تحلیل الگوی توزیع مکانی کیفیت آب‌های زیرزمینی و تغییرات مکانی هدایت الکتریکی آب‌های زیرزمینی (مطالعه موردی: استان همدان)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه سیستم های اطلاعات جغرافیایی دانشگاه شهید چمران اهواز

2 گروه سنجش از دور و GIS دانشکده علوم زمین دانشگاه شهید چمران اهواز

3 دانشکده علوم زمین دانشگاه شهید چمران اهواز

چکیده

تغییرات کیفیت منابع زیرزمینی به دلایل متعدد خصوصا استفاده نامتعارف از این منابع می‌تواند تاثیرات مخربی بر محیط زیست داشته باشد. هدف از این پژوهش، بررسی الگوهای خودهمبستگی مکانی و تغییرات زمانی پارامترهای کیفی آب‌های زیرزمینی در استان همدان می‌باشد. در راستای این تحقیق پارامترهای کیفیت آب‌های زیرزمینی شامل هدایت الکتریکی، کل مواد جامد محلول، اسیدیته، نسبت جذب سدیم، سختی، بی‌کربنات، کلراید، سولفات، کلسیم، منیزیم، سدیم، پتاسیم و مجموع آنیون‌ها و کاتیون‌ها استفاده شده است. در این تحقیق از داده‌های کیفیت آب‌های زیرزمینی مربوط به چاه‌های آب پیزومتری وابسته به شرکت آب منطقه‌ای استان همدان برای بازه‌های چهارساله در سال‌های 1388، 1392، 1396 و 1399 در دشت‌های استان همدان استفاده شده است. نتایج حاصل از روش موران و ضریب گری نشان‌ می‌دهد که الگوی توزیع مکانی همه پارامترهای کیفیت آب در سال‌های 1388 و 1399 بصورت تصادفی و برای پارامترهای هدایت الکتریکی و نسبت جذب سدیم در سال1392 و 1396 به ترتیب با سطح اطمینان بالای 95 و 90 درصد دارای توزیع مکانی با الگوی توزیع خوشه‌ای با مقادیر بالا بوده است. برای بررسی تغییرات مکانی هدایت الکتریکی با استفاده از روش کریجینگ، نقشه‌های کیفیت منابع آب از نظر پارامتر هدایت الکتریکی برای سال‌های 1388، 1392، 1396 و 1399 تهیه شده است. نقشه تغییرات هدایت الکتریکی تهیه شده در بازه زمانی سال‌های 1388 تا 1399 نشان می‌دهد که مقدار هدایت الکتریکی در شهرستان همدان (قهاوند) و دشت رزن و کبودرآهنگ تغییرات افزایشی بیشتری داشته است که نشان‌دهنده افت کیفیت آب‌های زیرزمینی در منطقه مورد مطالعه است.

