ارزیابی برآورد سیلاب در حوضه آبریز سدهای مخزنی با استفاده از سیستم تصمیم‌گیری چندمعیاره: مطالعه موردی استان کرمانشاه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه هیدرولوژی ومنابع آب، دانشکده مهندسی علوم آب و محیط زیست، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران.

2 منابع آب، دانشکده مهندسی آب و محیط زیست، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران.

3 دانشکده مهندسی آب و محیط زیست، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران.

چکیده

در این پژوهش معیارهای موثر در ارتباط با تخمین دبی طراحی سرریز در سدهای مخزنی در 17 سد مخزنی در استان کرمانشاه شناسایی و اولویت بندی گردید و پس از آن به منظور بررسی و تحلیل گزینه های موثر در تخمین سیلاب طراحی به تفکیک هر سد مخزنی، گزینه های مختلف با استفاده از 8 روش مختلف تصمیم گیری چندمتغیره ارزیابی گردید. در این پژوهش با توجه به گستردگی تعداد سدهای مورد مطالعه و اهمیت آب‌شناختی گزینه‌های مهم و فراگیری همچون تخمین سیلاب طراحی در ارتباط با وقوع اتفاق های هیدرولوژیکی در حوزه با منشاء انسانی؛ تخمین سیلاب طراحی در ارتباط با وقوع اتفاق های طبیعی هیدرولوژیکی درحوزه با منشاء طبیعی؛ تخمین اورد سیلاب طراحی در ارتباط کمیت و کیفیت اطلاعات و داده های اب و هواشناسی؛ تخمین سیلاب طراحی در ارتباط از لحاظ محدودیت روش ها (آماری، تجربی،مدل ها) انتخاب و با روش‌های SAW, AHP, FAHP, VIKOR, TOPSIS, FTOPSIS, PROMETEE, Electre III اولویت‌بندی گردید. نتایج نشان داد بیش از 76 درصد از سدها در گزینه شرایط و محدودیت های روش های‌تخمین سیلاب (آماری،تجربی، مدل و ...) اولویت داشته و 24 درصد در گزینه کمیت و کیفیت و اطلاعات آب و هواشناسی با مشکل مواجه اند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


جعفری، ندا.، حافظ پرست، مریم.، و فرهادی، بهمن. (1401). اولویت بندی زیرحوضه ها با استفاده از روش های تصمیم گیری چندمعیاره (مطالعه موردی: حوضه آبریز گاماسیاب، کرمانشاه).  مجله مطالعات علوم محیط زیست، 4740-4727، 7(1). https://doi.org/1022034/jess.2022.144732
Abdolhosseini, M., & Farzaneh, M. R. (2014). Investigation of internal uncertainty sources of change factor method in downscaling of climatic parameters of future period. Intl J Agric Crop Sci, 7(12), 941-949. https://www.academia.edu/9021424
Akay, H. (2021). Flood hazards susceptibility mapping using statistical, fuzzy logic, and MCDM methods. Soft Computing, 25(14), 9325-9346. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1007/s00500-021-05903-1
Bobrowsky, P. T. (2013). Encyclopedia of natural hazards. Published by Springer. https://link.springer.com/referencework/10.1007/978-1-4020-4399-4
Chitsaz, N., & Banihabib, ME. (2015). Comparison of different multi criteria decision-making models in prioritizing flood management alternatives. Water Resour Manag, 29(8), 2503–25.                                   http://dx.doi.org/10.1007/s11269-015-0954-6
Fakhri, M., Farzaneh, M. R., Eslamian, S., & Khordadi, M. J. )2012(. Confidence interval assessment to estimate dry and wet spells under climate change in Shahrekord Station, Iran. Journal of Hydrologic Engineering, 18(7), 911-918. https://www.academia.edu/7922627
Laikangbam, L., Loukrakpam, CH, & Somchand Singh, T. (2019). Flood Hazard Zonation of Imphal River, Manipur, India, Using AWS Data, International Journal of Engineering and Advanced Technology (IJEAT), 8 (4), 1676-1680. https://www.ijeat.org/wp-content/uploads/papers/v8i4/D6689048419.pdf
Jafari, N., Hafezparast, M., & Farhadi, B. (2022). Prioritization of sub-basins using multi-criteria decision making methods (Case study: Gamasiab catchment, Kermanshah). Journal of Environmental Science Studies, 7(1), 4727-4740. https://doi.org/10.22034/jess.2022.144732 [In Persian]
Levy, J. K. (2005). Multiple criteria decision making and decision support systems for flood risk management. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 19, 438-447. https://link.springer.com/article/10.1007/s00477-005-0009-2
Mabrouk, M., & Haoying, H. (2023). A multicriteria approach for identifying urban flood-exposed risky districts using multiple-criteria decision-making tools (MCDM). International Journal of Disaster Risk Reduction,91, 103684. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2023.103684
Mousavi, S. M., Ataie-Ashtiani, B., & Hosseini, S. M. (2022). Comparison of statistical and mcdm approaches for flood susceptibility mapping in northern iran. Journal of Hydrology, 612, 128072. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.128072
Nuri, A. Z., Farzaneh, M., & Espanayi, K. (2014). Assessment of climatic parameters uncertainty under effect of different downscaling techniques. International Research Journal of Applied and Basic Sciences, 8(9), 1316-1320. https://www.academia.edu/9021536
Saaty,T.L. (1980). Multi criteria Decision Making. TheAnalyticHierarchyProcess. McGrawHill, NewYork. https://www.scirp.org/reference/ReferencesPapers?ReferenceID=1943982
Smith, K., & Petley, D. N. (2008). Environmental Hazards, Assessing Risk and Reducing Disaster, 5th edn. Routledge, London. https://www.routledge.com/Environmental-Hazards-Assessing-Risk-and-Reducing-Disaster/Smith-Smith/p/book/9780415681063
Souissi, D., Zouhri, L., Hammami, S., Msaddek, M. H., Zghibi, A., & Dlala, M. (2020). GIS-based MCDM–AHP modeling for flood susceptibility mapping of arid areas, southeastern Tunisia. Geocarto International, 35(9), 991-1017. http://dx.doi.org/10.1080/10106049.2019.1566405
Taheri, K., Gutiérrez, F., Mohseni, H., Raeisi, E., & Taheri, M. (2015). Sinkhole susceptibility mapping using the analytical hierarchy process (AHP) and magnitude–frequency relationships: A case study in Hamadan province, Iran. Geomorphology, 234, 64-79. http://dx.doi.org/10.1016/j.geomorph.2015.01.005
U.S. Bureau of Reclamations (USBR). (1987). Design of small dams. Water Resour. Technical Pub. https://www.usbr.gov/tsc/techreferences/mands/mands-pdfs/SmallDams.pdf
UNESCO. (2001). Guidelines on Non-Structural Measures in Urban Flood Management, Technical Documents in Hydrology, 50, Paris. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000124004
Wing, O., Bates, P., Smith, A., Sampson, C., Johnson, K., Fargione, J., Morefield, P. (2018). Estimates of present and future flood risk in the conterminous United States. Environ. Res. Lett. 13, 034023. https://doi.org/10.1088/1748-9326/aaac65
Zou, Z. H., Yi, Y., & Sun, J. N. (2006). Entropy method for determination of weight of evaluating indicators in fuzzy synthetic evaluation for water quality assessment. Journal of Environmental sciences, 18(5), 1020-1023. https://doi.org/10.1016/S1001-0742(06)60032-6