مقایسه‌ی مدل های هایدرس و لیچ دبلیو در شبیه سازی نفوذ به آبخوان در نیم‌رخ آبخوان گربایگان

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار بخش تحقیقات حفاظت خاک و آبخیزداری، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع‌طبیعی فارس، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، شیراز، ایران

2 مربی، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع‌طبیعی فارس، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، شیراز، ایران

3 کارشناس ارشد ایستگاه آبخوانداری کوثر، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع‌طبیعی فارس، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، شیراز، ایران

4 استادیار پژوهشکده ی حفاظت خاک و آبخیزداری، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، تهران، ایران

10.22092/wmrj.2023.361113.1517

چکیده

مقدمه و هدف
یکی از مسئله‌های دشوار در ارزیابی منابع آب زیرزمینی، اندازه‌گیری نرخ تغذیه‌ی آبخوان است. ارزیابی کمی تغذیه‌ی آبخوان با سه روش عمده شامل ارزیابی ناحیه‌ی اشباع، ناحیه‌ی غیراشباع و آب سطحی دسته‌بندی می ­شود. روش ناحیه‌ی اشباع به روش‌های فیزیکی (شامل قانون دارسی و ردیاب‌ها)، مدل‌سازی عددی (هدف این پژوهش)، نوسان‌های سطح آب زیرزمینی و بیلان آب گروه‌بندی‌شده است.
مواد و روش ­ها
در این پژوهش از مدل‌های هایدرس و لیچ‌دبلیو در شبیه‌سازی حرکت رطوبت خاک برای شبیه ­سازی تغذیه‌ی سفره استفاده شد. سپس واسنجی مدل­ ها با بهینه‌سازی عامل‌های جریان آب لایه‌های آبخوان در عرصه‌ی گربایگان با روش راه حل معکوس، انجام شد. ویژگی­ های آبی لایه‌ی غیراشباع خاک در سه چاه با ژرفای تقریبی 30 متر در یکی از نوارهای سامانه‌ی پخش سیلاب، با روش میدانی و آزمایشگاهی اندازه­ گیری شد. دستگاه اندازه‌گیری‌کننده‌ی رطوبت خاک با روش تی­ دی ­آر برای خاک منطقه‌ی پژوهش واسنجی شد. سپس حس‌گرهای آن در چاله‌هایی با دیواره‌های عایق‌بندی‌شده از سطح تا ژرفای یکی از چاه­ ها جاگذاری شد. اندازه‌ی حجمی آب خاک از مرداد 1389 تا مرداد 1398 به‌طور پیوسته قبل و بعد از زمان رخدادهای سیل اندازه ­گیری شد. بلندای آبگیری و داده­ های اندازه‌ی بارش در محدوده­ ی پژوهش یادداشت‌برداری شد. تغذیه در محیط غیراشباع با روش بیلان آب خاک با استفاده از داده ­های اندازه­ گیری آب خاک در لایه ­ها ارزیابی شد.
نتایج و بحث
اعتبارسنجی نتایج شبیه‌سازی جریان با مدل‌های واسنجی‌شده‌ی هایدرس و لیچ­دبلیو در مقایسه با اندازه‌های مشاهده­ای انجام شد. نتایج نشان داد که مدل هایدرس و لیچ­دبلیو با دقت زیادی جریان آب پس از رخداد سیل را برآورد کردند (R2 وRMSE  به‌ترتیب 0/994 و 45/3 سانتی‌متر در مدل هایدروس و 0/993 و 37/11 سانتی‌متر در لیچ دبلیو بود). افزون بر این، بر اساس آماره‌های صحت‌سنجی، نتایج مدل هایدرس به واقعیت نزدیک‌تر بود. نسبت تغذیه (اندازه‌ی نفوذ تقسیم بر مجموع سیل و بارش) در سه روش بیلان آب خاک، مدل هایدرس و مدل لیچ‌دبلیو به‌ترتیب در تمام رخدادهای سیلابی 47، 44 و 52  با میانگین 48 بود و برای رخدادهای بزرگ سیلابی 75، 71 و 92  با میانگین 80% به‌دست آمد. در رخداد بارش بدون سیل در عمل تمام بارش صرف تبخیر-تعرق شد و به این دلیل اندازه‌ی نسبت میانگین نفوذ در تمام رخدادها کاهش یافت.
نتیجه ­گیری و پیشنهادها
اعتبارسنجی نتایج شبیه‌سازی جریان با مدل‌های واسنجی‌شده ­ی هایدرس و لیچ­ام در مقایسه با اندازه‌های مشاهده­ای نشان داد که این مدل‌ها با دقت زیادی جریان آب پس از رخداد سیل را برآورد کردند. افزون بر این، بر اساس آماره‌های صحت‌سنجی، نتایج مدل هایدرس به واقعیت نزدیک‌تر بود. میانگین داده‌های شبیه‌سازی‌شده‌ی مدل لیچ­دبلیو حدود 5 واحد و مدل هایدرس کمتر از 1 واحد بیش از اندازه‌ی واقعی برآورد شدند. در شبیه‌سازی حرکت آب در خاک با مدل‌هایی مانند هایدرس، رایج است که یک اندازه‌ی معین هدایت آبی برای کل ستون عمودی یک نیم‌رخ طولی خاک در نظر گرفته شود. نتایج این پژوهش نشان ‌داد که چنین فرضی تا چه حد غیرواقعی است. ازاین‌رو، در خاک‌های مطبق، تفاوت لایه‌ها و استفاده از معادله‌های برآورد هدایت آبی نیاز به توجه خاصی دارد. برای منطقه‌ی پژوهش‌شده مدل هایدرس یک بعدی واسنجی شد و نتایج صحت­ سنجی آن کاملاً مطلوب بود. بر این اساس، می ­توان این مدل را در حالت سه بعدی برای عرصه­ های بزرگ‌تر به‌کار برد و از آن به‌عنوان ابزار اعمال سناریوهای مختلف برای مدیریت سامانه‌ی پخش سیلاب استفاده کرد و کارآیی آن افزایش داد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Assessment of Hydrus and LEACHW Models for Simulation of Gareh Bygone Aquifer Profile Infiltration

