سنجش نوآورانه شاخص فقر آبی بر پایه مدل های ریاضی-تحلیلی مؤثر و داده‌محور در استان آذربایجان غربی

نوع مقاله : ویژه نامه دریاچه ارومیه

نویسندگان

1 گروه مهندسی آب، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری

2 گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی زراعی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ایران

3 مدیر پروژه و رئیس هیئت مدیره شرکت مهندسین مشاور دانشوران عمران-آب

چکیده

با توجه به پدیده‌های خشک‌سالی، افزایش جمعیت و کاهش ذخایر آب‌های زیرزمینی، سنجش فقر آبی ضروری می‌باشد. هدف اصلی در این مطالعه ارزیابی کمی و کیفی فقر منابع آب زیرزمینی بر اساس دو روش نوآورانه ریاضی-تحلیلی مؤثر و داده‌محور با در نظر گرفتن فاکتورهای شش‌گانه ظرفیت، محیط‌زیست، زیرساخت‌ها و دسترسی‌ها، منابع آب، مدیریت و اقلیم (57 متغیر) (1398-1390) در استان آذربایجان‌غربی، می‌باشد. ارزش شاخص فقر آبی جامع در دو مدل ریاضی-تحلیلی مؤثر و داده‌محور به ترتیب 03/53 و 67/53 به دست آمد. نتایج نشان می‌دهد که در مدل‌های مذکور فاکتورهای منابع آب، مدیریت و اقلیم باعث ایجاد ناپایداری نسبی در سامانه‌های منابع آب زیرزمینی، ‌می‌شود. بر اساس نتایج، شاخص فقر آبی جامع از سال 1390 تا سال 1396 روند صعودی داشته است، در حالیکه بعد از اجرای طرح-ها و پروژه‌های مرتبط با مدیریت منابع آب زیرزمینی مقدار این شاخص نسبتاً به وضعیت ثابت رسیده است. سال‌های 1390، 1392 و 1396 به ترتیب نقطه عطف تغییر حالت شاخص فقر آبی جامع از حالت خیلی کم به کم، کم به متوسط و متوسط به زیاد، می‌باشد. لحاظ نمودن فاکتور اقلیم به همراه پدیده‌های کلیماتولوژی حدی در سنجش فقر آبی جامع می‌تواند در نحوه تصمیم‌گیری‌ها و تدوین برنامه‌های مدیریتی نقشی کلیدی ایفا کند. نهایتاً، بررسی تأثیر سه پروژه کاربردی از جمله: 1-طرح احیاء و تعادل‌بخشی آب‌های زیرزمینی، 2-طرح تجهیز چاه‌ها به ابزار اندازه‌گیری هوشمند و 3-پروژه فرهنگ‌سازی و اطلاع‌رسانی، بر میزان شاخص فقر آبی نشان داد که پروژه‌های مذکور در مواردی نیاز به اصلاحات مدیریتی دارند که بایستی مورد توجه مدیران قرار گیرند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Innovative Measurement of Water Poverty Index Based on Effective and Data-Mining Mathematical-Analytical Models in West Azerbaijan Province

نویسندگان [English]

  • Reza Sobhani 1
  • Ramin Fazloula 2
  • Sarvin Zamanzad-Ghavidel 3
1 Water Engineering Department, Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University
2 Water Eng. Dept., Agricultural College, Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University, Iran
3 Project manager and chairman of the board at Daneshvaran Omran-Ab consulting engineers
چکیده [English]

The main objective of this study is to quantitatively and qualitatively assess the poverty of groundwater resources based on two innovative, effective and data-mining mathematical-analytical methods, considering the six factors of capacity, environment, infrastructure and access, water resources, management and climate (57 variables) (2011-2019) in the West Azerbaijan province. The value of comprehensive water poverty index was obtained 53.03 and 53.67 in two effective and data-mining mathematical-analytical models, respectively. The results show that in the mentioned models the factors of water resources, management and climate cause relative unsustainability in groundwater resources systems. Based on the results, the comprehensive water poverty index has increased from 2012 to 2018, while the value of this index has reached a relatively stable status after the implementation of plans and projects related to groundwater resources management. The years 2011, 2013, and 2017 are the milestones for the change of the status of the comprehensive water poverty index from very low to low, low to medium, and medium to high, respectively. Considering the climate factor with extreme climatology phenomena in measuring the comprehensive water poverty can play a key role in decision making and formulating management plans. Finally, the investigation of the effect of three practical projects, including: 1-Groundwater reclamation and balancing plan, 2-Equipping wells with smart measuring tools plan, and 3-Culture and information project, on the level of the water poverty index, showed that the mentioned projects in some cases require management reforms that should be taken into consideration by managers and policy makers.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Groundwater
  • Data-Mining
  • Mathematical-Analytical
  • Water Poverty

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از تاریخ 27 دی 1401
  • تاریخ دریافت: 06 آبان 1401
  • تاریخ بازنگری: 21 آذر 1401
  • تاریخ پذیرش: 27 دی 1401
  • تاریخ اولین انتشار: 27 دی 1401