ORIGINAL_ARTICLE
برآورد آماری و همدیدی بارش بیشینه محتمل در حوضههای جنوبغربی ایران
در این تحقیق با استفاده از سری داده های سالانه بارش بیشینه 24 ساعته 36 ایستگاه سینوپتیک در چهار حوضه جنوبغربی کشور به محاسبه بارش بیشینه محتمل از طریق روش آماری (هرشفیلد و هرشفیلد- دسا) و روش همدیدی (فیزیکی) پرداخته شده است. نتایج به دست آمده از روش آماری هرشفیلد نشان میدهد که بارش بیشینه محتمل نسبت به بارش بیشینه 24 ساعته خیلی بیشتر از مقدار مورد انتظار بوده است(3تا 4.66). اما در روش دسا مقادیر بارش بیشینه محتمل در مقایسه با روش هرشفیلد کاهش یافته) 48/1 تا 19/2(. ضرایب تغییرپذیری و چولگی محاسبه شده نیز نشانگر تغییرپذیری بالای مقادیر بارش بیشینه 24 ساعته در ایستگاههای کمبارشتر منطقه نسبت به نواحی کوهستانی و پربارشتر است. این وضعیت برآورد بارش بیشینه محتمل در بخشهای جنوبی و کمبارش حوضههای مورد مطالعه را غیرقابل اطمینانتر مینماید. نتایج بدست آمده در روش همدیدی که رخداد توفان 16-17 نوامبر 1994 را مورد بررسی قرار داده است با حداقل بارش بیشینه محتمل حدود 24 میلیمتر در ایستگاه اهواز و حداکثر134 میلیمتر در ایستگاه مسجد سلیمان نسبت به هر دو روش آماری فوق از مقادیر کمتر و نزدیک به واقعیت برخوردار بوده است.
https://clima.irimo.ir/article_113600_657f08bc07ca5574adccb75db0cd42e9.pdf
2020-08-22
1
14
بارش بیشینه محتمل
روش همدیدی
روش آماری
حوضههای جنوبغرب ایران
روش هرشفیلد و دسا
ابراهیم
فتاحی
ebfat2002@yahoo.com
1
دانشیار، پژوهشگاه هواشناسی و علوم جو
LEAD_AUTHOR
علی
دیده وراصل
ali_didehvar714@yahoo.com
2
کارشناس پژوهشی پژوهشگاه هواشناسی و علوم جو
AUTHOR
تهمینه
صالحی پاک
3
دبیر دبیرستانهای منطقه 5 آموزش و پرورش تهران
AUTHOR
Casas, M. Carmen, Rodriguez, R., Prohom, M., Gazquez, A., Redano, A., 2010, Estimation of the probable maximum precipitation in Barcelona (Spain), International Journal of Climatology., Volume 31, Issue 9, pp. 1322–1327.
1
Chavan S. R., Srinivas V. 2015, “Probable Maximum Precipitation Estimation for Catchments in Mahanadi River Basin” Aquatic Procedia Volume 7, pp. 1-296 (August 2016).
2
Chow, V.T., 1951. A general formula for hydrologic frequency analysis. Trans. Am. Geophys. Union. 32, pp. 231-237.
3
Corrigan, P., D. D. Fenn, D. R. Kluck, and J. L. Vogel (1999) Probable Maximum Precipitation for California. National Weather Service Hydrometeorological Report No. 59, 392 pp.
4
Desa, M.N.M., and Rakhecha, P.R. 2007. Probable maximum precipitation for 24-h duration over an equatorial region: Part 2-Johor, Malaysia. Atmospheric Research, 84, pp. 84-90.
5
Desa, M.N.M., Noriah, A.B., and Rakhecha, P.R. 2001. Probable maximum precipitation for 24 h duration over Southeast Asia monsoon region-Selangor. Malaysia. Atmospheric Research, 58, pp. 41-54.
6
Douglas, E.M., Barros, A.P., 2003. Probable Maximum Precipitation Estimation Using Multifractals: Application in the Eastern United States,Journal of Hydrometeorology, no. 4, pp. 1012–1024.
7
Fattahi E, A. M. Noorian , K. Noohi, 2010. “Comparison of physical and statistical methods for estimating probable maximum precipitation in southwestern basins of Iran” DESERT Journal, No. 15, pp. 127-132.
8
Foufoula-Georgiou, E., 1989. A probabilistic storm transposition approach for estimating exceedence probabilities of extreme precipitation depths. Water Resources Research,25, pp.799–815.
9
Gharaman, B., Sepaskhah, A.R. 1996, Estimation of Probable Maximum Precipitation (PMP) for short Duration at southern Regions of Iran, No. 30., pp. 51-61.
10
Hershfield, D.M. 1961. Estimating the probable maximum precipitation. J. Hydraul. Div., ASCE 887(HY5), pp. 99-116.
11
Hershfield, D.M. 1965. Method for estimating the probable maximum precipitation. Journal of American Water Works Association, 57, pp. 965-972.
12
Rezacova, D., Pesice, P., Sokol, Z., 2005. An estimation of the probable maximum precipitation for river basins in the Czech Republic. Atmospheric research, 77(1), pp. 407-421.
13
Schreiner, L. C., and J. T. Riedel, 1978, Probable Maximum Precipitation Estimates, United States East of the 105th Meridian (HMR No. 51), National Weather Service, National Oceanic and Atmospheric Administration, United States Department of Commerce, Washington, DC.
14
Shirdeli Azim, 2012, “Probable maximum precipitation 24 hours estimation: A case study of Zanjan province of Iran”, Management Science Letters 2, pp. 2237–2242.
15
Sidek L. M, M D Mohd Nor , P R Rakhecha, H Basri, W Jayothisa, R S Muda, M N Ahmad and A Z Abdul Razad , 2013,“ Probable Maximum Precipitation (PMP) over mountainous region of Cameron Highlands-Batang Padang Catchment of Malaysia” 4th International Conference on Energy and Environment 2013 (ICEE 2013). Doi: 10.1088/1755-1315/16/1/012049.
16
Tajbakhsh, M., Gharaman, B., 2009, Estimation of 24-h probable maximum precipitation by using different statistical approaches for north- east of Iran, J. of Water and Soil Conservation Vol. 16(1), pp. 123-141.
17
World meteorological Organization (1986) "Manual for Estimation of Probable Maximum Precipitation" Operational Hydrology Report No. 1, WMO-No 332, Geneva.
18
ORIGINAL_ARTICLE
محل شکل گیری و توزیع فضایی- زمانی کم ارتفاع های بریده موثر بر ایران
کم ارتفاع های بریده به عنوان یک کم ارتفاع بسته درورد سپهرمیانی و بالایی تعریف میشوند که به طور کامل از جریان اصلی بادهای غربی جدا شده اند. کم ارتفاع بریده یکی از پدیده های اثرگذار بر اقلیم ایران میباشد .هدف از این مقاله بررسی میزان این اثرگذاری در مناطق مختلف ایران در زمان های متفاوت میباشد .ویژگی های کم ارتفاع های بریده در ایران، برای دوره 2015-1976 مطالعه گردید. برای شناسایی این سیستم ها از الگوریتم رائولنییتو، با قابلیت شناسایی خودکار، استفاده گردید. این الگوریتم از داده های میانگین روزانه ارتفاع ژئوپتانسیل ترازهای ۵۰۰ و 600 هکتوپاسکال، باد مداری در تراز۵۰۰ هکتوپاسکال و دمای تراز۵۰۰ هکتوپاسکال ، از پایگاه دادههای مرکز ملی پژوهشهای جوی ایالات متحده استفاده میکند. نتایج نشان داد که اصلی ترین مناطق شکل گیری کم ارتفاع های بریده موثر بر ایران در شرق، غرب و جنوب ترکیه، شرق مدیترانه و کشورهای سوریه و اردن می باشند. در این مطالعه ایران به چهار منطقه تقسیم گردید و فراوانی رخداد کم ارتفاع های بریده در این مناطق بررسی گردید. نتایج نشان داد که بیشترین فراوانی وقوع این سیستم ها در منطقه A (ربع شمال غرب ایران) و سپس در منطقه C (ربع شمال شرق) رخ داده است. همچنین مشخص گردید که بیشترین رخداد کم ارتفاع های بریده در مناطق A و C، در فصل بهار و در مناطق B (ربع جنوب غرب) و D (ربع جنوب شرق)، در فصل زمستان بوده است. توزیع سالانه کم ارتفاع های بریده در مناطق چهار گانه ایران نیز بررسی گردید بطوریکه در طول دوره آماری 40 ساله،سال 1982 در هر چهار منطقه ایران، بیشترین فراوانی کم ارتفاع بریده رخ داده است.
https://clima.irimo.ir/article_113601_288adea1eda60e2ed1f206d047630f3d.pdf
2020-08-22
15
28
کم ارتفاع بریده
کم فشار بریده
سردچال
ایران
قاسم
عزیزی
ghazizi@ut.ac.ir
1
دانشکده جغرافیا دانشگاه تهران
AUTHOR
محمد
مرادی
moradi36@gmail.com
2
استادیار، هواشناسی، پژوهشکده اقلیم شناسی، تهران، ایران
AUTHOR
حسین
رضایی
gh.rezaei@ut.ac.ir
3
دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
Azizi, Gh. (1996), Blocking and its effects on precipitation of Iran, dissertation, (in Persian).
1
Azizi, Gh., Moradi, M., Rezaei, H. (2018),Identification and Climatology of Cut-offLows over IRAN and Relationships with ENSO and NAO, Journal of Geographical Researches, No. 128, PP. 158-173.
2
Banihashem, T., Ardekani, H., Moradi, M.(1999), The behavior and movement of Cutoff Low from the point of view of baroclinic, ـJournal of the earth and space Physics, No. 25, PP. 37-46, (in Persian).
3
Banihashem, T., Ardekani, H., Tajbakhsh, S.(2000), The behavior and movement of Cutoff Low, ـJournal of the earth and space Physics, No. 26, PP. 15-25, (in Persian).
4
Chuanxi, L., YI,L., Liu, X., Chance, K. (2013), Dynamical and chemical features of a Cutoff Low over Northeast China in July 2007: Results from satellite Measurements and Reanalysis, Advances in Atmospheric Sciences, Volume 30, No. 2, PP 525-540.
5
Favre, A., Hewitson, B., Tadross, M., Lennard, C., Mota, R. (2012), Relationships between cut-off lows and the semiannual and southern oscillations, Climate Dynamics, Volume 38, PP 1473-1487.
6
Fuenzalida, H., Sanchez, R., Garreaud, R. (2005), A climatology of cutoff lows in the southern hemisphere, Journal of Geophysical Research, Volume 110, 1-10.
7
Gerald, D., Bell, L., Bosart, F. (1989), A 15-Year Climatology of Northern Hemisphere 500 mb Closed Cyclone and Anticyclone Centers, Monthly Weather Review, Volume 117, PP 2142-2163.
8
Gimeno, L., Nieto, R. Trigo, R. (2007), Decay of the Northern Hemisphere stratospheric polar vortex and the occurrence of cut-off low systems: An exploratory study, Meteorology and Atmospheric Physics, Volume 96, PP 21-28.
9
Gouget, H., Vaughan, G., Marenco, A., Smit, H. (2000), Decay of a cut-off low and contribution to stratosphere-troposphere exchange, Q. J. R. Meteorol. Soc, Volume, PP1117-1141.
10
Hodgson, Amy, 2012, Case study analysis of a cut-off low weather system over North-West Africa observed during the fennec pilot study, April 2011, Earth and Environment, volume 8, PP 38-105.
11
Kentarchos, A., Davies, T., (1998), A Climatology of cut-off lows at 200 hpa in the Northern Hemisphere 1990-1994, Intermational Journal of Climatology, Volume 18, PP 379-390.
12
Molekwa, S., Engelbrecht, C., Rautenbach, C. (2014), Attributes of cut-off low induced rainfall over the Eastern Cape Province of South Africa, Theoretical and Applied Climatology, Volume 118, PP 307-318.
13
Nasresfahani. M., Mohebolhojeh, A., Ahmadigivi, F., (2008), The effects of NAO on some meteorological Parameters over Middle East and South West Asia, Iranian Journal of Geophysics, NO. 2, PP. 51-64, (in Persian).
14
Ndarana, T., Waugh, D. (2010), The link between cut-off lows and Rossby wave breaking in the Southern Hemisphere, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, Volume 136, PP 869-885.
15
Nieto, R., Gimento, L., Torre, L., Ribera, P., Gallego, D., Herrera, R., Garcia, J., Nunez, M., Redano, A, Lorente, J. (2005), Climatological features of Cutoff Low Systems in the Northern Hemisphere, Journal of Climate, Volume 18, PP 3085-3103.
16
Nieto, R., Gimeno, L., Anel, J., Torre, L., Gallengo, D., Barriopedro, D., Gallego, M., Gordillo, A., Redano, A., Delgado, G. (2007), Analysis of the precipitation and cloudiness associated with COLS occurrence in the Iberian Peninsula, Meteorology and Atmospheric Physics, Volume 96, PP 103-119.
17
Nieto, R., Gimeno, L., Torre, L., Ribera, P., Barriopedro, D., Herrera, R., Serrano, A., Gordillo, A., Redano, A., Lorente, J. (2007), Interannualvariability of cut-off low systems over the European sector: the role of blocking and the Northern Hemisphere circulation modes, Meteorology and Atmospheric Physics, Volume 96, PP 85-101.
18
Nieto, R., Sprenger, M., Wernli, H., Trigo, R., Gimeno, L. (2008), Identification and Climatology of Cut-off Lows near the Tropopause, Trend And Directions In Climate Research, Volume 1146, PP 256-290.
19
Oakley, N., Redmond, K. (2014), A Climatology of 500-HPA closed lows in the Northeastern Pacific Ocean, 1948-2011, American Meteorological Society, Volume 53, PP 1578-1592.
20
Omidvar, K., Safarpour, F., Mahmoudabadi, M., Olfati, S. (2010), An analysis of the effects of Cutoff Low on the occurrence of extreme rainfall in central and southwest of Iran,The Journal of Spatial Planing, No. 4, PP. 161-189, (in Persian).
21
Palmén, E., Newton, C. (1969), Atmospheric Circulation Systems, Academic Press, pp 603.
22
Parker,S., Hawes, J., Colucci, S., Hayden, B. (1989), Climatology of 500 mb cyclones and Anticyclones, 1950-85, American Meteorological Society, Volume 117, PP 558-570.
23
Qi, L., Wang, Y., Leslie, L. (2000), Numerical simulation of a cut-off low over southern Australia, Meteorology and Atmospheric physics, Volume 74, PP 103-115.
24
Rezaei, H., (2018), Cut-off Low impacts on Precipitation of Iran, TesisPh.D, University of Tehran.
25
Reboita, M., Nieto, R., Gimeno, L., Rocha, R., Ambrizzi, T., Garreaud, R., Kruger, L. (2010), Climatological features of cutoff low systems in the Southern Hemisphere, Journal of Geophysical Research, Volume 115, PP 1-15.
26
Shabbar, A., Huang, J., Higuchi, K. (2001), The relationship between the wintertime North Atlantic Oscillation and blocking episodes in the North Atlantic, Int J Climatol, NO. 21, PP. 355–369.
27
Singleton, A., Reason, C. (2007), A Numerical model study of an intense cutoff low pressure system over south Africa, Monthly weather review, volume 135, PP 1128-1150.
28
Singleton, A., Reason, C. (2007), Variability in the characteristics of cut-off low pressure systems over subtropical southern Africa, International Journal Of Climatology, Volume 27, PP 295-310
29
ORIGINAL_ARTICLE
مسیر سامانههای بارش غربی و پیش زمینههای متن اقلیمی (نگاره اقلیمی) آنها مورد مطالعه: منطقه کیخسروی زاگرس
مقاله دارای دو مفهوم جدید در ادبیات اقلیمشناسی است. این دو واژه عبارتست از متن اقلیمی (نگاره اقلیمی) و کیخسروی زاگرس واژه اول وام گرفته از نظریه ژنت نظریهپرداز ساختارگرااست که ترجمان آن به زبان اقلیمشناسی بدین معنی است که مکانها دارای متن یا نگاره اقلیمی هستند واین نگارههای اقلیمی هستند که رفتار سامانههای اقلیمی را شکل میدهند. واژه دوم، یک مفهوم مکانی است که در این مقاله برای یکی از دو کانون پربارش ایران یعنی زاگرس مرکزی بکاربرده شده است. مسئله مهم بررسی نقش نگارههای اقلیمی ایران بر رفتار سامانههای غربی است، روش کار بیشتر متکی به پدیدارشناسی است و لذا اگر چه از دادههای اقلیمی بهره برده شده ولی این دادهها در چارچوبی تاویلی تحلیل شده است. برای دستیابی به اهداف پژوهش ابتدا نقشه نگاره اقلیمی در محدوده 50-10 درجه شمالی و 75-20 درجه شرقی تهیه و 5 عامل موثر در تحلیل متن یعنی فشار، دما، بارش، رطوبت نسبی، و تبخیر در سطح 500 هکتوپاسگال برای یک دوره آماری از (2015-1980) تحلیل شد. سپس گونهشناسی سامانههای ورودی از غرب در یک بازه(2017-1987) ساله صورت گرفت وکریدور عبورسامانههای غربی مشخص گردید. این روش این امکان رافراهم آورد که بتوان براساس روش ماتریس تفاضل دادههای اقلیمی، نگارههای اقلیمی ایران مشخص و رفتار سامانهها دربرابر نگارههای اقلیمی ارزیابی شود. بررسیهای فوق نشان داد که : *ایران دارای سه نگاره اقلیمی است.*سامانههایی که از کیخسروی زاگرس میگذرند در دو تیپ بارشزا و غیر بارشی طبقهبندی میشوند و برای آنکه بتوانند زایش بارشی داشته باشند تنها کافی است در کوهرنگ به میزان 2/2درجه سلیسوس دمای آنها کاهش یابد.*تالاب بینالمللی هور العظیم در متن اقلیمی (نگاره اقلیمی) ایران میتواند نقطه نظریه آشوب در بارشهای زاگرس مرکزی باشد.
https://clima.irimo.ir/article_113602_bf9dfe930c383a035a48845a67b00076.pdf
2020-08-22
29
40
متن اقلیمی (نگاره اقلیمی) “کیخسروی زاگرس “فضا و مثلث نیچ”
“ نظریه آشوب
زهرا
پاکزاد
b.naderkhani_ac@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری آب و هواشناسی، گروه جغرافیا، واحد نجف آباد، دانشگاه آزاد اسلامی، نجف آباد، ایران
AUTHOR
محمد حسین
رامشت
mh.raamesht@gmail.com
2
استاد ژئومرفولوژی، گروه جغرافیا، واحد نجف آباد، دانشگاه آزاد اسلامی، نجف آباد، ایران و دانشکده علوم جغرافیایی و برنامهریزی دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران
LEAD_AUTHOR
امیر
گندمکار
aagandomkar@gmail.com
3
دانشیار مرکز تحقیقات گردشگری، واحد نجف آباد، دانشگاه آزاد اسلامی، نجف آباد، ایران
AUTHOR
Alshammari M., Pavlovic M., AL Qaied B.A., 2016, Chaos Theory in Strategy Research ,American Journal of Business and Management, Vol. 5, No. 1, pp1-13 .
1
Azadi, M ,2018, Iran National Water Park - Case Study: Kekhosrowi Zagros, Master's Thesis, Guidance Teachers, Mohammad Hossein Ramesht, and Kourosh Shirani, University of Isfahan, Natural History Department.
2
Culling, W. E. D. Equifinality:1985, chaos, dimension and pattern. The concepts of non - linear dynamical systems theory and their potential for physical geography. London School of Economics, Geography Discussion Paper, New Series No. 19.
3
Ghys E., 2015, The Butterfly Effect, The Proceedings of the 12th International Congress on Mathematical Education, pp 19-39.
4
Harrison, R. G. and D.J. Biswas, 1986, Chaos in light. Nature, Vol.321.
5
J Dooley K., 2009,The Butterfly Effect of the "Butterfly Effect", Nonlinear Dynamics Psychology and Life Sciences, 13(3),pp279-288.
6
Nematollahi F.,2014,Terrestrial space in geomorphology. Innovation in the field of geography, Geography and Environmental Plannin , Issue 53, PP 109-120.
7
Nicolis, C., 1987, Long-term climatic variability and chotic dynamics. TeIIus, Vol. 39.
8
Nykvist B.,2012, Social learning in the Anthropocene Governance of natural resources in human dominated systems : Department of Systems Ecology Stockholm University, P.48.
9
Paglia E., 2016, The Northward Course of the Anthropocene: Transformation, Temporality and Telecoupling in a Time of Environmental Crisis. KTH Royal Institute of Technology.
10
Steffen B.W., Grinevald J., Crutzen P., and Mcneill J., 2011, The Anthropocene: conceptual and historical perspectives, Phil. Trans. R. Soc. 369, pp842–867.
11
Stewart, C.A. and D.L Turcotte, 1989, Does God Play Dice? Oxford: Blackwell.
12
Zadeh.L., A fuzzy sets,1965, information and control.
13
ORIGINAL_ARTICLE
شناسایی نواحی و رژیمهای بارشی کشور جمهوری آذربایجان با استفاده از تحلیل خوشه ای
به منظور ارزیابی بارش و شناسایی نواحی و رژیم ها بارشی کشور جمهوری آذربایجان از داده های بارش روزانه پایگاه داده آفرودایت[1] با تفکیک مکانی 25/0 در 25/0 درجه قوسی، برای یک دوره 60 ساله ( 2010- 1951) استفاده شده است. ابتدا دادههای بارش مربوط به 263 مکان ( پیکسل) که در محدوده کشور آذربایجان و مناطق مجاور قرار داشتند از پایگاه آفرودیت تهیه گردید و سپس میانگین بارش روزانه مربوط به این نقاط محاسبه گردیده و یک ماتریس 263*365 تشکیل گردید. در ادامه به منظور شناسایی نواحی بارشی و نیز رژیمهای بارشی کشور آذربایجان از تحلیل خوشه ای پایگانی به روش ادغام وارد در نرم افزار متلب[2] استفاده گردید. نتایج حاصل نشان داد که میانگین بارش کشور آذربایجان در حدود 397 میلی متر می باشد که در مرتبه اول به دو ناحیه پربارش و کم بارش تقسیم می گردد. در مقیاس پایین تر هر یک از نواحی پربارش و کم بارش به نواحی کوچکتری تقسیم گردیده و در نهایت شش ناحیه بارشی در کشور آذربایجان شناسایی گردید. منطقه پربارش شامل قفقاز بزرگ ( ارتفاعات شاه داغ و بازاردوزو)، قفقاز کوچک ( منطقه قره باغ) و منطقه جنوب شرقی لنکران می باشد و منطقه کم بارش شامل بخش مرکزی جلگه کورا و آران و منطقه ساحلی آبشوران می باشد. میانگین بارش سالانه در ناحیه کم بارش ( بخش مرکزی و آبشوران) در حدود 290 میلی متر و میانگین بارش در نواحی پربارش ( ناحیه لنکران و ارتفاعات قفقاز بزرگ و کوچک) در حدود 565 میلی متر می باشد. از لحاظ رژیم بارشی نیز در حالت کلی کشور آذربایجان به دو رژیم بارشی تقسیم میگردد که عبارتاند از: رژیم بارش بهاره که شامل سه رژیم بارش فرعی (رژیم نخجوانی، رژیم شمال غرب و رژیم مرکزی) است و بیشترین بارش سالانه در این مناطق در فصل بهار اتفاق میافتد و رژیم پاییزه – بهاره با دو رژیم بارش فرعی (رژیم لنکرانی و رژیم شرق آذربایجان و باکو) است که در آن سهم بارشهای پاییزه از بارش سالانه در رتبه اول و بارشهای بهاره در رتبه دوم قرار دارد.
https://clima.irimo.ir/article_113687_fb74f8cb6e4c147f7c91c87e17dc2b09.pdf
2020-08-22
41
59
رژیم بارش
تحلیل خوشه ای
روش وارد
جمهوری آذربایجان
علی
حنفی
hanafi772@gmail.com
1
استادیار اقلیم شناسی گروه جغرافیا دانشگاه امام علی (ع)- تهران
LEAD_AUTHOR
1- Ashrafi, S. (2010). Rainfall zoning in northwest of Iran using cluster analysis and factor analysis, climate research, vol. 1, No. 3&4.
1
2- Babaei Feini, U. Farajzadeh, M. (2002). Patterns of spatial and temporal variations of precipitation in Iran, Modares Journal, No. 4, pp. 51-70.
2
3- Fazel, N., Berndtsson, R., Uvo, C. B., Madani, K., & Kløve, B. (2018). Regionalization of precipitation characteristics in Iran’s Lake Urmia basin. Theoretical and applied climatology, 132(1-2), 363-373.
3
4- Frankenhauser, D. (2014). Cənubi Qafqazda İqlim Dəyişikliyi və Meşə Transformasiyası. PanForestal, Berlin.
4
5- IPCC (2007), “Climate Change Scientific Basis”, Cambridge University Press, Cambridge, Newyork.
5
6- Jong-Suk Kim and Shaleen Jain, (2011), Precipitation trends over the Korean peninsula: typhooninduced changes and a typology for characterizing climate-related risk, Environ. Res. Lett.6, 034033:1-6.
6
7- Kalantari, Kh. (2008). Data processing and analysis in socio-economic research, Saba Publication, Third edition.
7
8- Khosravi, M. Naziripoor, H. (2010). Application of Cluster Analysis in Identifying Rainy Days, Journal of Geographic Space, No. 31.
8
9- Mohammadi, B. (2011). Estimation of annual rainfall in Iran, Journal of Geography and Environmental Planning, vol. 22, No. 3, pp. 95-106.
9
10- Manhattan, O. Tilheh, M. Alijani, B. Akbari, M. (2017). Identification and zoning of temporal variations and uniformity of rainfall in Iran. Journal of Natural Geography Research, Vol. 49, No. 2, pp. 191-205.
10
11- Masoudian, S. A. (2010). Iran's climate, Sharia tous publishing, first edition.
11
12- Masoudian, S. A. Ataei, H. (2005). Identification of Iranian rainfall season by cluster analysis, Isfahan University Journal, No. 1.
12
13- Masoudian, S. A. (2003). Iranian climate zones, Geography and Development Magazine, No. 2. PP. 171- 184.
13
14- Majrshad, M. (2013). Precipitation climate of Afghanistan, Journal of Geographic Research, Vol.29, No. 3, pp. 191-202.
14
15- Razi, T. Azizi, Gh. (2007). The zoning of the West Coastal regime using the principal component analysis and clustering method, Iranian Journal of Water Resources Research, No. 2, pp. 62-65.
15
16- Raziy, T. (2017). Identification of Iranian rainfall regime using multivariate methods. Journal of Physics of Earth and Space, Vol. 43, No. 3, pp. 673-695.
16
17- Rau, P., Bourrel, L., Labat, D., Melo, P., Dewitte, B., Frappart, F., & Felipe, O. (2017). Regionalization of rainfall over the Peruvian Pacific slope and coast. International Journal of Climatology, 37(1), 143-158.
17
18- Rahman, M. H., Matin, M. A., & Salma, U. (2018). Analysis of precipitation data in Bangladesh through hierarchical clustering and multidimensional scaling. Theoretical and applied climatology, 134(1-2), 689-705.
18
19- Santos, C. A. G., Moura, R., da Silva, R. M., & Costa, S. G. F. (2019). Cluster Analysis Applied to Spatiotemporal Variability of Monthly Precipitation over Paraíba State Using Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Data. Remote Sensing, 11(6), 637.
19
20- Turgay, P. and Ercan K. (2005).Trend Analysis in Turkish Precipitation data,Hydrological Processes, vol. 20, Issue 9, pp.2011-2026.
20
21- Teodoro, P. E., de Oliveira-Júnior, J. F., Da Cunha, E. R., Correa, C. C. G., Torres, F. E., Bacani, V. M., ... & Ribeiro, L. P. (2016). Cluster analysis applied to the spatial and temporal variability of monthly rainfall in Mato Grosso do Sul State, Brazil. Meteorology and Atmospheric Physics, 128(2), 197-209.
21
22- Younesi, M. (2013). Investigating the precipitation climate of the Republic of Azerbaijan, Journal of Geographical Research, Vol.29, No. 4, pp. 1-14.
22
23- Wan. L, Zhang. X.P, Ma. Q, Sun. Y.P, Ma. T.Y, Zhang. J.J. (2011), spatiotemporal trends of precipitation on the loess Plateau of china, 19th International Congress on Modelling and Simulation, Perth, Australia, 12–16.
23
24- Wu, Y., Huang, A., Huang, D., Chen, F., Yang, B., Zhou, Y., & Wen, L. (2018). Diurnal variations of summer precipitation over the regions east to Tibetan Plateau. Climate Dynamics, 51(11-12), 4287-4307.
24
25- Zhang, Y., Xie, P., Pu, X., Xia, F., an, J., Wang, P., & Mei, Q. (2019). Spatial and Temporal Variability of Drought and Precipitation Using Cluster Analysis in Xinjiang, Northwest China. Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences, 1-10.
25
26- Zahedi, M. Sari Sarraf, B. Rezawandi, Sh. (2008). Analysis of the trend of seasonal and annual seasonal precipitation variations of selected stations in the central region of Iran using non-parametric methods, Journal of Geographical Research, No. 64, pp. 157 -168.
26
ORIGINAL_ARTICLE
معرفی و ارزیابی مدلی پایدار برای تخمین شاخص سطح برگ گندم بوسیله تصاویر ماهوارهای در شرایط اقلیمی متفاوت
تخمین دقیق شاخص سطح برگ به عنوان یکی از متغیرهای کلیدی اکوسیستم دارای اهمیت فراوانی میباشد. هدف از این تحقیق معرفی مدلی مناسب جهت برآورد شاخص سطح برگ گندم بوسیله NDVI محاسبه شده از تصاویر لندست و مقایسه دقت آن با مدلهای رایج آماری میباشد. در این راستا، دادههای چندساله در دو منطقه در جنوب غرب آلمان برای واسنجی و اعتبارسنجی مدلهای تجربی، نیمه تجربی و مدل معرفی شده در این مقاله با نام NPLE مورد استفاده قرار گرفت. سپس مقادیر بهینه پارامترهای هر مدل برای ارزیابی در مزارع آستان قدس مشهد استفاده شد. مدلهای مورد ارزیابی عبارتند از: 1- وینا (مدل تجربی سه پارامتری). 2- لیو (مدل نیمهتجربی با دو پارامتر تجربی و یک پارامتر مربوط به ضریب خاموشی). 3- چادوری (مدل نیمه تجربی با پارامتر ضریب خاموشی) و 4- NPLE (مدل تجربی بدون پارامتر) و 5- نسخه اصلاح شدهی NPLE که در آن بجای NDVI از درصد پوشش گیاهی استفاده شده است. نتایج نشان داد که مدلهای NPLE و وینا دارای خطای بیشتری نسبت به بقیه مدلها بودند. مدل لیو، چادوری و NPLE اصلاح شده دارای خطای قابل قبولی در واسنجی و اعتبارسنجی بودند (RMSE~0.30). در مرحله ارزیابی مدلها در مشهد، مدل NPLE اصلاح شده و چادوری بهترین نتیجه را داشتند، در حالی که مدلهای دیگر دارای خطای سیستماتیک بالایی بودند، این مطلب نشان میدهد که مقادیر بهینه بدست آمده برای پارامترهای مدلهای لیو و وینا با تغییر مکان آزمایش (مشهد) معتبر نمیباشند. بدلیل کمتر بودن و همچنین غیر سیستماتیک بودن خطای پیش بینی در مدل NPLE اصلاح شده، پیشنهاد میشود که خروجی این مدل در مطالعات واسنجی مدلهای زراعی مورد استفاده قرار گیرد
https://clima.irimo.ir/article_113688_5a4ffa25b357409f93de4396f7a5e72e.pdf
2020-08-22
61
74
تخمین سطح برگ
مدل آماری
سنجش از دور
شاخص گیاهی
حسین
زارع
h_zare@mail.um.ac.ir
1
دانشجوی دکتری گروه زراعت، دانشکده کشاورزی دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
محمد
بنایان
mobannayan@yahoo.com
2
گروه زراعت ، دانشکده کشاورزیو دانشگاه فردوسی مشهد
LEAD_AUTHOR
مهدی
نصیری محلاتی
mnassiri@um.ac.ir
3
استاد، گروه زراعت، دانشکده کشاورزی دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
حسین
ثنائی نژاد
4
استاد، گروه علوم و مهندسی آب ، دانشکده کشاورزی دانشگاه فردوسی مشهدحسین
AUTHOR
تیلو
اشترک
5
استاد گروه بیوژئوفیزیک، انستیتو علوم خاک، دانشگاه هونهایم آلمان
AUTHOR
Asadi, S., M. Bannayan, M. Jahan, and A. Faridhosseini, 2018, Comparison of different spectral vegetation indices for the remote assessment of winter wheat leaf area index in Mashhad. Journal of Agroecology. 10(3): 913-934.
1
Baret, F., and G. Guyot, 1991, Potentials and Limits of Vegetation Indices for LAI and APAR Assessment. REMOTE SENS. ENVIRON. 35:161.
2
Bréda, N.J.J., 2003, Ground-based measurements of leaf area index: A review of methods, instruments and current controversies. Journal of Experimental Botany. 54:(392). 2403 −2417.
3
Chen, J. M., and J. Cihlar, 1996, Retrieving leaf area index of boreal conifer forests using Landsat TM images. Remote Sensing of Environment, 55, 153–162.
4
Choudhury, B.J., N.U. Ahmed, S.B. Idso, R.J. Reginato, and C.S.T. Daughtry, 1994, Relations between evaporation coefficients and vegetation indexes studied by model simulations. Remote Sensing of Environment, 50(1), 1–17.
5
Duveiller, G., F. Baret, and P. Defourny, 2011, Crop specific green area index retrieval from MODIS data at regional scale by controlling pixel-target adequacy. Remote Sensing of Environment (115) 2686–2701.
6
Gallager, L.W., K.M. Soliman, D.W. Rains, C.O. Qualset, and R.C. Huffaker, 1978, Nitrogen assimilation in common wheats differing in potential nitrate reductase activity and tissue nitrate concentrations. Crop Sci. 23: 913–919
7
Gao, F., M.C. Anderson, W.P. Kustas, and R. Houborg, 2014, Retrieving Leaf Area Index from Landsat Using MODIS LAI Products and Field Measurements. IEEE Geosci. Remote Sensing Letters 11: 773–777.
8
Gitelson, A.A., Y. Peng, T.J. Arkebauer, and J. Schepers, 2014, Relationships between gross primary production, green LAI, and canopy chlorophyll content in maize: Implications for remote sensing of primary production. Remote Sensing of Environment, 144, 65–72.
9
Gray, J., and C. Song, 2012, Mapping leaf area index using spatial, spectral, and temporal information from multiple sensors. Remote Sensing of Environment 119: 173–183.
10
Hatfield, J.L., A.A. Gitelson, J.S. Schepers, and C.L. Walthall, 2008, Application of spectral remote sensing for agronomic decisions. Agronomy Journal, 100: S-117–S-131.
11
Ingwersen J., P. Högy, H.D. Wizemann, K. Warrach-Sagi and T. Streck, 2018, Coupling the land surface model Noah-MP with the generic crop growth model Gecros: Model description, calibration and validation. Agricultural and Forest Meteorology Volume 262, 15 November 2018, Pages 322-339.
12
Janzen, DT., AL. Fredeen, and RD. Wheate, 2006, Radiometric correction techniques and accuracy assessment for Landsat TM data in remote forested regions. Canadian Journal of Remote Sensing, 32(5): 330–340.
13
Jonckheere, I., S. Fleck, K. Nackaerts, B. Muys, P. Coppin, M. Weiss, and F. Baret, 2004, Review of methods for in situ leaf area index determination: Part I. Theories, sensors and hemispherical photography. Agricultural and Forest Meteorology. 121: (1-2), 19 − 35.
14
Kiniry, J.R., J.A. Landivar, M. Witt, T.J. Gerik, J. Cavero, L.J. Wade, 1998, Radiation use efficiency response to vapor pressure deficit for maize and sorghum. Field Crops Res. 56, 265-270.
15
Liu, J., E. Pattey, G. Jégo, 2012, Assessment of vegetation indices for regional crop green LAI estimation from Landsat images over multiple growing seasons. Remote Sensing of Environment 123: 347–358.
16
McPherson, R.A., 2007, A review of vegetation-atmosphere interactions and their influences on mesoscale phenomena. Prog. Phys. Geog. 31, 261–285.
17
Myneni, R.B., R.R. Nemani, and S.W. Running, 1997, Estimation of global leaf area index and absorbed PAR using radiative transfer models. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 35, 1380–1393.
18
Salehnia, N., A. Alizadeh, H. Sanaeinejad, M. Bannayan, A. Zarrin, and G. Hoogenboom, 2017, Estimation of meteorological drought indices based on AgMERRA precipitation data and station-observed precipitation data. Journal of Arid Land. 9(6): 797–809.
19
Samadiyan, F., A. Soleymani, F. Yeganehpoor, V. Beyginiy, 2013, Evaluation of maximum light absorption and light extinction coefficient in different levels of nitrogen and wheat cultivars. International journal of Advanced Biological and Biomedical Research Volume 1, Issue 11, 2013: 1377-1386
20
Seidel, S.J., T. Palosuo, P. Thorburn, D. Wallach, 2018, Towards improved calibration of crop models – Where are we now and where should we go?. European Journal of Agronomy Volume 94, March 2018, Pages 25-35.
21
Soleymani, A. 2016. Light extinction of wheat as affected by N fertilization and plant parameters. Crop & Pasture Science, 67, 1075–1086
22
Thorp, K.R., G. Wang, A.L. West, M.S. Moran, K.F. Bronson, J.W. White, and J. Mon, 2012, Estimating crop biophysical properties from remote sensing data by inverting linked radiative transfer and ecophysiological models. Remote Sensing of Environment (124) 224–233.
23
Viña A., A. Anatoly, B. Gitelson, L. Anthony, B. Nguy-Robertson, B. Yi Peng, 2011, Comparison of different vegetation indices for the remote assessment of green leaf area index of crops. Remote Sensing of Environment 115: 3468–3478
24
Wallach, D., N. Keussayan, F. Brun, B. Lacroix, J.E. Bergez, 2012, Assessing the uncertainty when using a model to compare irrigation strategies. Agron. J. 104, 1274–1283.
25
Weiss, M., F. Baret, G.J. Smith, I. Jonckheere, and P. Coppin, 2004, Review of methods for in situ leaf area index (LAI) determination: Part II. Estimation of LAI, errors and sampling. Agricultural and Forest Meteorology. 121: (1-2), 37 − 53.
26
Xu, D. and X.Guo, 2014, Compare NDVI Extracted from Landsat 8 Imagery with that from Landsat 7 Imagery. American Journal of Remote Sensing. 2(2): 10-14.
27
Zahed, M., S. Galeshi, N. Latifi, A. Soltani, M. Calate and R. Hosseini, 2013, The Effect of Plant Density on Extinction Coefficient and Radiation Use Efficiency in Modern and Old Wheat (Triticum aestivum L.) Genotypes. Iranian Journal of Field Crops Research, 11(3): 506-514.
28
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی بکارگیری نهفتگی رادیویی زمینپایه جهت رصد تغییرات رطوبت نسبی و فشار لایههای جو پایین در کشور
امروزه کاربردهای نوینی از سیستم ماهوارههای ناوبری مانند GPSدر زمینههای هواشناسی مطرح شده است. استخراج پارامترهای جوی با استفاده از روش نهفتگی رادیویی با توجه به قرارگیری ماهوارههای ناوبری GPSدر مدار زمین، در سالهای اخیر به یک روش کاربردی تبدیل شده است. نهفتگی رادیویی زمینپایه یک تکنیک نو برای کاوش جو پایین میباشد. در این پژوهش شبیهسازی ای از نهفتگی رادیویی زمینپایه بر روی کوه دماوند، کوه سبلان در منطقه شمال غربی و کوه بزمان در جنوب غربی ایران انجام شده و برنامه استخراج دادههای جوی با استفاده از این روش پیادهسازی شده است. اعتبار دادههای بدست آمده از پدیده نهفتگی رادیویی زمینپایه بر روی قله دماوند در دو روز متفاوت مورد بررسی قرارگرفته است. پارامترهای جوی بدست آمده از این روش با دادههای رادیوسوند واقع در منطقه مهرآباد مورد ارزیابی قرارگرفته و نتیجه نشان میدهدکه نمودارهای بدست آمده از روش نهفتگی رادیویی زمینپایه مطابقت خوبی با نمودارهای رادیوسوند در منطقه دارد. همانطور که در کشورهای دیگر نیز آزمایش شده، روش نهفتگی رادیویی زمینپایه به عنوان یک تکنیک نو و اقتصادی برای کاوش تغییرات جو پایین و روش مکمل رادیوسوند برای جمعآوری دادههای مربوط به جو پایین است که از اهمیت به سزایی برخوردار میباشد و موجب بالا بردن دقت پیشبینیهای هواشناسی در کشور میشود.
https://clima.irimo.ir/article_113689_657cb51538a96dd40090a13a0dc791fc.pdf
2020-08-22
75
88
نهفتگی رادیویی زمینپایه
پارامترهای جوی
رادیوسوند
شروین
امیری
amiri@irost.ir
1
عضو هیات علمی پژوهشکده برق سازمان پژوهشهای علمی و صنعتی ایران
LEAD_AUTHOR
فهیمه
نجفی
fm_najafi@yahoo.com
2
کارشناسی ارشد سازمان پژوهشهای علمی و صنعتی ایران
AUTHOR
لیلا
محمدی
mohamady@itrc.ac.ir
3
استادیار، پژوهشکده فناوری ارتباطات، پژوهشگاه ارتباطات و فناوری اطلاعات
AUTHOR
شورچه، ب.، آزموده اردلان، ع.، 1389، بررسی قابلیت مدل سستامینن مدلسازی خطای وردسپهری (تروپوسفری) در تصحیح مشاهدات GPS 22 اردیبهشت 1388، م. فیزیک زمین و فضا، 1، 39-45.
1
امیری، ش.، فهامی، م.،1392، سنجش TEC به منظور تصحیح خطای یونوسفری در مخابرات ماهوارهای به روش نهفتگی رادیویی، م. علوم و فناوری فضایی، 2، 28-21.