نویسندگان [English]

  • Mojtaba Pakparvar 1
  • Mohammad Hadi Jorenoosh 2
  • Ghlamali Nekooeian 3
  • Gholamreza Ghahari 1
  • Alireza Majidi 4
1 Assistant Professor, Soil Conservation and Watershed Management Department, Fars Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, Agricultural Research, Education, and Extension Organization (AREEO), Shiraz, Iran
2 Research Instructor, Fars Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, Agricultural Research, Education, and Extension Organization (AREEO), Shiraz, Iran
3 M.Sc. Resources Research and Education Center Expert of Kowsar Research, Education and Extension Station, Fars Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, Agricultural Research, Education and Extension Organization(AREEO), Fasa, Iran
4 Assistant Professor, Soil Conservation and Watershed Management Research Institute, Agricultural Research, Education, and Extension Organization (AREEO), Tehran, Iran
چکیده [English]

Introduction and Goal
The aquifer recharge rate is one of the most difficult items to measure in GW resource evaluation. The techniques used in quantifying recharge are categorized in three main groups: unsaturated zone, saturated zone and surface water techniques. The saturated zone method is devided into physical methods (including Darcy's law and tracers), numerical modeling (the purpose of this research), groundwater level fluctuations, and water balance.
Materials and methods
 Hydres and LitchW models were used to simulate soil moisture movement to simulate aquifer  recharge in this study. The models were then calibrated by optimizing the water flow factors of the aquifer layers in the Gareh Bygon with the inverse solution method. The water characteristics of the unsaturated soil layer in three wells with an approximate depth of 30 m in one of the floodwater spreading  basins were measured by field and laboratory methods. The soil moisture measuring device, TDR, was calibrated for the stony soils of the research area The sensors are then placed in holes with insulated walls from the surface to the depth.walls of oneof the wells Amount of soil-water contents were continuously measured from Sep. 2010 to Sep. 2020. The height of floodwater inundation and rainfall were also recorded. Recharge through unsaturated layers was assessed based on the soil water balance method as the observed data set.
Results and discusion
Validation flow simulation results from the of Hydrus and LEACHW models with observed measurements. The results showed that the Hydrus and LEACHW model very accurately estimated the water flow after the flood event (R2 and RMSE equal to 0.994 and 45.3 cm respectively in Hydrus model and 0.993 and 37.11 cm in LEACHW, respectively). In addition, the results of the Hydrus model were closer to measurements. The discharge ratio (the amount of infiltration divided by the amount of flood + precipitation) in the three methods of soil water balance, the Hydrus model and the LEACHW model were 47, 44 and 52 respectively, with an average of 48 for all flood events and 75, 71 and 92 with an average of 80% for large flood events. In the event of precipitation without flooding, practically all precipitation was spent on evaporation-transpiration, and for this reason, the size of the average infiltration ratio decreased in all events.
Conclusion and recommendation
Validation simulated flow results with Hydrus and LEACHW were compared with the observed measurements, demonstrating that these models accurately estimated the water flow after the flood event. In addition, , the results of the Hydrus model were closer to measurements. The mean data of the LEACHW and Hydrus models were overestimated by approximately 5 units less than 1 unit respectively. In simulations of water movement in soil using models such as Hydrus, a certain amount of water conductivity for the entire vertical column of the soil profile commonly considered. The results of this research showed how unrealistic such an assumption is. Therefore, in multi-layer soils, special attention should be given to the difference between layers and the use of water conductivity estimation equations. For the researched area, one-dimensional Hydrus model was recalibrated and its validation results were completely acceptable. This model can be used in three-dimensional mode for larger areas as a tool for applying different scenarios to manage the floodwater spreading system and increase their efficiency.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Artificial recharge
