تأثير تغير المناخ في نظام شبكة مياه الامطار: دراسة الحالة في كربلاء

رسالة ماجستير

اسم الباحث : غفران عبدالحسين محمدحسن علي

اسم المشرف : أ.د. باسم خليل نايل أ.م.د. واقد حميد حسن

الكلمات المفتاحية :

الكلية : كلية الهندسة

الاختصاص : هندسة البنى التحتية‏

سنة نشر البحث : 2019

تحميل الملف : اضغط هنا لتحميل البحث

يحدث فيضان شبكة مياه الأمطار بسبب تغير المناخ وتغير استخدام الأراضي وزيادة التمدن والسكان على نطاق أوسع. تتناول هذه الدراسة تطوير نماذج لتنبئ التغيير المستقبلي في أحداث هطول الأمطار من أجل حماية البنى التحتية لشبكة مياه الأمطار من الفيضانات. تم اختيار حي العباس في مدينة كربلاء ، العراق كدراسة حالة. بالنسبة للتحليل الأول ، فإن تأثير تغير المناخ على كثافة الأمطار المتوقعة للفترة المستقبلية (2017-2070) يعتمد على البيانات التاريخية للفترة 1980 – 2016. وقد تم إجراء هذا باستخدام نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN). تتضمن طبقات الدخول التي تدخل في نموذج ANN عوامل التغير المناخي وتشمل (هطول الأمطار شهريًا ودرجة الحرارة ودرجة الحرارة القصوى وسرعة الرياح والرطوبة وأشعة الشمس). هذه البيانات مقسمة إلى بيانات التدريب تمثل 95 ٪ من البيانات وبيانات الاختبار تمثل 5 ٪ لعملية المعايرة. عوامل الاخراج تشمل كثافة هطول الأمطار. بعد ذلك ، تم بناء نموذج إدارة مياه العواصف (SWMM) من أجل تقييم ظروف الفيضان في منطقة الدراسة لكثافة الأمطار المتوقعة. تشير النتائج إلى أن الحد الأقصى لكثافة الأمطار سيبلغ 46.48 ملم / ساعة. في عام 2067. تمثل هذه القيمة ثلاث مرات من كثافة التصميم. وتزداد نسبة فيضان المنهولات مع تقدم الوقت. في نهاية فترة التصميم (2070) تم تخفيض المرحلة الأولى بمعدل حوالي 39.2٪ ، وتمت زيادة المرحلة الثانية بمعدل 14.2٪ ، وتمتاز المرحلة الثالثة بزيادة 6 مرات ، والمرحلة لا تتغير ، والمرحلة الخامسة تزيد مع معدل 6٪ مقارنة بفترة البداية (2017).

CLIMATE CHANGE EFFECT IN STORM WATER NETWORK SYSTEM: CASE STUDY IN KERBALA

The flooding of the storm water network is caused by climate change, land use change, increase in urbanization, and the wider population. This study deals with the development of models to extrapolate future change in rainfall events in order to protect the infrastructure of the storm water network from flooding. The Al-Abbas quarter in Karbala city, Iraq was selected as a case study. For the first analysis, the effect of climate change on the predicted rainfall intensity for the future period (2017-2070) depends on historical data for the period of 1980- 2016. This was conducted using the artificial neural network (ANN) model. The input layers that enter to ANN model include climate change parameter include (monthly rainfall, min. temperature, max. temperature, wind speed, humidity, and sunshine). This data divided to training data represent 95% of the data and testing data represent 5% for calibration process. Output parameter include rainfall intensity. Following this, a Storm Water Management Model (SWMM) model is constructed in order to assess the flood conditions of the study area for expected rainfall intensities. The results indicate that the maximum rainfall intensity will reach 46.48 mm/h. in 2067. This value represents three time of the design intensity. The percent of the flooding manhole increase with progress of time. At the end of the design period (2070) stage 1has been decrease with rate about 39.2%, stage 2 has been increase with rate about 14.2%, stage3 has been increase 6 time, stage has no change, and stage 5 increase with rate about 6% compared to beginning period (2017).