2
نجفی، ف.، امیری، ش.، 1393، بررسی و شبیهسازی نهفتگی رادیویی زمینپایه بوسیله ماهواره GPS، چهاردهمین کنفرانس بین المللی انجمن هوا و فضای ایران.
3
Hu X. Wu X.C., Gong X.Y., Xiao C.Y., Zhang X.X., Fu y. Li H. Fang Z.Y., Xia Q. Yang G.L., and Mao J.T., 2008, An Introduction of Mountain-based GPS Radio Occultation Experiments of China, J. Adv. Space Res., 42, 1723-1729.
4
Benzzon, H., 2003, An Atmospheric Wave Optics Propagator –Theory and Application,.
5
Ashraf, M., Tsuda, T., 2012, Abel Inversion for Driving Refractivity Profile from Down-looking GPS Radio Occultation: simulation analysis, J. Arab. Geosic., 33, 217-222.
6
Hajj, G,A,., Kursinski, E,R,. Romans, L,J,., 2002, A technical description of atmospheric sounding by GPS occultation, J. Atmos. Sol.-Terr. Phys., 64, 451-469
7
Zuffada, C., George,A,Hajj.,E,Robert,Kursinski., 1999, A novel approach to atmospheric profiling with a mountain –based or airborne GPS receiver, J. Geophysical, 20, 435-447.
8
Hu X., Zhang, X.X., Wu, X., Wu X.CH., Xiao C.Y., Zhang Z, and Gong X.Y., Mountain-based GPS Observations of Occultation and its Inversion Theory. Journal of the Geophysics,v. 49, n. 1, 2006, pp. 15-21.
9
Liao, Qixiang, Zheng Sheng, and Hanqing Shi. "Joint Inversion of Atmospheric Refractivity Profile Based on Ground-Based GPS Phase Delay and Propagation Loss." Atmosphere 7.1 (2016): 12.
10
Lowry, A.R.; Rocken, C.; Sokolovskiy, S.V.; Anderson, K.D. Vertical profiling of atmospheric refractivity from ground-based GPS. Radio Sci. 2002, 37.
11
Sheng, Z.; Fang, H.X. Monitoring of ducting by using a ground-based GPS receiver. Chin. Phys. B 2013, 22, 575–579.
12
Wu, X.; Wang, X.; Lü, D. Retrieval of vertical distribution of tropospheric refractivity through ground-based GPS observation. Adv. Atmos. Sci. 2014, 31, 37–47.
13
Wu, Y.Y.; Hong, Z.J.; Guo, P.; Zheng, J. Simulation of atmospheric refractive profile retrieving from low-elevation ground-based GPS observation. Chin. J. Geophys. 2010, 53.
14
Miller, E.L.; Abriola, L.M.; Aghasi, A. Environmental remediation and restoration: Hydrological and geophysical processing methods. IEEE Signal Process. Mag. 2012, 29, 16–26.
15
Liu, J.; Liu, Q.H.; Li, J.; Ma, H.Z.; Yang, L.; Du, H.J. Radiant directionality modeling of joint thermal infrared and microwave for typical crops. J. Remote Sens. 2014, 18.
16
http://www.weather.uwyo.edu/upperair/sounding.html
17
http://www.omniweb.gsfc.nasa.gov/vitmo/msis_vitmo.html
18
ORIGINAL_ARTICLE
مطالعه روند تغییرات فصلی و سالانه بارش با روش رگرسیون چندک (مطالعه موردی: ایستگاه هاشمآباد گرگان)
بارش یکی از متغیرهای هواشناسی است که مقدار آن در زمان و مکان از تغییرات زیادی برخوردار است و بر بسیاری از پدیدهها و رویدادها در زمینههای کشاورزی، محیطزیست، منابع طبیعی، فعالیتهای بشری مؤثر است. لذا با توجه به تأثیرپذیری انسان و محیطزیست از بارش، میبایست هرگونه تغییر در این عوامل در طول زمان مورد بررسی قرار گیرد. از روشهای مرسوم جهت بررسی روند در سری دادهها، استفاده از آزمون منکندال میباشد. در صورتیکه سری دادهها متشکل از وقایعی با شدتها و مقادیر مختلف میباشد، لازم است تا دهکها یا صدکهای سری به منظور تغییر احتمالی مورد بررسی قرارگیرد. بنابراین در این پژوهش، در کنار آزمون منکندال و رگرسیون خطی معمولی، از روش رگرسیون چندک نیز برای بررسی روند فصلی و سالانه بارش در ایستگاه سینوپتیک هاشمآباد گرگان در طول سالهای ۱۳۹۶-۱۳۶۳ (۲۰۱۷-۱۹۸۴ میلادی) استفاده گردید. نتایج آزمون منکندال حاکی از وجود روند کاهشی معنیدار بارش تنها در فصل بهار میباشد. بررسی مقایسهای نتایج روشهای من-کندال و رگرسیون خطی معمولی نشان میدهد که هر دو روش جهت تغییرات را به طور مشابه نشان میدهند اما بزرگی تغییرات در روش من-کندال بیشتر از روش رگرسیون خطی میباشد. نتایج رگرسیون چندک نشان میدهد که تمام چندکها در یک سری زمانی، از شیب یکسانی تبعیت نمیکند و حتی ممکن است در یک سری، برخی چندکها دارای شیب افزایشی و برخی دارای شیب کاهشی باشند. همچنین نتایج نشان داد که از نظر معنیداری شیب، در فصل بهار، چندکهای میانی شیب کاهشی ولی در فصل تابستان، چندکهای بالایی شیب افزایشی دارند. در فصل پاییز چندکهای پایینی دارای روند کاهشی و در فصل زمستان چندکهای میانی روند کاهشی، اما چندکهای بالایی روند افزایشی دارند و همچنین در سری سالانه بارش، چندکهای پایینی دارای شیب کاهشی بارش میباشند که به طور کلی میتوان اظهار داشت که بر ترسالیهای شدید و خشکسالیهای شدید افزوده شده است.
https://clima.irimo.ir/article_113692_74c802783684d74b7f658fef43671e75.pdf
2020-08-22
89
104
بارش
رگرسیون چندک
من-کندال
رگرسیون خطی معمول
صدیقه
برارخانپور
rbararkhan@gmail.com
1
گروه آموزشی مهندسی آب، دانشکده مهندسی آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، ایران، گرگان
LEAD_AUTHOR
خلیل
قربانی
ghorbani.khalil@yahoo.com
2
دانشیار گروه مهندسی آب، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
میثم
سالاری جزی
meysam.salarijazi@gmail.com
3
استادیار گروه مهندسی آب، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
لاله
رضایی قلعه
4
دانشجوی دکترای علوم و مهندسی آب-منابع آب، دانشگاه ارومیه
AUTHOR
Akbari, M. and V. Nodehi, 2015, Analysis of Trends in Annual and Summer Rainfall of Golestan Province. Journal of Space Geography, Vol. 5, No. 17, PP. 141-150 (In Persian).
1
Amirrezaeieh, A.R., J. Porhemmat and F. Ahmadi, 2017, Investigation of Precipitation and Temperature Trend Across the North West of Iran in Recent half of the Century. Iranain Journal of Irrigation and Drainage, Vol. 10, No. 6, pp. 797-809 (In Persian).
2
Amran, B. and B. Anisa, 2017, Trend Analysis of Precipitation Extreme Related to Climate Change in Province Sulawesi Selatan, Indonesia. International Journal of Applied Engineering Research ISSN, Vol. 12, No. 21, PP. 11035-11038.
3
Bagherpoor, M., S.M. Seyedian, A. Fathabadi and H. Mohammadi, 2017, Investigation of Mann-Kendall Test Performance in Detecting the Series of Autocorrelation. Journal of Iran-Watershed Management Science & Engineering, Vol. 11, No. 6, PP. 11-22 (In Persian).
4
Bhuyan, D.I., M. Islam and E.K. Bhuiyan, 2018, A Trend Analysis of Temperature and Rainfall to Predict Climate Change for Northwestern Region of Bangladesh. American Journal of Climate Change, Vol. 7, PP. 115-134.
5
Chen, D., A. Walther, A. Moberg, P.D. Jones, J. Jacobeit and D. Lister, 2015, European Trend Atlas of Extreme Temperature and Precipitation, Springer: Dordrecht; Heidelberg; New York, NY, and London; 178, doi: 10.1007/978-94-017-9312-4.
6
Dadashiroudbari, A.A. and M. Keykhosravikiani, 2016, Analysis of The Spatial and Temporal Trend of Annual Rainfall in Iran During 1950-2007. Journal of Environmental and Water Engineering, Vol. 2, No. 2, PP. 111-121 (In Persian).
7
Fatahi, F. 2005, Bayesian Quantile Regression. Master's thesis, Tarbiat Modarres University.
8
Fan, L. and D. Chen, 2016, Trends in extreme precipitation indices across China detected using quantile regression. Atmospheric Science Letters, Vol. 17, PP. 400-406.
9
Feng, G., S. Cobb, Z. Abdo, D. Fisher, Y. Ouyang, A. Adali and J. Jenkins, 2016, Trend Analysis and Forecast of Precipitation, Reference Evapotranspiration, and Rainfall Deficit in the Blackland Prairie of Eastern Mississippi. Journal of Applied Meteorology And Climatology, Vol. 55, PP. 1425-1439.
10
Friederichs, P. and A. Hense, 2007, Statistical Downscaling of Extreme Precipitation Events Using Censored Quantile Regression. Journal of American Meteorological Society, Vol. 135, PP. 2365-2378.
11
Greenville, A.C., M. Glenda, G.M. Wardle and C.R. Dickman, 2012, Extreme climatic events drive mammal irruptions: regression analysis of 100-year trends in desert rainfall and temperature. Journal Ecology and Evolution, Vol. 2, No. 11, PP. 2645–2658.
12
Hamed, K.H. and A.R. Rao, 1998, A modified Mann–Kendall trend test for autocorrelated data. Journal of Hydrology, Vol. 204, PP. 182–196.
13
Isioma, I.N., I.I. Rudolph and A.L. Omena, 2018, Non-parametric Mann-Kendall Test Statistics for Rainfall Trend Analysis in Some Selected States within the Coastal Region of Nigeria. Journal of Civil, Construction and Environmental Engineering, Vol. 3, No. 1, PP. 17-28.
14
Kendall, M.G. 1975, Rank Auto-correlation Methods, Charles Griffin, London.
15
Koenker, R. and G. Bassett, 1978, Regression Quantiles. Econometrica, Vol. 46, PP, 33-50.
16
Koenker, R. 2005, Quantile Regression, first ed, New York, Cambridge University Press, 2005, 1-25.
17
Koenker, R. 2006, Quantile regression in R: A vignette. [Available online at http://www.econ.uiuc.edu/~roger/research/rq/vig.pdf.]
