite, Part 1. EXAFS. Studiesof the geometry of co precipitated and adsorbed arsenate. Geochim Cosmochim Acta, 57, 2251-2269.
30
Wang, L. G., Li, X. L., Liu, L., & Han, L. (2004). Research on mechanism of groundwater pollution from mine water in abandoned mines. Journal of Coal Science and Engineering (China), 14(2), 294-298.
31
(2008). Guidelines for Drinking-water Quality. Third Edition Incorporating the First and Second Addenda, Vol. 1. World Health Organization (WHO) Press, Geneva, Switzerland, p. 306.
32
Xiao, J., Wang, L., Chai, N., Liu, T., Jin, Z., & Rinklebe, J. (2021). Groundwater hydrochemistry, source identification and pollution assessment in intensive industrial areas, eastern Chinese loess plateau. Environmental Pollution, 278, 116930.
33
ORIGINAL_ARTICLE
پیشبینی مناطق مستعد وقوع سیل با استفاده از مدلهای پیشرفته یادگیری ماشین ( دشت بیرجند)
تحقیقات در مورد مدلهای پیشبینی سیل، یکی از اقدامات اولیه در کاهش خسارت سیل و مدیریت سیلهای آینده در حوضههای آبریز است. هدف از مطالعه حاضر، ارزیابی حساسیت سیل در حوضه آبریز دشت بیرجند از طریق چهار مدل یادگیری ماشین شامل ماشین بردار پشتیبان (SVM)، درخت تصمیم J48، جنگل تصادفی (RF) و سیستم استنتاج عصبی فازی (ANFIS) است. لذا جهت پیادهسازی و اعتبارسنجی مدلهای ذکر شده، فهرستی از مناطق مستعد سیل در منطقه مورد مطالعه تهیه شد (42 موقعیت سیلخیز). علاوه بر این، 19 معیار هیدروژئولوژیکی، توپوگرافی، زمینشناسی و محیطی مؤثر بر وقوع سیل در منطقه مورمطالعه استخراج شدند تا برای پیشبینی نقشه حساسیت سیل مورد استفاده قرار گیرند. نتایج نشان داد که بالاترین دقت مربوط به مدل RF (845/0) و کمترین دقت مربوط به مدل SVM (791/0) بود. علاوه بر این، اعتبارسنجی نتایج با استفاده از منحنی ROC نشان داد که دقیقترین مقادیر حساسیت سیل نیز به مدل RF اختصاص دارد (958/0AUC=). نتایج این مطالعه میتواند به منظور مدیریت مناطق آسیبپذیر و کاهش خسارات سیل استفاده گردد.
https://jwim.ut.ac.ir/article_85415_dbfbf3adb774882ce8cdccf496dcb4ee.pdf
2022-01-21
885
904
10.22059/jwim.2022.332875.934
حساسیت سیل
دشت بیرجند
سیستم اطلاعات مکانی (GIS)
یادگیری ماشین
سید احمد
اسلامی نژاد
ahmad.eslami73@ut.ac.ir
1
دانشآموخته کارشناسی ارشد، گروه مهندسی نقشهبرداری، دانشکده مهندسی نقشهبرداری و اطلاعات مکانی، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
AUTHOR
مبین
افتخاری
mobineftekhari@yahoo.com
2
کارشناس ارشد مهندسی عمران آب و سازههای هیدرولیکی، عضو باشگاه پژوهشگران جوان و نخبگان، واحد مشهد، دانشگاه آزاد اسلامی، مشهد، ایران.
AUTHOR
محمد
اکبری
moakbari@birjand.ac.ir
3
دانشیار، گروه مهندسی عمران، دانشکده مهندسی، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران.
LEAD_AUTHOR
علی
حاجی الیاسی
alielyasi2015@gmail.com
4
دانشآموخته کارشناسی ارشد، گروه آب و سازههای هیدرولیکی، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران.
AUTHOR
هادی
فرهادیان
farhadian@birjand.ac.ir
5
استادیار، گروه معدن، دانشکده مهندسی، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران.
AUTHOR
Ahmadlou, M., Karimi, M., Alizadeh, S., Shirzadi, A., Parvinnejhad, D., Shahabi, H., & Panahi, M. (2018). Flood susceptibility assessment using integration of Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System (ANFIS) and Biogeography-Based Optimization (BBO) and BAT Algorithms (BA). Geocarto International, 34(11), 1252-1272.
1
Alam, Z., Zhang, C., & Samali, B. (2020). Influence of seismic incident angle on response uncertainty and structural performance of tall asymmetric structure. The Structural Design of Tall and Special Buildings, 29(12), 1750.
2
Arabameri, A., Rezaei, K., Cerda, A., Conoscenti, C., & Kalantari, Z. (2019). A comparison of statistical methods and multi-criteria decision making to map flood hazard susceptibility in Northern Iran. Science of the Total Environment, 660, 443-458.
3
Arabgol, R., Sartaj, M., & Asghari, K. (2016). Predicting nitrate concentration and its spatial distribution in groundwater resources using support vector machines (SVMs) model. Environmental Modeling & Assessment, 21(1), 71-82.
4
Azareh, A., Rafiei Sardooi, E., Choubin, B., Barkhori, S., Shahdadi, A., Adamowski, J., & Shamshirband, S. (2019). Incorporating multi-criteria decision-making and fuzzy-value functions for flood susceptibility assessment. Geocarto International, 1-21.
5
Chapi, K., Singh, V.P., Shirzadi, A., Shahabi, H., Tien Bui, D., Pham, B.T., & Khosravi, K. (2017). A novel hybrid artificial intelligence approach for flood susceptibility assessment. Environmental Modelling & Software, 95, 229-245.
6
Chen, W., Hong, H., Li, S., Shahabi, H., Wang, Y., Wang, X., & Ahmad, B.B. (2019). Flood susceptibility modelling using novel hybrid approach of reduced-error pruning trees with bagging and random subspace ensembles. Journal of Hydrology, 575, 864-873.
7
Chen, W., Li, Y., Xue, W., Shahabi, H., Li, S., Hong, H., & Ahmad, B.B. (2020). Modeling flood susceptibility using data-driven approaches of naïve bayes tree, alternating decision tree and random forest methods. Science of the Total Environment, 701,134979.
8
Choubin, B., Moradi, E., Golshan, M., Adamowski, J., Sajedi-Hosseini, F., & Mosavi, A. (2019). An ensemble prediction of flood susceptibility using multivariate discriminant analysis classification and regression trees and support vector machines. Science of the Total Environment, 651(Pt2), 2087-2096.
9
Dat, T.T., Tri, D.Q., Truong, D.D., & Hoa, N.N. (2019). Application of mike flood model in inundation simulation with the dam-break scenarios: a case study of Dak-Drinh Reservoir in Vietnam. International Journal of Earth Sciences, 12, 60-70.
10
de Santana, F.B., de Souza, A.M., & Poppi, R.J. (2018). Visible and near infrared spectroscopy coupled to random forest to quantify some soil quality parameters. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 191, 454-462.
11
Eftekhari, M., Eslaminezhad, S. A., Haji Elyasi, A., & Akbari, M. (2021a). Predicting Groundwater Potential Areas Using Hybrid Artificial Intelligence Methods (Case study: Birjand Plain). Iranian Journal of Soil and Water Research. (In persian).
12
Eftekhari, M., Eslaminezhad, S. A., Akbari, M., DadrasAjirlou, Y., & Elyasi, A. H. (2021b). Assessment of the Potential of Groundwater Quality Indicators by Geostatistical Methods in Semi-arid Regions. Journal of Chinese Soil and Water Conservation, 52(3), 158-167.
13
Eftekhari, M., Eslaminezhad, S., Haji Elyasi, A., & Akbari, M. (2021c). Development of DRASTIC model using artificial intelligence on the potential of aquifer contamination in semi-arid regions. Iranian Journal of Ecohydrology, 8(3), 651-665.
14
Eslaminezhad, S., Eftekhari, M., Mahmoodizadeh, S., Akbari, M., & Haji Elyasi, A. (2021a). Evaluation of Tree-Based Artificial Intelligence Models to Predict Flood Risk using GIS. Iran-Water Resources Research, 17(2), 174-189. (In persian).
15
Eslaminezhad, S. A., Omarzadeh, D., Eftekhari, M., & Akbari, M. (2021b). Development af a Data-Driven Model to Predict Landslide Sensitive Areas. Geographia Technica, 16(1).
16
Gao, W., Moayedi, H., & Shahsavar, A. (2019). The feasibility of genetic programming and ANFIS in prediction energetic performance of a building integrated photovoltaic thermal (BIPVT) system. Sol Energy, 183, 293-305.
