| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,120 |
| تعداد مقالات | 76,539 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,995,925 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,153,749 |
توسعه مدلهای منطقهای پیشبینی فرسایش آبی خاک با استفاده از دادههای رسوبسنجی و روشهای آماری پیشرفته (مطالعه موردی: حوزه آبخیز دریاچه ارومیه) | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| دوره 56، شماره 12، اسفند 1404، صفحه 3435-3454 اصل مقاله (1.52 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2026.405398.670042 | ||
| نویسنده | ||
| محمد طهمورث* | ||
| پژوهشکده حفاظت خاک و آبخیزداری، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران. | ||
| چکیده | ||
| در سالهای اخیر، پیشبینی نرخ فرسایش خاک در حوزههای آبخیز با استفاده از دادههای رسوبسنجی و مدلهای آماری، بهعنوان یکی از چالشهای اصلی مدیریت منابع خاک مطرح بوده است. با وجود مطالعات متعدد در این زمینه، اغلب مدلها فاقد رویکرد منطقهای و تلفیق جامع دادههای بلندمدت رسوبسنجی با شاخصهای هیدرولوژیکی و زیستاقلیمی هستند. هدف این پژوهش، توسعه مدلهای منطقهای جهت پیشبینی نرخ فرسایش خاک با تلفیق دادههای رسوبسنجی بلندمدت و روشهای پیشرفته آماری شامل تحلیل عاملی (FA)، تحلیل مؤلفههای اصلی (PCA) و خوشهبندی (Clustering) در حوزه آبخیز دریاچه ارومیه میباشد. دادههای رسوبسنجی از 30 ایستگاه منتخب در زیرحوضههای اصلی طی یک دوره ۲۰ ساله جمعآوری و با پارامترهای هیدرولوژیکی، توپوگرافیک، زمینشناسی، اقلیمی و کاربری اراضی زیرحوضههای منطقه مطالعاتی مرتبط شدند. ابتدا، با استفاده از PCA، همخطی بین متغیرهای ورودی کاهش داده شد و عوامل اصلی مؤثر بر انتقال رسوب شناسایی شدند. سپس، با استفاده از خوشهبندی سلسلهمراتبی و بر اساس عملکرد هیدرولوژیکی و بار رسوبی، زیرحوضهها به دو گروه مجزا تقسیم شدند. در نهایت، نتایج حاصل از تحلیل عاملی، به عنوان ورودیهای بهینهسازیشده در مدل رگرسیون چندمتغیره مورد استفاده قرار گرفته و مدلهای پیشبینی منطقهای توسعه یافتند. نتایج اعتبارسنجی مدلها نشان داد که مدلهای توسعهیافته از دقت و توان تبیین بالایی برخوردارند؛ بهگونهای که میانگین ضریب تعیین (R²) آنها در مقیاس منطقهای برابر با 89/0 بهدست آمد. نتایج نشان داد که سه عامل اصلی شامل مساحت اراضی کشاورزی، سازندهای حساس به فرسایش و دبی متوسط سالیانه بیشترین تأثیر را در تغییرات نسبت تحویل رسوب (SDR) زیرحوضههای مطالعاتی دارند. مدلهای منطقهای حاصله از این پژوهش قابلیت بالایی برای ارزیابی سریع ریسک فرسایش در زیرحوضههای جدید بدون نیاز به پایش میدانی طولانیمدت فراهم میآورند و میتوانند بهعنوان ابزاری مؤثر در مدیریت پایدار اراضی و حفاظت از منابع طبیعی، پایش و کنترل فرسایش خاک و سیاستگذاری آبخیزداری در حوزه آبخیز دریاچه ارومیه مورد استفاده قرار گیرند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| دریاچه ارومیه؛ رگرسیون چندمتغیره؛ فرسایش آبی؛ مدل منطقهای؛ نسبت تحویل رسوب | ||
| مراجع | ||
|
Alatorre, L. C., Beguería, S., & García-Ruiz, J. M. (2010). Regional-scale modeling of hillslope sediment delivery: A case study in the Barasona Reservoir Watershed (Spain) using WATEM/SEDEM. Journal of Hydrology, 391, 109–123. Asadi, H. (2022). A review of the history of activities of universities, research centers, and executive organizations related to soil erosion and conservation in Iran. Iranian Water and Soil Research, 53(2), 411–433. (In Persian) Chitsaz, V., Nazari Samani, A. A., Soltani, S., & Feyzniya, S. (2021). Modeling suspended sediment and determining its controlling factors in the Great Karun and Karkheh watersheds. Rangeland and Watershed Management, 73(2), 293–303. (In Persian) Hakim Khani, Sh., & Arab-Khoderi, M. (2006). Regression analysis between suspended sediment and hydro-geomorphological characteristics of the Urmia Lake Basin. Iranian Journal of Agricultural Sciences, 37(2), 85–93. (In Persian) Honarbakhsh, A., Niazi, A., Soltani Koupaei, S., & Tahmasebi, P. (2019). Modeling the relationship between suspended sediment and hydrological and environmental characteristics of a basin: A case study of the Dez Dam Basin. Quantitative Geomorphological Research, 8(1), 105–117. (In Persian) Honarbakhsh, A., Niazi, A., Soltani, S., & Tahmasebi, P. (2019). Modeling the relationship between suspended sediments and hydrological and