18
Lee, K., H. Beak and C. Cho, 2013, Analysis of Changes in Extreme Temperatures Using Quantile Regression. Korean Meteorological Society, Vol. 49, PP. 313-323.
19
Mann, H.B. 1945, Nonparametric Tests Against Trend, Econometrica. Journal of the Econometric Society, PP. 245-259.
20
Marofi, S., H. Tabari and A. Aini, 2011, Investigating the process of time variation and spatial characteristics of rainfall and meteorological droughts in the west of the country, Over the past few decades. Journal of Water Science and Engineering, Vol. 1, No. 3, PP. 55-72 (In Persian) .
21
Mohammadi, H,. GH. Azizi, F. Khoshakhlagh and F. Rangbar, 2017, Analysis of Daily Precipitation Extreme Indices Trend in Iran. Journal of Natural Geography Research, Vol. 49, No. 1, PP. 21-37 (In Persian).
22
Mondal, A., S. Kundu, and A. Mukhopadhyay, 2012, Rainfall trend analysis by Mann-Kendall test: A case study of north-eastern part of Cuttack district, Orissa. International Journal of Geology, Earth and Environmental Sciences ISSN, Vol. 2, PP. 70-78.
23
Pandit, D.V. 2016, Seasonal Rainfall Trend Analysis. Journal of Engineering Research and Application, Vol. 6, No. 7, PP. 69-73.
24
Roth, M., T.A. Buishand and G. Jongbloed, 2015, Trends in Moderate Rainfall Extremes: A Regional Monotone Regression Approach. Journal of Climate, Vol. 28, PP. 8760-8769.
25
So, B. and H.H. Kwon, 2012, Trend Analysis of Extreme Precipitation Using Quantile Regression. Journal of Korea Water Resources Association, Vol. 8, PP. 815-826.
26
Sohrabi, M.M., S. Maroufi, A.A. Sabzi Parvar and Z. Marianji, 2009, Investigating the trend in annual rainfall in Hamedan province using the Man Kendall method (short scientific report). Journal of Water and Soil Conservation, Vol. 16, No. 3, pp. 163-169 (In Persian).
27
Solomon, S., D. Qin, M. Manning, Z. Chen, M. Marquis, K.B. Averyt, M. Tignor and H.L. Miller, 2007, Climate Change , The Physical Science Basis: Working Group I Contribution to the Fourth Assessment Report of the IPCC, Cambridge University Press, Cambridge, New York.
28
Xuan, Y., S.A. Abbas, X. Song and D.E. Reeve, 2017, Quantile Regression Based Methods for Investigating Rainfall Trends Associated with Flooding and Drought Conditions. Journal of European Water, Vol. 59, PP. 137-143.
29
Zhang, X., L.A. Vincent, W.D. Hogg and A. Niitsoo, 2000, Temperature and rainfall trends in Canada during the 20th century. Atmospheric Ocean, Vol. 38, PP. 395-429.
30
ORIGINAL_ARTICLE
مقایسه عملکرد شبکه عصبی مصنوعی، ماشین بردار پشتیبان و مدل شیءگرا در پایش تغییرات سطح پوشش برف با استفاده از تصاویر چند زمانه لندست (مطالعه موردی: کوهستان الوند)
پوشش برف و تغییرات زمانی آن، از پارامترهای اساسی در بررسیهای هیدرولوژیکی و اقلیم شناسی میباشند. امروزه با استفاده از تصاویر ماهوارهای میتوان به ارزیابی تغییرات سطح پوشش برف در سریهای زمانی مختلف پرداخت. پژوهش حاضر با هدف پایش تغییرات سطح پوشش برف در کوهستان الوند همدان با استفاده از دادههای رقومی ماهواره لندست در سریهای زمانی سالهای 1975، 1986، 1993، 2001، 2008 و 2018 انجام گرفته است. روش تحقیق در این پژوهش، استفاده از طبقهبندی شبکه عصبی مصنوعی، ماشین بردار پشتیبان و مدل شیء گرا جهت برآورد سطح پوشش برف بوده است که پس از انجام عملیات پیش پردازش بر روی تصاویر ماهوارهای، نقشههای طبقهبندی سطح پوشش برف کوهستان الوند از روشهای شبکه عصبی، ماشین بردار پشتیبان و مدل شیءگرا تهیه گردید. سپس صحّت این روشها مورد ارزیابی قرار گرفت. پژوهش حاضر نشان داد به ترتیب، مدل شیءگرا، ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی مصنوعی دارای بالاترین میزان دقت بودند، لذا تغییرات مساحت سطح پوشش برف در سریهای زمانی مختلف، با استفاده از روش شیءگرا محاسبه گردید. مساحت بدست آمده برای سطح پوشش برف در کوهستان الوند با استفاده از مدل شیءگرا به ترتیب عبارت بودند از، سال 1975 برابر با 630 کیلومتر مربع، سال 1986 برابر با 611 کیلومتر مربع، سال 1993 برابر با 414 کیلومتر مربع، سال 2001 برابر با 151 کیلومتر مربع، سال 2008 برابر با 242 کیلومتر مربع و سال 2018 برابر با 154 کیلومتر مربع که نشانگر کاهش چشمگیر سطح پوشش برف از سال 1975 تا سال 2018 در کوهستان الوند میباشد.
https://clima.irimo.ir/article_113695_407f293f995ffa636aa8223d38da65e8.pdf
2020-08-22
105
121
سنجش از دور
شبکه عصبی مصنوعی
ماشین بردار پشتیبان
مدل شی گرا
کوهستان الوند
مصطفی
موسی پور
mostafa427@gmail.com
1
دانشگاه پیام نور
AUTHOR
بختیار
فیضی زاده
feizizadeh@tabriz.ac.ir
2
دانشگاه تبریز
AUTHOR
سید اکبر
حسینی
hosseini.s.akbar@gmail.com
3
اداره کل هواشناسی استان همدان
AUTHOR
حسن
کرچی
kerchi@irimo.ir
4
اداره کل هواشناسی استان همدان
AUTHOR
آزاده
سیفی
seifi.azadeh@gmail.com
5
شرکت آب منطقهای استان همدان
AUTHOR
1. Akbari, E. and Shekari Badi, A. (2014). Processing and extracting information from satellite data using ENVI software, Mahvareh Publication. Tehran.
1
2. Alavipanah, S.K. Matinfar, H.R. Rafiei Emam, A. (2009), the Application of Information Technology in the Earth Sciences (On Digital Soil Mapping). University of Tehran Press. Tehran.
2
3. Arekhi, S. and Adibnejad, M. (2011), Efficiency assessment of the of Support Vector Machines for land use classification using Landsat ETM+ data (Case study: Ilam Dam Catchment).Iranian Journal of Rangeland and Desert Research.Vol.18, NO.3, PP.420-440. https://dx.doi.org/10.22092/ijrdr.2011.102175
3
4. Baseri Nam S, Esmaeily A, Dehghani M. (2015), Propose an Algorithm to Improve the Accuracy of Snow-Covered Mapping Using MODIS Images. Engineering Journal of Geospatial Information Technology Vol.3, No.1, PP.61-75. http://dx.doi.org/10.29252/jgit.3.1.61
4
5. Blaschke, T. (2010), Object based image analysis for remote sensing, Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. 65, No.1, PP. 2-16. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2009.06.004
5
6. Daneshi, A. Vafakhah, M. and Panahi, M. (2016). Efficiency Comparison of Support Vector Machine and Maximum Likelihood Algorithms for Monitoring Land Use Changes. Iranian Journal of Remote Sensing & GIS, Vol.8, No.2, PP.73-86. http://jstnar.iut.ac.ir/article-1-889-fa.html
6
7. Ebrahimi, H. Gheiby, A. Malakoti, H. (2012), Trend of Snow Cover Detection Using Satellite Data from MODIS over Snow-Rich Areas in Iran, Journal of NIVAR, Vol.36, PP.3-10.
7
8. Fatemi, S.B. and Rezaei, Y. (2014), Principles of Remote Sensing, Azadeh Publishers, Tehran.
8
9. Feizizadeh, B. Helali, H. (2010), Comparison Pixel-Based, Object-Oriented Methods and Effective Parameters in Classification Land Cover/ Land Use of West Province Azerbaijan, Physical Geography Research Quarterly, Vol.42, No.71, PP.73-84.
9
10. Ildoromi, A. Habibnejad Roshan, M. Safari Shad, M. Dalal Oghli. A. (2015), Application of MODIS Sensor and NDSI Index to Produce Snow Cover Map (Case Study of Bahar Watershed), Journal of Geographic Space, Vol.15, No.50, PP.125-140.
10
11. Jafari, Gh. Hosseini, S.A.R. (2018), Leveling of Tourism Target Villages in the Slopes of Alvand Mountains in Hamadan Province, Quarterly Journal of Space Economics and Rural Development, Vol.6, PP.97-114. http://serd.khu.ac.ir/article-1-2979-fa.html
11
12. Jomeh Zadeh, B. Hashemi, S. Darvishi Bolourani, A. Kiavarz, M. (2016), Application of Normalized Spectral Mixture Analysis (NSMA) to extract urban built-up areas and utilize it in artificial neural network (MLP) to predict the future growth of the city, Quarterly of Geographical Data (SEPEHR), Vol.24, No.96, PP.65-77. https://dx.doi.org/10.22131/sepehr.2016.18944
12
13. Khosravi, M. Tavousi, T. Raeespour, K. Omidi Ghaleh mohammadi, M. (2017), A Survey on Snow Cover Variation in Mount Zardkooh-Bakhtyare Using Remote Sensing, Journal of Hydrogeomorphology, Vol.3, No.12, PP.25-44.
13
14. Lu, L. Tao, Y. Di, Liping. (2018), Object Based Plastic Mulched Land Cover Extraction Using Integrated Sentinel-1 and Sentinel-2 Data, Journal of Remote Sensing, Vol.10, No.11, pp.1820-1837. https://doi.org/10.3390/rs10111820 15. Maithani, S. (2009), a neural network based urban growth model of an Indian city, Journal of the Indian Society of Remote Sensing, vol.37,PP.363-376.
14
16. Mir Yaghoobzadeh, M.H. and Ghanbarpour, M.R. (2010), Investigation to MODIS Snow Cover Maps Usage in Snowmelt Runoff Modeling (Case Study: Karaj Dam Basin), Journal of Geosciences, Vol.19, No.76, PP.141-148. https://dx.doi.org/10.22071/gsj.2010.55672
15
17. Mirmousavi, S.H. and Saboor, L. (2014), Monitoring the Changes of Snow Cover by Using MODIS Sensing Images at North West of Iran, Journal of Geography and Development, Vol.12, No.35, PP.181-200. https://dx.doi.org/10.22111/gdij.2014.1562
16
18. Ojaghi, S. Ebadi, H. Farnood Ahmadi, F. (2015), Using artificial neural network for classification of high resolution remotely sensed images and assessment of its performance compared with statistical methods, American Journal of Engineering, Technology and Society, Vol.2, No.1, pp.1-8.
