Zeitschrift für Hydrogeologie und Hydrotechnik

Wie sich der Grundwasserspiegel unter dem Einfluss des Klimawandels mithilfe künstlicher neuronaler Netze von Narx vorhersagen lässt

Safieh Javadinejad

Das Phänomen des Klimawandels hat in den letzten Jahren zu erheblichen Veränderungen der klimatischen Elemente und infolgedessen des Zustands der Oberflächen- und Grundwasserressourcen geführt, insbesondere in trockenen und halbtrockenen Regionen, was manchmal zu einem erheblichen Rückgang der Grundwasserressourcen geführt hat. In diesem Artikel werden die Auswirkungen des Klimawandels auf den Zustand der Grundwasserressourcen in der Marvdasht-Ebene untersucht. Die Wasserversorgung verschiedener Teile dieser Region ist in hohem Maße von den Grundwasserressourcen abhängig, und daher ist die Untersuchung der Grundwasserveränderungen in zukünftigen Zeiträumen für die Entwicklung dieser Ebene und die Bewirtschaftung ihrer Wasserressourcen wichtig. Um die Auswirkungen des Klimawandels zu bewerten, wurden die Ergebnisse von Atmosphärischen Zirkulationsmodellen (GCM) verwendet. Um den Ausgabemaßstab dieser Modelle an den Maßstab anzupassen, der für lokale Studien zum Klimawandel erforderlich ist, wurden Niederschlags- und Temperaturdaten mithilfe des LARS-WG-Modells herunterskaliert. Die herunterskalierten Informationen wurden verwendet, um die Zufuhr- und Abflussmenge des Grundwasserleiters in zukünftigen Zeiträumen zu bestimmen. Um Änderungen des Grundwasserspiegels in verschiedenen Stadien zu untersuchen, wurde in der MATLAB-Softwareumgebung ein dynamisches Modell mit neuronalem Netzwerk entwickelt. Es ist auch möglich, andere Punkte mithilfe anderer Szenarien und mathematischer Modelle zu untersuchen und zu vergleichen. Die Ergebnisse der Studie deuten unter der Annahme des aktuellen Entwicklungsstandes in der Region auf einen Abwärtstrend beim Volumen des Grundwasserleiters aufgrund des Klimawandels und seiner Auswirkungen auf die Ressourcen und Nutzungen des Untersuchungsgebiets hin. Die Ergebnisse führen auch Szenario A2 als das kritischste Szenario im Zusammenhang mit dem Klimawandel ein, das auch den größten Rückgang des Grundwasserleiters in der neuronalen Netzwerkmodellierung zeigt.