شبیه‌سازی هیدرولوژیکی بارش- رواناب مبتنی بر اطلاعات ماهواره‌ای تحت تاثیر سناریوهای اقلیمی در محدوده مطالعاتی تکاب

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

2 استادیار/گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز

3 دانشیار، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران

چکیده

برآورد خروجی حوضه‌ یک گام مهم در برنامه‌ریزی و مدیریت منابع آب سطحی است، به ویژه در حوضه‌هایی که فاقد داده‌های قابل اطمینان از متغیرهای اقلیمی هستند. در راستای ضرورت این مسئله در مطالعه حاضر به سبب توزیع نامناسب مکانی ایستگاه‌های هواشناسی در محدوده مطالعاتی تکاب، از تصاویر و اطلاعات ماهواره‌ای جهت ارزیابی اثرات احتمالی عوامل اقلیمی شامل بارش و دما بر رواناب استفاده گردید. بدین منظور برای بررسی تغییرات ماهانه بارش و دما از سال 1998 تا 2020 به ترتیب از اطلاعات ماهواره‌ای TRMM و FLDAS استفاده گردید. نتایج ارزیابی حاکی از دقت مناسب این اطلاعات ماهواره‌ای در مقایسه با مقادیر مشاهداتی می‌باشد. بررسی داده‌های بارش محدوده مطالعاتی تکاب نشان داد که بیشترین میزان بارندگی در 3 ماه میلادی April، March و November معادل ماه‌های فروردین، اسفند و آبان رخ می‌دهد که به ترتیب 1/53، 4/40 و 6/39 میلی‌متر و تقریبا معادل 45 درصد از کل بارندگی سالانه است. همچنین بیشترین و کمترین دمای متوسط محدوده به ترتیب در ماه‌های میلادی July و January معادل ماه‌های تیر و دی می‌باشد که به ترتیب 2/24 و 4/3- درجه سانتی‌گراد برآورد شده است. از مدل مفهومی IHACRES با استفاده از داده‌های دما و بارش اطلاعات ماهواره‌ای برای شبیه‌سازی رواناب حوضه مورد مطالعه استفاده گردید. به‌منظور پیش‌بینی رواناب تولیدی تحت تاثیر تغییر اقلیم و ارزیابی سناریوهای مختلف اقلیمی در آینده نیز از مدل IHACRES استفاده شد. بدین منظور از گزارشات برنامه پنجم توسعه تحت عنوان سناریوهای انتشار RCP (RCP2.6 و RCP8.5) برای سال‌های آتی تا سال 2100 استفاده گردید. نتایج شبیه‌سازی جریان تحت سناریو RCP2.6 حاکی از آن است که بیشترین افزایش دبی در دوره آتی برای محدوده مطالعاتی تکاب مربوط به ماه‌های December، November و January برآورد گردید. همچنین تحت سناریو RCP8.5 بیشترین افزایش دبی در دوره آتی به ترتیب در ماه‌های August، July و January محاسبه گردید. از طرفی بیشترین کاهش دبی تحت هردو سناریو به ترتیب در ماه‌های April و May شبیه‌سازی گردید. طبق نتایج به دست آمده متوسط دبی سالانه طبق سناریوهای اقلیمی RCP2.6 و RCP8.5 به ترتیب معادل 3/8 و 1/5 مترمکعب برثانیه پیش‌بینی گردید.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


منابع
آوند، محمدتقی، مرادی، حمیدرضا و حزباوی، زینب (1402). ارزیابی خشکسالی هواشناسی و هیدرولوژیکی زمان حال و پیش‌نگری آن در آینده در حوزه آبخیز تجن. مدلسازی و مدیریت آب و خاک، 4(4)، 78-57.doi:10.22098/mmws.2023.13352.1330
اللهویردی پور، پویا، قربانی، محمد علی و اسدی، اسماعیل (1402). ارزیابی اثرات تغییر اقلیم بر طبقه‌بندی اقلیمی ایران. مدل‌سازی و مدیریت آب و خاک، 4(3)، 112-95.  doi:10.22098/mmws.2023.12755.1271
حسنی، محمد رضا، نیک‌سخن، محمدحسین، اردستانی، مجتبی و موسوی جنبه سرایی، سید فرید (1402). ارزیابی اثرات تغییر اقلیم بر رواناب شهری بر اساس مدل‌های CMIP6 (مطالعه موردی: منطقة 10 شهرداری تهران). مدلسازی و مدیریت آب و خاک، 3(2)، 269-285.‎ doi:10.22098/mmws.2022.11849.1176
سلیمی، محسن، ستاری، محمدتقی و پارسا، جواد. (1402). بررسی اثر تغییر اقلیم براساس سناریوهای مختلف بر رواناب و جریان ورودی به مخزن سد نهند. دانش آب و خاک، 33(4)، 133-147. doi:10.22034/ws.2022.52756.2486
شرکت مدیریت منابع آب ایران (1392). گزارش حوضه دریاچه ارومیه، بیلان آب محدوده مطالعاتی تکاب، شرکت مهندسین مشاور.
رحیمیانی ایرانشاهی، حمید، مرادی، حمیدرضا و جلیلی، خلیل (1401). روند تغییرات بارش و دما در مقیاس‌های زمانی مختلف در حوزة آبخیز کرخه. مدلسازی و مدیریت آب و خاک، 2(2)، 1-12. doi:10.22098/mmws.2022.9520.1048
گلکاریان، علی، شیخ رودی، الهه، زرین، آذر و راشکی، علیرضا (1402). بررسی و تحلیل اثرهای تغییرات اقلیمی بر مقدار رواناب و رسوب با استفاده از مدل SWAT (مطالعه موردی: حوزة آبخیز فریزی). مدلسازی و مدیریت آب و خاک، 4(4)، 298-283.  doi:10.22098/mmws.2023.13722.1361
لطفی‌راد، مرتضی، ادیب، آرش و حقیقی، علی (1397). تخمین رواناب روزانه به کمک مدل نیمه مفهومی IHACRES در حوضۀ آبریز ناورود گیلان. اکوهیدرولوژی، 5(2)، 460-449. doi:10.22059/ije.2017.234237.614
موجرلو، فاطمه، فضل اولی، رامین و عمادی، علیرضا (1398). کاربرد مدل IHACRES برای ارزیابی اثرات تغییر اقلیم بر دبی حوضه آبریز تجن.  آبیاری و زهکشی ایران. 13(1)، 129-141. doi:20.1001.1.20087942.1398.13.1.12.8
نوری، مهراب، مرید، سعید، کریمی، نعمت‌الله و غلامی، هوشنگ (1400). تغییرات مکانی و زمانی روند در دما و بارش حوضه آبریز فرامرزی ارس. تحقیقات منابع آب ایران، 17(3)، 104-117. doi: 20.1001.1.17352347.1400.17.3.5.0
References
 
Abushandi, E. H., & Merkel, B. J. (2011). Application of IHACRES rainfall-runoff model to the Wadi Dhuliel arid catchment, Jordan. Journal of Water and Climate Change, 2(1), 56-71. doi:10.2166/wcc.2011.048
Ahmadi, M., Moeini, A., Ahmadi, H., Motamedvaziri, B., & Zehtabiyan, G. R. (2019). Comparison of the performance of SWAT, IHACRES and artificial neural networks models in rainfall-runoff simulation (case study: Kan watershed, Iran). Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 111, 65-77. doi:10.1016/j.pce.2019.05.002
Allahverdipour, P., Ghorbani, M. A., & Asadi, E. (2023). Evaluating the effects of climate change on the climatic classification in Iran. Water and Soil Management and Modelling. doi:10.22098/mmws.2023.12755.1271 [In Persian]
Avand, M., Moradi, H. R., & Hazbavi, Z. (2023). Evaluation of current meteorological and hydrological drought and its future forecast in the Tajan watershed. Water and Soil Management and Modelling. doi:10.22098/mmws.2023.13352.1330. [In Persian]
Caletka, M., Šulc Michalková, M., Karásek, P., & Fučík, P. (2020). Improvement of SCS-CN initial abstraction coefficient in the Czech Republic: a study of five catchments. Water, 12(7), 1964. doi:10.3390/w12071964
Carcano, E. C., Bartolini, P., Muselli, M., & Piroddi, L. (2008). Jordan recurrent neural network versus IHACRES in modelling daily streamflows. Journal of hydrology 362(3–4), 291–307. doi:10.1016/j.jhydrol.2008.08.026
Chien, H., Yeh, P.J.-F. and Knouft, J. (2013). Modeling the potential impacts of climate change on streamflow in agricultural watersheds of the Midwestern United States. 491, 73-88. doi:10.1016/j.jhydrol.2013.03.026
Ebert, E.E., Janowiak, J.E. and Kidd, C. (2007). Comparison of near-real-time rainfall estimates from satellite observations and numerical models. 88(1), 47-64. doi:10.1175/BAMS-88-1-47
Fattahi, P., Ashrafzadeh, A., Pirmoradian, N., & Vazifedoust, M. (2022). Integrating IHACRES with a data-driven model to investigate the possibility of improving monthly flow estimates. Water Supply, 22(1), 360-371. doi:10.2166/ws.2021.267
Ghanim, A. A., Beddu, S., Abd Manan, T. S. B., Al Yami, S. H., Irfan, M., Mursal, S. N. F., & Khan, T. (2022). Prediction of runoff in watersheds located within data-scarce regions. Sustainability, 14(13), 7986. doi:10.3390/su14137986
Gholami, H., Lotfirad, M., Ashrafi, S. M., Biazar, S. M., & Singh, V. P. (2022). Multi-GCM ensemble model for reduction of uncertainty in runoff projections. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 1-12. doi:10.1007/s00477-022-02311-1
Golkarian, A., Sheikhroodi, E., Zarrin, A., & Rashki, A. (2023). Investigating and analyzing the effects of climate change on the amount of runoff and sediment using the SWAT model (Case study: Ferizi watershed). Water and Soil Management and Modelling, doi:10.22098/mmws.2023.13722.1361. [In Persian]
Hassani, M. R., Niksokhan, M. H., Ardestani, M., & Mousavi Janbehsarayi, S. F. (2022). Evaluating the effects of climate change on urban runoff based on CMIP6 models (Case study: district 10 of Tehran municipality). Water and Soil Management and Modelling, 3(2), 269-285. doi:10.22098/mmws.2022.11849.1176. [In Persian]
Ibrahim, A., Zakaria, N., Harun, N., & Hashim, M. M. M. (2021, March). Rainfall runoff modeling for the basin in Bukit Kledang, Perak. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (Vol. 1106, No. 1, p. 012033). IOP Publishing. doi:10.1088/1757-899X/1106/1/012033
IPCC. (2007). The physical science basis. Contribution of working group I to the fourth assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 996, 113-119.
IWRMC (Iran Water Resources Management Company) (2013) Report of Urmia Lake watershed. Water resources balance report of the Takab study area Yekom Consulting Engineers Company [In Persian]
Jakeman, A. J., Littlewood, I. G., & Whitehead, P. G. (1990). Computation of the instantaneous unit hydrograph and identifiable component flows with application to two small upland catchments. Journal of hydrology, 117(1-4), 275-300. doi:10.1016/0022-1694(90)90097-H
