بررسی تاثیر خشکسالی ها بر مؤلفه های ترازمندی آب با استفاده از چارچوب بادیکو (مطالعه موردی: حوضه دریاچه ارومیه)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

ارومیه، دانشگاه ارومیه، دانشکده کشاورزی، گروه مهندسی آب

چکیده

درک پاسخ هیدرولوژیکی حوضه های آبریز به خشکسالی ها اهمیت زیادی در شناخت میزان آسیب پذیری مناطق مختلف به خشکسالی ها و مدیریت ریسک خشکسالی دارد. در این مطالعه با استفاده از چارچوب بادیکو به بررسی میزان و جهت تغییرات مؤلفه های تبخیر و تعرق واقعی و رواناب در پاسخ به خشکسالی های رخ داده در زیرحوضه های حوضه آبریز دریاچه ارومیه پرداخته شد. برای این منظور داده های تبخیر و تعرق واقعی (ET) و تبخیر و تعرق پتانسیل (PET) از پایگاه داده GLEAM و داده های بارش از پایگاه داده MSWEP تهیه شدند. پس از تعیین سال های خشکسالی با استفاده از شاخص بارش- تبخیر و تعرق پتانسیل استاندارد (SPEI)، معادله فو (در چارچوب مدل بادیکو) برای سال های خشکسالی و غیرخشکسالی به طور جداگانه واسنجی شد. تفاوت معنی دار در توزیع های احتمال تجربی شاخص خشکی (PET/P) و شاخص تبخیری (ET/P) بین سال های خشکسالی و غیرخشکسالی به روش آزمون کلموگروف- اسمیرنوف دو نمونه ای تایید شد. در ادامه، تغییرات ناشی از رژیم و تغییرات ناشی از افراز به طور جداگانه برای تبخیر و تعرق واقعی و رواناب محاسبه و بررسی شد. در مورد رواناب در همه زیرحوضه ها تغییرات ناشی از رژیم، تغییرات ناشی از افراز و تغییرات کل رواناب در سال های خشکسالی نسبت به سال های غیرخشکسالی منفی و تغییرات ناشی از رژیم شدیدتر از تغییرات ناشی از افراز بودند. در مورد تبخیر و تعرق واقعی در همه زیرحوضه ها تغییرات ناشی از افراز، مثبت، تغییرات ناشی از رژیم، منفی و تغییرات کلی، منفی بود. به طور کلی، وقوع خشکسالی ها در زیرحوضه های مورد مطالعه سبب کاهش بیشتر رواناب (66.54- درصد) نسبت به تبخیر و تعرق واقعی (10.45- درصد) شده است. چارچوب بادیکو در توضیح رفتار غیرخطی ترازمندی آب طی خشکسالی مؤثر است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Investigation of Droughts Impacts on Water Balance Components Using the Budyko Framework (Case Study: Lake Urmia Basin)

نویسنده [English]

  • Somayeh Hejabi
Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, Urmia University, Urmia, Iran
چکیده [English]

Understanding the hydrological response of the basins to droughts is essential in recognizing different regions’ vulnerability to droughts and drought risk management. In this study, the amount and direction of changes in the components of actual evapotranspiration and runoff in response to the occurred droughts were investigated in the sub-basins of the Lake Urmia Basin in the Budyko framework. To this end, actual evapotranspiration (ET) and potential evapotranspiration (PET) data from the GLEAM database and precipitation data from the MSWEP database were obtained. After determining the drought years using the Standardized Precipitation-Evapotranspiration Index (SPEI), the Fu’s equation (in the Budyko framework) was calibrated separately for drought and non-drought years. The significant difference in empirical probability distributions between drought and non-drought years for the aridity index (PET/P) and the evaporative index (ET/P) was investigated using two-sample Kolmogorov-Smirnov test. In the following, the regime-related and the partitioning-related changes were calculated and examined separately for the actual evapotranspiration and the runoff. In the case of the runoff, the regime-related, the partitioning-related and the total changes of runoff were negative in drought years compared to non-drought years in all the sub-basins and the regime-related changes were more severe than the partitioning-related changes. In the case of the actual evapotranspiration, the partitioning-related changes were positive, the regime-related changes were negative and the total changes were negative in all the sub-basins. In total, the occurrence of droughts in the studied sub-basins has resulted in more decreasing of the runoff (-66.54%) compared to the actual evapotranspiration (-10.45 %). The Budyko framework is effective in the explanation of the nonlinear behavior of water balance during drought.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Budyko
  • Drought
  • Partitioning Shift
  • Regime Shift
امامی­فر، س.، داوری، ک.، انصاری، ح.، قهرمان، ب.، حسینب، س.م. و ناصری، م. 1397. تحلیل عدم قطعیت مدل DWB با استفاده از روش GLUE (مطالعه موردی: حوزه­های آبخیز اندرآب و فاروب رمان). نشریه حفاظت منابع آب و خاک.6 (1): 125-142.
