
تعداد نشریات | 45 |
تعداد شمارهها | 1,417 |
تعداد مقالات | 17,426 |
تعداد مشاهده مقاله | 56,189,198 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 18,515,136 |
کاربرد سناریوهای CMIP6 برای ارزیابی اثرات تغییر اقلیم بر رواناب ورودی به سد ستارخان اهر با استفاده از مدل IHACRES | ||
دانش آب و هیدرولیک | ||
مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده، انتشار آنلاین از تاریخ 31 شهریور 1404 اصل مقاله (1.12 M) | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/hws.2025.66652.1021 | ||
نویسندگان | ||
پویا اللهویردی پور1؛ محمدتقی ستاری* 2 | ||
1گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران | ||
2دانشیار، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران | ||
چکیده | ||
سیاستگذاری صحیح در جهت برنامهریزی عملیات بهرهبرداری از مخزن، مستلزم برآورد جریان ورودی به مخزن سدها است. این تحقیق به بررسی تأثیر تغییر اقلیم بر رواناب ورودی به مخزن سد ستارخان اهر در حوضه آبریز اهرچای برای دورههای زمانی آتی میپردازد. بدین منظور از دادههای اقلیمی و هیدرومتری دوره زمانی 1401-1387 و مدل بارش-رواناب IHACRES برای برآورد رواناب استفاده شد. در این پژوهش خروجی مدل HadGEM3-GC31-LL سناریوهای SSP1-2.6 و SSP5-8.5 از خروجی CMIP6 برای پیشبینی شرایط اقلیمی آینده بهکار رفت. نتایج نشان داد با افزایش بارش در اکثر ماهها، دمای کمینه و بیشینه نیز افزایش خواهد یافت. مدل IHACRES با R2=0.83، RMSE=1.17 m3/s و MAE=0.41 m3/s در دوره واسنجی و R2=0.51، RMSE=1.35 m3/s و MAE=0.0.90 m3/s در دوره صحتسنجی، عملکرد نسبتاً مناسبی داشت. مقایسه رواناب دوره پایه و آینده نشان داد که رواناب ورودی به سد ستارخان کاهش قابلتوجهی خواهد داشت. بهطوریکه متوسط رواناب از m3/s 39/1 به 30/1 و m3/s 13/1 و بیشینه رواناب از m3/s 43/26 به 28/12 و m3/s 75/10 بهترتیب تحت سناریوهای SSP1-2.6 و SSP5-8.5 کاهش خواهد یافت. برآوردها نشان داد که بیشترین کاهش در ماه April رخ خواهد داد، بهطوریکه رواناب نیز از m3/s 52/4 به 13/3 و m3/s 82/2 بهترتیب تحت سناریوهای SSP1-2.6 و SSP5-8.5 کاهش خواهد یافت. طبیعتاً کاهش رواناب ورودی به مخزن سد، عملکرد آن را تحت تأثیر قرار داده و چالشهایی برای تأمین آب شرب، کشاورزی و صنعت ایجاد خواهد نمود. پیشگیری از عواقب احتمالی تغییراقلیم و کاهش جریان نیازمند پیشبینیهای مدیریتی و تصمیمات مناسب برای مقابله با چالشهای آتی است. | ||
کلیدواژهها | ||
بارش-رواناب؛ تغییر اقلیم؛ سد؛ سناریوهای SSP | ||
مراجع | ||
Alioghli S, and Sattari MT, 2024. Evaluation of water resources allocation scenarios of Mahabad basin under the influence of climate change using the WEAP model. Water and Soil Science, 34(3), 39-50. https://doi.org/10.22034/ws.2024.58215.2533 [In Persian].
Allahverdipour P, and Sattari MT, 2023. Comparing the performance of the multiple linear regression classic method and modern data mining methods in annual rainfall modeling (Case study: Ahvaz city). Water and Soil Management and Modeling, 3(2), 125-142. https://doi.org/10.22098/mmws.2022.11337.1120 [In Persian].