کلیدواژه‌ها


Anselin, L., 1995. Local indicators of spatial association—LISA. Geographical analysis. 27,  93–115.  https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x.
Arslan, H., 2012. Spatial and temporal mapping of groundwater salinity using ordinary kriging and indicator kriging: the case of Bafra Plain. Turkish Journal of Water Science and Management 113,  7–63.  https://doi.org/10.1016/j.agwat.2012.06.015.
Barca, E. and Passarella, G., 2008. Spatial evaluation of the risk of groundwater quality degradation: A comparison between disjunctive kriging and geostatistical simulation. Journal of Environmental  Monitorong and Assessment 137(1-3), 261-273. https://doi.org/10.1007/s10661-007-9758-3.
Belkhiria, L., Tiria, A., Mounib, L., 2020. Spatial distribution of the groundwater quality using kriging and Co-kriging interpolations. Groundwater for Sustainable Development 11.   https://doi.org/10.1016/j.gsd.2020.100473.
Bundschuh, J., Maity, J.P., Mushtaq, S., Vithanage, M., Seneweera, S., Schneider, J., Bhattacharya, P., Khan, N.I., Hamawand, I., Guilherme, L.R.G., Reardon-Smith, K., Parvez, F., Morales-Simfors, N., Ghaze, S., Pudmenzky, C., Kouadio, L., Chen, C. Y., 2017. Medical geology in the framework of the sustainable development goals. Science of the Total Environment 581–582, 87–104.   https://doi.org/10.1016/j. scitotenv.2016.11.208.
DasMajumdar, D., Biswas, A., 2016. Quantifying land surface temperature change from LISA clusters: An alternative approach to identifying urban land use transformation. Landscape and Urban Planning. 153,  51–65.  https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2016.05.001.
Dindaroglu, T., 2014. The use of the GIS Kriging technique to determine the spatial changes of natural radionuclide concentrations in soil and forest cover. Journal of Environmental Health Science and Engineering 12, 130.  https://doi.org/10.1186/s40201-014-0130-6.
Ducci, D., 1999. GIS techniques for mapping groundwater contamination risk. Natural Hazards 20, 79–294.  https://doi.org/10.1023/A:1008192919933.
Eamer, J.B.R., Walker, I.J., 2013. Quantifying spatial and temporal trends in beach-dune volumetric changes using spatial statistics. Geomorphology 191, 94–108. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2013.03.005.
Enwright, N., Hudak, P.F., 2009. Spatial distribution of nitrate and related factors in the High Plains aquifer. Texas Environmental Geology 58, 1541–1548. https://doi.org/10.1007/s00254-008-1655-8.
Fienen, M. N. and Arshad, M., 2016. The International Scale of the Groundwater Issue. In: Jakeman A.J., Barreteau O., Hunt R.J., Rinaudo J.D., Ross A., (Eds.), Integrated Groundwater Management. Springer, Cham,  21-48.  https://doi.org/10.1007/978-3-319-23576-9.
Getis, A. Ord, J. K., 1992. The Analysis of Spatial Association by Use of Distance Statistics. Geographical Analysis 24, no. 3.  https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1992.tb00261.x.
Ghasemi, A., Zare Abyaneh, H., Shahsavar, A., and Yaghoubi Kikleh, b.,2010. Investigation of quantitative and qualitative changes in groundwater in Hamadan plain - spring. Plant and Ecology, 6 (23),  109-127[In Persian].
Gunarathna, M.H.J.P., Nirmanee, K.G.S., Kumari, M.K.N., 2016. Are geostatistical interpolation methods better than deterministic interpolation methods in mapping the salinity of groundwater? International Journal of Research and Innovations in Earth Sciences 3, 59–64.
Guettaf, M., Maoui, A., Ihdene, Z., 2014. Assessment of water quality: a case study of the seybouse river (North East of Algeria). Applied Water Sciences  7, 295–307. https://doi.org/10.1007/s13201-014-0245-
Guo, G., Wu, Z., Xiao, R.; Chen, Y., Liu, X., Zhang, X., 2015. Impacts of urban biophysical composition on land surface temperature in urban heat island clusters. Landscape Urban Planing 135, 1–10.  https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2014.11.007.
Gyamfi, C., Ndambuki, J., Diabene, P., Kifanyi, G., Githuku, C., Alexander, A., 2016. Using GIS for spatial exploratory analysis of borehole data: thefirst-hand approach towards groundwater development. Journal of Science and Technology 36,  38–48.  https://doi.org/10.4314/just.v36i1.7.
Kazi, T. G., Arain, M., Jamali, M. K., Jalbani, N., Afridi, H. I., Sarfraz, R. A., Baig, J. A. and Shah, A. Q., 2009. Assessment of water quality of polluted lake using multivariate statistical techniques: A case study. Ecotoxicology and Environmental Safety 72, 301-309.  https://doi.org/10.1016/j.ecoenv.2008.02.024.
Kholghi, M., Hosseini, S.M., 2009. Comparison of groundwater level estimation using neuro-fuzzy and ordinary kriging. Environmental Modeling and Assessment 14, 729–737.  https://doi.org/10.1007/s10666-008-9174-2.
Kumar, P. S. and Balamurugan, P., 2018. Evaluation of groundwater quality for irrigation purposes in Attur Taluk, Salem, Tamilnadu, India. Water and Energy International 61(4), 59-64.
Mitchell, A., 2005. The ESRI Guide to GIS Analysis, Volume 2. ESRI Press,
Moradi, M., Vagharfard, H., Khorani, A. and Mahmoudinejad, V., 2011. Evaluation of different interpolation methods in the zoning of groundwater salinity using cross-validation technique (Case study of Shahrekurd plain). Journal of Remote Sensing and GIS 3(1),  35-44 (In Persian with English abstract).
Nas, B., 2009. A geostatistical approach to the assessment of the spatial distribution of groundwater quality. Polish Journal of Environmental Studies 18 (6).
Osati, Kh., Salajegh, A. and Arekhi, S., 2012. Spatial variations of nitrate concentrations in groundwater by geostatistics (Case study: Kurdan Plain). Journal of Range and Watershed Managment 65(4), 461-472 (In Persian with English abstract). https://doi.org/10.22059/jrwm.2012.32045.
Piri, H., 2019. Modeling and monitoring of subsurface water quality indicators of Sistan Plain using geographic information systems. Environment and Water Engineering 5(1), 15– 22. (In Persian with English abstract).  https://doi.org/10.22034/jewe.2019.138356.1268.
Quino Lima, I., Ramos Ramos, O.E., Ormachea Muñoz, M., Quintanilla Aguirre, J., Duwig, C., Maity, J.P., Sracek, O., Bhattacharya, P., 2020. Spatial dependency of arsenic, antimony, boron, and other trace elements in the shallow groundwater systems of the Lower Katari Basin, Bolivian Altiplano. Science of The Total Environment 719, 137505.  https://doi.org/ 10.1016/j.scitotenv.2020.137505.
Shah, T., Molden, D., Sakthivadivel, R., Seckler, D., 2000. The Global Groundwater Situation: Overview of Opportunities and Challenges; International Water Management Institute: Colombo, Sri Lanka,  2–22.  http://dx.doi.org/10.5337/2011.0051.
Shamsi, U.M., 2005. GIS Applications for Water,Wastewater, and Stormwater Systems; CRC Press: Boca Raton, FL, USA.  https://doi.org/10.1201/9781420039252.
Su, W., Zhang, X., Wang, Z., Su, X., Huang, J., Yang, S., Liu, S., 2011. Analyzing disaster-forming environments and the spatial distribution of flood disasters and snow disasters that occurred in China from 1949 to 2000. Mathematical and Computer Modelling 54, 1069–1078.  https://doi.org/10.1016/j.mcm.2010.11.037.
Like. W.A., Meli’I, J.L., Nouck, P.N., Tabod, C.T., Nyam, F.E.A., Aretouyap, Z., 2015. Assessment of groundwater quality in Yaounde area, Cameroon, using geostatistical and statistical approaches. Environmental Earth Sciences.  https://doi.org/10.1007/s12665-015-4779-7.
Thadchayini, T., Thiruchelvam, S., 2005. An economic evaluation of drip irrigation project for banana cultivation in Jaffna district. In Water Resources Research in Sri Lanka, Proceedings of the Symposium of the Water Professionals Day, Peradeniya, Sri Lanka, Galagedara, L.G., (Eds.), Postgraduate Institute of Agriculture:Peradeniya, Sri Lanka,  111–126.
Wagh, V.M., Panaskar, D.B., Varade, A. M., Mukate, S.V., Gaikwad, S.K., Pawar, R.S., Muley A.A., Aamalawar, M.L., 2016. Major ion chemistry and quality assessment of the groundwater resources of Nanded tehsil, a part of southeast Deccan Volcanic Province, Maharashtra, India. Environmental Earth Sciences 75(21), 1418.  https://doi.org/10.1007/s12665-016-6212-2.
Wagh, V., Panaskar, D., Aamalawar, M.L., Lolage, Y.P., Mukate, S., and Narshimma, A., 2018. Hydrochemical characterization and groundwater suitability for drinking and irrigation use in the semiarid region of Nashik, Maharashtra, India. Hydrospatial Analysis 2(1), 43-60.  https://doi.org/10.21523/gcj3.18020104.
Yan, F., Cao, S., Liu, X., Yang, K., 2008. Design of groundwater level monitoring network with ordinary kriging. International Journal of Hydrogen Energy 20, 339–346.  http://dx.doi.org/10.1016/S1001-6058(08)60066-9.
Yan, W., Li, J., Bai, X., 2016. Comprehensive assessment and visualized monitoring of urban drinking water quality. Artificial Intelligence Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 155, 26–35.  https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2016.03.026.
Zhang, C., Luo, L., Xu, W., Ledwith, V., 2008. Use of local Moran’s I and GIS to identify pollution hotspots of Pb in urban soils of Galway, Ireland. Science of The Total Environment 398 (1),  212–221.  https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2008.03.011.
Zhou, Z.M., Zhang, G.H., Wang, J.Z., Yan, M.J., 2011. Risk assessment of soil salinity by multiple-variable indicator kriging in the low plain around the Bohai Sea. Shuili Xuebao 42(10), 1144–1151.