| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,119 |
| تعداد مقالات | 76,512 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,912,712 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,034,515 |
پایش تغییرات دینامیکی پارامترهای کیفیتآب مخزن سدها با سنجشازدور | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| دوره 56، شماره 10، دی 1404، صفحه 2711-2734 اصل مقاله (2.67 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2025.400147.669993 | ||
| نویسندگان | ||
| عبدالرضا ظهیری* 1؛ حامد فیض آبادی2 | ||
| 1دانشیار گروه مهندسی آب دانشکده آب و خاک دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان | ||
| 2گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران | ||
| چکیده | ||
| پایش مداوم کیفیتآب مخازن سدها، بهویژه در مواجهه با تغییرات اقلیمی و فشارهای انسانی، برای مدیریت بهینه منابع آب ضروری است. در این پژوهش، از تصاویر ماهواره Landsat8 بهمنظور مدلسازی و پهنهبندی دو پارامتر کلیدی کیفیتآب شامل کلروفیلآ و کدورت مخزن سد Choke Canyon در ایالت تگزاسآمریکا استفاده شد. بهمنظور تخمین دقیق مقادیر این پارامترها، روش رگرسیون خطی چندمتغیره بر مبنای دادههای میدانی برداشتشده از 19 نقطه در سطح مخزن توسعه یافت. نتایج مدلسازی نشانداد که روابط استخراجشده بهترتیب با ضریبتعیین و RMSE، 96/ 0و 09/0 برای کلروفیلآ و 84/0 و 1/0 برای کدورت در زمانمرجع، عملکرد قابل قبولی دارند. همچنین بهمنظور کاهش خطاهای ناشی از تغییرات جویوشرایط محیطی در اثر گذشتزمان و پیشبینی مقادیر پارامترهای کیفی آب مخزن برای زمان آینده، از پارامتر اصلاحی ویژه (SCP) استفادهشد که با اعمال آن، مقدار خطای RMSE در زمان-جدید برای تخمین کلروفیلآ از 15/0 به 09/0 و برای کدورت از 14/0 به 05/0 کاهش یافت. تحلیل نتایج ترسیم پهنهبندی پارامترهای کیفی آب نشانداند که بیشترین غلظت کلروفیلآ عمدتاً در نواحی غربی، دیوارههای کناری و مناطق کمعمق مخزن، و بیشترین غلظت کدورت در نواحی میانی و عمیق مخزن مشاهده میشود که این الگوها به عوامل محیطی همچون عمق آب، جریانهای ورودی به مخزن، و توپوگرافی مخزن وابسته میباشند. در مجموع، یافتههای این پژوهش نشانداد که ترکیب تصاویر ماهوارهای، مدلسازی آماری و اصلاحاتطیفی میتوانند بهعنوان روشی کارآمد برای پایش کمهزینه و گسترده کیفیت آب دریاچهها و مخازن سدها مورد استفاده قرار گیرند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| تصاویر ماهوارهای؛ کلروفیلآ؛ کدورت؛ مخزن سد؛ مدلسازی | ||
| مراجع | ||
|
Aminot, A., & Rey, F. (2000). Standard procedure for the determination of chlorophyll a by spectroscopic methods. International Council for the Exploration of the Sea, 112(25), 1-2. Assar, W. (2024). Retrieval of Chlorophyll-a and vegetation indices Using Sentinel-2 MSI Imagery in El-Burullus Lake, Egypt. SVU-International Journal of Engineering Sciences and Applications, 5(1), 79-88. Bielski, A., & Toś, C. (2022). Remote sensing of the water quality parameters for a shallow dam reservoir. Applied Sciences, 12(13), 6734. Bonansea, M., Ledesma, M., Rodriguez, C., & Pinotti, L. (2019). Using new remote sensing satellites for assessing water quality in a reservoir. Hydrological sciences journal, 64(1), 34-44. Chathuranika, I. M., Sachinthanie, E., Zam, P., Gunathilake, M. B., Denkar, D., Muttil, N., ... & Rathnayake, U. (2023). Assessing the water quality and status of water resources in urban and rural areas of Bhutan. Journal of Hazardous Materials Advances, 12, 100377. Deng, Y., Zhang, Y., Pan, D., Yang, S. X., & Gharabaghi, B. (2024). Review of recent advances in remote sensing and machine learning methods for lake water quality management. Remote Sensing, 16(22), 4196 Doosti, N., Malian, A., & Arabi, M. (2018). Monitoring and prediction of water quality using statistical data mining based on limited data (Case study: Golabar Reservoir). Hydrophysics, 4(1), 105–118. [In Persian] Feizabady, H., Ghorbani, K., & Zahiri, R. (2024). Monitoring time series of reservoir water surface area changes using remote sensing approaches. Journal of Water and Soil Conservation. Gleick PH. Water in crisis. New York: Oxford University Press; 1993. Jakovljevic, G., Álvarez-Taboada, F., & Govedarica, M. (2023). Long-term monitoring of inland water quality parameters using Landsat time-series and back-propagated ANN: Assessment and usability in a real-case scenario. Remote Sensing, 16(1), 68. Jaywant, S. A., & Arif, K. M. (2024). Remote sensing techniques for water quality monitoring: a review. Sensors, 24(24), 8041. Kowe, P., Ncube, E., Magidi, J., Ndambuki, J. M., Rwasoka, D. T., Gumindoga, W., ... & Kakanda, E. T. (2023). Spatial-temporal variability analysis of water quality using remote sensing data: A case study of Lake Manyame. Scientific African, 21, e01877. Li, J., Ma, R., Cao, Z., Xue, K., Xiong, J., Hu, M., & Feng, X. (2022). Satellite detection of surface water extent: A review of methodology. Water, 14(7), 1148. Ma, Y., Song, K., Wen, Z., Liu, G., Shang, Y., Lyu, L., ... & Hou, J. (2021). Remote sensing of turbidity for lakes in northeast China using Sentinel-2 images with machine learning algorithms. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 14, 9132-9146. McFeeters, S. K. (1996). The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International journal of remote sensing, 17(7), 1425-1432. Moshidi, Z., & Jahangir, M. H. (2021). Evaluation of surface water quality using satellite images in the Simareh Dam reservoir. Ecohydrology, 8(4), 925–939. [In Persian] Ngamile, S., Madonsela, S., & Kganyago, M. (2025). Trends in remote sensing of water quality parameters in inland water bodies: a systematic review. Frontiers in environmental science, 13, 1549301. Obaid, A. A., Adam, E. M., Ali, K. A., & Abiye, T. A. (2024). Time Series Analysis of Water Quality Factors Enhancing Harmful Algal Blooms (HABs): A Study Integrating In-Situ and Satellite Data, Vaal Dam, South Africa. Water, 16(5), 764. Omondi, A. N. A., Ouma, Y., Mburu, S. N., & Achisa, C. M. (2024). Optimization of Reservoir Water Quality Parameters Retrieval and Treatment Using Remote Sensing and Artificial Neural Networks. Journal of Digital Food, Energy & Water Systems, 5(1). Peterson, K. T., Sagan, V., & Sloan, J. J. (2020). Deep learning-based water quality estimation and anomaly detection using Landsat-8/Sentinel-2 virtual constellation and cloud computing. GIScience & Remote Sensing, 57(4), 510-525. Ramesh, J. V. N., Patibandla, P. R., Shanbhog, M., Ambala, S., Ashraf, M., & Kiran, A. (2023). Ensemble deep learning approach for turbidity prediction of Dooskal Lake using remote sensing data. Remote Sensing in Earth Systems Sciences, 6(3), 146-155. Ross, M. R., Topp, S. N., Appling, A. P., Yang, X., Kuhn, C., Butman, D., ... & Pavelsky, T. M. (2019). AquaSat: A data set to enable remote sensing of water quality for inland waters. Water Resources Research, 55(11), 10012-10025. Schwatke, C., Dettmering, D. and Seitz, F., (2020). Volume variations of small inland water bodies from a combination of satellite altimetry and optical imagery. Remote Sensing, 12(10), p.1606. Sekertekin, A., Abdikan, S., & Marangoz, A. M. (2018). The acquisition of impervious surface area from LANDSAT 8 satellite sensor data using urban indices: a comparative analysis. Environmental monitoring and assessment, 190, 1-13. Song, K., Wang, Z., Blackwell, J., Zhang, B., Fang, L., Zhang, Y., & Jiang, G. (2011). Water quality monitoring using Landsat Themate Mapper data with empirical algorithms in Chagan Lake, China. Journal of Applied Remote Sensing, 5(1), 1-17. Tanjung, R. H. R., Indrayani, E., Hamuna, B., & Agamawan, L. P. I. (2023). Spatial assessment and mapping of water quality in Lake Sentani (Indonesia) using in-situ data and satellite imagery. Ecological Engineering & Environmental Technology, 24. Teixeira Pinto, C., Jing, X., & Leigh, L. (2020). Evaluation analysis of Landsat level-1 and level-2 data products using in situ measurements. Remote sensing, 12(16), 2597. Yang, Y., Zhang, X., Gao, W., Zhang, Y., & Hou, X. (2023). Improving lake chlorophyll-a interpreting accuracy by combining spectral and texture features of remote sensing. Environmental Science and Pollution Research, 30(35), 83628-83642. Yigit Avdan, Z., Kaplan, G., Goncu, S., & Avdan, U. (2019). Monitoring the water quality of small water bodies using high-resolution remote sensing data. ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(12), 553 Yin, Z., Li, J., Zhang, B., Liu, Y., Yan, K., Gao, M., ... & Wang, S. (2023). Increase in chlorophyll-a concentration in Lake Taihu from 1984 to 2021 based on Landsat observations. Science of The Total Environment, 873, 162168. Zahiri, A., Feiz Abady, H., & Ghorbani, K. (2024). Estimation of sedimentation rate and storage capacity of reservoir dams using satellite imagery. Iranian Journal of Soil and Water Research, 55(7), 1047-1062. Zhang, H., Yan, D., Zhang, B., Fu, Z., Li, B., & Zhang, S. (2022). An operational atmospheric correction framework for multi-source medium-high-resolution remote sensing data of China. Remote Sensing, 14(21), 5590. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 68 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 57 |
||