تخصیص منابع آب به فرایند تعیین میزان و نحوه توزیع آب بین کاربران مختلف در یک منطقه گفته می‌شود. این کاربران می‌توانند شامل بخش‌های کشاورزی، صنعتی، خانگی، محیط زیست و سایر بخش‌ها باشند. تخصیص آب، یک فرآیند پیچیده است که تحت تأثیر عوامل مختلفی از جمله تقاضای آب، دسترسی به منابع آبی، تغییرات آب و هوایی، قوانین و مقررات، و توافقات بین کاربران قرار دارد.

این گزارش که توسط مرکز ملی مطالعات راهبردی کشاورزی و أب اتاق ایران به انتشار رسیده است به بررسی قانون مدیریت پایدار آب زیرزمینی کالیفرنیا و آموزه های ان برای کشورمان پرداخته است. ایالت کالیفرنیا به دلیل نوع اقلیم و مشکلات منابع آب زیرزمینی تا حدودی مشابه با ایران است. این قانون به شکلی اساسی، نقش‌ها، مسئولیت‌ها و اختیارات سازمان‌های محلی مسئول پیاده‌سازی مدیریت آب زیرزمینی در کالیفرنیا و ادارات ایالتی ناظر را دگرگون کرده است. 

سند راهبردی پدافند غیرعامل صنعت آب سندی است که به منظور افزایش امنیت و تاب‌آوری زیرساخت‌های آب کشور در برابر تهدیدات مختلف تدوین شده است. این سند شامل بخش‌های مختلفی از جمله موارد زیر است:

همگنی در بارش و بارندگی به میزان یکنواختی و توزیع یکسان بارش در یک منطقه یا دوره زمانی مشخص اشاره دارد. این مفهوم در هیدرولوژی از اهمیت بالایی برخوردار است و تأثیرات متعددی دارد. همگنی بارش در پروژه‌های تحلیل سیلاب اهمیت زیادی دارد:

مدل‌های VIC نوعی مدل هیدرولوژیکی هستند که برای شبیه‌سازی چرخه آب در مقیاس‌های فضایی و زمانی مختلف به کار می‌روند. این مدل‌ها بر اساس معادلات تعادل آب و انرژی بنا شده‌اند و می‌توانند طیف وسیعی از فرآیندها از جمله بارش، رواناب، نفوذ، تبخیر و تعرق، ذوب شدن برف و یخ و جریان رودخانه را شبیه‌سازی کنند.

برای عضویت در گروه بزرگ تلگرام مهندسی آب کشور بر روی لینک زیر کلیک کنید. لازم به ذکر است که باید از آی پی کشوری غیر از ایران استفاده نمایید:

هزینه مدل‌سازی دقیق آب‌های زیرزمینی توسط شرکت های معتبر جهانی با استفاده از مدل‌هایی مانند MODFLOW به‌طور کلی، می‌تواند از چند هزار دلار برای مدل‌های ساده تا صدها هزار دلار یا بیش از یک میلیون دلار برای مدل‌های پیچیده و جامع متغیر باشد. و به عوامل مختلفی بستگی دارد، از جمله:

پیشخوان رصد منابع آب کشور یک سامانه آنلاین است که توسط شرکت مدیریت منابع آب ایران ارائه شده است. این سامانه به منظور ارائه اطلاعات به روز و دقیق در مورد وضعیت منابع آب کشور به عموم مردم و ذینفعان طراحی شده است. در این سامانه می توانید اطلاعات مختلفی راجع به منابع آب کشور، از جمله موارد زیر را مشاهده کنید:

مدل‌سازی آب‌های زیرزمینی فرآیند ایجاد یک نمایش ساده‌شده از سیستم آب‌های زیرزمینی برای پیش‌بینی رفتار آن است. مدل‌ها از معادلات ریاضی، داده‌ها و فرضیات برای شبیه‌سازی جریان، کیفیت و تعاملات آب‌های زیرزمینی با محیط اطراف استفاده می‌کنند. اشتباهات رایج متعددی در مدل‌سازی آب‌های زیرزمینی وجود دارد که می‌تواند منجر به نتایج نادرست و گمراه‌کننده شود. برخی از رایج‌ترین این اشتباهات عبارتند از:

 آب‌های زیرزمینی منبع حیاتی آب آشامیدنی، کشاورزی و مصارف صنعتی برای بیش از نیمی از جمعیت جهان است. مدل‌سازی کیفیت آب زیرزمینی فرآیندی است که برای پیش‌بینی و شبیه‌سازی نحوه حرکت و توزیع آلاینده‌ها در آب‌های زیرزمینی استفاده می‌شود. این کار با استفاده از مدل‌های ریاضی و رایانه‌ای انجام می‌شود که عوامل مختلفی را در نظر می‌گیرند، از جمله:

حتی اگر یک مدل آب زیرزمینی همگرا شود، باز هم ممکن است خطاهایی در آن وجود داشته باشد که منجر به نتایج اشتباه شود. مدل آب زیرزمینی یک نمایش انتزاعی از سیستم آب زیرزمینی است. این یک ابزار است که می توان از آن برای شبیه سازی جریان، توزیع و کیفیت آب زیرزمینی استفاده کرد. مدل های آب زیرزمینی برای طیف وسیعی از اهداف از جمله:

