| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,140 |
| تعداد مقالات | 76,861 |
| تعداد مشاهده مقاله | 154,549,466 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 116,589,465 |
ارزیابی عددی تأثیر سدهای کانیگوژان و چومان بر پهنهبندی سیلاب و مخاطره سیلابی در حوضه آبریز چومان | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| دوره 57، شماره 2، اردیبهشت 1405، صفحه 409-430 اصل مقاله (1.73 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2026.408826.670078 | ||
| نویسندگان | ||
| کیومرث روشنگر* 1؛ فائزه شبانی2؛ آیدین پناهی1؛ جواد طاهرپور1 | ||
| 1گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران | ||
| 2گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران | ||
| چکیده | ||
| سیلابها از مهمترین مخاطرات طبیعی هستند و پهنهبندی دقیق مخاطره سیلاب، نقش تعیینکنندهای در کاهش خسارات جانی و مالی دارد. در بسیاری از حوضههای کوهستانی ایران، کمبود دادههای هیدرومتری و محدودیت مطالعات میدانی، مدلسازی و ارزیابی خطر سیلاب را با چالش مواجه کرده است. در این پژوهش، از رویکرد ترکیبی سنجشازدور (RS)، سامانه اطلاعات جغرافیایی (GIS) و مدلسازی عددی برای شناسایی و نقشهبرداری مناطق مستعد سیلاب در حوضه آبریز چومان، واقعبین سد کانیگوژان (بالادست) و سد چومان (پاییندست) استفاده شد. نقشههای کاربری اراضی استخراج و برای تعیین شماره منحنی رواناب در مدل هیدرولوژیکی (HEC-HMS) و ضرایب مانینگ در مدل هیدرولیکی دوبعدی (HEC-RAS 2D) به کار رفتند. بر اساس دادههای بارش ایستگاه بانه، هیدروگرافهای سیلاب برای دورههای بازگشت مختلف تولید گردید. نتایج نشان داد که در سیلاب با دوره بازگشت ۲۰۰ ساله، دبی اوج از حدود ۴۲۰ به ۲۱۰ مترمکعب بر ثانیه کاهشیافته و سد کانیگوژان موجب کاهش ۵۰ درصدی شدت سیلاب و تأخیر حدود 5/4 ساعته در زمان اوج سیلاب شده است. در پاییندست، بیشینه سرعت جریان در نقاط بحرانی تا حدود ۱۹ متر بر ثانیه مشاهده شد که با بهرهبرداری همزمان از سرریز و دو تخلیه کننده تحتانی، به حدود ۱۳ متر بر ثانیه کاهش یافت. از منظر نوآوری، این پژوهش با ادغام دادههای سنجشازدور، مدل رقومی ارتفاع و مدلسازی هیدرولوژیکی–هیدرولیکی در محیط GIS، نهتنها پهنههای پرخطر را شناسایی میکند، بلکه برای نخستینبار تأثیر دو سد متوالی را بر دبی اوج، زمانبندی سیلاب و الگوی پهنهبندی خطر در یک حوضه کوهستانی کمداده کمیسازی مینماید. | ||
| کلیدواژهها | ||
| سنجشازدور؛ HEC-HMS؛ HEC-RAS؛ مدیریت ریسک | ||
| مراجع | ||
|
Agrawal, A., Khan, A., & Raman, B. (2025). Multi-View Data Fusion in Feature and Decision Spaces for Flood Inundation Mapping. IGARSS 2025 - 2025 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2663–2667. https://doi.org/10.1109/IGARSS55030.2025.11242749 Ansarifard, S., Eyvazi, M., kalantari, M., mohseni, B., Ghorbanifard, M., Moghaddam, H. J., & Nouri, M. (2024). Simulation of floods under the influence of effective factors in hydraulic and hydrological models using HEC-RAS and MIKE 21. Discover Water, 4(1), 92. https://doi.org/10.1007/s43832-024-00155-0 Azizian, A. (2018). Investigating the Application of Remote-Sensing Based DEMs in Hydraulic Simulation of Flood. Iran-Water Resources Research, 14(2), 219–231. (In Persian). Binns, A. D. (2023). Preparing for severe flooding: Flood risk management research leading to better flood preparedness. Journal of Flood Risk Management, 16(3), e12936. https://doi.org/10.1111/jfr3.12936 Ceola, S., Domeneghetti, A., & Schumann, G. J. P. (2022). Unraveling Long-Term Flood Risk Dynamics Across the Murray-Darling Basin Using a Large-Scale Hydraulic Model and Satellite Data. Frontiers in Water, Volume 3-. https://doi.org/10.3389/frwa.2021.797259 Courty, L. G., Soriano-Monzalvo, J. C., & Pedrozo-Acuña, A. (2019). Evaluation of open-access global digital elevation models (AW3D30, SRTM, and ASTER) for flood modelling purposes. Journal of Flood Risk Management, 12(S1), e12550. https://doi.org/https://doi.org/10.1111/jfr3.12550 Dang, H., & Pokhrel, Y. (2024). Evolution of river regimes in the Mekong River basin over 8 decades and the role of dams in recent hydrological extremes. Hydrol. Earth Syst. Sci., 28(14), 3347–3365. https://doi.org/10.5194/hess-28-3347-2024 Elkhrachy, I. (2015). Flash Flood Hazard Mapping Using Satellite Images and GIS Tools: A case study of Najran City, Kingdom of Saudi Arabia (KSA). The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 18(2), 261–278. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2015.06.007 Ghahraman, B., & Abkhezr, H. (2004). Improvement in Intensity-Duration-Frequency Relationships of Rainfall in Iran. JSTNAR, 8(2), 1–14. http://jstnar.iut.ac.ir/article-1-420-en.html Gumindoga, W., Liwonde, C., Rwasoka, D. T., Kowe, P., Maviza, A., Magidi, J., Chikwiramakomo, L., Mavaringana, M. de J. P., & Tshitende, E. (2024). Urban flash floods modeling in Mzuzu City, Malawi based on Sentinel and MODIS data. Frontiers in Climate, Volume 6-2024. https://www.frontiersin.org/journals/climate/articles/10.3389/fclim.2024.1284437 Heimhuber, V., Hannemann, J.-C., & Rieger, W. (2015). Flood Risk Management in Remote and Impoverished Areas—A Case Study of Onaville, Haiti. Water, 7(7), 3832–3860. https://doi.org/10.3390/w7073832 Hidayah, E., Halik, G., Indarto, I., & Khaulan, D. W. (2023). Flood hazard mapping of the Welang river, Pasuruan, East Java, Indonesia. Journal of Applied Water Engineering and Research, 11(3), 333–344. https://doi.org/10.1080/23249676.2022.2114025 Jain, S. K., Beevers, L., Anandhi, A., & Kumar, D. N. (2022). Editorial: Flood Management: Multi-Disciplinary Approaches for Data Observation, Analysis, Forecasting, and Management. Frontiers in Environmental Science, Volume 10. https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.888906 Joo, J., & Ryu, Y. (2025). Assessment of Downstream Flood Safety Based on Dam Operation Strategies for Extreme Rainfall Events. J. Korean Soc. Hazard Mitig, 25(3), 209–215. https://doi.org/10.9798/KOSHAM.2025.25.3.209 Kaya, Y. Z., & Üneş, F. (2025). Comparison of three different satellite data on 2D flood modeling using HEC-RAS (5.0.7) software and investigating the improvement ability of the RAS Mapper tool. Journal of Flood Risk Management, 18(1), e13046. https://doi.org/10.1111/jfr3.13046 Khaddor, I., Achab, M., Soumali, M. R., Benjbara, A., & Alaoui, A. H. (2021). The impact of the construction of a dam on flood management. Civil Engineering Journal, 7(2), 343–356. Khan, S. I., Hong, Y., Wang, J., Yilmaz, K. K., Gourley, J. J., Adler, R. F., Brakenridge, G. R., Policelli, F., Habib, S., & Irwin, D. (2011). Satellite Remote Sensing and Hydrologic Modeling for Flood Inundation Mapping in Lake Victoria Basin: Implications for Hydrologic Prediction in Ungauged Basins. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 49(1), 85–95. https://doi.org/10.1109/TGRS.2010.2057513 Khan, S., Khan, A. U., Alodah, A., Azeem, A., Waqas, M., Nahas, F., Rebouh, N. Y., & Youssef, Y. M. (2025). Climate-driven flood hazard assessment in data-scarce mountainous basins using a GIS-based machine learning and hydrodynamic modelling under CMIP6 SSP scenarios. Scientific Reports, 16(1), 1800. https://doi.org/10.1038/s41598-025-31390-7 Khodaei, H., Nasiri Saleh, F., Nobakht Dalir, A., & Zarei, E. (2025). Future flood susceptibility mapping under climate and land use change. Scientific Reports, 15(1), 12394. https://doi.org/10.1038/s41598-025-97008-0 Khoso, W. A., Waseem, M., Tanoli, M. A., & Baig, F. (2025). Flood risk susceptibility analysis in Larkana district Pakistan using multi criteria decision analysis and geospatial techniques. Scientific Reports, 15(1), 13633. https://doi.org/10.1038/s41598-025-96107-2 Mehrpourbernety, F., Fazloula, R., Emadi, A., Javaheri, N., & Gholami Sefidkouh, M. A. (2025). Flood Forecasting of the Tajan Watershed Using the Output of the Numerical Weather Prediction Model (GFS) and the HEC-HMS Hydrological Model. Jwmr, 16(1), 59–70. https://doi.org/10.61882/jwmr.2024.1279 Mtamba, J., der