  • fingering movement
  • floodwater spreading
  • Hydrus
  • LEACHW
Aghayari F. 2012. Comparison of MEDIWY and LEACHW models for simulation of soil layers moisture in wheat agronomy. Agronomy and Crop Breeding Journal of Iran. 8(1):57-69. (In Persian).
Asada K, Eguchi S, Urakawa R, Itahashi S, Matsumaru T, Nagasawa T, Aoki K, Nakamura, K, Katou H. 2013. Modifying the LEACHM model for process-based prediction of nitrate leaching from cropped Andosols. Plant and Soil. 373(1):609-625.
Berend JE. 1967. An analytical approach to the clogging effect of suspended matter. International Association of Scientific Hydrology. Bulletin. 12(2):42-55.
Bouwer H. 1986. Intake rate: Cylinder infiltrometer, in Klute, A., ed., Methods of Soil Analysis, Part 1. Physical and Mineralogical Methods. Madison WI, American Society of Agronomy and Soil Science Society of America. pp. 825-844.
Bouwer H, Rice RC. 1984. Hydraulic Properties of Stony Vadose Zones: Ground Water. 22(6):696-705.
Campbell GS. 1974. A simple method for determining unsaturated conductivity from moisture retention data. Soil Science. 117(6):311-314.
Calvo C. 2022. Improving results of existing groundwater numerical models using machine learning techniques. water, 14(15), 2307.
Celaya S, Fuente I, Rabago D, Quindos L, Sainz C. 2022. Application of a mathematical model to an artificial aquifer under different recharge/discharge conditions using 222Rn as a tracer. Groundwater for Sustainable Development. 17(2022) 100753.
Dahan O, Tatarsky B, Enzel Y, Kulls C, Seely M, Benito G. 2008. Dynamics of flood water infiltration and ground water recharge in hyperarid desert. Ground Water. 46(3):450-461.
Domínguez-Niño JM, Arbat G, Raij-Hoffman I, Kisekka I, Girona J, Casadesús J. 2020. Parameterization of soil hydraulic parameters for HYDRUS-3D simulation of soil water dynamics in a drip-irrigated orchard. Water. 12(7):1858.
Filomena C, Dolores FM, Antonella S, Giuseppe S, 2008. Variation of infiltration rate through karstic surfaces due to land use changes: A case study in Murgia (SE-Italy). Engineering Geology. 99(3–4):210-227.
Gee GW, Or D. 2002. Particle-size analysis, in Dane, J. H., and Topp, G. C., eds., Methods of Soil Analysis, Part 4, Physical Methods, Soils Science Society of America, Book Series No. 5, Madison. pp. 255-293.
Grossman RB, Reinsch TG. 2002. Bulk density and linear extensibility, in Dane, J. H., and Topp, G. C., eds., Methods of soil analysis, part 4. Physical methods: Madison WI, Soil Science Society  Book Series. 5.  pp. 201-228.
Hall MJ. 2001. How well does your model fit the data?: J. of Hydroinformatics. 3(1):49-55.
Hillel D. 1998, Environmental soil physics. Fundamentals, applications, and environmental considerations, Waltham, USA, Academic press.
Hou L, Wang XS, Hu BX, Shang J, Wan L. 2016. Experimental and numerical investigations of soil water balance at the hinterland of the Badain Jaran Desert for groundwater recharge estimation. Journal of Hydrology. 540: 386-396.
Hutson JL, Wagenet RJ. 1995. An Overview of LEACHM: A process based model of water and solute movement, transformations, plant uptake and chemical reactions in the unsaturated zone. Chemical Equilibrium and Reaction Models. pp. 409-422.
Hutson JL, Wagent RJ. 1992. LEACHM. Leaching estimation and chemistry model: A process based model of water and slute movement, transformation, plant uptake and chemical reactions in unsaturated zone. Version 3. Dept. of Agronomy, Ithaca. NY, USA, Cornell University.
Jabro JD, Hutson JL, Jabro AD. 2011. Parameterizing LEACHM model for simulating water drainage fluxes and nitrate leaching losses. Methods of Introducing System Models into Agricultural Research. pp. 95-115.
Kharaghani K. 2013. Application of LEACHW sub model to evapotranspiration estimation. First National Conference on Agriculture and Environment Science.
Berend JE. 1967. An analytical approach to the clogging effect of suspended matter. International Association of Scientific Hydrology. Bulletin. 12(2):42-55.