بنی طالبی دهکردی، م. و رضایی، ح. 1398. ارزیابی آب تجدیدپذیر حوضه آبریز دریاچه ارومیه با کمک مدل GLEAM. تحقیقات منابع آب ایران. 15 (3): 154-144.
عبدی دزفولی، ا.، قهرمان، ن. و قمقامی، م. 1399. ارزیابی برآوردهای تبخیر- تعرق واقعی مدل جهانی (GLEAM) در شمال حوضه کرخه. مجله آبیاری و زهکشی ایران. 14 (2): 378-366.
قره­چایی، ح.، مقدم­نیا، ع.، ملکیان، آ. و احمدی، آ. 1394. پاسخ رواناب به تغییرپذیری اقلیمی و فعالیت­های انسانی در حوضه رودخانه کشکان. نشریه مهندسی و مدیریت آبخیر. 7 (3): 264-255.
شریفی گرم دره، ع.، میرعباسی نجف آبادی، ر.، نصر اصفهانی، م.ع. و فتاحی نافچی، ر. 1399. واکنش هیدرولوژیکی به فعالیت‌های انسانی و تغییر اقلیم در حوزه آبخیز قلعه شاهرخ. پ‍‍ژوهشنامه مدیریت حوزه آبخیز. ۱۱ (۲۲): 242-233.
میان­آبادی، آ.، علیزاده، ا.، ثنایی نژاد، س.ح.، قهرمان، ب. و داوری، ک. 1395. پیش‌بینی تغییرات تبخیر واقعی سالانه در مناطق خشک با استفاده از چارچوب اصلاح‌شده بادیکو (مطالعه موردی: حوضه آبریز نیشابور- رخ)، نشریه آبیاری و زهکشی ایران. 10 (3): 398-411.
Amirataee, B., Montaseri, M. and Sanikhani, H. 2016. The analysis of trend variations of reference evapotranspiration via eliminating the significance effect of all autocorrelation coefficients. Theoretical and Applied Climatology. 126 (1-2): 131-139.
Avanzi, F., Rungee, J., Maurer, T., Bales, R., Ma, Q., Glaser, S. and Conklin, M. 2020. Climate elasticity of evapotranspiration shifts the water balance of Mediterranean climates during multi-year droughts, Hydrology and Earth System Sciences Earth Science Systems. 24: 4317– 4337.
Beck, H.E., van Dijk, A.I.J.M., Levizzani, V., Schellekens, J., Miralles, D.G., Martens, B. and de Roo, A. 2017. MSWEP: 3-hourly 0.25° global gridded precipitation (1979–2015) by merging gauge, satellite and reanalysis data, Hydrology and Earth System Sciences. 21: 589–615.
Budyko, M.I. 1974. Climate and Life; Academic Press: New York, NY, USA.
Chen, X., Alimohammadi, N. and Wang, D. 2013. Modeling interannual variability of seasonal evaporation and storage change based on the extended Budyko framework. Water Resources Research. 49: 6067–6078.
Delju, A.H., Ceylan, A., Piguet, E. and Rebetez, M. 2013. Observed climate variability and change in Urmia lake basin, Iran. Theoretical and Applied Climatology. 111 (1–2): 285–296.
Dinpashoh, Y., Jahanbakhsh-Asl, S., Rasouli, A.A., Foroughi, M. and Singh, V.P. 2019. Impact of climate change on potential evapotranspiration (case study: west and NW of Iran). Theoretical and Applied Climatology. 136 (1-2): 185-201.
Donohue, R. J., Roderick, M. L. and McVicar, T. R. 2011. Assessing the differences in sensitivities of runoff to changes in climatic conditions across a large basin, Journal of Hydrology. 406: 234–244
Du, C., Sun, F., Yu, J., Liu, X. and Chen, Y. 2016. New interpretation of the role of water balance in an extended Budyko hypothesis in arid regions. Hydrology and Earth System Sciences 20: 393–409
ECMWF. 2019. https://www.ecmwf.int/en/forecasts/datasets/reanalysis-datasets/era5, last access: 30 th April.
Fathian, F., Morid, S. and Kahya, E. 2015. Identification of trends in hydrological and climatic variables in Urmia Lake basin, Iran. Theoretical and Applied Climatology. 119: 443–464
Fu, B. 1981. On the calculation of the evaporation from land surface. Chinese Journal of Atmospheric Sciences. 5: 23–31
Gash, J.H.C. 1979. An analytical model of rainfall interception by forests, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 105: 43–55
Golian, S., Mazdiyasni, O. and AghaKouchak, A. 2015. Trends in meteorological and agricultural droughts in Iran. Theoretical and applied climatology. 119 (3): 679-688.
Greve, P., Gudmundsson, L., Orlowsky and B., Seneviratne, S.I. 2016. A two-parameter Budyko function to represent conditions under which evapotranspiration exceeds precipitation. Hydrology and Earth System Sciences. 20: 2195–2205
Han, S., Hu, H., Yang, D. and Liu, Q. 2011. Irrigation impact on annual water balance of the oases in Tarim Basin, Northwest China. Hydrological Processes. 25: 167–174
Homdee, T., Pongput, K. and Kanae, S. 2016. A comparative performance analysis of three standardized climatic drought indices in the Chi Riverbasin,Thailand. Agriculture and Natural Resources. 50 (3): 211–219
IPCC. 2013. Summary for policymakers. In: Climate change 2013: the physical science basis. Cambridge University Press, New York, 1–30
Martens, B., Miralles, D.G., Lievens, H., van der Schalie, R., de Jeu, R.A.M., Fernández-Prieto, D., Beck, H.E., Dorigo, W.A. and Verhoest, N.E.C. 2017. GLEAM v3: satellite-based land evaporation and root-zone soil moisture, Geoscientific Model Development 10: 1903–1925
Miralles, D.G., Holmes, T.R.H., De Jeu, R.A.M., Gash, J.H., Meesters, A.G.C.A. and Dolman, A.J. 2011. Global land-surface evaporation estimated from satellite-based observations, Hydrology and Earth System Sciences. 15: 453–469.
Mastrotheodoros, T., Pappas, C., Molnar, P., Burlando, P., Manoli, G., Parajka, J., Rigon, R., Szeles, B., Bottazzi, M., Hadjidoukas, P. and Fatichi, S. 2020. More green and less blue water in the Alps during warmer summers, Nature Climate Change. 10: 155–161
Mianabadi, A., Davary, K., Pourreza-Bilondi M. and Coenders-Gerrits, A.M.J. 2020. Budyko framework; towards non-steady state conditions, Journal of Hydrology, doi: https://doi.org/10.1016/ j.jhydrol.2020.125089.
Milly, P.C.D. 1993. An analytic solution of the stochastic storage problem applicable to soil water. Water Resources Research. 29: 3755–3758
Moesinger, L., Dorigo, W., Jeu, R. D., Schalie, R. V. D., Scanlon, T., Teubner, I. and Forkel, M. 2020. The global long-term microwave vegetation optical depth climate archive (VODCA). Earth System Science Data. 12 (1): 177-196.
Moshir Panahi, D., Kalantari, Z., Ghajarnia, N., Seifollahi-Aghmiuni, S. and Destouni, G. 2020. Variability and change in the hydro-climate and water resources of Iran over a recent 30-year period. Scientific reports. 10(1): 1-9.
Ol’dekop, E.M. 1911. On evaporation from the surface of river basins. Transactions on meteorological observations. 4: 200.
Priestley, J. H. C. and Taylor, J. 1972. On the Assessment of Surface Heat Flux and Evaporation Using Large-Scale Parameters, Monthly Weather Review. 100: 81–92.
Saft, M., Western, A. W., Zhang, L., Peel, M. C., and Potter, N. J. 2016. The influence of multiyear drought on the annual rainfall-runoff relation- ship: An Australian perspective, Water Resources Research 51: 2444–2463.
Salehnia, N., Zare, H., Kolsoumi, S. and Bannayan, M. 2018. Predictive value of Keetch-Byram Drought Index for Cereal Yields in Semi-arid Iran. Theoretical and Applied Climatology Journal. 134(3-4): 1005-1014.
Schreiber, P. 1904. About the relationship between the precipitation and the water management of the river in Central Europe. Meteorology. 21: 441– 452.
Sobhani, B., Zengir, V. S. and Kianian, M. K. 2019. Drought monitoring in the Lake Urmia basin in Iran. Arabian Journal of Geosciences. 12 (15): 1-15
Sposito, G. 2017. Understanding the Budyko Equation. Water 9: 236
Stagge, J.H., Tallaksen, L.M., Gudmundsson, L., Loon, A.F.V. and Stahl, K. 2015. Candidate distributions for climatological drought indices (SPI and SPEI). International Journal of Climatology 35 (13): 4027–4040
Tang, Y., Hooshyar, M., Zhu, T., Ringler, C., Sun, A.Y., Long, D. and Wang, D. 2017. Reconstructing annual groundwater storage changes in a large-scale irrigation region using GRACE data and Budyko model. Journal of Hydrology 551: 397–406
Maurer, T., Avanzi, F., Glaser, S. D. and Bales, R. C. 2021. Drivers of drought-induced shifts in the water balance through a Budyko approach. Hydrology and Earth System Sciences Discussions 1-24
Moussa, R. and  Lhomme, J. P. 2016. The Budyko functions under non-steady-state conditions. Hydrology and Earth System Sciences. 20(12): 4867-4879
Tian, W., Bai, P., Wang, K., Liang, K. and Liu, C. 2020. Simulating the change of precipitation-runoff relationship during drought years in the eastern monsoon region of China. Science of The Total Environment 723: 138172
Turc, L. 1954. The water balance of the soil. Relationship between precipitation, evaporation and runoff. Annales Agronomiques 5: 491– 569
Vicente-Serrano, S. M., Beguería, S. and López-Moreno, J. I. 2010. A multiscalar drought index sensitive to global warming: the standardized precipitation evapotranspiration index. Journal of climate 23 (7): 1696-1718
Wang, X. S. and Zhou, Y. 2016. Shift of annual water balance in the Budyko space for catchments with groundwater-dependent evapotranspiration. Hydrology and Earth System Sciences. 20(9): 3673-3690.
Xiong, L. H., Yu, K. X. and Gottschalk, L. 2014. Estimation of the distribution of annual runoff from climatic variables using copulas, Water Resources Research 50: 7134–7152
Zhang, L., Dawes, W.R. and Walker, G.R. 2001. Response of Mean Annual Evapotranspiration to Vegetationchanges at Catchment Scale. Water Resources 37: 701–708