Velde, R., Ndomba, P., Zoltán, V., & Mtalo, F. (2015). Use of Radarsat-2 and Landsat TM Images for Spatial Parameterization of Manning’s Roughness Coefficient in Hydraulic Modeling. Remote Sensing, 7(1), 836–864. https://doi.org/10.3390/rs70100836 Mustafa, A., & Szydłowski, M. (2021). Application of different building representation techniques in HEC-RAS 2-D for urban flood modeling using the Toce River experimental case. PeerJ, 9, e11667. https://doi.org/10.7717/peerj.11667 Peker, İ. B., Gülbaz, S., Demir, V., Orhan, O., & Beden, N. (2024). Integration of HEC-RAS and HEC-HMS with GIS in Flood Modeling and Flood Hazard Mapping. Sustainability, 16(3). https://doi.org/10.3390/su16031226 Renu, S., Reddy, B. S., Santhosh, S., Sreelekshmi, Lekshmi, V., Pramada, S. K., & Sridhar, V. (2025). Hydrologic and Hydraulic Modeling for Flood Risk Assessment: A Case Study of Periyar River Basin, Kerala, India. In Climate (Vol. 13, Issue 6, p. 129). https://doi.org/10.3390/cli13060129 Roushangar, K. , Panahi, A. & Alirezazadeh Sadaghyani, A. (2025). Kernel-driven prediction of discharge coefficient in semi-circular side weirs: a comparative machine learning perspective. Iranian Journal of Soil and Water Research, 56(10), 2735-2750. https://doi.org/10.22059/ijswr.2025.399575.669986 (In Persian). Roushangar, K. & Panahi, A. (2025). Comparison of Channel Geometry Effects on Discharge Coefficient of Rectangular Side Weirs in Rectangular and Trapezoidal Channels Using Optimized Machine Learning Models. Journal of Water and Soil Resources Conservation, 15(2), 1-12. (In Persian). Roushangar,K. and Panahi,A. (2025). Hybrid learning-based estimation of discharge coefficient in triangular and trapezoidal side weirs using SVM optimized by HOA and RSA. Iranian Journal of Irrigation & Drainage, 19(6), 885-897. https://doi.org/10.22034/idj.2025.537571.2616 (In Persian). Sekine, T., Yamanaka, A., Eda, T., Udagawa, T., & Busto, M. (2024). A GAN-Based SAR-Optical Data Fusion Approach for Enhanced Flood Mapping. IGARSS 2024 - 2024 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 8958–8962. https://doi.org/10.1109/IGARSS53475.2024.10641093 Tavakoly, A. A., Gutenson, J. L., Lewis, J. W., Follum, M. L., Rajib, A., LaHatte, W. C., & Hamilton, C. O. (2021). Direct Integration of Numerous Dams and Reservoirs Outflow in Continental Scale Hydrologic Modeling. Water Resources Research, 57(9), e2020WR029544. https://doi.org/https://doi.org/10.1029/2020WR029544 Uuemaa, E., Ahi, S., Montibeller, B., Muru, M., & Kmoch, A. (2020). Vertical Accuracy of Freely Available Global Digital Elevation Models (ASTER, AW3D30, MERIT, TanDEM-X, SRTM, and NASADEM). Remote Sensing, 12(21). https://doi.org/10.3390/rs12213482 Venter, Z. S., Barton, D. N., Chakraborty, T., Simensen, T., & Singh, G. (2022). Global 10 m Land Use Land Cover Datasets: A Comparison of Dynamic World, World Cover and Esri Land Cover. Remote Sensing, 14(16). https://doi.org/10.3390/rs14164101 Xafoulis, N., Farsirotou, E., Kotsopoulos, S., & Psilovikos, A. (2026). Evaluation of a Computational Simulation Approach Combining GIS, 2D Hydraulic Software, and Deep Learning Technique for River Flood Extent Mapping. In Hydrology (Vol. 13, Issue 1, p. 26). https://doi.org/10.3390/hydrology13010026 Youssef, A. M., Pradhan, B., & Hassan, A. M. (2011). Flash flood risk estimation along the St. Katherine road, southern Sinai, Egypt using GIS based morphometry and satellite imagery. Environmental Earth Sciences, 62(3), 611–623. https://doi.org/10.1007/s12665-010-0551-1 Zhang, X., Shi, W., & Lv, Z. (2019). Uncertainty Assessment in Multitemporal Land Use/Cover Mapping with Classification System Semantic Heterogeneity. Remote Sensing, 11(21). https://doi.org/10.3390/rs11212509
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 35 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 35 |
||