Allahverdipour P, Ghorbani MA, and Asadi, E, 2024. Evaluating the effects of climate change on the climatic classification in Iran. Water and Soil Management and Modeling, 4(3), 95-112. https://doi.org/10.22098/mmws.2023.12755.1271 [In Persian].
Allahverdipour P, and Sattari MT, 2024. Investigating the maximum wind speed and wind direction of synoptic stations in the east of Lake Urmia. Geography and Environmental Hazards, 13(4), 197-221. https://doi.org/10.22067/geoeh.2024.86654.1464 [In Persian].
Ashofteh PS, Haddad OB, and Mariño, MA, 2013. Climate change impact on reservoir performance indexes in agricultural water supply. Irrigation and Drainage Engineering, 139(2), 85-97. https://doi.org/10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0000496
Babolhekami A, Gholami Sefidkouhi MA, and Emadi A, 2020. The impact of climate change on reference evapotranspiration in Mazandaran province. Soil and Water Research, 51(2), 387-401. https://doi.org/10.22059/ijswr.2019.285571.668266 [In Persian].
Croke B, and Jakeman A, 2008. Use of the IHACRES rainfall-runoff model in arid and semi-arid regions. In: Hydrological Modelling in Arid and Semi-Arid Areas. Cambridge University Press, pp. 41–48. http://dx.doi.org/10.1017/CBO9780511535734.005
Dinpashoh Y, and Allahverdipour P, 2025. Monitoring and predicting changes in reference evapotranspiration in the Moghan Plain according to CMIP6 of IPCC. Environment and Water Engineering, 11(1), 47-56. https://doi.org/10.22034/ewe.2024.466037.1947
Frame B, Lawrence J, Ausseil AG, Reisinger A, and Daigneault A, 2018. Adapting global shared socio-economic pathways for national and local scenarios. Climate Risk Management, 21, 39-51. http://dx.doi.org/10.1016/j.crm.2018.05.001
Gholami H, Lotfirad M, Ashrafi SM, Biazar SM, and Singh VP, 2023. Multi-GCM ensemble model for reduction of uncertainty in runoff projections. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 37(3), 953-964. https://doi.org/10.1007/s00477-022-02311-1
Ghorbani Dailari M, Darbandi S, Asadi E, and Samadian M, 2021. Simulation of parameters affecting the river flow trend using the IHACRES rainfall-runoff model in future periods (case study: Zolachai River). Ecohydrology, 8(1), 177-193. https://doi.org/10.22059/ije.2021.311773.1394 [In Persian].
Goodarzi MR, Abedi MJ, and Niazkar M, 2024. Effects of climate change on streamflow in the Dez Basin of Iran using the IHACRES model based on the CMIP6 model. Water and Climate Change, 15(6), 2595-2611. https://doi.org/10.2166/wcc.2024.571
Hafezparast M, and Marabi S, 2021. Prediction of discharge using artificial neural network and IHACRES models due to climate change. Renewable Energy and Environment, 8(3), 75-85. https://doi.org/10.30501/jree.2021.257941.1162
Jakeman AJ, and Hornberger GM, 1993. How much complexity is warranted in a rainfall‐runoff model?. Water Resources Research, 29(8), 2637-2649. http://dx.doi.org/10.1029/93WR00877
Lesani S, Zahera SS, Hassanzadeh E, Fuamba M, and Sharifinejad A, 2024. Multi-model assessment of climate change impacts on the streamflow conditions in the Kasai River Basin, Central Africa. Hydrology, 11(12), 207. https://doi.org/10.3390/hydrology11120207
Mamoon WB, Jahan N, Abdullah F, and Rahman A, 2024. Modeling the impact of climate change on streamflow in the Meghna River Basin: An analysis using SWAT and CMIP6 scenarios. Water, 16(8), 1117. https://doi.org/10.3390/w16081117
Mohammadi M, and Allahverdipour P, 2024. Uncertainty analysis of artificial neural network (ANN) and support vector machine (SVM) models in predicting monthly river flow (Case study: Ghezelozan River). Water and Soil Management and Modeling, 4(2), 311-326. https://doi.org/10.22098/mmws.2023.12702.1267 [In Persian].
