بررسی تأثیر دبی ورودی بر رسوبات معلق در دریاچه‌ها با استفاده از تصاویر ماهواره ای: مطالعه موردی

نوع مقاله : مقاله کامل (پژوهشی)

نویسندگان

1 دانش‌آموخته دوره کارشناسی ارشد، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران

2 استادیار، دانشگاه خوارزمی

چکیده

در این پژوهش، تأثیر دبی آب ورودی ماهانه بر غلظت رسوبات معلق در مخازن چاه نیمه استان سیستان و بلوچستان بررسی شده است. با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای سنتینل-2، نقشه‌های پارامتر رسوبات معلق برآورد شده و با استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر رگرسیون، مدلی برای تخمین غلظت رسوبات معلق توسعه داده شده است. نتایج نشان داد که مقادیر دبی آب ورودی و میانگین غلظت رسوبات معلق در مخازن چاه نیمه با همبستگی بالایی در ارتباط هستند، به ویژه در چاه نیمه شماره یک که منبع اصلی ورودی آب به چاه نیمه‌ها است. همچنین، نتایج نشان داد که ضریب همبستگی میان پارامترهای میانگین غلظت رسوبات معلق در چاه‌نیمه یک با دبی ورودی مخزن معادل 0.9 می باشد. براساس همبستگی بالای رسوبات معلق در مخازن چاه نیمه، مدل های مبتنی بر رگرسیون توسعه داده شده‌اند که با داشتن داده‌های دبی ورودی مخازن، میانگین کلی از غلظت رسوبات معلق دریاچه‌ها را به دست می‌آورند. نتایج نشان داد که مدل چاه نیمه یک با توجه به همبستگی بالاتری که میان پارامترها وجود داشت، عملکرد مناسب تری را به همراه داشت به نحوی که مقدار ریشه میانگین مربعات خطا در حالت بهنیه معادل 4.30 گرم بر مترمکعب و مقدار خطا میانگین مطلق معادل 3.27بود. در کل، این پژوهش با استفاده از نقشه های پهنه‌بندی پارامتر رسوبات معلق، بررسی همبستگی بین دبی ورودی و غلظت رسوبات معلق، و توسعه یک مدل مبتنی بر رگرسیون، به بهبود مدیریت منابع آبی و پهنه‌های آبی در منطقه کمک می‌کند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Akbari, M., Mirchi, A., Roozbahani, A., Gafurov, A., Kløve, B. & Haghighi, A.T. (2022). Desiccation of the transboundary Hamun Lakes between Iran and Afghanistan in response to hydro-climatic droughts and anthropogenic activities. Journal of Great Lakes Research, 48(4), 876-889.
Balasubramanian, S.V., Pahlevan, N., Smith, B., Binding, C., Schalles, J., Loisel, H., Gurlin, D., Greb, S., Alikas, K., Randla, M., Bunkeik, M., Mosesl, W., Nguyễnm, H., Lehmannn, M.K., O’Donnello, D., Ondrusekp, M., Hanq, T.-H., Fichotr, C.G., Moores, T. & Boss, E. (2020). Robust algorithm for estimating total suspended solids (TSS) in inland and nearshore coastal waters. Remote Sensing of Environment, 246, 111768, https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111768.
Brockmann, C., Doerffer, R., Peters, M., Kerstin, S., Embacher, S. & Ruescas, A. (2016). Evolution of the C2RCC neural network for Sentinel 2 and 3 for the retrieval of ocean colour products in normal and extreme optically complex waters. Living Planet Symposium, Proceedings of the conference held 9-13 May 2016 in Prague, Czech Republic. Edited by L. Ouwehand. ESA-SP Volume 740, ISBN: 978-92-9221-305-3, p.54.
Du, Y., Song, K., Liu, G., Wen, Z., Fang, C., Shang, Y., Zhao, F., Wang, Q., Du, J. & Zhang, B. (2020). Quantifying total suspended matter (TSM) in waters using Landsat images during 1984–2018 across the Songnen Plain, Northeast China. Journal of Environmental Management, 262, 110334, doi: 10.1016/j.jenvman.2020.110334.
Gallay, M., Martinez, J.-M., Mora, A., Castellano, B., Yépez, S., Cochonneau, G., Alfonso, J.A., Carrera, J.M., López, J.L. & Laraque, A. (2019). Assessing Orinoco River sediment discharge trend using MODIS satellite images. Journal of South American Earth Sciences, 91, 320-331.
Gao, Z., Shen, Q., Wang, X., Peng, H., Yao, Y., Wang, M., Wang, L., Wang, R., Shi, J. & Shi, D. (2021). Spatiotemporal Distribution of Total Suspended Matter Concentration in Changdang Lake Based on In Situ Hyperspectral Data and Sentinel-2 Images. Remote Sensing, 13(21), 4230, https://doi.org/10.3390/rs13214230.
He, X., Bai, Y., Pan, D., Huang, N., Dong, X., Chen, J., Chen, C.-T.A. & Cui, Q. (2013). Using geostationary satellite ocean color data to map the diurnal dynamics of suspended particulate matter in coastal waters. Remote Sensing of Environment, 133, 225-239. 
Ji, N., Liu, Y., Wang, S., Wu, Z. & Li, H. (2022). Buffering effect of suspended particulate matter on phosphorus cycling during transport from rivers to lakes. Water Research, 216, 118350, doi: 10.1016/j.watres.2022.118350.
Larson, M.D., Simic Milas, A., Vincent, R.K. & Evans, J.E. (2021). Landsat 8 monitoring of multi-depth suspended sediment concentrations in Lake Erie’s Maumee River using machine learning. International Journal of Remote Sensing, 42(11), 4064-4086.
Li, C., Zhou, L. & Xu, W. (2021). Estimating aboveground biomass using Sentinel-2 MSI data and ensemble algorithms for grassland in the Shengjin Lake Wetland, China. Remote Sensing, 13(8), 1595, https://doi.org/10.3390/rs13081595.
Long, C.M. & Pavelsky, T.M. (2013). Remote sensing of suspended sediment concentration and hydrologic connectivity in a complex wetland environment. Remote Sensing of Environment, 129, 197-209.
Noori, A., Mohajeri, S. H., Mehraein, M. & Samadi, A. (2023). Comparison of the Optimal Band Combinations to Estimate the Water Turbidity Parameter in Lakes Using Sentinel-2 and Landsat-8 Satellite Images (Case Study: Chah Nimeh Reservoirs). Iran-Water Resources Research, 18(4), 105-117. (in Persian)
Padilla-Mendoza, C., Torres-Bejarano, F., Campo-Daza, G. & González-Márquez, L.C. (2023). Potential of Sentinel Images to Evaluate Physicochemical Parameters Concentrations in Water Bodies—Application in a Wetlands System in Northern Colombia. Water, 15(4), 789, https:// doi.org/10.3390/w15040789.
Sirdaş, S. & Şen, Z. (2007). Determination of Flash Floods in Western Arabian Peninsula. Journal of Hydrologic Engineering, 12(6), 676-681.
Soria, J., Jover, M. & Domínguez-Gómez, J. A. (2021). Influence of Wind on Suspended Matter in the Water of the Albufera of Valencia (Spain). Journal of Marine Science and Engineering, 9(3), 343, https://doi.org/10.3390/jmse9030343.