
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 631 |
تعداد مقالات | 6,584 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,927,011 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,457,276 |
تحلیل الگوهای مکانی و زمانی تبخیر- تعرق پتانسیل با تلفیق روشهای هارمونیک، استوکستیک و مونت کارلو (مطالعه موردی: حوضه آبریز زاینده رود) | ||
مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک | ||
دوره 31، شماره 4، دی 1403، صفحه 63-88 اصل مقاله (863.35 K) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwsc.2025.22795.3757 | ||
نویسندگان | ||
اسماعیل ادیب مجد* 1؛ رسول میرعباسی نجف آبادی2؛ مهدی اسدی3؛ سید حسن طباطبائی4 | ||
1دانشجوی دکتری منابع آب، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهرکرد، شهرکرد، ایران | ||
2نویسنده مسئول، دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهرکرد، شهرکرد، ایران | ||
3دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهرکرد، شهرکرد، ایران | ||
4استاد گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهرکرد، شهرکرد، ایران | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: این تحقیق به ارائه روشی برای بررسی و تحلیل الگوهای مکانی و زمانی تبخیر- تعرق پتانسیل (ETp) در حوضه آبریز زایندهرود میپردازد. با توجه به اهمیت مدیریت منابع آب استفاده از روشهای کارآمد برای پیشبینی تبخیر- تعرق (ET) ضروری است. تاکنون بررسی الگوهای یادشده به روشهای متفاوت انجام شده است، با اینحال روشی که بتواند ETp را در چارچوب دورههای خشک، نرمال و تر برای کل حوضههای آبریز با گام زمانی روزانه بهمدت یکصد سال تحلیل کند، ارایه نشده است. در این مطالعه، یک روش تلفیقی برای این موضوع در سطح حوضه زایندهرود به عنوان محدوده تحقیق توسعه داده شد. این روش گام زمانی روزانه و شبکهای نسبتا متراکم از نقاط را در سطح حوضه با هدف کاربرد در برنامهریزی منابع و مصارف آب درنظر میگیرد. مواد و روشها: روش پیشنهادی از ترکیب سه روش تحلیل هارمونیک، استوکستیک و مونت کارلو برای مدلسازی و پیشبینی ETp استفاده میکند. روش هارمونیک به تحلیل الگوهای دورهای، فصلی و سالیانه دادهها کمک میکند، روش استوکستیک به شبیهسازی نوسانات طبیعی در دادهها میپردازد و از روش مونت کارلو برای تحلیل سناریوهای مختلف آب و هوا استفاده میشود. در روش تلفیقی ابتدا تابع هارمونیک به دادههای دمای هوای بیشینه و کمینه کل ایستگاههای حوضه زایندهرود و پیرامون آن در یک دوره آماری بلندمدت 26 ساله از 1994 تا 2019 برازش داده شد. سپس توزیع آماری باقیماندهها مشخص شد، همبستگی بین پارامترهای دمای هوا تعیین و مراحل تولید اعداد تصادفی انجام گردید. با استفاده از روشهای استوکستیک و مونتکارلو، یکصد سال آمار برای متغیرهای دمای هوای بیشینه و کمینه به صورت روزبهروز تولید شد تا در گام بعدی به روش هارگریوز- سامانی بتوان ETp را محاسبه کرد. برآورد ETp در شبکه متراکمی از نقاط در کل حوضه به روش عکس مجذور فاصله برای دستیابی به الگوهای مکانی انجام شد. با استفاده از شاخص صدکها که در آن صدک 20 درصد برای خشکسالی ملایم، 50 درصد برای نرمال و 80 درصد برای ترسالی ملایم پیشنهاد شد، شرایط رطوبتی مختلف قابلیت بررسی یافتند. اعتبارسنجی برای دوره نرمال مدل صورت پذیرفت. بدین منظور، دادههای مدل با مقادیر مشاهداتی در گستره نواحی کشاورزی حوضه و برای دوره کشت گندم با آزمونهای همبستگی و همچنین ANOVA یک طرفه، معنیدار بودن اختلاف میانگینها را رد کرد و دقت نتایج مدل را تایید نمود. یافتهها: روند افزایشی ETp در همه نواحی کشاورزی سرتاسر حوضه مشاهده شد، به نحوی که شیب روند به روش سن (Sen) از 28/1 میلیمتر در دوره کشت گندم در اراضی پاییندست سد خمیران تا 73/3 میلیمتر در دوره کشت گندم در