بررسی تراز آب زیرزمینی و شبیه‌سازی سناریوهای پیش‌بینی در حوضه آبریز پریشان

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار گروه محیط زیست و شیلات، دانشگاه تهران، تهران، ایران.

2 دانشجوی دکتری گروه جغرافیا، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران.

3 دانشجوی کارشناسی ارشد گروه محیط زیست، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران.

10.22034/gmpj.2022.332696.1337

چکیده

برداشت بی‌رویه از سفره‌های آب زیرزمینی در کشور سبب افت شدید سطح ایستابی آبخوان و از بین رفتن لایه‌های آبدار زمین گردیده است. در این پژوهش به منظور بررسی وضعیت تراز آب زیرزمینی حوضه آبریز پریشان ، واقع در استان فارس در رابطه با برداشت بی‌رویه آب‌های زیرزمینی از داده‌های 33 حلقه چاه پیزومتری در بازه زمانی (2008- 2020) با استفاده از مدل Modflow شبیه سازی انجام گرفت. هم‌چنین نتایج حاصل از محاسبه بیلان آبی تعداد960 حلقه چاه بهره برداری در حوضه حاکی از آن است که میزان13 متر کاهش سطح تراز آب زیرزمینی در سطح حوضه پریشان اتفاق افتاده است و جمعا میزان 42.4 میلیون مترمکعب آب از ذخیره ثابت آبخوان در بازه 10 ساله کاسته شده است. با توجه به نقشه‌های درون‌یابی تهیه شده بیشترین میزان افت آب زیرزمینی مربوط به مناطق پریشان و فامور اتفاق افتاده است. از این رو با آمار سازمان آب منطقه‌ای فارس مبنی بر وجود چاه‌هایی با آبدهی بالا در این مناطق هماهنگی دارد. با استناد به نقشه‌های تهیه شده از آبخوان پریشان با توجه به آبرفتی بودن سفره آب زیرزمینی اثر افت سطح آب را می‌توان با فاصله مکانی کم مشاهده کرد. از سوی دیگر در نقشه‌های میان‌یابی ضریب پارامتر هدایت هیدرولیکی بیان‌کننده این است که میزان افت تراز آبخوان در مناطق پریشان و ملااره، فامور دارای بیشترین مقدار می‌باشد که با 11درصد خطای نسبی مؤید مدل‌سازی مناسب است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Investigation of groundwater level and simulation of forecast scenarios in Parishan catchment

نویسندگان [English]

  • kamran Razaei Tavabe 1
  • aazam heidari 2
  • mohamadjavad sayahpour 3
1 Faculty of Environment and Fisheries
2 Razi University student
3 shiraz
چکیده [English]

Extended Abstract



Introduction

Groundwater is the most important source of water in many parts of the world, used in drinking water, agriculture, industry and related ecosystems. However, the lack of control over human activities and climate change can lead to the destruction of these valuable resources.

Accordingly, in this study, the groundwater level of Parishan catchment in Fars province in the period 2008 to 2019 in relation to groundwater abstraction has been investigated and using Madflu modeling in different scenarios to reduce the level of aquifer for future years. Predict for different areas of this basin in order to show different degrees of crisis in different parts of the basin.

Methodology

Parishan Lake catchment area is one of the semi-enclosed cups in Fars province (Kazerun city) between the eastern longitude of "251-52" to "501-43" and the northern latitude of "25.22" to "29.27". This basin leads from the north to the Kazerun basin, from the east to the Boram basin, from the south and west to the Jarreh and Baladeh basins. The area of this basin is 225 square kilometers, of which 40 percent (90 square kilometers) is covered with heights and 60 percent (135 square kilometers) is covered with plains and lakes. The maximum altitude of Parishan Basin is 1800 meters and the minimum altitude is 855 meters above sea level, and these altitudes extend from northwest to southeast.



Results and Discussion



In the present study, data and information from the study area such as exploitation and observation wells data including data related to 25 exploration wells and 960 exploitation wells were collected from Fars Water Resources Management Organization (Fars Water Organization Statistics, 1398). After collecting the required data, the conceptual model of the area was determined as a geometric form and based on the parameters that have the greatest impact on the aquifer. Then other characteristics of the aquifer such as permeable and non-permeable boundaries were determined using lithological properties parameters, geological characteristics and characteristics of boundary formations in the region as well as inlet and outlet flow to boundary cells in the range. And Natrova was prepared in the aquifer and by preparing intermediate maps, the amount of groundwater reduction in different parts of the zoning basin and the extent of expansion of critical areas were determined.

Madflow is a physical, three-dimensional model capable of stable and unstable simulations of free-pressed and free-pressed aquifers. The Madflu model solves the equation governing groundwater flow based on the finite difference method. In this regard, Marvdasht aquifer is networked into smaller cells, assuming that the characteristics of the aquifer are uniform in each cell. According to the law of mass conservation and groundwater movement, the equation governing groundwater flow is obtained as a second-order partial differential equation. This equation is given as (Equation 1) in unstable, inhomogeneous and three-dimensional conditions.

T_XX (∂^2 h)/(∂ x^2 )+T_YY (∂^2 h)/(∂y^2 ) +T_zz (∂^2 h)/(∂z^2 )=S ∂h/∂t±R ( x,y,z)



In this equation, ℎ: height of the hydraulic load; ((𝑥, 𝑦, 𝑧: flow directions; 𝑡: time; [𝑇]: 𝑇𝑧𝑧, 𝑇𝑦𝑦, 𝑇𝑥𝑥; aquifer transfer coefficients in the directions (x, y, z);: S storage coefficient; 𝑅 (𝑥, 𝑦, 𝑧): Power supply (positive sign (or discharge) is a negative sign

Due to the fact that abstraction of groundwater by agricultural wells is one of the important causes of water reduction in the troubled basin. In order to explain the trend of groundwater level changes, the general trend of the annual water level of all observation wells (25 piezometers) in the period 1398-1387 was studied.

The results of simulation of groundwater level reduction in Parishan basin showed that this model with high spatial variability power well determines the effect of different parameters on groundwater level in different parts of the aquifer. In the study area, 960 wells and 25 piezometric wells with different uses of agriculture, drinking and industry have been located, which are scattered in other places except in the southern parts of the plain. The concentration of these wells in the central areas is higher due to flat ground and in the northern areas due to higher groundwater levels.

In this research, the sensitivity analysis method combined with the calibration step has been used. The results of sensitivity analysis of effective parameters in calibration of Parishan Basin aquifer showed the maximum effect of hydraulic conductivity parameters and horizontal hydraulic conductivity anisotropy and a set of linear groups of waterways. Hydraulic conductivity of the aquifer is one of the parameters that has a high uncertainty in this model and by changing the values of this parameter, the model shows great sensitivity. Therefore, the reason for the high sensitivity of the aquifer hydraulic conductivity is the existence of wells with high discharge in these areas, so it is consistent with the statistics received from the Fars Regional Water Organization. Also, the anisotherapy parameter has a significant sensitivity in this model.

In order to check the accuracy of the model after the calibration step in the unstable state, it is necessary to refer to the mean errors calculated by the software. According to what has been said before, RMSE error is one of the best criteria for measuring the error rate. The following is a table of average error types calculated by the software and a series of related calculations.

