پژوهش آب ایران

پژوهش آب ایران

تحلیل روند تغییرات عمق و خشکسالی آب‌های زیرزمینی در آبخوان مشهد-چناران با تأکید بر تأثیر تغییرات کاربری اراضی و شاخص‌های اقلیمی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
2 گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران.
چکیده
آب‌های زیرزمینی در مناطق خشک و نیمه‌خشک مانند آبخوان مشهد-چناران با چالش‌های مختلفی از جمله برداشت بی‌رویه، تغییرات اقلیمی و خشکسالی‌ مواجه‌اند. در این پژوهش، روند تغییرات عمق آب زیرزمینی این منطقه با استفاده از داده‌های سری زمانی ۳۶ پیزومتر بین سال‌های ۱۳۶۷ تا ۱۳۹۹ تحلیل شد. آزمون‌های من-کندال اصلاح‌شده و شیب سن و آزمون پتیت برای بررسی روند عمق آب و نقاط شکست سری زمانی به‌کار گرفته شدند. شاخص استاندارد سطح آب زیرزمینی (SGI) برای تحلیل خشکسالی آب زیرزمینی محاسبه و تأثیر تغییرات کاربری اراضی و خشکسالی هواشناسی با استفاده از شاخص خشکسالی پالمر (PDSI) بر تغییرات عمق آب‌زیرزمینی و خشکسالی آن بررسی شد. نتایج نشان داد بیشتر پیزومترها دارای روند افزایشی عمق آب زیرزمینی بوده و یک چهارم پیزومترها افزایش عمقی با مقدار شیب بالاتر از یک متر در سال را داشته‌اند. در شهر مشهد، به دلیل آب‌های انتقالی از خارج حوضه، برخی پیزومترها کاهش عمق را نشان دادند. شاخص SGI نشان داد که در تعداد قابل توجهی از پیزومترها خشکسالی آب زیرزمینی در بین سال‌های ۱۳۸۰ تا ۱۳۸۵ شروع و در طی سال‌های بعدی همچنان تشدید شده است. در طی ۲۰ سال، از سال ۱۳۷۸، کاربری شهری در محدوده آبخوان حدوداً دو برابر شده و به حدود ۷۴۵ کیلومتر مربع رسیده که تأثیر این موضوع در برخی پیزومترهای این مناطق مشخص است. تعدادی از پیزومترهایی که در مناطقی با تمرکز افزایش کاربری شهری قرار گرفته‌اند، شیب افزایش عمق نسبتاً بالایی (بالاتر از یک متر در سال) را داشته‌اند. کاربری کشاورزی، به عنوان کاربری غالب در این محدوده، حدود ۱۶۷ کیلومتر مربع افزایش داشته است، اما پراکندگی این افزایش باعث شده که تأثیر آن بر پیزومترها کمتر قابل مشاهده باشد. محاسبه همبستگی SGI و PDSI نشان داد که در بیشتر پیزومترها همبستگی بالایی وجود ندارد، که این امر نشان‌دهنده نقش پررنگ فعالیت‌های انسانی در افت سطح آب زیرزمینی منطقه است.
کلیدواژه‌ها

1.     Abatzoglou, J.T., Dobrowski, S.Z., Parks, S.A. and Hegewisch, K.C., 2018. TerraClimate, a high-resolution global dataset of monthly climate and climatic water balance from 1958–2015. Scientific Data, 5, p. 170191. https://doi.org/10.1038/sdata.2017.191
 
2.     Alley, W.M., 1985. The Palmer drought severity index as a measure of hydrologic drought 1. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 21, pp. 105-114.
 
3.     Arjmand Sharif, M. and Jafari, H., 2022. 'Groundwater Recharge Estimating in Mashhad-Chenaran Aquifer using water table fluctuations method (MRC algorithm)', Hydrogeology, 6(2), pp. 151-168. doi: 10.22034/hydro.2022.13427 [In Persian]
 
4.     Ashraf, S., Nazemi, A. and Aghakouchak, A., 2021. Anthropogenic drought dominates groundwater depletion in Iran. Scientific Reports, 11, p. 9135. https://doi.org/10.1038/s41598-021-88522-y
 
5.     Babre, A., Kalvāns, A., Avotniece, Z., Retiķe, I., Bikše, J., Popovs, K., Jemeljanova, M., Zelenkevičs, A. and Dēliņa, A., 2022. The use of predefined drought indices for the assessment of groundwater drought episodes in the Baltic States over the period 1989–2018. Journal of Hydrology: Regional Studies, 40, p. 101049. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2022.101049
 
6.     Bloomfield, J. and Marchant, B., 2013a. Analysis of groundwater drought building on the standardised precipitation index approach. Hydrology and Earth System Sciences, 17, pp. 4769-4787.
 
7.     Bloomfield, J. and Marchant, B., 2013b. Analysis of groundwater drought using a variant of the Standardised Precipitation Index. Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 10.7574.7537.
 
8.     Dangar, S., Asoka, A. and Mishra, V., 2021. Causes and implications of groundwater depletion in India: A review. Journal of Hydrology, 596, p. 126103. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.126103.
 
9.     Dubois, E. and Larocque, M., 2024. Contribution of standardized indexes to understand groundwater level fluctuations in response to meteorological conditions in cold and humid climates. Journal of Hydrology, 634, p. 131105 .https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2024.131105
 
10. Haghshenas Haghighi, M. and Motagh, M., 2024. Uncovering the impacts of depleting aquifers: A remote sensing analysis of land subsidence in Iran. Science Advances, 10, eadk3039. https://doi.org/10.1126/sciadv.adk3039
 
11. Halder, S., Roy, M.B. and Roy, P.K., 2020. Analysis of groundwater level trend and groundwater drought using Standard Groundwater Level Index: a case study of an eastern river basin of West Bengal, India. SN Applied Sciences, 2, p. 507. https://doi.org/10.1007/s42452-020-2302-6
 
12. Hamed, K. H. and Ramachandra Rao, A., 1998. A modified Mann-Kendall trend test for autocorrelated data. Journal of Hydrology, 204, pp. 182-196. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(97)00125)-X
 
13. Heidarizadeh, Z., Mohammadi, Y. and Sorayy A., 2019. Evaluation of groundwater status in Mehran Plain and factors affecting the quantity of these resources. Hydrogeology, 3(2), pp. 59-68. https://doi.org/10.22034/hydro.2019.6175
 
14. Kendall, M. G., 1948. Rank correlation methods. Griffin.
 
15. Khorasan Razavi Regional Water Company., 2016. Report on the Updated Water Balance of the Qaraqum Water Basin, Volume Five, Appendix Number 7, Water Resources Balance of the Mashhad Study Area (Code 6007) [In Persian]
 
16. Khorasan Razavi Regional Water Company., 2018. Proposal for the Prohibition of 13 Plains in Khorasan Razavi Province, Prohibition report of Mashhad-Chenaran Study Area (Study Area Code 6007) [In Persian]
 
17. Kumari, S., Kumar, D., Kumar, M. and Pande, C.B., 2023. Modeling of standardized groundwater index of Bihar using machine learning techniques. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 130, p. 3395. https://doi.org/10.1016/j.pce.2023.103395
 
18. Liu, Y., Lu, C., Qiu, B., Wang, J., Chen, J., Zhang, Y., Wu, C., Liu, B. and Shu, L., 2024. Spatiotemporally non-stationary evolution of groundwater levels in Poyang Lake Basin driven by meteorological and hydrological factors. Science of The Total Environment, 950, p. 175244. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.175244
 
19. Machiwal, D., Jha, M. K., Singh, V. P. and Mohan, C., 2018. Assessment and mapping of groundwater vulnerability to pollution: Current status and challenges. Earth-Science Reviews, 185, pp. 901-927. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2018.08.009
 
20. Mahammad, S., Islam, A. and Shit, P.K., 2023. Geospatial assessment of groundwater quality using entropy-based irrigation water quality index and heavy metal pollution indices. Environmental Science and Pollution Research, 30, pp. 116498-116521. https://doi.org/10.1007/s11356-022-20665-5
 
21. Mann, H. B., 1945. Nonparametric tests against trend. Econometrica: Journal of the econometric society, pp. 245-259.  
 
22. Mcbratney, A., 2004. Everitt, BS, 2002. The Cambridge Dictionary of Statistics. Cambridge University Press, Cambridge, UK. 410 pp. ISBN 0 521 81099. AU $75. Geoderma, 1, pp. 155-156.
 
23. Mirboluki, A., Mehraein, M., Kisi, O., Kuriqi, A. and Barati, R., 2024. Groundwater level estimation using improved deep learning and soft computing methods. Earth Science Informatics, 17, pp. 2587-2608.  https://doi.org/10.1007/s12145-024-01300-y
 
24. Mohammed, S. H., Flores, Y. G., Al-Manmi, D.A.M., Mikita, V. and Szűcs, P., 2024. Assessment of groundwater level fluctuation using integrated trend analysis approaches in the Kapran sub-basin, North East of Iraq. Groundwater for Sustainable Development, 26, p. 101292. https://doi.org/10.1016/j.gsd.2024.101292
 
25. Monir, M.M., Sarker, S.C., Sarkar, S.K., Ahmed, M., Mallick, J. and Islam, A.R.M.T., 2023. Groundwater level fluctuations and associated influencing factors in Rangpur District, Bangladesh, using modified Mann-Kendall and GIS-based AHP technique. Theoretical and Applied Climatology, 153, pp. 1323-1339. https://doi.org/10.1007/s00704-023-04541-x
 
26. Mukhawana, M.B., Kanyerere, T., Kahler, D., Masilela, N.S., Lalumbe, L. and Umunezero, A.A., 2024. Hydrological drought assessment using the standardized groundwater index and the standardized precipitation index in the Berg River Catchment, South Africa. Journal of Hydrology: Regional Studies, 53, p. 101779. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2024.101779
 
27. Nanditha, H., Reshmidevi, T., Simha, L. U. and Kunhikrishnan, P., 2024. Statistical analysis of rainfall and groundwater interaction in Bhadra catchment. Environment, Development and Sustainability, 26, pp. 16267-16287.  https://doi.org/10.1007/s10668-023-03237-6
 
28. Nourmohamadi, S., Tajbakhsh, S.M., and Memarian, H., 2017. A Study on the Impact of Climatic Factors on Groundwater Resources Using Spatio-Temporal Analysis of Statistical Time Series (Case Study: Mashhad Plain, Kasahfroud Basin), Journal of Geography and Environmental Hazards, 6(1), pp. 19-44. doi: 10.22067/geo.v6i3.60760 [In Persian]
 
29. Patle, G., Singh, D., Sarangi, A., Rai, A., Khanna, M. and Sahoo, R., 2015. Time series analysis of groundwater levels and projection of future trend. Journal of the Geological Society of India, 85, pp. 232-242.  https://doi.org/10.1007/s12594-015-0209-4.
 
30. Pettitt, A. N., 1980. A simple cumulative sum type statistic for the change-point problem with zero-one observations. Biometrika, 67, pp. 79-84.
 
31. Potapov, P., Hansen, M. C., Pickens, A., Hernandez-Serna, A., Tyukavina, A., Turubanova, S., Zalles, V., Li, X., Khan, A. and Stolle, F., 2022. The global 2000-2020 land cover and land use change dataset derived from the Landsat archive: first results. Frontiers in Remote Sensing, 3, 856903.  https://doi.org/10.3389/frsen.2022.856903
 
32. Prajapati, R., Upadhyay, S., Talchabhadel, R., Thapa, B.R., Ertis, B., Silwal, P. and Davids, J.C., 2021. Investigating the nexus of groundwater levels, rainfall and land-use in the Kathmandu Valley, Nepal. Groundwater for Sustainable Development, 14, p. 100584. https://doi.org/10.1016/j.gsd.2021.100584
 
33. Ramirez, S.G., Hales, R.C., Williams, G.P. and Jones, N.L., 2022. Extending SC-PDSI-PM with neural network regression using GLDAS data and Permutation Feature Importance. Environmental Modelling & Software, 157, p. 105475. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2022.105475
 
34. Roy, S., Taloor, A.K. and Bhattacharya, P., 2023. A geospatial approach for understanding the spatio-temporal variability and projection of future trend in groundwater availability in the Tawi basin, Jammu, India. Groundwater for Sustainable Development, 21, p. 100912. https://doi.org/10.1016/j.gsd.2023.100912
 
35. Sahoo, S., Swain, S., Goswami, A., Sharma, R. and Pateriya, B., 2021. Assessment of trends and multi-decadal changes in groundwater level in parts of the Malwa region, Punjab, India. Groundwater for Sustainable Development, 14, p. 100644. https://doi.org/10.1016/j.gsd.2021.100644
 
36. Secci, D., Tanda, M. G., D'oria, M., Todaro, V. and Fagandini, C., 2021. Impacts of climate change on groundwater droughts by means of standardized indices and regional climate models. Journal of Hydrology, 603, p. 127154. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.127154
 
37. Sen, P. K., 1968. Estimates of the regression coefficient based on Kendall's tau. Journal of the American statistical association, 63, pp. 1379-1389.  
 
38. Sethi, R.R., Dandapat, A.K., Sankalp, S., Panda, D., Jena, S. and Sarangi, A., 2024. Analyzing time series variations in groundwater levels within the Baitarani River Basin, India. Environmental Earth Sciences, 83, p. 363. https://doi.org/10.1007/s12665-024-11650-x
 
39. Siddik, M. S., Tulip, S.S., Rahman, A., Islam, M.N., Haghighi, A.T. and Mustafa, S. M.T., 2022. The impact of land use and land cover change on groundwater recharge in northwestern Bangladesh. Journal of Environmental Management, 315, p. 115130. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2022.115130
 
40. Singh, O., Kasana, A., Singh, K. P. and Sarangi, A., 2020. Analysis of Drivers of Trends in Groundwater Levels Under Rice–Wheat Ecosystem in Haryana, India. Natural Resources Research, 29, pp. 1101-1126. https://doi.org/10.1007/s11053-019-09477-6
 
41. Wang, F., Shao, W., Yu, H., Kan, G., He, X., Zhang, D., Ren, M. and Wang, G., 2020. Re-evaluation of the power of the Mann-Kendall test for detecting monotonic trends in hydrometeorological time series. Frontiers in Earth Science, 8, 14. https://doi.org/10.3389/feart.2020.00014
 

  • تاریخ دریافت 09 دی 1403
  • تاریخ پذیرش 07 بهمن 1403
  • تاریخ انتشار 01 فروردین 1404