اراضی مهیار و جرقویه تغییر میکند. با توجه به این که کمترین دوره کشت گندم مربوط به رودشت 211 روز و بیشترین دوره در فریدونشهر 288 روز میباشد، انتظار میرود مقدار ETp در شرایط نرمال به ترتیب 598 و 795 میلیمتر در دوره کشت گندم باشد. بررسیها در سطح حوضه آبریز نیز نشان میدهد مقدار ETp در نواحی کوهستانی حوضه و در شرایط نرمال بین 1299 تا 1515 میلیمتر در سال تغییر میکند. این در حالی است که در مناطق مسطح شرقی، تغییرات ETp از 1524 تا 1609 میلیمتر است. در شرایط خشک ملایم تغییرات ETp در نواحی مرتفع از 1320 تا 1540 و در نواحی مسطح از 1547 تا 1644 میلیمتر در سال است. همین تغییرات برای شرایط ترسالی ملایم در نواحی کوهستانی از 1276 تا 1460 و در دشتها از 1491 تا 1583 میلیمتر درسال تخمین زده شده است. نتیجهگیری: نتایج این مطالعه نشان میدهد که استفاده از روش تلفیقی میتواند به شناخت بهتری از الگوهای زمانی و مکانی ETp در حوضههای آبریز منجر شود، دقت پیشبینیها را افزایش دهد و وضعیت حوضه را تحت شرایط آب و هوایی مختلف تحلیل نماید. | ||
کلیدواژهها | ||
پهنه بندی زمانی و مکانی؛ تغییرات اقلیمی؛ مدلسازی؛ هارگریوز سامانی؛ مولدهای تصادفی | ||
مراجع | ||
1.Senay, G. B., Leake, S., Nagler, P. L., Artan, G., Dickinson, J., Cordova, J. T., & Glenn, E. P. (2011). Estimating basin scale evapotranspiration (ET) by water balance and remote sensing methods. Hydrological Processes, 25 (26), 4037-4049. https://doi.org/10.1002/hyp.8379.
2.Smith, M. (2000). The application of climatic data for planning and management of sustainable rainfed and irrigated crop production. Agricultural and Forest Meteorology, 103 (1), 99-108. https://doi.org/10.1016/S0168-1923(00) 00121-0.
3.Liu, X., & Yang, D. (2021). Irrigation schedule analysis and optimization under the different combination of P and ETp using a spatially distributed crop model. Agricultural Water Management, 256, 10-89. https://doi.org/10.1016/j. agwat.2021.107084. 4.Snyder, R. L., Moratiel, R., Zhenwei Song, Swelam, A., Jomaa, I., & Shapland, T. (2011). Evapotranspiration Response to Climate Change. International Society for Horticultural Science. 922, 91-98. https://doi.org/10.17660/ActaHortic.2011.922.11.
5.Nikolaou, G., Neocleous, D., Manes, A., & Kitta, E. (2024). Calibration and validation of solar radiation-based equations to estimate crop evapotranspiration in a semi-arid climate. International Journal of Biometeorology, 68 (1), 1-15. https://doi.org/10. 1007/ s00484-023-02566-5.
6.Dinpashoh, Y., Jahanbakhsh-Asl, S., & Mosavi-Jahani, L. (2023). Evaluation of the three empirical models in estimation of potential evapotranspiration (Case study: Urmia Lake basin), Water and Soil Science, 33 (3), 21-32. doi: 10.22034/ ws.2021.46416.2419.
7.Dinpashoh, Y., & Babamiri, O. (2020). Trends in reference crop evapotranspiration in Urmia Lake basin. Arabian Journal of Geosciences, 13, 1-16.
8.Dinpashoh, Y., Jhajharia, D., Fakheri-Fard, A., Singh, V. P., & Kahya, E. (2011). Trends in reference crop evapotranspiration over Iran. Journal of Hydrology, 399 (3-4), 422-433.
9.Hargreaves, G. H., & Samani, Z. A. (1985). Reference crop evapotranspiration from temperature. Applied Engineering in Agriculture, 1 (2), 96-99. doi: 10. 13031/2013.26773) @1985.
10.Blaney, H. F., & Criddle, W. D. (1962). Determining consumptive use and irrigation water requirements No. 1275. U.S. Department of Agriculture, Beltsville.