Larocque M, Banton O, Gagnon J, Camiré C. 2002. Using models to manage soil inorganic nitrogen in forest tree nurseries. Soil Science Society of America Journal. 66(2): 602-612.
Leão TP, Gentry R. 2011. Numerical modeling of the effect of variation of boundary conditions on vadose zone hydraulic properties. Sociedade Brasileira de Ciência do Solo. 35(1):263-272.
Li Y, Kinzelbach W, Zhou J, Cheng GD, Li X. 2012. Modelling irrigated maize with a combination of coupled-model simulation and uncertainty analysis, in the northwest of China. Hydrological Earth System. Science. 16:1465-1480.
McCuen RH. 1973. The role of sensitivity analysis in hydrologic modeling. Journal of Hydrology. 18(1):37-53.
Moriasi DN, Arnold JG, Van Liew MW, Bingner RL, Harmel RD, Veith TL. 2007. Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations. Transactions of the ASABE. 50(3):885-900.
Nash JE, Sutcliffe JV. 1970. River flow forecasting through conceptual models part I: A discussion of principles. Journal of Hydrology. 10(3): 282-290.
Pakparvar M. 2021. Comparison of Hydrus and LeachW models in soil-water movement simulation for the net groundwater recharge assessment of floodwater spreading system in Kowsar station (Gareh Bygone, Fasa). Final Report of Research Project. Project code: 4-50-29-001-940078. 242 p.
Pakparvar M. 2015. Evaluation of floodwater spreading for groundwater recharge in Gareh Bygone Plain, Southern Iran [Ph.D. Ghent University]. 252 p.
Pakparvar M, Cornelis W, Pereira LS, Gabriels D, Hosseinimarandi H, Edraki M, Kowsar SA. 2014. Remote sensing estimation of actual evapotranspiration and crop coefficients for a multiple land use arid landscape of southern Iran with limited available data. Journal of Hydroinformatics. 16(6):1441-1460.
Radcliffe DE, Ŝimùnek J. 2010. Soil physics with Hydrus modeling and application, Boca Raton, FL, CRC Press, 373 p.
Reynolds WD, Elrick DE, Youngs EG. 2002. Ring or Cylinder Infiltrometers (Vadose Zone), in Dane, J. H., and Topp, G. C., eds., Methods of soil analysis, part4: Physical methods: Madison WI, SSSA Book Ser. 5. Soil Science Society of America. pp. 818-826.
Ries F, Lange J, Schmidt S, Puhlmann H, Sauter M. 2015. Recharge estimation and soil moisture dynamics in a Mediterranean, semi-arid karst region. Hydrological Earth System. Science. 19(3):1439-1456.
Scanlon BR, Healy RW, Cook PG. 2002. Choosing appropriate techniques for quantifying groundwater recharge. Hydrogeology Journal. 10:18-39.
Schoups G, Hopmans JW. 2006. Evaluation of model complexity and input uncertainty of field-scale water flow and salt transport. Vadose Zone Journal. 5(3): 951-962.
Šimůnek J, Šejna M, Saito H, Sakai M, van Genuchten MT. 2013. The HYDRUS-1D software package for simulating the one-dimensional movement of water, heat, and multiple solutes in variably-saturated media, version 4.16, Department of Environmental Sciences, University of California Riverside, Riverside, USA.
Sophocleous MA. 2005. Groundwater recharge and sustainability in the High Plains aquifer in Kansas, USA. Hydrogeology Journal. 13(2):351-365.
van der Kwast J, Timmermans W, Gieske A, Su Z, Olioso A, Jia L, Elbers J, Karssenberg D, de Jong S. 2009. Evaluation of the Surface Energy Balance System (SEBS) applied to ASTER imagery with flux-measurements at the SPARC 2004 site (Barrax, Spain). Hydrological  Earth System Science. 13(7):1337-1347.
Verbist K, Cornelis W, Gabriels D, Alaerts K, Soto G. 2009. Using an inverse modelling approach to evaluate the water retention in a simple water harvesting technique. Hydrological Earth System Science. 13(10):1979–1992.
von Freyberg J, Moeck C, and Schirmer M. 2015. Estimation of groundwater recharge and drought severity with varying model complexity. Journal of Hydrology. 527(2015):844-857.
Webb RMT, Wieczorek ME, Nolan BT, Hancock TC, Sandstrom MW, Barbash JE, Bayless ER, Healy RW, and JL. 2008. Variations in pesticide leaching related to land use, pesticide properties, and unsaturated zone thickness. Journal of Environment Quality. 37:1145–1157.
Wöhling T, Vrugt JA, and Barkle GF. 2008. Comparison of three multiobjective optimization algorithms for inverse modeling of vadose zone hydraulic properties. Soil Science Society of American Journal. 72(2):305-319.