هوش مصنوعی (AI) در حال تبدیل شدن به ابزاری قدرتمند برای مدیریت منابع آب در سراسر جهان است. با تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های عظیم از منابع مختلف، مانند داده‌های حسگر، تصاویر ماهواره‌ای و پیش‌بینی‌های آب و هوایی، AI می‌تواند به ما در درک بهتر چرخه آب، پیش‌بینی تقاضا و مصرف آب، شناسایی نشت‌ها و اتلاف، و بهینه‌سازی سیستم‌های توزیع آب کمک کند.

مدل MODFLOW 6 نسخه جدیدی از مدل جریان زیرزمینی آب MODFLOW است که توسط USGS (سرویس زمین شناسی ایالات متحده) توسعه یافته است. این نسخه شامل تغییرات و پیشرفت های متعددی نسبت به نسخه های قبلی مانند MODFLOW-2005 و MODFLOW-NWT است.

انتخاب بهترین شاخص خشکسالی هیدرولوژیک به نیازهای خاص مطالعه و در دسترس بودن داده ها بستگی دارد. خشکسالی هیدرولوژیکی به کمبود آب در منابع آب سطحی و زیرزمینی مانند رودخانه ها، مخازن، سدها و دریاچه ها اشاره دارد. این نوع خشکسالی به طور مستقیم بر کیفیت و کمیت آب آشامیدنی، کشاورزی، صنعت و سایر مصارف انسانی تأثیر می گذارد. خشکسالی هیدرولوژیکی می تواند ناشی از عوامل مختلفی مانند کمبود بارندگی، افزایش تبخیر و تعرق، و تغییرات اقلیمی باشد. اما خشکسالی هواشناسی به کمبود بارندگی در یک دوره زمانی مشخص اشاره دارد. این نوع خشکسالی اولین مرحله خشکسالی است و می تواند منجر به خشکسالی هیدرولوژیکی و کشاورزی شود. خشکسالی هواشناسی می تواند ناشی از عوامل مختلفی مانند نوسانات اقلیمی، الگوهای جوی و تغییرات آب و هوایی باشد.

تغییرات اقلیمی ناشی از فعالیت های انسانی به همراه عوامل استرس‌زای اجتماعی-اقتصادی آب، شدت خشکسالی را در سوریه، عراق و ایران افزایش داده است. از زمستان 2020 به بعد، منطقه بزرگی در غرب آسیا که هلال حاصلخیز را در اطراف رودخانه‌های فرات و دجله و همچنین ایران را در بر می‌گیرد، از باران‌های بسیار کم و دمای بالا رنج می‌برد. خشکسالی 3 ساله ناشی از آن اثرات شدیدی بر کشاورزی و دسترسی به آب آشامیدنی داشته است. در این منطقه خشک، بخش بزرگی از جمعیت به کشاورزی دیم، به ویژه کشاورزی گندم و دام وابسته است. در حالی که تغییرات نسبتاً زیادی در بارندگی سال به سال وجود دارد، این خشکسالی دومین بدترین خشکسالی در رکورد مشاهده شده بود که ناشی از افزایش دما بود. این در زمانی رخ داد که سایر عوامل اجتماعی-اقتصادی از جمله جنگ جاری در اوکراین با تأثیرات آن بر قیمت انرژی و مواد غذایی، و همچنین درگیری‌ها و ناآرامی‌های سیاسی، پیامدهای خشکسالی را تشدید می‌کنند.

مدیرکل دفتر تحقیق، توسعه و فناوری اطلاعات شرکت مدیریت منابع آب ایران با اعلام برگزاری یک نشست با محوریت توسعه، فراگیری و کاربرد هوش مصنوعی در صنعت مدیریت منابع آب گفت: در این نشست قرار است از نقشه راه کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت منابع آب رونمایی شود. به گزارش پایگاه اطلاع‌رسانی وزارت نیرو(پاون)، مجتبی نوری در خصوص برنامه‌های آتی این شرکت در حوزه پژوهش اظهار داشت: در تاریخ ۴ و ۵ دی‌ماه سال جاری نشست ارائه دستاوردهای پژوهشی شرکت مدیریت منابع آب ایران و شرکت‌های زیر مجموعه برگزار خواهد شد.