The results of calculating the water balance in the aquifer of Parishan Basin, which was done during the period (1387-1388) indicate that the amount of 42.4 million cubic meters of water has been reduced from the constant storage of the aquifer. As a result, the amount of water entering the area, in addition to dependence on the physical conditions of the disturbed basin, such as hydrodynamic coefficients and gravity, is directly dependent on the amount of pumping discharge wells. Therefore, by increasing the abstraction from the aquifer, a change in the amount of exchange volume of the effective parameters in the balance can be expected.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Aquifer balance
  • management scenarios
  • groundwater level
  • Modflow model
  • parishan basin
پورحقی، ا؛ آخوندعلی، ع؛ رادمنش، ف؛ میرزایی، س،1399،.  مدیریت بهره برداری از منابع آب در شرایط خشکسالی با مدل MODFLOW مطالعه موردی( دشت نورآباد) علوم مهندسی و آبیاری، دوره 37، شماره، 2، صص 71-82.
تیموری، م.، و اسدی نلیوان، ا،1399.، ارزیابی تاثیر کاربری زمین و زمین شناسی بر کیفیت آب های زیرزمینی با استفاده از مدل های آماری چند متغیره و تحلیل زمین آماری (مطالعه موردی: بخشی از حوضه رودخانه هابل)، مجله هیدروژئومورفولوژی، 7 (25)، 97-121.
حیدری، ا. رضایی، ک. سیاح پور، م. 1400، ارزیابی جریان زیست محیطی و ارائه رویکردی جامع با بررسی پارامترهای کمی و کیفی آب زیرزمینی مطالعه موردی: حوضه دریاچه پریشان. اولین کنفرانس ملی مدیریت کیفیت آب و سومین کنفرانس ملی مدیریت مصرف آب، تهران، دانشگاه تهران.
حیدری،ا . جباری، ا. 1400، شبیه‌سازی تراز آب زیرزمینی مرودشت و بررسی سناریوهای پیش بینی با استفاده از کد ریاضی MODFLOW. هیدروژئومورفولوژی، شماره ی 92 ، سال هشتم، صص149-172.
صمدی ر، بهمنش، ج؛ رضایی، ح، 1394، بررسی روند تغییرات تراز آب زیرزمینی ( مطالعه موردی دشت ارومیه)، نشریه دانش آب  خاک، جلد22، شماره 4، صص 67-84.
صفاری، ا.، جعفری، ف و توکلی صبور، س، م.، 1395 . پایش فرونشست زمین و ارتباط آن با برداشت آب های‌زیرزمینی مطالعه موردی: دشت کرج-شهریار، فصلنامه پژوهش‌های ژئومورفولوژی کمّی، سال پنجم، شماره 2 ، پاییز 1395 ،. 93 – 82.
رجبی خمسه، ک؛ نیکبخت شهبازی ع؛ فتحیان، ح؛ ظهرابی، ن ، 1390. مدل‌سازی فرونشست دشت ایذه با استفاده از کد ریاضی MODFLOW، پژوهش منابع آب ایران، دوره 16، شماره 4، زمستان 1390 (IR-WRR) ، 112-126.
رحیمی ر، رحیمی م، 1398.تحلیل فضایی و زمانی تغییرات اقلیمی در سال‌های آتی و مقایسه روش‌های مقیاس خرد SDSM، LARS-WG و شبکه عصبی مصنوعی در استان خوزستان مجله اکوهیدرولوژی،  5(4):1174-1161 .
سازمان آب منطقه ای فارس1395. گزارش بیلان آب منطقه مطالعاتی کازرون (2647)، 1-63.
سازمان آب منطقه ای فارس 1390. «مدیریت تحقیقات و مطالعات پایه منابع آب، فهرست جهانی منابع و مصارف آب شاپور دالکی»، گزارش مطالعه موجودی پریشان.
فسخودی، ع؛ میرزایی، م، 1392،. پیامدهای بحران کم­آبی و خشک شدن زاینده رود در مناطق روستایی ، مطالعه موردی: جلگه برآن در شرق اصفهان، مجله توسعه محلی، شماره­2، 180-157.
محمدی س، ناصری ف، نظری پور ح 1397.  بررسی تغییرات زمانی و تاثیر خشکسالی هواشناسی بر منابع آب زیرزمینی دشت کرمان با استفاده از شاخص های استاندارد بارش (SPI) و منابع آب زیرزمینی (GRI). اکوهیدرولوژی 5(1):22- 11 .
محمدی، ع.، کرمی. گ.، دولتی اردجانی، ف.، 1394. مطالعه مدیریت آبخوان با استفاده از مدل PMWIN، مطالعه موردی: آبخوان شیروان، منابع و توسعه آب، 1 (3): 67-75 .
مطالعات انتقال آب از سد نرگسی به تالاب پریشان: قسمت اول (مرحله شناخت).، (1399)، طرح احیای تالاب پریشان، کارفرما: اداره کل حفاظت محیط زیست استان فارس، مشاور: دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تهران، ناظر:  شرکت مهندسین مشاور رویان.
میسماریان ز، بوانی ع، پیر بازاری، ج ؛1395. تأثیر تغییر اقلیم بر تعادل آب زیرزمینی دشت شهرکرد در دوره‌های آینده، مجله اکوهیدرولوژی تبریز، 3(2)، 233-242.