17
Ghorbanzadeh, O., Blaschke, T., Aryal, J., & Gholaminia, K. (2020). A new GIS-based technique using an adaptive neuro-fuzzy inference system for land subsidence susceptibility mapping. Journal of Spatial Science, 65(3), 401-417.
18
Ghorbanzadeh, O., Blaschke, T., Gholamnia, K., Meena, S.R., Tiede, D., & Aryal, J. (2019). Evaluation of different machine learning methods and deep-learning convolutional neural networks for landslide detection. Remote Sensing, 11(2), 196.
19
Giang, P.Q., Trang, N.T.M., Anh, T.T.H., & Binh, N.T. (2020). Prediction of economic loss of rice production due to flood inundation under climate change impacts using a modeling approach: A case study in Ha Tinh Province, Vietnam. Climate Change, 6, 52-63.
20
Hong, H., Tsangaratos, P., Ilia, I., Liu, , Zhu, A.X., & Chen, W. (2018). Application of fuzzy weight of evidence and data mining techniques in construction of flood susceptibility map of Poyang County, China. Science of the Total Environment, 625, 575-588.
21
Jancewicz, K., Migoń, P., & Kasprzak, M. (2019). Connectivity patterns in contrasting types of tableland sandstone relief revealed by Topographic Wetness Index. Science of the Total Environment, 656, 1046-1062.
22
Jang, J.S. (1993). ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 23(3), 665-685.
23
Johann, G., & Leismann, M. (2017). How to realise flood risk management plans efficiently in an urban area–the S eseke project. Journal of Flood Risk Management, 10(2), 173-181.
24
Kalantari, Z., Ferreira, C.S.S., Walsh, R.P.D., Ferreira, A.J.D., & Destouni, G. (2017). Urbanization development under climate change: hydrological responses in a peri-urban Mediterranean catchment. Land Degradation & Development, 28 (7), 2207-2221.
25
Kanani-Sadat, Y., Arabsheibani, R., Karimipour, F., & Nasseri, M. (2019). A new approach to flood susceptibility assessment in data-scarce and ungauged regions based on GIS-based hybrid multi criteria decision-making method. Journal of Hydrology, 572, 17-31
26
Khosravi, K., Nohani, E., Maroufinia, E., & Pourghasemi, H.R. (2016). A GIS-based flood susceptibility assessment and its mapping in Iran: A comparison between frequency ratio and weights-ofevidence bivariate statistical models with multi-criteria decision-making technique. Natural Hazards, 83(2), 947-987.
27
Kocaman, S., Tavus, B., Nefeslioglu, H.A., Karakas, G., & Gokceoglu, C. (2020). Evaluation of floods and landslides triggered by a meteorological catastrophe (Ordu, Turkey, August 2018) using optical and radar data. Geofluids, 2020, 1-18.
28
Liu, R., Chen, Y., Wu, J., Gao, L., Barrett, D., Xu, T., Li, L., Huang, C., & Yu, J. (2016). Assessing spatial likelihood of flooding hazard using naïve Bayes and GIS: A case study in Bowen Basin, Australia. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 30(6),1575-1590.
29
Manap, M.A., Nampak, H., Pradhan, B., Lee, S., Sulaiman, W.N.A., & Ramli, M.F. (2014). Application of probabilistic-based frequency ratio model in groundwater potential mapping using remote sensing data and GIS. Arabian Journal of Geosciences, 7(2), 711-724.
30
Markus, M., Angel, J., Byard, G., McConkey, S., Zhang, C., Cai, X., Notaro, M., & Ashfaq, M. (2018). Communicating the impacts of projected climate change on heavy rainfall using a weighted ensemble approach. Journal of Hydrologic Engineering, 23(4), 04018004.
31
Mojaddadi, H., Pradhan, B., Nampak, H., Ahmad, N., & Ghazali, A. H. B. (2017). Ensemble machine-learning based geospatial approach for flood risk assessment using multi-sensor remote-sensing data and GIS. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 8(2), 1080-1102.
32
Nachappa, T.G., Piralilou, S.T., Gholamnia, K., Ghorbanzadeh, O., Rahmati, O., & Blaschke, T. (2021). Flood susceptibility mapping with machine learning, multi-criteria decision analysis and ensemble using Dempster Shafer Theory. Journal of hydrology, 125275, 590.
33
Pham, B.T., Tien Bui, D., & Prakash, I. (2017). Landslide susceptibility assessment using bagging ensemble based alternating decision trees, logistic regression and J48 decision trees methods: a comparative study. Geotechnical and Geological Engineering, 35(6), 2597-2611.
34
Quiroz, C., Mariun, N., Mehrjou, M.R., Izadi, M., Misron, N., & Mohd Radzi, M.A. (2018). Fault detection of broken rotor bar in LS-PMSM using random forests. Measurement, 116, 273-280.
35
Rahmati, O., Pourghasemi, H.R., & Zeinivand, H. )2016(. Flood susceptibility mapping using frequency ratio and weights-of-evidence models in the Golastan Province, Iran. Geocarto International, 31(1), 42-70.
36
Rahmati, O., & Pourghasemi, H. R. (2017). Identification of critical flood prone areas in data-scarce and ungauged regions: A comparison of three data mining models. Water Resources Management, 31(5), 1473-1487
37
Razavi Termeh, V., Kornejady, A., Pourghasemi, H.R., & Keesstra, S. (2018). Flood susceptibility mapping using novel ensembles of adaptive neuro fuzzy inference system and metaheuristic algorithms. Science of the Total Environment, 615, 438-451.
38
Saedi, A., Saghafian, B., & Moazami, S. (2020). Uncertainty of flood forecasts via ensemble precipitation forecasts of seven NWP models for Spring 2019 Golestan Flood. Iran-Water Resources Research, 16(1), 347-359. (In Persian).
39
Shahid, S., Wang, X.J., Harun, S.B., Shamsudin, S.B., Ismail, T., & Minhans, A. (2016). Climate variability and changes in the major cities of Bangladesh: observations, possible impacts and adaptation. Regional Environmental Change, 16(2), 459-471.
40
Siahkamari, S., Haghizadeh, A., Zeinivand, H., Tahmasebipour, N., & Rahmati, O. (2018). Spatial prediction of flood-susceptible areas using frequency ratio and maximum entropy models. Geocarto international, 33(9), 927-941.
41
Tehrany, M.S., Pradhan, B., & Jebur, M.N. (2013). Spatial prediction of flood susceptible areas using rule based Decision Tree (DT) and a novel ensemble bivariate and multivariate statistical models in GIS. Journal of Hydrology, 504, 69-79.
42
Tien Bui, D., Pradhan, B., Lofman, O., & Revhaug, I. (2012). Landslide susceptibility assessment in Vietnam using support vector machines, decision tree, and Naive Bayes Models. Mathematical Problems in Engineering, 2012, 1-26.
43
Tien Bui, D., Pradhan, B., Nampak, H., Bui, Q.T., Tran, Q.A., & Nguyen, Q.P. (2016). Hybrid artificial intelligence approach based on neural fuzzy inference model and metaheuristic optimization for flood susceptibilitgy modeling in a high-frequency tropical cyclone area using GIS. Journal of Hydrology, 540, 317-330.
44
Wang, X., & Liu, H. (2019). A Knowledge-and Data-Driven Soft Sensor Based on Deep Learning for Predicting the Deformation of an Air Preheater Rotor. IEEE Access, 7,159651-159660.
45
Zeraatkar, Z., & Hassanpour, F., (2016), Simulation of BirjandUrban FloodUsing HEC-RAS and ARC-GIS. Watershed Management Research Journal, 29(3), 41-56. (In persian).
46
Ziaiian Firouz Abadi, P., Badragh Nejad, A., Sarli, R., & Babaie, M. (2020). Measurement and identification of areas susceptible to flood spreading from the viewpoint of geological formations in Birjand watershed using RS / GIS. researches in Geographical Sciences, 20 (57),1-24. (In persian).
47
Zhang, C., & Wang, H. (2019). Robustness of the active rotary inertia driver system for structural swing vibration control subjected to multi-type hazard excitations. Applied Sciences, 9(20), 4391.
48
Zhao, G., Pang, B., Xu, Z., Yue, J., & Tu, T. (2018). Mapping flood susceptibility in mountainous areas on a national scale in China. Science of the Total Environment, 615, 1133-1142.
49
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل محیطی نظام مندآبخوان دشت اسفراین با استفاده از فرایند تحلیل سلسله مراتبی فازی باکلی
مصارف روزافزون آب در کنار اقلیم خشک ایران، باعث فشار روزافزون بر منابع آب زیرزمینی گشته و توجه به برنامهریزی استراتژیک منابع آب را ضروری ساخته است. در این پژوهش، فرایند برنامهریزی استراتژیک آبخوان دشت اسفراین که یکی از دشتهای حوضه کویر مرکزی ایران است، مطالعه شده است. برای این منظور یک تحلیل SWOT برای دشت مذکور انجام شد و نقاط قوت، نقاط ضعف، فرصتها و تهدیدهای آن شناسایی شد. این عوامل، با استفاده از فرایند تحلیل سلسله مراتبی فازی باکلی، به شیوه نظام مند، تحلیل شد و براساس این تحلیل، نوع استراتژیهای اولویتدار پیشنهاد شد. در تحلیل SWOT، برای هر یک از گروههای نقاط قوت و نقاط ضعف، پنج عامل و برای گروههای فرصتها و تهدیدها، هفت عامل شناسایی شد. نتایج تحلیل نظاممند عوامل SWOT نشان داد که سهم دو گروه فرصتها و نقاط ضعف در عوامل دارای اولویت بالاتر، بیشتر از دو گروه نقاط قوت و تهدیدها بوده است، بهطوریکه سهم گروه فرصتها، نقاط ضعف، تهدیدها و نقاط قوت در نیمه اول فهرست عوامل، بهترتیب 71، 60، 43 و 20 درصد عوامل این گروهها بوده است. بنابراین پیشنهاد میشود که در گزینش استراتژیهای مناسب برای آینده آبهای زیرزمینی دشت اسفراین، باید اولویت با استراتژیهای WO باشد. استراتژیهایی که با استفاده از فرصتهای موجود در محیط بیرونی، سعی در بهبود و رفع نقاط ضعف درون سیستم دارند.
https://jwim.ut.ac.ir/article_85475_5dc33b712b5fcf3b5f9d5a19d1d2831e.pdf
2022-01-21
905
921
10.22059/jwim.2022.333909.942
برنامهریزی راهبردی
تحلیل SWOT
رویکرد ترکیبی SWOT-FAHP
مدیریت آبهای زیرزمینی
ابوالفضل
فرزی
farziabolfazl@yahoo.com
1
استادیار، گروه مهندسی عمران، واحد اسفراین، دانشگاه آزاد اسلامی، اسفراین، اسفراین، ایران.
LEAD_AUTHOR
آبتین
بوستانی
a_boostani@esfarayen.ac.ir
2
استادیار، گروه مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی صنایع، مجتمع آموزش عالی فنی و مهندسی اسفراین، اسفراین، ایران.
AUTHOR
رضا
مقصودی
maghsodi@esfarayen.ac.ir
3
استادیار، گروه مهندسی عمران، دانشکده مهندسی مکانیک و عمران، مجتمع آموزش عالی فنی و مهندسی اسفراین، اسفراین، ایران.
AUTHOR
Alizadeh, A. (2015). Principles of Applied Hydrology. Imam Reza University, Iran [In Persian].
1
Asadabadi, E., Asadi, A.,& Kalantari, K. (2020). Choosing water Allocation Strategy in Hamedan–Bahar Aquifer Based on SWOT and Multi-Criteria Decision Making. Iranian Agricultural Extension and Education Journal, 16(2), 39-62.
2
Azarnivand, A. & Banihabib, M. E. (2017). A multi-level strategic group decision making for understanding and analysis of sustainable watershed planning in response to environmental perplexities. Group decision and negotiation, 26(3), 629-648.
3
Azarnivand, A., Hashemi-Madani, F. S. & Banihabib, M. E. (2015). Extended fuzzy analytic hierarchy process approach in water and environmental management (case study: Lake Urmia Basin, Iran). Environmental earth sciences, 73(1), 13-26.
4
Bakalár, T., Pavolová, H. & Tokarčík, A. (2021). Analysis and Model of River Basin Sustainable Management by SWOT and AHP Method Water, 13(17), 2427.
5
Banihabib, M. E., Hashemi-Madani, F.-S. & Forghani, A. (2017). Comparison of compensatory and non-compensatory multi criteria decision making models in water resources strategic management. Water Resources Management, 31(12), 3745-3759.
6
Buckley, J. J. (1985). Fuzzy hierarchical analysis. Fuzzy sets and systems, 17(3), 233-247.
7
Chan, N. W., Roy, R. & Chaffin, B. C. (2016). Water governance in bangladesh: An evaluation of institutional and political context. Water, 8(9), 403..
8
Chande, M. M. & Mayo, A. W. (2019). Assessment of groundwater vulnerability and water quality of Ngwerere sub-catchment urban aquifers in Lusaka, Zambia. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C 112: 113-124.
9
Chang, D. Y. (1996). Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP. European journal of operational research, 95(3), 649-655.
10
Chitsaz, N. & Azarnivand, A. (2017). Water scarcity management in arid regions based on an extended multiple criteria techniques. Water Resources Management, 31(1), 233-250.
11
Faghih, H. & Behmanesh, J. (2016). The need to update the national water document, In: Proceeding of 2th National Conference Semi-Arid Hydrology, Sanandaj [In Persian].
12
Farzi, A. & Mehrabadi, J. (2019). Systematic Analysis of Strengths, Weaknesses, Opportunities and Threats of On-site Greywater Reuse in Iran Based on Fuzzy Analytical Hierarchy Process. Iran-Water Resources Research, 15(4), 12. [In Persian].
13
Gholizadeh, M., Farzi, A. & Masoomi, S. (2021). Solar Desalination in Iran–a SWOT analysis using Fuzzy AHP. Journal of Environmental Science Studies, 6(1), 3352-3359 [In Persian].
14
Gogus, O., & Boucher, T. O. (1997). A consistency test for rational weights in multi-criterion decision analysis with fuzzy pairwise comparisons. Fuzzy sets and Systems, 86(2), 129-138.
15
Hob eVatan, M., Heydari, N., Jafari, B., Arshadi, M., Lotfi, S. & Zarghami, M. (2020). Strategic Analysis for the Better Performance and More Authority of Iran’s Supreme Water Council Using SWOT Method. Iran-Water Resources Research, 16(4), 15-30. [In Persian].
16
Hojjati, M. H., & Boustani, F. (2010). An assessment of groundwater crisis in Iran case study: Fars province. International Journal of Humanities and Social Sciences, 4(10), 2066-2070.
17
Iranian Ministry of Energy. (2017). Report on the extension of the ban on the exploitation of groundwater resources in the Esfarayen plain [In Persian].
18
Kallioras, A., Pliakas, F., Diamantis, I. & Kallergis, G. (2010). SWOT analysis in groundwater resources management of coastal aquifers: a case study from Greece. Water International, 35(4), 425-441.
19
Kurttila, M., Pesonen, M., Kangas, J. & Kajanus, M. (2000). Utilizing the analytic hierarchy process (AHP) in SWOT analysis-a hybrid method and its application to a forest-certification case. Forest policy and economics, 1(1), 41-52.
20
Maghami Moghim, G., Taghipour, A., & Khairy, H. (2020). Investigating Human Positive Impacts on the Changes in Groundwater Level of Safiabad Plain of Esferayen. Hydrogeomorphology, 6(21), 23-42.
21
Mohammadi, A., & Banihabib, M. (2020). Strategic Management Model for Virtual Water Exchange of Iranian Agricultural and Animal Productions. Water and Irrigation Management, 10(1), 15-29. [In Persian].
22
Mohammadi, A., & Karami, G. (2013). Investigation of saline water introsion from the central desert to Esfarayen aquifer (North Khorasan). Geotechnical Geology, 9 (1), 53-63. [In Persian]
23
Nagara, G., Lam, W.-H., Lee, N. C. H., Othman, F. & Shaaban, M. G. (2015). Comparative SWOT analysis for water solutions in Asia and Africa. Water Resources Management, 29(1), 125-138.
24
Omranian Khorasani, H., Davary, K., Bagheri, A., & Gheisani, E. (2014). Implementation of Strategic Water Resources Management; A proposed framework utilizing "Road Map" tool. Journal of Water and Sustainable Development, 1(2). [In Persian].
25
Podimata, M. V. & Yannopoulos, P. C. (2013). Evaluating challenges and priorities of a trans-regional river basin in Greece by using a hybrid SWOT scheme and a stakeholders' competency overview. International journal of river basin management, 11(1), 93-110.
26
pourfallah, S., Ekhtesasi, M. R., Malekinezhad, H., & Barzegari, F. (2019). Application of Swot Analytical Model in Assessing the Strength and Weakness of the Area in Order to Balance the Aquifer of Abarkuh Plain. Journal of Watershed Management Research, 10 (20), 179-188.
