سرچشمه، ب. و ش. شاهمحمدی کلالق. 1395. ارزیابی آسیبپذیری آلودگی آبخوان دشت سلماس با مدل دراستیک و سیستم اطلاعات جغرافیایی. نشریه دانش آب و خاک، دوره 26، شماره2/4، ص 67-55.
قرهخانی، م.، ع.ا. ندیری و ا. اصغری مقدم. 1398. تعیین پتانسیل آلودگی آبخوان دشت سلماس. اولین کنفرانس بینالمللی و چهارمین کنفرانس ملی صیانت از منابع طبیعی و محیطزیست، دانشگاه محقق اردبیلی.
گنجی خرم دل، ن. و م. شمس. 1397. ارزیابی آسیبپذیری به آلودگی نیترات به آبخوان دشت الشتر با استفاده از مدلهای دراستیک و سینتکس. نشریه مهندسی آبیاری و آب ایران، دوره نهم، شماره 2، ص 64-50.
مهندسین مشاور آب و توسعه پایدار. 1393. گزارش بیلان منابع آب محدوده مطالعاتی سلماس (3001)، 94 ص.
یزدانی، و. و ح. منصوریان. 1398. ارزیابی آسیبپذیری آبخوان دشت قزوین و تحلیل حساسیت حذف پارامترها با بکارگیری GIS. نشریه مهندسی آبیاری و آب ایران، دوره 10، شماره 2، ص 146-128.
Aller, L., T. Bennett, J. H. Lehr, R. J. Pretty and G. Hackett. 1987. DRASTIC: A Standardized System for Evaluating Ground Water Pollution Potential Using Hydrogeologic Settings. US Environmental Protection Agency, Ada, Oklahoma (EPA-600/2-87-035).
Baalousha, H. M. 2011. Mapping groundwater contamination risk using GIS and groundwater modelling, A case study from the Gaza Strip, Palestine. Arab J Geosci., 4: 483–94.
Bai, L., Y. Wang and F. Meng. 2012. Application of DRASTIC and extension theory in the groundwater vulnerability evaluation. Water and Environment journal, 26(3): 381–391.
Brookes, C. J. 2001. A genetic algorithm for designing optimal patch configurations in GIS. International Journal of Geographical Information Science, 15(6): 539-559.
Huan, H., B. T. Zhang, H. Kong, M. Li, W. Wang, B. Xi and G. Wang. 2018. Comprehensive assessment of groundwater pollution risk based on HVF model: A case study in Jilin City of northeast China. Science of the Total Environment, 628–629: 1518–1530.
Jafari S. M. and M. R. Nikoo. 2016. Groundwater risk assessment based on optimization framework using DRASTIC method. Arab J Geosci., 9: 742.
Nadiri A. A., S. Sadeghfam, M.
Gharekhani, R. Khatibi and E.Akbari. 2018c. introducing the risk aggregation problem to aquifers exposed to impacts of anthropogenic and geogenic origins on a modular basis using 'risk cells'. Journal of Environmental Management, 217: 654–667.
Nadiri, A. A., F. Sadeghi Aghdam, R. Khatibi and A. Asghari Moghaddam. 2018b. the problem of identifying arsenic anomalies in the basin of Sahand dam through risk-based ‘soft modelling’. Science of the Total Environment, 613: 693–706.
Nadiri, A. A., M. Gharekhani, R. Khatibi, S. Sadeghfam and A. Asghari Moghaddam. 2017. Groundwater vulnerability indices conditioned by Supervised Intelligence Committee Machine (SICM). Science of the Total Environment, 574: 691–706.
Neshat, A., B. Pradhan and S. Javadi. 2015. Risk assessment of groundwater pollution using Monte Carlo approach in an agricultural region: An example from Kerman Plain, Iran. Journal of Computers, Environment and Urban Systems, 50: 66–73.
Nobre, R. C. M., O. C. Rotunno, W. J. Mansur, M. M. M. Nobre and C. A. N. Cosenza. 2007. Groundwater vulnerability and risk mapping using GIS, modeling and a fuzzy logic tool. J Contam Hydrol., 94: 277–92.
Sajedi-Hosseini, F., A. Malekian, B. Choubin, O. Rahmati, S. Cipullo, F. Coulon and B. Pradhan. 2018. A novel machine learning-based approach for the risk assessment of nitrate groundwater contamination. Science of the Total Environment, 644: 954–962.
Wang, J., J. He and H. Chen. 2012. Assessment of groundwater contamination risk using hazard quantification, a modified DRASTIC model and groundwater value, Beijing Plain, China. Science of the Total Environment, 432: 216-226.