نوع مقاله : مقاله پژوهشی
نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی منابع آب، دانشگاه ملایر
2 استادیارگروه سنجش ازدوروGIS، دانشکده جغرافیا، دانشگاه تهران
3 استادیار گروه آبیاری، دانشکده کشاورزی، دانشگاه گیلان
چکیده
امروزه با توجه به کاهش منابع آب و بحران آبی موجود توجه به مدیریت صحیح یکپارچه منابع آب بخصوص در مناطق مرزی امری مهم و ضروری میباشد. یکی از اقدامات اساسی در این زمینه آگاهی از میزان بارش و رواناب و روند تغییرات آن در محدوده حوضههای آبریز است. اما عدم دسترسی به دادههای میدانی کافی در حوضههای مرزی این امر را با مشکل اساسی روبه رو میسازد. جهت فایق آمدن به این مشکل میتوان از دادههای سنجش از دور و مدلهای جهانی استفاده نمود. هدف از انجام این تحقیق، بررسی روند تغییرات بارش-رواناب در حوضهی سد دوستی با استفاده از مدل جهانی سطح زمین (GLDAS) میباشد. بدین منظور از دادههای جهانی سطح زمین در 7 پیکسل 5/1 در 5/1 درجهای بین عرضهای جغرافیایی 5/36-35 شمالی و طولهای جغرافیایی67-5/59 غربی استفاده شد. نوع تغییرات و روند دادههای مدل از طریق شبیهسازی، ضریب همبستگی پیرسون، آزمونهای من-کندال و من-کندال دنبالهای در طی 10 سال از سال 2004 تا 2013 به صورت فصلی و سالانه مورد بررسی قرار گرفت. نتایج به دست آمده از تحلیل دادهها نشان داد که در شرق و جنوب شرقی حوضهی مورد مطالعه همبستگی بین بارش و رواناب ضعیفتر از سایر نقاط است همچنین در سطح اطمینان 95% برای دادههای سالانه برای بارش تنها در پیکسل 7 و برای رواناب در پیکسلهای 6 و 7 روند منفی هستند. در ارتباط با دادههای فصلی، بارش تنها در فصل بهار در دو پیکسل 5 و 7 و رواناب در پیکسل 7 در فصلهای زمستان و تابستان روند منفی تشخیص داده شد. نتایج این مدل نشان میدهد که مدل GLDAS جهت مطالعه بارش-رواناب در نقاطی که دسترسی به دادههای زمینی دشوار است، میتواند بسیار کاربردی و مفید باشد زیرا امکان بررسی مناطق وسیع با هزینهی کم را دارد.
کلیدواژهها
عنوان مقاله [English]
Investigating the Trend of Rainfall and Runoff Changes using The Global Land Data Assimilation System (GLDAS) in Doosti Dam Basin
نویسندگان [English]
- Mahsa Polroudimoghadam 1
- Saeid Hamzeh 2
- Madjid Vazifehdoust 3
1 Msc student in department of water resource engineering, faculty of agriculture, Malayer University
2 Assistant professor in department of remote sensing and GIS, faculty of geography, University of Tehran
3 Assistant professor in department of water engineering, faculty of agriculture, Guilan University
چکیده [English]
Abstract
Nowadays, considering the reduction of water resources and the existing water crisis, it is necessary and important to pay attention to the proper and integrated water resources management, especially in border areas. One of the basic measures in this field is to know the amount of rainfall and runoff and the trend of its changes in the watershed basins.
However, the lack of access to sufficient field data in the border areas poses a major problem. Remotely sensing data and global land models can be used to overcome this problem. The aim of this research is to investigate the trend of rainfall-runoff changes in the Doosti dam basin - which is important to decision–makers in Iran- using the Global Land Surface Model System (GLDAS). For this purpose GLDAS data were used in 7 pixels 1.5*1.5 degree between the Latitudes of 35-36.5 N and Longitude of 59.5-67 W. The type of changes and trend of model data were investigated seasonally and annually through simulation, Pearson correlation coefficient, Mann-Kendall and Mann-Kendall sequential tests over a period of 10 years from 2004 to 2013. The results of data analysis showed that the correlation between rainfall and runoff is weaker in the East and the Southeast of the studied basin than in other areas. Also, at 95% of the confidence level for annual rainfall data, the trend for the rainfall is negative only in pixel 7 and for runoff in pixels 6 and 7. Regarding seasonal data, the trend was detected to be negative for the rainfall only in spring in pixels 5 and 7, and for the runoff in winter and summer in pixel 7. The results of this model show that the GLDAS model can be very useful and practical for studying rainfall-runoff in areas with difficult access to terrestrial data because it is possible to study vast areas at low cost.
کلیدواژهها [English]
- Rainfall
- Runoff
- GLDAS
- Mann-Kendall test
- Doosti dam