ORIGINAL_ARTICLE
اثر تغییر اقلیم بر رواناب حوضه آبریز سیلاخور - رحیم آباد لرستان
امروزه بررسی و پیشبینی اثر تغییرات اقلیمی جهت برنامهریزیهای کلان کشور در رابطه با مدیریت منابع آب در دورههای آتی مورد توجه قرار گرفته است. هدف از این تحقیق ارزیابی اثر تغییر اقلیم بر رواناب حوضه آبخیز رحیمآباد- سیلاخور لرستان در دورههای آتی است. ابتدا داده های مدل گردش عمومی جو HADCM3 با بکارگیری دو مدل ریز -مقیاسنمایی آماری LARS-WG و SDSM طبق سه سناریو A2، B2 و B1 برای حوضه ریزمقیاس و سپس پارامترهای اقلیمی دوره پایه (2014-1990)، مورد ارزیابی و سپس پارامترهای اقلیمی برای دوره 2065-2046 شبیهسازی شدند. همچنین به منظور بررسی اثر تغییر اقلیم بر رواناب در منطقه مورد مطالعه، از مدل SIMHYD استفاده شد. بررسیها نشان میدهد که کارایی مدل با مقادیر ضریب تغذیه، ضریب نفوذ و ظرفیت ذخیره رطوبت خاک رابطه مستقیم دارد. همچنین مدلSIMHYD، بیشترین حساسیت را نسبت به پارامترهای ضریب جریان پایه و ظرفیت ذخیره باران و کمترین میزان حساسیت پذیری را نسبت به آستانه نفوذپذیری دارد. بطوریکه با افزایش مقدار پارامتر ضریب جریان پایه تا بیش از 057/0شاهد روند افزایشی در مقدار ضریب کارایی مدل و پس از آن این مقدار کاهش مییابد. با توجه به افزایش دما و کاهش دبی و مولفههای رواناب کل، بهتر است راهکارهایی جهت برنامهریزی و مدیریت منابع آب حوضه آبخیز سیلاخور- رحیمآباد در پیش گرفته شود.
https://hyd.tabrizu.ac.ir/article_12664_f359480f8bc42b3263e79e7169c14d51.pdf
2021-03-15
17
1
10.22034/hyd.2021.32443.1474
رواناب
حوضه سیلاخور - رحیم آباد
SIMHYD
SDSM
زیبا
کونانی
zibakonani93@gmail.com
1
دانش آموخته ی کارشناسی ارشد آبخیزداری، دانشکده ی منابع طبیعی و محیط زیست، دانشگاه ملایر
AUTHOR
علیرضا
ایلدرمی
ildoromi@gmail.coim
2
دانشیار، دانشکدهی منابع طبیعی و محیط زیست، دانشگاه ملایر
LEAD_AUTHOR
حسین
زینی نوند
hzeinivand@gmail.com
3
گروه مرتع و آبخیزداری، دانشگاه لرستان
AUTHOR
حمید
نوری
hamidwatershed@yahoo.com
4
دانشیار دانشکدهی منابع طبیعی و محیط زیست، دانشگاه ملایر
AUTHOR
Aghashahi, M., Ardestani, M., NikSokhan, M., & Tahmasebi., B. (2013). Introducing and Comparing LARS-WG and SDSM Models to Micro-Scale Environmental Parameters in Climate Change Studies, 6th Iranian National Conference on Environmental Engineering, University of Tehran.
1
Asadi, E., Fakhri Fard, A., & Ghorbani, M.A. (2013). Development of a Conceptual Model of Rainfall-Runoff to Simulate Rapid and Slow Runoff (Case Study: Navrood Basin), Journal of Soil and Water Science, 22(1), 61-75.
2
Chiew, F.H.S., & Siriwardena, L. (2005). Estimation of SIMHYD parameter values for application in ungauged catchments, In Zerger, A. and Argent, R.M. (eds) MODSIM 2005 International Congress on Modeling and Simulation, Modelling and Simulation Society of Australia and New Zealand.
3
Ebrahimian, T., Haghizadeh, A., Zeinivand, H., Tahmasebipour, N., & Alijani, R. (2018). Investigation of Climate Elasticity Method and SIMHID Model for Quantitative Evaluation of Factors Affecting Hydrological Drought, Journal of Biomedical Research, 7(2), 29-49.
4
Franchini, M., Galeati, G., & Berra, S. (2015). Global Optimization Techniques for the Calibration of Conceptual Rainfall-Runoff Models, Hydrological Sciences Journal, 43(3), 443-458.
5
Hejazi, A., & Marzbani, M. (2015). Estimation of Maximum Runoff Height and Discharge Using Curve Number Method Case Study: Sarab Darehshahr Watershed. Journal of Hydrogeomorphology, 2(5), 63-81.
6
Hu, Z., Wang, L., Wang, Z., Hong, Y., & Zheng, H. (2015). Quantitative assessment of climate and human impacts on surface water resources in a typical semi‐arid watershed in the middle reaches of the Yellow River from 1985 to 2006. International Journal of Climatology, 35(1), 97-113.
7
Naderi, M., Ildoromi, A., Nouri, H., Aghabeigi Amin, S., & Zeinivand, H. (2018). The Impact of Land Use and Climate Change on Watershed Runoff Model SWAT (Case Study: Watershed Garin). Journal of Hydrogeomorphology, 4(14), 23-42.
8
Rajabi, A., & Shabanloo, S. (2014). Investigation of Multiple Climate Indicator Changes in Output of NCCCSM Global Circulation Model (Case Study: Kermanshah Iran), Iranian Journal of Water Research, Seventh Year, 13, 41-49.
9
Razzagian, H., & Mohseni, B. (2019). Evaluation of SIMHID Rainfall-Runoff Model Performance under Different Climate Change Scenarios, Journal of Aquatic Management, Ninth Year, 17, 216-255.
10
Roudier, P., Ducharne, A., & Feyen, L. (2014). Climate change impacts on runoff in West Africa: a review, Hydrol. Earth Syst. Sci, 18, 2789-2801.
11
Sani Khani, H., Gohardasht, M., & Sadeghi, M. (2017). Investigating the Impacts of Climate Change on Runoff of Gharechai Watershed in Central Province, Watershed Management Research, 7(13), 12-22.
12
Sheikh Goodarzi, M., Jabarian Amiri, B., & Azarniwand, H. (2019). Comparison of the Function of Conceptual Models in River Hydrological Simulation, Journal of Natural Environment, 71(4), 509-521.
13
Wilby, R.L., & Harris, I. (2007). A frame work for assessing uncertainties in climate change impacts: low flow scenarios for the River Thames, UK. Water Resources Research. 42. W02419, Doi: 10.1029/2005 WR004065.
14
Zeng, S., Zhan, C., Sun, F., Du, H., & Wang, F. (2015). Effects of Climate Change and Human Activities on Surface Runoff in the Luan River Basin. Advances in Meteorology. Hindawi Publishing Corporation Advances in Meteorology, Article ID 740239, 12p.
15
Zhang, X., Xu, Y.p., & Fu, G. (2014). Uncertainties in SWAT extreme flow simulation under climate change. Journal of Hydrology, 515, 205-222.
16
Zolgharnain, H., Supiah, S., & Sobri, H. (2014). Application of SDSM and LARS-WG for Simulating and Downscaling of Rainfall and Temperature, Theor Appl Climatol, DOI 10.1007/s00704-013-0951-8.
17
ORIGINAL_ARTICLE
تاثیر کاربری اراضی و زمینشناسی بر کیفیت آبهای زیرزمینی با استفاده از تکنیک-های آماری چند متغیره و زمینآمار: مطالعه موردی: بخشی از حوضه آبریز حبله-رود
در این تحقیق تاثیر وضعیت زمینشناسی و کاربری اراضی به عنوان مهمترین عوامل کنترلکننده کیفیت آب زیرزمینی در حوزه آبخیز حبلهرود مورد ارزیابی قرار گرفته است. جهت انجام این تحقیق، 132 منبع آبی شامل چاه، چشمه و قنات مورد استفاده قرار گرفت. به منظور تعیین مهمترین پارامترهای کیفی آب از تحلیل عاملی، جهت بررسی روابط بین پارامترها از همبستگی بین دادهها، جهت مقایسه میانگینها از آزمون دانکن و برای پهنهبندی کیفیت آب از روشهای زمینآمار در نرمافزار ArcGIS استفاده شد. نتایج نشان داد که پارامترهای TH, Ca, Na, TDS, EC, Cl و SO4 در کاربریهای مختلف و پارامترهای TH, TDS, EC, Cl و SO4 در سازندهای مختلف اختلاف معنیدار دارند. همچنین پارامتر ECدر سطح 5 درصد بیشترین همبستگی را با TDS نشان داد. تحلیل عاملی بر اساس مشخصههای کیفیت آب نشان داد که 16/88 درصد تغییرات کیفیت آب در بین کاربریها با یک عامل (پارامتر TDS با بار وزنی 99/0) و 59/91 درصد تغییرات کیفیت آب در بین سازندها با دو عامل (عامل اول با بار وزنی (95/0) مربوط به پارامتر TDS و برای عامل دوم، با بار وزنی (95/0) مربوط به پارامتر EC) کنترل میشود. واریوگرام دادهها نشان داد که همبستگی بالای مکانی بین متغیرها وجود دارد. پهنهبندی آب شرب با استفاده از دیاگرام شولر کیفیت آب زیرزمینی را در 5 دسته خوب، قابل قبول، نامناسب، بد و موقتا قابل شرب نشان داد. همچنین پهنهبندی آب کشاورزی با استفاده از دیاگرام ویلکوکس کیفیت آب را در 3 دسته آبهای خوب، متوسط و نامناسب طبقهبندی کرد.
https://hyd.tabrizu.ac.ir/article_10944_142e44138a2c18cd28107208505d86a2.pdf
2021-03-15
38
19
10.22034/hyd.2021.10944
کیفیت آب
زمینشناسی
تحلیل عاملی
کاربری اراضی
حوضه آبریز حبلهرود
مهدی
تیموری
m_teimouri@um.ac.ir
1
عضو هیات علمی مجتمع آموزش عالی شیروان
LEAD_AUTHOR
امید
اسدی نلیوان
omid.asadi@ut.ac.ir
2
فارغالتحصیل دکتری آبخیزداری، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
Adebola, A.O., Seun, M.A., Oladele, O. (2013). Water Quality Assessment of River Ogun Using Multivariate Statistical Techniques. Journal of Environmental Protection. 4, 466-479.
1
Ahmadi, A., Toranjzar, H., Kazemi, A. (2019). Mapping Soil Salinity in Boulagh (Saveh) Saline Lands Using Geostatistical Methods. Journal of Natural Environmental Hazards. 8(19), 1-14.
2
Bonansea, M., Ledesma, C., Rodriguez, C., Pinotti, L. (2015). Water quality assessment using multivariate statistical techniques in Río Tercero Reservoir, Argentina. Hydrology Research. 46(3), 377-388.
3
Bouteraa, O., Mebarki, A., Bouaicha, F., Nouaceur, Z., Laignel, B. (2019). Groundwater quality assessment using multivariate analysis, geostatistical modeling, and water quality index (WQI): a case of study in the Boumerzoug-El Khroub valley of Northeast Algeria. Acta Geochim. https://doi.org/10.1007/s11631-019-00329-x.
4
Celestino, A.E.M., Cruz, D.A.M., Sanchez, E.M.O., Reyes, F.G., Soto, D.V. (2018). Groundwater Quality Assessment: An Improved Approach to K-Means Clustering, Principal Component Analysis and Spatial Analysis: A Case Study. Water. 10(437), 1-21.
5
Chitsazan, M., Eilbeigy, M., Tabari, M. (2019). Evaluation of Groundwater Nitrate Pollution Based on Main Components and Factor Analysis (Case Study: Karaj Plain Aquifer). Eco Hydrology. 5(4), 1119-1133.
6
Devic, G., Djordjevic, D., Sakan, S. (2014). Natural and anthropogenic factors affecting the groundwater quality in Serbia. Science of the Total Environment. 468, 933-942.
7
Ebadati, N., Sepavandi, S. (2015). Role of Geological Structures and Lithology in the Quantitative and Qualitative Changes of Eshtehard Aquifers. Eco Hydrology. 2(1), 117-128.
8
Finkler, N.R., Bortolin, T.A., Cocconi, J., Mendes, L.A., Schneider, V.E. (2016). Spatial and temporal assessment of water quality data using multivariate statistical techniques. Ciência Natura. 38(2), 577 – 587.
9
Gupta, V.S.S.R., Rao, R.S., Divya, K. (2017). Evaluation of groundwater quality using multivariate statistical techniques and GIS - A case study. International Journal of Civil Engineering and Technology (IJCIET). 8(8), 1165–1176.
10
Helena, B., Pardo, R., Vega, M., Barrado, E., Fernandez, J.M., Fernandez, L. (2000). Temporal evaluation of groundwater composition in an alluvial aquifer (Pisuerga River, Spain) by Principal Component Analysis. Water Resources. 34(3), 807-816.
