با همکاری انجمن هیدرولیک ایران

تدوین مدل اثربخشی اجرای تغذیه مصنوعی بر منابع آب زیرزمینی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار پژوهشی مؤسسه تحقیقات آب، تهران، ایران.

2 کارشناس پژوهشی، مؤسسه تحقیقات آب، تهران، ایران.

3 دفتر مطالعات و بررسی‌های فنی، معاونت مهندسی و توسعه، شرکت مهندسی آب و فاضلاب کشور، تهران، ایران

4 دانش‌آموخته دکتری مهندسی عمران، گروه مهندسی عمران، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.

چکیده
در این پژوهش، مکان‌یابی و اولویت‌بندی عرصه‌های مناسب تغذیه مصنوعی در آبخوان ازغند با استفاده از رویکرد تلفیقی AHP–GIS و مدل عددی انجام شد. هشت معیار مؤثر شامل کمیت آب، کیفیت آب، هدایت هیدرولیکی، کاربری اراضی، سازندهای زمین‌شناسی، شیب، وضعیت بهره‌برداری و نزدیکی به منابع آب زیرزمینی انتخاب و در محیط GIS طبقه‌بندی شد. وزن معیارها و زیرکلاس‌ها با استفاده از روش تحلیل سلسله‌مراتبی تعیین و نقشه پتانسیل تغذیه مصنوعی تهیه شد. بر اساس نتایج مکان‌یابی، پنج موقعیت پیشنهادی برای اجرای تغذیه مصنوعی انتخاب گردید. در مرحله بعد، مدل عددی جریان آب زیرزمینی آبخوان ازغند با MODFLOW توسعه یافت و پس از واسنجی، برای ارزیابی اثر هر یک از مکان‌های پیشنهادی بر سطح آب زیرزمینی به‌کار گرفته شد. برای مقایسه عملکرد مکان‌های پیشنهادی، شاخص بهبود وضعیت کمی آبخوان تعریف شد که نسبت متوسط سالانه افزایش تراز آب در حالت اعمال تغذیه مصنوعی به متوسط سالانه افت آب در شرایط بدون تغذیه مصنوعی را نشان می‌دهد. بر اساس این شاخص، مکان شماره ۱ با مقدار 24/2 به‌عنوان اولویت اول، مکان شماره ۴ با مقدار 03/2 به‌عنوان اولویت دوم و مکان‌های شماره ۲، ۳ و ۵ به‌ترتیب با مقادیر 64/1، 21/1 و 12/1 در اولویت‌های بعدی قرار گرفت. نتایج نشان داد تلفیق مکان‌یابی AHP–GIS با مدل‌سازی عددی، امکان عبور از پهنه‌بندی صرفاً پتانسیل‌محور و دستیابی به اولویت‌بندی اثربخشی‌محور را فراهم می‌کند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله English

Developing an Effectiveness‑Based Model to Evaluate Artificial Recharge Implementation on Groundwater Resources

نویسندگان English

hamid Kardan moghaddam 1
mahsa jabbari 2
Farzad Hashemzadeh 3
Seyedeh Zeynab Yaghoubi 4
Elham Shirzadi 2
1 Assistant Professor, Water Research Institute, Ministry of Energy Water Research Institute, Tehran, Iran.
2 Researcher, Water Research Institute, Tehran, Iran.
3 Technical Studies and Engineering Assessment Office, Engineering and Development Deputy, National Water and Wastewater Engineering Company (NWWEC), Tehran, Iran
4 PhD in Civil Engineering, Department of Civil Engineering, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
چکیده English

In this study, site selection and prioritization of suitable areas for artificial recharge in the Azghand aquifer were carried out using an integrated AHP–GIS approach and a numerical model. Eight influential criteria—including water quantity, water quality, hydraulic conductivity, land use, geological formations, slope, exploitation status, and proximity to groundwater resources—were selected and classified within the GIS environment. Criterion and sub‑class weights were determined using the Analytic Hierarchy Process, and the artificial recharge potential map was generated. Based on the site‑selection results, five candidate locations were identified for artificial recharge implementation. Subsequently, a numerical groundwater flow model of the Azghand aquifer was developed using MODFLOW. After calibration, the model was applied to evaluate the impact of each proposed site on groundwater levels. To compare the performance of the candidate sites, an aquifer improvement index was defined, representing the ratio of the average annual rise in groundwater level under artificial recharge conditions to the average annual decline under natural (no‑recharge) conditions. According to this index, Site 1 (2.24) ranked first, Site 4 (2.03) ranked second, and Sites 2, 3, and 5—with values of 1.64, 1.21, and 1.12, respectively—were placed in subsequent priority levels. The findings demonstrate that integrating AHP–GIS site selection with numerical modeling enables a transition from purely potential‑based zoning to effectiveness‑based prioritization.

کلیدواژه‌ها English

Analytic Hierarchy Process
Aquifer improvement index
Artificial recharge
Azghand aquifer
MODFLOW
Alelaimat, A., Yusoff, I., Nizar, M. K., Ng, T. F., & Majali, Y. A. (2023). Groundwater management in the face of climate change: enhancing groundwater storage in the alluvium aquifer of Wadi Araba, Jordan, through GIS-based managed aquifer recharge and groundwater MODFLOW. Water Supply, 23(12), 5136–5153.  https://doi.org/10.2166/ws.2023.316
Boo, K. B. W., El-Shafie, A., Othman, F., Khan, M. M. H., Birima, A. H., & Ahmed, A. N. (2024). Groundwater level forecasting with machine learning models: A review. Water Research, 252, 121249. https://doi.org/10.1016/J.WATRES.2024.121249
Bouwer, H. (2002). Artificial recharge of groundwater: Hydrogeology and engineering. Hydrogeology Journal, 10(1), 121–142. https://doi.org/10.1007/S10040-001-0182-4/METRICS
Dillon, P., Escalante, E. F., Megdal, S. B., & Massmann, G. (2020). Managed Aquifer Recharge for Water Resilience. Water 2020, Vol. 12, Page 1846, 12(7), 1846. https://doi.org/10.3390/W12071846
Ebrahim, G. Y., Stefan, C., Sallwey, J., & Lautze, J. (2024). Mapping the potential of managed aquifer recharge in Africa: GIS-based multi-criteria decision analysis approach. Groundwater for Sustainable Development, 27, 101374. https://doi.org/10.1016/J.GSD.2024.101374
Ebrahimian, S., Nohtani, M., & Sadeghi Mazidi, H. (2023). Groundwater recharge using quantitative site selection (A case study of the Gareh Bygan watershed, Fasa). Aquifer and Qanat, 4, 69–80. https://doi.org/https://doi.org/10.22077/jaaq.2023.5537.1047 [In Persian].
Eghbali Lord, Z., Rasoulzadeh, A., Abedi, A., Alikhani, S., & Fernández-Gálvez, J. (2025). Integrating Geographic Information Systems and Multi-Criteria Decision Analysis for Evaluating Artificial Groundwater Recharge. Water Resources Management, 39(8), 3817–3836. https://doi.org/10.1007/S11269-025-04131-8/FIGS/6
Hassanpour, M., & Khazimeh Nejad, H. (2017). Determining suitable areas for artificial recharge to increase the discharge of qanats in the Gonabad plain aquifer. Aquifer and Qanat, 1(1), 13–25. https://doi.org/10.22077/jaaq.2017.637 [In Persian].
Hussaini, M. S., Farahmand, A., Shrestha, S., Neupane, S., & Abrunhosa, M. (2022). Site selection for managed aquifer recharge in the city of Kabul, Afghanistan, using a multi-criteria decision analysis and geographic information system. Hydrogeology Journal, 30(1), 59–78. https://doi.org/10.1007/S10040-021-02408-X/FIGS/12
Javadi, S., Saatsaz, M., Hashemy Shahdany, S. M., Neshat, A., Ghordoyee Milan, S., & Akbari, S. (2021). A new hybrid framework of site selection for groundwater recharge. Geoscience Frontiers, 12(4), 101144. https://doi.org/10.1016/J.GSF.2021.101144
Kaliraj, S., Chandrasekar, N., & Magesh, N. S. (2014). Identification of potential groundwater recharge zones in Vaigai upper basin, Tamil Nadu, using GIS-based analytical hierarchical process (AHP) technique. Arabian Journal of Geosciences, 7(4), 1385–1401. https://doi.org/10.1007/S12517-013-0849-X/METRICS
Moghaddam, H. K., Rahimzadeh Kivi, Z., Abtahizadeh, E., & Abolfathi, S. (2025). Sustainable water allocation under climate change: Deep learning approaches to predict drinking water shortages. Journal of Environmental Management, 385, 125600. https://doi.org/10.1016/J.JENVMAN.2025.125600
Nithya, C. N., Srinivas, Y., Magesh, N. S., & Kaliraj, S. (2019). Assessment of groundwater potential zones in Chittar basin, Southern India using GIS-based AHP technique. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 15, 100248. https://doi.org/10.1016/J.RSASE.2019.100248
Noori, R., Maghrebi, M., Mirchi, A., Tang, Q., Bhattarai, R., Sadegh, M., Noury, M., Haghighi, A. T., Kløve, B., & Madani, K. (2021). Anthropogenic depletion of Iran’s aquifers. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 118(25), e2024221118. https://doi.org/10.1073/PNAS.2024221118/SUPPL_FILE/PNAS.2024221118.SAPP.PDF
Onglassynov, Z., Berndtsson, R., Rakhimova, V., Rakhimov, T., Jabassov, A., Rakhmetov, I., Muratova, M., & Tussupova, K. (2025). GIS-Based Multi-Criteria Assessment of Managed Aquifer Recharge (MAR) Zones Using the Analytic Hierarchy Process (AHP) Method in Southern Kazakhstan. Water 2025, Vol. 17, Page 2774, 17(18), 2774. https://doi.org/10.3390/W17182774
Raja Shekar, P., & Mathew, A. (2023). Assessing groundwater potential zones and artificial recharge sites in the monsoon-fed Murredu river basin, India: An integrated approach using GIS, AHP, and Fuzzy-AHP. Groundwater for Sustainable Development, 23, 100994.   https://doi.org/10.1016/J.GSD.2023.100994
Rajaee, T., Ebrahimi, H., & Nourani, V. (2019). A review of the artificial intelligence methods in groundwater level modeling. Journal of Hydrology, 572, 336–351. https://doi.org/10.1016/J.JHYDROL.2018.12.037
Rajasekhar, M., Ajaykumar, K., Raju G, S., & Bhagat, V. (2021). Identification of artificial groundwater recharge zones in semi-arid region of southern India using geospatial and integrated decision-making approaches. Environmental Challenges, 5, 100278. https://doi.org/10.1016/J.ENVC.2021.100278
Seif, A. K., Masria, A., Ghareeb, M., Saleh, A. A., Soliman, K., & Ammar, A. I. (2024). Identifying managed aquifer recharge and rainwater harvesting sites and structures for storing non-conventional water using GIS-based multi-criteria decision analysis approach. Applied Water Science, 14(8), 181. https://doi.org/10.1007/S13201-024-02246-8/FIGS/15
Song, Q., Liu, Y., Wang, Z., & Xu, Z. (2025). Assessing groundwater artificial recharge suitability in the Mi River basin using GIS, RS, and FAHP: a comprehensive analysis with seasonal variations. Applied Water Science, 15(2), 39-. https://doi.org/10.1007/S13201-025-02362-Z/FIGS/5
دوره 7، شماره 1
شهریور 1405
صفحه 113-138

فایل‌های تکمیلی/اضافی