ORIGINAL_ARTICLE
پیشگفتار : مناقشه زایندهرود: جواب مذاکره است٬ مسأله چیست؟
ندارد ندارد ندارد ندارد ندارد ندارد
https://www.iwrr.ir/article_41248_898039cf01c5defea0dac25801caae72.pdf
2016-11-21
0
1
Preface
مهدی
فصیحی هرندی
mehdi.harandi@tufts.edu
1
پژوهشگر پسادکتری در حکمرانی و دیپلماسی آب در دانشگاه تافتس ماساچوست
LEAD_AUTHOR
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل تغییرات پهنه آبی دریاچه بختگان تحت تأثیر عوامل طبیعی و انسانی
دریاچه بختگان مانند دیگر دریاچه ها و تالابها کاملا به وضعیت منابع آبى حوضه آبریز مربوطه وابسته می باشد. امروزه این دریاچه کاملا خشک شده است. در این میان، برخی متخصصان علت آن را خشکسالی و نیز برخی فعالیتهای انسانی از جمله افزایش مصرف در بالادست و ایجاد سدهایی چون ملاصدرا و سیوند برشمرده اند. در این مقاله به بررسی اثر هر کدام از عوامل نامبرده بر تغییرات پهنه آبی دریاچه از سال 1355 تا سال 1393 هجری خورشیدی پرداخته شده است. برای این منظور از تصاویر ماهواره ای Landsat و نیز داده های بارندگی و دبی ایستگاه های وزارت نیرو در حوضه ی دریاچه ی بختگان و رودخانه ی کر استفاده شده است. برای تعیین میزان تغییرات پهنه آبی دریاچه از روش طبقه بندی بیشترین احتمال به منظور طبقه بندی تصاویر و از روش مقایسه پس پردازشی برای صحت سنجی کاربری های طبقه بندی شده دریاچه بختگان و محدوده پیرامون آن استفاده شد. نتایج حاصل نمایانگر آن بود که کاهش بارندگی و مهمتر از آن افزایش سطوح زیر کشت آبی در بالادست دریاچه بختگان و درنتیجه افزایش مصرف آب برای آبیاری، باعث خشک شدن کامل دریاچه بختگان شده اند. در این بین عامل دوم سبب تبدیل شدن کمبود آب ناشی از خشکسالی به بحران آب در منطقه شده است.
https://www.iwrr.ir/article_41333_d09c1f0a0d23d7129e64add523f1acf9.pdf
2016-11-21
1
11
خشکسالی
دریاچه بختگان
سنجش از دور
حوضه رودخانه کر
بحران آب
محمد حسین
باقری
bagheri.hossein@modares.ac.ir
1
دانش آموخته مهندسی /منابع آب دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
علی
باقری
a.baghery@gmail.com
2
استادیار / گروه مهندسی منابع آب، دانشگاه تربیت مدرس، تهران
LEAD_AUTHOR
غلام عباس
سهولی
sohooli22@yahoo.com
3
دانش آموخته مهندسی منابع آب دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
ORIGINAL_ARTICLE
امکان سنجی همکاری ایران و افغانستان در حوضه آبریز هیرمند جهت تخصیص آب بیشتر به محیط زیست و کنترل محصول خشخاش با استفاده از رویکرد نظریه بازی
چالش بین ایران و افغانستان ابعاد گسترده ای دارد که از مهمترین آنها کشت خشخاش در این کشور و تامین آب شرق ایران از طریق رودخانههای هیرمند میباشد، چالشی که مصرف آب، نقطه مشترک آنها است. در این تحقیق تلاش شد تا با استفاده از نظریه بازیها نگاه نویی را در تعاملات دو کشور مد نظر قرار داد. بدین ترتیب که با ارائه مشوقهایی از سمت ایران مانند انتقال تکنولوژی کشاورزی، میزان آب قابل دستیابی برای ایران افزایش و سطح زیر کشت خشخاش کاهش یابد. نتایج نشان داد که قیمت این محصول در تحقق این همکاری استراتژیک بسیار تعیین کننده خواهد بود، بطوریکه ظرفیت این نوع مشوقها تا حدود 200 دلار در کیلوگرم خشخاش کارآیی دارد و با افزایش قیمت بشدت از این ظرفیت کاسته خواهد شد. اما، تاکید تحقیق، لزوم تغییر مذاکرات دو کشور از صرف تنها آب به ترکیب مبحث آب و دیگر حوزهها میباشد که میتواند شرایط برد-بردی را برای دو کشور رقم زند.
https://www.iwrr.ir/article_85618_32ee25b55ada78bef74739ba029fe9f6.pdf
2016-11-21
12
21
ایران
افغانستان
همکاری استراتژیک
هیرمند
خشخاش
محبوبه
زارع زاده
m.zarezadeh@modares.ac.ir
1
دانشجوی دکترا
AUTHOR
سعید
مرید
morid_sa@modares.ac.ir
2
استاد دانشگاه
LEAD_AUTHOR
فرشاد
فاطمی
ffatemi@sharif.edu
3
استاد دانشگاه
AUTHOR
کاوه
مدنی
k.madani@imperial.ac.uk
4
استاد دانشگاه
AUTHOR
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی اثر رفاهی بازار در تخصیص بین ناحیه ای آب در مقایسه با تخصیص عمومی با کمک توسعه بازی همکارانه؛ مطالعه موردی
به منظور عرضه مطمئن آب و رعایت اولویتهای تخصیص مختلف، نیاز به برنامهای دقیق و کامل است. در این مقاله تخصیص منابع آب یک حوضه آبریز با استفاده از دو روش تخصیص عمومی و تخصیص مبتنی بر بازار آب مورد توجه قرار گرفته است. منطقه مورد مطالعه در این تحقیق، حوضه آبریز بالخلیچای در استان اردبیل می باشد. ابتدا با هدف مدلسازی تخصیص عمومی، با استفاده از یک مدل بهینهسازی غیر خطی، سود خالص کشاورزان با تعیین سطح زیر کشت محصولات هر منطقه و همچنین مقدار آب تخصیص یافته بهینه به هر یک از مناطق محاسبه شده است. در مرحله دوم، برای تخصیص بازار آب، مدل بهینهسازی با تابع هدف ارزش اقتصادی آب و با وجود امکان مبادله حقابهها توسعه داده شده است. پس از تخصیص آب، برای رعایت عدالت و تشکیل بازار پایدار، باید پرداختهایی بین شرکتکنندگان صورت گیرد. برای بازتخصیص سود حاصل از تشکیل بازار از مفهوم ارزش شاپلی استفاده شده و با تشکیل ائتلافهای مختلف، سود حاصل از برقراری بازار بصورت عادلانه توزیع شده است. حجم مبادلات مناطق و مقادیر آب اختصاصیافته نهایی، متغیرهای مدل می-باشند. با تشکیل بازی همکارانه، سود کلیه مصرفکنندگان با تشکیل بازار افزایش خواهد یافت. بر اساس نتایج این تحقیق، تشکیل بازار آب در منطقه بالخلیچای با انتقال آب به مصارف با ارزش سایهای بالاتر، میتواند سبب افزایش بهرهوری مصرف آب گردد. بر اساس نتایج، با تشکیل بازار در منطقه مورد مطالعه، امکان مبادله 18 درصد حقابههای تخصیصیافته فراهم میگردد که این حجم مبادلات، سبب افزایش در حدود 9 درصد سود می شود.
https://www.iwrr.ir/article_15815_511c5ce680612acb85d6835fcf50192c.pdf
2016-11-21
22
34
تخصیص آب
بازار آب
بهینه سازی
قیمت سایه ای
حوضه آبریز بالخلی چای
نسیم
صفاری
saffari@tabrizu.ac.ir
1
دانشجوی دکتری /دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
مهدی
ضرغامی
zarghaami@gmail.com
2
استاد/ دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه تبریز
AUTHOR
داود
بهبودی
dbehbudi@tabrizu.ac.ir
3
استاد /دانشکده اقتصاد، مدیریت و بازرگانی، دانشگاه تبریز
AUTHOR
محمد تقی
اعلمی
mtaalami@tabrizu.ac.ir
4
استاد /دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه تبریز
AUTHOR
Abed-Elmdoust A, Kerachian R (2012) Water resources allocation using a cooperative game with fuzzy payoffs and fuzzy coalitions. Water Resources Management 26:3961–3976
1
ARWMC (2013) Portrait of Ardabil water resources (In Persian)
2
ARWMC (2015) Yamchi dam detailed report (In Persian)
3
Aryan T (2008) The study on informal agricultural water market as a pilot. Iran Water Research Institute (In Persian)
4
Bagheri A, Kiani GH (2012) A survey of local water markets in Ardabil province. Ardabil Regional Water Company, Final Report (In Persian)
5
Bekchanov M, Bhaduri A, Ringler C (2015) Potential gains from water rights trading in the Aral Sea Basin. Agricultural Water Management 152:41–56
6
Cui J, Schreider S (2009) Modelling of pricing and market impacts for water options. Journal of Hydrology 371(1–4):31-41
7
Davis L, North D (1971) Institutional change and American economic growth, Cambridge University Press
8
Dinar A, Nigatu GS (2013) Distributional considerations of international water resources under externality: The case of Ethiopia, Sudan and Egypt on the Blue Nile. Water Resources and Economics 2-3:1-16
9
Garrido A (2000) A mathematical programming model applied to the study of water markets within the Spanish agricultural sector. Annals of Operations Research 94:105–123
10
Gómez-Limón J A, Martínez Y (2006) Multi-criteria modelling of irrigation water market at basin level: A Spanish case study. European Journal of Operational Research 173(1):313-336
11
Hearne R, Easter W (1995) Water allocation and water markets: an analysis of gains from trade in Chile. World Bank Technical Paper, No. 315
12
Hearne RR, Easter WK (1997) The economic and financial gains from water markets in Chile. Agricultural Economics 15:187–99
13
Jafreh M, Alizadeh S (2009) Investigating the role of market in water resources allocating. Journal of Economic Sciences 2(8): 79-95 (In Persian)
14
Keramat Zadeh A, Chizari AH, Sharzei GA (2013) Analysis the economic and social impacts of establishing water market in agricultural sector (a case study in downstream lands of Shirindareh dam of Bojnoord, Iran). Journal of Economic Researches 48(3):107-128 (In Persian)
15
Nikouei A, Najafi B (2011) Welfare effects of establishing agricultural water market in Iran case of irrigation networks in Isfahan. Agricultural Economics and Development 76:51-82 (In Persian)
16
Nouri Naeini S, Salahmanesh A (1994) Determining the shadow price of resources in agricultural sector (case study, villages of Khorasan). Journal of economic research 48:81-109 (In Persian)
17
OhabYazdi SA, Ahmadi A, Nikouei A (2014) Employing economic instruments to increase water productivity: a case study, Zayandehrood river basin. Iran-Water Resources Research 10(1):63-72 (In Persian)
18
Parhizkari A, Sabouhi M, Ziaei S (2013) Simulation of water market and analyzing effects of irrigation water sharing on crop pattern under water scarcity condition. Journal of Agricultural Economics and Development 27(3):242-252 (In Persian)
19
Shahraki J, Dahmardeh M, Pour Kazemi MH, Nazeri MR (2013) Modeling valuation of agricultural water rights. Journal of Agricultural Economics Researches 5(1):101-120 (In Persian)
20
Shapley LS (1971) Cores of convex games. International Journal of Game Theory 1:11–26.
21
Soltani GR (1993) Water pricing and optimal water allocation in Durudzan dam, case study; Durudzan dam in Shiraz. Proceedings of the Second Symposium on Agricultural Policy in Iran. Shiraz (In Persian)
22
Walter T, Klioos J (2010) Improving water use efficiency under worsening scarcity: Evidence from the Middle Olifants sub-basin in South Africa. ZEF-Discussion Papers on Development Policy No. 143
23
Wang Y (2012) A simulation of water markets with transaction costs. Agricultural Water Management 103(0):54-61
24
Yang YCE, Cai X, Stipanovic DM (2009) A decentralized optimization algorithm for multiagent system–based watershed management. Water Resources Research 45(8):1-8
25
Yousefi, A, Hassan-Zade M, Keramat Zade A (2014) The welfare effect of water market allocation in Iranian economy. Iran-Water Resources Research 10(1):15-26 (In Persian)
26
Zarghami M (2015) Suggestion of efficient local water market structures for the Osku regions, East Azarbaijan, According national and international experiences. East Azerbaijan Regional Water Management Company.(In Persian)
27
Zekri S, Easter W (2005) Estimating the potential gains from water markets: a case study from Tunisia. Agricultural Water Management 72(3):161-175
28
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی اقتصادی پیادهسازی بستر فنی بازار آب کشاورزی، مطالعه موردی: بخشی از شبکه آبیاری مهیار
یکی از کارآمدترین و مؤثرترین راهکارهای موجود برای مدیریت تقاضای آب توجه به جنبههای اقتصادی از جمله بازارهای آب است. پس از برقراری ساختارهای اجتماعی و قانونی، برای ورود متقاضیان به بازار آب، فراهم شدن بسترهای فنی مناسب نیز ضروری بهنظر میرسد. به همین دلیل در این مقاله، به پیادهسازی بسترهای فنی در راستای تشکیل بازار آب در پنج مزرعه همجوار شبکه آبیاری مهیار واقع در حوضه ابریز زایندهرود پرداخته میشود. بهاینترتیب که با تدوین یک مدل بهینهسازی، الگوی کشت جدید و میزان حجم تبادلی بین مزارع از روشهای فنی مختلف در هر ماه تعیین گردید. تابع هدف شامل حداکثرسازی سود کشاورزان و محدودیتها شامل محدودیت آب، زمین و سرمایه میباشد. جهت بررسی روشهای مختلف فنی انتقال آب زیرزمینی، هزینههای مرتبط با دو روش انتقال با پمپاژ سطحی و استخراج از آبخوان مشترک در مدل وارد شد. مدل مذکور در شرایط خشکسالی پیادهسازی و اجرا شد. در این شرایط آب سطحی از حقابه قانونی کشاورزان کسر میشود. نتایج مطالعه نشان داد که بازده برنامهای کشاورزان پس از ایجاد بازار به میزان 28 درصد نسبت به حالت پایه افزایش مییابد. همچنین حجم آب مبادله شده در بازار 47 درصد از حجم آب مصرفی است که نشاندهنده مشارکت بالای کشاورزان در بازار، جهت تخصیص بهینهتر آب است.
https://www.iwrr.ir/article_16518_3c992f531c51562d67cae8e9a2bc0bff.pdf
2016-11-21
35
49
بازار آب
آبخوان مشترک
پمپاژ سطحی
جنبههای اقتصادی
هزینههای فنی
آزاده
احمدی
aahmadi@cc.iut.ac.ir
1
استادیار/ دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران
LEAD_AUTHOR
محمدامین
ذوالفقاریپور
ma.zolfagharipoor@cv.iut.ac.ir
2
دانشجوی دکتری/دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران.
AUTHOR
علیرضا
نیکویی
anikooie@yahoo.com
3
استادیار/ پژوهش، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی اصفهان، اصفهان، ایران.
AUTHOR
محمدیاسر
درعلی
my.dorreali@cv.iut.ac.ir
4
کارشناس ارشد /مدیریت منابع آب، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران
AUTHOR
Alarcón1 J, Juana L (2016) The water markets as effective tools of managing water shortages in an irrigation district. Water Resources Management 30(8):2611-2625
1
Britz W, Ferris M, Kuhn A (2013) Modeling water allocating institutions based on multiple optimization problems with equilibrium constraints. Environmental Modelling and Software 46:196-207
2
Gallego-Ayala J, Gomez-Limon JA, Arriaza M (2011) Irrigation water pricing instruments: a sustainability assessment. Spanish Journal of Agricultural Research 9(4):981-999
3
Gomez-Limon JA, Martinez Y (2006) Multi-criteria modeling of irrigation watermarket at basin level: a Spanish case study. European Journal of Operational Research 173(1):313-336
4
Hearne RR, Easter WK (1997) The economic and financial gains from water markets in Chile. Agricultural Economics 15:187–99
5
Howitt RE, Medellin-Azuara J, MacEwan D, Lund R (2012) Calibrating disaggregate economic models of agricultural production and water management. Environmental Modeling and Software 38:244-258
6
Iran Ministry of Energy (2012) Updated studies of comprehensive plan of water country in Gavkhoni catchment, Technical Report (In Persian)
7
Johansson R (2000) Pricing irrigation water: a literature survey. The World Bank Working Paper, Washington, D.C, 80p
8
Karamouz M, Ahmadi A, Nazif S (2009) Development of management schemes in irrigation planning: economic and crop pattern consideration. Scientia Iranica, Transactions A: Civil Engineering 16(6):457-466
9
Medellín-Azuara J, Howitt RE, Harou JJ (2012) Predicting farmer responses to water pricing, rationing and subsidies assuming profit maximizing investment in irrigation technology. Agricultural Water Management 108:73-82
10
Nikouei A, Najafi B (2011) Welfare effects of establishing agricultural water market in Iran case of irrigation networks in Isfahan. Agricultural Economics and Development 19(76):51-82 (In Persian)
11
Parhizkari A, Sabuhi M, Ziaei S (2013) Water market simulation and analysis of irrigation water sharing policy effects on crop pattern under water scarcity. Journal of Agricultural Economics and Development 27(3):242-252 (In Persian)
12
Tisdell JG (2001) The environmental impact of water markets: an Australian case study. Journal of Environmental Management 62(1):113-120
13
Wichelns D (1999) An economic model of water logging and saliniation in arid regions. Ecological Economics 30(3):475–491
14
Yousefi A, Hassan-Zade M, Keramat-Zade A (2014) The welfare effect of water market allocation in Iranian economy. Iran-Water Resources Research 10(1):15-25(In Persian)
15
Zaman AM, Malano HM, Davidson B (2009) An integrated water trading–allocation model, applied to a water market in Australia. Agricultural Water Management 96(1):149–159
16
Zekri S, Eeaster E (2005) Estimating the potential gains from water markets: a case study from Tunisia. Agricultural Water Management 72(3):161-175
17
Zeng XT, Li YP; Huang GH, Liu J (2016) Modeling water trading under uncertainty for supporting water resources management in an arid region. Journal of Water Resources Planning and Management 142(2)
18
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی عملکردهای زیستی مخزن کرخه با استفاده از مدل ارتقاء یافته هیدرودینامیک و کیفیت آب (CE-QUAL-W2 (V3.72
امروزه مدلهای شبیهسازی کیفی امکان ارزیابی گسترهای متنوع از سناریوهای بالقوه در آینده را برای متخصصین منابع آب فراهم مینمایند. مدل دو بعدی هیدرودینامیک و کیفیت آب CE-QUAL-W2 با قابلیتهای جدید و ارتقاء یافته در نسخه 72/3، امکان ارائه راهحلهای بالقوه برای مدیریت دمای آب پایاب سد، تعیین ظرفیت زیستگاهی مناسب آبزیان و ارزیابی عملکردهای زیستمحیطی را تحت سناریوهای مختلف بهرهبرداری فراهم می نماید. در این تحقیق با انتخاب سد مخزنی کرخه به عنوان مورد مطالعاتی، تامین شرایط دمایی مناسب در طی ماههای اسفند تا اردیبهشت برای تخمریزی ماهیان پایاب سد با اصلاح اتوماتیک نحوه بهرهبرداری از سد با ساختار برداشت انتخابی، بررسی جایگاه زیستی گونههای ماهی ارزشمند رودخانه در مخزن سد، ارزیابی عملکردهای زیستی در مخزن (دما و پارامترهای کیفیت آب) تحت سناریوهای مختلف بهرهبرداری مورد بررسی قرار میگیرد. همچنین تاثیر فعالیت احتمالاتی پرورش ماهی در مخزن بر کیفیت آب مخزن با در نظر گرفتن شاخص فسفر و کلروفیلآ مورد مطالعه قرار خواهد گرفت. نتایج این مطالعات نشان میدهد با اصلاح اتوماتیک نحوه بهرهبرداری از مخزن با ساختار برداشت انتخابی، دمای پایاب به میزان 86/0 درجهسانتیگراد برای حیات آبزیان بهبود مییابد. همچنین مقایسه عملکردهای زیستی مخزن تحت سناریوهای مختلف بهرهبرداری گویای برتری سناریوی 1، نسبت به بقیه سناریوها است.
https://www.iwrr.ir/article_16517_7c14bbeff5a3cef1b371b0e9c0bb595a.pdf
2016-11-21
50
64
بهرهبرداری از مخزن با ساختار برداشت انتخابی
مدیریت کیفی منابع آب
مخزن کرخه
CE-QUAL-W2
مطهره
سعادت پور
msaadatpour@iust.ac.ir
1
استادیار/گروه آب و محیط زیست، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
آفرین
هروی
baharafarin_h@yahoo.com
2
دانشآموخته کارشناسی ارشد/ مهندسی عمران- محیط زیست، دانشکده محیطزیست، کرج، البرز، ایران.
AUTHOR
Afshar A, Saadatpour M (2009) Reservoir eutrophication modelling, sensitivity analysis, and assessment; application to Karkheh reservoir, Iran. Environmental Engineering Science 26 (7): 1227-1238
1
Bartholow JM (2003) Modeling Chinook Salmon with SALMOD on the Sacramento river. Hydroecologie Appliquee 14(1):193–219
2
Campbell SG, Flug M, and Hanna RB (2002) Evaluating water allocations for drought management. In Proc. of the Second Federal Interagency Hydrologic Modeling Conference, Subcommittee on Hydrology of the Interagency Advisory Committee on Water Information, July 29 - August 1, Las Vegas, NV, USA
3
Chapra SD (1997) Surface water quality modeling. McGraw-Hill, New York
4
Cole TM, Wells SA (2008) User's guide for CE-QUAL-W2: a two-dimensional, laterally averaged, hydrodynamic and water quality model, version 3.5. Washington, DC: U.S. Army Corps of Eng., Draft File report, 20314-1000
5
Dai L, Dai h, Jiang D (2012) Temporal and spatial variation of thermal structure in three Gorges reservoir: a simulation approach. Journal of Food, Agriculture & Environment 10 (2): 1174-1178
6
Degefu F, Mengistu S, Schagerl M (2011) Influence of fish cage farming on water quality and plankton in fish ponds: a case study in the Rift Valley and North Shoa reservoirs, Ethiopia. Aquaculture 316: 129–135
7
Deus R, Brito D, Mateus M, Kenov I, Fornaro A, Neves R, Alves CN (2013) Impact evaluation of a pisciculture in the Tucuruí reservoir (Pará, Brazil) using a two-dimensional water quality model. Journal of Hydrology 487: 1–12
8
FAO (2006) FishStat Plus. Software, Rome, Italy
9
Guo L, Li Z (2003) Effect of nitrogen and phosphorus from fish cage on the communities of shallow lake in middle Yangtze river basin of China. Aquaculture 226: 201–212
10
International Sturgeon Research Institute (Rasht) (2008) Feasibility studies on potential breeding Sturgeon aquaculture in Khouzestan province. http://aeshilatahvaz.blogfa.com/post-153.aspx (In Persian)
11
Izadi A, Hasani AS, Seyedi Ghomi SMK (2008) Investment opportunities in aquaculture; pisciculture activity on marine fish. Iran Fisheries Organization, Technical Report of Fisheries (In Persian)
12
Kerckhove DT, Smokorowski KE, Randall RG (2008) A primer on fish habitat models. Canadian Technical Report of Fisheries and Aquatic Sciences 2817
13
Khalife Nilsaz M (2010) Estimation of fish production capacity in Abbaspour, Masjed-Soleyman, Karoun III, Maroun, Dez, and Karkheh reservoirs in Khouzestan province, 1th Iranian National Conference on Applied Research in Water Resources, May 10-12, Kermanshah, Iran (In Persian)
14
Kupren K, Mamcarz A, Kucharczyk D (2010) Effects of temperature on survival, deformations rate and selected parameters of newly hatched larvae of three rheophilic cyprinids (genus leuciscus). Journal of Natural Sciences 25(3): 299-312
15
Kunz MJ, Senn DB, Wehrli B, Mwelwa EM and Wuest A (2013) Optimizing turbine withdrawal from a tropical reservoir for improved water quality in downstream wetlands. Water Resources Research 49 (9): 5570–5584
16
Leon LF, Lam DC, McCrimmon C, Swayne DA (2003) Watershed management modelling in Malawi: application and technology transfer. Environmental Modeling and Software 18: 531–539
17
Mahab Ghodss Consulting Engineering, (2011) Environmental impact assessment study on Tange-mashoure dam and hydro power plant (In Persian)
18
McKillip ML (2008) Coupling the hydrodynamic and water quality model CE-QUAL-W2 with a multi-trophic fish bio-energetics model for lake Roosevelt, Washington. Ph. D. Thesis Dissertation, Portlan State University
19
Nash CE (2001) The net-pen Salmon farming industry in the Pacific northwest. U.S. Dept. of Commer., NOAA Tech. Memo. NMFS-NWFSC-46
20
Rounds S, Sullivan A (2006) Development and use of new routines in CE-QUAL-W2 to blend water from multiple reservoir outlets to meet downstream temperature targets. Proceedings of the Third Federal Interagency Hydrologic Modeling Conference, April 2-6, Reno, Nevada, USA
21
Ruane RJ, Hauser GE, Sawyer AF (2013) Water quality modeling as a management tool for Striped Bass and Hybrid Striped Bass. American Fisheries Society Symposium 80:161–179
22
Schladow SG, Hamilton DP (1997) Prediction of water quality in lakes and reservoirs: Part II. model calibration, sensitivity analysis, and application. Ecological Modeling 96 (1–3):111–123
23
Soyupak S, Mukhallalati L, Yemisenm D, Bayer A, Yurteri C (1997) Evaluation of eutrophication control strategies for the Keban dam reservoir. Ecological Modeling 97 (2): 99–110
24
Swamee PK, Tyagi A (2000) Describing water quality with aggregate index. Journal of Environmental Engineering 126(5):451-455
25
Wells V, Wells S (2012) CE-QUAL-W2 water quality and fish-bioenergetics model of Chester Morse lake and the Cedar river. World Environmental and Water Resources Congress (ASCE), May 20-24, Albuquerque, New Mexico, USA
26
Zivic I, Markovik Z, Filipovic-rojka Z and Zivic M (2009) Influence of a Trout farm on water quality and macrozoobenthos communities of the receiving stream (Trešnjica river, Serbia). International Review of Hydrobiology 94(6): 673 –687
27
ORIGINAL_ARTICLE
بهبود مدلسازی حوضه آبریز با تجمیع مولفههای اصلی هیدرولوژیک در مدل SWAT
آگاهی دقیقتر از مولفههای بیلان آب در سطح حوضههای آبریز، به فهم بهتر رفتار هیدرولوژیک حوضهها کمک شایانی خواهد نمود. در این تحقیق تاثیر کاربرد دو مولفه رواناب و تبخیر- تعرق واقعی در مدلسازی حوضه آبریز نیشابور (9500 کیلومتر مربع) در قالب مدل SWAT (Soil Water Assessment Tool) مورد بررسی قرار گرفت. مدل یکبار به کمک دادههای رواناب و بار دیگر به صورت ترکیبی و با استفاده از دادههای رواناب و تبخیر- تعرق واقعی به-دست آمده از تکنیک سنجش از دور، واسنجی و رفتار آن در برآورد همین دو مولفه در دوره زمانی جداگانهای اعتبارسنجی شد. نتایج آنالیز حساسیت مدل نشان داد که پارامترهایی نظیر آب قابل دسترس، ضریب جبران کننده تبخیر از سطح خاک و ضریب جبران کننده جذب رو به بالای آب توسط گیاه بیشترین حساسیت را به تغییرات ورودی مدل از خود نشان دادند. نتایج نشان داد که ریشه میانگین مربعات خطا در برآورد رواناب در مرحله اعتبارسنجی و در سه ایستگاه آبسنجی اندراب، خرو مجموع و حسینآباد برای مدل واسنجی شده بر اساس رواناب در بازه 06/0 تا 19/0 و برای مدل ترکیبی در بازه 02/0 تا 09/0 متر مکعب در ثانیه متغیر بود. اما نقش استفاده از هر دو مولفه رواناب و تبخیر- تعرق واقعی در پیشبینی تبخیر- تعرق واقعی برجستهتر بود. ریشه میانگین مربعات خطا در برآورد تبخیر- تعرق واقعی در سه زیرحوضه منتخب و برای مدل واسنجی شده بر اساس رواناب در بازه 10 تا 52/18 و برای مدل واسنجی شده ترکیبی در بازه 84/6 تا 82/7 میلیمتر در ماه متغیر بود
https://www.iwrr.ir/article_32121_8d6d293c44025228b21798ead26dab28.pdf
2016-11-21
65
79
آنالیز حساسیت
ایستگاه آبسنجی
تبخیر- تعرق واقعی
سنجش از دور
دبی رواناب
روزبه
موذن زاده
moazenzadeh.r@gmail.com
1
استادیار/گروه مهندسی آب و خاک، دانشکده کشاورزی دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران.
AUTHOR
بیژن
قهرمان
bijan.ghahraman@yahoo.com
2
استاد/ گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران.
LEAD_AUTHOR
صالح
ارشد
sarshadir@yahoo.com
3
استادیار/گروه مهندسی آب و خاک، دانشکده کشاورزی دانشگاه گیلان، رشت، ایران.
AUTHOR
کامران
داوری
k.davary@ferdowsi.um.ac.ir
4
استاد /گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
AUTHOR
Abbaspour KC, Rouholahnejad E, Vaghefi S, Srinivasan R, Yang H, Klove 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
1
Abbaspour KC, Yang J, Maximov I, Siber R, Bogner K, Mieleitner J, Zobrist j, Srinivasan R (2007) Modelling hydrology and water quality in the pre-alpine/alpine Thur watershed using SWAT. Journal of Hydrology 333:413-430
2
Akhavan S, Abedi-Koupai J, Mousavi SF, Afyuni M, Eslamian SS, Abbaspour KC (2010) Application of SWAT model to investigate nitrate leaching in Hamadan-Bahar watershed, Iran. Agriculture, Ecosystems and Environment 139:675-688
3
Alizadeh A, Izady A, Davary K, Ziaei AN, Akhavan S, Hamidi Z (2013) Estimation of actual evapotranspiration at regional–annual scale using SWAT. Iranian Journal of lrrigation and Drainage 2(7):243-258 (In Persian)
4
Allen RG, Tasumi M, Trezza R, Waters R, Bastiaanssen WGM (2002) SEBAL: Surface Energy Balance Algorithms for Land, Advanced Training and Users Manual. Version 1.0.
5
Arnold JG, Moriasi DN, Gassman PW, Abbaspour KC, White MJ, Srinivasan R, Santhi C, Harmel RD, van Griensven A, Van Liew MW, Kannan N, Jha MK (2012) SWAT: Model use, calibration, and validation. American Society of Agricultural and Biological Engineers 55(4):1491-1508
6
Arnold JG, Srinivasan R, Muttiah RS, Williams JR (1998) Large area hydrologic modeling and assessment part I: model development. Journal of the American Water Resources Association 34:73-89
7
Bastiaanssen WGM (2000) SEBAL-based sensible and latent heat fluxes in the irrigated Gediz basin, Turkey. Journal of Hydrology 229:87-100
8
Bieger K, Fohrer N, Hoermann G (2015) Detailed spatial analisys of SWAT-simulated surface runoff and sediment yield in a mountainous watershed in China. Hydrological Sciences Journal 60(5):784-800
9
Bosch DD, Sheridan JM, Batten HL, Arnold JG (2004) Evaluation of the SWAT model on a coastal plain agricultural watershed. Transactions of the American Society of Agricultural Engineers 47(5):1493-1506
10
Chu TW, Shirmohammadi A (2004) Evaluation of the SWAT model's hydrology component in the piedmont physiographic region of Maryland. Transactions of the American Society of Agricultural Engineers 47(4):1057-1073
11
Cui X, Sun W, Teng J, Song H, Yao X (2015) Effect of length of the observed dataset on the calibration of a distributed hydrological model. Remote Sensing and GIS for Hydrology and Water Resource 368:305-311
12
Daggupati P, Yen H, White MJ, Srinivasan R, Arnold JG, Keitzer CS, Sowa SP (2015) Impact of model development, calibration and validation decisions on hydrological simulations in West Lake Erie Basin. Hydrological processes 29(26):5307-5320
13
Du B, Arnold JG, Saleh A, Jaynes DB (2005) Development and application of SWAT to landscapes with tiles and potholes. Transactions of the American Society of Agricultural Engineers 48(3):1121-1133
14
Eckhardt K, Arnold JG (2001) Automatic calibration of a distributed catchment model. Journal of Hydrology 251:103-109
15
Fontaine TA, Cruickshank TS, Arnold JG, Hotchkiss RH (2002) Development of a snowfall-snowmelt routine for mountainous terrain for the soil water assessment tool (SWAT). Journal of Hydrology 262:209-223
16
Fu C, James L, Yao H (2015) Investigations of uncertainty in SWAT hydrologic simulations: a case study of a Canadian shield catchment. Hydrological Processes 29(18):4000-4017
17
Green CH, Griensven AV (2008) Autocalibration in hydrologic modelling: Using SWAT2005 in small-scale watersheds. Environmental Modelling and Software 23:422-434
18
Gyamfi C, Ndambuki JM, Salim RW (2016) Aplication of SWAT model to the olifants basin: calibration, validation and uncertainty analysis. Journal of Water Resource and Protection 8:397-410
19
Immerzeel WW, Droogers P (2008) Calibration of a distributed hodrological model based on satellite evapotranspiration. Journal of Hydrology 349:411-424
20
Kannan N, White SM, Worrall F, Whelan MJ (2007) Hydrological modelling of a small catchment using SWAT-2000- Ensuring correct flow partitioning for contaminant modelling. Journal of Hydrology 334:64-72
21
Li Z, Liu WZ, Zhang XC, Zheng FL (2009) Impact of land use change and climate variability on hydrology in an agricultural catchment on Loess Plateau of China. Journal of Hydrology 377:35-42
22
Li Z, Shao Q, Xu Z, Cai X (2010) Analysis of parameter uncertainty in semi-distributed hydrological models using bootstrap method: A case study of SWAT model applied to Yingluoxia watershed in northwest China. Journal of Hydrology 385:76-83
23
Marek GW, Gowda PH, Evett SR, Baumhardt RL, Brauer DK, Howell TA, Marek TH, Srinivasan R (2015) Evaluation of SWAT for estimating ET in irrigated and dryland cropping systems in the Texas high plain. In: Emerging Technologies for Sustainable Irrigation, 10-12 November, Long Beach, California, USA, 1-14
24
Milewski A, Sultan M, Yan E, Becker R, Abdeldayem A, Soliman F, Gelil KA (2009) A remote sensing solution for estimating runoff and recharge in arid environments. Journal of Hydrology 373:1-14
25
Moriasi DN, Arnold JG, Van Liew MW, Binger RL, Harmel RD, Veith T (2007) Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations. Transactions of American Society of Agricultural and Biological Engineers 50(3):885-900
26
Neitsch SL, Arnold JG, Kiniry JR, Williams JR (2011) Soil and Water Assessment Tool, Theoretical Documentation, version 2009. Texas Water Resources Institute Technical Report No. 406.
27
Oeurng C, Sauvage S, Sanchez-Perez JM (2011) Assessment of hydrology, sediment and particulate organic carbon yield in a large agricultural catchment using the SWAT model. Journal of Hydrology 401:145-153
28
Panhalkar SS (2014) Hydrological modeling using SWAT model and geoinformatic techniques. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science 17:197-207
29
Pisinaras V, Petalas C, Gikas GD, Gemitzi A, Tsihrintzis VA (2010) Hydrological and water quality modeling in a medium-sized basin using the soil and water assessment tool (SWAT). Desalination 250:274-286
30
Shawul AA, Alamirew T, Dinka MO (2013) Calibration and validation of SWAT model and estimation of water balance components of Shaya mountainous watershed, Southeastern Ethiopia. Hydrology and Earth System Sciences 10:13955- 13978
31
Shen ZY, Gong YW, Li YH, Hong Q, Xu L, Liu RM (2009) A comparison of WEPP and SWAT for modeling soil erosion of the Zhangjiachong watershed in the three gorges reservoir area. Agricultural Water Management 96:1435-1442
32
Sophocleous MA (2005) Groundwater recharge and sustainability in the high plains aquifer in Kansas, USA. Hydrogeology Journal 13(2):351-365
33
Tolson BA, Shoemaker CA (2007) Cannonsville reservoir watershed SWAT 2000 model development, calibration and validation. Journal of Hydrology 337:68-86
34
Uniyal B, Jha MK, Verma AK (2015) Parameter identification and uncertainty analysis for simulating streamflow in a river basin of eastern India. Hydrological Processes 29(17):3744-3766
35
Wang X, Liang Z, Wang J (2014) Simulation of runoff in Karst-influenced lianjiang watershed using the SWAT model. Scientific Journal of Earth Science 4(2):85-92
36
Wheater HS, Mathias SA, Li X (2014) Groundwater modeling in arid and semi-arid areas. Cambridge University Press, 131p
37
Wu K, Johnston CA (2007) Hydrologic response to climatic variability in a Great Lakes watershed: A case study with the SWAT model. Journal of Hydrology 337:187-199
38
Yesuf HM, Assen M, Alamirew T, Melesse AM (2015) Modeling of sediment yield in Maybar gauged watershed using SWAT, northeast Ethiopia. Catena 127:191-205
39
Yin I, Hu G, Huang J, Wen D, Dong J, Wang X, Li H (2011) Groundwater-recharge estimation in the Ordos Plateau, China: Comparison of methods. Hydrogeology Journal 19:1563-1575
40
Zhang X, Srinivasan R, Bosch D (2009) Calibration and uncertainty analysis of the SWAT model using Genetic Algorithms and Bayesian Model Averaging. Journal of Hydrology 374:307-317
41
ORIGINAL_ARTICLE
تاثیر انتخاب تابع درستنمایی در تخمین عدم قطعیت مدل شبیه سازی سیلاب HEC-HMS با استفاده از الگوریتم مونت کارلو زنجیر مارکوف
در تحقیق حاضر از الگوریتم DREAM(ZS) (از الگوریتمهای مبتنی بر مونت کارلو زنجیره مارکوف) بهمنظور بررسی عدم قطعیت پارامترهای مدل-هیدرولوژیکی HEC-HMS در حوزهآبخیز تمر به مساحت 1530کیلومترمربع واقع در استان گلستان استفاده شد. از سه رویداد برای واسنجی و یک رویداد در اعتباریابی استفاده گردید و تعداد 24 پارامتر واسنجی برای کل حوزه درنظر گرفته شد. همچنین تأثیر 5 تابع درستنمایی بر روی نتایج روش DREAM(ZS) ارزیابی گردید. توابع درستنمایی L1 تا L3 بهعنوان توابع درستنمایی غیرصریح (informal) و توابع درستنمایی L4 و L5 به عنوان توابع درستنمایی صریح (formal) در نظر گرفته شدند. تابع درستنمایی L1، راندمان ناش ساتکلیف (NS) میباشد. L2، حداقل میانگین مربعات خطا است. تابع درستنماییL3، از واریانس خطای تخمین مدل استفاده میکند. تابع درستنمایی L4، ارتباط بین برازش حداقل مربعات استاندارد (SLS) و استنباط بیزی را مشخص میکند. در تابع درستنمایی L5، وابستگی پیاپی خطاهای باقیمانده با استفاده از مدل خودرگرسیون مرتبه اول باقیماندههای خطا (AR) محاسبه میشود. نتایج نشان داد که حساسیت پارامترها وابسته به انتخاب تابع درستنمایی بوده و حساسیت همه پارامترها در برابر توابع مختلف درستنمایی یکسان نیستند. بیشتر پارامترها توسط تابع درستنمایی L4 و L5 بهتر تعیین شده و حساسیت بالایی را به عملکرد مدل نشان دادند. مقدار فاکتور P عدم قطعیت کل نشان داد که 75 تا 100 درصد مشاهدات دربازههای عدم اطمینان 95% پیشبینی مدل قرار می گیرد. نتایج بررسی معیارهای ارزیابی عدم قطعیت شامل فاکتورP، فاکتور R، RMSE، KGEو NS نشان داد که عملکرد DREAM(ZS) با توابع درستنمایی L4 و L5 بهتر از توابع دیگر درستنمایی است.
https://www.iwrr.ir/article_32618_1c63e5457b9a9c840ce8fc6112002dda.pdf
2016-11-21
80
98
عدم قطعیت
الگوریتم DREAM(ZS)
تابع درستنمایی
HEC-HMS
خودرگرسیون مرتبه اول
مه روز
نورعلی
mahrouznourali@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری /آبیاری و زهکشی, پردیس بین الملل دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
بیژن
قهرمان
bijangh@um.ac.ir
2
استاد/ گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد
LEAD_AUTHOR
محسن
پوررضا بیلندی
mohsen.pourreza@birjand.ac.ir
3
استادیار/گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بیرجند
AUTHOR
کامران
داوری
k.davary@ferdowsi.um.ac.ir
4
استاد/ گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد.
AUTHOR
Abbaspour KC (2011) User manual for SWAT-CUP4. SWAT calibration and uncertainty Programs, Swiss Federal Institute of Aquatic Science and Technology, Eawag, Duebendorf, Switzerland, 103p
1
Abebe NA, Ogden FL, Pradhan NR (2010) Sensitivity and uncertainty analysis of the conceptual HBV rainfall–runoff model:Implications for parameter estimation. Journal of Hydrology 389:301–310
2
Alazzy AA, Lü H, Zhu Y (2015) Assessing the uncertainty of the Xinanjiang rainfall-runoff model: effect of the likelihood function choice on the GLUE method. Journal of Hydrologic Engineering 20(10):04015016
3
Alizadeh, A (2000) Principles of Applied Hydrology. Imam Reza University Press, Mashhad, Iran, 622p (In Persian)
4
Baltas EA, Dervos NA, Mimikou MA (2007) Technical note: Determination of SCS initial abstraction ratio in an experimental watershed in Greece. Hydrology and Earth System Sciences 11(6):1825-1829
5
Bates BC, Campbell EP (2001) A Markov Chain Monte Carlo scheme for parameter estimation and inference in conceptual rainfall-runoff modeling. Water Resources Research 37(4):937–947
6
Beven KJ, Binley AM (1992) The future of distributed models: Model calibration and uncertainty prediction. Hydrological Processes 6(3):279– 298
7
Beven KJ (2006) A manifesto for the enquiringly thesis. Journal of Hydrology 320:18-36
8
Blasone RS (2007) Parameter estimation and uncertainty assessment in hydrological modeling. Ph.D. Thesis, Institute of Environment & Resources, Technical University of Denmark, 55p
9
Box GEP, Tiao GC (1992) Bayesian inference in statistical analysis. Wiley-Interscience, New York, USA, 608 p
10
DeChant CM, Moradkhani H (2012) Examining the effectiveness and robustness of sequential data assimilation methods for quantification of uncertainty in hydrologic forecasting. Water Resources Research 48:W04518
11
Dotto CBS, Kleidorfer M, Deletic A, Rauch W, McCarthy DT, Fletcher TD (2011) Performance and sensitivity analysis of stormwater models using a Bayesian approach and long-term high resolution data. Environmental Modelling & Software 26(10):1225– 1239
12
Freer J, Beven KJ, Ambroise B (1996) Bayesian estimation of uncertainty in runoff prediction and the value of data: An application of the GLUE approach. Water Resources Research 32:2161–2173
13
Freni G, Mannina G, Viviani G (2009) Uncertainty in urban stormwater quality modelling: The influence of likelihood measure formulation in the GLUE methodology. The Science of the Total Environment 408(1):138–145
14
Gao GY, Fu BJ, Lu YH, Liu Y, Wang S, Zhou J (2012) Coupling the modified SCS-CN and RUSLE models to simulate hydrological effects of restoring vegetation in the Loess Plateau of China. Hydrology and Earth System Sciences 16(7):2347–2364
15
Gelman A, Rubin DB (1992) Inference from iterative simulation using multiple sequences. Statistical Science 7(4):457 – 472
16
Gupta HV, Kling H, Yilmaz KK, Martinez GF (2009) Decomposition of the mean squared error and NSE performance criteria: Implications for improving hydrological modeling. Journal of Hydrology 377(1):80–91
17
He J, Jones JW, Graham WD, Dukes MD (2010) Influence of likelihood function choice for estimating crop model parameters using the generalized likelihood uncertainty estimation method. Agricultural Systems 103:256–264
18
Heidari A, Saghafian B, Maknoon R (2006) Assessment of flood forecasting lead time based on generalized likelihood uncertainty estimation. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 20(5):363–380
19
Iran Water Research Institute, Water Resources Department (IWRI) (2008) Report on hydrologic model calibration: Gorganroud flood warning system project. Tehran, Iran (In Persian)
20
Jin XL, Xu CY, Zhang Q, Singh VP (2010) Parameter and modeling uncertainty simulated by GLUE and a formal Bayesian method for a conceptual hydrological model. Journal of Hydrology 383(3–4):147–155
21
Kamali B, Mousavi SJ, Abbaspour KC (2013) Automatic calibration of HEC-HMS using single-objective and multi-objective PSO algorithms. Hydrological Processes 27(26):4028–4042
22
Kavetski D, Kuczera G, Franks SW (2006) Bayesian analysis of input uncertainty in hydrological modeling: 1. Theory. Water Resources Research, 42:W03407
23
Koskela JJ, Croke BWF, Koivusalo H, Jakeman AJ, Kokkonen T (2012) Bayesian inference of uncertainties in precipitation-streamflow modeling in a snow affected catchment. Water Resources Research 48(11):W11513
24
Kuczera G (1983) Improved parameter inference in catchment models: 1. Evaluating parameter uncertainty. Water Resources Research 19(5):1151–1162
25
Kuczera G, Parent E (1998) Monte Carlo assessment of parameter uncertainty in conceptual catchment models: The Metropolis algorithm. Journal of Hydrology 211:69-85
26
Kuczera G, Kavetski D, Renard B, Thyer M (2010) A limited-memory acceleration strategy for MCMC sampling in hierarchical Bayesian calibration of hydrological models. Water Resources Research 46(7):W07602
27
Laloy E, Fasbender D, Bielder CL (2010) Parameter optimization and uncertainty analysis for plot-scale continuous modeling of runoff using a formal Bayesian approach. Journal of Hydrology 380:82–93
28
Laloy E, Vrugt JA (2012) High-dimensional posterior exploration of hydrologic models using multiple-try DREAM(ZS) and high-performance computing. Water Resources Research 48(1):W01526
29
Mahdavi M (1999) Applied hydrology. Vol. 2, 2nd edn., Tehran University Press, Tehran, Iran, 401p (In Persian)
30
Makowski D, Wallach D, Tremblay M (2002) Using a Bayesian approach to parameter estimation: comparison of the GLUE and MCMC methods. Agronomie 22(2):191–203
31
McMillan H, Clark M (2009) Rainfall‐runoff model calibration using informal likelihood measures within a Markov chain Monte Carlo sampling scheme. Water Resources Research 45:W04418
32
Mousavi SJ, Abbaspour KC, Kamali B, Amini M, Yang H (2012) Uncertainty-based automatic calibration of HEC-HMS model using sequential uncertainty fitting approach. Journal of Hydroinformatics 14(2):286 –309
33
Nash JE, Sutcliff JV (1970) River flow forecasting through the conceptual model. Part 1: A discussion of principles. Journal of Hydrology 10(3):282–290
34
Natural Resourses and Watershed Management Administration of Golestan (2007) Report on: Gorganroud Watershed. Gorgan, Iran (In Persian)
35
Pourreza-Bilondi M, Akhond Ali AM, Ghahraman B (2012) Parameters uncertainty analysis in distributed single- event rainfall-runoff model with MCMC approach. Iranian Water Research Journal 6(11):165-173 (In Persian)
36
Pourreza-Bilondi M, Abbaspour KC, Ghahraman B (2013) Application of three different calibration-uncertainty analysis methods in a semi-distributed rainfall-runoff model application. Middle-East Journal of Scientific Research 15(9):1255-1263
37
Rafiei Sardoii E, Rostami N, Khalighi Sigaroudi S, Taheri S (2012) Calibration of loss estimation methods in HEC-HMS for simulation of surface runoff (Case Study: Amirkabir Dam Watershed, Iran). Advances in Environmental Biology 6(1):343-348
38
Renard B, Kavetski D, Leblois E, Thyer M, Kuczera G, Franks SW (2011) Toward a reliable decomposition of predictive uncertainty in hydrological modeling: Characterizing rainfall errors using conditional simulation. Water Resources Research 47:W11516
39
Schoups G, Vrugt JA (2010) A formal likelihood function for parameter and predictive inference of hydrologic models with correlated, heteroscedastic and non-Gaussian errors. Water Resources Research 46:W10531
40
Shafiei M, Ghahraman B, Saghafian B, Davary K, Pande S, Vazifedous M (2014) Uncertainty assessment of the agro-hydrological SWAP model application at field scale: A case study in a dry region. Agricultural Water Management 146(1):324-334
41
Smith PJ, Beven K, Tawn JA (2008) Informal likelihood measures in model assessment: Theoretic development and investigation. Advances in Water Resources 31(8):1087–1100
42
Sorooshian S, Dracup JA (1980) Stochastic parameter estimation procedures for hydrologic rainfall-runoff models: Corrolated and heteroscedastic error cases. Water Resources Research 16(2):430-442
43
Stedinger JR, Vogel RM, Lee SU, Batchelder R (2008) Appraisal of the generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) method. Water Resources Research 44:W00B06
44
Straub TD, Melching CS, Kocher KE (2000) Equations for estimating Clark unit-hydrograph parameters for small rural watersheds in Illinois. U.S. Geological Survey, Water-Resources Investigations Report 00-4184, 36p
45
ter Braak CJF (2006) A Markov chain Monte Carlo version of the genetic algorithm differential evolution: Easy Bayesian computing for real parameter spaces. Statistics and Computing 16(3):239 – 249
46
ter Braak CJF, Vrugt JA (2008) Differential evolution Markov chain with snooker updater and fewer chains. Statistics and Computing 18(4):435–446
47
Thyer M, Renard B, Kavetski D, Kuczera G, Franks SW, Srikanthan S (2009) Critical evaluation of parameter consistency and predictive uncertainty in hydrological modeling: A case study using Bayesian total error analysis. Water Resources Research, 45:W00B14
48
USACE (2000) HEC-HMS Technical Reference Manual. US Army Corps of Engineers, Hydrologic Engineering Center, Davis, California,158p
49
USACE (2013) HEC-HMS User's Manual. US Army Corps of Engineers, Hydrologic Engineering Center, Davis, California, 442p
50
Vrugt JA, Gupta HV, Bouten W, Sorooshian S (2003) A Shuffled Complex Evolution Metropolis algorithm for optimization and uncertainty assessment of hydrologic parameter estimation. Water Resources Research 39(8):1201
51
Vrugt JA, Gupta HV, Dekker SC, Sorooshian S, Wagener T, Bouten W (2006) Application of stochastic parameter optimization to the Sacramento soil moisture accounting model. Journal of Hydrology 325(1–4):288–307
52
Vrugt JA, Robinson BA (2007) Treatment of uncertainty using ensemble methods: Comparison of sequential data assimilation and Bayesian model averaging. Water Resources Research 43:W01411
53
Vrugt JA, ter Braak CJF, Clark MP, Hyman JM, Robinson BA (2008) Treatment of input uncertainty in hydrologic modeling: Doing hydrology backward with Markov chain Monte Carlo simulation. Water Resources Research, 44(12):W00B09
54
Vrugt JA, ter Braak CJF, Diks CGH, Robinson BA, Hyman JM, Higdon D (2009a) Accelerating Markov Chain Monte Carlo simulation using self-adaptative differential evolution with randomized subspace sampling. International Journal of Nonlinear Sciences and Numerical Simulation 10(3):273-290
55
Vrugt JA, ter Braak CJF, Gupta HV, Robinson BA (2009b) Equifinality of formal (DREAM) and informal (GLUE) Bayesian approaches in hydrologic modeling?. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 23(7):1011–1026
56
Vrugt JA, Sadegh M (2013) Toward diagnostic model calibration and evaluation: Approximate Bayesian computation. Water Resources Research 49:4335–4345
57
Wang X, He X, Williams JR, Izaurralde RC, Atwood JD (2005) Sensitivity and uncertainty analyses of crop yields and soil organic carbon simulated with EPIC. Transaction of ASAE 48(3):1041–1054
58
Xiao B, Wang QH, Fan J, Han FP, Dai QH (2011) Application of the SCS-CN model to runoff estimation in a small watershed with high spatial heterogeneity. Pedosphere 21(6):738-749
59
Zhange X (2008) Evaluating and developing parameter optimization and uncertainty analysis methods for a computationally intensive distributed hydrological model. Ph.D. dissertation, Texas A&M University, 181p
60
ORIGINAL_ARTICLE
استفاده از حسابداری ردپای آب برای تعیین ترکیب کشت بهینه در توسعه پایدار (مطالعه موردی: دشت قزوین)
کشاورزی بهعنوان عمدهترین مصرفکننده آب در دشت قزوین بیشترین حساسیت را نسبت به خود برانگیخته است. در این تحقیق از مفاهیم حسابداری آب و تجارت آب مجازی برای تعیین ترکیب کشت بهینه در دشت قزوین برای مدیریت بهتر آب کشاورزی استفاده شد. مجموع ردپای آب مجازی و ردپای منابع آبی در تولید محصولات اصلی منطقه برای دوره 2014-2003، بهترتیب حدود 2053 و 1411 میلیون مترمکعب در سال است. سهم صادرات از ردپای آب مجازی، ردپای منابع آبی و سودخالص منطقه بهترتیب حدود 8/49، 5/55 و0/55 درصد است. حذف صادرات محصولات اصلی کشاورزی باعث افزایش میانگین ردپای اقتصادی آب از 2/707 به 3/780 مترمکعب بر میلیون ریال میشود. حذف صادرات محصولات اصلی نهتنها به افزایش سودخالص بهازای آب مصرفی کمک نمیکند بلکه باعث کاهش آن نیز میشود. برای تعیین ترکیب کشت با تاکید بر حفظ سطح زیرکشت و درآمد کنونی بخش کشاورزی و صرفهجویی منابع آب منطقه، 12 سناریو تعریف گردید. نزدیکترین سناریوها به-ترکیب کشت کنونی (سناریوهای 9 و 11) با حفظ درآمدکنونی بهترتیب باعث صرفهجویی 3/23 و 8/23 درصدی در مصرف منابع آب میشوند. این سناریوها باعث بهبود ردپای اقتصادی آب بهترتیب به 3/521 و 7/503 مترمکعب بر میلیون ریال میشوند.
https://www.iwrr.ir/article_32628_625ccfd0d7b9b2a898663f787a201e31.pdf
2016-11-21
99
113
ردپای اقتصادی آب
حسابداری آب
تجارت آب مجازی
امنیت غذایی
دشت قزوین
علیرضا
شکوهی
shokoohi@eng.ikiu.ac.ir
1
استاد/ گروه مهندسی آب، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه بین المللی امام خمینی(ره)، قزوین.
LEAD_AUTHOR
هادی
رمضانی اعتدالی
ramezani@eng.ikiu.ac.ir
2
استاد/ گروه مهندسی آب، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه بین المللی امام خمینی(ره)، قزوین.
AUTHOR
سید امین
مجتبوی
s.amin_mojtabavi@yahoo.com
3
فارغ التحصیل کارشناسی ارشد/گروه مهندسی آب، دانشگاه بین المللی امام خمینی(ره)، قزوین.
AUTHOR
ویجی پی
سینگ
vsingh@tamu.edu
4
استاد/ گروه بیوتکنولوژی و مهندسی کشاورزی؛ دانشگاه A&M تگزاس، کالج استیشن، امریکا.
AUTHOR
Ababaei B, Ramezani Etedali H (2014) Estimation of water footprint components of Iran’s wheat production comparison of global and national scale estimates. Journal of Environmental Process1:193-205
1
Ababaei B, Ramezani Etedali H (2016) Water footprint components of cereal production in Iran. Agricultural Water Management. DOI:10.1016/ j.agwat.2016.07.016 (In Press, Corrected Proof, Available online 21 July 2016)
2
Agriculture Jihad Ministry (AJM) (2015)
3
http://www.maj.ir/Portal/Home/Default.aspx?CategoryID=c5c8bb7b-ad9f-43dd-8502-cbb9e37fa2ce
4
Ahmadaali K, Liaghat A, Heydari N, Bozorg Haddad O (2013) Application of artificial neural network and adaptive neural-based fuzzy inference system techniques in estimating of virtual water. International Journal of Computer Applications 76(6):12-19
5
Aldaya MM, Allan JA, Hoekstra AY (2010) Strategic importance of green water in international crop trade. Ecological Economics 69(4):887–894
6
Aldaya MM, Hoekstra AY (2010) The water needed for Italians to eat pasta and pizza. Agriculture System 103:351–360
7
Allen RG, Pereira LS, Raes D, Smith M (1998) Crop evapotranspiration: guidelines for computing crop water requirements. FAO Drainage and Irrigation Paper 56, Food and Agriculture Organization, Rome
8
Anonymous (2011) Water accounting conceptual framework for the preparation and presentation of general purpose water accounting reports in June. Water Accounting Standard Board (WASP) Report, 64p
9
Anonymous (2014) Final report of 5th National Conference on Iran Water Resources Management with a special focus on Urmia Lake (Second meeting: Reza Keshavarz), 61p
10
Antonelli M, Sartori y (2015) Unfolding the potential of the virtual water concept. What is still under debate? Environmental Science & Policy 50(2):240 – 251
11
Baynes T, Turner G, West J (2011) Historical calibration of a water account system. Journal of Water Resources Management and Planning 137(1):41-50
12
Chapagain AK, Hoekstra AY, Savenije HHG (2006) Water saving through international trade of agricultural products. Hydrology Earth System Science 10:455–468
13
Chukalla AD, Krol MS, Hoekstra AY (2015) Green and blue water footprint reduction in irrigated agriculture: effect of irrigation techniques, irrigation strategies and mulching. Hydrology and Earth System Science 19:4877–4891
14
Daneshkar Arasteh P, Shokoohi AR (2008) In search of the effects of climate change on weather conditions and surface water resources in Iran. 3rd Conference of Iran Water Resources Management. Tabriz, Iran
15
Faramarzi M, Yang H, Mousavi J, Schulin R, Binder C, Abbaspour K (2010) Modeling blue and green water resources availability in Iran. Hydrology and Earth System Sciences, Discussions 7(3):2609-2649
16
Gerbens-Leenes W, Hoekstra AY, Van der Meer TH (2009) The water footprint of bioenergy. Proceedings of the National Academy of Sciences 106(25):10219-10223
17
Ghahraman B, Sepaskhah AR (2004) Linear and non-linear optimization models for allocation of limited water supply. Irrigation and Drainage 53:39–54
18
Godfrey JM, Chalmers K (2012) Water accounting: International Approaches to policy and decision making. Edward Elgar Publishing, USA, 318p
19
Hoekstra AY, Chapagain AK (2007) Water footprints of nations: water use by people as a function of their consumption pattern. Water Resources Management 21(1):35–48
20
Hoekstra AY, Chapagain AK (2008) Globalization of water: Sharing the planet’s freshwater resources. Blackwell Publishing, Oxford, UK
21
Hoekstra AY, Chapagain AK, Aldaya MM, Mekonnen MM (2009) Water footprint manual: State of the art 2009, Water Footprint Network, Enschede, the Netherlands
22
Hoekstra, AY, Chapagain AK, Aldaya MM, Mekonnen MM (2011) The water footprint assessment manual: setting the global standard, Water Footprint Network, Enschede, the Netherlands
23
Karamouz M, Ahmadi A, Nazif S (2009) Development of Management Schemes in Irrigation Planning: Economic and Crop Pattern Consideration. Scientia Iranica 16(6):457-466
24
Karamouz M, Kerachian R, Zahraie B (2004) Monthly water resources and irrigation planning: A case study of conjunctive use of surface and ground-water resources. Journal of Irrigation Drainage Engineering 130 (5):391-402
25
Karimi1 P, Bastiaanssen WGM, Molden D (2013) Water accounting plus (WA+) a water accounting procedure for complex river basins based on satellite measurements, Hydrology Earth Syst. Sci. 17:2459– 2472
26
Kermatzadeh A, Chizari AH, Moore R (2011) Economic optimal allocation of agriculture water: Mathematical Programming Approach. Journal of Agricultural Science and Technology 13:477-490
27
Kirby T (2011) Water accounting in Australia. Chartered Accountants Journal July 2011:38-40
28
Liu J, Williams JR, Zehnder AJB, Yang H (2007) GEPIC – modeling wheat yield and crop water productivity with high resolution on a global scale. Agricultural Systems 94:478–493
29
Liu J, Yang H (2010) Spatially explicit assessment of global consumptive water uses in cropland: green and blue water. Journal of Hydrology 384:187–197
30
Mahdi Moradi J, Bozorg Hadad O, Karney BW, Marino MA (2007) Reservoir operation in assigning optimal multi- crop irrigation areas. Agricultural Water Management 81:79-88
31
Maknoun R (2014) Virtual water trading in Lake Urmia’s Basin. Office of Sustainability- Amirkabir University of Technology (Last visited: August 14, 2016)
32
Mekonnen MM, Hoekstra AY (2010) A global and high-resolution assessment of the green, blue and grey water footprint of wheat. Hydrology and Earth System Sciences 14:1259-1276
33
Montazar A, Zadbagher E (2010) An analytical hierarchy model for assessing global water productivity of irrigation networks in Iran. Water Resources Management 24 (11):2817-2832
34
Najafi B, Torbati Dastgerdi S (2015) Optimization of machinery use on farms with emphasis on timeliness costs. Journal of Agricultural Science and Technology 17:533-541
35
Norse D (2005) Non-point pollution from crop production: global, regional and national issues. Pedosphere 15(4):499–508
36
Pahlow M, Snowball J, Fraser G (2015) Water footprint assessment to inform water management and policy making in South Africa. Water SA 41(3):301-305
37
Parker LD, Guthrie J, Linacre L (2011) The relationship between academic accounting research and professional practice. Journal of Accounting, Auditing & Accountability 24(1):5 – 14
38
Portmann F, Siebert S, Bauer C, Doll P (2008) Global data set of monthly growing areas of 26 irrigated crops. Frankfurt Hydrology Paper 06, Institute of Physical Geography, University of Frankfurt, Frankfurt am Main, Germany
39
Qazvin Province Governor (QPG) (2016) http://ostan-qz.ir.
40
Ramezani Etedali H, Ahmadaali K, Liaghat A, Parsinejad M, Tavakkoli AR, Ababaei B (2015) Optimum water allocation between irrigated and rainfed lands in different climatic conditions. Biological Forum – An International Journal 7(1):1556-1567
41
Ramezani Etedali H, Liaghat A, Parsinejad M, Tavakkoli AR, Bozorg Haddad O, Ramezani Etedali M (2013) Water allocation optimization for supplementary irrigation in rainfed lands to increase total income (case study: upstream Karkheh river basin). Journal of Irrigation and Drainage 62:74-83
42
Schyns JF, Hamaideh A, Hoekstra AY, Mekonnen MM, Schyns M (2015) Mitigating the risk of extreme water scarcity and dependency: the case of Jordan. Water 7:5705-5730
43
Sethi LN, Sudhindra N, Panda M, Nayak K (2006) Optimal crop planning and water resources allocation in a coastal groundwater basin, Orissa, India. Agricultural water management 83 (3):209-220
44
Shokoohi AR (2012) Comparison of SPI and RDI in drought analysis in local scale with emphasizing on agricultural drought (case study: Qazvin and Takestan). Irrigation and water Journal 3(9):111-122. (In Persian)
45
Shokoohi AR, Raziei T, DaneshkarArasteh P (2014) On the effects of climate change and global warming on water resources in Iran. International Bulletin of Water Resources & Development 2(4):1-9
46
Statistical Center of Iran (SCI) (2015) http://www.amar.org.ir
47
Tehran Regional Water Company (TRWC) (2006) Review of Qazvin irrigation and drainage network. Final report. (in Persian)
48
Tian G (2013) Effect of consumption of livestock products on water consumption in China based on virtual water theory. International Conference on Future Information Engineering 5(3):112 – 117
49
Turner G, Baynes T, McInnis B (2010) A water accounting system for strategic water management. Water Resources Manage 24:513-545
50
Wang Y D, Leeb JS, Agbemabiesea L, Zamea K, Kang S (2015) Virtual water management and the water–energy nexus: A case study of three Mid-Atlantic. Resources, Conservation and Recycling 98(3):76–84
51
WWAP (2009) The united nations world water development report 3: water in a changing world, world water assessment programme, UNESCO Publishing, Paris/Earthscan, London
52
Yang H, Wang L, Abbaspour KC, Zehnder AJ (2006) Virtual water highway: water use efficiency in global food trade. Hydrology and Earth System Sciences 3(1):1–26
53
Zhang GP, Hoekstra AY, Mathew RE (2013). Water footprint assessment (WFA) for better water governance and sustainable development. Journal of Water Resources and Industry 1-2:1-6
54
Zhuo L, Mekonnen MM, Hokestra AY, Wada Y (2016) Inter- and intra-annual variation of water footprint of crops and blue water scarcity in the Yellow River basin (1961-2009). Advances in Water Resources 87:29–41
55
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل شبکهای ساختار قدرت دستاندرکاران سازمانی مدیریت منابع آب دشت گرمسار
شناخت دستاندرکاران سازمانی ، یکی از الزامات اجرایی نمودن برنامهریزیها و اعمال مدیریت مشارکتی منابع آب میباشد. بر اساس روش تحلیل شبکه میتوان با نگاهی جامعنگر و قابل اندازهگیری الگوهای ساختاری ناشی از روابط متقابل دستاندرکاران مختلف را در یک نظام پیچیده و چندوجهی مورد مطالعه قرار داده و نقش آنها را برای استقرار نظام به هم پیوسته و مشارکتی منابع آب مورد بررسی قرار داد. این پژوهش با هدف بهرهگیری از الگوی تحلیل شبکهای برای شناخت ساختار قدرت و چگونگی توزیع آن بهعنوان تابعی از روابط و چیدمان نهادهای دخیل در مدیریت منابع آب در دشت گرمسار صورت گرفته است. در این ارتباط، ابتدا تعداد 29 نهاد مرتبط با مدیریت منابع آب بر اساس مرزهای اکولوژیک و شبکهای مورد شناسایی قرار گرفته و سپس از طریق مصاحبههای نیمه ساختاریافته، پیوند تبادل اطلاعات و همکاری مورد بررسی قرار گرفت. درنهایت بر اساس شاخصهای مرکزیت درجه، مرکزیت بینابینی و مرکزیت بردار ویژه، و مرکزیت بتا، میزان قدرت، نفوذ و قابلیت کنترل هریک از دستاندرکاران در شبکه مشخص شد. نتایج این تحقیق، نشاندهنده نامتوازن بودن ساختار قدرت دستاندرکاران سازمانی برای استقرار نظام مدیریت مشارکتی منابع آب میباشد.
https://www.iwrr.ir/article_32635_add34c5ae82aea8dc7b318d572ed60f3.pdf
2016-11-21
114
129
تحلیل شبکهای
دستاندرکاران سازمانی
ساختار قدرت
دشت گرمسار
مدیریت مشارکتی منابع آب
وحید
جعفریان
vahid.jafarian@students.semnan.ac.ir
1
دانشجوی دکتری /بیابانزدایی دانشکده کویر شناسی دانشگاه سمنان
AUTHOR
محمد رضا
یزدانی
m_yazdani@semnan.ac.ir
2
استادیار/دانشکده کویرشناسی دانشگاه سمنان- سمنان، ایران.
LEAD_AUTHOR
محمد
رحیمی
mrahimi@sun.semnan.ac.ir
3
استادیار/ دانشکده کویرشناسی دانشگاه سمنان- سمنان، ایران
AUTHOR
مهدی
قربانی
mehghorbani@ut.ac.ir
4
استادیار /دانشکده منابع طبیعی دانشگاه تهران- کرج، ایران
AUTHOR
BerkesF, Folke C and Colding J (2000) Linking social and ecological systems: management practices and social mechanisms for building resilience. Cambridge University Press
1
Bodin Ö, Crona BI and Ernstson H (2006) Social networks in natural resource management: what is there to learn from a structural perspective? Ecology and Society 11(2):r2
2
Bodin Ö, Crona BI (2008) Management of natural resources at the community level: Exploring the role of social capital and leadership in a rural fishing community. World Development 36(2):2763-2779
3
Bodin Ö, Crona BI (2009) The role of social networks in natural resource governance: What relational patterns make a difference? Global Environmental Change 19(3):366-374
4
Bodin Ö, Prell C (2011) Social networks and natural resource management: uncovering the social fabric of environmental governance. Cambridge University Press
5
Bonacich P (1972) Factoring and weighting approaches to status scores and clique detection. Mathematical Sociology 2:113-120
6
Bonacich P (1987) Power and centrality: A family of measures. American Journal of Sociology 1:1170-1182
7
Borgatti SP, Everett MG and Freeman LC(2002) Ucinet for windows: software for social network analysis. Harvard, MA: Analytic Technologies, Retrieved on June 5, 2013
8
Borgatti SP (2005) Centrality and network flow.Social networks 27(1):55-71
9
Brandes UE (2005) Network analysis methodological foundations. Springer Science & Business Media. Vol. 3418
10
Brugha R, Varvasovszky Z (2000) Stakeholder analysis: a review. Health policy and planning 15(3):239-246
11
Ernstson H, Sörlin Sand Elmqvist T (2008) Social movements and ecosystem services-the role of social network structure in protecting and managing urban green areas in Stockholm. Ecology and Society13(2):39
12
Ebrahimi azarkharan F, Ghorbani M, Salajegheh A, Mohseni saravi M (2014) Social network analysis of local stakeholders in action plan for water resources co-management (Case study:Jajrood river in Latian watershed, Darbandsar village). Iran-8(25):47-56 (In Persian)
13
Friedman S R, Aral S (2001) Social networks, risk-potential networks, health, and disease. Journal of Urban Health 78(3):411-418
14
Gholipour A (2002) Governmental management sociology. Knowledge Management Quarterly 57 (In Persian)
15
Ghorbani M, Dehbozorgi M (2015) Institutional network analysis for regional policy making of Zargros dry forests (Case study: Boyer-Ahmad County). Forest and Wood Products 68(3):615-623 (In Persian)
16
Ghorbani M (2012) The role of social network in rangeland mechanisim (Case study: Taleghan rigion). PhD Thesis, natural resouroces department, Tehran university, Tehran, Iran (in Persian)
17
Ghorbani M (2016) The action plan of social-policy networks monitoring and assessment in local communities empowerment and integrated landscape management. Tehran University, local communities empowerment and natural resource participatory management resurch institue press, 84p (in Persian)
18
Grimble R, Chan MK (1995) Stakeholder analysis for natural resource management in developing countries. Paper presented at the Natural Resources Forum
19
Gunderson LH, Holling C, LightSS (1995) Barriers and bridges to the renewal of ecosystems and institutions. Columbia University Press
20
Hanneman R (2001) Introduction to social network methods. Department of Sociology at the University of California
21
HannemanR, Riddle M (2005) Introduction to social network methods: University of California Riverside
22
HareM, Pahl-Wostl C (2002) Stakeholder categorisation in participatory integrated assessment processes. Integrated Assessment3(1):50-62
23
Hirschi C (2010) Strengthening regional cohesion: collaborative networks and sustainable development in Swiss rural areas. Ecology and Society 15(4):16
24
Hogan B (2008) Analyzing social networks. The sage handbook of online research methods, 141
25
Holling CS, Meffe GK (1996) Command and control and the pathology of natural resource management. Conservation Biology 10(2):328-337
26
Kirchhoff L, Stanoevska-Slabeva K, Nicolai T, Fleck M, Stanoevska K (2008) Using social network analysis to enhance information retrieval systems. Applications of Social Network Analysis (ASNA) 7:1-21
27
Klenk NL, Hickey GM, MacLellan JI, Gonzales R, Cardille J (2009) Social network analysis: a useful tool for visualizing and evaluating forestry research. International Forestry Review 11(1):134-140
28
Krott M, Hasanagas ND (2006) Measuring bridges between sectors: Causative evaluation of cross-sectorality. Forest Policy and Economics 8(5):555-563
29
Luyet V, Schlaepfer R, Parlange MB, Buttler A (2012) A framework to implement stakeholder participation in environmental projects. Jurnal of Environmental Management 111:213-219
30
Madani K (2014) Water management in Iran: what is causing the looming crisis?. Journal of Environmental Studies and Sciences 4(4):315-328
31
Mahab Ghodss Consulting Company (2014) Assessment of third, fourth and fifth Five Year Development Plan Law of the Islamic Republic of Iran in Water Section (In persian)
32
Mohammadi Kangrany H (1998) Proposed 27- Policies to improve forest management and conservation of water resources Zagros (Case Study: Watershed Vazg; Kohgiloye and Boyerahmad). PhD Thesis, School of Natural Resources, University of Tehran, 204p (In Persian)
33
Pereira CS, Soares AL (2007) Improving the quality of collaboration requirements for information management through social networks analysis. International Journal of Information Management 27(2):86-103
34
Prell C, Hubacek K, Reed, M (2009) Stakeholder analysis and social network analysis in natural resource management. Society and Natural Resources 22(6):501-518
35
Pretty J, Ward H (2001) Social capital and the environment. World Development 29(2):209-227
36
Wasserman S, Faust K (1994) Social network analysis: methods and applications. Cambridge University press(Vol. 8)
37
Weiss K, Hamann M, Kinney M, Marsh H (2012) Knowledge exchange and policy influence in a marine resource governance network.Global Environmental Change 22(1):178-188
38
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی قابلیت داده های ماهواره ای چند طیفی در تهیه نقشه عمق آب و اراضی مجاور ذخیره گاههای آبی ( مطالعه موردی: ذخیره گاههای آبی چاه نیمه های سیستان)
با توجه به محدودیت منابع آب، بررسی وضعیت کمی آب ذخیره گاههای آبی برای برنامهریزی جهت مصارف مختلف آب و نیز پایش روند رسوب گذاری در ذخیره گاههای آبی امری ضروری میباشد. در این مطالعه به منظور بررسی توانایی سنجندههای چند طیفی در مطالعات عمق سنجی، از تصویر ماهواره LANDSAT-8 ، سنجنده OLI در دی ماه سال 1393برای تهیه نقشه عمق آب ذخیرگاههای آبی چاهنیمه و نقشه اراضی مجاور آن استفاده گردید. لذا ابتدا بوسیله قایق، عمق آب قسمتهای مختلف دریاچه با متر، اندازهگیری شد. با استفاده از داده های، ماهواره ای شاخص های مطاللعات آب، مانند NDMI، WRI ، AWEL،NDWI و MNDWI تهیه شد. با اعمال رگرسیون خطی ساده بین شاخصهای تهیه شده و اعماق اندازهگیری شده ضریب توصیف مدل هر شاخص برای عمق آب محاسبه که در این بینف شاخص MNDWI دارای بیشترین ضریب توصیف با دادههای عمق برابر 85/0 بود. نقشه عمق آب با طبقهبندی مجدد شاخص MNDWI بر اساس مدل تهیه شده تهیه گردید. نقشه اراضی پیرامونی با استفاده از روشهای محتلف پردازش تصویر تهیه و نقشه نهایی به روش ترکیبی تهیه شد. نتایج نشان داد اعماق 6-4 متر دارای بیشترین سطح میباشد. دقت نقشه تهیه شده با تهیه ماتریس خطا بررسی شد که نتایج قابل قبولی را نشان میداد. بررسی ماتریس خطا کاهش دقت تهیه نقشه با افزایش عمق را نشان میداد که بررسی آماری Z-TEST نشان داد در سطح 01/0 با دقت نقشه اعماق کمتر دارای اختلاف معنی دار، نمیباشد.
https://www.iwrr.ir/article_17578_b5aeea860e862805ec030cd79fa04267.pdf
2016-11-21
130
141
ذخیره گاههای آبی چاهنیمه
لندست 8
شاخص آب
طبقهبندی ترکیبی
عمق آب
وحید
راهداری
vahid_rahdary@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری /آمایش محیط زیست، دانشگاه صنعتی اصفهان، مربی دانشگاه زابل.
LEAD_AUTHOR
سعیده
ملکی
sahraa62@yahoo.com
2
دانشجوی دکتری/ آمایش محیط زیست، دانشگاه صنعتی اصفهان، مربی دانشگاه زابل.
AUTHOR
میثم
راهداری
v.rahdary@yahoo.com
3
مربی /گروه مدیریت پروژه، دانشگاه پیام نور سیستان و بلوچستان، واحد مرکز
AUTHOR
سعید
محمودی
s.mahmodi@yahoo.com
4
دکتری محیط زیست/ اداره کل محیط زیست سیستان و بلوچستان.
AUTHOR
نیره
پورملایی
npoormollae@yahoo.com
5
دانشجوی دکتری/ محیط زیست، دانشگاه آزاد واحد علوم تحقیقات، اداره کل محیط زیست سیستان و بلوچستان
AUTHOR
محمد رضا
علیمرادی
alimoradi@ut.ac.ir
6
دانشجوی دکتری/ تغییرات اقلیم، دانشگاه حکیم سبزواری، اداره کل محیط زیست سیستان و بلوچستان
AUTHOR
الهام
آبتین
ala-saly@yahoo.co.uk
7
کارشناس ارشد /محیط زیست، اداره محیط زیست شهرستان زابل
AUTHOR
مهدی
کدخدایی
kadkhodai_m@yahoo.com
8
کارشناس ارشد/ مرتعداری، اداره کل محیط زیست سیستان و بلوچستان
AUTHOR
سعید
پورمنافی
spormanafi@yahoo.com
9
عضو هیات علمی/ گروه محیط زیست دانشکده منابع طبیعی- دانشگاه صنعتی اصفهان
AUTHOR
Al-doski J, Shattri M, Zulhaidi H (2013) Image classification in remote sensing. Journal of Environment and Earth Science 3(10):141-147
1
Darvish Sefat A (1999) Thematic GIS data based maps accuracy assessment. 5th Geographic Information System conference, Iran, Tehran
2
Ebrahimi Kia M,Saadat Seresht M, Firouz B (2009) Evaluation of bathymetry methods using satellite data. Geomatic conference, Iran, Tehran
3
Feyisa GL, Meilby H, Fensholt R, Proud SR (2014) Automated water extraction index: A new technique for surface water mapping using Landsat imagery. Remote Sens Environ 140:23–35
4
Kantakumar LN, Neelamsetti P (2015) Multi-temporal land use classification using hybrid approach. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences 18:289–295
5
Kamusoko C, Aniya M (2006) Land use/cover change and landscape fragmentation analysis in the Bindura district Zimbabwe. Land Degradation & Development 5:1431-1439
6
Karimian A, Jafarzadeh N, Afkhami M (2006) Using remote sensing for water reservoir monitoring. First National Conference on Operations in the Water and Westwater Sector.
7
Kianejad S, Mojaradi B (2009) using different spectral indices in order to temporary wetland management. The First National Conference on Combating Desertification and Sustainable Development of Desert Wetland, Arak, Iran
8
Komeil Rokni K, Ahmad A, Selamat A, Hazini S (2014) Water feature extraction and change detection using multi temporal Landsat imagery. Remote Sens 6:4173-4189
9
Lu S, Wu B, Yan N, Wang H (2011) Water body mapping method with HJ-1A/B satellite imagery. Int. J. Appl. Earth Obs, Geoinf 13:428–434
10
Malmir M, Kheirkhah Z, Monavari SM, Jozi SA, Sharifi S (2015) Urban development change detection based on multi-temporal satellite images as a fast tracking approach-a case study of Ahwaz County. Southwestern Iran, Environ Monit Assess 187( 3):187-190
11
Masoud AA, Koike K (2006) Arid land salinization detected by remotely-sensed land cover changes: A case study in the Siwa region. NW Egypt, Arid Environment 66:151-167
12
McFeeters SK (1996) The use of the normalized difference water index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sens 17:1425–1432
13
Poursanidis D, Chrysoulakis N, Mitraka Z (2015) Landsat 8 vs. Landsat 5: A comparison based on urban and peri-urban cover mapping. International Journal of Applied Earth Observation and Geo information 35:259-269
14
Misra R, Balaji R (2015) A study on the shoreline changes and Land-use/ land-cover along the South Gujarat coastline. Procedia Engineering 116:381–389
15
Peña MA, Brenning A (2015) Assessing fruit-tree crop classification from Landsat-8 time series for the Maipo Valley, Chile. Remote Sensing of Environment 171:234–244
16
Purkis SJ, Klemas VV (2011) Remote Sensing and Global Environmental Change. John Wiley & Sons
17
Rahdari V (2006) Land use/cover change detection in mouteh wildlife refuge using RS and GIS. MS Thesis, Isfahan University of Technology
18
Rahdari V, Maleki S, Afsari K, Abtin E, Piri H, Fakhireh A (2011) Investigation on satellite data and Geographic Information System capability for ecological sources mapping (Case study: Hamoun wetland wild life sanctuary). Iranian Journal of Remote Sensing & GIS 3(2):59-70
19
Rahdari V, Maleki S, Abtin E (2013) Investigation on satellite data capability for wetland region zooninig (case study: Hamoun wildlife refuge). Journal of Wetland Ecobiology 5(4):67-78
20
Rahdari V, Maleki S, Fakhireh A, Rahdari M (2009a) land use land cover change detection in Chah Nimeh water reservoir using satellite data and GIS techniques. First National Conference on Improving the Pattern of Consumption of Natural Resources, Agriculture and Veterinary Medicine, Zabol, Iran
21
Rahdari V, Maleki S, Rahnama M (2009b) Comparison of satellite image classification methods (supervised and unsupervised) for preparing land use and land cover map(case study: mouteh wildlife sancury). Geometric Conference, Tehran, Iran
22
Rouse JW, Haas RH, Schell JA, Deering DW (1973) Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS (Earth Resources Technology Satellite). In Proceedings of Third Earth Resources Technology Satellite Symposium, Greenbelt, ON, Canada 351:309–317
23
Shen L, Li C (2010) Water body extraction from Landsat ETM+ imagery using Adaboost Algorithm. In Proceedings of 18th International Conference on Geo informatics: 1–4
24
Wilson EH, Sader SA (2002) Detection of forest harvest type using multiple dates of Landsat TM imagery. Remote Sens, Environ 80:385–396
25
Xu H (2006) Modification of normalized difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. Int. J. Remote Sens 27:3025–3033
26
Xu YB, Lai XJ, Zhou CG (2010) Water surface change detection and analysis of bottomland submersion-emersion of wetlands in Poyang Lake reserve using ENVISAT ASAR data. China Environ 30:57–66
27
ORIGINAL_ARTICLE
طراحی سیستم زهکشی با استفاده از الگوریتم بهینه سازی چند هدفه NSGA-II با رویکرد اقتصادی – زیست محیطی
کنترل شوری و رفع مانداب از مهمترین دلایل انجام عملیات زهکشی در زمین های کشاورزی می باشد. تخلیه زهاب خارج شده به محیط زیست از مهمترین عوارض به کارگیری زهکش ها می باشد. از آنجا که کاهش عوارض زیست محیطی منجر به افزایش هزینه های اجرایی خواهد شد، هدف از انجام این مطالعه ارائه مدلی به منظور تعیین متغیرهای طراحی زهکش شامل قطر، عمق و فاصله دفن لوله ها به گونه ای است که ضمن توجه به محدودیتهای هیدرولیکی، طراحی زهکش دربرگیرنده اهداف اقتصادی (کاهش هزینه های اجرایی) و زیست محیطی (افزایش کیفیت زهاب خروجی) به صورت توام باشد. به این منظور از روش بهینه سازی NSGA-II که مختص مسائل چند هدفه می باشد، استفاده شده است. همچنین برای اعمال مدل پیشنهادی، اطلاعات شرکت کشت و صنعت سلمان فارسی مورد استفاده قرار گرفته است. نتایج نشان می دهد انتخاب عمق دفن بین 3/1 تا 8/1، فاصله 30 تا 80 متر و قطر 1/0 متر برای لوله زهکش، منجر به تحقق توامان هر دو هدف اقتصادی و زیست محیطی و حصول توسعه پایدار خواهد شد.
https://www.iwrr.ir/article_17577_cf458c376a8c07e9f055bacb10d28b56.pdf
2016-11-21
142
152
الگوریتم ژنتیک
بهینه سازی چند هدفه
هزینه اجرا
محیط زیست
پارامترهای طراحی
حامد
مازندرانی زاده
mazandaranizadeh@eng.ikiu.ac.ir
1
استادیار/گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه بین المللی امام خمینی (ره)، قزوین، ایران
LEAD_AUTHOR
Abraham A, Jain L and Goldberg R (2005) Evolutionary multiobjective optimization, theoretical advances and applications. Springer-Verlog, London, 7-32
1
Bhagu R Ch and Ghanshyam P V (2010) Optimal spacing in an array of fully penetrating ditches for subsurface drainage. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, ASCE 136(1):63-67
2
Christen E W and Skehan D (2001) Design and management of subsurface horizontal drainage to reduce salt load. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, ASCE 127(3):148-155
3
Deb K (2001) Multi-objective optimization using evolutionary algorithms. UK: Wiley, 518p
4
Deb K, Pratap A, Agarwal S and Meyarivan T (2002) A fast and elitist multi objective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation 6(2): 182-197
5
Hornbuckle J W, Christen EW and Faulkner R D (2007) Evaluating a multi-level subsurface drainage system for improved drainage water quality. Agricultural Water Management 89(3): 208-216
6
Nazari B, Liaghat A, Parsinejad M and Naseri A (2008), Optimization of drainage depth based on the economical and environmental aspects, 5th workshop on Drainage and Environmental Engineering (In Persian)
7
Pazira E and Homaee M (2010), Salt leaching efficiency of subsurface drainage system at presence of diffusing saline water table boundary, 17th Word Congress of the International Commission of Agricultural Engineering (CIGR ). Qeuebec City, Canada
8
Razi F, Sotoodehnia A, Daneshkar Arasteh P and Akram M (2012), A laboratory test on the effect of drain installation depth on drain water salinity (from a Clay-Loam Soil Profile). Iranian Journal of Soil and Water Research 43(3):281-288 (In Persian)
9
Shao X H, Hou M M Chen LH, Chang T T and Wang W N (2012) Evaluation of subsurface drainage based on projection pursuit. Energy Procedia 16B:747-752
10
Smedema L K, Vlotman W F and Rycroft D (2004) Modern land drainage: planning, design and management of agricultural drainage systems. CRC Press, 462 p
11
Soleimani M, Parsinejad M and Nouri H (2013) Estimating subsurface drainage network installation cost (A case study: Behshahr). Watershed Management Research 26(1):34-41 (In Persian)
12
Sotoodehnia A, Razi F and Daneshkar Arasteh P (2014), Using SEEP/W numerical model to simulate drain installation depth effects on drain water salinity improvement. Iranian Journal of lrrigation and Drainage 8(1): 187-196 (In Persian)
13
Zadesh Pargo R, Mazandarani Zadeh H, and Daneshkar Araste P (2015), Subsurface drainage system design to minimize construction costs with steady-state consideration. Journal of Water Research in Agriculture 29(1): 117-128 (In Persian)
14
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر خشکسالی بر کیفیت و سطح آب زیرزمینی دشت قروه و چهاردولی
با توجه به ماهیت جغرافیایی کشور، خشکسالی از جمله پدیدههایی است که وقوع آن اجتناب ناپذیر می باشد. اما میتوان به کمک آمار و اطلاعات ثبت شده وقوع آن را تا حد امکان پیشبینی کرد. با در نظر گرفتن اهمیت خشکسالی و اثرات آن بر منابع آبهای زیرزمینی، در این پژوهش تأثیر خشکسالی بر کیفیت آبهای زیرزمینی و سطح ایستابی دشت قروه و چهادولی طی 25 سال گذشته مورد بررسی قرار گرفت. برای این منظور از متغیّرهای اقلیمی بارش ماهانه (91-1365) و شاخص بارش استاندارد (SPI) برای یافتن خشکسالیها و ترسالیها استفاده شد. طبقهبندی کیفیت آب زیرزمینی دشت قروه و چهاردولی با استفاده از شاخصهای هدایت الکتریکی (EC) و نسبت جذب سدیم (SAR)، به کمک نمودار ویلکاکس انجام شد. همچنین برای مقایسه و پایش تغییرات هدایت الکتریکی (EC) و SAR آب زیرزمینی و سطح ایستابی در سالهای شاخص خشکسالی و ترسالی، با استفاده از روش کریجینگ معمولی نقشههای پراکنش آنها ترسیم شدند. نتایج این پژوهش نشان داد که کیفیت آب آبخوانهای قروه و چهاردولی در دو کلاس C2S1 و C3S1 بوده و کیفیت در ترسالی به دلیل افزایش برداشت از چاهها بهتر نشده است. سطح آب زیرزمینی در طی دوره آماری بر اثر برداشت از آن دارای روند نزولی معادل با 49 سانتی متر در سال میباشد. بیشترین افتها در سال 1390 نسبت به سال 1365 در قسمتهای شرقی و جنوبی دشت رخ داده است.
https://www.iwrr.ir/article_32629_5469d9abf2f3883a3d13ca1002cfdaaf.pdf
2016-11-21
153
165
شاخص SPI
سطح ایستابی
کیفیت آب
آبخوانهای قروه و چهاردولی
فرخ
اسدزاده
f.asadzadeh@urmia.ac.ir
1
استادیار/ گروه علوم خاک دانشگاه ارومیه.
LEAD_AUTHOR
مهری
کاکی
mehrykaki67@gmail.com
2
کارشناسی ارشد/ مهندسی منابع آب، دانشگاه تبریز.
AUTHOR
سینا
شکیبا
sina.shakiba69@gmail.com
3
کارشناسی ارشد/ زمین شناسی زیست محیطی، دانشگاه ارومیه.
AUTHOR
بیژن
راعی
farrokhasadzadeh@gmail.com
4
دانشجوی دکتری/ گروه علوم خاک، دانشگاه تبریز.
AUTHOR
Abdi P, Amini A (2002) Arid and semi-arid areas, groundwater resources management using geophysical data and GIS (Case Study: Zanjan plain). Conference on Application of Remote Sensing and Geographical Information Systems. 23- 25 September, Tehran, Iran (In Persian)
1
Alizadeh A (2003) Principles of applied hydrology. 14th edn. Imam Reza Press.712pp (In Persian)
2
Asadi A, Karimi S (2012) Drought effect on groundwater quality calcification of the Shabestar plain, Third National Conference on Integrated Water Resource Management. 20 and 21 September, Tehran, Iran (In Persian)
3
Azizi GH (2004) Relation of Earlier Drought and Groundwater Source in Qazvin Plain. Geographical Research 46: 131-143 (In Persian)
4
Data PS, Deb DL, Tygi SK (1997) Assessment of groundwater contamination from fertilizers in the Delhi area based on O18, No3 and K composition. Microchemical Journal 64: 112-120
5
Eltahir EAB, Yeh PJF (1999) On the asymmetric response of aquifer water level to floods and droughts in Illinois. Water Resources Research 35(4):1199-1217
6
Edwards DC, Mckee TB (1997) Characteristicts of 20th century drought in the United State at multiple time scales. Climatology Report Number 97-2. Colorado State University. Fort Collins. Colorado
7
Ghaderi Z, Hezarkhani A (2012) Hydrochemical Classification of groundwater in Chahardoli-Qorveh plain. Journal of Water Research in Agricultur 26(4):415-423 (In Persian)
8
Ghomshion M (2010) Spatial prediction of groundwater resources quality and quantity in Semnan/Sorkheh Plain using geostatistical techniques. MSc Thesis, Semnan University. 127 p (In Persian)
9
Hayes MJ, Svoboda MD, Wilhite DA, Vanyarkho OV (1999) Monitoring the 1996 Drought Using the Standardized Precipitation Index. Bulletin of the American Meteorological Society 80(3), 429-438
10
Kalantari N, Ershad P (2012) Effects of drought on groundwater quantity and quality of Chahgah using GIS. National Conference on optimal utilization of water resources. 2 to 3 March, Dezful, Iran (In Persian)
11
Karami K, Kazemi H (2012) Spatial Monitoring of Groundwater Salinity in Drought and Wet Periods Case Study: Tabriz Plain. Geopraphy and Development Iranian Journal 28:79-94 (In Persian)
12
Kelinhu U, Yuangfang H, Hong L, Deli C, Robert ED (2005) Spatial variability of shallow groundwater level, electrical conductivity and nitrate concentration and risk assessment of nitrate contamination in North China Plain. Environment International. 31:893-903
13
Khan S, Gabriel HF, Rana T (2008) Standard precipitation index to track drought and assess impact of rainfall on water tables in irrigation areas. Irrigation Drainage System 22:159-177
14
Khodapanah L, Sulaiman WN, Khodapanah N (2009) Groundwater quality assessment for different purposes in Eshtehard District, Tehran, Iran. European journal of scientific research 36(4):543-53
15
Khoshhal J, Ghayoor, H, Moradi M (2012) A Survey on the Impact of Groundwater Drought in Dehgolan Basin, Kurdistan Province. Geographical Research 44(1):19-36 (In Persian)
16
KhosraviKh (2012) Assessment of the Dehgolan Plain Groundwater using Drastic model based on GIS. Master thesis. Watershed Group. Sari University of Agricultural Sciences and Natural Resources. 95p (In Persian)
17
Mahmoudi P, Tavousi T, Shahozaei R (2012) Drought and Its Effects on Groundwater Resources Quality in Sistan and Baluchestan Province. Journal of Water Research in Agriculture 29(1):21-35 (In Persian)
18
Mohammadi Ghaleni M, Ebrahimi K, Araghinejad Sh (2013) Evaluation impact of drought, extraction and construction of dam on the groundwater drop-case study Saveh aquifer. Journal of Water and Soil Conservation 19(4):189-193 (In Persian)
19
Shamsaei A (2002) Hydraulic stream of water through porous media. Volume II, Engineering groundwater. Amir Kabir University Press. Chapter IX.471- 511)In Persian).
20
Shokri Koochak S, Behnia A (2013). Monitoring and Prediction of Khuzestan Province, Iran Drought Using SPI drought Index and Markov Chain. Journal of Irrigation Science and Engineering 36(3):1-12 (In Persian)
21
Theodossiou N, Latinopoulos P (2006) Evaluation and optimization of groundwater observation networks using the Kriging methodology. Environmental Modelling & Software 21(7):991-1000
22
Taany RA, Tahboub AB, Saffarini GA (2009) Geostatistical analysis of spatiotemporal variability of groundwater level fluctuations in Amman–Zarqabasin, Jordan: a case study. Environmental Geology 57:525-535
23
Zainal A, Hassanpour-Aghdam MA, Mir-Haydar F (2011) Consequences arising from the drop in groundwater level Sofian- Sahbestar and strategies to balance the aquifer. Applied research on water resources in Iran, the second year, 29 and 24 May, Tehran, Iran (In Persian)
24
Zhou Y, Dong D, Liu J, Li W (2013) Upgrading a regional groundwater level monitoring network for Beijing Plain, China. Geosciences Frontiers 4:127-138
25
ORIGINAL_ARTICLE
اثرات سهمیهبندی آب آبیاری بر الگوی کشت و سود ناخالص زارعین در منطقه آمل
در دهههای اخیر افزایش فشارهای جمعیتی، بهبود سطح زندگی و تقاضای در حال افزایش برای کیفیت محیط زیست، دولتها را بر آن داشته تا برای مدیریت کارآمد منابع آب، راهکارهای بهتری ارائه کنند. از آن جا که بخش کشاورزی بزرگترین مصرفکننده آب میباشد، لذا ارائه شیوههای مدیریت منابع آب و تدوین سیاستهای صحیح در این بخش لازم و ضروری به نظر میرسد. در مطالعه حاضر، تحلیل اقتصادی اثرات سهمیه بندی آب آبیاری بر الگوی کشت و سود ناخالص زارعین شهرستان آمل با استفاده از مدل برنامهریزی ریاضی اثباتی مورد بررسی قرارگرفته است. این مدل با استفاده از دادههای سال زراعی 92-1391 و برای مناطقی از شهرستان که دارای کشاورزی آبی میباشند (دشتسر، مرانده، رئیسآباد واسکو محله) ساخته شد. جهت دستیابی به نتایج کاربردی، ابتدا تابع تولید با کششهای جانشینی ثابت و سپس تابع هزینه درجه دوم در مدل برنامهریزی ریاضی اثباتی گنجانده شد. نتایج نشان داد که اعمال سیاست سهمیهبندی آب آبیاری منجر به کاهش سطح زیرکشت اغلب محصولات منتخب زراعی در مناطق با کشاورزی آبی شهرستان آمل میشود، اما محصول کلزا در مناطق دشت سر، مرانده و رئیسآباد و محصول شبدر در منطقه اسکو محله نسبت به دیگر محصولات الگوی کشت، بیشترین کاهش سطح زیرکشت و به عبارتی بیشترین حساسیت را به همراه دارند. همچنین، نتایج حاصل از اعمال سهمیهبندی آب آبیاری افزایش سطح زیرکشت محصولات با صرفه اقتصادی بالا مانند برنج و نیاز آبی پائین مانند ذرت علوفهای را در الگوی کلیه مناطق با کشاورزی آبی در شهرستان آمل نشان داد.
https://www.iwrr.ir/article_15300_af1c6b280ddfca34d2c1e494465fdeab.pdf
2016-11-21
166
179
سهمیه بندی آب
برنامه ریزی ریاضی اثباتی
الگوی کشت
سود ناخالص
آمل
کامران
میرزایی
kamran.mirzaei2701@gmail.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد/ اقتصاد کشاورزی
LEAD_AUTHOR
محمود
احمدپور برازجانی
mahmoud_ahmadpour@yahoo.com
2
استادیار/ اقتصاد کشاورزی،دانشکده کشاورزی، دانشگاه زابل، زابل، ایران
AUTHOR
Ahmadpour M and Sabouhi M (2010) Water pricing in agriculture by using mathematical programming interval: A case study of Borazjan. Journal of Agricultural Economics 3 (3):141-121 (In Persian)
1
AsgariPur A R, Bagheri A (2011) Strategic modified crops in order to achieve sustainable agricultural development. Conference on Agriculture in (1404) Islamic Azad University of Rasht (In Persian)
2
Bakhshi A, moghadasi R, Daneshvar KM 2012. Positive Mathematical Programming Model to analyze the effects of alternative water pricing policies in Mashhad plain. Agricultural Economics and Development 25 (3):284-294 (In Persian)
3
Barikani A, Khalilian S (2012) Sustainable utilization of groundwater resources in agriculture: A case study of Qazvin. College of Economics and Agricultural Development. Agricultural Science and Technology 25 (2):262-253 (In Persian)
4
Britz W, Heckelei T, Wolff H (2003) Symmetric positive equilibrium problem: a framework for rationalizing economic behavior with limited information: comment. American Journal of Agricultural Economics 59(4):1419-91
5
Cortignani R, Severini S (2009) Modeling farm-level adoption of deficit irrigation using positive mathematical programming. Agricultural Water Management 96: 1785-1791
6
Frija A, Wossink A, Buysse J, Speelman S, Van Huylenbroeck G (2011) Irrigation pricing policies and its impact on agricultural inputs demand in Tunisia: A DEA-Dased methodology. Journal of Environmental Management 92:2109-2118
7
Gharghani F, bostani F, Soltani Gh (2010) The effect of reduced water and increase the price of water on crops using positive mathematical programming: A case study Eghlid city in Fars province. Agricultural Economics Research 1 (1):57-74 (In Persian)
8
Haouari M, Azaiez MN (2001) Optimal cropping patterns under water deficit. European Journal of Operational Research 130:133-146
9
He L, (2006) Improving irrigation water allocation efficiency: Analysis of alternative policy options in Egypt and Morocco. Water International 31:320-333
10
Howitt R E, Medellin-Azuara J, MacEwan D, Lund R (2012) Calibrating disaggregate economic models of agricultural production and water management. Science of the Environmental Modeling and Software 38: 244-258
11
keramatzadeh A, Chizari A, sharzei Gh (2012) The role of water market in determining the economic value of agricultural water with the approach of positive mathematical programming (PMP): A case study of Shirindarreh Bojnoord dam downstream. Journal of Agricultural Research and Development of Iran 2-42 (1):29-44 (In Persian)
12
Mazandaran Regional Water Authority (2013) News and information (In Persian)
13
Medellan-Azuara J, Harou JJ, Howitt RE (2010) Estimating economic value of agricultural water under changing conditions and the effects of spatial aggregation. Science of the Total Environment 408:5639–5648
14
Medellan-Azuara J, Harou JJ, Howitt RE (2012) Predicting farmer responses to water pricing, rationing and subsidies assuming profit maximizing investment in irrigation technology. Science of the Agricultural Water Management 108: 73–82
15
Meyer AD, Tsui AS, Hinings CR (1993) Configurational approaches to organizational analysis. Academy of Management Journal 36:1175–1195
16
Moghaddasi R, Bakhshi A (2016) Application of positive mathematical programming for water allocation in agriculture (Case study: Agronomy subsector in Sarakhs plain). Agricultural Economics and Development 23(92):115-139
17
Moinoddini Z (2011) Responses of farmers to price policies and rationing of irrigation water in the province, M.Sc. Thesis in Agricultural Economics, Faculty of Agriculture, University of Zabol (In Persian)
18
Mugurel IJ, Diana ED, Vasile AS (2015) An ex-ante impact assessment of the common agricultural policy reform in the North-Western Romania. Agricultural Economics 61(2):88-103
19
Nakhjavanimoghadam MM, Sadr ghayen H, Akbari M (2011) Effects of water stress on wheat yield and water use efficiency. Third National Conference on Management of Irrigation and Drainage Networks. Shahid Chamran University, 19-20 Feb, Ahvaz, Iran (In Persian)
20
Parhizkari A, Sabouhi M (2013) Determine the optimum model for sustainable water resources taking into account the minimum and maximum resources available in the region (an approach of fuzzy linear programming model). Third International Conference on Integrated Water Resource Management, Sari Department of Natural Resources, 6-7 Sep, Sari, Iran (In Persian)
21
Riazi H, Montazer A, (2009) Development and application of surface and groundwater resource allocation Qazvin plain irrigation network. The second National Conference on Management of irrigation networks and drainage. Shahid Chamran University, 20 Jan, Ahvaz, Iran (In Persian)
22
Rohm O, Dabbert S (2003) Integrating agri-Environmental programs into regional production models: An extension of positive mathematical programming. American Journal of Agricultural Economics 85(1):254-265
23
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی آزمایشگاهی تأثیر ارتفاع دریچه تخلیه کننده بر غلظت جریان غلیظ خروجی
جریانهای غلیظ یکی از عوامل مؤثر بر رسوبگذاری در مخازن سدهاست که یکی از مشکلات مهم در مدیریت منابع آب میباشند. گشــودن دریچههای تحتانی سد، روش متداول تخلیه این جریانها و حفظ حجم مفید مخزن میباشد انتخاب ارتفاع مناسب دریچه تخلیه جریان بر روی دیواره سد دارای کاربردهای مختلفی در مدیریت مخازن سدها دارد که میتواند بر کیفیت آب خروجی از سدها تأثیر عمده داشته باشد. بنابراین در این تحقیق سعی شده به بررسی تأثیر ارتفاع دریچه تخلیه کننده بر غلظت جریان غلیظ خروجی پرداخته شود. بدین منظور چهار دریچه در ارتفاعات 5، 15، 25 و 40 درصد نسبت به عمق سیال پیرامون بر روی یک دیواره در انتهای فلوم کار گذاشته شد. جریان غلیظ ورودی با سه غلظت 5، 15 و 30 گرم در لیتر با یک دبی ثابت تزریق گردید. نتایج نشان میدهد که در موقعیت که دریچه در ارتفاعی نظیر 5 درصد عمق سیال پیرامون قرار بگیرد مقدار غلظت خروجی بهطور متوسط 10 درصد بیشتر از غلظت متوسط جریان پشت دریچه میباشد و با افزایش مدت زمان باز نگه داشتن دریچه در اعماق مختلف به دلیل خروج جریان بیشتر، غلظت و درنتیجه راندمان تخلیه جریان غلیظ 40 درصد افزایش مییابد.
https://www.iwrr.ir/article_16430_1dd5f6a195ec8b318ab2454f4682c26d.pdf
2016-11-21
180
188
جریان غلیظ
مدیریت مخازن
راندمان تخلیه
دریچه تخلیه کننده
محمدرضا
زایری
m.zayri@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری/ سازههای آبی، دانشکده مهندسی علوم آب، دانشگاه شهید چمران اهواز
LEAD_AUTHOR
مهدی
قمشی
m.ghomeshi@yahoo.com
2
استاد/ گروه سازههای آبی، دانشکده مهندسی علوم آب، دانشگاه شهید چمران اهواز
AUTHOR
محمود
شفاعی بجستان
m.shafaei@yahoo.com
3
استاد/ گروه سازههای آبی، دانشکده مهندسی علوم آب، دانشگاه شهید چمران اهواز
AUTHOR
احمد
فتحی
fathi.a@gmail.com
4
استادیار/ گروه سازههای آبی، دانشکده مهندسی علوم آب، دانشگاه شهید چمران اهواز
AUTHOR
Bohan JP, Grace JL (1973) Selective withdrawal from man-made lakes: Hydraulic laboratory investigation. Tech. Rep. H-73-4. US Army Engineer, Waterways Experiment Station, Vicksburg, US
1
Fan J, Morris GL (2009) Reservoir sedimentation. II: Reservoir desiltation and long-term storage capacity, ASCE, Journal of Hydraulic Engineering, 118(3):354-369
2
Fan JH (2008) Stratified flow through outlets. Journal of Hydroenvironment Research, 2(1):3-18
3
Flix M, Sturton S, Peakall J (2005) Combined measurments of velocity and concentration in experimental tubidity currents. Journal of Sedimentary Geology, 179:31-47
4
Forel FA (1892) Theorie du ravin souslacustre, Le leman, F. Rouge, Lausanne. Switzerland, 34:381-386
5
Harleman DRF, Elder RA (1965) Withdrawal from two-layer stratified flow. Journal of Hydraulic Division 91(4):43-58
6
Hay AE (1987) Turbidity currents and submarine channel formation in rupert inlet. Journal of Geophysical Research 92:2883-2900
7
Hino M, Onishi S (1980) Axis-symmetric selective withdrawal: Summary. Department of Civil Engineering, Tokyo Institute of Technology 21:107-122 (in Japanese)
8
ICOLD (1999) World register of dams, Update. International Commission on Large Dams, Paris
9
Jirka GH (1979) Supercritical withdrawal from two-layered fluid systems. Part 1:Two-dimensional skimmer wall. Journal of Hydraulic Research 17(1):43-51
10
Lawrence GA, Imberger J (1979) Selective withdrawal through a point sink in a continuously stratified fluid with a pycnocline. Department of Civil Engineering, University of Western Australia, Australia 79:100-112
11
Lee HY, Yu WS (1997) Experimental study of reservoir turbidity current. Journal Hydraul. Eng 123(6):520–528
12
Keshkar SH, Ayobzadeh A, Firozabadi B (2010) Laboratory examination the impact of changes of inlet valve opening height on vertical profiles of velocity and concentration of turbidity current, Seventh Conference of Hydraulic Iran
13
Lee F, Lai J, Tan Y, Sung C (2013) Turbid density current venting through reservoir outlets. KSCE Journal of Civil Engineering 18(2):694-705
14
Morris, G, Fan J (2009) Reservoir sedimentation handbook: Design and management of dams, reservoirs, and watershed for sustainable use. McGraw-Hill, New York
15
Ohey CD (2002) Effects of obstacles and jets on reservoir sedimentation due to turbidity currents. Communication 15, A.J. Schleiss, ed., Laboratory of Hydraulic Constructions, Ecole Polytechnique Fe´de´ralede Lausanne, Lausanne, Switzerland
16
Ramezani Y, Ghomeshi, M (2011) Evaluation of Effect of Turbidiy Currents on Sedimentation Process in Sefidrood Reservoir, Journal water and soil 25(4):874 -880
17
Sequeiros OE, Cantero MI, Garcia MH (2009) Sediment management by jets and turbidity currents with application to a reservoir for flood and pollution control in Chicago, Illinois, Journal of Hydraulic Research, 47(3):340-348
18
Spigel RH, Farrant B (1984) Selective withdrawal through a point sink and pycnocline formation in a linearly stratified flow. Journal of Hydraulic Research 22 (1):35-51
19
Wang ZY, Hu CH, (2009) Strategies for managing reservoir sedimentation. International Journal of Sediment Research, 24 (4):369-384
20
Water Research Institute (2000) Sedimentation in the reservoir of large dams, Ministry of Energy, Iran
21
Wood IR (2001) Selective withdrawal from two-layer fluid. Journal of Hydraulic Division, ASCE 104 (12):1647-1659
22
Yu WS, Hsu SM, Fan K (2004) Experiments on selective withdrawal of a codirectional two-layer flow through a line sink. Journal of Hydraulic Division, ASCE 130(12):1156-1166
23
Yu WS, Lee HY, Hsu SM (2000) Experiments on deposition behavior of fine sediment in a reservoir. J. Hydraul Eng 126(12):912-920
24
ORIGINAL_ARTICLE
برآورد عملکرد مدل های رگرسیون توانی در تعیین هندسه هیدرولیکی مقطع پر کانال های پایدار (مطالعه موردی: حوضه تروال)
توسعه روابط هندسه هیدرولیکی در پروژه های احیای رودخانه و مدلسازی هیدرولوژیکی اهمیت قابل توجهی برخوردار دارد. از اینرو، ارائه روابط منطقه ای جهت فرموله نمودن ابعاد مقطع پر کانال با استفاده از سطح حوضه زهکشی بالادست(به عنوان متغیر مستقل) در حوضه تروال، به عنوان هدف اصلی این تحقیق مد نظر قرار گرفت. بررسی های میدانی در 28 – 13 آبان ماه 1394 در طول رودخانه های اصلی چم سیس، سنگ سیاه، اوزون دره و رودخانه اصلی تروال انجام گرفت و فرموله کردن ابعاد مقطع پر کانال های پایدار بر مبنای سطح حوضه بالادست و با استفاده از داده های 22 مقطع پایدار انجام شد. نتایج حاصله نشان داد که مدل های چندبخشی در فرموله کردن رابطه بین سطح حوضه بالادست و خصوصیات مقطع کانال پایدار، بهترین عملکرد را داشتند. با این حال، هیچ رابطه مناسبی برای فرموله نمودن ابعاد مقطع کانال پایدار(سطح مقطع و عرض بالای مقطع پر کانال) در حوضه های با مساحت حوضه بالادست بیش از 1165کیلومترمربع معرفی نشد. این امر می تواند به دلیل تغییر در رابطه بارش – رواناب و اثرات بیشتر فعالیت های انسانی در حوضه های بزرگتر باشد. نتایج بدست آمده از این تحقیق، اطلاعات مفیدی را فراهم می نماید که در پروژه های احیای رودخانه و طراحی سازه های آبی کاربرد دارد.
https://www.iwrr.ir/article_17588_7110193af88c8801ff74d61512e93952.pdf
2016-11-21
189
200
حوضه تروال
کانال پایدار
مدل های چند بخشی
هندسه هیدرولیکی
خالد
اوسطی
k.osati@uok.ac.ir
1
استادیار/گروه مهندسی مرتع و آبخیزداری - دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه کردستان.
LEAD_AUTHOR
هادی
نیری
nayyerihadi@yahoo.com
2
استادیار/گروه ژئومورفولوژی- دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه کردستان
AUTHOR
پریسا
عثمانی
parisa.osmani67@gmail.com
3
دانش آموخته کارشناسی ارشد رشته مخاطرات طبیعی، گروه ژئومورفولوژی، دانشگاه کردستان
AUTHOR
Castro JM, Jackson PL (2001) Bankfull discharge recurrence intervals and regional hydraulic geometry relationships: patterns in the Pacific Northwest, USA. Journal of the American Water Resources Association 37 (5):1249–1262
1
Chang T, Fang Y, Wu H, Mecklenburg D (2004) Characteristics of bankfull channel dimensions in southeast Ohio, self-sustaining solutions for streams, wetlands and watershed. American Society of Agricultural Engineering, 8p
2
Cleveland WS (1979) Robust locally-weighted regression and smoothing scatterplots. Journal of the American Statistical Association 74:829–836, doi:10.2307/2286407
3
Cleveland WS, Devlin SJ, Grosse E (1988) Regression by local fitting methods, properties, and computation algorithms. Journal of econometrics 37(1):87–114, doi:10.1016/0304-4076(88)90077-2
4
Cleveland WS, Grosse E (1991) Computational methods for local regression. Statistics and Computing 1:47–62, doi:10.1007/BF01890836
5
Cohen RA (1999) An introduction to PROC LOESS for local regression. 24th SAS Users Group International Conference, Pap. 273, SAS Institute Inc. Cary, North Carolina, USA: 9p[Available at http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/library/loesssugi.pdf]
6
Dunne T, Leopold LB (1978) Water in environmental planning. W. H. Freeman Company, San Francisco, 818 p
7
Faustini JM, Kaufmann PhR, Herlihy AT (2009) Downstream variation in bankfull width of wadeable streams across the conterminous United States. Geomorphology 108:292–311
8
Freund RJ, Wilson WJ, Sa P (2006) Regression analysis: statistical modeling of a response variable. Academic Press, Second edition, 459p
9
Guthrie W (2012) Process modeling in NIST/SEMATECH e-handbook of statistical methods. edited by C. Croarkin and P. Tobias., National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, Md., Electronic document [Available at http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/]
10
Hardy RJ (2006) Fluvial geomorphology. Progress in Physical Geography 30(4):553–567, doi:10.1191/ 0309133306pp498pr
11
Harrelson CC, Rawlins CL, Potyondy JP (1994) Stream channel reference sites: an illustrated guide to field technique. General Technical Report RM-245, Fort Collins, Colorado, United States Department of Agriculture, Forest Service, Rocky Mountain Forest and Range Experiment Station, 61 p
12
Helsel DR, Hirsch RM (2002) Statistical methods in water resources, techniques of water-resources investigations. Book 4, chap. A3, U.S. Geological Survey, 522p[Available at http://water.usgs.gov/ pubs/twri/twri4a3/]
13
Hey RD, Thorne CR (1986) Stable channels with mobile gravel beds. Journal of Hydraulic Engineering 112(8):671–689
14
Jamieson PD, Porter JR, Wilson DR (1991) A test of the computer simulation model ARCWHEAT on wheat crops grown in New Zealand. Fields Crop Research 27:337 -350
15
Johnson PA, Fecko BJ (2008) Regional channel geometry equations: a statistical comparison for physiographic provinces in the eastern US. River Research and Applications 24(6):823–834
16
Knighton D (1998) Fluvial forms and processes: a new perspective. Arnold, New York. 383p
17
Lawlor SM (2004) Determination of channel-morphology characteristics, bankfull discharge, and various design-peak discharges in western Montana. U.S. Geological Survey Scientific Investigations Report 2004-5263, 19p. http://pubs.usgs.gov/sir/ 2004/5263/pdf/sir_2004_5263.pdf
18
Leopold LB (1994) A view of the river. Harvard University Press, Cambridge, Massachusetts, ISBN-13: 978-0674018457, 298p
19
Leopold LB, Maddock JT (1953) The hydraulic geometry of stream channels and some physiographic implications. U.S. Geological Survey professional paper 282-B, 56p
20
Leopold LB, Wolman MG, Miller JP (1964) Fluvial processes in geomorphology. Freeman, San Francisco, California, ISBN: 0-486-68588-8, 522p
21
McCandless TL, Everett RA (2002) Maryland stream survey, bankfull discharge and channel characteristics of streams in the Piedmont hydrologic region. Chesapeake Bay Field Office CBFO-S02-01, U.S. Fish & Wildlife Service, prepared in cooperation with Maryland State Highway Administration and U.S. Geological Survey, 40p[available at www.fws.gov/r5cbfo]
22
Miller SJ, Davis D (2003) Optimizing Catskill Mountain regional bankfull discharge and hydraulic geometry relationships. in: watershed management for water supply systems: Proceedings of the American Water Resources Association 2003 International Congress, New York City, New York, June 29-July 2, 2003, 10p. http://www.catskillstreams.org/pdfs/catskill regionalcurves.pdf
23
Mulvihill CI, Baldigo BP, Miller SJ, DeKoskie D, DuBois J (2009) Bankfull discharge and channel characteristics of streams in New York State. U.S. Geological Survey scientific investigations report 2009-5144, 51p. http://pubs.usgs.gov/sir/2009/ 5144/pdf/sir2009-5144_mulvihil_bankfull_2revised508.pdf
24
Newson MD (2002) Geomorphological concepts and tools for sustainable river ecosystem management. Aquatic Conservation: Marine and Freshwater Ecosystems 12(4):365–379, doi:10.1002/aqc.532
25
Osmani P (2016) Analysis of geomorphologic equilibrium in Tarwal Basin (Kurdistan Province). M.Sc. Thesis in natural hazards, Supervision of Hadi nayyeri, advisor: Khaled Osati, Department of Geomorphology, Faculty of Natural Resources, University of Kurdistan, Iran, 134p (In Persian)
26
Powell RO, Miller SJ, Westergard BE, Mulvihill CI, Baldigo BP, Gallagher AS, Starr RR (2004) Guidelines for surveying bankfull channel geometry and developing regional hydraulic-geometry relations for streams of New York State. U.S. Geological Survey open-file report 03-92, 20p. http://ny.water.usgs.gov/pubs/of/of03092/of03-092.pdf
27
Rosenfeld JS, Post J, Robins G, Hatfield T (2007) Hydraulic geometry as a physical template for the river continuum: application to optimal flows and longitudinal trends in salmonid habitat. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences 64(5):755–767
28
Rosgen DL (1996) Applied river morphology. Wildland Hydrology Books, second edition, Pagosa Springs, Colorado, ISBN-13: 978-0965328906, 350p
29
Sherwood J, Huitger C (2005) Bankfull characteristics of Ohio streams and their relation to peak streamflows. U.S. Geological Survey Scientific Investigations Report 2005-5153, 38p. http://pubs.usgs.gov/sir/2005/5153/pdf/Bankfull_book.pdf
30
Shreve R (1979) Models for prediction in fluvial geomorphology. Mathematical Geology 11(2):165–174, doi:10.1007/BF01028963
31
Soar PJ, Thorne CR (2001) Channel restoration design for meandering rivers. U.S. Army Corps of Engineers, Engineer Research and Development Center ERDC/CHL CR-01-1, Vicksburg, Mississippi, 416p
32
Tetra Tech EM Inc (2004) Assessment, geomorphic definition, and documentation of Kansas stream corridor reference reaches. Final Report for EPA Wetlands Grant CD 987073-01, Kansas City, Kans, 45p
33
USDA NRCS (United States Department of Agriculture, Natural Resources Conservation Service) (2007) Stream restoration design. National Engineering Handbook, part 654, USDA, NRCS, Washington, D.C, 1626p
34
USDA-NRCS (2007) developing regional relationships for bankfull discharge using bankfull indices. National engineering handbook part 654, Technical Supplement 5, Washington, D.C., 9pp
35
Wilkerson GV, Kandel DR, Perg LA, Dietrich WE, Wilcock PR, Whiles MR (2014) Continental-scale relationship between bankfull width and drainage area for single-thread alluvial channels. Water Resources Research 50:919–936, doi:10.1002/ 2013WR013916
36
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی عملکرد برخی مدلهای آماری و محاسبات نرم در پیشبینی جریان رودخانه
باتوجه به کاهش منابع آب بهخصوص در کشور ایران، پیشبینی جریان رودخانه اهمیت زیادی یافته و لازم است از بهترین روشها استفاده گردد. بدین منظور روشهای خطی و غیرخطی زیادی وجود دارد. ازآنجاییکه تشخیص خطی یا غیرخطی بودن دبی ماهانه دشوار است، در این پژوهش عملکرد برخی مدلهای خطی و غیرخطی در پیشبینی جریان ماهانهی رودخانهی جامیشان واقع در استان کرمانشاه بررسی گردید. این مدلها شامل مدلهای خودهمبسته با میانگین متحرک تجمعی (ARIMA)، شبکههای عصبی مصنوعی (ANN) و سامانهی استنتاج فازی مبتنی بر شبکهی تطبیقی (ANFIS) میباشند. در استفاده از مدل ARIMA با درنظر گرفتن پنج پارامتر از هر نوع، تمامی مدلهای ممکن بررسی گردید. برای مدلهای ANN و ANFIS نیز با تعیین ۱۴ نوع ترکیب ورودی مختلف بهترین مدلها شناسایی شد. قابلیت مدلهای بهدستآمده در پیشبینی جریان در درازمدت نیز سنجیده شد. نتایج بیانگر آن بود که مدل ANFIS توانایی بیشتری در شناسایی تأخیرهای زمانی مؤثر بر جریان نسبت به مدل ANN دارد. این مدل همچنین از دقت بیشتری نسبت به سایر مدلها بهخصوص در پیشبینی مقادیر حدی برخوردار است. برخلاف آن مدل ARIMA قابلیت بسیار بالایی در پیشبینی دبیهای با مقادیر کم از خود نشان داد. بررسیها بیانگر آن بود که از هر سه مدل میتوان در درازمدت استفاده کرد.
https://www.iwrr.ir/article_14644_fd9efc5e78ec127175c3f6f1acf0dedf.pdf
2016-11-21
201
206
دبی ماهانه
پیشبینی
مدلسازی
ARIMA
ANFIS
حمید
معینی
h.moeeni68@gmail.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد/ مهندسی عمران آب دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
AUTHOR
حسین
بنکداری
bonakdari@yahoo.com
2
استاد/ گروه مهندسی عمران دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
LEAD_AUTHOR
صاحبه
عبدالهی
s.abdollahi64@gmail.com
3
کارشناس ارشد/ مهندسی عمران آب، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
AUTHOR
Brock W, Scheinkman JA, Dechert WD, LeBaron B (1996) A test for independence based on the correlation dimension. Econometric reviews 15:197-235
1
He Z, Wen X, Liu H, Du J (2014) A comparative study of artificial neural network, adaptive neuro fuzzy inference system and support vector machine for forecasting river flow in the semiarid mountain region. Journal of Hydrology 509:379-86
2
Hu CH, Wu ZN, Wang JJ, Liu L (2011) Application of the Support Vector Machine on precipitation-runoff modelling in Fenhe River. Water Resource and Environmental Protection (ISWREP), International Symposium on 2011, IEEE, 2:1099-103
3
Jarque CM, Bera AK (1980) Efficient tests for normality, homoscedasticity and serial independence of regression residuals. Economics letters 6:255-59
4
Khalili K, Ahmadi F, Dinpashoh Y, Behmanesh J (2014) Linear and nonlinear behavior analysis of hydrological time series (Case study: western rivers of lake Urmia). Iran-Water Resources Research 10(2):12-20 (In Persian)
5
Kholghi M, Ashrafzadeh A, Malmir M (2009)Monthly low-flow forecasting using a stochastic model and adaptive network based fuzzy inference system. Iran-Water Resources Research 5(2):16-26 (In Persian)
6
Kothari M, Gharde K (2015) Application of ANN and fuzzy logic algorithms for streamflow modelling of Savitri catchment. Journal of Earth System Science 124:933-43
7
Levenberg K (1944) A method for the solution of certain non–linear problems in least squares. Qu. Appl. Math. 2:164-168
8
McLeod A (1978) On the distribution of residual autocorrelations in Box-Jenkins models. Journal of the Royal Statistical Society Series B (Methodological):296-302
9
Salas JD, Delleur JW, Yevjevich V, Lane WL (1980) Applied modeling of hydrologic time series. Water Resources Publication, Littleton, Colorado, USA, 484p
10
Shapiro SS, Wilk MB (1965) An analysis of variance test for normality (complete samples). Biometrika:591-611
11
Turcotte DL (1997) Fractals and chaos in geology and geophysics. Cambridge university press, New York, USA, 403p
12
Valipour M (2015) Long‐term runoff study using SARIMA and ARIMA models in the United States. Meteorological Applications 22(3):592-598
13
Valipour M, Banihabib ME, Behbahani SMR (2012) Parameters estimate of autoregressive moving average and autoregressive integrated moving average models and compare their ability for inflow forecasting. J Math Stat 8:330-38
14
Wang J, Hu J, Ma K, Zhang Y (2015) A self-adaptive hybrid approach for wind speed forecasting. Renewable Energy 78:374-85
15
Wang W, Van Gelder PHAJM, Vrijling JK (2005) Long-memory in streamflow processes of the Yellow river. IWA International Conference on Water Economics, Statistics, and Finance, 2005:8-10
16
Zhang GP (2003) Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neural network model. Neurocomputing 50:159-75
17
ORIGINAL_ARTICLE
مطالعه کیفیت آب رودخانه ارس با استفاده از متغیرهای فیزیکی-شیمیایی
اطمینان از کیفیت آب قبل از استفاده برای کاربردهای شرب، کشاورزی، صنعتی یا تفریحی ضروری است. از اینرو ارزیابی کیفیت آب رودخانه عنصری برجسته در ارزیابی منابع آب است. پژوهش حاضر به بررسی کیفیت آب رودخانه ارس پرداخته و نمای کلی از ارتباط و منابع متغیرهای فیزیکوشیمیایی فراهم میآورد. در این پژوهش روی هم رفته 20 نمونه آب از 10 ایستگاه در رودخانه ارس برداشت شد که 10 نمونه برای سنجش فلزات سنگین و 10 نمونه برای اندازهگیری متغیرهای نیترات، نیتریت ، Na ، Ca ، K ، pH ، EC وTDS مورد واکاوی قرار گرفت. برای سنجش متغیرهای کیفیت آب از دستگاه جذب اتمی، دستگاه اسپکتروفتومتر، فلیم فتومتر، pH وEC متراستفاده شد. یافتههای این پژوهش نشان داد که میانگین غلظت نیترات، نیتریت، سدیم، پتاسیم، کلسیم، TDS، در آب رود ارس به ترتیب 297، 57/0، 3/67، 4/6، 4/57، 73/1014، میلیگرم بر لیتر و میانگین غلظت سرب و کادمیوم 07/0 و 61/0 میکروگرم بر لیتر هستند. همچنین میانگین هدایت الکتریکی 3/1254 میکروزیمنس بر سانتیمتر و میانگین pH 22/8 به-دست آمد. نیترات، نیتریت و هدایتالکتریکی بیشتر از استاندارد WHO و سایر متغیرها دارای مقایری کمتر یا در دامنه این استاندارد بودند. به نظر میرسد ورود روانابهای کشاورزی و فاضلابهای شهری عامل مهم تاثیرگذار بر کیفیت آب رودخانه ارس هستند.
https://www.iwrr.ir/article_41249_ce26713bea259b665e77db1f29827746.pdf
2016-11-21
207
213
کیفیت آب
متغیرهای فیزیکی شیمیایی
رود ارس
عیسی
سلگی
e.solgi@yahoo.com
1
استادیار/گروه محیط زیست دانشکده منابع طبیعی و محیط زیست دانشگاه ملایر
LEAD_AUTHOR
حسن
شیخ زاده
h.sheikhzadeh68@gmail.com
2
دانشجوی کارشناسی ارشد/ محیط زیست، پردیس دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران
AUTHOR
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی تحلیلی و عددی جریان زیر سطحی در کانال های باز با مقطع نیم دایره
در این مقاله، راه حل تحلیلی و مدل سازی عددی برای محاسبه سرعت نشت حالت پایدار محصور نشده از یک کانال منحنی شکل با مقطع نیم دایره و با نسبت ارائه شده است. راه حل تحلیلی محاسبه سرعت نشت از کانال های منحنی شکل به دلیل مشکل بودن نگاشت کانفرمال پروفیل سطح مقطع این گونه کانال ها عمومیت نیافته است. در کار حاضر از هدوگراف سرعت و تبدیل شوارتز- کریستوفل برای نگاشت کانفرمال استفاده شده است. سپس محاسبات راه حل تحلیلی سرعت نشت در حالت نشت پایدار از کانال با مقطع نیم دایره که لایه زهکش زیرین آن در عمق بی نهایت قرار گرفته است (گسترش نامحدود محیط متخلخل) انجام گردید. در کنار روش تحلیلی، از یک مدل سازی عددی بر پایه روش اجزاء محدود استفاده شده که برای این کار، نرم افزار تجاری Seep/W مورد استفاده قرار گرفته است. می توان گفت استفاده از مدل سازی های عددی به دلیل در دسترس بودن رایانه های دیجیتال با سرعت بالا، اهمیت پیدا کرده اند. در عین حال، برای صحت سنجی مدل عددی، از نتایج حاصل از راه حل تحلیلی محققین قبلی در مورد محاسبه دبی نشت از یک کانال ذوزنقه ای استفاده گردید. نتایج نشان می دهند که روش عددی دقت قابل قبولی را در مقایسه با روش تحلیلی دارد و می تواند برای تخمین سرعت نشت از یک کانال منحنی شکل با مقطع نیم دایره و با شرایط هیدرولیکی مشخص بکار برده شود.
https://www.iwrr.ir/article_14687_730503525bfc45c636e28741eca50f8c.pdf
2016-11-21
214
218
سرعت نشت
کانال نیم دایره
نگاشت کانفرمال
روش عددی
هدوگراف سرعت
سیدحسین
مجتهدی
engshm1061@gmail.com
1
مربی/عضو هیئت علمی موسسه آموزش عالی اسرار مشهد
AUTHOR
حجت
دهستانی
hojatdehestani@yahoo.com
2
مربی/عضو هیئت علمی دانشگاه مهندسی فناوری های نوین قوچان
LEAD_AUTHOR
منصوره
کدخدای بلقور
m_civil_k@yaho.com
3
کارشناس ارشد/ ژئو تکنیک ، شرکت طوس آب
AUTHOR
Anakhaef KN (2004) Free percolation and seepage flows from watercourses. Journal of Fluid Dyn 39(5):756-761
1
Chahr BR (2001) Extension of Vedernikov’s graph for seepage from canals. Journal of Ground Water 39(2):272-275
2
Geo-slope International Ltd (2007) SEEP/W for finite element seepage analysis. www.geo- slope. com
3
Harr ME(1962)Groundwater and Seepage. McGraw-Hill Inc, New York, NY
4
Kovacs G(1981) Seepage Hydraulics. Elsevier Scientific Publishing Company
5
Ilyinskii NB, Kacimov AR (1984) Seepage limitation optimization of the shape of an irrigation channel by the inverse boundary value problem method.Journal of Fluid Dyn19(4):404-410
6
Polubarinova-Kochina PY (1962) Theory of groundwater and movement. Princeton University Press, Princeton, NJ
7
Swamee PK, Kashyap D (2001) Design of minimum seepage loss nonpolygonal
8
canal sections.Journal of Irrigation and Drainage Engineering, ASCE127(2):113-117
9
Mojtahedi SH, Maghrebi MF (2010) Analytical method in seepage computation from a canal with a semi- elliptic section using conformal mapping.Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 1(4):22-30 (In Persian)
10