11
Huang, J., Zhan, J., Yan, H., Wu, F., Deng, X. (2013). Evaluation of the impacts of land use on water quality: a case study in the Chaohu lake basin. Scientific World Journal. 1-7.
12
Jafarian, H., Vaezihir, A., Pirkharrati, H. (2018). The Determination of the Influential Parameters in Hydrochemistry of Hard Rocks and Karstic Groundwater in the West of Urmia, Iran. Hydrogeomorphology. 4(15), 75-94.
13
Kumar, A., Kumar, K., Alam, A.K. (2019). Spatial distribution of physico-chemical parameters for groundwater quality evaluation in a part of Satluj River Basin, India. Water Supply. 19(5), 1480-1490.
14
Miroslaw, Z., Aleksander, A., Anna, W., Stanis, M. (2012). Spatiotemporal dynamics of spring and stream water chemistry in a high-mountain area. Journal of Environmental Pollution. 159, 1048-1057.
15
Muangthong, S. (2015). Assessment of surface water quality using multivariate statistical techniques: A case study of the Nampong River Basin, Thailand. Journal of Industrial Technology. 11(1), 25-37.
16
Nagarajan, R., Rakmohan, N., Mahendran, U., Senthamilkumar, S. (2010). Evaluation of groundwater quality and its suitability for drinking and agricultural use in Thanjavur city, Tamil Nadu, India. Environmental Monitoring and Assessment. 171, 289-308.
17
Nosrati, K., Eslami, A., Sayadi, M. (2018). The analysis and classification of water quality using a multivariate static technique in the City of Mallard, Tehran. Hydrogeomorphology. 4(15), 171-190.
18
Ostvari, Y., Byegi, H., Davodian, A. (2015). Geostatistical processing Scaling and corrosion potential groundwater Lordegan plain. Journal of Environmental Science and Technology. 17(2), 45-61.
19
Pasandidehfard, Z., Tabrizi, A.R., Masaedi, A., Rezaei, H. (2019). Assessment of land-use Change Impacts on Water Quality Parameters in Sub-basins of Hableh Rood Watershed using Multivariate Statistics and Time Series Models (ARIMA). Eco Hydrology. 6(1), 29-39.
20
Rahmati, O., Mahmudi, N., Mosaedi, A., Hydari, F. (2015). Assessing the Effect of Landuse and Lithology on Spring Water Quality in Piranshahr Watershed. Iranian Journal of Watershed Management Science. 8(27), 19-26.
21
Salajegheh, A., Razavizadeh, S., Khorasani, N., Hamidifar, M., Salajegheh, S. (2011). Land use changes and its effects on water quality (case study: Karkheh watershed). Environmental Studies. 37(58), 22-26.
22
Singh, K.P., Malik, A., Mohan D., Sinha, S. (2004). Multivariate statistical techniques for the evaluation of spatial and temporal variations in water quality of Gomti River (India) - A case study. Water Research. 38(18), 3980-3992.
23
Usama zafar, M., Ahmad, W. (2018). Water Quality Assessment and Apportionment of Northern Pakistan Using Multivariate Statistical Techniques– a Case Study. International Journal of Hydrology. 2(1), 1-6.
24
Uyan, M., Cay, T. (2010). Geostatistical methods for mapping groundwater nitrate concentrations. 3rd International conference on cartography and GIS. June 12-20, Nessebar, Bulgaria.
25
Wu, J., Li, P., Wang, D., Ren X., Wei, M. (2019). Statistical and multivariate statistical techniques to trace the sources and affecting factors of groundwater pollution in a rapidly growing city on the Chinese Loess Plateau. Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal. DOI: 10.1080/10807039.2019.1594156.
26
Zhao, Y., Xia, X.H., Yang, Z.F., Wang, F. (2012). Assessment of water quality in Baiyangdian Lake using multivariate statistical techniques.
27
ORIGINAL_ARTICLE
طبقهبندی و تحلیل ژئومورفولوژیکی بخشی از رودخانه حمزهخانلو با استفاده از مدل رزگن
مورفولوژی رودخانهها در حفاظت و مقابله با سیلاب به واسطه پیوند و ارتباط آن با زیستگاههای طبیعی و انتقال سیلاب از اهمیت خاصی برخوردار است. بنابراین در پژوهش حاضر، رودخانه حمزهخانلو بر اساس سیستم ژئومورفولوژیکی رزگن مورد بررسی قرار گرفت. در این پژوهش جمعآوری دادهها در خصوص موضوع مورد مطالعه بهطور کلی به دو روش کتابخانهای و میدانی انجام شد. جهت شبیهسازی رودخانه و استخراج پارامترهای مورد نیاز از دو دسته ابزارهای فیزیکی شامل نقشههای زمینشناسی، توپوگرافی و کاربریاراضی و ابزارهای مفهومی از جمله نرمافزارهای ArcGIS و HEC-RAS استفاده شد. نتایج بهدست آمده از مدل رزگن نشان داد که رودخانه حمزهخانلو در قسمتهایی که مقاطع در طبقه C قرار گرفتهاند دارای حساسیت به تلاطم و کنترل پوششگیاهی بسیار بالا و پتانسیل بازیابی و تأمین رسوب بالا هستند، در حالیکه قسمتهایی که در طبقه B قرار دارند درجه حساسیت به تلاطم و تأمین رسوب و تأثیر کنترل پوششگیاهی متوسط و پتانسیل احیا عالی است. در نتیجه در انتهای بازه سوم و بیشتر بخشهای بازه چهارم شیب رودخانه بین 2 تا 4/0 درصد قرار گرفته و رسوبات ماسهای در کف رودخانه قابل مشاهده است که منجر به ایجاد درههای باریکی میشود که توسعه یک دشت وسیع سیلابی را محدود میکند. بنابراین الگوهای مجرای موجود در رودخانه و به تبع آن پارامترهای مؤثر در طبقهبندی و تفکیک مجراها با مدل رزگن مطابقت دارند.
https://hyd.tabrizu.ac.ir/article_12655_5eb86d8a2c0d90041a92d81b3ce41666.pdf
2021-03-15
59
39
10.22034/hyd.2021.39301.1527
پهنه سیلابی
مدل رزگن
مدل هیدرودینامیکی HEC-RAS
رودخانه حمزهخانلو
فریبا
اسفندیاری درآباد
fariba.darabad@gmail.com
1
استاد گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران
AUTHOR
رسول
بخشنده
rasoulbakhshande@yahoo.com
2
دانشجوی کارشناسیارشد ژئومورفولوژی، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران
AUTHOR
مسعود
رحیمی
masoudrahimi@yahoo.com
3
دانشجوی دکتری ژئومورفولوژی، دانشکده جغرافیا، تبریز، ایران
AUTHOR
خدیجه
حاجی
khadijehaji95@gmail.com
4
دانشجوی دکتری علوم و مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تربیت مدرس، نور، ایران
AUTHOR
رئوف
مصطفیزاده
raoofmostafazadeh@yahoo.com
5
دانشیار گروه منابع طبیعی و عضو پژوهشکده مدیریت آب دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی
LEAD_AUTHOR
Abdollahzadeh, A., Ownegh, M., Sadoddin, A., & Mostafazadeh., R. (2016). Constraints to residential land use development arising from flood and runoff coefficient in a land use planning framework, case study: Ziarat Watershed, Golestan Province. Watershed Engineering and Management, 8(2), 221-235. (In Persian)
1
Angela, C.B., Javier, C.J., Teresa, G.M., & Marisa, M.H. (2015). Hydrological evaluation of a peri-urban stream and its impact on ecosystem services potential. Global Ecology and Conservation, 3, 628-644.
2
Ariayi, H., & Lashkar-Ara, B. (2018). Geomorphological classification of the Balaroud River using Rosgen theory. 11th International River Engineering Conference, Ahvaz, Shahid Chamran University of Ahvaz, 1-9. (In Persian)
3
Bakhshandeh, R. (2020). Geomorphological analysis of Hamze Khanloo River channel by using the Rosgen model (Case study: from Ini Olya village to Tappeh Bashi village). M.Sc Thesis, Natural Geographical, Geomorphology, 110 p. (In Persian)
4
Bellos, V., Tsakiris, V.K., Kopsiaftis, G, & Tsakiris, G. (2020). Propagating dam breach parametric uncertainty in a river reach using the HEC-RAS software. Hydrology, 7(4), 72.
5
Brunner, G.W. (2010). HEC-RAS River analysis system hydraulic reference manual, us army corps of engineers, version 4.1.
6
Deputy for strategic planning and supervision. 2012. Guidelines river morphology studies, Publication No. 592, pp. 1-66.
7
Esfandiary Darabad, F., Rahimi, M., Lotfy, K., & Elhameh, E. (2020). Lateral change detection of Ghezlozan river channel from 1993 to 2013. Researches in Geographical Sciences, 20(57), 113-124. (In Persian)
8
Goodarzi, M.R., & Fatehifar, A. (2019). Statistical distributions analysis for estimating of climate change effects on future floods (case Study: Azarshahrchay Basin). Hydrogeomorphology, 5(20), 57-78. (In Persian)
9
Kheirizadeh Arough, M., Rezaei Moghaddam, M.H., Daneshfaraz, R., & Rajabi, M. (2018). Morphological analysis of Zarrineh-Roud river using Rosgen model. Physical Geography Research Quarterly, 50(1), 101-122. (In Persian)
10
Kheirizadeh Arough, M., Rezaei Moghaddam, M.H., Rajabi, M., & Daneshfaraz, R. (2017). Analyzing lateral changes of the Zarrineh-Roud river channel using geomorphometric techniques. Quantitative Geomorphological Research, 5(4), 76-102. (In Persian)
11
Kleinhans, M.G., & Van den Berg, J.H. (2011). River channel and bar patterns explained and predicted by an empirical and physics-based method. Earth Surface Processes and Landforms, 36, 721-738.
12
Kondolf, G.M, and Piegay, H. (2003). Tools in fluvial geomorphology. John Wiley & Sons Ltd, 688 P.
13
Layeghi, S., & Karam, A. (2014). Hydrogeomorphological classification of Jajrood river with Rosgen model. Quantitative Geomorphological Research, 3(3), 130-143. (In Persian)
14
Mollazehi, A., Pudineh, M., Khosravi, M., Armesh, M., & Dehvari, A. (2020). Assessment of the potential flood risk in Sarbaz drainage basin. Researches in Geographical Sciences, 20 (58), 241-260. (In Persian)
15
Mostafazadeh, R., Haji, Kh., & Zabihi, M. (2018). Analysis of monthly flow discharge occurrence pattern using Power Laws Analysis in some hydrometric stations of Mazandaran province. Iranian Journal of Soil and Water Research, 48(5), 1073-1085. (In Persian)
16
Nasiri Khiavi, A., Faraji, A., & Mostafazadeh, R. (2020). Streamflow response to rainfall changes using the climate elasticity index in some watersheds of Ardabil province. Hydrogeomorphology, 6(21), 1-22. (In Persian)
17
Natural Resources Conservation Service (2008). Stream restoration design (National Engineering Handbook 654), Technical Supplement 3E: Rosgen Stream Classification Technique Supple mental Materials, United States Department Agriculture. (In Persian)
18
Nayyeri, H., Osati, KH., & Osmani, P. (2017). Geomorphological equilibrium by Rosgen and river style framework methods (Case study: Tarwal River, Kurdistan). Physical Geography Research Quarterly, 49(3), 541-556. (In Persian)
19
Pregun, C. (2016). Ecohydrological and morphological relationships of a regulated lowland river; based on field studies and hydrological modeling. Ecological Engineering, 94, 608-616.
20
Rezaei Moghadam, M.H., Nikjoo, M.R., Yasi, M., & Rahimi, M. (2017). Geomorphological analysis of Gara Sou river channel using Hierarchical Rosgen model (from Sabalan Dam to confluence of Ahar-Chay River). Quantitative Geomorphological Research, 6(2), 1-14. (In Persian)
21
Rosgen, D.L. (1994). A classification of natural rivers. Catena, 22, 169-199.
22
Rosgen, D.L. (1997). A geomorphological approach to restoration of incised rivers. Proceedings of the Conference on Management of Landscapes Disturbed by Channel Incision, pp: 1-11
23
Shroder, J.F. (2013). Treatise on geomorphology: treatise on fluvial geomorphology. Vol. 9, Elsevier Inc, 860p.
24
Splinter, D.K., & Dauwalter, D.C. (2016). Frequency of large in-channel wood in eastern Oklahoma ecoregions and its association with channel morphology. Geomorphology, 269, 175-185.
25
Yaghoob Nejad ASL, N., Esfandiary Darabad, F., Asghari, S., & Karam, A. (2020). Evaluation of morphological status of Taleghan River from 2006 to 2016. Quantitative Geomorphological Researches, 9(1), 67-85. (In Persian)
26
Yamani, M., Maghsoudi, M., Mohammad Khan, SH., & Mordai, A. (2015). Morphological classification of Telvar river waterway based on Rosgen method and its efficiency (distance between Kichigord village to Hasankhan). Journal of Researches in Earth Sciences, 23, 1-18. (In Persian)
27
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل تغییرات محدوده جنگلهای مانگرو شمال و شرق تنگه هرمز متأثر از مورفولوژی ساحلی و هیدرودینامیک خلیج فارس
جنگلهای مانگرو برای هزاران سال نقش قابل ملاحظهای را در اقتصاد جوامع انسانی بر عهده داشتهاند. لذا شناسایی و سنجش تغییرات مرزهای مانگروها در طول زمان، میتواند نقش مهمی را در برنامهریزی و انجام اقدامات حفاظتی مؤثر و کاهش آسیبپذیری مانگروها نسبت به مخاطرات طبیعی و انسانی داشته باشد. هدف این پژوهش بررسی تغییرات جنگلهای مانگرو و ارتباط این تغییرات با هیدرودینامیک دریا و مورفولوژی ساحلی در بخشهایی از شمال و شرق تنگه هرمز طی بازه زمانی 47 سال میباشد. با استفاده از تصاویر ماهوارهای و انجام پیشپردازشها و طبقهبندی آنها به روشهای SVM، MLC و ANN و ارزیابی دقت نقشه-ها روش SVM با کسب بالاترین درصد دقت، برای تهیه نقشه طبقهبندی تمام تصاویر انتخاب شد. نتایج نشان میدهد که در قسمت شمالی تنگه هرمز در تمامی سالها مساحت جنگلهای حرا افزایش پیدا کردهاند اما در قسمت شرقی مورد مطالعه همواره با روند کاهشی و افزایشی مواجه می باشد و به طور کلی توسعه قابل توجهی در طی این 47 سال در مانگروهای این قسمت مشاهده نمیشود. هر چند که با توجه به بررسی ویژگیهای ژئومورفیک منطقه مانند شیب، توپوگرافی و وجود خورها و استرانها و رسوبات وارده از رودخانههای حسنلنگی، گز و حیوی و همچنین متوسط جزر و مد منطقه و گستردهای که در بر میگیرد، مناطق مورد مطالعه پتانسیل بیشتری برای توسعه جنگلهای مانگرو دارد. نتایج حاصل از این تحقیق میتواند با فرآهم آوردن اطلاعات دقیق در خصوص پیشروی و یا پسروی مانگروها در بخشهای ساحلی مختلف، کمک چشمگیری به اجرای اقدامات حفاظتی و احیاء مانگروهای ایران کند.
https://hyd.tabrizu.ac.ir/article_12657_064e519cb1aa41160311268e23cfd342.pdf
2021-03-15
84
61
10.22034/hyd.2021.39655.1531
"ژئومورفولوژی ساحلی"
"هیدرو دینامیک دریا"
"جنگل مانگرو"
"شرق تنگه هرمز"
فاطمه
پرهیزکار
fatyma7parhizkar@yahoo.com
1
دانشجو دکتری، دانشکده برنامه ریزی وعلوم محیطی، دانشگاه تبریز، تبریز, ایران
AUTHOR
معصومه
رجبی
mrajabi@tabrizu.ac.ir
2
استاد دانشکده ی برنامه ریزی وعلوم محیطی ، دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
مجتبی
یمانی
myamani@ut.ac.ir
3
دانشگاه تهران
AUTHOR
داود
مختاری
d_mokhtari@tabrizu.ac.ir
4
دانشگاه تبریز
AUTHOR
Alongi, D.M. (2002). Present state and future of the world's mangrove forests. Environmental Conservation, 29: 331-349.
1
Andariyani, S. (2014). Application of remote sensing techniques and geographic information system in the study of land use changes and its impact on river flow (Case study: Sufi Chay), Master Thesis, Faculty of Geography and Planning, University of Tabriz.
2
Anderson, G.P., Felde, G.W., Hoke, M.L., Ratkowski, A.J., Cooley, T.W., Chetwynd, J.H., Jr., Gardner, J.A.,Adler-Golden, S.M., Matthew, M.W., Berk, A. (2002). MODTRAN4-based atmospheric correction algorithm: FLAASH (fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes). In Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral, and Ultraspectral Imagery VIII (Proceedings of SPIE); Shen, S.S., Lewis, P.E., Eds.; Society of Photo Optics: Orlando, FL, USA, pp. 65–71.
3
Arekhi, S., Adibnejad, M. (2011). Efficiency assessment of the of Support Vector Machines for land use classification using Landsat ETM+ data (Case study: Ilam Dam Catchment), Iranian Journal of Rangeland and Desert Research, NO3, pp. 440-420.
4
Asghari, S., Poorahmad, M. (2016). Identification and extraction of changes in Zarrineh River between 1989 and 2014 using satellite image processing, Journal of Hydrogeomorphology, No:5 1-16.
5
Behruzi rad, B. (1998). Characteristics and importance of important international wetlands on the shores of the Persian Gulf with emphasis on Kolahi and Tiab, Jornal of Environmental, 25: 49-57.
6
Blasco, F., M. Aizpuru and C. Gers. (2001). Depletion of Mangrove of continental Asia. Wetland Ecol. Manag. 9: 245-256.
7
Boschetti, L., Stephane, Flasse, p. and Pietro, A. Brivio. (2004). Analysis of the conflict between omission and commission in low spatial resolution dichotomic thematic products: The Pareto Boundary, Remote Sensing of Environment, 91: 280–292.
8
Chavez, p. (1996). "Image-based atmospheric corrections - Revisited and improved", Photogram. Eng. Remote Sensing, 62: 1025–1036.
9
Carney, J., Gillespie, T. W. and Richard Rosomoff R. (2014). Assessing forest change in a priority West African mangrove ecosystem: 1986–2010. Geoforum, 53: 126–135.
10
Congalton, R. G., Green, K. (1999). Assessing the accuracy of remotely sensed data: principles and practices, Boca Raton: Lewis Publications.
11
Danehkar, A. 2001. Mangroves forests zonation in Gaz and Harra international wetlands. The Environment Scientific Quarterly Journal, 34: 43-49. Danekar, A., 1998, Sensitive marine regions of Iran, Journal of Environmental, 24: 28-38.
12
Dehghan, M. (2008). Potential mapping of mangrove forests of the Gheshm Island using GIS, Master Thesis in Forestry, University of Kordestan, p. 57.
13
Dolan, R., Fenster, M.S. and Holme, S.J. (1991). Temporal analysis of shoreline recession and accretion. Journal of Coastal Research, 7: 723-744.
14
Duke, N.C. (1992). Mangrove Floristics and Biogeography, In: Tropical Mangrove Ecosystems, A.I. Robertson & D. M. Alongi (eds.), American Geophysical Union. Washangton, D. C. (USA).
15
Ellison, J.C. and Zouh, I. (2012). Vulnerability to Climate Change of Mangroves: Assessment from Cameroon, Central Africa. Biology, 1: 617-638.
16
Ethnobiology, Socio-economic and management of mangrove forests: a review. Aquatic Botany, 89: 220-236.
17
Fatemi, B., Rezaee, Y. (2012).Fundamentals of Remote Sensing, Tehran, Azadeh Publications.
18
Gandini, M. L., Usunoff, E. J. (2004). SCS curve number estimation using remote sensing NDVI in a GIS environmental, Environmental Hydrology, (12): 168-179.
19
Gang PO, Agatsiva J L. (1992). The current status of mangroves along the Kenyan coast: a case study of Mida Creek mangroves based on remote sensing. In: The Ecology of Mangrove and Related Ecosystems. Springer: 29–36.
20
Gilman, E., Ellison, J. and Coleman, R. (2007). Assessment of mangrove response to projected relative sea-level rise and recent historical reconstruction of shoreline position, Environmental Monitoring Assessment, 124: 112-134.
21
Jensen JR, Lin H, Yang X, Ramsey III E, Davis BA, Thoemke CW. 1991. The measurement of mangrove characteristics in southwest Florida using SPOT multispectral data. Geocarto International, 6(2): 13-21.
22
Kaplowitz, M.D. (2001). Assessing mangrove products and services at the local level: the use of focus groups and individual interviews. Landscape and Urban Planning, 56: 53-60.
23
Kristensen, E., Bouillon, S., Dittmar, T. and Marchand, C. (2008). Organic carbon dynamics in mangrove ecosystems: a review. Aquatic Botany, 89: 201-219.
24
Kolios, S., Stylios, C. D. (2013). "Identification of land cover land use changes in the greater area of the Preveza peninsula in Greece using Landsat satellite data", Applied Geography, 40: 150-160.
25
Lucas, R.M., Ellison, J.C., Mitchell, A., Donnelly, B., Finlayson, M. and Milne, A.K. (2002). Use of stereo aerial photograp hy for quantifying changes in the extent and height of mangroves in tropical Australia, Wetlands Ecology and Management, 10: 159-173.
26
Mantero, P., Moser, G., Serpico, S. B. (2005), "Partially supervised classification of remote sensing images through SVM-based probability density estimation", IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing, 43: 559-570.
27
Mehrabian, A., Naqinezhad, A., Mahiny, A.S., Mostafavi, H., Liaghati, H. and Kouchekzadeh, M. (2008). Vegetation mapping of the Mond Protected Area of Bushehr Province (South ‐west Iran). Journal of Integrative Plant Biology, 51: 251-260.
28
McIvor, C.C., Ley, J.A. and Bjork, R.D. (1997). Changes in freshwater inflow from the Everglades to Florida Bay including effects on biota and biotic processes: a review. Everglades: the ecosystem and its restoration. St. Lucie Press, Delray Beach, 117-146.
29
Mirzapoor, H., Haghizade, A., Tahmasebipoor, N., Zeinivand, H. (2019). Predicting Land Use Change Using Auto-Markov Cell Model in Lorestan Badavaran Watershed, Journal of Hydrogeomorphology, No: 20 79-99.
30
Nitze, A., Schulthess, B., Asche, H. (2012). Comparison of machine Learning algorithms random forest, artificial neural network and support vector Machine to maximum Likelihood for supervised crop type classification", Proceedings of the 4th Gambia, Rio de Janeiro Brazil, pp 35-40.
31
Noori, R., Abdoli, M. A., Ameri, A., Jalili-Ghazizade, M. (2008). "Prediction of municipal solid waste generation with combination of support vector machine and principal component analysis: A case study of Mashhad, Environmental Progress and Sustainable Energy, 28 (2): 249-258.
32
Rakotomavo, A. and Ois Fromard F. (2010). Dynamics of mangrove forests in the Mangoky River delta, Madagascar, under the influence of natural and human factors, Forest Ecology and Management, 259: 1161–1169.
33
Rao, S., Sharma, A. (2013). Cost parameter analysis and comparison of linear Kernel and Hollinger Kernel mapping of SVM on image retrieval and effects of addition of positive images, International Journal of Computer Applications, 73 (2): 5-12.
34
Roy, P. S., Sharma, K. P., Jain, A. (1996). Stratification of density in dry deciduous forest usingsatellite remote sensing digital data-An approach based on spectral indices, J. Biosci, 21: 723–734.
35
Rahman M, Csaplovics E, Koch B. (2005). An efficient regression strategy for extracting forest biomass information from satellite sensor data, International Journal of Remote Sensing, 26(7): 1511-1519.
36
Safaesna, H. (2001). Investigating the structure of mangrove forests on Mardo Island, Bachelor's thesis, Yazd University.
37
Shalkoff, R. J. (1997). Artificial Neural Networks, McGraw-Hill Companies Pub, New yourk.
38
Tamin, N.M., Zakaria, R., Hashim, R. and Yin, Y. (2011). Establishment of Avicennia marina mangroves on accreting coastline at Sungai Haji Dorani, Selangor, Mzalaysia. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 94: 334 -342.
39
Shearman, P.L. (2010). Recent change in the extent of mangroves in the northern Gulf of Papua, P apua New Guinea. Ambio, 39: 181-189.
40
UNEP-WCMC. (2006). In the Front Line: Shoreline Protection and Other Ecosystem Services from Mangroves and Coral Reefs. UNEP-WCMC, Cambridge, 33p.
41
Valiela, I., J. L. Bowen and J.K. York. (2001). Mangrove Forest: One of the World’s threatened Major Tropical Environments. BioScience, 51: 807-815.
42
Vapnik, V. N., (1999). The nature of statistical Learning theory, Second Edition, New York: Springer-Verlag.
43
Walters, B.B., Rönnbäck, P., Kovacs, J.M., Crona, B., Hussain, S.A., Badola, R. and Dahdouh -Guebas, F. (2008). Ethnobiology, socio-economic and management of mangrove forests: a review. Aquatic Botany, 89: 220-236.
