راهکارهای ایجاد تحول در داده‌برداری و داده‌پردازی منابع آب با استفاده از تجارب جهانی

نوع مقاله : مروری سیستماتیک

نویسندگان
1 استاد بازنشستۀ گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکدۀ کشاورزی، دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، البرز، ایران.
2 دانش‌آموختۀ دکتری سازه‌های آبی، گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکدۀ کشاورزی، دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، البرز، ایران
چکیده
آمار و اطلاعات جایگاه ویژه‌ای در شفافیت حکمرانی آب دارد. از طرف دیگر، شاهد بودن تناقضات در آمار و اطلاعات منابع آب، یکسان نبودن قرائت‌ها و روایت‌ها درمورد دارایی‌های آبی، به‌روز نبودن تجهیزات سخت‌افزاری و تا اندازه‌ای نرم‌افزازی در تهیه و ارائۀ اطلاعات منابع آب در مقایسه با پیشرفت‌های جهانی، بازنگری جدی در سامانه‌های داده‌برداری و داده‌پردازی منابع آب را الزام‌آور می‌سازد. در این راستا، روش‌های هوش مصنوعی، حسگرها و فناوری‌های سنجش از دور، در حسابداری دقیق منابع آب موردتوجه هستند. این مقاله مروری نظام‌مند از حدود صد مقالۀ بین‌المللی است که آخرین یافته‌های مرتبط با تجهیزات نرم‌افزاری و سخت‌افزاری پایش مؤلفه‌های چرخۀ هیدرولوژیکی را ارائه میدهد. این مؤلفه‌ها شامل بارندگی، عمق آب/ سطح آب/سرعت و دبی جریان رودخانه‌ها و پایش تراز سطح آب‌های زیرزمینی است. در هر مورد ضمن ارائۀ سرلیستی از مهم‌ترین فناوری‌ها، وضعیت کاربرد این فناوری‌ها در پایش منابع آب‌های سطحی و زیرزمینی کشور، ارزیابی شد. بررسی‌های انجام‌شده وضعیت نامطلوب کاربرد فناوری‌های نوین نرم‌افزاری و سخت‌افزاری در پایش مؤلفه‌های چرخۀ هیدرولوژیکی در کشور را اثبات می‌کند. برای نمونه، از مجموع 26 فناوری سخت‌افزاری و نرم‌افزاری شناخته‌شده مرتبط با برداشت‌های جریان‌های سطحی، تنها دو فناوری به‌طور گسترده در کشور استفاده‌ شده؛ چهار فناوری به مرز دانش و تولید گسترده توسط شرکت‌های دانش‌بنیان داخلی رسیده و همچنان رسیدن به مرز دانش یازده فناوری در کشور رخ نداده است. طی این مقاله پیشنهادهایی جهت ترسیم مسیر توسعۀ فناوری‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری نوین جهت برداشت داده‌های چرخه‌های آبی و تحول در نوسازی زیرساخت‌های داده‌برداری و داده‌پردازی منابع آب کشور، ارائه شد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


1. Akhmouch, Aziza and Nunes Correia, Francisco., The 12 OECD Principles on Water Governance–When Science Meets Policy, Util. Policy 43, 14–20, 2016.
2. Araral, Eduardo and Wang, Yahua, Water Governance 2.0: A Review and Second Generation Research Agenda, Water Resour. Manag. 27 (11), 3945–3957, 2013.
3. Schneider, U., Finger, P., Meyer-Christoffer, A., Rustemeier, E. Ziese, M. and Becker, A., Evaluating the Hydrological Cycle Over Land Using the Newly-Corrected Precipitation Climatology from the Global Precipitation Climatology Centre (GPCC). Atmosphere, 8, 52, 2017.
4. Groisman, P.Y., Knight, R.W., Karl, T.R., Easterling, D.R., Sun, B. and Lawrimore, J.H., Contemporary Changes of the Hydrological Cycle Over the Contiguous United States: Trends Derived from In Situ Observations. Hydrometeorol., 5, 64–85, 2004.
5. WMO Global Telecommunication System, http://www.wmo.int/pages/prog/www/TEM/GTS/index_en.html.
6. Sheffield, J., Wood, E.F., Pan, M. Beck, H., Coccia, G., Serrat-Capdevila, A., Verbist, K., Satellite Remote Sensing for Water Resources Management: Potential for Supporting Sustainable Development in Data-Poor Regions. Water Resour. Res., 54, 9724–9758, 2018.
7. Cui, Xet al., Application of Remote Sensing to Water Environmental Processes under a Changing Climate. J. Hydrol., 574, 892–902, 2019.
8. Vincenzo, L., Elsa C., Satellite Remote Sensing of Precipitation and the Terrestrial Water Cycle in a Changing Climate, Journal of Remote Sensing, 2019, https://doi.org/10.3390/rs11192301.
9. Levizzani, V., Kidd, C., Kirschbaum, D.B., Kummerow, C.D., Nakamura, K. and Turk, F.J. (Eds.), Satellite Precipitation Measurement; Springer Nature: Dordrecht, The Netherlands, 2019.
10. Zhang, J., Howard, K., Langston, C., Kaney, B., Qi, Y., Tang, L., Grams, H., Wang, Y., Cocks, S., Martinaitis, S., et al., Multi-Radar Multi-Sensor (MRMS) Quantitative Precipitation Estimation: Initial Operating Capabilities. Bull. Am. Meteorol. Soc., 97, 621–638, 2016.
11. Freeman, E., Woodruff, S.D., Worley, S.J., Lubker, S.J., Kent, E.C., Angel, W.E., Berry, D.I., Brohan, P., Eastman, R., Gates, L. et al., ICOADS Release 3.0: A Major Update to the Historical Marine Climate Record. Int. J. Climatol., 37, 2211–2237, 2017.
12. Illingworth, A.J., Barker, H.W., Beljaars, A., Ceccaldi, M., Chepfer, H., Clerbaux, N., Cole, J., Delanoë, J., Domenech, C. Donovan, D.P. et al., The EarthCARE Satellite: The Next Step Forward in Global Measurements of Clouds, Aerosols, Precipitation, and Radiation.Bull. Am.Meteorol.Soc., 96, 1311–1332, 2015.
13. Nhat Quang, Dinh, et al., Remote Sensing Applications for Reservoir Water Level monitoring, sustainable water surface management, and environmental risks in Quang Nam Province, Vietnam, Journal of Water and Climate Change. 12 (7): 3045–3063, 2021.
14. Pipitone, Claudia., et al., Monitoring Water Surface and Level of a Reservoir Using Different Remote Sensing Approaches and Comparison with Dam Displacements Evaluated via GNSS, Journal of Remote sensing, 2018.
15. Tarpanelli, A. et al., Coupling MODIS and Radar Altimetry Data for Discharge Estimation in Poorly Gauged River Basins. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 8 (1), 141–148. 2015.
16. Zlinszky, A., Boergens, E., Glira, P. and Pfeifer N., Air‌borne laser scanning for calibration and validation of inshore satellite altimetry—A proof of concept: Remote Sensing of Environment, 197, 35–42, 2017.
17. Bjerklie, D.J., Birkett, C.M., Jones, J.W., Carabajal, C., Rover, J., Fulton, J.W. and Pierre-André, G., Satellite remote sensing estimation of river discharge—Application to the Yukon River, Alaska: Journal of Hydrology, 561, 1,000–1,018, 2018.
18. Gleason, C.J. and Smith, L.C., Toward global mapping of river discharge using satellite images and at-many-stations hydraulic geometry: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 111 (13), 4788–4791, 2014.
19. Tarpanelli, A. et al., Toward the Estimation of River Discharge Variations Using MODIS Data in Ungauged Basins. Remote Sensing of Environment, 136, 47–55. 2013.
20. Van Dijk, A.I.J.M. et al., River Gauging at Global Scale Using Optical and Passive Microwave Remote Sensing. Water Resources Research, 52 (8), 6404–6418. 2016.
21. Tourian, M.J. Schwatke, C. and Sneeuw, N., River Discharge Estimation at Daily Resolution from Satellite Altimetry over an Entire River Basin. Journal of Hydrology, 546, 230–247. 2017.
22. Office of Water Information and Data, Iran Water Resources Management Company, Ministry of Energy, Tehran, Iran, 2022 [In Persian].
23. Asadi, M. and Abdolmanafi, N., Intensification of the Crisis of Groundwater Resources and the Necessity of Managing Consumption, Research Center, Islamic Consultative Assembly, Report No. 25018465. Tehran, Iran, 2022 [In Persian].
24. Ashraf, Samaneh., et al., Anthropogenic Drought Dominates Groundwater Depletion in Iran,Scientific Reports, 2021.
25. Berg, S. J. and Illman, W. A. Capturing Aquifer Heterogeneity: Comparison of Approaches Through Controlled Sandbox Experiments. Water Resources Research, 47(9), 1-17. 2011
26. Famiglietti, J.S., et al., Satellites Measure Recent Rates of Groundwater Depletion in California's Central Valley. Geophysical Research Letters, 38(3), 2010GL046442. 2011.
27. Farr, T. G. and Liu, Z. Monitoring Subsidence Associated with Groundwater Dynamics in the Central Valley of California using Interferometric Radar. Remote Sensing of the Terrestrial Water Cycle, 206, 397–406. 2015.
28. Enzminger, T.L. et al., Subsurface Water Dominates Sierra Nevada Seasonal Hydrologic Storage. Geophysical Research Letters, 46(21), 11993–12001. 2019.
29. Hwang, C., et al., Time-Varying Land Subsidence Detected by Radar Altimetry: California, Taiwan and North China. Scientific Reports, 6(1), 1–12. 2016.
30. An, K., Investigating the Relationship between Land Subsidence and Groundwater Depletion in the North China Plain using GRACE and ICESat (Doctoral Dissertation) UCLA. 2015.
31. Mukherjee, D., et al., Geoelectrical Constraints on Radar Probing of Shallow Water-Saturated Zones within Karstified Carbonates in Semi-arid Environments. Journal of Applied Geophysics, 70(3), 181–191. 2010.
32. Maxwell, R. M. Chow, F. K. and Kollet, S. J., The Groundwater–Land-Surface–Atmosphere Connection: Soil Moisture Effects on the Atmospheric Boundary Layer in Fully-Coupled Simulations. Advances in Water Resources, 30(12), 2447–2466. 2007. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2007.05.018
33. Faunt, C. C., Groundwater Availability of the Central Valley Aquifer, California. U. S. Geological Survey Professional Paper, 1766. 2009.
34. Faunt, C. C. Hanson, R. T. Belitz, K. Schmid, W. Predmore, S. P. Rewis, D. L. and McPherson, K. Groundwater Availability of the Central Valley Aquifer, California. U. S. Geological Survey Professional Paper, 1776, 225. 2009.
35. Ahamed, A. Knight, R. Alam, S. Pauloo, R. and Melton, F., Assessing the Utility of Remote Sensing Data to Accurately Estimate Changes in Groundwater Storage. Science of the Total Environment, 807, 150635. 2022.
36. Kholghi, M., et al., Guide to Preparing a Mathematical Model of Groundwater, Ministry of Energy, Publication No. 174. Tehran, Iran, 2017 [In Persian].
37. Kollet, S. J. and Maxwell, R. M., Integrated Surface–Groundwater Flow Modeling: A Free-Surface overland Flow Boundary Condition in a Parallel Groundwater Flow Model. Advances in Water Resources, 29(7), 945–958. 2006.
38. Kyra H. Adams, et al., Remote Sensing of Groundwater: Current Capabilities and Future Directions, Water Resources Research, 58(10), 1-27. 2022.
39. Li, Z. et al., Time-series InSAR Ground Deformation Monitoring: Atmospheric Delay Modeling and Estimating. Earth-Science Reviews, 192, 258–284. 2019.
40. Smith, R. and Li, J., Modeling Elastic and Inelastic Pumping-Induced Deformation with Incomplete Water Level Records in Parowan Valley, Utah. Journal of Hydrology, 601, 126654. 2021.