ESTIMATING THE CHANGES IN IRRIGATION WATER USE UNDER SHARED SOCIO-ECONOMIC PATHWAYS USING REMOTE SENSING DATA. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF (Thesis—Maaz Abdullah) Thesis_202321290.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 2 January 2027. Download (5MB)

Arabic Abstract

تلعب إدارة مياه الري دورًا مهمًا في الحفاظ على الإنتاجية الزراعية. ومع ذلك، فإن البيانات طويلة الأمد حول استخدام مياه الري غير متوفرة في معظم المناطق، مما يعيق تطوير مصادر بديلة لإمدادات مياه الري. يستخدم هذا العمل النسخة الموسعة من خوارزمية SM2RAIN لتقدير متطلبات المياه للري (IWR) في منطقة الأحساء بالمملكة العربية السعودية، وذلك بالاعتماد على منتجات رطوبة التربة والتبخر–النتح والهطول المطري المستمدة من الأقمار الصناعية، من خلال عكس معادلة ميزان المياه في التربة. وأشارت نتائج تصحيح الانحياز لمنتجات الهطول المطري المشتقة من الأقمار الصناعية إلى تفوق نموذج ConvLSTM على كل من Random Forests و XGBoost في تقليل الانحياز بالقرب من واحة الأحساء. كما يسلط البحث الضوء على المعايير الواجب مراعاتها لاختيار مجموعة بيانات مناسبة للتبخر–النتح من أجل تقدير متطلبات المياه للري في المناطق القاحلة وشبه القاحلة. تستخدم الدراسة أيضًا اختبارات لا معلمية لتقييم التغيرات في اتجاهات الهطول المطري والتبخر–النتح ومتطلبات المياه للري (IWR) تحت أربعة سيناريوهات من مسارات التنمية الاجتماعية-الاقتصادية المشتركة (SSP)، والتي تتنبأ بالظروف الاجتماعية-الاقتصادية والمناخية المستقبلية، كما تطوّر معادلة خطية بالاعتماد على مخرجات نماذج المناخ لكل واحد من سيناريوهات SSP. تشير النتائج إلى أن متطلبات المياه للري (IWR) يُتوقع أن تزداد تحت سيناريوهات الانبعاثات المرتفعة خلال الفترة 2025–2099، كما تمكنت نماذج الانحدار الخطي المتعدد (MLR) من تفسير 55٪ من التباين في متطلبات المياه للري المستقبلية. كما وفّرت هذه الدراسة قيماً عددية تحت سيناريوهات وخطوط أساس مختلفة لدعم التخطيط المستدام للموارد المائية وإدارة الأنشطة الزراعية في البيئات القاحلة في ظل سيناريوهات المناخ المستقبلية.

English Abstract

Irrigation water management plays an important role in sustaining agricultural productivity. However, long-term data on irrigation water usage is unavailable in most regions, thereby preventing the development of alternative sources of irrigation water supply. This work uses the extended version of the SM2RAIN algorithm to estimate the IWR in the Al-Ahsa region of Saudi Arabia using satellite-derived soil moisture, evapotranspiration, and precipitation products by inverting the soil water balance equation. Bias correction of satellite precipitation products indicated that the ConvLSTM was superior to Random Forests and XGBoost for reducing bias near the Al-Ahsa Oasis. The research highlights the criteria for choosing a suitable evapotranspiration dataset for IWR estimation in arid and semi-arid regions. The research also uses non-parametric tests for assessing the changes in precipitation, evapotranspiration, and IWR trends under four SSP scenarios, which project future socioeconomic and climate conditions, and develops a linear equation using outputs from climate model outputs for each of the SSP scenarios. Results indicate that IWR is supposed to increase under high emission scenarios for the period 2025–2099, and the MLR models were able to explain 55% of the variation in future IWR. This study also provided numerical values under different scenarios and baselines for sustainable water resource planning and agricultural management in arid environments under future climate scenarios.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Civil Engineering > Water and Environmental Engineering
Department:	College of Design and Built Environment > Civil and Environmental Engineering
Committee Advisor:	Al-Areeq, Ahmed
Committee Members:	Al-Suwaiyan, Mohammed and Elnakar, Haitham
Depositing User:	MAAZ ABDULLAH (g202321290)
Date Deposited:	04 Jan 2026 07:39
Last Modified:	04 Jan 2026 07:39
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/143975