میرلاس، و، 2012. ارزیابی خطر شوری خاک در مناطق زیر کشت با استفاده از مدل MODFLOW و ابزار GIS: مطالعه موردی از دره جزرئیل. مدیریت آب کشاورزی 109: 144– 154.
نورانی، و، رنجبر، س؛ توتونچیان، ف ، 1394،.  بررسی تغییرات فرآیندهای هیدرولوژیکی با استفاده از معیارهای موجک- آنتروپی، مطالعه موردی دریاچه ارومیه، فصلنامه عمران و مهندسی محیط زیست، شماره 80، 75-86.
وحیدی، ع، 1390،.  تأثیر اقلیم و خشکسالی برمنابع آب ایران، کنفرانس آبخیزداری منابع آب و خاک ایران ، کرمان. 58-76.
Al-Salamah, L.S., Ghazaw, Y.M. and Ghumman, A.R. )2011(. Groundwater modeling of Saq Aquifer Buraydah Al Qassim for better water management strategies. Environmental Monitoring and Assessment 173 (1–4): 851–860.
.Bayat Varkeshi M, Farahani Dastjani M, and Ghabaei Sough M (2018) Effect of meteorological drought on groundwater resources (Cas study: Komijan aquifer in Markazi provience). Iran-Water Resource Research 14(1):114-124.
Boyce, S.E., Hanson, R.T., Ferguson, I., Schmid, W., Henson, W., Reimann, T., Mehl, S.M., Earll, M.M.,( 2020). One-Water Hydrologic Flow Model: A MODFLOW based conjunctive-use simulation software: U.S. Geological Survey Techniques and Methods 6–A60, p. 435.
Boyce, S.E., (2020). MODFLOW One-Water Hydrologic Flow Model (MF-OWHM) Conjunc- tive Use and Integrated Hydrologic Flow Modeling Software, version 2.0.0. U.S. Geo- logical Survey Software Release.
Condon, L.E. , Maxwell, R.M. , (2017). Systematic shifts in Budyko relationships caused by groundwater storage changes. Hydrol. Earth Syst. Sci. 21 (2) .
Costa-Cabral MC, Burges SJ (1994) Digital Elevation Model Networks (DEMON): A model of flow over hillslopes for computation of contributing and dispersal areas. Water Resources Research 30:1681–1692
de Graaf, I.E.M., Sutanudjaja, S.H., Van Beek, L.P.H., Bierkens, M.F.P., 2015. A high- resolution global-scale groundwater model. Hydrol. Earth Syst. Sci. 19 (2), 823–837.
El Madani, F., Chiaar, A., Chafi, A., (2011). Phytoplankton composition and abundance assessment in the Nador lagoon (Mediterranean coast of Morocco). Acta Bot. Croat. 70, 269–288.Siarkos, I., and Latinopoulos, P. )2012(. “Delineation of wellhead protection zones for the control of point pollution sources in the aquifer of N. Moudania, Greece”. European Water, 40: 3-17.
Shishir, G., Chaharb, B.R., and Didier, G. (2011). Combined use of groundwater modeling and potential zone analysis for management of groundwater. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 13: 127–139.
Guymon, G. L., and Hromadka, T. V.) 1985 (. “Modeling of groundwater response to artificial recharge. In T.Asano “. Artificial recharge of groundwater :129-149.
Hanson, R.T., Boyce, S.E., Schmid, W., Hughes, J.D., Mehl, S.W., Leake, S.A., Mad- dock III, T, Niswonger, R.G.,( 2014)b. One-water hydrologic flow model (MODFLOW- OWHM). US Geol. Surv. https://doi.org/10.3133/tm6A51
Hester, E. T., Hammond, B. and Scott, D. T. (2016). Effects of inset floodplains and hyporheic exchange induced by in-stream structures on nitrate removal in a headwater stream. Ecological Engineering, 97, 452–464.
Hu Y, Moiwo J P, Yang Y, Han S, Yang Y (2010) Agricultural water-saving and sustainable groundwater management in Shijiazhuang Irrigation District, North China Plain. Journal of Hydrology393(3-4):219–232.
Tian, Y., Zheng, Y., Wu, B., Wu, X., Liu, J. and Zheng, C. (2015). Modeling surface water-groundwater interaction in arid and semi-arid regions with intensive agriculture. Environmental Modelling and Software, 63, 170–184.
Tsai TL, Tsai PY, Yang PJ (2015) Probabilistic modeling of rainfall-induced shallow landslide using a point-estimate method. Environmental Earth Sciences 73(8):4109-4117
