Journal of Geospatial Information Technology
مهندسی فناوری اطلاعات مکانی
jgit
Engineering & Technology
http://jgit.kntu.ac.ir
1
admin
2008-9635
8
10.61186/jgit
14
٢۵٣٨-۴١٨X
13
fa
jalali
1398
12
1
gregorian
2020
3
1
7
4
online
1
fulltext
fa
پیشبینی تغییرات کاربری اراضی و اثرات هیدرولوژیکی آن با استفاده از زنجیره مارکوف و مدل SWAT در حوضه آبریز سراب زایندهرود
Prediction of Land Use Change and its Hydrological Effects Using Markov Chain Model and SWAT Model
سیستمهای اطلاعات مکانی (عمومی)
GIS
پژوهشي
Research
<span style="font-family:b nazanin;">دسترسی به منابع آبی در حال حاضر و آینده، یکی از مسائل مورد توجه مدیران و سیاستگذاران در نقاط مختلف دنیاست. وجود ارتباط دو سویه بین منابع آبی و کاربری اراضی، این دو موضوع را در تحقیقات مختلف کنار هم قرار داده است. طراحی سناریو برای تغییرات کاربری اراضی یک منطقه، بر مبنای پارامترهای موثر بر این تغییرات در گذشته، میتواند اساس ارزیابی وضعیت منابع آبی در آینده و مدیریت صحیح این منابع باشد. در این تحقیق، به منظور پیشبینی تغییرات کاربری اراضی در حوضه آبریز سراب زایندهرود، از ترکیب مدل زنجیره مارکوف و شبکه عصبی چند لایه پرسپترون (</span><em><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">MLP</span></span></em><span style="font-family:b nazanin;">) و به منظور مدلسازی هیدرولوژیکی حوضه، از مدل ارزیابی آب و خاک (</span><em><span dir="LTR"><span style="font-size:8.0pt;">SWAT</span></span></em><span style="font-family:b nazanin;"> ) استفاده شده است. با استفاده از نقشه کاربری اراضی سال 2015، نقشه خاک، مدل ارتفاعی رقومی و دادههای هواشناسی در دوره (2015-1987)، مدل هیدرولوژیکی منطقه تشکیل و واسنجی و اعتبارسنجی شده است. سه سناریو بر اساس تغییرات کاربری اراضی در سالهای گذشته (2015-1987) تعریف و با مدلسازی تغییرات کاربری اراضی و محاسبه ماتریس احتمال تبدیلات با استفاده از زنجیره مارکوف، سه نقشه کاربری اراضی در سال 2030 پیشبینی شده است. واکنش هیدرولوژیکی حوضه آبریز به سناریوی اول که در آن مراتع به اراضی زراعی آبی تبدیل شدند، به صورت افزایش 7<sub>/</sub>0 درصد متوسط سالانه رواناب سطحی و کاهش 4 درصد دبی جریان رودخانه بود. در سناریوی دوم و سوم با تبدیل مراتع به اراضی زراعی دیم و اراضی بایر، رواناب سطحی به ترتیب 1 و 5<sub>/</sub>2 درصد افزایش یافته است. تغییرات دبی جریان رودخانه در این دو سناریو، 8<sub>/</sub>1 درصد افزایش را نشان میدهد. بر اساس نتایج تحقیق حاضر، در حوضه آبریز سراب زایندهرود، مرتعزدایی و تبدیل آنها به اراضی بایر بیشترین تاثیر را بر منابع آبی زیرزمینی در آینده خواهد داشت. همچنین گسترش اراضی زراعی آبی با افزایش برداشت از منابع آب سطحی و زیرزمینی، منجر به کاهش قابل توجه این منابع خواهد شد.</span><span style="font-family:b nazanin;"><span style="font-size:7.0pt;"></span></span>
Access to current and future water resources is one of the concerned problems for managers and policymakers around the world. Because of the communication between water resources and land use, these two topics had come together in different researches. Scenarios designed in regional land planning provide the basis for analyzing the existing opportunities and making the right decisions for managing these natural resources. In this research, a combination of the Markov Chain model and multilayer perceptron network (MLP) were used for predicting the land-use changes in Sarab watershed and the SWAT model was used for hydrological modeling of the watershed area. Using the land use map in 2015, soil map, digital elevation model and meteorological data during the period (1987-2015), the hydrological model of the area is formed and also calibrated. According to the land-use changes in the past (1987-2015), three scenarios defined and three land use maps have been predicted for 2030 by modeling the land-use changes and calculating the conversion probability matrix using the Markov chain model. The watershed hydrological response to the first scenario with the title of conversion of grassland to the irrigated agriculture was observed an increase of 0.7% of the annual average run-off and a 4% decrease in the river flow. In the second and the third scenarios, the surface run-off has been increased by 1% and 2.5% respectively by conversion of the grassland to the rain-fed agriculture and bare lands. Flow changes in these two scenarios show an increase of 1.8%. According to the results of this research, grazing and conversion grassland to bare lands will have the greatest impact on underground water resources in the Sarab basin. Furthermore, the expansion of irrigated agriculture lands, by increasing the harvesting of surface water and underground water resources will result in a significant reduction of these resources.
زنجیره مارکوف, مدل SWAT, پیشبینیکاربری اراضی, شبکه عصبی MLP, رواناب سطحی.
Markov chain, SWAT Model, land use predict, MLP Neural Network, Surface Runoff.
41
59
http://jgit.kntu.ac.ir/browse.php?a_code=A-11-33-5&slc_lang=fa&sid=1
Maryam
Rashtbari
مریم
رشتبری
10031947532846007543
10031947532846007543
No
K.N. Toosi University of Technology
دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
Mohammad
Taleai
محمد
طالعی
taleai@kntu.ac.ir
10031947532846007544
10031947532846007544
Yes
K.N. Toosi University of Technology
دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی