به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

flow simulation

در نشریات گروه آب و خاک
تکرار جستجوی کلیدواژه flow simulation در نشریات گروه کشاورزی
تکرار جستجوی کلیدواژه flow simulation در مقالات مجلات علمی
  • محمدمهدی آرتیمانی، حسین زینی وند*، ناصر طهماسبی پور

    با توجه به اهمیت شناخت و آگاهی از وضعیت بیلان آبی حوزه های آبخیز و تحلیل رفتار هیدرولوژیکی حوضه ها، برای برنامه ریزی و اجرای طرح های مرتبط با آب، لزوم استفاده از فناوری های نوین در پیش بینی مولفه های بیلان آبی بیش از پیش مشهود است. بر این اساس در حوزه آبخیز کشکان با بکارگیری مدل هیدرولوژیکی TOPKAPI-X مولفه های بیلان آب حوضه بر اساس طراحی شبکه سلولی شبیه سازی گردید. نقشه های، کاربری اراضی، نقطه خروجی، بافت خاک، مدل ارتفاعی رقومی و سری های زمانی پیوسته دما، بارش و دبی در گام زمانی روزانه ورودی های اصلی مدل می باشند. مدل در هر شبکه سلولی با توجه به پارامترهای موثر در بیلان آبی، موازنه بیلان آبی کل دوره را برقرار می نماید. واسنجی مدل برای 15 سال ابتدایی دوره آماری (1999 تا 2014 میلادی) و اعتبارسنجی مدل برای دوره 6 ساله انتهایی (2014 تا 2020میلادی) لحاظ شده است. بر طبق نتایج شبیه سازی  02/27  و 28/43 درصد کل بارش حوضه کشکان بصورت رواناب کل از حوضه خارج شده (به ترتیب در دوره واسنجی و اعتبارسنحی) که با داده مشاهداتی در ایستگاه آبسنجی خروجی حوضه مطابقت دارد. در ادامه برای ارزیابی کارایی مدل، مقادیر شبیه سازی شده در هر دو دوره آماری با استفاده از داده های مشاهداتی بارش و دبی مورد مقایسه قرار گرفت. روش های آماری همانند معیار ارزیابی ناش- ساتکلیف نشان داد مدل TOPKAPI-X با دقت نسبتا خوبی (ضریب بالای 60 درصد) مولفه های بیلان آبی نظیر تبخیر واقعی و پنانسیل، نفوذ و مقدار رواناب خصوصا رواناب کل را در این حوضه پیش بینی نمود.

    کلید واژگان: مدل توزیعی مکانی، شبیه سازی جریان، حوزه آبخیز کرخه، TOPKAPI-X
    Mohammad Mahdi Artimani, Hossein Zeinivand *, Nasser Tahmasebipour

    Considering the importance of knowing and awareness of the watersheds water balance status, and analyzing the hydrological behavior of watersheds for planning and implementing water-related projects, the need to use new technologies in predicting water balance components is more evident than ever. Based on this, in the Kashkan basin by utilizing the TOPKAPI-X hydrological model, the water balance components of the basin were simulated according to the cellular network design. Digital maps of the basin, land use, outlet point, soil texture, elevation, and continuous time series of temperature, precipitation, and discharge in the daily time step are the main inputs of the model. The model in each cell network balances the water balance of the entire period. Model calibration was done for the 15 years of the statistical period (1999 to 2014) and model validation for the 6-year period (2014 to 2020). The results showed that 27.02 and 28.43 percent of the total precipitation of the Kashkan basin was discharged from the basin as total runoff (respectively for calibration and validation periods), which is consistent with the observation data at the outlet hydrometry station. Next, to evaluate the efficiency of the model, the simulated values in both statistical periods were compared to the observational discharge. Statistical methods such as the Nash-Sutcliffe evaluation criteria showed that the TOPKAPI-X model predicted the water balance components such as actual and potential evapotranspiration, infiltration, and the amount of runoff, especially the total runoff, in this basin with relatively good accuracy (coefficient above 60%).

