کارایی شاخص‌های هوازدگی و عناصر ژئوشیمیایی در منشأیابی منابع رسوب زیرحوضه‌ها (منطقه مطالعاتی: حوضه آبخیز الوند، استان کرمانشاه)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 تگروه جغرافیای طبیعی، دانشکده علوم زمین، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران

2 گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده علوم زمین، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران

3 گروه مهندسی شیمی، دانشگاه علم و فناوری مازندران، بهشهر ، ایران

چکیده

فرسایش ناشی از آب و انتقال و رسوبگذاری در حوضه‌های آبخیز منجر به اثرات محلی و برون محلی می‌گردد که باعث آسیب قابل توجهی به اراضی و زیرساخت‌ها می‌شود. شناخت منشاء تولید رسوب در سیستم‌های رودخانه‌ای برای مدیریت موثر حوضه آبخیز ضروری است. از چالش‌های مهم منشایابی رسوب کاربرد ردیاب‌های مناسب است. بدین ترتیب هدف از این مطالعه بررسی کارایی شاخص‌های هوازدگی و عناصر ژئوشیمیایی در منشایابی منابع رسوب زیرحوضه‌ها در حوضه آبخیز الوند است. بدین منظور ابتدا 27 نمونه از 3 زیر حوضه به عنوان منابع رسوب و 9 نمونه ازخروجی اصلی حوضه به عنوان رسوب هدف نمونه برداری شد. پس از آماده سازی نمونه ها 9 عنصر ژئوشیمیایی (Al, Ca, Fe, k, Na, Mg, Si, Ti) و 42 شاخص هوازدگی به عنوان ردیاب‌های اولیه در نمونه‌های منابع رسوب و نمونه‌های رسوب هدف اندازه‌گیری شد. با استفاده از تحلیل آماری کروسکال-والیس و تحلیل آماری تابع تشخیص، سه عنصر ژئوشیمیایی (Na, Mg, Si) و سه شاخص هوازدگی (CPA, ALK, R) به عنوان ردیاب‌های بهینه در تفکیک منابع رسوب انتخاب شدند. تکنیک منشایابی منابع رسوب براساس مدل بیسین تهیه و درصد سهم هر یک از منابع رسوب تعیین شد. برای سه منبع رسوب حوضه الوند یعنی حوضه 1 (قلعه شاهین)، حوضه 2 (پاتاق) و حوضه 3 (ریجاب) به ترتیب مقادیر 7/97 % ، 8/0 % و 1/1% درصد برآورد شد. بر اساس ردیاب‌های ذکر شده در فوق زیرحوضه قلعه شاهین به عنوان منبع رسوب غالب شناسایی شد. نتایج نشان داد ترکیبی از شاخص‌های هوازدگی و عناصر ژئوشیمیایی می‌توانند ترکیب مناسبی از ردیاب‌ها را ایجاد نماید تا در منشایابی رسوب مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

The efficiency of weathering indices and geochemical elements in sub_basin spatial sediment sources fingerprinting (case study: Alvand watershed, Kermanshah province)

نویسندگان [English]

  • Parvin Roshanneko 1
  • Kazem Nosrati 2
  • Reza Dehbandi 3
1 Department of Physical Geography, Faculty of Earth Sciences, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran
2 Department of Physical Geography, Faculty of Earth Sciences, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran
3 Department of Chemical Engineering, University of Science and Technology of Mazandaran, Behshahr , Iran
چکیده [English]

Erosion caused by water and sediment transport in watersheds leads to local and off-site effects that can cause significant damage to lands and infrastructure. Understanding the source of sediment production in river systems is essential for effective watershed management. A key challenge in sediment source tracing is the use of suitable tracers. Therefore, the purpose of the study is to investigate the effectiveness of weathering indicators and geochemical elements in the origin of sediment sources of sub-basins in Alvand watershed. For this purpose, first, 27 samples were taken from 3 sub-basins as sediment sources and 9 samples were taken from the main outlet of the basin as the target. After preparing the samples, 9 geochemical elements (Al-Ca-Fe-K-Na-Mg-Si-Ti-P) and 42 weathering indices were measured as primary tracers in sediment source samples and target sediment samples. Using Kruskal-Wallis statistical analysis and statistical analysis of the detection function, three geochemical elements (Na, Mg, Si) and three weathering indices (CPA, ALK, R) were selected as optimal tracers in the separation of sediment sources.The sediment source apportionment technique was prepared based on the Bayesian model, and the percentage contribution of each sediment source was determined. For the three sediment sources in the Alvand watershed, namely Basin 1 (Ghaleh Shahin), Basin 2 (Patagh), and Basin 3 (Rijab), the estimated percentages were 97.7%, 0.8%, and 1.1%, respectively. Based on the mentioned tracers, the Ghaleh Shahin sub-watershed was identified as the dominant sediment source.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Alvand watershed
  • Sediment fingerprinting
  • mixing model
  • Weathering indices