Estimation of Tabriz population based on exponential and logistic growth models for water scarcity analysis
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 135
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_ARWW-11-2_003
تاریخ نمایه سازی: 2 بهمن 1403
چکیده مقاله:
According to most opinions of researchers, an increase in the population creates many restrictions in relation to water supply in the cities. Because an increase in the population causes climate change, water consumption in the sewage sector, lack of water infrastructure and rising demand for food production. Therefore, accurate planning is needed to predict population numbers in the future years. Therefore, in this research, a specific mathematical equation is introduced for predicting the Tabriz population in the future and two linear and quadratic equations are introduced for water consumption demand. Also, this study indicated that Tabriz's population growth rate followed on an exponential model from ۱۹۵۶ to ۱۹۷۵. Nevertheless, from ۱۹۷۶, later for various reasons, the population growth pattern turned out to be a logistics function model. In addition, by using this method, it is possible to better plan for the future of this city in terms of water scarcity, water demand and consumption, and water security. The used method can be applied to other cities and regions to predict the population numbers and to assess water scarcity.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Saeed Imani
Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, University of Tabriz, Tabriz, Iran.
Yagob Dinpashoh
Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, University of Tabriz, Tabriz, Iran.
Esmaeil Asadi
Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, University of Tabriz, Tabriz, Iran.
Ahmad Fakheri Fard
Department of Water Engineering, Faculty of Agriculture, University of Tabriz, Tabriz, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :