پژوهش آب ایران

پژوهش آب ایران

پیش‌بینی تاثیر تغییر اقلیم بر تراز آب زیرزمینی با استفاده از الگوریتم‌های فراتکاملی (مطالعه موردی: دشت ریز- بوشهر)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی عمرانّ، دانشگاه سمنان
2 گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه سمنان
3 مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان سمنان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، سمنان، ایران
چکیده
ارزیابی کمیت آب‌های زیرزمینی اهمیت ویژه‌ای در مدیریت منابع آب دارد. بکارگیری روش‌های نوین از جمله الگوریتم‌های فرا تکاملی در تخمین تغییرات تراز سفره‌های آب زیرزمینی به دلیل سرعت، همگرایی و کارآیی بسیار بالای خود، موجب صرفه جویی، کاهش هزینه ها و مدیریت هر چه بهتر می‌شود. هدف از انجام این تحقیق ارزیابی تغییرات تراز سفره آب زیرزمینی دشت ریز در استان بوشهر در جنوب ایران در آینده تحت تاثیر تغییرات اقلیمی می‌باشد. بدین منظور از خروجی‌ مدل MRI-ESM2-0 از مجموعه مدل‌های در دسترس CMIP6 تحت سناریوی انتشار SSP5-8.5 برای دوره پایه (1992-2020) و دوره آینده(2021-2050) استفاده گردید. پس از شبیه سازی، ریزمقیاس نمایی بااستفاده از مدلLars WG-v6 انجام گرفت. به منظور پیش‌بینی تغییرات سطح ایستابی از مدل‌های مبتنی بر الگوریتم‌های کپک مخاطی – رگرسیون بردار پشتیبان (SMA-SVR) و همچنین الگوریتم رگرسیون بردار پشتیبان(SVR) به تنهایی استفاده گردید. نتایج بررسی تغییر پارامترهای اقلیمی در ایستگاه مورد مطالعه با استفاده از سناریوی انتشار SSP5-8.5بیان‌گر آن است که در دوره‌های آینده دما نسبت به دوره پایه افزایش و مجموع بارندگی سالانه در دوره‌ آینده نسبت به دوره پایه 1/17 میلیمتر کاهش خواهد داشت. ارزیابی هیدروگراف آب زیرزمینی دشت ریز نشان دهنده آن است که افت سطح ایستابی در دوره آینده 78/0 متر بر سال خواهد بود که در مقایسه با افت سطح ایستابی در دوره پایه که 75/0 متر در سال است شدت بیشتر افت سطح ایستابی در آینده را نشان می‌دهد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

1.       Abbasnovinpour, E., Sadeghi, F. and Kaki, M., 2021. The effect of climate change on surface and groundwater resources in Rozeh Tea Plain. New findings in applied geology, 15(29): 15-27. [In Persian].
 
2.       Abbasi, S., Javidnejad, A. and Jafari, Sh. 2017. Investigating hydrological drought and changes in Dasht Riz underground water table (water supply sources of Fajr Jam Gas Refining Company) using GRI index. 4th comprehensive crisis management and HSE conference. [In Persian].
 
3.       Ansari, S., Dehban, H., Zareian, M. and Farokhnia, A., 2022. Investigation of temperature and precipitation changes in the Iran's basins in the next 20 years based on the output of CMIP6 model. Iranian Water Research Journal,16(1): 11-24. [In Persian].
 
4.       Chen, H., Zhao, Y., Feng, H., Li, H. and Sun, B., 2014. Assessment of climate change impacts on soil organic carbon and crop yield based on long-term fertilization applications in Loess Plateau, China. Plant and Soil, 390(1): 401-417.
 
5.       Danshgar, H., Bagheri, M. and Mardani, M., 2021. Evaluation of Consequences of Climate Change and Adaptation Strategies in Bushkan Plain of Bushehr Province. Agricultural Economics and Development, 35(1): 63-78. [In Persian].
 
