چکیده:
در این مقاله ضمن معرفی اجمالی حوضه بازفت از زیر حوضههای رود کارون، به بحث در خصوص پیشبینی دبیهای سیلابی با راههای متفاوت پرداخته شده است که هر یک از این روش ها نیازمند یکسری دادهها برای آن مناطق میباشد. با توجه به کمبود آمار در اکثر حوضهها و زیرحوضههای کشور، راهحلهایی پیشنهاد شده که نیاز کمتری به آمار هیدرولوژیکی داشته باشند. یکی از راهحلها، مدلبندی سیلابهاست که با داشتن دادههای ثابت فیزیوگرافی حوضه میتوان اقدام به تخمین و برآورد سیلاب حوضههای فاقد آمار نمود. زیرحوضههای بازفت ضمن دارا بودن پتانسیل بالای تولید سیلاب در بسیاری از موارد با مشکل کمبود آمار مواجه هستند. با وجود اطلاعات فیزیوگرافی و نقشههای رقومی منطقه و به کمک دادههای موجود آماری در 30 حوضه مطالعه شده (نگاره 3) امکان برقراری روابط منطقی بین خصوصیات فیزیوگرافی و دبیهای سیلابی با دوره برگشتهای متفاوت در هر زیرحوضه بررسی میشود و از طرفی برای سهولت کاربریهای بعدی و به منظور قابلیت به روز نمودن اطلاعات و روابط یافت شده هر زیر حوضه، تشکیل یک بانک اطلاعاتی GIS ضروری به نظر میرسد. به منظور کنترل و مهار سیلاب، اطلاع از دبی سیلاب (با دورههای برگشت متفاوت) به عنوان مهمترین پارامتر معرف سیلاب، از اهمیت خاصی برخوردار است. برای تخمین سیلاب در حوضههایی که طول دوره آماری کوتاهی دارند برقراری رابطه منطقهای بین خصوصیات فیزیوگرافی حوضه یا هر زیرحوضه منطقی به نظر میرسد. پس از تطویل و تکمیل آمار، به کمک نرم افزار SMADA توزیعهای مختلف آماری بر دادهها برازش داده شده است. مقادیر پیشبینی شده حاصل از توزیعهای آماری (لوگ پیرسون تیپ3، پیرسون تیپ3، گامبل) و دادههای مشاهداتی برای شناخت مناسبترین توزیع از آزمون در حداقل مربعات استفاده شد و برای هر ایستگاه یک توزیع انتخاب گردید. به کمک این توزیعها دبی با دوره برگشتهای متفاوت 2 تا 1000ساله برآورد گردید. سپس با استفاده از رگرسیون خطی و غیرخطی چند متغیره و به کمک نرمافراز Minitab روابطی بین خصوصیات فیزیوگرافی حوضه (همچون مساحت، محیط، شیب متوسط حوضه، طول آبراهه اصلی و ضریب شکل) و دبیهای پیشبینی شده با دوره برگشتهای مختلف برقرار گردید، که نتایج ذیل حاصل شد. در مدلهای برآورد دبی با دوره برگشت کوتاه مدت، پارامترهای بیشتری در مدل پیشبینی سیلاب دخیل میباشند.
The present article shortly introduces Bazoft basin (one of Karun subbasins) and discusses different methods of predicting flood discharges, all of which requires specific local data. Due to lack of statistics in most basins and subbasins of the country, the suggested solutions require less hydrological statistics. Flood modelling is one of these solutions which requires fixed physiographic data and can be used for estimating and evaluating floods in basins which lack statistics. Bazoft subbasins have the potential to produce flood, while they face lack of statistics in many cases. With physiographic information and digital maps of the area and also with available statistical data in 30 studied basins (figure 3), the possibility of establishing logical relations between physiographic features and flood discharges with different return periods will be investigated. On the other hand, a GIS data bank seems necessary for easy access in later applications and capability of updating information and relations in any of these subbasins. Information on flood discharge (with different return periods), as the most important distinguishing parameter of floods, is especially important. In floods with shorter statistical period, establishing a regional relation between physiographic characteristics of the basin or subbasin seems logical. After completing and prolonging statistics, different statistical distributions will be fitted using SMADA software. Predicted value of statistical distributions (Log Pearson type3, Pearson type3, Gamble) and observational data were used to find the most appropriate distribution in least squares test and a distribution was selected for each station. With these distributions, flood discharges with different return periods of 2 to 1000 years were estimated. Then, physiographic features of the basin (like area, perimeter, and average slope of the basin, length of the main canal and shape coefficient) were linked with predicted discharges of different return periods using linear regression and multi-variable nonlinear regression in Minitab software. A larger number of parameters are involved in flood predicting models used for estimating discharges with short return periods.