خشکسالی شدید ایران، عراق و سوریه «بدون تغییر اقلیم اتفاق نمی‌افتاد». یک مطالعه تازه نشان داده است که وقوع خشکسالی سه ساله و دمای طاقت فرسا در ایران، عراق و سوریه بدون تغییر اقلیم و گرمتر شدن زمین «تقریبا غیرممکن بود.» این بررسی را تیمی از اقلیم‌شناسان در گروه «انتساب آب و هوای جهانی» (دبلیو دبلیون اِی) انجام داده که یک ابتکار عمل جهانی برای تحلیل سریع رویدادهای شدید آب و هوایی است. براساس این مطالعه خشکسالی غرب آسیا که در ماه ژوئیه ۲۰۲۰ شروع شد عمدتا به دلیل هوای گرم‌تر از معمول و تبخیر سریع‌تر آب باران است. نویسندگان مطالعه تازه از جمله در امپریال کالج لندن می‌گویند که اگر دما بالا نرفته بود حتی نمی‌شد سه سال اخیر را خشکسالی به حساب آورد. «دبلیو دبلیو اِی» نوشت که بدون افزایش ۱.۲ درجه‌ای زمین از زمان شروع عصر صنعتی به دلیل سوزاندن سوخت‌های فسیلی، این خشکسالی که براساس معیارهای سازمان نظارت بر خشکسالی آمریکا اکنون «شدید» طبقه بندی می‌شود، شرایط «عادی» تلقی می‌شد.

با آخرین اجلاس آب دیجیتال IWA که در نوامبر برگزار می شود، Prabhushankar Chandrasekeran توضیح می دهد که چرا هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ابزارهای ضروری برای بخش آب هستند. اجلاس دیجیتال آب IWA به آخرین پیشرفت‌ها در آب دیجیتال می‌تابد، و این فرصت را برای تامین‌کنندگان و شرکت‌ها فراهم می‌کند تا نحوه استفاده از ابزارهای دیجیتال توسط بخش آب را به اشتراک بگذارند و محیطی غنی برای بحث درباره اینکه دیجیتالی‌سازی ممکن است صنعت را به کجا ببرد، فراهم کند. چه مهارت هایی در آینده مورد نیاز خواهد بود و دنیای آب ممکن است چگونه به نظر برسد.

یک مطالعه جدید تأثیر تغییرات آب و هوایی را بر دسترسی به آب در یک سفره آب زیرزمینی کارستی 9000 کیلومتر مربعی در اسرائیل و کرانه باختری بررسی می‌کند و HydroGeoSphere را با یک مدل تعادل آب خاک-اپیکارست مرتبط می‌کند. مدل HydroGeoSphere در این مطالعه از قابلیت‌های دو دامنه‌ای برای بررسی نفوذ و تقسیم‌بندی بارش بر اساس پیش‌بینی‌های اقلیمی کوچک‌تر منطقه‌ای از جمله میزان بارش و نرخ تبخیر و تعرق بالقوه تا سال 2070 استفاده می‌کند. (5 سناریوی تغییر اقلیم)، نویسندگان همچنین سه سناریوی متمایز تقاضای آب زیرزمینی را در پیش‌بینی‌های آینده‌نگر در مورد دسترسی به آب گنجانده‌اند. نتایج حاکی از آن است که متوسط بلندمدت حجم تغذیه آب زیرزمینی در مقایسه با کاهش میانگین بارندگی به میزان 30 درصد، حدود 5 تا 10 درصد کاهش خواهد یافت. تأثیر کاهش‌یافته بر تغذیه، اثر ناهمگونی آشکار جریان آب زیرزمینی کارست (یعنی تغذیه ترجیحی همراه با ویژگی‌های انحلال کارست) و افزایش شدت رویدادهای بارندگی منفرد است [...]. با این حال، علیرغم کاهش نسبتاً متوسط در تغذیه، طول و شدت سالهای خشکسالی متوالی با مقادیر تغذیه کم احتمالاً افزایش خواهد یافت.

بخش 1: وارونگی فضای داده: تطبیق تاریخ، تجزیه و تحلیل عدم قطعیت و ارزیابی ارزش داده برای مدل های پیچیده

خلاصه: وارونگی فضای داده (DSI) مدتی است که وجود داشته است، اما تا حد زیادی نادیده گرفته شده است، به جز برخی در صنعت نفت. درک آن ساده و پیاده سازی آن آسان است. با این وجود، بسیار قدرتمند است.

فرض کنید که یک مدل پیچیده آب زیرزمینی با مدت زمان طولانی ساخته اید. احتمالاً شما این کار را انجام داده اید زیرا به دنبال یکپارچگی نمایش فرآیندهایی هستید که بر آب های زیرزمینی در منطقه مورد مطالعه خود تأثیر می گذارد. همین ایده‌آل باید شما را وادار کند که به دنبال یکپارچگی نمایش ویژگی‌هایی باشید که بر این فرآیندها تأثیر می‌گذارند. با این حال این ویژگی ها ناهمگن و اغلب بسیار نامشخص هستند. بنابراین آنها باید به صورت تصادفی نمایش داده شوند. نمایش تصادفی خواص هیدرولیک زیرسطحی و سایر ویژگی‌ها از تعیین کمیت عدم قطعیت‌های پیش‌بینی‌های مورد علاقه مدیریت پشتیبانی می‌کند - یک پیش نیاز ضروری برای تصمیم‌گیری آگاهانه است. با این حال، کاهش این عدم قطعیت ها از طریق تطبیق تاریخ، هنگام استفاده از یک مدل پیچیده، با مشکلات عملی شدیدی مواجه است.