ORIGINAL_ARTICLE
بررسی تشکیل و انتشار طوفانهای گرد و خاک ورودی به غرب و جنوبغرب ایران با استفاده از مدل پخش لاگرانژی ذرات HYSPLIT
امروزه معضل افزایش فرسایش بادی و طوفانهای گردوخاک بعلت تغیرات اقلیمی و خشکسالیهای متوالی به بحرانی منطقهای جهانی تبدیل شده است. برای منشأیابی، پیشبینی شدت و گستردگی و سرعت انتقال این طوفانها از روشهای مختلفی همچون مدلهای عددی، تصاویر ماهوارهای و تحلیلهای همدیدی استفاده میشود. در این مطالعه با بررسی و تحلیل نقشههای فشاری سطوح مختلف جوی، به اثر پارامترهای دما، فشار و سرعت باد در سطوح مختلف جو مؤثر بر انتشار طوفانهای گردوخاک پرداخته شده است. در این مطالعه در مرحله اول به بررسی عوامل همدیدی موثر بر رخداد طوفانهای گردوغباری ورودی از غرب و جنوب غرب به ایران پرداخته شده، در مرحله دوم برای مشخص کردن منشأ شکل گیری این طوفانها از مدل پخش لاگرانژی HYSPLIT با استفاده از روش ردیابی پسرو استفاده شد. برای تایید خروجی این مدل عددی، از بررسی همدیدی استفاده گردید. خروجیهای مدل نشان میدهد که به طور کلی منابع اصلی غبار برای طوفانهای گردوغباری جنوب غرب ایران محدودهای در حد فاصل مرکز تا شمال عراق، شرق سوریه تا شمال عربستان میباشد. برای مطالعه، یک دوره آماری 5 ساله از سال 1385 تا 1389 و 10 موج گردوغباری مهم در این دوره انتخاب و مورد مطالعه قرار گرفت. در این مطالعه برای ترسیم نقشههای همدیدی از دادههای باز تحلیل NCEP/NCARبا دقت فضایی 5/2×5/2 درجه در راستاهای طول و عرض جغرافیایی استفاده شد.بنابراهمیتموجفراگیروگستردهگردوغباریروزهایسیزدهمتاشانزدهمتیرماه1388،الگوهایهمدیدومکانیسمتشکیل،انتقالوانتشار گردوغباردرآنبهتفصیلمطالعهشد درتمامموارد،استقراریکسامانهکمفشاربرمنطقهخاورمیانهوتقویتشرایطناپایداریدرسطح بیابانهاوهمچنینتاثیرهماهنگیکموجکمفشاردینامیکیبرفرازجومنطقه،زمینهمناسبرابرایانتقالریزگردهابهجومنطقهفراهم میآورد. در انتها نتایج با تصاویر ماهواره METEOSAT8 موجود در مرکز باروری ابرهای یزد مقایسه گردید که همخوانی بسیار زیادی مشاهده گردید.
https://clima.irimo.ir/article_14128_9e42a4d6663523b7b18bf4509929d7e9.pdf
2013-03-21
1
16
تغییرات اقلیمی
فرسایش بادی
مدل پخش لاگرانژی
HYSPLIT
NCEP/NCAR
امیر
ریوندی
rivandi1985@gmail.com
1
کارشناس ارشد هواشناسی، گروه فیزیک، دانشگاه یزد
LEAD_AUTHOR
مجید
میررکنی
2
استادیار گروه فیزیک، دانشگاه یزد
AUTHOR
امیر
محمدیها
3
دانشجوی دکتری هواشناسی، گروه فیزیک، دانشگاه هرمزگان
AUTHOR
. Alghandi A., 2000, on sand storms and energy recvovely from sand stored, Energy conversation and management, NO. 420, PP. 1142- 1156
1
2. Alijani, b., 1385, Iran's climate, the publisher, 96
2
3. Barkan, J., 2008, synopsis patterns associated with dusty and non-dusty seasons in the Sahara. Theor. Appl. climatolo. Vol: 10pp: 354-364
3
4. Bartlett, S., 2004, Dust Storm Forecasting for Al Udeid Ab, Qatar: An Empirical Analysis, M.S. Thesis, Dept. of Meteorology, Air Force Institute of Technology, 103 pp.
4
5. Bryson, R. A., and D. A. Baerreis, 1967, Possibilities of major climatic modification and their implications: Northwest India, case studies. Bull. Amer. Meteor. Soc, NO. 48, PP. 136–42.
5
6. Byers, H. R1974, General meteorology, MC. Graw, Hill Inc.
6
7. Carlson, T. N., and S. G. Benjamin, 1980, radioactive heating rates for Saharan dust. J. Atmos. Sci, NO. 37, PP. 193–213.
7
8. Chen, W., 1996, Wind Tunnel Test of the Influence of Moisture on the Erdibility of Loessial Sandy Loam Soils by Wind, Journal of Arid Environments, 34, pp. 391-402.
8
9. Chun, Y. 2001, synopsis, transport and physical characteristics of Asian dust in Korea. Journal of geophysical research. Vol: 106. pp: 18461-18469
9
10. Crook, J., 2009, Climate Analysis and Long Range Forecasting of Dust Storms In Iraq, M.S. Thesis, Dept. of Meteorology, Naval Postgraduate School, 85 pp.
10
11. Draxler RR., and Rolph, GD., 2011, HYSPLIT (HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory), Model access via NOAA ARL READY Website (http://ready.arl.noaa.gov/HYSPLIT.php). NOAA Air Resources Laboratory, Silver Spring, MD.
11
12. Draxler, R., D. A. Gillette, J. S. Kirkpatrick, and J. Heller, 2001, Estimating PM10 air concentrations from dust storms in Iraq, Kuwait, and Saudi Arabia, Atm. Environ.NO. 35, PP, 4315-4330.
12
13. Draxler, R. R., P. Ginoux, and A. F. Stein, 2010, an empirically derived emission algorithm for wind-blown dust, J. Geophys. Res., 115, D16212, doi: 10. 1029/ 2009 JD 013167.
13
14. Dehghanpur Frashah, AS., 1384 and synoptic analysis of dust storms on the plateau central thesis-Iran between 1990 to 2000, Tarbiat Moallem University of Tehran
14
15. Darvish, M.., 1388, and the occurrence of dust storms originating in southern Iran, websites, personal Tehran.
15
16. Escudero, M., A. Stein, R. R. Draxler, X. Querol, A. Alastuey, S. Castillo, and A. Avila, 2006, Determination of the contribution of northern Africa dust source areas to PM10 concentrations over the central Iberian Peninsula using the Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory model (HYSPLIT) model, J. Geophys. Res, 111, D06210, doi: 10.1029/2005JD006395.
16
17. Ezzati, and, B., A., 1388, Analysis of dust storms using satellite images, Proceedings of National conference on climate mitigation and climate disasters, Ardabil.
17
18. Flyear.D. 1990, wind erosion: mechanics, prediction and control, Advanceinsoll science, NO. 130, 187-199, PP.
18
19. Goudic A., 2001, Saharan dust storms nature and consequences, Earth_science Revlews, NO. 56, 179-204, PP.
19
20. Goudie, A. and Middleton, NJ. 2006, Desert Dust in the Global System, Springer, Heidelberg. 1-90.
20
21. Goudie A. and Middleton NJ. 2000, Dust storms in South West Asia. Acta Univ Car., XXXV: 73–83.
21
22. Generosity, no., 1380, to study the relationship between surface soil erosion by wind is the physical and chemical properties in the area of plain, M.Sc. Thesis, Isfahan University of Technology
22
23. Hamish, M., Andrew, C, 2008. Identification of dust transport pathways from Lake Eyre,Australia using Hysplit, Atmospheric Environment 42, 6915- 6925.
23
24. Hosseini, b., 1379, Synoptic study of severe storms in Tehran, MSc thesis weather. University
24
25. Jackson, V.H., 1913, Atmospheric Electrification during Dust Storm, Journal of the Franklin Institute, Vol. 176, Issue 1, pp. 145.
25
26. Helpful, AS., S., Jafari, 1390, investigating the role of regional atmospheric circulation over the Middle East in summer dust storms in the South West of Iran, Journal of Geographical Studies of Arid Zones, second year, first issue, Spring 1391.
26
27. Khosravi, M.., 1387, Effects of climate change is increasing the intensity of local dust pollution in Zahedan, the Eleventh National Conference on Environmental Health, 159
27
28. Kuteil, H., H., Furman, 2003, Dust storms in middle East soureesog origin and Their temporal Charactistic, In door and Built Environment 12:419-426.
28
29. Kaviani, M., 1380, Mykrvklymatvlvzhy, the publisher
29
30. Karami, F.., 1388, Convergence of pressure systems and dust storms in Khuzestan, MA thesis, Department of Geography, University of Razi.
30
31. Liu, G., Park, S. U., 2007, The Logarithm-Linear Relationship of the Occurrence Frequency to the Duration of Sand-dust Storms: Evidencee from Observational Data in China, Journal of Arid Environments, Vol. 71, pp. 243-249.
31
32. Liu J. J, Jiang X. G,Zheng X. J, Kang L, and Qi F. Y. 2004, An Intensive Mongolian Cyclone
32
33. Lashkari, H and Keykhosravi, GH. (2008), Statistical analysis of dusts in Razavi Khorasan province from 1993 to 2005.physical geography researches No.65 pp: 17-33
33
34. Membery D. A., 1983, Low level wind profiles during the Gulf Shamal, Weather, 38, 18-24.
34
35. Natsagdorj L., Jugder D and Chung Y. S. 2002, Analysis of dust storms observed in Mongolia during 1937-1999. Atmospheric Environment 37:1401-1411
35
36. Rshnv, AS., 1388. Dust phenomenon Ghbardr Khuzestan province, quarterly rainfall, Ahvaz, Khuzestan province meteorological STATION.
36
37. Omidvar, K. (2006), Review and analysis of sand storms in Yazd-Ardakan basin. Geographical researches quarterly.No.81 pp: 43-58
37
38. Orlovsky, L., Orlovsky, N., Durdyev, A., 2004, Dust Storms in Turkmenistan, Journal of Arid Environments, Vol. 60, pp. 83-97.
38
39. Stunder, B., L. Heffter, R. Draxler, 2007, Airborne Volcanic Ash Forecast Area Reliability, Weather and Forecasting, NO. 22, PP. 1132-1139, DOI: 10.1175/WAF1042.1
39
40. Stunder B. J. B., 1997, NCEP Model Output– FNL ARCHIVE DATA, TD-6141, Prepared for National Climatic Data Center (NCDC). This document and archive grid domain maps are also available at http://www.arl.noaa.gov/ss/transport/archives.html.
40
41. Squires, V. R., 2002, Dust and storm: An early warning of impending disaster.
41
42. TAHMASBI Byrgany, AS. , Abdinejad, Gh., Nooshafarin, b. 1388, to study wind erosion and dust storms in Khuzestan and strategies to deal with it, grassland and forest Quarterly, No. 81, pp. 21 and 25
42
43. The Journal of Earth Sciences and Mining, Second Year, No. 12, April 1386, pp. 10
43
44. Wang, w., 2005, Asynoptic model on EST Asian dust emission and transport, Atmospheric science and air qulity conference, Bejin, China.
44
45. Wang, W., Fang, Z.Y., 2006, Numerical Simulation and Synoptic Analysis of Dust, Emission and Transport in East Asia, Global and planetary change, Vol. 52, pp. 57-70.
45
46. Wang, Y., Stein, A., Draxler, R., Rosa, D., and Zhang, X., 2011. Global sand and dust storms in 2008: Observation and HYSPLIT model verification, Atmospheric Environment 45, 6368-6381.
46
47. Weihong, Q., Shaoyinshi, 2001,Variations of The Dust Storm in China and Its Climatic Ontrol, Journal of climate, Vol. 15, pp. 357-368.
47
48. Wilkerson W.D., 1991, Dust and Sand Forecasting In Iraq and Adjoining Countries, AWS/TN--91/001, Air Weather Service, Scott Air Force Base, IL, 72 pp. [Available from USAF Environmental Technical Application Center, Scott Air Force Base, IL 62225-5008.].
48
49. Werner M, Tegen I, Harrison SP, Kohfeld KE, Prenctice IC. 2002, Seasonal and interannual variability of the mineral dust cycle under present and glacial climate conditions, J. Geophys. Res. 107:D24, doi: 10.1029/2002JD002365
49
50. Zarrin A., Ghaemi H., Azadi M., Mofidi A., and Mirzaei E., 2011, The effect of Zagros Mountains on the formation and maintenance of Iran anticyclone using RegCM4, Meteorology and Atmospheric Physics, 112(3-4): 91-100, DOI: 10.1007/s00703-011-0134.
50
51. Zolfaghari, c., C., ABEDZADEH., 1384, synoptic analysis of dust systems in West Iran, Journal of Geography and Development, No. 6, pp. 33-17.
51
52. Zolfaghari, c., C, Immaculate pour, no., Shayegan October, 1390, Synoptic study of dust storms in western Iran during 1384 to 1388 (inclusive of wave A Case Study July 1388), Journal of Geography and Environmental Planning, year 22, No. 43, pp. 17-34.
52
ORIGINAL_ARTICLE
دماسنجی ایزوتوپی و بازسازی تغییرات اقلیمی گذشته با استفاده از شواهد پالئوپدولوژیک در بخش شرقی حوضه زاینده رود، اصفهان
چکیده
پدیدههای گرمایش جهانی و تغییرات اقلیمی در سالهای اخیر شدت گرفته و به یک چالش جهانی تبدیل شده است. شناخت تغییرات اقلیمی گذشته در پیش بینی نوسانات اقلیمی آینده دارای اهمیت است. هدف از این پژوهش کاربرد شواهد پالئوپدولوژیک جهت بازسازی کیفی و کمی پارامترهای اقلیمی گذشته در مناطق خشک شرق اصفهان است.منطقه مورد مطالعه در فاصله حدود 50 کیلومتری شرق اصفهان قرار گرفته و دارای اقلیم خشک و شدیداٌ فصلی از لحاظ دما و بارش ااست. مورفولوژی خاکهای مورد مطالعه پیشنهاد میکند رژیم اقلیمی گذشته منطقه شرق اصفهان بصورت فصلی با بارش زمستانه و تابستانهای گرم و خشک همراه با میانگین سالانه بارش حدود 3 تا 4 برابر مقادیر فعلی (برای افقهای کلسیک) و تا 6 برابر مقادیر فعلی (برای افقهای آرجیلیک) بوده است. بازسازی دماهای گذشته با استفاده از ایزوتوپ های اکسیژن در کربنات های پدوژنیک هم نشانگر تشکیل این کربنات ها در محیطی سردتر (دوره های یخچالی) نسبت به شرایط فعلی است. بازسازی دماهای گذشته پیشنهاد میدهد کربنات ها در مخروطه افکنه ها در محیطی با میانگین دمای سالانه حدود 6 درجه و در لندفرم رلیکت (فلات) با میانگین دمای سالانه حدود 2تا 3 درجه کمتر از شرایط فعلی تشکیل شدهاند. ناهمگونی اقلیمی طی دورههای یخچالی در مرکز و شمال ایران مشاهده می شود.بنظر میرسد فعالیتهای سیستمهای پرفشار سیبری و جنب حارهای در این مورد موثر بوده است.
https://clima.irimo.ir/article_14129_a2d4181143b34f8f12f31ab8a0379128.pdf
2013-03-21
17
30
تغییرات اقلیمی کواترنر
خاکها
ایزوتوپهای پایدار
مناطق خشک
ایران مرکزی
امید
بیات
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد خاکشناسی، دانشگاه صنعتی اصفهان
AUTHOR
حسین
خادمی
2
استاد خاکشناسی، دانشگاه صنعتی اصفهان
AUTHOR
حمیدرضا
کریم زاده
hr_karimzadeh@yahoo.com
3
استادیار مرتع و آبخیزداری، دانشگاه صنعتی اصفهان
LEAD_AUTHOR
Alijani, B., 2002, Climate of Iran, Payame Noor Publications, Tehran.
1
Amundson, R., Chadwick, O., Kendall C., Wang Y., and M. Deniro, 1996, Isotopic Evidence for Shifts in Atmospheric Circulation Patterns During the Late Quaternary in Mid-North America, Geology, No. 24, pp. 23-26.
2
Azizi, G., 2004, Climate Change, Qoomes publications. Tehran.
3
Bayat, O., 2007, Landscape Evolution in Eastern Isfahan Based on Stratigraphy and Pedogenic Evidence, M. Sc. Thesis, Isfahan University of Technology.
4
Bayat, O., Khademi, H. and Karimzadeh, H. R., 2010, Stable isotopes and paleoecological changes in geomorphic surfaces of eastern Isfahan, Journal of Science, University of Tehran No. 36, pp. 95-102.
5
Bobek, H., 1963, Nature and Implications of Quaternary Climatic Changes in Iran, Symposium on Changes of Climate, Rome, UNESCO-WMO, pp. 403-413.
6
Bradley, R. S., 1999, Paleoclimatology: Reconstructing Climates of the Quaternary, Academic Press. New York.
7
Bradley, R. S., 2000, Past Global Changes and Their Significance for the Future, Quaternary Science Reviews, No. 19, pp. 391-402.
8
Bull, W. B., 1991, Geomorphic Responses to Climatic Change, Oxford University Press. Oxford.
9
Catt, J. A., 1991, Soils as Indicator of Quaternary Climatic Change in Mid-Latitude Regions, Geoderma, No. 51, pp. 167-187.
10
Cerling, T. E. and J. Quade, 1993, Stable Carbon and Oxygen Isotopes in Soil Carbonates, pp. 217-231 In: P. K. Stewart, K. C. Lohmann, J. McKenzie, S. Savin (Eds.), Climate Change in Continental Isotopic Records, Geophysical Monograph No 78, American Geophysical Union, Washington, DC
11
Cleveland, D. M. Nordt L. C. Dworkin S. I. and S. C. Atchley, 2008, Pedogenic Carbonate Isotopes as Evidence for Extreme Climatic Events Preceding the Triassic-Jurassic Boundary: Implications for the Biotic Crisis?, Geological Society of America Bulletin, No. 120, pp.1408-1415.
12
Djamali, M., de Beaulieu, J.-L., Shah-Hosseini, M., Andrieu-Ponel, V., Amini, A., Akhani, H. Leroy, S.A.G., Stevens, L., Alizadeh, H., Ponel, P., Brewer, S., 2008, A Late Pleistocene Long Pollen Record from Lake Urmia, NW Iran. Quaternary Research, No. 69, pp. 413-420.
13
Dworkin, S. I., Nordt L. and S. Atchley, 2005, Determining Terrestrial Paleotemperatures Using the Oxygen Isotopic Composition of Pedogenic Carbonate, Earth and Planetary Science Letters, No. 237, pp. 56-68.
14
Emiliani C., and J. Shackleton, 1974, the Brunhes Epoch: Paleotemperatures and Geochronology, Science No. 183, pp. 511-514.
15
Faure, G., 1986, Principles of Isotopic Geology, John Wiley, New York.
16
Gvirtzman G., and M. Wieder, 2001, Climate of the Last 53,000 Years in the Eastern Mediterranean, Based on Soil-Sequence Stratigraphy in the Coastal Plain of Israel, Quaternary Science Reviews, No. 20, and pp. 1827-1849.
17
Hays, P. D. and E. L. Grossman, 1991, Oxygen Isotopes in Meteoric Calcite Cements as Indicators of Continental Paleoclimate, Geology, No. 19, pp. 441-444.
18
Hardy, J. T., 2003, Climate Change, Causes, Effects and Solutions, John Wiley and Sons, Chichester.
19
Kemp, R. A., 1985, The Cause of Redness in Some Buried and Non-buried Soils in Eastern England, Journal of Soil Science, No. 36, pp. 329-334.
20
Karimi, A., Frechen, M., Khademi, H., Kehl, M. and A. Jalalian, 2011, Chronostratigraphy of Loess Deposits in Northeast Iran, Quaternary International, No. 234, pp. 124-132.
21
Khademi, H., Mermut, A., R., and H., R., Krouse, 1997, Isotopic Composition of Gypsum Hydration Water in Selected Landforms from Central Iran. Chemical Geology, No. 138, pp. 245-255.
22
Khademi, H., Mermut, A.R., 1998, Micromorphology and Classification of Argids and Associated Gypsiferous Aridisols from Central Iran, Catena Vol. 54, pp. 439-455.
23
Krinsley, D. B., 1970, A Geomorphological and Paleoclimatological Study of Playas in Iran, United States Department of Interior, Washington DC.
24
Mahmoodi, F., 1988, Evolution of Iran Reliefs during Quaternary, Geographical Research, No. 23, pp. 5-41.
25
Moayeri, M., M. H., Ramesht, M. H., Taghvaei M., Taghizadeh, M. M., 2009, Glacial Evidence in Safa Shahr's Basin in Fars Province, Isfahan University Research Journal, NO. 2, pp. 109-130.
26
Motamed, A., 1988, On the climatic condition of the Central Iran in Quaternary, Journal of Science, University of Tehran, No. 17, pp.115-128.
27
Motamed, A., 1997, Quaternary, Tehran University Publications. Tehran.
28
Ramesht, M. H., 1997, Humidity variations characterizing Iran in the Quaternary, Iranian Journal of Natural Resources, No. 49, pp. 97-104.
29
Retallack, G. J., 2001, Soils of the Past: An Introduction to Paleopedology, Blackwell Science. Malden.
30
Sheldon N. D., and N. J. Tabor, 2009, Quantitative Paleoenvironmental and Paleoclimatic Reconstruction Using Paleosols, Earth-Sciences Reviws, No. 95, pp.1-52.
31
Tandon, S. K., and S. Kumar, 1999, Semi – Arid /Arid Zone Calcretes: A Review. pp. 109-152. In: A.K. Singhvi, E. Derbyshire (Eds.), Paleoenvironmental Reconstruction in Arid Lands, A.A. Balkema. Amesterdam.
32
Torrent, J., Schwertmann, U., Fechter H., and F. Alferez, 1983, Quantitative Relationships between Soil Color and Hematite Content, Soil Science, No. 136, pp. 354-358.
33
USDA, 1979, Definition and Abbreviations for Soil Description, United State Department of Agriculture. Oregon.
34
USDA, 1996, Soil Survey Laboratory Methods manual. Soil Survey investigations Report No 42, Nebraska.
35
t Jr, H. E., 1962, Pleistocene Glaciation in Kurdistan, Eizeitalter und Gegenwart, No. 12, pp. 131-164.
36
Woodward, F. I., 1992, the Ecological Consequences of Global Climate Change. CRC Press, New York.
37
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی اثر نمایه چند متغیره انسو بر بارش زمستانه خراسان شمالی
از آنجا که کشاورزی در خراسان شمالی از اهمیت و جایگاه ویژه ای برخوردار است. پیش بینی فصلی بارش می تواند تاثیر بسیار مهمی در تابستان و پاییز در پیش بینی بارش زمستانه استان خراسان شمالی با به کار بردن نرم افزارCPT(Climate predictability tool) میباشد. بدین منظور از مدل تحلیل هم بستگی متعارف CCA (Canonical correlation analysis) و رگرسیون خطی چند گانه در نرم افزار CPT استفاده شده است. سری های زمانی فصلی نمایه MEI به عنوان پیشگوکننده و بارش زمستانه دوره 1986-2008 هفده ایستگاه خراسان شمالی به عنوان پیشگو شونده در نظر گرفته شده است. در روش تحلیل هم بستگی متعارف به منظور کاهش تعداد متغیرهای پیشگوکننده از روش متعامد تجربی EOF (Empirical orthogonal function) استفاده شد و 5 مؤلفه اصلی که 89% از کل واریانس مجموعه داده ها را شرح می دهند، انتخاب گردید. نتایج به دست آمده از دو مدل مذکور نشان می دهند که بین بارش زمستان و نمایه MEI در فصل بهار همبستگی ضعیفی وجود دارد و نمایه پاییز MEI همبستگی قوی تری با بارش زمستان خراسان شمالی دارد و بیشترین همبستگی از ایستگاه تازه قلعه و کمترین همبستگی از ایستگاه منگلی به دست آمد. منفی بودن همبستگی نشان دهنده این است که با افزایش نمایه MEI بارش زمستان کاهش می یابد و برعکس. بارش ها در تمامی ایستگاه ها نسبت به سال 2008 که خشکسالی به وقوع پیوسته بود، افزایش داشتند که مشاهدات نیز این افزایش بارش را تایید می کنند. اختلاف بین داده های خروجی مدل ها و بارش مشاهده شده نشان دهنده این است که فقط با تعیین فاز MEI نمی توان بی هنجاری بارش زمستان را از نظر علامت و شدت پیش بینی نمود.
https://clima.irimo.ir/article_14144_32859d29a42c2ef9459b5f99c416a059.pdf
2013-03-21
31
44
MEI
CPT، متعامد تجربی، خراسان شمالی، بارش زمستانه
مهری
هاشمی دوین
cyclone20076@gmail.com
1
کارشناس ارشد هواشناسی پیش بین مسئول اداره کل هواشناسی خراسان شمالی
LEAD_AUTHOR
Ahmadi- Givi, F., D. Parhizkar, S. Hajjam, 2009, The study of the ENSO's effect on the seasonal precipitation of Iran in the period 1971-2000, Journal of the Earth and Space Physics,No.4, pp.95-113.
1
Khorshid Doost, A.M., Ghavidel,Y., 2006,The effects of ENSO on seasonal rainfall fluctuations using multivariate ENSO index (MEI) in Eastern Azerbaijan Province, Journal of Geographical Researches,No.57,pp.15-26.
2
Rahimzaseh, F., 2011, Statistical Methods in Meteorology and climatology Researches, Hoseini Publication,Tehran.
3
Asakareh, H., 2004, spatial modeling of climate element changes case study, annual rainfall of Isfahan, Journal of Geographical Research, No.74, pp.213-231.
4
Fallah, Gh., MousaviBaygi,M and M. Habibi Nokhandan, 2009, Using Statistical Model for Seasonal Rainfall Forecasting Based on Synoptic Patterns of Atmospheric Upper Levels, Journal of Water and Soil,No.19, pp.128-143.
5
Moradifar, H., 2001, modeling the relationship between rainfall and elevation at Zagros, Master Thesis, Razi University.
6
Masodian, M., 2005, Enso impact on precipitation in Iran, Journal of Geography and Regional Development Research, No.4, pp.73-82.
7
Nazemosadat, M. J., Beigi,B., Amin, S., 2003, Application of the Principal Component Analysis for the Regionalization of Winter Precipitation over Boushehr, Fars, and Kohgiloye & Boyerahmad Provinces. JWSS - Isfahan University of Technology, No. 7 (1), pp.61-72.
8
Nazemosadat, M. J., Shirvani, A., 2004, The Application of CCA for the Assessment and Comparison of the Capability of SOI and Nion’s SST for the Prediction of Winter Precipitation over the Caspian Sea Coasts. JWSS - Isfahan University of Technology, No. 8 (1), pp.11-25.
9
10. Nazemosadat, M. J., Shirvani, A., 2006, prediction of winter precipitation in southern region of Iran by using Persian Gulf SST, CCA model, Journal of Agriculture Science, No.29, pp.65-77.
10
11. Yar Ahmadi, D., Azizi, Gh., 2007, Multivariate analysis of the relationship between Iran seasonal rainfall and climate indexes, Journal of Climate Research, No.62,pp.161-174.
11
12. Barnett T. P., R. Preisendorfer ,1987, Origins and levels of monthly and seasonal forecast skill for the United States surface air temperatures determined by canonical correlation analysis, Monthly Weather Review, No.115, pp.1825-1850.
12
13. Barnston, A. G., and C. F. Ropelewski, 1992, Prediction of ENSO using canonical correlation analysis. J. Climate, No. 5, pp.1316–1345.
13
14. Barnston, A. G. and Y. He, 1996, Skill of CCA forecasts of 3-month mean surface climate in Hawaii and Alaska. J. Climate, No.9, pp.2579-2605.
14
15. Borga,M., 2001, Canonical Correlation a Tutorial.http://people.imt.liu.se/˜magnus/cca
15
16. Chu, P.S and Y. He, 1994, Long-range prediction of Hawaiian winter rainfall using canonical correlation analysis. Int. J. Climatol., No.14, pp.659–669.
16
17. Hotelling, H., 1936, Relations between two sets of variants. Biometrika, No.28, pp.321-377.
17
18. Hwang S-O, Schemm J-KE, Barnston AG, Kwon W-T, 2001, Long-lead seasonal forecast skill in far eastern Asia using canonical correlation analysis. Journal of Climate, No 14, pp. 3005–3016.
18
19. Kirtman. B. P, J. Shukla, M. Balmaseda, N. Graham, C. Penland, Y. Xue and S. Zebiak., 2001, Current Status of ENSO Forecast Skill. Report to the CLIVAR Working Group on Seasonal to Interannual Prediction, CLIVAR Publication Series No. 56, and pp.26.
19
20. Landman, w. A. and L. Goddard, 2002, Statistical Recalibration of GCM Forecasts over Southern Africa Using Model Output Statistics. J. Climate, No 15, pp.2038-2055.
20
21. Landman, w. A., S.J. Mason, 1999, Operational Long-Lead Prediction of South African Rainfall using Canonical Correlation Analysis. Int. J. Climatol, No.19, pp. 1073–1090.
21
22. Landman, W. A., and S. J. Mason, 2001, Forecasts of near-global sea surface temperatures using canonical correlation analysis. J. Climate, No.14, pp.3819–3833.
22
23. Mason, S. J., 1998, Seasonal forecasting of South African rainfall using a non-linear discriminant analysis model. Int. J. Climatol., No.18, pp.147–164.
23
24. Mason, S. J., O. Baddour., 2008, Statistical Modelling, pp.167-206, Troccoli A, Harrison MSJ, Anderson DLT and Mason SJ (eds), Seasonal Climate: Forecasting and Managing Risk, NATO Science Series, Springer Academic Publishers, pp. 467.
24
25. Nazemosadat, M. J., and I. Cordery, 2000: On the relationship between ENSO and autumn rainfall in Iran. Int. J. Climatol, No.20, pp.47–61.
25
26. Nazemosadat, M. J. and I. Cordery. 2000, the Impact of ENSO on Winter Rainfall in Iran. In Proceedings of the 26th National and 3rd International Hydrology and Water Resources Symposium,. Inst. Engs. Australia. Perth, Australia, pp. 538–543.
26
27. Samuel S. P. Shen, William K. M. Lau, Kyu- Myong Kim, and Guilong Li, 2001, A Canonical Ensemble Correlation Prediction Model for Seasonal Precipitation Anomaly, Goddard Space Flight Center Greenbelt report, Maryland, USA, pp.54.
27
28. Tippett, M. K., T. DelSole, S. J. Mason, A. G. Barnston, 2008, Regression-based methods for finding coupled patterns. J. Climate, No.21, pp.4384-4398.
28
29. Tippett, M. K., Goddard, L. and Barnston, A. G., 2005. Statistical-Dynamical Seasonal Forecasts of Central Southwest Asia winter precipitation, J. Climate, No.18, pp.1831-1843.
29
30. WOLTER, K. and M. S. TIMLIN, 1993, Monitoring ENSO in COADS with a seasonally adjusted principal component index, Proc. of the 17th Climate Diagnostics Workshop, (Norman, OK, NOAA/N MC/CAC, NSSL, Oklahoma Clim. Survey, CIMMS and the School of Meteor., Univ. of Oklahoma), pp. 52-57.
30
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل هارمونیکی فشار جو (مطالعه موردی: در تهران و بابلسر)
فشار جو یکی از فراسنج های هواشناختی است که اندازه گیری صحیح، دقیق و تبدیل درست آن در یک تراز ثابت از اهمیت ویژهای در هواشناسی و برخی از علوم برخوردار است. تحلیل هارمونیکی که یکی از روشهای آشکارسازی تناوبها در سریهای زمانی منجمله سریهای زمانی متغیرهای جوی است، در یک بررسی موردی برای فشار جو در ایستگاههای تهران مهرآباد واقع در منطقه داخلی فلات ایران و بابلسر واقع در منطقه پست ساحلی دریای خزر در دوره زمانی 2007-1961 انجام می گیرد. برخی دیگر از ویژگی های این عنصر نیز در دوره فوقالذکر مورد بررسی قرار می گیرد. در این بررسی دو هارمونیک اول به خوبی تغییرات میانگین ماهانه فشار تراز دریا (QFF) را برآورد مینمایند. در تهران (بابلسر) سهم واریانس حاصل از هارمونیک اول 7/96 درصد (9/93 درصد) و سهم دو هارمونیک اول 6/99 درصد (4/99 درصد) میباشد. در بررسی تغییرات طبیعی میانگینهای سالانه فشار QFE و QFF نیز مدلهای چند جملهای در مقایسه با مدلهای خطی، نمایی، توانی و لگاریتمی برازش بهتری را نشان میدهند. در دوره مورد مطالعاتی فوق الذکر، چند جملهای درجه چهارم (475/0=r) برای QFE تهران بهترین برازش و چند جملهای درجه پنجم (69/0=r) برای QFE بابلسر بهترین برازش را نشان میدهد. برای تحلیل QFFّ روزانه، از دیدبانیهای سینوپتیکی (همدیدی) با فاصله زمانی 3 ساعته استفاده شد. تحلیل فوریه این فشارها نشان داد که در تهرآنهارمونیکاول (تغییرات شبانهروزی) غالب بر هارمونیک دوم (تغییرات نیمه شبانه روزی) و در بابلسر هارمونیک دوم غالب بر هارمونیک اول است. تناوبهای شبانهروزی و نیمه شبانهروزی فشار در تهران به ترتیب 56 و 43 درصد و در بابلسر به ترتیب 47 و 52 درصد از کل واریانس را پوشش میدهند. زاویه فاز هارمونیکهای اول و دوم در تهران 5/22- و 2/1- و در بابلسر 1/41- و 1/7- میباشد.
https://clima.irimo.ir/article_14145_61ad18db6f700d2c08bf2cd802d2405f.pdf
2013-03-21
45
56
تحلیل هارمونیکی
تحلیل فوریه
فشار جو
تهران
بابلسر
احمد
عسکری
a.asgari1953@yahoo.com
1
کارشناسی ارشد، عضو هیات علمی پژوهشکده هواشناسی
LEAD_AUTHOR
Ahrens, C. D., 2010, Essentials of meteorology, an invitation to the atmosphere, 5th edition, Brooks/Cole publication, USA.
1
Bendat, J. C and A. G. Piersol, 1968, Random data, Analysis and measurement procedures, John Wiley publications, New York, USA.
2
Carson, J. E., 1963, Analysis of soil and air temperatures by Fourier techniques, J. of Geophysics Research, No. 68 pp. 2217-2232.
3
Champeney, D. C., 1973, Fourier transforms and their physical applications, Academic Press, London.
4
Chen, T. C, M. C. Yen and J. D. Tsay, 2000, Annual and semiannual variation of surface pressure in Taiwan, J. of Climate, Vol. 13, pp. 1436-1440.
5
Dai, A. and J. Wang, 1999, Diurnal and semidiurnal tides in global surface pressure fields, J, Atmos, Sci., Vol. 56, pp. 3874-3891.
6
Duchon, C., 2012, Time series analysis in meteorology and climatology, Wiley-Blackwll Pub., Singapore.
7
El-Shal, A. I., and A. B. Mayhoub, 1996, Estimating solar radiation as a function of air temperature using Fourior series, Theor, Appl. Climatology, No. 54, pp., 153-159.
8
Emery, W. J., and R. E. Thomson, 2004, Data analysis methods in physical oceanography, second and revised edition, Elsevier, Amsterdam, The Netherlands.
9
10. Esfandiari, M. and S. Hajjam, 1390, Harmonic analysis of Hamedan’s precipitation seasonal cycles, Fourth conference on water resources management of Iran, 13th and 14th Ordibehesht, 1390, Amirkabir Technical University, Tehran, Iran (in Farsi).
10
11. Ghayoor, H. And H. Asakereh, 1382, Applications of Fourier models in estimation of monthly temperature and its outlook, Case study: Mashhad temperature, 3rd regional conference on climate change, 29th Mehr -1st Aban, 1382, Esfahan, Iran (in Farsi).
11
12. Glickman, T. S., 2000, Glossary of meteorology, second edition, American meteorological society, Boston, Massachusetts, USA.
12
13. Haurwitz, B. and D. Cowley, 1973, The diurnal and semidiurnal barometric oscillation, global distribution and annual variation, Pure Appl. Geophysics, Vol. 102, pp. 192-222.
13
14. Isikwue, B. C., O. I. Agada, E. U. Utah, and F. N. Okeke, 2011, Application of harmonic analysis in the preliminary prediction of air temperature over Lagos and Abuja, Nigeria, British journal of environment and climate change, vol. 1, No. 3, 53-65.
14
15. Justino, F., A. Setzer, , T. J. Bracegirdle, D. Mendes, G. Dechiche, and C. E. G. R. Schaefer, 2010, Harmonic analysis of climatological temperature over Antarctica, Present day and greenhouse warming perspectives, Int. J. of Climatology, Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com) DOI, 10. 1002/ joc.2090.
15
16. Kamali, G., A. Asgari and K. Noohi, 1388, Applied meteorology, Atmospheric Science and Meteorological Research Center (ASMERC) publication (in Farsi).
16
17. Krishnan, A. and Kushwaha, R. S., 1972, Analysis of soil temperature in the arid zone of India by Fourier techniques, Agric. Meteorology, No. 10 pp. 55-64.
17
18. Liakatas, A., 1994, Harmonic analysis and modeling of annual soil temperature variations, Mausam, Vol. 45, No. 2, pp. 121-128.
18
19. Pollock, D. S. G., 1999, a handbook of time series analysis, signal processing and dynamics, Academic press, San Diego, CA, USA.
19
20. Samui, R. P., 1994, Fourier analysis of weekly soil temperatures at pune, Mausam Vol. 45, No. 1, pp. 29-34.
20
21. Shafiee, M, 1382, Fourier analysis and its applications in engineering, Telecommunication research center of Iran publication (in Farsi).
21
22. Spiegel, M. R., 1974, Schaum's Outline of Fourier Analysis with Applications to Boundary Value Problems, Boomerang Books
22
23. Taghizadeh, H, 1375, Final report of atmospheric pressure study group, climate Atlas of Iran project, Islamic Republic of Iran Meteorological Organization (IRIMO) publication ( in Farsi).
23
24. WMO, 1968, Methods in use for the reduction of atmospheric pressure, World Meteorological Organization Technical note No. 91, WMO-No. 226, Geneva, Switzerland.
24
ORIGINAL_ARTICLE
مکانیابی مناسبترین مناطق کشت گندم دیم(مطالعه موردی: استان خراسان شمالی)
با توجه به اهمیت عوامل اقلیمی در تولید محصولات کشاورزی دیم و نیز تواناییهای بالقوه استان خراسان شمالی، پهنه بندی اقلیمی کشت گندم دیم در این استان هدف اصلی این تحقیق قرار گرفت. برای این منظور از آمار بلندمدت 17 ایستگاه باران سنجی،اقلیمشناسی، سینوپتیک، 5 ایستگاه تبخیرسنجی داخل استان و 6 ایستگاه سینوپتیک در خارج از این استان جهت هم پوشانی بهتر استفاده شد. در این تحقیق با توجه به تاریخ آغاز بارشهای پاییزی برای هر منطقه از استان تاریخ کاشتی پیشنهاد شد. سپس مراحل مختلف رشد گندم دیم بر اساس محاسبه درجه- روزهای رشد (GDD) مراحل مختلف بدست آمد. در مرحله بعد، احتمال وقوع بارش سالانه 300 میلی متر و بیشتر، مقادیر بارش پاییزه، بهاره و خرداد با احتمال وقوع 75% بررسی شد. همچنین احتمال وقوع دمای مناسب جوانه زنی گندم دیم، دمای حداکثر 25 و 30 درجه سانتی گراد در مرحله گل دهی و مرحله پرشدن دانه محاسبه گردید. سپس با بهره گیری از نیازهای رویشی (شرایط اقلیمی مطلوب) گندم دیم، لایه های اطلاعاتی تهیه و کلاسه بندی شده و ارزش وزنی هر کدام از پهنه ها مشخص شد. در نهایت با تلفیق نقشه ها در محیط GIS نقشه پهنه بندی اقلیمی کشت گندم دیم در استان خراسان شمالی استخراج گردید. این نقشه نشان داد که مناسبترین مناطق کشت گندم دیم در قسمتهای شمال استان میباشد و مناطق ضعیف در جنوب غربی و جنوب شرقی استان واقعند. همچنین این تحقیق نشان داد که با انطباق لایه های موثر در فرآیند کشت گندم دیم در محیط GIS، امکان شناخت مناطق مستعد کشت برای این گیاه زراعی وجود دارد.
https://clima.irimo.ir/article_14146_b697a8b351446f3dd473ea0592f3c43f.pdf
2013-03-21
57
72
پهنه بندی
گندم دیم
GIS
پتانسیل اقلیمی
خراسان شمالی
فاطمه
عباسی
abbasi9999@yahoo.com
1
کارشناس ارشد هواشناسی، پژوهشکده اقلیم شناسی
LEAD_AUTHOR
کوروش
احترامیان
2
دکترای اقلیم شناسی، دانشگاه آزاد شیروان
AUTHOR
لیلی
خزانه داری
3
کارشناس ارشد هواشناسی، پژوهشکده اقلیم شناسی
AUTHOR
سهراب
محمد نیا قرایی
4
دکترای اقلیم شناسی، واحد علوم و تحقیقات دانشگاه آزاد اسلامی
AUTHOR
مرتضی
اثمری
5
کارشناس ارشد هواشناسی، اداره کل هواشناسی خراسان رضوی
AUTHOR
Bazgir, M., 1999, The soils diagnosis and classification and assessment of Quality and Quantity format of Talandasht area in Kermanshah province for the dryland wheat, Barley and Chicpea, Master Thesis, Industrial University of Isfahan, pp 214.
1
Bazgir, S., 1999, Investigation of climate potential in the dryland Wheat (case study: Kordestan province), MSc. Thesis, Faculty of Agriculture, Tehran University.
2
Behnia, M., 1997, the cold cereals, Second edition, Tehran University, pp 610.
3
Balla, L, L, Szunics and J. Pletser., 1975, Effect of meterological factors on the yield of winter at Martovasar. Acta Agronomica A CADEMIAE Scietiarum Hungaricae. 21: 386-390.
4
Dinpazhoh, Y., Movahed-Danesh, A., 1997, Determination of the proper regions for dryland cereals production in regards of monthly precipitation in east and west Azarbaijan and Ardebil, Nivar, No. 3, pp 25-38.
5
Farajzadeh, M., Takalobishaf, A., 2002, The Agroclimatic zoning for Hamadan province by GIS with emphasis on wheat, Geography and Regional development Journal, No. 41.
6
Galant, H., 1996, the yield of Some Crop Plants Versus meteorological conditions in Czeslawice in the year’s 1986- 1990.Third symposium on climate of the cultivated field, NO. 405: 77-80.
7
Givi, J., 1997, The Quality Assessment of lands analogy for crops, the water and Soil Research Institute, Journal, No. 1015.
8
Ghaffari, A., 2000, Application of GIS and crop simulation modeling to assess crop suitability and production potential under current and climate change scenarios in the Stour Catchment, Kent, UK. Ph. thesis, Wye College. University of London.
9
10. IRIMO, 1975, the study of Agriculture Climate for 15 crops in iran, IRIMO press.
10
11. Kamali, GH., Mollaee, P., Behyar, M., 2009, Preparing dry land wheat Atlas in Zanjan province by using climate data and GIS, The water and Soil Journal, Volume 24, No. 5, 894 pp.
11
12. Kazemi-Rad, M., 1999, Determination of appropriate time and region for sowing dry land wheat in west Azerbaijan based on temperature and precipitation distribution, MSc. Thesis, Tehran University of Teacher Educating.
12
13. Makhdoom, M., et al., 2002, Assessment and Programing of Environment by geographic information systems (GIS), University of Tehran press.
13
14. Norwood, Charles, A, 2000, Dry land Winter Wheat as Affected by Previous Crops, Agronomy Journal.
14
15. Nonhebel, S., 1996, Effects of temperature rise and increase in co2 concntration on simulated wheat yields in Europe. Climatic –change, 34:73-90.
15
16. Rasooli, A., Golazany, K., Sobhani, B., 2005, the precipitation and elevation role in determination of proper regions for dryland wheat by GIS (case study: Ardebil), Geography and Regional development Journal, No. 5, pp 183-200.
16
17. Rathove, P. S, 2005, Techniques and Management of field crop production. Agrobios, Indian.
17
18. Seyed-Jalali, S. A., 1999, Assessment of the potential model property and determination for wheat production on Mianab -Shoushtar in Khozestan province, The water and Soil Research Institute, Technique Journal, No. 1064.
18
19. Sobhani, B., 2005, The Agroclimatic zoning for Ardebil with using satellite images in GIS, Ph. D Thesis, Tehran University of Teacher educating .
19
20. Sadeghzade-Ahari, D., Hesami, A., Rustayi, M., Amiri, A., 2003, The effect of date planting on wheat yield and determining type of growth in two cold areas dry land in country, Journal of Agricultural Science, Volume 13, No. 2, 75-57 pp.
20
21. Veron, Santiago R. and Other, 2004, International Variability of Wheat Yield in the Navigating Pampas during the 20th Century. Agricultural Ecosystem and Environment. Vol. 103.
21
22. Zhang, Y, 1994, Numerical experiments for the impacts of temperature and precipitation on the growth and development of winter wheat, Journal of Environment science, 5:194-200.
22
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی و دقت سنجی روشهای درونیابی مکانی در برآورد نیازهای گرمایشی و سرمایشی ایران
امروزه با توجه به اهمیت مباحث مربوط به الگوها و روشهای بهینه سازی مصرف انرژی، شناسایی عوامل تاثیرگذار بر مصرف انرژی از مهمترین رویکردهای رشتههای مرتبط با علوم محیطی میباشد. هدف این تحقیق، گزینش بهترین روش درونیابی برای پهنهبندی نیازهای گرمایشی و سرمایشی ایران به عنوان شاخص اقلیمی معرف پتانسیل مصرف انرژی هر منطقه است. در این راستا ابتدا با استفاده از دادههای درجه روزهای گرم و سرد30ایستگاه همدیدمراکز استان های کشور، در دوره آماری 1965-2005از طریق به کارگیری روشارزیابی متقابل موجود در ابزار زمین آمار سامانه اطلاعات جغرافیایی، اقدام به مقایسه 3 مدل درون یاب اسپیلاین کششی، کریجینگ معمولی با نیم تغییرنمای کروی و وزن دهی عکس فاصله با توان وزنی 2 و دخالت 8 همسایه نزدیک، گردید. از طریق تحلیل شاخص های دقت سنجی مقادیر میانگین خطای مطلق، میانگین خطای اریب و ریشه مربع میانگین خطاها و در نهایت شاخص قابلیت پذیرش ویلموت و ضریب تعیین، به مقایسه و دقت سنجی 3 روش درون یابی مذکور در تخمین نیازهای گرمایشی و سرمایشیایران پرداخته شد. نتایج تحقیق گویای آن بود اولا همه مدل ها در تخمین نیازهای گرمایشی دچار خطای بیش برآورد و در تخمین نیازهای سرمایشی دچار خطای کم برآورد شدند. مدل اسپیلاین برای برآورد روند های کلی متغیر مورد نظر مانند میانگین کل، نسبت به دو مدل دیگر به مقدار واقعی بسیار نزدیکتر بود. اما از لحاظ دقت برآورد فضایی و ساختار فضایی و جزییات تغییرات مکانی نیازهای سرمایشی و گرمایشی مدل زمین آماریکریجینگ معمولی با نیم تغییرنمای کروی به عنوان مدل بهینه درون یابی این متغیر اقلیمی انتخاب شد. خروجی کار میتواند در شناسایی مناطق مختلف کشور از لحاظ نیازهای گرمایشی و سرمایشی به عنوان شاخص اقلیمی معرف پتانسیل مصرف انرژی در راستای اصل 19 مقررات ملی ساختمان و مسکن بسیار مفید واقع شود.
https://clima.irimo.ir/article_14150_99f848f7a1347d18c1c0e0531a2dbbdd.pdf
2013-03-21
73
84
نیازهای گرمایشی و سرمایشی
روشهای درونیابی
ارزیابی متقابل
ایران
منصور
حلیمی
geoscience.tmu@gmail.com
1
دانشجوی دکتری آب و هواشناسی دانشگاه تربیت مدرس، تهران
LEAD_AUTHOR
اشرف
تخت اردشیر
2
کارشناسی ارشد اقلیمشناسی دانشگاه تهران، تهران
AUTHOR
شاه بختی
رستمی
3
استادیار گروه جغرافیا، دانشگاه پیام نور تهران
AUTHOR
Akkala, A., Devabhaktuni, V., Kumar, A., 2010, Interpolation techniques and associated software for environmental data. Environmental Progress & Sustainable Energy, 29(2), 134-141.
1
Chai, H., Cheng, W., Zhou, C., Chen, X., Ma, X. and Zhao, S., 2011, Analysis and comparison of spatial interpolation methods for temperature data in Xinjiang Uygur Autonomous Region, China. Natural Science, 3, 999-1010
2
Dobesch, H., Dumolard, P. and Dyras, I., 2007, spatial interpolation for climate data: The use of GIS in climatology and meteorology. ISTE Ltd., London
3
Faraji A., Zahedi M., Rasouli, A.h, 2010, Zoning of Cooling and Heating Degree Days of the Azerbaijan region using GIS, Geography Research, No. 66, pp. 71-86
4
Ghahroudi Tali M., 2004, assessing the Kriging interpolation, Geographical Studies, No. 43, pp. 95-108
5
Li, X., Cheng, G. D. and Lu, L., 2000, Comparison of spatial interpolation methods. Advance in Earth sciences, 15, 260-265
6
Lin, Z., Mo, X., Li, H. and Li, H., 2002, Comparison of three spatial interpolation methods for climat variables in China. Acta Geographica Sinica 17, 290-275
7
Luo, W., Taylor, M.C. and Parker, S. R., 2008, a comparison of spatial interpolation methods to estimate continuous wind speed surfaces using irregularly distributed data from England and Wales. International Journal of Climatology, 28, 947-99
8
Mahdavi M., Mehdian M.H., Rahimi Bandarabadi S., Hosseini Chegini A., 2006, Comparison of geostatistical methods for estimating the spatial distribution of annual rainfall in Iran south arid and semi-arid regions of the south, natural resources of Iran, 57, N. 1
9
10. Muhammad, W. A., Zhao, C., Ni, J. and Muhammad, A., 2010, GIS-based high-resolution spatial interpolation of precipitation in mountain-plain areas of Upper Pakistan for regional climate change impact studies. Theoretical and Applied Climatology, 99, 239-253
10
11. Murphy, R. R., Curriero, F. C., Ball, W. P. and Asce, M., 2010, Comparison of spatial interpolation methods for water quality evaluation in the chesapeake bay. Journal of Environmental Engineering, 136, 160-171
11
12. Nynke Hofstra, Malcolm Haylock, Mark New, Phil Jones, and Christoph Fre, 2008, Comparison of six methods for the interpolation of daily European climate data, Journal Of Geophysical Research,. 113
12
13. Price, D. T., McKenney, D.W., Nalder, I.A., Hutchinson, M. F. and Kesteven, J. L., 2000, A comparison of two statistical methods for spatial interpolation of Canadian monthly mean climate data. Agricultural and Forest Meteorology, 101, 81-94.
13
14. Rasmus E. B, 2008, Heating degree days, Cooling degree days and precipitation in Europe analysis for the CELECT-project, Norwegian Meteorological Institute (NMI), Report no. 4/2008
14
15. Sabokbar F , Azizi G., 2008, Assessing the accuracy of spatial interpolation methods, Case Study: modeling of Mashhad Kardh basin rainfall, Geographical Studies, No. 35, pp. 1-15
15
16. Sharolyn A , 2004, An Evaluation of Spatial Interpolation Methods on Air Temperature in Phoenix, AZ. G. Lorentz, and e. al, pp. 203-67. New York: Academic Press
16
17. Vaqfi M, Ahmedabadi A. S, Fatahnia A., Godsian M., 2011, Comparison of interpolation methods in the study of curved channel bed topography, Iranian Science and Engineering of watershed, No. 6, pp. 17-26
17
18. Willmott C, Ackleso S, Davis1 O, Feddema J, Klink K, Legate D and et al., 1985, statistics for the evaluation and comparison of models, journal of geophysical research, vol. 90, no. c5, pages 8995-9005
18
19. Willmott, C., 1984,. On the evaluation of model performance in physical geography, in Spatial Statistics and Models, edited by G. L. Gaileand C. J. Willmott, D. Reidel, Hingham, Mass., pp. 443-460.
19
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی محصولات آلبیدوی 16 روزه MODIS با استفاده از آلبیدوی ASTER در مناطق نیمه خشک با پوشش همگن
امروزه ارزیابی و کنترل تغییرات زیست محیطی و آب و هوایی در سطح منطقه ای و جهانی، از منظر پایش شرایط فعلی و امکان پیش بینی تغییرات آینده، از اهمیت ویژهای برخوردار است. آلبیدوی سطح از پارامترهای مورد نیاز در مطالعات زیست محیطی و آب و هوایی میباشد. سنجنده MODIS، آلبیدوی سطح زمین را بطور مستمر در مقیاسی جهانی ولی با قدرت تفکیک مکانی پایین تولید و بصورت رایگان در اختیار عموم قرار میدهد. خطا در محصولات آلبیدوی این سنجنده میتواند نتایج خروجی مدلهای آب و هوایی و اقلیمی را تحت تاثیر قرار دهد. در تحقیق حاضر دقت آلبیدوی پهنباند موج کوتاه حاصل از محصولات آلبیدوی MODIS (MCD43A3) در منطقهای همگن، نیمه خشک، فاقد پوشش گیاهی و تقریباَ هموار واقع در اطراف اتوبان قم-تهران مورد ارزیابی قرار گرفت. با توجه به قرار گرفتن سنجندههای MODIS و ASTER بر روی یک ماهواره و قدرت تفکیک مکانی و رادیومتریکی بالای سنجنده ASTER از آلبیدوی موج کوتاه آن برای ارزیابی آلبیدوی واقعی موج کوتاه حاصل از محصولات آلبیدوی MODIS استفاده شد. نتایج بررسیها در سالهای 2001، 2003 و 2004 نشان داد چنانچه شرایط جوی در طول دوره زمانی تصویر آلبیدوی MODIS یکنواخت و مشابه با شرایط جوی در تاریخ تصویر ASTER باشد بیشترین اختلافات نسبی آلبیدوی MODIS نسبت به ASTER، حدود 6 درصد و RMSD نسبی این اختلافات تقریباً 4 درصد میباشد .در مواردی که شرایط جوی روزانه و متوسط 16 روزه تفاوت قابل توجهی داشته باشد میزان اختلاف بیشتر خواهد بود که در شرایط حاکم بر این تحقیق، این اختلاف و RMSD اختلافات به ترتیب در حدود 11 درصد و 9 درصد به دست آمد.
https://clima.irimo.ir/article_14151_9d42888d8ffcd0217521dc3bf0912923.pdf
2013-03-21
85
96
آلبیدو
MODIS
Aster
سنجش ازدور
مهری
اکبرزاده
1
دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی سنجش از دور، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
AUTHOR
محمدرضا
مباشری
mobasheri@kntu.ac.ir
2
دانشیار گروه مهندسی سنجش از دور، دانشکده مهندسی نقشهبرداری، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
LEAD_AUTHOR
سید باقر
فاطمی
3
دانشجوی دکتری سنجش از دور، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
AUTHOR
Abrams, M., Hook, S., Ramachandran, B., 2002, ASTER Users Handbook, Version 2: Advanced Spaceborne Thermal Emission and Relection Radiometer.
1
Baumer, D., Vogel, B., Versick, S., Rinke, R., Mohler, O., Schnaiter, M., 2007. Relationship of visibility, aerosol optical thickness and aerosol size distribution in an ageing air mass over South-West Germany, Institute for Meteorology and Klimaforschung (IMK), University Karlsruhe, Postfach 3640, D-76021 Karlsruhe, Germany.
2
BRDF/Albedo, Boston, M. A: Dep. Geography Center Remote Sense. Boston Univ. [Online]. Available: http://geograghy.bu.edu/brdf/
3
Henderson-Sellers, A., Wilson, M. F., 1983, Surface albedo for climate modeling, Rev. Geophys., 21, 1743-1778.
4
Jin, Y., Schaaf, C. B., 2003, Consistency of MODIS surface bidirectional reflectance distribution function and albedo retrievals: 2.Validation. Journal of geophysical research, VOL. 108, NO. D5, 4159.
5
Li, Z., Garand, L., 1994, Estimation of surface albedo from space: A parameterization for global application. Journal of Geophysical Research, VOL. 99, No. D4, Pages 8335- 8350.
6
Li, Z., Garand, L., 1994, Estimation of surface albedo from space: A parameterization for global application. Journal of Geophysical Research, Vol. 99, No. D4, Pages 8335- 8350
7
.Liang, S., 2000, Narrowband to broadband conversions of land surface albedo I Algorithms. Remote Sensing of Environment. No. 76, Pages. 213- 238.
8
Liang, S., 2003, A direct algorithm for estimating land surface broadband albedos from MODIS Imagery. IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, VOL. 41, No. 1.
9
10. Liang, S., Strahler, A. H., Walthall, C. W., 1999, Retrieval of land surface albedo from satellite observation: A simulation study, J. Appl. Meteorol., 38, 712-725.
10
11. Liang, S., Shuey, C. J., Russ, A.L., Fang, H., 2002, Narrowband to broadband conversions of land surface albedo: II. Validation. Remote Sensing of Environment 84, Pages 25-41.
11
12. Lucht, W., Hyman, A. H., Strahler, A. H., Barnsley, M. J., Hobson, P., Muller, J.P., 2000, A comparison of satellite-derived spectral albedos to ground based broadband albedo measurements modeled to satellite spatial scale for a semidesert landscape, Remote sens. Environ., 74, 85-98.
12
13. Lucht, W., C. Schaaf, B., 2000, An Algorithm for the Retrieval of Albedo from space using semiempirical BRDF models. IEEE Transaction on Geosciense and Remote sensing, Vol. 38, No. 2.
13
14. Maurer, J., 2002, Retrieval of surface albedo from space. Part of a graduate course ("Remote Sensing Field Methods"), NASA/GSFC/LaRC/JPL.
14
15. Sellers, P. j., 1993, Remote sensing of land surface climatology change, NASA/GSFC international Satellite Land Surface Climatology Project report, NASA Goddard Space Flight Cent., Greenbelt, Md.
15
16. Stroeve, J., Box, E., Gao, F., Liang, S., Nolin, A., Schaaf, C., 2005, Accuracy assessment of the MODIS 16-day albedo product for snow: Comparisonswith Greenland in situ measurements, Remote Sens. Environ., vol. 94, no. 1, pp. 46–60.
16
17. Susaki, J., 2007, Validation of MODIS albedo products of paddy fields in Japan. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 45, NO. 1.
17
18. Tian, Y., 2002, Multiscale analysis and validation of the Modis LAI product over maun, Botswana, I, uncertainty assessment, Remote Sens. Environ., 83, 414-430.
18
19. Wang, K., Liu, J., Zhou, X., Sparrow, M., Ma, M., 2004, Validation of the MODIS global land surface albedo product using ground measurements in a semidesert region on the Tibetan Plateau. Journal of Geophysical research, Vol. 109, D05107.
19
20. Wang, S., Davidson, A., 2007, Impact of climate variations on surface albedo of a temperate grassland. Agricultural and Forest Meteorology, 142, 133-142.
20
21. Wanner, W., Strahler, A. H., Hu, B., Lewis, P., 1997, Global retrieval of bidirectional reflectance and albedo over land from MODIS and MISR data: Theory and algorithm. Journal of Geophysical Research, Vol. 102, No. D14, 17,143- 17,161.
21
22. Wubet, M. T., 2003, Estimation of Absolute Surface Temprature by Satellite Remote Sensing, M. Sc. Thesis. ITC, Netherlands.
22
23. Zhang, X., Liang, S., 2010, Analysis of Global Land Surface Shortwave Broadband Albedo from Multiple Data Sources. IEEE Transactions on Earth observation and Remote Sens.
23
24. Evaluation of MODIS 16-Days-Albedo Products Using ASTER Albedo Products for Homogeneous Semi-Arid Surfaces.
24
ORIGINAL_ARTICLE
مقایسه پهنههای بارشی استان سیستان و بلوچستان با استفاده از دادههای ماهوارهای و ایستگاههای زمینی
برایپهنه بندیبارش در استانسیستانوبلوچستاناز دو سریدادههایماهواره (TRMM)[1]1 با قدرت تفکیک 5/0*5/.0درجه ودادههای145 ایستگاه باران سنجی، اقلیم شناسی و ایستگاههای سینوپتیک براییکدوره12ساله (1378-1390)استفادهگردید. برایاینتقسیمبندی بر روی هر دو سری دادههااز طریق تحلیل مولفههای اصلی وتحلیلخوشهایبهروشوارداعمال گردید. با بررسی به عمل آمده بر روی ماتریس بارگویهها و خوشهبندی دادههای ایستگاهی استان به سه پهنه کم بارش وسیع،متوسط بارش مکرانی و پهنه پر بارش سراوانی تقسیم گردید.نتیجه تحلیل مولفههای اصلی و خوشهبندی بارش با دادههای ماهواره (TRMM)،تقسیماستانبهسهپهنهپر بارش شمالی، کم بارش مرکزی و پهنه متوسط بارش جنوبی میباشد. مقایسه پهنه بندی با دو سری داده مذکور نشان میدهد که پهنهبندی با دادههای ماهواره (TRMM) دارای خطای بالایی در تقسیم بندی بارشی استان میباشد بطوری که ناحیه شمالی وغربی استان را که دارای ارتفاع کم از سطح دریا و فاصله بیشتری از منابع رطوبت میباشند را منطقهای با بیشترین میزان بارش نشان داده و همچنین ناحیه مرکزی که درآن رشته کوههای مکران واقع شده و در تابستان از سامانههای موسمی هند بهرهمند است را به عنوان کم بارش ترین ناحیه استان معرفی میکند. موارد مذکور در پهنه بندی با دادههای باران سنجی لحاظ شده است و این پهنه بندی مبنای مناسب تری جهت استفاده در برنامهریزی میباشد. نقطه قوت دو پهنه بندی در یکسان بودن رژیم بارندگی میباشد. 1. Tropical Rainfall Measuring Mission
https://clima.irimo.ir/article_14152_3196f2a5d72bed079e92f602d5affd40.pdf
2013-03-21
97
110
تحلیل خوشهای
پهنه بندی
بارش
سیستان و بلوچستان
ماهواره (TRMM)
محمود
خسروی
1
دانشیار گروه جغرافیای دانشگاه سیستان و بلوچستان
AUTHOR
محسن
بستانی
bostani1389@chmail.ir
2
کارشناس ارشد اقلیم شناسی اداره کل هواشناسی سیستان و بلوچستان
LEAD_AUTHOR
محمد علی
عزیزاقلی
3
کارشناس ارشد اقلیمشناسی مرکز تحقیقات هواشناسی کاربردی استان سیستان و بلوچستان
AUTHOR
مصدق
گودرزی فر
4
کارشناس ارشد فیزیک مرکز تحقیقات هواشناسی کاربردی استان سیستان و بلوچستان
AUTHOR
Almazroui, M., 2011, Calibration of TRMM rainfall climatology over Saudi Arabia during 1998–2009, Atmospheric Research, No. 99, Issues 3–4, pp. 400-414.
1
Azizoghli,M., 2011, Sistan and Baluchistan Province rain zoning based on principal component analysis, climatology, Master Thesis, Azad University of Tehran, Supervisor Dr. Fatahi.
2
Basalirwa, C.P.K., 1995, delineation of Uganda into Climatologically rainfall zones using the method of principal component analysis. International journal climatology, No .15, pp. 1161-1177.
3
Cheng Chen, Zhongbo Yu, Li Li, Y. Chuanguo, Adaptability Evaluation of TRMM Satellite Rainfall and Its Application in the Dongjiang River Basin, Procedia Environmental Sciences, No.10, Part A, 2011, pp. 396-402.
4
Dormoes, M., E. Ranatung, 1993, A Statistical approach toward a regionalization of daily rainfall in Srilanka. Intrr.j. climatology, No. 13, pp.741- 754.
5
Domroes, M., M. Kaviani And D. Schaefer, 1998, An Analysis of Regional and Intra- Annual Precipitation Variability over Iran Using Multivariate Statistical Methods, The Application. Climatology, No. 61, pp. 151–159.
6
Gong, X., M. Richman, 1995, on the application of cluster analysis to growing season precipitation data in North America eastern rookies. J. climatol, No. 8, pp. 897- 930.
7
Hatami, B., B. Khodakaram, J. Khooshhale dastjerdi, 2010, Climatic zoning Fars Province with factor analysis method, Journal Of Geographical Research,No.32, pp. 135-150.
8
Heydari, H., B. Alijani, 2008, Iran's climate classification using multivariate statistical technique - Geographical Studies No. 27- Tehran.
9
10. Hughes, 2006, Comparison of satellite rainfall data with observations from gauging station networks, Journal of Hydrology, No. 3, pp. 399-410.
10
11. Javanmard, S., S. Golestani, y. Abedini, 2011, Study and Survey on Spatial and temporal Distribution of Convection and Covered precipitation Rate on Iran with Use TRMM-TMI satellite data, Set of Iranian Physics Conference Articles.
11
12. Kummerow, C., B. Barnes, T. Kozu, J. Shiue and J. Simpson, 1998, The Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Sensor Package, Journal of Atmospheric and Oceanic Technology No. 15, pp. 809-817.
12
13. Masoudian, A., 2003, examined the geographical distribution of precipitation in Iran during the factor analysis, Journal of Geography and development in the first year, Zahedan.
13
Masoudian, A., 2009, Regional rainfall, Geography and Development, No. 13, pp. 79–91.
14
Najarsalighe, M., 2006, Mechanisms of precipitation in southeast Iran, Geographical Journal, No. 55, pp. 1-13.
15
14. Nazrul Islam, Md., H. Uyeda, Use of TRMM in determining the climatic characteristics of rainfall over Bangladesh, Remote Sensing of Environment, No. 108, Issue 3, 15 June 2007, pp. 264-276.
16
15. Puvanes wavan, Manickam, 1990. Climatic classy frication for Queensland using Multivariate statistical technique in t. Jour. Climatology, No. 10, pp. 591-608.
17
16. Tanvir Islam, A. Miguel, R. Ramirez, Dawei Han, Prashant, Srivastava, A. Ishak, Performance evaluation of the TRMM precipitation estimation using ground-based radars from the GPM validation network, Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, No. 77, March 2012, pp. 194-208.
18
17. Torabi, S., S. Jahanbakhshasl, 2004, Determination of Underlying variable At Iran’s climate classification, Geographical Studies, No. 2, Mashhad.
19
18. Yoshikazu, T., H. Hiroyuki, K. Masayuki, Yamamoto, Manabu, Yamanaka, Shuichi, Fadli, Observational study on diurnal precipitation cycle in equatorial Indonesia using 1.3-GHz wind profiling radar network and TRMM precipitation radar, Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, No. 73, Issue 9, June 2011, pp. 1031-1042.
20
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی نوسانات روانآب حاصل از ذوب برف تحت تأثیر پدیده تغییر اقلیم در دهههای آینده
با توجه به گسترش رشته کوههای زاگرس در بخشهای غرب و جنوب غرب کشور، پوشش برفی این رشته کوهها یکی از منابع بزرگ تامین آب در حوزههای آّبریز دز، کرخه و کارون میباشد این در حالی است که تغییر در سطح پوشش برف در دهههای آینده میتواند روانآب حاصل از ذوب برف که نقش عمدهای در تأمین پتانسیل آبی در این مناطق را دارا میباشد، دستخوش تغییراتی قرار دهد. در پژوهش حاضر نوسان روانآب حاصل از ذوب برف تحت تأثیر تغییرات دما و بارش با استفاده از مدل SRM در دورههای 2020 (2010-2039)، 2030 (2020-2049)، 2040 (2030-2059)، 2050 (2040-2069)، 2060 (2050-2079)، 2070 (2060-2089) و 2080 (2070-2099) با بهرهگیری از برونداد مدل HadCM3 از مرکز تحقیقات و پیش بینی اقلیمHadley تحت سناریوی A1B در حوضه آبریز بختیاری مورد بررسی قرار گرفته است. در این مطالعه دوره آماری 1961-1990دوره اقلیمی پایه در نظر گرفته شده است و سری زمانی دادههای مشاهداتی دما و بارش برای ایستگاههای منطقه مورد مطالعه در دوره مذکور جمع آوری گردیده است. برای پیش بینی متغیرهای اقلیمی از مدلهای گردش عمومی جو (General Circulation Model) مدل HadCM3انتخاب و بروندادهای این مدل برای متغیرهای دما و بارش در مقیاس (5/0 * 5/0 درجه) از پایگاه دادههای CLIMGEN با سناریو انتشارA1B برای هر دوره سیساله 2020 (2010-2039) تا 2080 (2070-2099) استخراج و تحلیل شده است. سپس با اعمال سناریوهای تغییر اقلیم و تغییرات سطح پوشش برف، شبیهسازی روانآب با استفاده از مدلSRMدر دورههای یاد شده ارزیابی گردیده است. نتایج بدست آمده از شبیهسازی، کاهش حجم روانآب در دورههای یاد شده را نشان میدهد.
https://clima.irimo.ir/article_14153_8870f62ee62e5d5e2344821f014130a1.pdf
2013-03-21
111
122
مدلهای گردش عمومی جو
تغییر اقلیم
روانآب
SRM
الهه
قاسمی
elahe.ghasemi.k@gmail.com
1
کارشناس ارشد اقلیم شناسی، تهران
LEAD_AUTHOR
ابراهیم
فتاحی
2
دکتری اقلیمشناسی عضو هیات علمی پژوهشکده هواشناسی، تهران
AUTHOR
ام السلمه
بابائی
3
دکتری اقلیمشناسی، استادیار گروه جغرافیای دانشگاه پیام نور
AUTHOR
Alcamo, J., and T. Henrichs, 2002, Critical regions: A model-based estimation of world water resources sensitive to global changes. Aquat, Sci, 64, pp.352–362.
1
Alison L. K., R. G. Jones and N. S. Reynard, 2005, RCM rainfall for UK flood frequency estimation. II. Climate change results. Journal of Hydrology, V. 318, Issues. 1-4, 1 March 2006, PP. 163-172.
2
Ashofte, P. and A. R. Massah, 2010, Effects of climate change on peak flow, case study, and Ayduqmush basin. Science and Technology of Agriculture and Natural Resources, No.53, pp.25–39.
3
Fowler, H. J., S. Blenkinsopa and C. Tebaldib, 2007, Review, Linking climate change modelling to impacts studies: recent advances in downscaling techniques for hydrological modeling. International Journal of Climatology, No.27, pp.1547–1578.
4
Ghanbarpour, M. R., M. Saravi, B. Saghafyan and K. Abbaspour, 2005, To determine the effect of storage areas and remaining snow cover and snowmelt contribution to runoff , Journal of Natural Resources, No.53, pp.25–39.
5
Hewitson, B. C., and R. G. Crane, 2006, Consensus between GCM climate change projections with empirical downscaling: precipitation downscling over south Afica. International Journal of Climatology, No.26, pp. 1315–1337.
6
IPCC, 2007, Summary for Policymakers. In: Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, USA, pp 18.
7
Jones, P. D., and M. Hulme, 1996, Calculating regional climatic times series for temperature and precipitation: methods and illustrations. International journal of climatology, No. 16, pp. 361-377.
8
Khosravi, M., M. Esmailnejad and H. Nazaripour, 2010, 4th international congress of the Islamic world geographers (ICIWG), 14-16 April 2010, zahdadn, Iran.
9
Ktyraiy, P. S., S. Hjam and P. Iran-nejad, 2007, the contribution of changes in precipitation frequency and intensity of daily rainfall during the period from 1960 to 2001, Journal of Physics of the Earth and Space, Volume 33, Issue 1, pp. 67-83
10
Lee, S., A. G. Klein, and T. M. Over, 2003, a comparison of MODIS and NOHRSC snowcover products for simulating streamflow using the Snowmelt Runoff Model. Hydrological Processes, 18, pp 1053-1071.
11
Martinec, J., A. Rango, R. Roberts and E. G. Landesa (eds.), 2007, SRM Snowmelt Runoff Model, User’s Manual. New Mexico State University Las Cruces, New Mexico, USA, pp.1-172.
12
Massah, A. R. and S. Morid, 2005, Effects of climate change on Zayandeh Rud river flows, Journal of Science and Technology of Agriculture and Natural Resources, Year IX, No. 4, pp. 17-27.
13
Moen, J., 2007, Effects of Climate Change on Alpine Skiing in Sweden, Journal of sustainable tourism. TOURISM, Vol. 15, No. 4, pp. 418-437.
14
Osborn, T. J., 2009, Auser guide for ClimGen: a flexible tool for generating monthly climate data sets and scenarios. Climatic Research Unit, School of Environmental Sciences, University of East Anglia, Norwich NR4 7TJ, UK. Ver. 1-02, pp.1-17.
15
Osborn, T. J., 2011, the ClimGen MODEL. http://www.cru.uea.ac.uk/~timo/climgen.
16
POHL, S., P. Marsh and B.R. Bonsal, 2007, Modeling the Impact of Climate Change on Runoff and Annual Water Balance of an Arctic Headwater Basin, ARCTIC, VOL. 60, NO. 2 (JUNE 2007) PP. 173– 186
17
Prudhomme, C., N. Reynard and S. Crook, 2002, downscaling of global climate models for flood frequency analysis: where are we now? Centre for Ecology and Hydrology, Maclean Building, Crowmarsh Gifford, Wallingford, Oxfordshire OX10 8BB, UK.
18
Rango, A, 1993, Snow Hydrology processes and remote sensing. Hydrological Processes, No.7, pp.121-138.
19
Smadi, Z., A. R. Massah and M. Mahdavi, 2009, Choose variables to predict the downscale statistics of temperature and precipitation data Karkheh watershed areas, Proceedings of the Fifth National Conference on Science and Watershed Engineering, karaj, Iran.
20
Villegas, J. R. and A. Jarvis, 2010, Downscaling Global Circulation Model Outputs: The Delta Method Decision and Policy Analysis .Working Paper No, 1. pp.1-18.
21
Wilby, R. L. and I. Harris, 2006, a frame woke for assessing uncertainties in climate change impact. Low flow scenarios for the River Thames, UK. Water Resource Research (in press).
22
Wilby, R. L. and I. Harris, 2006, Aframe woke for assessing uncertainties in climate change impact. Low flow scenarios for the River Thames.UK. Water Resource Research (in press).
23
Xu, C., 1999, From GCMs to river flow: a review of downscaling methods and hydrologic modeling approaches. Progress in Physical Geography. Vol. 23, No. 2, pp. 229–249.
24
ORIGINAL_ARTICLE
کاربرد مدلهای عددی پیشبینی وضع هوا در بهبود دقت تعیین موقعیت به روش ماهوارهای
ارائه خدمات ناوبری در تمامی شرایط آب و هوایی به کاربران، همواره به عنوان یکی از مزایای بسیار برجسته سیستمهای تعیین موقعیت ماهوارهای به حساب میآید. امواج ارسالی از ماهوارههایاین سیستمها از لایههای مختلف جو عبور کرده واین امر منجر بهایجاد انکسار در مسیر حرکت موج و در نهایت تأخیر در دریافت امواج مذکور میگردد.این تأخیر به برآوردی ناصحیح از موقعیت گیرنده منجر میشود. از آنجا که بیشتر فرآیند های جوی در پایینیترین لایه اتمسفر زمین (تروپوسفر) رخ میدهد،این لایه، یکی از منابع مهمایجاد خطا در تعیین موقعیت مطلق دقیق (PPP[1]) با سیستم تعیین موقعیت جهانی ((GPS[2] است. از روشهای مختلفی برای تعامل بااین منبع خطا استفاده میشود. دراین مقاله از مدل پیشبینی جهانی سستامینن[3] که با دادههای حاصل از مدل استاندارد اتمسفری حمایت میشود و روش ردیابی اشعه[4] با استفاده از مدل پیشبینی عددی وضع هوا[5]، مدل پیشبینی و تحقیقاتی آب و هوا (WRF)[6] جهت برآورد تأخیر مایل تروپوسفری استفاده گردیده است. نتایج در سطح تعیین موقعیت مقایسه و بررسی شده است. موقعیت مطلق دقیق یک نقطه پس از حذف خطای مورد بحث از هر دو روش در یک بازه دوازده روز تعیین گردید. جهت بررسی نتایج از روش تکرار پذیری استفاده شده است. تکرار پذیری در مؤلفه ارتفاعی نتایج حاصل از تصحیح تأخیر تروپوسفر با استفاده از مدل سستامینن و ردیابی اشعه به ترتیب 13/3 میلی متر و 98/0 میلیمتر به دست آمده است. کاهش 15/2 میلی متر در خطای مربعی متوسط نمایانگر پتانسیل مدلهای عددی پیشبینی وضع هوا جهت دستیابی به برآوردی صحیحتر در مقدار تخمین تأخیر تروپوسفری با استفاده از روش ردیابی اشعه است.
[1]. Principal point positioning
[2]. Global Positioning System (GPS)
[3] .Saastamonien
[4]. Ray tracing
[5]. Numerical Weather Prediction Models(NWP)
7. Weather Research and Forecasting (WRF)
https://clima.irimo.ir/article_14154_7a94c190d80980b24c7ef2591490cf1d.pdf
2013-03-21
123
131
سیستم تعیین موقعیت جهانی
تعیین موقعیت مطلق دقیق
مدل عددی پیشبینی وضع هوا
ردیابی اشعه
الهه
صادقی
sadeghi_elaheh@ymail.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی ژئودزی دانشکده نقشه برداری، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
LEAD_AUTHOR
مسعود
مشهدی حسینعلی
2
استادیار دانشکده مهندسی ژئودزی و ژئوماتیک دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
AUTHOR
Bevis, M., Businger, S., Chiswell S., Herring, T. A., Anthes, R. A, Rocken, C., Ware, R. H., 1994, GPS meteorology: Mapping zenith wet delays onto perceptible water. Journal of Applied Meteorology, No. 33, PP. 379–386.Boehm, J., B. Werl, Schuh, H., 2006a, Troposphere mapping functions for GPS and very long baseline interferometry from European Centre for Medium-Range Weather Forecasts operational analysis data. Journal of Geophysical Reserch, Vol.111.
1
Bohm J., Heinkelmann R., Schuh H., 2007, Short Note: A Global Model of Pressure and Temperature for Geodetic Applications. Journal Geod, 81(19), pp. 679- 683.
2
Chang, KangTsung, 2009, Computation on for Bilinear Interpolation. Introduction to Geographic Information Systems. 5th Ed. New York, NY: McGrawHill.
3
Dach, R., Hugentubler, U., Fridez, P., Meindl, M., 2007, Bernese GPS Software Version 5.0.612 pp., Astronomical Institute, University of Berne.
4
Eresmaa, R., Jarvinen, H., 2005, Estimation of spatial GPS Zenith Delay observation error covariance. Tellus 57A, 194–203.
5
Eresmaa, R., Jarvinen, H., 2006, an observation operator for ground-based GPS slant delays, Tellus, 58A, 131–140.
6
Reima Eresmaa, R., Healy, S., Jarvinen, H., Salonen, K., 2008, Implementation of a ray-tracing operator for ground-based. Journal of Geophysical Reserch, Vol. 113.
7
Ghoddousi-Fard, R., 2009, Modelling tropospheric gradients and parameters from NWP models: Effects on GPS estimates, PhD thesis, 216 pp., Dep. of Geode and Geometrics Eng., Univ. of N. B., Fredericton, N. B., Canada.
8
Hopfield, H. S., 1969, Two-Quartic Tropospheric Refractivity Profile for Correcting Satellite Data. Journal of Geophysical Research, 74(18), 4487-4499.
9
Hofmann-Wellenhof, B., Lichtenegger, H. and Collins, J., 2001, GPS Theory and practice. 5th Edition. Springer, New York, ISBN 3-211- 83534-2, 384 pp.
10
Hobiger T., Ichikawa R., Koyama Y., Kondo T., 2008, Fast and accurate ray-tracing algorithms for real-time space geodetic applications using numerical weather models, J. Geophys. Res., vol. 113.
11
Mendes, V. B., 1998, modeling the neutral-atmosphere propagation delay in radiometric space techniques. Ph.D. Thesis. Univ. New Brunswick, p.353.
12
Niell, A., 1996, Global mapping functions for the atmosphere delay at radio wavelengths. J. Geophys. Res. 101(B2), 3227–3246.
13
Niell, A. E., 2001, Preliminary evaluation of atmospheric mapping functions based on numerical weather models, Physics and Chemistry of the Earth, 26, 475–480.
14
Nordman M., Eresmaa R., Poutanen M., Jarvinen H., Koivula H., Luntama J. P., 2007, Using numerical weather prediction model derived tropospheric slant delays in GPS processing: a case study, Geophysica, Vol. 43: 43–51.
15
Rocken, C., Sokolovskiy, S., John, J. M., Hunt, D., 2001, Improved mapping of tropospheric delays. Journal of atmospheric and Oceanic Technology, 18(7), 1205-1213
16
Saastamoinen, J., 1972, Atmospheric correction for the troposphere and stratosphere in radio ranging of satellites. The Use of Artificial Satellites for Geodesy, Geophysics Monograph Series, Vol. 15. Edited by Soren W. Henriksen, Armando Mancini, and Bernard H. Chovitz. Washington, DC: American Geophysical Union, p.247.
17
Saastamoinen, J., 1973, Contributions to the Theory of Atmospheric Refraction., Bulletin Geodesique, 105, pp.279-298, 106, pp. 383-397, 107, pp. 13-34. Printed in three parts.
18
Skamarock, W. C., Klemp, J. B., Dudhia, J., Gill, D. O., Barker D. M., Duda, M. G., Huang, X., Wang, W., Powers J. G., 2008, A Description of the Advanced Research WRF Version 3. National Center for Atmospheric Research, Boulder, Colorado, USA.
19
Seeber, G., 2003, Satellite Geodesy, 2nd, completely revised and extended edition.
20
Vedel H., Mogensen, K. S., Huang, X. Y., 2001, Calculation of zenith delays from meteorological data, comparison of NWP model, radiosonde and GPS delays, Phys. Chem. Earth, Vol. 26, No. 6-8, pp. 497–502,
21
Warner, T. T., 2011, Numerical Weather and Climate Prediction, United States of America by Cambridge University Press, New York, pp. 526.
22
Witchayangkoon, B., Segantine, P. C. L, 1999, Testing JPL's PPP Service. GPS Solutions, 3(1), 73- 76.
23