پژوهشهای ژئومورفولوژی کمّی

پژوهشهای ژئومورفولوژی کمّی

تخمین دبی روزانه با استفاه از مدل نیمه توزیعی IHACRES (مطالعه موردی: حوضه آبخیز قره‌سو ،کرمانشاه)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 استاد ژئومورفولوژی دانشکده برنامه ریزی و علوم محیطی، گروه سنجش از دور، دانشگاه تبریز.
2 دانشجوی دکتری سنجش از دور ، دانشکده برنامه ریزی و علوم محیطی، گروه سنجش از دور، دانشگاه تبریز.
10.22034/gmpj.2024.384992.1417
چکیده
به منظور به کاربردن موفقیت آمیز مدل هیدرولوژیکی ، می‌بایست پارامترهای مدل به دقت تعیین شوند . بدلیل فقدان اطلاعات فیزیکی مشخص و همچنین اندازه‌گیری های میدانی که بسیار هزینه بر هستند، اندازه‌گیری همه مقادیر پارامترهای مدل امکان پذیر نمی باشد.بنابراین تخمین پارامترها معمولا بوسیله برازش خروجی مدل و داده های مشاهده‌ای در یک فرایند سعی و خطا انجام می‌شود. از طرف دیگر کاریرد موفقیت آمیز مدل های هیدورلوژیکی بستگی به دقت واسنجی مدل دارد. بنابراین قبل از به کار بردن نتایج مدل برای تصمیم گیری های مختلف باید واسنجی جهت افزایش قابلیت اطمینان مدل به دقت انجام شود. لذا در این پژوهش سعی شده است با استفاده از مدل بارش- رواناب IHACRES جریان رودخانه‌ای برای حوضه‌ی آبخیز قره‌سو در استان کرمانشاه شبیه‌سازی شود.مدل IHACRES دارای 3 متغیر ورودی: بارش روزانه، دمای روزانه و دبی روزانه می‌باشد. ابتدا مدل با داده‌های روزانه دبی 20 ساله (2000-1981) واسنجی گردید و سپس در طول دوره آماری (2010-2001) مورد اعتبارسنجی قرار گرفت.نتایج شبیه‌سازی نشان داد در هردو دوره ‌ واسنجی و اعتبار سنجی ، مقادیر برآوردی مدل خصوصا در مقادیر دبی اوج کمتر از مقادیر مشاهداتی بود. اما در مجموع با توجه به انحرافات کم مدل و شبیه سازی خوب مقادیر دبی حداقل و براساس دو پارامتر ضریب تعیین (640/0 R2=) در مرحله واسنجی و (624/0 R2=)در مرحله اعتبار سنجی و ضریب کارایی (639/0 CE=) در مرحله واسنجی و(622/0 CE=) در مرحله اعتبار سنجی می‌توان گفت عملکرد مدل در حوزه مطالعه رضایت‌بخش بوده است.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Daily Discharge Prediction Using IHACRES Semi-conceptual Model (Case Study: Gharasoo Basin of Kermanshah province)

نویسندگان English

maryam bayatikhatibi 1
vahid kakapour 2
maryam SADEGI 2
1 tabriz university
2 department of RS AND GIS
چکیده English