environmental characteristics of a basin (case study: basin of Dez Dam). Journal of Quantitative Geomorphological Research, 8(1), 105–117. Jansson, M. B. (1996). Estimating a sediment rating curve of the Reventazón River at Palomo using logged mean loads within discharge classes. Journal of Hydrology, 183(4), 227–241. Kamari Yekdangeh, F., Khaledi Darvishan, A., & Aghabeygi Amin, S. (2024). Evaluation of the performance of G₂ and IntErO models in estimating soil erosion and annual sediment yield in the Keselyan representative watershed, Mazandaran Province. Watershed Management Research, 37(2), 55–73. (In Persian) Kumar, A., & Das, G. (2010). Dynamic modeling of daily rainfall, runoff, and sediment yield for a Himalayan watershed. Agricultural Water Management, 75(2), 189–193. Lamb, E., & Toniolo, H. (2016). Initial quantification of suspended sediment loads for three Alaska North Slope rivers. Water, 8(4), 119. https://doi.org/10.3390/w8040119 Nash, J. E., & Sutcliffe, J. V. (1970). River flow forecasting through conceptual models: Part 1, A discussion of principles. Journal of Hydrology, 10(2), 282–290. Nik-Kami, D. (2017). Development of the national strategic plan for soil conservation. Final Research Project Report, Soil Conservation and Watershed Management Research Institute. (In Persian) Nik-Kami, D., & Shadfar, S. (2021). Soil erosion mapping in watersheds equipped with sediment gauging stations in Iran. Watershed Engineering and Management, 13(2), 479–496. (In Persian) Nik-Kami, D., Shadfar, S., & Jafari Ardekani, A. (2021). Preparation and integration of digital maps and datasets of watersheds and development of spatial, temporal, and thematic databases related to erosion and sediment yield in seventh-order basins of Iran. Final Research Project Report, Soil Conservation and Watershed Management Research Institute. (In Persian) Noor, H., & Arab-Khoderi, M. (2023). Estimation of soil erosion and sediment delivery ratio using the RUSLE model in the Sanganeh Soil Conservation Research Station. Soil and Water Modeling and Management, 3(1), 42–53. (In Persian) Sarangi, A., & Bhattacharya, A. K. (2005). Comparison of artificial neural network and regression models for sediment loss prediction from the Banha watershed in India. Agricultural Water Management, 78(3), 195–208. Saghafian, B., Ghermezcheshmeh, B., Samiei, M., & Asheghi, R. (2009). Factors affecting suspended sediment yield in the southwestern watersheds of Iran. Watershed Engineering and Management, 1(3), 140–152. (In Persian) Shabani, M., Feyzniya, S., Ahmadi, H., & Ghodousi, J. (2007). Investigation and determination of factors affecting sediment yield in watershed areas: A case study from the Taleqan Watershed. Iranian Journal of Natural Resources, 60(3), 759–771. (In Persian) Taghvai Najib, H. R., Tajrishi, M. M., & Moghaddas, M. R. (2020). Application of multi-criteria decision-making methods to evaluate the effectiveness of wetland restoration projects for supplying environmental water needs. Proceedings of the 12th National Civil Engineering Congress, Tabriz, Iran. (In Persian) Wang, Y., Zhang, L., Chen, J., & Li, Q. (2023). Assessing watershed sediment connectivity and spatial clustering using hierarchical analysis and PCA: Implications for soil erosion modeling. Catena, 226, 107093. https://doi.org/10.1016/j.catena.2023.107093 Zanganeh, H., & Naeimi, M. (2021). Spatial variability of sediment delivery ratio and its controlling factors using GIS-based modeling in the Urmia Lake Basin, Iran. Journal of Water and Soil Conservation Research, 28(3), 245–258. https://doi.org/10.22059/jwsc.2021.312451 Zangeneh Asadi, M. A., & Naemi Tabar, M. (2021). Relationships between hydro-geomorphic characteristics and suspended sediment load in the sub-watersheds of the Kashafrud Basin. Spatial Analysis of Environmental Hazards, 8(1), 111–128. (In Persian). | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 72 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 76 |
||