مدل تصادفی پیش بینی عمق آبشستگی بستر رودخانه شریانی براساس تغییرات ریخت شناسی رودخانه ها

نوع مقاله : مقالات پژوهشی

نویسندگان

دانشگاه صنعت آب و برق

چکیده

چکیده
مدلهای ریخت شناسی رودخانه به منظور فراهم آوردن یک بینش فیزیکی نسبت به واکنشهای ریخت شناسی و کمک به مهندسین رودخانه در مدیریت، طراحی و بهره برداری سیستمهای رودخانه، طراحی می شوند. در این راستا مدلهای قطعی بدلیل ساختار تصادفی و دینامیکی سیستم رودخانه ضعیف عمل می کنند، بخصوص که این مدلها نمی توانند شکل دقیق بستر رودخانه، بویژه رودخانه شریانی را به دلیل تغییرپذیری بستر رودخانه و نوسانات در هندسه مقطع عرضی، پیش بینی کنند. از آنجا که شیوه مدل تصادفی، تغییرپذیری رفتار سیستم رودخانه را با زمان رسیدگی می کند بنابراین ضرورت مدلسازی تصادفی تغییرات ریخت شناسی رودخانه ها و نوسانات بستر رودخانه لازم بنظر می رسد. ریخت شناسی بسیاری از رودخانه های جهان دستخوش یک سری از تغییرات وسیع شده که هم زمان توسعه آبشستگی موضعی رودخانه یک مسئله مهم در مهندسی رودخانه شده است. تغییرات ریخت شناسی رودخانه در بازه شریانی توسط پارامتر شریانی قابل ارزیابی می باشد، بدین صورت که کاهش پارامتر شریانی سبب تغییر ریخت شناسی رودخانه از حالت شریانی به حالت مئاندری می شود، که این به نوبۀ خود با افزایش عمق چاله فرسایشی همراه است. لذا جهت بررسی ارتباط آبشستگی بستر رودخانه شریانی با تغییر ریخت شناسی، یک مدل تصادفی براساس چهار پارامتر تراز بستر رودخانه، حداکثر دبی جریان، حداکثر دبی رسوب و شیب رودخانه، ارائه شده است که در آن، به منظور مدلسازی سری زمانی حداکثر جریان ماهانه و پیش-بینی مقدار و زمان وقوع آن از مدل استوکستیکی ARIMA و برای برآورد دبی رسوب از روشهای بگنولد، مییر-پیتر و انیشتین برون استفاده شده است. مطالعه موردی بر روی داده های استخراج شده از رودخانه یاهاجی از کشور ژاپن انجام یافته است. مقایسه نتایج حاصل از مدل تصادفی با داده-های واقعی نشان می دهدکه اگر برآورد بار بستر با روش بگنولد صورت گیرد، مدل به خوبی می تواند با پیش بینی مقطع عرضی رودخانه شریانی و بدنبال آن پیش بینی عمق آبشستگی بستر رودخانه در چندین سال متوالی، تغییرات ریخت شناسی رودخانه شریانی را پیش بینی کند. سیر نزولی مقادیر پیش بینی شده عمق آبشستگی بستر بیانگر تغییر مورفولوژی رودخانه یاهاجی در ایستگاه یونزو از حالت شریانی به مئاندری می باشد.

واژه های کلیدی: رودخانه شریانی، آبشستگی موضعی، مدل تصادفی، ARIMA ، رگرسیون چندمتغیره غیرخطی

عنوان مقاله [English]

Stochastic Modeling of Local Scour Depth Prediction on the Basis of Prediction of River Morphological Changes in Braided River

نویسندگان [English]

  • S. Porbakhshian
  • M.R. Majdzadeh Tabatabaei
  • S.S. Mousavi
  • Sh. Mansouri
Power and Water University of Technology
چکیده [English]

Abstract
Morphological river models are designed to provide physical insight into the morphological response and to assist river engineers and managers in the design, operation and maintenance of river systems. Here deterministic modeling weak for a dynamic and stochastic of nature river environment. Specially, these could not predict the exact shape of the river bed, Specially e.g. for braided river because the bed level variability and variations in cross-sectional. Since a stochastic model approach copes with the variability of system behavior of the time, therefore need for Stochastic modeling on the location of morphological changes in rivers and variations in river bed seems necessary. Many large rivers in the world have recently undergone through a great deal of morphological changes, Which has led to the development of local scouring, therefore, it has become an important problem for the river engineering. The change of river morphology is evaluated by braid parameter in braided rivers. A decrease in braid parameter results in a braided channel changes to meandering. As a result, local scouring process is accelerated. Since Process of the changes in river cross section are usually caused by change in water and sediment discharges or by river works. Moreover, river gradient plays a key role in channel morphological changes therefore In this research, local scouring relationship with river morphologic changes are investigated by stochastic modeling in braided rivers based upon for parameters such as maximum water, sediment discharges, river bed gradient river and bed elevation. The model was then tested by data obtained from Yahagi river in Japan. That the month Maximum Stream flow data is predicted by time series models (ARIMA) and three sediment transport equation were used to calculate the bedload such as Bagnold, Meyer-peter and Einstien Brown. predicted results show If calculate the bedload with the Bagnold equation, this model could predict significantly in cross-sectional and local scour depth, predict river morphological changes.

Keywords: Braided river, Local scouring, Stochastic modeling, ARIMA, Non linear variant regression

CAPTCHA Image