17
19. Rasouli, A. A. (2014), Principles of Applied Remote Sensing Satellite Image Processing, Tabriz University Press, Tabriz.
18
20. Rasouli, A. A. and Mahmoudzadeh, H. (2010), Fundamental of Knowledge Based Remote Sensing, Elmiran Publishers, Tabriz.
19
21. Rayegani. B, Khajeddin, S. J. Soltani kopani, S. Barati, S. (2008), Analysis of MODIS Snow-Cover Map Changes during Missing Data Period. Journal of Water and Soil Science, Vol.12, No.44, PP.315-332.
20
http://jstnar.iut.ac.ir/article-1-889-en.html
21
22. Roshani, N. Valdan Zoj, M. J. Rezaei, Y. (2008), Snow Measurement Using Remote Sensing Data (Case Study: Alamchal Glacier Area), Geomatics Conference, Tehran, Iran Mapping Organization.
22
23. Shojaeeian, A. Mokhtari Chelche, S. Keshtkar, L. Soleymani rad, E. (2015), Comparing the Performance of Parametric and Nonparametric Methods in Land Cover Classification using Landsat-8 Satellite Images (Case study: A part of Dezful city), Quarterly of Geographical Data (SEPEHR), Vol.24, No.93, PP.53-64. https://dx.doi.org/10.22131/sepehr.2015.14007
23
24. Solaimani, K. Darvishi, Sh. Shokrian, F. Rashidpour, M. (2018), Monitoring of temporal-spatial variations of snow cover using the MODIS image (Case Study: Kurdistan Province), Iranian Journal of Remote Sensing & GIS, Vol.10, No.3, PP.77-104.
24
25. Talebi Esfandarani, S. Alavipanah, S.K, Alimohammadi Sarab, A. Rosta, H. (2011). Cloud separation from snow in MODIS images, using Snow Map algorithm and cloud mask algorithm, Iranian Journal of Remote Sensing & GIS, Vol.3, No.1, PP.71-90.
25
26.Yan, G. Mas, J. F. Maathuis, B.H.P. Xiangmin, Z. Van Dijk, P.M. (2006). Comparison of pixel based and object oriented image classification approaches (A case study in a coal fire area, Wuda, Inner Mongolia, China). International Journal of Remote Sensing Vol.27, No.18, PP. 4039-4055.https://doi.org/10.1080/01431160600702632
26
ORIGINAL_ARTICLE
پهنهبندی آگروکلیماتیک کشت انگور در حوضه آبخیز قره سو با استفاده از روشهای نوین چند معیاره
هدف از این پژوهش، شناسایی نواحی مستعد برای کشت انگور در حوضه آبخیز قرهسو با توجه به شرایط آبو هوایی منطقه مورد مطاله است.مراحل پژوهش حاضر عبارتند از: مرحله اول جمعآوری دادههای اقلیمی از ایستگاههای هواشناسی اردبیل، اصلاندوز، اهر، سرعین، فرودگاه، کلیبر، مشکینشهر مشیران، و نمین. مرحله دوم محاسبه و مشخص کردن شاخصهای فنولوژیکی که برای رشد انگور از جمله، بارشهای سالانه و فصلی، میانگین دما در طول دوره رشد، درجه روز رشد، رطوبت نسبی و ساعت آفتابی در بازه زمانی 20 ساله (2017-1998). مرحله سوم استفاده از روشهای سلسله مراتبی، مولتی مورا و ساو برای تصمیم گیری بهتر و تعیین ارجحیت کشت انگور میباشد.نتایج حاصل از تحلیل نقشهها نشان دادکه نواحی شرقی حوضه قره سو از قبیل ایستگاه های اردبیل، نیر و نمین با توجه به شرایط دمایی و طول روز نامناسب، نواحی مرکزی و غربی از قبیل ایستگاه های مشکین شهر، مشیران، دوست بیگلو و لاهرود با توجه به شرایط دمایی، درجه روز و بارش مناسب و نواحی جنوبی حوضه در ایستگاه کلیبر به علت شرایط مطلوب اقلیمی خیلی مناسب برای کشت انگور می باشد. همچنین نمودارها و نقشههای حاصل از محاسبات تبخیر و تعرق پتانسیل نشان میدهد که در نواحی مرکزی، غربی و جنوب حوضه قره سو نیاز آبی منطقه، به خاطر تبخیر و تعرق زیاد و بیلان منفی آب، افزایش مییابد.
https://clima.irimo.ir/article_113698_8a1aa839f99feb00e4e9044b2b68933d.pdf
2020-08-22
123
138
آب و هواشناسی کشاورزی
حوضه قره سو
روشهای چند معیاره
ArcGIS
بهروز
سبحانی
sobhaniardabil@gmail.com
1
دانشگاه محقق اردبیلی
LEAD_AUTHOR
وحید
صفریان زنگیر
safariyan.vahid@gmail.com
2
دانشجوی دکتری جغرافیای طبیعی، اقلیمشناسی، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران
AUTHOR
عباسعلی
صدیق نیا
3
دانش آموخته، کارشناسی ارشد، رشته اقلیم شناسی، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران
AUTHOR
Antonio Fonseca Conceicao, M., Tonietto, J. 2015. Climatic Potential for Wine Grape Production in the Tropical North Region of Minas Gerais State Brazil, bras. Frutic, 27:121-122.
1
Ashrafi, Ali, Mikaeli, Javad, Dehghani, Morteza. 2013. Evaluation of ecological power and zoning of jujube cultivars in Khorasan, Journal of Geographic Space Design, 3 (7): 86-67.
2
Cittadini, R; and others. 2007. Mapping of first- first-day and risk of first damage on soybeans. Journal of Agriculture meteorology, 63(1)-2007.
3
Creasy, Gl. (2009). Grapes (crop production in science in horticulture series), International publication, 12:24-26.
4
Dadar, Ali, Ameri, Ali-Akbar, farmer, Hadi. 2013. Investigating the Factors Affecting the Cold Fruit Gardens and Juvenile Cultivation in North Khorasan Province, The First National Conference on Barberry and Enab, South Khorasan, Birjand, Pages 25-53.
5
Doulatabadi Baneh, Hamed; Abedi, Narjes Khatoon. 2016. Morphological and Phenological Study and Changes of Quantitative and Qualitative Traits of Fruit During Growth Periods of Grape Seedlings of Ghezel Ozum, First Printing, Mashhad, Mashhad, pp. 49-58.
6
Fazelnaya, the stranger; Hakim Dost, Sayyid Yasser; Balyani, Yadollah. 2014. Grape Cultivation, Second Edition, Tehran: Azad Peyama Publishing House, Pages 200-209.
7
Frank, M., muller, A., Bruns, E. 2004. Climate changes and trends in phenology of fruit trees and field crops in Germany, 1961–2000, Agricultural and Forest Meteorology. 121 (2004) 69–78.
8
Furong, Z. 2011. Identification of Agricultural Climate Resources for Jujube in Chaoyang Region of Liaoxi. Journal of Anhui Agricultural Sciences, 06.
9
Hekmati, Jamshid; Tafazoli, Enayat Allah. 2014. Scientific and Practical Horticulture of Grapes, Second Edition, Tehran: Iran Agricultural Science Publishing, pp. 37-39.
10
Helder F., Inaki, GC., Aureliano, CM., Joao AS. 2016. Modelling climate change impacts on viticultural yield, phenology and stress conditions in Europe. Global Change Biol 22:3774–3778.
11
Heydarid Rushani, Rasoul. 2011. Agro-climatic zonation of seedling of olive and yellow olives using AHP model in GIS environment in Ardabil province, Master's thesis, Mohaghegh Ardebili University, Faculty of Literature and Humanities, p. 103.
12
Hu, Y., Li, Y., Zhang, Y. 2012. A study on crop coefficients of jujube under drip-irrigation in Loess Plateau of China. African Journal of Agricultural Research, Vol. 7(19):2971-2977
13
Joao, AS., Ricardo, C., Helder, F. 2017. Climate change impacts on thermal growing conditions of main fruit species in Portugal. Climate Change 140: 273-286.
14
Kai-xi, W. 2011. Effect of Different Soil Moisture Conserving Ways on Soil Moisture and Soil Temperature in the Jujube Slope of Loess Hilly Region. China Rural Water and Hydropower, 07.
15
Kliewer, m. (2012). Nitrogenous substance of table grape varieties. Food Sci, 45: 214-218.
16
koushaklaq, Faramarz; Soltani Mohsen. 2011. Stratigraphic zonation of the agricultural climate using ArcGIS in Mazandaran province, Sepehr Seasonal Journal, 20 (78): 56-31.
17
Kracka, M. 2015. Ranking heating losses in a building by applying the Multimoora. English. Econ, vol 21, no 4.
18
Lavee, S., Asmish, m. 2010. The determinatoin of induction and differentiation in grape vines. Vitis, 6: 1-13.
19
Mohammadi, Mehdi. 2013. Agricultural Botany, First Edition, Tehran: Sepehr Publishing, Pages 15-58.
20
Mousavi, Mohammad, Ashraf, Batoul. 2014. Climate and Climate in Agriculture, Third Edition, Mashhad: Ferdowsi University of Mashhad, pp. 117-118.
21
Salami, Mehrdad, Zahri, Zahra, Kamran Nejad, Alireza. 2011. Investigation of distribution pattern of barley and jujube cultivating areas in Birjand plain and suggesting susceptible areas for this purpose using ArcGIS, the first national conference of barberry and jujube, South Khorasan, Birjand, Pages 71-55.
22
Seyfi, Mohammad Reza; Kalhor, Marzieh. 2013. A Comprehensive Guide to Illustration of Grape Farming, Second Edition, Sari: Sarva Publications, pp. 88-108.
23
Tan, F., Xiao-xiang, L., Shao-hui, Ch., Jing-kuo, L. 2012. The Influence of antistaling agent treatment on Winter-jujube during ice-temperature storage. Science and Technology of Food Industry, 23.
24
Taqiyulo, Hyder; Justice, Ali. 2015. Gardening (Mukhari), Third Edition, Tehran: Avaya Noor Publications, Pages 26-30.
25
Walker, A., Lee, E. 2017. White grapes arose through the mutation of two similar and adjacent regulatory genes. The Plant Journal. 49 (5): 772–785.
26
Wang, Y., Wang, L., Liu, X., Li, Y., Wang, X., Fang, Y. 2018. Climatic regionalization of wine grapes in the Hengduan Mountain region of China. Spanish Journal of Agricultural Research, Volume 16, Issue 2, e0303.
27
Zhiguo, W., Xiao-juan, R., Ya-li, T., Yao-zu, F., Wan-li, X. 2011. Different Irrigation Models on Temperature and Humidity of Jujube-cotton Intercropping in Micro-ecological Areas. Xinjiang Agricultural Sciences, 12.
28
ORIGINAL_ARTICLE
رویکردی نوین در شناسایی میزان محل قرار گیری جبهه نسیم دریا در سواحل دریای خزر
نسیم دریا از جمله پدیده های میان مقیاس جوی، ویژه مناطق ساحلی است. هدف این مطالعه بررسی ساعات شروع نسیم دریا در هر کدام از فصول سال، میزان پیشروی نسیم دریا به سمت خشکی و شناسایی جبهه نسیم دریا می باشد. بدین منظور ابتدا آمار ساعتی جهات باد از ایستگاه های مورد مطالعه در فاصله زمانی(2015-2011) از سازمان هواشناسی دریافت گردید، سپس روزهایی که جهت باد در ایستگاه ها از سمت ساحل به سمت خشکی بودند، استخراج گردید. برای تعیین میزان تفاوت های دمایی از خط ساحلی تا خشکی از محصول دمای سطح زمین(LST) سنجنده مادیس با توان تفکیک مکانی 1000 متر در روزهای غیر ابری استفاده گردید. نتایج بیانگر آن است که نسیم دریا پدیده بارز در سواحل جنوبی خزر می باشد، ساعات شکل گیری نسیم دریا با توجه به اختلاف دما بین خشکی و دریا در ماههای مختلف متفاوت است. از آنجائیکه بیشترین اختلاف دما بین خشکی و دریا در عصرها رخ می دهد، محیط چگال گرای قوی تر نیز در این ساعات ایجاد می شود،بگونه ای که در اکثر نمونه های مطالعاتی ساعات شروع نسیم دریا در ماههای دی، بهمن و آذر در ساعت 12 به وقت گرینویچ، در ماههای مهر، آبان، اسفند، فروردین و اردیبهشت از ساعت 9 و در ماههای خرداد، تیر، مرداد و شهریور در ساعت 6 به وقت گرینویچ می باشد. دریاچه خزر با توجه به وسعت و عمق کمتر نسبت به اقیانوس ها و تفاوت های دمای اندک نسبت به محیط های اقیانوسی، مشخصه های آب و هواشناختی روزانه آن باعث شده که حداکثر پیشروی نسیم دریا به سمت خشکی در مسافت های طولانی انجام نگیرد. حداکثر گسترش نسیم دریا در خشکی تا مسافت 13 کیلومتری مشاهده می شود و در تمامی نمونه های مطالعاتی منطقه همگرایی جبهه نسیم دریا کمتر از 13 کیلومتر در داخل خشکی پیشروی داشتند. در بیشتر نمونه های مطالعاتی، در زمان هایی که اختلاف دمایی بین ساحل و دمای جبهه نسیم دریا مشاهده نمی شود، عمق نسیم دریا و مسافت آن کمتر و در زمان هایی که اختلاف دمایی زیادتر می شود عمق نسیم دریا و پیشروی آن در داخل خشکی زیادتر می شود.
https://clima.irimo.ir/article_113701_5c15cb22d3fec29632a9944243bb9163.pdf
2020-08-22
139
153
سواحل جنوبی دریای خزر
نسیم دریا
دمای سطح زمین
جبهه نسیم دریا
قاسم
کیخسروی
gh_keikhosravi@sbu.ac.ir
1
استادیار، دانشگاه شهید بهشتی- دانشکده علوم زمین، گروه جغرافیا
LEAD_AUTHOR
آمنه
یحیوی
amenhyahyavi@yahoo.com
2
دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشگاه شهید بهشتی- دانشکده علوم زمین
AUTHOR
Ashrafi. K.B.rozethalab and M.azadi, 2010, simulation of the phenomenon of sea breeze to coast in the coast of Bandar Abbas city using model wrf, First Specialized Exhibition, Energy and Clean Indusrty.
1
Azizi. G,M. Masoomsopoor, F. Khoshaykhlagh, A. Ranjbar and R. Peyman Zavar, 2010,Numerical simulation of Nasim-Gadriya on the southern shores of the Caspian Sea based on climatic characteristics; Research journal Climatology, first year, first and second issue, spring and summer 2010, pp. 38-21.
2
Ado, HY,1992,Numerical study of the daytime urban effect and its interaction with the sea-breeze. J Appl Meteorol 31:1146–1164.
3
Avissar.R,M.D. Moran, G.WU,R.N. Merney, and R.A. Pielke,1989,Operating ranges of mesoscale numerical models and meteorological wind tunnels for the simulation of sea and land breezes.
4
Antonelli.M,R. rotunnn,2007,Large-Eddy Simulation of the Onset of the Sea Breeze, National Center for Atmospheric Research, Boulder, Colorado.
5
Arritt. RW,1987,The effect of water surface temperature on lake breezes and thermal internal boundary layers. Boundary-Layer Meteorol 40:101–125.
6
Azorin-Molina.C, Chen ,D,2008, climatological study of the influence of synoptic-scale flows on sea breeze evolution in the Bay of Alicante (Spain).
7
Borne.K,D. Chen and M. Nunez,1998, A Method for finding sea breeze days under stable synoptic conditions and its application to the ewedish west coast.
8
Bowers. L,2004,The Effect of Sea Surface Temperature on Sea Breeze Dynamics Along the Coast of New Jersey, thesis, State University of New Jersey.
9
Cheng. FY.,Byun, DW,2008,Application of high resolution land use and land cover data for atmospheric modelling in the Houston–Galveston metropolitan area.Part I:meteorological simulation results.Atmos Environ 42:7795–7811
10
Dandou. A,M.Tombrou and N.Soulakellis,2009,The influence of the City of Athens on the evolution of the sea-breeze front. Boundary-Layer Meteorol 131:35–51.
11
Erik. T, Horel.D,2010,Sea and Lake Breezes: A Review of Numerical Studies, Boundary-Layer Meteorol (2010) 137:1–29.
12
Lalas.D.P, Asimak. P,D.N. Deligiorgi and C. helmis ,1982,Sea-breeze circulation and photochemical pollution Athens,Greece.
13
Hosni.v.s, H. Malekoty and R.Hossein, 2014, Assessment of the power of the WRF model in the simulation of wind and wind power, Fourth Annual Clean Energy conference.
14
Franchito. SH,VB. Rao,JL. Stech and JA. Lorenzzetti,1998, The effect of coastal upwelling at Cabo Frio, Brazil: a numerical experiment. Ann Geophys 16:866–881.
15
Franchito. SH,TO. Oda,VB. Rao and MT. Kayano,2008,Interaction between coastal upwelling and local winds at Cabo Frio, Brazil: an observational study. J Appl Meteorol Climatol 47:1590–1598.
16
Freitas. ED,CM. Rozoff,WM. Cotton and PL. Silva Dias,2007,Interactions of an urban heat island and sea breeze circulations during winter over the metropolitan area of Sao Paulo, Brazil. Boundary-Layer Meteorol 122:43–65.
17
Godske.C. L,T. Bergeron,J. Bjerknes and R.C. Bundgaard,1957,Dynamic Meteorology and Weather Forecasting, 800 pp., Am.Meteorol. Soc., Boston, Mass.
18
Kambezidis.H.D,D. Weidauer,D. Melas and M. Ulbricht,1998, air quality in the Athens basin during sea breeze and non-sea breeze days using lasr-remotesensing technique, National Observatory of Athens, Institute of Meteorology and Physics of the Atmospheric Environment,
19
Silmpson. J. E,D.A. Mansfield and J.R. Milford,1976,Inland penetration of sea-breeze fronts, Department of Geophysics, University of Reading, England.
20
Papanastasiou .K,D. Melas and T. Bartzanas,2009,Constantinos Kittas , Temperature, comfort and pollution levels during heat waves and the role of sea breeze.
21
Kusaka. H, F.Kimura, H.Hirakuchi and M.Mizutori ,2000,The effects of land-use alteration on the sea breeze and daytime heat island in the Tokyo metropolitan area. J Meteorol Soc Jpn 78:405–420.
22
Karimi. M,G. Azizi, A.A. Shamsipour and l. Rezaei Mehdi Abadi2016, Dynamic simulation of the effect of Coulombal strand on the thickness and depth of penetration of Nasim Gadri on the southern coast of Khazar, pages 153-135,journal of Applied Geosciences Research, Year 16, No. 41.
23
Lemonsu. A, S.Bastin, V.Masson and P.Drobinski,2006,Vertical structure of the urban boundary over Marseille under sea-breeze conditions. Boundary-Layer Meteorol 118:477–501
24
Matthew. S,W. Hari and R. Sethu, 2007,Sea-breeze-initiated rainfall over the east coast of India during the Indian southwest monsoon , 2007, Nat Hazards .42:401–413.
25
Ohashi. Y, H. Kida ,2002, Local circulations developed in the vicinity of both coastal and inland urban areas: A numerical study with a mesoscale atmospheric model. J Appl Meteorol 41:30–45.
26
Ohashi. Y, H.Kida, 2004,Local circulations developed in the vicinity of both coastal and inland urban areas. Part II: effects of urban and mountain areas on moisture transport. J Appl Meteorol 43:119–133.
27
Segal. M ,RA. Pielke,1985,On the effect of water temperature and synoptic flows on the development of surface flows over narrow-elongated water bodies. J Geophys Res 90:4907–4910.
28
Simpson. J. E,1994,Sea breeze and local wind, Cambridge university press, UK, 234 pp.
29
Siof Jahromi.M, A.shadehght khardar and I, Hosseinzadeh, 2006, numerical simulation of the sea breeze , dryness in Bushehr and its suburbs, Numerical Forecasting Conference, December 29, 2006. Institute of Meteorology. Dynamic and Meteorological Research Group.
30
Sakakus. J , 2013, application of the TAPM model to simulate the sea breeze o the sothern shores of the Caspian sea (May to September), The first national conference on geoghraphy and environmental sustainability, Razi University.
31
Taheri.Z,P. Iran-Nejad, A.Ali-Akbari-baidokhti and G. Sarmd,2013, Study of the effect of mountain and surface vegetation on the sea breeze on the southern shores of the Caspian Sea using the WRF model, second international conference Modeling of plant, water, soil and air.
32
Thompson. WT, T.Holt and J.Pullen ,2007, Investigation of a sea breeze front in an urban environment. Q J Roy Meteorol Soc 133:579–594
33
Tijm. A. B. C, Van Delden. A. J,1999,The role of sound waves in sea-breeze circulation, Q. J. R. Meteo, Soc., 125, 1997– 2018.
34
Yoshikado. H ,1990,Vertical structure of the sea breeze penetrating through a large urban complex. J Appl Meteorol 29:878–891.
35
Yui.S,M. Kaoru,Y, Makoto,S. Masaru,T. Takahiro and S. Satoru,2017,Sea breeze effect mapping for mitigating summer urban warming: For making urban..., Urban Climate.
36