27
Praveena, S. M. & Aris, A. Z. (2009). A review of groundwater in islands using SWOT analysis. World Review of Science, Technology and Sustainable Development, 6(2-4), 186-203.
28
Rachid, G., Alameddine, I. & El-Fadel, M. (2021). SWOT risk analysis towards sustainable aquifer management along the Eastern Mediterranean. Journal of Environmental Management, 279, 111760.
29
Takeleb, A., Sujono, J. & Jayadi, R. (2020). Water resource management strategy for urban water purposes in Dili Municipality, Timor-Leste. Australasian Journal of Water Resources, 24(2), 199-208.
30
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر سناریوهای مختلف مدیریتی بر تغییرات کمی منابع آب حوزه بالخلیچای و آبخوان دشت اردبیل با استفاده از مدل MODSIM
استفاده از ابزارهای بهینهسازی- شبیهسازی از جمله رویکردهای موثری است که میتواند نقش قابلملاحظهای در تحلیل سناریوهای مدیریت منابع آب داشته باشد. در این پژوهش با استفاده از مدل برنامهریزی منابع آب MODSIM، تأثیر سناریوهای مختلف مدیریتی در شرایط کمبود آب بر برنامه-ریزی تخصیص آب حوزه رودخانه بالخلیچای و همچنین سطح ایستابی آبخوان دشت اردبیل، مورد بررسی قرار گرفت. واسنجی و صحتسنجی مدل با در نظر گرفتن هیدروگراف جریان سطحی خروجی از حوضه و هیدروگراف آبخوان و با استفاده از دادههای دوره آماری 2014-2000 انجام و ضرایب جریان برگشتی با سعی و خطا تخمین زده شد. مقادیر شاخصهای آماری جذر میانگین مربعات خطا و ضریب کارآیی نش-ساتکلیف در دوره واسنجی و صحتسنجی نشاندهنده عملکرد خوب مدل در شبیهسازی جریان سطحی و آب زیرزمینی و اجزای بیلان آب حوزه بالخلیچای بوده است. پس از اطمینان از دقت شبیهسازی مدل، سناریوهای مختلف مدیریتی از جمله سناریو رشد جمعیت (S)، تغییر راندمان آبیاری (S1) و تغییر الگوی کشت و راندمان آبیاری (S2) مورد بررسی قرار گرفت. نتایج شبیهسازی نشان داد تحت سناریوهای S، S1و S2 میزان افت سطح آب زیرزمینی بهترتیب برابر 41/8، 36/3 و 31/2 متر و درصد تأمین تقاضای کشاورزی در شبکه آبیاری از سد مخزنی یامچی به ترتیب برابر 38، 43 و 48 درصد خواهد بود. بنابراین با اعمال سناریوهای مدیریت منابع آب، ضمن تامین نیازهای مختلف میتوان از افت شدید سطح ایستابی آبخوان دشت اردبیل در سالهای آتی جلوگیری کرده و گام موثری در تعادلبخشی آب زیرزمینی برداشت.
https://jwim.ut.ac.ir/article_85412_5a14dca750b1891bd55a11ccf00c4b60.pdf
2022-01-21
923
935
10.22059/jwim.2022.332010.929
آب سطحی و زیرزمینی
تخصیص
شبکه آبیاری یامچی
شبیهسازی
فرشته
آرامی شام اسبی
arami.f92@gmail.com
1
دانشآموخته کارشناسی ارشد، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.
AUTHOR
امین
کانونی
amin.kanooni@uma.ac.ir
2
دانشیار، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.
LEAD_AUTHOR
سعید
راثی نظامی
rasinezami@uma.ac.ir
3
استادیار، گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.
AUTHOR
Asghari moghaddam, A., & Kord, M. (2014). Numerical modeling of the Ardabil plain aquifer and its management using optimization of Groundwater extraction. Final report of the completed research project, Ardabil Regional Water Company (IWRMC), Deputy of Research and Technical Affairs.
1
Atashi, M., Davary, K., & Sharifi, M. (2015). Simulation of integrated qualitative and quantitative allocation of surface and underground water resources to drinking water demand in Mashhad. Journal of Water and Wastewater; Ab va Fazilab, 26(5), 23-34. (in Persian).
2
Berhe, F.T., Melesse, A.M., Hailu, D., & Sileshi, Y. (2013). MODSIM-based water allocation modeling of Awash River Basin, Ethiopia. Catena, (109), 118-128.
3
Campbell, S.G., Hanna, R.B., Flug, M., & Scott, J.F. (2001). Modeling KLAMATH River system operations for quantity and quality. Journal of Water Resources Planning and Management, 127(5), 284-294.
4
Comair, G. F., Gupta, P., Ingenloff, C., Shin, G., & McKinney D.C. (2012). Water resources management in the Jordan River Basin. Water and Environment Journal, 27(4), 495-504.
5
Fazlali, A., & Shourian, M. 2018. A demand management-based crop and irrigation planning using the simulation-optimization approach. Water Resources Management, 32(1), 67-81.
6
Fowe, T., Nouiri, I., Ibrahim, B., Karambiri, H., & Paturel, J.E. (2015). OPTIWAM: an intelligent tool for optimizing irrigation water management in coupled reservoir–groundwater systems, Water Resources Management, 29(10): 3841-3861.
7
Ghaffari, H., Rasoulzadeh, A., Raoof, M., & Esmaili. A. (2018). Estimation of natural groundwater recharge using WTF method (Case study: Ardabil plain aquifer). Journal of Civil and Environmental Engineering, 48.1(90), 43-52. (In Persian)
8
Jafarpour, Sh. (2017). Investigation of the effects of climate change on water requirement of major crops in the Ardabil plain. Master thesis, University of Mohaghegh Ardabili, Iran.
9
Jamshidpey, A., & Shourian, M. (2020). Crop pattern planning and irrigation water allocation compatible with climate change using a coupled network flow programming-heuristic optimization model. Hydrological Sciences Journal, 66(1), 90-103.
10
Khoshravesh, M., & Nikzad tehrani, A. (2018). Evaluation of different scenarios of water resources management in Talar plain using groundwater modeling and integrated water resources systems. Iranian of Irrigation and Water Engineering, 9(33), 89-101. (In Persian)
11
Loucks, D.P., & van Beek, E. (2017). Water resource systems planning and management. doi:10.1007/978-3-319-44234-1.
12
Misaghi, F., & Sadeghiha, J. (2018). Performance assessment of Nohob dam reservoir under drought conditions using MODSIM model. Journal of Water and Soil Conservation, 25(3), 25-42. (In Persian).
13
Mardanian, S., Zare bidaki, R., & Abdollahi, K. (2020). Optimal allocation of water resources in Khanmirza watershed using WEAP. Iranian Journal of Watershed Management Science, 14(49), 11-19. (In Persian).
14
Mohsenizadeh, A., & Shourian, M. (2017). Optimum water resources allocation planning at basin scale by integrating MODSIM and Cuckoo optimization algorithm. Iran-Water Resources Research, 13(4), 1-16. (In Persian).
15
Nikghalb, H., Mosahebi, H., & Alimohammadi, S. (2012). Application of MODSIM model in evaluating catchment water development plans. 9th International Congress of Civil Engineering, Isfahan, Isfahan University of Technology. (in Persian).
16
Paul, W., Labadie, J.W., & Baldo, M.L. (1997). Environmental impact evaluation using a river basin network flow model. Proceedings of the 24th Annual Water Resources Planning and Management Conference. American Society of Civil Engineers, Houston, Texas.
17
Rasi nezami, S., Nazariha, M., Moridi, A., & Baghvand, A. (2013). Environmentally sound water resources management in catchment level using DPSIR model and scenario analysis. International Journal of Environment Research, 7(3), 569-580.
18
Rasi nezami, S., & Feizi, A. (2018). Achieving Groundwater Resource Sustainability at Watershed Scale by Conjunctive Use of Groundwater and surface Resources. Journal of Applied Sciences and Environmental Management, 22(8), 1263-1268.
19
Razaghi, P., Babazadeh, H., & Shourian, M. (2014). Development of multi-purpose reservoir operation hedging rule in water resources shortage conditions using MODSIM8.1. Journal of Soil and Water Resources Conservation, 3(2), 11-23. (In Persian).
20
Rostamzadeh, H., Asadi, A., & Jafarzadeh, J. (2015). Investigation of groundwater level of Ardabil plain. Spatial Analysis of Environmental Hazards, 2(1), 31-42. (In Persian).
21
Sabzzadeh, E., & Alimohammadi, S. (2012). Estimation of return flow coefficient from agriculture using particle cluster optimization algorithm. Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 6(4), 297-305. (In Persian).
22
Salimi masteali, F., Hafezparast, M., & Sargordi, F. (2020). Simulation and optimization of dam operation under changing cultivation pattern scenario (Case Study: Harsin dam). Iranian Journal of Soil and Water Research, 51(1), 1-12.(In Persian).
23
Sánchez-Roman, R. M., Folegatti, M.V., Orellana, Gonzalez., A.M.G., & da Silva, R.T. (2009). Dynamic systems approach assess and manage water resources in river basins. Science Agriculture, 66(4), 427-435.
24
Schneider, P., Ole sander, B., Wassmann, R., & Asch, F. (2019). Potential and versatility of WEAP software (Water Evaluation and Planning System) for impact assessments of Alternate Wetting and Drying in irrigated rice. Agricultural Water Management, 224, 105559.
25
Shafaeianfard, D., Koohiyan afzal, F., & Yakhleshi, M. (2014). Determination of top option in utilization of water resources using Weap model and multi attribute decision-making analysis (Case study: Zaryngol basin). Journal of Watershed Management, 5(9), 29-45. (In Persian).
26
Shafer, J., & Labadie, J. (1978). Synthesis and Calibration of a River Basin Water Management Model. Completion Report No. 89, Colorado Water Resources Research Institute, Colorado State University, Ft. Collins, CO.
27
Sharifnasab, A., & Shourian, M. (2016). Estimation of the inflow to the Urmia lake by integrating the time series modeling and the basin's future simulation in two long and short-term conditions. Journal of Soil and Water Resources Conservation, 5(4), 1-17. (In Persian).
28
Shourian, M., Mousavi, S.J., & Tahershamsi, A. (2008). Basin-wide water resources planning by integrating PSO algorithm and MODSIM. Water Resources Management, 22(10), 1347–1366.
29
Stewart, S., Mahmoud, M., Liu, Y., Hartmann, H., Wagener, T., & Gupta, H. (2007). Scenario development for water resources planning and management. Changes in Water Resources Systems: Methodologies to Maintain Water Security and Ensure Integrated Management: Proceedings of Symposium HS3006, Perugia.
30
Vonk, E., Xu, y., P., Booij, M.J., Zhang, X., & Augustijn, D.C. (2014). Adapting multi reservoir operation to shifting patterns of water supply and demand. Water Resources Management, 28(3), 625-643.
31
ORIGINAL_ARTICLE
چرا مدیریت منابع انسانی-اکولوژیکی کشور با چالش مواجه شده است؟ مطالعه موردی متابولیسم جامعه حوضه آبریز ارس
در پازل توسعه پایدار کشور نقش مهم ساعات فعالیت انسانی بهویژه در بخش کشاورزی و اهمیت آن در توسعه پایدار نادیده گرفته شده است. در این مقاله، با استفاده از روش MuSIASEM شرایط اجتماعی، اقتصادی و محیطزیستی حوضه رودخانه ارس طی سالهای 1385 تا 1395 موردبررسی قرار گرفتهاست. شاخصهای شدتی MuSIASEM برای کل حوضه، بخش کار و بخش خانگی بهترتیب 34، 108 و 83 درصد برای مصرف آب و 21، 4 و 80 درصد برای مصرف انرژی در طول 10 سال افزایش یافتهاند. این افزایش فشار مصرف منابع طبیعی در حالی رخ داده است که دادههای جمعیتی نشان از تنها 3 درصد رشد برای کل حوضه میدهند. با بسط تحلیل متابولیسم جامعه به درجات پایینتر، مشخص شد که در سه بخش اصلی اقتصاد یعنی کشاورزی، صنعت و خدمات نهتنها ساعات فعالیت انسانی بهترتیب 28، 36 و 29 درصد کاهش پیدا کردهاند، بلکه شدت مصرف انرژی آنها بهترتیب 64، 84 و 123 درصد و شدت مصرف آب کشاورزی و صنعت 74 و 105 درصد افزایش داشتهاند. در تحلیل همزمانی سال 1385، شاخصهای اکولوژیکی- اقتصادی برای محصولات کشاورزی اصلی حوضه تهیه و مشخص شد. محصولی مانند عدس آبیاری چیزی در حدود هفت برابر آب، نُه برابر زمین، 11 برابر گاز گلخانه، شش برابر انرژی بیشتر نسبت به میانگین سه نوع میوه نیاز دارد تا یک تن بار دهد. در نتیجه با استفاده از این روش میتوان شاخصهای تلفیقی جامعتری برای تحلیل کمی مسیر پیشرفت اقتصادی- محیط زیستی جامعه، و تصویری دقیقتری از درهمتنیدگی توسعه پایدار بهویژه در بخش کشاورزی کشور ارائه کرد.
https://jwim.ut.ac.ir/article_83829_7ddd07e32498c58cf2875bb0c86b5611.pdf
2022-01-21
937
948
10.22059/jwim.2021.325527.888
توسعه پایدار
تحلیل بین رشتهای
شاخصهای اقتصادی- اکولوژیکی
متابولیسم شهری
MuSIASEM
علیرضا
تقدیسیان
taghdisian90@gmail.com
1
دانشآموختة کارشناسی ارشد، گروه مهندسی محیط زیست، دانشکده عمران، آب و محیط زیست، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
AUTHOR
علی
مریدی
a_moridi@sbu.ac.ir
2
استادیار، گروه مهندسی محیط زیست، دانشکده عمران، آب و محیط زیست، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
Giampietro, M., Mayumi, K., & Ramos-Martin, J. (2009). Multi-scale integrated analysis of societal and ecosystem metabolism (MuSIASEM): Theoretical concepts and basic rationale. Energy, 34(3), 313-322., https://doi.org/10.1016/j.energy.2008.07.020
1
Hopwood, B., Mellor, M., & O'Brien, G. (2005). Sustainable development: mapping different approaches. Sustainable Development, 13(1), 38-52., 38-52, https://doi.org/10.1002/sd.244
2
Redclift, M. (2005). Sustainable development (1987–2005): an oxymoron comes of age. Sustainable Development, 13(4), 212-227, https://doi.org/10.1002/sd.281
3
(2020). World energy balance, https://www.iea.org/data-and statistics?country=WORLD&fuel=Energy%20supply&indicator=TPESbySource
4
World Bank (2017), Renewable internal freshwater resources per capita (cubic meters), https://data.worldbank.org/indicator/ER.H2O.INTR.PC?end=2017&start=1962&type=shaded&view=chart
5
Moridi, A. (2017). State of water resources in Iran. Int J Hydro, 1(4), 11-114. DOI: 10.15406/ijh.2017.01.00021
6
Crutzen, P. J. (2016). Geology of mankind. In Paul J. Crutzen: A Pioneer on Atmospheric Chemistry and Climate Change in the Anthropocene (pp. 211-215). Springer, Cham. https://doi.org/10.1038/415023a
7
Dijst, M., Worrell, E., Böcker, L., Brunner, P., Davoudi, S., Geertman, S., ... & Zeyringer, M. (2018). Exploring urban metabolism-Towards an interdisciplinary perspective. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2017.09.014
8
Serrano-Tovar, T., Suárez, B. P., Musicki, A., Juan, A., Cabello, V., & Giampietro, M. (2019). Structuring an integrated water-energy-food nexus assessment of a local wind energy desalination system for irrigation. Science of the Total Environment, 689, 945-957. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.06.422
9
Parra, R., Bukkens, S. G., & Giampietro, M. (2020). Exploration of the environmental implications of ageing conventional oil reserves with relational analysis. Science of the Total Environment, 749, 142371. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.142371
10
Ramos-Martín, J., Cañellas-Boltà, S., Giampietro, M., & Gamboa, G. (2009). Catalonia's energy metabolism: Using the MuSIASEM approach at different scales. Energy Policy, 37(11), 4658-4671. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2009.06.028
11
Renner, A., Cadillo-Benalcazar, J. J., Benini, L., & Giampietro, M. (2020). Environmental pressure of the European agricultural system: Anticipating the biophysical consequences of internalization. Ecosystem Services, 46, 101195. https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2020.101195
12
Cf, O. D. D. S. (2015). Transforming our world: the 2030 Agenda for Sustainable Development.
13
United Nation (2015). Paris agreement. In Paris: Conference of the Parties to the United Nations Framework Convention on Climate Change.