Motiee H, Shirkhodaee F, and Motiee A, 2020. Prediction of prediction of climate change impacts on Kharkeh Dam reservoir inflows with using of CMIP5-RCP scenarios. Journal of Dam and Hydroelectric Powerplant, 7(25), 51-38. http://dorl.net/dor/20.1001.1.23225882.1399.7.25.5.5 [In Persian].
Nateghi S, Rafiiei sardooi E, Azareh A, and Soleimani Sardoo F, 2022. Predicting future changes in potential evapotranspiration based on RCP scenarios in Halilrood Watershed. Watershed Engineering and Management, 13(4), 769-780. https://doi.org/10.22092/ijwmse.2021.353294.1874 [In Persian].
Nikoufar B and Nourani V, 2025. Determining the optimal operation parameters of Alavian dam using the combination of genetic and particle swarm algorithms, Hydraulics and Water Science, 34 (4), 89-110. https://doi.org/10.22034/hws.2024.18918 [In Persian].
Olsson T, Kämäräinen M, Santos D, Seitola T, Tuomenvirta H, Haavisto R, and Lavado-Casimiro W, 2017. Downscaling climate projections for the Peruvian coastal Chancay-Huaral Basin to support river discharge modeling with WEAP. Journal of Hydrology: Regional Studies, 13, 26–42. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2017.05.011
Ouyang F, Zhu Y, Fu G, Lü H, Zhang A, Yu Z, and Chen X, 2015. Impacts of climate change under CMIP5 RCP scenarios on streamflow in the Huangnizhuang catchment. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 29, 1781–1795. https://doi.org/10.1007/s00477-014-1018-9
Rahimi B, and Hafezparast M, 2022. Runoff forecast with SVR model in climate scenarios and estimation of water demands due to changes in WEAP model. Journal of New Approaches in Water Engineering and Environment, 1(1), 75-90. https://doi.org/10.22034/nawee.2022.154268 [In Persian].
Racsko P, Szeidl L, and Semenov M, 1991. A serial approach to local stochastic weather models. Ecological Modelling, 57(1-2), 27-41. https://doi.org/10.1016/0304-3800(91)90053-4
Sattari MT, Bagheri R, Shirini K, and Allahverdipour P, 2024. Modeling daily and monthly rainfall in Tabriz using ensemble learning models and decision tree regression. Climate Change Research, 5(18), 31-48. https://doi.org/10.30488/ccr.2024.433394.1192 [In Persian].
Semenov MA, Brooks RJ, Barrow EM, and Richardson CW, 1998. Comparison of the WGEN and LARS-WG stochastic weather generators for diverse climates. Climate Research, 10(2), 95-107. https://doi.org/10.3354/cr010095
Shahinejad B, Yonesi H, Kakavand A, and Yousefi Sohzabi H, 2023. Evaluation of climate change effects on the entering runoff the Makhmalkoh Dam using the IHACRES model. Water and Irrigation Management, 13(3), 735-754. https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.22516298.1402.13.3.9.5 [In Persian].
Wilby RL, and Harris I, 2006. A framework for assessing uncertainties in climate change impacts: low flow scenarios for the River Thames, UK. Water Resources Research, 42(2), W02419. https://doi.org/10.1029/2005WR004065.
Yesubabu V, Varughese A, and Aravind P, 2024. Application of the CMIP6 approach for determination of climate change impact on inflow to Malampuzha Reservoir, India. International Journal of Environment and Climate Change, 14(12), 314-24. https://doi.org/10.9734/ijecc/2024/v14i124627.
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 162 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 60 |