پژوهش آب ایران

پژوهش آب ایران

تحلیل نقش رخدادهای کم‌احتمال بر دقت برآورد دبی در دوره‌ بازگشت‌های مختلف (مطالعه موردی: حوضه رودخانه گدارخوش ایلام)

نویسندگان
1 گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی و کویرشناسی، دانشگاه یزد
2 دانشکده منابع طبیعی و کویر شناسی، دانشگاه یزد
3 دانشکده منابع طبیعی و کویر شناسی، دانشگاه یزد. ایران
4 گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ایلام، ایلام، ایران
چکیده
سیلاب‌ از بلایای طبیعی با تأثیرات گسترده بر زندگی انسان‌ و محیط‌زیست است که تحلیل دقیق دبی‌های طراحی در دوره‌های بازگشت مختلف برای مدیریت مؤثر آن ضرورت دارد. رخدادهای کم احتمال یا داده‌های پرت، داده‌هایی هستند که به‌طور قابل‌توجهی از سایر اعضای آن جمعیت انحراف دارند و می‌توانند نتایج تحلیل‌های آماری را به مقدار زیادی تحت تأثیر قرار دهد. این مطالعه با هدف تحلیل دبی جریان و برآورد سیلاب‌های طراحی در حوضه آبخیز رودخانه گدارخوش، با استفاده از داده‌های بارش ایستگاه سینوپتیک ایلام و دبی ایستگاه هیدرومتری تخت‌خان، در دوره زمانی 34 ساله (1399-1366) در شرایط وجود و عدم وجود داده‌ پرت در مجموعه داده‌ها انجام گرفته است. برای شناسایی داده‌های پرت از روش‌های گرافیکی، آماری و روش‌ خوشه‌بندی داده‌ها استفاده شد. در تحلیل دوره‌های بازگشت مختلف، بر اساس آزمون‌های برازش نکویی آندرسوندارلینگ و کای‌اسکوئر، توزیع لوگ‌پیرسون نوع ۳ برای مدل‌سازی دبی انتخاب شد. نتایج نشان داد که دبی سال 1394 در تمام روش‌ها داده پرت است. مقایسه دبی طراحی برآورد شده با استفاده از توزیع آماری لوگ‌پیرسون نوع 3 در شرایط با و بدون داده‌ پرت نشان داد که در دوره‌های بازگشت کوتاه‌مدت اختلاف مقادیر برآورد شده کمتر و حدود 31/0- % است؛ در حالی که در دوره‌های بلندمدت اختلاف قابل‌توجهی به‌ویژه در دوره بازگشت 1000 ساله (58/64- %) مشاهده شد. این یافته‌ها بر اهمیت مدیریت داده‌های پرت و لزوم استفاده از آن‌ها به عنوان داده نادر یا رخدادهای کم احتمال در تحلیل‌های هیدرولوژیکی و برآورد دبی طراحی تأکید دارد.
کلیدواژه‌ها

1-    Ahmadi, M. and Sarmad, M., 2010. Detecting outliers in normal data using modified Z-scores. Journal of Statistical Sciences, 3(2), pp. 119–139.
 
2-    Bačová Mitková, V., Pekárová, P., Halmová, D. and Miklánek, P., 2021. The use of a uniform technique for harmonization and generalization in assessing the flood discharge frequencies of long return period floods in the Danube River Basin. Water, 13(10), p. 1337. https://doi.org/10.3390/w13101337.
 
3-    Bhat, M.S., Alam, A., Ahmad, B., Kotlia, B.S., Farooq, H., Taloor, A.K. and Ahmad, S., 2019. Flood frequency analysis of River Jhelum in Kashmir Basin. Quaternary International, 507, pp. 288–294. https://doi.org/10.1016/j.quaint.2018.09.039
 
4-    Dadkhah, K. and Samadi Tudar, E., 2018. Robust analysis of variance based on permutation distribution of trimmed mean. Journal of Statistical Sciences, 12(1), pp. 119–141. [In Persian].
 
5-    Dehghan, S. and Faridrohani, M., 2022. Multivariate outlier detection based on depth-based outlyingness function. Journal of Statistical Sciences, 15(2), pp. 443–462. [In Persian].
 
6-    Doocy, S., Daniels, A., Murray, S. and Kirsch, T.D., 2013. The human impact of floods: A historical review of events 1980–2009 and systematic literature review. PLoS Currents, 5. https://doi.org/10.1371/currents.dis.f4deb457904936b07c09daa98ee8171a
 
7-    Griffin, A., Shaw, L. and Stewart, E., 2018. Technical note: Approximate Bayesian computation to improve long-return flood estimates using historical data. Hydrology and Earth System Sciences Discussions. https://doi.org/10.5194/hess-23-3057-2019.
 
8-    Hamzah, F.M., Tajudın, H. and Jaafar, O., 2021. A comparative flood frequency analysis of highflow between annual maximum and partial duration series at Sungai Langat Basin. Sains Malaysiana, 50, pp. 1843–1856. https://doi.org/10.17576/jsm-2021-5007-02.
 
9-    Heydarpour, B., Sagafian, B., Shamsaei, A. and Goliyan, S., 2015. Evaluation of the impact of incorporating extraordinary floods in flood frequency analysis. Watershed Engineering and Management, 7(3), pp. 317–330. [In Persian].
 
10- Houshmand, J., Delghandi, M. and Seir Kaboli, J., 2005. Karoon’s river’s water qualitative paneling by NSFWQI index & GIS. In: Proceedings of the 2nd Congress on Environmental Engineering, Tehran University. [In Persian].
 
11- Khwairakpam, R.S., 2024. Comparative analysis of flood estimation using Log-Pearson Type III and Gumbel Max models in the Cauvery River, India. International Journal of Innovative Science and Research Technology, 9(4).
 
12- Kiani, R. and Montazeri, M., 2015. A review of outlier detection methods. International Conference on Research in Science and Technology. [In Persian].
 
13- Kite, G.W., 1977. Frequency and risk analysis in hydrology. Water Resources Publications. ISBN-10: 0918334427, ISBN-13: 978-0918334420.
 
14- Lefebvre, M., 2022. Estimation of the return periods in hydrology. Advances in Environmental and Engineering Research, 3(4), pp. 45–58. https://ojs.bilpublishing.com/index.php/aeer.
 
15- Machado, M.J., Botero, B.A., López, J., Francés, F., Díez-Herrero, A. and Benito, G., 2015. Flood frequency analysis of historical flood data under stationary and non-stationary modelling. Hydrology and Earth System Sciences, 19(6), pp. 2561–2576. doi: 10.5194/hess-19-2561-2015.
 
16- Mahdavi, M., 2005. Applied Hydrology. Vol.2. Tehran Univercitr Prees. 427p.
 
17- Mahmoodi, Z. and Mesbahi, M., 2016. Estimation of flood discharge with different return periods using superior statistical distributions (Case study: Kor and Sivand Watershed). National Conference on Water and Hydraulic Structures, Dezful, Iran. . [In Persian].
 
18- Mangukiya, N.K. and Sharma, A., 2024. Alternate pathway for regional flood frequency analysis in data-sparse regions. Journal of Hydrology, 629. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.130635
 
19-     Nathan, R.J. and McMahon, T.A., 1990. Identification of homogeneous regions for the purpose of regionalization. Journal of Hydrology, 121(1-4), pp. 217–238 https://doi.org/10.1016/0022-1694(90)90233-N.
 
20-     Okoli, K., Breinl, K., Brandimarte, L., Botto, A., Volpi, E. and Di Baldassarre, G., 2018. Model averaging versus model selection: Estimating design floods with uncertain river flow data. Hydrological Sciences Journal, 63(13–14), pp. 1913–1926. https://doi.org/10.1080/02626667.2018.1557330.
 
21-     Okoli, K., Mazzoleni, M., Breinl, K. and Di Baldassarre, G., 2019. A systematic comparison of statistical and hydrological methods for design flood estimation. Hydrology Research. https://doi.org/10.2166/nh.2019.030
 
22-     Ramazani, A., Ahmadi Moghadam, M.,  and Jaafari, M.R., 2014. Water Quality Zoning of Godar-Khosh River Based on the NSFWQI Index and Using Geographic Information System (GIS). Iran-Watershed Management Science & Engineering. Vol. 8, No. 25. [In Persian].
 
23-     Ramasamy, M. and Nagan, S., 2022. Analysis of flood frequency using plotting position methods and Gumbel’s method: Vaigai River basin, Southern India. Global NEST Journal, 24(4), pp. 671–680.
 
24-     Rasekh, A., Afshar, A. and Afshar, M.H., 2010. Risk-cost optimization of hydraulic structures: Methodology and case study. Water Resources Management, 24(11), pp. 2833–2851. https://doi.org/10.1007/s11269-010-9582-3.
 
25-     Pipiras, V., 2020. Pitfalls of data-driven peaks‑over‑threshold analysis: perspectives from extreme ship motions. Probabilistic Engineering Mechanics, 60,Art. 103053. doi: 10.1016/j.probengmech.2020.103053.
 
26- Peruri VenkataAnusha, C., Anuradha, C., Chandra Murty, P.S.R. and Chebrolu, C.S.K., 2019. Detecting outliers in high dimensional data sets using Z-Score methodology. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE), 9(1), pp. 5067–5070. https://doi.org/10.35940/ijitee.A3910.119119.
 
27-     Rostampour, M., 2022. Comparison of outlier detection methods and their impact on rangeland measurement and assessment studies. Iranian Journal of Natural Resources, 75(4). [In Persian].
 
28-     Rousseeuw, P.J. and Leroy, A.M., 1987. Robust regression and outlier detection. Wiley. ISBN-10: 0471488550, ISBN-13: 978-0471488554
 
29-     Saghafian, B., Ghasemi, A. and Galian, S., 2013. Frequency analysis of flood discharge based on rainfall-runoff model simulation and statistical distributions. Iranian Journal of Water and Soil Research, 44(1), pp. 21–32. [In Persian].
 
30-     Strupczewski, W.G., Kochanek, K. and Bogdanowicz, E., 2014. On return period of the largest historical flood. Journal of Geoscience and Environment Protection, 2, pp. 144–152.
 
31-     Turhan, E. and Değerli, S., 2022. A comparative study of probability distribution models for flood discharge estimation: Case of Kravga Bridge, Turkey. Geofizika, 39, pp. 57–70.
 
32-     Wu, Y., Zhu, H., Luo, T., Liu, J. and Zhang, Y., 2023. The analysis on the influence of heavy rain and flood on the design flood of Liqingdian Hydrological Station. Desalination and Water Treatment, 314, pp. 368–375.
 

  • تاریخ دریافت 11 اردیبهشت 1403
  • تاریخ پذیرش 05 تیر 1403
  • تاریخ انتشار 01 آبان 1404