14
Pérez-Sánchez, L., Giampietro, M., Velasco-Fernández, R., & Ripa, M. (2019). Characterizing the metabolic pattern of urban systems using MuSIASEM: The case of Barcelona. Energy Policy, 124, 13-22. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2018.09.028
15
Giampietro M, Cadillo Benalcazar JJ, Di Felice LJ, Manfroni M, Pérez Sánchez L, Renner A, Ripa M, Velasco Fernández R & Bukkens SGF (2021), Report on the Experience of Applications of the Nexus Structuring Space in Quantitative Storytelling, MAGIC (H2020–GA 689669) Project Deliverable 4.4, Revision (version 2.0). First published 30 August 2020, revised 25 January 2021.
16
Fallahpour, F., Aminghafouri, A., Behbahani, A. G., & Bannayan, M. (2012). The environmental impact assessment of wheat and barley production by using life cycle assessment (LCA) methodology. Environment, Development and Sustainability, 14(6), 979-992. https://doi.org/10.1007/s10668-012-9367-3
17
Khoshnevisan, B., Rafiee, S., Omid, M., Yousefi, M., & Movahedi, M. (2013). Modeling of energy consumption and GHG (greenhouse gas) emissions in wheat production in Esfahan province of Iran using artificial neural networks. Energy, 52, 333-338. https://doi.org/10.1016/j.energy.2013.01.028
18
Houshyar, E. (2017). Environmental impacts of irrigated and rain-fed barley production in Iran using life cycle assessment (LCA). Spanish Journal of Agricultural Research, 15(2), 6.
19
Asgharipour, M. R., Mousavinik, S. M., & Enayat, F. F. (2016). Evaluation of energy input and greenhouse gases emissions from alfalfa production in the Sistan region, Iran. Energy Reports, 2, 135-140. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2016.05.007
20
Ghaderpour, O., Rafiee, S., Sharifi, M., & Mousavi-Avval, S. H. (2018). Quantifying the environmental impacts of alfalfa production in different farming systems. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 27, 109-118. https://doi.org/10.1016/j.seta.2018.04.002
21
Soheili-Fard, F., & Kouchaki-Penchah, H. (2015). Assessing environmental burdens of sugar beet production in East Azerbaijan province of IR Iran based on farms size levels. International Journal of Farming and Allied Sciences, 4(5), 489-495.
22
Elhami, B., Khanali, M., & Akram, A. (2017). Combined application of Artificial Neural Networks and life cycle assessment in lentil farming in Iran. Information Processing in Agriculture, 4(1), 18-32. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2016.10.004
23
Taghavifar, H., & Mardani, A. (2015). Prognostication of energy consumption and greenhouse gas (GHG) emissions analysis of apple production in West Azarbayjan of Iran using Artificial Neural Network. Journal of Cleaner Production, 87, 159-167. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.10.054
24
Mohseni, P., Borgheei, A. M., & Khanali, M. (2019). Energy Consumption analysis and environmental impact assessment of grape production in Hazavah region of Arak city. Journal of Agricultural Machinery, 9(1), 177-193. https://doi.org/10.22067/JAM.V9I1.67645
25
ORIGINAL_ARTICLE
بهبود عملکرد سامانههای توزیع آب کشاورزی در شبکه های آبیاری با رویکرد پیوند آب-غذا-انرژی
بهبود کارایی سامانههای توزیع آب در بخش کشاورزی به منظور افزایش نسبی تولید محصولات زراعی با توجه به حجم آب سطحی و انرژی مصرفی، امری ضروری است. از اینرو هدف اصلی تحقیق حاضر، ارزیابی عملکرد گزینههای کاربردی در طرحهای مدرنسازی بهمنظور بهبود عملکرد سامانههای توزیع آب سطحی در شبکههای آبیاری و انجام ارزیابی کمی عملکرد آنها مبتنی بر رویکرد پیوند آب-غذا-انرژی است. در این مطالعه، علاوه بر شبیهسازی وضعیت موجود توزیع آب در کانال اصلی شبکه آبیاری رودشت اصفهان تحت دو سناریوی بهرهبرداری نرمال و کمآبی؛ دو سامانه بهرهبرداری دستی بهبودیافته و روش کنترل خودکار پیشبین (MPC) توسعه داده شد و بهبود توزیع آب سطحی بررسی گردید. به منظور بررسی روشهای بهرهبرداری، از هشت شاخص تحویل آب سطحی، انرژی مصرفی، بهرهوری آب سطحی، بهرهوری غذا، بهرهوری انرژی، بهرهوری اقتصادی آب سطحی، بهرهوری اقتصادی انرژی و بهرهوری اقتصادی غذا استفاده شد. در وضعیت موجود (روش بهرهبرداری دستی) تحت سناریو نرمال مقدار میانگین شاخص پیوند آب-غذا-انرژی برابر با 041 و در سناریو کمآبی برابر با 0.07 برآورد گردید. با ارتقا روش بهرهبرداری به دستی بهبودیافته نیز، مقدار میانگین شاخص پیوند آب-غذا-انرژی در سناریو نرمال برابر با 0.46 و در سناریو کمآبی برابر با 0.09 برآورد گردید. همچنین نتایج MPC نشان داد که این روش در سناریو نرمال و کمآبی به ترتیب با مقدار میانگین 0.94 و 0.38 دارای بهترین عملکرد است. رویکرد ارزیابی پیشنهادی میتواند به عنوان یک ابزار مناسب برای ارزیابی و اولویتبندی گزینههای مدرنسازی سامانههای توزیع آب کشاورزی مورد استفاده قرار گیرد.
https://jwim.ut.ac.ir/article_85417_f7763f4438b7a4c16150d908211a5301.pdf
2022-01-21
949
965
10.22059/jwim.2022.333328.938
بهرهوری اقتصادی
بهرهوری انرژی
شبکه آبیاری رودشت
مدرنسازی
فاطمه
بیات
f.bayat95@ut.ac.ir
1
دانشجوی دکترای مهندسی منابع آب، گروه مهندسی آب، دانشکدگان ابوریحان، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
AUTHOR
عباس
روزبهانی
roozbahany@ut.ac.ir
2
دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکدگان ابوریحان، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
سید مهدی
هاشمی شاهدانی
mehdi.hashemy@ut.ac.ir
3
دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکدگان ابوریحان، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
AUTHOR
Al-Saidi, M., & Elagib, N. A. (2017). Towards understanding the integrative approach of the water, energy and food nexus. Science of the Total Environment, 574, 1131-1139.
1
Bozorgi, A., Roozbahani, A., & Hashemy Shahdany, S. M. (2021). Development of Multi-Hazard Risk Assessment Model for Agricultural Water Supply and Distribution Systems Using Bayesian Network. Water Resources Management, 35(10), 3139-3159.
2
Daher, B. T., & Mohtar, R. H. (2015). Water–energy–food (WEF) Nexus Tool 2.0: guiding integrative resource planning and decision-making. Water International, 40(5-6), 748-771.
3
El-Gafy, I. (2017). Water–food–energy nexus index: analysis of water–energy–food nexus of crop’s production system applying the indicators approach. Applied Water Science. 7(6), 2857-2868.
4
Flammini, A., Puri, M., Pluschke, L., & Dubois, O. (2014). Walking the nexus talk: Assessing the water-energy-food nexus in the context of the sustainable energy for all initiative. Rome: FAO.
5
Ghorbani, E., Monem, M. J., & Vaez Tehrani, M. (2020). Development of Water, Energy and Food Nexus Model in Irrigation Networks Based on Water Adequacy and Stability Indicators (Qazvin Irrigation Network Case Study). Irrigation and Drainage Structures Engineering Research, 21(80), 61-80. (In Persian)
6
Hashemy, S.M., & Van Overloop, P.J. (2013). Applying decentralized water level differencecontrol for operation of the Dez main canal under water shortage. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 139 (12), 1037–1044.
7
Hoff, H. (2011), Understanding the Nexus: Background paper for the Bonn 2011 Conference.
8
Ji, L., Zhang, B., Huang, G., & Lu, Y. (2020). Multi-stage stochastic fuzzy random programming for food-water-energy nexus management under uncertainties. Resources, Conservation and Recycling, 155, 1-13.
9
Kaghazchi, A., Shahdany, S. M. H., & Roozbahani, A. (2021). Simulation and evaluation of agricultural water distribution and delivery systems with a Hybrid Bayesian network model. Agricultural Water Management, 245, 106578.
10
Kamrani, K., Roozbahani, A., & Shahdany, S. M. H. (2019). Effect of Improvement in Surface Water Delivery and Distribution Processes on Reduction of Groundwater Overexploitation in Rudasht Irrigation Network. Journal of Water Research in Agriculture (Soil and Water Sci.), 33(3), 446-461. (In Persian)
11
Kamrani, K., Roozbahani, A., & Shahdany, S. M. H. (2020). Using Bayesian networks to evaluate how agricultural water distribution systems handle the water-food-energy nexus. Agricultural Water Management, 239, 1-12.