In order to use the successfully hydrological model must model parameters be determined carefully. The lack of physical data specific and as well as the measurement field that are very costly. Measuring all values of model parameters is not possible. The estimation parameters are usually output by model and observational data in a process of trial and error done. On the other hand the successful application of hydrological models depends on the accuracy of the calibration model. So before you apply the results to make different decisions, should be carefully calibrated to increase the reliability model. In this study IHACRES model is used to study rainfall - runoff process in Gharasoo Basin located in Kermanshah. IHACRES model has 3 input variables: Daily time series data of rainfall, stream flow and temperature. Model with daily data flow (2000-1981) was calibrated and then during the period (2010-2001) were about validation Although the model could not simulate the maximum discharges suitably, but in total with regard to low deviations and suitable simulation of the minimum discharges and based on two indices (R2=0.66) in the calibration and (R2=0.61) in evaluation and (CE=0.008) in the calibration and (CE=0.029) in evaluation, it can be said that the model performance in the studied basin was reasonable.The average amount of predicted daily effective precipitation was estimated at 0.36 mm in the calibration stage of the model. In general, the amount of effective daily precipitation in this stage fluctuated between 0 and 12.31 mm, which is in close agreement with the natural conditions of the region. The average amount of effective daily precipitation is 0.23 mm in the validation phase. The results of the statistical evaluation related to the stages of calibration and validation of the IHACRES model are specified .The parameter tq (the time constant of rapid flow response reduction) indicates the time it takes for the rapid flow to decrease, the higher the value of this parameter, the later the basin responds to the flow and the later the rapid flow decreases, this parameter is for the basin in question. The study was estimated to be 12.43 days, since the parameter (the time constant of slow current response reduction) was estimated to be 25.83 days, so it can be concluded that slow current responds to fast current in a shorter time and more time is needed than slow current. The watershed should be reduced It is obvious that the parameters obtained by this model should be determined separately based on the conditions of different regions and based on the recalibration of the model. In general, according to the obtained results, it can be said that the model simulates low watershed flows well, but it has little ability in simulating maximum flows and simulates smaller values. But in general, considering the low deviations of the model and the good simulation of the values, at least it can be said that the performance of the model in the studied basin is satisfactory, and it can be said that this model is easy to use, has more limited inputs, and reduces time spent according to the level. Its accuracy shown in this study was used in various fields such as evaluation and estimation of hydrological effects, runoff forecast for future periods.The actual values of observed flow volume in the time period of 1981-2020 is studied. There are a limited number of evapotranspiration and rain gauge stations in the Qara-Su watershed. In this research, the basic data used includes the observational data of temperature, precipitation and runoff in the period of 1981 to 2020 from selected stations in the region. For the temperature variable, the daily data of Kermanshah synoptic station was chosen as the basis. According to the difference between the figure of this station and the average figure of the Qarasu basin, using the temperature and altitude gradient, the average temperature data of the basin was calculated. For the rainfall variable, after completing the daily data for 7 existing stations, the average daily rainfall of the basin was obtained by considering the amount of each station compared to the average amount of the basinAlso, the amount of effective daily precipitation for all days has been determined based on the parameters estimated by the model. The values of drought severity parameters, temperature adjustment factor, storage moisture, time constant of rapid flow response reduction, soil moisture index threshold and slow flow volume ratio, related to the calibration stage.These parameters were calculated for the studied area as 4.9 days, 2.6 degrees Celsius, 0.13 mm, 12.43 days, 0.11 and 0.9 respectively.