44
ORIGINAL_ARTICLE
برآورد دبی سیلابی زیرحوضههای دره رود در استان اردبیل با استفاده از خصوصیات فیزیوگرافی حوضه
در تحقیقات منابع آب، تعیین دبی سیلاب حوضههای مختلف اهمیت بسیار زیادی دارد. بنابراین، این مطالعه با هدف تعیین حداکثر سیلاب با دوره بازگشتهای 10، 25، 50 و 100 سال با استفاده از مدل رگرسیونی و خصوصیات فیزیوگرافی زیرحوضههای حوضه درهرود با مساحت 12900 کیلومتر مربع در استان اردبیل، انجام شده است. در این پژوهش، دادههای دبی 16 ایستگاه هیدرومتری جمعآوری و تکمیل گردید و سیلاب با دوره بازگشتهای مختلف محاسبه گردید. سپس با استفاده از نرمافزارهای ArcGIS و WMS مشخصات فیزیوگرافی زیرحوضهها، شامل مساحت، شیب، ضریب شکل و ارتفاع متوسط، زمان تمرکز و شماره منحنی زیرحوضهها استخراج گردید و مدل رگرسیونی سیلابها محاسبه گردید. نتایج کالیبراسیون مدل نشانداد که میزان حداکثر دبی سیلاب برآورد شده توسط مدل رگرسیونی برای دوره بازگشتهای مختلف به خوبی با سیلاب مشاهده شده مطابقت دارد. بهطوریکه میزان ضرییب تبیین در دوره بازگشتهای 10، 25، 50 و 100 سال بهترتیب برابر97، 6/96، 8/95 و 7/94 درصد برآورد گردید. نتایج نشانداد مدل رگرسیون خطی با دقت بسیار خوبی قادر به پیشبینی میزان سیلاب زیرحوضههای درهرود با استفاده از پارامترهای فیزیوگرافی حوضه میباشد و با افزایش دوره بازگشت به میزان جزئی از دقت مدل کاسته میشود. همچنین نمودارهای پراکندگی نشان داد که کلیه مدلها بسیار جزئی از حالت کمبرآورد برخوردار بودند و پراکندگی نقاط حول محور یک به یک برای تمام دوره بازگشتها، بسیار مناسب بود.
https://hyd.tabrizu.ac.ir/article_12659_b04aa8f048aed8d283cd4be632ce1f79.pdf
2021-03-15
98
83
10.22034/hyd.2021.41477.1542
رگرسیون
تخمین
زیرحوضه
WMS
GIS
دورهی بازگشت
درهرود
استان اردبیل
یاسر
حسینی
y_hoseini@uma.ac.ir
1
دانشیار دانشگاه محقق اردبیلی- دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی مغان
LEAD_AUTHOR
Asadi, D.A. (2014). Study of Flooding Potential and Its Zoning in the Karoon 4 Basin Using GIS, Dissertation Master of Science, University of Abarkooh PayameNoor. [In Persian]
1
Azam, M., Hyung, S.K., & Seung, J.M. (2017). Development of Flood Alert Application in Mushim Stream Watershed Korea. International Journal of Disaster Risk Reduction, 21: 11-26.
2
Azhar, H(2017). Estimation of Design Flood Discharge for Kakkadavu Dam in Kariangode River Basin, Int J Environ Sci Nat Res. 4(1), 555-560.
3
Badri, B., Zare Bidaki, R., Honarbakhsh, A., & Atashkhar, F. (2016). Prioritization of Flooding Potential in Beheshtabad Subbasins. Physical Geography Research Quarterly, 48(1), 143-158. [In Persian]
4
Brouwer, R., & Van, E.K. (2004). Reintegrated Ecological, Economic and Social Impact Assessment of Alternative Flood Control Policies in the Netherlands. Ecological Economics, 50:1-21.
5
Dile, Y. T., & Srinivasan, R. (2014), Evaluation of CFSR Climate data for Hydrologic Prediction in Data-scarce Watersheds: an Application in the Blue Nile River Basin. J Am Water Resource Assoc. 50, 1226–1241.
6
Esmaeili, h., Akhond Ali, A., Zarei, H., & Taghian, M. (2018). Regional Flood AnalysisVia Comparison of the M5 Decision Tree Algorithm and Regression Models. Irrigation Sciences and Engineering. 40(4):183-195. [In Persian]
7
Ghaemi, H., & Morid, S. (1996). Flood model of Karkheh sub-basins. Nivar Magazine, No. 30, Meteorological Organization Publications. [In Persian]
8
Ghaffarie, A., Behruz, S., & Ostadibabakandi, E. (2016). Estimation of Curve Number and Runoff Height in Arc-GIS, Case Study, Meshkinshahr City. Hydrogeomorphology. 3(9), 159-175. [In Persian]
9
Hejazi, A., & Marzbani, M. (2015). Estimation of Maximum Runoff Height and Discharge Using Curve Number Method Case Study: Sarab Darehshahr Watershed. Hydrogeomorphology. 2(5), 63-81. [In Persian]
10
Hoseini, Y., Azari, A., & Pilpayeh, A. (2017). Flood modeling using WMS Model for Determining Peak Flood Discharge in Southwest Iran case study: Simili basin in Khuzestan Province. Applied Water Science, 7, 33-55.
11
Jena, J., & Nath, S. (2020). An Empirical Formula for Design Flood Estimation of Un-Gauged Catchments in Brahmani Basin, Odisha. J. Inst. Eng. India Ser. A 101,1–6.
12
Saghafian, B., Noroozpour, S., Kiani, M., & Rafiee Nasab. A. (2016). Coupled Modclark-curve Number Rainfall-runon-runoff Model. Arabian Journal of Geosciences, 9 (4), 2–13.
13
Mlinsky, D., Walega, A., Stachura, T., & Kaczor, G., (2019). A New Empirical Approach to Calculating Flood Frequency in Ungauged Catchments: A Case Study of the Upper Vistula Basin, Poland. Water. 11(3), 601-622.
14
Rahaman, S.A., Ajeez, S.A., Aruchamy, S., & Jegankumar, R. (2015). Prioritization of Sub Watershed Based on Morphometric Characteristics Using Fuzzy Analytical Hierarchy Process and Geographical Information System – A Study of Kallar Watershed, Tamil Nadu. Modeling Earth Systems and Environment, 3(1), 1-9.
15
Rasoulzadeh, A., Azartaj, A., Farzi, E., & Farzi, P. (2016). Derivation and investigation of regional flood analysis models as a function of return period (Case study: Ardabil province). Journal of Water and Soil Conservation. 22(4), 261-268. [In Persian]
16
Shaabani Bazneshin, A., Emadi, A., & Fazloula. R. (2017). Investigation the Flooding Potential of Basins and Determination Flood Producing Areas (Case Study: NEKA Basin). Journal of Watershed Management.7 (14): 28-20[In Persian]
17
Sharifi Paichoon, M., Omidvar, K., & Motazaker, K. (2019). Assessment of flooding using cluster analysis and multivariable regression methods with emphasis on hydro geomorphological parameters (Case study: Maroon catchment). Journal of Natural Environmental Hazards. 8(21):75-92. [In Persian]
18
Shiravi, B., Golkarian, A., & Abotalebi pirnaeemi, A. (2015). Effect of check dams on time of concentration and reduction of flood peak (Case study: Gash watershed). Journal of Rangeland and Watershed Management, 68(2), 307-322. [In Persian]
19
WMS7.1. 2006. User Manual. Bringhum Young Universitiy, p. 250.
20
Zare Abyaneh, H., & Bayat Varkeshi, M. (2011). Evaluation of artificial intelligentand empirical models in estimation of annual runoff. Journal of Water and Soil. 25(2): 365-379. [In Persian]
21
ORIGINAL_ARTICLE
عملکرد مولفههای زمینساختی و لیتولوژیکی در بیلان آبی حوضه آبریز رودک
یکی از مهمترین متغیرهای هیدرولوژیکی در حوضه آبخیز شناخت دبی است. در این تحقیق از مدل جامع حوضه آبخیز سوات و مولفههای زمین شناختی برای شناخت بیلان آبی استفاده شده . در این مدل با ورود نقشههای طبقات ارتفاعی، کاربری اراضی و خاکشناسی از اطلاعات هواشناسی برای شبیهسازی یک دوره سیساله (استفاده گردید. سپس در محیط سوات- کاپ اقدام به واسنجی مدل برای یک دوره 8 ساله و صحتسنجی سه ساله شد. برای ارزیابی، از معیارهای ضریب تعیین وزنی و ضریب کارایی ناش-ساتکلیف استفاده گردید. شاخص برای تخمین دبی در مرحله واسنجی 6/0 و صحتسنجی 51/0 بوده که نشان از دقت قابل پذیرش مدل دارد. براساس بیلان آبی، بیش از 72 درصد بارش تبخیر گردیده و رواناب حوضه 7/3 درصد است. جریان زیر قشری در جهت شیب، به سمت خروجی حوضه، 27/20 درصد و 93/1 درصد از بارش وارد سفره های مشترک آب زیرزمینی شده و تنها 12/0 درصد به عمق نفوذ میکند. به منظور بررسی اثر عوامل زمین ساختی و سنگ شناختی، از مولفه های شکستگی ها، جهت شیب لایهها و لیتولوژی کلی واحدهای سنگی استفاده شد. هم راستا بودن شیب لایه بندی با جهت مسیر رودخانه زهکش کننده حوضه و وجود گسل لتیان در مسیر زهکش، تاثیر بسزایی در خروجی رودخانه دارد. همچنین براساس ساختار سنگ شناسی، پس از نفوذ بارش در لایههای سنگی، گسلها آب را به صورت جریان زیر قشری منتقل میکنند. بخش اندکی از جریان، به سفره عمیق منتقل میشود. لذا میتوان بیان کرد که جریان زیرقشری تامین کننده آب در حوضه رودک است.
https://hyd.tabrizu.ac.ir/article_12658_d4b0a22276de56dd41c83445e2bce9dd.pdf
2021-03-15
118
101
10.22034/hyd.2021.41442.1545
بیلان آبی
مولفههای زمین شناختی
جریان زیرقشری
حوضه رودک شمال شرق تهران
علیرضا
حبیبی
habibi1354@yahoo.com
1
پژوهشکده آبخیزداری
LEAD_AUTHOR
حمیدرضا
معصومی
masoumi_hamid@yahoo.com
2
گروه زمین شناسی، واحد بندرعباس، دانشگاه آزاد اسلامی، بندرعباس، ایران
AUTHOR
Abbaspour, K. C., (2008). User Manual for SWAT-CUP2, SWAT Calibration and Uncertainty Analysis Programs.Swis Federal Institute of Aquatic Science and Technology, Eawag, Duebendorf, Switzerland.95PP.
1
Abunada, Z. Kishawi, Y. Alslaibi, T. M. Kaheil, N. Mittelstet, A. (2021). The application of SWAT-GIS tool to improve the recharge factor in the DRASTIC framework: Case study. Journal of Hydrology. Vol 592, 125613 doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.125613.
2
Alizadeh, M. Mirzaee Mohammadabadi, R. and Kia, H. (2016). Preparation of land use map using Landsat 8 satellite images (Jajroud Watershed). Geography and Environmental Sustainability. 6:89-98. (In Persian).
3
Ara, H. Yamani, M. and Shayan, S, Y. (2012). Management-Behavioral Analysis of Chaotic and Normal Landforms in Jajroud Watershed. Geography and Environmental Planning. 23(2): 3-52. (In Persian).
4
Borah, D.K., and Bera, M. (2004). Watershed-scale hydrologic and nonpoint source Pollution models: review of applications. Trans. ASAE 47:3.789-803.
5
Epelde, A. M. Cerro, I. Sánchez-Pérez, J. M. Sauvage, S. Srinivasan, R. Antigüedad I. (2015). Application of the SWAT model to assess the impact of changes in agricultural management practices on water quality. Hydrological Science Journal. 60(5). 825-843.
6
Faramarzi. M, Abbaspour K.C, Schulin. H. (2009). Modelling blue and green water resources availability in Iran. Hydrological Processes, 23(3): 486–501.
7
Ghazavi, R. Nadimi, M. Omidvar, A. and Eemani, R. (2018). Investigating the impact of future climate change in Ardabil Herochai River using SWAT and LARS-WG models. Hydrogeomorphology. 15(4): 54-79. (In Persian).
8
Gholipour, S. and Moradi, M. (2011). Geological study and structural analysis of Lavasanat region (northeast of Tehran), the first national geological conference of Iran, Shiraz. (In Persian).
9
Gourabi, A. and Kiarostami, F. (2020). The effect of new tectonically movements on the shape of the basin (Case study of Roudak catchment). Quantitative Geomorphological Research. 9(1): 1-12. (In Persian).
10
Gourabi, A. and Kiarostami, F. (2015). Tectonic assessment of watershed using geomorphological features in the form of TecDEM model (Case study: Rudak catchment in northeast of Tehran). Natural Geography Research. 47(3): 465-479. (In Persian).
11
Habibi, A. Saffari, A. Karam, A. and Peyrovan, H. (2016). Investigation and simulation of runoff and sediment in semi-arid climate of Iran (Case study: Hablehroud Watershed), PhD thesis Kharazmi University. 275 pages. (In Persian).