12
Karnib, A. (2017). A quantitative assessment framework for water, energy and food nexus. Computational Water, Energy, and Environmental Engineering, 6(1), 12-23.
13
Lawford, R., Bogardi, J., Marx, S., Jain, S., Wostl, C. P., Knüppe, K., ... & Meza, F. (2013). Basin perspectives on the water–energy–food security nexus. Current Opinion in Environmental Sustainability, 5(6), 607-616.
14
Leck, H., Conway, D., Bradshaw, M., & Rees, J. (2015). Tracing the water–energy–food nexus: Description, theory and practice. Geography Compass, 9(8), 445-460.
15
Mirzaei, A., Saghafian, B., Mirchi, A., & Madani, K. (2019). The groundwater‒energy‒food nexus in Iran’s agricultural sector: implications for water security. Water, 11(9), 1-15.
16
Molden, D., & Gates, T. (1990). Performance Measures for Evaluation of Irrigation‐Water‐Delivery Systems. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 116, 804-823.
17
Monem, M.J., & Delavar, M. Hosseini. (2020). Application and Evaluation of Water, Food and Energy (NEXUS) in Irrigation Networks Management:Case Study of Zayandehrud Irrigation Network. Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 14(1), 275-285. (In Persian)
18
Sadeghi, S. H., Moghadam, E. S., Delavar, M., & Zarghami, M. (2020). Application of water-energy-food nexus approach for designating optimal agricultural management pattern at a watershed scale. Agricultural Water Management, 233, 1-13.
19
Shahdany, S. H., Majd, E. A., Firoozfar, A., & Maestre, J. M. (2016). Improving operation of a main irrigation canal suffering from inflow fluctuation within a centralized model predictive control system: case study of Roodasht Canal, Iran. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 142(11), 05016007.
20
Shahdany, S.H., & Firoozfar, A.R. (2017). Providing a reliable water level control in maincanals under significant inflowfluctuations at drought periods within canal auto-mation. Water resources management, 31(11), 3343–3354.
21
Sharifi, H., Roozbahani, A., & Hashemy Shahdany, S. M. (2020). Development of ANN, FIS and ANFIS Models to Evaluate the Adequacy Index in Agricultural Water Distribution Systems (Case study: Rudasht Irrigation Network). ECOHIDROLOGY, 7(3), 635-646. (In Persian).
22
Van Overloop, P. J. (2006). Model predictive control on open water systems (IOS Press).
23
WEF (World Economic Forum). (2011). Water Security: The Water-Food-Energy-Climate Nexus. Island Press, Washington.
24
Yaltaghian Khiabani, M., Hashemy Shahdany, S. M., Hassani, Y., & Maestre, J. M. (2021). Introducing an economic agricultural water distribution in a hyper-arid region: a case study in Iran. Journal of Hydroinformatics, 1-20.
25
ORIGINAL_ARTICLE
رویکرد «صلح آبی»، از ایده تا واقعیت
مدیریت ناکارآمد منابع آبی مشترک میتواند منجر به بیثباتی سیاسی، افزایش آسیبپذیری بخشهای اجتماعی، زیستمحیطی و اقتصادی، وقوع درگیریهای خشونتآمیز و درنهایت تضعیف امنیت انسانی شود. به علت اهمیت قابلتوجه این مسأله، تاکنون تلاشها و مطالعات متعددی در راستای مواجهه با مناقشات آبی صورت گرفته است. «صلح آبی» یکی از رویکردهای نوینی است که برای تسکین مناقشات آبی ارائه شده است. هدف اصلی در «صلح آبی» آن است که از پتانسیل سرمایهگذاری در منابع آبی مشترک بهعنوان راهکاری برای ترویج صلح استفاده شود. رویکرد مذکور در سالهای اخیر برای تسکین مناقشات آبی در کشورهای غرب آسیا از جمله ایران نیز موردتوجه قرار گرفته است. بر این اساس، شناخت جامع از طرح صلح آبی و بررسی مبانی نظری آن و حصول اطمینان از تناسب مبانی مذکور با شرایط حاکم بر زیرسیستمهای آبی و مسائل هیدروپلیتیکی در منطقه ضروری است. شکاف پژوهشی موجود در این زمینه و ضرورت پرداختن به آن منجر به شکلگیری پژوهش حاضر شده است. ازاینرو در پژوهش حاضر، ضمن بهکارگیری رویکرد توصیفی- تحلیلی و منابع کتابخانهای به معرفی و بررسی کاربرد رویکرد صلح آبی در مناسبات آبی بینالمللی و بررسی جایگاه آن در تعاملات آبی و هیدروپلتیکی در منطقه غرب آسیا پرداخته شده است. نتایج پژوهش حاکی از آن است که رویکرد صلح آبی، رویکردی بخشینگر است که به دلیل عدم توجه به عوامل نهانِ اثرگذار بر شکلگیری مناقشات آبی، منجر به مواجهه کارآمد با این قبیل از مناقشات (بهطور عام) و مناقشات آبی در منطقه غرب آسیا (بهطور خاص) نخواهد شد.
https://jwim.ut.ac.ir/article_85896_46568f507baac9c3e84d34e4af62130f.pdf
2022-01-21
967
986
10.22059/jwim.2022.335568.948
صلح آبی
منابع آبی مشترک
مناقشه
همکاری
سیده سیمین
میرهاشمی دهکردی
siminmirhashemi@modares.ac.ir
1
دانشجوی مقطع دکتری، گروه مهندسی و مدیریت آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
AUTHOR
حجت
میان آبادی
hmianabadi@modares.ac.ir
2
استادیار، گروه مهندسی و مدیریت آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
ابراهیم
حاجیانی
ebhajiani@gmail.com
3
دانشیار جامعهشناسی، عضو هیأت علمی وزارت علوم، تحقیقات و فناوری، تهران، ایران.
AUTHOR
سید جلال
دهقانی فیروزآبادی
dehghani@atu.ac.ir
4
استاد، گروه روابط بین الملل، دانشکده حقوق و علوم سیاسی، دانشگاه علامه طباطبایی، تهران، ایران.
AUTHOR
Al-Ansari, N., Adamo, N., Sissakian, V. K., Knutsson, S., & Laue, J. (2018). Water resources of the Tigris river catchment. Journal of Earth Sciences and Geotechnical Engineering, 8(3), 1792–9660.
1
Al-Muqdadi, S. W., Omer, M. F., Abo, R., & Naghshineh, A. (2016). Dispute over water resource management-Iraq and Turkey. Journal of Environmental Protection, 07(08), 1096–1103.
2
Asgari, P., & Khosravi, Y. (2016). The necessities and requirements of peace studies from human rights perspective. International Relations Research, 1(22), 237–266 (In Persian).
3
Bayrem, T., Eruks, A., & Özturk, D. (2014). The past, present and future of water resources in Turkey. Journal of The Institute of Natural & Applied Sciences, 19(1–2), 70–74.
4
Chakkaravarthy, D. N., & Balakrishnan, T. (2019). Water scarcity- challenging the future. International Journal of Agriculture Environment Abd Biotechnology, 12(3), 187–193.
5
Colorado River Commision of Nevada. (2008). World’s major rivers (an introduction to international water law with case studies. Retrieved from: https://www.carecinstitute.org/wp-content/uploads/2010/03/05-Worlds-Major-Rivers-An-Introduction-to-International-Water-Law-with-Case-Studies.pdf.
6
Dehghani Firouzabadi, S. J. (2003). Evolution of conflict and cooperation in international relations. Law and Politics, 5(8), 73-116 (In Persian).
7
Diep, L., Hayward, T., Walnycki, A., Husseiki, M., & Karlsson, L. (2017). Water, crisis and conflict in MENA: how can water service providers improve their resilience?: Working paper. website: https://reliefweb.int/report/syrian-arab-republic/water-crises-and-conflict-mena-how-can-water-service-providers-improve
8
Drake, C. (1997). Water resource conflicts in the Middle East. Journal of Geography, 96(1), 4–12.
9
Eslami, R., & Movassagh, H. (2014). Peace education in Iran : challenges and prospects. Journal of Peacebuilding & Development, 9(2), 37–41.
10
(2008). Coping with water scarcity, an action framework for agriculture and food security. Retrieved from: https://www.fao.org/policy-support/tools-and-publications/resources-details/en/c/1395516/.
11
Farajzade Arnesa, M. (2019). Analytical conflict mapping in the complex water system of Urmia lake basin. Masters dissertation, Tarbiat Modares University, Iran (In Persian).