کلیدواژه‌ها English

Rainfall-Runoff Model
IHACRES
Simulation
Streamflow
Gharasoo Basin
بیاتی خطیبی ،م و کرمی ،ف ،1390.ژئومورفولوژی خاک ،انتشارات سمت ،تهران ،ایران .(کتاب فارسی )
زاهدی ،م  و بیاتی خطیبی ،م ،1399.هیدرولوژی ،انتشارات سمت ،تهران ،ایران ،(کتاب فارسی ).
خیرفام، ح .، ر . مصطفی­زاده و س .ح. ر. صـادقی .۱۳۹۰. تخمـین دبـی روزانـه بـا اسـتفاده از مـدل IHACRES در برخـی از حوزه­های آبخیز استان گلستان، پژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز4:(7) ۱۱۴ -۱۲۶
سادات آشفته، پ .،  ر. ع و . مساح بوانی. ۱۳۸۷. تأثیر تغییر اقلیم بر دبیهای حداکثر (مطالعـه مـوردی حوضـه آیـدوغموشآذربایجان شرقی)، مجله علوم و فنون کشاورزی و منابع طبیعی، علوم آب و خاک(53) : 39 -25         
شاهویی  ،و ، پرهمت ،ج .1390. ارزیابی و مقایسه دو مدل یکپارچه AWBM و نیمه توزیعی SWAT در شبیهسازی رواناب ماهانه رودخانه قرهسو در استان کرمانشاه،مجله محیط زیست و مهندسی آب، دوره 5، شماره 1، صص 20-40.
زارع، م. 1390. شبیه‌سازی رواناب با استفاده از مدل بارش-رواناب IHACRES در تعدادی از حوضه‌های آبخیز کشور. پایان­نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری ، دانشکده منابع طبیعی
زینی وند،ح .1393. تحلیل تأثیر مقادیر مختلف بارش روزانه بر مقدار رواناب در حوضة آبخیز قره سو در استان کرمانشاه  اکوهیدرولوژی،دورۀ 1، شمارۀ 2، پاییز 1393 ، ص   143-152
قاسمیه، ه.، س.ه. صادقی و س.ج. ساداتی نژاد. 1394. ارزیابی کارایی مدل هیدرولوژیکی IHACRES درمناطق مرطوب (مطالعه موردی حوضه ناورود، گیلان)، مجله علوم و فنون کشاورزی و منابع طبیعی، علوم آب وخاک(19) : 82 -73
قبادیان ،ر.،رحیمی فر،ح.1395.مدلسازی عددی الگوی فرسایش و رسوبگذاری در رودخانههای آبرفتی
)مطالعه موردی: رودخانه قرهسو در استان کرمانشاه( .جلد26،شماره 1/3 ،35-49.
گودرزی، م .، ر. ذهبیون، ب. مساح بوانی و ر. ع. کمال . ۱۳۹۱. مقایسه عملکرد سه مـدل هیـدرولوژی IHACERS ،SWAT ، SIMHYD  در شبیه­سازی رواناب حوضه قره­سو، مجله مدیریت آب و آبیاری 2:(1) 40 -2
حسین بانژاد، ح ، کمالی،م ،امیر مرادی،ک ،1392. تخمین برخی پارامترهای کیفی رودخانه ها با استفاده از مدل هیبرید شبکه های عصبی- موجکی )منطقه مطالعاتی: رودخانه جاجرود تهران و قره سو کرمانشاه،مجله سلامت و محیط، فصلنامه ی علمی پژوهشی ،انجمن علمی بهداشت محیط ایران،دوره ششم, شماره سوم, پاییز 1392 , صص 277 تا 29
حسینی ،م ، باقر ،ب ، زارع ،آ .1400.شبیه سازی بیلان آبی حوضه آبخیز قره سو استان کرمانشاه شبیهسازی سیلابهای رودخانه مِرِگ با استفاده ازمدل هیدرولیکی HEC_RAS ،پژوهشهای دانش زمین، سال دوازدهم، شماره 48 ، زمستان 1400 ، صفحات 45-60.
محمدی ،غ،برنا،ر، اسدیان،ف .1399 . تحلیل پتانسیل سیلخیزی حوضۀ آبریز قرهسو در استان کرمانشاه ،جغرافیا و مخاطرات محیطی، شمارۀ سی و ششم، - 1 صص 32 .
Abushandi, E. and B. Merkel. 2011. Rainfall Estimation over the Wadi Dhuliel arid Catchment, Hydrology. Earth System. Sci. Discuss. 8: 1665-1704.6
Book: Beven, K. J. 2000. Rainfall-Runoff Modeling. John Willey and Sons Ltd, England, 200 pp
291-307.
Booij, M. J. 2002. Appropriate modeling of climate change impacts of river flooding, Ph.D. Thesis, University Twente, Netherlands, 179 pp.
Carlacarcano, E. P. Bartolini., M. Muselli and L. Piroddi. 2008. Jordan recurrent Neural Network versus IHACRES in Modelling Daily Streamflows, J. of Hydrology 362: 291– 307.
Croke, B. F. W., F. Andrews., J. Spate and S. M. Cuddy. 2005. IHACRES user guide Technical Report. ICAM, School of Resources, Environment and Society, the Australian National University, Canberra.
Croke, B. F. W. and A. J. Jakeman. 2008. Use of the IHACRES rainfall-runoff model in arid and semi-arid regions Cambridge University Press, Cambridge, pp. 41-48.
Day, P.J. and Croke, B.F.W. 2003. Evolution of stream flow predictions by the IHACRES rainfall-runoff model in two South African catchments. J. Environ. Model. Software. 18: 705-712.
Dye, P. J. and B. F. W. Crock. 2003. Evaluation of Stream flow Predictions by the IHACRES Rainfall-Runoff Model in two South African Catchments, Environmental Modelling & Software 18: 705-712
Evans, J.P. and Jakeman, A.J. 1998. Development of a simple, catchment scale, rainfall evapotranspiration-runoff model. Environmental Modeling and Software, 13: 385-393.
Jakeman, A.J. and Hornberger, G.M. 1993. How much complexity is warranted in a rainfall runoff model Water Resources Research, 29: 2637-2649.
Kim, H. S. 2015. Application of a base flow filter for evaluating model structure suitability of the IHACRES CMD. J. Hydro. 521: 543-555.
Littlewood, I. G., R. T. Clarke, W. Collischonn and B. F. W. Croke. 2007. Predicting daily stream flow using rainfall forecasts, a simple loss module and unit hydrographs: Two Brazilian catchments. Environ. Modell. Software. 22: 1229-1239.
McIntyre, N. and A. Al-Qureshi. 2009. Performance of ten rainfall-runoff models applied to an arid catchment in Oman. Environ. Modell. Software. 24: 726-738.
Zarei, M., M. Ghanbarpour, Habibnezhad Rohan, M. and K. Shahedi .2010. Calibration and evaluation of IHACRES hydrological model to simulate runoff, J. Water Soil Agric. Sci. Tech. 25: 104-114.