11.Yang, Y., Shang, S., & Jiang, L. (2012). Remote sensing temporal and spatial patterns of evapotranspiration and the responses to water management in a large irrigation district of North China. Agricultural and Forest Meteorology, 164, 112-122. https://doi.org/ 10.1016/ j.agrformet.2012.05.011.
12.Chen, X., Yu, S., Zhang, H., Li, F., Liang, C., & Wang, Z. (2023). Estimating the Actual Evapotranspiration Using Remote Sensing and SEBAL Model in an Arid Environment of Northwest China. Water, 15 (8), 1555-1573. https://doi.org/10.3390/w15081555.
13.Mekonnen, Y. G., Alamirew, T., Malede, D. A., Pareeth, S., Bantider, A., & Chukalla, A. D. (2024). Tailoring the surface energy balance algorithm for land-improved (SEBALI) model using high-resolution land/use land cover for monitoring actual evapotranspiration. Agricultural Water Management, 303, 109058-109071. https://doi.org/ 10.1016/j.agwat.2024.109058.
14.Xu, T., Liu, S., Xu, L., Chen, Y., Jia, Z., Xu, Z., & Nielson, J. (2015). Temporal upscaling and reconstruction of thermal remotely sensed instantaneous evapotranspiration. Remote Sensing, 7 (3), 3400-3425. https://doi.org/10. 3390/rs70303400.
15.Fakhar, M. S., & Kaviani, A. (2024). Estimation of water consumption volume and water efficiency in irrigated and rainfed agriculture based on the WaPOR database in Iran. Journal of Water and Climate Change, 15 (6), 2731-2752. https://doi.org/10. 2166/wcc.2024.655.
16.Gundekar, H. G., Khodke, U. M., Sarkar, S., & Rai, R. K. (2008). Evaluation of pan coefficient for reference crop evapotranspiration for semi-arid region. Irrigation Science, 26, 169-175. https://doi.org/10.1007/ s00271-007-0083-y.
17.Bruton, J. M., McClendon, R. W., & Hoogenboom, G. (2000). Estimating daily pan evaporation with artificial neural networks. Transactions of the ASAE, 43 (2), 491-496. doi: 10.13031/ 2013.2730) @2000.
18.Zhao, H., Di, L., Guo, L., Zhang, C., & Lin, L. (2023). An Automated Data-Driven Irrigation Scheduling Approach Using Model Simulated Soil Moisture and Evapotranspiration. Sustainability, 15 (17), 12908-12922. https://doi.org/ 10.3390/su151712908.
19.Christensen, L., Tague, C. L., & Baron, J. S. (2008). Spatial patterns of simulated transpiration response to climate variability in a snow dominated mountain ecosystem. Hydrological Processes, 22 (18), 3576-3588. https:// doi.org/10.1002/hyp.6961.
20.Song, L., Liu, S., Kustas, W. P., Nieto, H., Sun, L., Xu, Z., ... & Li, Q. (2018). Monitoring and validating spatially and temporally continuous daily evaporation and transpiration at river basin scale. Remote sensing of Environment, 219, 72-88. https://doi.org/10.1016/ j.rse.2018.10.002. 21.Sun, Z., Lotz, T., & Huang, Q. (2021). An ET-based two-phase method for the calibration and application of distributed hydrological models. Water Resources Management, 35, 1065-1077. https:// doi.org/10.1007/s11269-021-02774-x.
22.Cui, L., Meng, J., Li, Y., An, J., Zou, Z., Zhong, L., ... & Wu, G. (2024). Spatiotemporal Evolution Characteristics of 2022 Pakistan Severe Flood Event Based on Multi-Source Satellite Gravity Observations. Remote Sensing, 16 (9), 1601-1619. https://doi.org/10. 3390/rs16091601.
23.Okkan, U., Fistikoglu, O., Ersoy, Z. B., & Noori, A. T. (2024). Analyzing the uncertainty of potential evapotranspiration models in drought projections derived for a semi-arid watershed. Theoretical and Applied Climatology, 155 (3), 2329-2346. https:// doi.org/ 10.1007/ s00704-023-04817-2.
24.Wilhite, D. A., & Glantz, M. H. (1985). Understanding: the Drought Phenomenon: The Role of Definitions. Water International, 10 (3), 111-120. https://doi.org/10.1080/02508068508686328.
25.Mishra, A. K., & Singh, V. P. (2010). A review of drought concepts. Journal of Hydrology, 391 (1-2), 202-216. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2010.07.012.
26.Gibbs, W. J., & Maher, J. V. (1967). Rainfall deciles drought indicators. Bureau of Meteorology. Commonwealth of Australia, Melbourne, Australia, 48-84.
27.Carpintero, E., Anderson, M. C., Andreu, A., Hain, C., Gao, F., Kustas, W. P., & González-Dugo, M. P. (2021). Estimating evapotranspiration of mediterranean oak savanna at multiple temporal and spatial resolutions. Implications for water resources management. Remote Sensing, 13 (18), 3701-3722. https://doi.org/10. 3390/rs13183701.
28.Zhang, P., Cai, Y., Yang, W., Yi, Y., Yang, Z., & Fu, Q. (2019). Multiple spatio-temporal patterns of vegetation coverage and its relationship with climatic factors in a large dam-reservoir-river system. Ecological Engineering, 138, 188-199. https://doi.org/10.1016/ j.ecoleng.2019.07.016.
29.Saxena, D., Choudhary, M., & Sharma, G. (2024). Land use and land cover change impact on characteristics of surface evapotranspiration in semi-arid environment of Western Rajasthan, India. Water Practice & Technology, 19 (1), 154-169. https://doi.org/10. 2166/wpt.2023.222.
30.Song, Y., Khalid, Z., & Genton, M. G. (2024). Efficient stochastic generators with spherical harmonic transformation for high-resolution global climate simulations from CESM2-LENS2. Journal of the American Statistical Association, (just-accepted), 1-23. https://doi.org/10.1080/01621459.2024.2360666.
31.Fetene, Z. A., Weldegerima, T. M., Zeleke, T. T., & Nigussie, M. (2018). Harmonic analysis of precipitation time series in Lake Tana Basin, Ethiopia. Advances in Meteorology, 2018 (1), 1598195-1598217. https:// doi.org/10.1155/2018/1598195.
32.Raczyński, K., & Dyer, J. (2023). Harmonic oscillator seasonal trend (HOST) model for hydrological drought pattern identification and analysis. Journal of Hydrology, 620, 129514-129522. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.129514.
33.Javadi, A., Ghahremanzadeh, M., Sassi, M., Javanbakht, O., & Hayati, B. (2024). Impact of climate variables change on the yield of wheat and rice crops in Iran (application of stochastic model based on Monte Carlo simulation). Computational Economics, 63 (3), 983-1000. https://doi.org/10. 1007/s10614-023-10389-0.
34.Mundform, D. J., Schaffer, J., Kim, M. J., Shaw, D., & Thongteeraparp, A. (2011). Number of replications required in Monte Carlo simulation studies: a synthesis of four studies. Journal of Modern Applied Statistical Methods, 10, 19-28. https://doi.org/10.56801/ 10.56801/v10.i.520. 35.Cassettari, L., Mosca, R., & Revetria, R. (2012). Monte Carlo simulation models evolving in replicated runs: a methodology to choose the optimal experimental sample size. Mathematical Problems in Engineering, 2012 (1), 463873-463884. https://doi.org/10.1155/2012/463873.
36.Schmidt, S. (2009). Shall we really do it again? The powerful concept of replication is neglected in the social sciences. Review of General Psychology, 13 (2), 90-100. https://doi.org/10.1037/ a0015108.
37.Cova, F., Strickland, B., Abatista, A., Allard, A., Andow, J., Attie, M., ... & Zhou, X. (2021). Estimating the reproducibility of experimental philosophy. Review of Philosophy and Psychology, 12, 9-44. https://doi.org/ 10.1007/s13164-018-0400-9.
38.Khalili, A., Bazrafshan, J., & Cheraghalizadeh, M. (2022). A Comparative study on climate maps of Iran in extended de Martonne classification and application of the method for world climate zoning, Journal of Agricultural Meteorology, 10 (1), 3-16. doi: 10.22125/agmj.2022. 156309. [In Persian] 39.Sabbaghi, M. A., Nazari, M., Araghinejad, S., & Soufizadeh, S. (2020). Economic impacts of climate change on water resources and agriculture in Zayandehroud river basin in Iran. Agricultural Water Management, 241, 106323-106345. https://doi.org/ 10.1016/j.agwat.2020.106323.