Kendall, M. G. (1948). Rank correlation methods.
Lotfirad, M., Adib, A., & Haghighi, A. (2018). Estimation of daily runoff using of the semi-conceptual rainfall-runoff IHACRES model in the Navrood watershed (a watershed in the Gilan province. Iranian Journal of Ecohydrology, 5(2), 449-460. doi:10.22059/IJE.2017.234237.614. [In Persian]
Mann, H. (1945). Nonparametric tests against trend. 245-259. doi:10.2307/1907187
Meraj, G., Singh, S. K., Kanga, S., & Islam, M. (2021). Modeling on comparison of ecosystem services concepts, tools, methods and their ecological-economic implications: A review. Modeling Earth Systems and Environment, 1-20. doi:10.1007/s40808-021-01131-6
Mitchell, J., Dzerdzeevskii, B., Flohn, H., Hofmeyr, W., Lamb, H., Rao, K. and Wallén, C, Switzerland. (1966). Climatic Change. Technical Note, No. 79. 99.
Mojerloo, F., Fazloula, R., & emadi, A. (2019). Application of theIHACRES model to assess the effects of climate change on the discharge of Tajan Watershed. Iranian Journal of Irrigation & Drainage, 13(1), 129-141. doi:20.1001.1.20087942.1398.13.1.12.8.  [In Persian]
National Research Council. (1991). Opportunities in the hydrologic sciences. National Academies Press.
Nouri, M., Morid, S., Karimi, N., & Gholami, H. (2021). Spatial and temporal variation of temperature and precipitation trends of Aras Transboundary River Basin. Iran-Water Resources Research, 17(3), 104-117. doi:20.1001.1.17352347.1400.17.3.5.0. [In Persian]
Ogden, F. L., Hawkins, R. P., Walter, M. T., & Goodrich, D. C. (2017). Comment on “Beyond the SCS‐CN method: A theoretical framework or spatially lumped rainfall‐runoff response” by MS Bartlett et al. Water Resources Research, 53(7), 6345-6350. doi:10.1002/2016WR020176
Rahimiani Iranshahi, H., Moradi, H. R., & Jalili, K. (2022). Trend of precipitation and temperature changes at different time scales in the Karkheh Watershed. Water and Soil Management and Modelling, 2(2), 1-12. doi:10.22098/mmws.2022.9520.1048. [In Persian]
Rizeei, H. M., Pradhan, B., & Saharkhiz, M. A. (2018). Surface runoff prediction regarding LULC and climate dynamics using coupled LTM, optimized ARIMA, and GIS-based SCS-CN models in tropical region. Arabian Journal of Geosciences, 11(3), 1-16. doi:10.1007/s12517-018-3397-6
Salimi, M., Sattari, M. T., & Parsa, J. (2023). Investigating the effect of climate change based on different scenarios on the runoff and inflow to Nahand dam reservoir. Water and Soil Science, 33(4), 133-147. doi:10.22034/ws.2022.52756.2486. [In Persian]
Sen, P. K. (1968). Estimates of the regression coefficient based on Kendall's tau. Journal of the American Statistical Association, 63(324), 1379-1389.
Shin, M. J., & Kim, C. S. (2021). Component combination test to investigate improvement of the IHACRES and GR4J rainfall–runoff models. Water, 13(15), 2126. doi:10.3390/w13152126
Suroso, S., Santoso, P. B., Birkinshaw, S., Kilsby, C., Bardossy, A., & Aldrian, E. (2023). Assessment of TRMM rainfall data for flood modelling in three contrasting catchments in Java, Indonesia. Journal of Hydroinformatics. doi:10.2166/hydro.2023.132
Walling, D., Fang, D.J.G. and change, p. (2003). Recent trends in the suspended sediment loads of the world's rivers. 39(1-2): 111-126. doi:10.1016/S0921-8181(03)00020-1.
Ye, W., Bates, B. C., Viney, N. R., Sivapalan, M., & Jakeman, A. J. (1997). Performance of conceptual rainfall‐runoff models in low‐yielding ephemeral catchments. Water Resources Research, 33(1), 153-166. doi:10.1029/96WR02840
Yue, S., & Hashino, M. (2003). Long term trends of annual and monthly rainfall in Japan 1. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 39(3), 587-596. doi:10.1111/j.1752-1688.2003.tb03677.x
Zhao, Y., Zou, X., Gao, J., Xu, X., Wang, C., Tang, D., Wang, T. and Wu, X. (2015). Quantifying the anthropogenic and climatic contributions to changes in water discharge and sediment load into the sea: A case study of the Yangtze River, China. 536, 803-812. doi:10.1016/j.scitotenv.2015.07.119