بررسی نقش تغییر اقلیم در دبی طراحی و آورد رسوب در آبراهه‌های شهری (مطالعه موردی: ایستگاه هیدرومتری سولقان)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

دانشگاه شهید بهشتی، دانشکده عمران آب و محیط زیست

10.22059/jwim.2026.414072.1302

چکیده

در این پژوهش، تأثیر تغییر اقلیم بر دبی طراحی و بارگذاری رسوب در رودخانه کن، با استفاده از داده‌های ایستگاه هیدرومتری سولقان، مورد مطالعه قرار گرفت. دبی موثر، دبی مقطع پر و دبی‌های با دوره بازگشت‌های 1.58 و 2.33 سال برای شرایط موجود و آینده تحت سه سناریوی اقلیمی SSP126، SSP245 و SSP585 محاسبه شدند. نتایج نشان داد که دبی موثر در شرایط موجود حدود 5.05 مترمکعب بر ثانیه است که بیشتر از 69.4 درصد رسوب توسط آن منتقل می‌شود، اما در آینده با کاهش دامنه جریان‌ها، دبی موثر به حدود 2.76 تا 2.86 مترمکعب بر ثانیه کاهش یافته و بیش از 91 درصد رسوب تجمعی را حمل می‌کند. شاخص حساسیت انتقال رسوب به دبی نیز از 1.32 در گذشته به حدود 0.45 تا 0.49 در آینده کاهش یافت که نشان‌دهنده کاهش جهش تند رسوب با افزایش دبی است. مدل LARS-WG عملکرد خوبی در تولید داده‌های اقلیمی آینده (r=0.97)، (RMSE=2.57) داشت و مدل‌های یادگیری ماشین LSTM و SVM با ضریب همبستگی حدود 0.90 و ضریب کارایی NSE بالاتر از 0.79 توانستند دبی و رسوب را با دقت قابل قبول پیش‌بینی کنند. نتایج بیانگر افزایش نوسانات جریان، افزایش فراوانی رخدادهای حدی و بازتوزیع بار رسوبی به سمت جریان‌های با دامنه کمتر در اثر تغییر اقلیم است که نیازمند بازنگری در طراحی هیدرولیکی و مدیریت آبراهه‌های شهری می‌باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Impact of climate change in design discharge and sediment yield in urban streams (Case study: Soulghan hydrometric station)

نویسندگان [English]

  • Mehdi Karami
  • MohammadReza Majdzadeh Tabatabai
  • Reza Shams
Shahid Beheshti university, Department of Civil, Water and Environment Engineering
چکیده [English]

In this study, the impact of climate change on the design discharge and sediment loading in the Kan River was studied using data from the Soulghan hydrometric station. The effective discharge, the full-flow discharge, and the discharges with return periods of 1.58 and 2.33 years were calculated for current and future conditions under three climate scenarios SSP126, SSP245, and SSP585. The results showed that the effective discharge under current conditions is about 5.05 m3 / s, which transports more than 69.4 percent of the sediment, but in the future, with the decrease in the amplitude of the flows, the effective discharge will decrease to about 2.76 to 2.86 m3 / s, carrying more than 91 percent of the accumulated sediment. The sensitivity index of sediment transport to discharge also decreased from 1.32 in the past to about 0.45 to 0.49 in the future, indicating a decrease in the sharp jump in sediment with an increase in discharge. The LARS-WG model performed well in generating future climate data (r=0.97), (RMSE=2.57), and the LSTM and SVM machine learning models performed well with a correlation coefficient of about 0.90 and an NSE efficiency coefficient higher than 0.79 were able to predict discharge and sediment with acceptable accuracy. The results indicate increased flow fluctuations, increased frequency of extreme events, and redistribution of sediment load towards flows with lower amplitude due to climate change, which requires a review of the hydraulic design and management of urban waterways.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Bankfull discharge
  • Downscaling
  • Effective discharge
  • Machine learning