40.Naderianfar, E., Delbari, M., Afrasiab, P., & Kahkhamoghaddam, P. (2020). Comparing Different Processes for Mapping Reference Evapotranspiration in Iran. Irrigation Sciences and Engineering, 43 (3), 17-31. https:// doi.org/10.22055/jise.2017.20116.1439.
41.Steele, T. D. (1978). A simple-harmonic model for depicting the annual cycle of seasonal temperatures of streams. US Geological Survey, 78-155. https:// doi.org/10.3133/ofr78155.
42.Phillips, W. F. (1984). Harmonic analysis of climatic data. Solar Energy, 32 (3), 319-328. https://doi.org/10. 1016/0038-092X(84)90274-3.
43.Tarawneh, Q. (2016). Harmonic analysis of precipitation climatology in Saudi Arabia. Theoretical and Applied Climatology, 124, 205-217. https://doi. org/10.1007/s00704-015-1408-z.
44.Wang, K., Li, Y., Luo, Z., Yin, S., & Chan, P. W. (2018). Harmonic analysis of 130-year hourly air temperature in Hong Kong: detecting urban warming from the perspective of annual and daily cycles. Climate Dynamics, 51, 613-625. https://doi.org/ 10.1007/ s00382-017-3944-y.
45.Yang, Z. C. (2024). Data-driven discrete cosine transform (DCT)-based modeling and simulation for hourly air humidity prediction. Soft Computing, 28 (1), 541-563. https://doi.org/10. 1007/s00500-023-08297-4.
46.L’Ecuyer, P. (2012). Random Number Generation. In: Gentle, J., Härdle, W., Mori, Y. (eds) Handbook of Computational Statistics. Springer Handbooks of Computational Statistics. Springer, Berlin, Heidelberg. https:// doi.org/10.1007/978-3-642-21551-3_3.
47.Babamiri, O., & Dinpajooh, Y. (2014). Comparison and Calibration of Nine Mass Transfer-Based Reference Crop Evapotranspiration Methods at Urmia Lake Basin, Journal of Water and Soil Conservation, 5 (21), 135-153. [In Persian]
48.Thomas, J., & Β Fiering, M. (1962). Mathematical Synthesis of Streamflow Sequences for the Analysis of River Basins by Simulation. Design of Water-Resource Systems: New Techniques for Relating Economic Objectives, Engineering Analysis and Governmental Planning, 459-493. https://doi.org/10. 4159/harvard.9780674421042.c15.
49.Talaee, P. H., Some’e, B. S., & Ardakani, S. S. (2014). Time trend and change point of reference evapotranspiration over Iran. Theoretical and Applied Climatology, 116 (3-4), 639-647. https://doi.org/10. 1007/s00704-013-0978-x.
50.Sun, J., Wang, G., Sun, X., Lin, S., Hu, Z., & Huang, K. (2020). Elevation‐dependent changes in reference evapotranspiration due to climate change. Hydrological Processes, 34 (26), 5580-5594. https://doi.org/ 10.1002/hyp.13978.
51.Collins, B., Ramezani Etedali, H., Tavakol, A., & Kaviani, A. (2021). Spatiotemporal variations of evapotranspiration and reference crop water requirement over 1957–2016 in Iran based on CRU TS gridded dataset. Journal of Arid Land, 13, 858-878. https://doi.org/ 10.1007/ s40333-021-0103-4.
52.He, H., Wu, Z., Li, D., Zhang, T., Pan, F., Yuan, H., ... & Wang, F. (2022). Characteristics of winter wheat evapotranspiration in Eastern China and comparative evaluation of applicability of different reference evapotranspiration models. Journal of Soil Science and Plant Nutrition, 22 (2), 2078-2091. https://doi.org/ 10.1007/ s42729-022-00795-y.
53.Singandhupe, R. B., & Sethi, R. R. (2005). Estimation of reference evapotranspiration and crop coefficient in wheat under semi-arid environment in India. Archives of Agronomy and Soil Science, 51 (6), 619-631. https:// doi.org/10.1080/03650340500273831.
54.Poudyal, S., & Chaudhary, A. (2023). Evapotranspiration and Precipitation Data for Calculating Irrigation Requirements in Utah. Utah Climate Center, 435, 1-16. https://extension. usu.edu/irrigation/research/evapotranspiration-and-precipitation-data. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 43 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 52 |