6.       Eyring, V., Bony, S., Meehl, G.A., Senior, C.A., Stevens, B., Stouffer, R.J. and Taylor, K.E., 2016. Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization. Geoscientific Model Development, 9(5): 1937-1958.
 
7.       Heshmati, S. and Etedali, H.R., 2021. Drought Forecasting for Future Periods Using LARS-WG Model: The Case Study of Kermanshah City. Town & Country Planning, 13(2): 647-669. [In Persian].
 
8.       Khosravi, I., Akhundzadeh, M. and Khoshgoftar, M., 2015. Modeling and predicting the drought indices using machine learning methods in order to managing hazards (case study: Eastern district of Isfahan). Environmental Risk Management, 2(1): 51-65. [In Persian].
 
9.       Mortezaii, Gh., Lotfi, J., Khalighi Sigarodi, Sh., Saravi, M. and Nazari, A., 2020. Analysis and evaluation of hydrological drought indicators in Kurdistan Province. Watershed Engineering and Management. 2(12): 441-453. [In Persian].
 
10.    O'Neill, B.C., Tebaldi, C., Van Vuuren, D.P., Eyring, V., Friedlingstein, P., Hurtt, G., Knutti, R., Kriegler, E., Lamarque, J.F., Lowe, J. and Meehl, G.A., 2016. The scenario model intercomparison project (ScenarioMIP) for CMIP6. Geoscientific Model Development, 9(9): 3461-3482.
 
11.    Rogelj, J., Popp, A., Calvin, K.V., Luderer, G., Emmerling, J., Gernaat, D., Fujimori, S., Strefler, J., Hasegawa, T., Marangoni, G. and Krey, V., 2018. Scenarios towards limiting global mean temperature increase below 1.5 C. Nature climate change, 8(4): 325-332.
 
12.    Salari, S., Moghaddasi, M., Mohammadi, M. and Akbari, M., 2021. Groundwater level prediction in Golpayegan aquifer using ANFIS and PSO combination. Iranian Journal of soil and water research, 52(3): 721-732. [In Persian].
 
13.    Shahi Nejad, B. and Dehghani, R., 2017. Evaluation and performance of support vector machine model in estimation of suspended sediment. Irrigation and Water Engineering, 8(1): 30-42. [In Persian].
 
14.    Sharafati, A., Nabaei, S. and Shahid, S., 2020. Spatial assessment of meteorological drought features over different climate regions in Iran. International Journal of Climatology, 40(3): 1864-1884.
 
15.    Stouffer, R.J., Eyring, V., Meehl, G.A., Bony, S., Senior, C., Stevens, B. and Taylor, K.E., 2017. CMIP5 scientific gaps and recommendations for CMIP6. Bulletin of the American Meteorological Society, 98(1): 95-105.
 
16.    Supreetha, B.S., Shenoy, N. and Nayak, P., 2020. Lion Algorithm-Optimized Long Short-Term Memory Network for Groundwater Level Forecasting in Udupi District, India. Applied Computational Intelligence and Soft Computing, 2020(1):2: 1-8.
 
17.    Taheri, A.S., 2022. Optimizing the operation of the dam reservoir using slime mold algorithm and comparing with genetic algorithm and ant community under drought conditions (case study: Aydogmosh Dam). Master's thesis, Semnan University, 98 p. [In Persian].
 
18.    Zarrin, A. and Dadashi Roudbari, A.A., 2020. Projection the long-term outlook Iran future temperature based on the output of the coupled model intercomparison project phase 6 (CMIP6). Journal of the Earth and Space Physics, 46(3): 583-602. [In Persian].
 
19.    Zeinalie, M., Ansari Ghojghar, M., Mehri, Y., Hosseini, S.M., 2020. Evaluation of the combination of optimization algorithms and adaptive fuzzy-neural inference system compared to time series models in groundwater level estimation. Iran-Water Resources Research, 16(3): 245-256. [In Persian].
 

  • تاریخ دریافت 16 مرداد 1402
  • تاریخ بازنگری 23 آبان 1402
  • تاریخ پذیرش 25 آبان 1402
  • تاریخ انتشار 01 تیر 1403