    Keywords: Spatially Distributed Model, Flow Simulation, Karkhe Basin, TOPKAPI-X
  • اباذر سلگی *، فریدون رادمنش، حیدر زارعی، وحید نورانی
    پیش بینی جریان رودخانه ها و برآورد سیلاب آن ها از جمله مسائل مهم در ارتباط با پروژه های سیلاب،‏ تولید انرژی برقابی و مسائل مربوط به تخصیص آب برای کشاورزی،‏ صنعت و شرب است. در این پژوهش،‏ تجزیه و تحلیل موجک به صورت ترکیب با شبکه عصبی مصنوعی برای شبیه سازی جریان رودخانه گاماسیاب در شهرستان نهاوند در دو مقیاس زمانی روزانه و ماهانه انجام شد. بدین منظور،‏ سری زمانی اصلی با استفاده از تئوری موجک به چندین زیرسیگنال زمانی تجزیه شد،‏ سپس این زیرسیگنال ها به عنوان داده های ورودی به شبکه عصبی مصنوعی برای شبیه سازی جریان استفاده و با نتایجی که از کاربرد شبکه عصبی مصنوعی به دست آمد،‏ مقایسه گردید. نتایج نشان داد که مدل ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی- موجک عملکرد بهتری نسبت به مدل شبکه عصبی مصنوعی دارد. تجزیه سیگنال با موجک همبستگی میان داده های مشاهداتی و محاسباتی را نسبت به مدل شبکه عصبی مصنوعی افزایش می دهد،‏ به طوری که در دوره روزانه حدود 3 درصد و در دوره ماهانه حدود 24 درصد سبب افزایش ضریب تعیین شده است. همچنین نتایج نشان داد که مدل ترکیبی در برآورد نقاط حدی عملکرد بهتری نسبت به مدل شبکه عصبی مصنوعی دارد.
    کلید واژگان: شبیه سازی جریان، شبکه عصبی مصنوعی، موجک، رودخانه گاماسیاب نهاوند، مدل ترکیبی
    A. Solgi *, F. Radmanesh, H. Zarei, V. Nourani
    River's flow prediction and its flood are the important subjects related to the flood projects, hydroelectric power production and water allocation for agricultural, industry and drinking uses. In the present study, wavelet analysis combined with Artificial Neural Network (ANN) was performed to simulate Gamasiyab River flow, located in Nahavand.The analysis was done in daily and monthly scale. For this purpose, the original time series, using wavelet theory, decomposed to multi time sub-signals. Then, these sub-signals were used as input data to the ANN to simulate flow and then the outputs compared with the ANN’s results. In this study, we used the precipitation, temperature, evaporation and flow data of Varayeneh station during the period of 1969 to 2011.Then, 75% of the data was used for training and 25% was considered for simulating data.
    In this research, the amount of N and, L were determined 516 and 2 recpectivly. Also, 1 to 4 decomposition degrees were examined to be more precise. The number of neurons in the first layer depends on the degree of wavelet decomposition. The number of input neurons to the network is “m*(j )” in which “j” is the wavelet decomposition degree and “m” is the number of input parameters. For example, for j=1, according to the input parameters which in this study is 4 (precipitation, flow, temperature and evaporation), the number of input neurons is equal to 8. The output layer also has one neuron. The number of the middle layer neurons is variable and is obtained by trial and error. However, in this study, the number of neurons analyzed in the middle layer was varied from 3 to 20. In this case, modeling was done using different training functions and transfer functions for different neurons of the hidden layers. For daily period, input parameters were also decomposed with wavelet function with the levels of 5 to 9 and used as the input data of ANN. Also, the results concluded that 5 architectures had the best performance and it was also observed that the number of neurons of the middle layer was less than 10 in the superior structures. This means that the optimal solution can be reached with a lower number of neurons. Different training functions were examined, but useing all training functions is not suggested because it is time-consuming. Therefore, as proposed in this article, the three models of “Levenberg-Marquardt”, “BFGS Quasi-Newton” and “Bayesian Regularization” due to their better performance are recommended for future studies. After examining different stimulus functions, it is concluded that four types of “Tansig”, “Logsig”, “Satlin” and “Poslin” stimulus functions are suggested to be used for future studies.
    Signal decomposition with wavelet increased correlation between observation and simulation data compared to Artificial Neural Network model, so the R2 was increased by 3 percent during the daily period and 24 percent during the monthly period. Two Artificial Neural Network and Wavelet – Artificial Neural Network (WANN) models in the daily period had almost similar performance but Wavelet – Artificial Neural Network model had a better performance in predicting minimum points. Moreover, after examining different structures, is the results determined that 5 architectures, functioned better in the various models and in the daily and monthly periods of the architecture. It means that using the data of evaporation and temperature makes the performance of the models better than the architecture in which these data are not used. Accordingly, the use of temperature and evaporation parameters is suggested in further studies in addition to flow and precipitation parameters.