Liu, C.W., Lin, C.N., Jang, C.S., Chen, C.P., Chang, J.F., Fan, C.C. and Lou, K.H.) 2006(. Sustainable groundwater management in Kinmen Island. Hydrological Processes 20: 4363–4372.
Liu, C.W., Chou, Y.L., Lin, S.T., Lin, G.J. and Jang, C.S. (2010). Management of high groundwater level aquifer in the Taipei Basin. Water Resources Management 24 (13): 3513–3525.
Liu, W., Park, S., Bailey, R.T., Molina-Navarro, E., Andersen, H.E., Thodsen, H., Nielsen, A., Jeppesen, E., Jensen, J.S., Jensen, J.B., Trolle, D.,( 2019). Comparing SWAT with SWATMODFLOWhydrological simulations when assessing the impacts of groundwater abstractionsfor irrigation and drinking water. Hydrol. Earth Syst. Sci. Discuss. 2019, 1–51.
McDonald, M.G., Harbaugh, A.W., (1988). A Modular Three-Dimensional Finite-Difference Ground-Water Flow Model (PDF), Techniques of Water-Resources Investigations, Book 6. U.S. Geological Survey, Reston, VA.
McDonald, M.G. and Harbaugh, A.W. (1988). A modular three-dimensional finite difference groundwater flow model. US Geological Survey Open-file Report. PP. 83-87.
Mittelstet, A.R., Smolen, M.D., Fox G.A. and Adams D.C. (2011). Comparison of aquifer sustainability under groundwater administrations in Oklahoma and Texas. Journal of the American Water Resources Association 47 (2): 424–431.
M.O. Cuthbert , An improved time series approach for estimating groundwater recharge from groundwater level fluctuations, Water Resour. Res. 46 (2010) W09515 . Tian, Y., Zheng, Y., Wu, B., Wu, X., Liu, J. and Zheng, C. (2015). Modeling surface water-groundwater interaction in arid and semi-arid regions with intensive agriculture. Environmental Modelling and Software, 63, 170–184.
Molina-Navarro, E., Trolle, D., (2020). Assessing the impacts of groundwater abstractions on flow regime and stream biota: combining SWAT-MODFLOW with flow-biota empirical models. Sci. Total Environ. 706, 135702.
Molina-Navarro, E., Bailey, R.T., Andersen, H.E., Thodsen, H., Nielsen, A., Park, S., Jensen, J.S., Jensen, J.B., Trolle, D., (2019). Comparison of abstraction scenarios simulated by SWAT and SWAT MODFLOW. Hydrol. Sci. J. 64, 434–454.
Mostaza-Colado, D., Carreño-Conde, F., Rasines- Ladero, R. and Iepure, S. (2018). Hydrogeochemical characterization of a shallow alluvial aquifer: 1 baseline for groundwater quality assessment and resource management. Science of The Total Environment, 639, 1110–1125
Wu JC, Lu L, Tang T (2011). Bayesian analysis for uncertainty and risk in a groundwater numerical model's predictions. Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal 17(6):1310-1331.
Woessner, W. W. (2017). Hyporheic Zones. Methods in Stream Ecology. Elsevier Inc.
Yang, T., Cui, T., Xu, C.-Y., Ciais, P., Shi, P., )2017(. Development of a new IHAmethod for impact assessment of climate change on flow regime. Glob. Planet. Chang. 156, 68.
Yoon H, Hart DB, McKenna SA (2013). Parameter estimation and predictive uncertainty in stochastic inverse modeling of groundwater flow: Comparing null‐space Monte Carlo and multiple starting point methods. Water Resources Research 49(1):536-553
Yuan W, Cai W, Nguy-Robertson AL, Fang H, Suyker AE, Chen Y, Zhang H. (2015). Uncertainty in simulating gross primary production of croplad ecosystem from satellite-based models. Agricultural and Forest Meteorology. 207: 48–57.
Zhang, J., Song, J., Long, Y., Kong, F., Wang, L., Zhang, Y. and Hui, Y. (2017). Seasonal variability of hyporheic water exchange of the Weihe River in Shaanxi Province, China. Ecological Indicators, 92, 278-287.
Zhou Y. and Li W. (2011). A review of regional groundwater flow modeling. Geoscience Frontiers 2(2): 205-214.