12
Farajzade Arnesa, M., Mianabadi, H., & Ali. (2020). Rethinking of concepts and approaches to confront water conflicts. Iran- Water Resources Research, 16(4), 205–244 (In Persian).
13
Galtung, J. (1969). Peace by peaceful means: peace and conflict, development and civilization. London: SAGE Publications.
14
Galtung, J. (1990). Cultural violence. Journal of Peace Research, 27(3), 291–305.
15
Galtung, J. (1996). Peace and conflict, development and civilization. London: SAGE Publications.
16
Gleditsch, N. P. (2003). Environmental conflict: neomalthusians vs. cornucopians. In H. . Brauch, P. . Liotta, A. Marquina, P. . Rogers, & M. E. Selim (Eds.), Security and environment in the Mediterranean. Hexagon series on human and environmental security and peace. Berlin: Springer Berlin Heidelberg.
17
Gleick, P. H. (2014). Water, drought, climate change ,and conflict in Syria. American Meteorological Society, 6, 331–340.
18
Gleick, P., & Iceland, C. (2018). Water, security, and conflict: Research report. Retrieved from Pacific Institute. website: https://pacinst.org/publication/water-security-and-conflict/
19
Harmancioglu, N. B. (2020). Water resources of Turkey. Springer, Cham.
20
Hasanzadeh, M., & Akbari, R. (2014). Empathy and peace in the Qur’ anic context based on Johan Galtung’s ABC- triangle. In: Proceedings of First International Holy Quran Congress.
21
Hefny, M. A. (2011). Water diplomacy: a tool for enhancing water peace and sustainability in the Arab region. In: Second Arab Water Forum, Cairo, Egypt.
22
Hensel, P. R., McLaughlin Mitchell, S., & Sowers, T. E. (2006). Conflict management of riparian disputes. Political Geography, 25(4), 383–411.
23
Herath, O. (2010). A critical analysis of positive and negative peace. Felicitation Volume of Senior Professor Prema Podimenike, 104–107.
24
İlhan, A. (2009). Social movements in sustainability transitions (identity, social learning & power in the Spanish and Turkish water domains). Doctoral dissertation, Universitat Autonoma de Barcelona, Spain.
25
Kalpakian, J. V. (2000). Identity, conflict and cooperation in international river basins. Doctoral dissertation, Old Domain University, USA.
26
Kaufman, A. (2014). Thinking beyond direct violence. International Journal of Middle East Studies, 46, 441–446.
27
Liu, J., Dietz, T., Carpenter, S. R., Alberti, M., Folke, C., Moran, E., Pell, A. N., Deadman, P., Kratz, T., Lubchenco, J., Ostrom, E., Ouyang, Z., Provencher, W., Redman, C. L., Schneider, S. H., & Taylor, W. W. (2007). Complexity of coupled human and natural systems. Science, 317(5844), 1513–1516.
28
Mamouri, A., & Kazemi, S. A. (2011). Israel’s role in the Middle East water crisis. Speech of History, 5(12), 121–149. (In Persian).
29
Marin, P., Tal, S., Yeres, J., & Ringskog, K. (2017). Water management in Israel: key innovations and lessons learned for water scarce countries. In Word Bank Group’s Water Global Practice (Issue August).
30
Mianabadi, A., & Davary, K. (2019). Disambiguating basic concepts in water management: “adaptation to water scarcity.” Water and Sustainable Development, 7(1), 61–70. (In Persian).
31
Mianabadi, H. (2014). Cause of water crisis, population growth or mismanagement. Rasad (In Persian).
32
Mianabadi, H., & Amini, A. (2019). Complexity of water, politics, and environment in the Euphrates and Tigris river basins. International Quarterly of Geopolitical, 15(2), 54–68. (In Persian).
33
Mianabadi, H., & Ghoreishi, S. Z. (2022). Realism and liberalism paradigms in hydro-political interactions. Interrnational Quarterly of Geopolotics, 18(65), 150–186. (In Persian).
34
Mianabadi, H., Mostert, E., Pande, S., & van de Giesen, N. (2015). Weighted bankruptcy rules and transboundary water resources allocation. Water Resources Management, 29(7), 2303–2321.
35
Mirhashemi Dehkordi, S. S., & Mianabadi, H. (2021). Game theory and dealing with water conflicts. 8th Peace and Conflict Resolution Conference [PCRC2021].
36
Mirhashemi Dehkordi, S. S., Mianabadi, H., & Hajiani, E. (2021). Social identity and the construction of conflicts in water resource system. Iran- Water Resources Research, 17(3), 198-214 (In Persian).
37
Mirmohammadi, M. (2011). Comparison of sustainable peace in Kant’s human-centered thought and just Shiite peace. Quarterly Journal of Religious Knowledge, 2(4), 117–146 (In Persian).
38
Mokhtari Hashi, H., & Ghaderi Hajat, M. (2008). Hydropoliticd in the Middle East in 2025 case study: the basins of Tigris, Euphrates, Jordan & Nile Rivers. Geopolitics Quarterly, 4(1 (11)), 36–74 (In Persian).
39
Molden, D. (2019). Scarcity of water or scarcity of management. International Journal of Water Resource Development, 36(2–3), 258 268.
40
Mourad, K. A., & Alshihabi, O. (2016). Assessment of future Syrian water resources supply and demand by the WEAP model. Hydrological Sciences Journal, 61(2), 393–401.
41
(2010). Water scarcity and humanitarian action: key emerging trends and challenges. Retrieved from.
42
Oestigaard, T. (2009). Water, culture and identity: comparing past and present traditions in the Nile basin region. Bergen: BRIC Press.
43
Piers de Raveschoot, S. (2019). Switzerland’s blue peace momentum. Swiss Agency for Development and Cooperation (SDC).
44
Piombo, J. (2010). Peacemaking in Burundi: conflict resolution versus conflict management strategies. African Security, 3(4), 239–272.
45
Rosa, L., Chiarelli, D. D., Rulli, M. C., Dell’Angelo, J., & D’Odorico, P. (2020). Global agricaltural economic water scarcity. Science Advances, 6, 1–10.
46
Rosenberg, D. E. (2006). The Yarmouk River agreements: Jordan-Syrian transboundary water management, 1953-2004. Arab World Geographer, 9(1), 23–39.
47
Sabel, R. (2009). The Jordan Basin:evolution of the rules. In J. W. Dellapenna & J. Gupta (Eds.), The Evolution of the Law and Politics of Water. Dordrecht: Springer.
48
Satari, M. (2017). Investigating the regional impacts of Turkish water resources development projects (case study of Gap and Ilisu dam project). Network for Public Policy Studies, (In Persian). https://www.css.ir/fa/content/114415/بررسی_اثرات_منطقهای_پروژههای_توسعه_منابع_آب_ترکیه
49
Shami, S. (2014). Syria further deepens Jordan’s water crisis; Disi water project provides temporary relief: Research Report. Retrieved from Arab Reporters for Investigative Journalism. website: https://en.arij.net/investigation/sy
50
Swiss Agency for Development and Cooperation, University of East Anglia, & Water Security Research Centre. (2017). Diplomacy on the Yarmouk, the Jordan River’s forgotten tributary.
51
The Economist Intelligence Unit. (2019). The Blue Peace Index 2019.
52
The Global Partnership for the Prevention of Armed Conflict (GPPAC), The Civil Society Network for Human Security, & IKV Pax Christi. (2013). The human security approach in conflict prevention and peacebuilding. Civil Society Network For Human Security, 1-7. available in: https://gppac.net/publications/.
53
Vishwanath, A., Kibaroglu, A., & Ahmmad, Y. (2015). The blue peace: achieving peace and security through water cooperation. Insight Turkey, 17(1), 41–47.
54
Warner, J. (2004). Water, wine, vingar, blood: on politics, participation, violence and conflict over the hydrosocial contract. Meeting on ‘ Water and Politics’ in World Water Council.
55
Waslekar, S. (2011). The Blue Peace, Rethinking Middle East Water.
56
Wennubst, P., Machano, J., Manaz, R., Gély, J., Pagotto, I., & Valentini, F. (2019). Blue peace, invest in peace through water.
57
Yıldız, D. (2015). ISIS has turned the “ Middle East hydro- politics ” upside down. World Scientific News, 13, 16–31.
58
Yorke, V. (2013). Politics matters: Jordan’ s path to water security lies through political reforms and regional cooperation. Retrieved from Https://Www.Semanticscholar.Org/Pape.
59
Zawahri, N. A. (2008). International rivers and national security: The Euphrates, Ganges-Brahmaputra, Indus, Tigris, and Yarmouk rivers. Natural Resources Forum, 32(4), 280–289.
60