12
Hoseini, M. (2016). Simulation of water balance in Qarahsu watershed, Kermanshah province using SWAT model, Water Resources Engineering. 9(30): 37-55. (In Persian).
13
Hoseini, M. Ghafoori, A. and Makarian, Z. (2013). Investigation of modeling of groundwater potential of waterways leading to the southern borders and Persian Gulf. Tehran: Soil Conservation and Watershed Management Research Institute Publications. 246 pages. (In Persian).
14
Hosseini, M. (2010). Effect of land use changes on water balance and suspended sediment yield of Taleghan Catchment, Iran. PhD Thesis, University Putra Malaysia, 226 pages.
15
IRIMO. (2011). Meteorological statistical data of Ahar, Fasham, Garmabdar and north of Tehran stations. (In Persian).
16
Koreae, M. and Kiani, Y. (1994). Seismicity of the Iranian plateau with a special focus on Tehran. GSI. 1-97. (In Persian).
17
Moravej, K. Karimian Eghbal, M. and Mahmoudi, S. (2012). Preparation of digital soil map using geomorphometric analyzes in a part of Jajroud river watershed. Ph.D thesis. Trabiat Modares University. 136 pages. (In Persian).
18
Naderi, M. Ildoromi, A. Nouri, H. Aghabeigi Amin, S. and Zeinivand, H. (2018). Investigating the Impact of Land Use and Climate Change on Watershed Runoff Using SWAT Model (Case Study: Green Basin). Hydrogeomorphology. 16(5): 61-79. (In Persian).
19
Nash, J.E., Sutcliffe, J.V. (1970). River flow forecasting through conceptual models part 1, discussion of principals. Journal of Hydrology, 10(3): 282-290.
20
Neitch, S.L., J.G. Arnold, J.R. Kiniry and J.R. Williams. (2005). Soil and water assessment tool Documentation, user’s manual, Temple, Texas, USA, 494 pages.
21
Refahi, H, G. (2010). Water erosion and its control. Seventh edition. Tehran: University of Tehran Press. 671 pages. (In Persian).
22
Rostamian, R. Jaleh A. Afyuni, M. Mousavi, S.F. (2008). Application of a SWAT model for estimating runoff and sediment in two mountainous basins in central Iran. Hydrological Sciences. 53 .P:977-988.
23
Van Liew M.W., Garbrecht J., (2003). Hydrologic simulation of the Little Washita River experimental watershed using SWAT, Journal of the American Water Resources Association 39:413-426.
24
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی روند خشکسالی هیدرولوژیک در سطح حوضه آبریز دریاچه ارومیه
در سالهای اخیر، خشک شدن دریاچه ارومیه مورد توجه محققین قرار گرفته است. این دریاچه از سال 1995 با حدود 8 متر کاهش سطح آب مواجه بوده است. خشکسالیها به عنوان رویدادهای حدی مخرب، بر محیط طبیعی منطقه تأثیر میگذارند. شناسایی روند خشکسالی برای مدیریت و استفاده بهینه از منابع آب، ضروری است. ارزیابی روند توسط شاخصهای خشکسالی، که شاخص استاندارد بارش (SPI) محبوبترین آن است، راهی منطقی است، زیرا شاخصهای خشکسالی با توجه به شدت، مدت و فراوانی، ناهنجاریهای اقلیمی را اندازهگیری میکنند. در این مطالعه، روند خشکسالی هیدرولوژیک در حوضه آبریز دریاچه ارومیه با استفاده از سریهای SPI 12 و 24 ماهه بررسی شد. سری SPI با استفاده از دادههای بارش ماهانه 32 ساله (1986-2017) در 8 ایستگاه منتخب حوضه، تعیین شد. آشکارسازی روند با استفاده از تحلیل روند نوآورانه (ITA) و من-کندال صورت گرفت و برای شناسایی روندهای معنیدار، از آزمونهای معنیداری در سطح 05/0 استفاده شد. نتایج آزمونهای ITA و من- کندال نشان داد که مراغه، سهند، سقز، تکاب و مهاباد دارای روند کاهشی معنیدار در سریهای 12 و 24 ماهه هستند. در ارومیه، تبریز و سراب، آزمون من-کندال روند معنیداری را نشان نداد؛ درحالیکه ITA، روندهای کاهشی و افزایشی معنیداری نشان داد. بر اساس نتایج گرافیکی ITA، روند کاهشی در شرایط مرطوب و نرمال و روند افزایشی در شرایط خشکسالی، در اکثر ایستگاههای حوضه وجود دارد. همچنین نتیجه گرفته شد که ITA، ابزاری ارزشمند برای استنباط اطلاعات کیفی است. از نتایج این تحقیق میتوان برای مدیریت منابع آب و درک ویژگیهای تغییر اقلیم استفاده کرد.
https://hyd.tabrizu.ac.ir/article_12660_ef7d80ae77fcaadf380b5b122a24f8ec.pdf
2021-03-15
138
119
10.22034/hyd.2021.43326.1562
خشکسالی هیدرولوژیکی
تحلیل روند
تحلیل روند نوآورانه (ITA)
من-کندال
حوضه دریاچه ارومیه
خدیجه
جوان
kjavan20@gmail.com
1
استادیار گروه جغرافیا، دانشگاه ارومیه، ایران
LEAD_AUTHOR
Abtahi, M., Seif, A. & Khosroshahi, M. (2014). Assessment of temperature and precipitation trends in Kashan Namak lake basin during the last half-century, Iranian Journal of Range and Desert Research, 21(1), 1-12.
1
Bazrafshan, O., Mahmudzadeh, F. & Bazrafshan, J. (2017). Evaluation of temporal trends of the drought indices SPI and SPEI in the Southern Coast of Iran, Desert Management, 4(8), 54-69.
2
Kousari, M. R. Ekhtesasi, M. R. & Malekinezhad, H. (2017). Investigation of long-term drought trend in semi-arid, arid and hyper-arid regions of the world, Desert Management, 4(8), 36-53.
3
Montaseri, M., Amirataee, B., & Khalili, K. (2016). Identification of trend in spatial and temporal dry and wet periods in northwest of Iran based on SPI and RAI indices. Journal of Water and Soil, 30(2), 655-671.
4
Majidi, A., Radfar, M., Mirabbasi Najafabadi, R. & Marofi, F. (2018). Technical Report: Trend Analysis of Meteorological Drought Characteristics in Hamedan Province, Journal of Watershed Management Research, 9(17), 295-305.
5
sobhani, B., Jafarzadehaliabad, L., Safarianzengir, V. (2020). Modelling, Analysis, and Prediction of Drought Phenomenon in Iran. Hydrogeomorphology, 6(21), 181-202.
6
torabipodeh, H., Shahinejad, B., Dehghani, R. (2018). Drought Estimate Using Artificial Network Estimation Drought Using Intelligent Networks. Hydrogeomorphology, 5(14), 179-197.
7
Abarghouei, H. B., Zarch, M. A. A., Dastorani, M. T., Kousari, M. R., & Zarch, M. S. (2011). The survey of climatic drought trend in Iran. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 25(6), 851.
8
AghaKouchak, A., Norouzi, H., Madani, K., Mirchi, A., Azarderakhsh, M., Nazemi, A., ... & Hasanzadeh, E. (2015). Aral Sea syndrome desiccates Lake Urmia: call for action. Journal of Great Lakes Research, 41(1), 307-311.
9
Ay, M., & Kisi, O. (2015). Investigation of trend analysis of monthly total precipitation by an innovative method. Theoretical and Applied Climatology, 120(3-4), 617-629.
10
Azizzadeh, M., & Javan, K. (2015). Analyzing trends in reference evapotranspiration in northwest part of Iran. Journal of Ecological Engineering, 16(2).
11
Bacanli, Ü. G. (2017). Trend analysis of precipitation and drought in the Aegean region, Turkey. Meteorological Applications, 24(2), 239-249.
12
Bonaccorso, B., Bordi, I., Cancelliere, A., Rossi, G., & Sutera, A. (2003). Spatial variability of drought: an analysis of the SPI in Sicily. Water resources management, 17(4), 273-296.
13
Caloiero, T. (2018). SPI trend analysis of New Zealand applying the ITA technique. Geosciences, 8(3), 101.
14
Dabanlı, İ., Şen, Z., Yeleğen, M. Ö., Şişman, E., Selek, B., & Güçlü, Y. S. (2016). Trend assessment by the innovative-Şen method. Water resources management, 30(14), 5193-5203.
15
13. Davarpanah, S., Erfanian, M., & Javan, K. (2021). Assessment of Climate Change Impacts on Drought and Wet Spells in Lake Urmia Basin. Pure and Applied Geophysics, 1-19.
16
Delju, A. H., Ceylan, A., Piguet, E., & Rebetez, M. (2013). Observed climate variability and change in Urmia Lake Basin, Iran. Theoretical and applied climatology, 111(1-2), 285-296.
17
Golian, S., Mazdiyasni, O., & AghaKouchak, A. (2015). Trends in meteorological and agricultural droughts in Iran. Theoretical and applied climatology, 119(3-4), 679-688.
18
Habeeb, D., Vargo, J., & Stone, B. (2015). Rising heat wave trends in large US cities. Natural Hazards, 76(3), 1651-1665.
19
Hallegatte, S., Green, C., Nicholls, R. J., & Corfee-Morlot, J. (2013). Future flood losses in major coastal cities. Nature climate change, 3(9), 802-806.
20
IPCC. (2013). Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA: Cambridge University Press.
21
Jung, Y., Shin, J. Y., Ahn, H., & Heo, J. H. (2017). The spatial and temporal structure of extreme rainfall trends in South Korea. Water, 9(10), 809.
22
Khan, M. I., Liu, D., Fu, Q., & Faiz, M. A. (2018). Detecting the persistence of drying trends under changing climate conditions using four meteorological drought indices. Meteorological Applications, 25(2), 184-194.
23
Khazaei, B., Khatami, S., Alemohammad, S. H., Rashidi, L., Wu, C., Madani, K., ... & Aghakouchak, A. (2019). Climatic or regionally induced by humans? Tracing hydro-climatic and land-use changes to better understand the Lake Urmia tragedy. Journal of hydrology, 569, 203-217.
24
Malik, A., Kumar, A., Pham, Q. B., Zhu, S., Linh, N. T. T., & Tri, D. Q. (2020). Identification of EDI trend using Mann-Kendall and Şen-Innovative Trend methods (Uttarakhand, India). Arabian Journal of Geosciences, 13(18), 1-15.
25
Manatsa, D., Mukwada, G., Siziba, E., & Chinyanganya, T. (2010). Analysis of multidimensional aspects of agricultural droughts in Zimbabwe using the Standardized Precipitation Index (SPI). Theoretical and Applied Climatology, 102(3-4), 287-305.
26
McKee, T. B. (1995). Drought monitoring with multiple time scales. In Proceedings of 9th Conference on Applied Climatology, Boston, 1995.
27
McKee, T. B., Doesken, N. J., & Kleist, J. (1993, January). The relationship of drought frequency and duration to time scales. In Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology (Vol. 17, No. 22, pp. 179-183).
28
Mohorji, A. M., Şen, Z., & Almazroui, M. (2017). Trend analyses revision and global monthly temperature innovative multi-duration analysis. Earth Systems and Environment, 1(1), 9.
29
Moradi Dashtpagerdi, M., Kousari, M. R., Vagharfard, H., Ghonchepour, D., Hosseini, M. E., & Ahani, H. (2015). An investigation of drought magnitude trend during 1975–2005 in arid and semi-arid regions of Iran. Environmental earth sciences, 73(3), 1231-1244.
30
Öztopal, A., & Şen, Z. (2017). Innovative trend methodology applications to precipitation records in Turkey. Water resources management, 31(3), 727-737.
31
Partal, T., & Kahya, E. (2006). Trend analysis in Turkish precipitation data. Hydrological Processes: An International Journal, 20(9), 2011-2026.
32
Patel, N. R., & Yadav, K. (2015). Monitoring spatio-temporal pattern of drought stress using integrated drought index over Bundelkhand region, India. Natural Hazards, 77(2), 663-677.
33
Paulo, A. A., Rosa, R. D., & Pereira, L. S. (2012). Climate trends and behaviour of drought indices based on precipitation and evapotranspiration in Portugal. Natural Hazards and Earth System Sciences, 12(5), 1481-1491.
34
Saada, N., & Abu-Romman, A. (2017). Multi-site modeling and simulation of the standardized precipitation index (SPI) in Jordan. Journal of Hydrology: Regional Studies, 14, 83-91.
35
Şen, Z. (2012). Innovative trend analysis methodology. Journal of Hydrologic Engineering, 17(9), 1042-1046.
36
Şen, Z. (2014). Trend identification simulation and application. Journal of Hydrologic Engineering, 19(3), 635-642.
37
Şen, Z. (2017). Innovative trend significance test and applications. Theoretical and applied climatology, 127(3-4), 939-947.