    The results showed that hybrid model of Wavelet-Artificial Neural Network (WANN) outperformed the Artificial Neural Network model. The reason of this preference of the WANN hybrid model is that the separation affects the time series inputs before interring to the network and primary signal decomposed to the various sub-signals. By doing this, we can use the analysis that contain short term and long term effects.
    Besides, wavelet function of “Db4” has a better performance than other wavelet functions in each time period. It has the best performance in the daily period in the 5 level and in the monthly period in the second level. Also, the results showed hybrid model outperformed to estimate extent points than artificial neural network model.
    Keywords: Nahavand Gamasiyab river, Hybrid model, Flow simulation, Wavelet, artificial neural network
  • حسام قدوسی، زهرا داداشی
    پیش بینی دقیق رفتار جریان به دلیل پیچیدگی های هیدرولیکی در شبکه های آبیاری،‏ بدون استفاده از مدل های ریاضی بسیار مشکل است. امروزه با توسعه روش های عددی و مدل های شبیه سازی امکانات بیشتری برای مدیریت بهینه شبکه های آبیاری در دسترس است. در این پژوهش ضمن معرفی دو مدل هیدرودینامیک Rootcanal و ICSS که برای شبیه سازی و مدیریت کانال های آبیاری توسعه یافته اند،‏ کارایی این مدل ها با استفاده از داده های واقعی دو کانال درجه یک و دو از شبکه آبیاری قوریچای مقایسه شد. برای انجام این پژوهش ضمن بازدید و دریافت اطلاعات از شبکه آبیاری قوریچای،‏ عمق آب در نقاط مشخصی از کانال های درجه یک و دو برداشت شد. سپس با استفاده از داده های موجود اقدام به شبیه سازی جریان در دو روز مختلف شد و برای مقایسه نتایج مدل ها،‏ پارامترهای عمق و دبی محاسبه و اندازه گیری شده مقایسه شدند. پارامترهای آماری جذر میانگین مربعات خطا (SSE) و انحراف از میانگین (MBE) محاسبه شد. نتایج نشان داد این دو پارامتر برای عمق و دبی برآوردی با مدل ICSS به ترتیب برابر 14 /5 و 71 /4 سانتی متر و برای مدل Rootcanal به ترتیب برابر 12 /2 سانتی متر و 61 /1 سانتی متر هستند. نتایج کارایی بهتر مدل Rootcanal در شبیه سازی و تخمین پارامترهای جریان را نسبت به مدل ICSS نشان می دهد.
    کلید واژگان: مدل Rootcanal، شبیه سازی جریان، شبکه آبیاری قوریچای، مدل ICSS
    Hesam Ghodousi, Zahra Dadashi
    Water is becoming a scarce and precious resource all over the world. Nowadays, irrigation has allocated 69 percent of the 3240 cubic kilometers of human consumed water and 87 percent of the total consumed water and transformation of dry lands into irrigated areas with correct operation, reasonable utilization and good maintenance could be greatly effective on increasing of human needed products. Accomplished fact all over the world is that most of operating irrigation and drainage projects don’t redound to objective points and not only they couldn’t successfully increase efficiency, but also they cause reduction in production levels by harmful effect on aforesaid resources. Reasons have almost been incorrect design and operation, unsuitable and insufficient utilization and maintenance and generally poor management in different Sketches. Ghoorichay reservoir dam is located in Ardabil province. This earth dam has clay core and storage capacity of this structure and usage volumes are respectively 18.07 and 17.71 cubic million meter. Ghoorichay irrigation and drainage network is situated downstream of the dam, which amount to 2200 ha area. Water is drawn from the reservoir and distributed through the main canal and many secondary channels to farms. Main canal is established along the kilometers, 13� to 20�, to convey and distribute water into 4 secondary channel named LC1, LC2, LC3 and LC4. This canal has 6.97-kilometer length, after LC1 turnout from kilometer 13� to 15폝 it is generated with trapezoidal cross section and 0.001 slope and 2.25 cubic meter per second discharge. This section of main canal has 1.2 meter width, 1 meter height and bank slope 1:1.5 (V:H). In this section of main canal, normal depth is considered 0.75 meter, free height 0.25 meter and normal flow velocity is 1.3 meter per hour.
    In this study, first step to calibrate the gates is to choose the suitable place for flow measuring. So LC2 channel with 6- kilometer length and 20 turnouts considered the most important secondary channel in Ghoorichay irrigation and drainage network, is chosen and one of its slide gates with 1.15 meter width is assessed. It is necessary to notice that chosen point for measurement should be in a location with minimum swing and wave ruffling to decrease measurement errors in hydraulic characteristics such as water surface width and water depth. In addition, it shouldn’t be any other turnout close by measuring location in order to ignore water losses through the distance. Then, needed condition for operation should be created. So, water depth behind regulation structures should rise up to FSL or Full Supply Level and keep constant by proper regulation while measuring duration. Under this situation flow measurement in LC2 channel had done. Present structure in entry point of channel for measuring discharge is 3-foot Parshal flume. Having measured depth and discharge parameters in specialized points of channel and considering channel dimensions, turnout and regulator structures, flow condition simulates by hydrodynamic models Root canal and ICSS and results have gotten with 10 different turnout opening.
    Considering amount of off-taking in upstream of LC2 channel and downstream demand of this turnout which is 600 liter per second, also with considering network efficiency equal to 80 percent and evaporation and head losses equal to 50 liter per second. After inputting data in models, simulation is done for one hour duration and discharge and depth amount is determined. In order to assess introduced hydrodynamic models, and after calibration of two models, this part is allocated to comparison of output results with measured results along studied reach. This comparison is included water depth in turnout and regulator location and simulated water depth along the studied reach. Comparison is accomplished by drawing figures and statistics survey of errors in different points. Finally comparing the best coincidence of results obtained from each model, with observed condition, the proper model is chosen. Result shows that in both simulation dates, 1391/3/20 with entry discharge equal to 0.95 cubic meters per second and 1391/3/21 with entry discharge equal to 0.79 cubic meter per second, calculated error in hydrodynamic model Rootcanal is fewer and better coincidence with observed data is seen. Although results shows that for Icss hydrodynamic model the parameters are equal 5.14 and 4.71 centimeter respectively and for Rootcanal hydrodynamic model they are equal 2.12 and 1.61 centimeter respectively. These results show better performance of Rootcanal model than Icss model for simulation and estimation of flow parameters in irrigation canals.
    Keywords: ICSS Model, Ghoorichay Irrigation Network, Rootcanal Model, Flow Simulation
  • محمدرضا خزایی
    در این مقاله اثر تغییر اقلیم بر رژیم هیدرولوژیکی یک حوضه کوهستانی ارزیابی شده است. به این منظور سناریوهای مدل-های گردش عمومی به روش عامل تغییر ریزمقیاس شده اند. سناریوهای اقلیمی به مدل بارش-رواناب روزانه که از پیش برای حوضه به خوبی واسنجی و اعتبارسنجی شده است وارد شده و جریان روزانه رودخانه برای دوره مشاهداتی و سناریوهای اقلیم تغییر یافته آینده (93-2067) شبیه سازی شده است. با مقایسه ویژگی های جریان شبیه سازی شده سناریوهای آینده با دوره فعلی، اثر تغییر اقلیم بر رژیم هیدرولوژیکی رودخانه ارزیابی شده است. به منظور تحلیل عدم قطعیت سناریوهای انتشار، از سه سناریوی A2، A1B، و B1 که به ترتیب بیانگر حالات غلظت زیاد، متوسط، و کم گازهای گلخانه ای هستند، استفاده شده است. نتایج حاکی از افزایش میانگین دمای حوضه بین 3 تا 5 درجه و افزایش تبخیر و تعرق در همه ماهای سال است. با وجود عدم قطعیت سناریوهای انتشار، تحت همه سناریوها بارش و جریان سالانه افزایش می یابد، اما توزیع فصلی نیز تغییر می کند؛ به گونه ای که جریان در پائیز و زمستان افزایش و در بهار و تابستان کاهش می یابد. کاهش جریان رودخانه در نیمه دوم سال آبی مبین لزوم توجه به اثرات تغییر اقلیم در طراحی مخازن سدها است.
    کلید واژگان: تغییر اقلیم، رژیم هیدرولوژیکی، شبیه سازی جریان روزانه، عامل تغییر، حوضه رودخانه بشار
    Mohammad Reza Khazaei
    In this paper climate change impacts on hydrological regime of a mountainous river basin is assessed. In order to do that, scenarios of global climate models are downscaled by using change factor method. The climate scenarios are used as inputs of a rainfall-runoff model, which is well calibrated for the basin, and daily stream-flow series for present condition and future scenarios (2067-93) are simulated. By comparison of river-flow characteristics for present condition and future scenarios, the climate change impacts on hydrologic regime of the basin are assessed. for analysis of the emission scenarios uncertainty, scenarios of A2, A1B, and B1, which relevant to high, medium, and low emission scenarios, respectively. Based on the results, basin temperature will increase between 3 to 5 Celsius degrees and potential evapotranspiration will increase for all month of the year. Despite uncertainty of emission scenarios, under all emission scenarios, annual average of rainfall and stream flow will raise; however, seasonal cycle of rainfall and river flow will change, too. Average river flow in the autumn and winter will increase, while the average river flow in spring and summer will decrease. Decreasing of the river flow in the second half of the water year, Implies the importance of considering of the climate change impacts on the river-flow for designing of dam’s reservoir.
    Keywords: Bashar River basin, daily stream, flow simulation, change factor, climate change, hydrological regime
  • زهرا نامقی، عبدالرضا بهره مند، مجید اونق، علی گلکاریان
    شبیه سازی فرآیند بارش- رواناب در حوزه آبخیز از نقطه نظر درک بهتر مسائل هیدرولوژیکی، پیش بینی جریان، مدیریت منابع آب، مهندسی رودخانه، سازه های کنترل سیل و ذخیره سیلاب اهمیت ویژه ای دارد. بدین منظور در این تحقیق شبیه سازی جریان رودخانه و برآورد رواناب سطحی با استفاده از مدل هیدرولوژیکی- توزیعی WetSpa صورت گرفت. در مدل WetSpa رواناب حوزه با استفاده از مدل انتقال موج پخشی مبتنی بر شیب، سرعت جریان و ویژگی های توزیعی در طول مسیرهای جریان روندیابی می شود. حوزه آبخیز اترک با مساحتی حدود 11639 کیلومترمربع یکی از حوزه های بزرگ شمال ایران بوده و بارش متوسط سالانه آن تقریبا 283 میلیمتر می باشد. داده های هواشناسی سال های 1383 تا 1390 شامل بارش از 25 ایستگاه، دما و تبخیر اندازه گیری شده از 5 ایستگاه به عنوان داده های ورودی مدل استفاده شد. برای اجرای مدل سه نقشه پایه شامل مدل رقومی ارتفاع، کاربری اراضی و تیپ خاک با ابعاد سلولی 100متر تهیه شدند. نتایج شبیه سازی تطابق نسبتا خوبی بین هیدروگراف های محاسبه شده و اندازه گیری شده در خروجی حوزه نشان داد. مدل بر اساس معیار ناش- ساتکلیف، هیدروگراف های روزانه را با دقتی بیش از 60 و 53 درصد به ترتیب برای دوره های واسنجی و ارزیابی و بر اساس معیار تطبیق داده شده ناش- ساتکلیف، دبی های حداکثر را با دقت 77درصد برآورد می کند. با توجه به خروجی مدل و فاکتورهای هیدرولوژیکی با توزیع مکانی در هر گام زمانی مدل قابلیت آنالیز اثرات توپوگرافی، بافت خاک و کاربری اراضی در رفتار هیدرولوژیکی حوزه را دارد.
    کلید واژگان: شبیه سازی جریان، واسنجی، ارزیابی، WetSpa، رودخانه اترک
    Zahra Nameghi
    Simulation of rainfall-runoff process in the watershed has a significant importance from various points of view، such as better understanding of hydrological issues، water resources management، river engineering، flood control structures and flood storage. Therefore in this study، the river flow and surface runoff are simulated using the distributed hydrological model، WetSpa. In the WetSpa model runoff process of the basin is simulated using diffusive wave approximation method based on gradient، flow rate and distributed features along the flow routes. Atrak watershed with about 11639 km2 area is one of the largest watersheds of Iran and average annual precipitation is about 283mm. Meteorological data from 1383 to 1390 consisting of rainfall in 25 stations، temperature and evaporation measurements in 5 stations were used as model input data. To run the model three base maps including DEM، land use and soil type with cell size of 100m were provided. Simulation results show a relatively good agreement between calculated hydrographs and measurements at the basin outlet. The model estimates daily hydrographs، with an accuracy of over 60% and 53% based on Nash-Sutcliff criterion، for calibration and validation periods، respectively. And based on Nash-Sutcliff criterion adapted for the maximum flow rate، the model accuracy was evaluated as 77%. According to model output and hydrological factors with spatial distribution at each time step، the model has the ability to analyze topographic effects، soil texture and land use in hydrological behavior of basin.
    Keywords: Flow simulation, Calibration, Validation, WetSpa, Atrak river
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال