پایش و پیش بینی کیفیت آب به روش دورکاوی آماری بر پایه داده های محدود (بررسی موردی: سد مخزنی گلابر)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مهندسی نقشه برداری، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی، تهران

2 دانشکده مهندسی عمران،دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی، تهران

چکیده

هدف کلی این مطالعه استخراج الگوریتمی ساده برای بازیابی پارامترهای کیفیت آب سدهای مخزنی با استفاده از داده‌های ماهواره‌ای لندست ۸ است. پارامتر کیفیت آب موردمطالعه هدایت الکتریکی است که از پارامترهای اصلی کیفیت آب بوده و می‌توان بر اساس مقادیر آن سطح کیفیت آب را بررسی نمود. تجزیه‌وتحلیل رگرسیون بین مقادیر اندازه‌گیری شده هدایت الکتریکی در سه ایستگاه نمونه‌برداری و مقادیر بازتاب از سطح آب، به‌دست‌آمده از باندهای طیفی لندست ۸ انجام گرفت و مدل‌های رگرسیون برای به دست آوردن مقادیر هدایت الکتریکی در کل سطح سد توسعه داده شد. در نهایت با اعمال مدل رگرسیون روی تصویر ماهواره‌ای منطقه، نقشه پهنه‌بندی هدایت الکتریکی سد گلابر زنجان برای ماه‌های مرداد و شهریور سال 94 به دست آمد. سپس با داشتن اطلاعات ده ماه گذشته از سه ایستگاه، مقادیر هدایت الکتریکی هر سه ایستگاه با تحلیل روند سری زمانی پیش‌بینی شد و نقشه‌های توزیع پارامتر هدایت الکتریکی مرداد و شهریور 94 این بار با استفاده از مقادیر پیش‌بینی‌شده به دست آمد و نتایج مقایسه شد. نتایج نشان داد که بیشتر پیکسل‌های نقشه، ازنظر هدایت الکتریکی اختلافی کمتر از 50 واحد دارند و استفاده از پیش‌بینی با سری‌های زمانی در مواقعی که کمبود مشاهدات میدانی مطرح است، می‌تواند مفید باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Evaluation and Monitoring Water Quality Parameters of Reservoir Dam by Remote Sensing Method (Case Study: Golabar Dam)

نویسندگان [English]

  • Nasrin Doosti 1
  • Abbass Malian 2
  • Mahdi Arabi 1
1 Department of Geomatic Engineering, Faulty of Civil Engineering, Shahid Rajaee Teacher Training University
2 Department of Geomatics, Faculty of Civil Engineering, Shahid Rajaee Teacher Training University
چکیده [English]

Water, as one of the most valuable natural heritage, requires constant monitoring, because the health of all living beings depends on the quality of water. Since the electromagnetic spectrum returned from the surface of the water indicates its nature, satellite imagery can be used to assess water quality and map the distribution of different parameters of water quality which are useful for decision makings by environmental and water resource managers. The general purpose of this study is to extract a practical algorithm for obtaining Golabar dam water quality parameters using Landsat 8 satellite data. The water quality parameters selected are electrical conductivity (EC) and pH, which are the main parameters for determination of water quality. Regression analysis was performed between the measured values of the parameters at the three sampling stations and the reflectance values of the water surface obtained from the OLI Landsat 8 spectral bands. Regression models were used to obtain the values of both parameters in the dam area. Finally, by applying a regression model on the satellite image of the area, the zonation map of the parameters in the Golabar Dam was obtained for 12 months. Also, using the time series, prediction of the quality parameters of the last two months of the year was performed based on the parameters of the past ten months and the results were compared to the previously produced maps, which were the results of the regression analysis. It was observed that similar results were achieved in most zones. The zonation maps of both parameters showed that the water in the middle section of the dam has better quality than the margin areas and the values of parameters in hot summer months in some parts are out of range.
 

کلیدواژه‌ها [English]

  • Water Quality
  • Remote Sensing
  • Electrical Conductivity
  • Regression Analysis
  • Limited Data
  • Golabar Dam
[1] Usali N, Ismail M. Use of Remote Sensing and GIS in Monitoring Water Quality. Journal of Sustainable Development. 2010;3(3):228-238.
[2] Ritchie JC, Zimba PV, Everitt JH. Remote Sensing Techniques to Assess Water Quality. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 2003;69(6):695-704.
[3] Melesse M, Weng Q, Thenkabail P, Gabriel S. Remote sensing sensors and applications in environmental resources mapping and modeling. Sensors. 2007;7(12):3209-3241.
[4] Chen C, Tang S, Pan Z, Zhan H, Larson M, Jonsson L. Remotely sensed assessment of water quality levels in the Pearl River Estuary, China. Marine Pollution Bulletin. 2007;54(8):1267-72.
[5] Hegazy M, Effat H. Monitoring some environmental impacts of oil industry on coastal zone using different remotely sensed data. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences. 2010;13(1):63-74.
[6] Song K, Dongmei L, Liu D, Wang Z, Li L, Zhang B, Wang Y. Retrieval of total suspended matter (TSM) using remotely sensed images in Shitoukoumen reservoir, northeast China. IGARSS Symposium; 2010 Jul 25-30; Honolulu, HI, USA. IEEE Xplore ;2010 Dec 3.
[7] Usali N, Hasmadi M. Use of remote sensing and GIS in monitoring water quality. Journal of Sustainable Development. 2010;3(3):228-38.
[8] Alparslan E, Coskun H, Alganci U. An investigation on water quality of Darlik dam drinking water using satellite images. The Scientific World Journal. 2010;10:1293-306.
[9] Xiong, Y, Chen X, Qiu G, Tan S. Mapping of Chlorophyll-a concentration of reservoir Dajingshan, Zhuhai, China, from Landsat thematic mapper. IGARSS Symposium; 2011 Jul 24-29; Vancouver, BC, Canada . IEEE Xplore; 2011 Oct 20.
[10] Obade P, Lal R, Chen J. Remote sensing of soil and water quality in agroecosystems. Water Air Soil Pollution. 2013;224(1658):1-27.
[11] Shareef M, Toumi A, Khenchaf A. Estimation of water quality parameters using the regression model with fuzzy k-means clustering. International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2014;5(6):151-57.
[12] Tao Y, Xu M, Ma J. Estimation of CODMN in Tai lake basin using Landsat8 satellite. IGARSS. 2014.
[13] Hansen H, Williams G, Adjei Z, Barlow A, Nelson E, James M, Woodruff A. Reservoir water quality monitoring using remote sensing with seasonal models: case study of five central-Utah reservoirs. Lake and Reservoir Management. 2015;31:240-55.
[14] Mushtaq F, Nee Lala MG. Remote estimation of water quality parameters of Himalayan lake (Kashmir) using Landsat 8 OLI imagery. Geocarto international. 2017 Mar 4;32(3):274-85.
[15] HajiGholizadeh M, Melesse A, Reddi L. Space-borne and airborne sensors in water quality assessment. International Journal of Remote Sensing. 2016;37(14):3143-80.
[16] Abdelmalik KW. Role of statistical remote sensing for Inland water quality parameters prediction. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science. 2018 Sep 1;21(2):193-200.
[17] Ding H, Li R, Lin H, Wang X. Monitoring and evaluation on water quality of Hun river based on Landsat satellite data. Progress in Electromagnetic Research Symposium (PIERS); 2016 Aug 8-11;China. IEEE Xplore; 2016 Nov 10.
[18] El-Zeiny A, El-Kafrawy S. Assessment of Water Pollution induced by Human Activities in Burullus Lake using Landsat 8 Operational Land Imager and GIS. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences. 2017;20(1):49-56.
[19] مالیان عباس، رضائیان هانی، ساکی‌زاده محمد،  فرهنگ زینت‌السادات. مدل‌سازی و آشکارسازی پارامترهای کیفیت آب با تلفیق دورکاوی و سامانه اطلاعات مکانی (بررسی موردی سد مخزنی دز). ارائه شده در: بیست‌ویکمین همایش ملی ژئوماتیک، سازمان نقشه‌برداری کشور؛1393.
[20] Sakizadeh  M, Malian A, Ahmadpour E. Groundwater Quality Modeling with a Small Data Set. Groundwater. 2016;54(1):115-20.
[21] Malian A, Rezayan H, Sakkizadeh H, Farhang Z. Reservoir Water Temperature Modeling by Geo-Statistical Analysis of ASTER Images (Case Study: Dez Dam, Iran). International Journal of Energy and Water Resources (IJEWR). 2017;1:27-36.
[22] Orlandi M, Marzano F, Cimini D. Remote sensing of water quality indexes from Sentinel-2 imagery: development and validation around Italian river estuaries. The European Geosciences Union (EGU); 2018.
[23] نصیری پرویز، احمدی سیدعلی‌اکبر، صالحی علی. تحلیل آماری. تهران: انتشارات دانشگاه پیام نور؛ 1393. ص. 288.
[24 ]سازمان حفاظت محیط‌زیست، معاونت محیط‌زیست انسانی، دفتر آب‌وخاک. استاندارد کیفیت آب‌های ایران، دسترسی: 14/6/97.