38
Tabari, H., Abghari, H., & Hosseinzadeh Talaee, P. (2012). Temporal trends and spatial characteristics of drought and rainfall in arid and semiarid regions of Iran. Hydrological Processes, 26(22), 3351-3361.
39
Tabari, H., & Talaee, P. H. (2011). Temporal variability of precipitation over Iran: 1966–2005. Journal of Hydrology, 396(3-4), 313-320.
40
Trenberth, K. E., Fasullo, J. T., & Shepherd, T. G. (2015). Attribution of climate extreme events. Nature Climate Change, 5(8), 725-730.
41
Tsakiris, G., & Vangelis, H. (2004). Towards a drought watch system based on spatial SPI. Water resources management, 18(1), 1-12.
42
Wang, W., Shao, Q., Yang, T., Peng, S., Yu, Z., Taylor, J., ... & Sun, F. (2013). Changes in daily temperature and precipitation extremes in the Yellow River Basin, China. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 27(2), 401-421.
43
WMO and GWP (World Meteorological Organization and Global Water Partnership) (2016): Handbook of Drought Indicators and Indices. Integrated Drought Management Programme (IDMP): Integrated Drought Management Tools and Guidelines Series 2, No. 1173. – WMO, Geneva-Switzerland.
44
Yilmaz, B. (2019). Analysis of Hydrological Drought Trends in the Gap Region (Southeastern Turkey) by Mann-Kendall Test and Innovative Şen Method. Applied Ecology and Environmental Research, 17(2), 3325-3342.
45
Zarghami, M. (2011). Effective watershed management; case study of Urmia Lake, Iran. Lake and Reservoir Management, 27(1), 87-94.
46
ORIGINAL_ARTICLE
شناسایی مناطق سیلخیز شهر شیراز با استفاده از TOPSIS-GIS
خطر سیلاب و عدم آگاهی از شرایط فیزیوگرافی و مورفولوژیکی حوضههای آبریز شهری موجب شده تا سکونتگاههای انسانی در دورههای زمانی مختلف، همواره مورد تهدید جانی و مالی اثرات ناشی از سیل قرار گیرند. سیل اخیر شیراز که در فروردین ماه 1398رخ داد یکی از مواردی بود که مداخلات انسانی و عدم آگاهی دقیق در رابطه با شرایط حوضه، منجر به خسارتهای جبرانناپذیر جانی گردید. با توجه به شرایط پیشآمده و پیشگیری از وقوع رخدادهای مشابه، هدف این مطالعه شناسایی مناطق مستعد وقوع سیلاب در حوضه آبخیز شهر شیراز میباشد. به این منظور مهمترین عوامل مؤثر در ایجاد سیلاب شامل لایههای اطلاعاتی بارش، فاصله از مسیل، مقدار شیب، جهت شیب، طبقات ارتفاعی، پوشش زمین، کاربری اراضی، تراکم ساختمانی، بافتهای فرسوده، سیلابهای گذشته، سازندهای زمینشناسی و شماره منحنی، با استفاده از سامانه اطلاعات جغرافیایی (GIS) و فناوری سنجش از دور (RS) تهیه شدند سپس استانداردسازی لایهها بر اساس توابع فازی در محیط ArcMap 10.3 با استفاده از روش مقایسات زوجی وزندهی شدند و در نهایت با بهرهگیری از مدل فازی TOPSIS نقشه نهایی پهنهبندی تهیه گردید. نتایج نشان میدهد که مناطق 2، 3،11،7 و 9 بیشترین آسیبپذیری را در برابر سیلاب دارند. همچنین 2754 هکتار از محدوده شهر شیراز در طبقه با خطر خیلی زیاد، 6076 هکتار در پهنه با خطر زیاد، 17390 هکتار در پهنه با خطر متوسط، 13418 هکتار در پهنه کم و 6658 هکتار در پهنه با خطر بسیارکم قرار دارد.
https://hyd.tabrizu.ac.ir/article_12662_24fa7d8146e31080baed3ca49f020d47.pdf
2021-03-15
159
139
10.22034/hyd.2021.43413.1565
سیلاب شهری
خسارات سیل
TOPSIS-GIS
شیراز
هادی
عبدالعظیمی
hadiabdolazimi@gmail.com
1
گروه سنجش از دور و GIS، دانشگاه آزاد اسلامی واحد شیراز،شیراز، ایران
LEAD_AUTHOR
سید حسین
روشان
h.roshun2011@gmail.com
2
گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران.
AUTHOR
سید امیر
شمسنیا
ashamsnia_82@yahoo.com
3
گروه مهندسی آب، دانشگاه آزاد اسلامی واحد شیراز، شیراز، ایران
AUTHOR
حمیدرضا
شاهینیفر
hamid.shahini76@gmail.com
4
دانشجوی کارشناسی ارشد طراحی شهری، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران جنوب، تهران، ایران
AUTHOR
Alizadeh, A. (2013). The Principles of Applied Hydrology. 36th Edition, Imam Reza (AS) University, Mashhad, 990.
1
Amir Ahmadi, A., Keramati, S., & Ahmadi, T. (2012). Micro zoning of flood risk within the city of Neishabour for urban development, Journal of Research and Urban Planning, 2(7), 91-110.
2
Asghari Seracknroud, M., Pirozi, E., & Zaynali, B. (2016). Flood risk zoning in Aq Laqanchai watershed using Vikor model. Quantitative Geomorphological Researches, 4(3), 231-245.
3
Behbahani, T.T., & Bozorgzadeh, M. (1996). Urban Floods. Iranian Wine and Architecture Research Center Publication, First Edition, 548.
4
Beheshtirad, M., Faiznia, S., Salajegheh, A., & Ahmadi, H. (2009). Evaluation of the efficiency of landslide risk (CF) landslide risk zoning model Case study of Moallem Kalayeh watershed. Natural Geographic, 2(5), 19-28.
5
Bhattacharya, N. (2010). Flood Risk Assessment in Barcelonnette, France. Master of Science thesis, Faculty of Geo-Information and Earth Observation (ITC), University of Twente, Netherlands. 107.
6
City and House Consulting Engineers, (2010). Shiraz City Master Plan Review, Volume 2, Housing and Urban Development Organization of Fars Province, Shiraz.
7
Danumah, J. H., Odai, S. N., Saley, B. M., Szarzynski, J., Thiel, M., Kwaku, A., Kouame, F.K., & Akpa, L. Y. (2016). Flood risk assessment and mapping in Abidjan district using multi-criteria analysis (AHP) model and geoinformation techniques,(cote d’ivoire). Geoenvironmental Disasters, 3(1), 10.
8
Esmaili, R., Ghorayashvandi, M., & Jokar Sarhangi, E. (2019). The Identification and Ranking of Flood-Prone Areas in the Alluvial Fans, North of Izeh, Khuzestan Province. Hydrogeomorphology, 5(17), 163-183.
9
Feloni, E., Mousadis, I., & Baltas, E. (2020). Flood vulnerability assessment using a GIS‐based multi‐criteria approach—The case of Attica region. Journal of Flood Risk Management, 13, 1-15.
10
Ghahroudi Tali, M., Majidi Heravi, A., & Abdoli, E. (2016). Vulnerability of Urban Flooding Case Study: Tehran, Darake to Kan. Journal of Geography and Environmental Hazards, 5(1), 21-36.
11
Ghanavati, E., Karam, A., & Aghaalikhani, M. (2013). Flood risk zonation in the farahzad basin (Tehran) using Fuzzy Model. Geography and Environmental Planning Journal, 48(4), 121-138.
12
Hamidi, N., Vafakhah, M., & Najafi, A. (2016). Development of Urban Flood Hazard Map for Nour City Using Analytical Hierarchy Process and Fuzzy Logic. Journal of Watershed Management Research, 7(14), 11-19.
13
Jamali, M., Moghimi, E., Jafarpour, Z., & Kardovani, P. (2016). Effects of Physical Development and Urban Land Use Change on Riparian Areas (Case Study: Khoshk River in Shiraz City, Iran). Human Geography Research Quarterly, 48(3), 591-602.
14
Mosavi, S.M., Negahban, S., Rakhshaninasab, H., & Hossainzadeh, S.M. (2017). Assessment and zoning Flood risk by using Fuzzy logic TOPSIS in GIS (Case study: Baghmalek urban catchment). Journal of Natural environment hazards, 5(10), 79-98.
15
Nadiri, M. (2019). Assessment of Aydoghmoos watershed flood risk using AHP-TOPSIS model. Quarterly of Geography (Regional Planning), 9(3), 307-319.
16
Omidvar, K., Mahmodabadi, M., & Safarpour, F. (2015). A Synoptic Analysis of Heavy Rains February 2011 in Southern and Central Regions of Iran (with emphasis on Kerman Province). Journal of Geography and Planning, 19(51), 21-39.
17
Ouma, Y. O., & Tateishi, R. (2014). Urban flood vulnerability and risk mapping using integrated multi-parametric AHP and GIS: methodological overview and case study assessment. Water, 6(6), 1515-1545.
18
Radmehr, A., & Araghinejad, S. (2015). Flood vulnerability analysis by fuzzy spatial multi criteria decision making. Water resources management, 29(12), 4427-4445.
19
Sedaghat, M., Solaimani, K., & Rashidpour, M. (2016). Evaluation of flood sensitivity in Amol city using GIS technique. The 3th Scientific Conference on New Horizons in Geography and Architectural and Urban Planning of Iran, June 16, Tehran, Iran, 1-15.
20
Sepehr, A., & Kavian, R. (2014). Classifying Sustainability of Mashhad Urban Regions to Environmental Hazards Using SIMUS Linear Programming. Journal of Geography and Environmental Hazards, 9, 125-141.
21
Taqvaee, M., & Turkzadeh M. (2006). Urban Crisis Planning and Management, Kankash Publishing, Isfahan, First Edition, 194.
22
Yamani, M., & Abbasi, M. (2020). Geomorphic Classification of the Catastrophic Flood Effects of the Gadar River Based on the Mitzen Model. Journal of Geography and Planning, 24(73), 405-430.
23
Yamani, M., & Enayati, M. (2005). Relationship between Basins Geomorphic Features and Flood Capability. Geographical Research Quarterly, 38(3), 47-57.
24
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی کارایی مدل SWAT در برآورد دبیهای روزانه حوضههای فاقد آمار با رویکرد منطقه بندی در مناطق خشک
رواناب یکی از مهمترین اجزای چرخه هیدرولوژی است. در هر حوضه ی آبریز برآورد رواناب برای برنامه ریزی دقیق مدیریت منابع آب ضروری است. هدف از انجام این مطالعه بررسی کارایی مدل هیدرولوژیکی و نیمه توزیعی SWAT جهت برآورد دبی روزانه ی حوضه های فاقد آمار در مناطق خشک از طریق انتقال پارامترهای واسنجی شده از حوضه ی دارای آمار به حوضه ی فاقد آمار با رویکرد منطقه بندی مبتنی بر خصوصیات فیزیکی است. جهت انجام این مطالعه، ابتدا مدل SWAT در حوضه ی آبریز دارای آمار (خـنچه) واسنجی و صحت سنـجی شد. سپس پارامـترهای واسنجی شـده برای شـبیه سازی و تحلیل جریان در بسته نرم افزاری Hydro office-FDC بـه حوضه ی فاقد آمار سـوک چم انتتقال داده شد. بـر اساس نتایج حاصل از تحلیل حساسیت، از بین پارامترهای حساس در شبیه سازی جریان، پارامترهای HRU-SLP, SLSOIL, SOL-AWC, CANMX, CH-S1 به عنوان حساسترین پارامترها در منطقهی مورد مطالعه شناخته شدند. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل PBIAS, R2, NSE به ترتیب برای دوره واسنجی 6/0، 65/0 و 7/10 و برای دورهی صحتسنجی برابر 47/0، 63/0 و 88/11- به دست آمد که نشاندهندهی دقت قابلقبول شبیهسازی دبی روزانه در حوضه ی خشک در مقیاس روزانه است. همچنین نتایج حاصل از اندازهگیری شاخصهای منحنی تداوم سیلابی (Q5)، مرطوب(Q20-Q10)، متوسط (Q60-Q50-Q40-Q30)، کمآبی (Q95-Q90-Q80-Q70) نشان داد که در 5 درصد از ایام سال (18روز) دبی سیلابی معادل 28/0 مترمکعب برثانیه یا بیشتر از آن است. محدوده ی شاخص های مرطوب، متوسط و کم آبی به ترتیب (12/0–16/0)، (11/0- 08/0) و (024/0– 058/0) مترمکعب برثانیه به دست آمد. استخراج این نتایج میتواند به درک و شناخت بهتر از رفتار هیدرولوژیکی حوضه های فاقد آمار کمک کند.
https://hyd.tabrizu.ac.ir/article_12675_19024086cd43906de0f3bd7acfa82912.pdf
2021-02-19
182
161
10.22034/hyd.2021.43934.1568
مدل ارزیابی آب و خاک
حوضههای فاقد آمار
شبیهسازی روزانه
رویکرد منطقهبندی
منحنی تداوم جریان
حوضههایی آبریز
خنچه و سوک چم
استان اصفهان
دانیال
صیاد
danial.sayyad@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری علوم و مهندسی آبخیزداری، دانشکدهای منابع طبیعی و علوم زمین، دانشگاه کاشان، کاشان، ایران
AUTHOR
رضا
قضاوی
ghazavi@kashanu.ac.ir
2
عضوء هیئت علمی گروه مرتع و آبخیزداری دانشکده منابع طبیعی و علوم زمین دانشگاه کاشان
LEAD_AUTHOR
ابراهیم
امیدوار
ebrahimomidvar@gmail.com
3
دانشکده منابع طبیعی و علوم زمین، دانشگاه کاشان
AUTHOR
Abbaspour, K. C. (2013). SWAT-CUP 2012. SWAT Calibrationand Uncertainty Program-a user Manual.
1
Abbaspour, K. C., Rouholahnejad, E., Vaghefi, S., Srinivasan, R., Yang, H., & Kløve, B. (2015). A continental-scale hydrology and water quality model for Europe: Calibration and uncertainty of a high-resolution large-scale SWAT model. Journal of Hydrology, 524, 733-752.
2
Akbari, M. H., Bahremand, A., Najafinejad, A., & Sheikh, V. (2013). Daily flow Simulation of Chehelchai River-Golestan Province Using SWAT Model. (In Persian)
3
Ang, R., & Oeurng, C. (2018). Simulating streamflow in an ungauged catchment of Tonlesap Lake Basin in Cambodia using Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. Water Science, 32(1), 89-101.
4
Arnold, J. G., Allen, P. M., & Bernhardt, G. (1993). A comprehensive surface-groundwater flow model. Journal of Hydrology, 142(1-4), 47-69.
5
Arnold, J., Engel, B., & Srinivasan, R. (1993). A continuous time, grid cell watershed model. Application of Advanced Information Technologies for Management of Natural Resources, 17-19.
6
Bao, Z., Zhang, J., Liu, J., Fu, G., Wang, G., He, R., Liu, H. (2012). Comparison of regionalization approaches based on regression and similarity for predictions in ungauged catchments under multiple hydro-climatic conditions. Journal of Hydrology, 466, 37-46.
7
Bezabih, A. W. (2021). Evaluation of small hydropower plant at Ribb irrigation dam in Amhara regional state, Ethiopia. Environmental Systems Research, 10(1), 1-9.
8
Beck, H. E., van Dijk, A. I., De Roo, A., Miralles, D. G., McVicar, T. R., Schellekens, J., & Bruijnzeel, L. A. (2016). Global‐scale regionalization of hydrologic model parameters. Water Resources Research, 52(5), 3599-3622.
9
Blainski, É., Porras, E. A. A., Garbossa, L. H. P., & Pinheiro, A. (2017). Simulation of land use scenarios in the Camboriú River Basin using the SWAT model. RBRH, 22.
10
Cerro, I., Antigüedad, I., Srinavasan, R., Sauvage, S., Volk, M., & Sanchez‐Perez, J. M. (2014). Simulating land management options to reduce nitrate pollution in an agricultural watershed dominated by an alluvial aquifer. Journal of Environmental Quality, 43(1), 67-74.
11
Cislaghi, A., Masseroni, D., Massari, C., Camici, S., & Brocca, L. (2020).Combining a rainfall–runoff model and a regionalization approach for flood and water resource assessment in the western Po Valley, Italy. Hydrological Sciences Journal, 65(3), 348-370.
12
Dessu, S. B., & Melesse, A. M. (2013). Impact and uncertainties of climate change on the hydrology of the Mara River basin, Kenya/Tanzania. Hydrological Processes, 27(20), 2973-2986.
13
Ercan, M. B., Goodall, J. L., Castronova, A. M., Humphrey, M., & Beekwilder, N. (2014). Calibration of SWAT models using the cloud. Environmental Modelling & Software, 62, 188-196.
14
Fohrer, N., Dietrich, A., Kolychalow, O., & Ulrich, U. (2014). Assessment of the environmental fate of the herbicides flufenacet and metazachlor with the SWAT model. Journal of Environmental Quality, 43(1), 75-85.
15
Fu, C., James, A. L., & Yao, H. (2014). SWAT-CS: Revision and testing of SWAT for Canadian Shield catchments. Journal of Hydrology, 511, 719.735
16
Ghazavi, R., Nadimi, M., Omidvar, E., & Imani, R. (2018)The Study of the Effects of the Future Climate Change on Discharge Variation of the Herochay River using SWAT and LARS-WG. Hydrogeomorphology, 4(15), 54-79. (In Persian) (In Persian)
17
Glavan, M., White, S., & Holman, I. P. (2011). Evaluation of river water quality simulations at a daily time step–Experience with SWAT in the Axe Catchment, UK. CLEAN–Soil, Air, Water, 39(1), 43-54.
18
Gong, Y., Shen, Z., Liu, R., Hong, Q., & Wu, X. (2012). A comparison of single-and multi-gauge based calibrations for hydrological modeling of the Upper Daning River Watershed in China's Three Gorges Reservoir Region. Hydrology Research, 43(6), 822-832.
19
Jakada, H., & Chen, Z. (2020). An approach to runoff modelling in small karst watersheds using the SWAT model. Arabian Journal of Geosciences, 13).8
20
Jimeno-Sáez, P., Senent-Aparicio, J., Pérez-Sánchez, J., & Pulido-Velazquez, D. (2018). A Comparison of SWAT and ANN models for daily runoff simulation in different climatic zones of Peninsular Spain. Water, 10(2), 192.
21
Jung, C. G., & Kim, S. J. (2018). Assessment of the water cycle impact by the Budyko curve on watershed hydrology using SWAT and CO2 concentrations derived from Terra MODIS GPP. Ecological Engineering, 118, 179-190.
22
Kalin, L., Isik, S., Schoonover, J. E., & Lockaby, B. G. (2010). Predicting water quality in unmonitored watersheds using artificial neural networks. Journal of Environmental Quality, 39(4), 1429-1440.
23
Karami, F., & Bayati Khatibi, M. (2019). The Modeling of Soil Erosion andPrioritizing Sediment Production in Sattarkhan Dam Basin Using MUSLE and SWAT Models. Hydrogeomorphology, 5(18), 115-137. (In Persian)
24
Karki, R., Srivastava, P., Bosch, D. D., Kalin, L., Lamba, J., & Strickland, T. C. (2020). Multi-Variable Sensitivity Analysis, Calibration, and Validation of a Field-Scale SWAT Model: Building Stakeholder Trust in Hydrologic and Water Quality Modeling. Transactions of the ASABE, 63(2), 523-539.
25
Kavian, A., Bahrami, M., & Rouhani, H. (2014). Performance Evaluation of SWAT Model to estimate surface runoff in Kachik Watershed, Golestan Province. Watershed Managment Research, 27(2-103), 22-32. (In Persian)
26
Kumar, N., Singh, S. K., Srivastava, P. K., & Narsimlu, B. (2017). SWAT Model calibration and uncertainty analysis for streamflow prediction of the Tons River Basin, India, using Sequential Uncertainty Fitting (SUFI-2) algorithm. Modeling Earth Systems and Environment, 3(1), 30.
27
Lee, S., Kim, J., & Hur, J. W. (2013). Assessment of ecological flow rate by flow duration and environmental management class in the Geum River, Korea. Environmental earth sciences, 68(4), 1107-1118.
28
Leye, I., Sambou, S., Sané, M. L., Ndiaye, I., Ndione, D. M., Kane, S., . . . Cissé, M. T. (2020). Hydrological Modeling of an Ungauged River Basin Using SWAT Model for Water Resource Management Case of Kayanga River Upstream Niandouba Dam. Journal of Water Resources and Ocean Science, 9(1), 29-41.
29
Ma, Q., Xiong, L., Li, Y., Li, S., & Xu, C.-Y. (2018). Partitioning multi-source uncertainties in simulating nitrogen loading in stream water using a coherent, stochastic framework: Application to a rice agricultural watershed in subtropical China. Science of the Total Environment, 618, 1298-1313.
30
Marin, M., Clinciu, I., Tudose, N. C., Ungurean, C., Adorjani, A., Mihalache, A. L., . . . Cacovean, H. (2020). Assessing the vulnerability of water resources in the context of climate changes in a small forested watershed using SWAT: A review. Environmental Research, 109330.
31
Mengistu, A. G., van Rensburg, L. D., & Woyessa, Y. E. (2019). Techniques for calibration and validation of SWAT model in data scarce arid and semi-arid catchments in South Africa. Journal of Hydrology: Regional Studies, 25, 100621.
32
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.
33
Naderi, M., Ildoromi, A., Nouri, H., Aghabeigi Amin, S., & Zeinivand, H. (2018). The Impact of Land Use and Climate Change on Watershed Runoff Using SWAT Model (Case Study: Garin Watershed). Hydrogeomorphology, 4(16), 61-79.
34
Nathan, R., & McMahon, T. (1990). Identification of homogeneous regions for the purposes of regionalisation. Journal of Hydrology, 121(1-4), 217-238.
35
Noori, N., & Kalin, L. (2016). Coupling SWAT and ANN models for enhanced daily streamflow prediction. Journal of Hydrology, 533, 141-151.
36
Oliver, C., Radcliffe, D., Risse, L., Habteselassie, M., Mukundan, R., Jeong, J., & Hoghooghi, N. (2014). Quantifying the Contribution of On‐Site Wastewater Treatment Systems to Stream Discharge Using the SWAT Model. Journal of environmental quality, 43(2), 539-548.
37
Parajka, J., Merz, R., & Blöschl, G. (2005). A Comparison of Regionalisation Methods for Catchment Model Parameters.
38
Rafiei Emam, A., Kappas, M., Hoang Khanh Nguyen, L., & Renchin, T. (2016). Hydrological modeling in an ungauged basin of Central Vietnam using SWAT model. Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 1-33.
39
Rojas‐Serna, C., Lebecherel, L., Perrin, C., Andréassian, V., & Oudin, L.(2016).How should a rainfall‐runoff model be parameterized in an almost ungauged catchment? A methodology tested on 609 catchments. Water Resources Research, 52(6), 4765-4784.
40
Rouhani, H., Willems, P., Wyseure, G., & Feyen, J. (2007). Parameter estimation in semi‐distributed hydrological catchment modelling using a multi‐criteria objective function. Hydrological Processes: An International Journal, 21(22), 2998-3008.
41
Saha, P. P., Zeleke, K., & Hafeez, M. (2014). Streamflow modeling in a fluctuant climate using SWAT: Yass River catchment in south eastern Australia. Environmental Earth Sciences, 71(12), 5241-5254.
42
Samuel, J., Coulibaly, P., & Metcalfe, R. A. (2011). Estimation of continuous streamflow in Ontario ungauged basins: comparison of regionalization methods. Journal of Hydrologic Engineering, 16(5), 447-459.
43
Senent-Aparicio, J., Pérez-Sánchez, J., Carrillo-García, J., & Soto, J. (2017). Using SWAT and Fuzzy TOPSIS to assess the impact of climate change in theheadwaters of the Segura River Basin (SE Spain). Water, 9(2), 149.
44
Srinivasan, R., Zhang, X., & Arnold, J. (2010). SWAT ungauged: hydrological budget and crop yield predictions in the Upper Mississippi River Basin. Transactions of the ASABE, 53(5), 1533-1546.
45
Swain, J. B., & Patra, K. C. (2017). Streamflow estimation in ungauged catchments using regionalization techniques. Journal of Hydrology, 554, 420-433.
46
Tegegne, G., & Kim, Y. O. (2018). Modelling ungauged catchments using the catchment runoff response similarity. Journal of Hydrology, 564, 452-466.
47
Teshome,F. T., Bayabil, H. K., Thakural, L., & Welidehanna, F. G. (2020). Modeling Stream Flow Using SWAT Model in the Bina River Basin, India. Journal of Water Resource and Protection, 12(03), 203.
48
Tolson, B. A., & Shoemaker, C. A. (2004). Watershed modeling of the Cannonsville basin using SWAT2000: model development, calibration and validation for the prediction of flow, sediment and phosphorus transport to the Cannonsville Reservoir. Rep. Prepared for Cornell Univ.
49
Wallace, C. W., Flanagan, D. C., & Engel, B. A. (2018). Evaluating the effects of watershed size on SWAT calibration. Water, 10(7), 898.
50
Warusavitharana, E. (2020). Semi-distributed parameter optimization and uncertainty assessment for an ungauged catchment of Deduru Oya Basin in Sri Lanka. International Journal of River Basin Management, 18(1), 95-105.
51
Yadav, M., Wagener, T., & Gupta, H. (2007). Regionalization of constraints on expected watershed response behavior for improved predictions in ungauged basins. Advances in water resources, 30.1756-1774, 80.
52
Yang, X., Magnusson, J., &Xu, C.-Y. (2019). Transferability of regionalization methods under changing climate. Journal of Hydrology, 568, 67-81.
53
Yang, X., Magnusson, J., Huang, S., Beldring, S., & Xu, C.-Y. (2020). Dependence of regionalization methods on the complexity of hydrological models in multiple climatic regions. Journal of Hydrology, 582, 124357.
54
Yilmaz, M. U., & Onoz, B. (2020). A Comparative Study of Statistical Methods for Daily Streamflow Estimation at Ungauged Basins in Turkey. Water, 12(2), 459.
55
Zhang, X., Srinivasan, R., & Hao, F. (2007). Predicting hydrologic response to climate change in the Luohe River basin using the SWAT model. Transactions of the ASABE, 50(3), 901-910.
56
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی شرایط آب - هواشناختی حوضه آبریز گرگانرود تحت اثر تغییراقلیم با استفاده از مدل MIROC-ESM
هیدرولوژی حوضه رودخانهها به شدت تحت تأثیر تغییرات اقلیمی و افزایش بیش از حد انتشار گازهای گلخانهای قرار دارد. هدف از این پژوهش بررسی اثرات تغییر اقلیم بر شرایط اقلیمی حوضه آبریز گرگانرود در استان گلستان بوده که در آن مدل SWAT توسط الگوریتم SUFI-2 با هدف بهبود نتایج شبیهسازی دبی حوضه، مورد واسنجی و اعتبارسنجی قرار گرفت. مدل MIROC-ESM از سری مدلهای گزارش پنجم هیئت بین دول تغییر اقلیم جهت بررسی اثرات تغییر اقلیم بر مؤلفههای هیدرو- اقلیمی حوضه و تحت چهار سناریوی انتشار به نامهای 6/2، 5/4، 0/6 و 5/8 و در سه بازه زمانی آینده نزدیک (2050-2025)، میانی (2075-2051) و دور (2100-2076) مورد استفاده قرار گرفت؛ همچنین روند تغییرات حوضه با استفاده از آزمون من- کندال مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد که تغییرات دما تحت سناریوی RCP4.5 در دوره زمانی آینده نزدیک و میانی و تحت سناریوی RCP6.0 و آینده میانی و دور از یک روند معنیدار افزایشی تبعیت کرده؛ بهطوریکه مؤلفه بارش در تمامی سناریوها از تغییرات کاهشی غیرمعنیداری پیروی میکند. همچنین، تغییرات رواناب تحت سناریوی RCP4.5 و در دورههای زمانی آینده میانی و دور و تحت سناریوی RCP8.5 و در آینده دور از روند معنیدار کاهشی تبعیت مینماید؛ بهطورکلی، مقادیر دما در یک مسیر افزایشی پیش میرود، درحالیکه مقادیر بارش و رواناب یک روند کاهشی را تا انتهای قرن 21 در حوضه دنبال میکنند.
https://hyd.tabrizu.ac.ir/article_12656_07070ed880662dbb1969e136f9e362f5.pdf
2021-03-15
204
183
10.22034/hyd.2021.44082.1572
آزمون من- کندال
تغییراقلیم
سناریوی انتشار
گزارش پنجم هیأت بینالدول
مدل ارزیابی آب و خاک
گرگانرود
استان گلستان
علیرضا
دنیایی
ar.donya@gmail.com
1
دکتری مهندسی عمران، کارشناس حفاظت و بهرهبرداری، شرکت آب منطقهای گلستان، گرگان، ایران
AUTHOR
امیرپویا
صراف
sarraf@riau.ac.ir
2
گروه مهندسی عمران، واحد رودهن، دانشگاه آزاد اسلامی، رودهن، ایران
LEAD_AUTHOR
Abbaspour, K. C. (2007). User manual for SWAT-CUP, SWAT calibration and uncertainty analysis programs. Swiss Federal Institute of Aquatic Science and Technology, Eawag, Duebendorf, Switzerland, 93.
1
Abbaspour, K. C., Rouholahnejad, E., Vaghefi, S. R. I. N. I. V. A. S. A. N. B., Srinivasan, R., Yang, H., & Kløve, B. (2015). A continental-scale hydrology and water quality model for Europe: Calibration and uncertainty of a high-resolution large-scale SWAT model. Journal of Hydrology, 524, 733-752.
2
Afshar, A. A., Hasanzadeh, Y., Besalatpour, A. A., & Pourreza-Bilondi, M. (2017). Climate change forecasting in a mountainous data scarce watershed using CMIP5 models under representative concentration pathways. Theoretical and Applied Climatology, 129(1-2), 683-699.
3
Ahmed, K. F., Wang, G., Silander, J., Wilson, A. M., Allen, J. M., Horton, R., & Anyah, R. (2013). Statistical downscaling and bias correction of climate model outputs for climate change impact assessment in the US northeast. Global and Planetary Change, 100, 320-332.
4
Akurut, M., Willems, P. & Niwagaba CB. 2014. Potential Impacts of Climate Change on Precipitation over Lake ictoria, East Africa, in the 21st Century, Journal of Water, , 6 (9), 2634-2659.
5
Brekke, L., Thrasher, B. L., Maurer, E. P., & Pruitt, T. (2013). Downscaled CMIP3 and CMIP5 climate projections: release of downscaled CMIP5 climate projections, comparison with preceding information, and summary of user needs. Technical Service Center, Bureau of Reclamation, US Department of the Interior, Denver, CO, 1.
6
Chong-Hai, X. U., & Ying, X. (2012). The projection of temperature and precipitation over China under RCP scenarios using a CMIP5 multi-model ensemble. Atmospheric and Oceanic Science Letters, 5(6), 527-533.
7
Cronshey, R. (1986). Urban hydrology for small watersheds. US Dept. of Agriculture, Soil Conservation Service, Engineering Division.
8
Donyaii, A., & Sarraf, A. (2020). Optimization of Reservoir Operation using a Bioinspired Metaheuristic Based on the COVID-19 Propagation Model. Numerical Methods in Civil Engineering Journal, 5 (1) :15-28.
9
Donyaii A., Sarraf, A. & Ahmadi, H. (2020a). A Novel Approach to Supply the Water Reservoir Demand Based on a Hybrid Whale Optimization Algorithm. Shock and Vibration, https://doi.org/10.1155/2020/8833866.
10
Donyaii A., Sarraf, A. & Ahmadi, H. (2021). Comparison of meta-heuristic algorithms in optimum operation of a single-reservoir dam system. Proceedings of the Institution of Civil Engineers - Engineering Sustainability, https://doi.org/10.1680/jensu.20.00065.
11
Donyaii, A., & Sarraf, A. (2019). Analysis of future climatic parameters in Gorganrood catchment area with a new approach to the latest changes in the IPCC report, proc. 4th Int. Conf. on Applied Research in Science and Engineering, vrije universiteit Brussel, Belgium.
12
Donyaii, A., Sarraf, A., & Ahmadi, H. (2020b). Application of a new approach in optimizing the operation of the multi-objective reservoir. Journal of Hydraulic Structures, 6(3), 1-20. doi: 10.22055/jhs.2020.34556.1145.
13
Donyaii, A., Sarraf, A., & Ahmadi, H. (2020c). Water reservoir Multi-objective optimal operation using Grey Wolf optimizer. Shock and Vibration, https://doi.org/ 10.1155/2020/8870464.
14
Gebre, S. L., & Ludwig, F. (2015). Hydrological response to climate change of the upper Blue Nile River Basin: based on IPCC fifth assessment report (AR5). Journal of Climatology & Weather Forecasting, 3(01), 1-15.
15
Ghorbani, M. A., Hosseini, S. H., H Kashan, M., & Abbasi, H. (2015). Evaluation of Alavian Reservoir Operation Performance under the Condition of Future Climate Change. Journal of Civil and Environmental Engineering, 45(79), 59-72.
16
Goodarzi, M. & Fatehifar, A. 2019. Statistical Distributions Analysis for Estimating of Climate Change Effects on Future Floods (Case Study: Azarshahrchay Basin). Hydrogeomorphology, 6(20), 57-78.
17
Jahanbakhsh Asl, S., Khorshiddoust, A., Alinejad, M. & Pourasghr, F. (2016). Impact of Climate Change on Precipitation and Temperature by Taking the Uncertainty of Models and Climate Scenarios (Case Study: Shahrchay Basin in Urmia). Hydrogeomorphology, 3(7), 107-122.
18
Jajarmizadeh, M., Harun, S., Ghahraman, B., & Mokhtari, M. H. (2012). Modeling daily stream flow using plant evapotranspiration method. International Journal of Water Resources and Environmental Engineering, 4(6), 218-226.
19
Javan, K., Saleh, F. N., & Shahraiyni, H. T. (2013). The influences of climate change on the runoff of Gharehsoo River Watershed. American Journal of Climate Change, 2013.
20
Kendall, M. (1975). Rank correlation methods (4th edn.) charles griffin. San Francisco, CA, 8.
21
Mann, H. B. (1945). Nonparametric tests against trend. Econometrica: Journal of the econometric society, 245-259.
22
Masood, M., Yeh, PJF., Hanasaki, N. & Takeuchi, K. 2015. Model study of the impacts of future climate change on the hydrology of Ganges–Brahmaputra-Meghna basin. Hydrology and Earth System Sciences, 2015, 19 (2), 747-770.
23
Memarian, H., Balasundram, S. K., Abbaspour, K. C., Talib, J. B., Boon Sung, C. T., & Sood, A. M. (2014). SWAT-based hydrological modelling of tropical land-use scenarios. Hydrological Sciences Journal, 59(10), 1808-1829.
24
Mirzaee, N., & Sarraf, A. (2021). Application of Data Fusion Models in River Flow Simulation Using Signals of Large-Scale Climate (Case Study: Jiroft Dam Basin), Journal of Watershed Engineering and Management, https://doi.org/10.22092/ijwmse.2021.343547.1816.
25
Moazami Goudarzi, F., Sarraf, A. & Ahmadi, H. (2020). Assessment of SM2RAIN-ASCAT and CMORPH Satellite Precipitation Products Over Maharlu Lake Basin in Iran, Water Supply, (2020) 20 (5): 1799-1806.
26
Moazami Goudarzi, F., Sarraf, A. & Ahmadi, H. (2020). Prediction of Runoff Within Maharlu Basin for Future 60 Years Using RCP Scenarios, Arabian Journal of Geosciences, (2020) 13: 605, 1-17.
27
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.
28
Nash, J. E., & Sutcliffe, J. V. (1970). River flow forecasting through conceptual models part I—A discussion of principles. Journal of Hydrology, 10(3), 282-290.
29
Rostamian, R., Jaleh, A., Afyuni, M., Mousavi, S. F., Heidarpour, M., Jalalian, A., & Abbaspour, K. C. (2008). Application of a SWAT model for estimating runoff and sediment in two mountainous basins in central Iran. Hydrological Sciences Journal, 53(5), 977-988.
30
Shafiei, M., Ansari, H., Davari, K., & Ghahraman, B. (2013). Calibration and uncertainty analysis of a semi-distributed model in a semi-arid region, case study: Nishabour watershed. JWSS-Isfahan University of Technology, 17(64), 137-149.
31
Shanley, C. S., Pyare, S., Goldstein, M. I., Alaback, P. B., Albert, D. M., Beier, C. M., ... & McPhee, M. V. (2015). Climate change implications in the northern coastal temperate rainforest of North America. Climatic Change, 130(2), 155-170.
32
Soleimanipour M, Sarraf A. P. (2021). Evaluating the effects of climate change on Lar Basin Water Resources Using SWAT Model and comparing its results with Bayesian Networks and Hybrid Intelligent Models. Journal of Natural Geography, 13 (50), 61-79.
33
Solomon, S., Manning, M., Marquis, M., & Qin, D. (2007). Climate change 2007-the physical science basis: Working Group I Contribution to the fourth Assessment Report of the IPCC (Vol. 4). Cambridge University press.
34
Stocker, T. F., Qin, D., Plattner, G. K., Tignor, M., Allen, S. K., Boschung, J., ... & Alexander, L. V. (2013). Climate Change 2013. The Physical Science Basis. Working Group I Contribution to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change-Abstract for decision-makers; Changements climatiques 2013. Les elements scientifiques. Contribution du groupe de travail I au cinquieme rapport d'evaluation du groupe d'experts intergouvernemental sur l'evolution du CLIMAT-Resume a l'intention des decideurs.
35
Telmer, K., Bonham-Carter, G. F., Kliza, D. A., & Hall, G. E. (2004). The atmospheric transport and deposition of smelter emissions: Evidence from the multi-element geochemistry of snow, Quebec, Canada. Geochimica et Cosmochimica Acta, 68(14), 2961-2980.
36
Van Vuuren, D. P., Edmonds, J., Kainuma, M., Riahi, K., Thomson, A., Hibbard, K., & Masui, T. (2011). The representative concentration pathways: an overview. Climatic Change, 109(1-2), 5.
37