پیوندهای مفید
اخبار و اعلانات
آمار
| تعداد نشریات | 162 |
| تعداد شماره‌ها | 6,622 |
| تعداد مقالات | 71,533 |
| تعداد مشاهده مقاله | 126,862,241 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 99,905,055 |
پتانسیل سنجی منابع آب زیرزمینی با رویکردی ترکیبی به الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات و سیستم اطلاعات مکانی (مطالعۀ موردی: دشت مهران، ایلام) | ||
| مجله اکوهیدرولوژی | ||
| مقاله 22، دوره 4، شماره 4، دی 1396، صفحه 1199-1213 اصل مقاله (1.8 M) | ||
| نوع مقاله: پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ije.2017.63259 | ||
| نویسندگان | ||
| ساسان محمودی جم1؛ سید حسین قریشی نجف‌آبادی2؛ علیرضا وفایی‌نژاد* 2؛ علی مریدی2؛ صفا خزایی3 | ||
| 1دانشجوی کارشناسی ارشد آب و سازه‌های هیدرولیکی، دانشکدۀ مهندسی عمران، آب و محیط زیست، دانشگاه شهید بهشتی | ||
| 2استادیار دانشکدۀ مهندسی عمران، آب و محیط زیست، دانشگاه شهید بهشتی | ||
| 3استادیار دانشکده و پژوهشکدۀ پدافند غیرعامل، دانشگاه جامع امام حسین(ع) | ||
| چکیده | ||
| یکی از مسائل مهم در زمینۀ مدیریت صحیح منابع آب زیرزمینی، شناسایی پتانسیل این منابع به‌منظور برنامهریزی و تصمیمگیری صحیح دربارۀ بهرهبرداری از آنهاست. هدف این پژوهش، پتانسیلسنجی منابع آب زیرزمینی با رویکردی ترکیبی به الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات (PSO) و سیستم اطلاعات مکانی (GIS) در دشت مهران است. به این منظور و برای شناسایی پتانسیل منابع آب زیرزمینی در این منطقه، 13 فاکتور مختلف تأثیرگذار بر میزان نفوذ آب در داخل زمین و تشکیل منابع آب زیرزمینی شامل شیب، ارتفاع، تراکم زهکشی، تراکم خطواره، نقشۀ T، نقشۀ K، نقشۀ Recharge، نقشۀ کاربری زمین، نقشۀ سنگ‌شناسی، نقشۀ Sy، نقشۀ عمق آب زیرزمینی، نقشۀ تراکم چاه و نقشۀ هم‌کلر، شناسایی و نقشۀ آنها تهیه و طبقهبندی شد. سپس، با استفاده از الگوریتم PSO، هر یک از نقشهها وزندهی و پس از آن با استفاده از روش همپوشانی وزندار در محیط GIS با یکدیگر ترکیب شدند و در انتها، دو نقشۀ نهایی پتانسیل آب زیرزمینی، یک بار در حالتی که معادلۀ بهینهسازی برابر با نقشۀ تراکم چاه قرار گرفت (PSO_chah) و بار دیگر برای حالتی که معادلۀ بهینهسازی برابر نقشۀ آبدهی ویژه قرار گرفت (PSO_Sy)، به‌دست آمد. در این زمینه، نقشۀ PSO_chah، 56/2 درصد از منطقه و نقشۀ PSO_Sy، 40/2 درصد از منطقه را به‌عنوان مناطق با پتانسیل بسیار زیاد از نظر منابع آب زیرزمینی مشخص کردند. | ||
| کلیدواژه‌ها | ||
| آب زیرزمینی؛ الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات؛ پتانسیلسنجی؛ سامانۀ اطلاعات مکانی | ||
| مراجع | ||
|
[1] Vafaeinejad A.R, yousof zadeh J, yousofi H, mohammadi varzaneh N. Management of water distribution in irrigation networks and Allocation of cropping pattern with the help of geographic information systems and linear programming (case study: land downstream of the Aghchay dam). Journal of Echo Hydrology. 2014, 123-132. (In Persian). [2] Vafaeinejad A.R, Cropping pattern optimization by using TOPSIS method and genetic algorithm based on GIS capabilities (case study: Land of the plain, Isfahan). Journal of Echo Hydrology. 2016, 69-82. (In Persian). [3] Chenini I, Ben Mammou A. Groundwater recharge study in arid region: An approach using GIS techniques and numerical modeling. Computers & Geosciences. 2010, 801–817.
[4] Tweed S.O, Leblanc M, Webb J.A, Lubczynski M.W. Remote sensing and GIS for mapping groundwater recharge and discharge areas in salinity prone catchments. SE Australia. Hydrogeol. 2007, 75–96. [5] Entekhabi D, Moghaddam M. Mapping recharge from space: roadmap to meeting the grand challenge. Hydrogeol. 2007, 105–116. [6] Das D. Satellite remote sensing in subsurface water targeting.In: Proceeding ACSM-ASPRS Annual Convention. 1990, 99–103. [7] Hoffmann J, Sander P. Remote sensing and GIS in hydrogeology. Hydrogeol. 2007, 1–3. [8] Rahman A. A GIS based DRASTIC model for assessing groundwater vulnerability in shallow aquifer in Aligarh, India. Appl. Geograph. 2008, 32–53. [9] Gupta M, and Srivastava P.K. Integrating GIS and remote sensing for identification of groundwater potential zones in the hilly terrain of Pavagarh,Gujarat, India. Water Int. 2010, 233–245. [10] Saud M.Al. Mapping potential areas for groundwater storage in Wadi Aurnah Basin, western Arabian Peninsula, using remote sensing and geographic information system techniques. Hydrogeol. 2010, 1481–1495. [11] Elewa H.H. Qaddah A.A. Groundwater potentiality mapping in the Sinai Peninsula, Egypt, using remote sensing and GIS-watershed-based modeling. Hydrogeol. 2011, 613–628. [12] Konkul J. Rojborwornwittaya W. Chotpantarat S. Hydrogeologic characteristics and groundwater potentiality mapping using potential surface analysis in the Huay Sai area, Phetchaburi Province, Thailand. Geosci. 2014, 89–103. [13] Mon'em M.J, Noori M.A. Application of PSO optimization algorithm in distribution and optimized delivery of water in irrigation networks. Journal of Irrigation and Drainage of iran. 2010, 82-73. (In Persian). [14] Ying chun, Ge, XinLi, Chunlin Huang, Zhuotong Nan. A Decision Support System for irrigation water allocation along the middle reaches of the Heihe River Basin. Northwest China. Environmental Modelling & Software. 2013, 182-192. [15] Li Y, Sun H, Zhang C, Li G. Sites Selection of ATMs Based on Particle Swarm Optimization. International Conference on Information Technology and Computer Science. 2009, 526-530 [16] Haupt RL, Haupt SE. Practical Genetic Algorithms. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc, 2003. [17] Engelbrecht, Andries P. Computational intelligence: an introduction. wiley, 2007. [18] Mohammadi varzaneh N, Vafaeinejad A.R, The allocation of water in irrigation networks with the help of decision support system based on Geographic Information System (GIS) and particle swarm algorithm (PSO) (case study: Agricultural land of Ghortan). Journal of Echo Hydrology. 2015, 39-49. (In Persian). | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 921 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 840 |
||
سامانه مدیریت نشریات علمی. قدرت گرفته از سیناوب